Kako hrvatske proizvodne tvrtke mogu uz pomoć AI i pametnih industrija maksimalno iskoristiti EU fondove i pretvoriti digitalizaciju u stvarnu konkurentsku prednost.
Pametne industrije i AI: Kako izvući maksimum iz EU fondova
Hrvatska ulazi u razdoblje u kojemu nikada nije bilo više dostupnog EU novca za digitalnu transformaciju, posebno u proizvodnji. Istovremeno, mnoge tvrtke još nemaju jasan plan kako ta sredstva pametno uložiti u umjetnu inteligenciju, Industriju 4.0 i pametne industrije – tako da ulaganja stvarno podignu produktivnost, a ne završe kao izolirani IT projekti bez mjerljivog učinka.
Ovaj je tekst dio serije „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“ i nadovezuje se na inicijativu osnivanja Udruge za promicanje pametnih industrija CroSI. Polazimo od njihove vizije, ali idemo korak dalje: pokazujemo kako hrvatske proizvodne tvrtke danas, krajem 2025., mogu iskoristiti Smart Industry modele i AI rješenja da maksimalno iskoriste EU fondove – i pritom izgrade održivu konkurentsku prednost.
U nastavku ćete saznati:
- što konkretno znači „pametna industrija“ u kontekstu AI i hrvatske proizvodnje
- kako povezati EU projekte s realnim poslovnim rezultatima (a ne samo s ispunjenim obrascima)
- koje AI use-caseove vrijedi financirati iz EU sredstava
- kako se organizirati: suradnja tvrtki, akademije i javnog sektora po modelu CroSI
Što su zapravo pametne industrije u eri AI i Industrije 4.0?
Koncept Smart Industry nastao je kao odgovor na četvrtu industrijsku revoluciju: snažan spoj automatizacije, robotike, IoT-a, velikih podataka i umjetne inteligencije. U hrvatskom kontekstu to znači transformaciju od „klasične proizvodnje“ prema digitalno vođenim proizvodnim sustavima.
Na razini poduzeća pametna industrija se najviše vidi kroz tri područja:
-
Inovacija proizvoda
- umećivanje senzora i IoT modula u proizvode
- prikupljanje podataka iz stvarnog rada proizvoda
- korištenje AI modela za nove usluge (npr. prediktivni servis)
-
Poboljšanje korisničkog iskustva
- personalizirane ponude temeljem analitike podataka
- portali i platforme za B2B i B2C korisnike
- brza i transparentna komunikacija (chatbotovi, samo-uslužni portali)
-
Novi poslovni modeli i digitalni ekosustavi
- prijelaz s prodaje proizvoda na model „product-as-a-service“
- platforme koje povezuju proizvođače, dobavljače i krajnje korisnike
- suradničke mreže (clustere) u kojima se dijele podaci, znanje i infrastruktura
Suština pametne industrije nije tehnologija sama po sebi, već kumulativni efekt: veća produktivnost, brže reagiranje na promjene tržišta, proizvodi s većom dodanom vrijednošću i – ključna točka – bolje iskorišteni EU fondovi.
Zašto je CroSI važan za hrvatsku proizvodnju i AI projekte
Udruga CroSI je nastala kako bi ubrzala primjenu tehnologija i modela četvrte industrijske revolucije u Hrvatskoj. Bitna je iz najmanje tri razloga:
1. Povezuje akademiju, industriju i javni sektor
Udruga je okupila:
- ekonomske fakultete (Zagreb, Dubrovnik)
- tehničke fakultete (FOI, FER, FSB)
- tvrtke i startupove
- predstavnike državnih institucija i lokalne uprave
Takav trostruki heliks (akademija–gospodarstvo–država) nužan je da se projekti AI-a i Industrije 4.0 ne svedu samo na pilot-rješenja, već da postanu standard u praksi.
2. Fokus na kompetencijama, ne samo na hardveru
Kako je istaknuo prof. dr. sc. Slavko Vidović, Smart Industry nije samo industrijska tranzicija, već i socijalna transformacija. To znači:
- kontinuirano osnaživanje radnika
- razvoj digitalnih i analitičkih vještina
- cjeloživotno obrazovanje kao dio svake ozbiljne EU prijave
Bez ljudi koji razumiju podatke, algoritme i procese, niti jedan AI sustav ne donosi stvarnu vrijednost.
3. Stvara temelje za bolje iskorištavanje EU novca
Ključna rečenica za hrvatske proizvodne tvrtke glasi:
Ako želimo efektivno iskoristiti značajna sredstva iz EU fondova, moramo podići razinu spremnosti poduzeća, gospodarstva i javnog sektora.
CroSI tu spremnost podiže kroz:
- zajedničke metodologije za planiranje projekata pametnih industrija
- razmjenu dobrih praksi i primjera iz industrije
- inicijative za stvaranje digitalnih ekosustava gdje AI i podaci imaju centralnu ulogu.
Kako AI pomaže da EU sredstva postanu investicija, a ne trošak
Samo „digitalizirati“ nije dovoljno. Fokus mora biti na projektima koji mjerljivo povećavaju konkurentnost. U proizvodnji su tri AI područja posebno jaka za financiranje kroz EU fondove:
1. Prediktivno održavanje – manje zastoja, manje otpada
Umjetna inteligencija može analizirati podatke sa strojeva (vibracije, temperatura, potrošnja energije) i predviđati kvarove prije nego što se dogode.
Rezultat za tvornicu:
- manje neplaniranih zastoja proizvodnje
- niži troškovi održavanja
- manje otpisanog materijala i škarta
Primjer projekta za EU fondove:
- senzorizacija kritičnih linija
- uspostava centralnog data lake sustava
- razvoj AI modela za predikciju kvarova
- integracija s postojećim ERP/MES sustavima
2. AI kontrola kvalitete – od uzorkovanja do 100 % inspekcije
Klasična kontrola kvalitete često se temelji na uzorkovanju. AI vizualna inspekcija omogućuje:
- analizu svake proizvedene jedinice u realnom vremenu
- prepoznavanje mikropukotina, deformacija, odstupanja u boji
- automatsko sortiranje ispravnih i neispravnih proizvoda
Prednosti za proizvodnju:
- drastično smanjenje reklamacija
- bolja reputacija na izvoznim tržištima
- veća mogućnost naplate premijske cijene zbog pouzdanosti
3. Optimizacija proizvodnje i planiranja
Korištenjem AI i napredne analitike moguće je:
- optimizirati redoslijed narudžbi
- smanjiti zalihe sirovina i gotovih proizvoda
- preciznije planirati kapacitete
Takvi projekti izravno doprinose ciljevima koje EU potiče: veća energetska učinkovitost, manji otpad, manji ugljični otisak, veća otpornost lanca dobave.
Kako pripremiti proizvodnu tvrtku za EU projekte pametne industrije
Da bi se EU sredstva uistinu iskoristila, tvrtka mora proći kroz nekoliko ključnih koraka. Ovo je praktičan okvir koji se uklapa u filozofiju pametnih industrija i AI primjene.
1. Procjena digitalne zrelosti i podataka
Prije ambicioznog AI projekta potrebno je iskreno odgovoriti na pitanja:
- Koje podatke već prikupljamo u proizvodnji (SCADA, PLC, MES, ERP)?
- U kojem su formatu i koliko su kvalitetni?
- Imamo li standardizirane procedure i jasne KPI-jeve?
Bez kvalitetnih podataka, AI projekt će trošiti novac umjesto da ga stvara.
2. Definiranje poslovnih ciljeva, ne samo tehnoloških
Umjesto cilja „uvođenje AI sustava“, definirajte:
- smanjenje zastoja za 20 % u dvije godine
- smanjenje škarta za 15 %
- skraćenje vremena isporuke za 25 %
Ti ciljevi onda vode izboru tehnologija i projektnih aktivnosti za EU prijavu.
3. Partnerstvo s ekosustavom – po uzoru na CroSI
Za veće i kompleksnije projekte, posebno u proizvodnji, rijetko je realno da sve radite sami.
Uspješan konzorcij često uključuje:
- proizvodnu tvrtku kao nositelja
- IT/AI partnera za razvoj rješenja
- fakultet ili institut za istraživanje i metode
- ponekad i lokalnu samoupravu ili klaster kao podršku širem utjecaju projekta
Ovaj model odražava upravo ono što CroSI promovira: otvorenu suradnju u digitalnim ekosustavima.
4. Plan osnaživanja zaposlenika
Svaki ozbiljan projekt pametne industrije trebao bi imati ugrađenu komponentu:
- edukacije operatera i inženjera o radu s novim sustavima
- razvoja internih „AI champion“ uloga
- uspostave procedura za korištenje i održavanje modela (MLOps)
Bez toga organizacija ostaje ovisna o vanjskim partnerima i gubi dio koristi od EU ulaganja.
Kako mjeriti uspješnost: od BDP-a do konkretnih pokazatelja u tvrtki
U viziji pametnih industrija naglašava se utjecaj na rast BDP-a, zadržavanje talenata i rast zaposlenosti. To su makro efekti. Na razini jedne proizvodne tvrtke uspjeh projekata AI i Industrije 4.0 treba mjeriti puno konkretnije.
Ključni pokazatelji uspjeha AI i Smart Industry projekata
-
OEE (Overall Equipment Effectiveness)
povećanje učinkovitosti strojeva kroz manje zastoja i kvarova -
Stopa škarta i reklamacija
mjerljivo smanjenje kroz AI kontrolu kvalitete -
Vrijeme od narudžbe do isporuke
skraćeno kroz bolje planiranje i optimizaciju lanca dobave -
Energetska učinkovitost
manja potrošnja energije po jedinici proizvoda -
Prihod po zaposleniku
rast zahvaljujući većoj produktivnosti i proizvodima s većom dodanom vrijednošću
Kada se ovi pokazatelji uključe u projektne prijave i kasnije u izvještavanje, EU sredstva jasno se vide kao investicija u konkurentnost, a ne administrativna obveza.
Što dalje: od pojedinačnih projekata do pametnog industrijskog ekosustava
Pametne industrije i AI u hrvatskoj proizvodnji više nisu pitanje „ako“, već „kako brzo i koliko strateški“. Inicijativa CroSI pokazuje da postoji jasan okvir: povezivanje industrije, fakulteta i javnog sektora, razvoj digitalnih ekosustava i usmjerenost na inovativne, umrežene pametne proizvode.
Za proizvodne tvrtke koje danas razmišljaju o EU projektima ključni su koraci:
- odabrati AI use-caseove s jasnim financijskim učinkom (prediktivno održavanje, kontrola kvalitete, optimizacija proizvodnje)
- mjeriti uspjeh kroz konkretne KPI-jeve, ne samo kroz „održane radionice“
- graditi partnerstva po uzoru na CroSI – otvoreno, suradnički i dugoročno
Ako se takav pristup dosljedno provede, Hrvatska doista može postati „na svjetskoj sceni prepoznatljiva po razvijenosti pametnih industrija, umreženosti, digitalnim ekosustavima i pametnim proizvodima“ – kako je postavljena vizija na predstavljanju Udruge.
Za kraj, pitanje za svaku proizvodnu tvrtku u Hrvatskoj: koji je vaš prvi ili sljedeći AI projekt koji ne samo da će se uklopiti u Industriju 4.0, nego će i maksimalno iskoristiti EU sredstva – i to tako da donosi mjerljivu vrijednost već u idućih 12 do 24 mjeseca?