In de afgelopen jaren is AI een volwassen vakgebied geworden. Zeker binnen andere industrieën als de financiële wereld, e-commerce, energiesector, logistiek, etc. Er zijn standaard werkwijzen ontwikkeld die ook goed kunnen worden toegepast in productie. Daarmee is de drempel om AI te gebruiken door de jaren heen verlaagd. Dit komt overwegend door de opkomst van SaaS (software-as-a-service) producten, die veelal in de cloud opereren. Deze producten maken het simpeler om met data & AI aan de slag te gaan. Ook zijn deze tools betaalbaarder geworden, en kan in veel gevallen zelfs gebruik gemaakt worden van gratis open-source oplossingen.
Door verregaande automatisering is de hoeveelheid en beschikbaarheid van data toegenomen. Barrières om grote hoeveelheden data op te slaan zijn er niet meer. En de mogelijkheden en het gemak waarmee interne data (gegevens uit bijvoorbeeld een PLC) en externe data (bijvoorbeeld weersomstandingheden) te combineren zijn, is sterk toegenomen.
Al deze ontwikkelingen zorgen ervoor dat er een lagere drempel is om AI toe te passen. Hier staat tegenover dat de noodzaak om je richting AI te bewegen de afgelopen decennia alleen maar toegenomen is. Dit heeft verschillende redenen:
Personeel
Het is moeilijk om geschikt personeel te vinden. De oudere ervaren generatie gaat met pensioen en de jongere generatie wisselt sneller van baan. Zij willen niet eerst ergens drie jaar werken, voordat ze het proces “volledig” onder controle hebben. De nieuwe generatie wil met moderne technieken werken en kijkt altijd naar mogelijkheden hoe ze hun eigen werk makkelijker kunnen maken
Continu verbeteren
In veel bedrijven zijn er flinke verbeterslagen gemaakt. Hierdoor lopen bedrijven tegen de limieten aan van wat hoogopgeleide medewerkers kunnen verbeteren. Daarentegen kunnen data & AI het proces verder optimaliseren. Enerzijds doordat het routinematige processen automatiseert, anderzijds doordat het met meer factoren rekening kan houden en daarmee kwalitatieve verbetering kan opleveren.
Energie
Naast een groeiend aantal inputvariabelen, is ook het aantal doelvariabelen waar operators rekening mee moeten houden, sterk toegenomen. Het beste resultaat betekent niet automatisch de hoogste output of de beste kwaliteit, maar kan ook gebaseerd zijn op het laagst mogelijke energieverbruik. Het is vrijwel onmogelijk om dit als mens nog allemaal gericht te beïnvloeden.
