01 Eerst en vooral

Beheer van de levenscyclus van producten (PLM)

Product Lifecycle Management (PLM) is een strategische benadering voor het ontwikkelen, beheren en verbeteren van producten, van concept tot verkoop, een manier om met de verschillende fasen van de levenscyclus van een product om te gaan. Het kan echter ook een stuk software (of systeem) zijn dat productieorganisaties en Engineering-to-Order (ETO) -bedrijven helpt om deze verschillende fasen efficiënt te doorlopen.

Door bestaande procedures en processen te combineren met individuele expertise en innovatieve technologie, biedt PLM-software zoals Siemens Teamcenter een raamwerk dat de productkwaliteit verbetert, de kosten verlaagt en de time-to-market versnelt. Software voor productlevenscyclusbeheer biedt één platform voor alle productgegevens en gerelateerde processen. Deze enkele bron van waarheid maakt het makkelijker voor belanghebbenden om de meest actuele informatie te vinden, waardoor ze sneller en efficiënter de juiste beslissingen kunnen nemen.

02 De fases van PLM

Wat, wanneer en waarom?

Vanuit een productie- en ETO-perspectief kan productlevenscyclusbeheer worden onderverdeeld in vijf hoofdfasen: concept, ontwerp en engineering, fabricage, inbedrijfstelling en ontmanteling.

{{tweede-eerst}}

{{tweede seconde}}

{{tweede derde}}

{{tweede-vierde}}

{{tweede-vijfde}}

03 De voordelen van PLM

Hoe kan PLM helpen?

De voordelen van Product Lifecycle Management voor de productie zijn niet alleen gekoppeld aan transparantie en tijdregistratie. Duidelijke protocollen, mogelijk gemaakt door uitgebreide PLM-software zoals Siemens Teamcenter, vergroten de kans op het creëren van producten van betere kwaliteit, minder fouten en grotere kostenbesparingen dankzij efficiëntere productieprocessen.

Kortom, PLM-software is cruciaal voor zowel aangepaste ETO-aanvragen als massaproducten.

{{derde-eerst}}

{{derde seconde}}

{{derde derde}}

{{derde vierde}}

{{derde-vijfde}}

04 De belangrijkste componenten van PLM-software

Optimalisatie van de PLM-waardeketen

PLM-software stroomlijnt de manier waarop verschillende productiebedrijven en specifieke belanghebbenden toegang hebben tot gegevens. Dit wordt gedaan door tools en functies te integreren om het algehele beheer van een product te optimaliseren. Sommige tools, zoals CAD-software, worden intensief gebruikt in specifieke fasen, terwijl belangrijke componenten zoals documentbeheer de ruggengraat vormen van het totale aanbod van een PLM-systeem.

Siemens Teamcenter biedt een groot aantal tools en componenten die PLM een vanzelfsprekendheid maken voor fabrikanten die hun bedrijfsprocessen willen opschalen en optimaliseren zonder de oorspronkelijke visie voor het merk en de producten uit het oog te verliezen.

{{vierde-eerst}}

{{vierde seconde}}

{{vierde derde}}

{{vierde-vierde}}

{{vierde-vijfde}}

{{vierde-zesde}}

{{vierde-achtste}}

{{vierde-zevende}}

05 Een PLM-implementatiepartner kiezen

Stel jezelf de juiste vragen

Het kiezen van een PLM-partner is de eerste stap naar meer efficiëntie, vlottere processen en beter gegevensbeheer. Om ervoor te zorgen dat aan de behoeften van uw bedrijf nu en in de toekomst wordt voldaan, is het echter de moeite waard om een aantal zaken te overwegen.

{{vijfde-eerst}}

{{vijfde seconde}}

{{vijfde-derde}}

{{vijfde-vierde}}

{{vijfde-vijfde}}

{{vijfde-zesde}}

06 Digitale transformatie met CLEVR

Levenscyclusbeheer van producten in actie

Siemens Teamcenter is een uitgebreide PLM-softwaresuite die uitgebreide mogelijkheden biedt voor het beheren van productgegevens en -processen gedurende de gehele levenscyclus van het product.

We hebben ervoor gekozen om samen te werken met Siemens vanwege de verzameling tools en integraties van Teamcenter en vanwege de algehele bruikbaarheid.

Nel Hydrogen is onlangs een samenwerking aangegaan met CLEVR om zijn productontwikkelingsmogelijkheden aanzienlijk te verbeteren. Door gebruik te maken van Siemens Teamcenter implementeert CLEVR een uitgebreide PLM-oplossing die het gegevensbeheer stroomlijnt en technische processen helpt automatiseren. De samenwerking is aan de gang, met het oog op de uitbreiding van de reikwijdte van dit initiële project.

Onze expertise op het gebied van digitale transformatie en PLM is wat ons onderscheidt van andere oplossingspartners. We combineren uitgebreide branchekennis met expertise op het gebied van digitalisering om op maat gemaakte Siemens Teamcenter-oplossingen te implementeren die de levenscyclusprocessen van producten automatiseren en stroomlijnen.

Zelfs als uw bedrijf schaalt en zich aanpast aan nieuwe uitdagingen, blijven uw processen flexibel en robuust. Laat CLEVR u begeleiden bij de gewaagde beslissingen van vandaag voor meer gemoedsrust.

Ontwerp en techniek

Deze fase omvat praktische taken die een concept tot leven brengen; gedetailleerde productontwerpen, specificaties en prototypes zijn de naam van het spel. Tools zoals CAD-systemen helpen ontwerpers ideeën te visualiseren, waardoor ingenieurs prototypes kunnen maken.

Afdelingen voor kwaliteitsborging en engineering in grotere productieorganisaties gebruiken prototypes om ervoor te zorgen dat een product voldoet aan de ontwerp- en prestatie-eisen vóór massaproductie. Feedback uit tests benadrukt de verfijningen die nodig zijn voor de validatie.

ETO-bedrijven gebruiken in deze fase vaak virtuele prototypes, modellen en simulaties. Door te veel fysieke iteraties te vermijden, blijven de kosten laag voor bedrijven die minder kunnen profiteren van schaalvoordelen.

Conceptie

Tijdens de ideevormingsfase helpen concurrentieanalyses marktkloven en onvervulde behoeften van klanten te identificeren. Deze informatie wordt gebruikt om het product te conceptualiseren en zo een solide basis te leggen voor de volgende PLM-fasen en besluitvormingsprocessen.

Autofabrikanten kunnen bijvoorbeeld een concurrentieanalyse uitvoeren om hiaten in de markt voor elektrische vrachtwagens te identificeren, waarbij ze een nieuw model bedenken dat voldoet aan specifieke behoeften op het gebied van stedelijke bezorgdiensten.

Fabricage

Vanuit het oogpunt van massaproductie begint deze fase met een gevalideerd, marktklaar product dat het resultaat is van iteratieve feedbackrondes tijdens de ontwikkeling. Zodra het productieproces is opgezet, is het tijd om op te schalen. Het plannen, uitvoeren en monitoren van het geschaalde productieproces omvat supply chain management en kwaliteitscontrole.

ETO-bedrijven hebben meestal één productieproces en maar één kans om een bestelling goed te krijgen. Daarom is deze fase sterk afhankelijk van nauwkeurige informatie van het ontwerp en de engineering, mogelijk gemaakt door efficiënte PLM-software die de juiste informatie op het juiste moment naar de juiste mensen stuurt.

Inbedrijfstelling

Voor massafabrikanten bestaat deze fase voornamelijk uit het op de markt brengen van het product, distributie, verkoop en ondersteuning. Succesvolle productlanceringen vereisen dat deze aspecten vanaf het begin op elkaar zijn afgestemd.

In een ETO-context omvat de inbedrijfstelling het aanpassen van de levering, installatie en ondersteuning van een product. Het succesvol implementeren van op maat gemaakte producten vereist zorgvuldige logistieke coördinatie, gedetailleerde installatieprocedures en klantenondersteuning op maat.

Het beheren van de producteffectiviteit — het aanschaffen van reserveonderdelen en documentatie voor een specifieke productversie — is hier ook cruciaal.

PLM-software helpt deze complexe processen te beheren door nauwkeurige, actuele informatie te verstrekken aan alle belanghebbenden. In een ETO-machineproject zorgt PLM er bijvoorbeeld voor dat technische details, installatiehandleidingen en ondersteuningsdocumentatie allemaal op elkaar zijn afgestemd, waardoor een soepele overgang van productie naar installatie op locatie bij de klant en voortdurende ondersteuning mogelijk is.

Ontmanteling

Bij de ontmanteling van producten zijn productmanagers, personeel op het gebied van milieuvoorschriften en logistieke teams betrokken. Met pensioen gaan is niet alleen het stoppen van de productie: effectieve communicatie met klanten en leveranciers is cruciaal. Een technologiebedrijf moet mogelijk plannen om verouderde laptops weg te gooien, te recyclen of opnieuw te produceren, om ervoor te zorgen dat de resterende voorraad wordt verkocht of gebruikt voor reserveonderdelen. De juiste mensen precies laten weten hoe deze processen naar verwachting zullen verlopen, is bijna net zo belangrijk als de procedures zelf.

Voor ETO-bedrijven betekent ontmanteling een zorgvuldige planning van de uitfasering van op maat gemaakte producten en ervoor zorgen dat klanten gedurende het hele proces worden ondersteund.

Verbeterde productkwaliteit

PLM-software creëert één enkele bron van waarheid voor alle productgegevens, waardoor (bevoegde) afdelingen en belanghebbenden toegang hebben tot de laatste informatie. Dit uitgebreide gegevensbeheer vermindert fouten als gevolg van miscommunicatie of verouderde informatie.

PLM-software ondersteunt ook uitgebreide test- en validatieprocessen, waardoor fabrikanten problemen vroeg in de ontwikkelingscyclus kunnen identificeren.

Kortere time-to-market

PLM-software stroomlijnt de ontwikkelingsfase van een product door workflows automatiseren en de communicatie tussen teams verbeteren. Het verminderen van de tijd die aan administratie wordt besteed, versnelt de besluitvorming en helpt menselijke fouten te voorkomen die vaak worden veroorzaakt door repetitieve, handmatige taken.

Verbeterd gegevensbeheer en betere samenwerking verbeteren ook de efficiëntie van de eerdere levenscyclusfasen, wat leidt tot snellere marktintroducties.

Beter gegevensbeheer en betere samenwerking

Een gecentraliseerd PLM-systeem zorgt ervoor dat alle productgegevens gemakkelijk toegankelijk zijn voor degenen die ze nodig hebben, zoals marketeers die assets of campagneberichten aanmaken en personeel na verkoop dat trainingsmiddelen creëert voor klantenservicemedewerkers. Dit verbetert de nauwkeurigheid en consistentie van de gegevens, waardoor beter geïnformeerde besluitvorming mogelijk wordt. Met PLM-software kunnen en worden afdelingen aangemoedigd om informatie in realtime te delen, waardoor informatiesilo's worden verminderd en iedereen op één lijn blijft met de meest actuele informatie.

Kostenbesparingen gedurende de hele levenscyclus van het product

PLM-software helpt bedrijven inefficiënte praktijken te vermijden die bedrijfsprocessen vaak verstoppen. Dit helpt verlaag de kosten in verband met productontwikkeling, productie en onderhoud. Het ondersteunt ook een beter beheer van hulpbronnen en vermindert de noodzaak van dure herbewerkingen.

Dankzij een overzicht van het productieproces, inclusief het beheer en de controle van geautomatiseerde machines, kunnen bedrijven materiaalverspilling herkennen en manieren vinden om de productieschema's te optimaliseren. Dit verlaagt de productiekosten in verband met energieverbruik en grondstoffen, waardoor de impact van de bedrijfsactiviteiten op het milieu tot een minimum wordt beperkt. Siemens Teamcenter biedt een Calculator voor de CO2-voetafdruk om bedrijven te helpen bij het beoordelen van hun beslissingen bij het vinden van een evenwicht tussen milieueffecten, kostenreductie en het voldoen aan de eisen van klanten.

Integratie en connectiviteit

Siemens Teamcenter biedt uitgebreide integratiemogelijkheden met realtime gegevenstoegang voor betere samenwerking. Dit zorgt ervoor dat alle afdelingen en belanghebbenden gedurende de levenscyclus van het product op één lijn zitten. Dit is cruciaal voor ETO-fabrikanten en grotere organisaties die hun activiteiten willen stroomlijnen, de productkwaliteit willen handhaven en effectief willen opschalen.

Goede PLM-software moet naadloos kunnen worden geïntegreerd met verschillende bedrijfssystemen en ontwerptools, zodat gedurende de hele levenscyclus een samenhangend beheer van productgegevens wordt gegarandeerd. Dit betekent dat een naadloze informatiestroom moet worden gecreëerd door ERP-systemen (Enterprise Resource Planning), CAD-tools (Computer-Aided Design) en software voor documentbeheer met elkaar te verbinden.

Computerondersteund ontwerp (CAD)

CAD-software is essentieel voor het maken van nauwkeurige 2D- en 3D-modellen, zodat ingenieurs en ontwerpers productontwerpen kunnen visualiseren en itereren. In PLM integreert CAD ontwerpgegevens met andere levenscyclusprocessen, zodat alle ontwerpwijzigingen efficiënt worden bijgehouden en beheerd. Zoals u zich kunt voorstellen, is CAD-software sterk betrokken bij de conceptiefase van de levenscyclus van een product. Dat geldt ook voor productgegevensbeheer.

Beheer van productgegevens (PDM)

PDM centraliseert alle productgerelateerde gegevens—wat vaak verandert—het waarborgen van toegankelijkheid, nauwkeurigheid en beveiliging. Dit verbetert steevast de samenwerking en besluitvorming. Binnen PLM beheert PDM de levenscyclus van productgegevens, inclusief versiebeheer en toegangsrechten, zodat de meest recente informatie beschikbaar is voor de juiste mensen.

Materiaallijst (BOM)

Een stuklijst (BOM) bevat alle materialen, onderdelen en assemblageconfiguraties die nodig zijn om een product te vervaardigen, waardoor dit een belangrijk kenmerk van de ontwikkelingsfase is. Een stuklijst geeft de productstructuur weer in een hiërarchisch formaat dat de relatie tussen bepaalde componenten en assemblages duidelijk weergeeft. Afhankelijk van het product en de branche kan een stuklijst variëren van een eenvoudige structuur met één niveau tot een structuur met meerdere niveaus met specifieke fabricage-, engineering- en aanpassingsrichtlijnen.

Net als PDM-systemen volgen BOM-systemen veranderingen. Dit betekent dat alle aangevraagde wijzigingen in een stuklijst worden gedocumenteerd en ter goedkeuring worden verzonden. Een stuklijst kan ook hulpmiddelen bevatten om de kosten van materialen en componenten te analyseren. Een volledig en holistisch beeld van de kosten zal fabrikanten helpen bij het budgetteren van prognoses, algemeen kostenbeheer en rapportage.

Technisch veranderingsbeheer

Engineering Change Management is het volgen, controleren en goedkeuren van wijzigingen in productontwerpen en -processen. Tijdens de ontwikkelingsfase helpt Engineering Change Management belanghebbenden bij het beoordelen van de impact van voorgestelde wijzigingen op bestaande ontwerpen en processen. Het registreert ook wijzigingen, wat essentieel is voor de snelle ontwikkeling van een product dat vaak zoveel iteraties bevat, waarvan sommige mogelijk opnieuw moeten worden bekeken voor een nieuwe beoordeling.

Computerondersteunde productie (CAM)

CAM-software automatiseert de productie door CAD-modellen om te zetten in machine-instructies, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie van de productie worden verbeterd. In PLM-software zorgt CAM ervoor dat productiegegevens consistent zijn met ontwerpgegevens, waardoor fouten worden verminderd en de overgangen tussen de ontwerp-, ontwikkelings- en productiefasen worden gestroomlijnd.

Beheer van de toeleveringsketen (SCM)

SCM-tools worden in de lancerings- en productiefase gebruikt om de goederen-, informatie- en financiële stromen met betrekking tot een product te beheren. In PLM zorgt SCM ervoor dat de activiteiten in de toeleveringsketen worden afgestemd op de productontwikkelings- en productieschema's, wat de efficiëntie verbetert en de kosten verlaagt.

Documentbeheer

Dit proces omvat het organiseren en beheren van alle documenten met betrekking tot de volledige levenscyclus van een product. Dit kan items omvatten die variëren van nalevingsdossiers tot productbrochures. Het is van cruciaal belang dat de benodigde documenten op gemakkelijk te vinden plaatsen zijn wanneer bedrijven nalevingsvragen van externe toezichthouders krijgen. Dit onderdeel is vaak een kenmerk van de eindfase waarin bedrijven proberen „de kringloop” van een bestaand product te sluiten en ervoor te zorgen dat het product is geproduceerd, gedistribueerd en stopgezet op een manier die voldoet aan een aantal (veranderende) voorschriften.

Naleving en regelgevingsbeheer

Het bijhouden van een database met de voorschriften en normen die van toepassing zijn op een product is van cruciaal belang om belanghebbenden op de hoogte te houden van de laatste ontwikkelingen op het gebied van regelgeving. Plotselinge veranderingen kunnen ertoe leiden dat producten niet aan de voorschriften voldoen, wat steevast leidt tot boetes en negatieve gevolgen kan hebben voor de publiciteit en het vertrouwen.

Dit belangrijke onderdeel biedt de tools om de naleving gedurende de hele levenscyclus van een product bij te houden, wat helpt bij het genereren van rapporten die nodig zijn voor indieningen van regelgeving. Audits kunnen vaak langdurig en zenuwslopend zijn voor bedrijven. Een geautomatiseerd proces om ervoor te zorgen dat producten voldoen aan de veiligheids- en kwaliteitsnormen kan dus helpen om verrassingen te voorkomen wanneer toezichthouders de documentatie doorzoeken.

Bieden ze een totaaloplossing?

Zorg ervoor dat de PLM-partner die u kiest de volledige levenscyclus van het product afhandelt. Degenen die slechts in bepaalde stadia verschijnen en reactief ondersteuning bieden, kunnen moeite hebben om de meest efficiënte resultaten voor uw bedrijf te behalen.

Zijn ze innovatief?

Het is goed om te overwegen hoe en of uw potentiële PLM-partner nieuwe technologie omarmt. Sommige beproefde methoden zijn allemaal goed en wel, maar partners die de kracht van low-code omarmen met nieuwe PLM-systemen zoals Siemens Teamcenter, kunnen de vonk geven die u nodig hebt om uw productprocessen naar een hoger niveau te tillen.

Hebben ze de juiste expertise?

Het is cruciaal om de expertise te verifiëren van degenen met wie u overweegt samen te werken. Hoe ervaren zijn ze als het gaat om het implementeren van PLM-oplossingen? Hebben ze de juiste connecties en partnerschappen met softwareleveranciers?

Zijn ze geschikt voor uw branche?

Zoek naar partners die inzicht bieden in de PLM-ruimte en uw specifieke branche.

Zoals elk goed PLM-systeem moet een implementatiepartner proactief zijn en waardering hebben voor de vooruitgang van digitale transformatietechnologie in alle sectoren.

Zullen ze je betrouwbare ondersteuning bieden?

Zorg ervoor dat uw PLM-partner ondersteuning biedt in elke fase van het implementatieproces, waarbij u zich richt op de behoeften van uw bedrijf met effectieve oplossingen die lang meegaan.

Hoe zit het met de toekomst?

Een goede PLM-implementatiepartner moet er niet alleen voor zorgen dat uw oplossingen en processen nu werken. Zorg ervoor dat uw partner een duidelijk, op maat gemaakt PLM-stappenplan opstelt dat jaren in de toekomst kijkt. Als ze zich concentreren op het hier en nu zonder rekening te houden met de mogelijke wendingen binnen uw bedrijf en branche, kunt u voor vervelende verrassingen komen te staan.

Related Stories

/Blog Maakindustrie AI

AI in de maakindustrie: 4+1 belangrijke inzichten van Siemens Realize LIVE 2026

Published on Jul 06, 2026
min read
Blog
Maakindustrie
AI

Elk jaar, Siemens Realize LIVE brengt fabrikanten, ingenieurs en technologieleiders samen om te onderzoeken waar de industrie naartoe gaat en hoe die toekomst in de praktijk vorm krijgt. Productupdates, roadmap-aankondigingen en technologische hoogtepunten tijdens sessies, klantverhalen en partnerdiscussies hebben dit jaar aangetoond dat productie niet langer draait om het optimaliseren van individuele technologieën. Het gaat om het verbinden van systemen, intelligentie en mensen tot één coherent geheel. Deze verschuiving is met name zichtbaar in hoe AI in de productie evolueert van geïsoleerde use cases naar verbonden, operationele systemen.

Deze verschuiving bouwt voort op een langdurige ambitie binnen de industrie om verbonden omgevingen te creëren waar gegevens naadloos stromen tussen PLM, ERP, MES en leveranciersnetwerken, wat de efficiëntie, zichtbaarheid en besluitvorming verbetert. De introductie van AI breidt dit landschap verder uit, niet alleen door het potentieel voor automatisering en inzicht te vergroten, maar ook door kritische vragen op te roepen over hoe deze mogelijkheden kunnen worden vertaald naar meetbare en schaalbare operationele waarde.

Hier zijn de 4+1 ideeën die bepalend waren voor Realize LIVE 2026 en wat ze betekenen voor de toekomst van de productie.

1. AI wordt operationeel, niet experimenteel

Jarenlang is AI gepositioneerd als een krachtig hulpmiddel, dat individuen ondersteunt via copilots, voorspellingen en inzichten. Op Realize LIVE 2026 werd duidelijk dat deze fase evolueert naar uitvoering op schaal.

AI-use cases in de productie verschuiven van assistentie naar orkestratie binnen echte workflows. In plaats van geïsoleerd te reageren op prompts, wordt het ingebed in processen waar het beslissingen kan ondersteunen, systemen kan coördineren en activiteiten met meerdere stappen gedurende de hele levenscyclus kan automatiseren.

De introductie van Intelligence Center X signaleert deze overgang expliciet. Door bedrijfsgegevens, levenscycluscontext en workflows te verbinden in een gecontroleerde omgeving, kunnen organisaties AI-agenten inzetten naast mensen als onderdeel van een hybride personeelsbestand, en zo overstappen van geïsoleerde pilots naar uitvoering op productieniveau met traceerbaarheid en controle.

De vraag is niet langer of AI werkt. Het gaat erom hoe organisaties het inbedden in verbonden systemen en gestructureerde workflows, met de governance die nodig is om consistente, meetbare en schaalbare waarde te leveren.

2. Verbonden systemen zijn belangrijker dan geïsoleerde innovatie

Ondanks voortdurende investeringen in digitale transformatie, staan veel fabrikanten nog steeds voor uitdagingen als het gaat om het opschalen van innovatie binnen de hele onderneming. Het onderliggende probleem is niet een gebrek aan technologie, maar een gebrek aan connectiviteit, met name over de integratielagen van PLM, ERP en MES die essentieel zijn om schaalbare AI in de productie mogelijk te maken.

Binnen organisaties blijven systemen gefragmenteerd, gegevens zijn verspreid over silo's en AI-initiatieven worden vaak geïntroduceerd als geïsoleerde pilots. Hoewel deze inspanningen lokale verbeteringen opleveren, vertalen ze zich zelden in meetbare impact over de gehele productlevenscyclus.

In de maakindustrie zijn ontwerp, engineering, productie en service inherent onderling afhankelijk. Het optimaliseren van individuele componenten op zichzelf leidt daarom niet tot systemische verbetering. Het verbinden van bestaande systemen tot een samenhangende digitale draad doet dat wel.

Dit is precies wat onze CEO, Tim Claes, benadrukte in zijn keynote, waarbij hij deze uitdaging en kans schetste aan de hand van wat hij definieerde als de Heilige Drie-eenheid van de Maakindustrie:

  • PLM als de ruggengraat voor productgegevens en de digitale draad
  • Smart factory als de laag die IT en OT verbindt, waardoor zichtbaarheid en controle over alle operaties mogelijk wordt
  • Low code en AI als de orkestratielaag die systemen, workflows en besluitvorming met elkaar verbindt

Individueel levert elk van deze domeinen waarde op. De echte impact ontstaat echter wanneer ze functioneren als onderdeel van een verbonden systeem. Dit wordt steeds meer de aanpak die fabrikanten hanteren om concurrerend en relevant te blijven in een snel evoluerende markt.

3. Duurzaamheid wordt onderdeel van alledaagse engineering

Een ander sterk signaal van Realize LIVE was de verschuiving in hoe organisaties duurzaamheid in productie en compliance benaderen.

Regelgeving wordt strenger, met name in Europa, waar kaders zoals CSRD, REACH en opkomende vereisten zoals het Digitaal Productpaspoort organisaties dwingen gedetailleerd inzicht te geven in materialen, inkoop en milieu-impact over de gehele waardeketen. Tel daarbij op de druk waarmee specifieke industrieën zoals lucht- en ruimtevaart en defensie te maken hebben om hun marges te verbeteren, en de strengere compliance-eisen en groeiende verwachtingen van OEM's en partners, dan kan duurzaamheid niet langer een aparte rapportageactiviteit zijn, maar een factor die direct van invloed is op kosten, risico's en concurrentievermogen.

Tijdens zijn keynote, Gerrit Kiefer, onze Head of Solutions en Customer Success Management in Duitsland, demonstreerde hoe deze transitie in de praktijk al plaatsvindt. Samen met tec4U, liet hij zien hoe compliance en duurzaamheid direct in engineeringworkflows kunnen worden geïntegreerd, waardoor organisaties in staat zijn om:

  • Regelgevende vereisten direct integreren in PLM- en ontwerpomgevingen
  • Volledige traceerbaarheid van materialen, componenten en leveranciers gedurende de gehele productlevenscyclus waarborgen
  • Handmatige inspanningen bij compliancerapportage verminderen door geautomatiseerde gegevensvastlegging en -validatie
  • Risico's en compliance-lacunes eerder identificeren in de ontwerpfase, waar ze nog efficiënt kunnen worden aangepakt
  • Kosten-, duurzaamheids- en engineeringbeslissingen op elkaar afstemmen door alle relevante gegevens beschikbaar te maken in één verbonden workflow
  • De tijd tot compliance versnellen met behoud van controle en auditbaarheid over processen

4. De opkomst van de orchestratielaag

Met de introductie van Intelligence Center X heeft Siemens duidelijk een strategische focus geformuleerd op het opzetten van een orchestratielaag die bedrijfsgegevens, workflows en AI-agenten verbindt tot een samenhangend en schaalbaar systeem. Een orchestratielaag fungeert als de architectonische component die data-orkestratie, workflowcoördinatie en AI-uitvoering over systemen heen mogelijk maakt.

De implicatie voor fabrikanten is aanzienlijk. De meesten hebben al zwaar geïnvesteerd in kernsystemen zoals PLM, ERP en MES. Dus in plaats van nieuwe systemen te bouwen, kunnen ze activeren en verbinden wat al bestaat.

Bij CLEVR, pleiten we al geruime tijd dat grootschalige 'rip and replace'-strategieën niet langer duurzaam, noch noodzakelijk zijn. Na verloop van tijd zijn engineeringlogica, domeinkennis en procesintelligentie diep ingebed geraakt in bestaande systemen. Het vervangen van deze fundamenten zou niet alleen risico's met zich meebrengen, maar ook waardevol intellectueel kapitaal weggooien.

In plaats daarvan kunnen fabrikanten een orchestratielaag introduceren bovenop hun huidige landschap, waardoor ze workflows kunnen verbinden, intelligentie kunnen inbedden en mogelijkheden kunnen uitbreiden zonder te verstoren wat al werkt.

4+1. Technologie is klaar. Organisaties niet

Als er één ding is dat we veilig kunnen afleiden uit Realize LIVE 2026, dan is het dat de uitdaging niet langer technologisch is. Fabrikanten hebben vandaag de dag toegang tot geavanceerde PLM-platforms, verbonden fabriekssystemen, low-code omgevingen en steeds krachtigere AI-mogelijkheden. De bouwstenen voor transformatie zijn al aanwezig.

Toch stagneren veel AI-adoptie-initiatieven in de productie. Bij CLEVR zien we dit patroon dagelijks bij organisaties. Workflows die niet volledig begrepen of in kaart gebracht zijn, beslissingslogica die impliciet blijft, ongestructureerde data, of niet verbonden op een manier die betrouwbare, systeemoverkoepelende uitvoering mogelijk maakt.

Intelligentie inbedden in workflows vereist meer dan implementatie. Het vereist duidelijkheid over hoe beslissingen worden genomen, waar de verantwoordelijkheid ligt en hoe mensen en systemen met elkaar omgaan.

Dit betekent dat de volgende grens die moet worden aangepakt van organisatorische aard is. Fabrikanten moeten workflows ontwerpen die duidelijk gedefinieerd zijn, beslissingen die expliciet gestructureerd zijn, en governance-modellen die kunnen worden vertaald naar uitvoerbare logica. Alleen dan kunnen AI-agenten betrouwbaar functioneren, autonome beslissingen nemen binnen gedefinieerde grenzen, en schalen over de hele onderneming met consistentie en controle.

5 acties die fabrikanten vandaag kunnen ondernemen

Ten eerste, moet de focus verschuiven van het toevoegen van meer tools naar het verbinden van bestaande tools. De meeste organisaties hebben de kernsystemen al in huis. De echte kans ligt in het koppelen ervan tot een coherente digitale draad doorheen ontwerp, engineering, productie en service.

Ten tweede, moeten AI-initiatieven verder gaan dan experimenteren. In plaats van geïsoleerde pilots moet de nadruk liggen op het inbedden van intelligentie in echte workflows waar het meetbare impact kan leveren. Dit vereist duidelijke governance, gedefinieerde beslissingsgrenzen en een sterke orkestratielaag.

Ten derde, moeten transformatiestrategieën pragmatischer worden. Grootschalige, meerjarige vervangingsprogramma's zijn steeds moeilijker te rechtvaardigen. Een 'leave and layer'-benadering stelt organisaties in staat om te beginnen met wat ze hebben, dit intelligent uit te breiden en stapsgewijs waarde te leveren.

Ten vierde, mogen duurzaamheid en compliance niet langer aan de zijlijn staan. Door deze vereisten direct te integreren in engineering- en productontwikkelingsprocessen, kunnen fabrikanten ze omzetten in een concurrentievoordeel in plaats van een beperking.

Tot slot, moeten organisaties opnieuw nadenken over hoe mensen en technologie samenwerken. Naarmate AI wordt ingebed in de bedrijfsvoering, zullen nieuwe rollen, verantwoordelijkheden en manieren van werken ontstaan. Dit bewust ontwerpen is cruciaal voor het succes van de transformatie.

Denk groot met een duidelijke visie voor uw organisatie, begin klein met één workflow die onmiddellijke waarde levert, en schaal snel zodra de aanpak effectief blijkt.

July 6, 2026 9:23 AM
/Blog Maakindustrie Teamcenter PCM

AI in de maakindustrie: Transformeert product cost management en vereenvoudigt beslissingen op het gebied van duurzaamheid

Published on Jul 01, 2026
min read
Blog
Maakindustrie
Teamcenter PCM

Kortere ontwerpprocessen, geautomatiseerde engineeringworkflows en een minimum aan handmatig werk. Het zijn de logische vervolgstappen in de digitalisering van de maakindustrie. Door data, systemen en processen slim te verbinden, stijgen de efficiëntie en de kwaliteit van de besluitvorming. Met de komst van AI in de fabriek wordt die belofte nu exponentieel versterkt.

In een verbonden productie-ecosysteem, waar gegevens stromen tussen PLM, ERP, MES en leveranciersnetwerken, heeft AI het potentieel om deze gegevens te gebruiken om niet alleen taken, maar ook beslissingen te automatiseren. Kosten optimaliseren, de CO2-voetafdruk in de productie verminderen en operationele gegevens van context voorzien, zijn slechts enkele manieren waarop AI een nieuw niveau van inzicht mogelijk maakt binnen het Siemens Teamcenter-ecosysteem. Een enorme kans voor een sector die lange tijd heeft geworsteld met gefragmenteerde gegevens en beperkt inzicht.

Dit roept een belangrijke vraag op voor fabrikanten: Waar bevindt enablement-software zich binnen dit spectrum, en hoe voorbereid zijn organisaties om naar deze toekomst toe te bewegen?

AI-copilots in software voor product cost management

Siemens zet al actieve stappen richting deze autonome toekomst door copilots te introduceren in zijn ecosysteem, waarbij product cost management een van de eerste gebieden is waar deze intelligentie direct van invloed is op de besluitvorming.

Hoewel nog in een pilotfase, laten deze copilots nu al zien hoe AI taken op het gebied van kostenengineering kan stroomlijnen door functies mogelijk te maken zoals geautomatiseerde onderdelenmatching, directe generatie van stuklijsten (Bill of Materials) en proceslijsten (Bill of Processes), en versnelde 'wat als'-scenario simulaties.

In plaats van tijd te besteden aan het bouwen en onderhouden van modellen, kunnen teams zich voortaan richten op het evalueren van scenario's, het vergelijken van alternatieven en het nemen van beslissingen. Complexe analyses die voorheen aanzienlijke handmatige inspanning vereisten, kunnen nu sneller en met grotere consistentie worden uitgevoerd.

Voor organisaties betekent dit:

  • Snellere evaluatie van ontwerp- en inkoopopties
  • Minder afhankelijkheid van handmatige gegevensvoorbereiding  
  • Consistentere en betrouwbaardere kostenmodellen  
  • De mogelijkheid om meer scenario's in minder tijd te verkennen

AI-ready productiegegevens opbouwen voor product cost management en duurzaamheid

Voor productieorganisaties is een solide basis cruciaal. Om AI veilig te kunnen operationaliseren, moeten bedrijven eerst hun gegevens operationaliseren. Ongestructureerde gegevens leiden tot gefragmenteerde workflows, en gefragmenteerde workflows zijn een van de belangrijkste redenen waarom AI-initiatieven niet verder komen dan de pilotfase. Hier zet Siemens een volgende belangrijke stap. Door de manier waarop bedrijfsgegevens worden opgeslagen en gestructureerd te verbeteren, versterkt het de onderliggende basis die nodig is om die mogelijkheden op schaal effectief te maken.

1. Cloud voor schaalbaar AI-gestuurd product cost management

Naarmate AI evolueert naar meer autonome en agent-gestuurde workflows, hebben organisaties platforms nodig die schaalbaar, verbonden en continu geüpdatet zijn. Cloudomgevingen bieden die basis en daarom is de mogelijkheid om bedrijfsomgevingen naar de cloud te migreren een essentieel element.

Met de nieuwste verbeteringen in Teamcenter Product Cost Management kunnen bestaande gebruikers hun waardevolle plugins en aangepaste kostenoverzichten naar de cloudomgeving brengen zonder de functionaliteit te verliezen waar ze van afhankelijk zijn. Dit stelt organisaties in staat om een grotere schaalbaarheid te bereiken, innovatiecycli te versnellen en operationele overhead te verminderen, terwijl ze een betrouwbare basis leggen voor geavanceerde analyses en AI-gestuurde beslissingsondersteuning op schaal.

2. Gebruikerservaring voor snellere kosten- en duurzaamheidsbeslissingen

Een gemoderniseerde gebruikersinterface vermindert frictie in dagelijkse workflows en verbetert de toegang tot relevante gegevens. In plaats van door complexe systemen te navigeren, kunnen gebruikers nu gemakkelijker de informatie vinden, interpreteren en ernaar handelen die ze nodig hebben. Verbeterde navigatie, gereorganiseerde lay-outs en intuïtievere toegang tot kernfunctionaliteiten zijn enkele voorbeelden van dergelijke verbeteringen, terwijl verbeterde zoekmogelijkheden en duidelijkere datavisualisatie teams in staat stellen efficiënter te focussen op het evalueren van kostendrijvers, het vergelijken van scenario's en het ondersteunen van beslissingen.  

3. API's en dataklaarheid voor productie-intelligentie

Tot slot heeft Siemens belangrijke stappen gezet om verder te optimaliseren hoe systemen gegevens interpreteren en inzichten genereren, zodat bedrijfskennis niet alleen beschikbaar is, maar ook gestructureerd, verbonden en toegankelijk is, op een manier die geavanceerde analyses en schaalbare AI-gestuurde toepassingen mogelijk maakt.

Verbeterde rekenmogelijkheden en REST API -extensies maken automatisering, integratie met externe systemen en geavanceerdere rapportage en analyses mogelijk.

Verbeteringen in datamodellen, KPI-flexibiliteit en inzicht in productiekosten bieden een gedetailleerder en nauwkeuriger beeld van kostendrijvers en winstgevendheid.

Hoe CLEVR software voor product cost management en AI in de maakindustrie mogelijk maakt

Technologie alleen creëert geen intelligentie. Organisaties moeten nog steeds bepalen waar beslissingen worden genomen, welke gegevens deze moeten onderbouwen en hoe inzichten kunnen worden geïntegreerd in de dagelijkse bedrijfsvoering. Dit begint met het structureren van gegevens op een consistente en schaalbare manier, en ervoor zorgen dat product-, kosten- en operationele informatie gestandaardiseerd wordt over systemen heen.  

Van daaruit kunnen workflows worden geautomatiseerd om bedrijfsregels, engineeringlogica en financiële modellen direct in processen te integreren, een basis waarop AI-modellen effectief kunnen voortbouwen, lerend van betrouwbare gegevens en inzichten leveren die nauwkeurig, bruikbaar en afgestemd zijn op de manier waarop de organisatie opereert.

Bij CLEVR, combineren we diepgaande branche-expertise met een team van specialisten in geavanceerde softwareoplossingen om fabrikanten te helpen deze mogelijkheden om te zetten in meetbare resultaten. Met meer dan 30 jaar ervaring in het leveren van op maat gemaakte technologische oplossingen binnen de maakindustrie, maritieme sector, lucht- en ruimtevaart en defensie, begrijpen we de realiteit van complexe, verouderde omgevingen en hoe deze te ontwikkelen.  

Door toonaangevende platforms zoals Siemens en Mendix aan de context van elke organisatie aan te passen, werken we samen met onze klanten om domeinkennis, bedrijfsregels en engineeringlogica te integreren in schaalbare workflows, en deze te verrijken met AI waar dit de meeste waarde oplevert. In de praktijk betekent dit dat we gestructureerd kosten- en duurzaamheidsbeheer activeren, ondersteund door de governance en orkestratie die nodig zijn in een steeds complexere en datagedreven toekomst.  

Naarmate product cost management zich blijft ontwikkelen en AI steeds meer wordt geïntegreerd in het digitale landschap, hebben fabrikanten de mogelijkheid om opnieuw te bekijken hoe inzichten over kosten, duurzaamheid en winstgevendheid worden gebruikt, en deze, met de juiste partner, om te zetten in krachtige beslissingsmotoren.

July 1, 2026 6:00 PM
/Blog AI

Van tool naar teamgenoot: Waarom 2026 het jaar is dat AI in actie komt

Published on Jun 01, 2026
min read
Blog
AI

There is a moment in every major technological shift when the early signals are no longer signals, but become reality. I believe we have crossed that threshold with Artificial Intelligence, and specifically with what is now called 'Agentic AI'.

For most of the past decade, we have used AI as a tool. We gave it commands. We asked it questions. We were amazed at what it could produce when we asked the right question. But that approach, AI as an advanced assistant, is becoming obsolete at a remarkable pace.

Agentic AI doesn't wait to be asked. It pursues goals, executes plans, coordinates tools, and adapts to changing circumstances, all with limited human intervention. The shift from reactive to proactive AI is subtle in concept, but enormous in its implications.

What "Agentic" actually means

I want to be precise here, because this term is used quite loosely. An agentic AI system is defined by five characteristics:

  • Goal-orientedness: it works towards a goal, not just a single answer.
  • Multi-step reasoning: it plans sequences of actions, not just the next word.
  • Tool use: it calls APIs, queries databases, activates workflows.
  • Memory and context: it maintains state across interactions.
  • Adaptability: it responds to changing circumstances without being re-prompted.

The practical difference is significant. Instead of asking an AI to draft a market analysis, you assign an agent to continuously monitor a market, synthesize trends, and alert you when action is needed. Instead of manually coordinating procurement, you deploy an agent that tracks inventory, identifies suppliers, validates prices, and automatically executes purchase orders within defined limits.

AI used to answer our questions. Now it's starting to do our work.

Waarom nu? Het convergentiemoment

Verschillende krachten komen in 2026 samen om Agentic AI voor het eerst levensvatbaar te maken op ondernemingsschaal. Grote taalmodellen beschikken nu over betrouwbaar redeneren in meerdere stappen. Orchestratie-frameworks voor het coördineren van meerdere agents zijn volwassen geworden. Low-code platforms zoals Mendix hebben de drempel voor het bouwen van agentic systemen drastisch verlaagd. En de businesscase wordt onmogelijk te negeren.

40%
van de enterprise applicaties bevat tegen eind 2026 taakspecifieke AI agents, volgens Gartner. Een stijging ten opzichte van minder dan 5% in 2025.
45%+
samengestelde jaarlijkse groei van de agentic AI markt, van $7,6 miljard in 2025 naar een verwachte $10,8 miljard in 2026.
171%
mediane ROI gerapporteerd door organisaties die agentic AI op productieschaal inzetten, met terugverdientijden van 7 tot 9 maanden.

Het risico van wachten, en het risico van overhaasten

Ik wil eerlijk zijn over beide kanten van dit verhaal, omdat de gegevens een genuanceerd beeld schetsen. Ja, de adoptie versnelt drastisch. Maar Gartner waarschuwt ook dat meer dan 40% van de agentic AI-projecten risico lopen op annulering tegen 2027, vanwege escalerende kosten, onduidelijke bedrijfswaarde en ontoereikende governance.

Dit is geen reden om te aarzelen. Het is een reden om weloverwogen te handelen. De organisaties die zullen winnen, zijn niet degenen die als eerste handelen. Het zijn degenen die snelheid combineren met structuur. Degenen die begrijpen wat ze bouwen, waarom, en hoe ze het moeten besturen.

Bij CLEVR implementeren we al agentic AI in productie binnen de productie, financiële dienstverlening, gezondheidszorg, nutsbedrijven en detailhandel. En de meest consistente bevinding bij elke implementatie is deze: de technologie is zelden de bottleneck. De workflow, de governance en de mensen zijn dat meestal wel.

De vraag is niet langer óf we Agentic AI moeten omarmen. Het is hoe we dit doen met de structuur en grondigheid die een technologietrend omzet in een duurzame bedrijfscapaciteit.

Wat deze serie behandelt

De komende vier weken zal ik de bouwstenen van een bedrijfsbrede agentic AI-strategie verkennen. De rol van workflows, hoe Mendix is geëvolueerd tot een agent-orchestratieplatform, wat agentic AI specifiek betekent voor PLM-, ERP- en CRM-omgevingen, en de verandermanagementdisciplines die adoptie duurzaam maken.

Dit is een serie voor zowel technologieleiders als bedrijfsleiders, omdat de agentic transitie geen technologieprogramma is. Het is een bedrijfstransformatie.

Vijf weken. Vijf posts. Eén praktische gids voor het bouwen van de AI-gedreven onderneming, zonder af te breken wat al werkt.

Volg mee en deel met een collega die deze transitie doormaakt.

Artikel oorspronkelijk gepubliceerd hier.

June 1, 2026 9:09 AM

Frequently Asked Questions

1

What does PLM stand for?

PLM stands for Product Lifecycle Management.

2

What are the steps in the PLM process?

The PLM process is divided into five main stages: Conception, Design and Engineering, Manufacturing, Commissioning, and Decommissioning.

3

What is a PLM strategy?

A PLM strategy is a strategic approach to developing, managing, and improving products from conception to disposal. It creates a framework that blends existing procedures, individual expertise, and technology to enhance product quality, reduce costs, and accelerate time to market.

4

What is the difference between PLM and PDM?

PDM (Product Data Management) is a key component within the broader PLM system. While PDM focuses specifically on centralizing and managing product-related data (such as version control and access permissions), PLM is the overarching system that manages the entire product lifecycle and all associated processes.

5

What is the difference between ALM and PLM?

The primary difference lies in the nature of the product being managed: PLM is designed for the development of physical products and manufacturing processes, handling everything from initial conception and manufacturing specifications to decommissioning. In contrast, ALM (Application Lifecycle Management) is focused on the development of software applications and digital systems.

While both share core management principles, their applications differ significantly. For example, PLM stages include complex physical requirements like prototyping, mass-production scaling, and environmental decommissioning, whereas ALM focuses on code iterations and software releases. Consequently, PLM requires its own specialized toolset (like Siemens Teamcenter), though agile ALM tools and low-code platforms can be adapted to extend and optimize these PLM processes.

Contact us

Want to know how our solutions, products, and services can accelerate your digital transformation? 

Want to know how our solutions, products, and services can accelerate your digital transformation?