Engineer using tablet to monitor machine performance

Van schaarste naar slagkracht: hoe agentic AI de maakindustrie verandert

Agentic AI helpt maakbedrijven impliciete kennis vast te leggen, anders te werken en de arbeidskrapte structureel aan te pakken.


In het kort

  • De grootste impact zit niet alleen in technologie, maar in cultuur, leiderschap en nieuwe vaardigheden voor managers én operators.
  • Maakbedrijven die mens en AI slim combineren, creëren een duurzamer arbeidsmodel en concurrentievoordeel.
  • Agentic AI maakt het mogelijk om impliciete kennis van ervaren medewerkers te automatiseren en om te zetten in decision intelligence.

Vaardigheden binnen de workforce vormen een vaak onderschatte pijler van Industry 4.0, naast de implementatie van digitale productietechnologieën en het verbeteren van werkprocessen. Veel maakbedrijven worstelen juist op dit vlak. Tegelijkertijd zet de opkomst van agentic AI in de supply chain bestaande aannames op hun kop: over welke taken nog nodig zijn, hoe dat werk wordt uitgevoerd en wie het uitvoert.

Dat roept nieuwe vragen op over de vaardigheden die nodig zijn: niet alleen bij uitvoerende medewerkers, maar juist ook bij managers en frontline leiders.

Agentic AI in de supply chain is een recente technologische ontwikkeling die de productievloer ingrijpend verandert. Maar naast een technologische transformatie vraagt agentic AI vooral om een culturele omslag: weg van de mindset om hetzelfde werk met nieuwe tools te doen. Deze fundamentele verschuiving benadrukt twee belangrijke punten:
 

  • Het vastleggen van impliciete kennis is essentieel om AI te laten fungeren als decision intelligence. De échte manier van werken zit in de hoofden van medewerkers, niet in verouderde handleidingen en playbooks, en moet worden gestandaardiseerd en geautomatiseerd.

  • Managers moeten anders gaan werven en ontwikkelen en nieuwe vaardigheden inzetten om een hybride workforce aan te sturen, waarin ook AI‑agents actief zijn en hun redenering kritisch moet worden bevraagd.
     

In de periode waarin materiaalkosten structureel onder druk staan, zijn bedrijven die in het agentic tijdperk het verschil maken degenen die hun arbeidskostenstructuur weten te doorbreken. Door menselijk inzicht te combineren met ‘bot power’ ontstaat meer dan alleen hogere output: organisaties ontwikkelen en activeren workforce‑vaardigheden die passen bij een fundamenteel andere manier van werken.

 

Een nieuw tijdperk van impliciete kennis

Ervaren medewerkers beschikken over waardevolle inzichten en intuïtie die zij in jaren op de werkvloer hebben opgebouwd. Wanneer zij met pensioen gaan, realiseren veel organisaties zich te laat dat hun standaard­procedures en werkinstructies onnauwkeurig of verouderd zijn en dus geen écht gestandaardiseerde manier van werken weerspiegelen. In het EY onderzoek uit 2024, gericht op supply chain, noemden respondenten arbeids‑ en vaardigheidstekorten als hoogste prioriteit voor de komende 12 tot 24 maanden. Dat laat zien hoe leiders vastlopen bij het opvullen van operationele gaten.

 

Vandaag de dag kijkt een operator op een productielijn naar dashboards om beslissingen te nemen over doorvoersnelheid, kwaliteit en andere variabelen. Wanneer AI‑agents deze variabelen autonoom beoordelen via decision intelligence, verandert het vereiste vaardighedenprofiel. Een proces van twaalf stappen kan in de toekomst teruggebracht worden tot vier. Die decision intelligence is vaak gebaseerd op impliciete kennis precies de kennis die maakbedrijven moeilijk kunnen ontsluiten, standaardiseren en operationaliseren. De snelle AI‑ontwikkelingen van het afgelopen jaar hebben echter veelbelovende oplossingen opgeleverd die het verkennen waard zijn.

Wat is het verschil tussen expliciete en impliciete kennis?

Expliciete kennis is vastgelegde en gedocumenteerde knowhow die eenvoudig kan worden opgeslagen en gedeeld, zoals dashboards, standaard­procedures, werkinstructies, trainingsmateriaal, ERP‑data en stap‑voor‑stapvideo’s.

Impliciete kennis is de ‘echte manier van werken’ die besloten ligt in het hoofd van ervaren medewerkers: inzichten en intuïtie van de werkvloer die zelden in verouderde handleidingen terechtkomen.

In het tijdperk van agentic AI winnen maakbedrijven door deze impliciete kennis vast te leggen en te vertalen naar gestandaardiseerde, geautomatiseerde processen. Zo wordt AI decision intelligence en neemt de afhankelijkheid van individuele expertise af.

Een voorbeeld: het filmen van een ervaren operator tijdens het instellen van een machine, onderhoudswerk of kalibratie. Analyseplatforms kunnen vervolgens vastleggen hoe deze taak wordt uitgevoerd en dat omzetten in een standaard­procedure, trainingshandleiding of stap‑voor‑stapvideo — met als doel productiesturing te standaardiseren zoals die in werkelijkheid plaatsvindt.

Daarnaast kunnen innovatieve tools zoals digital twins, augmented en virtual reality en connected-worker-applicaties, de overdracht van impliciete kennis ondersteunen. Zij vormen de technologische ruggengraat voor werkuitvoering, ongeacht of het werk wordt gedaan door mensen of agents. Deze technologieën maken realtime kennisdeling en immersief leren mogelijk en helpen de kenniskloof te overbruggen.

Agentic AI voegt hier een disruptieve dimensie aan toe: impliciete kennis kan de basis vormen voor geautomatiseerde processen, waardoor niet alleen afhankelijkheid van individuen afneemt, maar ook bestaande normen over hoe werk wordt uitgevoerd worden doorbroken, vaak met onverwachte gevolgen voor de workforce.

De vertrouwenscrisis bij managers

Het senior management in de maakindustrie hoeft doorgaans niet overtuigd te worden van de waarde van AI en digitalisering of van de noodzaak tot bijscholing. Medewerkers op de werkvloer tonen aanvankelijk soms weerstand, maar zien vaak snel hoe supply‑chaintechnologie het werk vergemakkelijkt door repetitieve taken te verminderen. Een organisatie die overstapt op onbemande, geautomatiseerde operaties doet dit bijvoorbeeld om de employee experience te verbeteren en onaantrekkelijke nachtdiensten te beperken.

De grootste aarzeling zit vaak bij het middenmanagement. Deze groep functioneert comfortabel binnen de huidige manier van werken, maar voelt onzekerheid omdat ook zij moeten reskillen, terwijl veel moderniseringsprogramma’s zich hier nauwelijks op richten. Leiderschap draait traditioneel om mensen motiveren. Maar wat betekent dat wanneer AI‑agents een groot deel van het kritieke werk uitvoeren? Zijn managers in staat om data te interpreteren en de beslissingen van agents te valideren? Hebben zij toegang tot de juiste systemen en kennis? En hoe stuur je een team van mensen én agents aan?

Het EY Agentic AI Workplace Survey (medio 2025) bevestigt deze zorgen. De helft van de managers twijfelt aan het eigen vermogen om AI‑ondersteunde teams te leiden, en de meesten verwachten dat management moeilijker wordt. In de maakindustrie zegt 54% van de managers dat aandacht voor baanzekerheid en veranderende rollen cruciaal is voor succesvolle AI‑adoptie (tegenover 43% gemiddeld).

Vier tactieken om nu toe te passen

De inzet van agentic AI in supply‑chainmanagement zal de markt voor een generatie bepalen. Dat biedt ook een kans om het imago van de maakindustrie te vernieuwen en aantrekkelijk te worden voor een nieuwe generatie digitaalvaardige professionals. Vier tactieken om te overwegen:

  1. Zorg voor transparantie over plannen om onzekerheid om te zetten in betrokkenheid. Werk je toe naar hetzelfde werk met minder mensen, of naar meer waarde door nieuwe capabilities die mens en technologie combineren?

  2. Bouw continue leersystemen zodat medewerkers hun vaardigheden kunnen blijven ontwikkelen. Kies voor een multimodale upskilling‑aanpak die zowel directe behoeften als toekomstige vereisten adresseert, voor de werkvloer én het management.

  3. Veranker datagedreven besluitvorming. Hebben medewerkers inzicht in data en digitale tools? Zouden zij afwijkingen herkennen en kunnen valideren?

  4. Ontwikkel leiders die verandering durven leiden. Wie experimenteert en grijpt kansen in onzekerheid? Durf bestaande ideeën over leiderschap opnieuw te definiëren.
     

Dit artikel werd door Adam Cooper geschreven.


Samenvatting

Agentic AI markeert een keerpunt voor de maakindustrie. Door impliciete kennis vast te leggen en te automatiseren, veranderen rollen op de werkvloer en de manier waarop beslissingen worden genomen. Tegelijk vraagt deze ontwikkeling om ander leiderschap en continue ontwikkeling van vaardigheden, vooral in het middenmanagement.

Organisaties die technologie, mensen en cultuur in samenhang benaderen, bouwen aan toekomstbestendige fabrieken met een flexibele en veerkrachtige workforce.


Over dit artikel

Lees ook

Hoe een AI-gestuurde transformatie een grote brouwer hielp groeien

Asahi Europe & International koos voor een managed services-benadering en werkte samen met EY en Microsoft om de regels rond de optimalisatie van handelspromotie te herschrijven.

Hoe het dataplatform van FrieslandCampina de weg vrijmaakt voor AI-innovaties

Case study: FrieslandCampina's data platform enables AI innovation and drives transformation from reporting to prediction and automation.

Hoe datakwaliteit het verschil maakt in succesvolle AI-toepassingen

Leer hoe je een betrouwbare, organisatorisch inzetbare GenAI-strategie bouwt door datakwaliteit, infrastructuur en verantwoorde implementatie te beheersen.