Sztuczna inteligencja może zautomatyzować ponad jedną trzecią czasu pracy w przemyśle
Katgoria: IT Solutions / Utworzono: 03 październik 2023
Dzięki zastosowaniu rozwiązań opartych na generatywnej sztucznej inteligencji spółki przemysłowe mogą zautomatyzować ponad jedną trzecią czasu pracy, a tym samym radykalnie zwiększyć swoją wydajność, wynika z analiz Bain & Company. Technologie oparte na Gen AI znajdują największy potencjał do wykorzystania w raportowaniu i analizie, planowaniu, kontroli jakości i usuwaniu zakłóceń w procesie produkcji.
Korzyści uzyskane z zastosowania generatywnej AI mierzone odsetkiem czasu pracy, którą można zautomatyzować, są większe w przemyśle (35 proc.) niż w branżach takich jak turystyka i wypoczynek (27 proc.) czy handel detaliczny (29 proc.). Są jednak mniejsze niż w usługach doradczych, mediach, administracji i zarządzaniu (po 40 proc.). Jak zauważają eksperci Bain & Company, metody takie jak lean management, optymalizujące efektywność i jakość produkcji wdrażane z powodzeniem od 50 lat, zwiększają produktywność o 6 proc. Generatywna AI ma potencjał do zwiększenia efektywności produkcji o 10 proc.
Możliwości generatywnej AI wykraczają poza techniki już stosowane w przemyśle, takie jak modele decyzyjne oparte na dużych zbiorach danych liczbowych, które wspierają analizy statystyczne, politykę cenową czy zapewniają ciągłość łańcuchów dostaw.
Generatywna AI znajduje zastosowanie w dwóch głównych obszarach – bieżącym prowadzeniu procesów produkcyjnych oraz zarządzaniu wiedzą w organizacji. Stanowi również ogromne wsparcie w zarządzaniu zasobami ludzkimi.
W oparciu o zbierane na bieżąco dane niezbędne do oceny wskaźników jakości czy listy zadań do wykonania, systemy oparte na generatywnej AI mogą monitorować proces produkcyjny i za pośrednictwem chatbotów podpowiadać podjęcie konkretnych działań. Mogą również w czasie rzeczywistym przekazywać instrukcje dotyczące sterowania aparaturą. Historyczne dane pozwalają im na przewidywanie przestojów i zakłóceń w produkcji. Możliwe jest również elastyczne planowanie testów jakościowych, analizowanie na bieżąco wskaźników bezpieczeństwa i warunków pracy.
Generatywna AI jest szczególnie przydatna jako wsparcie komunikacji wewnętrznej i zarządzania wiedzą w organizacji. Systemy oparte na generatywnej AI mogą zarządzać informacjami poprzez ich gromadzenie, przetwarzanie, analizę, jak również generowanie komunikatów i ich bieżącą modyfikację. Możliwe jest uproszczone tworzenie raportów, instrukcji operacyjnych i dokumentacji technicznej. Systemy mogą zautomatyzować komunikację, na przykład przygotowanie notatek ze spotkań natychmiast po ich zakończeniu czy pisanie personalizowanych maili. Wszystkie procesy związane z komunikacją mogą odbywać się w wielu językach w czasie rzeczywistym, co ma szczególne znaczenie w zglobalizowanej gospodarce.
Systemy oparte na generatywnej AI, zasilane bazą dokumentacji z wcześniejszych projektów, wspierają ciągłość i utrzymanie wiedzy w organizacji. Zważywszy na rotację pracowników narzędzia te ułatwiają adaptację nowych pracowników (onboarding) do stanowiska pracy.
Badanie przeprowadzone wśród 270 menedżerów z branży produkcyjnej z całego świata pokazało, że grupa, która w większym stopniu wdrożyła różnego rodzaju technologie cyfrowe, zdecydowanie łatwiej osiągała wyznaczone dla fabryki cele.
Generatywna AI może zrewolucjonizować przemysł, potrzebna jest tylko otwartość menedżerów na zmiany i gotowość pełnego wdrożenia nowych rozwiązań, by wykorzystać ich potencjał – mówi Marcin Szczuka, partner w Bain & Company. – Zarządzający zakładami produkcyjnymi dopiero przekonują się, jak wiele ze standardowo wykonywanych zadań można wesprzeć za pomocą generatywnej AI. Granicą jest na razie wyobraźnia i świadomość, że generatywna sztuczna inteligencja to coś więcej niż gadżet, o którym dużo się mówi.
Możliwości generatywnej AI wykraczają poza techniki już stosowane w przemyśle, takie jak modele decyzyjne oparte na dużych zbiorach danych liczbowych, które wspierają analizy statystyczne, politykę cenową czy zapewniają ciągłość łańcuchów dostaw.
Generatywna AI znajduje zastosowanie w dwóch głównych obszarach – bieżącym prowadzeniu procesów produkcyjnych oraz zarządzaniu wiedzą w organizacji. Stanowi również ogromne wsparcie w zarządzaniu zasobami ludzkimi.
W oparciu o zbierane na bieżąco dane niezbędne do oceny wskaźników jakości czy listy zadań do wykonania, systemy oparte na generatywnej AI mogą monitorować proces produkcyjny i za pośrednictwem chatbotów podpowiadać podjęcie konkretnych działań. Mogą również w czasie rzeczywistym przekazywać instrukcje dotyczące sterowania aparaturą. Historyczne dane pozwalają im na przewidywanie przestojów i zakłóceń w produkcji. Możliwe jest również elastyczne planowanie testów jakościowych, analizowanie na bieżąco wskaźników bezpieczeństwa i warunków pracy.
Generatywna AI jest szczególnie przydatna jako wsparcie komunikacji wewnętrznej i zarządzania wiedzą w organizacji. Systemy oparte na generatywnej AI mogą zarządzać informacjami poprzez ich gromadzenie, przetwarzanie, analizę, jak również generowanie komunikatów i ich bieżącą modyfikację. Możliwe jest uproszczone tworzenie raportów, instrukcji operacyjnych i dokumentacji technicznej. Systemy mogą zautomatyzować komunikację, na przykład przygotowanie notatek ze spotkań natychmiast po ich zakończeniu czy pisanie personalizowanych maili. Wszystkie procesy związane z komunikacją mogą odbywać się w wielu językach w czasie rzeczywistym, co ma szczególne znaczenie w zglobalizowanej gospodarce.
Systemy oparte na generatywnej AI, zasilane bazą dokumentacji z wcześniejszych projektów, wspierają ciągłość i utrzymanie wiedzy w organizacji. Zważywszy na rotację pracowników narzędzia te ułatwiają adaptację nowych pracowników (onboarding) do stanowiska pracy.
Dzięki generatywnej AI linie produkcyjne same analizują błędy i korygują je. To duże wsparcie dla pracowników, którzy uwolnieni od powtarzalnych zadań mogą skoncentrować się na czynnościach bardziej twórczych oraz nadzorze nad działaniem całego systemu. Rolą generatywnej AI w dłuższej perspektywie jest automatyzacja procesów, ale w pierwszej fazie to również narzędzie do ich wspierania i augmentacji – dodaje Marcin Szczuka.
Badanie przeprowadzone wśród 270 menedżerów z branży produkcyjnej z całego świata pokazało, że grupa, która w większym stopniu wdrożyła różnego rodzaju technologie cyfrowe, zdecydowanie łatwiej osiągała wyznaczone dla fabryki cele.
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Przeczytaj Również
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej

