Zorgt kunstmatige intelligentie voor een revolutie in de productiesector? In dit interview neemt Barbara Caputo, professor aan de Polytechnische Universiteit van Turijn, Italië, ons mee langs de beloften van verbeterde procesefficiëntie en innovatieve digitale oplossingen. Ook gaat ze in op de uitdagingen waarmee bedrijven te maken kunnen krijgen bij de integratie van AI in hun werkprocessen.
Barbara Caputo
- Hoogleraar aan de Polytechnische Universiteit van Turijn, Italië, waar zij leiding geeft aan het centrum voor kunstmatige intelligentie van de universiteit
- Medeoprichter van het Laboratory for Learning and Intelligent Systems Society, ELLIS Fellow en leider van het doctoraatsprogramma over AI en Industrie 4.0 van 2021 tot 2022.
- Adviseur van de rector voor AI aan de Polytechnische Universiteit.
- Als deskundige bijgedragen aan het opstellen van de Italiaanse nationale strategie voor AI.
- Opgenomen in de 2018 “Inspiring Fifty” en “100 Experts for Italy”door de Bracco Foundation.
- Onafhankelijk bestuurder bij Ites Reale, Ites Reale España, Teoresi SpA en Infocamere.
- Medeoprichter en voorzitter van FocoosAI, een spin-off van Polito.
- Winnaar van de PNI 2023, de Italiaanse nationale prijs voor innovatie.
Kunstmatige intelligentie is een breed begrip. Hoe zou u het definiëren in relatie tot de industrie?
Tegenwoordig wordt AI in de industrie vooral toegepast voor de automatisering van digitale gegevensverwerking. Alles wordt data: onze gesprekken, beelden en gebaren worden door steeds betaalbaarder sensoren omgezet in informatie. Vroeger was de aanschaf van een camera een grote investering, maar tegenwoordig is het vanzelfsprekend dat elk apparaat er een heeft. Deze data vormen een bron van oneindige waarde omdat ze niet slijten en oneindig kunnen worden hergebruikt.
Door het proces van waarde-extractie te automatiseren, stelt AI ons in staat om in realtime een enorme hoeveelheid gegevens en informatie te analyseren die onze menselijke, analoge capaciteit niet met dezelfde snelheid kan verwerken. Vanuit industrieel oogpunt zijn er steeds meer toepassingen die de waarde van het gebruik en de transformatie van gegevens aantonen; daarom is en blijft kunstmatige intelligentie van cruciaal belang."
Wat zijn momenteel de belangrijkste toepassingen van AI in de productiesector?
Alle sectoren profiteren al enorm van wat we generatieve AI noemen. Generatieve AI vereenvoudigt het opstellen van documenten zoals handleidingen en folders, waardoor een eerste versie kan worden gemaakt waarop iemand vervolgens informatie kan controleren en unieke details kan toevoegen.
In de productiesector zie ik drie verschillende toepassingen:
analyse en tracking om snel en nauwkeurig onvolkomenheden of defecten in het product op te sporen
digitale prototyping, of digitale tweelingen, om producten te testen zonder dat ze fysiek hoeven te worden geproduceerd, waardoor voorraden en onverkochte voorraad worden verminderd
voorspellend onderhoud, waardoor productieketens kunnen worden geoptimaliseerd en kleine aanpassingen kunnen worden doorgevoerd om kostbare stilstand te voorkomen en productiviteitsdalingen te verminderen.
Welke uitdagingen staan bedrijven voor bij het integreren van AI in hun productieprocessen?
Enerzijds bestaat er onzekerheid over ‘aan wie men zich moet wenden’. Bedrijven hebben het gevoel dat als ze niet snel genoeg handelen, ze het risico lopen achterop te raken en toe te kijken terwijl concurrenten de sprong wagen en marktaandeel veroveren. De informatie over dit onderwerp is verwarrend en divers, waardoor het moeilijk is om te weten wat te doen.
Een andere uitdaging is het uiteenlopende digitaliseringsniveau. In veel sectoren – vooral in kleine en middelgrote ondernemingen – vond digitalisering op verschillende momenten plaats: in de jaren tachtig werd de ene technologie geïntroduceerd, in de jaren negentig een andere, enzovoort. Het resultaat is verouderde besturingssystemen die vaak niet interoperabel zijn. Voor een bedrijf dat producten verkoopt en ervoor moet zorgen dat de inkomsten hoger zijn dan de kosten, is het updaten en standaardiseren van IT-systemen een enorme uitdaging. Maar zonder een solide digitale basis blijven generatieve AI en prototyping fragmentarisch. Het is alsof je van een ruw papieren patroon naar een naaister gaat die een maatpak maakt: AI heeft in zijn huidige staat dat “beetje extra” nodig om te worden afgestemd op de specifieke behoeften van elk bedrijf. In tijden van expansie en voor bedrijven met voldoende middelen kan deze investering de moeite waard zijn, maar voor kleinere bedrijven die misschien nog niet groeien, vormt dit een aanzienlijke uitdaging.
Welke vaardigheden moeten bedrijven ontwikkelen om te kunnen profiteren van AI?
Als u een AI-bedrijf wilt worden, heeft u een technisch team van hoog niveau nodig – mensen met vaardigheden op het gebied van computertechniek of STEM-vakken, die niet alleen AI-oplossingen kunnen implementeren, maar ook kunnen creëren, omdat er in deze sector maandelijks veranderingen plaatsvinden. Als een productiebedrijf daarentegen AI wil introduceren als onderdeel van zijn digitalisering, is het essentieel om over interne IT-experts te beschikken of een beroep te doen op gespecialiseerde consultants. Zonder een solide digitale basis loopt u echter het risico dure advieskosten te betalen zonder concrete resultaten.
Hoe ziet u de relatie tussen kunstmatige intelligentie en duurzaamheid?
Vanuit milieuoogpunt moet ik toegeven dat AI momenteel niet echt in een goed blaadje staat. De modellen die via datacenters draaien, zijn extreem energie-intensief: bovendien heeft de koeling, die vaak gebeurt met vrij primitieve vloeistofsystemen – meestal water – een aanzienlijke impact. Als AI een alomtegenwoordige, win-win-technologie wil worden, moet de efficiëntie van de systemen worden verbeterd, zodat de voordelen echt opwegen tegen de milieukosten.
Welke ontwikkelingen verwacht u voor AI in de industrie in de komende 5-10 jaar?
De productiesector richt zich op AI en beter beheer van automatisering en robotica. Het open-source model waarmee AI tot nu toe is ontwikkeld, heeft deze technologie zeer toegankelijk gemaakt. Het resultaat zal een verhoogde productiecapaciteit zijn voor bedrijven die deze technologie toepassen en, bijgevolg, een toename van het aanbod van producten en diensten en daarmee gepaard gaande kostenbesparingen.
De open-sourcebenadering, die de snelle groei van AI in de afgelopen 3-4 jaar mogelijk heeft gemaakt, kan echter ook worden bedreigd door aanhoudende geopolitieke spanningen. De overgang naar een nieuw model zal de evolutionaire lijn van AI en de manier waarop technologie toegankelijk is, veranderen. Als we het vandaag hebben over AI over 5-10 jaar, is dat bijna hetzelfde als vragen hoe de wereld er over 100 jaar uit zal zien, omdat we ons in een ongelooflijk tempo ontwikkelen! We zijn er echter van overtuigd dat AI de industriële automatisering radicaal zal blijven veranderen en slimmer en meer geïntegreerd zal maken. De uitdaging blijft echter om een evenwicht te vinden tussen innovatie, kosten en complexiteit.
Wat raadt u aan voor bedrijven die het potentieel van AI willen benutten?
Mijn advies is simpel: begin onderaan. Als u achterloopt op het gebied van digitalisering, upgrade en standaardiseer dan eerst uw systemen voordat u aan AI denkt. Zorg vervolgens dat u beschikt over interne experts die echt weten wat het betekent om AI-oplossingen te creëren en te implementeren. Zoek contact met de academische wereld en consultants om elke investering te evalueren en te meten, zonder toe te geven aan de emotionele druk om u heen.
Vanuit industrieel oogpunt zijn er steeds meer toepassingen die de waarde van het gebruik en de transformatie van data aantonen; daarom is en blijft kunstmatige intelligentie van cruciaal belang.
We zijn er echter van overtuigd dat AI de industriële automatisering radicaal zal blijven veranderen en slimmer en meer geïntegreerd zal maken; de uitdaging blijft echter om een evenwicht te vinden tussen innovatie, kosten en complexiteit.
INHOUD GECREËERD MET AI
Dit interview is oorspronkelijk verkregen en verwerkt met behulp van AI, op basis van het behandelde onderwerp. Het resultaat is verfijnd door een redacteur om trouw, consistentie en dat onmisbare menselijke tintje te garanderen. We kozen voor deze hybride aanpak om te experimenteren met de kracht van AI, gecombineerd met menselijke ervaring en bewustzijn.
