Innowacje i rozwój technologii zmieniają oblicze produkcji

Ireneusz Borowski, Managing Director Poland, Dassault Systèmes

Konsumenci są coraz bardziej świadomi wartości, jaką niosą ze sobą produkty. Dlatego szybko rośnie popyt na innowacyjne rozwiązania i wykorzystanie technologii, które tworzą coraz większą wartość dla użytkowników końcowych.

Rosnące tempo zmian na rynku

Preferencje konsumentów zmieniają się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, a firmy muszą szybko reagować, aby utrzymać zainteresowanie i lojalność klientów. W rezultacie cykle życia produktów stają się coraz krótsze, a liderzy branży coraz częściej sięgają po rozwiązania cyfrowe, które umożliwiają współpracę w celu szybkiego wprowadzania innowacyjnych produktów na rynek.

Kluczem do sukcesu jest skuteczne współdziałanie w ramach firmy i całego ekosystemu, ponieważ tylko w ten sposób producenci mogą utrzymać tempo innowacji i nadążać za zmieniającymi się potrzebami klientów.

Sztuczna inteligencja zmienia sektor produkcyjny

Powszechne stosowanie sztucznej inteligencji w sektorze przemysłowym może przynieść znaczne oszczędności, dzięki usprawnieniu operacji i zwiększeniu wydajności. Technologia AI pozwala na optymalizację harmonogramów konserwacji i alokacji zasobów, a także zwiększenie wydajności łańcucha dostaw, co prowadzi do szybszego podejmowania decyzji opartych na danych i zmniejszenia ilości odpadów.

W ostatnich latach w dziedzinie zaawansowanych technologii, pod względem wdrażania technologii AI na dużą skalę, wyróżniają się trzy branże. Charakteryzują się szybkim wzrostem i wysoką innowacyjnością – jest to przemysł motoryzacyjny, lotniczy i sektor medyczny. W tych dziedzinach kluczową rolę odgrywają zarówno wysoki poziom zaawansowania technologicznego, jak i rygorystyczne wymogi regulacyjne. Wystarczy wyobrazić sobie wysiłek konieczny aby dostosować produkt, gdy pojedyncza zmiana – wywołana nowymi wymaganiami – wpływa na tysiące komponentów. Sam proces analizy wpływu nowych wymogów bezpieczeństwa może trwać tygodniami. Ponadto potrzebny jest dodatkowy czas na projektowanie, symulację i certyfikację. Tak złożone procesy rozwoju produktów zmuszają firmy do optymalizacji, ponieważ ich zaniechanie mogłoby osłabić konkurencyjność producentów – głównie ze względu na długość i złożoność cykli rozwoju i produkcji.

Doskonałym tego przykładem jest partnerstwo pomiędzy Dassault Systèmes i Volkswagen. Wdrażając platformę 3DEXPERIENCE Volkswagen wykorzystuje technologię wirtualnego bliźniaka opartą na sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć rozwój pojazdów, skrócić czas produkcji i wzmocnić współpracę zespołu. Integracja ta umożliwia Volkswagenowi usprawnienie procesów, skrócenie cykli rozwoju produktów oraz poprawę zarówno jakości, jak i dbałości o zrównoważony rozwój – ostatecznie obniżając koszty i generując przewagę konkurencyjną w branży.

Przemysł produkcyjny w Polsce

Zainteresowanie modernizacją przemysłu jest bardzo widoczne wśród firm produkcyjnych w Polsce. Wiele firm zdało sobie sprawę, że aby pozostać konkurencyjnymi, będą musiały skupić się na wdrażaniu nowych technologii i bardziej wydajnych procesów produkcyjnych, ponieważ pozwalają one na zwiększenie produktywności, większą elastyczność, lepsze zarządzanie innowacjami i optymalizację kosztów na hali produkcyjnej i w biznesie.

Oczywiste jest, że transformacja cyfrowa przeszła już etap, w którym wszyscy o niej mówili, ale nikt nie rozumiał, czym ona jest i jakie przynosi rzeczywiste korzyści. Co ważne, koszty pracy w Polsce ulegają zmianom i nie możemy już sobie pozwolić na tworzenie np. całego działu zajmującego się przepisywaniem danych z jednego systemu do drugiego. Obecnie patrzymy na to z perspektywy opłacalności i okazuje się, że rozwiązania informatyczne – automatyzacja lub robotyzacja tych procesów – są zdecydowanie bardziej efektywne.

Niemniej jednak, zanim fabryki w Polsce będą mogły w pełni czerpać korzyści z poprawy jakości i innych potencjalnych zalet nowych technologii, muszą zmierzyć się z szeregiem istotnych wyzwań. Podam przykład: skalowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) w całej organizacji wymaga czegoś więcej niż tylko odpowiedniej ilości danych i odpowiedniej infrastruktury. Współpraca jest niezbędna do skalowania ML. Jednym z głównych wyzwań związanych ze stosowaniem ML pozostaje zapewnienie procesowi odpowiedniego paliwa w postaci odpowiednich danych. Zazwyczaj wymaga to jednak eliminacji silosów w firmie, w tym silosów danych, analityków i narzędzi analitycznych.

Podejście platformowe

Dzięki odpowiedniej dyscyplinie i technologii wyzwania te można pokonać. Kluczem jest wybór właściwej cyfrowej platformy biznesowej, takiej jak 3DEXPERIENCE firmy Dassault Systèmes, która otwiera możliwości współpracy w całej organizacji. Dzięki temu firma będzie mogła maksymalnie wykorzystać zalety nowych technologii w procesie transformacji cyfrowej. Ważne jest, aby ocenić wewnętrzne kompetencje i zewnętrzne potrzeby w każdym obszarze współpracy oraz zaplanować sposób wykorzystania tych wewnętrznych i zewnętrznych zasobów.

Platforma 3DEXPERIENCE umożliwia producentom przejście od koncepcji do wprowadzenia produktu na rynek w spójnym środowisku wirtualnym. Zapewnia wszystkim zainteresowanym stronom dostęp do jednej wersji danych (Single Source of Truth), umożliwiając różnym działom współpracę nad projektem, z dostępem do informacji wymaganych do wykonywania ich konkretnych zadań. To zupełnie nowe podejście – zintegrowane doświadczenie cyfrowe – eliminuje wewnętrzne silosy, które mogą spowalniać innowacje, i pozwala na symulację perspektywy konsumenta w całym procesie projektowania i dostawy.

Jednak we wspieraniu producentów w reagowaniu na nowe wyzwania idziemy znacznie dalej. W 2025 roku firma Dassault Systèmes wzbogaciła swoją platformę 3DEXPERIENCE o sztuczną inteligencję. Niedawno wprowadziliśmy 3D UNIV+RSES – środowisko cyfrowe nowej generacji, które integruje modelowanie, symulacje, dane rzeczywiste i treści generowane przez sztuczną inteligencję, przy jednoczesnym zachowaniu ścisłej ochrony własności intelektualnej. Sercem tej innowacji są wirtualni asystenci – zaawansowani agenci AI zaprojektowani tak, aby wykraczać poza rutynowe wsparcie zadań. Zapewniają oni proaktywne wsparcie, pomagają w analizie danych oraz optymalizują łańcuchy dostaw i sieci partnerskie. W rezultacie firmy odnotowują wymierną poprawę w zakresie innowacyjności, zwiększoną kreatywność i większą wydajność operacyjną.

Szanse i wyzwania

Świat potrzebuje producentów, a producenci muszą dostosowywać się do szybko zmieniających się realiów rynkowych. Takie podejście ma kluczowe znaczenie dla wzmocnienia innowacyjności biznesowej i zapewnienia wzrostu w nadchodzących latach, gdy napięcia geopolityczne oraz rosnące wymagania środowiskowe, regulacyjne i oczekiwania klientów będą wywierać bezprecedensową presję na ekosystemy biznesowe na całym świecie. Jednocześnie pojawienie się koncepcji inteligentnej fabryki, cyfrowej produkcji oraz wykorzystanie nowych technologii i materiałów w produkcji oferują zupełnie nowe możliwości dla branży przemysłowej i pozwalają jej dostosować swoją działalność do tych wyzwań.

Przeczytaj także: Siła innowacji Dalkii to połączenie różnych technologii

Last Updated on 14 listopada, 2025 by Katarzyna Zawadzka