Dochodzimy do bram rewolucji myślenia [wywiad]

Przemysław Ozga, wiceprezes, MPF Sp. z o.o.:  Imponującym owocem twojego przywództwa jest nowy showroom – innowacyjna siedziba FANUCA we Wrocławiu. Jesteście obecnie najwięksi…

Jędrzej Kowalczyk, prezes, FANUC Polska: Określenie „najwięksi” brzmi dobrze, ale znacznie ważniejsze są dla mnie wiedza i merytoryka. To właśnie one stanowią fundament naszej nowej siedziby. Chcemy nie tylko prezentować technologie, lecz także pomagać firmom lepiej rozumieć korzyści płynące z automatyzacji i robotyzacji. Polska nadal nadrabia dystans do najbardziej rozwiniętych gospodarek Europy pod względem poziomu robotyzacji i kultury technicznej. Tymczasem robotyzacja staje się dziś kluczowym elementem łączenia świata danych ze światem produkcji. Bez niej utrzymanie konkurencyjności polskiego przemysłu będzie coraz trudniejsze. Jak wygląda to z twojej perspektywy?

P.O.: W tym roku w Stanach Zjednoczonych spotkałem Jensena Huanga, dyrektora generalnego NVIDII, który mówił o powstawaniu gigafabryk AI, nowej generacji masowych centrów danych zaprojektowanych specjalnie do masowej produkcji cyfrowej inteligencji. W najbliższych latach czeka nas ogromne przyspieszenie mocy obliczeniowych. Jednak z uwagi na niedojrzałość technologiczną polskie firmy mogą nie wykorzystać możliwości, jakie przyniesie physical AI. W tle mamy wyzwania demograficzne, rosnące koszty pracy czy walkę o  talenty z innymi branżami…

J.K.: To bardzo trafna obserwacja. Rzeczywiście stoimy u progu ogromnego skoku technologicznego związanego z physical AI i gwałtownym wzrostem mocy obliczeniowych. Jednocześnie nie możemy zapominać, że każda rewolucja zaczyna się od solidnych fundamentów. Dlatego, rozmawiając o najbardziej zaawansowanych rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji, nie możemy tracić z pola widzenia prostszych form automatyzacji. W niemal każdym zakładzie produkcyjnym istnieją procesy, które już dziś można usprawnić relatywnie niewielkim nakładem środków. Biznes nie inwestuje w technologie dla samych technologii. Chce poprawić efektywność, zwiększyć konkurencyjność i osiągać lepsze wyniki. To szczególnie ważne w kontekście konkurencji z Chin, Indii czy innych dynamicznie rozwijających się rynków. Nie wygramy wyłącznie dostępem do nowoczesnych narzędzi. Musimy nauczyć się wykorzystywać je lepiej od innych. Dlatego tak ważne są odważne decyzje i konsekwentna ewolucja przedsiębiorstw, prowadząca do prawdziwej rewolucji, którą nazwałbym rewolucją myślenia. Wiele firm nadal zarządza produkcją w oparciu o doświadczenie i intuicję. Jeszcze kilka lat temu było to wystarczające, dziś jednak przewagę buduje się dzięki danym. Zmieniły się koszty, warunki rynkowe, otoczenie geopolityczne i oczekiwania klientów. Aby skutecznie konkurować, trzeba rozumieć nie tylko co dzieje się na hali produkcyjnej, ale przede wszystkim dlaczego się dzieje. Dlatego tak ważne staje się połączenie świata IT i OT. Przepływ danych między maszynami, systemami MES, ERP i narzędziami analitycznymi pozwala identyfikować przyczyny przestojów, mierzyć rzeczywistą efektywność procesów i podejmować trafniejsze decyzje biznesowe. Dzięki rozwiązaniom takim jak platforma FIELD system Basic Package umożliwiamy wykorzystanie tych danych przez systemy produkcyjne oraz algorytmy sztucznej inteligencji.

P.O.: Dodatkowo w ostatnich latach spadł TCO, koszt długofalowy posiadania robota przemysłowego. Z drugiej strony, coraz częściej w UE pojawiają się roboty ze znaczkiem chińskiego smoka. Rynek więc się pogłębia, ale pojawia się też coraz silniejsza konkurencja ze wschodu. Co jest dla ciebie, w opisanych warunkach, głównym produktem FANUCA? Twardy, fizyczny hardware, oprogramowanie robotów czy know-how? 

J.K.: To bardzo dobre pytanie, ponieważ dziś o sukcesie automatyzacji nie decyduje już wyłącznie cena zakupu robota. Coraz większego znaczenia nabiera to, co określamy mianem TCA, czyli Total Cost of Automation. Obejmuje on nie tylko koszt samej technologii, ale również przestoje produkcyjne, opóźnienia dostaw, koszty serwisu czy ryzyko utraty kontraktów. Dlatego produktem FANUC nie jest wyłącznie robot – są nim bezpieczeństwo i przewidywalność całej inwestycji. Klient musi mieć pewność, że rozwiązanie działa stabilnie przez lata, a w wypadku problemu otrzyma szybkie i profesjonalne wsparcie. Stąd m.in. wieloletnie programy gwarancyjne, rozbudowany serwis oraz silne wsparcie projektowe już na etapie planowania inwestycji. Zawsze powtarzam, że nawet najlepsza technologia nie obroni się bez właściwej koncepcji wdrożenia. Kluczowe znaczenie ma dobór aplikacji, zrozumienie procesu produkcyjnego i doświadczenie ludzi, którzy stoją za projektem. W tym sensie know-how, kompetencje i serwis są równie ważne jak sam hardware. Przypomina mi się przykład IBM, który przez lata budował przewagę nie tylko dzięki technologii, ale również dzięki jakości obsługi klienta. Podobnie patrzymy na nasz biznes.

Jeżeli natomiast mówimy o konkurencji z Azji, to oprócz ceny bierzmy pod uwagę kwestie bezpieczeństwa, zgodności z regulacjami i ochrony danych. Nie wyobrażam sobie, abyśmy oferowali rozwiązania niespełniające europejskich norm bezpieczeństwa. Tymczasem wraz z rozwojem automatyzacji coraz większego znaczenia nabiera także cyberbezpieczeństwo. Wchodzące nowe unijne regulacje, w tym rozporządzenie maszynowe stosowane zasadniczo od 20 stycznia 2027 r. oraz Cyber Resilience Act, wzmacniają znaczenie cyberbezpieczeństwa, ochrony danych i odpowiedzialności dostawców w całym cyklu życia rozwiązania. Dlatego w przyszłości przewagę konkurencyjną będą budować nie najtańsze rozwiązania, lecz te gwarantujące ciągłość produkcji, bezpieczeństwo danych i przewidywalność działania przez wiele lat.

P.O.: Taka opieka posprzedażowa kojarzą mi się z filozofią Toyoty i jej ekspansji na rynku amerykańskim. Japończycy osiągali to dzięki niezawodności i jakości produktu gwarantowanej przez kulturę Toyota Production System. Jako FANUC dbacie o niezawodność i rozwój, czego wypadkową jest globalne partnerstwo z Google i wykorzystanie kilku ich platform technologicznych, m.in. AI Gemini czy Google Cloud. Współpraca obejmuje należącą do Alphabet firmę Intrinsic. Rozumiem, że tu wchodzi w grę projektowanie agentów AI do sterowania dostarczanymi przez FANUC robotami, czy będzie to także usługa dla firm produkcyjnych?

J.K.: Pozwolę sobie odpowiedzieć pytaniem: czy wykorzystujesz dziś sztuczną inteligencję w swojej pracy?

P.O.: Jasne. Bazując na doświadczeniu i znajomości specyfiki rynku produkcyjnego, wykorzystuję sztuczną inteligencję, „karmiąc ją” swoimi myślami, do tworzenia kreatywnych koncepcji, które następnie analizuję. Ponadto dzięki algorytmom oszczędzam czas, aby ustalić aktualne informacje na dany temat. Sztuczna inteligencja nie chce mnie oczywiście zawieść, więc podaje informacje o różnym poziomie przydatności…

J.K.: I właśnie w tym kierunku zmierza robotyka. Dzięki współpracy z Google rozwijamy rozwiązania, które otwierają drogę do bardziej naturalnej komunikacji człowieka z robotem. Docelowo interfejs oparty na AI może ułatwiać operatorom wydawanie poleceń, pozyskiwanie informacji o stanie urządzenia oraz korzystanie z wiedzy technicznej. Operator zapyta np. o przyczynę błędu, sposób jego usunięcia czy zleci wykonanie określonego zadania bez konieczności zagłębiania się w skomplikowane środowiska programistyczne. To jednak tylko jedna strona zmiany. Równie ważne są technologie NVIDIA związane z symulacją, cyfrowymi bliźniakami i uczeniem robotów, w tym środowisko Isaac Sim oraz platforma Omniverse. Dzięki nim robot może uczyć się na podstawie obserwacji człowieka oraz milionów symulowanych scenariuszy, co znacznie przyspiesza wdrażanie nowych aplikacji. Naszą ambicją jest połączenie obu światów: intuicyjnej komunikacji opartej na modelach językowych oraz zaawansowanej robotyki wspieranej przez symulacje i ogromną moc obliczeniową. Właśnie na tym fundamencie budowane jest dziś physical AI. Jednocześnie nie wierzę w scenariusz, w którym sztuczna inteligencja zastępuje inżyniera czy robotyka. Tak jak człowiek musi zweryfikować odpowiedzi generowane przez AI, tak samo w produkcji niezbędna pozostaje wiedza ekspercka. To inżynier odpowiada za bezpieczeństwo procesu, parametry ruchu, jakość wykonania i optymalizację aplikacji.

Sztuczna inteligencja sprawia jednak, że ekspert działa szybciej, efektywniej i realizuje projekty, które jeszcze kilka lat temu wymagały znacznie większych zasobów.

P.O.: Jeśli spojrzymy na TPS i filozofię Taiichi Ohno, mówiące że najpierw usuwamy marnotrawstwo a potem automatyzujemy proces, abyśmy nie utrwalali strat to zastanawiam się, czy physical AI pomoże nam w tym zadaniu czy jedynie przyspieszy wcześniej zaprojektowane procesy. Dzisiaj projektując produkt w dziale badań i rozwoju, zamiast zaczynać od białej kartki, możemy symulować powtarzalne etapy i przechodzić do dalszych skoncentrowanych na wartościowych funkcjonalnościach produktu. Postrzegasz to podobnie?

J.K.: Myślę, że Taiichi Ohno zgodziłby się z jednym zastrzeżeniem: sztuczna inteligencja nie zwalnia nas z myślenia o procesie. Jeśli zautomatyzujemy źle zaprojektowany proces, to po prostu będziemy popełniać błędy szybciej i na większą skalę. Fundamenty lean manufacturing pozostają więc niezmienne. Jednocześnie physical AI wnosi coś nowego. Po raz pierwszy otrzymujemy narzędzie, które pomaga w analizie ogromnych ilości danych, identyfikacji zależności i wskazywaniu obszarów strat, które wcześniej były trudne do zauważenia. W tym sensie sztuczna inteligencja może wspierać eliminację marnotrawstwa, a nie tylko przyspieszać już istniejące procesy. Zgadzam się również z tym, że AI staje się akceleratorem pracy ekspertów. Dzisiaj, projektując nową aplikację czy proces produkcyjny, nie musimy zaczynać od zera. Korzystamy z wiedzy zgromadzonej w modelach, środowiskach symulacyjnych i cyfrowych bliźniakach. Dzięki temu znacznie szybciej przechodzimy od pomysłu do etapu testów i wdrożenia. Dziś wiele takich procesów, dzięki rozwojowi mocy obliczeniowych, realizujemy wielokrotnie szybciej w środowisku wirtualnym, bez konieczności budowania fizycznego stanowiska czy prototypu. W robotyce ma to ogromne znaczenie, ponieważ pozwala testować tysiące wariantów działania przy ułamku kosztów rzeczywistego wdrożenia. Dlatego postrzegam physical AI nie jako następcę filozofii lean, ale jako jej naturalne rozwinięcie.

P.O.: Myślisz, że taka symulacja mogłaby się pojawić podczas spotkania z producentem i omawiania inwestycji w automatyzację? Nie musielibyście pokazywać całego łańcucha produkcyjnego, ale np. gniazdo, wąskie gardło, gdzie robot pokazywałby realne korzyści, TCO czy TCA. 

J.K.: Jestem przekonany, że zmierzamy właśnie w tym kierunku. Dzięki rozwojowi środowisk symulacyjnych oraz AI coraz łatwiej będzie tworzyć cyfrowe modele procesów i oceniać rezultaty automatyzacji jeszcze przed podjęciem decyzji inwestycyjnej. To pozwoli szybciej identyfikować potencjalne korzyści, ryzyka i obszary wymagające optymalizacji. Warunkiem jest jednak jakość danych. Dlatego zawsze zadaję pytanie: jak często firmy produkcyjne rzeczywiście dysponują rzetelnymi danymi? Czy potrafią dokładnie określić, ile elementów produkują w ciągu godziny, jakie są rzeczywiste przestoje, koszty produkcji czy poziom wykorzystania maszyn? Właśnie tutaj znajduje się największe wyzwanie. Firmy chcą rozmawiać o sztucznej inteligencji i automatyzacji przyszłości, a jednocześnie często nie mają pełnej widoczności tego, co dzieje się na hali produkcyjnej. Dlatego przed physical AI i zaawansowanymi symulacjami bardzo często stoi jeszcze etap uporządkowania danych i zbudowania cyfrowych fundamentów przedsiębiorstwa. Dopiero wtedy AI może stać się wiarygodnym partnerem w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.

P.O.: No tak. Spotykam globalne i polskie marki z ogromną uwagą przyglądające się każdemu procesowi, natomiast istnieją wciąż zakłady korzystające z Excela przy planowaniu produkcji czy logistyki. Jeśli chodzi o systemy ERP, MES czy APS jest z tym coraz lepiej, niemniej rozumiem, że jako „Production Manager” pokazujemy często stan idealny…

J.K.: To bardzo trafna uwaga. Kilka lat temu stworzyliśmy kalkulator zwrotu z inwestycji w automatyzację. Przeprowadziliśmy wiele analiz i tylko raz zdarzyło się, że klient dysponował kompletem danych już podczas pierwszego spotkania. W większości przypadków musieliśmy na nie czekać tygodniami, a czasem nawet miesiącami. To pokazuje, jak duże znaczenie ma dziś jakość danych i jak wiele przedsiębiorstw nadal ma w tym obszarze pracę do wykonania. Jestem przekonany, że w niedalekiej przyszłości nagramy fragment procesu produkcyjnego, wprowadzimy go do środowiska symulacyjnego i poprosimy AI o zaproponowanie optymalnej aplikacji, oszacowanie TCO, TCA czy potencjalnego zwrotu z inwestycji. Trzeba jednak pamiętać, że produkcja nie zawsze zachowuje się zgodnie z założeniami modelu. W motoryzacji np. procesy są stosunkowo przewidywalne i łatwe do odwzorowania. W wielu innych zakładach występuje znacznie większa zmienność. Czasami o powodzeniu projektu decydują pozornie drobne szczegóły, takie jak inne oświetlenie hali, zmiana sposobu odkładania detali przez operatora czy niestandardowe zachowania procesu. Dlatego tak dużą rolę odgrywają dziś nowoczesne środowiska symulacyjne, dzięki którym przeprowadzasz tysiące wariantów i uwzględniasz wiele potencjalnych scenariuszy jeszcze przed wdrożeniem. Dzięki temu różnica między symulacją a rzeczywistym zachowaniem aplikacji zmniejsza się, nawet w bardzo wymagających środowiskach produkcyjnych. Mimo to nadal istnieją projekty, w których nie da się zastąpić doświadczenia inżynierów i testów na rzeczywistych stanowiskach. Produkcja wciąż pozostaje światem fizycznym, który wymaga praktycznej weryfikacji.

P.O.: Wspomniane przez ciebie globalne partnerstwa z Google czy NVIDIA wymagają transferu know-how, także do waszych integratorów. Czy wizytujecie Stany Zjednoczone lub Japonię, aby „spiąć” łańcuch integratorów z Google?

J.K.: Zdecydowanie tak. Tego typu partnerstwa nie polegają wyłącznie na udostępnieniu technologii. Kluczowe jest budowanie kompetencji i transfer wiedzy między globalnymi partnerami, zespołami FANUC oraz integratorami wdrażającymi rozwiązania u klientów końcowych. Regularnie uczestniczymy w międzynarodowych programach rozwojowych, współpracujemy z ekspertami z Japonii, Europy i Stanów Zjednoczonych, a następnie przenosimy te doświadczenia na polski rynek. Dzięki temu FANUC Polska wcześnie rozpoczął budowanie kompetencji związanych z agregacją i analizą danych produkcyjnych, dzięki czemu dysponujemy dziś doświadczonym zespołem w tym obszarze. Mam nadzieję, że podobnie jak w wypadku bankowości czy telekomunikacji, Polska produkcja będzie potrafiła wykorzystać obecny moment technologiczny do wykonania skoku rozwojowego. W niektórych obszarach nie musimy przechodzić wszystkich etapów rozwoju, które wcześniej pokonywały bardziej dojrzałe gospodarki. Możemy korzystać z najnowszych rozwiązań i wdrażać je od razu na wysokim poziomie. Jednocześnie musimy mieć świadomość, że robotyzacja przestaje być wyborem, a staje się warunkiem utrzymania konkurencyjności. Wystarczy spojrzeć na Niemcy, gdzie w części wysoko zautomatyzowanych zakładów jest rozwijana koncepcja bezobsługowej trzeciej zmiany. To właśnie wtedy, przy minimalnych kosztach operacyjnych, generowana jest znaczna część rentowności przedsiębiorstwa. Osiągnięcie takiego poziomu automatyzacji wymaga jednak czasu. Dobrym przykładem jest jedna z fabryk FANUC, która osiągnęła ponad 720 godzin nieprzerwanej pracy bez udziału człowieka. Nie wydarzyło się to z dnia na dzień. Był to rezultat wieloletniego doskonalenia procesów, konsekwentnej automatyzacji opartej na inteligentnych robotach oraz budowania kompetencji organizacyjnych. Dlatego największą wartością globalnych partnerstw nie są dziś same technologie. Jest nią wiedza, jak skutecznie wykorzystać je w rzeczywistych warunkach produkcyjnych.

P.O.: Sądzę, że Polska nie jest najłatwiejszym rynkiem dla robotyzacji. Zachodnie firmy i korporacje przerzuciły do nas po ustrojowej transformacji wiele trudno automatyzowalnych procesów…

J.K.: To prawda, ale jednocześnie doskonale pokazuje, jak bardzo zmieniła się robotyka w ostatnich dwóch dekadach. Dwadzieścia lat temu automatyzowaliśmy głównie procesy powtarzalne, przewidywalne i realizowane w dużych seriach. Później pojawiły się zaawansowane systemy wizyjne, sensoryka i roboty współpracujące, dzięki którym możliwa stała się automatyzacja środowisk typu high mix, low volume, czyli produkcji małoseryjnej i zróżnicowanej. Dziś jesteśmy świadkami następnego etapu. Rozwój physical AI oraz nowoczesnych środowisk symulacyjnych sprawia, że możemy automatyzować procesy, które jeszcze kilka lat temu uznawano za zbyt złożone lub nieprzewidywalne. Co więcej, coraz częściej symulujemy ich przebieg i oceniamy rezultaty wdrożenia przed uruchomieniem projektu. Dlatego nie postrzegam już polskiego rynku jako „trudnego do automatyzacji”. Raczej jako rynek, który stoi przed ogromną szansą wykorzystania technologii, które dopiero niedawno stały się dostępne. Skoro mówimy o kolejnym etapie rozwoju robotyki, chciałbym zapytać o jeszcze jeden trend. Coraz częściej widzimy roboty humanoidalne, które tańczą, biegają czy wykonują zadania przypominające ludzką pracę. Jakie są twoje emocje związane z tą technologią? Czy widzisz w niej realny potencjał przemysłowy, czy na razie przede wszystkim efektowny pokaz możliwości?

P.O.: W niemieckich zakładach BMW roboty humanoidalne obsługują nieskomplikowane procesy. Rozmawiałem w zeszłym roku w Stanach Zjednoczonych z Markiem Raibertem, byłym prezesem Boston Dynamics, obecnie pracującym w Instytucie Sztucznej Inteligencji i Robotyki, który poddawał w wątpliwość wykorzystanie humanoidów np. w naszych domach z uwagi na dużą zmienność otoczenia. Sądzę, że może mieć to jednak sens w pewnych przewidywalnych środowiskach produkcyjnych. Jak ty to widzisz, czy jest to tylko marketing czy jest w tym coś więcej?

J.K.: Przez lata powtarzałem żartobliwie, że dopóki robot nie ma nóg i nie chodzi, czuję się przy nim zdecydowanie bezpieczniej. Oczywiście za tym żartem kryje się ważna kwestia: każda technologia poruszająca się w otoczeniu człowieka musi spełniać bardzo wysokie wymagania dotyczące bezpieczeństwa i niezawodności. Humanoidy są dziś niewątpliwie jedną z najbardziej ekscytujących gałęzi robotyki, ale nadal znajdują się na etapie rozwoju i pilotażowych wdrożeń. Widzimy interesujące zastosowania w wybranych fabrykach, jednak do powszechnego wykorzystania droga jest jeszcze daleka. Technologia musi przynosić wymierną wartość biznesową, być wydajna, niezawodna, łatwa w utrzymaniu i ekonomicznie uzasadniona. Sam fakt, że robot przypomina człowieka, nie stanowi jeszcze przewagi konkurencyjnej. Równie ważna jest kwestia trwałości. W FANUC od lat stawiamy na długowieczność produktów. Oferujemy wieloletnie gwarancje, wspieramy klientów przez cały cykl życia urządzeń, a nawet modernizujemy i serwisujemy roboty pracujące od kilkudziesięciu lat. Dlatego patrzę na humanoidy z dużym zainteresowaniem, ale także z inżynierskim realizmem. Jestem przekonany, że znajdą swoje miejsce w wielu zastosowaniach. O ich sukcesie nie zadecyduje jednak spektakularny film w internecie, lecz zdolność do zapewnienia bezpieczeństwa, stabilności i realnego zwrotu z inwestycji.

P.O.: Dziękuję za rozmowę.