Jak pandemia przyspieszyła cyfryzację przemysłu stało się wyzwaniem i jednocześnie szansą dla wielu przedsiębiorstw, które musiały w krótkim czasie zrewidować swoje strategie produkcyjne i operacyjne.
Wyzwania i bariery przyśpieszonej cyfryzacji
Przedsiębiorstwa przemysłowe od dawna obserwowały konieczność wdrażania rozwiązań cyfrowych, jednak dopiero gwałtowne skutki pandemia zmusiły je do szybkich działań. W obliczu lockdownów, ograniczeń logistycznych oraz zmiennych warunków rynkowych wiele fabryk musiało sprostać nowym wyzwaniom:
- brak wykwalifikowanej kadry do obsługi narzędzi sztuczna inteligencja,
- przestarzałe systemy ERP i scentralizowane bazy dane,
- ograniczony dostęp do serwisów terenowych i serwisantów,
- problemy z integracją urządzeń w ramach Internet Rzeczy.
Podstawową barierą okazała się nie tylko cena wdrożeń, ale i ich złożoność. W wielu zakładach inżynierowie musieli wykorzystywać istniejącą infrastrukturę, co często przedłużało czas potrzebny na pełne uruchomienie nowych aplikacji.
Integracja systemów a potrzeba elastyczności
Transformacja cyfrowa wiąże się z koniecznością stworzenia cyfrowych bliźniaków linii produkcyjnych i pełnego monitoringu. Jednak wiele linii działa w oparciu o wysłużone sterowniki PLC, co utrudnia ich szybkie zastąpienie nowocześniejszymi rozwiązaniami IoT.
Zarządzanie ryzykiem i cyberbezpieczeństwo
Wraz z wdrożeniem narzędzi opartych na chmura technologii wzrosło ryzyko ataków hakerskich. Konieczność ochrony wrażliwych danych produkcyjnych i projektowych stała się jednym z priorytetów – bez odpowiednich procedur bezpieczeństwa wiele wdrożeń mogło zakończyć się paraliżem operacji lub utratą kluczowych informacji.
Kluczowe technologie wspierające rozwój
Dynamiczne zmiany wywołane pandemią utwierdziły przemysł w przekonaniu, że automatyzacja i cyfryzacja nie są zbędnym luksusem, lecz warunkiem przetrwania na konkurencyjnych rynkach. W ostatnich latach największy wpływ na rozwój miały:
- sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – wspierające optymalizację wydajności i predykcję usterek,
- technologie Internet Rzeczy – umożliwiające pracę w modelu zdalnego monitoringu,
- sieci 5G – zapewniające niskie opóźnienia i stabilność komunikacji w terenie,
- platformy chmura – dające skalowalność zasobów obliczeniowych,
- robotyka przemysłowa – automatyzująca powtarzalne procesy montażowe.
Rola dane w inteligentnym zarządzaniu
Zgromadzone podczas codziennej pracy linie produkcyjne dane są dziś analizowane w czasie rzeczywistym. Algorytmy ML potrafią na podstawie archiwalnych informacji przewidzieć moment zużycia komponentów i zaproponować optymalny harmonogram prac konserwacyjnych.
Wirtualne symulacje i transformacja procesów
Wirtualne modele fabryk i cyfrowych bliźniaków umożliwiają testowanie zmian w procesie bez przerywania rzeczywistej produkcji. To pozwala na wdrażanie ulepszeń w sposób bezpieczny i precyzyjny, nawet przy zachowaniu ścisłych norm jakości.
Wpływ na modele biznesowe i przyszłe perspektywy
Po doświadczeniach kilku ostatnich lat większość firm zaczęła postrzegać przemysł 4.0 nie jako futurystyczną koncepcję, lecz rzeczywistość wpływającą na zyskowność i elastyczność łańcuchów dostaw. Zmiany dotyczyły:
- przejścia z produkcji masowej na bardziej zróżnicowane, małoseryjne serie,
- wdrożenia modeli subskrypcyjnych w dostawie usług serwisowych,
- przesunięcia części odpowiedzialności za utrzymanie ruchu na dostawców sprzętu korzystających z ciągłej analizy dane,
- tworzenia ekosystemów partnerskich bazujących na otwartych API.
Dzięki integracji systemów możliwe stało się monitorowanie stanu maszyn w dowolnym zakątku świata, co w przypadku globalnych operatorów produkcji okazało się nieocenione.
Nowe kompetencje i kultura organizacyjna
Zatrudnienie specjalistów od Big Data, ekspertów od cyfryzacja i inżynierów oprogramowania stało się priorytetem. Jednocześnie kładzie się większy nacisk na kulturę otwartości, współpracy między działami IT i produkcji oraz ciągłe doskonalenie procesów.
Perspektywy rozwoju w dekadzie 2025–2035
Eksperci wskazują, że kolejne lata przyniosą popularyzację rozwiązań wykorzystujących automatyzacja kognitywną i rozszerzoną rzeczywistość dla obsługi maszyn w terenie. Ciągły rozwój chmura i rozproszone obliczenia będą fundamentem dla wdrożeń ambitnych projektów, takich jak fabryki autonomiczne czy globalne platformy zarządzania flotą urządzeń.
