Polski przemysł spożywczy potrzebuje skokowej zmiany. Dane będą kluczowe

Polski przemysł spożywczy stoi przed koniecznością przeprowadzenia skokowej transformacji cyfrowej i automatyzacyjnej, aby utrzymać konkurencyjność na rynku europejskim i globalnym. Eksport żywności z Polski wyniósł w ubiegłym roku 58 miliardów euro, z czego 75 procent trafiło do krajów europejskich — to pokazuje skalę i znaczenie tego sektora dla gospodarki, ale także skalę wyzwań, przed którymi stoi.

Polska jako producent żywności — pozycja i perspektywy

Polska od wielu lat postrzegana jest w Unii Europejskiej jako konkurencyjny kosztowo producent żywności. Produkty polskie regularnie pojawiają się na półkach sklepów w krajach bałtyckich i innych regionach Europy, zawsze w konkurencyjnych cenach. Jednak ta pozycja opiera się na niskich kosztach produkcji — model, który stopniowo traci na znaczeniu.

Rolnictwo polskie zatrudnia około 9 procent pracowników, ale generuje zaledwie 3 procent PKB. Ta dysproporcja wskazuje na niską wydajność sektora i ograniczone zasoby do dalszego rozwoju. Jeśli branża ma utrzymać obecny poziom produkcji, musi znaleźć nowe sposoby na zwiększenie efektywności — nie poprzez rozszerzanie areału czy zatrudnienia, lecz poprzez modernizację procesów.

Marnotrawstwo żywności — niewidoczna strata w łańcuchu wartości

Jednym z największych problemów, który branża musi rozwiązać, jest marnotrawstwo żywności. Część żywności marnuje się w domach konsumentów, ale nawet 30 procent straty występuje w całym łańcuchu wartości — od produkcji, przez przetwórstwo, aż po logistykę. To ogromna ilość zasobów, pracy i pieniędzy, która przepada.

W branży przetwórczej marnotrawstwo wynika z wielu czynników: nieefektywnych procesów produkcyjnych, braków w planowaniu, problemów z przechowywaniem czy transportem. Redukcja tych strat wymaga głębokich zmian w sposobie organizacji produkcji.

Automatyzacja jako warunek konkurencyjności

Produkcja w branży rolno-spożywczej nie jest już wystarczająco nowoczesna. Przemysł mleczarski, napojowy i przetwórczy wymagają znacznie większego zaawansowania technologicznego niż dotychczas.

Wyzwaniem dla producentów nie tylko w Polsce, ale w całej Europie Wschodniej, jest coraz trudniej dostępna siła robocza. Dlatego automatyzacja linii produkcyjnych staje się konieczna — zarówno z powodu braku pracowników, jak i ze względu na efektywność zasobów.

Automatyzacja wpływa na konkurencyjność w kilku wymiarach:

Obszar wpływu	Efekt automatyzacji
Zużycie wody	Znaczące zmniejszenie dzięki precyzyjnym procesom
Zużycie energii	Optymalizacja zużycia elektryczności w liniach produkcyjnych
Odpady produkcyjne	Redukcja odpadów i marnotrawstwa materiałów
Koszty operacyjne	Zmniejszenie nakładów na transport i składniki produkcji
Jakość produktu	Konsystencja i powtarzalność procesów

Dane jako fundament transformacji

Klucze do modernizacji branży leży w danych. Wiele danych znajduje się rozrzucone w różnych arkuszach Excel i na komputerach poszczególnych pracowników — bardzo rzadko są one skonsolidowane w jednym miejscu, gdzie można byłoby rozpocząć ich analizę.

Tetra Pak opracował system o nazwie Tetra Pak Factory OS, który kompleksowo działa na poziomie zakładu. Dzięki niemu zbierane są dane z całego obiektu produkcyjnego, a następnie analizowane w celu zidentyfikowania miejsc, gdzie traci się najwięcej zasobów i gdzie można zarabiać na eliminowaniu problemów.

Skonsolidowanie danych z urządzeń w całym zakładzie produkcyjnym jest niezbędne do wdrożenia sztucznej inteligencji. Bez ustrukturyzowanych, dostępnych danych AI nie ma na czym pracować.

Sztuczna inteligencja w produkcji żywności

Sztuczna inteligencja w branży spożywczej znajduje się dopiero na początkowym etapie. Obserwujemy, jak technologia wyłania się, choć następuje to powoli.

Dzięki AI można już dziś optymalizować produkcję — w różnym stopniu dla różnych branż. Proces wygląda następująco:

1. Zbieranie danych o produkcji z całego zakładu
2. Budowanie warstwy AI analizującej zebrane informacje
3. Działania predykcyjne mające na celu zapewnienie płynnego działania
4. Przewidywanie problemów z jakością zanim faktycznie się pojawią
5. Identyfikacja nieprawidłowości w dużych zbiorach danych

AI może przewidywać problemy jakościowe, analizując wzorce w danych, które człowiek nie byłby w stanie dostrzec. To pozwala na proaktywne działania zamiast reaktywnych.

Rola człowieka w świecie AI

Choć sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę, człowiek pozostaje kluczowym ogniwem w łańcuchu. AI sama z siebie nie umieści produktu na rynku — ktoś musi mieć kontrolę nad tym procesem.

AI może pomóc w lepszym zrozumieniu, jak zaprojektować produkt, ale ostatecznie to konsumenci zadecydują o sukcesie — zaakceptują smak produktu lub nie. Ludzie będą odgrywać kluczową rolę, ale muszą znaleźć sposoby na poprawę kontroli jakości z wykorzystaniem AI.

Przed wdrożeniem zaawansowanych technologii branża musi przede wszystkim zacząć zbierać dane i zadbać o to, by były one ustrukturyzowane. Dopiero wtedy AI będzie mogła je przetwarzać i pomagać zwiększać efektywność.

Co to oznacza dla polskiego przemysłu

Transformacja, którą musi przejść polski przemysł spożywczy, nie będzie szybka ani łatwa. Wymaga inwestycji w nowe technologie, szkolenie pracowników, zmianę mentalności w organizacjach. Jednak bez tej zmiany branża ryzykuje utratę konkurencyjności.

Polska ma szansę przejść z pozycji producenta niskokosztowego na producenta nowoczesnego, efektywnego i zrównoważonego. Warunkiem sukcesu jest skonsolidowanie danych, wdrożenie automatyzacji i inteligentne wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów. Firmy takie jak Tetra Pak już pracują nad wsparciem polskiego przemysłu mleczarskiego i napojowego w tym kierunku — ale to dopiero początek transformacji, którą musi przejść cały sektor.