De AI agent die je productie beter kent dan jij
Over AI, onderhoud en de kunst van meedenkende machines
In een fabriek van Siemens voorspelt een digitale agent een storing nog voor er iets misloopt. Op basis van trillingsdata, temperatuurverschillen en historische patronen wordt een onderdeel vervangen vóór het faalt. Geen stilstand, geen paniek, geen verlies.
Welkom in de wereld van agentic AI: systemen die niet alleen meten, maar ook meedenken, bijleren en beslissingen suggereren. Siemens’ onderhoudsagenten analyseren miljoenen datapunten in realtime en geven aanbevelingen die verder gaan dan reactief handelen. Het resultaat? Een vermindering van ongeplande stilstand met 25 tot 30 procent, lagere onderhoudskosten, en minder druk op technici en planners. Maar wat deze case echt interessant maakt, is niet het technische verhaal. Het is de verschuiving in mindset. Siemens laat zien dat je productie niet alleen efficiënter wordt met AI, maar ook slimmer. Mens en machine vormen geen tegenstelling meer, maar een partnerschap.
Wil jij als leider begrijpen hoe zulke AI-systemen je strategie kunnen versterken? Ontdek de Masterclass AI & Strategie voor Executives van Jeroen De Flander bij TIAS. In drie dagen leer je hoe AI een hefboom wordt voor betere analyses, snellere besluitvorming en effectievere uitvoering, zonder technische voorkennis, maar met maximale impact.
Wat is agentic AI eigenlijk?
We kennen AI als tool: een systeem dat voorspellingen maakt, teksten genereert of beelden analyseert. Maar agentic AI gaat een stap verder. Het zijn systemen die zelfstandig doelen kunnen nastreven, data verzamelen, plannen maken en acties voorstellen, en dat alles in een specifieke context, zoals een fabriek.
In tegenstelling tot een klassieke sensor of dashboard, denkt een agent in scenario’s. Het stelt prioriteiten, kan andere agents raadplegen en leert van elke interactie. In een productieomgeving betekent dat: minder brandjes blussen, meer vooruitkijken.
Vergelijk het met een slimme onderhoudsmanager die nooit slaapt, nooit dingen vergeet en elke historische storing kent. Alleen: hij is software. En hij werkt 24/7.
De kracht zit in samenwerking
Siemens koppelt deze agenten aan menselijke besluitvorming. Geen blind vertrouwen op algoritmes, maar een samenspel waarin technici de output beoordelen, bevragen en valideren. Als een agent bijvoorbeeld aangeeft dat een lager vervangen moet worden, levert het systeem de data en motivatie mee: trillingsafwijking met 8 procent t.o.v. normaal, correlatie met eerdere uitvalgevallen, suggestie voor vervangmoment op basis van productiepiek.
Dit maakt het verschil. De agent beslist niet in jouw plaats. Hij denkt mee. En net daar zit de kracht. In plaats van taken over te nemen, verruimt het systeem het denkraam van mensen.
Drie voordelen van agentic AI in de maakindustrie
1. Preventie in plaats van paniek
De meeste onderhoudsteams zijn goed in brandjes blussen. Agentic AI maakt de shift naar preventie, niet op buikgevoel, maar op patroonherkenning.
2. Minder druk op mensen
Technici krijgen geen overload aan data meer, maar gefilterde aanbevelingen. Dit verlaagt mentale belasting en maakt plaats voor focus en analyse.
3. Lerende systemen, niet statische modellen
Elke interventie voedt de agent opnieuw. Dat betekent: hoe langer het systeem draait, hoe slimmer het wordt, zelfs zonder menselijke input.
En toch… het gaat niet vanzelf
Agentic AI werkt niet als plug-and-play. Siemens moest investeren in datakwaliteit, sensorinfrastructuur, en bovenal: cultuurverandering. Veel technici waren in het begin sceptisch. “Wat weet een machine nou over mijn lijn?” Tot het systeem storingen begon te voorspellen die niemand zag aankomen.
Er werd bewust gekozen om het systeem niet als bedreiging te positioneren, maar als collega. Een slimme assistent. Of zoals één van de technici het omschreef: “Hij is de enige die echt alles onthoudt.”
De rol van leiderschap is hier cruciaal. Zonder duidelijke positionering wordt AI al snel gezien als controletool of ontslagmachine. Siemens koos expliciet voor een andere weg: AI als versterker van vakmanschap.
Wat kunnen andere sectoren hiervan leren?
De Siemens-case gaat niet alleen over fabrieken. Elk systeem met complexe operaties, veel data en nood aan anticipatie kan baat hebben bij agentic AI. Denk aan:
Energiebeheer: slimme agents die vraag en aanbod in balans houden.
Zorglogistiek: AI die patiëntstromen voorspelt en personeelsschema’s optimaliseert.
Retail: agents die voorraadbeheer, klantgedrag en campagne-inzichten koppelen tot real-time acties.
Het fundamentele principe blijft: geef AI een rol, niet alleen een taak. Laat het systeem niet alleen analyseren, maar ook initiatief nemen, binnen veilige, transparante grenzen.
Zes inzichten voor leiders die agentic AI willen inzetten
1. Denk in rollen, niet in tools
Zie je agent als een collega met een specifieke opdracht. Ontwerp de rol: wat doet hij wel, wat niet, met wie overlegt hij?
2. Begin klein, maar zichtbaar
Kies een duidelijke use case met meetbare impact. Geen labs, maar echte context. Zoals Siemens met onderhoud deed.
3. Bouw feedback in tussen mens en machine
Laat mensen het systeem corrigeren, bevragen en verbeteren. Transparantie en bijsturing zijn essentieel voor vertrouwen.
4. Zet in op datakwaliteit
Zonder goede input geen slimme agent. Zorg dat je data gestandaardiseerd, accuraat en actueel zijn.
5. Ontwikkel interne ambassadeurs
Betrek technici en planners vanaf dag één. Laat hen meedenken en eigenaarschap nemen over de AI.
6. Positioneer AI als versterker van mensen
De angst voor vervanging is reëel. Maak zichtbaar dat AI repetitie en stress verlaagt, en ruimte creëert voor beter werk.
Hoe toekomstbestendig ben jij?
Is jouw organisatie klaar om beslissingen te delen met een systeem dat zichzelf bijleert?
Durf jij je eigen intuïtie te spiegelen aan een agent die geen vooroordelen heeft?
Misschien voelt het raar. Maar in de fabriek van Siemens weet de AI inmiddels precies wanneer iets fout dreigt te lopen, vaak nog vóór de mensen het doorhebben.
En dat is geen sciencefiction.
Dat is onderhoud anno 2025.
Meer weten over hoe agentic AI je processen slimmer kan maken?