Furnizorii și constructorii auto germani ar trebui să fie atenți: șeful IT de producție al ZF Group avertizează că următorul val de AI de fabrică se va bloca dacă firmele nu remediază modul în care datele sunt colectate și guvernate pe linia de producție. Acest aspect contează pentru lucrătorii de pe liniile de asamblare, pentru furnizorii care deservesc fabricile din Germania și Austria și pentru cumpărătorii care se așteaptă la calitate fiabilă, de la electronice la trenuri de rulare.

„Poți pune totul în data lake” — și tot poți eșua

Volker Szabo, Head of IT Production Solution Analysis and Strategy Execution la ZF Group, a declarat pentru CIOnews pe 8 noiembrie 2026 că enterprise AI în producție este împiedicat de ceea ce el numește „arquitectură spaghetti” — decenii de interfețe punct-la-punct personalizate și nedocumentate care ascund proveniența datelor și fac scalarea costisitoare și riscantă. „Poți pune totul în data lake, dar oamenii nu știu unde să pescuiască”, a spus Szabo.

Szabo a descris o soluție practică: un strat de integrare guvernat care standardizează modul în care controlerele logice programabile, sistemele SCADA și platformele MES/ERP publică datele de producție. Acest strat, susține el, creează o sursă unică de adevăr și permite modelelor AI pentru inspecția vizuală a calității, mentenanță predictivă și gemeni digitali să fie implementate mai rapid și mai sigur în mai multe fabrici.

Cum o mică schimbare tehnică poate elibera valoare mare din AI

În interviu Szabo a oferit un exemplu concret al economiei potențiale: reducerea zecilor de conexiuni punct-la-punct la un strat comun de integrare ar putea tăia numărul de interfețe cu aproximativ 80% într-un scenariu simplificat — nu o economisire directă de cost, dar o mare reducere a complexității arhitecturale și a efortului de întreținere care, de obicei, blochează implementările. De asemenea, a recomandat începerea cu proiecte-pilot strict delimitate — „începeți cu o denumire de componentă, apoi adăugați date pas cu pas” — în loc să încercați un singur ghem digital grandios.

Actorii din industrie testează deja abordări similare. Siemens și NVIDIA au promovat instrumente de tip digital twin și agenți pentru fabrică la Siemens Electronics Factory din Erlangen ca model pentru fabrica adaptivă; Siemens spune că acele aplicații sunt deja trialate în producție și urmăresc să accelereze fluxurile de lucru pentru inspecție, planificare și punere în funcțiune virtuală.

Ce înseamnă aceasta pentru piață

Pentru constructorii auto europeni și furnizori mesajul este operațional: implementarea AI pentru inspecția calității, robotică sau mentenanță predictivă nu mai este doar un exercițiu de antrenare a modelelor — este o problemă de integrare și guvernanță. Dacă OEM-urile și Tier‑1-urile urmează sfatul lui Szabo, vor putea scala mai rapid proiectele-pilot de succes în mai multe fabrici din Germania și Austria, reducând timpul și costul necesar pentru a introduce inspecția și mentenanța asistate de AI în turele obișnuite. Aceasta reduce riscul de rebuturi și opriri pentru liniile de baterii și trenuri de rulare și face testarea digital twin a modificărilor de producție mai puțin disruptivă — beneficii relevante pe măsură ce fabricile jonglează cu programe EV și volatilitatea lanțului de aprovizionare.

Pentru sindicate și consiliile de lucru, prescripția tehnică are și implicații practice: o abordare care prioritizează integrarea tinde să păstreze controlerele și mașinile legacy în timp ce adaugă acces la date, ceea ce poate limita schimbările hardware imediate și permite instruirea treptată a operatorilor și echipelor de întreținere în locul unei reproiectări bruște.

Interviul ZF subliniază o schimbare discretă în Germania și Austria: următoarea etapă a AI în fabrici se va câștiga sau pierde la stratul de interfață dintre controlere și sistemele enterprise, nu doar prin modele mai mari.

Piața B2B vehicule WorldTrader24 pentru comercianți →

Surse: CIOnews, Siemens

Notă partener: partenerul tehnologic AutoPresse DaVinci AI dezvoltă soluții AI pentru întreaga industrie auto – de la analize de piață și dealer la agenți autonomi AI și producție de imagini și video.