Reklama
OFERTA SPECJALNA na NAJWYŻSZY pakiet subskrypcji! Wersję Platinum - OFERTA LIMITOWANA
Automatyzacja i robotyzacja

Czwarta rewolucja przemysłowa: zmiana już tu jest (1/2)

9 marca 2016 8 min czytania
Zdjęcie Jarosław Gracel - Wiceprezes ASTOR, dyrektor ds. Przemysłu 4.0
Jarosław Gracel
Czwarta rewolucja przemysłowa: zmiana już tu jest (1/2)

Streszczenie: BrakOdpowiedziDlaURL

Pokaż więcej

Jak to jest, że będąc czymś, co ciężko zmierzyć, poczuć i zobaczyć, czwarta rewolucja przemysłowa coraz silniej wpływa na nasze codzienne domowe i zawodowe życie?

W tym i kolejnym tekście chciałbym „wgryźć się” w temat, który dotyka w zasadzie każdego z nas. Wpływa na miejsca, w których mieszkamy, oraz na sposób wytwarzania produktów, które konsumujemy. Stawiam szereg pytań i postaram się znaleźć na nie odpowiedzi:

  • czym jest czwarta rewolucja przemysłowa i czym się różni od przemysłu 4.0?

  • jakie są zagrożenia i szanse związane z tymi ideami?

  • czym jest Smart Factory i kogo stać na inwestycje na tak szeroką skalę?

  • czy czeka nas schyłek poszukiwania work‑life balance i początek nowego trendu: tech‑life harmony?

Czwarta rewolucja przemysłowa, czyli rewolucja nie tylko w przemyśle

Nazwa, która wprost odnosi się do trzech poprzednich rewolucji w zasadach funkcjonowania zakładów przemysłowych, tym razem może być myląca – zasięg tej rewolucji jest dużo bardziej rozległy. Główne różnice między czwartą a trzecią rewolucją (zapoczątkowaną w 1969 roku) to: powszechny na całym świecie dostęp do internetu, diametralne obniżenie kosztów przechowywania danych (przechowywanie 1GB danych w roku 1995 kosztowało ok. 10 000 USD/rok, teraz kosztuje 3 centy rocznie), mobilność urządzeń, inteligentne czujniki (w tym te reagujące na obecność człowieka w pobliżu), odnawialne źródła energii oraz sztuczna inteligencja (w tym uczenie maszynowe).

Jak zmieniać firmę, dostosowując ją do nowych warunków konkurowania? »

Te różnice sprawiają, że zasięg najnowszej rewolucji jest o wiele szerszy (dotyka zdecydowanie większej liczby ludzi) i głębszy (ze względu na stopień wejścia technologii w nasze życie) niż poprzedniej. Klaus Schwab, założyciel Światowego Forum Ekonomicznego w Davos, w swojej wydanej w lutym 2016 książce The Fourth Industrial Revolution podaje następujący, dobitny przykład zmian. Trzy czołowe firmy z Detroit (centrum tradycyjnego przemysłu) w roku 1990 miały rynkową kapitalizację na poziomie 36 miliardów USD oraz przychody w wysokości 250 miliardów USD. Analogiczne trzy firmy z Doliny Krzemowej w roku 2014 miały 1,09 biliona (!) USD kapitalizacji i 247 miliardów USD przychodów przy 10‑krotnie mniejszym zatrudnieniu (137 000 pracowników).

Jednocześnie niemiecki rząd i ośrodki przemysłowe zapoczątkowały program Industrie 4.0 (przemysł 4.0) z jego główną ideą Smart Factory. W najprostszym ujęciu polega to na tym, że jako konsumenci będziemy mogli z upływem czasu zamawiać (poza samochodami) inne w pełni spersonalizowane dla nas produkty, także te codziennego użytku. Jest to urzeczywistnienie idei „mass customization”. Będzie to możliwe (oczywiście za kilka lat) dzięki temu, że w pełni zautomatyzowane linie produkcyjne w wielu fabrykach będą mogły komunikować się bezpośrednio między sobą i koordynować produkcję. W wielu miastach i wielu krajach jednocześnie.

Przejdźmy jednak do szczegółów.

Czwarta rewolucja – jak i kiedy?

Podstawową – dobrą – informacją dotyczącą czwartej rewolucji jest to, że nie musimy się zastanawiać, czy nas dotknie, tylko jakkiedy się to stanie? Nie pozostaje więc nic innego jak tylko zrozumieć ją i przygotować się do niej.

Wspomniany wcześniej Klaus Schwab dzieli megatrendy technologiczne na trzy główne klastry: fizyczny, cyfrowy oraz biologiczny. Główne fizyczne przykłady zastosowania czwartej rewolucji to autonomiczne pojazdy (np. samochody, drony), zaawansowane roboty (pracujące razem z ludźmi w fabrykach, służące do opieki nad starszymi, sprzątające), druk 3D (tutaj jednym z wiodących producentów jest polska firma Zortrax) oraz nowe materiały, np. samooczyszczające się ubrania, ceramika wymieniająca nacisk na energię, grafen (także polska specjalizacja).

Drugi klaster – cyfrowy – jest motorem napędowym całej rewolucji. Fundamentem do rozwoju tego klastra są zdecydowanie: internet, dostępność mocy obliczeniowych, gromadzenia i przetwarzania danych (big data), urządzenia mobilne. W jego centrum znajduje się idea internetu rzeczy (Internet of Things, IoT). Dzięki inteligentnym czujnikom jesteśmy w stanie w zasadzie wszystko – od maszyny pracującej w fabryce przez samochód po ubrania – podłączyć do internetu. Pozwala to na tworzenie zupełnie nowych, nieznanych wcześniej modeli biznesowych nazywanych sharing economy, które umożliwiają działanie globalne tylko dzięki technologiom, bez zasobów fizycznych (np. Uber). Cyfryzacja umożliwia też tworzenie alternatywnych walut, jak np. bitcoin, działających w oparciu o rozproszone sieci bazodanowe, tzw. blockchain.

Trzeci klaster, biologiczny, dotyczy w głównej mierze pracy nad zrozumieniem kodu DNA człowieka i rozwojem umiejętności jego modyfikacji. Prostsze, pozytywne przykłady efektów rewolucji to możliwość monitoringu i zdalnego udostępniania parametrów pracy naszych organów oraz wdrażanie technologii, które pomagają w codziennym życiu osobom z dysfunkcjami (np. prace polskich naukowców nad komunikacją z wykorzystaniem tylko podbródka lub ruchu gałek ocznych).

IoT – internet do rzeczy czy od rzeczy?

W krótkich, żołnierskich słowach: Internet of Things (IoT) to możliwość podłączenia urządzeń (w zasadzie dowolnych) do internetu, dostęp do tych urządzeń oraz zarządzanie nimi z dowolnego miejsca. Dotyczy to zarówno urządzeń, z których korzystamy na co dzień (sprzętów domowych, telefonów, zegarków itp.), jak i – w ujęciu przemysłowym – maszyn i technologii działających w fabrykach.

Sama idea jest jeszcze nieznana i nierozumiana przez menedżerów. W badaniu przeprowadzonym wśród uczestników Advanced Manufacturing Expo & Conference przez LNS Research 86% osób wskazało, że nie zna, nie rozumie i nie potrafi ocenić wpływu IoT na ich biznes. Zaledwie 13% wskazuje aktywność inwestycyjną w tym obszarze.

W praktyce IoT daje możliwości globalnego działania firmom, które posiadają zaawansowane technologie i know‑how, a brakuje im rozległej międzynarodowej sieci dystrybucji i serwisu. Z jednej strony są w stanie sprzedawać tak jak do tej pory, natomiast dodatkowo mogą monitorować, modyfikować oraz serwisować w czasie rzeczywistym urządzenia zainstalowane na całym świecie. Takiej perspektywy jeszcze kilkanaście lat temu nie miały.

Z drugiej – ciemniejszej – strony IoT daje możliwość identyfikowania w sposób ciągły, gdzie jesteśmy, co robimy, czym się interesujemy, a to sprawia, że nasze otoczenie może wpływać na nasze zachowania (na przykład projektować dla nas reklamy w zależności od miejsca, w którym przebywamy).

Z jeszcze innej strony, jeśli głównym uczestnikiem i beneficjentem IoT jest człowiek, to pojawia się pytanie, czy sama idea nie powinna być definiowana jako Internet of Assets?

Tylko sprytna fabryka czy już mądra?

Jednym z kluczowych filarów czwartej rewolucji przemysłowej jest inicjatywa przemysł 4.0 (Industrie 4.0) rozpoczęta przez rząd niemiecki w roku 2011, która promuje budowanie tzw. Smart Factory. W krajach Europy Zachodniej jest to odpowiedź m.in. na wysokie koszty pracy połączone z załamaniem demograficznym. Dodatkowo chodzi o powrót do wytwarzania realnej wartości dodanej, którą daje przemysł, a nie do końca dają usługi.

Rozwój technologii cyfrowych jest motorem napędzającym nową rewolucję przemsłową.

Sprytna (tak ją nazwijmy) fabryka ma umożliwiać przeprowadzenie w zasadzie całego procesu produkcyjnego z minimalnym udziałem ludzi. Procesy komunikacji z klientami, wykorzystanie cloud computingu do składowania i obróbki danych, automatyczny transport wewnętrzny materiałów, przetwarzanie materiałów na liniach produkcyjnych, komunikacja między maszynami i produktami, robotyzacja procesów, innowacyjne materiały oraz zastosowanie technologii druku 3D do np. uzupełniania magazynu części zamiennych – to niektóre z konkretnych pomysłów technologicznych.

Szczęśliwie poziom złożoności technologicznej sprytnej fabryki sprawia, że ktoś będzie musiał tym wszystkim zarządzić, policzyć rentowność tych inwestycji, a później zadbać o poprawny proces wdrożenia i inżynieringu. I będą to ludzie.

Liderzy czwartej rewolucji przemysłowej

Klaus Schwab wskazuje, że największym wyzwaniem liderów w czasie czwartej rewolucji będzie oddelegowanie rzeczy operacyjnych, skupienie się na myśleniu strategicznym i tzw. disruptive thinking. Wymaga to także poznawania i rozumienia nowych modeli biznesowych. Jak zmienił się biznes, pokazują poniższe przykłady:

  • Uber – największa sieć taksówkowa na świecie, nie posiada samochodów,

  • Facebook – największy właściciel sieci mediów społecznościowych i reklamowych, nie produkuje treści,

  • Alibaba – największa sieć handlowa na świecie, nie ma magazynów.

Przykłady można mnożyć.

Z drugiej strony zagadnienia biznesowe są dużo bardziej złożone niż kilkanaście lat temu i mamy coraz mniej czasu, żeby je rozwiązywać. Wymaga to gromadzenia kluczowych dla firmy danych, przetwarzania ich i umiejętności wykorzystywania podczas rozmów strategicznych. Dzięki temu jesteśmy w stanie patrzeć na złożone zagadnienia z wielu perspektyw i (jeśli gromadzimy dane dobrej jakości) pracować w oparciu o fakty, nie o opinie.

PRZECZYTAJ DRUGĄ CZĘŚĆ ARTYKUŁU »

Czwarta rewolucja przemysłowa: automatyzacja i życie w świecie technologii (2/2) 

Jarosław Gracel PL

W świecie czwartej rewolucji trzeba postawić sobie ważne pytania: czy nasz przemysł jest na nią gotowy? jakie kompetencje będą nam potrzebne?

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Multimedia
AI w e-commerce: Od czego zacząć i jakich błędów unikać?

Każdy, kto uważa, że AI w e-commerce to głównie chatboty zastępujące obsługę klienta popełnia błąd, który może zniszczyć markę. Dowiedz się, dlaczego prawdziwa rewolucja AI dzieje się w logistyce, a kluczem do przyszłej sprzedaży jest… nowa forma SEO. Poznaj praktyczne zasady pokazujące, jak mądrze wykorzystać technologię, by realnie wzmocnić swój biznes.

Potrzeba zredefiniowania zarządzania Agentowa AI na dużą skalę. Czy potrzebujemy redefinicji zarządzania w erze ponadludzkiej siły roboczej?

Eksperci debatują, czy wdrożenie agentowej sztucznej inteligencji wymaga nowego podejścia do zarządzania.

Już czwarty rok z rzędu „MIT Sloan Management Review” i Boston Consulting Group (BCG) gromadzą międzynarodowy panel ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji złożony zarówno z naukowców, jak i praktyków, aby lepiej zrozumieć, jak w organizacjach na całym świecie wdrażana jest odpowiedzialna sztuczna inteligencja (responsible AI). Wiosną 2025 r.  przeprowadziliśmy również globalne badanie wśród kadry zarządzającej, zebraliśmy 1 221 odpowiedzi na temat tego, w jakim stopniu przedsiębiorstwa zajmują się kwestią odpowiedzialnego wykorzystania AI. Ostatnio badaliśmy zależność między możliwością wyjaśnienia działań AI a nadzorem człowieka jako kluczowymi mechanizmami odpowiedzialności za systemy AI. Tym razem przyglądamy się bliżej kwestii odpowiedzialności w kontekście agentowej sztucznej inteligencji (agentic AI). Choć nie ma jednej powszechnie przyjętej definicji, termin ten odnosi się ogólnie do systemów AI, które samodzielnie, bez stałego nadzoru człowieka dążą do realizacji celów, podejmując decyzje, wykonując działania i adaptując się do zmieniającego się otoczenia. MIT AI Agent Index wskazuje, że wykorzystanie tego typu systemów rośnie zwłaszcza w takich obszarach jak inżynieria oprogramowania czy obsługa klienta. Dzieje się to pomimo ograniczonej transparentności w zakresie technicznych komponentów takich rozwiązań, ich przeznaczenia oraz poziomu bezpieczeństwa.

Jak wzrost wydatków obronnych zmienia rynek pracy

Polska przeznaczy rekordowe 1,9 bln zł na obronność. To nie tylko wzmacnia bezpieczeństwo, ale też zmienia rynek pracy, przyspiesza rozwój technologii i tworzy nowe kompetencje przyszłości.

Niepewność decyzyjna Zmierz się ze stresem i odzyskaj poczucie pewności

Jednym z najbardziej zapadających w pamięć wydarzeń, które miały miejsce podczas Igrzysk Olimpijskich w Tokio w 2021 r., była decyzja amerykańskiej gimnastyczki Simone Biles o wycofaniu się z kilku konkurencji, a następnie powrót na arenę i zdobycie brązowego medalu. Relacje medialne dotyczące jej decyzji przypominały te kierowane do tenisistki Naomi Osaki, gdy ta zrezygnowała z udziału we French Open w tym samym roku. W przeważającej mierze opinia publiczna albo chwaliła zawodniczki za postawienie na pierwszym miejscu swojego zdrowia psychicznego i fizycznego, albo krytykowała je za to, że nie „zacisnęły zębów” i nie dotrzymały zobowiązań.

Chociaż finalnie większość mediów wybrała narrację o odwadze obu sportsmenek, to początkowe reakcje opinii publicznej były jednoznaczne. Ludzie byli przekonani, że istnieje tylko jeden właściwy sposób interpretacji owych decyzji. Rzadko, jeśli w ogóle, brano pod uwagę możliwość, że decyzje te były efektem gruntownego rozważenia kilku równie ważnych priorytetów.

Ilustracja przedstawia osobę stojącą na rozdrożu dróg w krajobrazie przemysłowym, symbolizującym decyzje strategiczne przy tworzeniu marketplace'u B2B. Trzy ścieżki prowadzą odpowiednio do korporacyjnego budynku, namiotu symbolizującego startup oraz mostu wskazującego na spin-off. W tle widoczne są elementy infrastruktury przemysłowej, kontenery i statek towarowy, a na pierwszym planie znajdują się symbole analizy i decyzji, takie jak lupa, tryby i waga. Jak strukturyzować przedsięwzięcie marketplace’u B2B

Marketplace B2B można zorganizować na trzy sposoby: jako startup, jednostkę wewnętrzną lub spin-off. Każda struktura ma swoje zalety i ograniczenia. Sprawdź, jakie czynniki decydują o wyborze optymalnego modelu: stopień fragmentacji rynku, relacje z konkurencją i potrzeby kapitałowe. Poznaj praktyczne przykłady firm, które skutecznie uruchomiły platformy handlowe w różnych strukturach organizacyjnych.

Era Agentów AI: prekursorzy zgarniają największe zyski

Firmy będące pionierami we wdrażaniu agentów AI osiągają znacznie wyższy i szybszy zwrot z inwestycji (ROI). Aż 88% z nich notuje pozytywne wyniki finansowe, a ponad połowa deklaruje wzrost przychodów o 6-10%. Agenty AI rewolucjonizują kluczowe obszary biznesu, takie jak obsługa klienta, marketing, cyberbezpieczeństwo i wsparcie techniczne, stając się standardem w ponad połowie globalnych organizacji.

wypalenie zawodowe We wrześniu powiedz „nie” wypaleniu zawodowemu!

14 września obchodziliśmy Dzień Walki z Wypaleniem Zawodowym. Badania wskazują, że z roku na rok to zjawisko występuje coraz częściej wśród Polaków i dotyka osób na wszystkich szczeblach kariery. Co warto wiedzieć na jego temat?

Według raportu „Polacy na granicy wypalenia zawodowego” przeprowadzonego przez UCE Research i platformę ePsycholodzy.pl w 2024 roku aż 78,3% osób pracujących zawodowo zaobserwowało u siebie co najmniej jeden z symptomów wypalenia zawodowego.

Nadszedł czas, aby zmierzyć się z trzema wyzwaniami związanymi z nauką

Większość kadry kierowniczej przyznaje, że nauka ma kluczowe znaczenie dla wyników ich przedsiębiorstw. Jednak podczas ostatnich warsztatów badawczych, które przeprowadziliśmy wraz z moim zespołem z udziałem kadry kierowniczej z ponad 40 firm, stało się jasne, że tradycyjne modele uczenia się w organizacjach stoją w obliczu presji ze strony pojawiających się nowych modeli pracy. Uczestnicy wskazali trzy najpilniejsze wyzwania związane z uczeniem się:

3 zasady zarządzania innowacją w zespołach hybrydowych

Nie trzeba wybierać między wygodą hybrydy a tempem innowacji — wystarczy mądrze zaprojektować współpracę. Tam, gdzie liczy się świeżość spojrzeń, wychodzimy z wirtualnych sal do realnych; gdy potrzebne jest rzemiosło i cisza, przenosimy pracę do sieci; a gdy chcemy nadać projektowi rozmach, spotykamy się z liderami, którzy mogą go unieść. Taki rytm zamienia hybrydę w przewagę.

Futurystyczna ilustracja przedstawiająca projektowanie inteligencji jako architekturę współpracy ludzi i sztucznej inteligencji w dynamicznym, sieciowym środowisku decyzji i wiedzy. Przestańcie wdrażać sztuczną inteligencję. Zacznijcie projektować inteligencję

Projektowanie inteligencji według Stephena Wolframa to praktyczne zasady oparte na filozoficznych odkryciach dotyczących obliczeń, które wygenerują trwałą wartość z AI w środowiskach przedsiębiorstw.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!