Starenje postaje pokretač industrijske tehnologije
Starenje stanovništva više nije samo demografsko ili društveno pitanje. Ono sve više postaje pitanje industrijske tehnologije, jer smanjenje broja stanovnika radnog uzrasta menja način na koji kompanije procenjuju proizvodne kapacitete, troškove rada i ulaganja.
Nedavni rad MMF-a, Stareće ekonomije i usvajanje AI tehnologije: dokazi na nivou preduzeća iz anketa Svetske banke o preduzećima, pruža dokaze na nivou preduzeća za ovu vezu. Studija obuhvata 89.380 firmi iz 144 zemlje, anketiranih između 2022. i 2025. godine.
Među tim kompanijama, 1.656 firmi, odnosno približno 1,9%, prijavilo je procesne inovacije koje uključuju AI, automatizaciju ili robotiku. Samo 221 firma, što predstavlja 0,2%, izričito je navela AI ili mašinsko učenje kao deo tih inovacija.
Brojke su i dalje relativno male, ali smer je važan: kada je radnu snagu teže pronaći, tehnologija postaje praktičnija zamena za ljudski rad.
Demografski signal iza ulaganja u automatizaciju
Studija povezuje povećanje koeficijenta starosne zavisnosti od 10 procentnih poena sa povećanjem usvajanja procesnih tehnologija od 0,6 procentnih poena, nakon uzimanja u obzir faktora kao što su prihod, pristup internetu, veličina preduzeća, sektor, region i godina istraživanja.
Koeficijent starosne zavisnosti meri broj osoba starosti 65 i više godina na svakih 100 osoba radnog uzrasta. Kako se ovaj koeficijent povećava, kompanije se potencijalno suočavaju sa manjim brojem dostupnih radnika.
Iz perspektive industrijske automatizacije, ova veza je logična. Fabrika ne može jednostavno neograničeno povećavati proizvodnju zapošljavanjem većeg broja operatera kada je lokalno tržište rada već ograničeno.
Tada se inženjersko pitanje menja iz „Koliko radnika možemo da zaposlimo?“ u „Koje proizvodne zadatke tehnologija može dosledno da obavlja bez dodatne radne snage?“
Ta promena može direktno uticati na odluke koje se odnose na PLC sisteme, industrijske robote, mašinski vid, automatizovano rukovanje materijalom, upravljanje procesima i inteligentni proizvodni softver.
Proizvodnja i usluge kreću se različitim tehnološkim putevima
Jedan od najkorisnijih nalaza jeste da „usvajanje AI tehnologije“ ne treba posmatrati kao jedinstvenu tehnološku kategoriju.
Kada se veštačka inteligencija, automatizacija i robotika posmatraju zajedno, demografski efekat je naročito vidljiv u proizvodnji. To je razumljivo jer industrijska proizvodnja obuhvata mnoge repetitivne, merljive i fizički zahtevne operacije koje se mogu automatizovati.
Robotika, automatizovana inspekcija, upravljanje kretanjem, mašinski vid i upravljanje proizvodnim linijama mogu zameniti ili smanjiti ručnu intervenciju u jasno definisanim procesima.
Veštačka inteligencija zasnovana na softveru prati drugačiji obrazac. Kada se studija usredsredi konkretno na firme koje pominju veštačku inteligenciju ili mašinsko učenje, uslužne delatnosti postaju zastupljenije.
Ova razlika je važna za kreatore politika i dobavljače automatizacije. Industrijska veštačka inteligencija često zahteva kapitalnu opremu, senzore, kontrolere, pogone, bezbednosne sisteme, umrežavanje i inženjersku integraciju. Veštačka inteligencija u uslužnom sektoru može zahtevati relativno veća ulaganja u podatke, softverske platforme, računarsku infrastrukturu i veštine zaposlenih.
Stoga će nacionalna strategija „usvajanja veštačke inteligencije“ koja oba sektora tretira identično propustiti važne razlike u primeni tehnologije.
Velike kompanije imaju strukturnu prednost
Demografski efekat je najizraženiji među kompanijama sa najmanje 100 zaposlenih. Manje kompanije reaguju znatno slabije, dok glavna analiza ne pokazuje statistički značajan rezultat za srednja preduzeća.
Ovo je jedno od najvažnijih saznanja iz perspektive industrijskog inženjerstva.
Automatizacija ne počinje kupovinom robota ili PLC-a. Ona obično zahteva analizu procesa, izbor opreme, elektrotehničko inženjerstvo, integraciju upravljačkih sistema, validaciju bezbednosti, programiranje, puštanje u rad, obuku operatera i dugoročno održavanje.
Velike kompanije mogu da rasporede ove fiksne troškove na veće obime proizvodnje. Manji proizvođači to često ne mogu.
Kao rezultat toga, nedostatak radne snage može stvoriti najjači podsticaj za automatizaciju upravo onda kada manje kompanije imaju najmanje finansijskih i inženjerskih kapaciteta da na njega odgovore.
Po mom mišljenju, to stvara potencijalnu „podelu u automatizaciji“. Ekonomije sa starijim stanovništvom mogle bi da vide kako tehnološki napredni proizvođači povećavaju produktivnost, dok manji dobavljači nastavljaju da rade uz procese koji zahtevaju mnogo rada.
Nedostatak radne snage može promeniti poslovnu opravdanost inženjerskih projekata
Projekti tradicionalne automatizacije često se opravdavaju uštedom radne snage, povećanjem protoka, kontrolom kvaliteta, bezbednošću ili ujednačenošću proizvodnje.
Starenje stanovništva dodaje još jedan faktor: sama dostupnost radne snage postaje ograničenje proizvodnih kapaciteta.
Ova razlika je važna. Robot možda nije privlačan kada su operateri lako dostupni i jeftini. Isti robot može postati ekonomski privlačan kada zapošljavanje kvalifikovanih operatera traje mesecima, a proširenje proizvodnje zavisi od pronalaženja dodatnih radnika.
Isti princip važi za automatizovanu inspekciju, skladišne sisteme, prediktivno održavanje, digitalno praćenje proizvodnje i centralizovano upravljanje procesima.
Automatizacija stoga postaje ne samo ulaganje u produktivnost već i strategija očuvanja kapaciteta.
Dva kanala automatizacije zaslužuju više pažnje
Studija MMF-a identifikuje i procesni kanal i kanal proizvoda.
Procesni kanal postoji kada kompanije interno koriste veštačku inteligenciju, automatizaciju ili robotiku kako bi smanjile potrebe za radnom snagom ili unapredile proizvodne procese.
Kanal proizvoda postoji kada kompanije razvijaju proizvode ili usluge zasnovane na veštačkoj inteligenciji koji njihovim klijentima pomažu da odgovore na ograničenja u pogledu radne snage.
Samo 82 kompanije u studiji klasifikovane su kao usvajači kroz oba kanala. To ukazuje na to da starenje može uticati na kompanije na dva relativno različita načina.
Za dobavljače rešenja za industrijsku automatizaciju, kanal proizvoda može biti naročito značajan. Proizvođač koji se suočava sa nedostatkom radne snage može istovremeno postati korisnik automatizacije i dobavljač tehnologije za automatizaciju.
To stvara prilike za kompanije koje razvijaju robotske sisteme, industrijski vid, autonomno rukovanje materijalom, inteligentne senzore, računarstvo na ivici mreže i aplikacije za upravljanje uz podršku veštačke inteligencije.
Indija pruža veliki, ali važan istorijski pregled
Indija doprinosi studiji sa 9,111 kompanija, što predstavlja najveći nacionalni uzorak.
Međutim, vreme prikupljanja podataka zahteva pažljivo razmatranje. Podaci za Indiju prikupljeni su 2022. godine, pre nego što je generativna veštačka inteligencija postala široko integrisana u poslovne procese.
Shodno tome, studiju ne treba tumačiti kao aktuelno merenje primene veštačke inteligencije u indijskoj industriji.
Za industrijsku automatizaciju, ovo ograničenje je posebno relevantno. Tehnološki pejzaž se brzo promenio od 2022. godine, uz veću primenu industrijskog računarstva na ivici mreže, inspekcije zasnovane na veštačkoj inteligenciji, mašinskog učenja, kolaborativne robotike, digitalnih blizanaca i povezanih proizvodnih sistema.
Путања будуће аутоматизације у Индији стога може знатно да се разликује од нивоа усвајања обухваћених првобитним истраживањем.
Јужна Азија показује изазов усвајања
Јужна Азија је у студији забележила свега 0,16% усвајања процеса и 0,04% усвајања производа.
Ове бројке су ниске у поређењу са неколико старијих економија, укључујући Данску са 15,5%, Швајцарску са 10,6% и Белгију са 9,4%. Кина је забележила 7,9%.
Међутим, ова регионална поређења не би требало тумачити само као доказ да је једна економија технолошки „боља“ од друге.
Усвајање аутоматизације зависи од доступности капитала, индустријске структуре, нивоа зарада, инжењерских капацитета, инфраструктуре, зрелости ланца снабдевања, поузданости снабдевања електричном енергијом, трошкова технологије и доступности квалификованих интегратора.
Демографски притисак ствара подстицај за аутоматизацију, али сами подстицаји не стварају капацитет за аутоматизацију.
Стварно уско грло можда лежи у инжењерским капацитетима
Ту, по мом мишљењу, расправа треба да оде даље од студије ММФ-а.
Недостатак радне снаге не доводи аутоматски до аутоматизоване фабрике.
Компанији су и даље потребни инжењери који могу да пројектују архитектуре управљања, изаберу одговарајуће сензоре, конфигуришу PLC и DCS платформе, интегришу роботе, успоставе индустријске комуникационе мреже, потврде исправност безбедносних функција и одржавају настали систем.
На многим тржиштима у развоју са индустријом, недостатак радне снаге може се постепено померити са производних оператера на инжењере аутоматизације, системске интеграторе, програмере, стручњаке за одржавање и инжењере података.
То значи да политика према радној снази не би требало да се усредсреди искључиво на преквалификацију радника за опште дигиталне послове. Требало би да развија и практичне индустријске вештине у областима управљања, инструментације, роботике, електричних система, индустријског умрежавања, сајбер-безбедности и машинских података.
Аутоматизација неће решити проблем радне снаге
Аутоматизација може да смањи број радника потребних за одређене задатке, али не уклања потребу за људима.
Аутоматизована производна линија и даље захтева инжењере за пуштање у рад, техничаре за одржавање, инжењере управљања, стручњаке за процесе, особље задужено за безбедност и оператере способне да надзиру све сложеније системе.
Тржиште рада се стога мења, а не нестаје једноставно.
Rutinski manuelni zadaci mogu se smanjiti, dok raste potražnja za tehničkim ulogama koje zahtevaju viši nivo kvalifikacija. Kompanije koje automatizuju procese bez ulaganja u razvoj radne snage na kraju mogu stvoriti drugo ograničenje: nedostatak ljudi sposobnih da održavaju i unapređuju infrastrukturu automatizacije.
Šta ovo znači za industrijsku automatizaciju
Istraživanje MMF-a ukazuje na širi industrijski trend: demografske promene mogu uticati na usvajanje tehnologije tako što menjaju ekonomsku isplativost rada.
Za proizvođače je zaključak jednostavan. Starenje stanovništva i nedostatak radne snage treba da budu uključeni u dugoročno planiranje automatizacije, a ne da se tretiraju kao odvojena pitanja radne snage.
Za dobavljače rešenja za automatizaciju, to stvara potražnju za rešenjima koja se lakše primenjuju, skaliraju, održavaju i integrišu u postojeće brownfield pogone.
Za manje proizvođače, pristup finansiranju, zajednički inženjerski resursi, modularne platforme za automatizaciju i praktična tehnička obuka mogu biti važniji od pukog nuđenja finansijskih podsticaja za usvajanje veštačke inteligencije.
Najvažnije je da industrijsku automatizaciju treba procenjivati kao deo celovite proizvodne strategije. Roboti, PLC-ovi, pogoni, senzori, sistemi za mašinski vid, industrijske mreže, računarstvo na ivici mreže i softver zasnovan na veštačkoj inteligenciji stvaraju merljivu vrednost samo kada rešavaju jasno definisano proizvodno ograničenje.
Sledeća faza biće zasnovanija na podacima
Najvažnije ograničenje trenutnih dokaza jeste vremenski okvir. Veliki deo osnovnih podataka iz istraživanja potiče iz perioda pre brze komercijalne primene generativne veštačke inteligencije.
Buduća istraživanja među preduzećima stoga bi trebalo da razlikuju konvencionalnu automatizaciju, robotiku, mašinsko učenje, generativnu veštačku inteligenciju, inženjering uz podršku veštačke inteligencije, autonomne sisteme i industrijsko upravljanje uz podršku veštačke inteligencije.
Takođe bi trebalo meriti praktične rezultate: promene u potrebama za radnom snagom, proizvodnom kapacitetu, produktivnosti, zaradama, zastoju, kvalitetu i kapitalnim izdacima.
Sa inženjerskog stanovišta, to su podaci potrebni za utvrđivanje da li su demografski pritisci samo povezani sa usvajanjem automatizacije ili suštinski preoblikuju industrijsku proizvodnju.
Dugoročni zaključak je dovoljno jasan: kada kvalifikovanu radnu snagu postane teže pronaći, automatizacija prelazi iz opcije za povećanje efikasnosti u zahtev proizvodnih kapaciteta. Kompanije koje budu najbolje pozicionirane za odgovor biće one koje kombinuju ulaganja u tehnologiju sa inženjerskim kapacitetima i razvojem radne snage.
