Industrial AI jako klucz do dekarbonizacji ciężkiego przemysłu – wnioski z raportu IFS i PwC

Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 19 listopad 2025

Industrial AI staje się jednym z najważniejszych narzędzi dekarbonizacji sektorów hard-to-abate, a raport IFS i PwC UK pokazuje, że organizacje, które zaczną je skalować już dziś, mogą szybciej obniżyć emisje i jednocześnie poprawić wyniki operacyjne.

REKLAMA

Według badań IFS aż 86% liderów przemysłu uważa, że sztuczna inteligencja pomoże im osiągnąć cele środowiskowe – od poprawy efektywności energetycznej po zarządzanie CO₂ i raportowanie ESG [IFS, 2025]. Na tych danych opiera się nowy whitepaper „The Intelligence Behind Sustainability: Industrial AI's Critical Role in Decarbonization”, przygotowany przez IFS – dostawcę oprogramowania Industrial AI – we współpracy z PwC UK.

Kontekst jest wymagający: osiem sektorów uznawanych za hard-to-abate – lotnictwo, żegluga, transport ciężki, stal, cement, aluminium, chemia podstawowa oraz ropa i gaz – odpowiada łącznie za znaczną część globalnych emisji gazów cieplarnianych [PwC, 2025]. Każda nowa huta, piec czy turbina oddana dziś do użytku może generować „zablokowane” emisje aż do połowy stulecia, co wymusza nie tylko inwestycje w nowe technologie, lecz także maksymalną optymalizację istniejących aktywów.

W tym środowisku Industrial AI w wydaniu IFS (IFS.ai + IFS Cloud) nie zastępuje transformacji energetycznej, lecz ją przyspiesza – pozwalając „wycisnąć” z obecnej infrastruktury, instalacji i flot znacznie więcej: zarówno pod kątem emisyjnym, jak i kosztowym.

Hard-to-abate sectors: dlaczego bez Industrial AI się nie uda

Sektory trudne do dekarbonizacji łączy kilka cech: ekstremalna kapitałochłonność aktywów, długie cykle życia instalacji oraz silna zależność od energii i paliw kopalnych. Operatorzy rafinerii, hut, cementowni czy globalnych flot transportowych działają pod rosnącą presją regulacji, inwestorów i klientów, a jednocześnie nie mogą po prostu „wyłączyć” swoich aktywów.

Rozwiązania IFS Cloud i IFS.ai są projektowane właśnie pod takie realia: integrują dane z warstwy OT (czujniki, sterowniki, systemy sterowania) z systemami biznesowymi (EAM, FSM, ERP), tworząc spójny obraz operacji i emisji. Dzięki temu możliwe jest ciągłe, automatyczne poszukiwanie optymalnego punktu pracy aktywów – jednocześnie z perspektywy kosztów, dostępności i śladu węglowego.

Tradycyjne dźwignie dekarbonizacji – zmiana paliw, inwestycje w OZE, systemy wychwytu i składowania CO₂ – wymagają wieloletnich projektów oraz ogromnego CAPEX-u. Industrial AI w podejściu IFS i PwC pełni rolę warstwy „inteligentnej optymalizacji”, którą można wdrażać iteracyjnie, nad istniejącą bazą aktywów, i szybko monetyzować w postaci mniejszego zużycia energii, mniejszej liczby awarii oraz niższych emisji.

Industrial AI oczami IFS: od tras serwisowych po harmonogram produkcji

IFS mocno akcentuje, że nie chodzi o kosmetyczne usprawnienia, lecz o jakościową zmianę sposobu prowadzenia operacji. Jak podkreśla Sophie Graham, Chief Sustainability Officer w IFS:

„Obserwujemy, jak Industrial AI fundamentalnie zmienia sposób, w jaki organizacje podchodzą do zrównoważonego rozwoju. Nasi klienci wykorzystują AI do optymalizacji wszystkiego – od tras serwisowych w terenie po harmonogramowanie produkcji – a efekty są namacalne: mniej marnotrawstwa, niższe emisje i lepsze wyniki operacyjne. W IFS jesteśmy zaangażowani w dostarczanie rozwiązań AI, które pomagają naszym klientom realizować cele zrównoważonego rozwoju, jednocześnie budując bardziej odporne i konkurencyjne organizacje.”

Ta wypowiedź dobrze oddaje filozofię IFS.ai: sztuczna inteligencja nie jest dodatkiem do systemu, lecz wbudowaną warstwą, która steruje decyzjami operacyjnymi – od serwisu po produkcję – w oparciu o dane i cele emisyjne, a nie jedynie na podstawie intuicji menedżerów.

Trzy ścieżki wpływu Industrial AI na dekarbonizację

Whitepaper IFS i PwC UK wskazuje trzy kluczowe wektory, przez które Industrial AI przekłada się na zrównoważony rozwój i wyniki biznesowe.

1. Więcej z mniej – optymalizacja zasobów

Industrial AI pozwala organizacjom „robić więcej z mniej”: zużywać mniej energii, paliw, części i roboczogodzin przy tym samym lub wyższym poziomie produkcji.

Przykładem jest optymalizacja serwisu w terenie. Dane z wdrożeń IFS Field Service Management, wspieranych przez algorytmy IFS.ai, pokazują średnio około 37% redukcji przejechanych kilometrów dzięki zaawansowanemu planowaniu tras oraz przydzielaniu zadań technikom znajdującym się najbliżej miejsca zlecenia i najlepiej dopasowanym kompetencyjnie. Przy skali globalnego operatora infrastruktury to tysiące ton CO₂ mniej rocznie, bez konieczności natychmiastowej wymiany floty na elektryczną.

2. Dane, którym można ufać – śladowość i audytowalność

Drugi wektor to jakość i spójność danych. Industrial AI wymaga czystych, połączonych i kontekstowych danych – ale jednocześnie pozwala zamienić je w przewagę konkurencyjną poprzez śladowość i audytowalność.

IFS Cloud integruje strumienie danych z systemów OT, EAM, ERP i FSM, a warstwa IFS.ai buduje z nich „cyfrowy ślad” emisji dla linii, zakładu, produktu czy całego łańcucha wartości. To dokładnie taki poziom szczegółowości, jakiego oczekują dziś regulatorzy, inwestorzy i klienci, weryfikując realność strategii net-zero – nie wystarczą deklaracje, potrzebne są mierzalne, weryfikowalne dane [IFS, 2025].

3. Transformacja modeli biznesowych – w stronę gospodarki cyrkularnej

Trzecia ścieżka to zmiana modeli biznesowych: przejście z podejścia liniowego („sprzedaż produktu”) do wynikowego i cyrkularnego („sprzedaż dostępności”, „sprzedaż usług”) oraz regeneracji komponentów.

Dzięki cyfrowym bliźniakom i analityce scenariuszowej rozwiązania IFS EAM i IFS.ai pozwalają symulować wpływ decyzji inwestycyjnych i operacyjnych (np. wcześniejsza modernizacja, remont generalny, wydłużenie życia aktywa) na emisje, koszty i dostępność w horyzoncie kilkunastu lat. Taka wiedza przekłada się na bardziej świadome decyzje CAPEX/OPEX oraz lepsze uzasadnienie projektów dekarbonizacyjnych przed zarządem i inwestorami.

Paradoks energetyczny AI: perspektywa PwC UK

Rozmawiając o AI w kontekście klimatu, nie można pominąć jej własnego śladu energetycznego. Większe modele i rosnące centra danych zużywają coraz więcej energii elektrycznej, co rodzi obawy, że część zysków emisyjnych może zostać „zjedzona” przez infrastrukturę AI.

Do tego wątku odnosi się Leigh Bates, Partner w PwC UK:

„AI ma transformacyjny potencjał dla sektorów przemysłowych i hard-to-abate, prowadząc nas w kierunku osiągnięcia celów net-zero z niezwykłą precyzją. Jednak w miarę jak rozwiązania oparte na AI oświetlają nam drogę, musimy jednocześnie odpowiedzialnie zarządzać ich zapotrzebowaniem na energię. Wykorzystanie tej podwójnej szansy – przywództwa zarówno w obszarze zrównoważonego rozwoju, jak i efektywności – będzie w centrum ewolucji przemysłu.”

Perspektywa PwC dobrze koresponduje z podejściem IFS. W architekturze IFS.ai dużą rolę odgrywa m.in. edge computing (przenoszenie części obliczeń bliżej źródła danych, np. do bramek IoT), świadome dobieranie modeli oraz możliwość zasilania infrastruktury obliczeniowej z OZE. Dzięki temu potencjalne redukcje emisji w przemyśle mogą znacząco przewyższać dodatkowy ślad energetyczny samej AI.

Jak zacząć: od pilota do skalowania z IFS.ai

Raport IFS i PwC UK podkreśla, że najlepszy punkt startu to nie „wielki program AI”, lecz konkretne, mierzalne use case’y tam, gdzie krzyżują się koszty i emisje. W praktyce najczęściej są to:

predykcyjne utrzymanie ruchu kluczowych aktywów,
carbon-aware scheduling w energochłonnych zakładach,
optymalizacja tras i harmonogramów serwisu terenowego,
zaawansowane sterowanie procesami o wysokiej intensywności energetycznej.

W każdym z tych obszarów IFS Cloud i IFS.ai oferują gotowe, branżowe scenariusze Industrial AI, które można wdrażać iteracyjnie – zaczynając od jednego zakładu, regionu czy floty, a następnie replikując wypracowany wzorzec na kolejne lokalizacje.

Kluczowa jest tu równoległa praca nad trzema warstwami:

Dane – porządkowanie źródeł, integracja OT/IT, zdefiniowanie modeli emisji.
Technologia – wykorzystanie wbudowanych funkcji Industrial AI w IFS.ai zamiast budowania wszystkiego od zera.
Ład i zaufanie – governance, bezpieczeństwo, zasady „sustainable compute”, w których projektowaniu wspiera doświadczenie doradcze PwC UK.

Organizacje, które jako pierwsze połączą cele klimatyczne z systemowym wdrożeniem rozwiązań takich jak IFS.ai, mają szansę zdefiniować na nowo swoją pozycję konkurencyjną w erze gospodarki niskoemisyjnej.

FAQ – Industrial AI, IFS i dekarbonizacja

Czy Industrial AI ma sens, jeśli nasza infrastruktura jest jeszcze „tradycyjna”?

Tak – Industrial AI w wydaniu IFS.ai jest projektowane właśnie po to, by maksymalizować efektywność istniejących aktywów, a nie tylko nowych instalacji; oznacza to realne oszczędności energii i emisji jeszcze przed dużymi inwestycjami kapitałowymi.

Od czego zacząć wdrożenie IFS.ai w kontekście dekarbonizacji?

Najlepiej od 1–2 pilotażowych use case’ów o wysokim potencjale emisyjnym i kosztowym, np. predykcyjnego utrzymania ruchu i harmonogramowania produkcji; IFS Cloud dostarcza gotowy szkielet danych i procesów, a IFS.ai – wbudowane modele Industrial AI, co przyspiesza przejście od pilota do skali.

Jak pogodzić rosnące zużycie energii przez AI z celami net-zero?

Kluczem jest odpowiedzialne podejście do architektury i zakresu zastosowań – rozwiązania IFS.ai wykorzystują m.in. obliczenia na krawędzi oraz możliwość integracji z infrastrukturą zasilaną z OZE, dzięki czemu potencjalne redukcje emisji w zakładach i flotach znacząco przewyższają dodatkowy ślad energetyczny modeli AI.

Jaką rolę pełni PwC UK w projektach Industrial AI z IFS?

PwC UK wnosi perspektywę strategiczną, regulacyjną i ESG – pomaga powiązać konkretne wdrożenia IFS.ai z mapą dojścia do net-zero, wymogami raportowania i oczekiwaniami inwestorów, tak aby Industrial AI stało się integralnym elementem strategii klimatycznej i biznesowej, a nie jedynie pojedynczym projektem technologicznym.

Oceń system
IFS na stronie www.raport-erp.pl

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.

Czytaj całość

PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems

PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.

Czytaj całość

SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF

SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.

Czytaj całość

Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Czytaj całość

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP

Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.

Czytaj całość

SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP

Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.

Czytaj całość

Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)

Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.

Czytaj całość

Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników

Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.

Czytaj całość

Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej

Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Czytaj całość