18 lipca 2025 r.
Zastosowanie AI w przemyśle
W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) coraz śmielej wkracza w kolejne obszary naszego życia, nie omijając przy tym także biznesu, a w szczególności sektora przemysłowego. Ze względu na swoją specyfikę cechuje się on znacznym potencjałem optymalizacji poszczególnych procesów wytwórczych, w których swoją rolę do odegrania ma właśnie AI. Optymalizacja procesów przemysłowych za pomocą sztucznej inteligencji może mieć na celu zwiększenie wydajności, poprawę jakości, zmniejszenie kosztów, czy uelastycznienie całego procesu, co przekłada się na wzrost odporności danego przedsiębiorstwa przemysłowego np. na zawirowania w globalnej wymianie handlowej, w tym w przypadku przerwania, bądź całkowitego zerwania, dotychczas wykorzystywanych przez przedsiębiorstwo łańcuchów dostaw.
W ten sposób AI jest kolejną z wielu technologii, takich jak linia przemysłowa, komputery, czy w końcu roboty przemysłowe usieciowione zgodnie z założeniami Industry 4.0, które pozwalają wytwarzać coraz wydajniej coraz większe ilości coraz lepszych jakościowo dóbr, po coraz niższym koszcie. Procesy te w ostatnich latach są szczególnie wyraźnie dostrzegalne w Chinach, które np. w sektorze elektromobilności stanowią już niepodważalnego lidera światowego zarówno pod względem jakości wyrobów, wolumenu ich rocznej produkcji, jak i ceny jednostkowej za dany samochód elektryczny. Ta napędzana przez Chiny rewolucja na światowym rynku e-mobility nie mogłaby się jednak odbyć nie tylko bez osiągnięć rozwiązań technologicznych spod znaku Industry 4.0, ale właśnie również bez szerokiego zastosowania sztucznej inteligencji w procesie produkcyjnym. Ten przykład jednoznacznie pokazuje, jak wielką przewagę może zyskać sektor przemysłowy danego państwa po wdrożeniu u siebie AI.
Tak dobitny dowód na niepodważalną skuteczność AI w przemyśle, który zaprezentowały w ostatnich kilku latach Chiny, skłonił zarówno wiele korporacji, jak i państw, do dołączenia do tego wyścigu i poszukiwania swoich własnych przewag konkurencyjnych w procesach produkcji za pomocą wdrożenia w nie sztucznej inteligencji. W tym kontekście wykorzystanie AI w przemyśle stanowi rozwinięcie i dopełnienie założeń czwartej rewolucji przemysłowej, czyli tzw. Industry 4.0, której cele nie mogły zostać w pełni osiągnięte dopóki bazowano wyłącznie na stworzonych wcześniej przez programistów algorytmach działania bez wykorzystania potencjału AI. Dopiero bowiem wykorzystanie sztucznej inteligencji, wraz z jej mechanizmami głębokiego uczenia się, pozwoliło w pewien sposób „odciążyć” w całym procesie ów czynnik ludzki, przenosząc punkty decyzyjne na maszyny, które dzięki temu są w stanie wykonywać już nie tylko zadane im polecenia w formie zaprogramowanych wcześniej przez człowieka algorytmów, ale także mogą same zbierać dane, analizować, wyciągać wnioski, a przede wszystkim przewidywać i podejmować autonomicznie decyzje.
Tak zaawansowane AI ma na celu zatem nie tylko usprawnienie danego fragmentu procesu produkcyjnego, ale, dzięki swoim możliwościom analizowania niewyobrażalnie wielkich zbiorów danych pochodzących z najróżniejszych sensorów i głęboko usieciowione w jeden spójny, inteligentny, autonomiczny system zdolny do sterowania produkcją, także predykcji wystąpienia obstrukcji, uczenia się na błędach, kontroli i polepszania jakości, konserwacji urządzeń czy wreszcie planowania i zarządzania zapasami w złożonych procesach logistyczno-magazynowych. Takie usprawnienia pozwalają nie tylko odciążyć pracowników na „pierwszej linii” produkcji, ale także kadrę zarządzającą przedsiębiorstwa, a jednym i drugim zapewniają więcej czasu na tę „ludzką” stronę pracy, jak rozwój zawodowy i osobisty, czy chociażby integracja pracownicza.
Wszystko to możliwe jest dzięki temu, że narzędzia korzystające ze sztucznej inteligencji są w stanie monitorować i analizować za pomocą sensorów masę różnorodnych parametrów procesu produkcyjnego, mitygując od razu pojawiające się zagrożenia w różnych obszarach, jak np. redukcja odchyleń produktów do normy poprzez odpowiednią kalibrację urządzeń produkcyjnych, bądź też sprawne i trafne pozbycie się egzemplarzy towarów nie spełniających założonych norm produkcyjnych.
Warto tutaj dodać, że AI ma także swoje zastosowanie w obsłudze i zarządzaniu robotami produkcyjnymi, które sprawnie współpracując z ludźmi są w stanie zastępować ich w wykonywaniu najcięższych, powtarzalnych lub wymagających największej precyzji zadań, a także realizować zamiast nich zadania, które dla ludzi byłyby po prostu zbyt niebezpieczne. Dzięki temu możliwe jest zmniejszenie obciążenia załogi i zachowanie jej potencjału do realizacji zadań wymagających dużej dozy kreatywności, bądź też miękkich kompetencji interpersonalnych, jak np. sprzedaż.
Warto podkreślić, że ostatnio zauważalny jest trend absorbcji rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji nie tylko przez największe podmioty na rynku, ale także przez firmy małe i średnie, czyli tzw. MŚP. Udowadnia to, że również i tam AI jest w stanie znaleźć swoje zastosowanie. Co ważne, wdrażanie sztucznej inteligencji odbywa się przy założeniu korzystnego rachunku ekonomicznego, tzn. że koszty wdrożenia AI do przedsiębiorstwa są mniejsze niż zyski bądź oszczędności, jakie firma może dzięki temu wygenerować.
Jak zatem skutecznie wdrożyć rozwiązania oparte o AI w procesie produkcyjnym danej firmy? Przede wszystkim cały proces wdrażania wymaga strategicznego podejścia kadry menadżerskiej i zaangażowania całego zespołu pracowników, aby zrozumieli, że zmiana jaką do ich firmy wnosi sztuczna inteligencja jest dla nich raczej szansą niż zagrożeniem. W przeciwnym wypadku kierownictwo może spodziewać się zachowań obstrukcyjnych czy wręcz sabotujących ze strony załogi. Takie działania mogą być zrozumiałe ze względu na pominięcie pracowników w procesach zmiany, co pociąga za sobą brak akceptacji dla nowych rozwiązań.
Mając zatem jasność celów, jakie chcemy osiągnąć i zgodną co do nich oraz odpowiednio zmotywowaną załogę firmy, można przejść do kolejnych kroków wdrażania AI w przedsiębiorstwie. Ten etap warto rozpocząć od zidentyfikowania tych aspektów działalności firmy, których automatyzacja i optymalizacja jest w stanie przynieść przedsiębiorstwu jak największe korzyści, czy to w postaci wygenerowanych oszczędności (ergo mniejszych kosztów), czy też większych zysków ze sprzedaży. Wśród takich obszarów może znaleźć się m.in. optymalizacja procesów produkcyjnych, kontrola jakości, czy zapobieganie przestojom w procesie.
Trzecim krokiem będzie z kolei zebranie wystarczającej ilości danych w formie cyfrowej, na których sztuczna inteligencja mogłaby się uczyć trenując swoje algorytmy. Ostatnim etapem jest wybór narzędzia AI najbardziej odpowiadającego na zidentyfikowane potrzeby organizacji i jego integracja z już istniejącymi w firmie systemami. W tym ostatnim kroku często niezbędna będzie pomoc zewnętrznego dostawcy odpowiedniego narzędzia. Nie można także zapomnieć, że po wdrożeniu AI cały proces produkcji będzie wymagał dalej ustawicznego monitorowania, korygowania niedoskonałości (których z czasem będzie mniej) i dostrajania systemu, aby maksymalnie ograniczyć potencjalne ryzyko błędów.
Warto teraz przyjrzeć się temu, w jakich potencjalnych obszarach działalności przedsiębiorstw przemysłowych możliwe jest zastosowanie rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji. Jest to bowiem pełen wachlarz potencjalnych obszarów do wdrożenia AI: zaczynając od procesów produkcyjnych i ich automatyzację dzięki AI, poprzez zarządzanie zapasami i łańcuchem dostaw, poprawę jakości, predykcyjne utrzymanie ruchu (zapobieganie przestojom i awariom), aż po customizację produktów końcowych, dzięki czemu lepiej będzie można zaspokoić finalne potrzeby klientów.
Wśród potencjalnych obszarów produkcyjnych, w których AI może przynieść najwięcej korzyści przedsiębiorcy, wymienić należy wspomnianą już automatyzację i optymalizację procesów produkcyjnych, a także sterowanie i zarządzanie nimi. W tym obszarze sztuczna inteligencja byłaby w stanie odpowiedzieć na największe wyzwania współczesnych systemów produkcyjnych, które swoim zaawansowaniem i złożonością stanowią niebagatelne wyzwanie w obsłudze, co szczególnie widoczne jest w aspekcie ich optymalizacji. Sama produkcja cechuje się coraz większą niestabilnością z powodu szybkiej zmiany trendów i upodobań klientów, zaburzeń w łańcuchach dostaw, czy też równie często zmieniających się regulacji prawnych. To wszystko powoduje częstą zmianę parametrów produkcji, co przy starszych systemach sterowania procesem wymagało interwencji przeszkolonej obsługi danego urządzenia, niejednokrotnie poprzez ręczne ustawienia.
Problemy te sztuczna inteligencja rozwiązuje poprzez zbieranie, analizowanie i syntezowanie w czasie rzeczywistym danych z licznych czujników obejmujących swoim zakresem każde urządzenie w procesie produkcyjnym. Pozwala to na automatyczną autokorektę systemu produkcyjnego, który sam zmieni swoje ustawienia, tak aby osiągnąć zamierzone cele przy jak najmniejszej liczbie odchyleń od normy. Dzięki temu możliwe jest uzyskanie większej elastyczności i wydajności procesu produkcyjnego przy jednoczesnej minimalizacji błędów i przestojów w pracy.
Tak rozumiana automatyzacja produkcji przekłada się w naturalny sposób na zarządzanie kontrolą jakości, która jest kluczowym parametrem każdego bardziej złożonego procesu produkcyjnego. Wdrożenie AI do kontroli jakości pozwala zarządzać nią w czasie rzeczywistym i obejmuje, za pomocą kamer, sensorów i czujników, praktycznie 100% znajdujących się w produkcji egzemplarzy danego towaru. We wcześniej stosowanych metodach produkcyjnych cała kontrola jakości była oparta na szczegółowym sprawdzaniu losowo wybranych próbek, co miało swoje naturalne ograniczenia spowodowane wyrywkowością procesu. Teoretycznie mogło się zdarzyć, że jakiś niezauważony wadliwy egzemplarz opuścił linię produkcyjną – obecnie przy właściwym zastosowaniu narzędzi opartych o AI jest to sytuacja praktycznie niemożliwa. Pozwala na to nie tylko proces eliminacji wadliwych egzemplarzy, ale samo zapobieganie powstawaniu wad dzięki autonomicznej kalibracji systemu produkcji. Zatem największa różnica pomiędzy czwartą rewolucją przemysłową opartą o AI, a wcześniejszymi metodami produkcji jest w tym, że obecnie kontrola jakości nie jest już ostatnim elementem procesu produkcji, ale zachodzi równolegle z nim, stale i ustawicznie na każdym jego etapie, optymalizując i samodoskonaląc cały proces.
Kolejnym obszarem doskonale nadającym się do zastosowania sztucznej inteligencji jest wspomniane już predykcyjne utrzymanie ruchu (konserwacja predykcyjna), czyli zapobieganie awariom i przestojom poprzez znaczące zmniejszanie prawdopodobieństwa ich wystąpienia, bowiem każda awaria czy przestój to dodatkowy koszt, który firma musi pokryć ze swojego budżetu. Aby temu zapobiec narzędzia AI monitorują w czasie rzeczywistym nie tylko parametry produkcyjne tworzonych towarów, ale także monitorują „parametry życiowe” maszyn produkcyjnych, dzięki czemu AI jest w stanie dostrzec pojawiające się oznaki zwiększonego prawdopodobieństwa awarii danej maszyny. Jest to zatem zupełnie nowe podejście do omawianego zagadnienia, gdyż tradycyjne zapobieganie awariom zakładało po prostu cykliczny przegląd i serwisowanie wszystkich maszyn. Było to nie tylko dość kosztowne, ale często ten proces sam powodował przestoje, gdyż na danych maszynach musiała zostać wstrzymana praca, aby mogły zostać poddane zaplanowanemu przeglądowi i serwisowi. W efekcie znaczna część sprawdzanych maszyn była jeszcze sprawna i nie było konieczności ich serwisowania w tym czasie. Jednak aby się o tym dowiedzieć, trzeba było je odłączyć i dokonać przeglądu. Obecnie AI całkowicie zmienia ten proces, czyniąc konserwację sprzętu bardziej precyzyjną i tańszą, a także mniej uciążliwą dla całego procesu produkcyjnego w przedsiębiorstwie.
Jeszcze innym aspektem wykorzystania AI w przemyśle jest zastosowanie go do zarządzania zapasami przedsiębiorstwa i optymalizacji łańcucha dostaw. Szczególnie wydarzenia z ostatnich kilku lat, takie jak pandemia oraz wojna, uświadomiły wszystkim jak kruche i delikatne potrafią być globalne łańcuchy dostaw. Poddało to także gwałtownej weryfikacji dotychczas popularne podejście w logistyce wielu firm „just in time” – nagle się bowiem okazało, że produkować, a co za tym idzie sprzedawać i zarabiać mogą tylko ci, którzy uprzednio zgromadzili wystarczające zapasy komponentów do produkcji oferowanych przez siebie towarów. Jednak magazynowanie materiałów, komponentów czy półproduktów ma również znaczące wady, znacznie większe od tej, że po prostu „zajmują miejsce”. Problemami w takim podejściu jest bowiem chociażby termin przydatności do użycia danych komponentów, a w przypadku prawdziwych wyzwań globalnych (jak wojna czy pandemia), rzadko która firma ma możliwości zmagazynować wszystkie potrzebne jej komponenty produkcyjne na najbliższe kilka-kilkanaście miesięcy. Co do zasady powinny być one zawsze dostępne we właściwym miejscu, czasie i stanie, inaczej produkcja napotyka przestoje i obstrukcje. W tym wypadku AI jest w stanie analizować wielkie ilości danych, zarówno dotyczące przedsiębiorstwa, jak i globalnej sytuacji na świecie w danym sektorze, aby znaleźć rozwiązanie danej problematycznej sytuacji i np. zaproponować innych, alternatywnych dostawców na najbliższe zamówienie. Co więcej, jest w stanie także dokonywać precyzyjnych predykcji, tworząc dokładne prognozy i plany zapotrzebowania na dane części, przy jednoczesnym znalezieniu źródeł ich pozyskania do firmy. AI sprawdzi się także w świetnie w planowaniu samego procesu transportu czy procesów spedycyjno-logistycznych i wszystkiego co z tym związane. W efekcie uzyskujemy mniejsze ryzyko opóźnień dostaw, a co za tym idzie dodatkowych kosztów, jednocześnie optymalizując sam łańcuch dostaw oraz przestrzeń magazynową.
Ostatnim już omawianym w tym artykule obszarem zastosowania AI w produkcji przemysłowej jest także wspomniana już customizacja wyrobów, a zatem dostosowanie ich do konkretnych potrzeb odbiorcy. Inaczej mówiąc jest to personalizacja, możliwa do przeprowadzenia od razu na masową skalę, co wcześniej wydawało się sprzecznością samą w sobie. Jak może to zatem działać? Otóż narzędzia oparte o sztuczną inteligencję ustawicznie analizują popyt i zachowania klientów, proponując i projektując dopasowane do nich i ich preferencji spersonalizowane rozwiązania produktowe. Następnie, po dokonaniu zakupu, kalibrują cały proces produkcji w taki sposób, aby końcowy produkt jak najbardziej odpowiadał wymaganiom klienta, co zwiększa użyteczność końcową produktów, a przez to zadowolenie i lojalność klientów. Warto także dodać, że samo zaangażowanie AI w proces projektowania, a następnie produkowania wyrobów, znacząco skraca czas dostarczenia ich do klienta końcowego, a także pozwala mu wcześniej przetestować zaprojektowany przez AI produkt np. w wygenerowanym przez AI środowisku. Dzięki temu klient będzie mógł się finalnie zdecydować na ten wariant produktu, który najbardziej odpowiada mu ze wszystkich zaproponowanych przez sztuczną inteligencję. Personalizacja z użyciem AI pozwala także na redukcję kosztów prototypowania i testowania danych produktów.
Podsumowując, bez wątpienia zaaplikowanie narzędzi opartych o sztuczną inteligencję w danym przedsiębiorstwie przemysłowym, może oznaczać dla niego nowy rozdział inteligentnej produkcji, która obniży koszty, zrezygnuje z niepotrzebnych działań, a w efekcie czego zwiększy zyski danej firmy poprzez optymalizację ich procesów produkcji, czyniąc ją tym samym także bardziej odporną na niespodziewane zawirowania w branży.
Źródła:
https://lintegra.pl/blog/wykorzystanie-sztucznej-inteligencji-w-przemysle/
https://elplc.com/sztuczna-inteligencja-w-przemysle-jakie-ma-zastosowanie/
https://aiut.com/blog/sztuczna-inteligencja-w-przemysle/
https://automatykaonline.pl/Artykuly/Przemysl-4.0/Robotyka-i-sztuczna-inteligencja-w-przemysle
https://theblue.ai/blog-pl/sztuczna-inteligencja-w-przemysle/
https://vm.pl/poznaj-7-trendow-w-zakresie-zastosowania-ai-w-produkcji
https://automatykab2b.pl/technika/58299-sztuczna-inteligencja-w-przemysle
https://aioai.pl/ciemne-fabryki-w-chinach-przyszlosc-przemyslu-owiana-mrokiem/
Autor: Mateusz Dzięcielski