AI wkracza coraz głębiej w automatykę przemysłową
Sztuczna inteligencja nie jest już omawiana wyłącznie jako funkcja programowa działająca ponad automatyzacją procesów przemysłowych. Coraz częściej staje się częścią samej architektury automatyki, wpływając na sposób monitorowania maszyn, podejmowania decyzji oraz reagowania systemów produkcyjnych na zmieniające się warunki.
Ta zmiana będzie jednym z głównych tematów wydarzenia AI LIVE: The London Summit, które odbędzie się w Olympia London w dniach 20–21 października 2026 roku. Oczekuje się, że wydarzenie zgromadzi ponad 2000 liderów biznesu i technologii pod hasłem „Technologia + ludzki cel”.
Z perspektywy automatyki przemysłowej ciekawsze pytanie nie brzmi jednak, czy AI wkroczy do fabryk i magazynów. Chodzi o to, jak inżynierowie zintegrują AI z istniejącymi systemami sterowania bez uszczerbku dla determinizmu, bezpieczeństwa, dostępności i utrzymywalności.
Dlaczego automatyka przemysłowa wymaga innej strategii AI
Środowiska przemysłowe działają w warunkach bardzo różnych od typowych środowisk korporacyjnego IT. Linia produkcyjna nie może po prostu tolerować nieoczekiwanej aktualizacji oprogramowania, niedostępnego źródła danych ani algorytmu generującego niepewną odpowiedź w niewłaściwym momencie.
Z tego powodu AI nie powinno automatycznie zastępować logiki PLC, strategii sterowania DCS, systemów bezpieczeństwa ani sprawdzonych architektur automatyki. W wielu zastosowaniach bardziej praktycznym podejściem jest umieszczenie AI ponad deterministyczną warstwą sterowania.
AI może analizować duże ilości danych operacyjnych, wykrywać nietypowe wzorce, rekomendować korekty i wspierać optymalizację na wyższym poziomie. Tymczasem konwencjonalne systemy sterowania mogą nadal realizować funkcje krytyczne czasowo i związane z bezpieczeństwem w ramach określonych granic inżynierskich.
Ten podział może stać się jedną z najważniejszych zasad architektonicznych wdrażania AI w przemyśle.
Konserwacja predykcyjna staje się coraz bardziej praktyczna
Konserwacja predykcyjna jest jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w przemyśle, ponieważ nowoczesne zakłady już generują znaczne ilości danych o urządzeniach.
Drgania, temperatura, ciśnienie, natężenie prądu, zmienne procesowe, historia alarmów i dokumentacja konserwacyjna mogą dostarczać przydatnych informacji o stanie urządzeń. Modele AI potrafią analizować zależności między tymi zbiorami danych, które mogą być trudne do wykrycia za pomocą konwencjonalnego monitorowania opartego na progach.
Wartość nie wynika jednak z perfekcyjnego przewidywania każdej awarii. Bardziej realistycznym celem jest wczesne wykrywanie zmian w zachowaniu urządzeń, aby zespoły utrzymania ruchu mogły zbadać ich przyczynę.
Dla inżynierów przemysłowych to rozróżnienie ma znaczenie. Przydatny system konserwacji predykcyjnej powinien generować informacje umożliwiające działanie, a nie tylko dostarczać kolejny pulpit pełen alarmów.
Robotyka i wizja komputerowa dodają kolejną warstwę inteligencji
Robotyka przemysłowa również zmierza w kierunku bardziej adaptacyjnego działania. Tradycyjne roboty zwykle wykonują wcześniej zdefiniowane sekwencje ruchów, mając ograniczoną świadomość zmian zachodzących wokół nich.
Wizja komputerowa wspierana przez AI może dostarczać dodatkowych informacji o obiektach, ich położeniu, wadach, pracownikach i zmieniających się warunkach produkcji. Dzięki temu systemy robotyczne mogą obsługiwać większą zmienność bez konieczności jawnego programowania każdej możliwej sytuacji.
W logistyce ta sama zasada może wspierać automatyczne sortowanie, przemieszczanie towarów w magazynie, identyfikację zapasów i obsługę wyjątków.
Wyzwaniem inżynierskim jest integracja tych możliwości z istniejącymi sterownikami PLC, kontrolerami robotów, sieciami przemysłowymi, systemami bezpieczeństwa i platformami nadzorczymi. AI może dostarczać inteligencję, ale to otaczająca architektura automatyki nadal decyduje o tym, czy tę inteligencję można wdrożyć bezpiecznie i w sposób spójny.
AI powinno stać się warstwą inteligencji, a nie kolejnym odizolowanym systemem
Jedną z najbardziej użytecznych koncepcji pojawiających się w dyskusji o AI w przemyśle jest idea AI jako warstwy inteligencji.
Zamiast tworzyć kolejną niezależną aplikację, AI może pobierać informacje z istniejących systemów automatyki i systemów korporacyjnych, analizować warunki operacyjne oraz dostarczać rekomendacje lub zoptymalizowane decyzje procesom wyższego poziomu.
Taka architektura może łączyć dane maszynowe, informacje z systemów MES, systemy magazynowe, dokumentację utrzymania ruchu, warunki łańcucha dostaw i cele biznesowe.
Integrację należy jednak starannie zaprojektować. Sieci przemysłowe nie były pierwotnie budowane z myślą o nieograniczonym przepływie danych między wszystkimi systemami operacyjnymi i korporacyjnymi. Cyberbezpieczeństwo, segmentacja sieci, jakość danych, opóźnienia, kontrola dostępu i odpowiedzialność za systemy pozostają zatem kluczowymi kwestiami inżynierskimi.
Starsza automatyka pozostanie poważnym wyzwaniem inżynierskim
Znaczna część infrastruktury przemysłowej została zainstalowana na długo przed pojawieniem się dzisiejszych technologii AI. Wiele obiektów nadal korzysta ze sterowników PLC, platform DCS, napędów, zdalnych modułów I/O, systemów archiwizacji danych i systemów komunikacyjnych, które mimo wieku wciąż działają skutecznie pod względem technicznym.
Wymiana tych systemów wyłącznie w celu wprowadzenia AI rzadko byłaby ekonomicznie uzasadniona.
Bardziej realistyczną strategią jest stopniowa integracja. Istniejące sterowniki mogą nadal realizować deterministyczne sterowanie, podczas gdy bramy, systemy archiwizacji danych, komputery brzegowe, komputery przemysłowe lub oprogramowanie pośredniczące zapewnią aplikacjom AI dostęp do danych operacyjnych.
Takie podejście pozwala firmom wprowadzać nowe możliwości bez niepotrzebnego zakłócania sprawdzonej infrastruktury produkcyjnej.
Optymalizacja w czasie rzeczywistym wymaga czegoś więcej niż modeli AI
Optymalizacja w czasie rzeczywistym to kolejny obszar, w którym oczekiwania powinny pozostać realistyczne.
Model AI może wskazać atrakcyjny ekonomicznie punkt pracy, ale rekomendacja nadal musi uwzględniać ograniczenia procesu, limity urządzeń, zachowanie pętli regulacji, wymagania bezpieczeństwa i priorytety produkcji.
Dlatego AI w przemyśle powinno działać w jasno określonych granicach.
Najskuteczniejsza architektura może polegać na tym, że AI rekomenduje wartość zadaną, a konwencjonalne systemy sterowania określają sposób jej osiągnięcia. Pozwala to zachować mocne strony obu technologii: AI zajmuje się złożonym rozpoznawaniem wzorców i optymalizacją, a sprawdzona automatyka odpowiada za deterministyczną realizację.
Rola człowieka się zmienia, ale nie zanika
Założenie, że AI po prostu usunie ludzi z procesów przemysłowych, pomija złożoność rzeczywistych zakładów.
Doświadczeni inżynierowie rozumieją zachowanie urządzeń, interakcje procesowe, historię utrzymania ruchu i nietypowe warunki pracy, które mogą nie występować w uporządkowanych zbiorach danych. AI może wykrywać wzorce, ale inżynierowie nadal muszą określić, czy wzorce te wskazują na rzeczywiste problemy procesu, czy na nietypowe, lecz akceptowalne warunki pracy.
To sprawia, że wiedza ekspercka jest szczególnie ważna podczas wdrażania AI.
Moim zdaniem najsilniejsze systemy AI dla przemysłu nie będą próbowały wyeliminować osądu inżynierskiego. Zamiast tego ograniczą powtarzalną analizę i pozwolą inżynierom skoncentrować się na wyjątkach, optymalizacji, rozwiązywaniu problemów i decyzjach o większej wartości.
Co AI LIVE: London oznacza dla automatyki przemysłowej
Sesja poświęcona AI i automatyce przemysłowej podczas AI LIVE: The London Summit będzie przydatnym forum do praktycznej analizy tej transformacji z perspektywy biznesowej i inżynierskiej.
Oczekuje się, że prelegenci, w tym Julia Peyre, Head of AI Strategy and Innovation w Schneider Electric, oraz Adie Taylor, Head of Solution Design and Logistics Engineering w Arvato, omówią wpływ AI na produkcję, logistykę i działanie łańcuchów dostaw.
Dyskusja jest szczególnie istotna, ponieważ skuteczne wdrożenie AI w przemyśle nie jest wyłącznie kwestią wyboru technologii. Wymaga współpracy między inżynierią automatyki, IT, działami operacyjnymi, cyberbezpieczeństwem, zarządzaniem danymi, utrzymaniem ruchu i kadrą zarządzającą.
Rzeczywista przewaga konkurencyjna będzie wynikać z integracji
Firmy przemysłowe powinny zatem patrzeć szerzej niż na demonstracje AI i koncentrować się na mierzalnych efektach operacyjnych.
Ograniczenie nieplanowanych przestojów, lepsze wykorzystanie majątku, wyższa efektywność energetyczna, większa przepustowość, mniejsza liczba wad jakościowych i bardziej elastyczne operacje logistyczne są lepszymi wskaźnikami wartości AI niż liczba wdrożonych modeli.
AI LIVE: London podkreśla ważną zmianę w krajobrazie technologii przemysłowych. AI przechodzi od eksperymentów do wdrożeń operacyjnych, ale jej długoterminowy sukces będzie zależeć od tego, jak dobrze współpracuje z systemami automatyki, które już działają w fabrykach i łańcuchach dostaw.
Najwięcej korzyści z AI mogą odnieść nie te firmy przemysłowe, które wdrożą największą liczbę aplikacji AI. Mogą to być te, które najinteligentniej zintegrują AI z deterministycznym sterowaniem, wiedzą inżynierską, danymi operacyjnymi i istniejącą infrastrukturą przemysłową.
