Pełna wartość sztucznej inteligencji w przemyśle procesowym wciąż czeka na wykorzystanie. Kolejny etap rozwoju będzie wymagał hybrydowej architektury, która pozwoli orkiestracyjnie zarządzać wdrożeniami AI w chmurze, na poziomie edge oraz w głównych środowiskach obliczeniowych systemów sterowania — zgodnie z wymaganiami aplikacji, oczekiwaniami wydajnościowymi i politykami bezpieczeństwa.
Kontrola procesów i wnioski płynące z wdrażania AI
• Podejście oparte wyłącznie na chmurze spowalnia adopcję AI w środowiskach OT.
• Architektura OT ewoluuje; przyszłość należy do hybrydowych, koordynowanych środowisk.
• Zakłady przemysłu procesowego coraz aktywniej wdrażają technologie AI.
W niespełna trzy lata sztuczna inteligencja zdominowała rynek technologiczny. Coraz trudniej znaleźć inżyniera procesowego, automatyka czy operatora, który choć raz nie korzystał z generatywnych narzędzi AI — czy to do tworzenia dokumentów, analiz, badań, czy zwykłych konsultacji Q&A. Nic dziwnego, że zespoły OT zaczynają poszukiwać możliwości wdrożenia zaawansowanych technik AI bezpośrednio w środowiskach przemysłowych, aby zwiększać produktywność, dostępność instalacji i jakość decyzji operacyjnych.
Siłą napędową dzisiejszych narzędzi AI — fundamentem ich możliwości — jest przetwarzanie w chmurze. Ogromna moc obliczeniowa i skalowalność środowisk cloudowych czynią AI powszechnie dostępną i coraz bardziej użyteczną.
Gdy podejście cloud-centryczne blokuje OT
Ścisłe powiązanie AI z chmurą spowalnia jednak adaptację na poziomie OT. Zespoły automatyki z natury ostrożnie podchodzą do łączenia systemów sterowania z chmurą. Wynika to m.in. z:
- opóźnień i niestabilności łączy, które mogą wpływać na działanie aplikacji,
- wymogów regulacyjnych, cyberbezpieczeństwa i ochrony danych (szczególnie istotnych w polskim sektorze rafineryjnym, chemicznym, energetyce i przemyśle spożywczym),
- braku akceptowalnych gwarancji latencji dla procesów krytycznych.
Nawet zakładając większą otwartość na chmurę, w wielu aplikacjach opóźnienia byłyby po prostu zbyt duże dla pracy w czasie rzeczywistym.
Te bariery są jednak możliwe do usunięcia. Technologie OT ewoluują, a kluczowe narzędzia AI stają się dostępne również lokalnie. Najbardziej innowacyjne przedsiębiorstwa przenoszą wysokowydajne obliczenia jak najbliżej procesu — na warstwę edge.
Dziś realizuje się to przede wszystkim poprzez instalację wydajnych urządzeń edge, fizycznie odseparowanych od podstawowych komponentów systemów sterowania. W najbliższych latach architektura OT będzie rozszerzana o środowiska software-defined, które we współpracy z platformami enterprise umożliwią spójną orkiestrację obciążeń AI.
Ewolucja architektury OT
Kluczem do skutecznego wdrożenia AI w infrastrukturze OT jest możliwość płynnej migracji modeli chmurowych do środowisk
lokalnych. Obecnie dostawcy automatyki wyposażają platformy edge w akceleratory AI, dzięki którym lokalnie można uruchamiać odmiany modeli pierwotnie zaprojektowanych dla chmury. Cel: dostarczyć rozwiązania on-premises, które gwarantują bezpieczeństwo i niską latencję, a jednocześnie zachowują zdolność rozumowania i generowania wiarygodnych odpowiedzi bez „halucynacji”.
Lokalne modele szybko pokazują, że przemysłowy edge staje się nowym obszarem przewagi konkurencyjnej. Ma temu sprzyjać solidna warstwa danych z pełnym kontekstem — coś, co systemy DCS i nowoczesne platformy OT dostarczają naturalnie dzięki ciągłemu strumieniowaniu danych z procesu.
Najważniejsze: przetwarzanie odbywa się bezpośrednio na edge, szybko i bezpiecznie, co pozwala powiązać wynik AI z celami krytycznymi w czasie rzeczywistym.
A to dopiero początek. Wraz z rozwojem środowisk software-defined, modele AI o najwyższych wymaganiach latencji będą działać jeszcze bliżej procesu — docelowo w tej samej zwirtualizowanej warstwie, w której pracują funkcje systemów sterowania. Przy ekstremalnie krótkich czasach cykli takie systemy pomogą operatorom dobierać najlepsze działania w złożonych scenariuszach, przejmą zautomatyzowane sekwencje wieloetapowych operacji i skrócą czas od diagnozy do usunięcia problemu.
Przyszłość to hybrydowa orkiestracja obciążeń AI
Skuteczne wdrażanie AI w infrastrukturze OT wymaga elastycznego fundamentu technologicznego, który odpowiada filozofii działania przedsiębiorstwa i specyficznym wymaganiom każdej instalacji. Nie każda aplikacja AI musi pracować na tej samej platformie, co funkcje sterowania podstawowego.
Nawet gdy zaawansowane systemy software-defined staną się standardem i będą uruchamiać AI obok krytycznych funkcji sterowania, wiele aplikacji wciąż będzie naturalnie trafiać na edge lub do chmury.
• W warstwie software-defined kontrolowane będą aplikacje wymagające deterministycznej pracy w milisekundach — np. zaawansowane regulatory APC, modele predykcyjne jakości, algorytmy optymalizacji w czasie rzeczywistym.
• Na edge najlepiej sprawdzą się rozwiązania związane z niezawodnością, predykcyjnym utrzymaniem ruchu, efektywnością energetyczną i celami zrównoważonego rozwoju — tam, gdzie cykle mogą być dłuższe, ale nadal muszą pozostać blisko procesu.
• Do chmury nadal trafi planowanie produkcji, symulacje, aplikacje inżynierskie, czy wirtualni doradcy obsługujący floty systemów OT.
W miarę jak te środowiska będą się coraz bardziej łączyć, zespoły OT będą potrzebować architektury orkiestracji — spójnego sposobu zarządzania obciążeniami AI na wszystkich poziomach: chmura–edge–warstwa sterowania. Najskuteczniejsze będą rozwiązania, które powstały jako integralne platformy, a nie zlepione z kilkunastu systemów poprzez kosztowne, niestandardowe integracje.
Orkiestracja to element kluczowy. Postęp technologiczny i sposób realizacji projektów sprawiają, że AI będzie wdrażane etapami. Na szczęście wbudowane agenty AI i nowoczesne platformy operacyjne upraszczają łączenie źródeł danych i aplikacji oraz tworzą spójną, kontekstową warstwę — industrial data fabric — gotową do pracy.
Dzisiejsze najlepsze technologie automatyki to części większych ekosystemów, zaprojektowanych do współdziałania.
Polska branża przemysłowa także wchodzi w epokę AI
Najbliższe lata gruntownie zmienią środowisko OT w Polsce. AI będzie pojawiać się we wszystkich obszarach — od rafinerii i chemii, przez farmację i energetykę, po wod-kan i sektor spożywczy. Firmy, które mają jasną wizję i odpowiednich partnerów technologicznych, zdobędą przewagę.
Nie wszystkie elementy docelowego stosu technologicznego OT+AI są już dostępne, ale fundamenty można budować już dziś — i wiele polskich przedsiębiorstw już to robi, uwzględniając edge i AI w nowych projektach modernizacyjnych.
To najlepszy moment, by zacząć przygotowywać architekturę automatyki na przyszłość.
