7 trendów w produkcji na 2026. Co zmienia fabryki w tym roku?

Wśród trendów w produkcji, które najmocniej na nią wpływają w 2026 roku, wiele łączy wspólny element, czyli dane wykorzystywane do podejmowania decyzji na produkcji. AI, robotyzacja, data spaces czy predictive maintenance mogą być dobrym rozwiązaniem, gdy odpowiadają na wskazany problem procesu i da się sprawdzić ich wpływ na wynik.

Dyrektor produkcji powinien mieć zatem wzgląd nie tylko na znajomość technologii, ale też ustalić co ta zmiana może poprawić, czego wymaga i kiedy warto przeznaczyć na nią budżet.

Według GUS w lipcu 2026 r. produkcja sprzedana przemysłu w Polsce była o 5,1% wyższa niż rok wcześniej, a w okresie styczeń–lipiec wzrosła o 3,6% r/r. Jednocześnie 35% uczestników badania ABB Trends 2026/2027 deklarowało zwiększenie nakładów inwestycyjnych w latach 2026–2027. Badanie CAWI przeprowadził IQS na zlecenie ABB w kwietniu i maju 2026 r. na próbie 145 przedstawicieli przemysłu w Polsce.

NIST w roadmapie opublikowanej 3 lipca 2026 r. wskazuje zastosowania AI i machine learning w smart manufacturing związane m.in. z analizą danych przemysłowych, autonomicznymi systemami, robotyką, cyfrowymi bliźniakami, logistyką i łańcuchem dostaw. W tym samym dokumencie pojawiają się bariery: zarządzanie dużymi zbiorami danych przemysłowych, integracja różnych systemów pomiarowych i sterowania oraz wymagania dotyczące wiarygodności, wyjaśnialności i niezawodności działania.

Projekt AI powinien mieć jasno określony, mierzalny cel jeszcze przed wyborem narzędzia. Jeśli model ma przewidywać problemy jakościowe, trzeba połączyć parametry procesu z wynikiem kontroli jakości. Jeśli ma wspierać utrzymanie ruchu, potrzebna jest historia sygnałów z maszyny oraz informacja o tym, kiedy i w jakich warunkach doszło do awarii.

Bez powyższego kontekstu trudno ocenić jakość modelu i jego wpływ na proces. Dlatego dojrzały projekt AI zaczyna się od danych, które można powiązać z konkretnym zdarzeniem, wynikiem albo decyzją.

PLC rejestruje zachowanie maszyny. SCADA przechowuje alarmy i trendy. MES może powiązać zdarzenie ze zleceniem, operacją, produktem czy przyczyną przestoju, a ERP dodaje kontekst biznesowy. W wielu zakładach kolejne projekty analityczne będą więc zależeć od tego, czy te informacje da się połączyć w jeden spójny obraz procesu.

Znaczenie dostępu do danych przemysłowych zwiększa również unijny Data Act, stosowany od 12 września 2025 r. Rozporządzenie obejmuje m.in. prawo użytkownika, który posiada, wynajmuje lub leasinguje produkt połączony, do dostępu do określonych danych generowanych podczas korzystania z produktu lub usługi powiązanej oraz możliwość udostępnienia tych danych wybranej stronie trzeciej.

Chodzi o dane surowe i wstępnie przetworzone, które są łatwo dostępne dla posiadacza danych. Nie oznacza to automatycznego dostępu do wszystkich danych powstających wokół urządzenia, zwłaszcza do danych wywnioskowanych lub pochodnych tworzonych w wyniku dodatkowego przetwarzania. Komisja Europejska wskazuje maszyny przemysłowe jako przykład produktów objętych tym obszarem regulacji.

Dobrym testem dojrzałości integracji jest możliwość odtworzenia przebiegu konkretnego zlecenia, postoju albo problemu jakościowego bez ręcznego łączenia informacji z kilku systemów i arkuszy. Jeśli nadal jest to konieczne, kolejne projekty analityczne lub AI będą wymagały wcześniejszego uporządkowania przepływu danych.

Według International Federation of Robotics w 2024 r. na świecie zainstalowano 542 tys. robotów przemysłowych. To ponad dwa razy więcej niż dziesięć lat wcześniej. Europa odpowiadała za 16% nowych instalacji, a liczba nowych wdrożeń w regionie spadła o 8% r/r do około 85 tys.

Dla Twojego zakładu większe znaczenie niż globalne statystyki mają jednak parametry procesu. Przed decyzją o robotyzacji sprawdź przede wszystkim:

Robot może usprawnić dobrze przygotowany proces, ale może też utrwalić jego słabe punkty. Dlatego analiza czasu operacji, źródeł strat i zmienności procesu powinna poprzedzać wybór zakresu automatyzacji.

W predykcyjnym utrzymaniu ruchu łatwo skupić się na czujnikach i algorytmach, choć dla kierownika UR ważniejsze jest by wcześniej ustalić, które awarie można rozpoznać z wyprzedzeniem i dla których urządzeń taka informacja ma wartość.

System może obserwować m.in. drgania, temperaturę, prędkość obrotową czy parametry elektryczne. Predykcja przydaje się jednak dopiero wtedy, gdy zmiana któregoś z tych sygnałów rzeczywiście wiąże się ze stanem maszyny.

W przypadku naszego klienta dotyczącym producenta komponentów automotive czujniki monitorują pompy procesowe, zbierając dane o drganiach co 50 ms wraz z temperaturą silnika i prędkością obrotową. Po wykryciu anomalii informacja może zostać przekazana do systemu CMMS.

Zwróć więc uwagę w szczególności na te wdrożenia, w których awaria wybranego urządzenia mocno wpływa na proces, a przed jej wystąpieniem pojawia się mierzalna zmiana stanu. Wtedy monitoring ma szansę dać utrzymaniu ruchu informację, na podstawie której można podjąć działanie.

Integracja MES z ERP dotyczy głównie przepływu informacji pomiędzy systemami przedsiębiorstwa. Data spaces, czyli przestrzenie danych, odpowiadają na szerszą potrzebę, czyli kontrolowaną wymianę i ponowne wykorzystanie danych pomiędzy niezależnymi organizacjami według wspólnych zasad infrastruktury i zarządzania.

Komisja Europejska rozwija wspólne europejskie przestrzenie danych w kilku strategicznych sektorach, w tym w produkcji. W obszarze manufacturing wymienia obecnie m.in. Data Space 4.0, SM4RTENANCE oraz UNDERPIN.

Przykładowy scenariusz może dotyczyć utrzymania maszyny. Producent urządzenia ma informacje techniczne, zakład dane z eksploatacji, a firma serwisowa potrzebuje określonych danych diagnostycznych. Przestrzeń danych może stworzyć ramy do udostępniania wybranych informacji między tymi uczestnikami według wcześniej ustalonych zasad.

Zyskujesz z tym szersze spojrzenie na architekturę danych. Znaczenie ma już nie tylko komunikacja MES z ERP, lecz także możliwość określenia, jakie dane firma może udostępniać partnerom, na jakich zasadach i jakich informacji sama będzie od nich potrzebować.

Warto szczególnie zwrócić na to uwagę w przypadku zakładów, które już porządkują dane o jakości, traceability, energii czy stanie maszyn. Sposób organizacji tych informacji może później wpływać na możliwość ich wykorzystania poza jednym systemem lub jednym przedsiębiorstwem.

Badanie ABB Trends 2026/2027 pokazuje, że energia pozostaje istotnym obszarem inwestycji polskich przedsiębiorstw przemysłowych. W badaniu CAWI przeprowadzonym przez IQS na zlecenie ABB w kwietniu i maju 2026 r. na próbie 145 przedstawicieli przemysłu w Polsce 38% respondentów deklarowało wdrożenie rozwiązań pozwalających na bieżący monitoring zużycia energii. Wśród priorytetów inwestycyjnych poprawę efektywności energetycznej i optymalizację kosztów wskazało 40% badanych.

Sam odczyt całkowitego zużycia energii nie wyjaśnia przyczyny zmiany wyniku. Znacznie więcej daje połączenie danych energetycznych z kontekstem produkcji: konkretną maszyną, linią, wyrobem, zmianą albo operacją.

Taki poziom szczegółowości pozwala sprawdzić, czy różnica wiąże się z wielkością produkcji, parametrami procesu, stanem urządzeń czy sposobem organizacji pracy. Energia staje się użytecznym KPI produkcyjnym wtedy, gdy jej zużycie da się odnieść do konkretnego procesu lub wyniku.

Im więcej zakład łączy maszyn, systemów i danych, tym trudniej prowadzić projekt w obrębie jednego działu. Według ABB 90% badanych przedstawicieli polskiego przemysłu doświadczało w różnym stopniu trudności z pozyskaniem i utrzymaniem wykwalifikowanej kadry technicznej, a dla 46% respondentów było to duże lub krytyczne wyzwanie.

Podczas wdrożeń szybko widać, dlaczego ma to znaczenie. Automatyk zna źródła sygnałów i sterowanie, produkcja rozumie proces, a IT odpowiada m.in. za infrastrukturę i komunikację. Projekty analityczne wymagają jeszcze odpowiedzialności za jakość i interpretację danych.

Jeżeli te obszary nie są połączone organizacyjnie, nawet dobrze przygotowany projekt techniczny może utknąć po pierwszym etapie. Dlatego właściciela procesu, źródła danych i odpowiedzialność za utrzymanie rozwiązania warto ustalić jeszcze przed wdrożeniem.

Nie ma potrzeby wpisywania wszystkich siedmiu obszarów do jednego planu inwestycyjnego. Lepszym filtrem będzie pięć elementów, które pozwolą szybko ocenić gotowość projektu:

Jeżeli któryś z tych elementów pozostaje niejasny, Twój projekt wymaga jeszcze przygotowania przed wyborem technologii. W zakładach, w których dane są rozdzielone pomiędzy maszyny, PLC, SCADA, MES i ERP, dobrze będzie najpierw przeprowadzić analizę procesu i źródeł danych.

Do istotnych kierunków należą AI w procesach produkcyjnych, integracja danych IT/OT, robotyzacja, predictive maintenance, data spaces, analiza zużycia energii oraz kompetencje łączące produkcję, automatykę i IT. Ich znaczenie zależy od procesu, dostępnych danych i problemu konkretnego zakładu.

Integracja systemów łączy określone aplikacje lub źródła danych. Data space obejmuje infrastrukturę i zasady zarządzania, które umożliwiają dostęp do danych oraz ich wymianę pomiędzy uczestnikami, także należącymi do różnych organizacji. Taką koncepcję wspólnych europejskich przestrzeni danych rozwija Komisja Europejska.

Wybór powinien wynikać z problemu zakładu. Jeśli znaczącą stratą są awarie krytycznych urządzeń, kandydatem może być monitoring stanu. Gdy dane produkcyjne są rozproszone, wcześniejszym krokiem może być integracja IT/OT. Projekty AI wymagają danych powiązanych z wynikiem procesu.

Nie. AI wymaga zadania odpowiedniego dla metod opartych na danych, właściwych danych wejściowych oraz sposobu oceny wyniku. NIST wskazuje zarządzanie danymi, integrację systemów i wiarygodność działania jako ważne wyzwania wdrażania AI w smart manufacturing.