Przemysł 4.0 — technologie i przykłady wdrożeń

Przemysł 4.0 oznacza czwartą rewolucję przemysłową: łączy maszyny, systemy cyfrowe i ludzi, a wymiana danych pomaga usprawniać produkcję.¹ Celem jest inteligentna fabryka, w której te elementy komunikują się przez sieć.²
Artykuł wyjaśnia technologie, pokazuje zastosowania w Polsce i omawia dofinansowania. Według Eurostatu w 2021 r. urządzeń internetu rzeczy używało 29% przedsiębiorstw w UE zatrudniających co najmniej 10 osób³.

Czym jest przemysł 4.0 i na jakich technologiach się opiera?

Przemysł 4.0 łączy dane z maszyn i oprogramowania z działaniami pracowników. Dzięki temu fabryka może śledzić proces i reagować na zmiany.

Przemysłowy internet rzeczy (IIoT) łączy urządzenia produkcyjne z siecią, która przekazuje ich dane do monitorowania i analizy. Edge computing, czyli przetwarzanie brzegowe, przenosi obliczenia i decyzje blisko maszyn. Chmura obliczeniowa służy między innymi do analizy dużych zbiorów danych i obsługi systemów biznesowych.¹
Miejsce przetwarzania zależy od potrzeb procesu: sterowanie wymagające krótkiego opóźnienia korzysta z zasobów lokalnych, a analiza danych zbiorczych – z chmury. W badaniu monitorowania wózka widłowego analiza sygnałów trwała średnio 3,33 ms lokalnie i 641,71 ms w chmurze; użyto modeli różnej wielkości⁴.

Tabela porównuje przykładowe opóźnienia, moc obliczeniową i szybkość wskazanych magazynów danych dla Edge i chmury.¹ W eksperymencie z cyfrowym bliźniakiem fabryki opóźnienie wyniosło 68 ms dla Edge AI oraz 125 ms dla wariantu chmurowego⁵.

Dane w tabeli: 1

Sztuczna inteligencja analizuje dane produkcyjne, by przewidywać awarie, wykrywać anomalie i dobierać parametry procesu.¹ W opisanym przykładzie model LSTM, analizujący sekwencje danych, prognozował czas do awarii z dokładnością około 92% przy horyzoncie 72 godzin. W odrębnym przypadku optymalizacji poprawna klasyfikacja procesu wyniosła 97,3%.¹
Testowa instalacja Apache Spark Structured Streaming przetwarzała około 500 000 wiadomości/s przy opóźnieniu <5 s.¹ To wyniki opisanych przykładów, nie obietnica takich samych rezultatów w każdej fabryce.

Cyfrowy bliźniak jest wirtualnym modelem obiektu, procesu lub systemu, aktualizowanym danymi z rzeczywistego środowiska. Pomaga monitorować pracę i prowadzić symulacje.¹ Bliźniak maszyny pokazuje jej stan, a bliźniak procesu pozwala analizować przebieg operacji. Roboty współpracujące, czyli coboty, mogą pracować we wspólnej przestrzeni z operatorem; autonomiczne roboty mobilne przewożą materiały po hali.¹
W opisanym prototypie bliźniaka obrabiarki CNC stan maszyny pobierano z częstotliwością 20 Hz, czyli 20 razy na sekundę⁶.

Tabela pokazuje częstotliwość aktualizacji cyfrowych bliźniaków zależnie od modelowanego obiektu.¹ W opisanym prototypie stan obrabiarki CNC pobierano z częstotliwością 20 Hz. Stan procesu skrawania aktualizowano również z częstotliwością 20 Hz⁶.

Dane w tabeli: 1

Od czego zacząć cyfryzację produkcji?

Cyfryzację produkcji warto zacząć od oceny gotowości technologicznej i nazwania celu operacyjnego. Dopiero potem przychodzi czas na wybór narzędzi i pilotaż.⁷ Celem może być rejestrowanie przestojów, kontrola jakości albo obieg zleceń; pilotaż pokaże, czy pracownicy dostają dane potrzebne do działania. Acatec zaczął rejestrować zdarzenia na dwóch maszynach. Firma planowała 60 dni weryfikacji, lecz uznała wdrożenie za udane po czterech tygodniach⁸.

Kioski produkcyjne Kotrak wskazuje jako sposób zbierania danych w mniejszych fabrykach bez budowania integratorów maszyn.⁹ Pracownicy mogą wówczas zacząć od rejestrowania zdarzeń. Pierwszy pilotaż nie musi zależeć od podłączenia całego parku maszynowego.

Przemysł 4.0 zaczyna się od danych przydatnych w konkretnym procesie. Wybór IIoT, analityki i automatyzacji zależy z kolei od decyzji, które fabryka chce podejmować na ich podstawie. Przykładem pomiaru służącego określonemu celowi jest OEE: łączy trzy obszary – dostępność, wydajność i jakość¹⁰.

Definicja przemysłu 4.0: geneza, cele i wyzwania wdrożenia

Przemysł 4.0 opisuje organizację produkcji, w której dane z hali pomagają decydować o pracy i jakości wyrobów. Chodzi o powiązanie informacji o zleceniu, maszynie i produkcie, zamiast osobnego analizowania każdej z nich. Standard GS1 EPCIS opisuje zdarzenie w czterech wymiarach: co się wydarzyło, kiedy, gdzie i dlaczego¹¹.

Wdrożenie przemysłu 4.0 wymaga jasnego podziału odpowiedzialności za dane. Operator rejestruje zdarzenie, technolog ustala reakcję na odchylenie, a osoba odpowiedzialna za jakość rozstrzyga o wyrobie. Dzięki temu zapis w systemie prowadzi do działania na hali. Punkt 5.3 normy ISO 9001:2015 wymaga przypisania i zakomunikowania odpowiedzialności oraz uprawnień związanych z właściwymi rolami¹².

Cel cyfryzacji powinien wskazywać decyzję: kiedy zatrzymać operację lub którą partię skierować do kontroli. Sama liczba zbieranych sygnałów nie mówi, czy fabryka z nich korzysta. Przykładowo brytyjska Food Standards Agency podaje osiągnięcie przez środek potrawy 75°C przez 30 sekund jako jeden z warunków pełnego ugotowania¹³.

Jakie wyzwania wiążą się z wdrożeniem przemysłu 4.0?

Wdrożenie przemysłu 4.0 oznacza konieczność opanowania kosztów inwestycji, połączenia istniejących systemów, przeszkolenia pracowników i ochrony danych.⁷ Cyberbezpieczeństwo chroni systemy przed nieuprawnionym dostępem i zakłóceniami; dotyczy też połączeń między siecią biurową a produkcyjną. Zakres integracji powinien wynikać z informacji potrzebnych do podjęcia określonej decyzji operacyjnej¹⁴.

Przygotowanie pracowników wymaga ustalenia, kto wprowadza dane, poprawia błędny zapis i reaguje na alarm. Ochrona danych produkcyjnych obejmuje nadawanie uprawnień do urządzeń i systemów oraz sposób postępowania po wykryciu incydentu. Art. 21 ust. 2 lit. i dyrektywy NIS2 wymienia politykę kontroli dostępu i zarządzanie aktywami wśród środków zarządzania ryzykiem¹⁵.

Skąd wzięło się pojęcie przemysłu 4.0?

Termin „Przemysł 4.0” pojawił się po raz pierwszy na targach w Hanowerze w 2011 roku.² Z początkiem używania tej nazwy wiążą się targi przemysłowe Hannover Messe. Określenie dotyczy sposobu organizacji produkcji, nie pojedynczego urządzenia ani systemu.

Niemieckie pochodzenie terminu nie oznacza, że każda fabryka musi wdrażać ten sam zestaw rozwiązań. Zakład może wyznaczyć własny cel, wychodząc od procesu, który chce monitorować lub usprawnić. Koncepcję Industrie 4.0 przedstawiono szerokiej publiczności po raz pierwszy w 2011 r. na targach Hannover Messe¹⁶.

Przemysł 4.0 w produkcji żywności: od danych do kontroli procesów

Przemysł 4.0 w produkcji żywności łączy zapisy z kolejnych etapów, aby przypisać surowce, operacje i wyniki kontroli do partii. Połączenie systemów produkcyjnych, magazynowych i logistycznych pomaga wskazać partie wadliwych wyrobów, które trafiły już do klientów.⁹ Identyfikowalność partii pozwala odtworzyć jej drogę przez produkcję i dystrybucję. Art. 18 rozporządzenia (WE) nr 178/2002 wymaga, by przedsiębiorca mógł ustalić dostawcę żywności oraz firmy, którym dostarczył produkty¹⁷.

Kontrola procesu opiera się na wspólnym identyfikatorze partii w zapisach produkcji, magazynu i wysyłki. Bez tego powiązania pracownik musi porównywać dokumenty z różnych etapów. Dopiero wtedy ustali, które wyroby obejmuje odchylenie¹⁸.

Przemysł 4.0 w czterech zdaniach

Przemysł 4.0 wykorzystuje dane produkcyjne do podejmowania decyzji na hali. Zakres wdrożenia zależy od procesu, który fabryka zamierza kontrolować. Pracownicy odpowiadają za poprawność zapisów i reakcję na odchylenia. Efekt organizacyjny polega na powiązaniu informacji z działaniem¹⁹.

Przemysł 4.0 jest użyteczny, gdy dane wskazują odpowiedzialną osobę, właściwą partię i potrzebną reakcję. Art. 19 ust. 1 rozporządzenia (WE) nr 178/2002 nakazuje w określonych okolicznościach niezwłocznie rozpocząć wycofywanie niebezpiecznej żywności. Przedsiębiorca ma też powiadomić właściwe organy²⁰.

Od Internetu rzeczy do korzyści operacyjnych: rozwój czwartej rewolucji przemysłowej

Przemysł 4.0 zamienia dane z urządzeń w informacje potrzebne do sterowania produkcją, kontroli jakości i koordynacji materiałów. Nie jest tym samym co automatyzacja pojedynczej maszyny. Łączy bowiem zdarzenia z hali z decyzjami podejmowanymi również poza nią.

Korzyść operacyjna pojawia się wtedy, gdy zapis o urządzeniu lub partii trafia do osoby odpowiedzialnej za reakcję. Informacja o zatrzymaniu maszyny pomaga utrzymaniu ruchu. Zakończenie operacji daje z kolei podstawę do zaplanowania dalszego przepływu materiału.

Co łączy przemysł 4.0 z Internetem rzeczy?

Przemysł 4.0 wykorzystuje Internet Rzeczy (IoT), czyli sieć urządzeń przekazujących dane, do obserwacji pracy fabryki. Jego przemysłowa odmiana, IIoT, łączy czujniki, urządzenia wykonawcze i systemy sterowania. Pozwala zbierać oraz wymieniać dane procesowe.¹ Czujnik dostarcza pomiar, a system sterowania używa go podczas pracy urządzenia.

IIoT opisuje połączenie urządzeń i przepływ danych, lecz nie wyznacza celu ich użycia. Cel wynika z procesu. W utrzymaniu ruchu liczy się sygnał o stanie maszyny, a w kontroli jakości – przypisanie pomiaru do wyrobu.

Jak dane i automatyzacja wspierają logistykę?

Dane i automatyzacja pomagają logistyce powiązać zamówienia, materiały, postęp produkcji i wysyłki. Integracja może objąć drogę od zamówienia i dostawy materiałów przez produkcję oraz kontrolę jakości aż po wysyłkę do klienta.⁹

• Identyfikacja materiału przypisuje dostawę do pozycji magazynowej i zlecenia, w którym materiał zostanie wykorzystany.
• Rejestracja ruchu aktualizuje położenie materiału po przyjęciu, pobraniu lub przekazaniu go do następnej operacji.
• Powiązanie produkcji z wysyłką odróżnia wyrób gotowy od wyrobu, który wciąż czeka na kontrolę jakości.

Autonomiczne roboty mobilne (AMR) mogą przewozić materiały po hali zgodnie z zadaniami wynikającymi z ich przepływu. Spójne zapisy pomagają logistyce ustalić, co leży w magazynie, co jest w produkcji, a co można już wysłać.

Od mechanizacji do cyfryzacji: początki rewolucji przemysłowych

Rewolucje przemysłowe opisują kolejne zmiany w organizacji pracy: mechanizację, produkcję masową, automatykę i wykorzystanie danych między procesami. Sterownik Modicon 084, kojarzony z początkiem automatyki przemysłowej, wprowadzono w 1969 roku.²¹

Tabela porównuje etapy rozwoju przemysłu według zmian, które dominowały w sposobie produkcji.

Dane w tabeli: 1

Przemysł 4.0 uzupełnia automatykę o przepływ informacji między produkcją a pozostałymi obszarami fabryki.

Czwarta rewolucja przemysłowa w Polsce: założenia i kierunki rozwoju

Czwarta rewolucja przemysłowa w Polsce oznacza wykorzystywanie danych do koordynowania pracy maszyn, ludzi i procesów. Automatyzacja wykonuje lub wspiera określone czynności, a cyfryzacja zapisuje i udostępnia informacje potrzebne do decyzji. Razem pozwalają powiązać zdarzenie na hali z planem produkcji, jakością i przepływem materiałów.

Kierunek rozwoju zakładu powinien wynikać z problemu operacyjnego, nie z listy nowych technologii. Fabryka może skupić się na przestojach, identyfikacji wyrobów albo przekazywaniu informacji między zmianami. Przy każdym z tych celów trzeba ustalić, kto zapisuje zdarzenie i kto korzysta z zapisu.

Na czym polega czwarta rewolucja przemysłowa?

Czwarta rewolucja przemysłowa łączy informacje z etapów produkcji, aby decyzje uwzględniały bieżący stan procesu. Nie muszą opierać się wyłącznie na wcześniej ustalonym planie. Zapis o zatrzymaniu stanowiska przyda się zarówno utrzymaniu ruchu, jak i osobie planującej kolejne operacje. Wyróżnikiem tej zmiany jest przepływ danych między obszarami odpowiedzialności.

Przemysł 4.0 w Polsce: przykłady zastosowań

Przemysł 4.0 w polskim zakładzie może oznaczać rejestrację przestojów, przypisywanie wyników kontroli do zleceń lub śledzenie materiału. To przykłady zastosowań, nie wyniki wdrożeń konkretnych firm. Dane są użyteczne wtedy, gdy zapis prowadzi do określonej reakcji pracownika.

Utrzymanie ruchu sięga do historii zdarzeń, by ustalić, które awarie wymagają analizy. Kontrola jakości przypisuje niezgodność do wyrobu i operacji. Logistyka wewnętrzna sprawdza, gdzie znajduje się materiał potrzebny do realizacji zlecenia.

Jak cyfryzacja produkcji wpływa na pracę i gospodarkę?

Cyfryzacja produkcji zmienia zadania operatorów i inżynierów. Oprócz obsługi procesu muszą zapisywać zdarzenia, interpretować dane i reagować na odchylenia. W badaniu Akademii ASTOR z 2016 roku 32% badanych firm miało program rozwoju zawodowego. Według 55% respondentów ich firmy nie poszukiwały aktywnie szkoleń.²² Wyniki opisują podejście do kompetencji w badanym okresie, nie dzisiejsze przygotowanie zakładów²³.

Przygotowanie zespołu obejmuje poprawne zapisywanie danych, rozpoznawanie błędnych pomiarów i przekazywanie informacji między zmianami. Takie umiejętności znajdują zastosowanie w produkcji, utrzymaniu ruchu i usługach wspierających zakłady. Ma to znaczenie również dla gospodarki²⁴.

Narodowa Inicjatywa Przemysł 4.0: cele i znaczenie

Program „Inicjatywa Przemysł 4.0” został według SoftLi zatwierdzony w Polsce w 2016 roku.²⁵ Jego nazwa wskazuje kierunek rozwoju przemysłu, ale nie wyznacza zakresu inwestycji dla konkretnej fabryki. Zakład powinien powiązać cel cyfryzacji z procesem, który chce mierzyć lub zmienić.

Czwarta rewolucja przemysłowa w Polsce przekłada się na codzienną pracę wtedy, gdy technologia wspiera decyzje produkcyjne. Odpowiedzialność za te decyzje nadal spoczywa na pracownikach.

Przemysł 4.0 w zarządzaniu fabryką: koszty, lean i informatyzacja

Przemysł 4.0 w zarządzaniu fabryką ma sens, gdy dane pomagają ograniczyć konkretną stratę: przestój, brak jakościowy albo opóźnienie zlecenia. Osobne rozwiązania na niewspółpracujących platformach mogą podnosić koszty utrzymania i utrudniać korzystanie z danych.²⁶
Projekt powinien więc obejmować pomiar problemu oraz przepływ informacji potrzebny do jego rozwiązania²⁷.

Jak ocenić koszty i opłacalność zmian w fabryce?

Opłacalność zmian w fabryce ocenia się, porównując koszty projektu z wynikiem procesu przed wdrożeniem i po nim. Licencja lub subskrypcja daje prawo do korzystania z oprogramowania. Wdrożenie obejmuje konfigurację i uruchomienie, integracja łączy urządzenia i systemy, a utrzymanie dotyczy późniejszej obsługi środowiska. Taki podział oddziela wydatki początkowe od powracających.

Tabela pokazuje deklarowane efekty rozwiązań Przemysłu 4.0 w poszczególnych obszarach; podane zakresy nie prognozują wyniku konkretnej fabryki.⁷

Dane w tabeli: 7,28

Ocena pilotażu wymaga porównania tego samego wskaźnika w podobnych warunkach pracy. Trzeba też uwzględnić każdą kategorię kosztów projektu. Deklarowanych zakresów nie należy traktować w budżecie jak gwarantowanych oszczędności.

Jak połączyć informatyzację zakładu z procesami produkcyjnymi?

Informatyzację zakładu warto powiązać z drogą zlecenia przez planowanie, wykonanie, utrzymanie maszyn i magazyn. Tabela rozróżnia zadania systemów, które gromadzą informacje i przekazują je między obszarami firmy produkcyjnej.⁷

Połączenie systemów wymaga wspólnych identyfikatorów zleceń, maszyn i materiałów. Trzeba też ustalić, który system odpowiada za dany zapis. Zmiana statusu zlecenia powinna dotrzeć tam, gdzie wpływa na plan pracy, dostępność materiału lub termin przeglądu. Przy wyborze ERP należy osobno ocenić produkt, jego edycję i usługi partnera wdrożeniowego.

Lean manufacturing i dane z produkcji: jak usprawniać procesy?

Lean manufacturing, czyli zarządzanie nastawione na eliminowanie marnotrawstwa, korzysta z pomiarów zbędnego oczekiwania i transportu. W przykładzie monitorowania linii czas transportu części zmienił się z 16 s na 25 s.⁹ Zapis wskazuje operację wymagającą analizy, ale sam nie wyjaśnia, dlaczego transport trwał dłużej.

Predykcyjne utrzymanie ruchu planuje serwis na podstawie oznak pogarszania się stanu maszyny. Dane z urządzeń pomagają wykrywać zużycie części i zaplanować wymianę przed awarią.⁹ Zespół utrzymania ruchu może zestawić taki sygnał z dostępnością części i planem produkcji.

Czy przemysł 4.0 sprawdzi się w każdej fabryce?

Przemysł 4.0 nie wymaga tego samego zestawu narzędzi w każdej fabryce. Inwestycja zależy od procesu, skali zakładu i decyzji, którym mają służyć dane. Tam, gdzie zapisy są nieuporządkowane, podstawą będzie spójna rejestracja zdarzeń. Zakład, który już ją prowadzi, lecz często doświadcza nieplanowanych zatrzymań, bardziej skorzysta z powiązania danych o maszynach z utrzymaniem ruchu²⁹.

Właściwy zakres cyfryzacji odpowiada na nazwany problem operacyjny. Jego wynik trzeba ocenić razem z kosztami licencji, wdrożenia, integracji i utrzymania.

Najczęściej zadawane pytania

Co mierzy wskaźnik OEE?

Łączy trzy obszary: dostępność, wydajność i jakość.

Jakie informacje opisuje zdarzenie według standardu GS1 EPCIS?

Co się wydarzyło, kiedy, gdzie i dlaczego.

Czy wyniki skuteczności AI opisane w artykule są gwarantowane w każdej fabryce?

Nie. To rezultaty konkretnych przykładów, a nie obietnica takich samych wyników w innych zakładach.

Jakie środki zarządzania ryzykiem wymienia dyrektywa NIS2 w przytoczonym artykule?

Politykę kontroli dostępu i zarządzanie aktywami.

Czy pracownicy pozostają częścią przemysłu 4.0?

Tak. Przemysł 4.0 łączy maszyny, systemy cyfrowe i ludzi; pracownicy mogą rejestrować zdarzenia i reagować na odchylenia.

Ceny i warunki sprawdzone u źródeł: październik 2026.