Az előállított termékekből származó bevétel akár 15 százalékát is kitehetik a csúszásokból, nem tervezett leállásokból, utólagos javításokból, minőségi problémákból és az eszközök nem optimális használatából adódó veszteségek a Schneider Electric friss felmérése szerint.

A „2026 Industrial AI in CPG Survey” című kutatás egyik fő megállapítása, hogy a fogyasztói csomagolt termékek gyártói fokozódó költségnyomásra és a termelési hatékonyságot csökkentő tényezők erősödésére számítanak, amire reagálva az „ipari intelligenciával” igyekeznek fokozni versenyképességüket.

A következő években jelentős mértékben emelkedhet a gyártási problémák miatti veszteségek árbevételhez viszonyított aránya a fogyasztói csomagolt termékek (CPG – Consumer Packaged Goods) gyártóinak várakozásai szerint. A Schneider Electric, a világ egyik vezető energia-technológiai vállalata által nyilvánosságra hozott „2026 Industrial AI in CPG Survey” című felmérés szerint míg idén még csak 15 százalékos lehet a csúszásokból, nem tervezett leállásokból, utólagos javításokból, minőségi problémákból és az eszközök nem optimális használatából adódó veszteség, addig jövőre már 21,37 százalékos, 2030-ra pedig akár 29,14 százalékos lehet ez az érték. A kutatás további fontos megállapítása, hogy a megkérdezett gyártók jelzései alapján a termelésben tapasztalható késések, leállások és a berendezések hibái becslések szerint már most a végtermékek gyártási költségének mintegy ötödét adják.

A felmérésből kiderült az is, hogy sok gyártó bízik a mesterséges intelligencia (MI) ipari célú felhasználásában, a technológiától azt remélik, hogy segítségével mérsékelhetik az elkerülhető veszteségekből adódó károkat. Jelenleg a kutatásban résztvevő gyártók mindössze 13 százaléka jelezte, hogy az MI-t már végponttól-végpontig terjedően beépítették a kulcsfontosságú műveleteikbe és a döntéshozatalba. Ugyanakkor a válaszadók több mint harmada azzal számol, hogy 2030-ra a mesterséges intelligencia a működésük központi eleme lesz, ami azt jelenti, hogy mindössze négy év alatt háromszorosára nőhet a CPG-gyártók körében a technológiát széleskörűen alkalmazók aránya.

A kutatás alapján az érintett vállalkozásoknál azzal számolnak, hogy az MI projektek a jövőben majd nagyon gyorsan visszahozzák a befektetett összegeket. A válaszadók harmada 2030-ra 50–74 százalékos megtérülést vár az MI-projektektől, közel tizedük pedig 100 százalék felettit, ami azt jelenti, hogy várakozásaik szerint a mesterséges intelligencia alkalmazása kapcsán végrehajtott befektetések kevesebb mint egy év alatt megtérülnek. Ilyen szintű teljesítménnyel jelenleg csak a Világgazdasági Fórum által Példaképként jellemzett üzemekben, illetve az autonóm gyárakban találkozhatunk.

Bár a jövőbeli, MI befektetésekkel kapcsolatos megtérülési remények igen optimisták, a jelenben már korántsem ennyire derűlátók a megkérdezett vállalkozások. A válaszadók 70 százaléka úgy véli, hogy jelenleg 20 százalék alatt van a mesterséges intelligencia projektjei esetében a ROI (Return of Investment), közel harmaduk pedig 5 százalékos, vagy annál alacsonyabb megtérülést lát. Vagyis megállapítható, hogy az ágazat egyelőre csak korlátozottan tud élni az MI-beruházásokban rejlő lehetőségekkel.

„A gyártók 2030-ra a végponttól-végpontig terjedő MI megoldások használatában háromszoros növekedést várnak és ugrásszerű javulást remélnek a beruházásaik megtérülési ütemében is, ami olyan szintet érhet el, amely napjainkban legfeljebb csak a Példakép és autonóm gyárakra jellemző. Ezek az elvárások évek óta a legerőteljesebb jelzések arra, hogy sürgős lépésekre van szükség. A mesterséges intelligencia csak akkor hozhatja el a tőle várt, valóban mélyreható átalakulást, ha valódi ipari intelligenciát nyújt: azt a képességet, hogy a valós idejű üzemeltetési adatok, a modern automatizálás és a mesterséges intelligencia együtt segítik az egymással összhangban lévő, a hatékonyságot nagy mértékben javító döntések meghozását. Sok szervezet még mindig küzd a régi rendszerekkel és a nem egységes adatokkal, gátolva ezzel a mesterséges intelligencia bevezetését és azt, hogy a technológia valóra válthassa a benne rejlő lehetőségeket. Jelenleg a CPG-szektor számára a szándékok és a felkészültség között meglévő szakadék áthidalása az egyik legfontosabb versenyképességi prioritás”

– mondta Neil Smith, a Schneider Electric CPG területért felelős elnöke.

Az ipari intelligenciához szükséges felkészültség hiánya a fő akadály

A mesterséges intelligencia kínálta lehetőségek iránti erős bizalom ellenére a technológia szélesebb körül alkalmazását több, főként strukturális akadály is gátolja. A válaszadók 43 százaléka emelte ki az MI-vel és az adattudományokkal kapcsolatos ismeretek hiányát, míg az elavult automatizálási rendszereket és infrastruktúrát 37,5 százalékuk említette a gátló tényezők között. Szintén sokan, a megkérdezettek több mint harmada jelezte, hogy komoly problémát okoz a megfelelő, kontextusba helyezett adatok hiánya. A munkavállalók részéről tapasztalható ellenállást a válaszadók negyede, míg a kiberbiztonsági, valamint jogi megfelelési problémákat kicsit több mint ötödük emelte ki.

„A kutatás eredményei alapján egyértelmű, hogy ahhoz, hogy mindössze négy év alatt sikerüljön elérni azt a szintű fejlődést a ROI-ban, amit az ipari mesterséges intelligencia kapcsán várnak a felmérés résztvevő, jelentős változásra van szükség az együttműködés, az átláthatóság és a közös szabványok terén. Az SE Advisory Services révén máris világszerte alkalmazzuk ügyfeleinknél a saját Példakép gyárainkban felhalmozott tudást, segítve őket abban, hogy digitális ambícióikat mérhető eredményekké alakítsák. Hisszük, hogy a bevált gyakorlatok és az ágazatspecifikus szakértelem megosztása és alkalmazása beindítja az ipari digitális átalakulás következő hullámát”

– mutatott rá Cecile Vercellino, a Schneider Electric „Services, Industrial Automation” területért felelős alelnöke.

A Schneider Electric és az AVEVA együttműködésében megjelent új tanulmány, melynek címe: „Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing”, útmutatást nyújt a mesterséges intelligencia sikeres bevezetéséhez, többek között az élelmiszeriparban és az italgyártásban. A tanulmány felvázolja, hogyan vezet az ipari adatok hasznosítása, a moduláris automatizálás, az elektrifikáció és az ipari mesterséges intelligencia bevezetése az autonóm működéshez.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Az additív gyártás az elmúlt évtizedben kilépett a kísérleti technológiák köréből, és mára egyértelműen az ipari termelés egyik meghatározó pillérévé vált.

A legfrissebb iparági előrejelzések szerint 2026-ra a technológia szerepe tovább erősödik, miközben a fókusz egyre inkább az ipari integráció mélységére, a folyamatstabilitásra és a gazdaságosságra helyeződik át.

A vállalatok többsége már felismerte az additív gyártásban rejlő potenciált, ugyanakkor a stabil, validált és reprodukálható gyártási folyamatokba történő beillesztés továbbra is mérnöki és szervezeti kihívást jelent, különösen az ismételhetőség, a nyomonkövethetőség és a beruházások megtérülése szempontjából.

Sorozatgyártásra készen

Az egyik legmarkánsabb tendencia, hogy az additív gyártás egyre határozottabban lép ki a prototípusgyártás szerepköréből, és a sorozatgyártás irányába mozdul el. Míg korábban elsősorban a tervezési iterációk gyorsítását és a koncepciók validálását szolgálta, ma már egyre több gyártó alkalmazza tényleges termelési környezetben, például szerszámok, befogókészülékek, karbantartási alkatrészek és végfelhasználói komponensek előállítására. Ez az elmozdulás szoros összefüggésben áll a berendezések teljesítményének növekedésével, a gyártási folyamatok stabilizálódásával és az alkatrészminőség konzisztenciájának javulásával. Az ipari polimer technológiák fejlődése révén számos korábbi korlát – különösen a gyártási sebesség és az ismételhetőség területén – jelentősen mérséklődött, ami lehetővé teszi a technológia szélesebb körű alkalmazását a termelésben.

Ezzel párhuzamosan az additív gyártás egyre inkább integrálódik a gyártósorok tervezésébe és optimalizálásába. A technológia 2026-ra várhatóan már nem kiegészítő megoldásként jelenik meg, hanem a gyártási rendszerek szerves részévé válik, különösen olyan területeken, ahol a rendelkezésre állás, a kiszámítható output és a folyamatstabilitás kritikus tényezők. Ez a változás nemcsak technológiai, hanem szervezeti szinten is átalakulást igényel, hiszen az additív gyártás bevezetése új kompetenciákat, digitális munkafolyamatokat és minőségbiztosítási szemléletet követel meg a mérnöki csapatoktól.

Lokalizált gyártás

Az ellátási láncok globális sérülékenysége – amelyet geopolitikai feszültségek, növekvő logisztikai költségek és vámkockázatok erősítenek – szintén felgyorsítja az additív gyártás térnyerését. A vállalatok egyre inkább a lokalizált gyártási modellek és a digitális készletezés irányába mozdulnak el, ahol a fizikai raktárkészleteket minősített digitális alkatrészfájlok válthatják ki. Ennek eredményeként az alkatrészek gyártása a felhasználás helyéhez közelebb, igény szerint történhet, ami jelentősen csökkenti az átfutási időket és növeli az ellátási lánc rugalmasságát. Az additív gyártás ebben a kontextusban már nem pusztán taktikai eszköz, hanem stratégiai jelentőségű megoldásként jelenik meg.

Az Ipar 5.0 koncepció térnyerésével az additív gyártás szerepe tovább bővül az emberközpontú, rugalmas és adaptív gyártási rendszerek kialakításában. A digitális ikrek, a szabványosított folyamatok és a hálózatba kapcsolt gyártási rendszerek lehetővé teszik, hogy különböző telephelyeken azonos minőségben reprodukálhatók legyenek a gyártási elemek. Az additív technológiák ebben a környezetben nemcsak a digitalizációt támogatják, hanem a mérnökök munkáját is hatékonyabbá teszik azáltal, hogy gyorsabb iterációt, nagyobb tervezési szabadságot és rugalmasabb gyártási lehetőségeket biztosítanak.

2026-ra az additív gyártás egy érett, ipari szinten integrált technológiává válik, amely alapvetően formálja át a gyártási stratégiákat. A hangsúly a továbbiakban nem a technológia létjogosultságán, hanem annak hatékony, skálázható és gazdaságos alkalmazásán lesz. A mérnöki gyakorlatban ez a szemléletváltás a digitális és fizikai gyártási rendszerek szorosabb integrációját, valamint a gyártási láncok újragondolását teszi szükségessé, amely hosszú távon versenyelőnyt jelenthet az alkalmazkodni képes vállalatok számára.

www.varinex.hu

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

„Vezető” (Leader) minősítést kapott a Schneider Electric globális tanácsadó üzletága, az SE Advisory Services által fejlesztett Resource Advisor+ platform a Verdantix „Green Quadrant: Enterprise Carbon Management Software 2026” elemzésében. A mesterséges intelligenciával (MI) támogatott megoldás új korszakot hoz az energiafelhasználási és fenntarthatósági adatok hasznosításában.

A Verdantix a tanulmányához 21 globális szolgáltató megoldásait vizsgálta meg. A független, éghajlat-, energia- és fenntarthatósági technológiákra szakosodott kutató és tanácsadó cég a Resource Advisor+ kapcsán kiemelte annak egységes architektúráját, fejlett, MI-vezérelt adatminőség-kezelési képességeit, valamint azt, hogy képes egyetlen platformon összekapcsolni az energia-, szén-dioxid- és ellátási lánc-információkat.

Mivel érdemelte ki a Resource Advisor+ a „Vezető” pozíciót?

Adatkezelés és adatminőség: A Resource Advisor+ az adatminőség-ellenőrzés terén a legmagasabb pontszámokat érte el a vizsgált megoldások közül. A mesterséges intelligenciával támogatott ellenőrzések jelzik az anomáliákat, hogy milyen adatok hiányoznak, valamint a következetlenségeket, mielőtt azok bekerülnének a jelentésbe.

Automatizált hiánypótlás: Az energia- és szén-dioxid-adatok gyakran hiányosak az elmaradt mérések, a késleltetett számlázás és a nem következetes beszámolók miatt. A Resource Advisor+ gépi tanulást alkalmaz a hiányzó adatok felismerésére és statisztikailag megbízható becsléseket ad a korábbi minták alapján. Ez felváltja a manuális adattisztítást, amely akár hónapokig is eltarthat minden egyes jelentési ciklusban.

Valós idejű adatbázis: Az energia- és épületirányítási rendszerekből származó mérési adatok közvetlenül a platformba kerülnek, ezáltal a kibocsátás-számítások becslések helyett valós adatokra támaszkodnak. Ez a valós idejű információ elengedhetetlen az auditok magabiztos teljesítéséhez.

Energia-beszerzés és nyomon követés: A Resoruce Advisor+ lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy ugyanazon a rendszeren belül kezeljék a villamosenergia-vásárlási megállapodásokat (PPA), az energiaattribútum-tanúsítványokat (EAC) és a megújulóenergia-tanúsítványokat (REC), amelyet a szén-dioxid-elszámoláshoz is használnak. Ezáltal megszűnik a különböző eszközökből származó adatok összehangolásával kapcsolatos feladat, és biztosítható, hogy minden igény teljes mértékben nyomon követhető maradjon.

„AI-first” architektúra: A Resource Advisor+ az „AI-first” adatbázisával és MI-műveleteivel a 21 megoldás közül a legmagasabb pontszámot érte el. A platformot úgy alakították ki, hogy ne statikus adattárként funkcionáljon, hanem intelligens alkalmazásokat működtessen, mint például az automatizált anomália-felismerés, az előrejelzés, a forgatókönyv-modellezés és a termék szintű szén-dioxid-elemzés.

„Iparágtól függetlenül a vezetők ugyanazzal a problémával szembesülnek: az adatok, amelyekre a szén-dioxid- és energiaügyi döntéseiket alapozzák, hiányosak, inkonzisztensek vagy a szervezeten belül szétszórtan találhatók. Ez a fragmentáció lassítja a fejlődést és aláássa a bizalmat. A Resource Advisor+ kifejezetten ennek a problémának a megoldására készült, az MI-vel támogatott adatminőséget ötvözve tanácsadó csapataink szakértelmével, így ügyfeleinknek világos és pontos képet ad a kibocsátásukról. Amikor pedig a szabályozás vagy a módszertanok megváltoznak, akkor is zökkenőmentesen tudnak alkalmazkodni, mert már olyan szakértőkkel dolgoznak, akik értik, hogy ezek a változások milyen hatással járnak az ügyfeleink portfóliójára”

– mondta el Steve Wilhite, az SE Advisory Services ügyvezető alelnöke.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!