Sektor przemysłowy wkracza w nową erę

Inteligentna produkcja, w której sztuczna inteligencja (AI) staje się nie tylko narzędziem automatyzacji, lecz integralną częścią strategii biznesowej. Aż 93% światowych liderów branży przemysłowej widzi w pełnej integracji AI źródło przewagi konkurencyjnej, a 96% firm biorących udział w badaniu już odnotowało poprawę efektywności operacyjnej – wynika z raportu KPMG pt. „Intelligent manufacturing. A blueprint for creating value through AI-driven transformation”. Największym wyzwaniem w trakcie wdrażania AI w przemyśle pozostaje jakość i integracja danych, luka kompetencyjna oraz obawy pracowników wobec zmian.

Od automatyzacji do transformacji

Globalny przemysł produkcyjny w dużej mierze przekroczył etap pilotażowych wdrożeń rozwiązań opartych na AI. Obecnie liderzy rynku przechodzą do fazy, w której sztuczna inteligencja jest trwale osadzona w strukturach operacyjnych. AI staje się częścią codziennej pracy zespołów integrując się z systemami zarządzania produkcją (ang. Manufacturing Execution Systems, MES), robotyką przemysłową czy cyfrowymi bliźniakami (ang. digital twins).

W efekcie przedsiębiorstwa o wyższym poziomie dojrzałości technologicznej rozwijają zaawansowane zastosowania AI, inwestując w inteligentne ekosystemy produkcyjne, przekształcając modele biznesowe i rozszerzając ofertę o usługi oparte na danych – takich jak Product-as-a-Service.

W polskim przemyśle dostrzegamy dużą różnorodność podejść – są firmy rodzinne, które dopiero zaczynają swoją przygodę z automatyzacją, jak i globalni gracze, którzy testują zaawansowane rozwiązania AI w swoich centrach kompetencyjnych. Wyzwania są jednak często podobne: brak interoperacyjności systemów, ograniczona dostępność danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym i niedobór kompetencji cyfrowych na poziomie operacyjnym. Z drugiej strony rosnące oczekiwania związane z dekarbonizacją, zwiększającymi się kosztami energii i niepewnością łańcuchów dostaw sprawiają, że inwestycje w AI mogą być nie tylko szansą na wzrost, ale też koniecznym warunkiem przetrwania i konkurencyjności na rynku.

Anna Sińczuk

Partner, Dział Doradztwa Podatkowego, Szef Zespołu ds. Podatku Dochodowego od Osób Prawnych

KPMG w Polsce

Szybsze podejmowanie decyzji, mniejsze ryzyko biznesowe i redukcja kosztów

Wyniki badania pokazują, że sztuczna inteligencja w przemyśle produkcyjnym przynosi przede wszystkim korzyści operacyjne. Respondenci najczęściej wskazywali na szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych (42%), lepszą zgodność regulacyjną i redukcję ryzyk (37%) oraz wzrost efektywności i obniżenie kosztów (36%). Znacznie rzadziej ankietowani wskazywali na rozwój nowych produktów czy zdobycie przewagi konkurencyjnej (po 23%), co sugeruje, że w produkcji przemysłowej AI jest dziś wykorzystywana głównie jako narzędzie usprawniające procesy, a nie jako katalizator innowacji. To pokazuje, że wiele firm wciąż stoi przed szansą przekształcenia AI z rozwiązania operacyjnego w element przewagi strategicznej.

Wdrażaniu AI nadal towarzyszą istotne wyzwania. 56% globalnych światowych producentów zmaga się z jakością i integracją danych, a 40% wskazuje na lukę kompetencyjną i opór wobec zmian. W odpowiedzi na te wyzwania, 80% organizacji z sektora produkcyjnego inwestuje w rozwój kompetencji pracowników, m.in. poprzez szkolenia z zakresu AI.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w przemyśle przestało być innowacją – to dziś strategiczna konieczność. AI nie tylko automatyzuje zadania, ale umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co przekłada się na realne korzyści: większą elastyczność, lepsze prognozowanie i optymalizację produkcji. Kluczowe znaczenie ma jednak jakość danych – bez spójnej, zintegrowanej infrastruktury nawet najbardziej zaawansowane modele AI nie zrealizują swojego potencjału. Dlatego tak ważne jest, by firmy budowały kompetencje nie tylko w obszarze technologii, ale też zarządzania danymi i zmianą organizacyjną. W Polsce obserwujemy duże zainteresowanie AI wśród producentów działających w sektorze motoryzacyjnym, FMCG czy przemyśle ciężkim. Jednak często towarzyszy temu podejście punktowe, ograniczone do pojedynczych wdrożeń, np. predykcyjnego utrzymania ruchu. Przed nami jeszcze sporo pracy w obszarze budowania zaufania do algorytmów, przełamywania silosów organizacyjnych oraz inwestycji w nowoczesne platformy danych.

Leszek Ortyński

Dyrektor, Lider ds. AI i Data Science

KPMG w Polsce