Cyfryzacja procesów w zakładach przemysłowych przechodzi dziś fundamentalną zmianę. Automatyzacja, rozumiana jako realizacja z góry zaprogramowanych zadań przez maszyny, stała się standardem w wielu sektorach polskiej gospodarki. Niezmienne pozostają jednak cele, które od lat napędzają wdrażanie kolejnych technologii: efektywniejsze wykorzystanie zasobów, usprawnianie procesów operacyjnych i skuteczniejsze wsparcie pracowników w ich codziennej pracy.
Obecnie jednak, wraz z rozwojem technologii takich jak sieci 5G, przetwarzanie w chmurze czy fizyczna AI, czyli zastosowanie sztucznej inteligencji do sterowania fizycznym środowiskiem fabryki, pojawia się zupełnie nowy sposób realizacji tych priorytetów. Oznacza to przejście od klasycznej automatyzacji do rzeczywistej autonomii przemysłowej – systemów zdolnych do bieżącego monitorowania warunków pracy i dynamicznego dostosowywania działania instalacji w odpowiedzi na zmieniające się parametry operacyjne i środowiskowe.
Europejski krajobraz regulacyjny
Polski przemysł wchodzi w decydującą fazę tej transformacji. Nadchodzące wdrożenie dyrektywy NIS2 – po podpisaniu przez prezydenta nowelizacji ustawy o Krajowym Systemie Cyberbezpieczeństwa – znacząco podnosi wymagania w zakresie ochrony technologii operacyjnych oraz przemysłowych systemów sterowania. Nowe przepisy wejdą w życie po ich publikacji w Dzienniku Ustaw, pozostawiając tzw. podmiotom kluczowym i ważnym jedynie ograniczony czas na dostosowanie się do nowych regulacji.
Jednocześnie zrewidowana dyrektywa w sprawie charakterystyki energetycznej budynków (EPBD) musi zostać przeniesiona do prawa krajowego do 29 maja 2026 r., co w rezultacie przyspieszy cyfryzację i integrację systemów budynków, energii i pomiarów w spójne, połączone środowiska.
Coraz więcej firm będzie podlegać jednolitym wymaganiom cyberbezpieczeństwa. Modernizację wspiera finansowanie z Krajowego Planu Odbudowy i Zwiększania Odporności o wartości 59,8 miliarda euro, z czego ok. 21% przeznaczono na transformację cyfrową. W takim otoczeniu regulacyjnym organizacje muszą być przygotowane do zarządzania ryzykiem, mieć wdrożone procedury reagowania na incydenty i zapewnienia ciągłości działania oraz skuteczniej chronić swoje sieci i systemy. Stawka jest wysoka, bo przemysł odpowiada za ponad jedną piątą polskiego PKB.
Rozwiązania oparte na trzech fundamentach: danych, domenie i podejściu deterministycznym
W obszarze budynków i operacji przemysłowych osiągnięcie autonomii wymaga umiejętnego wykorzystania danych, głębokiego zrozumienia środowiska operacyjnego oraz zastosowania odpowiednich form sztucznej inteligencji, które realnie wpływają na wyniki. Podejście to porządkuje model „trzech D”.
W zautomatyzowanym środowisku dane (Data) historycznie funkcjonowały w zamkniętych, odizolowanych systemach technologii operacyjnych (OT), bez możliwości ich praktycznego wyodrębnienia czy ponownego wykorzystania. Dziś, dzięki łączności 5G i przetwarzaniu w chmurze, informacje te stają się dostępne dla całej organizacji, co przyczynia się do uzyskania kompleksowego obrazu działania infrastruktury i jej efektywności.
Interpretacja danych nie jest możliwa bez silnych kompetencji domenowych (Domain). Kluczowe jest tu bardzo dobre zrozumienie sposobu działania różnych instalacji oraz precyzyjne określenie benchmarków, które definiują ponadprzeciętną efektywność.
Ostatecznym krokiem jest przekształcenie tych informacji w użyteczną wiedzę operacyjną za pomocą właściwie dobranych narzędzi sztucznej inteligencji. W środowiskach o krytycznym znaczeniu, takich jak lotniska czy rafinerie, generatywna sztuczna inteligencja sugerująca jedynie „najbardziej prawdopodobne” działanie po prostu nie wystarcza. Organizacje potrzebują deterministycznej AI (Deterministic AI), zdolnej zapewnić dokładność sięgającą nawet 99,9999%.
Od fragmentacji do autonomii nadzorowanej przez człowieka
Jeśli organizacje zrobią to właściwie, polski przemysł może znacząco przyspieszyć transformację operacyjną dzięki autonomii opartej na AI, tworząc systemy, które potrafią samodzielnie widzieć, myśleć, działać i uczyć się. Brzmi to jak science-fiction, ale to rzeczywistość, która jest bliżej niż mogłoby się wydawać. Honeywell już dziś współpracuje z klientami na całym świecie w zakresie wdrażania takich możliwości. W sektorze energetycznym Zjednoczonych Emiratów Arabskich firma realizuje na przykład projekt z Borouge, obejmujący autonomiczną sterownię opartą na sztucznej inteligencji, zdolną do w pełni samodzielnego zarządzania instalacją przez kilka dni.
Nie oznacza to jednak, że rola pracownika staje się zbędna. Fizyczna sztuczna inteligencja w środowisku przemysłowym ma przede wszystkim wspierać ludzi: umożliwiać im pracę na wyższym poziomie kompetencyjnym, dostarczać wiedzę wynikającą z analizy danych oraz przejmować zadania rutynowe lub potencjalnie niebezpieczne.
Ten trend nie polega na eliminacji ludzkiego nadzoru ani eksperckiej wiedzy człowieka. Platformy takie jak nasz pakiet Honeywell Forge zostały zaprojektowane z myślą o wyposażeniu zespołów w narzędzia umożliwiające szybsze i trafniejsze podejmowanie decyzji. Operatorzy potrzebują wglądu w kluczowe dane procesowe w czasie rzeczywistym, a także bezpiecznego wsparcia zdalnego – z jasno określonymi uprawnieniami, ograniczonym czasowo dostępem oraz pełną ścieżką audytu – podkreśla Piotr Miecznikowski, Central Europe Head of Industrial Automation w Honeywell.
Jednym z przykładów są zintegrowane systemy sterowania i bezpieczeństwa (ICSS) – ujednolicone środowiska łączące sterowanie procesami, funkcje bezpieczeństwa oraz monitoring w jednej platformie zdolnej do analizy wzorców danych i formułowania rekomendacji oraz priorytetów serwisowych. Koordynacja takich systemów z rozproszonych centrów wsparcia w połączeniu z wykorzystaniem cyfrowych bliźniaków przyspieszających szkolenia i ograniczających liczbę błędów – to tylko niektóre przykłady kierunku, w którym zmierza autonomia w przemyśle.
Cyberbezpieczeństwo jako kluczowy warunek transformacji
Łączenie technologii operacyjnych z systemami IT w procesie konwergencji OT/IT jest bardzo złożone, między innymi dlatego, że otwiera nowy poziom ryzyka dla systemów, które wcześniej funkcjonowały w zamkniętych środowiskach. W 2024 roku w Polsce zgłoszono ponad 600 tys. potencjalnych incydentów w obszarze cyberbezpieczeństwa, co oznacza wzrost o 62% rok do roku.
To około 300 faktycznych zdarzeń dziennie, a każdy atak w sektorze przemysłowym oznacza możliwość zatrzymania produkcji, dysfunkcji organizacyjnych i ostatecznie znacznych strat finansowych – mówi Piotr Miecznikowski.
Oznacza to, że przedsiębiorstwa przemysłowe, których priorytetem jest autonomia, muszą uwzględnić kompleksową strategię cyberbezpieczeństwa OT jako integralny element tej transformacji. Połączenie odpowiednich kompetencji AI, głębokiego zrozumienia środowiska operacyjnego oraz jasno określonych celów optymalizacji sprawia, że możliwości, jakie fizyczna sztuczna inteligencja otwiera przed polskim przemysłem, są ogromne. Mogą one obejmować m.in. optymalizację zużycia energii, rozwój kompetencji zespołów i ograniczanie przestojów. W kluczowych sektorach przemysłowych w Polsce tempo wzrostu będzie w dużej mierze zależeć od tego, które organizacje szybko wykorzystają nadchodzącą falę technologii, a które pozostaną w tyle.
[…] Fizyczna AI zmienia przemysł […]