AI w przemyśle: trzy trendy, które redefiniują produkcję

Europejski przemysł funkcjonuje dziś w warunkach wyraźnej presji kosztowej i technologicznej, co potwierdzają twarde dane. W 2024 r. średnia cena energii elektrycznej dla przemysłu w UE wyniosła ok. 0,199 €/kWh, podczas gdy w USA było to ok. 0,075 €/kWh, a w Chinach 0,082 €/kWh, co oznacza ponad 2,5-krotnie wyższe koszty energii w Europie (BusinessEurope, 2024). Jednocześnie luka technologiczna pozostaje istotnym wyzwaniem.

W tym kontekście przyspieszenie transformacji cyfrowej, w tym wdrożeń AI w produkcji, staje się nie tyle opcją rozwojową, co warunkiem utrzymania konkurencyjności europejskich – w tym polskich – zakładów przemysłowych.

Pierwszym istotnym trendem jest przesunięcie roli sztucznej inteligencji z funkcji doradczej w stronę realnego, autonomicznego działania w środowisku produkcyjnym. Agenci AI nie tylko analizują dane historyczne i bieżące, lecz także samodzielnie podejmują decyzje operacyjne. W zakładach produkcyjnych oznacza to zdolność do automatycznego planowania produkcji, dynamicznego korygowania parametrów procesów oraz reagowania na zakłócenia bez konieczności manualnej interwencji. Systemy te potrafią przewidywać potencjalne awarie, inicjować działania i optymalizować pracę maszyn w taki sposób, aby minimalizować przestoje i straty jakościowe.

W sektorze spożywczym i chemii użytkowej ma to szczególne znaczenie w kontekście jakości, ograniczania strat i stabilności dostaw. Częste przestoje, rosnące koszty utrzymania ruchu czy planowanie oparte głównie na doświadczeniu kadry pokazują, że tradycyjne metody przestają wystarczać. W odpowiedzi firmy coraz częściej sięgają po rozwiązania predictive maintenance i systemy autonomicznej optymalizacji procesów, które na podstawie danych z maszyn pozwalają wcześniej wykrywać ryzyko awarii i korygować harmonogramy produkcyjne.

Skala tego zjawiska jest widoczna w danych rynkowych. Według raportu McKinsey „The State of AI”[1] już 88% firm regularnie wykorzystuje AI w co najmniej jednym obszarze działalności, jednak tylko 23% organizacji zdołało skalować rozwiązania typu agentic AI poza fazę pilotażu.

[1] Źródło: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

Drugim wyraźnym trendem jest rosnąca rola AI jako narzędzia integrującego dane i procesy w całej organizacji. Jak pokazuje raport Deloitte 2025 „Smart Manufacturing and Operations Survey”[1], znacząca część firm produkcyjnych inwestuje w AI i analitykę danych, jednak większość inicjatyw w obszarze smart manufacturing nadal pozostaje na etapie pilotaży lub wdrożeń punktowych. Te dane wyraźnie pokazują, że głównym wyzwaniem nie jest brak technologii, lecz integracja danych, procesów i skalowanie rozwiązań w całej organizacji. W większości firm dane dotyczące popytu, zapasów, produkcji, jakości czy logistyki są dostępne, lecz rozproszone pomiędzy różne systemy i działy, funkcjonując w odrębnych silosach, co utrudnia podejmowanie spójnych i trafnych decyzji oraz uniemożliwia pełen wgląd w cały biznes.

Sztuczna inteligencja zmienia to podejście, pozwalając łączyć dane z wielu źródeł i budując spójny obraz całego łańcucha wartości, od prognoz rynkowych, przez dostępność półproduktów i zdolności produkcyjne, aż po dystrybucję i współpracę z firmami logistycznymi. Warunkiem skutecznego wykorzystania tego potencjału jest jednak odpowiednie przygotowanie organizacji. Dane muszą być uporządkowane, wiarygodne i bezpieczne, a jednocześnie dostępne dla pracowników w sposób dopasowany do ich ról i odpowiedzialności. To właśnie brak spójnej platformy danych oraz niska jakość informacji są najczęstszymi przyczynami niepowodzeń projektów AI.

[1] Źródło: https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/manufacturing-industrial-products/2025-smart-manufacturing-survey.html

Trzecim istotnym trendem jest przesunięcie punktu ciężkości pracy człowieka z rutynowych zadań kontrolnych w stronę decyzji strategicznych, analizy i innowacji. AI nie eliminuje potrzeby pracy człowieka, lecz przejmuje czynności manualne, takie jak raportowanie czy nadzór nad parametrami procesów, przy użyciu systemów Computer Vision czy inteligentnych systemów monitorowania. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na doskonaleniu procesów i podejmowaniu decyzji o większym znaczeniu biznesowym, a także na szybkim wdrażaniu nowych pracowników, korzystając z cyfrowych asystentów, które udostępniają wiedzę ekspercką bezpośrednio na stanowisku pracy.

Raport McKinsey „Superagency in the Workplace”[1] pokazuje, że 92% firm planuje dalsze zwiększanie inwestycji w AI, jednak tylko około 1% organizacji ocenia swoją dojrzałość w zakresie pełnej integracji tych technologii jako wysoką. Dane te pokazują, że choć potencjał AI w zakładach produkcyjnych jest ogromny, wiele organizacji stoi jeszcze przed wyzwaniem skutecznego połączenia technologii z codzienną pracą zespołów.

W miarę jak systemy AI stają się coraz bardziej integralną częścią procesów, naturalnym kolejnym krokiem jest zmiana roli ludzi w zakładach – ich zadania przesuwają się z rutynowych operacji w stronę analiz, decyzji strategicznych i innowacji. Doświadczeni pracownicy zyskują możliwość wykorzystania swojej wiedzy w bardziej strategiczny sposób, koncentrując się na innowacjach produktowych, optymalizacji linii czy poprawie jakości. W efekcie powstają nowe role i kompetencje, które łączą dotychczasowe doświadczenie operacyjne z umiejętnością pracy z narzędziami AI.

[1] Źródło: https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work