Digitalna (R)evolucija 4.0: AI kao pogon hrvatske proizvodnje

U samo nekoliko godina hrvatska ICT industrija postala je najbrže rastući dio gospodarstva, dok istovremeno velik dio domaćih proizvodnih tvrtki još radi „kao prije 20 godina“. Upravo tu nastaje opasan jaz: visokotehnološki sektor raste, ali ostatak gospodarstva – posebno proizvodnja i mala i srednja poduzeća – riskira gubitak konkurentnosti na domaćem i EU tržištu.

Konferencija Digitalna (R)evolucija jasno je pokazala da digitalna transformacija više nije tema za „sutra“, već pitanje opstanka danas. U ovoj objavi, kao dijelu serijala „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“, fokusiramo se na to kako ubrzano usvajanje digitalnih tehnologija, posebno umjetne inteligencije (AI), može osnažiti domaće gospodarstvo, podići produktivnost i otvoriti potpuno nove izvore vrijednosti.

1. Gdje je Hrvatska danas: potencijal velik, jaz još veći

Prema strateškim dokumentima, hrvatska ICT industrija ima potencijal doseći i do 13 % udjela u BDP-u. Već sada broji tisuće poduzetnika i desetke tisuća zaposlenih te je pokazala iznimnu otpornost tijekom pandemije, energetske krize i poremećaja u opskrbnim lancima.

No istodobno, prema izvješćima o stanju digitalne transformacije u EU, mala i srednja poduzeća u Hrvatskoj zaostaju za europskom konkurencijom. To je posebno vidljivo u proizvodnim tvrtkama:

• proizvodni procesi se i dalje često planiraju „na papiru“ ili u Excelu
• strojevi nisu povezani, podaci se ne prikupljaju sustavno
• Održavanje je reaktivno („popravi kad se pokvari“)
• Odluke menadžmenta temelje se na intuiciji, ne na podacima

Upravo je na konferenciji istaknuto da ne smijemo dopustiti scenarij dvaju gospodarstava: jednog visokotehnološkog i izvoznog, te drugog zastarjelog i niskoproduktivnog. Cilj Industrije 4.0 je povezati ta dva svijeta – dovesti znanja, tehnologije i AI iz ICT sektora u hrvatske tvornice, skladišta, logističke centre i uslužne djelatnosti.

2. Što znači Industrija 4.0 za hrvatske proizvodne tvrtke

Industrija 4.0 nije buzzword, već vrlo konkretan skup praksi i tehnologija koje omogućuju:

• povezane strojeve i senzore (IoT)
• podatkovno upravljanje proizvodnjom (MES, SCADA, ERP integracije)
• umjetnu inteligenciju i strojno učenje za prediktivno održavanje i optimizaciju
• digitalne blizance i simulacije proizvodnih procesa
• automatiziranu kontrolu kvalitete uz pomoć računalnog vida

Na Digitalnoj (R)evoluciji prikazani su primjeri iz različitih sektora – od prehrambene industrije i šumarstva, do hotelijerstva, medicine i osiguranja. Iako mnogi dolaze izvan „klasične“ proizvodnje, logika je potpuno ista: poveži podatke, automatiziraj, uvedi AI – i dobit ćeš više učinkovitosti i veću konkurentnost.

Pametna tvornica u Đurđevcu: digitalni blizanac u praksi

Posebno je relevantan primjer Bauwerk Group Hrvatska, proizvođača drvenih podova u Đurđevcu. Tvrtka gradi:

• „pametnu tvornicu“ s jasno definiranom digitalnom strategijom
• digitalnog blizanca – virtualni model tvornice i procesa
• sustav temeljen na virtualnoj stvarnosti, AI i IoT senzorima

Za hrvatske proizvođače ovo je odličan pokazatelj smjera:

• Svaki stroj postaje izvor podataka (temperatura, vibracije, potrošnja energije, proizvodni učinak)
• AI algoritmi uspoređuju realno stanje i digitalnog blizanca te predlažu optimizacije
• Menadžment i inženjeri mogu simulirati scenarije „što ako“ prije nego što mijenjaju stvarnu proizvodnju

To nije budućnost rezervirana za velike strane korporacije – to se već danas događa u hrvatskoj proizvodnji.

3. Gdje AI donosi najveću vrijednost: 4 ključna područja

Za tvrtke koje tek ulaze u Industriju 4.0, najčešće pitanje glasi: „Odakle krenuti?“ U praksi se pokazuje da četiri područja daju najbrži i najopipljiviji povrat ulaganja.

3.1 Prediktivno održavanje

Klasično održavanje strojeva često je:

• reaktivno (kvar → zastoj → skupi popravci)
• ili previše učestalo (zamjena dijelova prije stvarne potrebe)

AI-prediktivno održavanje koristi podatke sa senzora (vibracije, temperatura, buka, tlak, potrošnja energije) kako bi predvidjelo kvar prije nego što se dogodi.

Dobiti za hrvatske proizvodne tvrtke:

• manji broj neočekivanih zastoja
• niži troškovi održavanja i rezervnih dijelova
• bolja iskorištenost strojeva (OEE)

U kontekstu domaće industrije, ovo je često najlogičniji prvi AI projekt, jer ne zahtijeva potpunu promjenu procesa – već „pametnije“ korištenje postojećih strojeva.

3.2 Kontrola kvalitete uz računalni vid

Još uvijek mnoge tvornice u Hrvatskoj ovise o ručnoj vizualnoj kontroli kvalitete. AI i računalni vid omogućuju:

• kamere koje kontinuirano skeniraju proizvode na liniji
• modele koji u realnom vremenu prepoznaju greške (ogrebotine, nepravilne dimenzije, boju, šavove…)
• automatsko izbacivanje neispravnih komada ili alarmiranje operatera

Ovakvi sustavi već su u primjeni u srodnim područjima:

• digitalna stomatologija (3D skeniranje i modeliranje)
• medicinska dijagnostika (AI analiza snimaka)

Ista logika i tehnologija lako se prenosi na metaloprerađivačku, drvnu, prehrambenu i farmaceutsku industriju.

3.3 Optimizacija proizvodnje i planiranja

AI može obrađivati podatke o:

• narudžbama i prognozama prodaje
• kapacitetima strojeva i dostupnosti radne snage
• zalihama sirovina i poluproizvoda
• rokovima isporuke i uskim grlima u procesu

Na temelju toga moguće je:

• optimizirati proizvodne planove
• skratiti vrijeme prelaska s jedne serije na drugu
• smanjiti zalihe, a zadržati visoku razinu usluge kupcima

Ovdje je važna poruka s konferencije: digitalna transformacija ne mora tražiti velika kapitalna ulaganja. Zahvaljujući oblaku, mnogi AI alati i analitički sustavi mogu se uvoditi postupno, modul po modul, uz relativno mala početna ulaganja.

3.4 Sigurnost i nadzor (primjer Hrvatskih šuma)

Zanimljiv primjer iz javnog sektora, ali direktno primjenjiv i na industriju, je napredni nadzorno-komunikacijski sustav za rano otkrivanje požara Hrvatskih šuma:

• kamere i senzori pokrivaju udaljena i teško dostupna područja
• AI analizira slike i signale te rano upozorava na potencijalne požare

Slični koncepti mogu se primijeniti u:

• industrijskim postrojenjima (nadzor kritične opreme)
• skladištima i logističkim centrima (požar, curenje, neovlašteni pristup)
• energetici i komunalnom sektoru

Proaktivna sigurnost postaje još jedan stup Industrije 4.0.

4. Ljudi u središtu: digitalne vještine kao preduvjet promjene

Na Digitalnoj (R)evoluciji posebno je naglašeno: tehnologija je dostupna, ali ljudi su ključni. I u Hrvatskoj se već jasno vidi podjela između organizacija koje:

• ulažu u edukaciju zaposlenika, razvijaju digitalne vještine i kulturu učenja
• i onih koje kupuju tehnologiju, ali je ne uspijevaju iskoristiti jer nedostaje znanje i promjena mindseta

Za hrvatske proizvodne tvrtke koje žele iskoristiti AI i Industriju 4.0 to znači:

1. Podizati digitalne kompetencije svih – od operatera na liniji do menadžmenta.
2. Uključiti ljude u dizajn rješenja – najbolji uvid u procese imaju oni koji s njima rade svaki dan.
3. Komunicirati koristi jasno i transparentno – AI nije tu da zamijeni ljude, nego da im ukloni rutinski dio posla i podigne vrijednost njihova rada.
4. Stvarati interne „AI ambasadore“ – entuzijaste koji razumiju i tehnologiju i procese te mogu voditi promjene.

Na kraju, kako je istaknuto na konferenciji, najveća prepreka nisu budžeti, nego spremnost na promjene.

5. Kako konkretno krenuti: praktičan putokaz za hrvatske tvornice

Za proizvodne tvrtke koje se prepoznaju u opisu „još nismo ozbiljno krenuli u Industriju 4.0“, sljedeći koraci mogu poslužiti kao praktičan okvir.

5.1 Analizirajte gdje danas gubite najviše

Počnite od pitanja:

• Gdje imamo najviše zastoja i neplaniranih troškova?
• Gdje su najveća uska grla u procesu?
• Koji problemi najviše smetaju kupcima (kašnjenja, kvaliteta)?

Odgovor na ta pitanja često će vas prirodno dovesti do prioritetnih AI područja: prediktivno održavanje, kontrola kvalitete, optimizacija planiranja.

5.2 Krenite s pilot projektom, ne „velikim praskom“

Umjesto višegodišnjih strategija koje ostaju na papiru, odaberite jedan konkretan pilot:

• jedan stroj ili liniju za prediktivno održavanje
• jedan ključni proizvod za AI kontrolu kvalitete
• jedan dio procesa za optimizaciju planiranja

Cilj pilota:

• dokazati isplativost na manjem uzorku
• naučiti kako vaša organizacija radi s podacima i AI
• steći iskustvo prije šire implementacije

5.3 Uvezivanje s domaćim ICT partnerima

Primjeri predstavljeni na Digitalnoj (R)evoluciji – od pametne tvornice, preko AI sustava za štete u osiguranju, do digitalne transformacije u stomatologiji – pokazuju da u Hrvatskoj već postoje:

• tvrtke s iskustvom u AI i Industriji 4.0
• gotovi proizvodi i rješenja koja se mogu prilagoditi vašoj industriji

Umjesto da sve gradite od nule, iskoristite regionalne partnere i postojeća rješenja, a dodanu vrijednost gradite kroz prilagodbu vašim procesima i znanju vaših ljudi.

Zaključak: 2025. je godina odluke za hrvatsku proizvodnju

Ulazimo u 2026. s jasnim trendom: umjetna inteligencija više nije eksperiment, već standard u vodećim industrijama. Hrvatska ICT industrija pokazala je da imamo znanje, ljude i inovativnost. Pitanje je: hoće li ostatak gospodarstva, posebno proizvodne tvrtke, iskoristiti tu priliku – ili zaostati za konkurencijom.

Ključne poruke za proizvodne poduzetnike:

• Digitalna transformacija i AI nemaju alternativu za one koji žele ostati konkurentni na EU tržištu.
• Ne trebate milijunske investicije da biste krenuli – počnite s jasno definiranim pilotima.
• Ljudi i digitalne vještine važniji su od same tehnologije.

Kao dio serijala „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“, u idućim objavama ulazimo dublje u konkretne teme poput prediktivnog održavanja, kontrole kvalitete i digitalnih blizanaca u hrvatskim tvornicama.

Što je za vašu tvrtku prvi logičan korak: AI za održavanje, kvalitetu ili planiranje? Odgovor na to pitanje može biti početak vaše vlastite digitalne (r)evolucije 4.0.