Stel je voor dat je miljoenen uitgeeft aan de bouw van je droomhuis, compleet met slimme verlichting, zonne-energie en alle moderne gemakken, om vervolgens te ontdekken dat het op een gebarsten fundering staat. Vroeg of laat begint de constructie te bezwijken.
Industriële AI dreigt hetzelfde pad te volgen. Te veel organisaties proberen geavanceerde intelligentie op te schalen op operationele fundamenten die de belasting niet aankunnen.
Het 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders van NTT DATA definieert AI-leiders als organisaties met sterkere AI-strategieën, een grotere AI-volwassenheid en hogere door AI aangedreven winst dan vergelijkbare organisaties. Ze zijn ruim twee keer zo vaak als achterblijvers bezig kernapplicaties opnieuw op te bouwen met geïntegreerde AI: 34,5% tegenover 14,5%.
Dat verschil laat zien waar AI waarde creëert. Leiders verweven intelligentie in de systemen, workflows en fysieke activiteiten die bepalend zijn voor de prestaties van de onderneming.
Voor organisaties waarin producten via complexe operationele netwerken worden ontworpen, gemaakt, geïnspecteerd, verplaatst en verkocht, is de vraag of ze de fundamenten hebben gelegd om door AI gegenereerde inzichten op schaal om te zetten in betere beslissingen, veiliger handelen en meetbare resultaten.
Maak de stap van experimenten naar operationele intelligentie
Organisaties in uiteenlopende sectoren hebben al laten zien dat AI afzonderlijke taken kan verbeteren. Nu volgt het moeilijkere deel: het verbeteren van het onderling verbonden werk dat zich uitstrekt over manufacturinglijnen, planningsteams, kwaliteitsprocessen en supply chains.
In industriële omgevingen kunnen kleine verbeteringen snel een groot gezamenlijk effect hebben. Betere onderhoudsbeslissingen verminderen bijvoorbeeld de uitvaltijd, terwijl nauwkeurigere planning gunstig is voor voorraadbeheer, manufacturing en klantleveringen.
Omdat leiders erkennen dat deze domeinen onderling afhankelijk zijn, herontwerpen ze workflows van begin tot eind, integreren ze AI in operationele workflows en geven ze medewerkers betere informatie op het moment dat die nodig is voor beslissingen. Zo groeit AI van een veelbelovende pilot uit tot een herhaalbare capability.
Zoals Alonso Fernandez, Global Co-Lead: Product Industries at NTT DATA, zegt: “Je kunt operationele excellentie niet langer bereiken door één functie tegelijk te optimaliseren. De grootste winst ontstaat wanneer je de volledige waardeketen verbindt, AI integreert in dagelijkse processen en de onderliggende kerntechnologie moderniseert. Daardoor kunnen beslissingen, data en werk als één geheel stromen in plaats van vast te lopen in silo’s.”
Physical AI voegt intelligentie toe waar het werk plaatsvindt
Physical AI maakt deze transitie bijzonder zichtbaar, omdat de technologie actief is waar industrieel werk plaatsvindt: naast machines, sensoren, camera’s, robotica, medewerkers, edge-infrastructuur en digital twins.
Een pilot kan aantonen dat AI herkent wat er gebeurt, maar in manufacturing blijkt pas of de technologie dit inzicht kan omzetten in betrouwbare ondersteuning waarmee medewerkers sneller en met meer vertrouwen handelen.
Kwaliteitsinspectie is een van de duidelijkste voorbeelden. Deze is afhankelijk van ervaren inspecteurs die subtiele afwijkingen in producten herkennen en hun waarnemingen omzetten in beslissingen. Bij het detecteren van lakdefecten zijn deze handmatige inspecties bijvoorbeeld tijdrovend, arbeidsintensief en gevoelig voor inconsistenties.
NTT DATA ontwikkelde op Google Cloud Platform een no-code AI-oplossing om Asian Paints te helpen lakdefecten te detecteren op basis van positie, kleur, textuur en type defect. Dit laat zien hoe AI meer precisie en consistentie brengt in een traditioneel handmatig proces. Dankzij die modernisering gaat intelligentie verder dan observatie en wordt deze onderdeel van dagelijkse operationele verbetering.
LEES OOK: Physical AI: van cloudgerichte AI naar intelligentie op de werkvloer
Supply chains: van versnipperde reacties naar adaptieve uitvoering
Hetzelfde principe geldt buiten de fabrieksmuren. Supply chains hebben moeite om goed te functioneren wanneer informatie versnipperd is, beslissingen in silo’s worden genomen en planningsmodellen de volatiliteit niet kunnen bijhouden. AI kan afzonderlijke beslissingen verbeteren, maar de grotere kans is om intelligentie door de hele werkstroom heen te verbinden, zodat organisaties veranderingen eerder voorspellen en met meer vertrouwen reageren.
De case van een wereldwijde drankenproducent laat zien wat mogelijk is. We implementeerden GenAI-tools, waaronder agentic AI-technologie, om grote datasets te analyseren, optimale uitgaven voor retail trade aan te bevelen en de besluitvorming voor retail- en marketingteams te stroomlijnen. Het initiatief bracht ongeveer $10 miljoen aan nieuwe jaarlijkse omzetkansen aan het licht en droeg bij aan een omzetstijging van $30 miljoen.
Die resultaten ontstaan doordat intelligentie onderdeel wordt van dagelijkse commerciële en operationele beslissingen, niet doordat er nog een zelfstandige AI-applicatie wordt ontwikkeld.
Het doel is niet alleen afzonderlijke beslissingen sneller te nemen, maar ook de supply chain te helpen efficiëntie, kosten, responsiviteit en risico in evenwicht te brengen onder veranderende omstandigheden. Zodra AI eerder gescheiden datasets verbindt, kunnen organisaties sneller en met meer vertrouwen aanpassen terwijl de onderneming blijft draaien.
“Supply chains hebben niet nog meer losstaande AI-tools nodig,” zegt Fernandez. “Ze hebben AI nodig die planning, activiteiten en uitvoering met elkaar verbindt. Zodra je de onderliggende applicaties moderniseert, wordt de hele onderneming responsiever en veel beter toegerust om met voortdurende verandering om te gaan.”
Intelligente manufacturing wordt een operationele capability
Voor leiders in manufacturing is de kans veel groter dan het automatiseren van afzonderlijke taken. Het gaat om het creëren van manufacturingomgevingen die in de loop van de tijd slimmer worden.
Agentic AI, digital twins en voorspellende systemen helpen fabrieken betere beslissingen te nemen en continu te verbeteren op de werkvloer en in de bredere onderneming — maar alleen wanneer ze worden ondersteund door betrouwbare data, veilige verbindingen tussen IT en OT, beheerste workflows en platforms die op verschillende locaties opnieuw kunnen worden gebruikt.
Ons AI-rapport onderstreept dit punt. Daaruit blijkt dat 85,6% van de AI-leiders AI gebruikt ter ondersteuning van backoffice- en midoffice-interacties. Met andere woorden: leiders integreren AI dieper in de operationele workflows die de onderneming draaiende houden.
Wanneer AI onderdeel wordt van manufacturing-, plannings-, kwaliteits- en onderhoudsworkflows, kunnen organisaties consistenter reageren, problemen eerder signaleren en verbeteringen over verschillende fabrieken opschalen in plaats van dezelfde uitdaging telkens opnieuw op te lossen.
Automotive en mobiliteit: bewijs op ecosysteemniveau
De automotive-industrie laat zien hoe ver modernisering van de kern inmiddels reikt. De kans beperkt zich niet langer tot de fabriek, maar strekt zich uit tot de verbonden engineering-, software- en mobiliteitsomgevingen die bepalen hoe voertuigen worden ontwikkeld en bijgewerkt.
Voor Continental Automotive gebruikten we retrieval-augmented generation en agentic workflows om een AI-companion voor automotive-productontwikkeling te ontwikkelen, waarmee engineeringteams requirements efficiënter kunnen beheren.
Het principe blijft hetzelfde. De waarde van AI groeit wanneer versnipperde systemen voldoende met elkaar verbonden raken om data, beslissingen en acties door de hele enterprise te laten stromen.
De les voor leiderschap
Het bouwen van een solide fundament voor AI is nu een prioriteit binnen je organisatie. Moderniseer je kernapplicaties, verbind operationele workflows, beveilig de onderliggende infrastructuur en richt de governance in die nodig is om AI verantwoord op te schalen.
Ontwerp deze systemen minstens zo belangrijk rond ervaren mensen, van wie het oordeel centraal blijft staan bij elke kritieke beslissing.
Voor manufacturingbedrijven, automotivebedrijven en organisaties in consumentengoederen wordt het volgende hoofdstuk van AI bepaald door de mate waarin intelligentie wordt ingebouwd in de operationele kern waar producten worden gemaakt, verplaatst, geïnspecteerd, verbeterd en geleverd.
WAT JE NU KUNT DOEN
Lees meer over de aanpak van NTT DATA voor het moderniseren van de kern en ontdek hoe we je kunnen helpen een AI-ready fundament te bouwen voor een intelligente, verbonden en veerkrachtige enterprise.