AI ulazi u industrijski radni tok
Veštačka inteligencija se sve više pozicionira kao operativna tehnologija, a ne kao samostalna digitalna inicijativa. U industrijskim okruženjima, njena vrednost postaje jasnija kada povezuje postojeći softver, upravljačke sisteme, proizvodne podatke i ljudske odluke.
Izazov nije nužno nedostatak tehnologije. Mnogi proizvođači i logističke organizacije već koriste brojne aplikacije, mašine i platforme za podatke. Veći problem predstavlja ručni rad potreban za prenos informacija i odluka između njih.
Nedavna saznanja koja navodi Ace Workflow ukazuju na to da bi 26% dokumentovanog radnog vremena u preduzećima, a čak 44% u finansijama, potencijalno moglo da se oslobodi ciljano usmerenom automatizacijom. Iako se ovi podaci ne odnose konkretno na proizvodnju, oni ukazuju na širi problem sa kojim se industrijski inženjeri redovno susreću: neefikasnost procesa često postoji na spojevima između sistema.
Pravo usko grlo često se nalazi između sistema
Industrijska automatizacija tradicionalno je bila usmerena na automatizaciju pojedinačnih mašina, proizvodnih ćelija i upravljačkih procesa. Savremena AI tehnologija uvodi drugačiji sloj optimizacije rešavanjem pitanja odluka i razmene informacija koje okružuju te sisteme.
Proizvodna linija već može imati PLC-ove, DCS platforme, MES softver, istoričare podataka, skladišne sisteme i poslovne aplikacije. Svaki sistem može efikasno obavljati svoju predviđenu funkciju, dok celokupan radni tok i dalje zavisi od tabela, ručnih odobrenja, ponovnog unosa podataka ili intervencije operatera.
Iz perspektive inženjerstva, ovo je važna razlika. Automatizacija još jednog izolovanog zadatka ne mora nužno da unapredi čitav proces. Veća vrednost može proizaći iz povezivanja postojeće infrastrukture za automatizaciju, tako da se informacije između sistema kreću uz manje ručne intervencije.
AI kao inteligentni sloj za automatizaciju
Tu AI može da dopuni konvencionalnu industrijsku automatizaciju.
Tradicionalna automatizacija uglavnom je projektovana na osnovu definisanih uslova, sekvenci i upravljačke logike. AI može da doda sloj podrške odlučivanju koji je sposoban da tumači promenljive operativne uslove, prepoznaje obrasce i određuje prioritete izuzetaka.
Adie Taylor iz kompanije Arvato opisuje ovaj pristup kao korišćenje AI tehnologije u svojstvu inteligentnog sloja koji omogućava automatizaciji da reaguje na varijabilnost u stvarnom svetu, dok se ljudima omogućava da se usredsrede na izuzetke.
Ovaj koncept je naročito relevantan za logistiku i proizvodnju. Automatizovani sistemi su veoma efikasni kada uslovi rada ostaju u okviru programiranih granica. AI potencijalno može da pomogne u tumačenju situacija koje je teže predstaviti samo pomoću fiksnih pravila.
Inženjerski cilj stoga ne bi trebalo da bude zamena determinističkog upravljanja AI tehnologijom. Praktičnija arhitektura podrazumeva zadržavanje determinističkog upravljanja za bezbednosno kritične funkcije i funkcije osetljive na vreme, dok se AI koristi za analizu, predviđanje, optimizaciju i podršku odlučivanju na višem nivou.
Gde industrijski AI može doneti praktičnu vrednost
Već se izdvojilo nekoliko primena kao realističnih oblasti za uvođenje industrijskog AI-ja.
Prediktivno održavanje može da kombinuje istorijske podatke o opremi, merenja vibracija, temperature, alarme i uslove rada kako bi prepoznalo obrasce povezane sa kvarovima u razvoju.
Kompjuterski vid može da podrži inspekciju, prepoznavanje nedostataka, upravljanje zalihama i nadzor procesa tamo gde je vizuelne informacije teško ručno obrađivati u velikom obimu.
Inteligentna robotika može omogućiti automatizovanoj opremi da efikasnije reaguje na promenljive tokove materijala, uslove u skladištu i proizvodne zahteve.
Optimizacija u realnom vremenu može koristiti operativne podatke za prepoznavanje ograničenja i preporučivanje prilagođavanja proizvodnje, logistike ili raspodele resursa.
Zajednički činilac jesu podaci. AI ne može da nadoknadi loše strukturisane informacije, nedostajuće signale ili nekontrolisane izvore podataka. Industrijske organizacije zato moraju da tretiraju instrumentaciju, povezivost, kvalitet podataka i integraciju sistema kao deo implementacije AI-ja, a ne kao zasebna tehnička pitanja.
Nasleđenu infrastrukturu ne treba zanemariti
Jedna od praktičnijih tema koja proizlazi iz programa londonskog samita jeste značaj integracije AI-ja sa postojećom infrastrukturom.
Industrijska postrojenja retko imaju mogućnost da zamene svaki PLC, kontroler, senzor, SCADA sistem ili DCS platformu samo da bi uvela novu AI funkcionalnost. Dug životni vek opreme znači da savremeni digitalni slojevi moraju da koegzistiraju sa sistemima koji su možda instalirani pre mnogo godina.
To stvara inženjerski zahtev za kontrolisanom integracijom.
Protokolni gejtveji, istoričari podataka, API-ji, računarstvo na ivici mreže, industrijske mreže i platforme za podatke mogu obezbediti interfejse između uspostavljenih sistema automatizacije i novijih analitičkih aplikacija. Arhitektura takođe mora da obuhvati sajber-bezbednost, kašnjenje, vlasništvo nad podacima i dostupnost sistema.
Po mom mišljenju, ovo je jedno od najvažnijih praktičnih razmatranja u industrijskom AI-ju. Pobedničko rešenje često će biti ono koje se integriše sa instaliranom bazom automatizacije, bez nepotrebnog narušavanja proverenih upravljačkih funkcija.
Ljudska stručnost ostaje deo upravljačke arhitekture
Industrijski AI ne bi trebalo procenjivati samo prema broju zadataka koje može da automatizuje.
Operateri, inženjeri održavanja i stručnjaci za procese poseduju kontekstualno znanje koje je teško u potpunosti pretočiti u softver. Oni razumeju neuobičajene radne uslove, ponašanje opreme i proizvodna ograničenja koja se možda ne pojavljuju jasno u istorijskim skupovima podataka.
AI može da smanji potrebu za ponavljajućom analizom i istakne anomalije, ali ljudska intervencija ostaje važna kada odluke uključuju neuobičajene uslove, bezbednosna pitanja ili suprotstavljene operativne ciljeve.
To ukazuje na model u kojem AI obrađuje velike količine informacija, dok inženjeri zadržavaju ovlašćenje nad definisanim operativnim odlukama. Takav pristup može i da olakša usvajanje AI-ja, jer uvodi automatizaciju postepeno, umesto da zahteva trenutni prelazak na autonoman rad.
Upravljanje mora da se razvija uporedo sa uvođenjem
Širenje AI-ja kroz industrijske operacije takođe stvara zahteve u pogledu upravljanja.
Kompanije moraju da razumeju koje podatke AI sistem koristi, kako se generišu preporuke, ko je odgovoran za postupanje po njima i šta se dešava kada sistem proizvede netačan rezultat.
U industrijskim okruženjima, upravljanje mora da obuhvati više od uobičajenih IT pitanja. Funkcionalna bezbednost, sajber-bezbednost, kontrola pristupa, upravljanje promenama, sledljivost i operativna odgovornost mogu postati relevantni u zavisnosti od toga koliko blisko AI sarađuje sa proizvodnim sistemima.
Učešće kompanije Schneider Electric u diskusiji o AI-ju i industrijskoj automatizaciji odražava ovaj širi izazov. Strategija AI-ja ne može ostati izolovana u okviru tehnološkog odeljenja kada uvođenje utiče na upravljanje energijom, sisteme automatizacije i operativne procese.
AI LIVE London usmeren je na praktičnu primenu
AI LIVE: The London Summit 2026 održaće se 20–21. oktobra u centru Olympia London, uz učešće više od 2.000 rukovodilaca i više od 50 stručnih predavača, četiri izvršne radionice i demonstracije uživo tehničkih rešenja.
Panel diskusija o AI-ju i industrijskoj automatizaciji, koja će se održati 20. oktobra, posebno je relevantna za proizvođače, logističke operatere i inženjerske timove koji procenjuju praktične primene AI-ja.
Šira tema događaja, Technology + Human Purpose, takođe ukazuje na koristan pravac za diskusije o industrijskom AI-ju. Pitanje se sve manje odnosi na to da li AI može da obavi određeni zadatak, a sve više na to gde ga treba uvesti, kako treba da sarađuje sa postojećom automatizacijom i koje odgovornosti treba da ostanu ljudima.
Prilika industrijskog AI-ja je integracija, a ne zamena
Malo je verovatno da će naredna faza industrijske automatizacije biti određena samo dodavanjem AI-ja mašinama.
Značajnija prilika leži u povezivanju informacija, odluka i postojećih sistema automatizacije u responzivniju operativnu arhitekturu. AI može da analizira velike količine industrijskih podataka, prepoznaje obrasce i podržava odlučivanje, dok PLC-ovi, DCS platforme i bezbednosni sistemi nastavljaju da obavljaju determinističke upravljačke funkcije.
Za industrijske inženjere to znači da usvajanje AI-ja treba započeti jasno definisanim operativnim problemima, a ne demonstracijama tehnologije. Identifikujte ručne primopredaje, utvrdite potrebne podatke, definišite granice odlučivanja, a zatim odredite gde AI može da donese merljivu vrednost.
Takav pristup čini industrijski AI manje pitanjem zamene postojeće automatizacije, a više pitanjem proširivanja mogućnosti uspostavljene infrastrukture automatizacije.
