Sztuczna inteligencja (AI) w przemyśle – Prognozy rynkowe i perspektywy na lata 2024-2033

AI staje się fundamentem nowoczesnego przemysłu, napędzając głęboką transformację w tym sektorze. Globalny rynek AI w przemyśle doświadcza bezprecedensowego wzrostu, a prognozy wskazują na wzrost z 2,6 miliarda USD w 2022 roku do 20,8 miliarda USD do 2028 roku, co oznacza solidny złożony roczny wskaźnik wzrostu (CAGR) na poziomie 45,6%. Ten dynamiczny wzrost odzwierciedla przyspieszoną adopcję technologii AI, w tym uczenia maszynowego, wizji komputerowej, robotyki oraz przetwarzania języka naturalnego w procesach produkcyjnych.

Integracja AI w przemyśle zrewolucjonizuje branżę poprzez zwiększenie efektywności operacyjnej, poprawę jakości produktów, umożliwienie personalizacji oraz wsparcie dla zrównoważonych praktyk. W miarę jak technologia AI będzie się rozwijać, jej wpływ na sektor produkcji będzie się pogłębiać, otwierając nowe możliwości i wyzwania, z którymi firmy będą musiały się zmierzyć.

Ten artykuł analizuje obecne wydarzenia oraz przyszłe prognozy dotyczące AI w przemyśle, oferując przegląd, jak AI przekształca sektor produkcji.

Rynek AI w przemyśle produkcyjnym jest na dobrej drodze do znaczącej ekspansji. Według badań rynkowych, sektor ten był wyceniany na około 2,6 miliarda USD w 2022 roku. Do 2028 roku prognozowane jest, że osiągnie wartość 20,8 miliarda USD, co oznacza złożoną roczną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 45,6% w latach 2022-2028.

Ten szybki wzrost podkreśla rosnące inwestycje w technologie AI, które producenci wdrażają, aby zwiększyć efektywność operacyjną. Sektor produkcyjny przewodzi transformacji cyfrowej, korzystając z zaawansowanych technologii, takich jak analiza big data, AI i robotyka. Jak wynika z raportu McKinsey, te innowacje mogą zmniejszyć przestoje maszyn o 30–50% i ograniczyć koszty związane z jakością o 10–20%, obok innych korzyści.

Kluczowe czynniki wzrostu:

• Zwiększona efektywność operacyjna: Technologie AI, takie jak predykcyjne utrzymanie ruchu i optymalizacja procesów, pomagają producentom usprawniać operacje i zmniejszać przestoje.

• Wyższa precyzja i wydajność kontroli jakości: Systemy wizyjne oparte na AI poprawiają wykrywanie wad i zapewniają wyższą jakość produktów.

• Personalizacja i elastyczność: AI umożliwia masową personalizację, dostosowując linie produkcyjne do zmieniających się potrzeb konsumentów.

• Optymalizacja łańcucha dostaw: AI usprawnia zarządzanie łańcuchem dostaw, poprawiając prognozowanie, zarządzanie zapasami i logistykę.

• Zrównoważony rozwój: AI wspiera zielone praktyki produkcyjne poprzez optymalizację zużycia energii i minimalizowanie odpadów.

Prognozowane zarządzanie konserwacją – tzw. predykcyjne utrzymanie ruchu – to przełomowa aplikacja AI w produkcji. Tradycyjne podejścia do utrzymania ruchu – reaktywne i prewencyjne – często prowadzą do nieoczekiwanych przestojów lub zbędnych napraw. Predykcyjne utrzymanie oparte na AI rozwiązuje te problemy, wykorzystując dane w czasie rzeczywistym z czujników do przewidywania awarii sprzętu zanim one wystąpią. Predykcyjne utrzymanie oparte na AI jest stosowane do monitorowania linii produkcyjnych i przewidywania awarii maszyn. Proaktywne podejście pozwala producentom planować prace konserwacyjne w godzinach pozaszczytowych, minimalizując zakłócenia i redukując koszty utrzymania.

Dane rynkowe:
• Oszczędności kosztów: Według McKinsey & Company, predykcyjne utrzymanie oparte na AI może obniżyć koszty utrzymania o 10-15% i zredukować przestoje maszyn o 50%.
• Wzrost wydajności: Badania PwC wskazują, że predykcyjne utrzymanie może prowadzić do wzrostu wydajności o 12-15% w operacjach produkcyjnych.

Use case: W branży spożywczej, PepsiCo’s Frito-Lay, wykorzystując technologię AI opracowaną przez start-up Augury Inc., zyskało dodatkowe 4000 godzin zdolności produkcyjnej rocznie, zmniejszając nieplanowane przestoje i obniżając koszty w czterech zakładach dzięki predykcyjnemu utrzymaniu ruchu.

Dane dla segmentu: Globalny rynek AI w sektorze spożywczym ma wzrosnąć do 35,42 miliarda USD do 2028 roku.

Rola AI w kontroli jakości jest kluczowa. Tradycyjne metody inspekcji jakości polegają na inspektorach, co może być powolne i niekonsekwentne. Nowoczesne systemy wizyjne oparte na AI mogą zastąpić ręczne inspekcje, oferując szybkie i dokładne wykrywanie wad.

Dane rynkowe:
• Zmniejszenie liczby wad: Badanie Capgemini pokazuje, że systemy kontroli jakości oparte na AI mogą zredukować liczbę wad nawet o 90%, w porównaniu do 70–80% w przypadku inspektorów ludzkich. Na podstawie doświadczeń firmy KSM Vision, specjalizującej się w produkcji systemów optycznej inspekcji wizyjnej, dokładność detekcji może sięgać nawet 95-99%, w porównaniu do 80-90% w przypadku inspekcji ręcznej.
• Wzrost rynku: Globalny rynek AI w kontroli jakości w produkcji ma wzrosnąć z 1,4 miliarda USD w 2023 roku do 5,2 miliarda USD do 2030 roku, przy CAGR na poziomie 20,8%.

Use case: W przemyśle drzewnym, jeden z czołowych globalnych producentów mebli, implementując automatyczną inspekcję optyczną KSM Vision do wykrywania wad  lamel drewnianych, zwiększył skuteczność kontroli jakości z 80-90% (inspekcja manualna, wskaźnik zależny od procesu i zmiany, z gorszymi wynikami w nocy) do 95-99% (automatyczna wizja maszynowa w zależności od procesu). Integracja zautomatyzowanego systemu wizyjnego KSM Vision doprowadziła także do eliminacji zwrotów z prasy HF do zera i redukcji liczby operatorów na linii produkcyjnej, co znacząco przyspieszyło zwrot z inwestycji (ROI).

Dane dla segmentu: Według raportu Grand View Research, globalny rynek produkcji drewna został wyceniony na 490,3 miliarda USD w 2020 roku i ma rosnąć w tempie CAGR 4,6% od 2021 do 2028 roku. Globalny rynek usług kontroli jakości w budownictwie osiągnął wartość 17,9 miliarda USD w 2023 roku i szacuje się, że osiągnie 36,59 miliarda USD do 2031 roku, co oznacza CAGR na poziomie 10,75% w latach 2024-2031.

Roboty zasilane przez AI rewolucjonizują przemysł, umożliwiając im wykonywanie złożonych, adaptacyjnych zadań. W przeciwieństwie do tradycyjnych robotów przemysłowych, które są programowane do powtarzalnych zadań, inteligetne maszyny wspierane przez AI potrafią uczyć się z otoczenia i dostosowywać do nowych zadań. Roboty współpracujące – tzw. coboty – pracują ramię w ramię z operatorami ludzkimi, ucząc się ich działań i zwiększając elastyczność linii produkcyjnych. Ta zdolność jest szczególnie korzystna w branżach, które wymagają personalizacji i szybkiego dostosowywania do nowych projektów produktów.

Dane rynkowe:

• Wzrost rynku robotyki: Globalny rynek robotów wspieranych przez AI w przemyśle produkcyjnym ma osiągnąć wartość 16,3 miliarda USD do 2030 roku, rosnąc w tempie CAGR na poziomie 33% w latach 2024–2030.
• Zwiększenie wydajności: Raport Deloitte podkreśla, że smart fabryki zasilane przez AI mogą przyczynić się do wzrostu globalnej gospodarki o 1,5-2,2 biliona USD do 2025 roku.

Use case: Na rynku motoryzacyjnym Ford wykorzystuje coboty do spawania, klejenia i kontroli jakości, w tym do szlifowania całego nadwozia samochodu w zaledwie 35 sekund. Tymczasem fabryka BMW w Spartanburgu, odpowiedzialna za 60% BMW sprzedawanych w USA, stosując roboty wspierane przez AI, deklaruje oszczędności na poziomie 1 miliona USD rocznie i zoptymalizowanie wykorzystanie pracowników.

Dane dla segmentu: Rynek AI w przemyśle motoryzacyjnym ma osiągnąć wartość 7 miliardów USD do 2027 roku, co podkreśla jego wiodącą rolę w adopcji AI w produkcji.

AI usprawnia zarządzanie łańcuchem dostaw, dostarczając informacje na temat prognozowania popytu, zarządzania zapasami i logistyki. Algorytmy AI analizują dane z różnych źródeł, optymalizując działania łańcucha dostaw i minimalizując ryzyko.

Dane rynkowe:

• Zwiększenie efektywności: Raport Accenture wskazuje, że optymalizacja łańcucha dostaw wspierana przez AI może zwiększyć efektywność o 30% i obniżyć koszty logistyki o 10–15%.
• Monitorowanie w czasie rzeczywistym: AI umożliwia śledzenie materiałów i produktów w czasie rzeczywistym, co zwiększa transparentność i elastyczność łańcucha dostaw.

Use case: Podczas pandemii COVID-19, firmy korzystające z systemów zarządzania łańcuchem dostaw wspieranych przez AI były lepiej przygotowane do radzenia sobie z zakłóceniami, dzięki możliwości bieżącego dostosowywania planów zakupowych i produkcyjnych. Doskonałym przykładem jest firma Pfizer, działająca w branży farmaceutycznej. Pfizer, korzystając z superkomputera IBM i technologii AI, opracował lek na COVID-19, Paxlovid, w ciągu 4 miesięcy, skracając czas obliczeniowy o 80% do 90%. AI rozwiązuje wyzwania związane z odkrywaniem leków w kluczowych obszarach, takich jak przewidywanie struktury białek, prognozowanie funkcji, projektowanie terapii, a także kontrola jakości leków i opakowań i robotyzacja – na każdym etapie produkcji.

Dane dla segmentu: AI w rozwoju leków może doprowadzić do wprowadzenia 50 nowych leków i wygenerowania 50 miliardów USD sprzedaży w ciągu najbliższej dekady, przy czym ponad 80 firm napędza tę innowację.

AI przyczynia się do zrównoważonej produkcji poprzez optymalizację zużycia energii, redukcję odpadów oraz wspieranie działań gospodarki o obiegu zamkniętym. Systemy AI monitorują i analizują zużycie energii, wykorzystanie materiałów oraz produkcję odpadów, co sprzyja zwiększeniu efektywności ekologicznej.

Dane rynkowe:

• Efektywność energetyczna: Światowe Forum Ekonomiczne szacuje, że procesy produkcyjne wspierane przez AI mogą zmniejszyć zużycie energii nawet o 20%.
• Redukcja odpadów: AI pomaga producentom optymalizować wykorzystanie materiałów, redukując odpady i minimalizując wpływ na środowisko.

Use case: W branży FMCG globalni producenci coraz częściej zgłaszają problem błędów ludzkich przy zmianie etykiet produktów na liniach produkcyjnych, w szczególności przeznaczonych na eksport. Wspomninay problem wynika głównie z rotacji pracowników produkcji, którzy często nie posiadają wystarczającej wiedzy na temat wymagań prawnych dotyczących etykiet na rynkach zagranicznych oraz ciągle zmieniających się regulacji rynkowych (np. dochodzi do pomyłek w zakresie składników wymaganych na lokalnym rynku lub zastosowania niewłaściwego języka, itp.). To poważne wyzwanie, ponieważ błędna etykieta wysłana na eksport kończy się zwrotami lub nawet utylizacją całych kontenerów produktów, co stanowi ogromne straty finansowe, operacyjny problem oraz szkody dla środowiska. Taka sytuacja wpływa na cele zrównoważonego rozwoju globalnych marek i przestrzeganie zasad zero-waste oraz regulacji proekologicznych. Ręczna kontrola etykiet prowadzi do błędów ludzkich i potencjalnych przestojów, podczas gdy zautomatyzowana inspekcja etykiet wspierana przez AI minimalizuje te problemy.

Integracja sztucznej inteligencji (AI) w procesy produkcyjne przekształca przemysł, oferując możliwości zwiększenia efektywności, poprawy jakości oraz wzmocnienia zrównoważonego rozwoju. Wraz z dynamicznym wzrostem rynku AI w produkcji, który do 2028 roku ma osiągnąć roczną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 45,6%, firmy muszą dostosować się, aby skutecznie wykorzystać te innowacje.

Technologie AI, takie jak predykcyjne utrzymanie ruchu, kontrola jakości, robotyka oraz optymalizacja łańcucha dostaw, napędzają istotne zmiany, dostarczając producentom narzędzi do sprostania zmieniającym się oczekiwaniom konsumentów oraz regulacjom. Choć istnieją wyzwania, strategiczne planowanie i inwestycje w technologie AI mogą przygotować producentów na długoterminowy sukces na coraz bardziej konkurencyjnym globalnym rynku.

Przyszłość produkcji leży w pełnym wykorzystaniu potencjału AI, co umożliwi stworzenie inteligentniejszych, bardziej elastycznych i zrównoważonych systemów produkcyjnych, które będą gotowe na sprostanie wymaganiom rynku przyszłości.

KSM Vision specjalizuje się w zaawansowanych rozwiązaniach z zakresu kontroli jakości i automatyzacji, które dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (deep learning AI) oraz technologii wizyjnych, skutecznie zastępują inspekcję manualną, znacząco podwyższając dokładność i skuteczność kontroli.

Łączymy innowacyjne układy optyczne z zaawansowaną automatyką oraz IT zakładu. Oferujemy unikatowe połączenie algorytmów AI z indywidualnie dopasowanym hardware, które integrujemy z istniejącymi liniami i systemami IT zakładu (wymiana danych, uprawnienia, raportowanie), zapewniając płynność procesów i pełną kompatybilność.

Zindywidualizowane podejście pozwala nam dostosować rozwiązanie do konkretnych inspekcyjnych potrzeb i specyfiki zakładu/produktów, umożliwiając skuteczne sprostanie wyzwaniom i wymaganiom korporacji. To w znaczący sposób odróżnia KSM Vision od innych producentów OEM.

Czy borykają się Państwo z nierozwiązanymi problemami z defektami? Czy występują jeszcze procesy, gdzie stosują Państwo inspekcję manualną?

Zapraszamy do kontaktu z naszym zespołem inżynierów pod adresem zapraszamy@ksmvision.com, aby podzielić się swoimi wyzwaniami i sprawdzić, w jaki sposób spersonalizowane rozwiązania KSM Vision mogą im sprostać.

https://www.linkedin.com/pulse/europe-construction-quality-control-services-market-hutie/
https://www.linkedin.com/pulse/europe-construction-quality-control-services-market-ahhmf/
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/05/31/navigating-ai-integration-in-manufacturing-challenges-benefits-and-strategies/
Artificial Intelligence in Manufacturing Market Size, Share, Industry Report, Growth Drivers, Opportunities – 2032 (marketsandmarkets.com)
https://edition.cnn.com/2024/08/02/tech/wall-street-asks-big-tech-will-ai-ever-make-money/index.html
https://www.ge.com/digital/customers/pfizer-cuts-downtime-moving-predictive-maintenance