Umělá inteligence rychle mění výrobu tím, že zvyšuje efektivitu, zlepšuje kvalitu a umožňuje chytřejší výrobu. Průmyslové průzkumy ukazují, že přibližně 90 % výrobců již používá nějakou formu AI, i když mnozí cítí, že za konkurencí stále zaostávají.

Globální prognózy se shodují, že AI ve výrobě zažívá boom: jedna zpráva předpovídá, že trh poroste na přibližně 20,8 miliardy dolarů do roku 2028 (při ~45–57% ročním růstu), protože firmy investují do automatizace, prediktivní analytiky a chytrých továren.

Podle Světového ekonomického fóra 89 % vedoucích pracovníků považuje AI za klíčovou pro dosažení růstu, což činí adopci AI nezbytnou pro udržení konkurenceschopnosti.

AI slibuje revoluci ve výrobě, dodavatelských řetězcích a návrhu produktů – zároveň však přináší výzvy v oblasti dat, bezpečnosti a dovedností pracovníků. V tomto článku se připojte k INVIAI a prozkoumejte, jak AI a související technologie přetvářejí moderní průmysl.

Klíčové technologie AI a příklady použití

Výrobci využívají různé AI techniky k automatizaci a optimalizaci výroby. Mezi důležité příklady patří:

• Prediktivní údržba: Algoritmy AI analyzují data ze senzorů strojů, aby předpověděly poruchy dříve, než nastanou. Pomocí modelů strojového učení a digitálních dvojčat mohou firmy plánovat údržbu předem, čímž snižují prostoje a náklady na opravy. (Například velcí výrobci automobilů nyní používají AI k předpovědi závad robotů na montážní lince a plánují opravy mimo špičku.)
• Počítačové vidění pro kontrolu kvality: Pokročilé vizuální systémy kontrolují produkty v reálném čase a odhalují vady mnohem rychleji a přesněji než lidské kontroly. Kamery a AI modely porovnávají každý díl s ideálními specifikacemi a okamžitě označují jakékoli odchylky. Tato AI-poháněná kontrola snižuje odpad a reklamace, zvyšuje celkovou kvalitu výrobků, aniž by zpomalovala výrobu.
• Kolaborativní roboti („coboti“): Nová generace AI-řízených robotů může bezpečně pracovat vedle lidí na výrobní lince. Coboti vykonávají opakující se, přesné nebo těžké úkoly – například výrobci elektroniky je používají k umisťování drobných součástek – zatímco lidé se soustředí na dohled, programování a kreativní řešení problémů. Toto partnerství člověka a AI zvyšuje produktivitu a ergonomii.
• Digitální dvojčata a IoT: Výrobci používají digitální dvojčata (virtuální kopie strojů nebo celých závodů) k simulacím a optimalizacím. Data ze senzorů IoT v reálném čase napájí digitální dvojče, což umožňuje inženýrům modelovat scénáře „co kdyby“, optimalizovat uspořádání nebo procesy a předpovídat výsledky bez přerušení skutečné výroby. Integrace AI s digitálními dvojčaty (například využití generativní AI pro návrhové změny) je považována za budoucí trend, který rozšíří možnosti návrhu, simulace a analýzy v reálném čase.
• Generativní návrh a AI-poháněný vývoj produktů: Na základě dat o materiálech, omezeních a minulých návrzích mohou generativní AI nástroje automaticky vytvářet optimalizované díly a prototypy. Letecký a automobilový průmysl již tuto technologii využívá pro lehké a pevné komponenty. Širší využití AI také podporuje hromadnou zakázkovou výrobu rychlým přizpůsobením návrhů zákaznickým požadavkům bez přerušení výroby.

Celkově AI ve výrobě přesahuje jednoduchou automatizaci. IBM vysvětluje, že tyto „chytré továrny“ využívají propojená zařízení a datovou analytiku, aby výroba mohla sama sebe v reálném čase přizpůsobovat. Výsledkem je vysoce flexibilní a efektivní závod, kde AI neustále sleduje provoz, maximalizuje výkon a snižuje odpad bez lidského zásahu.

Výhody AI ve výrobě

AI přináší řadu výhod napříč výrobními operacemi. Mezi hlavní patří:

• Zvýšená efektivita a produktivita: Řízení a optimalizace procesů pomocí AI umožňuje získat více výstupu ze stejných zdrojů. Například monitorování AI v reálném čase může zvyšovat výkon strojů během špiček nebo je zpomalovat v době poklesu, čímž maximalizuje celkové využití. Podle IBM mohou „chytré továrny“ poháněné AI automaticky upravovat své podmínky, což výrazně zvyšuje výkon.
• Snížení prostojů a nákladů na údržbu: Predikcí poruch AI minimalizuje neplánované zastávky. Odhady uvádějí, že prediktivní údržba může snížit náklady na údržbu až o 25 % a prostoje o 30 %. Tyto úspory umožňují plynulý provoz závodů 24/7 s méně nouzovými opravami.
• Vyšší kvalita a méně odpadu: Kontrola a řízení pomocí AI vedou k lepší kvalitě a menšímu množství odpadu. Počítačové vidění odhalí vady, které by lidé mohli přehlédnout, a AI optimalizované procesy snižují variabilitu. Výsledkem jsou konzistentnější produkty a nižší ekologická stopa. IBM dokonce uvádí, že schopnost AI optimalizovat spotřebu energie a omezovat odpad „přispívá k ekologicky šetrné výrobě“, což snižuje dopad na životní prostředí.
• Rychlejší inovace a vývoj produktů: AI urychluje výzkum a vývoj. Techniky jako generativní návrh a rychlé prototypování umožňují firmám rychle vyvíjet nové produkty. Podle IBM umožňují AI-poháněné simulace digitálních dvojčat a generativní modely výrobcům „inovovat rychle a efektivně“, čímž zkracují čas uvedení pokročilých návrhů na trh. To udržuje firmy agilní v rychle se měnícím prostředí.
• Lepší plánování dodavatelského řetězce a poptávky: Generativní AI a strojové učení pomáhají firmám předpovídat poptávku a optimalizovat zásoby. Například simulace a modelování scénářů poháněné AI zlepšují flexibilitu a odolnost dodavatelských řetězců. Jak uvádí IBM, generativní AI může zlepšit komunikaci a plánování scénářů v řízení dodavatelských řetězců, což firmám umožňuje rychle reagovat na narušení.
• Zvýšená bezpečnost a spokojenost pracovníků: Přenesením nebezpečných nebo monotónních úkolů na roboty může AI zvýšit bezpečnost v továrnách. AI systémy (někdy doplněné AR/VR) mohou pracovníky přesně vést při složitých úkolech. Toto partnerství člověka a stroje také znamená, že zaměstnanci tráví více času zajímavou a hodnotnou prací, což zvyšuje jejich spokojenost.

Shrnuto, AI činí továrny „chytřejšími“. Vytváří datově řízené podniky, kde jsou rozhodnutí založena na důkazech a procesy se neustále zdokonalují. Při širokém nasazení představují tyto schopnosti skok od tradiční montážní linky k plně automatizovaným, inteligentním průmyslovým operacím 4.0.

Výzvy a rizika

Zavádění AI v průmyslu přináší překážky. Mezi hlavní výzvy patří:

• Kvalita a integrace dat: AI potřebuje velké množství čistých a relevantních dat. Výrobci často disponují staršími zařízeními, která nebyla navržena pro sběr dat, a historická data mohou být izolovaná nebo nekonzistentní. Bez kvalitních dat mohou být AI modely nepřesné. IBM uvádí, že mnoho závodů „postrádá čistá, strukturovaná a aplikačně specifická data potřebná pro spolehlivé poznatky“, zejména v oblasti kontroly kvality.
• Kybernetická bezpečnost a provozní rizika: Propojení strojů a nasazení AI zvyšuje riziko kybernetických útoků. Každý nový senzor nebo softwarový systém představuje potenciální vstupní bod pro útok. Výrobci musí investovat do silné bezpečnosti, jinak by průniky nebo malware mohly ochromit výrobu. Existuje také riziko, že experimentální AI modely (zejména nově vznikající generativní AI) nemusí být v kritických provozech plně spolehlivé.
• Nedostatek dovedností a školení: Chybí inženýři a datoví vědci, kteří rozumějí jak AI, tak výrobním procesům. Jak zdůrazňuje IBM, „nedostatek dovedností“ ztěžuje implementaci AI bez rekvalifikace. Mnoho firem musí výrazně investovat do rozvoje a zvyšování kvalifikace pracovníků, aby tento deficit vyrovnaly.
• Řízení změn a dopady na pracovní sílu: Pracovníci mohou novým AI nástrojům odolávat kvůli obavám o pracovní místa. Chytré zavádění vyžaduje jasnou komunikaci a rekvalifikaci. IBM uvádí, že téměř všechny organizace zaznamenávají nějaký dopad AI a automatizace, proto je řízení této změny klíčové. Pozitivně mnoho odborníků zdůrazňuje, že AI spíše doplňuje pracovníky než je nahrazuje, přebírá opakující se úkoly, zatímco lidé se věnují kreativním a dozorčím rolím.
• Vysoké počáteční náklady: Implementace AI – včetně nových senzorů, softwaru a výpočetní infrastruktury – může být nákladná. To je zvlášť náročné pro malé výrobce. Analýza MarketsandMarkets uvádí, že vysoké náklady na zavedení jsou hlavní překážkou i přes rostoucí poptávku po AI. Firmy musí pečlivě plánovat návratnost investic, často začínají pilotními projekty před plným nasazením.
• Nedostatek standardů a bezpečnostních rámců: Existuje málo průmyslových standardů pro ověřování AI systémů ve výrobě. Zajištění transparentnosti, spravedlnosti a bezpečnosti AI algoritmů (například vyvarování se zaujatosti nebo neočekávaných selhání) přidává složitost. Společnosti jako TÜV SÜD a Světové ekonomické fórum pracují na rámcích pro certifikaci kvality AI v průmyslovém prostředí, ale standardizované osvědčené postupy se teprve formují.

Navzdory těmto výzvám lídři zdůrazňují, že jejich překonání otevírá obrovský potenciál. Například integrace AI se staršími zařízeními – běžná překážka – je klíčovou oblastí pro řešení příští generace.

Budoucí trendy a výhled

Směr vývoje AI v průmyslu je strmý. Odborníci předpovídají, že kombinace AI s dalšími technologiemi přetvoří továrny v příštím desetiletí.

• Generativní AI + digitální dvojčata: Analytici očekávají, že spojení generativní AI s modely digitálních dvojčat revolucionalizuje výrobu. Tato kombinace slibuje nejen optimalizaci stávajících procesů, ale také „zahájení nové éry návrhu, simulace a prediktivní analýzy v reálném čase“. Výrobci, kteří do těchto oblastí investují, mohou přejít od reaktivní údržby k proaktivní optimalizaci, což výrazně zlepší efektivitu, udržitelnost a odolnost.
• Průmysl 5.0 – výroba zaměřená na člověka: Navazující na Průmysl 4.0, koncept EU Průmysl 5.0 klade důraz na udržitelnost a pohodu pracovníků vedle produktivity. V této vizi roboti a AI zvládají těžké a nebezpečné úkoly, zatímco lidská kreativita je středobodem. Továrny přijmou cirkulární a zdrojově efektivní postupy a programy celoživotního vzdělávání připraví pracovní sílu na digitální dovednosti. Projekty Průmyslu 5.0 si kladou za cíl učinit výrobu zelenější a inkluzivnější.
• Edge AI a analýzy v reálném čase: S rozvojem 5G a edge computingu bude více AI zpracování probíhat přímo na výrobní lince (na zařízeních nebo lokálních serverech) místo v cloudu. To umožní systémy s ultra nízkou latencí a zpětnou vazbu kvality v reálném čase. Například senzory s AI mohou okamžitě upravovat stroje bez nutnosti komunikace s cloudem.
• Širší nasazení cobotů a robotiky: Očekává se rychlý růst kolaborativních robotů v dalších odvětvích – nejen v automobilovém a elektronickém průmyslu. Menší továrny a nové sektory (například potravinářství nebo farmacie) zkoumají coboty pro flexibilní automatizaci. Každým rokem poroste inteligence cobotů, což umožní provádět složitější úkoly.
• Pokročilé materiály a 3D tisk: AI pomůže navrhovat nové materiály a optimalizovat aditivní výrobu (3D tisk) složitých dílů. Tyto technologie by mohly lokalizovat část výroby a umožnit výrobu na vyžádání, čímž se sníží tlak na dodavatelské řetězce.
• Silnější důraz na vysvětlitelnost a etiku: S rostoucím využitím AI budou výrobci investovat do vysvětlitelných AI systémů, aby inženýři mohli důvěřovat a ověřovat rozhodnutí strojů. V praxi to znamená více nástrojů pro vizualizaci, jak AI dospěla k závěru, a více průmyslových směrnic pro zajištění bezpečnosti a spravedlnosti AI-poháněných procesů.

>>> Více informací:

Umělá inteligence v medicíně a zdravotní péči

Aplikace umělé inteligence v podnikání a marketingu

Shrnuto, AI se stane ještě více integrována do průmyslových operací. Studie naznačují, že firmy, které do AI investují včas, mohou výrazně zvýšit svůj tržní podíl, příjmy a spokojenost zákazníků. Ačkoliv úplná transformace potrvá a vyžaduje pečlivé plánování, směr je jasný: AI bude hnacím motorem další generace chytré, udržitelné a konkurenceschopné výroby.