Sztuczna inteligencja szybko zmienia przemysł, zwiększając wydajność, poprawiając jakość i umożliwiając inteligentniejszą produkcję. Badania branżowe pokazują, że około 90% producentów już korzysta z jakiejś formy SI, choć wielu z nich uważa, że nadal pozostają w tyle za konkurencją.

Prognozy światowe zgodnie wskazują na dynamiczny wzrost rynku SI w produkcji: jeden z raportów przewiduje, że rynek osiągnie wartość około 20,8 miliarda dolarów do 2028 roku (przy CAGR na poziomie około 45–57%), gdy firmy inwestują w automatyzację, analitykę predykcyjną i inteligentne fabryki.

Według Światowego Forum Ekonomicznego, 89% kadry zarządzającej uważa SI za kluczową dla osiągnięcia wzrostu, co czyni jej wdrożenie niezbędnym do utrzymania konkurencyjności.

SI obiecuje zrewolucjonizować produkcję, łańcuchy dostaw i projektowanie produktów – ale niesie też wyzwania związane z danymi, bezpieczeństwem i kompetencjami pracowników. W tym artykule zapraszamy do wspólnej eksploracji z INVIAI, jak SI i powiązane technologie kształtują nowoczesny przemysł.

Kluczowe technologie SI i ich zastosowania

Producenci stosują różnorodne techniki SI do automatyzacji i optymalizacji produkcji. Ważne przykłady to:

• Predykcyjne utrzymanie ruchu: Algorytmy SI analizują dane z czujników maszyn, aby przewidzieć awarie zanim się wydarzą. Dzięki modelom uczenia maszynowego i cyfrowym bliźniakom firmy mogą planować konserwację z wyprzedzeniem, ograniczając przestoje i koszty napraw. (Na przykład, czołowi producenci samochodów wykorzystują SI do przewidywania usterek robotów na linii montażowej i planowania napraw poza godzinami szczytu.)
• Wizja komputerowa w kontroli jakości: Zaawansowane systemy wizyjne kontrolują produkty w czasie rzeczywistym, wykrywając wady szybciej i dokładniej niż inspektorzy. Kamery i modele SI porównują każdy element z idealnymi specyfikacjami, natychmiast sygnalizując anomalie. Ta kontrola oparta na SI zmniejsza odpady i odrzuty, podnosząc jakość produktów bez spowalniania produkcji.
• Roboty współpracujące („coboty”): Nowa generacja robotów zasilanych SI może bezpiecznie współpracować z ludźmi na hali produkcyjnej. Coboty wykonują powtarzalne, precyzyjne lub ciężkie zadania – na przykład producenci elektroniki używają ich do montażu drobnych komponentów – podczas gdy pracownicy skupiają się na nadzorze, programowaniu i kreatywnym rozwiązywaniu problemów. Ta współpraca człowieka z SI zwiększa produktywność i ergonomię.
• Cyfrowe bliźniaki i IoT: Producenci wykorzystują cyfrowe bliźniaki (wirtualne repliki maszyn lub całych zakładów) do symulacji i optymalizacji. Dane z czujników IoT w czasie rzeczywistym zasilają bliźniaka, pozwalając inżynierom modelować scenariusze „co jeśli”, optymalizować układy lub procesy oraz przewidywać wyniki bez przerywania rzeczywistej linii produkcyjnej. Integracja SI z cyfrowymi bliźniakami (np. wykorzystanie generatywnej SI do eksploracji zmian projektowych) jest postrzegana jako przyszły trend, który poszerzy możliwości projektowania, symulacji i analizy w czasie rzeczywistym.
• Generatywne projektowanie i rozwój produktów wspierany przez SI: Trenując na danych o materiałach, ograniczeniach i wcześniejszych projektach, narzędzia generatywnej SI mogą automatycznie tworzyć zoptymalizowane części i prototypy. Firmy z branży lotniczej i motoryzacyjnej już korzystają z tego do produkcji lekkich, wytrzymałych komponentów. Szerzej, SI wspiera masową personalizację, szybko dostosowując projekty do preferencji klientów bez zatrzymywania produkcji.

Ogólnie rzecz biorąc, SI w produkcji to znacznie więcej niż prosta automatyzacja. IBM wyjaśnia, że te „inteligentne fabryki” wykorzystują połączone urządzenia i analitykę danych, dzięki czemu produkcja może samodzielnie dostosowywać się w czasie rzeczywistym. Efektem jest wysoce elastyczny, wydajny zakład, w którym SI nieustannie monitoruje operacje, maksymalizuje wydajność i redukuje odpady bez udziału człowieka.

Korzyści z SI w produkcji

SI przynosi liczne korzyści w operacjach produkcyjnych. Najważniejsze z nich to:

• Zwiększona efektywność i wydajność: Sterowanie procesami i optymalizacja oparte na SI pozwalają uzyskać więcej produktów z tych samych zasobów. Na przykład monitorowanie w czasie rzeczywistym umożliwia zwiększanie mocy maszyn w szczytach lub ich zwalnianie w okresach mniejszego obciążenia, maksymalizując wykorzystanie. Według IBM „inteligentne fabryki” zasilane SI mogą automatycznie dostosowywać się, by utrzymać optymalne warunki, znacznie zwiększając wydajność.
• Zmniejszenie przestojów i kosztów utrzymania: Dzięki przewidywaniu awarii SI minimalizuje nieplanowane zatrzymania. Szacuje się, że predykcyjne utrzymanie ruchu może obniżyć koszty konserwacji nawet o 25% i przestoje o 30%. Te oszczędności pozwalają fabrykom działać płynnie przez całą dobę, z mniejszą liczbą napraw awaryjnych.
• Wyższa jakość i mniejsze odpady: Kontrola i nadzór oparte na SI prowadzą do lepszej jakości i mniejszej ilości odpadów. Wizja komputerowa wykrywa wady, które mogą umknąć człowiekowi, a zoptymalizowane procesy redukują zmienność. Efektem są bardziej spójne produkty i mniejszy ślad środowiskowy. IBM podkreśla, że zdolność SI do optymalizacji zużycia energii i ograniczania odpadów „przyczynia się do ekologicznych praktyk produkcyjnych”, zmniejszając wpływ na środowisko.
• Szybsze innowacje i cykle projektowe: SI przyspiesza badania i rozwój. Techniki takie jak generatywne projektowanie i szybkie prototypowanie pozwalają firmom szybko wprowadzać nowe produkty. Według IBM symulacje cyfrowych bliźniaków i modele generatywne umożliwiają producentom „szybką i efektywną innowację”, skracając czas wprowadzenia zaawansowanych projektów na rynek. To pozwala firmom zachować zwinność na dynamicznie zmieniającym się rynku.
• Ulepszone planowanie łańcucha dostaw i popytu: Generatywna SI i uczenie maszynowe pomagają firmom prognozować popyt i optymalizować zapasy. Na przykład symulacje i modelowanie scenariuszy oparte na SI zwiększają elastyczność i odporność łańcucha dostaw. Jak opisuje IBM, generatywna SI może usprawnić komunikację i planowanie scenariuszy w zarządzaniu łańcuchem dostaw, pomagając firmom szybko reagować na zakłócenia.
• Poprawa bezpieczeństwa i satysfakcji pracowników: Przekazując robotom niebezpieczne lub monotonne zadania, SI może uczynić fabryki bezpieczniejszymi. Systemy SI (czasem wspierane przez AR/VR) mogą precyzyjnie prowadzić pracowników przez skomplikowane zadania. Ta współpraca człowieka z maszyną oznacza też, że pracownicy spędzają więcej czasu na ciekawych, wartościowych zadaniach, co podnosi ich satysfakcję z pracy.

Podsumowując, SI czyni fabryki „inteligentniejszymi”. Tworzy przedsiębiorstwo oparte na danych, gdzie decyzje są oparte na dowodach, a procesy nieustannie się doskonalą. Przy szerokim wdrożeniu te możliwości oznaczają skok od tradycyjnej linii montażowej do w pełni zautomatyzowanych, inteligentnych operacji Przemysłu 4.0.

Wyzwania i ryzyka

Wdrożenie SI w przemyśle wiąże się z wyzwaniami. Główne z nich to:

• Jakość i integracja danych: SI potrzebuje dużych ilości czystych, istotnych danych. Producenci często dysponują starszym sprzętem, który nie był zaprojektowany do zbierania danych, a dane historyczne mogą być rozproszone lub niespójne. Bez wysokiej jakości danych modele SI mogą być niedokładne. IBM zauważa, że wiele zakładów „nie posiada czystych, ustrukturyzowanych i specyficznych dla zastosowania danych potrzebnych do wiarygodnych analiz”, zwłaszcza w kontroli jakości.
• Cyberbezpieczeństwo i ryzyko operacyjne: Podłączanie maszyn i wdrażanie SI zwiększa narażenie na zagrożenia cybernetyczne. Każdy nowy czujnik lub system oprogramowania może być potencjalnym celem ataku. Producenci muszą inwestować w silne zabezpieczenia; w przeciwnym razie naruszenia bezpieczeństwa lub złośliwe oprogramowanie mogą sparaliżować produkcję. Istnieje też ryzyko, że eksperymentalne modele SI (zwłaszcza generatywne) nie są jeszcze w pełni niezawodne w krytycznych zastosowaniach.
• Braki kompetencyjne i szkoleniowe: Brakuje inżynierów i analityków danych, którzy rozumieją zarówno SI, jak i operacje fabryczne. Jak podkreśla IBM, „niedobory kompetencji” utrudniają wdrożenie SI bez przekwalifikowania. Wiele firm musi intensywnie inwestować w rozwój i podnoszenie kwalifikacji pracowników, aby wypełnić tę lukę.
• Zarządzanie zmianą i wpływ na pracowników: Pracownicy mogą obawiać się nowych narzędzi SI z powodu niepewności o miejsca pracy. Mądre wdrożenie wymaga jasnej komunikacji i szkoleń. IBM wskazuje, że niemal wszystkie organizacje doświadczają pewnego wpływu SI i automatyzacji, dlatego zarządzanie zmianą jest kluczowe. Pozytywnie, wielu ekspertów podkreśla, że SI bardziej wspiera pracowników niż ich zastępuje, przekazując powtarzalne zadania maszynom, podczas gdy ludzie zajmują się kreatywnością i nadzorem.
• Wysokie koszty początkowe: Wdrożenie SI – w tym nowych czujników, oprogramowania i infrastruktury obliczeniowej – może być kosztowne. To szczególnie trudne dla małych producentów. Analiza MarketsandMarkets wskazuje, że wysokie koszty wdrożenia są istotnym ograniczeniem, mimo rosnącego popytu na SI. Firmy muszą starannie planować zwrot z inwestycji, często zaczynając od projektów pilotażowych przed pełnym wdrożeniem.
• Brak standardów i ram bezpieczeństwa: Brakuje powszechnych standardów weryfikacji systemów SI w fabrykach. Zapewnienie, że algorytmy SI są przejrzyste, uczciwe i bezpieczne (np. unikające uprzedzeń czy nieoczekiwanych awarii) dodaje złożoności. Firmy takie jak TÜV SÜD i Światowe Forum Ekonomiczne pracują nad ramami certyfikacji jakości SI w środowisku przemysłowym, ale ustandaryzowane najlepsze praktyki są jeszcze w fazie rozwoju.

Pomimo tych wyzwań, liderzy podkreślają, że ich pokonanie otwiera ogromny potencjał. Na przykład integracja SI ze starszym sprzętem – powszechny problem – jest obszarem intensywnych prac nad rozwiązaniami nowej generacji.

Przyszłe trendy i perspektywy

Ścieżka rozwoju SI w przemyśle jest stroma. Eksperci przewidują, że połączenie SI z innymi technologiami przekształci fabryki w ciągu najbliższej dekady.

• Generatywna SI + cyfrowe bliźniaki: Analitycy przewidują, że połączenie generatywnej SI z modelami cyfrowych bliźniaków zrewolucjonizuje produkcję. To połączenie obiecuje nie tylko optymalizację istniejących procesów, ale także „zapoczątkuje nową erę projektowania, symulacji i predykcyjnej analizy w czasie rzeczywistym”. Producenci inwestujący w te obszary mogą przejść od reaktywnego utrzymania do proaktywnej optymalizacji, znacznie poprawiając efektywność, zrównoważony rozwój i odporność.
• Przemysł 5.0 – produkcja skoncentrowana na człowieku: Bazując na Przemyśle 4.0, koncepcja UE Przemysł 5.0 kładzie nacisk na zrównoważony rozwój i dobrostan pracowników obok produktywności. W tej wizji roboty i SI zajmują się ciężkimi, niebezpiecznymi zadaniami, podczas gdy kreatywność człowieka jest kluczowa. Fabryki przyjmą praktyki cyrkularne i efektywne zasobowo, a programy kształcenia ustawicznego przygotują kadrę z umiejętnościami cyfrowymi. Projekty Przemysłu 5.0 mają uczynić produkcję bardziej ekologiczną i inkluzywną.
• Edge AI i analiza w czasie rzeczywistym: Wraz z rozwojem 5G i edge computingu coraz więcej przetwarzania SI będzie odbywać się bezpośrednio na hali produkcyjnej (na urządzeniach lub lokalnych serwerach), a nie w chmurze. Umożliwi to systemy sterowania o ultra-niskim opóźnieniu i natychmiastową kontrolę jakości. Na przykład czujniki z SI mogą natychmiast dostosowywać maszyny bez konieczności komunikacji z chmurą.
• Szerokie wdrożenie cobotów i robotyki: Oczekuje się szybkiego wzrostu zastosowania robotów współpracujących w kolejnych sektorach – nie tylko w motoryzacji i elektronice. Mniejsze fabryki i nowe branże (np. przetwórstwo spożywcze czy farmaceutyczne) eksplorują coboty dla elastycznej automatyzacji. Co roku inteligencja cobotów będzie rosła, pozwalając na wykonywanie coraz bardziej zaawansowanych zadań.
• Zaawansowane materiały i druk 3D: SI pomoże projektować nowe materiały i optymalizować produkcję addytywną (druk 3D) dla skomplikowanych części. Te technologie mogą lokalizować część produkcji i umożliwiać produkcję na żądanie, zmniejszając obciążenie łańcuchów dostaw.
• Większy nacisk na wyjaśnialność i etykę: Wraz z rosnącym wykorzystaniem SI producenci będą inwestować w systemy wyjaśnialnej SI, aby inżynierowie mogli ufać i weryfikować decyzje maszyn. W praktyce oznacza to więcej narzędzi do wizualizacji procesu podejmowania decyzji przez SI oraz więcej wytycznych branżowych zapewniających bezpieczeństwo i uczciwość procesów opartych na SI.

>>> Dowiedz się więcej:

Sztuczna inteligencja w medycynie i opiece zdrowotnej

Zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie i marketingu

Podsumowując, SI ma stać się jeszcze bardziej integralną częścią operacji przemysłowych. Badania wskazują, że firmy inwestujące wcześnie w SI mogą znacząco zwiększyć udział w rynku, przychody i satysfakcję klientów. Choć pełna transformacja wymaga czasu i starannego planowania, kierunek jest jasny: SI będzie napędzać kolejną generację inteligentnej, zrównoważonej i konkurencyjnej produkcji.