Jako amerykański inżynier, który od ponad trzech dekad obserwuje przemysł zarówno w Stanach Zjednoczonych, jak i w Europie Środkowej, wielokrotnie widziałem, jak technologie zmieniają sposób, w jaki produkujemy, organizujemy pracę i myślimy o fabrykach. Moja kariera — począwszy od czasów studenckich w USA, poprzez lata spędzone w polskim przemyśle od początku lat 90., aż po dzisiejsze projekty związane z automatyzacją i komunikacją techniczną — to historia ciągłego śledzenia kolejnych etapów rewolucji przemysłowej.
W tym tekście chcę opisać, jak wyglądała ta podróż z mojej perspektywy oraz jak obecna transformacja, napędzana sztuczną inteligencją, przypomina — a jednocześnie znacznie przewyższa — wcześniejsze przełomy technologiczne, których byłem świadkiem.
Kiedy byłem nastolatkiem pod koniec lat 70., produkcja wciąż nosiła ślady powojennej epoki przemysłowej. Fabryki były głośnymi, analogowymi, mechanicznymi środowiskami, w których linie produkcyjne napędzały koła zębate, pasy, przekaźniki i ludzie. Automatyzacja oznaczała jedno: elektromechaniczne układy sterowania oparte na sztywnej logice. Nawet kiedy studiowałem inżynierię na początku lat 80., laboratoria uczelniane odzwierciedlały okres przejściowy — symulacje komputerowe dopiero się pojawiały, przemysłowe komputery PC były ciekawostką, a „automatyzacja” była raczej wizją przyszłości niż codzienną praktyką operacyjną.
Dopiero kiedy pojechałem do Polski w 1993 roku — aby współpracować z AT&T przy modernizacji zakładu produkcji central telefonicznych Telfa (obecnie Nokia) w Bydgoszczy — kontrast między epokami stał się nie do zapomnienia. AT&T wprowadziło wówczas najbardziej zaawansowane procesy produkcyjne dostępne na świecie: precyzyjny montaż elektroniki, metody Lean, uporządkowane systemy jakości oraz zautomatyzowane środowiska testowe. Tymczasem poza bramą fabryki wiele państwowych zakładów przemysłowych działało jeszcze na sprzęcie i według praktyk przypominających lata 50.
To doświadczenie zostawiło we mnie trwały obraz: ostrą granicę między tym, czym produkcja była, a czym mogła się stać.
Ta sama linia podziału odsłania się dzisiaj — tylko że skok jest znacznie większy. To, co obserwowaliśmy w latach 90. między zachodnimi zakładami elektronicznymi a fabrykami epoki socjalizmu, jest dziś tym samym kontrastem, jaki widzimy między tradycyjnymi, zautomatyzowanymi liniami a systemami opartymi na AI, które same się optymalizują.
Nowy podział przemysłowy: AI jako mnożnik siły produkcyjnej
Przez dekady automatyzacja opierała się na logice deterministycznej: jeśli X, to Y. Dziś wchodzimy w etap, w którym maszyny nie tylko wykonują logikę — ale interpretują, analizują, przewidują i uczą się. Ta zmiana nie jest ewolucyjna; jest skokowa.
Poniżej przedstawiam sześć kluczowych obszarów produkcji, które AI przekształca najgłębiej:
1. Predykcyjne, samonaprawiające się operacje
Urządzenia będą wykrywać anomalie, przewidywać awarie i automatycznie dostosowywać parametry — eliminując znaczną część nieplanowanych przestojów.
2. Robotyka świadoma kontekstu
Zamiast ruchów opartych na stałym programie, roboty nowej generacji będą dynamicznie reagować na otoczenie, umożliwiając prawdziwą współpracę człowieka z maszyną.
3. Kognitywna kontrola jakości
Systemy wizyjne będą interpretować wzorce, wykrywać defekty i diagnozować ich przyczyny — z precyzją przekraczającą możliwości człowieka.
4. Pętle optymalizacji w czasie rzeczywistym
AI będzie stale analizować wydajność, zużycie energii, przepływy materiałów i czas cyklu — korygując procesy bez udziału człowieka.
5. Bliźniaki cyfrowe i inżynieria oparta na symulacjach
Fabryki będą odwzorowywać się cyfrowo, umożliwiając testowanie, szkolenie i planowanie wirtualnie, zanim zmiany trafią na halę produkcyjną.
6. Pionowa integracja danych w całym przedsiębiorstwie
AI połączy dane z ERP, MES, SCADA i maszyn w jeden spójny system operacyjny.
Dla kogoś, kto widział poprzednie przełomy — pojawienie się sterowników PLC, rozwój SCADA, wejście komputerów przemysłowych i pierwszą falę czujników inteligentnych — to wszystko brzmi znajomo, ale działa na zupełnie inną skalę. Tempo, skala i poziom inteligencji są bezprecedensowe.
Refleksje osobiste: co widziałem wtedy — i co widzę teraz
W latach 90., kiedy pomagałem firmom w Polsce wdrażać nowoczesne metody produkcji, wyzwaniem było przede wszystkim wprowadzenie porządku w chaos — tworzenie procesów, wdrażanie systemów jakości, budowa dyscypliny łańcucha dostaw i szkolenie kadr, które nigdy wcześniej nie działały w warunkach gospodarki rynkowej.
W latach 2000. i 2010., tworząc największe w Polsce platformy wydawnicze dla przemysłu, obserwowałem z pierwszego rzędu pełną transformację przemysłową regionu — od fabryk postkomunistycznych do nowoczesnych zakładów europejskich. Automatyzacja zwiększała produktywność, redukowała straty i przenosiła firmy z poziomu „przetrwać” na poziom światowej konkurencyjności.
Tymczasem nadchodząca zmiana jest inna. Skok od automatyzacji do produkcji autonomicznej jest tak duży jak ten, który widziałem w 1993 roku — tylko szybszy, bardziej złożony i o większym zasięgu.
W poprzedniej erze modernizacja oznaczała stopniowe, namacalne ulepszenia: zakup nowych maszyn, wdrożenie Lean, usprawnienie utrzymania ruchu, wzmocnienie dyscypliny operacyjnej. To był świat, w którym postęp wynikał z lepszego sprzętu, czystszych procesów i bardziej konsekwentnej realizacji.
Era AI wymaga czegoś zupełnie nowego. Wymaga myślenia o fabryce jako o systemie kognitywnym — takim, w którym przepływy pracy projektuje się wokół przepływów danych, a nie mechaniki. Wymaga rozwoju kompetencji cyfrowych na każdym stanowisku — od operatora po kierownika — oraz zmiany kulturowej w podejściu do produkcji. Zamiast polegać na sztywnych strukturach sterowania, zespoły muszą nauczyć się współpracować z inteligentnymi systemami, które adaptują się, przewidują i reagują w czasie rzeczywistym.
Dawniej celem automatyzacji było usuwanie pracy ludzkiej z procesów. Dziś AI ma za zadanie podnosić możliwości człowieka, wzmacniać podejmowanie decyzji i umożliwiać fabrykom uczenie się oraz ciągłą optymalizację. AI usuwa tarcia z procesu podejmowania decyzji.
Dlaczego to ma znaczenie dla globalnego sektora produkcyjnego
Konsekwencje dla producentów są ogromne: wydajność będzie wynikać z systemów potrafiących interpretować i przewidywać, przewaga konkurencyjna zależeć będzie od architektury danych i dojrzałości analitycznej, role pracowników przesuną się ku funkcjom nadzorczym, integracyjnym i analitycznym, fabryki, które opóźnią implementację AI, nie będą tracić powoli — zostaną szybko wyprzedzone.
To przypomina mi sytuację z Polski w 1993 roku: dwa światy przemysłowe obok siebie — jeden oparty na przestarzałych narzędziach, drugi pędzący ku nowoczesności. Dzisiejsza globalna produkcja przechodzi podobny podział — tylko że znacznie szybciej.
Co producenci powinni zrobić teraz
Droga naprzód zaczyna się od zbudowania spójnej infrastruktury traktującej dane jako podstawowy zasób operacyjny — a nie produkt uboczny pracy maszyn.
Firmy powinny: integrować modułowe narzędzia AI (predykcyjne utrzymanie ruchu, systemy wizyjne QC, cyfrowe instrukcje pracy), wdrażać je tak, aby wspierały, a nie zakłócały bieżące procesy, inwestować w przygotowanie pracowników do współpracy z systemami AI, projektować infrastrukturę w duchu ciągłości cyfrowej, a nie w postaci izolowanych modernizacji.
Zakończenie: przemiana, którą już widziałem — ale nigdy na taką skalę
Po czterech dekadach obserwowania, jak przemysł ewoluuje — od analogowych fabryk lat 70., przez rozwój komputerów przemysłowych w latach 80., modernizację Europy Wschodniej w latach 90. i globalną falę automatyzacji lat 2000. — mogę powiedzieć jedno: obecny moment przewyższa wszystkie poprzednie.
AI nie tylko ulepsza produkcję — definiuje ją na nowo: jej strukturę, jej przepływy pracy, jej logikę konkurencyjną.
I jak pokazuje historia, każdy wielki skok przemysłowy należy do firm, które działają wcześnie, inwestują konsekwentnie i mają odwagę wprowadzać śmiałe rozwiązania technologiczne.
To jest kolejny skok.
Autor: Michael Majchrzak — inżynier przemysłowy, konsultant, autor techniczny oraz wydawca; założyciel magazynu „Control Engineering” w Polsce i Czechach.
