Ako Siemens využíva industrial AI: lekcie pre slovenské fabriky

Industrial AI v praxi: čo si z Erlangenu môžu zobrať slovenské výrobné firmy

V priemysle 4.0 už nestačí mať „pripojené stroje“. Rozhoduje, kto dokáže premeniť výrobné dáta na konkrétny výkon – vyššiu kvalitu, kratšie takty a nižšie náklady. Práve to dnes predvádza továreň Siemens Electronics Factory Erlangen, kde je industrial AI súčasťou bežnej prevádzky, nie len inovačného labu.

V rámci série „AI pre Slovenské Výrobné Podniky: Priemysel 4.0“ sa pozrieme na to, ako Siemens využíva umelú inteligenciu v montáži, kontrole kvality a energetike – a hlavne, čo z toho je realisticky aplikovateľné v slovenských podmienkach už v rokoch 2025–2026.

V tomto článku rozoberieme kľúčové princípy, konkrétne use casy a praktické kroky, ako môže aj stredne veľká slovenská fabrika začať s industrial AI bez megaprojektu a ročných konzultačných rozpočtov.

---

1. Prečo sú výrobné dáta „nevyťažené zlato“

Väčšina slovenských podnikov už má:

• PLC a riadiace systémy na linkách
• SCADA alebo MES, ktoré zbierajú základné dáta
• čoraz častejšie aj jednoduché OEE reporty či základný zber alarmov

Napriek tomu veľká časť výrobných dát ostáva v silách – v strojoch, lokálnych databázach, Exceloch alebo v hlavách operátorov. Siemens v Erlangene ukazuje iný prístup:

Nejde len o zber dát, ale o cielené prepojenie dát, digitálnych dvojčiat a výpočtového výkonu priamo na hrane (edge) tak, aby AI riešila konkrétne výrobné problémy.

Tri piliere, ktoré umožnili Siemensu premeniť dáta na výkon

1. Konektivita a štandardizácia dát
   Zariadenia sú prepojené tak, aby dáta mali jednotnú štruktúru a dali sa jednoducho využiť v AI modeloch (senzory, PLC, kamery, testery).

2. Digitálne dvojčatá (digital twins)
   Virtuálne modely liniek a produktov, vďaka ktorým sa dá časť učenia a testovania AI robiť mimo reálnej výroby – bez zastavenia stroja.

3. Industrial Edge computing
   AI modely bežia priamo pri strojoch, takže nepotrebujú neustále posielať veľké dáta do cloudu. Reakcie sú rýchle a dôverné dáta ostávajú vo fabrike.

Pre slovenské podniky z toho vyplýva jednoduché pravidlo:

Skôr ako začnete „kupovať AI“, zmapujte, ako a kde vznikajú vaše dáta a do akej miery sú prístupné a štandardizované.

---

2. Konkrétne use casy: kde industrial AI reálne zarába

Siemens v Erlangene nezačal s AI „od stola“, ale od konkrétnych problémov na linkách. Pozrime sa na tri oblasti, kde už AI prináša merateľné výsledky – a ktoré majú priamu paralelu aj pre slovenský priemysel.

2.1 AI-riadene robotické vyberanie (picking)

V Erlangene AI pomáha robotom identifikovať a uchopovať diely v náhodných orientáciách, bez potreby drahých inlayov a presných podávačov.

Výhody pre výrobu:

• úspora tisícov kusov špeciálnych inlayov ročne
• kratší čas preladenia pri novej variante produktu
• flexibilnejší layout pracovísk

Ako to preniesť do slovenskej fabriky:

• vhodné pre automotive dodávateľov, strojárstvo, elektrovýrobu, kde je veľa drobných dielov
• začať sa dá s jednou bunkou: kamera + robot + AI model na rozpoznávanie polohy dielov
• pridaná hodnota vzniká hlavne tam, kde sa dnes draho mechanizuje orientovanie dielov

2.2 Presná montáž s taktilnou spätnou väzbou

Siemens kombinuje AI s údajmi zo snímačov sily a momentu. Robot tak vie montovať komponenty s priemerom len desatín milimetra a rozpoznať správne zasunutie podľa „pocitu“ – podobne ako ľudská ruka.

Prínosy:

• automatizácia úloh, ktoré boli doteraz príliš jemné alebo monotónne pre ľudí
• konzistentná kvalita montáže v 24/7 prevádzke
• menej poškodených dielov pri zalisovaní či zasúvaní

Potenciál na Slovensku:

• výroba konektorov, PCB montáž, jemná mechanika, batériové moduly
• náhrada vizuálnej a manuálnej kontroly dotlačenia/zasunutia AI analýzou priebehu sily počas operácie

2.3 AI pre automatickú optickú kontrolu (AOI)

Siemens uvádza, že pri AI-podporovanej optickej kontrole dokázali znížiť čas prípravy až o 95 %. Dôvodom je, že AI:

• vie sama generovať a upravovať pravidlá pre rozpoznávanie chýb
• toleruje prirodzené variácie (odlesky, mierne posuny)
• dokáže sa učiť aj z digitálnych dvojčiat produktov

Ako to reálne pomáha:

• výrazne rýchlejšie nasadenie novej varianty produktu do AOI
• menej falošných zmetkov (false positives)
• vyššia stabilita kvality pri veľkom počte referencií

Pre slovenské podniky:

• ideálne pre elektrotechniku, plastikárstvo, kovovýrobu, kde sú už kamery a základná AOI
• AI nad existujúcimi kamerami umožní:
  • skrátiť čas nastavovania receptúr
  • znížiť závislosť od jedného „guru nastavovača AOI“
  • vytvoriť konzistentné kritériá kvality medzi zmenami a závodmi

---

3. Udržateľnosť, bezpečnosť a ľudia: tri témy, na ktoré sa slovenské firmy často pýtajú

3.1 AI ako nástroj pre udržateľnú výrobu

Erlangen už dnes reportuje:

• polovičnú uhlíkovú stopu závodu
• dvojnásobnú procesnú kvalitu
• rýchlejší time-to-market pri nových produktoch

Industrial AI k tomu prispieva takto:

• optimalizuje spotrebu energie liniek podľa reálneho zaťaženia
• skracuje prestoje a znižuje zmetkovitosť
• umožňuje lepšie plánovanie údržby a nákupov náhradných dielov

Pre slovenské firmy, ktoré čelia rastúcim cenám energií a tlaku od OEM na udržateľnosť, to znamená, že AI projekty sa dajú obhájiť nie len na OEE, ale aj na energetických úsporách a ESG cieľoch.

3.2 Bezpečnosť dát a kybernetická bezpečnosť

V Erlangene je AI postavená na overených bezpečnostných rámcoch a citlivé výrobné dáta sa chránia na viacerých úrovniach. To je kritické hlavne tam, kde dáta obsahujú know-how k procesom alebo produktom.

Ako k tomu pristúpiť u nás:

• uprednostniť riešenia, kde AI beží lokálne (edge)
• mať jasne definované, kto vlastní dáta a modely
• integrácia s už existujúcimi bezpečnostnými štandardmi (napr. politiky IT/OT bezpečnosti, segmentácia sietí)

3.3 AI a ľudia: náhrada alebo posilnenie?

V Erlangene AI nenahrádza ľudí, ale rozširuje ich možnosti. Roboti preberajú:

• monotónne, ergonomicky náročné a vysoko presné úlohy

Ľudia sa viac venujú:

• zlepšovaniu procesov
• údržbe a nastavovaniu systémov
• analýze dát a inováciám

Pre slovenské podniky, ktoré bojujú s nedostatkom kvalifikovanej pracovnej sily, je to zásadná správa:

AI v priemysle je hlavne odpoveďou na nedostatok ľudí, nie hrozbou ich masového nahradenia.

Dôležité je investovať do rekvalifikácie operátorov na technikov, technikov na procesných inžinierov a budovať zmiešané tímy „výroba + IT + údržba“.

---

4. Ako môže typická slovenská fabrika začať s industrial AI v roku 2025

Na základe príkladu Siemensu a skúseností z našej série „AI pre Slovenské Výrobné Podniky: Priemysel 4.0“ sa osvedčil nasledovný postup.

Krok 1: Vyberte jasný, úzko zameraný use case

Namiesto „chceme AI vo fabrike“ si definujte:

• konkrétnu linku alebo stroj
• jasný cieľ: napr. znížiť zmetkovitosť o 20 %, skrátiť prestávky medzi výrobkami o 15 %, znížiť náklady na údržbu o 10 %

Typické štartovacie use casy:

• prediktívna údržba kritického stroja (lis, vstrekolis, CNC)
• AI kontrola kvality nad existujúcimi kamerami
• optimalizácia spotreby energie u energeticky náročného zariadenia

Krok 2: Zmapujte dáta a infraštruktúru

Pre vybraný use case si urobte jednoduchý audit:

• aké dáta už máte (senzory, PLC tagy, test reporty, logy porúch)
• ako sa zbierajú (SCADA, MES, Excel, papier)
• čo chýba (napr. jeden jednoduchý snímač vibrácií alebo teploty)

Často stačí doplnkových 10–20 % dát, aby bolo možné AI nasadiť s rozumnou presnosťou.

Krok 3: Začnite „edge-first“ prístupom

Priemyselná AI je najefektívnejšia, keď:

• reaguje v milisekundách až sekundách
• nevyžaduje drahý a trvalý prenos veľkého množstva dát do cloudu

Preto sa oplatí uvažovať o:

• priemyselnom PC alebo edge zariadení pri linke
• bežiacom AI modeli, ktorý sa trénuje na historických dátach a postupne sa dolaďuje

Krok 4: Zapojte ľudí z výroby od začiatku

Príklad Erlangenu ukazuje, že AI funguje najlepšie, keď ju spoluvytvárajú inžinieri a operátori, nie len externí dátoví vedci.

V praxi to znamená:

• workshopy na identifikáciu problémov priamo s operátormi
• vizualizácie výsledkov AI zrozumiteľným jazykom (nie len „accuracy 97 %“)
• možnosť pre ľudí dať spätnú väzbu: „tu AI zlyhala“, „toto je relevantný alarm“

Krok 5: Merajte výsledky a plánujte škálovanie

Už pri štarte si definujte 3–5 ukazovateľov úspechu, napríklad:

• redukcia zmetkovitosti v %
• skrátenie priemernej doby prestoja
• úspora energie v kWh alebo eurách
• zníženie počtu reklamácií

Ak sa pilot osvedčí, pripravte plán, ako:

• rozšíriť riešenie na ďalšie stroje/linky
• prepojiť viac zdrojov dát (MES, ERP, údržba)
• systematicky školiť ďalších ľudí, aby vedeli pracovať s AI nástrojmi

---

5. Čo si môžu slovenské podniky odniesť z príkladu Siemens Erlangen

Príbeh industrial AI v továrni Siemens nie je o tom, že „veľká korporácia má veľké rozpočty“. Je to o princípoch, ktoré sú použiteľné aj v podmienkach slovenského priemyslu:

• nezačínať technológiou, ale konkrétnym výrobným problémom
• kombinovať konektivitu, digitálne dvojčatá a edge AI
• stavať riešenia tak, aby ich vedeli používať a ďalej rozvíjať tím výroby a údržby
• vnímať AI ako nástroj na vyššiu kvalitu, nižšie náklady a udržateľnosť, nie len ako „moderný gadget“

V rámci série „AI pre Slovenské Výrobné Podniky: Priemysel 4.0“ sa budeme ďalej venovať konkrétnym scenárom, ako implementovať prediktívnu údržbu, AI kontrolu kvality a digitálne dvojčatá v slovenských fabrikách krok za krokom.

Ak premýšľate, kde začať práve vo vašej výrobe, najlepšia otázka na úvod znie:

Ktorý konkrétny problém na linke by ste chceli mať o rok vyriešený pomocou dát a AI – a čo vám dnes bráni urobiť prvý krok?