Agentic AI:Industrie 4.0 naar een nieuw tijdperk van slimme productie tillen

Agentic AI voegt een nieuwe laag toe aan Industrie 4.0, waardoor fabrikanten analyses kunnen automatiseren, gegevenstoegang kunnen beheren en besluitvorming kunnen schalen.

Door Shaan Mistry, VP Solutions Consulting, Savant Labs

In hun streven naar Industrie 4.0 steken fabrikanten budget, tijd en teams in de adoptie van AI-aangedreven intelligente systemen. Het raamwerk heeft opnieuw gedefinieerd hoe fabrieken kunnen functioneren:het verbindt machines, sensoren en systemen tot een intelligent productienetwerk. Maar nu komt er een nieuwe laag naar voren:Agentic AI – systemen die niet alleen automatiseren, maar ook redeneren, beslissen en coördineren over de hele waardeketen.  Uit de laatste rapporten van Deloitte blijkt dat 78% van de bedrijfsleiders verwacht minstens 20% van hun budget te besteden aan slimme productie-initiatieven, waaronder agentische AI-platforms om data-orkestratie mogelijk te maken.

Traditionele analytische workflows creëren drie primaire problemen in de productie:

1. De datasiloval: Productiegegevens bevinden zich overal:SCADA-systemen, PLC's, afzonderlijke logistieke applicaties en cloudgebaseerde financiële dashboards. Analisten besteden tot 80% van hun tijd aan het simpelweg verbinden van deze ongelijksoortige bronnen en het opschonen van ongestructureerde gegevens voor gebruik. Dit beperkt de mogelijkheid om één enkel, holistisch beeld van de prestaties te krijgen ernstig.

2. Het IT-knelpunt: Wanneer een operations manager een aangepast rapport over het gebruik van apparatuur of een variantieanalyse voor een nieuwe productlijn nodig heeft, moet hij of zij vaak een formeel verzoek indienen bij een centraal IT- of data-engineeringteam. Dit proces kan dagen of weken duren, waardoor de manager gedwongen wordt cruciale beslissingen te nemen op basis van intuïtie of verouderde gegevens, een recept voor hogere kosten, onnauwkeurige inventaris, voorspellende problemen en onverwachte downtime.

3. Het bestuursrisico: Om het IT-knelpunt te omzeilen, zijn teams sterk afhankelijk van gedeelde spreadsheets, waardoor ‘digitaal onkruid’ en ongecontroleerde gegevenskopieën ontstaan. Hoewel snelle oplossingen worden bereikt, brengt dit grote compliancerisico's met zich mee, wordt het onmogelijk om workflows te controleren en worden er meerdere 'versies van de waarheid' gegenereerd, wat leidt tot tegenstrijdige beslissingen tussen afdelingen.

De kracht van Analytics-automatisering

Moderne AI-agents en automatiseringsplatforms voor analyses zijn speciaal gebouwd om deze industriële uitdagingen aan te pakken door Agentic AI en een interface zonder code aan te bieden.

1. Gegevenstoegang democratiseren met controle

De verschuiving naar AI-agenten voor het creëren en orkestreren van workflows is de grootste factor die gestroomlijnde, geautomatiseerde analyses mogelijk maakt. Het stelt de operationele analist (de persoon die het dichtst bij het probleem staat) in staat om AI-agenten “voor hen te laten werken”, sleutelfuncties uit te voeren, verbinding te maken met een groot aantal spreadsheets, CSV’s en andere datasets, de gegevens te extraheren, in te nemen, te analyseren en op te schonen om vervolgens, met reden en actie, complexe workflows op te bouwen in minuten in plaats van maanden.

• Sneller analyse van de hoofdoorzaak (voorbeeld): Een analist kan een AI-agent gebruiken om realtime sensorgegevens onmiddellijk te combineren met historische onderhoudsgegevens om de exacte omstandigheden te identificeren die tot machinestoringen leiden, waarbij de AI-agent automatisch een realtime waarschuwing genereert.
• Snelle supply chain-modellering (voorbeeld): Met een reeks geïntegreerde AI-agents kan een supply chain manager grondstoffenprijzen, logistieke gegevens over verzending en productieschema's met elkaar verbinden en de impact van een vertraging op de winstgevendheid modelleren zonder te wachten tot een data-ingenieur aangepaste SQL-query's schrijft.  AI-agenten kunnen verbinding maken, extraheren, analyseren en uitvoeren naar bestemmingsbronnen zonder een enkele regel code.

2. Agentische AI voor ongestructureerde gegevens

Een aanzienlijk deel van de kritische productiegegevens, zoals contracten, notities van ingenieurs en onderhoudslogboeken, is ongestructureerd. Traditionele Optical Character Recognition (OCR)-technologie kan gegevens uit deze materialen halen, maar wanneer ze worden aangevuld met agentische mogelijkheden, kunnen teams de gegevens nu vertalen in bruikbare informatie.

Deze AI-agenten kunnen:

• Extraheren en structureren: Lees automatisch honderden kwaliteitsinspectierapporten in vrije tekst (pdf's, e-mails) en standaardiseer de kernbevindingen in een overzichtelijke, gestructureerde tabel voor analyse.
• Vereenvoudig complexe formules: In plaats van handmatig complexe formules te schrijven om meetgegevens zoals risicoscores voor de toeleveringsketen te berekenen, kan een analist eenvoudigweg de gewenste output in gewoon Engels beschrijven, waarna de AI de vereiste, beheerde workflow genereert.

3. Gecentraliseerde controle en bestuur

In tegenstelling tot gefragmenteerde spreadsheets biedt een AI-automatiseringsplatform bestuur op ondernemingsniveau met één enkel overzicht. Workflows worden één keer gebouwd, kunnen direct worden gecontroleerd en toegangscontroles worden centraal beheerd door IT. Dit geeft het bedrijf de vrijheid om te innoveren en geeft IT tegelijkertijd de controle en compliance-garantie die de onderneming nodig heeft.

De ROI realiseren:van kostbare erfenis naar strategische automatisering

Voor productieleiders is de overstap naar analytics-automatisering niet langer een kwestie van óf, maar van wanneer. Bedrijven die dit evenwichtige model van automatisering en governance omarmen, realiseren een meetbare ROI:

• Kostenverlaging: Verschillende productie- en logistieke bedrijven uit de Fortune 500 hebben meer dan $1 miljoen aan jaarlijkse kostenbesparingen gerapporteerd door het afschaffen van dure, serverintensieve, verouderde analyselicenties en het verminderen van de afhankelijkheid van gespecialiseerde, dure data-ingenieurs.
• Operationele snelheid: Organisaties verminderen de moeite om complexe workflows te bouwen, wat betekent dat teams minder tijd besteden aan het voorbereiden van gegevens en meer tijd aan activiteiten zoals het identificeren van efficiëntiewinsten of het voorspellen van de vraag.
• Risicobeperking: Door financiële rapportage en auditprocessen te automatiseren die voorheen in spreadsheets werden uitgevoerd, krijgen organisaties realtime inzicht in nalevingsstatistieken, waardoor het risico op financiële of operationele fouten drastisch wordt verlaagd.

De volgende fase van Industrie 4.0 hangt af van evenwicht en het vermogen om waardevolle gegevens in een evenwichtstoestand te operationaliseren. Met de automatisering van AI-analyse is dat evenwicht haalbaar:de vrijheid om snel te handelen, het bestuur om aan de regels te blijven voldoen en het inzicht om voorop te blijven lopen.

Over de auteur:
Shaan Mistry is de VP Solution Consulting bij Savant Labs, waar hij zich richt op het helpen van organisaties bij het moderniseren van hun financiële en fiscale workflows door middel van AI-aangedreven analyse-automatisering. Shaan, die zichzelf omschrijft als 'analytics-verslaafde', is een wereldwijd spreker en opinieleider die zich toelegt op het democratiseren van data en het elimineren van het handmatige 'saaie werk' van traditionele rapportage.