Sztuczna inteligencja w systemach MES – czy to już się dzieje?

Współczesna produkcja nie może funkcjonować bez danych. Systemy MES (Manufacturing Execution Systems), które od lat stanowią podstawę zarządzania operacjami na poziomie hali produkcyjnej, coraz częściej wzbogacane są o komponenty sztucznej inteligencji. Zmiana ta ma charakter ewolucyjny, lecz jej efekty stają się coraz bardziej widoczne. AI nie tylko wspomaga raportowanie i monitorowanie procesów, ale również przejmuje inicjatywę – ucząc się na podstawie danych historycznych i działając predykcyjnie.

Swoją wiedzą na temat tego, jak AI zmienia produkcję, dzieli się Jakub Jędrzejewski – Specjalista ds. rozwoju biznesu w Raion Software.

Zgodnie z badaniem EY z 2025 roku, 30% firm produkcyjnych w Polsce zakończyło już wdrożenie narzędzi AI, a kolejne 37% znajduje się w trakcie tego procesu. Wśród organizacji, które zakończyły implementację, ponad 79% deklaruje osiągnięcie wymiernych korzyści biznesowych, takich jak zwiększenie wydajności, poprawa jakości oraz wzrost przychodów. AI staje się zatem nie dodatkiem, lecz integralnym elementem nowoczesnego ekosystemu MES.

Predykcyjne utrzymanie ruchu: przewidywanie zamiast gaszenia pożarów

Jednym z najczęstszych zastosowań AI w systemach MES jest predykcyjne utrzymanie ruchu (predictive maintenance). Tradycyjne podejście do serwisowania maszyn opiera się na reakcji po wystąpieniu awarii lub realizacji konserwacji w stałych odstępach czasu. Sztuczna inteligencja zmienia ten model, analizując dane z czujników w czasie rzeczywistym i identyfikując anomalie, które mogą świadczyć o zbliżającej się usterce. Dzięki temu możliwe jest wykrycie nieprawidłowości nawet na kilka dni przed potencjalną awarią.

Kontrola jakości: wizja komputerowa i analiza danych

W obszarze kontroli jakości AI wykorzystywana jest przede wszystkim w systemach wizyjnych oraz zaawansowanej analizie danych. W porównaniu z tradycyjnymi metodami inspekcji, rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji są bardziej skalowalne, precyzyjne i odporne na błędy ludzkie. Analiza danych historycznych z systemów QMS i MES umożliwia śledzenie wzorców defektów oraz identyfikację ich pierwotnych przyczyn.

Analiza procesów produkcyjnych: dane w służbie optymalizacji

AI coraz częściej znajduje zastosowanie w analizie efektywności maszyn i linii produkcyjnych. Gromadząc dane dotyczące czasu cyklu, przestojów, braków czy tempa realizacji zleceń, algorytmy uczące się mogą nie tylko raportować bieżący stan, ale również prognozować spadki wydajności oraz ich przyczyny.

Dobrym przykładem jest zastosowanie AI w monitoringu wskaźnika OEE (Overall Equipment Effectiveness). Algorytmy analizują zmienne, takie jak zmiana operatora, partia surowca czy warunki środowiskowe, wskazując zależności prowadzące do obniżenia efektywności. Pozwala to na szybką i świadomą reakcję – np. zmianę ustawień maszyn lub korektę harmonogramu produkcji.

Monitoring zużycia mediów: efektywność energetyczna wspierana przez AI

W kontekście rosnących kosztów energii i konieczności ograniczania śladu węglowego, rola monitorowania zużycia mediów (energia elektryczna, gaz, woda) nabiera szczególnego znaczenia. Integracja systemów MES z analizatorami zużycia i instalacjami fotowoltaicznymi umożliwia nie tylko rejestrowanie danych, ale również predykcyjne zarządzanie zapotrzebowaniem energetycznym.

Efekty wdrożeń

Firma Agilent wdrożyła zestaw narzędzi opartych na technologii rozpoznawania obrazu, co pozwoliło zrealizować pięć zastosowań w obszarze kontroli jakości. Efektem była 49-procentowa redukcja defektów w zaledwie cztery miesiące. Z kolei fabryka Mondelēz w Pekinie, implementując modele AI w codziennej produkcji, osiągnęła ponad dwukrotny wzrost produktywności, 70-procentową redukcję odpadów oraz ograniczenie zużycia energii o 10–25%. CITIC Pacific Special Steel, chiński producent stali specjalnej, wdrożył algorytmy AI do predykcji parametrów pracy wielkich pieców, co przełożyło się na 15-procentowy wzrost wydajności i 11-procentowe zmniejszenie zużycia energii.

Według danych McKinsey, przedsiębiorstwa, które skutecznie zaimplementowały rozwiązania AI, uzyskały wyniki wcześniej niemożliwe do osiągnięcia: 2–3-krotny wzrost produktywności, 50-procentową poprawę jakości usług, 99-procentową redukcję defektów oraz spadek zużycia energii sięgający 30%.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja w systemach MES przestaje być wizją przyszłości, stając się praktycznym narzędziem wspierającym codzienne zarządzanie produkcją. Jej zastosowanie w obszarach takich jak predykcyjne utrzymanie ruchu, kontrola jakości, analiza procesów czy zarządzanie mediami energetycznymi świadczy o postępującej transformacji przemysłowej. Kluczowym warunkiem skutecznych wdrożeń pozostaje właściwe przygotowanie danych, integracja z istniejącą infrastrukturą IT oraz świadomość, że AI nie zastępuje człowieka, lecz wspiera go w podejmowaniu trafniejszych decyzji.