Slechts 5 procent van de AI-projecten in industriële bedrijven is momenteel echt waardevol. Dat moet beter. De Hannover Messe 2026 bood een overzicht van ontwikkelingen rond artificial intelligence in Duitsland.

Kunstmatige intelligentie (AI) biedt bedrijven grote mogelijkheden voor vernieuwing en innovaties, maar voorlopig stelt het allemaal nog teleurstellend weinig voor. Dat is het beeld dat blijft hangen na een rondgang langs experts op de Hannover Messe, een van de grootste industriebeurzen van Europa.

Norbert Jung, verantwoordelijk voor industriële AI (artificial intelligence) bij technologiebedrijf Bosch, wees onlangs in ingenieursweekblad VDI nachrichten op een MIT-studie van medio 2025. Dit onderzoek in het kader van het Nanda-project (Networked AI agents in decentralized architecture) stelt dat 95 procent van de AI-projecten in bedrijven geen meetbare meerwaarde heeft.

Net zo terughoudend is Jan Schaumburg, director of solutions and delivery van Insight Technology Solutions. Een enquête van zijn IT-consultancybureau onder zeshonderd Europese technologiemanagers laat zien dat 80 procent van hun AI-projecten blijft steken in de pilotfase. Dit komt vooral doordat de projecten te groot worden opgezet, terwijl er een gebrek is aan deskundig personeel. Dat personeel moet z’n weg weten te vinden in de bestaande IT-infrastructuur en daarnaast ook kennis hebben van moderne AI-technologie. ‘Die combinatie is zeldzaam’, zegt Schaumburg.

Stevige basis

‘AI in de industrie’ was het jaarthema van de toonaangevende Hannover Messe, afgelopen april. Dat was niet toevallig gekozen. Duitsland kent zichzelf juist op dit gebied uitstekende kansen toe vanwege zijn omvangrijke en stevige industriële basis. AI kan een hefboom zijn voor een hogere productiviteit, door McKinsey geschat op jaarlijks ruim 1 procent. De Duitse regering heeft in een ‘Hightech Agenda’ het voornemen uitgesproken dat in 2030 10 procent van het bruto nationaal product AI-gebaseerd moet zijn. Dat vraagt om miljarden investeringen en adequate opleidingen.

Met het ruim tien jaar geleden gestarte project Industrie 4.0, dat zwaar inzette op automatisering, is er al een stevige basis gelegd. AI, in het Duits Künstliche Intelligenz (KI), kan voor de Duitse industrie het onderscheid maken in de concurrentie met bedrijven uit andere landen, met name China, is het idee.

Er zijn zeker ook successen te melden. Robotproducent Kuka slaagde erin om met AI de programmeertijd in een project met 80 procent te verkorten. De Volvofabriek in Konz (Saarland) bespaarde tienduizend personeelsuren met een AI-project. Duitsland telde vorig jaar 3600 startups, voor een deel op het gebied van AI-software.

Technologieconcern Siemens levert volgens bestuurslid Cedric Neike inmiddels zo’n 150 AI-producten, zowel hard- als software. Een Siemens AI-tool analyseert laspunten in de Audi-fabriek in Ingolstadt en stuurt robots aan voor nabewerking. Een ander product wordt ingezet in de Audi-fabriek in Neckarsulm, daar betreft het de kwaliteitscontrole bij het lakken door onderdompeling van carrosserieën. In andere projecten is volgens Siemens een productiviteitswinst geboekt van 20 à 40 procent.

Duitsland telt zo’n 25 ‘AI-fabrieken’, grootschalige rekencentra om industriële toepassingen te versnellen. Begin februari is in München op initiatief van Deutsche Telekom de grootste AI factory tot nu toe in gebruik genomen, een investering van een miljard euro. Tienduizend Nvidia-processoren leveren hier de rekenkracht. De hyperscale HammerHAI in Stuttgart is gericht op het ontwikkelen van AI-oplossingen voor productie, engineering en research.

Kansen en beperkingen

AI heeft voor- en nadelen, biedt kansen en beperkingen. Er zijn vele opties voor vernieuwing, maar er zijn evenzovele beperkingen en bedreigingen. Zo heeft ChatGPT bij goed gebruik vele voordelen, maar misbruik ligt op de loer. Kansen zijn er vooral in techniek en wetenschap. AI kan kosten besparen, machines verbeteren en nieuwe producten mogelijk maken.

Maar dan de beperkingen. ‘AI is duur’, zegt projectmanager Aria Etemad van de innovatieafdeling van Volkswagen. Het gaat om investeringen in hard- en software, maar ook in het opleiden van personeel. Als het niet langer de medewerkers zijn, maar AI-modellen die de besturing van bedrijfsprocessen overnemen, dan maken de eersten minder gebruik van hun vakkennis. Die is echter wel nodig om AI-modellen te beoordelen en te verbeteren.

De sinds 2024 van kracht zijnde ‘AI Act’ van de Europese Unie, vooral bedoeld ter bescherming van consumenten, wordt door producenten ook als beperkend ervaren. Het bedrijfsleven vraagt meer vrijheid om data uit te wisselen tussen bedrijven onderling en met onderzoeksinstellingen. Bondskanselier Friedrich Merz zegde bij de opening van de Messe toe in Brussel te gaan pleiten voor inwilliging van die wens. Inmiddels heeft de EU daar ook mee ingestemd.

Klein beginnen

Bij de opzet van een AI-project moeten bedrijven eerst vaststellen welk economisch doel ze willen bereiken, bijvoorbeeld vermindering van materialen- en/of energiegebruik. Vervolgens draait het, zoals bij elk automatiseringsproject, om organisatie. Als ceo Christoph Knöll van consultancybedrijf Neurawork bij een klant een AI-project begint, bespreekt hij eerst met het management waar zich knelpunten in de bedrijfsvoering voordoen, waarom omzet en winst niet hoger zijn en de organisatie niet efficiënter is. ‘Dan is snel duidelijk waar het aan schort en hoe AI moet worden ingezet.’

Vervolgens moeten medewerkers worden bijgeschoold. Elk bedrijf moet zich voor de juiste inzet van AI die kennis eigen maken, ook om niet helemaal te zijn overgeleverd aan de aanbieders van deze techniek.

Het is verstandig om AI-projecten klein te beginnen, in modulen die tijdens de groei kunnen worden geïntegreerd. Wordt met grote, complexe prototypen begonnen, dan blijven deze vaak in dat stadium hangen.

Machine learning

Veel AI-toepassingen komen neer op het vergelijken van nieuwe data met een heel groot bestand oudere informatie, bijvoorbeeld verkeersbordherkenning. Dit verdient overigens nauwelijks het predicaat AI. Verdergaande vormen van AI, bijvoorbeeld machine learning, zijn gebaseerd op neurale netwerken. Deze zijn georganiseerd naar analogie van het menselijk brein. Ze bestaan uit meerdere lagen van een reeks neuronen (processors), waarin neuronen uit de ene laag data doorgeven aan de volgende laag en waarbij de mate van dataoverdracht per toepassing kan worden ingesteld.

Neurale netwerken bieden veel potentieel voor geavanceerde vormen van automatisering, maar er zijn ook uitdagingen. Die betreffen bijvoorbeeld betrouwbaarheid, traceerbaarheid en kwaliteit van de gegenereerde resultaten. Een blijvend probleem is met name het ‘hallucineren’ van neurale netwerken – het als waarheid presenteren van compleet foutieve of niet-plausibele informatie.

Zelfstandig handelen

Industriële AI werkt alleen met gestandaardiseerde data. Werkvoorbereiding, productie, onderhoud en service leveren nu elk hun eigen data gebaseerd op standaarden van verschillende leveranciers. Maar in de digitale fabriek is alles aan alles gekoppeld en dan kan dat niet langer. De laptops van de werkvoorbereiding moeten dan dezelfde taal spreken als de robots in de fabriek en de apparatuur van de onderhoudsafdeling.

Wat de prompt is voor AI-programma’s zoals ChatGPT, is de AI agent in de industriële kunstmatige intelligentie. Deze agent kan echter meer dan met een promptje komen: hij kan behalve informatie leveren ook zelfstandig handelen. Een AI-agent voert autonoom acties uit voor het besturen van robots en andere machines. Maar hij kan ook materiaal bestellen, levertijden afspreken en productieparameters veranderen.

Digital twin

Dit krachtige digitale gereedschap brengt echter ook weer risico’s met zich mee. De kwaliteit van zijn werk hangt sterk af van de omvang en de complexiteit van de uit te voeren taken. Hoe groter het takenpakket en hoe meer AI-agents met elkaar samenwerken, des te groter de kans dat zo’n systeem gaat hallucineren of instabiel wordt. In het geval van opdrachten aan machines of robots kan dat gevaar opleveren.

De digitale fabriek functioneert beter met werkvoorbereiding door een digital twin, een software kopie van de fysieke productie. Producenten kunnen daarmee productielijnen virtueel ontwerpen, testen en optimaliseren. Dat kan leiden tot aanzienlijke efficiëntiewinsten: minder tijd voor inrichting en in bedrijfsstelling, een kleiner aantal prototypen, kortere productietijden.

Mensrobots

Op de beurs in Hannover stalen humanoids de show – mensachtige robots met armen en benen, voorzien van sensoren en 3D-camera’s. Ze kunnen in potentie taken vervullen in de digitale fabriek. ‘Maar nu nog niet’, zegt Sven Parusel, directeur research bij het Duits-Chinese Agile Robots, in een persgesprek voorafgaand aan de Messe. Voortbewegen gaat prima, maar het manipuleren van componenten vormt nog een probleem. Ze zijn technisch complex en met een prijs van om en nabij de tachtigduizend euro veel te duur. Elon Musk verwacht dit met zijn humanoïde Optimus binnen enkele jaren te kunnen aanbieden voor twintigduizend euro.

‘Humanoïden voeren nog geen productieve taken uit’, zegt Parusel. ‘We zien prachtige demo’s van lopen, dansen en sport. Dat zijn echt grote stappen vooruit in onderzoek en ontwikkeling. Maar wat we nog nauwelijks zien, is manipulatie. En dat is juist het moeilijke deel.’

Holle frasen

AI speelt een belangrijke rol bij de verdere ontwikkeling van humanoids. Er wordt al langer onderzoek gedaan aan lopende systemen en handen met vingers. Maar met klassieke methoden was het beheersen van die complexiteit extreem moeilijk. ‘Een vijfvingerige hand heeft enorm veel vrijheidsgraden’, zegt Parusel. ‘AI maakt die complexiteit hanteerbaar. Maar zolang we de manipulatievaardigheden niet goed beheersen, blijft productieve inzet in de industrie toekomstmuziek.’

In ‘KI Talks’ prezen vele inleiders in Hannover AI aan als kans voor de Duitse industrie. Ze hadden het al over een ‘nieuwe industriële revolutie’. Maar echt overtuigen kon het allemaal niet. Vooral van leverancierskant klonken toch vooral veel marketingtaal en holle frasen: AI is ‘het grootste geschenk ooit voor de Europese economie’; ‘we bouwen de Europese tegenhanger van ChatGPT’. AI biedt vele mogelijkheden voor vernieuwing, de praktijk blijkt weerbarstig. Er is nog veel werk aan de winkel. 


Foto's: Deutsche Messe