AI is inmiddels niet meer weg te denken uit engineering en productontwikkeling. Toch is voor veel Engineering Managers niet de vraag welke AI-oplossing de meeste functies heeft, maar waar AI daadwerkelijk waarde toevoegt binnen hun organisatie.
De grootste winst zit namelijk zelden in de technologie zelf. Die zit in het oplossen van dagelijkse uitdagingen: tijdrovende taken, versnipperde kennis, lange doorlooptijden en een toenemende werkdruk.
Voordat u kijkt naar oplossingen zoals SOLIDWORKS AI of AI Virtual Companions, is het daarom verstandig om eerst een stap terug te doen.
Waar verliest uw engineeringteam vandaag de meeste tijd?
Veel AI-discussies beginnen bij de verkeerde vraag
Wanneer AI ter sprake komt, gaat het vaak direct over nieuwe mogelijkheden, indrukwekkende demonstraties of toekomstige ontwikkelingen.
Maar de belangrijkste vraag is eigenlijk veel eenvoudiger: Welk probleem proberen we op te lossen?
De meeste engineeringteams hebben niet te weinig software. Ze hebben te maken met uitdagingen zoals:
- Repetitieve werkzaamheden die veel tijd kosten
- Toenemende druk op doorlooptijden
- Moeilijk vindbare engineeringkennis
- Kennisverlies door personeelswisselingen
- Een groeiend aantal productvarianten
- Hogere eisen aan kwaliteit en documentatie
AI wordt pas interessant wanneer het helpt om deze problemen aan te pakken.
Waar gaat de tijd van uw engineers naartoe?
Veel organisaties ontdekken dat engineers een groot deel van hun werkweek besteden aan activiteiten die weinig bijdragen aan innovatie of productontwikkeling.
Denk aan:
- Zoeken naar bestaande informatie
- Opnieuw uitvoeren van eerder gedaan werk
- Handmatige modelaanpassingen
- Administratieve engineeringtaken
- Het achterhalen van oude ontwerpbeslissingen
Juist hier kan AI ondersteuning bieden. Niet door engineers te vervangen, maar door routinematige werkzaamheden te versnellen en kennis beter toegankelijk te maken.
Kennisverlies kost vaak meer dan capaciteitstekort
Wanneer de werkdruk stijgt, wordt vaak gekeken naar extra capaciteit of verdere automatisering. Toch blijkt in de praktijk dat kennisverlies minstens zo'n groot risico vormt.
Bijvoorbeeld wanneer:
- Ervaren engineers met pensioen gaan
- Specialistische kennis verspreid staat over verschillende systemen
- Teams onvoldoende inzicht hebben in eerdere ontwerpen
- Nieuwe medewerkers veel tijd nodig hebben om ingewerkt te raken
Hoe sneller kennis gevonden en hergebruikt kan worden, hoe minder afhankelijk een organisatie wordt van individuele experts. Daarom speelt kennismanagement een steeds grotere rol binnen moderne engineeringorganisaties.
Wanneer voegt AI daadwerkelijk waarde toe?
AI levert meestal de meeste waarde op in vier situaties:
1. Repetitieve werkzaamheden
Wanneer engineers regelmatig vergelijkbare taken uitvoeren, kan AI helpen deze sneller en consistenter uit te voeren.
2. Grote hoeveelheden kennis
Als informatie verspreid staat over documenten, systemen of medewerkers, kan AI helpen om kennis sneller vindbaar te maken.
3. Complexe besluitvorming
AI kan inzichten en aanbevelingen bieden tijdens ontwerp- en analyseprocessen. De uiteindelijke beslissing blijft altijd bij de engineer.
4. Schaalbaarheid
Naarmate organisaties groeien, wordt het belangrijker om kennis en werkwijzen consistent over teams heen beschikbaar te maken.
