Sektor przemysłowy wkracza w nową erę – inteligentnej produkcji, w której sztuczna inteligencja (AI) staje się nie tylko narzędziem automatyzacji, ale integralną częścią strategii biznesowej. Aż 93% światowych liderów branży przemysłowej widzi w pełnej integracji AI źródło przewagi konkurencyjnej, a 96% firm biorących udział w badaniu już odnotowało poprawę efektywności operacyjnej – wynika z raportu KPMG pt. „Intelligent manufacturing. A blueprint for creating value through AI-driven transformation”.
Największym wyzwaniem w trakcie wdrażania AI w przemyśle pozostaje jakość i integracja danych, luka kompetencyjna oraz obawy pracowników wobec zmian.
Od automatyzacji do transformacji
Globalny przemysł produkcyjny w dużej mierze przekroczył etap pilotażowych wdrożeń rozwiązań opartych na AI. w tej chwili liderzy rynku przechodzą do fazy, w której sztuczna inteligencja jest trwale osadzona w strukturach operacyjnych. AI staje się częścią codziennej pracy zespołów integrując się z systemami zarządzania produkcją (ang. Manufacturing Execution Systems, MES), robotyką przemysłową czy cyfrowymi bliźniakami (ang. digital twins).
W efekcie przedsiębiorstwa o wyższym poziomie dojrzałości technologicznej rozwijają zaawansowane zastosowania AI, inwestując w inteligentne ekosystemy produkcyjne, przekształcając modele biznesowe i rozszerzając ofertę o usługi oparte na danych – takich jak Product-as-a-Service.
– W polskim przemyśle dostrzegamy dużą różnorodność podejść – są firmy rodzinne, które dopiero zaczynają swoją przygodę z automatyzacją, jak i globalni gracze, którzy testują zaawansowane rozwiązania AI w swoich centrach kompetencyjnych. Wyzwania są jednak często podobne: brak interoperacyjności systemów, ograniczona dostępność danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym i niedobór kompetencji cyfrowych na poziomie operacyjnym. Z drugiej strony rosnące oczekiwania związane z dekarbonizacją, zwiększającymi się kosztami energii i niepewnością łańcuchów dostaw sprawiają, iż inwestycje w AI mogą być nie tylko szansą na wzrost, ale też koniecznym warunkiem przetrwania i konkurencyjności na rynku – mówi Anna Sińczuk, Partner w Dziale Doradztwa Podatkowego, Lider doradców dla branży produkcyjnej w KPMG w Polsce.
Szybsze podejmowanie decyzji, mniejsze ryzyko biznesowe i redukcja kosztów
Wyniki badania pokazują, iż sztuczna inteligencja w przemyśle produkcyjnym przynosi przede wszystkim korzyści operacyjne. Respondenci najczęściej wskazywali na szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych (42%), lepszą zgodność regulacyjną i redukcję ryzyk (37%) oraz wzrost efektywności i obniżenie kosztów (36%). Znacznie rzadziej ankietowani wskazywali na rozwój nowych produktów czy zdobycie przewagi konkurencyjnej (po 23%), co sugeruje, iż w produkcji przemysłowej AI jest dziś wykorzystywana głównie jako narzędzie usprawniające procesy, a nie jako katalizator innowacji. To pokazuje, iż wiele firm wciąż stoi przed szansą przekształcenia AI z rozwiązania operacyjnego w element przewagi strategicznej.
Wdrażaniu AI przez cały czas towarzyszą istotne wyzwania. 56% globalnych światowych producentów walczy z jakością i integracją danych, a 40% wskazuje na lukę kompetencyjną i opór wobec zmian. W odpowiedzi na te wyzwania, 80% organizacji z sektora produkcyjnego inwestuje w rozwój kompetencji pracowników, m.in. poprzez szkolenia z zakresu AI.
– Wdrażanie sztucznej inteligencji w przemyśle przestało być innowacją – to dziś strategiczna konieczność. AI nie tylko automatyzuje zadania, ale umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co przekłada się na realne korzyści: większą elastyczność, lepsze prognozowanie i optymalizację produkcji. najważniejsze znaczenie ma jednak jakość danych – bez spójnej, zintegrowanej infrastruktury choćby najbardziej zaawansowane modele AI nie zrealizują swojego potencjału. Dlatego tak ważne jest, by firmy budowały kompetencje nie tylko w obszarze technologii, ale też zarządzania danymi i zmianą organizacyjną. W Polsce obserwujemy duże zainteresowanie AI wśród producentów działających w sektorze motoryzacyjnym, FMCG czy przemyśle ciężkim. Jednak często towarzyszy temu podejście punktowe, ograniczone do pojedynczych wdrożeń, np. predykcyjnego utrzymania ruchu. Przed nami jeszcze sporo pracy w obszarze budowania zaufania do algorytmów, przełamywania silosów organizacyjnych oraz inwestycji w nowoczesne platformy danych – mówi Leszek Ortyński, Dyrektor, Lider ds. AI i Data Science w KPMG w Polsce.
Raport KPMG pt. „Intelligent manufacturing” powstał w ramach serii publikacji „Intelligent Industries”, która pokazuje jak producenci mogą wykorzystać AI do zwiększenia efektywności operacyjnej, przyspieszenia innowacji oraz budowy odpornych i zrównoważonych ekosystemów przemysłowych.
Raport dostępny jest na stronie: Inteligentna transformacja w przemyśle produkcyjnym – KPMG Poland
