Digitalisering en nieuwe technologieën

Wanneer we kijken naar moderne gebruikerservaring in de maakindustrie, draait het niet alleen om een aantrekkelijk ontwerp. Het gaat om het koppelen van de fysieke en digitale wereld, zodat systemen de werking van machines ondersteunen door relevante informatie precies op tijd aan te bieden. Deze systemen helpen mensen bij hun werkzaamheden, waardoor de samenwerking tussen mens en machine vlot, efficiënt en veilig verloopt – ook bij complexe taken en in uitdagende omgevingen.

Slechts een klein deel van alle AI-pilots, ongeveer vijf procent, zorgt daadwerkelijk voor meetbare toegevoegde waarde. Industriële bedrijven kunnen succesvol zijn door niet alleen in technologie te investeren, maar vooral door de samenwerking tussen mensen en processen en AI aan te passen.

In de wereld van technische documentatie is klantgerichtheid van groot belang. Wanneer documentatie aansluit bij de behoeften van de eindgebruiker, leidt dit niet alleen tot een betere gebruikerservaring, maar ook tot hogere klanttevredenheid en minder fouten. In dit artikel bespreken we hoe je feedback van eindgebruikers kunt verzamelen en integreren, zodat je technische documentatie relevanter en effectiever wordt.

In de hedendaagse digitale wereld is de overstap van traditionele papieren documenten en pdf’s naar volledig digitale formaten steeds belangrijker geworden, vooral voor productiebedrijven. Deze verschuiving is niet alleen het gevolg van technologische vooruitgang, maar ook van veranderende wetgeving, zoals de machine directive, die bedrijven aanmoedigt om digitale oplossingen te omarmen. Digitale technische documentatie biedt productiebedrijven de kans om hun processen te optimaliseren, kosten te verlagen en de toegankelijkheid van informatie te verbeteren. In dit artikel onderzoeken we de voordelen van digitale documentatie en vergelijken we deze met traditionele methoden.

AI op zichzelf verandert niks, maar mensen doen dat. Technologie creëert pas waarde als het geaccepteerd, vertrouwd en elke dag gebruikt wordt. Succesvolle projecten hebben één ding gemeen: ze houden mensen betrokken bij het nemen van beslissingen. Het ‘human-in-the-loop’-principe betekent dat mensen de controle houden over belangrijke beslissingen – zowel in de uiteindelijke oplossing als tijdens het ontwikkelproces. Menselijke betrokkenheid is cruciaal voor het opbouwen van vertrouwen, het zorgen voor adoptie en uiteindelijk het behalen van zakelijke voordelen.

Voor bedrijven die hun efficiëntie en concurrentievoordeel met hulp van AI willen verbeteren, is het essentieel om hun datavolwassenheid te evalueren. Zonder voldoende toegankelijke en kwalitatieve data zullen AI-projecten vaak tegen obstakels aanlopen en teleurstellende resultaten opleveren. De effectiviteit van AI is immers afhankelijk van de kwaliteit van de data.

Bedrijven in de maak- en procesindustrie, en in de energie- en nutssector, hebben steeds meer moeite om hun processen, operaties en besluitvorming te optimaliseren. Gelukkig zitten ze ook op een goudmijn aan data, wat kan helpen om die uitdagingen aan te pakken. Dit artikel laat je vijf manieren zien waarop industriële AI en op maat gemaakte AI-agenten bedrijven kunnen helpen om essentiële doelen te bereiken.

Veel industriële bedrijven beschikken over een overvloed aan data. Er komt continu informatie binnen bij operationele systemen zoals ERP, MES en SCADA, die elk hun eigen rol binnen de bedrijfsstructuur vervullen. Matti Partanen van Etteplan merkt op dat bedrijven kansen laten liggen om operationele data bruikbaar te maken en waarde te creëren, terwijl ze tegelijkertijd meer data- en AI-gedreven willen worden. Hoewel AI-pilots worden opgestart, stranden veel oplossingen in de pilotfase. Wat is de beste aanpak?

De energie- en nutssectoren hebben te maken met toenemende complexiteit, wettelijke vereisten en verwachtingen op het gebied van betrouwbaarheid en efficiëntie. Van het beheren van systemen voor distributie van energie tot het onderhouden van essentiële waterinfrastructuur, levering en kostenbeheersing zijn altijd een uitdaging. Met de juiste data kunnen AI-technologieën zoals machine learning en geavanceerde analyses voorspellend onderhoud, prognose van de vraag en slim asset management mogelijk maken. Deze technologieën bieden een krachtige manier om efficiëntie te verbeteren, risico’s te verminderen en nieuwe waarde te creëren in operaties, aldus Artur Mroczkowski van Etteplan.