Featured image for Digitalna (R)evolucija 4.0 u hrvatskoj proizvodnji

Digitalna (R)evolucija 4.0 u hrvatskoj proizvodnji

Hrvatska ulazi u ključno razdoblje: u sljedećih nekoliko godina odlučivat će se hoćemo li u industriji 4.0 biti proizvođači inovacija ili samo kupci tuđih rješenja. Brza digitalizacija i pametna primjena umjetne inteligencije (AI) više nisu „nice to have“, već preduvjet konkurentnosti – posebno za male i srednje proizvodne tvrtke.

Konferencija Digitalna (R)evolucija 4.0 pokazala je da domaća ICT industrija već jest motor rasta, ali i da ostatak gospodarstva, posebno proizvodnja, još uvijek zaostaje u digitalnoj transformaciji. Istovremeno, hrvatske tvrtke već danas primjenjuju AI za pametne tvornice, automatiziranu kontrolu kvalitete, prediktivno održavanje i napredno upravljanje procesima.

U ovom članku, koji je dio serije „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“, donosimo:

što konkretno znači digitalna (r)evolucija za hrvatsku proizvodnju
kako AI i digitalne tehnologije već mijenjaju domaće tvrtke
koje su 4 prioritetne primjene AI u proizvodnji (s praktičnim koracima)
kako započeti put prema pametnoj tvornici uz ograničen budžet

1. Hrvatska na prekretnici: jak ICT, ali industrija zaostaje

Sudionici konferencije Digitalna (R)evolucija jasno su poručili: digitalna transformacija nema alternativu ako hrvatske tvrtke žele ostati konkurentne na zajedničkom EU tržištu.

ICT sektor je već dokazao svoju snagu:

više od 6.500 poduzetnika
gotovo 55.000 zaposlenih
jedan od najotpornijih sektora tijekom pandemije i energetskih šokova
prema nacionalnoj strategiji, potencijal dosegnuti oko 13 % BDP-a do 2032.

No, istovremeno:

izvješća EU pokazuju da mala i srednja poduzeća u Hrvatskoj zaostaju u digitalizaciji za europskom konkurencijom
mnoge proizvodne tvornice i dalje rade s izoliranim sustavima, bez integriranih podataka i bez ozbiljnije primjene AI

„Ljudi su u fokusu digitalne transformacije i često je potrebno samo više spremnosti na promjene.“
– naglašeno je na Digitalnoj (R)evoluciji 4.0

Za proizvodne tvrtke to znači: ili će iskoristiti snagu domaće ICT i AI zajednice, ili će u sljedećih 3–5 godina izgubiti utrku s konkurentima koji već uvode pametne tvornice.

2. Što digitalna (r)evolucija znači za hrvatsku proizvodnju

Za proizvodne kompanije, „digitalizacija“ i „industrija 4.0“ često zvuče apstraktno. U praksi, radi se o nekoliko vrlo konkretnih pomaka:

2.1. Od reaktivnog do prediktivnog upravljanja

Umjesto da se problemi rješavaju nakon što nastanu, podaci i AI omogućuju predviđanje kvarova, odstupanja u kvaliteti i zastoja u proizvodnji prije nego što se dogode.

Primjeri:

senzori na strojevima prikupljaju podatke o vibracijama, temperaturi, potrošnji energije
AI modeli prepoznaju obrasce koji upućuju na nadolazeći kvar
održavanje se planira preventivno, a ne u panici

2.2. Od „papira i Excela“ do integriranih sustava

Mnoge tvornice i dalje upravljaju ključnim procesima kroz Excel tablice, telefonske pozive i neformalnu komunikaciju.

Digitalna transformacija donosi:

povezanost ERP, MES, SCADA i IoT sustava
jedinstvenu „sliku istine“ o proizvodnji u stvarnom vremenu
manje administracije, manje pogrešaka, brže odlučivanje

2.3. Od klasične do „pametne“ tvornice

Na konferenciji je istaknuto i stvaranje „Pametne tvornice“ u Đurđevcu, gdje se gradi digitalni blizanac proizvodnog pogona.

Digitalni blizanac (digital twin) omogućuje:

virtualno testiranje promjena u procesu prije stvarne primjene
simulacije novih proizvoda, materijala ili rasporeda strojeva
sigurnije i brže inovacije uz manje rizika i troška

To je praktičan primjer kako industrija 4.0 izgleda u hrvatskom kontekstu – ne kao futuristička priča, već kao realan projekt u domaćoj proizvodnoj tvrtki.

3. Četiri ključne primjene AI u hrvatskoj proizvodnji

Na temelju primjera s Digitalne (R)evolucije i iskustava domaćih tvrtki, ističu se četiri područja u kojima AI donosi najbrži povrat ulaganja za proizvodne kompanije.

3.1. Prediktivno održavanje opreme

Problem: neplanirani zastoji, skupi kvarovi, gubitak proizvodnje u ključnim terminima.

Rješenje: ugradnja senzora i korištenje AI modela koji na temelju povijesnih podataka prepoznaju rane znakove kvara.

Koraci za početak:

Identificirajte 3–5 ključnih strojeva s najvećim utjecajem na kapacitet.
Ugradite osnovne senzore (vibracije, temperatura, potrošnja energije).
Prikupite i pohranite podatke; koristite cloud rješenja gdje je moguće da smanjite ulaganja.
Uključite AI/ML stručnjake (interno ili kroz partnere) za izgradnju prediktivnih modela.
Uvedite nove procedure održavanja temeljene na preporukama sustava.

Rezultat:

smanjenje neplaniranih zastoja
dulji vijek trajanja opreme
preciznije planiranje proizvodnje

3.2. AI kontrola kvalitete i smanjenje škarta

Problem: ručna kontrola kvalitete je spora, skupa i podložna ljudskim pogreškama. Škart se često otkrije prekasno.

Rješenje: računalni vid (computer vision) i AI modeli za automatsko prepoznavanje nepravilnosti.

Moguće primjene:

kamere uz proizvodnu liniju analiziraju proizvode u realnom vremenu
AI prepoznaje ogrebotine, pukotine, deformacije ili nepravilne dimenzije
vizualni i zvučni alarmi upozoravaju operatera ili automatski izbacuju neispravan proizvod

Prednosti:

dosljedna kontrola kvalitete 24/7
manje reklamacija i povrata
uvid u točan trenutak i uzrok nastanka škarta (podloga za daljnje optimizacije)

3.3. Optimizacija proizvodnje i planiranja

AI sustavi mogu značajno unaprijediti planiranje kapaciteta, raspored radnih naloga i logistiku.

Primjene:

optimizacija rasporeda proizvodnje prema rokovima, dostupnosti strojeva i radne snage
analiza „uska grla“ u procesu i prijedlozi rješenja
predviđanje potražnje i dinamičko planiranje proizvodnje

Praktični koraci:

krenite s jednim pogonom ili jednom linijom
povežite podatke iz proizvodnje, skladišta i prodaje
koristite naprednu analitiku i AI za stvaranje scenarija „što ako“

3.4. Digitalni blizanac i pametna tvornica

Primjer „Pametne tvornice“ u Hrvatskoj jasno pokazuje da digitalni blizanac više nije tema rezervirana za globalne korporacije.

Što donosi digitalni blizanac:

virtualni model tvornice koji se ažurira u stvarnom vremenu
testiranje novih tehnologija (npr. novi robot, drugačiji layout linije) bez zaustavljanja pogona
simulacije utjecaja promjena na kapacitet, troškove, rokove isporuke

Za hrvatske proizvodne tvrtke to znači mogućnost da:

uvode inovacije brže i s manje rizika
lakše obrazlože investicije prema upravi ili vlasnicima
grade kulturu stalnog unapređenja, temeljenu na podacima

4. Lekcije domaćih pionira digitalizacije

Digitalna (R)evolucija 4.0 okupila je niz primjera dobre prakse koji pokazuju da se digitalna transformacija može provesti i u malim i u velikim sustavima, te u vrlo različitim sektorima.

Nekoliko ključnih lekcija koje se prenose i na proizvodnju:

Brza primjena AI u praksi – od medicinskih aplikacija za ranu detekciju neuroloških odstupanja do AI procjene šteta u osiguranju, domaće tvrtke pokazuju da se AI rješenja mogu razviti i implementirati u razumnim rokovima.
Kombinacija IoT, AI i VR – kod izgradnje pametne tvornice koristi se mreža senzora, umjetna inteligencija i virtualna stvarnost. Isti pristup može se primijeniti u bilo kojoj većoj proizvodnoj tvornici.
Prevencija i sigurnost – napredni nadzorno-komunikacijski sustavi za rano otkrivanje požara u šumarstvu imaju izravnu paralelu u industriji: od detekcije požara u halama do nadzora opasnih zona.
Korisničko iskustvo i podrška – rješenja poput AI asistenata u osiguranju pokazuju kako AI može olakšati komunikaciju, što je primjenjivo i u B2B proizvodnji (npr. portali za kupce, konfiguratori proizvoda, chatbot podrška).

Poruka domaćih pionira je jasna: tehnologija je dostupna, znanje postoji, ključna prepreka je i dalje spremnost na promjene.

5. Kako započeti digitalnu (r)evoluciju u vlastitoj tvornici

Mnoge proizvodne tvrtke odgađaju digitalnu transformaciju jer im se čini preskupom ili prekompliciranom. Iskustva domaćih poduzeća govore suprotno:

Informatizacija i digitalna transformacija ne zahtijevaju nužno velika kapitalna ulaganja jer je tehnologija pojavom računalnog oblaka postala dostupna.

Praktičan okvir za početak:

5.1. Krenite od poslovnog problema, ne od tehnologije

Umjesto pitanja „Koji AI alat da kupimo?“, postavite:

Gdje nastaje najveći trošak ili gubitak?
Gdje najviše kasnimo s isporukama?
Gdje ovisimo o znanju pojedinaca umjesto o procesu?

Odaberite jedno ili dva kritična područja – npr. kvarovi strojeva ili visoki škart.

5.2. Iskoristite domaći ICT ekosustav

Hrvatska ima snažan ICT sektor i niz tvrtki specijaliziranih za:

IoT i prikupljanje podataka iz proizvodnje
primjenu strojnog učenja i računalnog vida
izgradnju digitalnih blizanaca i pametnih tvornica

Umjesto pokušaja da sve radite sami, tražite partnere koji već imaju iskustvo u industriji 4.0.

5.3. Uložite u ljude i digitalne vještine

Nacionalna koalicija za digitalne vještine i radna mjesta naglašava važnost:

stalnog obrazovanja zaposlenika
razvoja digitalnih kompetencija u svim odjelima, ne samo u IT-u
uključivanja operatera, majstora i voditelja smjena u projekte digitalne transformacije

Bez ljudi koji razumiju i prihvaćaju nove alate, ni najbolja tehnologija neće donijeti rezultate.

5.4. Mjerite rezultate i gradite povjerenje kroz uspjeh

Svaki projekt, makar pilot, mora imati jasne ciljeve:

smanjenje zastoja za X %
smanjenje škarta za Y %
povećanje kapaciteta za Z %

Brzo pokažite prve rezultate, komunicirajte ih unutar tvrtke i koristite ih za sljedeći val ulaganja.

Zaključak: Od inspiracije do konkretnih AI projekata u proizvodnji

Digitalna (R)evolucija 4.0 jasno je pokazala da hrvatska ima sve preduvjete za snažan iskorak u industriji 4.0: razvijen ICT sektor, dostupne AI tehnologije i konkretne domaće primjere pametnih tvornica, digitalnih blizanaca i napredne automatizacije.

Za proizvodne tvrtke, sljedeći korak je jasan:

identificirati ključne poslovne probleme
pokrenuti pilot projekte u području prediktivnog održavanja, AI kontrole kvalitete, optimizacije proizvodnje ili digitalnih blizanaca
iskoristiti sinergiju s domaćim ICT i AI partnerima
sustavno ulagati u digitalne vještine zaposlenika

Ako kao proizvođač danas ne krenete u vlastitu digitalnu (r)evoluciju, velika je vjerojatnost da će vaša konkurencija to već učiniti. Pitanje više nije hoće li industrija 4.0 promijeniti hrvatsku proizvodnju, nego hoćete li vi biti među onima koji tu promjenu predvode.

Sljedeći korak za vas: mapirajte jedan proizvodni pogon ili liniju i identificirajte gdje bi primjena AI mogla već u sljedećih 6–12 mjeseci donijeti mjerljivu uštedu ili rast produktivnosti. To je vaš početak digitalne (r)evolucije 4.0.