Budućnost naručivanja i automatizacije proizvodnje
Zamisli da je godina 2040.. Žena uzme svoj pametni telefon i otvori aplikaciju koja izgleda kao običan messenger. Aktivira glasovni unos i diktira:
„Trkačka jakna, plavo-zelena, sa laganim kontrastnim prugama, prozračna. Moje dimenzije su u profilu.“
Odmah stiže odgovor iz fabrike iza aplikacije:
„Zahjev potvrđen. Dizajn izrađen. Materijal je dostupan. Linija za proizvodnju se podešava. Dostava je sutra u 10:30 ako narudžba bude danas.“
Čim korisnica potvrdi narudžbu, u fabrici na periferiji jedne evropske metropole proces kreće automatski. AI-agent:
- kreira digitalni model te specifične jakne,
- naručuje potrebne materijale iz skladišta,
- simulira optimalne proizvodne procese,
- konfiguriše robotske ruke, kontrolne tačke kvaliteta i pakovanje.
Sutradan jakna stiže pred vrata korisnice – bez manuelnog podešavanja proizvodne linije i bez ljudske programerske intervencije, jednostavno zbog jednog glasovnog zahtjeva u aplikaciji.
Ono što danas zvuči kao naučna fantastika, zapravo je dosljedno promišljanje u postupnom razvoju tehnologija – i vrlo realističan scenarij koji će imati dalekosežne efekte za potrošače, preduzetnike i ponuđače automatizacijskih sistema.
Automatizacija – još uvijek nije u potpunosti automatizovana
U današnje vrijeme, koje obilježava manjak kvalifikovanih radnika, rast globalne konkurencije i sve veće zahtjeve tržišta za personalizacijom proizvoda, automatizacija postaje jedan od ključnih faktora uspjeha kompanija.
Sve više robota se koristi u velikim fabrikama, a nove tehnologije poput automatizacije laboratorija ili automatizovanog skladištenja postaju uobičajene. Ipak, snažno ostaje manuelni element u automatizaciji: algoritmi koji danas upravljaju robotima i proizvodnim sistemima još uvijek se pišu ručno. Programi za PLC kontrolu, sistemske vizije, planiranje pokreta i kontrole kvaliteta obično se razvijaju od strane stručnjaka – i to zahtijeva mnogo vremena i znanja.
Ovaj nedostatak stručnih resursa je već danas ozbiljan problem, pogotovo u uslovima kada demografske promjene nastavljaju smanjivati broj dostupnih kvalifikovanih radnika.
Kad mašine počnu učiti same
AI može riješiti ovaj problem jer preuzima zadatke koje su danas raštrkane između više tehničkih specijalnosti i kombinuje ih u jedinstvene procese. AI-agent nije ograničen samo na jednu disciplinu: može istovremeno upravljati logičkim kontrolama, planiranjem kretanja, obradom slike i analizom kvaliteta.
Zamislimo robote koji rade precizno ono što im algoritam kaže – bez obzira da li je kod generisao čovjek ili AI sistem. Generativni AI je već pokazao da može vrlo brzo i kvalitetno pisati složene algoritme, a njegovo učenje se dešava velikom brzinom.
To znači da bi se put od ideje proizvoda do funkcionalne proizvodne linije – koji danas često traje sedmice ili mjesece – mogao skratiti na sate ili čak minute.
Šta to znači za automatizaciju
Da bi fabrike mogle reagovati na naredbe poput “prompt” u aplikaciji, sve mašine i sistemi moraju moći komunicirati direktno sa AI. To podrazumijeva:
- otvorene komunikacijske interfejse za robote i uređaje,
- precizne digitalne blizance (digital twins),
- sposobnost izvršavanja AI naredbi bez kompromisa u stabilnosti i sigurnosti.
Osnovne karakteristike industrijskih sistema – stabilnost, sigurnost, pristupačnost servisu i pouzdan rad – ostaju nepromijenjene. Bilo da komande dolaze od čovjeka ili AI-agenta, mašina ih mora izvršiti sigurno i precizno.
Kompanije koje su ulagale u robote, sistemi i infrastrukturu posljednjih decenija – poput Fanuc-a sa milionima instaliranih robota širom svijeta – nalaze se u prednosti jer već imaju osnovu da svoje sisteme učine priprnim za AI.
Automatizacija automatizacije – sljedeći korak
U takvom režimu, automatizacija i AI se stapaju – AI ne samo da upravlja procesom već programira i konfiguriše proizvodnju samostalno. To označava novi nivo automatizacije: automatizaciju automatizacije.
Ljudi neće postati potpuno suvišni – njihova uloga se premješta više ka nadzoru, strateškom upravljanju i optimizaciji procesa, dok AI preuzima većinu složenih tehničkih zadataka.
