Kunstmatige intelligentie in de fabriek: nieuwe architectuur met Cisco Unified Edge

Dit jaar wordt op de Hannover Messe in theorie niet over innovatie gesproken. Het wordt in beweging gedemonstreerd.

Productielijnen, robotica en besturingssystemen streven allemaal naar dezelfde verandering: AI dringt rechtstreeks door in de werking van de fabriek zelf. Niet als dashboard. Niet als een uitgestelde analyse.

Maar als systemen die realtime beslissingen nemen, processen aanpassen, defecten voorkomen en de productie draaiende houden.

Deze verschuiving, van inzicht naar actie, herdefinieert wat de industriële infrastructuur moet opleveren.

Van Industrie 4.0 naar autonome industriële bedrijfsvoering

Industrie 4.0 draait al jaren om het digitaliseren van de fabrieksvloer: het verbinden van machines, het verzamelen van gegevens en het verbeteren van de zichtbaarheid van de activiteiten. Nu maken deze fundamenten iets geavanceerder mogelijk: softwaregedefinieerde automatisering en de opkomst van autonome industriële operaties.

In dit nieuwe model:

• Sensoren en camera’s houden de productie continu in de gaten
• De gegevens worden in realtime verwerkt
• AI-modellen detecteren afwijkingen, voorspellen problemen en bevelen acties aan
• De systemen reageren automatisch; processen aanpassen, onderhoud initiëren of defecten stoppen voordat ze zich verspreiden

Dit is kunstmatige intelligentie met een gesloten lus, waarbij observatie, gevolgtrekking en actie plaatsvinden als onderdeel van een continu systeem. En het gebeurt direct in de fabriek.

Dit is een fundamentele verandering in de manier waarop productiesystemen werken. Zoals Blake Moret, president en CEO van Rockwell Automation, uitlegde in een recent gesprek met Cisco: “In het verleden presteerde een machine het beste op de dag dat deze live ging. Met kunstmatige intelligentie kunnen machines blijven leren en in de loop van de tijd beter presteren.”

Waar AI echt werkt: de realiteit van fabrieksarchitectuur

Productieomgevingen zijn geen platte netwerken. Ze zijn gestructureerd in niveaus, elk met verschillende verantwoordelijkheden en beperkingen. Om het concreter te maken, is het nuttig om te visualiseren hoe deze omgevingen zijn gestructureerd en waar de verschillende werklasten binnen de fabriek werken.

Afbeelding: Voorbeeld van een industriële architectuur waarin het celgebied, de locatieactiviteiten en de plaatsing van edge computing binnen de fabriek worden getoond.

Van besturing op machineniveau in het celgebied, tot coördinatie op het terrein van de locatie, tot integratiepunten tussen fabrieks- en bedrijfssystemen: de werklast wordt opzettelijk verdeeld.

De fabriek wordt een IT-platform

Met de convergentie van kunstmatige intelligentie en softwaregedefinieerde controle evolueert de fabriek zelf naar een nieuw type computeromgeving. Historisch gezien werkten industriële systemen zoals programmeerbare logische controllers (PLC’s) of mens-machine-interfaces (HMI’s) onafhankelijk. Deze scheiding werkte als de werklast vast en voorspelbaar was.

Maar kunstmatige intelligentie verandert dat.

Moderne productie vereist systemen die gegevens kunnen vastleggen, in realtime kunnen analyseren en onmiddellijk kunnen handelen. Dit zorgt voor een verschuiving naar geconsolideerde platforms waar meerdere workloads samen in dezelfde omgeving werken. De producenten brengen nu samen:

• Besturingslogica (PLC/virtuele PLC)
• Visualisatie (HMI)
• Monitoring met toezichthoudende controle- en data-acquisitiesystemen (SCADA).
• AI-workloads (visie, voorspelling, optimalisatie)

Dankzij de vooruitgang op computergebied, waaronder GPU-versnelling, kunnen ze nu naast elkaar werken zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties of betrouwbaarheid. Zoals Blake Moret opmerkte: “Het echte voordeel is dat je deze mogelijkheden combineert en integreert in een samenhangend systeem.”

Dit is meer dan consolidatie. Dit is een verschuiving naar een platformmodel, waarbij de fabriek zelf de plaats wordt waar gegevens worden verwerkt, beslissingen worden genomen en acties in realtime worden uitgevoerd.

Echte AI online

Deze veranderingen zijn niet theoretisch. Ze krijgen al vorm in echte productieomgevingen.

In snelle productielijnen, zoals voor dranken, kunnen AI-systemen de vulniveaus monitoren, afwijkingen detecteren en processen direct aanpassen; consistentie op schaal garanderen zonder de productiviteit te vertragen. In voedselproductieomgevingen kan AI visuele en sensorgegevens analyseren om de kwaliteit en consistentie te behouden, waarbij variabelen zoals temperatuur of ingrediëntenniveaus in realtime worden aangepast.

Ongeacht de specifieke gebruikssituatie blijft het model consistent: continue gegevensopname, onmiddellijke AI-gestuurde gevolgtrekking en geautomatiseerde uitvoering met lage latentie. Of het nu gaat om het identificeren van een microscopisch defect of het activeren van een veiligheidsuitschakeling voordat de apparatuur oververhit raakt, de waarde van AI is direct gekoppeld aan de snelheid van de gesloten lus.

Zoals Rajat Arora, Global Head of Networks bij PepsiCo, opmerkte in een recent gesprek met ons: “De waarde komt echt voort uit het vermogen om snel te handelen op basis van data.”

Naast nieuwe automatiseringsniveaus kunnen GPU’s aan de edge werknemers helpen de uptime en productie te maximaliseren door generatieve AI-ondersteuningstools toe te passen. Zo krijgen ze binnen enkele seconden in plaats van minuten of uren antwoorden op problemen met het instellen van machines of het repareren van apparatuur.

Deze human-in-the-loop-aanpak zorgt ervoor dat de AI niet alleen autonoom handelt, maar ook het aantal mensen vergroot dat verantwoordelijk is voor het in stand houden van de productie. Deze modellen worden al op grote schaal toegepast in de mondiale productieactiviteiten.

“Het gaat erom de gegevensverwerking dichter bij de plek te brengen waar de gegevens worden gegenereerd, zodat we snellere beslissingen kunnen nemen en efficiënter kunnen werken”, aldus Arora.

Een ecosysteem dat industriële kunstmatige intelligentie bevordert

Industriële AI wordt niet op zichzelf gebouwd. Het wordt geleverd via een ecosysteem van automatiseringsleiders en softwareleveranciers. Dit krijgt al vorm dankzij de nauwe samenwerking tussen Cisco en leiders op het gebied van industriële automatisering, waarbij software, besturingssystemen en AI-workloads worden samengebracht op een gedeeld edge-platform.

Afbeelding: Voorbeeldarchitectuur die laat zien hoe industriële besturing, visualisatie en AI-workloads zijn geïntegreerd op Cisco Unified Edge via partnerschappen met Rockwell Automation.

Bedrijven als Rockwell Automation, Siemens en Schneider Electric ontwikkelen besturingssystemen, softwareplatforms en op AI gebaseerde applicaties die moderne fabrieken aandrijven. Naarmate deze werklasten evolueren, hebben ze een infrastructuur nodig die deze op betrouwbare wijze kan ondersteunen binnen de beperkingen van industriële omgevingen.

Platforms zoals Cisco Unified Edge zijn ontworpen om die basis te bieden; het samenbrengen van rekenkracht, versnelling en veilige operaties in een fabrieksklare vormfactor. We zijn vooral enthousiast om dit in de praktijk te zien via ons nieuwe strategische partnerschap met Rockwell Automation.

Waarom architectuur er nu toe doet

Nu de productie verschuift naar autonome activiteiten, is infrastructuur niet langer een onderliggende overweging. Het is een bepalende factor.

AI-workloads in industriële omgevingen vereisen:

• Deterministische prestaties, geen variabele latentie
• Lokale uitvoering, geen afhankelijkheid van externe connectiviteit
• Sterke isolatie, geen gedeelde risico-architecturen
• Schaalbare activiteiten op meerdere locaties

Het gaat om het ondersteunen van een nieuw bedrijfsmodel waarin voortdurend beslissingen worden genomen en de resultaten in realtime worden gemodelleerd.

Het te volgen pad

Bij de Hannover Messe en daarbuiten is de richting duidelijk. De productiesector evolueert naar een wereld waarin:

• Besturingssystemen worden gedefinieerd door software
• Kunstmatige intelligentie wordt geïntegreerd in de bedrijfsvoering
• Beslissingen gebeuren in de marge, niet op afstand

De vraag is niet langer of AI de productieresultaten kan verbeteren. De vraag is of de infrastructuur kan functioneren met de snelheid, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid die de fabriek vereist.

Dit betekent in toenemende mate dat intelligentie rechtstreeks naar de plek moet worden gebracht waar het werk gebeurt en dat er architecturen moeten worden gebouwd die niet alleen zijn ontworpen voor begrip, maar ook voor actie.

Als u de Hannover Messe 2026 bijwoont, kunt u bij ons aanwezig zijn op de stand van Rockwell Automation om onze gezamenlijke demonstratie van FactoryTalk® Optix™ en GuardianAI™ op Cisco Unified Edge te zien, of u kunt er meer over lezen in onze release.

Voor meer informatie over hoe Cisco Unified Edge de volgende generatie AI in de productie ondersteunt, kunt u contact opnemen met ons team en ons portfolio met productieoplossingen verkennen. We hebben ook sectorspecifieke At-A-Glance (AAG’s) ontwikkeld die praktische implementatiemodellen sch

BRON