96 proc. firm produkcyjnych wykorzystujących AI odnotowało poprawę efektywności operacyjnej
96 proc. firm produkcyjnych wykorzystujących AI odnotowało poprawę efektywności operacyjnej – wynika z raportu KPMG "Intelligent manufacturing. A blueprint for creating value through AI-driven transformation". Podano, że największym wyzwaniem w trakcie wdrażania AI w przemyśle pozostaje jakość i integracja danych, luka kompetencyjna oraz obawy pracowników wobec zmian.
Podano, że 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" - powiedziała cytowana w raporcie Anna Sińczuk, partner w dziale doradztwa podatkowego w KPMG w Polsce.
"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" - dodała.
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 proc.), lepszą zgodność regulacyjną i redukcję ryzyk (37 proc.) oraz wzrost efektywności i obniżenie kosztów (36 proc.).
Znacznie rzadziej ankietowani wskazywali na rozwój nowych produktów czy zdobycie przewagi konkurencyjnej (po 23 proc.), 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.
Podano, że wdrażaniu AI nadal towarzyszą istotne wyzwania. 56 proc. globalnych światowych producentów zmaga się z jakością i integracją danych, a 40 proc. wskazuje na lukę kompetencyjną i opór wobec zmian. W odpowiedzi na te wyzwania, 80 proc. organizacji z sektora produkcyjnego inwestuje w rozwój kompetencji pracowników, m.in. poprzez szkolenia z zakresu AI. (PAP Biznes)
alk/ gor/