A gyártócégek bevételének akár harmadát is felemészthetik a nem tervezett leállások, minőségi problémák és hatékonysági veszteségek – legalábbis a legfrissebb iparági felmérések szerint. Nem véletlen, hogy egyre többen fordulnak az úgynevezett ipari intelligencia felé, amely a mesterséges intelligenciát, a valós idejű üzemi adatokat és az automatizálást kapcsolja össze. Bár a technológia ma még korai fázisban jár, a következő években a gyártás egyik kulcsfontosságú versenyképességi tényezőjévé válhat.
A gyártócégek bevételének akár harmadát is felemészthetik a nem tervezett leállások, minőségi problémák és hatékonysági veszteségek – állítja a Schneider Electric friss felmérése. Nem véletlen, hogy egyre többen fordulnak az úgynevezett ipari intelligencia felé, amely a mesterséges intelligenciát, a valós idejű üzemi adatokat és az automatizálást kapcsolja össze. Bár a technológia ma még korai fázisban jár, a következő években a gyártás egyik legfontosabb versenyképességi tényezőjévé válhat.
A Schneider Electric, a világ meghatározó energia-technológiai vállalata által nyilvánosságra hozott „2026 Industrial AI in CPG Survey” című felmérés szerint míg idén még csak 15 százalékos lehet a csúszásokból, nem tervezett leállásokból, utólagos javításokból, minőségi problémákból és az eszközök nem optimális használatából adódó veszteség, addig jövőre már 21,37 százalékos, 2030-ra pedig akár 29,14 százalékos lehet ez az érték.
A fogyasztói csomagolt termékek (CPG – Consumer Packaged Goods) gyártóinak várakozásait taglaló kutatás további fontos megállapítása, hogy a megkérdezett gyártók jelzései alapján a termelésben tapasztalható késések, leállások és a berendezések hibái becslések szerint már most a végtermékek gyártási költségének mintegy ötödét adják.
De mi is az az ipari intelligencia?
Nem minden mesterséges intelligencia egyforma – és az ipari változata kifejezetten nem az. Míg a mesterséges intelligencia a legtöbb esetben digitális környezetben működik – szöveget értelmez, ajánlásokat ad, ügyfeleket szolgál ki –, addig az ipari intelligencia közvetlenül a fizikai világban dolgozik: gyártósorokon, gépeken, energiafelhasználási rendszerekben.
A különbség nem csak technikai, hanem üzleti is. Az ipari AI nem riportokat gyárt, hanem döntéseket hoz. Valós idejű adatokból dolgozik, amelyek jellemzően az Industrial Internet of Things eszközeiből érkeznek, és képes azonnal beavatkozni: finomhangolja a gyártást, optimalizálja az erőforrásokat, vagy még a hiba előtt jelzi, ha baj lesz. Ez az a pont, ahol az AI már nem „okos”, hanem üzletileg kritikus.
Valójában az ipari intelligencia nem egyetlen technológia, hanem egy összeolvadás: AI, automatizálás és valós idejű operatív adatok együttese, amely közvetlenül a működésbe épül be. Nem véletlen, hogy a tét is nagyobb: itt nem kattintások vagy konverziók, hanem termelési költségek, leállások és akár teljes üzemek hatékonysága múlik a döntéseken.
És bár a felhajtás már erős, a valóság egyelőre visszafogottabb: a vállalatok többsége még csak kísérletezik vele. Ahogy azonban az adatok tisztulnak és a rendszerek összeérnek, az ipari intelligencia gyorsan a gyártás egyik legfontosabb versenyeszközévé válhat – nem hosszú távon, hanem meglepően rövid időn belül.
A jelentés további fontos megállapításai
A felmérésből kiderült az is, hogy sok gyártó bízik a mesterséges intelligencia (AI) ipari célú felhasználásában, a technológiától azt remélik, hogy segítségével mérsékelhetik az elkerülhető veszteségekből adódó károkat. Jelenleg a kutatásban résztvevő gyártók mindössze 13 százaléka jelezte, hogy az AI-t már végponttól-végpontig terjedően beépítették a kulcsfontosságú műveleteikbe és a döntéshozatalba. A válaszadók több mint harmada azzal számol, hogy 2030-ra a mesterséges intelligencia a működésük központi eleme lesz, ami azt jelenti, hogy mindössze négy év alatt háromszorosára nőhet a CPG-gyártók körében a technológiát széleskörűen alkalmazók aránya.
A kutatás alapján az érintett vállalkozásoknál azzal számolnak, hogy az AI projektek a jövőben majd nagyon gyorsan megtérülő befektetéseket jelentenek. A válaszadók harmada 2030-ra 50–74 százalékos megtérülést vár az AI-projektektől, közel tizedük pedig 100 százalék felettit. Ez azt jelenti, hogy várakozásaik szerint a mesterséges intelligencia alkalmazása kapcsán végrehajtott befektetések akár kevesebb mint egy év alatt is megtérülhetnek.
A jelenben azonban már korántsem ennyire derűlátók a megkérdezett vállalkozások. A válaszadók 70 százaléka úgy véli, hogy jelenleg 20 százalék alatt van a mesterséges intelligencia projektjei esetében a ROI (Return of Investment), közel harmaduk pedig 5 százalékos, vagy annál alacsonyabb megtérülést lát. Vagyis megállapítható, hogy az ágazat egyelőre csak korlátozottan tud élni az AI-beruházásokban rejlő lehetőségekkel.
„A mesterséges intelligencia csak akkor hozhatja el a tőle várt, valóban mélyreható átalakulást, ha valódi ipari intelligenciát nyújt: azt a képességet, hogy a valós idejű üzemeltetési adatok, a modern automatizálás és a mesterséges intelligencia együtt segítik az egymással összhangban lévő, a hatékonyságot nagy mértékben javító döntések meghozatalát. Sok vállalat még mindig küzd a régi rendszerekkel és a nem egységes adatokkal, gátolva ezzel a mesterséges intelligencia bevezetését és azt, hogy a technológia valóra válthassa a benne rejlő lehetőségeket. Jelenleg a CPG-szektor számára a szándékok és a felkészültség között meglévő szakadék áthidalása az egyik legfontosabb versenyképességi prioritás” – mondta Neil Smith, a Schneider Electric CPG területért felelős elnöke.
A fő akadály az ipari intelligenciához szükséges felkészültség hiánya
A Schneider Electric és az AVEVA együttműködésében „Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing címen megjelent új tanulmány pedig többek között az élelmiszeripar és az italgyártás számára nyújt útmutatást a mesterséges intelligencia sikeres bevezetéséhez. Felvázolja, hogyan vezet az ipari adatok hasznosítása, a moduláris automatizálás, az elektrifikáció és az ipari mesterséges intelligencia bevezetése az autonóm működéshez.
A mesterséges intelligencia kínálta lehetőségek iránti erős bizalom ellenére a technológia szélesebb körül alkalmazását több, főként strukturális akadály is gátolja. A válaszadók 43 százaléka emelte ki az AI-jal és az adattudományokkal kapcsolatos ismeretek hiányát, míg az elavult automatizálási rendszereket és infrastruktúrát 37,5 százalékuk említette a gátló tényezők között.
A megkérdezettek több mint harmada jelezte, hogy komoly problémát okoz a megfelelő, kontextusba helyezett adatok hiánya. A munkavállalók részéről tapasztalható ellenállást a válaszadók negyede, míg a kiberbiztonsági, valamint jogi megfelelési problémákat kicsit több mint ötödük emelte ki.
„Jelentős változásra van szükség az együttműködés, az átláthatóság és a közös szabványok terén. Az SE Advisory Services révén már világszerte alkalmazzuk ügyfeleinknél a saját példakép gyárainkban felhalmozott tudást, segítve őket abban, hogy digitális ambícióikat mérhető eredményekké alakítsák. Hisszük, hogy a bevált gyakorlatok és az ágazatspecifikus szakértelem megosztása és alkalmazása beindítja az ipari digitális átalakulás következő hullámát” – mutatott rá Cecile Vercellino, a Schneider Electric „Services, Industrial Automation” területért felelős alelnöke.
