Industria auto sub presiune: de ce AI devine esenţial

Producţia industrială din România a scăzut cu 0,9% în primele 10 luni din 2025, arată datele INS. În industrie prelucrătoare vorbim de un minus de 1,2%, iar industria extractivă a coborât cu 1,4%. Singura zonă cu avans clar este energia, cu +1,1% pe total şi +6,6% doar în octombrie.

Pentru industria auto românească – care trăieşte din export, marje strânse şi presiune constantă pe costuri – aceste cifre nu sunt un simplu „update statistic”. Sunt un semnal de alarmă. Când producţia industrială stagnează sau scade, singura soluţie sănătoasă pe termen mediu este productivitatea. Iar productivitatea, în 2025, înseamnă automatizare şi inteligenţă artificială integrate serios în fabrică, nu doar în prezentări PowerPoint.

În seria „AI pentru Industria Auto din România: Producţie Inteligentă”, articolul de azi pune datele INS în context şi merge direct la întrebarea care contează: cum poate AI să ajute industria auto să rămână profitabilă şi competitivă chiar când cifrele macro merg în jos?

Vom vorbi concret despre unde se pierd bani în fabricile auto din România, ce se poate automatiza cu AI în 3–6 luni, ce beneficii realiste pot apărea (nu promisiuni fanteziste) şi cum arată un plan de implementare pentru 2026.

1. Ce ne spun, de fapt, datele INS despre industria românească

Datele oficiale par „mici” – minus 0,9% sau minus 1,2% – dar în industria auto asemenea devieri mănâncă marja de profit.

Date-cheie INS pentru primele 10 luni din 2025:

• Producţia industrială totală: -0,9% serie brută, -0,5% ajustat
• Industria extractivă: -1,4% (seria brută)
• Industria prelucrătoare: -1,2% (seria brută)
• Energie (producţie şi furnizare): +1,1% pe 10 luni, +6,6% în octombrie

Pentru industria auto românească, mesajul e clar:

1. Cererea e volatilă. Ciclurile de producţie se scurtează, comenzile fluctuează de la lună la lună.
2. Costurile cresc. Energie, salarii, fiscalitate – toate pun presiune, în timp ce clienţii cer preţuri tot mai mici.
3. Lanţurile de aprovizionare rămân fragile. Orice dezechilibru la furnizori se vede imediat pe linia de producţie.

În acest context, simplul „mai strângem cureaua” nu mai ajută. AI devine un instrument de supravieţuire, nu un moft tehnologic.

2. Unde pierde bani azi o fabrică auto din România

În aproape orice uzină auto locală poţi vedea acelaşi tipar: tehnologie de producţie relativ modernă, dar decizii încă luate „după feeling” sau în Excel.

Cele mai vizibile pierderi apar în câteva zone:

2.1. Planificare de producţie şi schimburi

Multe fabrici planifică încă pe baza:

• unor prognoze grosiere de la OEM-uri;
• experienţei şefilor de secţie („ştim noi cum e sezonul”);
• unor KPI-uri urmărite cu întârziere de câteva săptămâni.

Rezultat:

• perioade cu supra-producţie (stocuri scumpe, capital blocat);
• perioade cu sub-producţie (penalităţi, livrări întârziate);
• schimburi supradimensionate sau, invers, oameni epuizaţi în vârf de sarcină.

2.2. Defecţiuni neplanificate şi timpi morţi

Orice linie auto are echipamente critice: roboţi, prese, sisteme de vopsire, transportoare. Când unul cade, nu ai doar costul reparaţiei, ci:

• producţie oprită pe porţiuni mari din fabrică;
• ore suplimentare ulterior pentru recuperare;
• livrări puse sub presiune.

Fără monitorizare predictivă, mentenanţa se face „la termen” sau „când crapă ceva” – ambele variante sunt scumpe.

2.3. Pierderi din calitate

Rebuturi, rework, loturi blocate la control calitate: toate acestea sunt cost pur.

În automotive, un singur defect recurent pe o componentă critică poate genera:

• ore de muncă suplimentare la reprocesare;
• costuri de transport pentru retururi;
• penalităţi sau pierderea clientului pe următorul contract.

Realitatea e dură: orice fabrică auto care nu foloseşte deja AI pe zona de calitate e cu cel puţin un pas în spatele competitorilor din Polonia, Cehia, Ungaria.

3. Cum ajută AI concret o fabrică auto – 4 aplicaţii directe

AI nu înseamnă doar chatboţi sau rapoarte „drăguţe” de BI. În producţie auto, cele mai eficiente implementări sunt plictisitor de pragmatice.

3.1. Planificare inteligentă a producţiei şi a capacităţii

Răspuns scurt: AI poate prognoza cererea şi încărcarea liniilor mult mai bine decât un Excel şi poate genera automat scenarii de producţie.

Cum funcţionează în practică:

• se colectează date istorice: comenzi, schimbări de volum, opriri, timp de ciclu, sezonalitate;
• modelele AI „învaţă” tiparul cererii pe fiecare referinţă;
• sistemul propune:
  • planul de producţie pe săptămâni/zile;
  • necesarul de personal pe schimburi;
  • scenarii „ce-ar fi dacă” (de ex. dacă un furnizor întârzie, ce linie se opreşte ultima?).

Beneficii realiste observate în proiecte similare în Europa Centrală:

• reducere cu 10–20% a stocurilor fără a compromite livrările;
• scădere cu 5–10% a orelor suplimentare;
• reacţie rapidă la schimbări de comandă de la OEM-uri.

3.2. Mentenanţă predictivă pentru roboţi şi echipamente

Răspuns scurt: AI „ascultă” şi „simte” echipamentele şi semnalează înainte să cedeze.

Elemente de bază:

• senzori (vibraţii, temperatură, sunet, consum de curent) montaţi pe echipamente critice;
• streaming de date în timp real către o platformă AI;
• modele care detectează abateri fine faţă de comportamentul normal.

Când probabilitatea de defect creşte, sistemul recomandă:

• oprire controlată la sfârşit de schimb;
• înlocuirea unui subansamblu;
• ajustări de parametri de funcţionare.

Rezultatul, în cifre:

• reducere cu 30–50% a timpilor de nefuncţionare neplanificaţi;
• piese schimbate când trebuie, nu „pe bandă rulantă”;
• mai puţine intervenţii în regim de urgenţă, care sunt cele mai scumpe.

3.3. Control de calitate asistat de viziune computerizată

Răspuns scurt: camere + AI văd mai repede şi mai constant decât operatorul uman, mai ales la volume mari.

Cum arată într-o fabrică auto:

• camere de mare rezoluţie montate pe linia de asamblare sau la final de linie;
• modele de viziune computerizată antrenate pe imagini cu piese bune/defecte;
• sistem care marchează automat piesele suspecte, trimise apoi la verificare umană.

Ce se poate detecta:

• zgârieturi fine, lipsă elemente mici, diferenţe de aliniere;
• defecte de sudură, vopsire, gravare, etichetare;
• asamblări incorecte, greu sesizabile „cu ochiul liber” în ritm de linie.

Beneficii tipice:

• scăderea cu 20–40% a rebuturilor;
• timp mai mic petrecut în zona de control calitate;
• trasabilitate vizuală: poţi arăta clientului exact când şi cum a apărut o problemă.

3.4. Optimizarea lanţului de aprovizionare şi a logisticii

Răspuns scurt: AI poate simula fluxul de materiale pe întregul lanţ şi poate sugera stocuri optime pe fiecare verigă.

Aplicabil în automotive:

• prognoze de consum pentru fiecare componentă;
• setare automată de minimum stock şi reorder point pe tipuri de piese;
• simulări când
  • un furnizor are probleme,
  • creşte termenul de livrare,
  • apar modificări de preţ.

Rezultatul:

• mai puţine stop-linii din lipsă de materiale;
• capital blocat mai puţin în stocuri„de siguranţă” prea mari;
• poziţie mai bună la negocierile cu furnizorii – vii cu date, nu cu impresii.

4. Obstacole reale în implementarea AI în fabricile auto din România

Nu e suficient „să vrei AI”. Sunt câteva blocaje recurente pe care le văd constant la companii româneşti.

4.1. Date fragmentate sau greu de accesat

• echipamente vechi, fără conectivitate;
• sisteme ERP/MES diferite, prost integrate;
• date ţinute în Excel-uri locale, fără standardizare.

Fără un minim „igienă de date”, orice proiect AI se transformă într-un POC frumos, dar inutil.

Soluţia rezonabilă:

• începi cu o hartă a datelor: ce ai, unde e, cât de curat e;
• alegi un proces pilot (de ex. o singură linie de asamblare sau o singură staţie de control calitate);
• construieşti un „data pipeline” simplu, dar robust, pentru acea zonă.

4.2. Teama oamenilor de „AI care fură joburi”

În fabrică, discuţia nu e teoretică: operatorii şi tehnicienii se întreabă direct dacă mai au loc.

Abordarea care funcţionează:

• explici că AI mută munca de la sarcini repetitive la sarcini de valoare (diagnostic, decizie, îmbunătăţire);
• implici oamenii cheie din fabrică în definirea use-case-urilor;
• legi o parte din bonusuri de productivitate şi calitate, nu doar de output brut.

Când oamenii văd că AI îi ajută să greşească mai puţin şi să fie plătiţi mai bine, rezistenţa scade.

4.3. Lipsa unei strategii clare, focus pe POC-uri „de imagine”

Mulţi pornesc cu:

• un POC „vitrină” pentru comunicare internă;
• un proiect izolat de AI într-o singură fabrică, fără plan de scalare.

Rezultatul: costuri, fără impact serios în P&L.

Ce funcţionează mai bine:

• 2–3 obiective de business clare (ex: -15% downtime, -20% rebuturi, -10% stocuri);
• o foaie de parcurs pe 18–24 luni, împărţită în valuri de implementare;
• guvernanţă minimă: cine decide, cine plăteşte, cine măsoară rezultatele.

5. Un plan simplu de AI pentru o fabrică auto în 2026

Dacă eşti în managementul unei companii auto din România, 2026 poate fi anul în care treci de la „experimentăm AI” la „AI e parte din modul nostru de a produce”. Un plan rezonabil arată aşa:

Pasul 1 – Diagnostic rapid (6–8 săptămâni)

• audit de date şi sisteme (ERP, MES, SCADA, senzori);
• identificarea celor mai scumpe pierderi (downtime, rebuturi, stocuri);
• definirea a 2–3 use-case-uri cu ROI clar.

Exemple:

• mentenanţă predictivă pe linia de sudură;
• viziune computerizată pe controlul de calitate pentru o piesă critică;
• optimizare AI a planificării pe o singură secţie.

Pasul 2 – Proiect pilot cu impact vizibil (3–6 luni)

• implementare pe o arie restrânsă, cu date bune;
• integrare minimă cu sistemele existente (nu e nevoie de „big bang” IT);
• măsurare strictă a rezultatelor: înainte vs după.

Aici e momentul în care vezi dacă AI îţi aduce, de exemplu, -25% downtime pe echipamentele pilot sau -30% rebuturi pe fluxul monitorizat.

Pasul 3 – Scalare şi standardizare (6–12 luni)

• extinderea use-case-urilor care au ROI dovedit pe alte linii/fabrici;
• definirea de standard de date şi proceduri pentru AI în producţie;
• formarea unei echipe interne mixte (producţie + IT + data/AI), nu doar a unui „proiect IT”.

Pasul 4 – Conectarea cu strategia de produs (EV, software, servicii)

Industria auto nu mai înseamnă doar „fă piese şi trimite-le la OEM”. AI poate susţine şi:

• tranziţia către vehicule electrice, unde toleranţele şi cerinţele de calitate pentru baterii şi electronice sunt mai dure;
• dezvoltarea de noi componente inteligente (sisteme ADAS, senzori, module de control);
• servicii post-vânzare bazate pe date (diagnostic la distanţă, predicţie de defect la flota de vehicule).

Aici se câştigă avantajul competitiv pe termen lung: fabrica nu mai e doar „mână de lucru ieftină”, ci nod tehnologic în lanţul global.

De ce merită să grăbeşti discuţia despre AI acum

Datele INS pentru 2025 arată o realitate incomodă: industria românească nu are luxul de a sta pe loc. Când producţia scade, dar costurile cresc, diferenţa o face modul în care foloseşti tehnologia.

Pentru industria auto din România, AI nu e doar un proiect IT, e o decizie de business:

• fie rămâi în zona „furnizor bun, dar ieftin” şi rişti să fii înlocuit la următoarea rundă de sourcing;
• fie foloseşti 2026 pentru a construi fabrici unde productivitatea, calitatea şi flexibilitatea sunt susţinute de AI la toate nivelurile.

Dacă vrei să vezi unde se pot aplica concret soluţii de AI în fabrica ta – de la control calitate cu viziune computerizată până la mentenanţă predictivă şi optimizarea lanţului de aprovizionare – următorul pas logic este un diagnostic rapid al datelor şi proceselor critice.

Industria auto românească are deja oameni buni, know-how şi acces la clienţi globali. Ce lipseşte încă, în multe cazuri, este curajul de a pune AI în miezul producţiei, nu la margine. Iar asta e o decizie care se ia acum, nu peste încă un ciclu economic.