Smart Manufacturing & Materials-iStock-1135159658-BEWERKT.jpg

AI is overal. De mogelijkheden zijn eindeloos, maar in de praktijk blijkt de grootste uitdaging vaak niet de technologie zelf. Waar levert AI daadwerkelijk waarde op? En welk probleem los je er precies mee op? Mobina helpt industriële bedrijven niet alleen om deze vertaalslag te maken, maar ook om deze te implementeren. &nbsp;&nbsp;<img class="image_resized" style="aspect-ratio:6016/4016;width:97.52%;" src="https://cms.aihub-oost.nl/uploads/DSC_2481_0e0c6a2141.JPG" alt="DSC_2481.JPG" srcset="https://cms.aihub-oost.nl/uploads/thumbnail_DSC_2481_0e0c6a2141.JPG 234w,https://cms.aihub-oost.nl/uploads/small_DSC_2481_0e0c6a2141.JPG 500w,https://cms.aihub-oost.nl/uploads/medium_DSC_2481_0e0c6a2141.JPG 750w,https://cms.aihub-oost.nl/uploads/large_DSC_2481_0e0c6a2141.JPG 1000w," sizes="100vw" width="6016" height="4016"><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://mobina-services.nl/">Mobina </a>uit Enschede opereert op het snijvlak van proces, IT en organisatie. Het bedrijf ondersteunt onder meer organisaties in de maakindustrie, food, chemie en bouw bij vraagstukken rondom ERP-systemen, supply chains en procesverbetering. Die combinatie blijkt volgens directeur en co-founder van Mobina, Marlène Verburg essentieel. “Wij kennen de processen, de systemen en de uitdagingen van onze klanten. Daardoor kunnen we kritisch beoordelen waar AI daadwerkelijk waarde toevoegt.”Volgens Verburg liggen de grootste kansen voor AI in de industrie niet in algemene toepassingen die in iedere organisatie werken, maar juist in de processen die specifiek zijn voor industriële bedrijven. “Je ziet veel AI-oplossingen die eigenlijk voor iedere sector interessant zijn,” vertelt ze. “Maar in de industrie heb je te maken met hele specifieke processen. Denk aan engineering, productieplanning of inkoop. Daar zit vaak veel data, veel kennis en ook veel complexiteit.”<h2>Effect op de hele keten</h2>Machine- en apparatenbouwers beschikken vaak over duizenden onderdelen, tekeningen en technische ontwerpen die in de loop der jaren zijn opgebouwd. Die informatie is aanwezig, maar blijkt niet altijd eenvoudig terug te vinden. Hierdoor besteden engineers dagelijks kostbare tijd aan het zoeken van onderdelen die al bestaan, maar niet vindbaar zijn. &nbsp;Dat lijkt misschien een klein probleem, maar de gevolgen zijn groot. Onderdelen worden opnieuw ontworpen, voorraden groeien, inkoopcomplexiteit neemt toe en de marge slinkt. “Wij noemen dat vaak het ripple-effect. Eén nieuw onderdeel heeft impact op de hele keten,” vertelt Verburg. Vooral in bedrijven waar producten klantspecifiek worden ontwikkeld of geconfigureerd, kunnen deze effecten flink oplopen. &nbsp;Om dat probleem aan te pakken ontwikkelde Mobina een Engineering AI agent, die bestaande technische documentatie, onderdelen en ontwerpen automatisch analyseren en classificeren. Daardoor wordt informatie die verspreid staat over verschillende systemen veel beter doorzoekbaar.“Een engineer hoeft niet meer precies te weten waar iets staat of welk onderdeelnummer erbij hoort,” legt Verburg uit. “Je kunt bijvoorbeeld zoeken naar een onderdeel van RVS met bepaalde eigenschappen en afmetingen. Vervolgens krijg je suggesties van onderdelen die al eerder zijn ontwikkeld.” Hierdoor kunnen engineers hun tijd besteden aan nieuwe innovaties, in plaats van aan het opnieuw uitvinden van iets dat al bestaat.<h2>Verborgen kennis &nbsp;</h2>Ook in andere delen van de organisatie wordt dagelijks gebruikgemaakt van kennis die vaak niet expliciet is vastgelegd. Een voorbeeld daarvan is productieplanning. Veel productiebedrijven werken met complexe planningen die voortdurend veranderen door verstoringen. Materialen komen te laat binnen, machines vallen uit of orders wijzigen op het laatste moment. Voor een klant ontwikkelde Mobina daarom een oplossing die verschillende scenario’s doorrekent en planners ondersteunt bij het maken van nieuwe keuzes. “De vraag is niet alleen wat de optimale planning is, maar ook hoe je medewerkers helpt om daar vervolgens mee te werken,” aldus Verburg. &nbsp;<blockquote>Met relatief eenvoudige toepassingen zagen we al besparingen van één tot twee procent op jaarbasis.</blockquote>Ook binnen inkoop ziet Mobina vergelijkbare kansen. Veel inkopers beschikken over jarenlange ervaring en marktkennis. Daarnaast hebben bedrijven vaak grote hoeveelheden historische data beschikbaar die nauwelijks worden benut. Door prijsontwikkelingen, indexcijfers en historische inkoopgegevens te combineren ontwikkelde Mobina een AI-assistent die helpt om betere inkoopbeslissingen te nemen. “Met relatief eenvoudige toepassingen zagen we al besparingen van één tot twee procent op jaarbasis,” vertelt Verburg. Voor veel industriële bedrijven betekent dat direct een substantiële financiële impact.<h2>Klein beginnen, samen ontwikkelen</h2>Ondanks alle mogelijkheden kiest Mobina bewust voor een stapsgewijze aanpak. Grote AI-projecten klinken aantrekkelijk, maar blijken in de praktijk vaak lastig te implementeren. “We geloven niet in één groot project dat alles oplost. Je moet het klein maken, tastbaar maken en van daaruit verder bouwen.” Gebruikers worden daarom vanaf het begin betrokken en testen de oplossing direct in hun dagelijkse werk. Op basis van die ervaringen wordt verder ontwikkeld.Vooruitkijkend verwacht Verburg dat AI steeds verder opschuift richting het primaire productieproces. Waar veel toepassingen vandaag nog ondersteunend zijn, ziet zij kansen voor systemen die actief helpen bij het aansturen van processen. Denk aan productieomgevingen die sneller kunnen reageren op verstoringen of in de toekomst zelfs gedeeltelijk autonoom kunnen opereren. Voor Mobina blijft daarbij één uitgangspunt centraal: het is belangrijk om te beginnen bij een specifiek probleem, niet bij de technologie zelf. &nbsp;

Hoe Mobina met AI verborgen kennis terugbrengt in productiebedrijven 

Maak kennis met onze koplopers

DSC_2481.JPG

Hoe Mobina met AI verborgen kennis terugbrengt in productiebedrijven

AI is overal. De mogelijkheden zijn eindeloos, maar in de praktijk blijkt de grootste uitdaging vaak niet de technologie zelf. Waar levert AI daadwerkelijk waarde op? En welk probleem los je er precies mee op? Mobina helpt industriële bedrijven niet alleen om deze vertaalslag te maken, maar ook om deze te implementeren.