Hlavní strana -> Časopis IT Systems -> Rok 2026 -> IT Systems 4/2026 -> Mistři kovárny a autonomní továrny
IT SYSTEMS 4/2026 , Plánování a řízení výroby

Mistři kovárny a autonomní továrny

Role lidské intuice a dat v moderní výrobě

Daniel Bičík

V závodě Jiříkov duněly maxíky a mistr kovárny dohlížel na provoz. Možná právě kvůli jejich velikosti takto v Týnci nad Sázavou, kde se vyráběly motocykly Jawa, označovali dvouapůltunová kladiva, která přežila i sametovou revoluci. Můj táta byl jedním z mistrů, kteří jim v devadesátých letech vdechovali nový život a společně s investory hledali budoucnost pro staré továrny. Mistři kovárny byli v minulém století respektovaní odborníci, jejichž sluch dokázal rozpoznat sebemenší odchylku od běžného zvuku provozu. Rychle se pak dopracovali ke stroji, který zněl jinak, než by měl, a zjišťovali závadu. Vidět tátu v akci bylo pro mě jako sledovat kouzelníka, protože jsem netušil a často ani mezi burácením těžkých lisů nezpozoroval, že by něco bylo jinak. 

 



Dnes už jsou některé továrny úplně bez lidí a výrobu dokážou řídit experti zpoza klávesnice a připojení k firemním systémům. K odhalení závady slouží stovky senzorů a dashboard, a pokud máte správně propojené přístroje i data, většině závad dokážete předejít.

Mluvící továrny

Digitalizace průmyslu probíhá už od osmdesátých let, kdy první ERP systémy centralizovaly podniková data od financí a logistiky až po objednávky a prodej. I když informace už neputovaly týdny na papírových dokumentech z jednoho oddělení do druhého, výrobní haly zůstávaly stranou. ERP vědělo, co se má vyrobit, ale ne vždy vědělo, co se reálně děje na lince.
Později přišly systémy MES, které softwarově pokryly, co se má vyrobit, kdy, v jakém množství a v jaké kvalitě. Stále se ale firmy potýkaly s neplánovanými výpadky výroby.
 
Moderní výrobní systémy se snaží tyto problémy řešit pomocí rozsáhlého sběru dat a pokročilé analytiky. Jednou z jejich klíčových součástí je využití IIoT, tedy průmyslového internetu věcí. Senzory dnes sledují teplotu, vibrace, energii nebo polohu materiálu v reálném čase.
Ve výrobě automobilů můžete najít desítky tisíc senzorů, které průběžně monitorují stav zařízení. Algoritmy následně analyzují nasbíraná data ze strojů a dokážou odhadnout blížící se poruchu.
Odborníci ve firmě data vyhodnotí a rozhodnou se, zda provést preventivní údržbu. Už jen tento postup může podstatně ovlivnit ziskovost firmy. Studie uvádějí:
  • snížení výpadků o 30–50 %
  • prodloužení životnosti strojů o 20–35 %
  • zkrácení návratnosti investic na 6–12 měsíců
Když už k výpadku na jedné lince dojde, systémy MES a MOM upraví plán a výrobu přesunou jinam na základě aktuálních dat. 
Samotná výroba nefunguje odděleně. Nové generace ERP systémů se „domluví“ se všemi částmi firmy, takže jakákoli změna ve výrobě se okamžitě promítá do finančního plánování nebo termínů dodávek.
 

Od 3D tisku k virtuální realitě

Řízení průmyslových linek je součástí rozsáhlejší technologické proměny. Její nedílnou součástí je zlevnění a masovější nasazení 3D tisku, který umožňuje rychlé promítnutí změn designu přímo do výroby. Konstruktér upraví návrh součástky v softwaru typu CAD nebo CAM a nechá vytisknout prototyp. Celá konstrukce se pak otestuje a vylepšená verze míří do fyzické výroby.
 
Neoddiskutovatelnou roli hraje i umělá inteligence, která firmám pomáhá zlepšit a zefektivnit řadu činností včetně odhadování budoucí poptávky. Při jakýchkoli změnách na trhu jim AI dává možnost rychle zareagovat, aby nedržely zbytečně vysoké zásoby ve skladech a zároveň snížily riziko, že jim budou chybět materiály nebo hotové výrobky.
 
Ačkoliv už největší vlna zájmu opadla, také virtuální, rozšířená i smíšená realita mají ve výrobních podnicích své místo. Uplatnění nachází při školení techniků nebo servisu. Brýle s rozšířenou realitou technikovi ukážou instrukce po jednotlivých krocích přímo na sklíčkách. Ve virtuální realitě se zaměstnanci učí, jak obsluhovat nové stroje nebo postupovat při krizových situacích.

Fungující příklady

Jednou z nejvyužívanějších moderních technologií jsou i digitální dvojčata, jinými slovy virtuální kopie výrobních linek, strojů nebo celých továren. Firmy díky nim mohou simulovat různé scénáře budoucího vývoje včetně zrychlení tempa výroby, změny designu linky nebo rozšíření produktové řady, které mají přímý dopad na fungování továrny nebo zvyšují nároky na logistiku. Když se při jejich modelování zaměří firmy na konkrétní oblasti, jako je zkrácení dodacích lhůt, dokážou snížit logistické náklady o 10–20 %.
 
Konkrétní příklad nabízí hanzovní město Hamburk, které využilo digitální modelování pro lepší koordinaci lodí a kamionů, což výrazně zkrátilo čekací doby v přístavu. Nadnárodní výrobce potravin, kosmetiky a drogerie Unilever využívá digitální obraz svých továren, který napojil na centrální podnikový systém, kde sjednocuje data z výroby, dopravy i skladů. V reálném čase navrhuje nejlepší rozmístění zboží ve skladu nebo trasy pro vozíky a roboty. Kamerové systémy s rozpoznáváním obrazu dokážou automaticky počítat zásoby nebo hlídat bezpečnost, a tyto informace se ihned promítají do řídicího systému skladu.
 
Zajímavá je možnost „mluvit“ s digitálním dvojčetem běžnou řečí. Jednoduše se zeptáte: „Co se stane, když se dopravce zpozdí o šest hodin?“ Systém vám odpoví a navrhne řešení. Tato oblast se velmi rychle rozvíjí a napojuje se na data z podnikového plánování. 
 
Všechny tyto technologie směřují k multimodálním řešením, které propojí jednotlivé cloudové platformy, senzory i zařízení s rozšířenou realitou a dalšími technologiemi. To zajistí nejen efektivnější fungování celého provozu, ale i kvalitnější data pro budoucí vylepšování systémů.

Autonomní továrny bez kouzelníků

V následujících letech se výroba promění ještě více směrem k samostatně fungujícím celkům, kdy bude umělá inteligence přebírat řadu rutinních i analytických úloh. Při plánování výroby bude zohledňovat kapacitu, logistické nároky, kvalitu produkce, ceny energií i dostupnost materiálu a autonomně upravovat vytížení jednotlivých linek.
Některé provozy se postupně přemění na tzv. lights-out manufacturing, tedy výrobu bez lidského zásahu. V Číně už vznikl první autonomní sklad, kde fungují pouze roboti a automaticky řízená vozidla. V jeho provozu neřeší nemocenské, dovolené nebo přestávky na oběd a všichni v systému vidí, kde se který výrobek nachází.
 
Člověk z výroby přesto nezmizí, i když kouzelníky, kteří podle drobných změn zvuku rozpoznají defektní stroj přes půlku továrny, potkávat nebudeme. Ztrátu romantiky plně vyváží několikanásobný nárůst efektivity. Dnešní „mistři“ budou pracovat s drobnými změnami v datech, věnovat se strategickým rozhodnutím a inovovat procesy.
Výrobní firmy nestojí na rozcestí, kde by řešily, zda jsou nejnovější technologie pouze dočasným trendem, protože trh křižovatku už dávno překročil a vydal se směrem vyšší automatizace a agentické umělé inteligence. Budoucí konkurenceschopnost určí kvalita dat, schopnost s nimi pracovat a kvalitně se rozhodovat. Žádná magie. A prvním krokem k modernizaci může být i něco tak malého, jako je hledání, kde vám ve výrobě vznikají ztráty.
 
Daniel Bičík
Autor článku je SCM customer solution advisor ve společnosti SAP.
Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.

Inzerce

Nasazení AI balancuje mezi výkonem a zranitelností

V aktuálním vydání IT Systems jsme se opět zaměřili na využití AI v podnicích, které má mnoho různých podob. Jednu z nich vidíte hned na titulní straně obálky, kde Martin Šťastný, ředitel vývoje Vision ERP, přestavuje AI asistentku Viana. S Martinem jsme si povídali nejen o tom, co Viana umí, ale především nás zajímalo, jak AI v ERP systému Vision pracuje s kontextem, daty a odpovědností.