Průmyslová robotizace v českém strojírenství nabírá na dynamice, a to zejména v důsledku rostoucí potřeby automatizace, úspor nákladů a zvyšování produktivity. Pozitivně se nemění ani situace na trhu práce, stále chybí personál, který by obsluhoval stroje a jejich práci může zastat právě robotizace. Společnost Profika očekává, že rok 2025 přinese několik klíčových trendů, které ovlivní nejen samotné výrobní procesy. Podstatný vliv na tuzemské firmy mohou mít i ekonomická rozhodnutí amerického prezidenta Donalda Trumpa.
V tuzemsku podle Českého statistického úřadu provozují firmy 111 průmyslových robotů na 10 tisíc zaměstnanců, přičemž je podle dat z roku 2023 největší zájem o automatizaci v automobilovém průmyslu. „Obor strojírenství posouvají k zavádění robotizace tři základní vlivy. Prvním je nepříznivá situace na trhu práce, kdy chybí potřební zaměstnance. Zásadním faktorem je zvýšení efektivity výroby. Ceny výrobků jsou odběrateli tlačeny na minimální hodnoty a tím je nutné vyrábět díly s maximální efektivitou. Robotizace navíc krom efektivity zvyšuje i výrobní stabilitu a může implementovat i kontrolní a samokorekční výrobní technologie. Posledním faktorem je zvýšení jakési prestiže firmy. Stává se, a to především v automotive průmyslu, že dodavatelé, kteří nemají zavedenou automatizaci výroby nejsou posunuti do užšího výběru možných dodavatelů, protože taková firma se může jevit jako výrobně nestabilní," konstatuje Jakub Kaufman, který se robotizaci věnuje ve firmě Profika. Shrnul několik tendencí a událostí, které pro rok 2025 vidí jako klíčové.
Trumpova cla - nestabilita, ale možná výhoda pro domácím výrobce robotických buněk
Aktuální faktor, který může ovlivnit i tuzemskou robotizaci, je politický. Konkrétně se jedná o některá z ekonomických rozhodnutí Donalda Trumpa, který zavádí cla na dovoz evropských aut. Právě automotive je přitom výrazným hráčem v zavádění automatizace a na roboty se spoléhají i české firmy, které pro obor dodávají klíčové komponenty. Hrozí tedy nižší odbyt a kvůli nejisté situaci i úpadek zájmu o robotizaci? „Turbulentní změny víc a víc prohlubuji nejistotu výrobců, kteří si pak netroufnou pustit se do dlouhodobě plánovaných větších investic. Na druhou stranu to ale může mít paradoxně pozitivní dopad na tuzemské dodavatele robotických buněk - nejsou tak ovlivněni vnějšími zásahy do ekonomiky a mohou být tím pádem o něco stabilnější," domnívá se Kaufman.
Digitalizace, aneb rozvoj digitálních dvojčat i v robotizaci
Pokračuje zabudovávání principů průmysl 4.0 do českých podniků. Právě ve strojírenství, kde se především v menších podnicích a dílenských provozech investice pečlivě zvažují, je jeho implementace pozvolnější. Průmyslová robotika se i zde čím dál více propojuje se sofistikovanými datovými systémy. Internet věcí (IoT), cloudové platformy a pokročilé analytické nástroje umožňují firmám monitorovat a optimalizovat výrobu v reálném čase. Rok 2025 přinese v českém strojírenství další vlnu digitalizace, kdy se průmyslové roboty stanou plně integrovanou součástí propojených výrobních ekosystémů.
Součástí je i koncept digitálních dvojčat. „Digitální dvojče si můžeme představit hned v několika úrovních. Dvojče ryze konstrukční, kde se dají offline ověřovat technologické možnosti z pohledu rozsahů stroje. Technologické, kde je možné simulovat celý technologický proces i s ohledem na konkrétní dynamiku a pohonové vlastnosti stroje. Nebo PLC, kde je možné vzdáleně zjišťovat veškeré stavy stroje a dokážeme diagnostikovat případné obtíže a v reálném čase zákazníkovi zajistit podporu. Všechno výše zmíněné samo sebou platí i u robotů a automatizačních technologií," říká Kaufman.
AI jako pomůcka pro preventivní údržbu
Podle Profiky je sice celá řada strojů opatřena čidly, která sbírají potřebná data, na vyhodnocování však firma nemá čas, popřípadě ani potřebné pracovníky. Tato výhoda digitalizace tak zůstávají bez využití. „To může změnit umělá inteligence, která je naprogramovaná tak, aby generovaná data uměla číst, vyhodnotit a dát doporučení. Velký potenciál vidím pro oblast preventivní údržby. Algoritmy strojového učení dokážou analyzovat stav zařízení a předvídat možné poruchy, čímž minimalizují prostoje a snižují náklady na opravy. Uměla inteligence tak může včas rozpoznat blížící se problém, upozornit na něj. Firma pak dokáže vyměnit potřebné kapaliny, dodat novou baterii, včas diagnostikovat poškozená ložiska ve vřeteni, chybu mazání lineárních vedení, odcházející ozubení v převodovce či objednat náhradní díl. Stroj se vyhne poruše a společnost neplánované odstávce, která by výrazně zpozdila nasmlouvané dodávky," myslí si Kaufman.