Rewolucja w produkcji. 96% firm widzi poprawę dzięki temu rozwiązaniu

Globalny przemysł produkcyjny w dużej mierze przeszedł już etap testowania i pilotażowych wdrożeń rozwiązań opartych na AI. Liderzy rynku wchodzą obecnie w fazę, gdzie sztuczna inteligencja jest trwale osadzona w strukturach operacyjnych przedsiębiorstw. AI integruje się z kluczowymi systemami, takimi jak systemy zarządzania produkcją (MES), robotyka przemysłowa czy cyfrowe bliźniaki (digital twins), stając się częścią codziennej pracy zespołów.

W rezultacie firmy o wyższym poziomie dojrzałości technologicznej rozwijają coraz bardziej zaawansowane zastosowania AI. Inwestują w inteligentne ekosystemy produkcyjne, przekształcają swoje modele biznesowe, a nawet rozszerzają ofertę o usługi oparte na danych, jak choćby popularny model Product-as-a-Service.

Jak zauważa Anna Sińczuk, Partner w Dziale Doradztwa Podatkowego i Lider doradców dla branży produkcyjnej w KPMG w Polsce, w polskim przemyśle widoczna jest duża 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.

Niezależnie od skali, wyzwania często są podobne: brak interoperacyjności systemów, ograniczona dostępność danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym oraz niedobór kompetencji cyfrowych na poziomie operacyjnym. Z drugiej strony, rosnące oczekiwania związane z dekarbonizacją, zwiększającymi się kosztami energii i niepewnością łańcuchów dostaw sprawiają, że inwestycje w AI mogą być nie tylko szansą na wzrost, ale też koniecznym warunkiem przetrwania i konkurencyjności na rynku.

Badanie KPMG jasno pokazuje, że sztuczna inteligencja w przemyśle produkcyjnym przynosi przede wszystkim wymierne korzyści operacyjne. Respondenci najczęściej wskazywali na:

• Szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych (42%): AI umożliwia analizę ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, co pozwala na błyskawiczne reagowanie na zmieniające się warunki produkcyjne.
• Lepszą zgodność regulacyjną i redukcję ryzyk (37%): Systemy AI mogą monitorować procesy pod kątem zgodności z normami i regulacjami, minimalizując ryzyko błędów i kar.
• Wzrost efektywności i obniżenie kosztów (36%): Optymalizacja procesów, predykcyjne utrzymanie ruchu czy lepsze zarządzanie zasobami to tylko niektóre z obszarów, gdzie AI generuje oszczędności.

Co ciekawe, ankietowani znacznie rzadziej wskazywali na rozwój nowych produktów czy zdobycie przewagi konkurencyjnej (po 23%). Sugeruje to, że obecnie w produkcji przemysłowej AI jest wykorzystywana głównie jako narzędzie usprawniające istniejące procesy, a nie jako bezpośredni katalizator innowacji. To pokazuje, że wiele firm wciąż stoi przed szansą przekształcenia AI z rozwiązania czysto operacyjnego w element strategicznej przewagi rynkowej.

Mimo oczywistych korzyści, wdrażaniu AI nadal towarzyszą istotne wyzwania. Aż 56% globalnych producentów zmaga się z jakością i integracją danych, co jest fundamentalną barierą dla skutecznego działania algorytmów. Kolejne 40% wskazuje na lukę kompetencyjną w zespołach oraz opór pracowników wobec zmian. W odpowiedzi na te wyzwania, 80% organizacji z sektora produkcyjnego inwestuje w rozwój kompetencji pracowników, m.in. poprzez specjalistyczne szkolenia z zakresu AI.

Leszek Ortyński, Dyrektor i Lider ds. AI i Data Science w KPMG w Polsce, podkreśla:

– 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.

Kluczowe znaczenie ma jednak jakość danych.

– Bez spójnej, zintegrowanej infrastruktury nawet 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 – dodaje Ortyński.

W Polsce obserwuje się duże zainteresowanie AI wśród producentów działających w sektorze motoryzacyjnym, FMCG czy przemyśle ciężkim. Często jednak towarzyszy temu podejście punktowe, ograniczone do pojedynczych wdrożeń, jak choćby predykcyjne utrzymanie ruchu.

– Przed nami jeszcze sporo pracy w obszarze budowania zaufania do algorytmów, przełamywania silosów organizacyjnych oraz inwestycji w nowoczesne platformy danych – konkluduje ekspert KPMG.

Wdrożenie AI w produkcji to złożony proces, wymagający strategicznego podejścia, inwestycji w technologię i rozwój kadr. Jednak dane z globalnego rynku jasno pokazują, że firmy, które podejmą to wyzwanie, mogą liczyć na znaczącą poprawę efektywności i wzmocnienie swojej pozycji konkurencyjnej.