×
Sep 08,2025
0
Sektor motoryzacyjny naprawdę przyjął automatyzację dzięki robotom, systemom sztucznej inteligencji oraz zaawansowanym technikom obróbki, które zmniejszają udział ręcznej pracy w procesach produkcyjnych. Weźmy na przykład maszyny CNC, które potrafią wykonywać części silnikowe z nieprawdopodobną precyzją do zaledwie 0,01 milimetra. A nie możemy zapomnieć o ramionach robotów wykonujących większość prac spawalniczych w dzisiejszych czasach, realizując około 98% zadań w wielu fabrykach. Co oznacza cały ten postęp? Cykl produkcji przyspieszył o około 45%, co jest naprawdę imponujące, biorąc pod uwagę, że wskaźnik błędów spada aż o dwie trzecie w warunkach produkcji masowej. Wyprodukowane części są również bardzo jednolite jakościowo, osiągając poziom 99,7% jednolitości zgodnie z badaniami opublikowanymi w „Automotive Engineering Journal” w 2023 roku.
Narzędzia do projektowania generatywnego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji symulują ponad 250 000 kombinacji materiałów w ciągu 72 godzin, skracając czas przygotowania prototypów o 80%. Linie montażowe zrobotyzowane instalują 92% komponentów elektrycznych w pojazdach elektrycznych z dokładnością 0,3 mm, przyspieszając wprowadzanie nowych modeli o 40%. Te innowacje zmniejszają odpady produkcyjne o 33% i zużycie energii o 28% na pojazd (Global Automotive Sustainability Report, 2024).
Trzy podstawowe czynniki napędzające automatyzację:
Globalny rynek automatyzacji motoryzacyjnej ma wzrosnąć o 14,2 miliarda dolarów do 2027 roku, przy czym 78% producentów zwiększa corocznie budżety na robotykę o 20% (Automation Trends Analysis, 2023).
Dzisiejsze samochody samosterujące obsługują jednocześnie około pięćdziesięciu różnych czynników środowiskowych, od sposobu, w jaki ludzie przechodzą przez ulice, po zmiany w warunkach pogodowych. Łącząc dane z czujników LiDAR, jednostek radarowych i zwykłych kamer, te systemy mogą rozpoznawać obiekty z dokładnością około 98,7 procenta nawet w przypadku ograniczonej widoczności. Oznacza to wzrost rzędu około czterdziestu procent w porównaniu z tym, co było możliwe jeszcze w 2020 roku, zgodnie z badaniami opublikowanymi w zeszłym roku przez SAE International. Najnowsze algorytmy uczenia głębokiego zostały wytrenowane przy użyciu ponad dziesięciu milionów zasymulowanych sytuacji wypadkowych, umożliwiając im wykrywanie potencjalnych kolizji niemal o dwa i pół sekundy wcześniej niż większość kierowców zareagowałaby ręcznie. To spostrzeżenie pochodzi z najnowszego raportu Autonomous Vehicle Engineering Report opublikowanego na początku 2025 roku.
Nowoczesne platformy ADAS wykorzystują splotowe sieci neuronowe do analizy danych z czujników 360° w czasie rzeczywistym, osiągając:
Systemy te zmniejszają błędy związane z zmęczeniem kierowcy o 60% dzięki algorytmom wykrywania trzymania rąk na kierownicy i monitorowaniu wzroku, jak wykazało badanie bezpieczeństwa AI z 2024 roku.
System Pełnego Autonomicznego Jazdy wiodącego producenta pojazdów elektrycznych odnotował 1,2 miliarda autonomicznych mil, przy czym sieci neuronowe oparte na wizji osiągnęły 99,996% niezawodność podczas zmian pasów na autostradach. Jego tryb „cień” ciągle porównuje decyzje AI z działaniami człowieka, generując miesięcznie 4,7 miliona ulepszeń (Autonomous Systems Journal 2023).
Nadal istnieją kluczowe wyzwania w radzeniu sobie z przypadkami brzegowymi:
| Wyzwanie | Wskaźnik branżowy | Obecna luka |
|---|---|---|
| Nawigacja w strefie budowy | 95% skuteczności | 81% osiągnięte |
| Logika przejazdu przez skrzyżowanie bez znaków | 99% dokładności | 73% dokładności |
Szerokie wdrożenie utrudnione jest również przez fragmentację regulacyjną w ponad 48 jurysdykcjach oraz surowe wymagania dotyczące maksymalnego czasu podejmowania decyzji wynoszące 650 ms (Global Mobility Consortium 2024).
W dzisiejszych zakładach produkcyjnych systemy robotyczne wykonują około 85% zadań spawalniczych oraz większość prac malarskich. Maszyny te osiągają nieprawdopodobną precyzję, wynoszącą zaledwie 0,02 mm, czego żadna ludzka ręka nie byłaby w stanie osiągnąć w sposób ciągły. Zgodnie z najnowszymi raportami branżowymi z 2025 r. (Automotive Robotics Market), inteligentne roboty kończą skomplikowane zadania montażowe o około 40% szybciej niż metody tradycyjne, a także zmniejszają ilość marnowanych materiałów o około 18%. Czym dokładnie się zajmują te roboty? Otóż montują komponenty przy użyciu zaawansowanych systemów wizyjnych, przetwarzają lekkie stopy wieloosiowo oraz przeprowadzają automatyczne kontrole jakości wzdłuż linii produkcyjnej podczas przemieszczania części z jednej stacji do drugiej.
Fabryki wykorzystujące sieci neuronowe analizują dane w czasie rzeczywistym z ponad 15 000 czujników IoT, aby dynamicznie dostosowywać przepływy pracy. Optymalizacja produkcji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji zmniejsza czas bezczynności urządzeń o 29% i poprawia efektywność energetyczną w 93% procesów. Modele uczenia maszynowego przewidują wąskie gardła materiałowe 72 godziny wcześniej, umożliwiając proaktywny przydział zasobów.
Lokalizowana w Monachium placówka wykorzystuje roboty współpracujące (cobots), pracujące obok techników, osiągając 57% szybsze cykle produkcji pojazdów hybrydowych. System AI na terenie zakładu zarządza:
Zaawansowana analiza drgań wykrywa 92% uszkodzeń komponentów robotycznych nawet 500 godzin operacyjnych przed awarią. Platformy diagnostyczne połączone z chmurą automatycznie zamawiają zweryfikowane części zamienné, wysyłają mobilne drony serwisowe do niedostępnych obszarów oraz aktualizują protokoły konserwacyjne w czasie rzeczywistym w skali globalnej.
W świecie motoryzacyjnym obserwujemy duży przeskok, ponieważ producenci odchodzą od tradycyjnych systemów opartych na sprzęcie na rzecz tzw. pojazdów zdefiniowanych przez oprogramowanie (SDVs). Nowe pojazdy polegają na sztucznej inteligencji, która obsługuje wszystko, od sterowania kierownicą po hamowanie i zarządzanie zużyciem energii. Dzięki scentralizowanej mocy obliczeniowej i wygodnym aktualizacjom poprzez sieć (OTA), producenci samochodów mogą stale poprawiać działanie swoich pojazdów, wzbogacać funkcje bezpieczeństwa, a nawet dopasowywać doświadczenie do indywidualnych kierowców. Patrząc na prognozy branżowe na rok 2025, rynek tych SDV-ów ma wzrosnąć z około 6,2 miliona sprzedanych jednostek w 2024 roku do około 7,6 miliona w przyszłym roku. Wydaje się, że ten wzrost jest głównie napędzany przez konsumentów pragnących posiadania samochodów, które pozostają połączone i mogą dostosować się do zmieniających się potrzeb w czasie.
Pojazdy samosterujące napędzane sztuczną inteligencją potrafią naprawdę dobrze poznać swoich kierowców z biegiem czasu. Uczą się ulubionych tras, dostosowują do różnych warunków drogowych i zaczynają nawet przewidywać, czego kierowca może potrzebować w kolejnym momencie. W przypadku aktualizacji oprogramowania producenci samochodów nie muszą już przywozić pojazdów do serwisów w celu naprawy lub dodania nowych funkcji. Aktualizacje przesyłane bezprzewodowo (OTA) pozwalają im modyfikować sposób, w jaki pojazd jeździ sam, lub instalować nowe, atrakcyjne funkcje rozrywkowe bezpośrednio z ich serwerów. Tego rodzaju konserwacja zdalna pozwala zaoszczędzić na kosztach napraw i sprawia, że samochody działają dłużej niż kiedykolwiek wcześniej. Firmy samochodowe pracują również nad połączeniem wszystkich tych oddzielnych modułów komputerowych w nowoczesnych pojazdach w coś znacznie prostszego. Zgodnie z badaniami przeprowadzonymi przez PTC w 2025 roku, taka konsolidacja może sprawić, że całe systemy pojazdów będą działać ogólnie o około 40 procent lepiej.
Dzisiejsze pojazdy zdefiniowane przez oprogramowanie nie tylko jeżdżą samodzielnie, ale również łączą się ze wszystkim, co ich otacza. Te samochody komunikują się z systemami inteligentnych miast, sygnalizacją świetlną, a nawet chmurą, tworząc duże wzajemnie powiązane sieci dzięki tzw. komunikacji V2X. Co to oznacza dla kierowców na co dzień? Pozwala m.in. na przewidywanie momentu, w którym część może ulec awarii zanim faktycznie się zepsuje, otrzymywanie natychmiastowych informacji zwrotnych na temat działania pojazdu oraz zapewnienie efektywnego wykorzystania energii podczas całej podróży. W przyszłości, według badań rynkowych, do 2027 roku aż dwie trzecie wszystkich nowych samochodów opuszczających linie produkcyjne będzie posiadać wbudowane asystenty AI, które rozumieją komendy głosowe. Ten rozwój zmienia sposób, w jaki myślimy o naszym związku z pojazdami, przerabiając je z prostego środka transportu w coś, co jest znacznie bliższe naszym osobistym asystentom cyfrowym.
Krajobraz przemysłowy zmienia się szybko dzięki technologiom automatyzacji. Zgodnie z najnowszym raportem Deloitte z 2023 roku, około trzech czwartych producentów zmienia swój nacisk na zatrudnianie osób posiadających umiejętności programowania robotów, zarządzania systemami sztucznej inteligencji i interpretowania danych, zamiast poszukiwania wyłącznie osób z tradycyjną wiedzą mechaniczną. Mowa tu również o poważnej luce. Analitycy branżowi przewidują, że niemal dwa miliony stanowisk pracy w przemyśle może pozostać nieobsadzonych do 2033 roku tylko dlatego, że nie będzie wystarczającej liczby odpowiednio przeszkolonych pracowników. Oznacza to, że firmy potrzebują ludzi, którzy potrafią pracować obok robotów współpracujących i rozumieją, co właściwie oznaczają te zaawansowane alerty związane z utrzymaniem predykcyjnym, gdy pojawią się na ekranie.
Wspólnie producenci samochodów zainwestowali 4,2 mld USD w programy doskonalenia zawodowego od 2021 roku, skupiając się na nowych stanowiskach takich jak specjaliści od bliźniaka cyfrowego czy audytorzy bezpieczeństwa pojazdów autonomicznych. Współpraca jednego z producentów ze szkołami zawodowymi umożliwiła przeszkolenie 30% pracowników liniowych w zakresie kontroli jakości z wykorzystaniem IoT, co rocznie zmniejszyło przestoje linii montażowej o 19%.
Zgodnie z najnowszymi raportami, do 2030 roku automatyka może zastąpić około 8 procent pracy manualnej w sektorze montażu, ale jednocześnie spodziewamy się pojawienia około 12 milionów nowych stanowisk pracy w dziedzinach takich jak cyberbezpieczeństwo pojazdów połączonych i przygotowywanie danych do systemów sztucznej inteligencji (World Economic Forum, 2024). To oznacza coś znacznie większego niż tylko zmiany w liczbie miejsc pracy. Obserwujemy, jak pracownicy przemieszczają się z wykonywania zadań powtarzalnych do ról wymagających codziennego rozwiązywania skomplikowanych problemów. A przede wszystkim oznacza, że ludzie muszą teraz cały czas się uczyć, zamiast zdobywać certyfikat co kilka lat i uznawać to za wystarczające.
Automatyka w przemyśle motoryzacyjnym oznacza wykorzystywanie technologii, takich jak roboty, systemy sztucznej inteligencji czy zaawansowane techniki obróbki maszynowej do wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagały pracy ludzkiej, co zwiększa efektywność i precyzję produkcji.
Automatyzacja przyspiesza projektowanie i produkcję pojazdów dzięki wykorzystaniu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji oraz procesów montażowych z zastosowaniem robotyki, co zmniejsza odpady, skraca terminy realizacji i poprawia dokładność.
Wyzwaniami są m.in. radzenie sobie z złożonymi sytuacjami, takimi jak strefy budowy i skrzyżowania bez oznaczeń, fragmentacja regulacji prawnych w różnych jurysdykcjach oraz spełnienie wymagań dotyczących czasu podejmowania decyzji.
Automatyzacja powoduje zmianę zapotrzebowania na umiejętności w kierunku ekspertyzy z zakresu technologii cyfrowych, zarządzania danymi i systemów współpracujących, co wymaga od pracowników ciągłego kształcenia i adaptacji.
EN
