AI als de ruggengraat van de moderne productie:uptime, efficiëntie en personeelsprestaties opschalen

Fabrikanten gaan verder dan experimenten en ontwerpen AI voor uptime, efficiëntie en personeelsprestaties op schaal.

Door Russ Ford, president van Honeywell Process Automation Solutions

De industriële automatisering heeft een keerpunt overschreden.

Een groot deel van het afgelopen decennium hebben fabrikanten automatisering en AI benaderd via gespecialiseerde en geïsoleerde gebruiksscenario's – vaak beperkt tot één lijn, faciliteit of functie. In 2026 verandert die mentaliteit. Automatisering wordt een primair bedrijfsmodel dat is gebaseerd op data, domeinexpertise en mensgericht ontwerp.

Dit is een evolutie die werd veroorzaakt door deterministische automatisering. Tegenwoordig zorgen de ontwikkelingen op het gebied van AI, cloud en connectiviteit ervoor dat systemen zich in realtime kunnen aanpassen, waardoor de activiteiten worden gestabiliseerd, operators worden begeleid en de uptime over hele netwerken wordt verbeterd.

De cijfers vertellen het verhaal:de mondiale IT-uitgaven in de productiesector zullen naar verwachting in 2026 met 10,8% groeien, tot een totaal van 6,15 biljoen dollar, aldus Gartner. Deze groei weerspiegelt een diepere erkenning onder C-suite leiders – AI-ondersteunde automatisering staat nu centraal in de manier waarop fabrieken workflows ontwerpen, arbeid inzetten en kapitaalallocatie rechtvaardigen.

Tegelijkertijd blijkt uit onderzoek van Honeywell dat 94% van de industriële leiders zegt dat hun leiderschapsteams toegewijd zijn aan de adoptie van AI, terwijl slechts een klein percentage hun oorspronkelijke plannen volledig heeft gelanceerd. Velen blijven steken in schaalvergroting of prototyping. De kloof tussen investeringen en impact is nu een kwestie op bestuursniveau.

Automatisering opschalen na de testfase

Als je luistert naar de moderne COO en CIO, komt er een gemeenschappelijk thema naar voren:automatiseringsinitiatieven die ooit in de marge werden getest, zullen nu naar verwachting over netwerken worden geschaald.

Deze cruciale verschuiving weerspiegelt wat veel mondiale fabrikanten ervaren bij bredere digitale transformatie-inspanningen. Zoals onze CEO Vimal Kapur het stelt:‘fysieke AI’ vormt de kern van de op autonomie gebaseerde economie die vandaag de dag vorm krijgt. De kans ligt in intelligentie die rechtstreeks is ingebed in apparatuur, robotica en besturingssystemen.

Praktisch gezien betekent dit:

• AI ingebed in procescontrolesystemen om de productie-optimalisatie te versnellen
• Roboticasystemen onder leiding van AI passen zich aan aan de variabele vraag en materiaalstroom
• Magazijnautomatiseringsplatforms die zichzelf corrigeren op basis van beperkingen van AI-agenten

Automatisering moet vanaf dag één op schaal worden ontworpen. Het is veel waarschijnlijker dat pilots die op zichzelf zijn gebouwd – zonder integratie in controlesystemen, onderhoudsworkflows en enterprise data-architecturen – vastlopen. Ontwerpdiscipline bepaalt of AI duurzame uptime- en doorvoerverbeteringen oplevert of vast blijft zitten in experimenten.

Rollen opnieuw ontwerpen in het tijdperk van AI

Naarmate de automatisering zich ontwikkelt van pilot- naar full-service-integratie, wordt de personeelsstrategie centraal. Industrie 5.0 herkadert het gesprek, waarbij automatisering gaat over het combineren van menselijk oordeel met AI-gestuurd inzicht om meetbare bedrijfsresultaten te bereiken.

In geavanceerde faciliteiten absorbeert automatisering routinematige, repetitieve en veiligheidsgevoelige taken. Dit geeft aan dat de C-suite de menselijke beroepsbevolking richting verantwoordelijkheden met een hogere waarde stuurt, zoals uitzonderingsbeheer, systeemtoezicht en op gegevens gebaseerde besluitvorming.

Dit vereist een opzettelijke planning, waardoor fabrikanten gedwongen worden te vragen:

• Welk werk moeten machines bezitten?
• Welke taken die worden gekenmerkt door herhaalbaarheid, hoog volume en lage variabiliteit zijn uitstekende kandidaten voor automatisering?
• Welke beslissingen moet AI verbeteren?

AI blinkt uit in patroonherkenning en voorspellende modellering, wat betekent dat het procesafwijkingen, onderhoudsrisico's en vraagschommelingen sneller kan identificeren dan traditionele analyses.

Waar voegen mensen de meeste waarde toe?

Strategische afwegingen, contextueel oordeelsvermogen en cross-functionele coördinatie – intrinsieke menselijke kenmerken – blijven kritische sterke punten die een hefboomwerking bieden ten opzichte van kunstmatige tegenhangers.

In energie-intensieve sectoren is dit evenwicht vooral zichtbaar. Discussies over de rol van AI bij energietransformatie hebben benadrukt hoe de tool de prestaties van assets en het energieverbruik in realtime kan optimaliseren – waardoor de uitstoot en de bedrijfskosten worden verminderd – terwijl ingenieurs zich concentreren op strategische veerkracht en langetermijnplanning van assets. Een recent C-suite-industrieperspectief van Honeywell wees ook op AI als een cruciale factor voor energietransitiestrategieën in industriële sectoren.

De implicaties voor leidinggevenden zijn duidelijk:automatiseringsbudgetten moeten gepaard gaan met mensgerichte personeelsbudgetten.

Winstdrivers scheiden van kostenplaatsen

Naarmate de uitgaven stijgen, wordt het toezicht van investeerders en intern leiderschap steeds intensiever. Bestuurders en CFO's zijn niet langer tevreden met verheven innovatieverhalen; ze snakken naar financiële duidelijkheid.

In 2026 vallen de automatiseringsinvesteringen doorgaans in twee categorieën uiteen:

1. Winstbepalende factoren:deze initiatieven hebben gemeenschappelijke kenmerken:

• Duidelijke koppeling aan P&L-resultaten (reductie van afval, energiebesparingen, arbeidsoptimalisatie)
• Integratie met operationele systemen (MES, ERP, supply chain-platforms)
• Zichtbaarheid van bedrijfsgegevens waardoor benchmarking op meerdere locaties mogelijk is
• Gedefinieerde terugverdientijdlijnen

Op robotica gebaseerde transportsystemen die de doorvoer van faciliteiten vergroten, kunnen bijvoorbeeld de orderafhandelingspercentages en de efficiëntie van het werkkapitaal direct verbeteren.

2. Vastgelopen investeringen:Automatiseringsprogramma's lopen daarentegen vast als ze:

• Opereren in silo's
• Gebrek aan gestandaardiseerde KPI's
• Vertrouw op gefragmenteerde data-architecturen
• Worden aangestuurd door één enkele functie zonder afstemming op de uitvoerende macht

Een van de meest voorkomende valkuilen is het onderschatten van de integratiediscipline. AI gelaagd op losgekoppelde oudere systemen zonder geharmoniseerde gegevens produceert ruis in plaats van inzicht. De les is duidelijk:de selectie van technologie is minder belangrijk dan de striktheid van het ontwerp en de sponsoring van het management die verband houdt met uptime, doorvoer en kostenbeheersing.

De les:technologieselectie is minder belangrijk dan ontwerpdiscipline en sponsoring door het management.

Nieuwe benchmarks na de pilotfase

Naarmate meer faciliteiten zich verder ontwikkelen dan pilot-implementaties, ontstaan er nieuwe prestatiebenchmarks.

Toonaangevende fabrieken rapporteren:

• Dubbelcijferige procentuele reductie van ongeplande downtime door voorspellend onderhoud (volgens Deloitte)
• Verminderde arbeidsvariabiliteit in geautomatiseerde materiaalverwerkingsomgevingen
• Meetbare reducties van de energie-intensiteit via optimalisatie op basis van AI

Leiders in ondernemingen standaardiseren raamwerken om resultaten op verschillende locaties te repliceren, waardoor geïsoleerde overwinningen worden omgezet in prestatiewinst voor het hele netwerk. Replicatie is wat automatisering als een operationeel model definieert.

Deze replicatie is een bepalend kenmerk van automatisering als bedrijfsmodel. In plaats van oplossingen voor elke faciliteit opnieuw uit te vinden, bouwen organisaties herhaalbare architecturen die over geografische locaties en bedrijfseenheden heen kunnen worden geschaald, waardoor de terugverdientijd wordt versneld en het implementatierisico wordt verminderd.

Een leiderschapsimperatief

De verschuiving van een pilot- naar een operationeel model vereist echter doelbewust leiderschap en coördinatie. De afstemming tussen de C-suites is van cruciaal belang voor het succes van de automatisering. Wanneer CEO’s, COO’s, CIO’s en CHRO’s een uniform beeld delen van de rol van automatisering, is de kans groter dat investeringen financiële rendementen opleveren en een onmiddellijke impact hebben. Wanneer automatisering binnen IT of operations op zichzelf wordt geplaatst, verdwijnt het momentum.

Even belangrijk in dit integratieproces is transparantie. Organisaties die duidelijk communiceren hoe rollen zich zullen ontwikkelen, bouwen vertrouwen op, verminderen de weerstand en versnellen de adoptie.

In 2026 ligt het concurrentievoordeel bij degenen die de technologie hebben geoperationaliseerd en opgeschaald om aan te sluiten bij de behoeften van hun personeel.

Industriële automatisering is de proof-of-concept-fase voorbij. Marktleiders zijn nu degenen die workflows opnieuw ontwerpen, rollen herdefiniëren en kapitaalverdeling afstemmen op een door AI ondersteund bedrijfsmodel.

De volgende fase van de productie zal worden bepaald door de manier waarop bedrijven automatisering effectief omzetten van pilot naar voorspelbare prestaties, voor alle middelen, processen en mensen.

Over de auteur:
Russ Ford is een leidinggevende met grote impact en ruime ervaring in bedrijfsmanagement, operationeel management, bedrijfsontwikkeling en kapitaalprojecten. Hij heeft zowel nationaal als internationaal gewerkt, waarbij hij resultaten heeft geboekt en relaties heeft ontwikkeld.