1. Sztuczna inteligencja i autonomia w robotyce
Roboty wykorzystujące sztuczną inteligencję do samodzielnej pracy stają się coraz powszechniejsze. Główną korzyścią wynikającą z zastosowania AI jest znaczący wzrost autonomii systemów robotycznych. Trend ten napędzają różne typy sztucznej inteligencji.
Analityczna AI umożliwia przetwarzanie dużych zbiorów danych, wykrywanie wzorców oraz generowanie użytecznych wniosków. Dzięki temu roboty mogą autonomicznie przewidywać awarie w inteligentnych fabrykach, a także optymalizować planowanie tras i alokację zasobów, na przykład w logistyce.
Generatywna AI oznacza odejście od automatyzacji opartej na sztywnych regułach w kierunku inteligentnych, samouczących się systemów. GenAI pozwala robotom autonomicznie uczyć się nowych zadań oraz generować dane treningowe w środowiskach symulacyjnych. Umożliwia to również nowy poziom interakcji człowiek–robot, oparty na języku naturalnym oraz komendach wizualnych.
Kluczowym kierunkiem dalszego rozwoju autonomii jest Agentic AI – podejście łączące analityczną AI (do podejmowania ustrukturyzowanych decyzji) z generatywną AI (zapewniającą elastyczność i adaptację). Hybrydowy model ma umożliwić robotom samodzielną pracę w złożonych, rzeczywistych środowiskach.
2. Większa wszechstronność robotów dzięki konwergencji IT i OT
Rosnące zapotrzebowanie na uniwersalne roboty bezpośrednio odzwierciedla rynkowy trend konwergencji technologii informatycznych (IT) i technologii operacyjnych (OT). Połączenie mocy obliczeniowej IT z fizycznymi zdolnościami sterowania OT zwiększa wszechstronność robotów dzięki wymianie danych w czasie rzeczywistym, automatyzacji oraz zaawansowanej analityce.
Integracja IT/OT stanowi fundament koncepcji Przemysłu 4.0 oraz cyfrowego przedsiębiorstwa. Przełamanie dotychczasowych silosów technologicznych umożliwia płynny przepływ danych między światem cyfrowym a fizycznym, znacząco zwiększając możliwości i elastyczność systemów robotycznych.
3. Roboty humanoidalne muszą udowodnić niezawodność i efektywność
Rynek robotów humanoidalnych rozwija się bardzo dynamicznie. Humanoidy przeznaczone do zastosowań przemysłowych są postrzegane jako obiecujące rozwiązanie wszędzie tam, gdzie wymagana jest elastyczność, szczególnie w środowiskach zaprojektowanych z myślą o pracy człowieka. Pionierem wdrożeń jest branża motoryzacyjna, jednak coraz większą uwagę przyciągają zastosowania w magazynach i zakładach produkcyjnych.
Obecnie firmy oraz ośrodki badawcze przechodzą od fazy prototypów do rzeczywistych wdrożeń. Kluczowe znaczenie mają niezawodność i efektywność. Aby konkurować z tradycyjną automatyzacją, roboty humanoidalne muszą spełniać rygorystyczne wymagania przemysłowe dotyczące czasów cyklu, zużycia energii oraz kosztów utrzymania. Normy branżowe określają także poziomy bezpieczeństwa, kryteria trwałości i powtarzalności pracy na hali produkcyjnej.
Humanoidy mające uzupełniać braki kadrowe muszą osiągnąć zręczność i produktywność na poziomie człowieka. Są to kluczowe wskaźniki realnej efektywności operacyjnej.
4. Bezpieczeństwo i cyberbezpieczeństwo w robotyce
Wraz z coraz częstszą współpracą robotów z ludźmi w fabrykach i usługach, bezpieczeństwo ich działania staje się absolutnym priorytetem. Autonomia oparta na AI zasadniczo zmienia krajobraz bezpieczeństwa, czyniąc procesy testowania, walidacji oraz nadzoru człowieka bardziej złożonymi, ale jednocześnie niezbędnymi. Jest to szczególnie widoczne w kontekście robotów humanoidalnych.
Systemy robotyczne muszą być projektowane i certyfikowane zgodnie z normami bezpieczeństwa ISO oraz funkcjonować w jasno określonych ramach odpowiedzialności prawnej.
Konwergencja IT i OT oraz wykorzystanie AI rodzą nowe wyzwania w zakresie bezpieczeństwa funkcjonalnego oraz cyberbezpieczeństwa. Coraz powszechniejsze połączenia chmurowe oraz systemy oparte na AI narażają produkcję przemysłową na rosnące zagrożenia cybernetyczne. Eksperci wskazują na wzrost liczby prób włamań do sterowników robotów i platform chmurowych, co może prowadzić do nieautoryzowanego dostępu i manipulacji systemami.
Dodatkowo narastają obawy dotyczące wrażliwych danych gromadzonych przez roboty, takich jak obraz, dźwięk czy dane z czujników. Modele głębokiego uczenia, często określane jako „czarne skrzynki”, generują wyniki trudne do jednoznacznego wyjaśnienia – nawet dla ich twórców. Brak jasnych regulacji prawnych i etycznych w zakresie odpowiedzialności przyspiesza dyskusję nad stworzeniem spójnych ram dla wdrażania AI.
5. Roboty jako sprzymierzeńcy w walce z lukami kadrowymi
Pracodawcy na całym świecie zmagają się z niedoborem wykwalifikowanych pracowników. Niewypełnione wakaty skutkują nadgodzinami, rosnącym stresem i zmęczeniem personelu w niemal wszystkich sektorach. Jedną z kluczowych strategii przeciwdziałania temu zjawisku jest wdrażanie robotyzacji i automatyzacji.
W procesie transformacji ogromne znaczenie ma zaangażowanie pracowników. Ścisła współpraca zespołów z robotami na etapie wdrożeń sprzyja akceptacji nowych technologii zarówno w przemyśle, jak i w różnorodnych zastosowaniach usługowych. Korzyści, takie jak redukcja niedoborów kadrowych, eliminacja rutynowych zadań czy tworzenie nowych ścieżek kariery, sprawiają, że roboty są postrzegane jako realni sojusznicy w miejscu pracy.
Jednocześnie robotyzacja zwiększa atrakcyjność środowiska pracy dla młodszych pokoleń. Firmy oraz administracje publiczne intensyfikują programy reskillingu i upskillingu, aby pomóc pracownikom nadążyć za zmieniającymi się wymaganiami kompetencyjnymi w gospodarce napędzanej automatyzacją.
Źródło: IFR
