Nadejście nowego roku w przemyśle nie oznacza gwałtownej zmiany, lecz kontynuację systematycznego usprawniania procesów. W 2026 roku krajobraz produkcyjny stopniowo przechodzi od wizji do praktycznej realizacji, a technologie sztucznej inteligencji i wirtualnych bliźniaków umożliwiają przedsiębiorstwom osiąganie wyższej wydajności operacyjnej i utrzymanie przewagi konkurencyjnej. Dassault Systèmes przedstawia przegląd najważniejszych technologii i trendów, które według firmy będą kształtować produkcję w nadchodzących miesiącach, ze szczególnym uwzględnieniem roli systemów czasu rzeczywistego, rozwiązań predykcyjnych, sense computingu oraz cyfrowych platform produkcyjnych.
Od podejścia silosowego do zintegrowanych systemów czasu rzeczywistego
Nowoczesny przemysł w 2026 roku wymaga płynnej synchronizacji między maszynami, materiałami, logistyką i oprogramowaniem. Dotychczasowe, silosowe podejście do zarządzania produkcją jest oceniane jako przestarzałe i niewystarczające wobec rosnącej złożoności procesów wytwórczych.
Kluczową rolę zaczynają odgrywać systemy realizacji produkcji w czasie rzeczywistym, które pozwalają producentom na bieżącą reakcję na zmieniające się warunki. Dzięki dostępowi do aktualnych danych możliwe jest natychmiastowe dostosowywanie harmonogramów, parametrów procesowych oraz wykorzystania zasobów. Takie podejście sprzyja ograniczaniu strat, lepszemu planowaniu i bardziej precyzyjnemu sterowaniu złożonymi liniami produkcyjnymi.
Istotnym elementem tego modelu jest diagnostyka predykcyjna. W opinii Dassault Systèmes przestała ona być wyróżnikiem konkurencyjnym, a stała się koniecznością operacyjną. Rozwiązania predykcyjne są postrzegane jako standard pozwalający ograniczyć nieoczekiwane przestoje oraz wydłużyć żywotność maszyn i urządzeń. Wykorzystanie danych historycznych i bieżących do prognozowania awarii umożliwia planowanie prac serwisowych z wyprzedzeniem oraz zmniejszenie ryzyka nagłych zatrzymań produkcji.
Równolegle rośnie znaczenie wirtualnych programów szkoleniowych. Organizacje, które planują rozwój w horyzoncie 2026 roku, coraz częściej traktują takie rozwiązania priorytetowo. Dzięki środowiskom cyfrowym pracownicy mogą uczyć się obsługi nowych systemów, robotów i aplikacji w sposób bezpieczny i powtarzalny. Ułatwia to adaptację do szybko rozwijających się technologii w dziedzinie robotyki i automatyzacji oraz zmniejsza ryzyko błędów w rzeczywistej produkcji.
Według Dassault Systèmes postępy w obszarze systemów czasu rzeczywistego, diagnostyki predykcyjnej i szkoleń wirtualnych tworzą środowisko produkcyjne o wysokiej odporności, zdolne do czerpania siły ze stresorów i zmieniających się wymagań rynku w trakcie 2026 roku.
Sztuczna inteligencja i wirtualne bliźniaki w praktyce przemysłowej
Sztuczna inteligencja oraz wirtualne bliźniaki zmieniają sposób opracowywania, testowania i optymalizowania produktów. Z perspektywy wielu przedsiębiorstw przełom może wydawać się rozłożony w czasie, jednak Dassault Systèmes podkreśla, że zmiany zachodzą stopniowo, lecz konsekwentnie, szczególnie w firmach dysponujących rozbudowaną infrastrukturą.
W takich organizacjach kluczowe jest stopniowe cyfryzowanie istniejących zasobów i procesów. Tylko w ten sposób możliwe jest dalsze rozwijanie struktur i osiąganie trwałej poprawy wydajności, co w 2026 roku ma nabrać jeszcze większego znaczenia. Sztuczna inteligencja jest już obecna w wielu obszarach działalności przemysłowej, integrując się z dotychczasowymi aplikacjami i zwiększając potencjał innowacyjny firm.
W połączeniu z technologią wirtualnych bliźniaków aplikacje oparte na sztucznej inteligencji mogą osiągać pełny zakres funkcjonalności. Wirtualne bliźniaki umożliwiają zespołom z różnych działów i branż współpracę w oparciu o ujednoliconą bazę danych, co sprzyja ograniczaniu rozbieżności informacyjnych i przyspiesza proces podejmowania decyzji. Cyfrowe repliki rzeczywistych systemów pozwalają testować potencjalne scenariusze w środowisku wirtualnym, zwiększać wydajność procesów i minimalizować ryzyko operacyjne.
Sztuczna inteligencja uzupełnia te działania poprzez automatyczne uczenie się na podstawie danych i wzorców z przeszłości, optymalizację procesów, symulację wariantów działania oraz wspieranie decyzji opartych na danych. Z perspektywy przedsiębiorstw integracja AI i wirtualnych bliźniaków ze strategią korporacyjną przekłada się na niższe koszty, skrócenie czasu wdrożeń oraz przyspieszenie cyklu innowacji. Procesy stają się bardziej precyzyjne, wydajne i szybsze.
Konkretne zastosowania już dziś pokazują skalę możliwości. Zakłady produkcyjne mogą być testowane i optymalizowane za pomocą wirtualnych bliźniaków, przy czym błędy maszyn są identyfikowane w czasie rzeczywistym, przestoje ulegają skróceniu, a ogólna wydajność zakładu rośnie. Takie podejście pozwala weryfikować konfiguracje linii, scenariusze obciążeniowe czy zmiany w organizacji pracy bez ingerencji w rzeczywiste środowisko produkcyjne.
Sense computing i wykorzystanie rzeczywistości mieszanej
Uzupełnieniem trendu związanego z wirtualnymi bliźniakami jest popularyzacja sense computingu, rozumianego jako wykorzystanie immersyjnych interfejsów i rzeczywistości mieszanej do pracy z danymi i modelami 3D. Dassault Systèmes wskazuje, że dzięki rzeczywistości mieszanej, na przykład z wykorzystaniem Apple Vision Pro i zintegrowanej aplikacji 3DLive, eksperci mogą wizualizować złożone środowiska przemysłowe w trzech wymiarach.
Takie rozwiązania umożliwiają cyfrową kontrolę maszyn, systemów lub produktów oraz rozwiązywanie potencjalnych problemów z dowolnej lokalizacji. Zdalny dostęp do wirtualnego odwzorowania zakładu czy linii produkcyjnej umożliwia analizę sytuacji, wsparcie serwisowe i konsultacje specjalistów bez konieczności ich fizycznej obecności na miejscu.
Połączenie immersyjnej reprezentacji oraz bezpośredniej interakcji z modelem sprawia, że wirtualne bliźniaki zyskują funkcję narzędzia wspierającego podejmowanie decyzji, inicjowanie innowacji i optymalizację procesów. Według Dassault Systèmes trend ten będzie nadal zyskiwał na znaczeniu w 2026 roku, szczególnie w obszarach wymagających współpracy rozproszonych zespołów i szybkiej reakcji na zmiany w środowisku produkcyjnym.
Cyfrowe platformy produkcyjne i Przemysł 5.0
Wraz z redefinicją przemysłu wytwórczego przez technologie cyfrowe rośnie znaczenie platform produkcyjnych, wykorzystywanych do maksymalizacji wydajności operacyjnej oraz przyspieszenia wdrażania koncepcji Przemysłu 5.0. W ujęciu Dassault Systèmes strategia platformowa ma charakter transformacyjny i umożliwia firmom budowanie ekosystemów opartych na współpracy i wymianie danych.
Platforma jest rozumiana jako infrastruktura cyfrowa, która łączy różnych użytkowników, pozwalając im na interakcję, współpracę i tworzenie wartości. W takim modelu kluczowy jest jednolity dostęp do danych oraz możliwość integracji z istniejącymi systemami przedsiębiorstwa. Przykładem tego typu rozwiązania jest platforma 3DEXPERIENCE, która według Dassault Systèmes umożliwia wszystkim użytkownikom dostęp do jednej wersji danych w czasie rzeczywistym.
Zapewnienie spójnej bazy informacyjnej przekłada się na jednolite doświadczenie produkcyjne dla wszystkich zainteresowanych stron, od projektantów i technologów po dostawców i operatorów. Z punktu widzenia produkcji poprawia to efektywność współpracy w ramach łańcucha dostaw, umożliwia lepszą koordynację działań oraz sprzyja elastyczności procesów.
Dzięki cyfrowym platformom produkcyjnym przedsiębiorstwa mogą sprawniej dostosowywać się do zmieniających się oczekiwań klientów. Łatwiejsze staje się wprowadzanie modyfikacji produktów, zarządzanie wariantami, a także integrowanie informacji zwrotnej z rynku z procesami projektowania i wytwarzania. W kontekście Przemysłu 5.0 platformy tego typu stanowią bazę dla bliższej współpracy człowieka z systemami cyfrowymi i robotami.
Zaprezentowane przez Dassault Systèmes kierunki rozwoju wskazują, że rok 2026 w przemyśle wytwórczym będzie okresem dalszej konsolidacji trendów związanych z cyfryzacją, integracją danych oraz wykorzystaniem zaawansowanej analityki. Firmy, które planują swoją strategię na ten okres, powinny uwzględnić nie tylko inwestycje w pojedyncze narzędzia, lecz także spójne podejście obejmujące systemy czasu rzeczywistego, wirtualne bliźniaki, sense computing oraz platformy cyfrowe.
