Winkelmand

Geen producten in de winkelwagen.

Van filmpje tot werkinstructie: hoe AI het personeelstekort in de techniek oplost

In samenwerking met TNO - Terwijl de meeste AI-discussies resulteren in abstracte oplossingen, komt TNO met iets concreets: werkinstructies digitaliseren. Een monteur filmt zichzelf, AI maakt er een instructie van. Daarnaast kunnen geprojecteerde werkinstructies ervoor zorgen dat MBO-2-werknemers MBO-4-taken kunnen uitvoeren. 'De technologie heeft het speelveld gelijkgetrokken', stelt Aijse de Vries, senior scientist bij TNO.

tno digitale werkinstructie
Foto: TNO

De ervaren monteur weet het uit zijn hoofd. Stap twaalf: vier boutjes in een batterijpakket, methodisch aangedraaid met de juiste spanning — niet te strak, dan komt hij precies goed te zitten. Die kennis heeft hij in dertig jaar opgebouwd, maar staat nergens op papier.

Dan gaat hij met pensioen. Zijn vervanger krijgt een maand later een stapel vergeelde handleidingen met de boodschap: succes.

Fouten op papier

Het is een papieren paradox waar tal van bedrijven in gevangen zitten. ‘Van de bedrijven die TNO regelmatig onderzoekt, worstelen velen met verouderde of papieren instructies. Het digitaliseren, aanmaken en up-to-date houden is te tijdrovend en te foutgevoelig. Bij het doorvoeren van wijzigingen kan het gemakkelijk misgaan’, constateren de onderzoekers.

‘We produceren in Nederland minder grote series standaardproducten, maar juist meer kleinere series klantspecifieke producten — complexe machines in allerlei varianten, die regelmatig geüpdatet worden’, stelt De Vries. ‘Elke wijziging betekent nieuwe handleidingen, nieuwe foto’s, nieuwe versies — terwijl de productie gewoon moet doorgaan.’

MBO-2 doet MBO-4-werk

Het antwoord ligt niet in harder, maar slimmer werken, stelt De Vries. Dat bewees TNO bij autofabrikant VDL, in samenwerking met een project van Instituut Gak. Daar assembleren normaal gesproken MBO-4-opgeleide medewerkers batterijpakketten voor elektrische auto’s. Probleem: die zijn schaars, maar in de regio waren wél MBO-2-opgeleide werknemers beschikbaar.

TNO zette een experiment op om te testen of lager opgeleide medewerkers hetzelfde werk konden doen. ‘We hebben vier groepen gemaakt met verschillende opleidingsniveaus’, vertelt De Vries. ‘De helft werkte met papieren instructies, de andere helft met digitale werkinstructies die op het werkblad en product werden geprojecteerd.’

Het experiment gaf een waardevol inzicht. ‘Hoewel, zoals verwacht, nieuwe medewerkers van MBO-4-niveau beter presteerden qua snelheid en productiviteit dan MBO-2-medewerkers, presteerde de MBO-2-groep die ondersteund werd door digitale instructies op hetzelfde niveau als MBO-4 ondersteund door papieren instructies.’

Informatie doseren

Het geheim zit in het doseren van informatie, stelt De Vries. Waar een pdf-handleiding alle stappen tegelijk toont, vaak maar met één technische tekening, krijgen medewerkers nu precies de informatie die ze op dát moment nodig hebben. ‘We houden het bij simpele instructies, zodat een medewerker niet overspoeld wordt met vervolgstappen.’

Bij VDL gingen ze nóg een stap verder, met een geavanceerd projectiesysteem. Als een monteur acht schroeven moet aanbrengen, worden die exacte locaties uitgelicht op het werkstuk. Dat biedt volgens De Vries nóg meer voordelen. ‘Je hoeft dus geen vertaalslag meer te maken van beeldscherm naar de plek waar je werkt. Het zorgt voor een stuk minder fouten.’

Kennis vangen met AI

Het succes van digitale werkinstructies bracht TNO op een idee: wat als je het maken van zulke instructies ook zou kunnen automatiseren? Daaruit ontstond ‘Instant Instructions’, een door TNO ontwikkelde tool die het aanmaken van instructies compleet digitaliseert. TNO was al enkele jaren bezig met het concept, maar de doorbraak van Large Language Models (LLM’s), zoals ChatGPT, bleek het nog missende ingrediënt voor De Vries en zijn team.

‘We konden video’s laten analyseren en daar automatisch stapsgewijze instructies uit maken. Dat lukte verbazingwekkend goed. Een ervaren medewerker filmt zijn werk met een smartphone en vertelt wat hij doet. De AI zet het gesproken woord om naar tekst, knipt bijbehorende videofragmenten per stap en vertaalt alles naar verschillende talen.’

Meetbare tijdswinst

De acht pilotbedrijven rapporteerden concrete tijdwinst: nieuwe operators komen sneller aan het werk, ervaren operators besteden minder tijd aan begeleiding en servicemonteurs hoeven minder vaak naar klanten. ‘Daarbij wordt door het gebruik van Instant Instructions de tijd om instructies aan te maken ongeveer gehalveerd, in vergelijking met andere applicaties waarbij simpele stap-voor-stap-werkinstructies worden gemaakt.’

‘Er zijn ook winsten die minder makkelijk in getallen uit te drukken zijn’, zegt De Vries. ‘Het leerproces gaat beter, nieuwe generaties die gewend zijn om alles met schermpjes te doen vinden het werk aantrekkelijker. Het gaat ook om de juiste manieren van onboarding: dit werkt voor een jongere generatie veel beter dan lange papieren documenten.’

Menselijke obstakels

Toch blijven er drempels. ‘Niet iedereen heeft talent om voor een camera te vertellen wat hij doet. Belangrijker nog: sommige experts zijn terughoudend over het delen van hun kennis — dat maakt hen immers uniek en onmisbaar.’

De oplossing ligt niet alleen in technologie, maar ook in psychologie. ‘Werknemers moeten meegenomen worden in het probleem van het bedrijf’, zegt De Vries. ‘Velen hebben een connectie en gevoel: als ik ziek ben of met pensioen ga, is het belangrijk dat het bedrijf wel door kan draaien. Het gaat om cultuur en motivatie om waardevolle kennis te delen.’

Een andere uitdaging is praktischer van aard: het digitaliseringsniveau van bedrijven verschilt enorm. ‘Als er al folders zijn met instructies en bijbehorende foto’s, heb je eigenlijk al de ingrediënten voor een werkinstructie. Maar als alles gaat met uitgeprinte documenten waar handmatig op geschreven wordt — wat in de praktijk best vaak het geval is — dan is de stap veel groter.’

Breder dan industrie

De toepassingsmogelijkheden reiken veel verder dan alleen de maakindustrie, stelt De Vries. ‘Je kunt de tool eigenlijk overal waar werk stapsgewijs gebeurt inzetten. Zolang je werkt met concrete instructies waar geen stap mag worden overgeslagen, of administratieve processen, dan is het relevant. Het concept is doseren van informatie: een klein stukje instructietekst gecombineerd met een passende visualisatie.’

De doorbraak opent deuren naar andere sectoren: TNO werkt inmiddels ook aan toepassingen in zorg en bouw. De technologie kan draaien op smartphones, maar ook op smart glasses voor moeilijk bereikbare locaties, zoals bijvoorbeeld windturbines.

‘Er zijn verschillende oplossingen’, stelt De Vries. ‘Simpelere instructies kunnen we op een beeldscherm, tablet of smartphone tonen. Geavanceerde systemen zoals gebruikt in het VDL-experiment, met projecties op het werkvlak, vragen grotere monetaire investeringen en zijn complexer om te maken, maar leveren in de juiste context ook meer op.’

Eerst investeren, dan oogsten

Voor bedrijven die nu willen starten, pleit De Vries voor geduld. ‘Neem de tijd voor digitalisering’, zegt hij. ‘Er is altijd werk dat gedaan moet worden, begrijp ik ook, maar dit levert uiteindelijk veel op. Niet alleen in geld, maar ook in het vangen van bedrijfskennis en het aantrekkelijker maken van werk.’

Beginnen hoeft niet duur te zijn: TNO biedt een canvas-sessie aan om bedrijven te helpen bij de keuze voor de juiste technologie, daarnaast kunnen mkb’ers voor 2.500 euro een halfjaar deelnemen aan de bètatest van de automatische instructietool.

‘Het VDL-experiment toont op behoorlijke schaal al aan wat mogelijk is: een MBO-2-medewerker die met digitale ondersteuning hetzelfde presteert als zijn of haar hoger opgeleide collega. Voor bedrijven die worstelen met personeelstekort én vergrijzing, opent dat nieuwe wegen. En daar zijn we erg enthousiast over.’