Sztuczna inteligencja zmienia robotykę przemysłową

 

Sztuczna inteligencja staje się jednym z głównych kierunków rozwoju robotyki przemysłowej.

Nie chodzi jednak wyłącznie o dodanie algorytmów AI do istniejących maszyn. Zmiana dotyczy całego sposobu projektowania i wykorzystywania robotów – od percepcji otoczenia i analizy danych, przez programowanie, aż po integrację z systemami zarządzającymi produkcją.

Raport World Robotics 2026 wskazuje AI i autonomię jako jedne z technologii, które będą kształtować kolejną generację robotów. Wśród najważniejszych kierunków wymienia m.in. widzenie maszynowe, sensorykę, optymalizację opartą na danych, bardziej adaptacyjne wykonywanie zadań oraz łatwiejsze programowanie.

Od zaprogramowanego ruchu do adaptacji

Klasyczny robot przemysłowy jest bardzo precyzyjnym urządzeniem, ale jego możliwości są w dużej mierze uzależnione od przygotowanego wcześniej programu i warunków pracy.

AI może stopniowo zmieniać ten model. Robot wyposażony w odpowiednią sensorykę i systemy analizy danych może lepiej reagować na zmiany występujące podczas produkcji. Dotyczy to szczególnie procesów, w których zmieniają się detale, ich położenie albo warunki realizacji zadania.

Nie oznacza to oczywiście, że robot samodzielnie przejmie kontrolę nad całym procesem. Kierunek wskazywany przez IFR jest bardziej praktyczny: większa adaptacyjność przy jednoczesnym uproszczeniu programowania.

Widzenie maszynowe zyskuje nowe możliwości

Jednym z kluczowych elementów tej transformacji jest połączenie AI z machine vision.

Kamery i czujniki dostarczają robotowi informacji o otoczeniu, natomiast algorytmy mogą pomagać w interpretacji tych danych. W efekcie system może być mniej zależny od idealnie powtarzalnych warunków.

Ma to znaczenie m.in. przy obsłudze zmiennych detali, kontroli jakości czy zadaniach, w których konieczne jest rozpoznawanie obiektów.

IFR wskazuje wprost na połączenie machine vision, sensing i data-driven optimization jako jeden z kierunków rozwoju przyszłej robotyki.

Łatwiejsze programowanie robotów

Rozwój AI może również zmienić sposób, w jaki przedsiębiorstwa wdrażają roboty.

Obecnie zmiana zadania robota często wymaga pracy programisty lub integratora. Przy bardziej zaawansowanych systemach część tego procesu może zostać uproszczona poprzez wykorzystanie AI.

To szczególnie istotne dla firm realizujących krótkie serie i często zmieniających produkowany asortyment. Im łatwiejsza będzie konfiguracja robota, tym krótszy może być czas potrzebny na przygotowanie stanowiska do nowego zadania.

Nie oznacza to końca klasycznego programowania. Wraz ze wzrostem autonomii większego znaczenia mogą nabierać natomiast definiowanie parametrów procesu, ograniczeń bezpieczeństwa, walidacja oraz nadzór nad działaniem systemu.

Robot staje się częścią cyfrowej fabryki

AI nie rozwija się w oderwaniu od pozostałych technologii. Drugim ważnym trendem wskazanym w World Robotics 2026 jest „IT meets OT”.

Chodzi o coraz silniejsze połączenie świata systemów informatycznych z urządzeniami bezpośrednio uczestniczącymi w produkcji. Robot ma być częścią połączonego środowiska, w którym wymienia dane z maszynami, systemami produkcyjnymi i innymi elementami infrastruktury.

Znaczenia nabierają więc:

• otwarte interfejsy,
• interoperacyjność urządzeń,
• integracja danych produkcyjnych,
• komunikacja pomiędzy maszynami,
• wykorzystanie danych do optymalizacji procesów.

Dla przedsiębiorstwa oznacza to zmianę podejścia do inwestycji. Robotyzacja nie musi już oznaczać stworzenia kolejnej autonomicznej wyspy automatyzacji. Coraz większą wartość będzie miało włączenie robota w cały cyfrowy ekosystem zakładu.

Większa autonomia oznacza nowe wymagania

Rozwój AI zwiększa możliwości robotów, ale jednocześnie stawia przed przemysłem nowe wymagania dotyczące bezpieczeństwa.

W raporcie IFR cyberbezpieczeństwo zostało wskazane jako obszar równie istotny jak klasyczne bezpieczeństwo maszyn. W przypadku połączonych robotów znaczenia nabiera architektura secure-by-design, a także walidacja i nadzór nad systemami wykorzystującymi AI.

Im więcej informacji robot pobiera z sieci i im większa jest jego autonomia, tym ważniejsze stają się odpowiednie zabezpieczenia infrastruktury OT.

W praktyce przyszła robotyzacja będzie więc wymagała współpracy specjalistów od robotyki, automatyki, IT, sieci przemysłowych oraz cyberbezpieczeństwa.

AI odpowiada także na problem braku pracowników

Technologie te rozwijają się w czasie, gdy przedsiębiorstwa mierzą się z niedoborem pracowników i specjalistów.

IFR wskazuje niedobory kadrowe jako jeden z czynników zwiększających zapotrzebowanie na automatyzację. Problem dotyczy nie tylko liczby pracowników, ale również dostępności osób posiadających odpowiednie kwalifikacje. Jednocześnie rozwój reshoringu może dodatkowo zwiększać zapotrzebowanie na pracowników w zakładach produkcyjnych.

Dlatego znaczenie AI może polegać nie tylko na zwiększaniu wydajności robota. Jeżeli pozwoli uprościć jego programowanie i obsługę, może również obniżyć kompetencyjną barierę wejścia w automatyzację.

Humanoidy przyspieszają rozwój AI w robotyce

Szczególnym obszarem rozwoju są roboty humanoidalne. IFR określa je jako potencjalny motor innowacji, choć jednocześnie podkreśla, że technologia nadal musi udowodnić swoją niezawodność i efektywność w rzeczywistych zastosowaniach.

W 2025 r. sprzedano na świecie prawie 7 tys. pełnowymiarowych robotów humanoidalnych. Jednocześnie IFR wskazuje, że technologia znajduje się dopiero na etapie przechodzenia z laboratoriów do pilotażowych wdrożeń. Barierami pozostają m.in. bezpieczeństwo, niezawodność funkcjonalna, dostępność danych treningowych oraz brak ekonomicznie uzasadnionego modelu biznesowego.

Rozwój humanoidów może jednak przynieść korzyści również tradycyjnej robotyce. Technologie opracowywane dla nowych konstrukcji mogą z czasem trafić do robotów przemysłowych innych typów.

Nie chodzi o zastąpienie robotów, ale o ich rozwój

Najważniejszy wniosek z raportu World Robotics 2026 jest taki, że AI nie stanowi konkurencji dla robotyki przemysłowej. Jest raczej kolejną warstwą technologiczną, która zwiększa możliwości istniejących systemów.

Przyszły robot przemysłowy może być bardziej elastyczny, lepiej rozumieć swoje otoczenie, wykorzystywać dane z produkcji i łatwiej dostosowywać się do zmieniających się zadań.

Jednocześnie nie każda aplikacja będzie wymagała zaawansowanej AI. W wielu procesach klasyczny, deterministyczny robot nadal będzie najlepszym rozwiązaniem. AI będzie miała największą wartość tam, gdzie występuje zmienność, duża ilość danych i potrzeba podejmowania decyzji na podstawie informacji z otoczenia.

 

Robotyka przemysłowa wchodzi więc w etap, w którym sama mechanika przestaje wystarczać. O przewadze systemu coraz częściej decydować będą dane, percepcja, oprogramowanie i zdolność do adaptacji.