Как искусственный интеллект, роботы и данные могут трансформировать производство в условиях экономической неопределенности
Эксперты из Automation Anywhere, Deloitte, Fluke, Mitsubishi Electric, Parsec, Snowflake и Wipfli рассказывают о том, как конкретные технологии могут помочь производителям справиться с действующими тарифами и неопределенностью в 2026 году, предоставляя стратегические пути к конкурентному преимуществу.
Ключевые тренды:
Обрабатывающая промышленность в 2026 году балансирует между стремительным развитием технологий (агентный ИИ, гуманоидные роботы) и сложной экономической ситуацией (тарифы, неопределенность). Успех определят не сами технологии, а стратегический подход к их внедрению.
1. Физический ИИ и роботы нового поколения
ИИ выходит в физический мир, где должен учитывать механические и тепловые нагрузки. Рынок промышленных роботов стабилизировался, но прорыв ожидается от универсальных гуманоидных роботов, способных выполнять разнородные задачи. Их внедрение в США может отставать из-за культурных и экономических факторов.
2. Агентный ИИ как коллаборативный партнер
ИИ-агенты становятся активными участниками рабочих процессов: задают уточняющие вопросы, отслеживают исполнение, принимают решения. Это меняет подход к разработке ПО — рутинные задачи переходят к агентам, ускоряя разработку. Может привести к смене моделей лицензирования ПО на гибридные (потребление + результат).
3. Данные — критическое основание для ИИ
Провалы в прогнозном обслуживании показали важность качества данных. Необходимы: очистка данных, стандартизация процедур сбора, интеграция разрозненных систем (CMMS, SCADA, ERP) в единую среду. Надежность данных определяет надежность решений ИИ.
4. Дисциплина инвестиций: доказуемый ROI и кибербезопасность
Инвестиции должны быть сфокусированы на решении конкретных проблем с измеримым ROI. Уникальное преимущество производства — возможность проводить контролируемые эксперименты для проверки эффективности ИИ перед масштабированием. Кибербезопасность (особенно для участников госзаказов) — обязательная статья инвестиций.
Вывод
Победят производители, которые создадут надежную data-инфраструктуру, интеграцию систем и будут внедрять технологии (аппаратные, ИИ, робототехнику) как часть единой стратегии, где люди, процессы и технологии тесно взаимосвязаны. Ключ — не формальное внедрение, а достижение устойчивых операционных улучшений.
- Физический ИИ и интеллектуальная робототехника: Миграция ИИ из цифровой в физическую среду с учетом реальных условий. Рост применения гуманоидных роботов (GXO Logistics, Schaeffler) для решения кадрового дефицита.
- Агентный ИИ: Эволюция от чат-ботов к автономным программным агентам, способным задавать вопросы, запускать workflows и принимать операционные решения (оптимизация производства, логистики, контроля качества).
- Качество данных как фундамент: Некачественные данные сводят на нет преимущества AI/ML. Акцент на создании взаимосвязанных систем (CMMS, SCADA, ERP, IIoT) и стандартизации данных.
- Стратегические инвестиции с расчетом на ROI: Фокус на технологии, решающие конкретные бизнес-задачи. В приоритете — операционная эффективность, кибербезопасность (CMMC) и готовность данных. Использование контролируемых производственных экспериментов для проверки эффективности ИИ.
Обрабатывающая промышленность в 2026 году балансирует между стремительным развитием технологий (агентный ИИ, гуманоидные роботы) и сложной экономической ситуацией (тарифы, неопределенность). Успех определят не сами технологии, а стратегический подход к их внедрению.
1. Физический ИИ и роботы нового поколения
ИИ выходит в физический мир, где должен учитывать механические и тепловые нагрузки. Рынок промышленных роботов стабилизировался, но прорыв ожидается от универсальных гуманоидных роботов, способных выполнять разнородные задачи. Их внедрение в США может отставать из-за культурных и экономических факторов.
2. Агентный ИИ как коллаборативный партнер
ИИ-агенты становятся активными участниками рабочих процессов: задают уточняющие вопросы, отслеживают исполнение, принимают решения. Это меняет подход к разработке ПО — рутинные задачи переходят к агентам, ускоряя разработку. Может привести к смене моделей лицензирования ПО на гибридные (потребление + результат).
3. Данные — критическое основание для ИИ
Провалы в прогнозном обслуживании показали важность качества данных. Необходимы: очистка данных, стандартизация процедур сбора, интеграция разрозненных систем (CMMS, SCADA, ERP) в единую среду. Надежность данных определяет надежность решений ИИ.
4. Дисциплина инвестиций: доказуемый ROI и кибербезопасность
Инвестиции должны быть сфокусированы на решении конкретных проблем с измеримым ROI. Уникальное преимущество производства — возможность проводить контролируемые эксперименты для проверки эффективности ИИ перед масштабированием. Кибербезопасность (особенно для участников госзаказов) — обязательная статья инвестиций.
Вывод
Победят производители, которые создадут надежную data-инфраструктуру, интеграцию систем и будут внедрять технологии (аппаратные, ИИ, робототехнику) как часть единой стратегии, где люди, процессы и технологии тесно взаимосвязаны. Ключ — не формальное внедрение, а достижение устойчивых операционных улучшений.
© Использованы материалы с буржуйских интернет-ресурсов
