Inteligentna transformacja w przemyśle produkcyjnym

Sektor przemysłowy wkracza w nową erę – inteligentnej, autonomicznej produkcji, w której sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje procesy, lecz staje się integralnym elementem strategii biznesowej. Choć wiele firm produkcyjnych wciąż wdraża AI w sposób punktowy, liderzy rynku coraz częściej przyjmują podejście holistyczne, obejmujące cały łańcuch wartości – od projektowania, przez system dostaw, aż po sprzedaż i obsługę klienta. Nowy raport KPMG z serii „Intelligent Industries” pokazuje, jak producenci mogą wykorzystać AI do zwiększenia efektywności operacyjnej, przyspieszenia innowacji oraz budowy odpornych i zrównoważonych ekosystemów przemysłowych.

Najważniejsze informacje z raportu

93% światowych liderów branży przemysłowej uważa, że pełna integracja AI da organizacjom istotną przewagę konkurencyjną. Dla 72% firm z sektora priorytetem inwestycyjnym w zakresie AI jest zwiększenie efektywności, a dla 77% – napędzanie wzrostu.
Widoczne efekty wdrożeń. 96% organizacji z sektora produkcyjnego biorących udział w badaniu KPMG odnotowało poprawę efektywności operacyjnej, a 62% uzyskało zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję przekraczający 10%. Co więcej, aż 45% firm zauważyło również pozytywny wpływ AI na wyniki finansowe.
Największe wyzwania w trakcie wdrażania AI? Dane i kompetencje. 56% światowych producentów napotkało trudności związane z jakością i integracją danych, a 40% zmaga się z luką kompetencyjną i oporem pracowników wobec zmian. W odpowiedzi na te wyzwania 80% organizacji z sektora produkcyjnego biorących udział w badaniu KPMG inwestuje w szkolenia z zakresu AI.
Zrównoważony rozwój nie schodzi na drugi plan. 78% producentów z sektora produkcyjnego biorących udział w badaniu KPMG twierdzi, że realizacja celów zrównoważonego rozwoju jest dla nich ważniejsza niż samo wdrażanie sztucznej inteligencji, a 85% posiada strategie minimalizujące zużycie energii przez technologie AI.
67% firm produkcyjnych działających na globalnym rynku już korzysta z agentów AI – zdolnych do podejmowania autonomicznych decyzji w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja umożliwia m.in. samoczynne planowanie produkcji, dynamiczną optymalizację łańcucha dostaw czy przewidywanie awarii maszyn

Od automatyzacji do transformacji

Światowy przemysł produkcyjny ma już za sobą etap pilotażowych wdrożeń – obecnie najbardziej zaawansowane organizacje przechodzą do fazy zakorzeniania sztucznej inteligencji w strukturach operacyjnych. AI staje się częścią codziennej pracy zespołów integrując się z systemami MES, robotyką przemysłową czy cyfrowymi bliźniakami. Firmy, które osiągnęły wyższy poziom dojrzałości, koncentrują się na dalszym rozwoju zastosowań AI, inwestując w inteligentne, samooptymalizujące się ekosystemy produkcji, przekształcając swoje modele biznesowe i rozbudowując portfolio usług opartych na danych – takich jak Product-as-a-Service.

Wyzwania na drodze do dojrzałości AI w przemyśle

Niedojrzała kultura współpracy człowieka z AI

AI powinna być postrzegana jako „cyfrowy współpracownik”, a nie zagrożenie. Przemysł potrzebuje kultury, która nagradza eksperymentowanie, naukę i współpracę między ludźmi a systemami opartymi na danych. Obejmuje to rozwój kompetencji AI na wszystkich szczeblach – od operatorów po kadrę zarządzającą – oraz redefinicję ról w taki sposób, by AI wspierała podejmowanie decyzji, zwiększała bezpieczeństwo i redukowała obciążenie powtarzalnymi zadaniami.

Silosowość danych i systemów

Dane generowane na różnych etapach cyklu życia produktu – od badań i rozwoju, przez produkcję, aż po serwis posprzedażowy – często są gromadzone w odseparowanych systemach. Brakuje wspólnej struktury, interoperacyjności i strategii zarządzania danymi, co uniemożliwia budowę wysokiej jakości modeli AI opartych na spójnych danych. W efekcie organizacje stają się reaktywne, co sprawia, że nie są w stanie wykorzystać pełni potencjału AI do optymalizacji procesów czy innowacji.

Trudności z integracją AI w starszej infrastrukturze

Większość firm przemysłowych wciąż opiera swoje działania na starszych systemach ERP, MES, SCADA czy lokalnych bazach danych, które są nieprzystosowane do wymagań nowoczesnych rozwiązań AI. Tzw. „dług technologiczny” oznacza konieczność inwestycji w modernizację, migrację do chmury oraz stworzenie platform danych działających w czasie rzeczywistym, co wiąże się z dużymi kosztami i złożonością operacyjną.

Ograniczone zaufanie do AI oraz wątpliwości etyczne

Zaufanie do algorytmów buduje się poprzez stosowanie możliwych do skontrolowania i zinterpretowania modeli AI (XAI), audyty stronniczości i dbanie o przejrzystość decyzji podejmowanych przez systemy. Ważne jest również przestrzeganie standardów regulacyjnych (np. ISO 27001, RODO) oraz angażowanie operatorów, inżynierów i zespołów zakupowych w proces projektowania i testowania narzędzi AI już na wczesnym etapie.

„Z naszej perspektywy widać wyraźnie, że firmy produkcyjne, które traktują AI jako część długofalowej transformacji – a nie pojedynczy projekt – osiągają największe korzyści. Szczególnie istotna staje się dziś zdolność do łączenia danych z różnych etapów cyklu życia produktu– od projektowania, przez produkcję, aż po serwis – i podejmowania na ich podstawie decyzji. Te firmy, które potrafią zbudować zaufanie do AI w zespołach operacyjnych i podejmują temat etyki, bezpieczeństwa i transparentności, będą nie tylko bardziej efektywne, ale też odporniejsze na wstrząsy rynkowe. 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

mail
call

Odsetek respondentów którzy dekaluja że ich organizacja osiągnęła następujące korzyści dzięki wykorzystaniu AI (n=163)

Wyniki badania pokazują, że AI w przemyśle produkcyjnym przynosi przede wszystkim korzyści operacyjne. Najczęściej wskazywane efekty to szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych (42%), lepsza zgodność regulacyjna i redukcja ryzyk (37%) oraz wzrost efektywności i obniżenie kosztów (36%). Stosunkowo rzadziej respondenci 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 ukazuje, że wiele firm wciąż stoi przed szansą przekształcenia AI z rozwiązania operacyjnego w element przewagi strategicznej.

„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. Kluczowe będzie także kształcenie specjalistów zdolnych łączyć wiedzę inżynierską z rozumieniem mechanizmów AI – i to już nie tylko na poziomie centralnym, ale też w poszczególnych zakładach produkcyjnych.”

Leszek Ortyński

Dyrektor, Lider ds. AI i Data Science

KPMG w Polsce

mail
call

O badaniu

Seria raportów „Intelligent Industries” obejmuje osiem kluczowych raportów sektorowych, których wnioski opierają się na pogłębionym badaniu z wykorzystaniem zróżnicowanych metod badawczych:

Wywiady z ośmioma ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji, obejmujące obszary technologii AI, regulacji rządowych oraz zastosowań przemysłowych, uzupełnione konsultacjami z ekspertami sektorowymi KPMG.
Po dziesięć wywiadów dla każdego z ośmiu sektorów z profesjonalistami specjalizującymi się w wykorzystaniu AI w danej branży.
Ilościowe badanie ankietowe przeprowadzone wśród 1 390 decydentów, w tym 163 liderów wyższego szczebla z sektora produkcji przemysłowej. Respondenci pochodzą z ośmiu globalnych rynków: Australii, Chin, Niemiec, Wielkiej Brytanii, Kanady, Francji, Japonii oraz Stanów Zjednoczonych.