1 dzień temu
W 2025 roku branża maszynowa przechodzi przez znaczące przemiany technologiczne i ekonomiczne. Jednym z kluczowych trendów jest rozwój sztucznej inteligencji (SI) i uczenia maszynowego, które rewolucjonizują procesy projektowania, utrzymania predykcyjnego oraz automatyzacji produkcji. Wraz z rozwojem Przemysł 4.0[1] i Internetu Rzeczy (IoT), fabryki stają się coraz bardziej inteligentne, co pozwala na efektywniejsze zarządzanie i monitorowanie systemów mechanicznych. Przykłady firm, które z powodzeniem wdrożyły IoT w swoich fabrykach, obejmują General Electric, BMW, Philips, Harley-Davidson i Mitsubishi Electric[2].
Postęp technologiczny napędza rozwój w kluczowych branż, takich jak motoryzacja, produkcja, opieka zdrowotna czy finanse. Giganci technologiczni, tacy jak Amazon, Google, Apple, Facebook, IBM czy Microsoft, intensywnie inwestują w rozwój technologii AI, przyczyniając się do wzrostu kapitalizacji tego rynku[3].
SI umożliwia automatyzację rutynowych zadań, szybką analizę dużych zbiorów danych oraz dokładniejsze prognozowanie potencjalnych awarii. Dzięki wykorzystaniu SI możliwa jest również optymalizacja procesów projektowych, zapewniając wyższy poziom bezpieczeństwa, efektywności oraz redukcję kosztów operacyjnych. Technologie, takie jak generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN) czy sztuczne sieci neuronowe (ANN), znacząco poprawiają możliwości inżynierów w obszarach diagnostyki, analizy danych czy przetwarzania obrazów.
(GAN) – Generative Adversarial Networks to specjalna klasa algorytmów sztucznej inteligencji (AI) wykorzystywanych w nienadzorowanym uczeniu maszynowym, zaimplementowana przez system dwóch sieci neuronowych konkurujących ze sobą. GAN składa się z modelu generatywnego, który tworzy syntetyczne dane w oparciu o dane wejściowe, oraz modelu dyskryminacyjnego, który określa, czy wygenerowane dane są prawdziwe, czy nie.
(ANN) Sztuczne sieci neuronowe to matematyczne modele inspirowane naturalnymi sieciami neuronowymi, mające na celu naśladowanie działania mózgu.
Kluczowym czynnikiem przyspieszającym tempo innowacji w SI jest dostępność historycznych zestawów danych. Dzięki coraz niższym kosztom przechowywania i odzyskiwania danych, instytucje oraz instytucje państwowe gromadzą i udostępniają duże ilości danych, które stanowią podstawę do szybszego rozwoju nowych technologii. Nowoczesne architektury obliczeniowe umożliwiają naukowcom efektywniejszą analizę tych danych, co przyspiesza rozwój technologii.
Sztuczna inteligencja skutecznie wspiera także tworzenie dokumentacji technicznej oraz identyfikację zagrożeń, jednocześnie ułatwiając podejmowanie decyzji projektowych. W praktyce przekłada się to na wzrost bezpieczeństwa, efektywności oraz redukcję kosztów operacyjnych. Dzięki technologiom wizji komputerowej, takim jak Single Shot MultiBox Detector (SSD), możliwe jest zaawansowane przetwarzanie obrazu, co szczególnie przydaje się w sektorach takich jak medycyna, transport oraz bezpieczeństwo i nadzór.
SSD, czyli Single Shot MultiBox Detector, to metoda detekcji obiektów w obrazach, która wykorzystuje pojedynczą sieć neuronową głębokiego uczenia.
Czynnikiem przyspieszającym rozwój technologii sztucznej inteligencji ze względu na konieczność pracy zdalnej stała się Epidemia COVID-19 oraz zwiększone zapotrzebowanie na rozwiązania cyfrowe. Firmy technologiczne poszerzają swoją ofertę o usługi związane ze Sztuczną Inteligencją, które umożliwiają szybsze i bardziej dostępne wdrażanie technologii sztucznej inteligencji. Jednocześnie firmy muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z rosnącą kontrolą regulacyjną, ryzykiem stronniczości algorytmicznej, ochroną danych osobowych oraz wpływem automatyzacji na rynek pracy. Odpowiedzialne podejście do tych aspektów pozwoli firmom w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, zapewniając jednocześnie zrównoważony rozwój technologiczny i społeczny[4].
Nowe możliwości i wyzwania
Na pracę współczesnych inżynierów ma już wpływ Sztuczna inteligencja (SI), oferując możliwości, które wcześniej pozostawały w sferze marzeń. Według raportu Grand View Research, globalny rynek AI osiągnął wartość 196,63 mld USD w 2023 roku i przewiduje się, iż do 2030 roku wzrośnie średnio o 36,6% rocznie. Ten dynamiczny rozwój jest napędzany przez postęp w głębokim uczeniu się, NLP oraz generatywnej sztucznej inteligencji, co przekłada się na innowacje w branżach takich jak motoryzacja, opieka zdrowotna, produkcja czy finanse.
Zastosowania. Automatyzacja i Analiza Danych
Dzięki SI Inżynierowie mogą także korzystać z automatyzacji rutynowych zadań, szybkich analiz dużych zbiorów danych oraz dokładniejszych prognozowań potencjalnych awarii. Dzięki temu możliwa jest optymalizacja procesów projektowych, zapewniając wyższy poziom bezpieczeństwa, efektywności oraz redukcję kosztów operacyjnych.
Technologie
Technologie takie jak wspomniane już SSD umożliwiają zaawansowane przetwarzanie obrazu, co jest szczególnie przydatne w sektorach takich jak bezpieczeństwo i nadzór, transport oraz medycyna. Technologie takie jak GAN i ANN, to technologie znacząco poprawiające możliwości inżynierów w obszarach diagnostyki, analizy danych czy przetwarzania obrazów.
Wyzwania i rozwój regulacyjny
Firmy muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z rosnącą kontrolą regulacyjną, ryzykiem stronniczości algorytmicznej, ochroną danych osobowych oraz wpływem automatyzacji na rynek pracy. Odpowiedzialne podejście do tych aspektów pozwoli firmom w pełni wykorzystać potencjał SI, zapewniając jednocześnie zrównoważony rozwój technologiczny i społeczny.
Szkolenia w Cert Partner i Safexpert
W ramach szkoleń w Cert Partner, inżynierowie mogą zdobyć umiejętności niezbędne do efektywnego wdrożenia SI w swojej pracy. Szkolenia te obejmują między innymi, obsługę systemu SAFEXPERT: Pozwalają na przeprowadzenie oceny zgodności z wymaganiami Dyrektywy maszynowej 2006/42/WE oraz oceny ryzyka wg normy PN-EN ISO 12100. Zarządzanie dokumentacją techniczną, gdzie program wspiera tworzenie dokumentacji technicznej, co ułatwia podejmowanie decyzji projektowych i zwiększa bezpieczeństwo. Identyfikację zagrożeń, gdzie program SAFEXPERT pomaga w identyfikacji potencjalnych zagrożeń, co przekłada się na poprawę bezpieczeństwa i efektywności podczas projektowania maszyn i urządzeń.
Dlaczego SI jest przyszłością dla Inżynierów?
Sztuczna Inteligencja pozwala na zwiększoną efektywność poprzez automatyzację zadań, co zwiększa produktywność i pozwala inżynierom na skupienie się na bardziej złożonych problemach. Poprzez wprowadzenie Innowacyjności, związanych z SI umożliwia się tworzenie nowych rozwiązań i produktów, które wcześniej byłyby trudne do zrealizowania.
Aktualne rozwój regulacyjny
W Unii Europejskiej wprowadzono nowe regulacje dotyczące SI, w tym obowiązek szkoleń z zakresu AI dla pracowników, co ma na celu zapewnienie odpowiednich kompetencji w obszarze sztucznej inteligencji[5]. Dodatkowo, projekty takie jak SAFEXPERT pracują nad ustanowieniem standardów bezpieczeństwa dla systemów SI, co przyczynia się do zwiększenia zaufania do tych technologii[6]. Na wdrożenie takich rozwiązań można dostać dofinansowanie na szkolenie pracownika poprzez Krajowy Fundusz Szkoleniowy (KFS).
Przyszłość branży z SI
Wraz z rozwojem Sztucznej Inteligencji, branża maszynowa przechodzi przez rewolucyjne zmiany. Przewiduje się, iż SI będzie odgrywać coraz większą rolę w tworzeniu inteligentnych fabryk, gdzie maszyny i ludzie współpracują w harmonii. To otwiera nowe możliwości dla inżynierów, którzy mogą skupić się na bardziej kreatywnych i strategicznych zadaniach. Na arenie międzynarodowej, rynek maszynowy rośnie, a prognozy wskazują na osiągnięcie wartości 165,67 miliardów dolarów do 2030 roku[7].
Adrianna Paroń (Cert Partner)
Więcej informacji o szkoleniach znajdziesz tutaj: Szkolenia Cert Partner >>
[1] Przemysł 4.0. Identyfikacja trendów technologicznych, https://www.gov.pl/web/ncbr/przemysl-40-identyfikacja-trendow-technologicznych
[2] IoT in manufacturing — how to use it to your advantage, https://katanamrp.com/iot-in-manufacturing/
[3]Więcej szczegółów można znaleźć w pełnym raporcie na stronie Grand View Research: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market .
[4] Artificial Intelligence Market Size & Trends, https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market.
[5] Akt w sprawie sztucznej inteligencji, https://digital-strategy.ec.europa.eu/pl/policies/regulatory-framework-ai
[6] Best AI Consultant Certifications to Pursue in 2025; Top AI Certifications to Look Out for in 2025; How to Become an AI Engineer in 2025? A Step-by-Step Guide; https://www.easa.europa.eu/sites/default/files/dfu/2024-07-02_easa_ai_days_presentations_day1.pdf
[7] 2025 engineering machinery industry trend insights: intelligence leads, sustainability drives, and global expansion accelerates, https://www.tderloader.com/news/industry-news/256.html
