Източник: Archimed_eDMS

Глобалната индустрия преминава от пилотно внедряване към мащабно използване на интелигентни производствени технологии. Девет от десет производители приемат цифровата трансформация като условие за конкурентоспособност, 59% вече използват технологии за умно производство в ежедневните операции, а само 18% остават във фазата на изпитания.

Изкуственият интелект подпомага 34% от операциите, като очакванията са делът да достигне 54% до 2030 г. Същевременно предприятията използват ефективно едва 43% от събираните данни, а 46% са претърпели киберинцидент през последната година.

Тези глобални изводи от 11-ото проучване „State of Smart Manufacturing“ на Rockwell Automation са особено важни за Европа. Регионът трябва едновременно да повишава производителността си, да намалява енергийния и въглеродния отпечатък, да преодолява недостига на специалисти и да изпълнява все по-строги изисквания за киберсигурност.

Европа навлиза във фазата на възвръщаемостта

Проучването не публикува пълен набор от отделни проценти само за Европа. По-широкият регион EMEA – Европа, Близкият изток и Африка – представлява 41% от извадката. Включени са Великобритания, Германия, Франция, Италия и Испания, както и Саудитска Арабия и Обединените арабски емирства. България не е сред анкетираните държави.

За EMEA водещата стратегия срещу външните рискове е внедряването и използването на AI. Следват разширяването на научноизследователската дейност и иновациите и управлението на киберриска чрез контролни и защитни механизми.

Това отразява европейската специфика. Производителите трябва да извличат по-висока стойност от скъпата енергия и ограничения трудов ресурс, но и да докажат, че цифровите им системи отговарят на изисквания за сигурност, проследимост и управление на данните.

През 2025 г. 72% от малките и средните предприятия в ЕС са достигнали поне основна цифрова интензивност – все още с 18 процентни пункта под целта от над 90% за 2030 г.

Технологичната пропаст между водещите и изоставащите компании става структурен икономически риск: предприятията с интегрирани данни и автоматизация намаляват брака, престоя и енергийните разходи, докато останалите губят конкурентоспособност дори при сходна цена на труда.

Как AI вече се използва в производството

Едно от най-разпространените приложения е автоматичният качествен контрол. Камери и модели за компютърно зрение инспектират продуктите в реално време, разпознавайки пукнатини, неправилни размери, дефекти в повърхността или опаковката. Системата може да свърже отклонението с конкретна машина, материал или момент от производствения процес и да ограничи брака преди дефектът да засегне цяла серия.

При прогнозната поддръжка алгоритмите анализират вибрации, температура, налягане, шум и енергопотребление. Целта не е да се посочи абстрактна вероятност от авария, а да се планира ремонт преди отказа и по време на удобен технологичен прозорец. Това намалява непланирания престой и необходимостта от поддържане на прекомерни запаси от резервни части.

AI може да оптимизира параметрите на процеса – скорост, температура, налягане, дозиране или последователност на операциите – според качеството на суровината и текущото състояние на оборудването. При енергоемки производства системите могат да преместват натоварването, да откриват неефективни режими и да намаляват потреблението за единица продукция.

В планирането алгоритмите прогнозират търсенето, сравняват наличността на материали и производствен капацитет и предлагат по-устойчив график. При прекъсване на доставка могат да оценят алтернативни доставчици или производствени сценарии.

Генеративният AI навлиза и като помощник на операторите. Модел, ограничен до проверена техническа документация, история на ремонтите и заводски инструкции, може да обяснява аларми, да насочва към процедура и да подпомага обучението на нови служители.

Тук е необходима важна граница: езиковият модел не бива самостоятелно да променя критични параметри или защитни настройки. При процеси, свързани с безопасност, решенията трябва да останат под човешки контрол, да бъдат проследими и проверими.

Данните са основата, а не страничен продукт

Проучването показва, че предприятията използват ефективно само 43% от събираните данни. Това е предупреждение за европейските фабрики, които често работят със смесица от нови цифрови платформи и старо оборудване с различни протоколи.

Без общ модел на данните AI може да даде технически убедителен, но практически неправилен резултат. Ако показанията от сензорите нямат контекст – коя машина, партида, смяна или рецепта ги е генерирала – те трудно могат да бъдат свързани с качеството и себестойността.

Затова инвестицията трябва да започне с инвентаризация на активите, надеждно събиране и контекстуализиране на данните и връзка между производствените системи, MES, управлението на ресурсите и контрола на качеството.

България тръгва от по-ниска цифрова база

Изводите на Rockwell Automation не могат да се представят като национално проучване за България. Те обаче описват особено точно проблемите на българската индустрия – недостиг на кадри, фрагментирани производствени системи, ограничени бюджети и трудност при мащабирането на успешните пилотни проекти.

През 2025 г. едва около 38% от българските малки и средни предприятия са имали поне основна цифрова интензивност – най-ниското равнище в ЕС според актуализираните европейски показатели. Европейската комисия продължава да определя използването на AI, облачни услуги и анализ на данни от българските предприятия като ограничено.

Това не означава, че в страната липсват високотехнологични заводи. България има модерни предприятия в автомобилните компоненти, електрониката, машиностроенето, фармацията и хранителната индустрия. Проблемът е голямата разлика между водещите експортни компании и множеството малки и средни производители.

За последните AI може да бъде начин да компенсират дефицита на инженери и оператори, но само ако се внедрява поетапно. Практичната начална точка е приложение с измерим резултат: намален брак, по-кратък престой, по-ниско енергопотребление или по-бързо пренастройване на линията.

NIS2 превръща киберсигурността в отговорност на ръководството

България транспонира NIS2 чрез измененията в Закона за киберсигурност, обнародвани на 13 февруари 2026 г. Новият режим позволява проверки и независими одити, изискване на политики и доказателства за тяхното прилагане и достъп на надзорните органи до необходимата документация.

NIS2 не обхваща автоматично всяка фабрика. Прилага се основно към средни и големи предприятия в посочени критични сектори, както и към определени организации независимо от размера им.

Сред засегнатите производствени дейности са химическата и фармацевтичната промишленост, медицинските изделия, компютърната, електронната и оптичната техника, електрическото оборудване, машините, автомобилите и другото транспортно оборудване. При храните обхватът се отнася до предприятия, извършващи промишлено производство, преработка или търговия на едро. Енергетиката, водите и управлението на отпадъци попадат в отделни критични сектори.

Ръководните органи трябва да одобряват мерките за управление на киберриска, да следят изпълнението им и да преминават обучение. Това извежда темата от IT отдела и я поставя сред отговорностите на управителя и борда.

Какво трябва да направи производственото предприятие

NIS2 изисква пропорционални технически, оперативни и организационни мерки. За една фабрика това означава пълен регистър на свързаните активи и разделяне на производствената OT мрежа от офисната IT среда.

Дистанционният достъп на доставчици и сервизни инженери трябва да бъде ограничен, регистриран и защитен с многофакторна идентификация. Стари контролери и системи, които не могат да бъдат актуализирани, трябва да бъдат изолирани и наблюдавани чрез компенсиращи мерки.

Необходими са управление на уязвимостите, защитени резервни копия, процедури за възстановяване, кризисно управление и редовни упражнения. Особено важна е веригата на доставки: компрометиран софтуер, интегратор или външен техник може да осигури достъп до производствената мрежа.

При значителен инцидент предприятието трябва да изпрати ранно предупреждение до 24 часа след установяването му, уведомление до 72 часа и окончателен доклад по правило до един месец.

Максималните санкции по NIS2 за съществените субекти достигат поне 10 млн. евро или 2% от общия световен годишен оборот, а за важните – поне 7 млн. евро или 1,4%, като се прилага по-високата стойност съобразно националната рамка.

Киберзащитата трябва да предхожда автономността

Свързването на IT и OT е необходимо, за да могат данните от машините да достигнат до AI системите. Същата връзка обаче отваря път от корпоративната мрежа към технологичния процес.

Rockwell Automation посочва IT/OT интеграционните точки като втората най-уязвима зона след корпоративните IT системи. Това е особено важно за българските предприятия със старо оборудване, проектирано за изолирана работа, но впоследствие свързано към интернет или облачна платформа.

Затова AI проектът и киберзащитата не трябва да се планират последователно. Те са една инвестиция. Архитектурата трябва предварително да определи кои данни напускат фабриката, кой има достъп, къде се обработват, как се следят действията и как производството продължава при загуба на цифровите системи.

Най-добрият български сценарий е поетапно мащабиране

За предприятията с ограничен бюджет най-разумният подход е да изберат една линия и проблем с ясна икономическа цена. След доказана възвръщаемост решението може да бъде стандартизирано и разширено към други линии и заводи.

Успоредно с технологията трябва да бъдат подготвени операторите, инженерите и ръководителите. Външният доставчик може да внедри система, но не може да замени вътрешното познаване на процеса и дългосрочната отговорност за данните и риска.

За Европа умното производство е инструмент за възстановяване на индустриалната конкурентоспособност. За България то е и шанс да компенсира демографския натиск и по-ниската производителност. Но този шанс ще бъде реализиран само ако инвестицията обедини три елемента – използваеми данни, подготвени хора и киберсигурност, изградена още при проектирането.