Artificiële intelligentie kan industriële organisaties helpen om engineeringprocessen te optimaliseren, assetmanagement te verbeteren en beter onderbouwde beslissingen te nemen. Echte bedrijfswaarde ontstaat wanneer AI-technologie wordt gekoppeld aan betrouwbare data en technische expertise. Tijdens AIMET 2026, een evenement georganiseerd door FMV, lichtte Joren Lambrecht, Team Manager en Innovation Manager bij Sweco, toe hoe AI, data en digitale technologieën industriële processen kunnen transformeren. Zijn boodschap: vertrek vanuit technische en operationele behoeften, niet vanuit de technologie op zich.
AI in engineering: vertrek vanuit de operationele uitdaging
Van het automatiseren van repetitieve taken tot het verbeteren van operationele besluitvorming: AI biedt heel wat mogelijkheden voor de industriële sector. Maar de invoering van nieuwe tools leidt niet automatisch tot betere resultaten. De uitdaging bestaat erin te bepalen waar ze binnen bestaande engineeringprocessen echt een verschil kunnen maken.
Individuele productiviteit: Professionals helpen om dagelijkse taken te vereenvoudigen en efficiënter te werken.
Optimalisatie van engineeringprocessen: Werkprocessen automatiseren om repetitieve taken te beperken, de consistentie te verbeteren en kennis toegankelijker te maken.
Digitale innovatie voor klanten: AI en data-analyse integreren in onze engineeringdiensten om de besluitvorming en prestaties van installaties te verbeteren.
Hoewel productiviteitsverbeteringen snel voordelen kunnen opleveren, liggen de grootste kansen vaak in het transformeren van essentiële engineeringprocessen en het ontwikkelen van digitale oplossingen voor specifieke industriële uitdagingen.
Van industriële data naar bruikbare kennis
Technische tekeningen, apparatuurspecificaties, leveranciersdocumentatie, onderhoudsgegevens en operationele data bevatten waardevolle kennis gedurende de volledige levenscyclus van een installatie. Toch is deze informatie vaak verspreid over verschillende systemen, afdelingen en documentformaten. Ingenieurs verliezen daardoor tijd bij het zoeken naar betrouwbare informatie of moeten werk opnieuw uitvoeren. Beslissingen worden bovendien soms genomen op basis van onvolledige of verouderde gegevens. AI kan helpen om deze kennis toegankelijk te maken, op voorwaarde dat de onderliggende informatie goed wordt georganiseerd, geïnterpreteerd en gevalideerd.
“Veel bedrijven kunnen dezelfde AI-modellen gebruiken. Volgens mij zal het verschil steeds meer worden gemaakt door de data en technische kennis die we eraan koppelen.”
Team Manager en Innovation Manager bij Sweco
Waarom betrouwbare AI technisch inzicht vereist
AI kan grote hoeveelheden informatie analyseren, patronen herkennen en onderdelen van complexe werkprocessen automatiseren. Toch kan technische informatie niet altijd correct worden geïnterpreteerd zonder inzicht in de engineeringcontext.
Twee apparatuurspecificaties kunnen bijvoorbeeld sterk op elkaar lijken, terwijl ze wezenlijk verschillende technische vereisten beschrijven. Ook historische offertes van leveranciers kunnen vergelijkbare prijzen vermelden, maar betrekking hebben op andere werkzaamheden, materialen of bedrijfsomstandigheden.
Zonder passende validatie kan een geautomatiseerde analyse tot misleidende conclusies leiden.
Ingenieurs bepalen de validatieregels, interpreteren de resultaten en beoordelen of informatie geschikt is voor een specifieke toepassing. Dankzij hun vakkennis wordt informatie consistenter en beter herbruikbaar. Het doel is niet om expertise te vervangen, maar om die te versterken met betere informatie en efficiëntere processen.
Verbonden industriële data voor beter assetmanagement
Industriële installaties evolueren voortdurend: apparatuur wordt vervangen, installaties worden aangepast en operationele vereisten veranderen. Elke wijziging brengt technische informatie met zich mee die correct, toegankelijk en gekoppeld aan de fysieke installatie moet blijven.
Wanneer engineeringdatabanken, documentplatformen, onderhoudssystemen en operationele toepassingen niet met elkaar verbonden zijn, wordt het moeilijk om een betrouwbaar overzicht van de installaties te behouden. Een geïntegreerde aanpak van informatiebeheer kan organisaties helpen om:
De operationele betrouwbaarheid te verhogen door relevante technische informatie gemakkelijker toegankelijk en controleerbaar te maken.
Inefficiënties te verminderen door dubbel werk, manuele gegevensoverdracht en onnodige controles te beperken.
Beter onderbouwde beslissingen te nemen dankzij consistente en met elkaar verbonden engineeringdata.
De prestaties van installaties te optimaliseren door technische informatie te combineren met operationele inzichten.
Duurzaamheidsdoelstellingen te ondersteunen door kansen te identificeren om grondstoffen efficiënter te gebruiken en operationele processen te verbeteren.
Deze voordelen vergen meer dan alleen software-integratie: ze vragen om een duidelijke informatiestrategie, doeltreffend databeheer en inzicht in hoe engineering- en operationele teams data gebruiken. Sweco combineert expertise in engineering, data-analyse, softwareontwikkeling en systeemintegratie om deze uitdagingen aan te pakken.
Een veilige omgeving en duidelijke afspraken over databeheer zijn daarbij essentieel. Gevoelige technische, operationele en klantgegevens moeten gedurende hun volledige levenscyclus vertrouwelijk worden behandeld. Dat betekent dat duidelijk moet zijn wie toegang heeft tot gegevens en wie ze mag gebruiken en delen, ook wanneer ze door AI-tools worden verwerkt.
Van AI-experimenten naar meetbare bedrijfswaarde
De stap van afzonderlijke AI-experimenten naar concrete toepassingen begint bij een duidelijk omschreven probleem en een beoogde operationele verbetering. Tijdens AIMET 2026 benadrukte Joren drie vragen die helpen om waardevolle opportuniteiten te identificeren:
Welke informatie vertrouw je vandaag niet?
Breng ontbrekende, tegenstrijdige of verouderde informatie in kaart die onzekerheid veroorzaakt bij technische en operationele beslissingen. Zo wordt duidelijk waar de datakwaliteit moet verbeteren.
Welk proces vraagt nog te veel manueel werk?
Zoek naar repetitieve engineeringtaken, manuele gegevensoverdracht en tijdrovende documentcontroles. Richt automatisering op de verbetering van het volledige werkproces, niet alleen op het versnellen van afzonderlijke taken.
Welke beslissing zou verbeteren als de juiste data met elkaar verbonden waren?
Onderzoek waar het koppelen van informatiebronnen een vollediger beeld kan geven van industriële installaties en processen, zodat beslissingen beter onderbouwd zijn.
Deze vragen helpen om AI-initiatieven te prioriteren op basis van hun potentiële operationele impact, in plaats van op basis van de aantrekkingskracht van de technologie.
De rol van Sweco in de digitale transformatie van de industrie
Als engineering- en architectuuradviesbureau begrijpt Sweco de complexiteit van industriële omgevingen. Door deze sectorkennis te combineren met AI, databeheer, data-analyse en digitale ontwikkeling, overbruggen we de kloof tussen operationele behoeften en technologische mogelijkheden.
Het resultaat is een aanpak die vertrekt vanuit reële engineeringbehoeften en gericht is op betrouwbaarheid, gebruiksgemak en duurzame meerwaarde. Digitalisering wordt zo een integraal onderdeel van de verbetering van engineeringdiensten, operationele processen en assetmanagement, in plaats van een losstaand technologisch traject.
Expertise delen tijdens AIMET 2026
AIMET 2026 bood de gelegenheid om met professionals uit de industrie kennis uit te wisselen over datakwaliteit, procesoptimalisatie en multidisciplinaire samenwerking. Door technische expertise in deze dialoog in te brengen, krijgt Sweco ook beter inzicht in nieuwe industriële uitdagingen en opportuniteiten.
Zet de volgende stap met AI in jouw industriële organisatie
Waar kunnen betere data of efficiëntere engineeringprocessen het grootste verschil maken binnen jouw organisatie? Neem contact op met Sweco om jouw industriële AI-uitdaging te bespreken en te ontdekken hoe technische expertise, databeheer en digitale technologieën jouw activiteiten kunnen verbeteren.
Technologie creëert mogelijkheden. Technische expertise zet die om in waarde.
Ontvang updates over baanbrekende projecten, duurzame oplossingen en exclusieve inzichten van Sweco. Schrijf je nu in voor onze nieuwsbrief en transformeer mee naar de toekomst.
Cookievoorkeuren beheren
Wij en onze partners gebruiken cookies en vergelijkbare technologieën om onze website te beheren, verkeer te analyseren, content te personaliseren en gepersonaliseerde advertenties te tonen en te meten. Je kunt alle cookies accepteren, niet-essentiële cookies weigeren of hieronder je voorkeuren beheren. Voor meer informatie, bezoek ons Cookiebeleid
Functioneel
Altijd actief
The technical storage or access is strictly necessary for the legitimate purpose of enabling the use of a specific service explicitly requested by the subscriber or user, or for the sole purpose of carrying out the transmission of a communication over an electronic communications network.
Voorkeuren
De technische opslag of toegang is noodzakelijk voor het legitieme doel voorkeuren op te slaan die niet door de abonnee of gebruiker zijn aangevraagd.
Statistieken
De technische opslag of toegang die uitsluitend voor statistische doeleinden wordt gebruikt.The technical storage or access that is used exclusively for anonymous statistical purposes. Without a subpoena, voluntary compliance on the part of your Internet Service Provider, or additional records from a third party, information stored or retrieved for this purpose alone cannot usually be used to identify you.
Marketing
The technical storage or access is required to create user profiles to send advertising, or to track the user on a website or across several websites for similar marketing purposes.
