Fabrikanten: operationele ROI halen met Agentic AI

Samenvatting

Agentic AI helpt fabrikanten versnipperde IT/OT-data om te zetten in operationele ROI voor productie en supply chain.

Agentic AI in productie: van IT/OT-data naar P&L-impact

Snowflake beschrijft hoe fabrikanten agentic workflows koppelen aan operationele processen. Een storing in een stanspers kan data bevatten die de fout drie dagen eerder voorspelde, maar die informatie zit soms opgesloten in een legacy-systeem dat niet communiceert met het ERP- of planningssysteem.

Dat gebrek aan verbinding heeft directe gevolgen. Een productieshift gaat verloren, een klantorder komt onder druk te staan en supply-chainteams zoeken noodleveranciers via verouderde spreadsheets. De inzet van AI draait hier daarom niet om administratieve besparingen, maar om uitval, marges en fysieke veiligheid.

Waarom Agentic AI relevant is voor BI-professionals

De Global AI & Data Trends Survey ondervroeg 2.050 beslissers, onder wie bijna 300 mensen uit de maakindustrie. Daaruit blijkt een duidelijke tegenstelling: 41% van de productiebedrijven bevindt zich nog in de fase van eerste use cases, maar 52% heeft al live AI in supply chain en operations. Buiten de maakindustrie ligt dat aandeel op 36%.

Fabrikanten leggen de nadruk op operationele R&D-versnelling met 59%, operationele efficiëntie met 57% en productinnovatie met 48%. Voor BI-teams verschuift daarmee de aandacht van losse dashboards naar datastromen tussen machines, legacy-systemen, ERP en planning. De kwaliteit van de koppelingen bepaalt of een model een storing alleen signaleert of informatie levert die direct aansluit op productie en financiële resultaten.

Concrete takeaway

Breng eerst de keten van machinefout naar P&L in kaart. Controleer welke IT/OT-data beschikbaar is, waar legacy-systemen de informatiestroom blokkeren en of ERP- en planningsdata samenkomen. Gebruik die inventarisatie om agentic workflows te beoordelen op hun operationele bijdrage, niet alleen op hun demonstratie of tekstuele output.