AI ve výrobě: Globální, evropský a český pohled

Umělá inteligence (AI) zásadně mění podobu výrobních odvětví po celém světě. Zatímco v minulosti se automatizace opírala hlavně o pevně naprogramované stroje a robotiku, dnes nastupují systémy schopné učit se z dat a rozhodovat – od optimalizace výroby přes správu dodavatelských řetězců až po úplně nové metody navrhování produktů. V tomto podkladu se zaměříme na využití AI ve strojírenství, plastikářství, dřevozpracujícím a chemickém průmyslu a v automobilovém sektoru. Porovnáme situaci v České republice, v rámci Evropské unie i globálně a přiblížíme aktuální trendy: například AI pro kapacitní plánování, automatizaci podnikových procesů, překážky a motivace adopce, konkrétní příklady implementací, hlavní hráče na trhu a nejperspektivnější oblasti do budoucna.

Aktuální stav adopce AI v průmyslu

Zájem o zavádění AI v podnikové sféře v posledních letech skokově narostl. Globálně reportují průzkumy velmi vysokou míru adopce – např. podle letošního průzkumu McKinsey používá AI již 72 % dotázaných organizací (oproti ~50 % v předchozích letech). Obrovský vliv mělo zejména rozšíření generativní AI v roce 2023–2024, kdy se nasazení AI postupně stalo běžným ve více podnikových funkcích a regionech. Je však potřeba dodat, že tato čísla se týkají zejména větších či inovativních firem zapojených do průzkumu. Oficiální statistiky zahrnující všechny podniky (včetně menších a konzervativnějších) vykreslují umírněnější obraz.

Evropská unie jako celek v adopci AI zatím zaostává za lídry typu USA či Číny. Podle Eurostatu využívalo v roce 2024 alespoň jednu technologii AI jen 13,5 % evropských podniků s 10 a více zaměstnanci, což je ale výrazný nárůst z 8 % v roce 2023. Platí, že čím větší firma, tím vyšší pravděpodobnost nasazení AI – v EU AI využívá 41 % velkých podniků, ale jen 11 % malých. Panují také velké rozdíly mezi zeměmi EU: vedou severské státy jako Dánsko (~28 % podniků), Švédsko (~25 %) či Belgie (~25 %), zatímco střed a východ Evropy zatím zaostává (např. Polsko jen ~6 % firem). Následující graf ilustruje rozptyl mezi jednotlivými zeměmi:

Porovnání společností využívajících AI v letech 2023 a 2024 — Caption

Podíl podniků využívajících AI v roce 2024 (hnědá) vs. 2023 (modrá) v zemích EU. Česko se v roce 2024 pohybuje lehce nad průměrem EU kolem 14 %.

Česká republika patří v regionu střední Evropy k aktivnějším hráčům v AI – podle průzkumu asociace AI Chamber mezi 3200 firmami v 11 zemích CEE patří Česko spolu s Estonskem a Slovenskem k lídrům: 40 % českých firemuvedlo, že AI aktivně používá pro rozvoj byznysu, a 70 % ji vnímá pozitivně či jako nezbytný nástroj. Tato vysoká čísla však odrážejí hlavně progresivní firmy a technologické SME. Celkově, podle jiné metodiky, využívá AI asi jen 11 % českých podniků, zatímco například v Dánsku je to 28 %. Rozpor mezi průzkumy naznačuje, že část firem může AI zatím využívat jen okrajově nebo experimentálně. České firmy jsou každopádně na AI poměrně připravené a vykazují vysokou technologickou vyspělost – mnoho podniků už má zkušenosti s AI déle než rok. Odborníci ale upozorňují, že adopce se velmi liší podle odvětví: např. bankovnictví, pojišťovnictví či e-commerce jsou napřed, zatímco v tradičním průmyslu se AI teprve rozbíhá. Celkově panuje optimismus, že i v průmyslových firmách AI najde uplatnění – klíčové je začít pilotními projekty a nebát se experimentovat.

AI v kapacitním plánování výroby a logistiky

Efektivní plánování výroby a kapacit je pro konkurenční schopnost továren zásadní – zahrnuje předvídání poptávky, plánování využití strojů, pracovníků, materiálu a logistiky tak, aby byly zakázky splněny včas a co nejlevněji. Tradiční plánování (MRP II, APS systémy apod.) dnes doplňuje AI, která dokáže zohlednit ohromné množství dat a operativně reagovat na změny.

Umělá inteligence v kapacitním plánování umožňuje například lépe předpovídat poptávku a vytížení výroby, optimalizovat výrobní rozvrhy v reálném čase a pružně přepočítat plány při výpadku strojů či dodávek. Firma Samsung Electronics například nasadila AI algoritmy pro plánování a rozvrhování výroby: výsledkem je zkrácení dodacích lhůt, hladší tok materiálu výrobou a lepší využití pracovníků díky chytřejšímu plánování směn. Podobně společnost Foxconn (světový výrobce elektroniky) využívá AI k optimalizaci řízení zásob a dodavatelského řetězce – strojové učení pomáhá přesněji předpovídat poptávku, upravovat výrobní plány dle aktuálních podmínek a ihned identifikovat slabá místa v zásobování. To přineslo snížení nákladů na skladové zásoby a vyšší pružnost při zpoždění dodávek.

AI se uplatňuje i v logistice a plánování dopravy: dokáže analyzovat trasy, časy přepravy, dopravní situaci a navrhnout optimální rozvrh závozů. Například strojové učení může zohlednit dopravní špičky či počasí a zkrátit celkové časy dodání. Důležitý trend představují digitální dvojčata – digitální modely výrobních linek a provozů, které ve spojení s AI umožňují simulovat různé scénáře plánování. Až 86 % průmyslových firem v průzkumech souhlasí, že digitální dvojče je pro provoz užitečné. Digitální model továrny s AI dokáže hledat úzká hrdla ve výrobě, ladit výrobní sekvence a předem odhalit, co by se stalo při výpadku konkrétního stroje či při náhlé změně zakázky.

V českém prostředí se prosazují specializovaná APS řešení vylepšená o AI – například společnosti jako Logis, Aimtec či Minerva nabízejí plánovací systémy, které slibují na sekundu přesné plány výroby s využitím prediktivních algoritmů. Tyto nástroje dokáží zkombinovat data o zakázkách, kapacitách strojů i dostupnosti materiálu a automaticky navrhnout optimální plán, který minimalizuje prostoje a zohledňuje termíny dodání. AI tak pomáhá výrobním manažerům zvládat stále složitější plánování – zejména v prostředí zakázkové výroby s častými změnami nebo v Just-in-Time režimu, kde je potřeba neustále synchronizovat výrobu se skladovými zásobami a přepravou.

Automatizace podnikových procesů pomocí AI

Kromě samotné výroby proniká AI i do podnikových procesů okolo výroby – v obchodě, nákupu, údržbě, HR či zákaznickém servisu. Zde slouží k automatizaci rutinních úkolů, zrychlení administrativy a podpoře rozhodování zaměstnanců. Průmyslové firmy mají často rozsáhlou agendu kolem získávání zakázek, komunikace se zákazníky, objednávek materiálu nebo servisu – a právě zde AI nachází uplatnění.

Konkrétním příkladem je automatizace zpracování nabídek u zakázkové výroby. V tradiční výrobní firmě musí obchodník se zákazníkem složitě specifikovat požadovaný produkt, vybrat správné komponenty a připravit cenovou nabídku – to může trvat dny a vyžaduje koordinaci více rolí. Řešení založené na AI dokáže tento proces dramaticky zrychlit. Například česká společnost Enehano popisuje nasazení AI konfigurátoru nabídky: zákazník se přes webový portál přihlásí, zadá základní parametry a AI mu doporučí vhodné komponenty (navrhne často objednávané nebo kompatibilní díly), přičemž pohlídá, aby kombinace byly technicky proveditelné. Výsledná objednávka je pak už jen zkontrolována technikem a systém automaticky vygeneruje nabídku v požadovaném formátu. Tento přístup uleví obchodníkům, kteří se místo administrativy mohou soustředit na získávání nových klientů.

Další oblastí je zákaznický servis a vyřizování požadavků. AI chatboti a asistenti mohou zákazníkům průmyslové firmy odpovídat na časté dotazy – například na stav jejich objednávky, dostupnost náhradních dílů, změny termínůapod. Tím se výrazně odlehčí e-mailovým schránkám a call centrům. Enehano uvádí model, kdy se zákazník přes samoobslužný portál dotáže na svou zakázku (např. zadá číslo objednávky) a AI mu obratem poskytne informace nebo umožní provést změnu – to vše bez zásahu člověka, který vstupuje do procesu až v případě výjimky. V praxi takové řešení zkracuje reakční časy na požadavky klientů z hodin na minuty a zvyšuje jejich spokojenost.

AI proniká i do podpůrných procesů ve výrobních firmách. V HR může pomoci s tříděním životopisů či plánováním směn (existují AI nástroje optimalizující rozvrhy směn dle zakázek a kapacit). V oblasti údržby zase inteligentní plánovače dokáží sloučit data o provozu strojů s prediktivními modely poruch a naplánovat údržbu tak, aby co nejméně narušila výrobu. V nákupu mohou AI asistenti porovnávat stovky dodavatelů a pomoci rychle najít náhradního dodavatele, pokud původní vypadne – odborníci uvádějí, že AI dokáže během chvíle projít weby a reference firem a vytipovat např. čtyři náhradní dodavatele daného dílu, což člověku zabere týdny. Tyto inteligentní vyhledávače dodavatelů jsou pro průmysl velmi cenné v situacích, kdy hrozí zpoždění zakázky kvůli výpadku jednoho článku řetězce.

Zvláštní kapitolou je nasazování generativní AI (tedy modelů jako jsou velké jazykové modely) v průmyslových firmách. Zde se objevují první využití například pro automatické generování technické dokumentace, překlady manuálů, rychlé sepisování reportů z výroby či dokonce asistenci při programování PLC a řídicích systémů. Velké podniky jako General Motors už hlásí dramatické úspory – díky využití nástroje GitHub Copilot (AI asistenta pro vývojáře) dosáhli 98% zrychlení při psaní kódu (čas na vývoj softwaru zkrácen na pouhá 2 % původního času). To ukazuje obrovský potenciál genAI i pro interní procesy v engineeringu. Celkově generativní AI zatím firmy vnímají spíše jako doplněk, ale rychle se rozšiřuje – v roce 2024 už ~65 % organizací uvádělo pravidelné používání generativní AI alespoň v jedné oblasti, zatímco o rok dříve to bylo jen ~33%.

Překážky a motivace adopce AI v průmyslu

Zavedení AI technologií ve výrobních firmách naráží na řadu překážek – technických, organizačních i kulturních. Mezi hlavní bariéry patří:

Nedostatek kvalitních dat: Mnoho podniků zjistí, že jejich data nejsou pro AI použitelné – jsou roztříštěná v různých systémech, nekonzistentní, neúplná či nedostatečně aktualizovaná. Bez dobrých dat AI nefunguje dobře, což vyžaduje investice do senzoriky, sběru a čištění dat.
Zastaralé IT systémy a složitá integrace: I firmy s moderními stroji často bojují s tím, jak dostat data ze strojů a linek ven – uzavřené legacy systémy a chybějící propojení brání nasazení AI. Implementace AI vyžaduje robustní infrastrukturu (výpočetní výkon, cloud, edge zařízení) a integrace do stávajících MES/ERP systémů není triviální.
Nedostatek odborníků: Vývoj a správa AI řešení vyžaduje experty na data science, machine learning či big data architekturu. Průmyslové podniky často nemají takové specialisty k dispozici a nábor je obtížný. Spolupráce s externími partnery nebo využití předpřipravených řešení je tak často nutností.
Konzervativní firemní kultura a obavy zaměstnanců: V mnoha továrnách panuje zdrženlivost vůči novým technologiím. Čeští manažeři bývají opatrní a čekají, až se technologie ověří jinde – naproti tomu např. polské firmy jdou do inovací „hlava nehlava“. Z kulturního hlediska může hrát roli i to, že Česko má relativně levnou pracovní sílu, takže tlak na automatizaci nebyl tak velký. Zaměstnanci se někdy obávají, že jim AI vezme práci, nebo nedůvěřují automatickým rozhodnutím stroje.
Finanční náročnost a nejistá ROI: Nasazení AI (zejména do výroby) může vyžadovat vysoké počáteční investice – do infrastruktury, pilotních projektů, školení lidí. U mnoha projektů je obtížné předem spočítat návratnost investice, což vedení firem odrazuje. Český průmysl je navíc podprůměrný v investicích do technologií a inovací v porovnání se západní Evropou.
Regulatorní nejistota: V prostředí EU firmy sledují vývoj legislativy (AI Act atd.). Některé firmy mohou vyčkávat, až bude jasné, jaká AI řešení budou povolena či zakázána (např. využití rozpoznávání obrazu má různé právní limity). Vlády se snaží vytvořit příznivé podmínky – ČR jmenovala v roce 2025 zmocněnce pro AI s cílem usnadnit firmám inovace a převést evropská pravidla do praxe.

Navzdory překážkám existují silné motivace, proč firmy do AI jdou. Mezi hlavní přínosy AI pro průmysl patří zvýšení provozní efektivity a snížení nákladů. AI dokáže zvýšit produktivitu a OEE, snížit neplánované prostoje a zmetkovitost, tím přímo zlepšit ekonomiku provozu. Například prediktivní údržba přechází z reaktivního hasení poruch k proaktivnímu servisu – firma odhalí závadu dříve, než způsobí drahý výpadek, a plánovaným zásahem ušetří čas i peníze. AI také šetří náklady na energie optimalizací spotřeby (tzv. Predictive Energymanagement), což je v době drahých energií důležité.

Dalším motivátorem je zvýšení kvality produkce – predictive quality. AI systémy (zejména počítačové vidění) odhalí vady výrobků již v rané fázi výroby, případně v reálném čase při výrobním procesu, takže vadný kus lze opravit nebo vyřadit dříve, než způsobí sériovou závadu. To snižuje zmetkovitost, náklady na přepracování a zlepšuje spokojenost zákazníků. AI také umí sbírat a analyzovat data o kvalitě tak, že odhalí i trendy a kořeny problémů, které by člověk nepostřehl.

V neposlední řadě je motivací konkurenční tlak. Firmy cítí, že když nebudou inovovat, ujede jim vlak – konkurence, která AI nasadí, může dosáhnout nižších nákladů a nabídnout lepší služby. To platí i na úrovni států: evropští hráči vnímají náskok USA/Číny a snaží se jej dohnat investicemi. Českým firmám se začínají množit i lokální úspěšné příklady, což pomáhá odbourat skepsi. Každá případovka, kde AI ušetřila 20–50 % času či nákladů, motivuje další podniky se do toho pustit. Jak trefně poznamenal jeden expert: „AI nám nebere práci, ale ukazuje, jak ji dělat lépe.“.

Příklady implementace AI v různých odvětvích

Strojírenství a strojní výroba

Ve strojírenském sektoru (výroba strojů, zařízení, obrábění kovů apod.) se AI uplatňuje hlavně v údržbě strojů, řízení výroby a zajištění kvality. Např. výrobci těžké techniky jako Caterpillar nasadili AI k analýze dat ze senzorů v zařízeních (různé bagry, generátory atd.) – systém predictive maintenance průběžně vyhodnocuje vibrace, teploty, tlaky a predikuje selhání komponent dřív, než nastanou. Tím Caterpillar prodlužuje životnost svých strojů, snižuje riziko nehod (včas odhalí přehřívání apod.) a optimalizuje náklady na údržbu – servis se dělá cíleně tam, kde je třeba, místo plošných odstávek. Dalším příkladem je Bosch, který ve svých továrnách automatizoval montážní linky pomocí AI – roboty řízené ML algoritmy zde vykonávají opakované operace (sváření, šroubování) rychleji a s menším odpadem než lidé. To vedlo ke zrychlení produkce i snížení zmetků.

Ve strojírenství se též hojně využívá počítačové vidění pro kontrolu kvality obráběných dílů. Kamery s AI dokáží na kovových výliscích nebo odlitcích rozpoznat povrchové defekty, odchylky tvaru či rozměru v řádu mikrometrů, což umožňuje včasnou nápravu. Firmy rovněž implementují AI pro optimalizaci obráběcích procesů – např. se pomocí ML modelů dá určit ideální nastavení CNC stroje pro nový materiál, aby nedocházelo k vibracím či předčasnému otupení nástroje. Obecně platí, že strojírenské firmy, které byly dříve intenzivně digitalizované (mají automatizované linky, sbírají data z výroby), mají náskok v nasazení AI. Ty, které investovaly do konceptu Průmyslu 4.0, dnes mohou na stávající data aplikovat strojové učení a získat další efektivitu.

Plastikářský průmysl

Plastikářství (zejm. výroba plastových výlisků, vstřikování plastů) je dalším odvětvím, kde AI nachází uplatnění. Moderní vstřikovací lisy jsou dnes vybavovány „chytrou“ automatizací. Příkladem je výrobce strojů Arburg, který integruje AI funkce do svých lisů tak, aby se dokázaly samostatně seřizovat a optimalizovat proces vstřikovánív reálném čase. Cílem je, aby stroj sám udržoval stabilitu kvality i při kolísání podmínek (např. změna teploty prostředí, drobné odchylky materiálu) a postupně se „učil“ optimálním parametrům – v budoucnu se tak vstřikolisy mohou samy nastavovat bez zásahu technika.

Další aplikací AI ve výrobě plastů je automatické programování robotů obsluhujících lisy. Arburg vyvíjí systém, kde operátor jen zadá požadovaný cíl (např. kam má robot odkládat výlisky) a AI sama spočítá optimální dráhu a program pro robota – podobně jako navigace v autě. To značně zjednoduší a zrychlí nasazení robotizace i pro menší série. Firma Wittmann Battenfeld zase pomocí AI monitoruje cyklové časy svých strojů a umí automaticky regulovat rychlost robotů mimo samotný lis, čímž šetří energii a opotřebení (např. funkce Eco-Mode).

Klíčová je také kontrola kvality plastových dílů. AI systémy s kamerami dokáží v milisekundách zkontrolovat každý výlisek na přítomnost vad (rány, otřepy, spáleniny) rychleji a spolehlivěji než lidé. Při detekci odchylky mohou rovnou zastavit produkci nebo upravit parametry procesu. V plastikářství se rovněž objevují AI řešení pro prediktivní údržbu vstřikovacích strojů – sledují například tlak ve formě, profil vstřikovací křivky či vibrace čerpadel a předpovídají, kdy dojde k poruše nebo kdy je třeba vyčistit formu, aby neklesala kvalita. To vše pomáhá udržet vysokou kvalitu a efektivitu výroby navzdory tlaku na menší série a rychlejší inovace produktů.

Dřevozpracující průmysl

I tradiční obory, jako je zpracování dřeva a výroba dřevěných produktů, začínají těžit z AI. V pilařství se umělá inteligence využívá pro optimalizaci výtěžnosti dřeva – což je klíčový ekonomický ukazatel (jaké % objemu dřeva se podaří z kulatiny využít jako produkt). Francouzská pila Tarteret Philippe SA zpracovávající dubové dřevo nasadila projekt AI právě za účelem zvýšení materiálového výtěžku, který u nich byl kolem pouhých 50 %. Cílem je pomocí kamer a algoritmů rychle a přesně identifikovat vady dřeva v kmeni(suky, praskliny, změny struktury) a určit optimální způsob rozřezání, aby se maximalizovalo množství kvalitního řeziva. AI musí přitom zohlednit specifika každého kusu dřeva a i to, jak rychle se vzhled povrchu mění po řezu. Pila získala podporu datového odborníka a dala si dvouletý horizont pro vývoj algoritmu; očekávaným přínosem je zvýšení výtěžnosti o 5 %, což by při jejich objemu znamenalo obrovské úspory suroviny. Pokud se projekt zdaří, půjde o průlom v daném odvětví.

Další využití v dřevozpracujícím průmyslu je automatická vizuální klasifikace řeziva. Startupy jako Neural Gradernabízejí AI systémy, které pomocí kamer ve vysoké rychlosti třídí prkna či desky podle kvality povrchu, suků apod., a nahrazují tak lidské třídění. Tím se zrychlí expedice a každému kusu dřeva je přiřazena správná jakost a použití. V nábytkářské výrobě se AI používá pro optimalizaci řezných plánů – algoritmus spočítá, jak z velké desky vyřezat nábytkové dílce s minimálním odpadem (to je analogie optimalizace výtěžnosti materiálu). Rovněž chytré senzory mohou hlídat sušení dřeva (AI reguluje teplotu a vlhkost sušárny podle typu dřeva, aby nedocházelo k deformacím či praskání).

Chemický a procesní průmysl

V chemickém průmyslu – od výroby chemikálií, plastů, hnojiv, až po rafinerie – se AI prosazuje zejména v optimálním řízení procesů, bezpečnosti a vývoji nových produktů. Chemické výroby bývají velmi komplexní (řada navazujících reakcí, destilací atd.) a drobné odchylky mohou ovlivnit výtěžnost nebo kvalitu. AI modely zde dokáží optimalizovat nastavení výrobních jednotek v reálném čase. Například u destilačních kolon umí strojové učení podle složení suroviny a požadovaného produktu průběžně upravovat teploty, tlaky či reflux poměry tak, aby výstup měl cílovou čistotu s minimem energie. Společnost Dow Chemical využívá tzv. digital twin svých výrobních zařízení – virtuální model reaktoru či kolony – na kterém AI simuluje a ladí procesy. Výsledkem je, že Dow dokáže za běhu výroby dolaďovat parametry a předcházet neefektivitám, což šetří energii i suroviny. Dow uvádí, že díky AI snížili spotřebu energie a optimalizovali využití surovin v některých provozech, a navíc AI pomáhá jejich vědcům urychlit objevování nových materiálů (ML algoritmy testují kombinace v R&D mnohem rychleji).

Další gigant, BASF, nasazuje AI napříč svými závody: využívá robotické systémy řízené AI pro manipulaci, balení a další rutinní úkoly, které provádějí přesněji a bez únavy. Zároveň BASF implementoval AI pro přediktivní řízení chemických reakcí – algoritmy predikují, jak různé materiály zareagují, a umožňují inženýrům v reálném čase upravit dávkování nebo teplotu, aby nedošlo k odchylce. To zvyšuje stabilitu procesu i kvalitu finálních produktů. AI také pomáhá v řízení dodavatelského řetězce: BASF s její pomocí lépe prognózuje poptávku po svých chemikáliích a podle toho optimalizuje zásoby a výrobní plány, což zkracuje dodací lhůty a snižuje náklady.

Z pohledu bezpečnosti využívají chemické závody AI pro monitoring zařízení – modely umí z předzvěstí (třesení čerpadla, změna zvuku ventilu) poznat, že hrozí porucha, a varovat obsluhu. Také v predikci koroze potrubí či únicích pomáhají AI systémy analyzující data z čídel a inspekčních dronů. Mnohé firmy teď experimentují i s nasazením generativní AI v obchodní a vývojové části – například McKinsey popisuje, že chemické společnosti využívají genAI pro hledání nových využití existujících chemikálií, kdy model prochází patenty a literaturu a navrhuje, jak by se daná látka dala uplatnit v jiném odvětví. To může dramaticky zkrátit čas, kdy se objeví nový trh pro stávající produkt (z měsíců na dny). GenAI také usnadňuje obchod – např. umožní analyzovat veřejné reporty a identifikovat potenciální nové zákazníky pro určitý produkt daleko rychleji. Chemický průmysl je tedy ukázkou, že AI neřeší jen tvrdou výrobu, ale i komerční a inovační strategie firmy.

Automobilový průmysl

Automotive sektor, včetně výroby automobilů a dílů, patří k průkopníkům automatizace – a nyní i využití AI ve výrobě. Automobilky zavádějí AI zejména pro zabezpečení kvality, údržbu strojů a efektivnější logistiku na výrobních linkách. Například Toyota využívá pokročilé systémy počítačového vidění, které během montáže vozů kontrolují kvalitu dílůa detekují vady laků či špatně namontované součástky v reálném čase. Díky AI se jim daří odhalit defekty dříve, než auto sjede z linky, což vedlo ke zlepšení přesnosti, snížení lidských chyb a celkově k vyšší kvalitě vozů bez nutnosti dodatečných oprav.

V oblasti údržby automotive fabrik jsou nasazována AI řešení, která sledují stav robotů, svařovacích zařízení, lakoven atd. Např. jedna automobilka (nejmenovaná, využívající platformu Festo AX) reportovala, že zavedení AI pro detekci anomálií (např. poklesu tlaku vzduchu v lisech) vedlo k dramatickému zlepšení: neplánované prostoje klesly o 25 % a průměrný čas opravy o 20 % díky tomu, že se problémy odhalily včas. Zároveň se výrazně snížila zmetkovitost ve výrobě karoserií a navazující náklady. To ukazuje potenciál AI v prediktivní údržbě i u vysoce automatizovaných linek – AI dokáže „hlídat“ stroje ještě spolehlivěji než standardní senzory.

Automobilky také aplikují AI pro optimalizaci logistiky ve výrobě (tzv. intralogistiky). Pomocí prediktivních modelů lze přesněji načasovat dodávky dílů na linku, aby nevznikaly zdržení ani přebytky. Samojízdné vozíky ve fabrice mohou být řízeny AI systémem, který dynamicky volí trasy a reaguje na provoz. Například BMW investuje do digitálních dvojčat celých závodů, kde AI simuluje tok materiálu a hledá optimální uspořádání linek a skladů.

Kromě výroby samotné proniká AI i do produktů (auta s autonomními funkcemi), ale to je mimo rámec tohoto textu. Za zmínku však stojí, že generativní AI pomáhá i konstruktérům aut – využívá se při generativním navrhování odlehčených dílů (AI navrhne tvar součástky splňující požadavky, ale s minimem materiálu) nebo třeba při tvorbě softwaru do vozidel. Mercedes-Benz nedávno integroval AI asistenty do palubních systémů svých modelů, které dokáží odpovídat na dotazy řidičů přirozeným jazykem. To ukazuje ochotu automotive sektoru nasazovat AI nejen ve výrobě, ale i jako součást inovací a zákaznického zážitku.

Hlavní hráči a AI ekosystém v průmyslu

Na rozhraní průmyslu a AI působí řada technologických dodavatelů, partnerů a startupů, kteří inovace pohánějí. Velké nadnárodní koncerny jako Siemens, ABB, General Electric, Bosch, Schneider Electric aj. integrují AI do svých produktů (automatizační software, řídicí systémy, roboty). Například Siemens nabízí platformu pro průmyslovou AI (Industrial Edge, MindSphere) a modulární AI algoritmy, které si firmy mohou skládat jako LEGO k rychlému vývoji řešení. ABB Robotics prosazuje kolaborativní roboty s AI, které umí bezpečně spolupracovat s lidmi a učit se nové úkoly pozorováním.

Z pohledu dodavatelů software dominují velcí cloudoví hráči (Microsoft, Google, Amazon), kteří nabízejí AI služby od analýzy dat po trénování modelů – mnoho průmyslových AI řešení běží v jejich cloudu. Například řešení prediktivní údržby často využívají cloudové AI služby k vyhodnocení dat ze senzorů strojů v reálném čase.

Specifickou roli hrají i startupové firmy zaměřené na průmyslovou AI. V Česku vznikla řada inovativních podniků: např. Neuron Soundware vyvíjí technologii pro automatizovanou prediktivní údržbu strojů pomocí analýzy zvuků a vibrací – jejich IoT zařízení naslouchá strojům a AI model pozná odchylky zvuku signalizující závadu. Startup 24 Vision (spolupráce s CIIRC ČVUT) se zaměřuje na vizuální kontrolu kvality pomocí AI kamer ve výrobě. Další české týmy vyvíjejí chytré systémy pro bezpečnost práce, třeba AI dohlížející, zda zaměstnanci nosí přilby a dodržují bezpečné zóny. Tyto firmy často využívají tzv. testbedy – v ČR vznikla evropská síť AI-Matters, zahrnující testovací pracoviště (CEITEC VUT Brno, CIIRC ČVUT Praha, VŠB Ostrava), kde si mohou malé firmy vyzkoušet své AI prototypy v simulovaném reálném provozu. To pomáhá překlenout propast mezi nápadem a nasazením u průmyslových SME.

Za hlavní hybatele adopce AI lze považovat i průmyslové asociace a vlády. V ČR aktivně působí Česká asociace umělé inteligence (ČAIS), Svaz průmyslu a dopravy a další, kteří šíří osvětu a příklady dobré praxe. Například Deloitte s MPO spustili projekt Digitalní továrna 2.0, kde se předvádějí úspěšné implementace (Neuron Soundware je uváděn jako příklad). Na evropské úrovni existují granty a programy na podporu AI v průmyslu (např. zmíněný AI-Matters financovaný z programu Digitální Evropa). Tyto iniciativy cílí na to, aby i menší a konzervativnější firmy získaly důvěru v AI a mohly ji otestovat bez velkého rizika.

Očekávané trendy a budoucí potenciál

Vývoj AI jde kupředu mílovými kroky a v průmyslu můžeme v příštích letech očekávat další rozšiřování využití a nové průlomové aplikace. Mezi oblasti s největším potenciálem růstu patří:

Prediktivní údržba na steroidech: Již nyní je prediktivní údržba jedním z prvních kroků adopce AI ve fabrice – do budoucna se stane standardem. S poklesem cen senzorů a edge AI zařízení bude možné sledovat každý důležitý stroj v reálném čase a předpovídat selhání s vysokou přesností. Rozšíří se i preskriptivní údržba – AI nejen předpoví poruchu, ale rovnou navrhne optimální zásah a objedná náhradní díl. Očekává se také širší využití akustických a vizuálních diagnostických AI (naslouchání strojům, termokamery detekující přehřívání apod.). Firmy jako Fanuc už dnes ke svým robotům nabízejí AI balíčky prediktivní diagnostiky jako standard.
Digitální dvojčata & simulace: Digitální dvojčata celých výrobních linek, strojů či logistických celků budou stále věrnější. S rostoucím výpočetním výkonem bude možné v digitálním modelu simulovat velmi detailně procesy (včetně fyziky, opotřebení strojů) a AI nad tímto modelem bude hledat optimální nastavení. To dramaticky zkrátí čas náběhu nových linek – továrna si vše „nanečisto“ odladí virtuálně. Např. Boeing již využívá AI a digitální dvojčata v letecké výrobě k vylepšení designu a údržby letadel (identifikují riziková místa konstrukce dříve, než se postaví skutečný díl). V automotive lze očekávat digitální dvojčata montážních linek pro každý nový model auta, kde AI najde ideální sekvenci montáže a rozvržení pracovišť.
AI pro řízení dodavatelských řetězců: Jak ukázaly nedávné krize (pandemie, geopolitika), odolnost supply chain je klíčová. AI bude hrát velkou roli v prediktivním řízení dodavatelských řetězců – od prognóz poptávky, přes dynamickou optimalizaci zásob až po hledání alternativních tras při výpadku dopravy. Trh AI v supply chain segmentu roste obrovským tempem (z ~$730 mil. v 2018 na odhadovaných $10 mld. v 2025). Budou se rozšiřovat AI systémy pro řízení skladů a logistiky v reálném čase, včetně nasazení počítačového vidění v depech a překladištích (kamery kontrolující pohyb zboží a predikující vytížení kapacit). Cílem je přejít od reaktivního řešení problémů k proaktivnímu a autonomnímu supply chain, který se sám přizpůsobuje zátěži a krizím.
AI a udržitelnost výroby: Tlak na snižování energetické náročnosti a emisí se promítne i do nasazení AI. AI-driven sustainability znamená, že AI bude optimalizovat spotřebu energií v továrnách (vypínat stroje při nečinnosti, hledat energeticky úspornější procesy) a minimalizovat plýtvání materiálem. Podle statistik už v roce 2023 měly veškeré AI iniciativy zaměřené na udržitelnost za výsledek alespoň 40% úsporu nákladů daného podniku. To je obrovská motivace – šetrnost k životnímu prostředí se prolnula s ekonomickým benefitem. AI také pomůže s cirkulární ekonomikou – například lepší třídění odpadů ve výrobě, optimalizace recyklace materiálů a hledání náhradních recyklátů do výroby. V potravinářství už dnes farmáři díky AI produkují více s menším plýtváním a menší ekologickou zátěží; obdobně průmyslové podniky s pomocí AI mohou dosáhnout “zelenější” výroby.
Edge AI a real-time rozhodování: Namísto spoléhání čistě na cloudový computing nastupuje Edge AI – tedy chytré algoritmy běžící přímo na strojích a zařízeních v továrně. To umožní okamžitá rozhodnutí v řádu milisekund přímo na lince bez potřeby odesílat data do cloudu. Výhody jsou dvojí: reakční rychlost (např. robot zastaví, když vidí překážku, bez latence sítě) a bezpečnost (citlivá provozní data nemusí opouštět závod). S tím, jak se objevují specializované AI čipy a jednotky, bude čím dál víc zařízení “AI-enabled” přímo z výroby. Například moderní kamerové inspekční systémy mají vestavěnou edge AI, která okamžitě vyhodnotí obraz a pošle do centrály už jen výsledky.
Pokročilá automatizace a spolupráce člověk–stroj: Budoucnost výroby směřuje k paradigmatu “human augmentation”, kdy AI a roboty rozšiřují schopnosti pracovníků, místo aby je nahrazovaly. Dočkáme se více kolaborativních robotů (cobotů) na montážích – tito roboti využívají AI k porozumění gestům a záměrům lidských kolegů a přebírají namáhavé části úkolů. AI také pomůže s tréninkem pracovníků – VR/AR brýle s podporou AI mohou nováčkovi v reálném čase ukazovat, co má dělat, nebo kontrolovat, jestli postupuje správně. Tím se zkrátí zaškolení a sníží chybovost. Generativní AI asistenti zase mohou operátorům radit při řešení neočekávaných situací: představme si hlasového asistenta u stroje, kterého se technik zeptá na doporučení při určité poruše a on obratem navrhne postup (vycházející z manuálů a minulých dat). To vše zvýší produktivitu lidí na dílně.
Generativní AI ve vývoji a inovacích: Inovace produktů i procesů budou stále častěji podpořeny AI, která generuje nové návrhy. V konstrukci se genAI uplatní při tzv. generativním designu – inženýr zadá požadavky (např. “držák ocelový, unese 100 kg”) a AI navrhne tvary, které by člověk nevymyslel, ale které jsou pevnostně optimální a třeba i lehčí. Výrobci již experimentují s generativním návrhem součástí pro 3D tisk či odlehčených dílů do letadel a aut. Generativní modely také dokáží urychlit vývoj nových materiálů a chemických směsí(simulují molekuly, aby našly lepší složení plastu, barvy, baterie apod.). V softwarovém inženýrství výrobních podniků už dnes genAI (jako zmíněný Copilot) výrazně zvyšuje rychlost programování. Lze tedy říci, že AI pomůže firmám inovovat rychleji a levněji – což bude klíčové pro udržení tempa na globálním trhu.

Na prahu této AI revoluce v průmyslu stojí i české firmy. Mají tu výhodu, že jsou technicky zdatné a mohou se inspirovat nejlepšími postupy ze světa. Klíčové bude, aby managementy pochopily, že AI není hrozba, ale nástroj – a začaly s malými kroky, piloty a postupně budovaly důvěru v jeho přínosy. Jak výstižně shrnuje český expert: „Budoucnost není jen o robotech – je o chytrých řešeních. A ta začínají dnes.“. Umělá inteligence se stane nedílnou součástí chytrých továren budoucnosti, a kdo ji dokáže zkrotit a využít, získá výrazný náskok před konkurencí. Z pouhého buzzwordu se AI v průmyslu rychle mění na praktický nástroj, který zefektivňuje výrobu, šetří náklady a odemyká nové možnosti – a český i evropský průmysl by neměl váhat naskočit do tohoto rozjíždějícího se vlaku inovací.

Ondřej Zálešák, Elixeum

Zdroje:

Česká a zahraniční média, oborové portály, oficiální statistiky:

mckinsey.com
https://www.mckinsey.com/
ec.europa.eu (Eurostat, statistiky EU)
https://ec.europa.eu/
focuson.cz
https://www.focuson.cz/
seznamzpravy.cz
https://www.seznamzpravy.cz/
e15.cz
https://www.e15.cz/
spd.tech
https://www.spd.tech/
logis.cz
https://www.logis.cz/
rmol.cz
https://rmol.cz/
plantyst.cz
https://www.plantyst.cz/
festo.com
https://www.festo.com/
svetprumyslu.cz
https://svetprumyslu.cz/
plasticstoday.com
https://www.plasticstoday.com/
advantechplastics.com
https://www.advantechplastics.com/
link.springer.com
https://link.springer.com/
actuia.com
https://www.actuia.com/
neuralgrader.com
https://neuralgrader.com/
intelecy.com
https://www.intelecy.com/
cleverence.com
https://www.cleverence.com/
chemcopilot.com
https://chemcopilot.com/
zakazka.cz
https://www.zakazka.cz/