Oprogramowanie przemysłowe wspomagane AI będzie jeszcze mocniej spajać ekosystemy produkcyjne 

Globalna niepewność, rosnące koszty energii i pracy, zaostrzające się regulacje środowiskowe oraz coraz bardziej wyrafinowane zagrożenia cybernetyczne, to tylko część wyzwań, z jakimi w najbliższych latach będą mierzyć się przedsiębiorstwa produkcyjne. Aby im sprostać, fabryki w coraz większym stopniu sięgać będą po zaawansowane rozwiązania cyfrowe, wykorzystujące sztuczną inteligencję, analitykę predykcyjną oraz automatyzujące podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

Oprogramowanie przemysłowe od dawna stanowi fundament funkcjonowania nowoczesnych zakładów. To dzięki niemu menedżerowie mogą w czasie rzeczywistym monitorować najważniejsze procesy i planować strategiczne działania. Rola oprogramowania w przemyśle ulega jednak istotnej transformacji. Tradycyjne systemy, takie jak SCADA, DCS, MES czy CMMS, nadal pozostają niezbędne, jednak coraz częściej pełnią funkcję źródeł danych dla nadrzędnych platform analitycznych i decyzyjnych.

Samo monitorowanie procesów i raportowanie przestają być wystarczające w obliczu dynamicznych zmian rynkowych i presji na elastyczność produkcji. Przemysł wchodzący w kolejną fazę transformacji cyfrowej będzie musiał myśleć perspektywicznie, wdrażać rozwiązania zdolne do uczenia się, adaptacji i autonomicznego reagowania na zmiany. Obecny rok i kolejne przyniosą dalsze przesunięcie akcentów z reaktywnego zarządzania na predykcję, optymalizację i integrację systemów w skali całego przedsiębiorstwa.

Oto kluczowe trendy i kierunki rozwoju oprogramowania przemysłowego, które będą kształtować sektor produkcyjny w najbliższym czasie: 

1. Sztuczna inteligencja będzie się stawać naturalnym interfejsem w systemach przemysłowych.

Pierwszym i najważniejszym trendem jest zmiana roli sztucznej inteligencji. Z narzędzia czysto analitycznego staje się ona buforem ułatwiającym interakcję pomiędzy człowiekiem a systemami informatycznymi. W 2026 roku i w latach następnych standardem stanie się zadawanie pytań takim systemom w języku naturalnym w celu uzyskania informacji dotyczących produkcji. AVEVA – jeden z wiodących światowych producentów oprogramowania przemysłowego, obecny na rynku polskim od ponad 30 lat, tworzy obecnie rozwiązanie AI Assistant, które analizuje dane przemysłowe.

To rozwiązanie bardziej zaawansowane od standardowych modeli językowych (LLM), ponieważ wymaga pracy na specyficznych danych obiektowych. Taki asystent pozwala na szybkie dotarcie do dokumentacji technicznej i uzyskanie błyskawicznej odpowiedzi na pytanie, co się dzieje w fabryce. Należy się spodziewać, że podobnych asystentów AI będzie więcej. Sztuczna inteligencja będzie coraz częściej ułatwiać menedżerom produkcji podejmowanie decyzji. Dzięki funkcjom takim jak interfejs języka naturalnego, AI będzie automatycznie uruchamiać działania operacyjne i oferować rekomendacje, częściowo automatyzując tym samym proces decyzyjny.

2. AI na produkcji będzie coraz częściej przejmować pełne funkcje operacyjne.

Wchodzimy obecnie w fazę, w której firmy mają już za sobą szereg projektów pilotażowych. Zapoznały się już z możliwościami AI i teraz kończą z tzw. Proof of Concept, przechodząc do pełnoskalowych wdrożeń. W rezultacie AI w 2026 roku i w latach kolejnych będzie nie tylko ciekawostką, ale coraz częściej narzędziem używanym w codziennej pracy w utrzymaniu ruchu, kontroli jakości i analityce procesowej. Przedsiębiorstwa zrozumiały już, że modele predykcyjne (Predictive Maintenance, Predictive Quality) przynoszą realne korzyści finansowe. Skalowanie tych rozwiązań na całe grupy zakładów staje się możliwe dzięki integracji z platformami, takimi jak Connect, Advanced Analytics czy Databricks, które pozwalają na globalne zarządzanie algorytmami.

3. Analityka będzie się demokratyzować dzięki rozwiązaniom low-code i no-code.

Branża spodziewa się obniżenia barier wejścia dla inżynierów procesu. Dzięki platformom low-code/ no-code, takim jak moduł Advanced Analytics dostępny w chmurze Connect, budowanie zaawansowanych analiz nie wymaga już wiedzy programistycznej. Inżynierowie mogą wykorzystać swoją wiedzę technologiczną i procesową, aby samodzielnie wdrażać modele predykcyjne dotyczące wydajności energetycznej czy projektować tzw. „Golden Batches”, a więc partie towaru idealnie skalibrowane pod kątem standardów jakości i wydajności. To kluczowe w obliczu zmian demograficznych i związanego z nimi narastającego problemu braku inżynierów na rynku. Nowe pokolenie pracowników oczekuje narzędzi intuicyjnych, działających „tu i teraz”, które nie wymagają żmudnego kodowania. Rozwiązania low-code i no-code mogą być odpowiedzią na te potrzeby. 

4. Chmura będzie jeszcze silniejszym „spoiwem” ekosystemu przemysłowego.

W 2026 roku chmura przestanie być postrzegana wyłącznie jako infrastruktura do przechowywania danych, a zacznie przeobrażać się w platformę współpracy. Przykładem takiego patrzenia na chmurę jest już dziś platforma Connect, która działa jak spoiwo, umożliwiając bezpieczne udostępnianie danych, trenowanie modeli AI i współpracę między różnymi zakładami. To nowe podejście od chmury pozwala na skalowalność, której nie da się osiągnąć lokalnie.

Jeśli firma chce przeprowadzać predykcje w czasie rzeczywistym na ogromnych zbiorach danych, utrzymywanie własnej infrastruktury obliczeniowej staje się po prostu nieopłacalne. Co więcej, chmura otwiera drzwi na przykład dla producentów podzespołów (Original Equipment Manufacturers; OEM), którzy mogą tworzyć własne rozwiązania, bez konieczności utrzymywania rozbudowanych zespołów IT. 

5. MES pozostanie fundamentem cyfrowej produkcji.

Systemy klasy MES (Manufacturing Execution System) są dziś kluczowym elementem oprogramowania przemysłowego, i to się nie zmieni. W 2026 roku i w latach kolejnych ugruntują jednak swoją pozycję, stając się dojrzałą podstawą dla AI. Coraz więcej firm rozumie, że nie da się wdrożyć zaawansowanej analityki bez narzędzi umożliwiających zbieranie wiarygodnych danych z produkcji.

MES służy do standaryzacji procesów, śledzenia jakości i wyliczania wskaźników, takich jak całkowita efektywność wyposażenia (OEE). To właśnie te dane stanowią później fundament, na którym buduje się algorytmy sztucznej inteligencji. Bez wiarygodnych danych z systemu MES każda analityka będzie obarczona błędem. Dlatego systemy te w najbliższym czasie wciąż będą miały kluczowe znaczenie na produkcji. 

6. Firmy kłaść będą coraz większy nacisk na standaryzację danych.

Aby AI mogła działać sprawnie, dane muszą być uporządkowane. Należy się więc spodziewać, że w 2026 roku i w latach kolejnych powszechne stanie się stosowanie standardów, takich jak ISA-95. Chodzi o to, by każdy sygnał z produkcji był opisany w ten sam sposób, niezależnie od maszyny czy zakładu. Platformy, takie jak AVEVA PI System z modułem Asset Framework, pomagają w narzuceniu tej struktury. Zgodnie z zasadą kolokwialnie nazywaną „śmietnik na wejściu, śmietnik na wyjściu”, tylko dobrej jakości dane wyjściowe gwarantują poprawną i przydatną analitykę. Jeśli chcemy prowadzić analitykę między wieloma zakładami, porównywać wnioski pozyskane w różnych środowiskach produkcyjnych, standaryzacja od samego początku jest niezbędna. 

7. Cyberbezpieczeństwo OT stanie się wymogiem strategicznym.

W obliczu rosnącej liczby ataków na infrastrukturę krytyczną cyberbezpieczeństwo w 2026 roku przestaje być tylko domeną działów IT. Staje się ono integralnym elementem architektury biznesowej i odpowiedzialnością zarządów przedsiębiorstw produkcyjnych. Nowoczesne oprogramowanie musi spełniać surowe wymogi regulacyjne i posiadać wbudowane mechanizmy ochrony. Bezpieczeństwo jest coraz częściej kluczowym kryterium stosowanym przy wyborze platform chmurowych, gdzie dostawca bierze na siebie ciężar utrzymania bezpiecznego środowiska.

8. Upowszechnią się otwarte ekosystemy, znikną „wyspy technologiczne”.

Klienci coraz częściej odchodzić będą od zamkniętych systemów, które uzależniają ich od jednego dostawcy. Już dziś widocznym trendem jest wybieranie rozwiązań z otwartym API (interfejsem programowania aplikacji), które łatwo integrują się z urządzeniami różnych producentów. Pozwala to na uniknięcie tzw. vendor lock-in (uzależnienie od jednego partnera wdrożeniowego) i daje elastyczność w doborze wielu takich partnerów. Zgodnie z tym trendem, w 2026 roku i w latach kolejnych liczyć się będzie możliwość swobodnego przesyłania danych między różnymi systemami SCADA, MES i platformami analitycznymi.

9. Wzrośnie potrzeba stosowania stabilnych technologii od zaufanych dostawców.

Na rynku pojawia się mnóstwo małych firm oferujących „szybkie i tanie” systemy MES czy platformy low-code. Na pierwszy rzut oka tym rozwiązaniom niczego nie brakuje. Choć jednak mają wszystkie podstawowe funkcjonalności, diabeł najczęściej tkwi w szczegółach. Niewielkie zespoły programistyczne w tych firmach nie są najczęściej w stanie na bieżąco monitorować wszystkich najważniejszych zmian na rynku i wprowadzać stosownych poprawek w taki sposób, by klienci nie musieli martwić się o ciągłość produkcji.

W 2026 roku i w latach kolejnych kluczowym kryterium wyboru coraz częściej stawać się będzie długowieczność technologii. Firmy zaczynają dostrzegać ryzyko związane z rozwiązaniami „chałupniczymi”, które mogą nie nadążyć za aktualizacjami bezpieczeństwa czy nowymi trendami, takimi jak AI. Wybierając dużego gracza, który zatrudnia tysiące programistów, klient ma pewność, że jego system nie zniknie z rynku za kilka lat i będzie stale rozwijany. To bezpieczeństwo inwestycji staje się ważniejsze niż początkowa, niska cena wdrożenia.

10. Dalszą popularność zyskiwał będzie model subskrypcyjny.

Ostatnim z wartych wspomnienia istotnych trendów na najbliższe miesiące jest postępująca zmiana w modelu finansowania oprogramowania. W obliczu ciągłych zmian rynkowych coraz mniejszy sens biznesowy ma kupowanie jednego rozwiązania na lata. Programy subskrypcyjne, takie jak AVEVA Flex, zyskują na popularności, ponieważ oferują ogromną elastyczność. Klient nie musi już decydować się na jeden konkretny system, może dowolnie przenosić nabywane w ramach abonamentu punkty kredytowe między różnymi narzędziami, w zależności od aktualnych potrzeb zakładu.

To rozwiązanie zapewnia niski próg wejścia, daje gwarancję ceny w trakcie obowiązywania umowy, gwarantuje priorytetowe wsparcie techniczne, elastyczność wykorzystania licencji różnych produktów, zapewnia stały dostęp do najnowszych wersji oprogramowania. To nowoczesne podejście pozwala na lepsze zarządzanie kosztami operacyjnymi i szybsze reagowanie na zmiany rynkowe. Rok 2026 i następne z pewnością przyspieszą zmienność rynku, a tym samym sprawią, że popularność modelu subskrypcyjnego przy zakupie oprogramowania przemysłowego jeszcze wzrośnie.

Podsumowanie

Nadchodzące miesiące, jeśli chodzi o podejście firm produkcyjnych do oprogramowania przemysłowego, przyniosą znacznie wyższą dojrzałość cyfrową. Przejście na rozwiązania chmurowe, standaryzacja danych i szerokie wykorzystanie asystentów AI to kierunki, które nie są już wyborem, a koniecznością dla firm chcących utrzymać konkurencyjność. Warto kłaść coraz większy nacisk na komunikację wartości płynących z tych zintegrowanych platform.