Tri príbehy z Ceny ZAP SR 2024 ukazujú, ako môže digitalizácia a AI prakticky zmeniť slovenské automotive podniky – od dátovej analytiky po bezvýkresovú montáž.
Ako digitalizácia a AI menia slovenský automotive
Začiatok roka priniesol slovenskému automobilovému priemyslu jasný signál: digitalizácia a umelá inteligencia už nie sú experiment, ale základ konkurencieschopnosti. Cena ZAP SR za digitalizáciu v automotive 2024 ukázala, že aj na Slovensku vznikajú riešenia, ktoré menia spôsob plánovania výroby, práce s dátami aj každodenné rozhodovanie vo fabrikách.
Tento článok je súčasťou série AI v slovenskom automobilovom priemysle. Pozrieme sa, čo nám víťazné projekty FORVIA HELLA, HOLLEN a SKARTEK hovoria o smerovaní digitalizácie a AI v priemysle, aké bariéry bránia najmä menším podnikom, a čo z ich príkladov môžete okamžite využiť vo vlastnej fabrike – či už ste Tier 1 dodávateľ alebo menší špecializovaný výrobca.
Cieľom nie je len zhrnúť výsledky súťaže. Z víťazných riešení vyberieme konkrétne lekcie pre Prax: od práce s dátami a zavádzania pokročilej analytiky, cez elektronizáciu procesov až po využitie PLM a bezvýkresovej montáže ako základu pre budúce AI riešenia.
1. Digitalizácia ako strategická téma, nie IT projekt
Diskusné fórum k Cene ZAP SR za digitalizáciu v automotive 2024 jasne ukázalo, že digitálna transformácia nie je primárne o technológiách, ale o rozhodnutí vedenia podniku a o zmene fungovania firmy.
„Digitálna transformácia nezačína technológiou, ale rozhodnutím. Dôležité je vytvoriť si vlastnú cestu a vedieť, kam sa chceme dostať.“ – Martin Morháč, Industry4UM
Prečo je to kľúčové pre slovenské výrobné podniky
V slovenskom automotive sektore dnes paralelne prebieha niekoľko veľkých zmien:
- tlak na zvyšovanie produktivity pri nedostatku kvalifikovanej pracovnej sily,
- prechod k elektromobilite a novým produktovým radom,
- skracovanie dodacích lehôt a tlak OEM na transparentnosť dát v dodávateľskom reťazci,
- rastúce požiadavky na udržateľnosť a sledovanie uhlíkovej stopy.
Bez digitalizácie a bez využitia AI sa tieto výzvy riešia len ďalším „hasením požiarov“. Digitalizácia však dokáže vytvoriť jednotnú dátovú základňu, na ktorej možno stavať pokročilé riešenia – od prediktívnej údržby, cez AI v kontrole kvality až po simulácie výroby.
Kde sa dnes firmy najčastejšie brzdia
Podľa prieskumov Industry4UM ostávajú bariéry digitalizácie na Slovensku dlhodobo podobné:
- nedostatok interných kompetencií a digitálnych lídrov,
- nejasná návratnosť investícií a rozdrobené pilotné projekty,
- odpor časti zamestnancov k zmenám,
- slabá prepojenosť systémov – dáta sú roztrúsené v Exceloch, lokálnych databázach a papieroch.
Víťazné projekty Ceny ZAP SR ukazujú, že tieto bariéry sa dajú prekonať, ak je digitalizácia vnímaná ako dlhodobá strategická cesta, nie ako jednorazový nákup softvéru.
2. FORVIA HELLA: Dátová analytika ako základ pre AI vo výrobe
Víťazom Ceny ZAP SR za digitalizáciu v automotive 2024 sa stala spoločnosť FORVIA HELLA s projektom pokročilej analytiky pre efektívnejšiu výrobu. Podstata riešenia je jednoduchá, ale strategicky mimoriadne silná:
spojiť tím, technológie a procesy do jedného funkčného celku, ktorý premieta výrobné dáta do každodenných rozhodnutí.
Čo znamená „pokročilá analytika“ v praxi
V automotive výrobe vznikajú obrovské objemy dát:
- údaje zo strojov a liniek (OEE, prestoje, alarmy),
- výsledky testov a kontroly kvality,
- dáta z MES, ERP a skladových systémov,
- údaje o reklamáciách, scrapoch a prepracovaní.
Pokročilá analytika umožňuje:
- rýchlo identifikovať úzke miesta vo výrobe,
- sledovať trendy poruchovosti či chybovosti v reálnom čase,
- podporiť rozhodovanie o plánovaných odstávkach a údržbe,
- vyhodnocovať dopady zmien na produktivitu (nový setup, nová zmena, nový materiál).
Takto vybudovaná dátová vrstva je zároveň ideálnym podkladom pre budúce využitie umelej inteligencie – napríklad pre prediktívnu údržbu, optimalizáciu plánovania alebo AI asistenta pre procesných inžinierov.
Čo si z toho môže odniesť aj menší podnik
Nemusíte spravovať desiatky liniek, aby sa vám pokročilá analytika oplatila. Začať sa dá v troch krokoch:
- Zmapujte svoje dáta – aké stroje, systémy a Excel tabuľky už máte, ako sú prepojené a čo z nich reálne používate.
- Vyberte 1–2 kľúčové ukazovatele (napr. scrap rate, OEE vybratej linky) a nastavte ich automatický zber a vizualizáciu.
- Vytvorte návyk rozhodovať podľa dát – denne alebo týždenne pracovať s dashboardom a podľa neho upravovať plán a opatrenia.
Takýto malý projekt je častokrát najlepšia vstupenka do sveta AI v priemysle – bez dát, ich kvality a základnej analytiky sa totiž žiadne priemyselné AI riešenie nezaobíde.
3. HOLLEN: Elektronické schvaľovanie dokumentov ako rýchle víťazstvo
Kým FORVIA HELLA ukazuje, čo dokáže veľký hráč pri systematickej práci s dátami, spoločnosť HOLLEN demonštruje, že aj relatívne „nenápadný“ digitalizačný krok môže mať výrazný dopad na efektivitu.
Ich projekt elektronického schvaľovania dokumentácie nadväzuje na predošlý projekt METRIQ. Z pohľadu Industry 4.0 ide o typický príklad tzv. digitalizácie toku informácií, ktorý často býva najrýchlejšie návratný.
Prečo sa oplatí digitalizovať schvaľovanie dokumentov
V automotive firme denne vznikajú desiatky dokumentov:
- pracovné inštrukcie a zmenové listy,
- kontrolné plány, FMEA, PPAP dokumentácia,
- záznamy o zmene procesu, audity, interné smernice.
Bez elektronického schvaľovania to znamená:
- manuálne obiehanie podpisov,
- vyššie riziko, že operátor pracuje so zastaralou verziou,
- neprehľadnú evidenciu toho, kto čo kedy schválil,
- ťažšie dokazovanie zhody pri auditoch.
Elektronický workflow prináša:
- zrýchlenie schvaľovania (hodiny namiesto dní),
- lepšiu sledovateľnosť verzií a histórie,
- nižšie riziko chýb spôsobených starými inštrukciami,
- základ pre neskoršie AI funkcie – napríklad odporúčanie zmien alebo automatickú kontrolu konzistencie dokumentov.
Ako podobný systém zaviesť s minimálnou bolesťou
Pri implementácii elektronického schvaľovania dokumentov sa oplatí držať troch zásad:
- Začnite s jednou oblasťou – napríklad len s pracovnými inštrukciami alebo len s kontrolnými plánmi.
- Jednoduchý, zrozumiteľný workflow – menej krokov, jasne definované roly (autor, schvaľovateľ, revízia).
- Silná komunikácia k zamestnancom – cieľom nie je „kontrolovať viac“, ale uľahčiť prácu, znížiť chaos a zjednodušiť audity.
Pre firmy, ktoré chcú postupne prejsť k AI v oblasti dokumentácie (napr. generovanie inštrukcií, automatická klasifikácia dokumentov, preklady), je digitalizovaný workflow nevyhnutnou vstupnou podmienkou.
4. SKARTEK: PLM a bezvýkresová montáž ako most k AI
Tretím oceňovaným projektom je zavedenie PLM systému a prechod na bezvýkresovú montáž v spoločnosti SKARTEK. To je zásadný krok pre firmy, ktoré sa pohybujú v prostredí zložitej strojárskej a automotive výroby.
Čo prináša PLM pre výrobný podnik
PLM (Product Lifecycle Management) prepája informácie o výrobku od vývoja až po servis. V praxi to znamená:
- jednotnú databázu dielov, zostáv a verzií,
- prepojenie medzi konštrukciou, technológiou a výrobou,
- rýchlejšie a menej chybové zavádzanie zmien,
- jednoduchšie zdieľanie dát so zákazníkmi a dodávateľmi.
Bezvýkresová montáž navyše umožňuje, aby operátori pracovali s aktuálnymi 3D modelmi a digitálnymi inštrukciami, nie so statickými papierovými výkresmi.
Prečo je to dôležité pre AI aplikácie
Zavedenie PLM a digitálnych inštrukcií vytvára prostredie, v ktorom je možné postupne rozvíjať aj AI nadstavby, napríklad:
- inteligentný sprievodca montážou, ktorý reaguje na chyby alebo zdržania,
- automatická kontrola konzistencie dát medzi konštrukciou a výrobou,
- rýchle vyhľadávanie podobných dielov či projektov pomocou AI.
Najväčšou výzvou býva – ako priznal SKARTEK – prekonanie počiatočnej neochoty zamestnancov. Tento faktor je v slovenskom priemysle všeobecne podceňovaný.
Ako pracovať s odporom k zmene
Pri zavádzaní PLM a digitálnych inštrukcií pomáha:
- zapojiť kľúčových operátorov a majstrov už v čase návrhu riešenia,
- ukázať rýchle výhry – napr. rýchlejšie nájdenie inštrukcie, menej „papierovačiek“,
- nastaviť mikroškolenia a mikrokvalifikácie – namiesto jedného veľkého „školenia na všetko“.
SKARTEK ukazuje, že aj menšia firma dokáže prejsť na robustný PLM a tým sa pripraviť na budúce nároky OEM, ale aj na využitie AI v technickej dokumentácii.
5. Praktická mapa: od prvých krokov k AI v slovenskom automotive
Cena ZAP SR za digitalizáciu v automotive 2024 dobre ilustruje tri úrovne, na ktorých môžu slovenské výrobné podniky začať svoju vlastnú AI cestu:
- Úroveň dát (FORVIA HELLA) – zber, integrácia a analytika výrobných dát.
- Úroveň procesov (HOLLEN) – digitalizácia dokumentov, workflow a schvaľovania.
- Úroveň produktu (SKARTEK) – PLM, digitálny dvojník výrobku a bezvýkresová montáž.
Odporúčané kroky pre slovenské výrobné podniky
Ak uvažujete o digitalizácii a AI, začnite týmto rámcom:
- Definujte 2–3 strategické ciele: napr. zníženie scrapu o 15 %, skrátenie changeoverov o 20 %, rýchlejšie zavádzanie nových produktov.
- Zmapujte súčasný stav digitalizácie: kde sú vaše dáta, aké systémy už máte, čo sa robí manuálne.
- Vyberte jeden pilotný projekt na každej z vyššie uvedených úrovní (dáta, procesy, produkt) – malý, ale s jasným biznis prínosom.
- Merajte dopad a komunikujte výsledky smerom k zamestnancom aj manažmentu.
- Budujte interné kompetencie v AI a dátach – či už cez školenia, mikrokvalifikácie, alebo spoluprácu s externými partnermi.
Takýto prístup znižuje riziko „digitálneho chaosu“ a pripravuje pôdu pre udržateľné nasadenie AI – nie ako módneho trendu, ale ako prirodzenej súčasti každodenného fungovania fabriky.
Záver: Inšpirácia je tu, na ťahu sú slovenské podniky
Príbehy FORVIA HELLA, HOLLEN a SKARTEK ukazujú, že digitalizácia a AI v slovenskom automobilovom priemysle už nie sú víziou, ale realitou. Spoločným menovateľom úspechu nie je konkrétny softvér, ale odvaha rozhodnúť sa, začať v malom a dôsledne prepojiť ľudí, procesy a dáta.
Pre podniky, ktoré ešte váhajú, je rok 2025 ideálnym časom na štart: tlak OEM, prechod na elektromobilitu aj rastúca konkurencia budú rozdiel medzi digitalizovanými a „papierovými“ firmami len prehlbovať.
Ak chcete, aby vaša firma bola v ďalších ročníkoch medzi oceňovanými projektami, prvý krok nie je technický, ale strategický: vyberte oblasť, kde vám digitalizácia prinesie najrýchlejšiu návratnosť, a postavte na nej svoju vlastnú AI cestu v slovenskom automotive.