Kunstmatige intelligentie (AI) wordt steeds vaker toegepast in diverse sectoren om de efficiëntie te verhogen, besluitvorming te verbeteren en concurrentievoordeel te behouden. De metaalverwerkende industrie is hierop geen uitzondering. Sterker nog, de metaalindustrie behoort zelfs tot de belangrijkste early adopters van AI. Dit is niet verrassend, gezien de sector altijd al gedreven is door innovatie en vooruitgang. In deze blog verkennen we essentiële manieren waarop AI wordt ingezet in de metaalverwerkende industrie en de mogelijke voordelen die dit met zich meebrengt.
De metaalverwerkende industrie is van vitaal belang voor economische groei en ontwikkeling, maar kampt met complexe uitdagingen als gevolg van robotisering, automatisering en digitalisering. Metaalbedrijven staan dan ook voor soortgelijke obstakels als de rest van de maakindustrie, zoals het vereenvoudigen van complexe processen, het aanpakken van kennis- en personeelstekorten en het verminderen van de CO2-voetafdruk om een snellere netto nuluitstoot te bereiken en toekomstperspectief te blijven behouden
Industrie 4.0-principes en opkomende technologieën zoals het Internet of Things (IoT) en cloud computing hebben al enige tijd geholpen om deze uitdagingen aan te pakken. Maar het potentieel om waardevolle inzichten te verkrijgen voor nog meer efficiëntie bleef grotendeels onbenut, totdat kunstmatige intelligentie op het toneel verscheen.
AI en machine learning (ML) spelen een cruciale rol om de voordelen van Industrie 4.0 in de metaalverwerkende industrie te versnellen. Ze vormen samen niet alleen een essentiële bron om waarde te halen uit enorme hoeveelheden real-time gegevens, maar ook om operationele prestaties te verbeteren en concurrentievoordeel te behalen.
Met AI kunnen metaalproducenten profiteren van onschatbare waarde door het gebruik van hoogdimensionale gegevens die het menselijk brein niet kan bevatten.
Enkele van de voordelen die AI biedt aan metaalverwerkers zijn onder andere:
Metaalverwerkende industrieën staan voor complexe uitdagingen bij hun productieprocessen. Deze processen zijn zeer divers en omvatten talloze variabelen en onderlinge verbanden die moeilijk te bevatten zijn. Bovendien hebben omgevingsfactoren een aanzienlijke invloed en zijn ze voortdurend aan veranderingen onderhevig.
Gelukkig biedt AI niet alleen de mogelijkheid om meer informatie te begrijpen dan mensen, maar opent het ook ongekende kansen om de productiviteit en efficiëntie in de metaalverwerkende industrie te verbeteren. Zo kan AI bijvoorbeeld worden ingezet om productieorders te plannen en de werkstroom te optimaliseren. Door de gegevens van verschillende productieprocessen te integreren en te analyseren, kan AI namelijk de beste volgorde van taken bepalen om de doorlooptijd te minimaliseren en de efficiëntie te maximaliseren.
Een ander voorbeeld is 'predictive maintenance' of voorspellend onderhoud. Door AI-gestuurde algoritmen te gebruiken om gegevens te analyseren die worden verzameld uit machines en apparatuur in een metaalverwerkende fabriek, kunnen patronen en trends worden geïdentificeerd die kunnen wijzen op potentiële problemen of storingen in de toekomst. Het AI-systeem kan voorspellen wanneer een machine waarschijnlijk uitvalt of onderhoud nodig heeft op basis van historische gegevens en realtime monitoring. Ideaal om ongeplande stilstand te beperken en de productiviteit van de fabriek te optimaliseren.
Kwaliteitscontrole vormt een ander essentieel aspect binnen de metaalverwerkende industrie waar AI een significante impact kan hebben. Door de enorme hoeveelheid gegevens te analyseren die door sensoren in fabrieken worden verzameld, kunnen AI-algoritmen potentiële problemen al in een vroeg stadium opsporen en aanbevelingen doen om ze sneller op te lossen. Dat resulteert in verbeterde productkwaliteit en minimaliseert het risico op defecte producten.
AI maakt het bijvoorbeeld mogelijk om geavanceerde beeldherkenningstechnieken toe te passen, defecten of afwijkingen in producten te detecteren of secundaire vervormingsmechanismen te voorspellen. Andere toepassingen omvatten datagestuurde modellen die de bandtemperatuur voorzien bij warmtebehandelingsprocessen, afwijkingen in koeltemperaturen detecteren en oppervlaktedefecten in metaal classificeren.
Bovenstaande voordelen zijn slechts het begin van de ontwikkelingen die AI met zich meebrengt. Het is dan ook geen verrassing dat AI in de komende jaren een steeds prominentere rol zal gaan spelen in de metaalverwerkende industrie. Met zijn transformerende kracht heeft AI de potentie om de metaalverwerkende industrie volledig te hervormen en nieuwe horizonten te verkennen. Dat schept ruimte voor grootschalige productieprocessen die voortdurend kunnen evolueren en resulteren in de creatie van de allerbeste producten, waarbij zowel de veiligheid van de werknemers als de producten zelf gewaarborgd blijft.
Bij thyssenkrupp Materials Nederland en België begrijpen we dat maatschappelijke en geopolitieke trends de behoeften van onze klanten beïnvloeden. Onze rol is om oplossingen te vinden die aan deze behoeften voldoen. Een belangrijke trend waar bedrijven steeds meer waarde aan hechten, is hun planningsnauwkeurigheid verbeteren. En hier komt thyssenkrupp Materials Nederland en België om de hoek kijken, met oplossingen zoals pacemaker®, onze op AI gebaseerde supply chain-oplossing.
Wilt u meer weten over de huidige markttrends en wat thyssenkrupp Materials Nederland als organisatie doet?