Raport: Elementy nowoczesnej automatyzacji – od inteligentnego czujnika po rozwiązania AI
Designed by Freepik – DC StudioWspółczesna hala produkcyjna przestała być jedynie zbiorem mechanicznych maszyn i urządzeń, które wykonują z góry zaplanowane i powtarzalne cykle. Obecnie definicja automatyzacji coraz bardziej ewoluuje w stronę cyfrowego ekosystemu, w którym granica między światem operacyjnym (OT) a informatycznym (IT) niemal całkowicie się zatarła. Dla inżynierów i kadry zarządzającej najważniejszym wyzwaniem przestaje być już samo „uruchomienie linii”, ale taka jej parametryzacja, która przyniesie dodatkowe korzyści. Pozwoli na pełną transparentność danych, adaptacyjność procesów i maksymalną efektywność energetyczną.
Automatyzacja procesów produkcyjnych to obecnie wielowymiarowa transformacja, która wykracza poza proste zastępowanie pracy ludzkiej przez maszyny. Jej istotą jest integracja zaawansowanych systemów sterowania, inteligentnej sensoryki oraz algorytmów analitycznych w jeden spójny organizm zdolny do samodiagnostyki i błyskawicznej adaptacji do zmiennych warunków rynkowych. W czasach rosnących kosztów energii i niedoboru kadr skalowalna automatyzacja staje się nie tylko wyznacznikiem nowoczesności, ale przede wszystkim krytycznym warunkiem zachowania ciągłości produkcji i konkurencyjności na globalnym rynku.
Fundament automatyzacji – inteligentna sensoryka i rewolucja IO-Link
Nie ma automatyzacji bez danych, a dane zaczynają się od czujnika. W całym przemyśle, również w naszym krajowym wydaniu, obserwujemy obecnie masowe odchodzenie od prostych czujników na rzecz rozwiązań klasy Smart Sensors. Czujniki te, zdolne do gromadzenia i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, stają się nieodłącznym elementem zastosowań w wielu branżach.
Według danych firmy analitycznej Market Research Future wartość rynku inteligentnych czujników w 2024 r. oszacowano na blisko 53,3 mld USD. Prognozuje się, że do 2035 r. rynek ten wzrośnie do 164,1 mld USD, wykazując średni roczny wzrost (CAGR) na poziomie 10,9% w okresie prognozy.
Rosnącemu popytowi na inteligentne czujniki sprzyja wiele różnych czynników, m.in. coraz większy nacisk na efektywność energetyczną i zrównoważony rozwój – inteligentne czujniki ułatwiają bowiem lepsze zarządzanie zasobami i zwiększają wydajność operacyjną. Ponadto integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z technologią czujników zwiększa ich możliwości, umożliwiając bardziej zaawansowaną analizę danych i procesy decyzyjne.
Na rynku tym obserwuje się gwałtowny wzrost innowacji, a producenci czujników koncentrują się na opracowywaniu bardziej kompaktowych, ekonomicznych i wszechstronnych rozwiązań. Trend ten prawdopodobnie przyczyni się do większej dostępności i użyteczności, umożliwiając szerszy zakres zastosowań. Jednym z nowych trendów w tym obszarze są czujniki typu Energy Harvesting (pozwalają one na pozyskiwanie energii z otoczenia). Wykorzystują one zjawisko piezoelektryczne lub termoelektryczne, aby zasilać wbudowany moduł radiowy (np. w standardzie LoRaWAN lub WirelessHART).
Duży wpływ na rozwój czujników miało też upowszechnienie się standardu IO-Link. Pozwala on na przesyłanie nie tylko wartości mierzonej, ale umożliwia dwukierunkową komunikację w czasie rzeczywistym, a nawet zdalną parametryzację czujników.
W praktyce inżynierskiej oznacza to zmianę paradygmatu serwisowania. Tradycyjny czujnik wymagał ręcznego ustawiania czułości przy wymianie. Sensor IO-Link po podłączeniu do magistrali otrzymuje parametry automatycznie ze sterownika nadrzędnego. Co więcej, nowoczesne czujniki ciśnienia czy temperatury potrafią raportować własne „zmęczenie” (np. liczbę cykli pracy lub przekroczenia dopuszczalnej temperatury pracy elektroniki), co stanowi bazę dla systemów predykcyjnego utrzymania ruchu.
Systemy wizyjne – oczy przemysłu wzmocnione przez Deep Learning
Systemy wizyjne (Machine Vision) przestały być jedynie narzędziem do prostego sprawdzania obecności detalu na linii produkcyjnej. Stały się zaawansowanymi centrami analitycznymi, które można integrować bezpośrednio z systemami zarządzania jakością.
Rynek systemów wizyjnych odnotowuje dynamiczny wzrost, napędzany postępem technologicznym i rosnącą automatyzacją w różnych sektorach. Według prognoz analityków rynkowych średni roczny wzrost tego rynku w najbliższym dziesięcioleciu wyniesie ok. 6,6%, by w połowie przyszłej dekady osiągnąć wartość 26,5 mld USD.
Motorem napędowym tego rynku jest postęp technologiczny i rosnący popyt w różnych sektorach. Branże takie jak produkcja, motoryzacja i opieka zdrowotna wdrażają systemy wizji maszynowej w celu usprawnienia kontroli jakości, automatyzacji procesów i poprawy wydajności operacyjnej. Integracja ta wynika z zapotrzebowania na precyzję i niezawodność na liniach produkcyjnych, gdzie systemy kontroli wizualnej stają się nieodzowne. Ponadto rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego prawdopodobnie zwiększy możliwości tych systemów, umożliwiając im wykonywanie złożonych zadań z większą dokładnością i szybkością.
Ponieważ tradycyjne algorytmy wizyjne (oparte na dopasowywaniu wzorca) mają często ogromny problemy z detekcją wad w materiałach naturalnych lub produktach o wysokim stopniu połysku, powoli standardem stają się systemy wykorzystujące technologię Deep Learning.
Sieci neuronowe są trenowane na tysiącach obrazów „dobrych” i „złych”, dzięki czemu potrafią interpretować subtelne niuanse, jak rysa na lakierze samochodowym czy nieprawidłowy zgrzew w opakowaniu foliowym.
Podstawowym komponentem wielu systemów stają się kamery typu Smart Camera z wbudowanymi akceleratorami AI (NPU). Pozwalają one na przetwarzanie obrazu bezpośrednio na krawędzi (Edge), co eliminuje potrzebę stosowania drogich komputerów przemysłowych (IPC) przy każdym stanowisku inspekcyjnym.
Sterowanie i komunikacja – ewolucja sterowników PLC i Edge Computing
Tradycyjny sterownik PLC przechodzi ewolucję w stronę otwartej platformy sterowania. Widzimy to wyraźnie w ofercie globalnych graczy, którzy coraz częściej implementują środowiska linuxowe obok rdzenia czasu rzeczywistego.
W skali globalnej obserwujemy dominację protokołu OPC UA jako uniwersalnego języka przemysłu. Według raportu AR Advisory Group (2025) ponad 70% nowych projektów automatyzacji w Europie zakłada komunikację z chmurą lub systemem ERP właśnie przez ten protokół.
Patrząc na to zagadnienia z polskiej perspektywy, również wśród działających w naszym kraju integratorów coraz widoczniejszy jest trend sięgania po sterowniki klasy Edge Controller. Pozwalają one nie tylko na sterowanie ruchem maszyn, ale także na uruchamianie skryptów w Pythonie czy baz danych SQL bezpośrednio na urządzeniu sterującym. To rewolucyjna niemal zmiana w raportowaniu OEE (Overall Equipment Effectiveness) – dane są liczone „u źródła”, co gwarantuje ich większą wiarygodność.
Spory wpływ na kwestię systemów sterowania ma również coraz powszechniejsze zjawisko cyberataków. W dobie ataków typu ransomware na infrastrukturę krytyczną zakłady przemysłowe zaczynają rygorystycznie przestrzegać normy IEC 62443. Nowoczesne systemy sterowania muszą więc posiadać wbudowane mechanizmy szyfrowania i wielopoziomowego uwierzytelniania.
Ewolucja sterowników PLC, o której wspomniano wcześniej, to nie tylko zmiana sprzętowa, ale przede wszystkim programistyczna. Coraz więcej systemów w Polsce projektuje się w oparciu o normę IEC 61131-3, ale z silnym akcentem na programowanie obiektowe (OOP). Pozwala to na tworzenie bibliotek kodu, które są skalowalne i łatwe do przenoszenia między różnymi platformami sprzętowymi.
Kolejnym przełomem jest Software-defined Automation. Dzięki wirtualizacji funkcje klasycznego sterownika PLC mogą być uruchamiane na standardowych serwerach przemysłowych obok systemów IT. Pozwala to na nieosiągalną wcześniej konsolidację zasobów – w jednym urządzeniu mamy sterowanie maszyną, bazę danych SQL oraz serwer WWW do wizualizacji procesów. To podejście eliminuje tzw. „wyspy automatyki”, czyli odizolowane maszyny, z których trudno wyciągnąć dane analityczne.
Robotyzacja – coraz większa elastyczność i autonomia
Robotyzacja, choć jest tylko pewnym wycinkiem automatyzacji, dzięki gromadzonym szczegółowym danym statystycznym, pozwala dość dobrze określić aktualny poziom i potencjał rozwoju automatyzacji w poszczególnych krajach, regionach czy branżach. Po 2024 r., który był czasem korekty rynkowej, ubiegły rok przyniósł ponownie pewne ożywienie inwestycyjne w obszarze robotyzacji.
Według najnowszego raportu Międzynarodowej Federacji Robotyki (World Robotics 2025) globalnie liczba pracujących robotów przekroczyła 4,2 mln sztuk. Godny zauważenia jest fakt, że Chiny zainstalowały w 2024 r. więcej robotów niż reszta świata łącznie. Z jednej strony pokazuje to olbrzymią skalę inwestycji w robotyzację w tym kraju, a z drugiej – wywiera ogromną presję konkurencyjną na europejskich producentów.
W Polsce niestety utrzymał się trend spadkowy, jeśli chodzi o liczbę instalacji nowych robotów przemysłowych, choć tempo robotyzacji w ostatnich 5 latach było szybsze niż w innych krajach regionu. Gęstość robotyzacji wzrosła do poziomu 81 robotów na 10 000 pracowników. Choć to wciąż mniej niż w Czechach czy na Słowacji, nie mówiąc o Niemczech, to dynamika inwestycji w sektorze małych i średnich przedsiębiorstw daje pewną nadzieję na poprawę sytuacji.
Obecnie robotyzacja kładzie duży nacisk na rozwój w obszarze robotów współpracujących (cobotów). Są one lżejsze, łatwiejsze w programowaniu i często nie wymagają kosztownych wygrodzeń bezpieczeństwa. Ich udział w rynku rośnie o ok. 20% rocznie.
Równolegle dość prężnie rozwija się rynek autonomicznych robotów mobilnych (Autonomous Mobile Robots – AMR). W przeciwieństwie do tradycyjnych wózków AGV roboty AMR nie potrzebują magnetycznych pętli w podłodze. Dzięki nawigacji SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) i czujnikom LiDAR samodzielnie planują trasę w dynamicznym otoczeniu magazynowym.
MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE
Cyfrowy Bliźniak – nowe inwestycje bez ryzyka
Jednym z najbardziej zyskownych trendów w przemyśle od kilku lat jest technologia Cyfrowego Bliźniaka (Digital Twin). Jak wynika z różnych szacunków zarówno firm analitycznych, jak i przedsiębiorstw produkcyjnych, wirtualne uruchomienie pozwala skrócić fizyczny czas instalacji maszyny u klienta o ok. 35–40%.
W klasycznym modelu automatyk otrzymywał gotową maszynę i dopiero wtedy zaczynał pisać i testować kod PLC. Dzisiaj proces ten przebiega równolegle. Dzięki cyfrowemu bliźniakowi, który odzwierciedla fizykę urządzenia (masę detali, tarcie, bezwładność siłowników), kod jest debugowany w biurze projektowym.
Główną zaletą takiego rozwiązania jest redukcja kosztownych błędów, np. zmniejszenie ryzyka kolizji mechanicznych podczas pierwszego uruchomienia maszyny. Ponadto technologia Digital Twin jest olbrzymią pomocą podczas różnego rodzaju szkoleń. Może służyć jako symulator dla operatorów, którzy mogą uczyć się obsługi linii „na sucho”, co jest krytyczne przy wdrażaniu nowych pracowników w warunkach ogromnego deficytu kadr.
W zaawansowanych wdrożeniach (np. w zakładach produkujących komponenty dla lotnictwa), Cyfrowy Bliźniak może integrować wiele danych, które pochodzą z różnych źródeł. To np. dane z systemów CAD/CAM (dotyczące geometrii i tolerancji), systemu MES (historia danej partii produkcyjnej wraz z parametrami procesu), a także z czujników IoT (np. aktualne wibracje, temperatura czy pobór mocy).
Dzięki temu inżynier utrzymania ruchu, korzystając z gogli AR, może podejść do maszyny i zobaczyć nałożony na nią obraz z niezbędnymi danymi procesowymi wyświetlanymi w czasie rzeczywistym. Może to skrócić czas diagnozy usterki nawet o ok. 50%.
Sztuczna Inteligencja i Machine Learning
Sztuczna inteligencja schodzi już z poziomu laboratoryjnej ciekawostki i coraz częściej jest wykorzystywana jako realne narzędzie wbudowane w systemy SCADA i MES.
Dzięki analizie danych z inteligentnych sensorów algorytmy ML (Machine Learning) potrafią wykrywać anomalie niesłyszalne dla ucha doświadczonego mechanika. Analiza widmowa drgań silnika pozwala z wyprzedzeniem wielu tygodni przewidzieć awarię łożyska. Firmy, które wdrażają tego typu rozwiązania, raportują spadek kosztów serwisowych nawet o ok. 20% przy jednoczesnym wzroście dyspozycyjności maszyn.
Nowością w branży przemysłowej jest wykorzystanie modeli językowych (LLM) do analizy dokumentacji technicznej i automatycznego generowania podpowiedzi dla serwisantów. System potrafi w krótkim czasie „przeczytać” tysiące stron instrukcji i na podstawie podanych objawów podać konkretną procedurę naprawczą.
Perspektywy rozwoju rynku w Polsce
Polska znajduje się w unikalnym momencie historycznym dla branży automatyki. Zbieg kilku czynników makroekonomicznych tworzy grunt pod rekordowe inwestycje, ale stawia też przed inżynierami bariery, których nie da się rozwiązać samą technologią.
Największe szanse rozwoju automatyzacji
- Fundusze z KPO i Programy Robotyzacji. Rok 2026 to szczyt wydatkowania środków z Krajowego Planu Odbudowy. Dofinansowania do poziomu 50% wartości inwestycji w robotyzację i cyfryzację (tzw. ulga na robotyzację) może spowodować, że nawet małe zakłady produkcyjne zaczną chętniej inwestować w zaawansowane systemy produkcyjne.
- Trend nearshoringu. Po kryzysach łańcuchów dostaw w latach 2020–2023 globalne koncerny coraz częściej wspominają o przenoszeniu produkcję bliżej rynków zbytu (z Azji do Europy Środkowej). Polska, ze względu na zaplecze inżynierskie i lokalizację, może być głównym beneficjentem tego procesu. Żeby jednak utrzymać konkurencyjność przy rosnących kosztach pracy i pojawiających się problemach z deficytem pracowników, nowo budowane zakłady muszą być w pełni zautomatyzowane.
- Ekologiczna automatyka. Nowe unijne przepisy dotyczące raportowania ESG wymuszają na producentach monitorowanie śladu węglowego każdego wytworzonego produktu. To ogromna szansa dla dostawców systemów BMS (Building Management System) i EMS (Energy Management System), które potrafią optymalizować zużycie energii w zależności od aktualnych taryf i zapotrzebowania produkcji.
automatyzacji procesów przemysłowych
Wyzwania dla branży
- Krytyczny brak kadr. To największa bariera wzrostu. Według różnych szacunków w Polsce brakuje obecnie nawet ok. 15 000 inżynierów automatyków i robotyków. Problem ten może się pogłębiać w najbliższym czasie, gdyż nowoczesna automatyka wymaga kompetencji interdyscyplinarnych (elektronika + mechanika + IT). Firmy coraz częściej muszą inwestować we własne akademie technologiczne.
- Koszty i stabilność energii. Mimo że automatyzacja może obniżać zużycie energii, same inwestycje w roboty i serwerownie Edge zwiększają bazowe zapotrzebowanie na prąd. Przy niestabilnych cenach energii w Polsce okres zwrotu z inwestycji (ROI) staje się trudniejszy do przewidzenia, co hamuje niektóre projekty w sektorze MŚP.
- Cyberzagrożenia. Wraz z podłączeniem maszyn do sieci polski przemysł może stać się celem ataków hakerskich. Brak kultury cyberbezpieczeństwa w mniejszych zakładach może doprowadzić do paraliżu całych łańcuchów dostaw. W 2026 r. bezpieczeństwo cyfrowe musi stać się tak samo istotne jak bezpieczeństwo BHP.
Automatyzacja a bezpieczeństwo narodowe (Dyrektywa NIS2)
Ważnym aspektem, który znacząco rozszerza perspektywę polskiego rynku, jest wejście w życie rygorystycznych przepisów dotyczących odporności cyfrowej. Od października 2024 r. wiele zakładów przemysłowych w Polsce zostało zakwalifikowanych jako „podmioty kluczowe” lub „ważne”.
Oznacza to, że automatyk nie może już ignorować kwestii sieciowych. Standardem musi się więc stać segmentacja sieci OT (oddzielenie maszyn od internetu biurowego) oraz stosowanie systemów klasy IDS (Intrusion Detection System) dedykowanych dla protokołów przemysłowych. Branża musi zrozumieć, że choćby jeden niezabezpieczony panel HMI z dostępem przez VNC może być bramą do paraliżu całej fabryki.
Globalnie liderzy z branży przemysłowej inwestują miliardy w „suwerenność technologiczną”. Polska, chcąc być częścią tego łańcucha, musi przyjąć takie same standardy nie jako narzucony obowiązek, ale jako fundament nowoczesnej inżynierii.
Przemysł 5.0 i hiperautomatyzacja
Analiza danych rynkowych z ostatnich dwóch lat wskazuje na jasny kierunek: automatyzacja przestaje być opcją, a staje się warunkiem przetrwania na rynku. Przechodzimy z ery Przemysłu 4.0 (skupionego na komunikacji maszyn) do Przemysłu 5.0, który stawia na współpracę człowieka z maszynami oraz zrównoważony rozwój.
Dla przedsiębiorstw produkcyjnych oznacza to ewolucję roli inżyniera. Dzisiejszy automatyk musi być nie tylko ekspertem od sterowników PLC, ale także architektem danych, specjalistą od wizji komputerowej i strażnikiem cyberbezpieczeństwa.
Patrząc w przyszłość, można z dużą pewnością przyjąć, że branża zmierza w stronę hiperautomatyzacji – czyli stanu, w którym wszystko, co może zostać zautomatyzowane, zostanie zautomatyzowane. Nie dotyczy to tylko linii produkcyjnych, ale także procesów decyzyjnych. Systemy AI będą same zamawiać części zamienne, gdy wykryją ryzyko awarii, a roboty AMR będą optymalizować swoje ścieżki przejazdu bez udziału logistyka. Ta technologiczna ucieczka do przodu nie jest obecnie jedną z opcji do wyboru, lecz koniecznością demograficzną. Każdy robot zainstalowany dzisiaj to zabezpieczenie gospodarki przed brakiem rąk do pracy w przyszłości.
O Autorze
