Je leest overal over AI: van slimme algoritmes die onderhoud voorspellen tot chatbots die offertes maken. Consultants noemen het Industry 5.0 en sommige concurrenten claimen er al helemaal in ondergedompeld te zijn. Dan vraag jij je als CEO, operations manager of hoofd engineering af: moeten wij hier óók mee? En belangrijker: wat zijn de valkuilen?

Steeds meer maakbedrijven experimenteren met AI. Van slimme planningsalgoritmes tot automatische herkenning van onderdelen. De toepassingen nemen razendnsel toe. Maar wie te snel instapt zonder goed na te denken over data, processen en beveiliging, loopt al snel tegen valkuilen aan.

Bij Starcode spreken we regelmatig  maakbedrijven die met AI willen experimenteren. We zien dat er veel kansen liggen – maar ook dat de risico’s vaak worden onderschat.

In dit artikel nemen we je mee langs de zes grootste valkuilen bij AI in de maakindustrie. En nog belangrijker: we laten je zien hoe je deze voorkomt. Je ontdekt waar je op kunt letten om veilig en succesvol met AI te kunnen werken.

Slechte datakwaliteit is slechte output

In de IT-wereld is er een bekend gezegde: Garbage in, is garbage out. In andere woorden: AI is zo slim als de data die je erin stopt. In veel maakbedrijven slingeren er Excel-bestanden, losse databases en halfslachtig ingevulde velden rond. Het gevolg? Incomplete of foutieve data. Als AI daar voorspellingen op moet doen, krijg je misleidende resultaten.

Uit onderzoek van IDC blijkt dat dit probleem groot is. Slechts een kwart van de maakbedrijven zegt over betrouwbare operationele data te beschikken. De rest worstelt óf met slechte kwaliteit, óf met data die vastzit in silo’s en daardoor nauwelijks bruikbaar is. Het gevolg: verkeerde aannames, onvolledige inzichten en AI-modellen die vooral veel ruis leren in plaats van patronen

Verbeter je datakwaliteit voordat je AI loslaat

Bij Starcode zien we dat bedrijven pas écht waarde uit AI halen als de basis op orde is.

• Houd de data bij en houd de data schoon. Dat betekent bijvoorbeeld zo min mogelijk dubbele artikelen.
• Maak heldere afspraken over wie artikelen toevoegt en welke artikelnummers en classificaties je gebruikt.
• Werk met classificaties (categorieën) om je artikelen slimmer in te delen. Zo vind je zelf eenvoudiger je artikelen en heeft AI meer informatie voor analyses en suggesties.

Ook is het handig als je werkt met één centrale bron van waarheid (bijvoorbeeld een ERP in plaats van losse Excels). Dit maakt het voor AI makkelijker om de data uit te lezen.

Data beheren vergt tijd

De data op orde hebben is één ding, maar alle bedrijfsdata correct blijven bijhouden is een volgende lastige stap voor veel machinebouwers. Engineers willen prachtige machines bouwen, niet tientallen velden vullen voor in een ERP. En dat is begrijpelijk. Veel handmatig werk is vervelend, en brengt je medewerkers niet naar wat ze écht willen doen: gave machines bouwen voor je klanten.

Maak medewerkers bewust van data en zet AI verantwoordelijk in

Datamanagement is een onmisbare skill in de machinebouw. Het bijhouden van masterdata vraagt nauwkeurigheid én discipline: tientallen velden moeten steeds correct gevuld worden. Het is daarom belangrijk dat je jouw medewerkers hierin goed meeneemt. Want dat ene artikel dat engineering toevoegt in ERP? Dat heeft gevolgen voor inkoop, planning en productie. Zo kan één dubbel artikel al verstrekkende gevolgen hebben.

AI kan dit proces ook een stuk lichter maken. Denk bijvoorbeeld aan het automatisch uitlezen van 3D CAD-tekeningen: onderdelen worden direct herkend en aangevuld met de juiste eigenschappen. Het resultaat? Minder handwerk, betere masterdata en meer ruimte voor je engineers om te doen waar ze goed in zijn.

Pas op voor hallucinaties

Generatieve AI kan overtuigend klinken, maar soms ook verkeerde antwoorden geven. Dit noem je ook wel hallucinaties: antwoorden die op het eerste gezicht geloofwaardig klinken, maar eigenlijk fout zijn. In een industriële context kan dat verstrekkende gevolgen hebben.

Zie AI nooit als absolute waarheid

Wees altijd kritisch op de output die AI geeft en controleer resultaten grondig. Train medewerkers hoe je AI-adviezen moet interpreteren en moedig ze aan om de resultaten te combineren met hun eigen kennis.

Werk je met een chatbot zoals ChatGPT? Geef de AI dan de instructie om alleen te antwoorden op basis van jouw eigen bronmateriaal. Denk aan handleidingen, stuklijsten en leveranciersdata. Zo vergroot je de kans dat AI goede antwoorden geeft.

Privacy en compliance

Veel AI-tools zijn cloudgebaseerd. Stop je daar zomaar klantgegevens, tekeningen of stuklijsten in? Dan loop je risico dat gevoelige data uitlekt of zelfs in trainingsmodellen terechtkomt. Zeker in sectoren met strenge traceerbaarheidseisen (voedsel, automotive, medische apparaten) kan dat fataal zijn.

Let goed op privacyrichtlijnen van je AI-tool

Lees de privacyvoorwaarden van de AI-tool die je gebruikt. Sommige tools bewaren je data en gebruiken die zelfs voor training van hun model. Voor eenvoudige vragen kan dat niet erg zijn, maar bij gevoelige data wil je dat voorkomen. Kies daarom alleen oplossingen die zwart-op-wit beloven dat je data veilig en afgeschermd blijft.

Daarnaast is training cruciaal. Medewerkers moeten weten welke data ze wel of niet mogen invoeren en hoe ze gevoelige informatie kunnen anonimiseren. Zo hou je grip op je data en voorkom je dat bedrijfsgeheimen onbedoeld op straat belanden.

Bij betaalde AI-tools kun je vaak instellen dat jouw data niet wordt gebruikt voor training. Toch blijft voorzichtigheid geboden. Vraag bij elk document dat je deelt af: Wat gebeurt er als dit uitlekt? Gaat het om ontwerpen, klantinformatie of bedrijfsstrategieën? Wees dan uiterst voorzichtig met welke tools je het deelt.

Gebrek aan digitale vaardigheden

In Nederland noemt 74,6% van de bedrijven gebrek aan ervaring als hoofdreden om (nog) geen AI te gebruiken (CBS AI-monitor). Je mensen moeten begrijpen hoe ze AI gebruiken en vooral hoe ze de output interpreteren. Zonder training is de kans groot dat AI verkeerd wordt ingezet.

Waarom dit gebeurt? Omdat AI geen gezond verstand heeft. Het werkt met de data die je erin stopt. Als medewerkers niet weten waar de informatie vandaan komt, of welke beperkingen er zijn, nemen ze beslissingen op drijfzand.

Investeer in AI-trainingen

Daarom is het slim om medewerkers stap voor stap mee te nemen. Leg uit hoe AI werkt, wat het wel kan en wat niet. Begin met kleine pilots waarin ze zelf ervaren hoe de technologie helpt. Betrek de werkvloer direct, zodat duidelijk wordt dat AI geen bedreiging is voor hun baan, maar een hulpmiddel dat hun werk makkelijker maakt.

Belangrijk is ook het besef dat de kwaliteit van de output afhangt van de input. Wie vage vragen stelt, krijgt vage antwoorden. Wie duidelijk is, krijgt bruikbare inzichten. Dat klinkt simpel, maar het vraagt oefening.

Met enige oefening gebruiken je medewerkers AI-tools bewust, in plaats van ze blind te volgen. Ze zien sneller wanneer data verouderd is, stellen scherpere vragen en benutten AI als extra collega in plaats van als onfeilbare waarzegger.

Conclusie: Bereid je maakbedrijf goed voor op AI

AI in de maakindustrie biedt enorme kansen, maar alleen als je de valkuilen kent en voorkomt. Door te beginnen met schone data, realistische verwachtingen te hebben en je medewerkers goed te trainen, leg je een sterke basis voor succesvolle AI-implementatie.

Vergeet niet dat privacy en integratie cruciaal zijn – zorg dat je AI-tools veilig zijn en goed samenwerken met je bestaande systemen.

Bij Starcode begeleiden wij maakbedrijven al jaren bij hun digitale transformatie en AI-implementatie. Wij geloven in een stapsgewijze, veilige aanpak waarbij we eerst je digitale basis op orde brengen voordat we AI-tools introduceren. Zo voorkom je kostbare fouten en haal je daadwerkelijk waarde uit AI.

Wil je weten hoe jouw maakbedrijf veilig kan starten met AI? Plan dan een kennismakingsgesprek in met een van onze AI-specialisten. We bekijken samen jouw huidige situatie en maken een realistisch stappenplan voor AI-implementatie in jouw bedrijf.