Het veldhandboek voor machine learning in de industrie · bijgewerkt op 1 september 2026
ManufacturingML
Standaarden

De bewijsregels die we onszelf opleggen

Referentiemateriaal is alleen nuttig als je ziet waar elk cijfer vandaan komt. Dit zijn de regels.

Attributie

Elk marktcijfer wordt in de tekst aan zijn bron toegeschreven (bijv. IoT Analytics voor marktomvang en use-case-aandelen). Cijfers die we niet kunnen toeschrijven, verschijnen niet. Publieke bedrijfsresultaten (Renault, Georgia-Pacific) worden geciteerd zoals gepubliceerd.

Markering van leveranciersdata

Resultaten die leveranciers over hun eigen implementaties rapporteren, zijn altijd gemarkeerd als leveranciersgerapporteerd en moeten zo gewogen worden. We maken van leveranciersclaims geen bronloze feiten.

Updateritme

Artikelen en het adoptierapport worden elk kwartaal ververst, in lijn met de herscorecyclus van onze zuster-evaluatiesite. Wezenlijke wijzigingen worden gedateerd.

Wijzigingslog
  • 2026-09-01: Eerste publicatie: 15 artikelen, Adoptierapport 2026 (10 inzichten), use-casebibliotheek, analyse AI & banen.

Methodologie en bronnen

Deze site is educatieve referentie, geen reviewsite; leveranciers verschijnen als gemarkeerd voorbeeld met leveranciersgerapporteerde cijfers, onder dezelfde attributieregels voor iedereen. Rubriekgescoorde platformvergelijkingen staan op IndustrialProcessAI.com. Geen enkele leverancier betaalt voor vermelding op deze site.

State of ML in Manufacturing 2026
Vergelijk uw AI-volwassenheid met die van vakgenoten: adoptiedata, ROI per use case en waar u begint zonder data-scienceteam.
Gratis rapport 2026 ontvangen →