Rynek sztucznej inteligencji w przemyśle rośnie w tempie, które jeszcze kilka lat temu wydawało się nierealne. Według prognoz Work Insiders jego wartość może wzrosnąć z 5,9 mld dol. w 2024 r. do ponad 230,9 mld dol. w 2034 r., co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie ok. 44 proc. Coraz więcej firm wykorzystuje algorytmy do optymalizacji produkcji, przewidywania awarii maszyn czy zarządzania łańcuchem dostaw, a kluczowym fundamentem tych rozwiązań staje się chmura obliczeniowa.
Już do 2030 roku, według Work Insiders, wartość tego rynku ma wzrosnąć do około 47,9 mld dol., co będzie napędzane głównie rozwojem machine vision, Industrial IoT oraz automatyzacji produkcji. Dynamika wzrostu wynika z rosnącego zapotrzebowania przedsiębiorstw na rozwiązania umożliwiające zwiększenie efektywności procesów produkcyjnych i szybsze reagowanie na zmiany rynkowe.
Wdrażanie sztucznej inteligencji w przemyśle przynosi wymierne efekty biznesowe. Te same analizy pokazują, że wykorzystanie AI może zwiększyć możliwości produkcyjne nawet o 40 proc. do 2035 r. Firmy, które wdrożyły rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, notują zwykle 10-15 proc. wzrost wydajności produkcji, a automatyzacja procesów pozwala ograniczyć koszty operacyjne o 20-30 proc. Jednocześnie technologie predykcyjne mogą zmniejszyć liczbę nieplanowanych przestojów o 30-50 proc.
Największe korzyści przedsiębiorstwa obserwują dziś w kilku obszarach. Pierwszym jest predictive maintenance, czyli przewidywanie awarii i optymalizacja utrzymania ruchu. Drugim - kontrola jakości, w której systemy computer vision potrafią wykrywać defekty produktów w czasie rzeczywistym. Coraz większą rolę odgrywa także optymalizacja produkcji oraz zarządzanie łańcuchem dostaw, gdzie algorytmy pomagają prognozować popyt i planować zapasy.
Widać to także w Polsce. Z raportu „Barometr cyfrowej transformacji polskiego biznesu 2025-2026” przygotowanego przez Polcom wynika, że już 60 proc. przedsiębiorstw wykorzystuje sztuczną inteligencję w procesach biznesowych. Technologie takie jak chmura, AI i automatyzacja stają się dziś fundamentem transformacji firm w wielu sektorach gospodarki.
Rozwój sztucznej inteligencji w przemyśle jest dziś ściśle związany z upowszechnieniem i wykorzystaniem chmury obliczeniowej. To ona zapewnia zasoby potrzebne do przetwarzania ogromnych zbiorów danych generowanych przez linie produkcyjne.
Badanie Deloitte przeprowadzone wśród ponad 600 firm produkcyjnych pokazuje, że 57 proc. producentów korzysta z chmury w operacjach produkcyjnych, a 57 proc. wykorzystuje zaawansowaną analitykę danych. Jednocześnie 46 proc. firm wdraża rozwiązania Industrial IoT, a 42 proc. wykorzystuje sieci 5G w środowisku produkcyjnym.
"Sztuczna inteligencja może działać skutecznie tylko wtedy, gdy ma dostęp do dużych, wartościowych zbiorów danych oraz odpowiedniej mocy obliczeniowej. Dlatego chmura staje się naturalnym środowiskiem dla przemysłowych rozwiązań AI: umożliwia analizę danych z wielu zakładów jednocześnie, a także szybkie wdrażanie nowych modeli - na przykład systemów predykcyjnego utrzymania ruchu, detekcji anomalii czy optymalizacji procesów - oraz aplikacji takich jak cyfrowe bliźniaki, systemy kontroli jakości oparte na wizyjnej AI czy narzędzia do automatyzacji raportowania produkcyjnego w całej organizacji" - mówi Adam Pastuszka, Business Development Manager z Polcom.
Nowoczesne zakłady produkcyjne generują dziś ogromne ilości informacji - od czujników IoT po systemy kontroli jakości. Dopiero ich centralne przetwarzanie pozwala wykorzystać pełny potencjał sztucznej inteligencji.
"Współczesne fabryki produkuje coraz większe ilości danych z czujników, robotów, systemów MES czy kamer kontroli jakości. Dopiero ich agregacja w chmurze umożliwia wykorzystanie AI na dużą skalę. Modele mogą być trenowane na danych z wielu linii produkcyjnych, a następnie automatycznie optymalizować procesy w czasie rzeczywistym - podkreśla Adam Pastuszka. - Największą zmianą w przemyśle nie jest dziś sama automatyzacja, lecz zdolność organizacji do podejmowania decyzji w oparciu o dane. AI w połączeniu z chmurą pozwala analizować procesy produkcyjne w skali, która wcześniej była niemożliwa. Dzięki temu firmy mogą szybciej reagować na zmiany popytu, ograniczać przestoje i zwiększać efektywność całych zakładów" - wskazuje ekspert Polcom.
Źródło: Polcom