Menu
Macro-economie
03.05.2018
Koen De Leus Chief Economist

Boodschappen aan de Belgische industriële KMO’s vanuit Silicon Valley (deel 1)

Recente evoluties in artificiële intelligentie en ‘machine learning’ beloven een radicale verandering in de industriële sector. Een meer gepersonaliseerd aanbod uitgaande van een flexibel en superefficiënt productieproces waar alle machines met elkaar communiceren (Internet of Things), is het eindstation. In Silicon Valley (SV) lopen de bedrijven enkele jaren voorop. Wat zijn hun belangrijkste ervaringen met dit IoT? Hoe zien zijn de toekomst? Welke lessen kunnen Belgische industriële KMO’s hieruit trekken? Een tiental bedrijfsleiders van ondernemingen die reeds ver staan in hun digitale transformatie – door Agoria verkozen tot ‘Factory of the Future’ – en ik ondernamen een studiereis. Agoria, de federatie van de bedrijven van de Belgische technologische industrie, was de organisator. En allemaal keken we onze ogen uit.

Belangrijke adviezen van Silicon Valley hotshots

•             Vraag steeds opnieuw ‘waarom’ - Elon Musk (Tesla)
•             Probeer zoveel als mogelijk te delegeren – Larry Page (Google)
•             Bepaal eerst het doel (‘het gevecht tegen de klimaatverandering’) en herhaal voortdurend dat doel – E. Musk
•             De beste business om in actief te zijn, is een zero miljard dollar business waarin nog niemand aanwezig is - Jen-Hsun Huang (Nvidia)
•             Het gros van je marge maak je vóór de concurrentie van start gaat – Jef Bezos (Amazon)
•             Kies enkel de investeerders die écht in jou geloven, want in het groeiproces ga je niet altijd een duidelijke verklaring kunnen geven voor alles wat je doet – J. Huang
•             Eis tijdslijnen voor het realiseren van projecten – E. Musk
•             Zorg ervoor dat andere mensen je onderschatten – J. Bezos

Digitale transformatie

Wat gebeurd is in de ‘business-to-consumer’ omgeving (BtC), vindt nu plaats in de ‘business-to-business’ omgeving (BtB): klanten willen niet lang meer wachten op hun bestellingen, en de vraag naar meer gepersonaliseerde producten neemt toe. De kwaliteit van dienstverlening waaraan moet voldaan worden, zijn bedrijven zoals Amazon of Google. Het aantal stuks dat voor klanten moet worden geproduceerd, wordt kleiner, wat weegt op de marges. Het beter programmeren van robots – die evolueren van ‘killer’-robots in een kooi naar co-bots die zij aan zij werken met de productiearbeider – zal dit proces vergemakkelijken. De overvloed aan data die geanalyseerd kan worden, moet het productieproces efficiënter maken.

De belangrijkste boodschap van de mensen die we bezocht hebben, was: “Zorg eerst voor een stevige fundering en start daarna pas nieuwe platformen op voor diverse applicaties.” Waag je dus niet aan AI, machine learning of voorspellende data-analyse vooraleer de basis gelegd is. “Blijf in de reële wereld!” Die basis is het creëren van een agile organisatie en implementatie van 6 sigma principes (managementstrategie die poogt de kwaliteit en resultaten van processen te verbeteren en zoveel mogelijk variantie in de processen te reduceren). Eens dit uitgerold binnen het bedrijf kunnen meer geavanceerde oplossingen geïntegreerd worden zoals slimme automatisering, 3-D printing.

De uitdaging voor het toepassen van AI en machine learning is het ‘proper’ krijgen van de data. Het probleem met data binnen industriële bedrijven is dat ze niet real-time zijn, niet geautomatiseerd verwerkt worden, niet alles omvattend zijn en niet consistent. “Breng eerste die data in orde.” Die zeer vervelende en saaie job is weggelegd voor data-analisten (waarvoor ze wel een startsalaris ontvangen van 150K US dollar).

Elon Musk volgde het credo “we gaan onmiddellijk over naar de koele zaken” bij het lanceren van zijn Tesla Model 3. Een grote fout, menen sommigen. Dit principe kan gehanteerd worden bij een productie van 100 wagens, naar niet bij de productie van 1000’en auto’s. Tesla is ook moeten terugkomen van zijn volledig geautomatiseerde productie; mensen werden opnieuw ingezet in het productieproces. Eén van onze gesprekspartners acht de kans groot dat Tesla over 5 jaar niet meer bestaat. “Het is doorgaans de tweede muis die met de kaas gaat lopen.”


Gesprekspartners en bezochte bedrijven:  Pieter Abbeel (Professor University Berkeley, AI & Machine Learning); Roel Peeters (Founder & CEO, Roost Labs); Ahmed Tantami (Senior Director, Flex); Kama Vasagiri (GE Ventures, senior associate); Syed Hoda (Sight Machine); Ivo Bolsens (Chief Technology Officer & VP, Xilinx); Vincent Turmel (Director of Field Engineering, Bayshore) ; Carbon (3D-printing); Jabil

Panel discussion FIT with Christophe Huygens (Professor KULeuven, IMEC Security Department), Thomas Kallstenius (Program Director Security and Privacy, IMEC)

Panel discussion on robotics & AI with Philippe Jansen (TSMC), Paul Peeters (Agoria), Ken Caluwaerts (Google Brain Robotics), Willem De Lange (Synapticon),  Eli Reekmans (Oqton Inc)

De opinies in deze blog zijn die van de auteurs en geven niet noodzakelijk het standpunt van BNP Paribas Fortis weer.
Koen De Leus Chief Economist
Koen De Leus (Bonheiden, 1969) behaalde zijn masterdiploma Handelswetenschappen aan de Economische Hogeschool Sint-Aloysius (EHSAL).Sinds september 2016 is hij Chief Economist bij BNP Paribas Fortis. Hij is ook gastdocent in ‘Behavioural Finance’ aan de EHSAL Management School. Koen publiceerde in 2017 zijn boek ‘De Winnaarseconomie: uitdagingen en kansen van de digitale revolutie’. In 2012 publiceerde Koen ‘De Gouden Beursleuzen’. In 2006 schreef hij ‘Naar Grijsland’ samen met Paul Huybrechts, over de sociale en economische uitdaging van de vergrijzing. Lees meer

Over het onderwerp

Geen resultaat