Przemysł wytwórczy wkracza w erę sztucznej inteligencji. W jaki sposób SI rewolucjonizuje zarządzanie danymi w sektorze przemysłowym

Przemysł i handel detaliczny od lat uchodzą za liderów w dziedzinie analizy danych. Tymczasem to właśnie fabryki generują jedne z najbardziej złożonych i cennych zbiorów danych na rynku — i dopiero teraz zaczynają je w pełni doceniać. Sebastian Stefanowski, Dyrektor Praktyki Databricks w Inetum Polska, wyjaśnia, dlaczego dane przemysłowe stanowią unikalną kategorię, jakie implementacje sztucznej inteligencji przynoszą dziś realne korzyści oraz jak migracja do chmury wpłynęła na projekt dla jednego z największych światowych producentów silników lotniczych.

Business Insider: Jakie rodzaje danych dominują w sektorze produkcyjnym i co sprawia, że tak bardzo różnią się od danych z branży finansowej lub handlu detalicznego?

Sebastian Stefanowski: Przemysł charakteryzuje się przede wszystkim znacznie większą wielowymiarowością i warstwowością danych. Sektor finansowy i handel detaliczny analizują głównie dane transakcyjne, demograficzne oraz dane o zachowaniach użytkowników — są one stosunkowo jednorodne i łatwe w obróbce. W produkcji pojawia się zupełnie nowa kategoria: dane strumieniowe generowane bezpośrednio przez maszyny (tzw. dane szeregów czasowych), linie produkcyjne, a coraz częściej także przez same produkty. Mam tu na myśli odczyty z czujników wibracji, temperatury, zużycia energii, dane ze sterowników, a często także obrazy z kamer przemysłowych. Ilość tych danych może być astronomiczna, a ich charakter wymaga przetwarzania w czasie zbliżonym do rzeczywistego. To fundamentalna różnica jakościowa, nie tylko ilościowa.

Jakie są największe wyzwania związane z analizą danych za pomocą sztucznej inteligencji w środowisku przemysłowym? Czy problemem jest jakość danych, ich rozproszenie, czy może standardy integracji?

Pierwszym wyzwaniem jest rozmiar tych danych (inaczej wolumen). Urządzenia na liniach produkcyjnych potrafią generować dane kilka razy na sekundę. Systemy analityczne muszą być zaprojektowane z myślą o takiej przepustowości, aby móc nadążyć.

Drugim, często niedostrzeganym wyzwaniem, jest bezpieczeństwo. Procesy produkcyjne stanowią w wielu przypadkach unikalną wartość przedsiębiorstwa, jego własność intelektualną, dlatego dane opisujące te procesy nie mogą wyciec. Dochodzą do tego wymogi regulacyjne, szczególnie w branżach objętych szczególnym nadzorem, takich jak lotnictwo, farmacja czy energetyka.

Jak zmieniła się dojrzałość danych polskich firm produkcyjnych w ostatnich latach i dokąd zmierzają one w perspektywie 2026 roku?

Trend jest wyraźny: producenci odchodzą od odizolowanych systemów, które analizowały poszczególne etapy produkcji osobno. Zmierzamy w kierunku scentralizowanych platform przetwarzania danych — takich jak „Data Lakehouse” — które umożliwiają łączenie danych z wielu warstw jednocześnie i na ich podstawie generowanie wniosków użytecznych z perspektywy operacyjnej i strategicznej — innymi słowy dla całej struktury przedsiębiorstwa.

Co ciekawe, najbardziej zaawansowane firmy zaczynają myśleć nie tylko wstecz — „co się wydarzyło, gdzie były straty” — ale także w przód: jak dane z bieżącej produkcji mogą wpłynąć na wersję produktu za trzy lata. Jest to szczególnie widoczne w branżach zaawansowanych technologicznie: elektronice, motoryzacji. Produkty stają się inteligentne, wyposażane w kontrolery i procesory, a świat „produkcji” integruje się coraz ściślej ze „edge computingiem”.

Od czego firma produkcyjna powinna zacząć swoją przygodę ze sztuczną inteligencją, jaki jest optymalny pierwszy krok?

Kluczowa zasada: wdrożenie AI w produkcji nie może być spontaniczną reakcją na trend rynkowy. Musi być procesem uporządkowanym i dostosowanym do rzeczywistych potrzeb biznesowych.

Zacząłbym od audytu problemów: zidentyfikowania, gdzie firma traci najwięcej czasu, generuje największe straty materiałowe lub zmaga się z najczęstszymi przestojami. Następnie należy zinwentaryzować dane, które firma już posiada. Wiele przedsiębiorstw jest zaskoczonych ilością danych, które już zbierają, choć w sposób rozproszony.

Dopiero wtedy warto pomyśleć o technologii. Dobra wiadomość jest taka, że chmura radykalnie obniżyła próg wejścia. Model pay-per-use oznacza, że nawet średniej wielkości firma produkcyjna może zacząć zbierać i analizować dane bez dużych nakładów kapitałowych na infrastrukturę. I tu moja ostatnia rada: myśl na dużą skalę, zacznij od małych kroków. Zacznij od jednego konkretnego, palącego problemu — na przykład przewidywania awarii jednej maszyny — rozwiąż go skutecznie, a następnie wykorzystaj doświadczenia z wdrożenia pilotażowego do stopniowego rozszerzania systemu na całą fabrykę.

Jakie zastosowania AI są obecnie standardem rynkowym w branży: co firmy wdrażają najchętniej i z najlepszym skutkiem?

Oprócz zastosowań wspólnych dla wszystkich branż, takich jak planowanie sprzedaży czy analiza łańcucha dostaw, produkcja ma swoje specyficzne obszary. Dwa przypadki użycia są dziś praktycznie standardem. Pierwszy to autonomiczna kontrola jakości oparta na systemach wizyjnych. Modele AI zastępują lub wspierają ludzi na linii produkcyjnej, odróżniając wadliwe sztuki od poprawnych z dokładnością porównywalną do ludzkiego inspektora, ale bez zmęczenia i przerw. Drugi to konserwacja predykcyjna — przewidywanie awarii maszyn, zanim do nich dojdzie. To zmiana paradygmatu: z reaktywnego utrzymania ruchu na predykcyjne planowanie serwisu.

Konserwacja predykcyjna jest istotnie jednym z najczęściej wymienianych zastosowań AI w fabrykach. Co tak naprawdę zmienia ona w utrzymaniu ruchu?

Z raportu Siemens The True Cost of Downtime 2024 wynika, że 500 największych firm na świecie traci rocznie 1,4 biliona dolarów z powodu nieplanowanych przestojów. Odpowiedzią jest właśnie konserwacja predykcyjna.

Do tej pory systemy produkcyjne działały w trybie reaktywnym: analizowały to, co dzieje się teraz lub co wydarzyło się w przeszłości. Ponieważ koszt usunięcia niespodziewanej awarii jest zazwyczaj astronomiczny, firmy produkcyjne operowały w trybie „konserwacji zapobiegawczej” — czyli zlecały prace serwisowe w określonych interwałach, często dla maszyn, które nie wymagały jeszcze interwencji. To ograniczało krytyczne przestoje, ale podnosiło ogólny koszt utrzymania ciągłości produkcji. Nowoczesne modele AI dodają nowe możliwości — predykcję. System nie tylko rejestruje anomalię w działaniu na wczesnym etapie, ale przewiduje na podstawie obserwacji, że za dwa tygodnie określony komponent może ulec awarii. To otwiera zupełnie nowe możliwości optymalizacji, które wcześniej były niedostępne. Zamiast planować serwis według kalendarza lub reagować po awarii, można planować wymianę części z precyzyjnym wyprzedzeniem — nie za wcześnie, nie za późno. W przypadku urządzeń, do których części są bardzo drogie, ta optymalizacja przynosi nawet milionowe oszczędności.

Jak w tym kontekście wygląda rola połączenia sztucznej inteligencji z IoT? Czy rzeczywiście przekłada się ono na realną zmianę operacyjną, czy nadal pozostaje raczej marketingowym hasłem?

Każdy, kto jeździ nowoczesnym samochodem, obserwuje tę zmianę na własne oczy. Dzisiejsze standardy w świecie motoryzacji to samochody wyposażone w elementy AI, komputery pokładowe i stałą komunikację z systemami producenta. To nie jest „hype”, to rzeczywistość, która wkracza do branży konsumenckiej i przemysłowej jednocześnie. Producenci tworzący zaawansowane technologicznie produkty — a przez „zaawansowane” rozumiem także pralkę czy lodówkę, nie tylko samochód — będą zmuszeni myśleć o integracji z IoT. Ten trend jest, moim zdaniem, nieodwracalny. Pytanie nie brzmi już „czy”, ale „kiedy i jak szybko”.

Inetum od ponad dekady współpracuje z jednym z największych na świecie producentów silników lotniczych. Z jakim problemem biznesowym zgłosił się ten klient?

Klient, globalny koncern specjalizujący się w produkcji systemów zasilania i silników lotniczych, zorientował się, że jego dotychczasowy system monitorowania silników, zainstalowany w lokalnej serwerowni w modelu on-premise, przestaje być wydolny. Flota samolotów rośnie, silników przybywa, a infrastruktura nie nadąża z przetwarzaniem ogromnych wolumenów danych. Weszliśmy do projektu w momencie, gdy klient rozważał jeszcze modernizację w modelu on-premise. Dość szybko doszedł jednak do wniosku, że to ślepy zaułek i że prawdziwym przełomem będzie migracja systemów analitycznych do chmury. Ta decyzja uwolniła go od wszelkich ograniczeń związanych ze skalą danych, teraz i w przyszłości.

Jakie technologie okazały się kluczowe dla sukcesu? Czy może pan wskazać centralny element tej nowej architektury?

Klient początkowo nie miał ściśle sprecyzowanych preferencji technologicznych. „Game-changerem” okazał się Databricks — dziś prawdopodobnie najpopularniejsza platforma do wielkoskalowego przetwarzania danych w chmurze. Opiera się na silniku Apache Spark, ale oferuje znacznie więcej: zarządzanie organizacją danych, kontrolę bezpieczeństwa, a przede wszystkim natywną integrację z gotowymi modelami AI oraz procesami uczenia maszynowego — treningiem unikalnych modeli w oparciu o własne dane. Dla klienta kluczowy był również model rozliczeniowy pay-per-use. System monitoruje silniki na bieżąco, ale intensywność analiz jest zmienna, a ten model rozliczeniowy sprawia, że klient płaci tylko za te dane, które faktycznie przetworzył.

Co sprawiło, że wdrożenie AI było w tym przypadku możliwe, jakie warunki musiały zostać spełnione po stronie klienta?

Kluczowe było zaufanie. Dane z silników lotniczych to informacje niezwykle wrażliwe, opisujące krytyczne procesy techniczne, które są własnością intelektualną producenta. Zbudowanie relacji opartej na bezpieczeństwie i transparentności umożliwiło udostępnienie danych w skali wymaganej do analizy.

Drugi warunek to gotowość do zmiany modelu działania — od on-premise do chmury. To nie jest decyzja techniczna, to decyzja strategiczna i kulturowa. Klient musiał zaakceptować, że skalowalność i przyszłościowość systemu wymaga rezygnacji z dotychczasowego sposobu myślenia o infrastrukturze IT.

Jakie wymierne efekty przyniosło wdrożenie?

Konkretnych liczb nie mogę podawać, to tajemnica przedsiębiorstwa. Klient otwarcie jednak chwali się tym, że modernizacja systemu przyniosła nową jakość i nowe oszczędności, a przede wszystkim nowe możliwości w zakresie rozwoju produktów.

Patrząc z mojej perspektywy jako architekta IT: przed firmą otworzyły się możliwości, których 10 lat temu po prostu nie miała. Anomalie w pracy silników są obecnie wykrywane na bardzo wczesnym etapie. Planowanie serwisu i wymiany części odbywają się z właściwym wyprzedzeniem, co przy cenach komponentów lotniczych przynosi znaczące oszczędności. A zebrane dane z tysięcy godzin pracy silników stają się podstawą do projektowania kolejnych, lepszych generacji. Jednym słowem, dane z obecnej floty kształtują silnik przyszłości — to chyba najlepsze podsumowanie tego, czym może być analityka przemysłowa, gdy jest dobrze zrobiona.

Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł do końca. Bądź na bieżąco! Obserwuj nas w Google. Materiał reklamowy na zlecenie marki Inetum Udostępnij artykuł Newsletter Bądź na bieżąco z informacjami ze świata biznesu i finansów Zapisz się

Najpopularniejsze w BUSINESS INSIDER

Biznes

Które regiony kraju w wakacje przyciągają najwięcej turystów? Nie jest to morze

wczoraj 16:05 Damian Słomski Biznes

Biedronka odpowiada. Chodzi o sklep w szeregowcu

wczoraj 14:59 Dominik Kołodziej Biznes

Upały napędzają zużycie energii. PSE zabrały głos

wczoraj 14:08 Natalia Szewczak Biznes

Pierwszy raz od lat zyski banków powinny spaść. ZBP pokazał symulację

wczoraj 14:07 Damian Słomski Biznes

Niemiecki mega projekt. Pięć lat opóźnienia i dodatkowe miliardy euro kosztów

wczoraj 12:44 Redakcja Businessinsider Biznes

Elektryczny maluch za 20 tys. euro rzuca wyzwanie Volkswagenowi

wczoraj 12:04 Business Insider Polska Biznes

Tyle zarobiła polska spółka na książce Andrzeja Dudy. To był pierwszy projekt firmy

wczoraj 10:34 Beata Michalik Materiał promocyjny

Automatyzacja to już nie przyszłość. Największym wyzwaniem jest dziś wybór właściwego kierunku

wczoraj 00:00 Biznes

Nowe wsparcie dla Ukrainy. Grupa EBI przeznaczy gigantyczną kwotę

czwartek 22:44 Bartosz Treder, Polska Agencja Prasowa Biznes

Nie tylko Cyfrowy Polsat. Syn Zygmunta Solorza zarabia też w inny sposób

czwartek 11:16 Beata Michalik Biznes

Władze Mety przejrzały na oczy? "Morale w firmie prawdopodobnie najgorsze w historii"

czwartek 11:15 Aki Ito Biznes

Ogromne zadłużenie branży meblarskiej w Polsce. Przoduje jeden region

czwartek 10:09 Beata Michalik Biznes

Nowy odcinek walki z zakazem handlu. Hipermarkety idą w książkowy wytrych

czwartek 08:26 Patryk Skrzat Tylko u nas Biznes

Banki pod pręgierzem populizmu. Prezes Banku Pekao odpowiada byłemu premierowi [OPINIA]

czwartek 06:50 Cezary Stypułkowski Biznes

Polski gigant farmaceutyczny wkracza na nowy rynek. W Polsce robi się za ciasno

środa 16:30 Jacek Frączyk Materiał promocyjny

Domowe spa coraz popularniejsze w Polsce. Tak zmieniają się oczekiwania klientów

środa 16:13 Biznes

Miał być dom, a wyszła Biedronka. Mieszkańcy protestują przeciw inwestycji

środa 13:40 Przemysław Mosur-Darowski Materiał promocyjny

Fundacja rodzinna musi wybrać bank. Jak zabezpieczyć majątek, aby przetrwał pokolenia?

środa 12:00 Biznes

Elon Musk nie jest już bilionerem

środa 11:06 Diana Kassal Biznes

Blaski i cienie polskiego przemysłu. W miesiąc mocno spadła m.in. produkcja komputerów

środa 10:47 Damian Słomski Materiał promocyjny

5 najlepszych firm restrukturyzacyjnych w Polsce 2026 – wybraliśmy firmy, które skutecznie ratują biznes przed upadłością

środa 10:00 Biznes

Zbrojeniowy gigant z Polski w drodze na giełdę? MON rozpatruje wniosek

środa 06:00 Bartek Godusławski Materiał promocyjny

Wdrożenie ERP to prawdziwa loteria. Co sprawia, że jedne projekty kończą się sukcesem, a inne przepalają budżet?

środa 00:00 Materiał promocyjny

Realna obecność firmy wartością dla polskiej gospodarki

wtorek 17:20 Materiał promocyjny

Wieża Quorum Tower osiągnęła docelową wysokość 137 metrów

wtorek 16:47 Biznes

Polski gigant spożywczy wchodzi na ukraiński rynek. To pierwsza taka transakcja

wtorek 10:55 Beata Michalik Biznes

Przez AI ścięli 21 tys. etatów. I nie wykluczają dalszych zwolnień

wtorek 08:42 Patryk Skrzat Biznes

Oszukani bogacze i sfałszowane podpisy. Kulisy upadku firmy, która urzekła hollywoodzkie gwiazdy

wtorek 08:01 Vinzenz Neumaier Biznes

AI może mocno napompować polski PKB. Jest prognoza

poniedziałek 13:14 Mateusz Madejski Materiał promocyjny

Cyfryzacja realnym narzędziem rozwoju biznesu turystycznego

poniedziałek 12:59 Materiał promocyjny

Szybkie zakupy? Te dane mogą nas mocno zdziwić

poniedziałek 12:50 Biznes

Oto najszybszy samochód z Lego w historii. Rozpędził się do 111 km/h

poniedziałek 12:23 Mateusz Madejski Biznes

Żabka weszła w nową branżę. Sprzedaje… kontrolery

poniedziałek 10:19 Mateusz Madejski Biznes

Polacy "europejskimi liderami oszczędności". Zaskakujące badanie

poniedziałek 09:36 Mateusz Madejski Biznes

Volkswagen świętuje. We Wrześni wyprodukowano już 600 tys. sztuk popularnego modelu

poniedziałek 08:57 Mateusz Madejski Biznes

Oto najlepsza restauracja w Polsce. "Złoty medal" idzie do Łodzi

poniedziałek 07:53 Mateusz Madejski Tylko u nas Biznes

Orlen kontra branża paliwowa. Spór o nowy podatek

poniedziałek 05:45 Bartek Godusławski Biznes

Współzałożyciel giganta gier wideo zginął w wypadku lotniczym

niedziela 12:06 Lauren Edmonds Biznes

"Musimy zarabiać na mniejszej liczbie samochodów". Tysiące pracowników niemieckiego giganta do zwolnienia

20.06.2026 Jacek Frączyk Materiał promocyjny

"Trzy fale". Tak ma wyglądać rewolucja robotów [WYWIAD]

20.06.2026 Mateusz Madejski Biznes

Polsce grozi kryzys jajeczny. Producenci ostrzegają. "Skala strat jest ogromna"

20.06.2026 Patrycja Klimek, Polska Agencja Prasowa Tylko u nas Biznes

Najbardziej ryzykowna decyzja Donalda Tuska. W wakacje może się zemścić

20.06.2026 Grzegorz Kowalczyk, Bartek Godusławski Biznes

Rosja sprzedała czołową kopalnię złota. Za połowę ceny

19.06.2026 Anna Unton Biznes

Burza po ogłoszeniu w Żabce. "Pierwszeństwo mają Ukraińcy". Sieć wydała oświadczenie

19.06.2026 Jan Manicki Biznes

Dieter Schwarz i zakład Lidla o przyszłość. Tak inwestuje najbogatszy Niemiec

19.06.2026 Jonas Bickelmann Biznes

Pracownicy zawalili, CEO obniża sobie pensję. Takie rzeczy tylko w Japonii

19.06.2026 Lloyd Lee Biznes

InPost i Allegro zawieszają spór o 100 mln zł. Spółki podpisały list intencyjny

18.06.2026 Beata Michalik Biznes

"Ratunkowy" projekt ustawy o kryptoaktywach wraca do Sejmu. To reakcja na weto prezydenta

18.06.2026 Beata Michalik