De Nederlandse industrie kampt al jaren met een toenemend personeelstekort, een probleem dat in zowel de technische sector als de maakindustrie steeds nijpender wordt. Recente cijfers laten zien dat meer dan 70% van de ondernemers moeite heeft om voldoende gekwalificeerd personeel te vinden. Dit tekort heeft directe gevolgen voor de productiviteit. Zo daalde de omzet in de industrie het afgelopen jaar opnieuw, mede door een gebrek aan voldoende geschoolde krachten. Dit leidt tot hogere werkdruk voor het bestaande personeel, langere wachttijden voor klanten en een afname van de algehele productiviteit.

Dit alles is deels te verklaren door een verouderend personeelsbestand. Veel technici en onderhoudsmonteurs bereiken binnen enkele jaren hun pensioenleeftijd, terwijl er onvoldoende instroom is van jongere technici om hen te vervangen. Dit wordt versterkt door de afnemende populariteit van technische opleidingen onder jongeren. Technologische beroepen worden steeds specialistischer, terwijl jongeren zich vaker aangetrokken voelen tot andere sectoren, zoals de creatieve of dienstverlenende industrie. Dit zorgt voor een structurele mismatch tussen vraag en aanbod op de arbeidsmarkt, die de komende jaren alleen maar groter zal worden.

De gevolgen van deze tekorten zijn zichtbaar in de afnemende arbeidsproductiviteit binnen de industrie, die het afgelopen jaar de grootste daling kende in bijna vijftien jaar. Het wordt duidelijk dat de Nederlandse industrie met spoed nieuwe oplossingen nodig heeft om deze problemen het hoofd te bieden. En dit is waar generatieve AI, large language models (LLMs) en digital twins een oplossing bieden.

Door de integratie van geavanceerde taalmodellen, onderliggende service-informatie en real-time analyses kan een onervaren monteur in gesprek gaan met de machine. Bijvoorbeeld door simpelweg de vraag “Hoe gaat het met je?” te stellen. Dan kan de machine direct aangeven of er iets mis is of wat er goed werkt. Het systeem is in staat om onderliggende informatie uit handleidingen of werkbonnen te halen, ongeacht de taal waarin deze zijn geschreven, en kan tevens communiceren in de taal van de monteur. Dit maakt het een ideale AI-buddy voor monteurs, die hen ondersteunt in hun dagelijkse werkzaamheden.

Wat de virtuele servicemonteur bijzonder maakt, is de mogelijkheid om zich aan te passen aan de ervaring van de gebruiker. Minder ervaren monteurs krijgen meer ondersteuning, terwijl ervaren technici met minder begeleiding kunnen werken. Daarnaast wordt een taalmodel in dit project gebruikt voor waar het goed in is, namelijk taal genereren.
De scheiding tussen taal en informatie maakt het mogelijk om de virtuele servicemonteur in alle talen met de eindgebruiker te laten communiceren. Hierdoor biedt het systeem niet alleen een oplossing voor het tekort aan personeel, maar zorgt het er ook voor dat de kennis en vaardigheden van buitenlandse monteurs optimaal worden benut.

Het lectoraat Industriële Digital Twins van de Hogeschool van Amsterdam (HvA) doet er onderzoek naar. “Hiermee kunnen we echt een maatschappelijk en industrieel probleem oplossen.”