Partner of

Współczesny przemysł motoryzacyjny znajduje się w punkcie zwrotnym. Z jednej strony rosną wymagania dotyczące jakości i precyzji, z drugiej – presja na redukcję kosztów, skracanie czasu dostaw oraz dostosowywanie się do zasad zrównoważonej produkcji. W tej układance kluczową rolę zaczyna odgrywać sztuczna inteligencja (AI), która zmienia sposób, w jaki fabryki gromadzą, analizują i wykorzystują dane. Dzięki niej procesy produkcyjne stają się bardziej elastyczne, przewidywalne i odporne na nieoczekiwane zakłócenia.

Fabryka jako źródło danych

Linia montażowa w zakładzie motoryzacyjnym to dziś nie tylko zespół robotów i stanowisk pracy. To także ogromne źródło danych – od sygnałów płynących z czujników drgań i temperatury, przez informacje o jakości komponentów, aż po raporty z systemów ERP czy MES. Ilość tych danych jest przytłaczająca, a ich analiza w czasie rzeczywistym staje się kluczem do efektywności.

Sztuczna inteligencja pełni tutaj rolę „tłumacza” – przekształca chaotyczne strumienie informacji w konkretne wskazówki dla inżynierów, planistów i operatorów. Algorytmy uczą się rozpoznawać schematy, wykrywać anomalie i przewidywać przyszłe zdarzenia, zanim jeszcze zdążą wpłynąć na produkcję.

Predykcyjne utrzymanie ruchu

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI jest predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance). Dzięki analizie danych z czujników zamontowanych na maszynach, systemy są w stanie przewidzieć moment potencjalnej awarii. Zamiast reagować dopiero wtedy, gdy linia się zatrzymuje, można zaplanować serwis w dogodnym terminie i uniknąć kosztownych przestojów.

W branży automotive, gdzie każda minuta zatrzymania produkcji oznacza straty liczone w setkach tysięcy euro, takie rozwiązania mają ogromne znaczenie. Co więcej, predykcyjne modele nie tylko wskazują ryzyko awarii, ale też potrafią sugerować działania naprawcze – np. wymianę konkretnego łożyska, zanim dojdzie do jego zużycia.

Optymalizacja jakości

AI coraz częściej wspiera także kontrolę jakości. Kamery wysokiej rozdzielczości połączone z algorytmami wizji komputerowej analizują elementy pojazdów w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest wychwycenie nawet mikroskopijnych defektów, które mogłyby umknąć ludzkim oczom.

Przewaga sztucznej inteligencji polega na tym, że nie tylko „widzi” defekt, ale również analizuje jego przyczyny. Na podstawie danych z linii potrafi wskazać, czy wada powstała w wyniku niewłaściwej kalibracji narzędzia, zużycia materiału czy błędu operatora. To z kolei pozwala wdrożyć korekty niemal natychmiast i ograniczyć liczbę braków.

Elastyczne planowanie produkcji

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje także obszar planowania. W tradycyjnym modelu harmonogramy ustalane są na podstawie historycznych danych i prognoz. W praktyce oznacza to ryzyko opóźnień przy nagłych zmianach w dostępności surowców czy komponentów.

Algorytmy AI potrafią dynamicznie dostosowywać plany do bieżącej sytuacji – uwzględniając stan magazynu, dostępność maszyn czy nawet zmiany w łańcuchu dostaw. Dzięki temu produkcja staje się bardziej elastyczna i mniej podatna na zakłócenia. W efekcie skraca się czas reakcji na zmiany rynkowe, a przedsiębiorstwo zyskuje przewagę konkurencyjną.

Od fabryki do całego ekosystemu

Optymalizacja z wykorzystaniem AI nie ogranicza się tylko do jednej fabryki. Coraz częściej systemy te obejmują cały ekosystem produkcyjny i logistyczny. Dane z zakładów produkcyjnych są integrowane z informacjami od dostawców, przewoźników i dystrybutorów.

W ten sposób możliwe staje się tworzenie cyfrowych bliźniaków (Digital Twins), które odzwierciedlają rzeczywisty stan procesów w czasie rzeczywistym. Dzięki nim można nie tylko analizować bieżącą sytuację, ale również testować różne scenariusze „co jeśli” i przewidywać konsekwencje decyzji.

Wyzwania i bariery

Choć korzyści z wdrożenia AI są ogromne, droga do ich pełnego wykorzystania nie jest prosta. Największym wyzwaniem pozostaje integracja systemów i zapewnienie odpowiedniej jakości danych. Bez wiarygodnych informacji nawet najlepszy algorytm nie będzie działał skutecznie.

Drugim problemem jest akceptacja pracowników. Wdrożenie sztucznej inteligencji często budzi obawy o zastąpienie ludzi przez maszyny. Tymczasem rzeczywistość wygląda inaczej – AI wspiera operatorów i inżynierów, przejmując powtarzalne zadania, a ludziom pozostawiając te, które wymagają kreatywności i elastycznego myślenia.

Przyszłość fabryk automotive

W najbliższych latach można spodziewać się dalszej ekspansji sztucznej inteligencji w przemyśle motoryzacyjnym. Algorytmy staną się coraz bardziej zaawansowane, a ich wdrażanie – coraz łatwiejsze dzięki platformom chmurowym i narzędziom no-code.

To oznacza, że od danych do decyzji droga będzie jeszcze krótsza. Fabryki staną się bardziej autonomiczne, a ich zdolność do szybkiego reagowania na zmiany rynkowe będzie jednym z kluczowych elementów przewagi konkurencyjnej.

Adres:

Bóżnicza 15, lok. 6

61-751, Poznań         

pn-pt 09:00 - 16:00

Wszystkie prawa zastrzeżone © TDK. Strona korzysta z plików cookies zgodnie z polityką prywatności.