Sukces AI zaczyna się jeszcze przed jej wdrożeniem
SANDVIK PolskaTempo wdrażania sztucznej inteligencji w przemyśle produkcyjnym rośnie z miesiąca na miesiąc, jednak wraz ze wzrostem nakładów finansowych coraz częściej mówi się nie tyle o samej technologii, co o czymś znacznie trudniejszym do uchwycenia – o wartości, jaką ona realnie generuje.
Nowe rozwiązania powstają dziś w obszarach planowania, utrzymania ruchu, kontroli jakości oraz szeroko pojętej przedprodukcji. Na hali produkcyjnej liczą się jednak konkretne, praktyczne pytania: czy sztuczna inteligencja rzeczywiście ograniczy przestoje? Czy pozwoli wykryć usterki, zanim staną się poważnym problemem? Czy realnie wesprze operatorów w podejmowaniu trafniejszych decyzji? Z dostępnych danych wynika, że to właśnie poziom przygotowania organizacji może ostatecznie zadecydować o powodzeniu tych wdrożeń.
Powiązane firmy
Firmy produkcyjne, które osiągają największe korzyści ze sztucznej inteligencji, niekoniecznie są tymi, które wdrażają ją najszybciej. Częściej są to organizacje dysponujące odpowiednimi danymi, dojrzałymi procesami, wykwalifikowaną kadrą oraz solidnymi fundamentami organizacyjnymi, umożliwiającymi efektywne korzystanie z nowych narzędzi. Kluczowe pytania, przed którymi stoi dziś cała branża, brzmią: jak sprawić, by sektor produkcyjny w pełni wykorzystał potencjał sztucznej inteligencji, i w jaki sposób mierzyć ten poziom gotowości?
Różne kryteria sukcesu
Dostawcy technologii oraz inwestorzy zazwyczaj traktują wdrażanie sztucznej inteligencji jako szybką drogę do rozwoju rynku. Z kolei liderzy biznesowi częściej koncentrują się na wzroście produktywności, obniżce kosztów lub przyspieszeniu procesów decyzyjnych. Producenci działają jednak w nieco innej rzeczywistości. Ich sukces bardzo często rozstrzyga się w skali milimetrów, a kwestie bezpieczeństwa mają fundamentalne znaczenie. Ograniczenie liczby zakłóceń w całym łańcuchu wartości przekłada się nie tylko na oszczędności finansowe, ale też na mniejszą liczbę urazów oraz lepsze wykorzystanie pracy ludzkiej, którą można skierować na bardziej istotne zadania.
To rozróżnienie ma kluczowe znaczenie, ponieważ choć sztuczna inteligencja jest narzędziem wartym posiadania, wciąż brakuje jasności co do tego, co właściwie decyduje o udanym wdrożeniu. Rozwiązanie, które generuje wymierną wartość w jednym zakładzie, w innym może okazać się mało istotne. Przykładowo system konserwacji predykcyjnej, który przynosi wyraźne efekty w jednej fabryce, w zakładzie zmagającym się z zupełnie innymi ograniczeniami może dać jedynie znikome korzyści.
W miarę jak sztuczna inteligencja coraz mocniej wrasta w strukturę branży, producenci zaczynają dostrzegać rosnącą wartość w wypracowywaniu własnych zasad jej stosowania. Powstają więc pytania o to, w jakich obszarach sztuczna inteligencja rzeczywiście tworzy wartość, jak mierzyć osiągane efekty oraz jaką rolę powinna ona pełnić w szerszej strategii przedsiębiorstwa.
AI w produkcji
Każda nowa technologia, aby się sprawdzić, musi dopasować się do istniejących procesów operacyjnych, zintegrować się z obecnymi systemami, wspierać cele produkcyjne i przynosić mierzalne rezultaty. W praktyce niezawodność, identyfikowalność oraz spójność działania liczą się częściej niż sama nowatorskość rozwiązania.
To jeden z powodów, dla których wdrażanie sztucznej inteligencji w produkcji przebiega inaczej niż ma to miejsce w innych sektorach gospodarki. Producenci zastanawiają się wprawdzie, jakie innowacje dana technologia może przynieść w przyszłości, ale najważniejsze pozostaje pytanie, czy jest ona w stanie rozwiązać problemy, z którymi zakład zmaga się już dziś.
Wartość nie zależy od samej technologii
Badania przeprowadzone na potrzeby raportu dotyczącego kondycji sektora produkcyjnego (tzw. manufacturing wellness) pokazują, że wielu producentów dopiero buduje fundamenty, na których nowe technologie mogą realnie generować wartość. Choć sztuczna inteligencja wciąż przyciąga uwagę, poziom przygotowania firm do jej wdrożenia jest bardzo zróżnicowany.
Zaledwie 30% producentów deklaruje płynny przepływ danych produkcyjnych i procesowych w obrębie całej organizacji, a 22% przyznaje, że w ogóle nie ma dostępu do informacji związanych z produkcją. Kolejne 29% wskazuje na trudności z właściwą interpretacją posiadanych danych. Jednocześnie 26% badanych firm nie przeprowadza formalnej oceny wykorzystania wdrożonych technologii, co znacząco utrudnia weryfikację, czy poczynione inwestycje przynoszą oczekiwane rezultaty.
Podobny obraz wyłania się w obszarze automatyzacji. O ile wielu producentów poczyniło realne postępy na samej hali produkcyjnej, o tyle planowanie, projektowanie oraz logistyka wciąż pozostają znacznie słabiej zintegrowane i zautomatyzowane. Jednocześnie procesy decyzyjne oparte na sztucznej inteligencji znajdują się na wcześniejszym etapie dojrzałości niż wiele innych technologii cyfrowych.
MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE
Fundamenty wciąż mają znaczenie
Podobny wzorzec można zaobserwować również poza sektorem produkcyjnym. Raport Kyndryl 2025 People Readiness Report wykazał, że mimo powszechnej już dostępności sztucznej inteligencji w organizacjach, wiele firm wciąż ma problem z przełożeniem poczynionych inwestycji na wymierną wartość biznesową. Dwie trzecie ankietowanych dyrektorów generalnych wskazało braki kompetencyjne jako główną przeszkodę, a niemal połowa przyznała, że pracownicy nadal czują się niepewnie wobec tej technologii.
Organizacje, które odnotowały najbardziej znaczące postępy, wyróżniały się nie tempem wdrożeń, lecz sposobem, w jaki inwestowały w przywództwo, szkolenia oraz budowanie zaufania.
Te wnioski znajdują potwierdzenie również w środowiskach produkcyjnych, gdzie technologia sprawdza się najlepiej wtedy, gdy otaczające ją systemy i ludzie są odpowiednio przygotowani, by ją wspierać. Podłączona do sieci maszyna dostarcza więcej wartości, gdy stojące za nią dane są wiarygodne. Narzędzia cyfrowe stają się bardziej użyteczne, gdy informacje mogą swobodnie przepływać między działami. Automatyzację łatwiej jest skalować, gdy pracownicy rozumieją, jak z niej korzystać, jak ją kwestionować i jak ją udoskonalać.
Każdy producent zaczyna z innego punktu
Jedną z podstawowych zasad koncepcji manufacturing wellness jest przekonanie, że trwała poprawa rzadko wynika ze skupienia się na jednym wyzwaniu w oderwaniu od pozostałych. Producenci mogą nadawać priorytet różnym obszarom w zależności od własnej sytuacji – niezależnie od tego, czy chodzi o rozwój pracowników, poprawę zrównoważonego rozwoju, lepsze wykorzystanie danych czy wdrażanie nowych technologii.
W przypadku sztucznej inteligencji trudno jednak przeoczyć ścisły związek pomiędzy samą technologią a poziomem przygotowania organizacji. Nowe narzędzia zazwyczaj przynoszą większą wartość wtedy, gdy sprzyjają temu warunki otoczenia – od wiarygodnych danych i połączonych systemów, po przejrzyste procesy i zaufanie pracowników.
Producenci, którzy poczynili największe postępy, budują systemy zdolne do oceny nowych możliwości, ich sprawnej integracji oraz generowania z nich wartości długo po tym, jak opadnie początkowy entuzjazm. Wyzwanie to sięga jednak dużo dalej niż sama sztuczna inteligencja. Do tej pory blisko tysiąc producentów przeszło ocenę w ramach programu manufacturing wellness, uzyskując średni wynik na poziomie 49 punktów na 100. Rezultat ten pokazuje, że przed branżą wciąż stoi spory obszar do poprawy – nie w jednym, wybranym aspekcie, lecz w znacznie szerszym zestawie nawyków, które wspierają długoterminową odporność i efektywność operacyjną.
Źródło: SANDVIK Polska
