Як автоматизація промисловості на основі ШІ трансформує виробництво у 2025 році: вивільнення безпрецедентної ефективності, інновацій та розширення ринку. Досліджуйте ключові технології та стратегічні зміни, які формують наступні п’ять років.

• Виконавче резюме: Ландшафт автоматизації промисловості на основі ШІ у 2025 році
• Розмір ринку, зростання та прогнози (2025–2030): CAGR та ключові фактори
• Основні технології ШІ, що забезпечують автоматизацію промисловості
• Ведучі гравці галузі та стратегічні партнерства
• Розумні фабрики: реальні впровадження та кейс-стаді
• Вплив на робочу силу, навички та організаційні зміни
• Кібербезпека та управління даними в автоматизованому виробництві
• Сталий розвиток та енергетична ефективність завдяки ШІ
• Регуляторне середовище та галузеві стандарти (наприклад, IEEE, ISO)
• Перспективи: руйнівні інновації та довгострокові можливості
• Джерела та посилання

Виконавче резюме: Ландшафт автоматизації промисловості на основі ШІ у 2025 році

Ландшафт автоматизації промисловості та виробництва у 2025 році зазнає фундаментальних змін завдяки швидкій інтеграції технологій штучного інтелекту (ШІ). Автоматизація на основі ШІ тепер є центральною в операціях провідних виробників, що дозволяє досягати безпрецедентних рівнів ефективності, гнучкості та прийняття рішень на основі даних у всіх виробничих лініях, ланцюгах постачання та процесах обслуговування.

Основні промислові гравці, такі як Siemens, ABB та Rockwell Automation, прискорили впровадження рішень на основі ШІ у своїх портфелях автоматизації. Ці компанії використовують машинне навчання для прогнозного обслуговування, контролю якості в реальному часі та автономної робототехніки, що призводить до вимірних зменшень часу простою та експлуатаційних витрат. Наприклад, Siemens розширила використання ШІ у технології цифрових двійників, що дозволяє виробникам симулювати та оптимізувати виробничі процеси перед фізичним впровадженням, тоді як ABB представила контролери роботів, що адаптуються до змінних умов і завдань на виробничому майданчику.

Прийняття ШІ також обумовлене необхідністю підвищення стійкості та гнучкості ланцюгів постачання. У 2025 році виробники все більше використовують алгоритми ШІ для прогнозування попиту, оптимізації запасів та динамічного коригування логістики у відповідь на реальні порушення. Schneider Electric та Mitsubishi Electric відзначаються інтеграцією ШІ у свої платформи автоматизації промисловості, що забезпечує видимість та адаптивний контроль у глобальних операціях.

Дані від промислових організацій, таких як Міжнародне товариство автоматизації, свідчать про те, що автоматизація на основі ШІ сприяє двозначному зростанню продуктивності в секторах, що охоплюють автомобільну промисловість, електроніку та фармацевтику. Злиття ШІ з технологіями крайового обчислення та пристроями Інтернету речей у промисловості (IIoT) ще більше прискорює цю тенденцію, оскільки дані в реальному часі з датчиків та машин аналізуються та обробляються на місці, що мінімізує затримки та максимізує швидкість реагування.

Дивлячись у майбутнє, перспективи автоматизації промисловості на основі ШІ залишаються міцними. Продовження вдосконалень алгоритмів ШІ, у поєднанні зі зростаючими інвестиціями в цифрову інфраструктуру, очікується, що сприятиме подальшому впровадженню як у великих підприємствах, так і у малих та середніх виробниках. Оскільки регуляторні рамки та галузеві стандарти розвиваються для підтримки безпечного та етичного впровадження ШІ, сектор готовий до стійкого зростання, з трансформаційним впливом на продуктивність, сталий розвиток та динаміку робочої сили до 2025 року та далі.

Розмір ринку, зростання та прогнози (2025–2030): CAGR та ключові фактори

Глобальний ринок автоматизації промисловості на основі ШІ та виробництва готовий до значного розширення між 2025 та 2030 роками, підживлюваний швидкими досягненнями в галузі штучного інтелекту, машинного навчання та робототехніки. Аналітики галузі та провідні виробники прогнозують середньорічний темп зростання (CAGR) на рівні високих одиничних до низьких двозначних відсотків, з оцінками, що зазвичай коливаються від 8% до 13% протягом прогнозованого періоду. Це зростання підкріплюється зростаючими інвестиціями в розумні фабрики, поширенням пристроїв Інтернету речей у промисловості (IIoT) та нагальною необхідністю забезпечення операційної ефективності та стійкості в ланцюгах постачання.

Ключові фактори включають інтеграцію рішень на основі ШІ для прогнозного обслуговування, контролю якості в реальному часі та автономних виробничих систем. Основні компанії автоматизації промисловості, такі як Siemens, ABB та Schneider Electric, прискорюють впровадження рішень на основі ШІ в секторах дискретного та процесного виробництва. Наприклад, Siemens розширила свій портфель цифрових індустрій, включивши аналітику на основі ШІ для оптимізації виробничих ліній, тоді як ABB використовує машинне навчання для підвищення робототехніки та автоматизації процесів у виробництві автомобілів та електроніки.

Регіон Азії та Тихого океану, очолюваний Китаєм, Японією та Південною Кореєю, очікується, що домінуватиме на ринку завдяки агресивним урядовим ініціативам, потужній виробничій базі та швидкому впровадженню технологій розумної автоматизації. У 2025 році політика Китаю «Зроблено в Китаї 2025» продовжує стимулювати великомасштабні інвестиції в ШІ та робототехніку, а компанії, такі як FANUC та Yaskawa Electric Corporation, відіграють ключову роль у впровадженні інтелектуальних автоматизаційних рішень. Тим часом Північна Америка та Європа спостерігають значні оновлення застарілої виробничої інфраструктури, зосереджуючи увагу на цифрових двійниках, крайовому ШІ та кібербезпеці для промислових систем.

Перспективи на 2025–2030 роки також відображають зростання колаборативної робототехніки (коботів), оптимізації ланцюгів постачання на основі ШІ та використання комп’ютерного зору для виявлення дефектів та контролю процесів. Rockwell Automation та корпорація Omron є одними з компаній, які просувають інтеграцію ШІ в програмовані логічні контролери (PLC) та промислові датчики. Оскільки виробники прагнуть вирішити проблеми з браком робочої сили, зменшити час простою та досягти цілей сталого розвитку, автоматизація на основі ШІ стане основою стратегій виробництва наступного покоління у всьому світі.

Основні технології ШІ, що забезпечують автоматизацію промисловості

Швидка еволюція штучного інтелекту (ШІ) кардинально трансформує автоматизацію промисловості та виробництво, при цьому 2025 рік стане ключовим для впровадження основних технологій ШІ в глобальних виробничих середовищах. У центрі цієї трансформації перебувають машинне навчання (ML), комп’ютерний зір, обробка природної мови (NLP) та крайовий ШІ, кожен з яких дозволяє створювати більш розумні, адаптивні та ефективні виробничі системи.

Алгоритми машинного навчання тепер широко впроваджені в прогнозне обслуговування, контроль якості та оптимізацію процесів. Наприклад, Siemens інтегрує ML у свою платформу MindSphere для промислового Інтернету речей, що дозволяє виробникам аналізувати дані обладнання в реальному часі, прогнозувати збої та оптимізувати використання активів. Подібним чином, ABB використовує ML для адаптивної робототехніки та автоматизації процесів, що забезпечує гнучкі виробничі лінії, які можуть адаптуватися до змінних асортиментів продукції та попиту.

Комп’ютерний зір, що працює на основі глибокого навчання, революціонізує візуальний контроль та виявлення дефектів. FANUC та корпорація OMRON впровадили системи зору на основі ШІ, які можуть виявляти незначні дефекти на швидкісних виробничих лініях, зменшуючи відходи та покращуючи якість продукції. Ці системи все більше інтегруються з колаборативними роботами (коботами), що дозволяє безперешкодну взаємодію між людиною та машиною та підвищує безпеку.

Обробка природної мови також набирає популярності в промислових середовищах, особливо для інтерфейсів людина-машина та управління знаннями. Schneider Electric інтегрує NLP у свою платформу EcoStruxure, що дозволяє операторам взаємодіяти зі складними автоматизованими системами, використовуючи розмовну мову, тим самим зменшуючи час навчання та мінімізуючи помилки.

Крайовий ШІ—обробка даних локально на пристроях, а не в хмарі—стає необхідним для прийняття рішень у реальному часі та конфіденційності даних. Rockwell Automation та Mitsubishi Electric вбудовують чіпи та алгоритми ШІ безпосередньо в контролери та датчики, що дозволяє миттєво виявляти аномалії та коригувати процеси без затримок або проблем з підключенням.

Дивлячись у майбутнє, злиття цих основних технологій ШІ, ймовірно, прискорить перехід до автономних фабрик, де самостійно оптимізовані виробничі лінії, інтелектуальні ланцюги постачання та адаптивна робототехніка стануть стандартом. Оскільки промислові лідери продовжують інвестувати в НДДКР у сфері ШІ та цифрову інфраструктуру, наступні кілька років, ймовірно, принесуть експоненційні зростання продуктивності, сталого розвитку та операційної стійкості в секторі виробництва.

Ведучі гравці галузі та стратегічні партнерства

Ландшафт автоматизації промисловості на основі ШІ та виробництва у 2025 році формується динамічною взаємодією між усталеними технологічними лідерами, промисловими конгломератами та інноваційними партнерствами. Ці співпраці прискорюють інтеграцію штучного інтелекту у виробничі лінії, ланцюги постачання та системи управління фабриками по всьому світу.

Серед найбільш впливових гравців Siemens продовжує розширювати свій підрозділ Digital Industries, використовуючи ШІ для прогнозного обслуговування, оптимізації процесів та автономної робототехніки. Платформа MindSphere компанії, рішення «промисловий Інтернет речей як послуга», все більше інтегрує машинне навчання для забезпечення аналітики в реальному часі та адаптивних виробничих процесів. Подібним чином, ABB розвиває свою платформу Ability™, яка інтегрує ШІ для покращення робототехніки, управління енергією та моніторингу стану активів у різних секторах, включаючи автомобільну промисловість та електроніку.

У Північній Америці Rockwell Automation поглиблює свої можливості в галузі ШІ через свій набір FactoryTalk®, зосереджуючи увагу на інтелектуальному крайовому обчисленні та цифрових двійниках. Стратегічний альянс компанії з Microsoft є яскравим прикладом, що поєднує промислову експертизу Rockwell з AI та хмарною інфраструктурою Azure Microsoft для надання масштабованих рішень для виробництва на основі даних. Очікується, що це партнерство ще більше зріє у 2025 році, з новими додатками на основі ШІ для контролю якості та стійкості ланцюга постачання.

Японський конгломерат FANUC залишається світовим лідером у галузі промислової робототехніки, активно інвестуючи в автоматизацію на основі ШІ для розумних фабрик. Система FIELD FANUC з’єднує машини та пристрої, використовуючи ШІ для оптимізації виробництва та зменшення часу простою. Тим часом Mitsubishi Electric інтегрує ШІ у свою концепцію e-F@ctory, зосереджуючи увагу на контролі процесів у реальному часі та енергетичній ефективності.

Стратегічні партнерства також виникають між спеціалістами з автоматизації та стартапами в галузі ШІ. Наприклад, Schneider Electric співпрацює з інноваторами в галузі ШІ для покращення своєї платформи EcoStruxure™, орієнтуючи увагу на прогнозній аналітиці та автономних операціях. У 2024 та 2025 роках Schneider Electric оголосила про спільні підприємства, спрямовані на прискорення впровадження ШІ в енергетично інтенсивних галузях.

Дивлячись у майбутнє, наступні кілька років, ймовірно, стануть свідками посилення співпраці між промисловими гігантами та технологічними компаніями, зосереджуючи увагу на відкритих, взаємодіючих екосистемах ШІ. Ці альянси готові сприяти подальшим досягненням у галузі автономного виробництва, адаптивних ланцюгів постачання та сталого виробництва, позиціонуючи ШІ як основний елемент глобальної промислової трансформації.

Розумні фабрики: реальні впровадження та кейс-стаді

Швидке впровадження автоматизації на основі ШІ трансформує виробництво в нову еру розумних фабрик, при цьому 2025 рік стане ключовим для реальних впроваджень та масштабування операцій. Провідні виробники використовують штучний інтелект для оптимізації виробничих ліній, покращення прогнозного обслуговування та забезпечення гнучких, орієнтованих на дані операцій.

Один з найяскравіших прикладів — це Siemens, яка інтегрувала ШІ у свій електронний завод у Амберзі, Німеччина. Підприємство використовує алгоритми машинного навчання для контролю якості в реальному часі та оптимізації процесів, що призвело до повідомленого рівня якості продукції 99,99885%. Платформа MindSphere компанії також дозволяє віддалений моніторинг та аналітику на глобальних майданчиках, підтримуючи безперервне вдосконалення та швидке реагування на виробничі аномалії.

Подібно, Bosch впровадила прогнозне обслуговування на основі ШІ та автоматизацію процесів у своєму флагманському заводі Industry 4.0 у Штутгарті. Завдяки впровадженню передових датчиків та моделей ШІ Bosch зменшила незаплановані простої та покращила енергетичну ефективність, компанія повідомляє про двозначні відсоткові прирости продуктивності. Ініціативи Bosch у сфері ШІ між фабриками тепер масштабуються на додаткові майданчики по всьому світу, зосереджуючи увагу на автономному обробленні матеріалів та адаптивній робототехніці.

У автомобільному секторі BMW Group розширила використання ШІ у виробництві, особливо на своїх заводах у Мюнхені та Дінгольфінгу. Системи візуального контролю на основі ШІ тепер автономно виявляють дефекти в реальному часі, тоді як інтелектуальні логістичні роботи оптимізують потік матеріалів. Платформа «Smart Data Analytics» BMW агрегує дані виробництва з кількох джерел, що дозволяє здійснювати прогнозний контроль якості та оптимізацію процесів у глобальній мережі.

Електронна промисловість також зазнає значних трансформацій на основі ШІ. Foxconn, найбільший у світі виробник електроніки, прискорив свої ініціативи з «фабрик без світла», впроваджуючи роботи на основі ШІ та системи комп’ютерного зору для складання, контролю та логістики. Постійні інвестиції Foxconn в ШІ та автоматизацію спрямовані на збільшення пропускної здатності та зменшення залежності від праці, кілька пілотних ліній у Китаї та Тайвані тепер працюють з мінімальним людським втручанням.

Дивлячись у майбутнє, наступні кілька років, ймовірно, стануть свідками подальшого поширення розумних фабрик на основі ШІ, де виробники пріоритетно впроваджують масштабовані, взаємодіючі рішення. Промислові організації, такі як VDMA та ISO, активно розробляють стандарти для інтеграції ШІ та взаємодії даних, які будуть критично важливими для широкого впровадження. Оскільки моделі ШІ стають більш надійними, а крайове обчислення зріє, виробники готові досягти нових рівнів гнучкості, ефективності та стійкості в своїх операціях.

Вплив на робочу силу, навички та організаційні зміни

Швидка інтеграція автоматизації на основі ШІ в промисловому виробництві кардинально змінює динаміку робочої сили, вимоги до навичок та організаційні структури у 2025 році та далі. Оскільки виробники прискорюють впровадження робототехніки на основі ШІ, прогнозного обслуговування та інтелектуального управління процесами, попит на традиційну ручну працю зменшується, тоді як потреба в розвинених технічних та цифрових навичках зростає.

Основні промислові гравці, такі як Siemens, ABB та Rockwell Automation, перебувають на передовій цієї трансформації, активно інвестуючи в рішення на основі ШІ для розумних фабрик. Наприклад, Siemens розширила свій портфель цифрових індустрій, інтегруючи ШІ для оптимізації виробничих ліній та забезпечення прийняття рішень у реальному часі. Подібним чином, ABB впроваджує робототехніку на основі ШІ та алгоритми машинного навчання для підвищення гнучкості та ефективності в умовах виробництва.

Цей технологічний зсув призводить до значних змін у складі робочої сили. Згідно з даними галузі, ролі, зосереджені на аналізі даних, машинному навчанні, обслуговуванні робототехніки та інтеграції цифрових систем, демонструють двозначні темпи зростання, тоді як позиції, пов’язані з повторюваними зборами та рутинним моніторингом, зникають. Rockwell Automation повідомила про помітне зростання попиту на інженерів, які мають навички в галузі ШІ, промислового Інтернету речей та кібербезпеки, що відображає еволюційні потреби автоматизованих виробничих систем.

Організаційні зміни також відбуваються, оскільки виробники перебудовують команди для сприяння міждисциплінарній співпраці між ІТ, операціями та інженерією. Компанії інвестують у програми підвищення кваліфікації та перепідготовки, щоб подолати цифровий розрив у навичках. Наприклад, Siemens запустила глобальні навчальні програми, зосереджуючи увагу на ШІ, аналітиці даних та технологіях цифрових двійників, прагнучи підготувати свою робочу силу до вимог виробництва наступного покоління.

Дивлячись у майбутнє, перспективи на 2025 рік та наступні роки свідчать про подальше прискорення впровадження ШІ, при цьому трансформація робочої сили залишається центральним викликом. Галузеві організації, такі як Інститут виробництва, підкреслюють важливість гнучких організаційних культур та навчання протягом життя, щоб забезпечити конкурентоспроможність у середовищі, що базується на ШІ. Оскільки технології автоматизації зріють, виробники, які проактивно адаптують свої стратегії робочої сили та приймають організаційні зміни, ймовірно, стануть лідерами в продуктивності, інноваціях та стійкості.

Кібербезпека та управління даними в автоматизованому виробництві

Оскільки автоматизація промисловості на основі ШІ стає все більш центральною в операціях виробництва у 2025 році, кібербезпека та управління даними стали критичними пріоритетами. Інтеграція ШІ, IoT та хмарних систем розширила поверхню атаки, роблячи виробничі середовища більш вразливими до кіберзагроз. У останні роки резонансні інциденти, такі як атаки програм-вимагачів на мережі операційних технологій (OT), підкреслили ризики. Наприклад, у 2023 році кілька глобальних виробників зазнали зупинок виробництва через кібервторгнення, що спонукало до перегляду протоколів безпеки в галузі.

Основні постачальники автоматизації та робототехніки реагують, пропонуючи вдосконалені рішення з безпеки. Siemens вбудувала розширені функції кібербезпеки у свої платформи автоматизації промисловості, включаючи зашифровані комунікації, безпечний запуск та безперервний моніторинг. Компанія співпрацює з партнерами в галузі для розробки стандартів для безпечних промислових мереж, визнаючи, що системи на основі ШІ потребують надійних, адаптивних захистів. Подібним чином, ABB запустила послуги кібербезпеки, спеціально розроблені для цифрових фабрик, зосереджуючи увагу на виявленні загроз, реагуванні на інциденти та дотриманні змінюваних регуляцій.

Управління даними також є життєво важливим, оскільки виробники використовують ШІ для прогнозного обслуговування, контролю якості та оптимізації ланцюга постачання. Забезпечення цілісності даних, конфіденційності та відповідності міжнародним стандартам, таким як Загальний регламент захисту даних ЄС (GDPR), тепер є основною операційною вимогою. Schneider Electric впровадила комплексні рамки управління даними на своїй платформі EcoStruxure, що дозволяє безпечний обмін даними та аналітику, зберігаючи при цьому відповідність регуляціям. Компанія підкреслює прозорість у використанні даних та контролі доступу, що дедалі більше вимагається як клієнтами, так і регуляторами.

Галузеві організації також формують ландшафт кібербезпеки. Міжнародна організація зі стандартизації (ISO) продовжує оновлювати стандарти, такі як ISO/IEC 62443, які стосуються безпеки промислової автоматизації та систем управління. Прийняття таких стандартів прискорюється, оскільки виробники інтегрують їх у процеси закупівлі та оцінки постачальників.

Дивлячись у майбутнє, злиття ШІ, крайового обчислення та 5G-з’єднання ще більше ускладнить кібербезпеку та управління даними. Виробники, ймовірно, інвестують у інструменти безпеки на основі ШІ, здатні на реальний моніторинг аномалій та автоматизоване реагування. Співпраця між постачальниками технологій, виробниками та органами стандартизації буде важливою для вирішення нових загроз та забезпечення стійкості автоматизованих виробничих середовищ до 2025 року та далі.

Сталий розвиток та енергетична ефективність завдяки ШІ

Автоматизація промисловості на основі ШІ швидко трансформує сталий розвиток виробництва та енергетичну ефективність, при цьому 2025 рік стане ключовим для масового впровадження. Виробники використовують передове машинне навчання, комп’ютерний зір та прогнозну аналітику для оптимізації використання ресурсів, зменшення відходів та зниження викидів вуглецю на виробничих лініях.

Ключовою тенденцією є впровадження систем управління енергією на основі ШІ, які моніторять та коригують споживання енергії в реальному часі. Наприклад, Siemens інтегрувала ШІ у свої платформи автоматизації промисловості, що дозволяє фабрикам динамічно адаптувати операції на основі попиту на енергію, стану обладнання та доступності відновлювальної енергії. Цей підхід призвів до задокументованого зменшення споживання енергії та експлуатаційних витрат у пілотних проектах по всій Європі та Азії.

Подібно, ABB просуває рішення на основі ШІ для процесних галузей, зосереджуючи увагу на прогнозному обслуговуванні та оптимізації процесів. Аналізуючи дані з датчиків від двигунів, приводів та виробничих активів, системи ABB можуть передбачити збої обладнання, планувати обслуговування лише за потреби та тонко налаштовувати процеси для мінімального споживання енергії. Ці можливості впроваджуються в таких секторах, як хімічна промисловість, харчова промисловість та автомобільне виробництво, при цьому ABB повідомляє про двозначні відсоткові покращення енергетичної ефективності на вибраних майданчиках клієнтів.

У автомобільному секторі Toyota Motor Corporation використовує ШІ для оптимізації роботи фарбувальної майстерні—традиційно одного з найбільш енергоємних етапів виробництва автомобілів. Алгоритми ШІ контролюють повітряний потік, температуру та вологість у реальному часі, зменшуючи споживання енергії, зберігаючи при цьому стандарти якості. Поточні ініціативи Toyota є частиною її більш широкого зобов’язання досягти нейтральності вуглецю у виробництві до 2035 року.

Електронна промисловість також демонструє значні досягнення. Samsung Electronics впровадила контроль процесів на основі ШІ у виготовленні напівпровідників, де точні коригування температури та хімічних потоків можуть принести значну економію енергії. Розумні фабрики Samsung спроектовані для безперервного навчання та самостійної оптимізації, що сприяє досягненню компанією мети нульових викидів для своїх виробничих операцій до 2030 року.

Дивлячись у майбутнє, злиття ШІ, промислового IoT та хмарних обчислень, ймовірно, ще більше прискорить досягнення сталого розвитку. Галузеві організації, такі як Міжнародне товариство автоматизації, просувають стандарти та найкращі практики для впровадження ШІ, забезпечуючи, щоб енергетична ефективність та екологічний вплив залишалися в центрі уваги наступного покоління автоматизованих виробничих систем. Оскільки регуляторні тиски та корпоративні цілі сталого розвитку посилюються, автоматизація на основі ШІ готова стати основою стратегій зеленого виробництва у всьому світі до 2025 року та далі.

Регуляторне середовище та галузеві стандарти (наприклад, IEEE, ISO)

Регуляторне середовище та галузеві стандарти для автоматизації промисловості на основі ШІ та виробництва швидко еволюціонують у 2025 році, відображаючи як прискорене впровадження штучного інтелекту, так і необхідність надійних рамок для забезпечення безпеки, взаємодії та етичного впровадження. Ключові міжнародні органи стандартизації, такі як Міжнародна організація зі стандартизації (ISO) та Інститут інженерів електротехніки та електроніки (IEEE), перебувають на передовій розробки рекомендацій та технічних стандартів, що стосуються унікальних викликів, які постають внаслідок інтеграції ШІ в промислових умовах.

ISO просунула кілька стандартів, що стосуються ШІ у виробництві, включаючи ISO/IEC 22989 (поняття та термінологія ШІ) та ISO/IEC 24028 (надійність ШІ), які все частіше посилаються виробниками для керівництва проектуванням систем та управління ризиками. У 2025 році ISO пріоритетно ставить завдання гармонізації стандартів ШІ з існуючими рамками промислової автоматизації, такими як ISO 10218 для безпеки роботів та ISO 23247 для виробництва цифрових двійників, щоб забезпечити безперебійну інтеграцію та відповідність у глобальних ланцюгах постачання. Ці зусилля підтримуються активною участю провідних компаній автоматизації та національних органів стандартизації.

IEEE, тим часом, продовжує розширювати свій набір стандартів для ШІ та робототехніки, зокрема через серію IEEE 7000, яка стосується етичних аспектів, прозорості та конфіденційності даних в автономних системах. Онтологія IEEE 1872 для робототехніки та автоматизації також набирає популярності як фундаментальна довідка для взаємодії між машинами на основі ШІ та застарілим промисловим обладнанням. У 2025 році IEEE співпрацює з партнерами в галузі для пілотування нових стандартів для пояснювального ШІ та моніторингу безпеки в реальному часі в промислових умовах, прагнучи зменшити операційні ризики та підтримати дотримання регуляцій.

На регуляторному фронті, Акт про ШІ Європейського Союзу, який очікується на вступ у силу у 2025 році, встановлює глобальний стандарт для регулювання ризиків систем ШІ, зокрема тих, що впроваджуються в автоматизацію промисловості. Акт передбачає суворі оцінки відповідності, зобов’язання щодо прозорості та моніторинг після виходу на ринок для високих ризиків застосувань ШІ, що безпосередньо вплине на виробників та постачальників рішень, які працюють у ЄС або експортують до нього. Основні компанії автоматизації промисловості, такі як Siemens та ABB, активно взаємодіють з регуляторами та органами стандартизації, щоб узгодити свої продукти на основі ШІ з цими новими вимогами.

Дивлячись у майбутнє, злиття регуляторних вимог та галузевих стандартів, ймовірно, сприятиме більшій взаємодії, безпеці та довірі до систем автоматизації на основі ШІ. Компанії, які проактивно приймають та допомагають формувати ці рамки—такі як Rockwell Automation та Schneider Electric—імовірно, отримають конкурентну перевагу, оскільки дотримання вимог стане обов’язковою умовою для доступу до ринку та довіри клієнтів у найближчі роки.

Перспективи: руйнівні інновації та довгострокові можливості

Майбутнє автоматизації промисловості на основі ШІ та виробництва готове до значних трансформацій, оскільки ми переходимо через 2025 рік та в наступну частину десятиліття. Злиття штучного інтелекту, робототехніки та розширеної аналітики, ймовірно, прискорить перехід до високоефективних, гнучких та автономних виробничих середовищ. Ключові гравці галузі активно інвестують у технології наступного покоління, які обіцяють переосмислити парадигми виробництва.

Однією з найзначніших тенденцій є інтеграція систем машинного зору на основі ШІ та прогнозного обслуговування на виробничих майданчиках. Siemens перебуває на передовій, впроваджуючи алгоритми ШІ для оптимізації виробничих ліній, зменшення часу простою та покращення контролю якості. Їхня платформа MindSphere використовує дані промислового Інтернету речей та ШІ для забезпечення прийняття рішень у реальному часі та прогнозної аналітики, моделі, що все більше впроваджуються глобальними виробниками.

Подібно, ABB просуває використання колаборативних роботів (коботів), оснащених ШІ, що дозволяє безпечну та більш адаптивну співпрацю людини та машини. Ці коботи впроваджуються в автомобільній, електронній та споживчій промисловості, де гнучкість та швидка переналаштування є критичними. Інвестиції ABB в крайовий ШІ та хмарну підключеність, ймовірно, ще більше спростять операції та зменшать складність інтеграції.

У Сполучених Штатах Rockwell Automation розширює свій набір FactoryTalk з аналітикою на основі ШІ та можливостями цифрових двійників, що дозволяє виробникам моделювати, моніторити та оптимізувати цілі виробничі екосистеми. Цей підхід, як очікується, призведе до значних зростань в операційній ефективності та сталості, узгоджуючи цілі більшої галузі щодо декарбонізації та оптимізації ресурсів.

Дивлячись у майбутнє, впровадження генеративного ШІ для автоматизованого проектування та оптимізації процесів набирає обертів. FANUC, лідер у галузі промислової робототехніки, досліджує системи адаптивного управління на основі ШІ, які можуть автономно налаштовуватися на змінні виробничі параметри, зменшуючи потребу в ручному втручанні та дозволяючи справжнє виробництво без світла.

Галузеві організації, такі як Міжнародна організація зі стандартизації, також працюють над створенням рамок та стандартів для інтеграції ШІ у виробництво, забезпечуючи взаємодію, безпеку та етичне впровадження. Оскільки ці стандарти зріють, очікується, що вони прискорять прийняття між галузями та сприятимуть інноваціям.

До 2025 року та далі, сектор виробництва, ймовірно, стане свідком руйнівних інновацій, таких як повністю автономні фабрики, ланцюги постачання, організовані на основі ШІ, та поширення інтелектуальних крайових пристроїв. Ці досягнення не лише підвищать продуктивність, але й створять нові бізнес-моделі та довгострокові можливості для виробників, готових прийняти цифрову трансформацію.

Джерела та посилання

• Siemens
• ABB
• Rockwell Automation
• Schneider Electric
• Mitsubishi Electric
• Міжнародне товариство автоматизації
• Siemens
• FANUC
• Yaskawa Electric Corporation
• Rockwell Automation
• FANUC
• Microsoft
• FANUC
• Bosch
• Foxconn
• VDMA
• ISO
• Toyota Motor Corporation
• Інститут інженерів електротехніки та електроніки (IEEE)