5s
+1
Submission successful!
September 20, 2026
Kunstmatige intelligentie nadert de kernactiviteiten van bouwmachines. Op 9 september 2026 kondigde Hitachi Construction Machinery aan dat het onderzoek en ontwikkeling zal starten naar Fysieke AI die de bedieningsvaardigheden van graafmachine-operators leert, met de start van het onderzoek gepland voor oktober 2026.
Het project heeft tot doel AI te ontwikkelen die kan leren van menselijke operators en informatie zoals camerabeelden en werkinstructies kan gebruiken om geschikte graafwerkzaamheden te bepalen en uit te voeren, aangepast aan veranderende omstandigheden op de bouwplaats. Hitachi Construction Machinery werkt hiervoor samen met Jizai Inc. en het Nara Institute of Science and Technology (NAIST). Het programma is ook geselecteerd voor het Japanse GENIAC project, dat wordt ondersteund door het Ministerie van Economie, Handel en Industrie (METI) en de New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO).
Traditionele graafmachineautomatisering is over het algemeen gebaseerd op vooraf gedefinieerde bedrijfsregels, sensoren en controlesystemen. Fysieke AI hanteert een andere aanpak door te proberen de omgeving te begrijpen, beslissingen te nemen en vervolgens fysieke acties uit te voeren.
Volgens Hitachi Construction Machinery zal het project AI trainen met grote hoeveelheden werkbeelden en bedieningslogboeken van operators. De gegevens zullen niet alleen normale graafwerkzaamheden omvatten, maar ook situaties zoals herstel van bedieningsfouten, verschillende weersomstandigheden, omgevingsfactoren, machinecondities en veranderingen in de positie van objecten.
Het doel is om de AI in staat te stellen de werkomgeving te herkennen, het werkplan te optimaliseren en de juiste graafwerkzaamheden uit te voeren. Met andere woorden, de machine zou niet simpelweg een vaste reeks commando's volgen. In plaats daarvan wordt de AI ontwikkeld om beslissingen te nemen op basis van de daadwerkelijke omstandigheden die hij tegenkomt.
Hitachi Construction Machinery zegt dat de technologie uiteindelijk op verschillende gebieden kan worden toegepast, waaronder het verwijderen van puin na rampen, graaf- en laadwerkzaamheden op bouw- en mijnbouwlocaties, materiaalbehandeling, bosbouw en sloop.
Rampenbestrijding is bijzonder relevant, omdat graafmachines mogelijk moeten opereren in omgevingen waar de omstandigheden snel kunnen veranderen en waar het rechtstreeks sturen van operators naar het werkgebied extra risico's met zich meebrengt.
De technologie zou ook een bredere uitdaging voor de bouwsector kunnen aanpakken: een tekort aan geschoolde operators. In plaats van volledig te vertrouwen op een operator voor elke machinebeweging, zouden toekomstige systemen mogelijk kunnen leren van ervaren operators en geschikte bedieningsgedragingen reproduceren via AI.
De aankondiging van Hitachi beschrijft dit echter als een onderzoeks- en ontwikkelingsproject, in plaats van een commercieel verkrijgbare autonome graafmachine. Het bedrijf is van plan om uitgebreide operationele gegevens te verzamelen en te gebruiken om de technologie te ontwikkelen en te verifiëren voordat deze breder wordt ingezet.
Het Physical AI-project is niet de eerste stap van Hitachi Construction Machinery richting meer autonome apparatuur.
Eerder in 2026 voerde het bedrijf een demonstratie uit van externe constructie met behulp van een 20-tons klasse ZX200A-7 hydraulische graafmachine en een real-time digitaal tweelingplatform. Het systeem integreert informatie zoals driedimensionaal terrein, bouwmachines, voertuigen en werknemers in een virtuele weergave van de bouwplaats. Hierdoor kunnen externe operators en managers de bredere omgeving van de bouwplaats bekijken, terwijl ze externe graafwerkzaamheden ondersteunen.
Hitachi demonstreerde ook autonome bediening van een ZX135US-7 graafmachine op CONEXPO-CON/AGG 2026 in samenwerking met Gravis Robotics. De demonstratie gebruikte een retrofit-systeem waarmee de graafmachine repetitieve sleufgraaftaken kon uitvoeren op basis van de invoer van een operator.
Deze ontwikkelingen tonen een geleidelijke vooruitgang van externe monitoring en externe bediening naar steeds autonomere machinebediening.
De ontwikkeling van Fysieke AI kan uiteindelijk de manier waarop graafmachines worden bediend, beheerd en onderhouden veranderen.
Voor machineoperators kan de rol geleidelijk verschuiven van het direct besturen van elke beweging naar het toezicht houden op geautomatiseerde operaties, het instellen van taken en het reageren op situaties die menselijke tussenkomst vereisen.
Voor fabrikanten van apparatuur vereist de ontwikkeling van autonome graafmachines een nauwere integratie tussen mechanische systemen, hydraulische systemen, sensoren, software en AI.
Dit is ook relevant voor de aftermarket en de reserveonderdelenindustrie. Autonome graafmachines zullen nog steeds afhankelijk zijn van essentiële hydraulische en mechanische componenten zoals hydraulische pompen, hoofdbesturingskleppen, rijmotoren, zwenksystemen en eindaandrijvingen. Tegelijkertijd zullen steeds intelligentere machines ook meer afhankelijk zijn van sensoren, elektronische controlesystemen en datagebaseerde diagnostiek.
Als gevolg hiervan zal de toekomstige graafmachine niet zomaar een machine met krachtigere hardware zijn. Het kan een verbonden systeem worden waarin mechanische componenten, hydraulische systemen, elektronica en AI samenwerken.
De aankondiging van Hitachi Construction Machinery in september is een belangrijke stap in de ontwikkeling van AI-gebaseerde graafmachinetechnologie, maar mag niet worden geïnterpreteerd als bewijs dat volledig autonome graafmachines al klaar zijn voor wijdverbreid gebruik.
Het bedrijf start momenteel een onderzoeks- en ontwikkelingsproject. Echte bouwplaatsen omvatten veranderend terrein, weer, obstakels, andere machines en mensen, waardoor betrouwbare autonome bediening een complexe technische uitdaging is.
Voorlopig lijkt de industrie verschillende fasen te doorlopen: machinebewaking, operatorondersteuning, externe bediening, gedeeltelijke automatisering en uiteindelijk meer autonome bediening.
Het Physical AI-project van Hitachi vertegenwoordigt een volgende stap in die progressie. Als de technologie succesvol kan leren van ervaren operators en zich kan aanpassen aan de omstandigheden in de echte wereld, kan het een belangrijk onderdeel worden van de volgende generatie graafmachines.
