Waarom industriële bedrijven een eigen, lokale AI nodig hebben (en geen publieke chatbot)

In de meeste fabrieken wordt nog altijd een cruciaal proces op papier geregeld: het doorgeven van kennis. Een storingsmonteur schrijft zijn bevindingen in een logboek, een ervaren operator tekent een werkrondje uit op een kladblok, een procestechnoloog bewaart essentiële Excel-bestanden op een persoonlijke schijf. En dan is er het mondelinge deel: het praatje bij de koffie-automaat waarin net die ene gouden tip over een terugkerende storing wordt doorgegeven.

Totdat die ene operator met pensioen gaat. Of de monteur op vakantie is. Of de kwaliteitsmanager ziek thuis zit vlak voor een belangrijke audit.

Steeds meer industriële bedrijven kijken daarom naar AI als slimme laag bovenop bestaande kennis. Maar zodra het gaat over recepturen, machineconfiguraties, storingshistorie en veiligheidsincidenten, valt een groot deel van de publieke AI-oplossingen direct af. Die mogen juridisch en qua risico simpelweg niet in de buurt komen van dit soort data.

Precies daar positioneert IntraGPT zich: een lokaal draaiende AI-chatomgeving op uw eigen servers of private cloud, volledig gevoed met uw interne data en volledig onder uw regie. In dit artikel zoomen we in op de industriële praktijk: hoe zet u private AI in op de productievloer, zonder dat AVG, NIS2 en de aankomende AI Act u inhalen?

De fabriek heeft AI nodig, maar de cloud is geen optie

Vraag een onderhoudsmanager of plantmanager naar de grootste uitdaging en u hoort varianten op hetzelfde thema: "We hebben te weinig tijd, te weinig mensen en te veel variatie in storingen." Tegelijkertijd nemen de eisen van klanten, toezichthouders en eigenaren toe: hogere beschikbaarheid, meer traceerbaarheid en aantoonbare grip op risico's.

AI kan helpen om sneller tot de kern van problemen te komen. Denk aan het combineren van:

• storingslogs uit het onderhoudssysteem,
• handboeken en technische documentatie van leveranciers,
• shift-handoververslagen,
• work instructions en LOTO-procedures,
• incidentrapporten en root cause analyses.

Publieke AI-chatbots zijn vaak goed in taal, maar hebben twee fundamentele problemen voor een productieomgeving:

1. Dataprivacy & geheimhouding
Machineparameters, recepturen, procesinstellingen en storingspatronen zijn vaak concurrentiegevoelig of vallen onder strikte contractuele afspraken. Het is onacceptabel dat deze data buiten het eigen netwerk terechtkomt of gebruikt wordt om externe modellen verder te trainen.

2. Onzekere compliance
Met de komst van NIS2 en de AI Act wordt van industriële bedrijven verwacht dat zij niet alleen veilig omgaan met data, maar ook kunnen uitleggen hoe AI tot een bepaald advies komt en welke risico's zijn afgedekt. Een publieke black box in de cloud past daar slecht bij.

Met IntraGPT draait de volledige AI-omgeving lokaal of in een strikte private cloud. De bedrijfsdata verlaat het netwerk niet, modellen worden niet gedeeld met derden en IT houdt volledige controle over toegang, logging en updates.

Een dag in de fabriek met en zonder IntraGPT

Stel u een productielocatie voor met drie ploegen, een verouderd CMMS en een map vol PDF-handleidingen op een netwerkshare. Zonder private AI ziet een ochtenddienst er ongeveer zo uit:

"Tijdens de overdracht vertelt de nachtploeg over een terugkerende storing op lijn 3. Er is iets met de temperatuursensor in zone B, maar niemand weet precies wat er vorig jaar is afgesproken met de leverancier. De monteur zoekt in het CMMS, bladert door een map met oude rapporten en stuurt tenslotte een mail naar een collega die 'hier toen iets mee gedaan heeft'.

Twee uur later staat de lijn weer stil. De storingscodes lijken op de meldingen van vorig jaar, maar de documentatie is versnipperd. De productiemanager vraagt om een impactanalyse, de kwaliteitsafdeling wil weten of batches geblokkeerd moeten worden, en de operator vraagt zich af of hij een afwijking moet loggen in het QMS."

Met IntraGPT op de werkvloer verloopt hetzelfde scenario anders:

"Tijdens de overdracht rapporteert de nachtploeg in IntraGPT: 'Storing temperatuurzone B lijn 3, zelfde type foutmelding als vorig jaar?'. De AI haalt direct relevante informatie op uit het CMMS, eerdere incidentrapporten, leveranciersdocumentatie en het interne wijzigingslogboek.

De storingsmonteur vraagt: 'Welke acties zijn toen uitgevoerd en wat was de root cause?' IntraGPT vat samen: firmware-update uitgevoerd, sensor vervangen door type X, onderliggende oorzaak: slechte kabelconnector. De AI toont de bijbehorende werkinstructie en geeft voor de operator een begrijpelijke checklist in gewone taal.

De kwaliteitsmanager vraagt: 'Welke batches zijn destijds geblokkeerd en op basis van welke grenswaarden?' Ook dat overzicht wordt direct gegeven, inclusief verwijzingen naar de juiste SOP's. Alle interacties worden gelogd voor auditdoeleinden."

Het verschil is niet dat de AI zelf de storing oplost, maar dat de juiste kennis, op het juiste moment, bij de juiste persoon terechtkomt zonder dat iemand buiten het eigen netwerk hoeft te worden geraadpleegd.

Concrete use cases voor private AI in industrie & productie

IntraGPT wordt in industriële omgevingen vaak ingezet rond drie terugkerende thema's: continuïteit, veiligheid en compliance.

1. Shift-handover zonder informatieverlies

Waar nu veel stilligt in e-mails of Excel-sheets, kan IntraGPT een centrale bron worden voor overdrachtsinformatie. Operators en supervisors beschrijven in gewone taal wat er is gebeurd, welke afwijkingen zijn gezien en welke acties openstaan. De AI:

• structureert deze informatie automatisch,
• verwijst naar relevante incidenten uit het verleden,
• waarschuwt als een terugkerend patroon zichtbaar wordt,
• en maakt per lijn of installatie een leesbare samenvatting.

Nieuwe medewerkers kunnen met eenvoudige vragen als "Wat zijn de bekende valkuilen bij opstart van lijn 3?" direct leren van jaren aan praktijkervaring, zonder het risico dat er vertrouwelijke data in een publieke chatbot terechtkomt.

2. Onderhoud, storingen en root cause analyses

Voor onderhoudsteams is IntraGPT een versneller bij het zoeken naar patronen. Door koppelingen te leggen tussen storingslogs, onderdelenhistorie en wijzigingsbeheer, kan de AI bijvoorbeeld aangeven:

• welke componenten opvallend vaker falen dan gemiddeld,
• of een storing kort na een software-update is ontstaan,
• welke aanbevelingen leveranciers eerder deden in vergelijkbare situaties.

Belangrijk: dit gebeurt volledig binnen de eigen IT-omgeving. Geen enkele log, handleiding of configuratiebestand wordt naar een externe AI-service gestuurd.

3. NIS2- en AI Act-ready documentatie

Met de aangescherpte regelgeving rond cybersecurity (NIS2) en de komende AI Act voor hoog-risico-toepassingen wordt documentatie steeds zwaarder gewogen. IntraGPT kan helpen om:

• risicoanalyses samen te vatten en consistent te houden,
• beleidsteksten en veiligheidsprocedures te laten aansluiten op de praktijk,
• audit-vragen sneller te beantwoorden met verwijzing naar de juiste brondocumenten,
• te laten zien welke databronnen wel en niet gebruikt worden in AI-toepassingen.

Zo bouwt u stap voor stap aan een controleerbare, uitlegbare AI-omgeving, waarin u precies weet welke modellen op welke data draaien.

Waarom niet gewoon een publieke chatbot met een extra disclaimer?

In gesprekken met industriële klanten komt vaak dezelfde vraag op: "Kunnen we niet gewoon ChatGPT gebruiken met een duidelijke policy dat niemand vertrouwelijke gegevens mag delen?" Theoretisch kan dat, praktisch werkt het nauwelijks.

Op de werkvloer is het onderscheid tussen "vertrouwelijk" en "ongevaarlijk" voor veel medewerkers niet scherp. Een ogenschijnlijk onschuldige vraag als: "Wat is een handige werkwijze bij het vervangen van de pomp in lijn 5?" kan al snel technische details, risicoscenario's en zelfs klantnamen bevatten. Bovendien houdt een policy geen logboek bij van wat medewerkers precies delen.

Met IntraGPT als private AI-oplossing draait u het om: medewerkers mogen juist wél de inhoudelijke vraag stellen die nodig is, omdat u zeker weet dat de data uw netwerk niet verlaat. De oplossing is ingericht op uw eigen autorisatiestructuur, logging en retentiebeleid. Dat is niet alleen veiliger, maar ook veel duidelijker te communiceren naar operators, engineers en kantoormedewerkers.

De rol van IT en OT: samen regie houden

IntraGPT is nadrukkelijk geen speeltje dat langs IT en OT heen wordt uitgerold. Integendeel: het product is juist ontworpen om IT-beveiliging, OT-engineers en de business samen aan tafel te brengen.

IT krijgt de zekerheid van:

• lokale of private cloud hosting,
• integreerbare identity & access management,
• centraliseerbare logging en monitoring,
• een helder update- en patchproces.

OT behoudt de regie over welke lijnen, machines en systemen in welke mate gekoppeld worden. Niet alles hoeft tegelijk: veel klanten beginnen met documentatie (handleidingen, SOP's, incidentverslagen) en breiden pas later uit richting live data en dashboards.

Voor de business – van plantmanager tot kwaliteitsafdeling – telt vooral dat medewerkers eindelijk één centrale plek hebben waar ze met gewone taal kunnen vragen naar informatie die nu verspreid is over systemen, mappen en hoofden.

Start klein, denk groot: hoe begin je met IntraGPT in de fabriek?

Succesvolle industriële implementaties hebben één ding gemeen: ze starten met een concreet proces, niet met een technische droom. Denk aan:

Een pilot rond één productielijn
Kies een lijn met veel storingen of complexe ombouwen. Breng de belangrijkste documenten, logs en werkinstructies in IntraGPT onder en laat een klein team operators en monteurs ermee werken. Meet de impact op storingsduur, first-time-right en kennisoverdracht.

Een focus op veiligheid en incidenten
Richt IntraGPT in als slimme kennispartner voor uw HSE- of veiligheidsafdeling. Laat de AI helpen bij het vinden van vergelijkbare incidenten, het opstellen van heldere instructies en het beantwoorden van vragen van de werkvloer.

In beide gevallen geldt: u blijft binnen de veilige grenzen van uw eigen netwerk, voldoet aan de eisen van AVG en NIS2 en bouwt ondertussen aan een steeds rijkere, doorzoekbare kennisbasis.

Private AI is geen luxe, maar een voorwaarde voor moderne industrie

De vraag is niet meer of AI zijn intrede doet in de fabriekshal, maar hoe u dat op een beheerste, veilige en uitlegbare manier doet. Voor productiebedrijven met gevoelige procesdata, kritieke infrastructuur en strenge compliance-eisen is het antwoord zelden een publieke chatbot in de cloud.

Met IntraGPT kiest u voor een private, lokaal gehoste AI-oplossing die meegroeit met uw organisatie, zonder dat uw data ooit het eigen netwerk hoeft te verlaten. Operators, monteurs, engineers en kwaliteitsmanagers krijgen eindelijk één intelligente ingang tot de kennis die ze elke dag nodig hebben – en u behoudt als organisatie de regie over veiligheid, compliance en continuïteit.

Dat maakt IntraGPT niet alleen een slimme tool, maar vooral een strategische bouwsteen voor de fabriek van morgen.