Ook uit de industriële sector is digitalisering niet meer weg te denken. Terwijl de industriële revolutie in de 18e eeuw kleine werkplaatsen transformeerde in grote ateliers, zorgt de digitale revolutie er nu (meer dan ooit) voor dat menselijke fouten tot een minimum worden herleid door de continue mogelijkheid tot optimalisatie. Zo werkt Remotive onder andere met iPads om de processen voor de revisie van machines verder te kunnen stroomlijnen en ook de daaropvolgende rapportage te optimaliseren. Maar ook in de sectoren van onze klanten is digitalisering aan een sterke opmars bezig.
The internet of things
Voor onze klanten mag de consument dan misschien het einde van de ketting zijn, voor diezelfde eindconsument begint het digitale proces bij de zoektocht naar de producten die in een industriële omgeving worden vervaardigd. Prijzen, kwaliteit en inhoud worden online vergeleken, waardoor ook die laatste schakel sterker van belang is geworden voor de initiële maker van het eindproduct. De eerste stap is immers bepalend voor het aankoopgedrag van de consument. Want uiteindelijk blijft de oorspronkelijke bedoeling van de industriële vervaardiger om een product bij de juiste persoon te brengen, aan de juiste prijs en op het juiste moment én om en passant die eindconsument de juiste informatie te bezorgen. Een fikse uitdaging, waar digitalisering enkel bij kan helpen door geautomatiseerde processen, die informatie kunnen detecteren – waaruit producten zijn gemaakt bijvoorbeeld – en die informatie doorheen de productieketting via het juiste kanaal aan de eindklant kunnen bezorgen.
Maar niet alleen daar zorgen automatisatie en digitalisatie voor een meer accuraat, kostenbesparend en efficiënt systeem. Ook bij het vervaardigingsproces zelf is het zogenaamde ‘internet der dingen’ – de connectiviteit van machines en de mogelijkheid data uit te wisselen – onontbeerlijk. Dat merkt ook Remotive. Door een sterke digitalisering in machines te implementeren kunnen defecten, fouten en onregelmatigheden veel sneller worden opgespoord waardoor onderdelen kunnen worden vervangen of bijgeregeld alvorens de volledige machine het begeeft. Wanneer dit procédé vervolgens wordt geoptimaliseerd, zal in de toekomst nog correcter worden weergegeven wanneer een machine onderhoud nodig heeft of toe is aan herstelling. Zo wordt down time tot een minimum herleid en – sterker nog – zullen machines steeds naar hun beste vermogen presteren.
Robots
Robots worden al jarenlang ingezet in de industrie, in de autosector bijvoorbeeld zijn ze intussen een vast onderdeel van het elektronische personeel. Maar ook in de toekomst zal sterker worden gerekend op de helpende ‘handen’ van machines om andere machines te bedienen. Geen nieuwtje, maar wel een innovatie die het aantal arbeidsongevallen drastisch verminderde in het verleden en de efficiëntie omgekeerd evenredig deed toenemen.
Machine learning en AI
Wie bij ‘Machine Learning‘ en ‘Artificial Intelligence‘ nog steeds denkt aan futuristische scenario’s, is er alvast aan voor de moeite. Artificiële Intelligentie is al lang meer dan een film van Steven Spielberg (en Stanley Kubrick) en Machine Learning omringt ons continu in ons dagdagelijkse leven (Google zweert erbij voor de optimalisatie van zijn algoritme). Maar ook in de industrie wordt Machine Learning gebruikt om consumentengedrag beter te kunnen inschatten en productieoplages bij te regelen, rekening houdende met externe factoren als trends, het weer en de economie. AI wordt dan weer bij industriële bedrijven ingezet voor kwaliteitscontrole waarbij onregelmatigheden misschien kunnen ontsnappen aan zelfs het meest getrainde oog van een nauwkeurige medewerker, maar niet aan een daarop afgestelde sensor.
Data en rapportage
Ook bij Remotive rekenen we sterk op onze digitale hulpmiddelen om cijfers en statistieken te kunnen trekken en achteraf correcte analyses te kunnen maken. Een automatische rapportage zorgt voor een juister beeld van de gevolgen van een actie. Dat is bij onze klanten niet anders. Terwijl we in het verleden steevast op ons buikgevoel moesten afgaan (dat in de meeste gevallen ook steeds de juiste richting aangaf), kunnen we nu datzelfde buikgevoel zwart op wit bewijzen. Gevolg: snellere, juistere en meer impactvolle beslissingen, want missen blijft uiteindelijk menselijk.
Menselijkheid troef
Digitalisering in de industrie is een realiteit, geen toekomstvisie. Recent onderzoek wees uit dat slechts 5% van de industriële bedrijven tevreden is met de digitale staat waarin ze zich bevinden. We staan dan ook nog maar aan de basis van wat digitalisering ons allemaal te bieden heeft. AI, Machine Learning en Virtual Reality staan nog lang niet volledig op punt, maar nu al valt er veel te rapen voor bedrijven die vroeg genoeg op de digitale kar springen. Wij, als jong bedrijf, kunnen dit enkel toejuichen. Maar toch blijft digitalisering op zijn sterkst wanneer het hand in hand gaat met menselijkheid. Het zijn wij die bepalen hoe we statistieken interpreteren en onze processen gaan aanpassen, wij die bepalen waar onze sensoren op moeten letten en wij die bepalen wat een machine moet kunnen presteren. Machine Learning zal onze keuzes bijsturen en vervolgens zullen wij, als mens, het resultaat van de machines optimaliseren. Intuïtie, het buikgevoel waar we het eerder al over hadden, gevoel en menselijkheid algemeen zijn troeven die machines (nog) niet kunnen worden aangeleerd. Het is diezelfde menselijkheid die momenteel nog voor de optimalisatie zorgt van de machines die de menselijke foutenmarge minimaliseren. En zo is de cirkel rond.