AI in de Nederlandse maakindustrie: 40% minder downtime, 95% voorraadnauwkeurigheid. Analyse van manufacturing AI-projecten bij TechParts en MetaalTech.
De Nederlandse maakindustrie staat voor een fundamentele uitdaging: hoe blijf je concurrerend in een markt met stijgende grondstofprijzen, krappe arbeidsmarkten en toenemende druk op leverbetrouwbaarheid? Kunstmatige intelligentie biedt een steeds overtuigender antwoord. Dit sectorrapport analyseert hoe Nederlandse productiebedrijven AI inzetten op twee cruciale fronten: voorraadoptimalisatie en predictive maintenance.
De resultaten uit onze praktijk zijn indrukwekkend. TechParts Manufacturing realiseerde met AI-gestuurd voorraadbeheer een reductie van 40% in voorraadgerelateerde verliezen. De voorraadnauwkeurigheid steeg van 80% naar 95%, en het aantal productiestops door voorraadtekorten daalde naar nul. Tegelijkertijd werd de overcapaciteit met 30% teruggebracht, waardoor kapitaal vrijkwam voor productieve investeringen. De ROI werd binnen 8 maanden bereikt.
Bij MetaalTech Industries leidde de implementatie van predictive maintenance tot 40% minder ongeplande downtime. De onderhoudskosten daalden met 35% doordat onderhoud nu plaatsvindt op basis van werkelijke machinecondities in plaats van vaste schema's. De leverbetrouwbaarheid steeg naar 98.5%, wat direct bijdraagt aan klanttevredenheid en herhalingsorders. MetaalTech realiseerde de ROI binnen 5 maanden.
Samen tonen deze projecten aan dat AI in de maakindustrie niet slechts een optimalisatie is, maar een strategische verschuiving in hoe productiebedrijven hun assets beheren, hun voorraden sturen en hun klantbeloften waarmaken. De implementatietijd is weliswaar langer dan in retail of finance vanwege de noodzakelijke integratie met productiesystemen, maar de absolute besparingen zijn navenant groter. Dit rapport biedt productiebedrijven een helder overzicht van de kansen, resultaten en concrete stappen om AI succesvol in te zetten.
De Nederlandse maakindustrie behoort tot de meest productieve ter wereld, maar staat onder toenemende druk. Grondstoffen worden duurder en moeilijker verkrijgbaar, gekwalificeerd personeel is schaars en klanten verwachten kortere levertijden met hogere betrouwbaarheid. Tegelijkertijd zijn productiebedrijven afhankelijk van complexe ketens van leveranciers, machines en voorraden die nauwkeurig op elkaar moeten zijn afgestemd.
De kosten van inefficientie zijn hoog. Ongeplande machinestilstand kost productiebedrijven gemiddeld duizenden euro per uur aan gemiste productie, spoedonderhoud en verstoorde leveringsschema's. Voorraadproblemen, zowel tekorten als overcapaciteit, leggen beslag op werkkapitaal en veroorzaken productiestops of onnodige opslagkosten. Deze problemen zijn inherent aan de complexiteit van productieomgevingen, maar ze zijn niet onvermijdelijk.
AI biedt productiebedrijven de mogelijkheid om van reactief naar proactief te opereren. In plaats van wachten tot een machine uitvalt of een voorraad opraakt, kunnen AI-systemen patronen herkennen, afwijkingen signaleren en tijdig actie ondernemen. De data hiervoor is in de meeste fabrieken al aanwezig in de vorm van sensordata, ERP-registraties en historische productiegegevens. AI ontsluit de waarde van deze data op manieren die met handmatige analyse onmogelijk zijn.
De integratie met bestaande productiesystemen vergt meer inspanning dan in andere sectoren, maar de resultaten bij TechParts en MetaalTech tonen aan dat deze investering zich ruimschoots terugbetaalt.
Onze projectervaring in de maakindustrie concentreert zich rond twee kerngebieden die samen het fundament vormen van een AI-gedreven productiebedrijf.
AI-gestuurd voorraadbeheer transformeert hoe productiebedrijven hun materialen en halffabrikaten beheren. Bij TechParts Manufacturing analyseren AI-modellen historische verbruikspatronen, lopende orders, leveranciersprestaties en seizoensinvloeden om de optimale voorraadniveaus te berekenen. Het resultaat: de voorraadnauwkeurigheid steeg van 80% naar 95%, voorraadgerelateerde verliezen daalden met 40% en productiestops door tekorten werden volledig geelimineerd. Daarnaast daalde de overcapaciteit met 30%, wat aanzienlijk werkkapitaal vrijmaakte.
Predictive maintenance vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in machinebeheer. In plaats van onderhoud volgens vaste schema's (tijdgebonden) of na een storing (reactief), analyseert AI continu sensordata om de werkelijke conditie van machines te beoordelen. Bij MetaalTech Industries detecteert het systeem subtiele patronen in trillingen, temperaturen en energieverbruik die wijzen op slijtage of naderende storingen. Het resultaat: 40% minder ongeplande downtime en 35% lagere onderhoudskosten.
De synergie tussen beide toepassingen is bijzonder waardevol. Wanneer het predictive maintenance systeem signaleert dat een machine onderhoud nodig heeft, kan het voorraadsysteem automatisch de planning aanpassen en ervoor zorgen dat alternatieve productielijnen beschikbaar zijn. Deze geintegreerde aanpak maximaliseert de productiecontinuiteit.
De manufacturing sector toont een langere ROI-termijn dan retail of finance, maar de absolute besparingen zijn aanzienlijk groter. Onze twee referentieprojecten illustreren dit patroon.
TechParts Manufacturing - Voorraadoptimalisatie:
MetaalTech Industries - Predictive Maintenance:
Gecombineerd rendement: De twee toepassingen versterken elkaar. Een fabriek die zowel de voorraad als het machinepark AI-gestuurd beheert, realiseert een structureel hogere productie-efficientie. De lagere onderhoudskosten, hogere uptime en betere voorraadbeschikbaarheid resulteren samen in een concurrentiepositie die met traditionele methoden niet haalbaar is.
Manufacturing AI vereist een zorgvuldigere voorbereiding dan in andere sectoren, maar de beloning is navenant. Onze aanbevelingen voor productiebedrijven:
Start met voorraadoptimalisatie. Dit is het meest toegankelijke startpunt voor de meeste productiebedrijven. De benodigde data (verbruikshistorie, bestellingen, leveranciersgegevens) is doorgaans beschikbaar in het ERP-systeem. Het project bij TechParts toont aan dat een voorraadnauwkeurigheid van 95% haalbaar is, met een ROI binnen 8 maanden.
Bereid uw data voor. De integratie met productiesystemen en ERP-pakketten is de grootste technische uitdaging. Investeer in een datakwaliteitsassessment vooraf. Controleer of sensordata betrouwbaar wordt gelogd, of productcodes consistent zijn en of historische gegevens bruikbaar zijn voor modeltraining.
Kies een pilotlijn. Begin niet met de gehele fabriek, maar selecteer een productielijn of magazijnsectie als pilot. Meet de resultaten gedurende 4-6 weken en gebruik deze als basis voor een onderbouwde uitrolbeslissing. Bij MetaalTech werd de pilot op een enkele productielijn gestart voordat de uitrol naar het volledige machinepark volgde.
Combineer voorraad en maintenance. De grootste waarde ontstaat wanneer beide toepassingen samenwerken. Plan de implementatie zo dat voorraadoptimalisatie eerst wordt gerealiseerd en predictive maintenance als tweede fase wordt toegevoegd. Deze volgorde is logisch omdat voorraaddata doorgaans sneller beschikbaar en betrouwbaar is dan sensordata.
Betrek operators en monteurs. De medewerkers op de werkvloer kennen de machines en processen als geen ander. Hun input is essentieel voor het calibreren van AI-modellen en het vaststellen van relevante drempelwaarden. Bij zowel TechParts als MetaalTech was de betrokkenheid van het operationele team een sleutelfactor voor succes.
Antwoorden op veelgestelde vragen over state of ai in manufacturing & industrie 2025
Vraag niet beantwoord?
Neem contact met ons op - ga naar de contactpaginaSchrijf u in voor onze nieuwsbrief en ontvang het volgende State of AI rapport direct in uw inbox.
In een kort gesprek bespreken we jouw situatie en laten we zien welke processen het meeste opleveren als je ze automatiseert. Geen verplichtingen.
Al 40+ bedrijven besparen tijd en kosten met onze oplossingen.
