Piotr Owczarek: „AI będzie nas wspierać”
Produkcja typu high-mix, low-volume od lat pozostaje jednym z najbardziej złożonych środowisk operacyjnych w branży EMS. Krótkie serie, wysoka zmienność produktów, częste przezbrojenia oraz presja terminów sprawiają, że zakłady funkcjonują w stanie niemal permanentnej adaptacji. Jednocześnie oczekiwania klientów w zakresie jakości i elastyczności rosną, podczas gdy dostępność wykwalifikowanych pracowników pozostaje ograniczona. W takich realiach produkcja przestaje być zbiorem niezależnych procesów — staje się systemem, w którym każda zmiana niesie za sobą szerokie konsekwencje.
To właśnie z tej perspektywy Piotr Owczarek, CEO w polskiej firmie AiRob Grupa Fideltronik , patrzy na rolę sztucznej inteligencji w środowisku EMS. Jak powiedział w wywiadzie udzielonym Evertiqowi, kluczowe nie jest samo wdrożenie technologii, lecz sposób, w jaki wpisuje się ona w całość organizacji produkcji.
Od hali produkcyjnej, nie od technologii
Droga zawodowa Piotra Owczarka od początku była związana bezpośrednio z produkcją elektroniki. Jego doświadczenie obejmuje lata pracy na stanowiskach odpowiedzialnych za ciągłość produkcji, jakość i terminowość dostaw, czyli obszary, w których każda decyzja technologiczna ma bardzo konkretne konsekwencje operacyjne.
„Zaczynałem w firmie produkcyjnej niemal 25 lat temu, w czasie gdy przewaga konkurencyjna polskich zakładów opierała się głównie na niskich kosztach pracy. Przez te lata wszystko się zmieniło. Jeśli dziś chcemy utrzymać produkcję w Polsce i w Europie, nie mamy wyboru — musimy automatyzować się tak jak inne kraje, bo tylko w ten sposób możemy konkurować z produkcją azjatycką. Moje zainteresowanie automatyzacją i sztuczną inteligencją nie wynikało z fascynacji technologią, lecz z potrzeby rozwiązywania bardzo konkretnych problemów, które codziennie pojawiają się na produkcji.”
To podejście — wychodzące od realiów hali, a nie od obietnic technologicznych — w dużej mierze definiuje sposób, w jaki Piotr Owczarek mówi o AI w kontekście EMS.
EMS jako system
W środowisku high-mix, low-volume produkcja funkcjonuje jako system naczyń połączonych. Zmienność produktów wpływa na planowanie, planowanie na obciążenie operatorów, to z kolei na jakość i stabilność procesów. W takim układzie nawet niewielkie zakłócenia potrafią szybko eskalować.
Zdaniem naszego rozmówcy jednym z najczęstszych błędów jest traktowanie automatyzacji jako izolowanego projektu technologicznego. Tymczasem każda ingerencja w proces produkcyjny wpływa na cały system — od ludzi, przez organizację pracy, po odpowiedzialność za decyzje.
„Automatyzacja w EMS nie dzieje się w próżni. To nie jest tak, że wdrażamy jedno stanowisko i reszta produkcji funkcjonuje bez zmian. Każde takie rozwiązanie wpływa na sposób pracy operatorów, na odpowiedzialność kierowników, na stabilność dostaw. Dlatego jeśli ktoś myśli o AI wyłącznie jako o technologii, a nie jako o elemencie systemu produkcyjnego, to bardzo łatwo o rozczarowanie.”
W tym ujęciu sztuczna inteligencja pełni rolę stabilizującą. Pomaga ograniczyć zmienność tam, gdzie jest ona najbardziej kosztowna, ale nie eliminuje jej całkowicie.
Gdzie AI już dziś przynosi realną wartość
Choć w debacie publicznej AI często funkcjonuje jako obietnica przyszłości, w praktyce wiele rozwiązań jest już wykorzystywanych na halach produkcyjnych. W grupie Fideltronik systemy oparte na sztucznej inteligencji rozwijane są od kilku lat, a ich wdrażanie poprzedził długi okres testów i iteracji.
Jednym z najbardziej dojrzałych obszarów pozostaje kontrola jakości.
„Jeśli człowiek przez osiem godzin ogląda te same płytki PCB, każda z setkami komponentów, to prędzej czy później traci uwagę. Sztuczna inteligencja nie ma tego problemu. Jest powtarzalna, cierpliwa i konsekwentna. I właśnie w tym obszarze wygrywa z człowiekiem.” – wyjaśnia Piotr Owczarek.
AI znajduje również zastosowanie w procesach wymagających precyzji i powtarzalności: montażu komponentów THT, lutowaniu, silikonowaniu czy obsłudze płytek na etapie testów i pakowania. W tych przypadkach algorytmy podejmują decyzje operacyjne bez konieczności klasycznego programowania, dostosowując się do zmiennych warunków i różnorodności produktów.
Modularność jako sposób zarządzania zmiennością
Rosnący miks produkcyjny i skracające się serie sprawiają, że klasyczne, sztywne linie coraz częściej zawodzą. Stają się ograniczeniem i ciężarem całego zakładu, powodując brak elastyczności i rosnące koszty. Skuteczną odpowiedzią na te problemy jest modularność — nie tylko technologiczna, lecz także organizacyjna.
„Długie, stałe linie przestają sobie radzić. Potrzebujemy modułów, które można szybko przestawiać, rekonfigurować i dopasowywać do aktualnych potrzeb produkcji. W przeciwnym razie każda zmiana produktu oznacza duży koszt i przestój.”
Modularne stanowiska robotyczne, sterowane przez AI, pozwalają reagować na zmiany bez konieczności projektowania automatyzacji od nowa dla każdego produktu. W środowisku high-mix, low-volume ich znaczenie nie polega jednak wyłącznie na elastyczności technicznej. Równie istotne jest to, że wpisują się one w sposób myślenia o produkcji jako systemie, który musi zachować równowagę pomiędzy technologią, ludźmi i ryzykiem operacyjnym.
Nie wszystko trzeba automatyzować
W tym systemowym ujęciu szczególnie wyraźnie widać ograniczenia podejścia zakładającego pełną automatyzację. Zdaniem Piotra Owczarka dążenie do automatyzacji stu procent procesów często prowadzi nie do uproszczenia, lecz do wzrostu złożoności i podatności systemu na błędy.
„Są procesy, które dużo łatwiej i taniej wykonać z udziałem człowieka. Jeśli próbujemy je automatyzować na siłę, to zamiast stabilności dostajemy skomplikowany system, który jest trudny w utrzymaniu i drogi w eksploatacji. W praktyce najlepiej sprawdza się automatyzacja 70–90% procesów, a resztę uzupełnia praca operatorów.”
Takie podejście pozwala nie tylko osiągnąć lepszy zwrot z inwestycji, lecz także zachować elastyczność niezbędną w środowisku zmiennych serii i nieustannie modyfikowanych zleceń. Automatyzacja przestaje być celem samym w sobie, a zaczyna pełnić rolę elementu stabilizującego system.
Ryzyko jako główna bariera transformacji
Choć technologia dojrzewa, realnym ograniczeniem transformacji EMS pozostaje kultura organizacyjna i podejście do ryzyka. Z perspektywy osób odpowiedzialnych za ciągłość dostaw każda nowa technologia oznacza potencjalne zakłócenia, a te w środowisku produkcyjnym mają bardzo konkretne konsekwencje.
„Jako dyrektor fabryki musiałem dostarczać produkt dziś i jutro. Inwestycja w nową, niesprawdzoną technologię nigdy nie daje stuprocentowej pewności. I ten strach przed destabilizacją bardzo często blokuje decyzje o automatyzacji.”
W tym sensie problemem nie jest brak dostępnych rozwiązań, lecz gotowość organizacji do zaakceptowania kontrolowanego ryzyka i zmiany sposobu myślenia o produkcji.
AI jako wsparcie, nie zastępstwo
Właśnie w tym miejscu najmocniej wybrzmiewa rola sztucznej inteligencji rozumianej nie jako substytut człowieka, lecz jako narzędzie wspierające decyzje i stabilizujące procesy. Jak podkreśla Piotr Owczarek, algorytmy AI działają probabilistycznie, co wymaga świadomości ich ograniczeń i odpowiedniego podziału odpowiedzialności.
„Sztuczna inteligencja będzie nas wspierać, a nie zastępować. I dopiero wtedy, gdy tak na nią spojrzymy, zaczynamy budować zdrowy ekosystem — taki, w którym technologia, ludzie i organizacja wzajemnie się uzupełniają.”
W obszarach wymagających długotrwałej koncentracji, powtarzalności i precyzji AI często radzi sobie lepiej niż człowiek. Tam jednak, gdzie stawką jest bezpieczeństwo, interpretacja sytuacji lub decyzje o szerokich konsekwencjach, odpowiedzialność musi pozostać po stronie ludzi.
Od zachwytu do dojrzałości
Zdaniem naszego rozmówcy obecny entuzjazm wokół sztucznej inteligencji stopniowo ustąpi bardziej dojrzałemu podejściu. Po okresie zachłyśnięcia się nową technologią przychodzi moment, w którym zaczynamy rozumieć jej realne możliwości i ograniczenia.
„Z czasem zaczniemy traktować sztuczną inteligencję jak zwyczajne narzędzie — pomocne, wspierające, ale nie nieomylne. I to będzie najlepszy moment, żeby naprawdę wykorzystać jej potencjał.” – tłumaczy Piotr Owczarek.
W tym sensie przyszłość AI w produkcji EMS nie polega na zastępowaniu ludzi, lecz na budowaniu spójnego, odpornego systemu, w którym technologia wspiera człowieka, a nie próbuje go wyeliminować.
Więcej na temat praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji i robotyki modułowej w produkcji high-mix, low-volume Piotr Owczarek opowie podczas Evertiq Expo w Tampere (26 marca) oraz Evertiq Expo w Krakowie (7 maja), w ramach prelekcji pt. „Elastyczność w praktyce: sztuczna inteligencja i robotyka modułowa w produkcji typu High-mix/Low-volume”.
