Mesterséges intelligencia a gyártásban és az iparban

A mesterséges intelligencia (MI) átalakítja a gyártást és az ipart a termelés optimalizálásával, a költségek csökkentésével és a hatékonyság javításával. Az előrejelző karbantartástól és a minőségellenőrzéstől a beszállítói lánc automatizálásáig az MI az innováció motorja, és okosabb gyárakat teremt.

A mesterséges intelligencia gyorsan átalakítja a gyártást a hatékonyság növelésével, a minőség javításával és az okosabb termelés lehetővé tételével. Ipari felmérések szerint a gyártók körülbelül 90%-a már használ valamilyen MI-formát, bár sokan úgy érzik, hogy még mindig le vannak maradva a versenytársakhoz képest.

Piaci növekedés

A gyártásban az MI várhatóan 2028-ra 20,8 milliárd dollárra nő, 45–57%-os éves növekedési ütem mellett, ahogy a vállalatok az automatizálásba és az okos gyárakba fektetnek.

Vezetői konszenzus

A vezetők 89%-a az MI-t alapvetőnek tartja a növekedés eléréséhez, így az elfogadása kritikus a versenyelőny megszerzéséhez.

Ipari hatás

Az MI forradalmasítja a termelést, a beszállítói láncokat és a terméktervezést, miközben új kihívásokat hoz az adatok, a biztonság és a munkaerő képességei terén.

Ipari betekintés: A Világgazdasági Fórum szerint az MI elfogadása már nem választható – alapvető követelmény a gyártók számára a piaci pozíció megtartásához és a fenntartható növekedés előmozdításához.

Table of Contents

1. Kulcsfontosságú MI-technológiák és alkalmazási esetek
2. Az MI előnyei a gyártásban
3. Kihívások és kockázatok
4. Jövőbeli trendek és kilátások
5. Legjobb MI-eszközök a gyártásban és az iparban

Kulcsfontosságú MI-technológiák és alkalmazási esetek

A gyártók számos MI-technológiát alkalmaznak a termelés automatizálására és optimalizálására több működési területen:

Előrejelző karbantartás

Az MI algoritmusok elemzik a gépek érzékelőinek adatait, hogy előre jelezzék a berendezések meghibásodását, még mielőtt bekövetkezne. Gépi tanulási modellek és digitális ikrek segítségével a vállalatok proaktívan ütemezhetik a karbantartást.

Jelentősen csökkenti a leállásokat és a javítási költségeket
Fő autógyártók előre jelzik az összeszerelő robotok hibáit
Javításokat nem csúcsidőben ütemez

Számítógépes látás alapú minőségellenőrzés

Fejlett látórendszerek valós időben vizsgálják a termékeket, hogy sokkal gyorsabban és pontosabban észleljék a hibákat, mint az emberi ellenőrök.

Kamerák és MI összehasonlítják az alkatrészeket az ideális specifikációkkal
Azonnal jelzi az eltéréseket
Csökkenti a hulladékot és a selejtet anélkül, hogy lassítaná a termelést

Együttműködő robotok (cobotok)

Az MI-vel működtetett új generációs robotok biztonságosan dolgozhatnak emberek mellett a gyárban, ismétlődő, precíz vagy nehéz feladatokat végezve.

Elektronikai gyártók cobotokat használnak apró alkatrészek elhelyezésére
Az emberek a felügyeletre és kreatív problémamegoldásra koncentrálnak
Növeli a termelékenységet és az ergonómiát

Digitális ikrek és IoT

A gépek vagy egész üzemek virtuális másolatai lehetővé teszik a szimulációkat és optimalizációkat anélkül, hogy megszakítanák a tényleges termelést.

Valós idejű IoT érzékelőadatok táplálják az ikret
Mérnökök „mi lenne ha” forgatókönyveket modelleznek
Optimalizálják az elrendezést és előrejelzik az eredményeket

Generatív tervezés és MI-alapú termékfejlesztés

Az anyagokról, korlátokról és korábbi tervekről tanulva a generatív MI-eszközök automatikusan létrehozhatnak optimalizált alkatrészeket és prototípusokat. A repülőgép- és autóipari cégek már használják ezt könnyű, erős alkatrészekhez.

Automatikusan generál optimalizált alkatrészterveket
Lehetővé teszi a tömeges testreszabást az ügyféligények gyors alkalmazásával
Csökkenti a piacra jutási időt anélkül, hogy leállítaná a termelést

Ezek az „okos gyár” rendszerek összekapcsolt eszközöket és adat-elemzést használnak, hogy a termelés valós időben önmagát állítsa be. Az eredmény egy rendkívül rugalmas, hatékony üzem, ahol az MI folyamatosan figyeli a működést, maximalizálja a termelékenységet és csökkenti a hulladékot emberi beavatkozás nélkül.
— IBM, Okos gyártás kutatás

Kulcsfontosságú MI-technológiák és alkalmazási esetek

Az MI előnyei a gyártásban

Az MI számos előnyt kínál a gyártási műveletekben, átalakítva a hagyományos gyárakat intelligens, adatvezérelt vállalatokká:

Növelt hatékonyság és termelékenység

Az MI-vezérelt folyamatirányítás és optimalizáció több termelést hoz ki ugyanabból az erőforrásból. A valós idejű MI-figyelés képes a gépeket csúcsidőben felgyorsítani, míg holtidőben lassítani, maximalizálva az összhasználatot.

Csökkentett leállások és költségek

A meghibásodások előrejelzésével az MI minimalizálja a váratlan leállásokat. Az előrejelző karbantartás akár 25%-kal csökkentheti a karbantartási költségeket és 30%-kal a leállási időt, lehetővé téve a folyamatos, zavartalan működést.

Magasabb minőség és kevesebb hulladék

Az MI-ellenőrzés és irányítás jobb minőséget és kevesebb selejtet eredményez. A számítógépes látás felismeri az emberi szem által esetlegesen nem észlelt hibákat, az MI-optimalizált folyamatok pedig csökkentik a változékonyságot, így kisebb a környezeti terhelés.

Gyorsabb innovációs ciklusok

Az MI felgyorsítja a kutatás-fejlesztést generatív tervezéssel és gyors prototípuskészítéssel. A digitális iker szimulációk és generatív modellek lehetővé teszik a gyártók számára a gyors és hatékony innovációt, csökkentve a piacra jutási időt.

Fejlettebb ellátási lánc tervezés

A generatív MI és a gépi tanulás segíti a vállalatokat a kereslet előrejelzésében és a készlet optimalizálásában. Az MI-alapú szimuláció és forgatókönyv-modellezés javítja az ellátási lánc rugalmasságát és ellenálló képességét.

Javított munkavállalói biztonság

Az MI veszélyes vagy monoton feladatokat ad át robotoknak, így a gyárak biztonságosabbá válnak. Az alkalmazottak több időt tölthetnek érdekes, magas értékű munkával, ami növeli a munkahelyi elégedettséget.

Karbantartási költségcsökkentés 25%

Leállási idő csökkentése 30%

Ipar 4.0 hatás: Az MI adatvezérelt vállalatot hoz létre, ahol a döntések bizonyítékokon alapulnak, és a folyamatok folyamatosan finomítják magukat. Ezek a képességek ugrást jelentenek a hagyományos összeszerelő soroktól a teljesen automatizált, intelligens működésig.

Az MI előnyei a gyártásban

Kihívások és kockázatok

Az MI ipari bevezetése jelentős akadályokkal jár, amelyeket a gyártóknak stratégiailag kell kezelniük:

Adatminőség és integráció

Az MI-nek nagy mennyiségű tiszta, releváns adatra van szüksége. A gyártóknak gyakran vannak régi berendezéseik, amelyek nem adatgyűjtésre készültek, és a történeti adatok gyakran szigetszerűek vagy következetlenek.

A régi berendezések nem rendelkeznek modern adatgyűjtési képességekkel
A történeti adatok gyakran szigetszerűek vagy következetlenek
Sok üzem nem rendelkezik tiszta, strukturált, alkalmazás-specifikus adatokkal
Magas minőségű adatok nélkül az MI-modellek pontatlanok lehetnek

Kritikus kihívás: Az IBM megjegyzi, hogy a gyártóknak gyakran „nem áll rendelkezésre a megbízható betekintéshez szükséges tiszta, strukturált és alkalmazás-specifikus adat”, különösen a minőségellenőrzési alkalmazásokban.

Kiberbiztonság és működési kockázat

A gépek összekapcsolása és az MI bevezetése növeli a kibertámadások kockázatát. Minden új érzékelő vagy szoftverrendszer támadási felület lehet.

Növekvő támadási felület az összekapcsolt eszközökkel
Biztonsági rések vagy rosszindulatú programok megbéníthatják a termelést
A kísérleti MI-modellek nem mindig megbízhatóak kritikus környezetben
Erős biztonsági beruházásokat és protokollokat igényel

Biztonsági prioritás: A gyártóknak robusztus kiberbiztonsági intézkedésekbe kell fektetniük, hogy megvédjék az MI-vezérelt rendszereket a potenciális támadásoktól, amelyek leállíthatják az egész termelési sort.

Készségek és munkaerő hatások

Hiány van olyan mérnökökből és adatkutatókból, akik egyszerre értenek az MI-hez és a gyári működéshez, ami jelentős bevezetési akadályokat teremt.

MI-ismeretekkel rendelkező gyártási mérnökök hiánya
Munkaerői ellenállás a munkahelyi biztonság miatt
Kiterjedt átképzési programokra van szükség
A változáskezeléshez világos kommunikáció szükséges

Pozitív nézőpont: Az MI inkább a munkavállalók támogatásáról szól, mint a helyettesítésükről – az ismétlődő feladatokat gépekre bízza, míg az emberek a kreatív és felügyeleti szerepeket látják el.

Költségek és szabványok

Az MI bevezetése jelentős kezdeti beruházást igényel, és kevés ipari szabvány létezik a rendszerek ellenőrzésére.

Magas költségek az érzékelőkért, szoftverekért és számítási infrastruktúráért
Különösen kihívás a kis gyártók számára
Kevés iparági szabvány az MI-rendszerek hitelesítésére
Átláthatóságra, méltányosságra és biztonságra vonatkozó keretrendszerek hiánya

Bevezetési stratégia: A vállalatoknak gondosan kell tervezniük a megtérülést, gyakran pilot projektekkel kezdve, mielőtt teljes körű bevezetésbe kezdenének a költségek kezelése és a hatékonyság igazolása érdekében.

Kihívások

Fő akadályok

Régi berendezések integrációja
Adatminőségi problémák
Készséghiány
Magas bevezetési költségek
Kiberbiztonsági kockázatok

Megoldások

Stratégiai megközelítések

Fokozatos bevezetés pilotokkal
Adatinfrastruktúra fejlesztése
Munkaerő képzési programok
ROI-központú bevezetés
Biztonság-központú architektúra

Az MI kihívásai és kockázatai a gyártásban és az iparban

Jövőbeli trendek és kilátások

Az MI ipari pályája meredek. A szakértők azt jósolják, hogy az MI más technológiákkal való kombinációja átalakítja a gyárakat a következő évtizedben:

Generatív MI + digitális ikrek

Elemzők szerint a generatív MI és a digitális iker modellek egyesítése forradalmasítja a gyártást, új korszakot nyitva a tervezés, szimuláció és valós idejű előrejelző elemzés terén.

Átállás a reaktívból a proaktív optimalizációba
Jelentősen javított hatékonyság és fenntarthatóság
Fokozott ellenálló képesség és alkalmazkodóképesség

Ipar 5.0 – Emberközpontú gyártás

Az Ipar 4.0-ra építve az EU Ipar 5.0 koncepciója a fenntarthatóságot és a munkavállalók jólétét helyezi a termelékenység mellé.

Robotok végzik a nehéz, veszélyes feladatokat
Az emberi kreativitás központi marad
Körkörös, erőforrás-hatékony gyakorlatok
Élethosszig tartó tanulás és digitális készségfejlesztés

Edge MI és valós idejű elemzés

Ahogy az 5G és az edge computing fejlődik, egyre több MI-feldolgozás történik a gyár padlóján, nem a felhőben.

Ultra alacsony késleltetésű vezérlőrendszerek
Valós idejű minőség visszacsatolás
Azonnali gépbeállítások felhőfüggőség nélkül

Szélesebb körű cobot alkalmazás

Az együttműködő robotok gyors terjedése több ágazatban az autóiparon és az elektronikán túl.

Bővülés az élelmiszer-feldolgozásban és a gyógyszeriparban
Elérhető kisebb gyárak számára is
Növekvő intelligencia a kifinomult feladatokhoz

Fejlett anyagok és 3D nyomtatás

Az MI segíti új anyagok tervezését és az additív gyártás optimalizálását összetett alkatrészekhez.

Helyi gyártási képességek
Igény szerinti gyártás
Csökkentett ellátási lánc terhelés

Magyarázhatóság és etika

A gyártók befektetnek magyarázható MI-rendszerekbe, hogy a mérnökök megbízhassanak és ellenőrizhessék a gépi döntéseket.

Eszközök az MI döntéshozatalának vizualizálására
Iparági irányelvek a biztonság és méltányosság érdekében
Átlátható, ellenőrizhető folyamatok

Tanulmányok szerint azok a vállalatok, amelyek korán fektetnek be MI-be, jelentősen növelhetik piaci részesedésüket, bevételeiket és ügyfél-elégedettségüket. Bár a teljes átalakulás időt és gondos tervezést igényel, az irány világos: az MI hajtja a következő generációs okos, fenntartható és versenyképes gyártást.
— Ipari kutatási elemzés

Az MI jövőbeli trendjei és kilátásai a gyártásban és az iparban

Legjobb MI-eszközök a gyártásban és az iparban

Siemens MindSphere

Insights Hub (formerly MindSphere) is Siemens’ cloud-based industrial Internet of Things (IIoT) solution designed to connect industrial assets, collect and contextualize operational data, and generate actionable insights for manufacturing and operational improvements. It enables users and developers to monitor asset health, optimize processes, predict quality issues, and embed custom analytics and dashboards across the enterprise.

Real-time connectivity and data ingestion from machines, sensors, and PLCs (edge to cloud)

Prebuilt industrial apps (e.g. OEE, Asset Health & Maintenance, Quality Prediction) for performance, maintenance, and quality analytics

Low-code / no-code development via Mendix to build custom dashboards, workflows, visualizations

Scalable cloud architecture with integration into enterprise systems (ERP, MES, PLM, etc.)

Rule notifications, alerts, event handling, predictive maintenance, anomaly detection

Not a consumer product; usage is targeted toward industrial / enterprise environments (i.e. not free for general users)

The free “Start for Free” tier is limited in functionality and intended for trial/partners—not full enterprise use

Steep learning curve: mastering configuration, data modeling, and custom app development (especially for non-technical users)

Some users report that combining modules and navigating between apps can feel complex or fragmented

Data sovereignty / hosting constraints may apply depending on region and regulatory requirements

Official website

IBM Maximo Application Suite

IBM Maximo Application Suite (MAS) is an integrated platform that unifies enterprise asset management (EAM), Internet of Things (IoT) monitoring, AI/analytics, and maintenance optimization under one solution. MAS enables organizations to monitor asset health in real time, predict failures, optimize maintenance schedules, and drive operational efficiency across diverse industries.

Unified suite of MAS applications: Maximo Manage (EAM), Monitor (asset monitoring), Health, Predict, Visual Inspection, Assist, etc.

AI / predictive maintenance and analytics capabilities to forecast failures and optimize lifecycle interventions

Container-based deployment on Red Hat OpenShift; supports on-premises, hybrid, or public cloud environments

Credit-based licensing model using AppPoints for flexible scaling and module entitlement

Mobile access via Maximo Mobile for technicians: inspection, work orders, asset updates, even offline support

No free version: MAS is available under paid licensing (AppPoints, SaaS or client-managed)

In the SaaS model, customers have limited access to system administration, OS, database, or file system—those are managed by IBM SRE/support

Java extensions are not supported under many configurations (especially new clients); automation scripts should replace legacy Java customizations

Only IBM DB2 is supported as database backend; Oracle or SQL Server are not supported in MAS SaaS environments

Third-party standalone applications are not hosted inside the MAS SaaS environment (must integrate externally

Official website

Mech-Mind Robotics

Mech-Mind Robotics is a Chinese industrial automation company specializing in integrating 3D vision sensing, AI software, and robotic control to build intelligent robotic systems. Their product suite includes industrial 3D cameras (Mech-Eye), vision & AI algorithm software (Mech-Vision, Mech-DLK), robot programming tools (Mech-Viz), and measurement/inspection software (Mech-MSR). Mech-Mind’s solutions are deployed globally across industries such as logistics, automotive, metal & machining, consumer electronics, and more.

3D vision & sensing hardware (Mech-Eye series): provides depth point clouds, laser profiling, and structured light capture for complex objects.

Vision algorithm & AI (Mech-Vision, Mech-DLK): supports no-code interfaces, deep learning, pose estimation, feature matching, hand-eye calibration, and recognition of objects in challenging environments.

Robot programming & path planning (Mech-Viz): visual, code-free programming; collision detection; automatic trajectory planning; one-click 3D simulation across robot brands.

3D measurement & inspection (Mech-MSR): no-code GUI, supports combinations of 2D/3D inspection workflows for quality control and inline measurement.

Integrated software architecture & interfacing (Mech-Center, Mech-Interface): unified control, status monitoring, data routing, and external interfaces (TCP, PLC adapters).

No public mention of a free or open version; likely a commercial / enterprise offering

Deployment complexity: integrating vision hardware + robot arms + calibration requires expertise

Hardware dependence: performance depends heavily on camera quality, lighting, and sensor setup

Robot adaptation and compatibility: while many brands supported, there may be edge cases not supported out of the box

In constrained or small environments, cost of hardware, sensors, and configuration may limit feasibility

Official website

GE Digital

GE Digital’s Asset Performance Management (APM) is a comprehensive software suite designed to help industrial organizations maximize asset reliability, reduce operational risk, and minimize maintenance costs. Built on modular architecture, GE APM enables organizations to deploy individual APM applications or combine them into an integrated enterprise solution. By leveraging advanced analytics, digital twins, and risk-based asset strategies, it supports predictive maintenance and data-driven decision making.

Modular architecture & composable applications (e.g. Asset Strategies, Health, Reliability, Mechanical Integrity)

Advanced analytics and AI / ML for failure prediction and anomaly detection

Digital twin and 3D model visualizations integrated with asset data

Risk-based strategy and asset criticality tools to optimize investments and maintenance prioritization

Flexible deployment: on-premises or cloud options, with microservices and scalable infrastructure

No free or freemium plan; licensing and deployment costs apply (enterprise solution)

Complexity: requires skilled staff in analytics, OT/IT integration, and domain expertise for configuration

Integration overhead: connecting APM with existing EAM, historian, or legacy systems can require effort and customization

Visualization / twin features may require additional modules or partnerships (e.g. 3D model support)

In very constrained environments, resource demands (computing, storage, data throughput) may be challenging

Official website

Fő tanulság: Az MI egyre mélyebben beágyazódik az ipari műveletekbe. Azok a vállalatok, amelyek korán fektetnek be MI-be, jelentősen növelhetik piaci részesedésüket, bevételeiket és ügyfél-elégedettségüket. Bár a teljes átalakulás időt és gondos tervezést igényel, az irány világos: az MI hajtja a következő generációs okos, fenntartható és versenyképes gyártást.

Fedezzen fel további MI-alkalmazásokat az iparágakban

External References

This article has been compiled with reference to the following external sources:

النقل واللوجستيات , العقارات والبناء

27/08/2025

Rosie Ha

135 articles

Rosie Ha is an author at Inviai, specializing in sharing knowledge and solutions about artificial intelligence. With experience in researching and applying AI across various fields such as business, content creation, and automation, Rosie Ha delivers articles that are clear, practical, and inspiring. Her mission is to help everyone effectively harness AI to boost productivity and expand creative potential.

View Profile Profile All Posts (135) Posts (135)

Mesterséges intelligencia a gyártásban és az iparban