Artificiell intelligens i industrin – tillämpningar, säkerhet och utmaningar

Den moderna industrin genomgår en snabb omvandling tack vare artificiell intelligens (AI). Företag inför allt oftare AI i industrin för att optimera produktionen, automatisera processer och utnyttja data bättre. Maskininlärning och analys av big data öppnar helt nya möjligheter för tillverkande företag att effektivisera verksamheten och stärka konkurrenskraften. Samtidigt väcks frågor om säkerheten i sådana lösningar – särskilt i relation till maskinsäkerhet och de senaste regelverken, som Maskinförordningen 2023/1230. Nedan tittar vi närmare på AI-tillämpningar inom industrisektorn, vilka fördelar de ger samt de utmaningar och risker som följer med den här tekniska revolutionen.

Tillämpningar av artificiell intelligens i industrin

Artificiell intelligens används inom många områden i produktion och företagsstyrning. Med AI får industriell automation en ny nivå av intelligens – systemen kan själva lära av data och fatta beslut i realtid. Nedan presenteras utvalda områden där AI redan i dag ger mätbara resultat:

Exemplen ovan är bara en del av möjligheterna. Allt fler företag investerar i AI-lösningar för att öka produktiviteten och göra produktionen mer flexibel. Till exempel kan maskininlärningsmodeller analysera hundratals processparametrar i realtid – när de upptäcker en avvikelse kan systemet automatiskt justera maskininställningar eller kalla in service innan ett allvarligt fel uppstår. Andra system lär sig av historiska data hur en produktionslinje bäst konfigureras vid byte av sortiment.

Fördelar med att införa AI i tillverkningssektorn

Att implementera artificiell intelligens i industrimiljöer ger många affärs- och driftmässiga fördelar:

• Högre produktivitet och färre driftstopp: Med AI drabbas maskiner mer sällan av oplanerade haverier, eftersom systemet i förväg upptäcker tecken på fel. Optimerade scheman för produktion och underhåll minimerar stilleståndstider.
• Förbättrad produktkvalitet: Automatisk inspektion och analys av processdata gör det möjligt att snabbare fånga upp avvikelser från normen. Färre defekta produkter innebär mindre materialsvinn och ett starkare anseende för företaget.
• Lägre driftskostnader: Industriell automation med AI-stöd minskar behovet av manuell insats i rutinuppgifter. Processerna blir mer energieffektiva – AI kan t.ex. stänga av utrustning som inte används eller optimera energiförbrukningen.
• Större flexibilitet i produktionen: AI-baserade system anpassar sig snabbt till förändringar – t.ex. varierande marknadsefterfrågan eller ändringar i produktdesign. Det underlättar produktanpassning och kortar ledtiden för att möta nya trender.
• Bättre arbetsmiljösäkerhet: AI kan inte bara skapa risker, utan också höja säkerheten. Ett exempel är intelligenta övervakningssystem som upptäcker farliga situationer (som när en person kommer för nära en robot) och initierar nödrutiner. På så sätt bidrar tekniken till att skydda medarbetare.

Alla dessa fördelar ger en konkurrensfördel. Företag som använder AI kan producera snabbare och billigare, samtidigt som kvaliteten bibehålls eller höjs. Dessutom bidrar effektiv hantering av data och processer till bättre strategiska beslut. Det är dock viktigt att notera att nyttans omfattning beror på ett korrekt genomförande – det kräver investeringar inte bara i hårdvara och mjukvara, utan även i utbildning av personalen och att organisationen anpassas till nya arbetssätt.

Utmaningar vid införande av artificiell intelligens i industrin

Trots den stora potentialen är införandet av AI i fabriker och produktionsanläggningar förknippat med många utmaningar:

• Höga kostnader och avkastning på investeringen: Utveckling och träning av AI-modeller kan vara kostsamt, särskilt när det gäller specifika industriprocesser. Inköp av sensorer, IT-infrastruktur samt arbete från AI-specialister innebär betydande utgifter. För nischade eller enstaka processer kan traditionella algoritmer och automation vara billigare och mer lönsamma än fullskaliga AI-lösningar.
• Tillgång till data och datakvalitet: Effektiva AI-modeller kräver stora datamängder av rätt kvalitet. I anläggningar som just påbörjar digitaliseringen kan data vara ofullständiga eller utspridda. Ofta krävs en modernisering av maskinparken (tillägg av sensorer, SCADA-system) och integration av olika informationskällor innan IT- eller ingenjörsavdelningar kan förbereda data för modellträning.
• Brist på specialister: Att skapa och underhålla AI-system kräver kompetens i gränslandet mellan IT och ingenjörsvetenskap. På arbetsmarknaden råder brist på erfarna experter som behärskar både maskininlärning och industriprocessernas särdrag. Företag behöver investera i kompetensutveckling eller anlita externa specialister (outsourcing) med rätt know-how.
• Integration med befintliga processer: Att införa AI handlar inte bara om teknik, utan också om att anpassa lösningen till etablerade rutiner. AI-systemet måste samverka med maskiner och människor i produktionen.
• Tekniska begränsningar: Alla industriella uppgifter lämpar sig inte för att lösas med AI-metoder. Många processer har tydligt definierade fysikaliska eller logiska regler – där fungerar traditionella styralgoritmer utmärkt. AI får främst ett övertag där processen är komplex, varierande eller svår att modellera med klassiska metoder. I annat fall kan AI ge liten eller ingen fördel jämfört med en enklare lösning, och i stället tillföra onödig komplexitet.
• Acceptans och förändring av arbetskulturen: Införandet av intelligenta system hänger ofta ihop med oro bland personalen kring arbetstillfällen eller förändrade arbetsuppgifter. Det krävs ändamålsenlig utbildning och att man bygger förståelse för att AI är ett stödverktyg, inte ett hot. Företag som bortser från den mänskliga faktorn kan möta motstånd mot den nya tekniken, vilket försvårar ett effektivt nyttjande.

Att identifiera dessa utmaningar tidigt gör det möjligt att planera införandet på rätt sätt. Ofta rekommenderas att man först startar ett pilotprojekt i mindre skala, drar lärdomar och först därefter implementerar AI bredare i hela företaget. På så sätt kan man bättre uppskatta de faktiska kostnaderna och nyttorna samt finslipa systemintegrationen innan den blir kritisk för kärnprocesserna.

Maskinsäkerhet och AI – regler och god praxis

Att införa artificiell intelligens i maskiner och produktionsutrustning kräver särskild omsorg om säkerheten. Traditionella maskiner arbetar enligt förprogrammerade scheman, medan AI-system kan fatta beslut autonomt baserat på data. Det väcker frågan: är AI-styrda maskiner lika säkra som de klassiska? Lagstiftare har uppmärksammat detta, vilket framgår av Förordning (EU) 2023/1230 om maskiner (den så kallade nya maskinförordningen).

De nya reglerna, som från 2027 ersätter den nuvarande maskindirektivet 2006/42/EC, tar bland annat hänsyn till risker som följer av digitalisering och användning av AI-system. Maskiner som är utrustade med inslag av artificiell intelligens måste uppfylla ytterligare säkerhetskrav och genomgå bedömning av överensstämmelse för att säkerställa skydd för användarna. I praktiken innebär det att tillverkaren av en sådan “intelligent” maskin måste genomföra en utökad riskanalys, med hänsyn till atypiska scenarier för algoritmens beteende. Det är också nödvändigt att säkerställa att AI-systemet inte på egen hand kan ändra maskinens funktion på ett sätt som innebär risk för operatörer eller omgivningen.

Förordning 2023/1230 inför också begreppet högriskmaskiner – kategorier av utrustning som, på grund av potentiella risker (t.ex. kopplade till autonomt agerande), kräver ytterligare certifiering av en oberoende instans. Det gäller bland annat autonoma mobila maskiner och kollaborativa industrirobotar. För dessa räcker det inte längre med tillverkarens egen försäkran om överensstämmelse; det krävs extern medverkan av ett anmält organ samt tester som bekräftar att skärpta krav uppfylls. Det är också värt att nämna att definitionen av den så kallade “säkerhetskomponenten” har utökats – den omfattar nu inte bara fysiska enheter (t.ex. nödstopp), utan även digitala komponenter och programvara. Det innebär att exempelvis ett system som övervakar säkerhetszoner med hjälp av AI har samma status som ett mekaniskt skydd eller en ljusridå.

AI-användning i industrin sker alltså inte i ett juridiskt vakuum – tvärtom följs den noggrant av tillsynsmyndigheter. Syftet med dessa åtgärder är att innovation ska gå hand i hand med säkerhet för arbetstagare och konsumenter. Den goda nyheten är att när ett företag uppfyller strikta säkerhetskrav bygger det samtidigt förtroende för sina produkter och tjänster. CE-certifiering av maskiner med avancerade styrsystem blir ett bevis på att det även i AI-eran går att säkerställa en hög säkerhetsnivå.

Risker kopplade till användning av AI i industrin

Utöver införandeutmaningar finns det också vissa risker förknippade med användning av artificiell intelligens i industrimiljö. Dessa behöver identifieras och övervakas för att kunna motverkas i tid:

• Oförutsägbart systembeteende: AI bygger på data och statistik, vilket innebär att den i atypiska situationer kan fatta oväntade beslut. Fel i algoritmen eller i indata kan leda till farligt maskinbeteende (t.ex. en felaktig robotrörelse). Därför är det viktigt att varje AI-utrustad maskin har traditionella skydd – såsom nödstopp eller mekanismer för manuell kontroll, så att operatören omedelbart kan stoppa utrustningen.
• Programvarufel och uppdateringar: AI-programvara kräver regelbundna uppdateringar och korrigeringar. En ny version av algoritmen kan ge oavsiktliga bieffekter. Om rutinerna för programvarans kvalitetskontroll brister kan den uppdaterade maskinen bete sig oönskat, trots att den tidigare versionen fungerade korrekt. Därför rekommenderas att man före införande av uppdateringar genomför tester som simulerar verkliga driftförhållanden.
• Angrepp genom datamanipulation: AI kan “luras” genom att matas med manipulerade data. I industrin är ett reellt hot att avsiktligt störa sensoravläsningar eller ge algoritmen falsk information, vilket kan utlösa oönskade reaktioner (t.ex. produktionsstopp eller utebliven reaktion på en verklig fara). Därför bör man vid konstruktion av AI-system ta höjd för mekanismer för avvikelsedetektering och filtrering av indata.
• Beroende av teknikleverantörer: Många företag använder externa leverantörer av AI-system eller molnplattformar för dataanalys. Det skapar en risk för beroende av “black box”-teknik vars funktion vi inte fullt ut förstår. Om leverantören slutar stödja produkten eller inför ofördelaktiga villkor kan verksamheten få problem. Därför bör kritiska processer baseras på transparenta lösningar, och kunskapen om dem successivt tas hem i företaget.
• Påverkan på medarbetare: AI-baserad automatisering kan leda till färre tjänster eller förändrade rollprofiler. Det är en social risk – om företaget inte säkerställer omställning och kompetensutveckling kommer AI enbart att uppfattas som ett hot mot jobben, vilket påverkar moralen och personalens vilja att samarbeta vid införande av ny teknik.

Samtliga risker ovan gör att det är nödvändigt att tillämpa principen om begränsat förtroende för AI. Det innebär att även om systemet arbetar autonomt bör företaget etablera tillsyn över det. Regelbunden riskanalys och verifiering av beslut som fattas av AI (särskilt i kritiska tillämpningar) gör det möjligt att tidigt fånga upp eventuella avvikelser. I praktiken används ofta ett “human-in-the-loop”-angreppssätt, det vill säga att en människa behåller rollen som kontrollant för avgörande beslut tills AI har visat sin tillförlitlighet över tid.

Cybersäkerhet och artificiell intelligens i industrin

Den ökande användningen av AI innebär också nya utmaningar inom cybersäkerhet. Industrianläggningar blir allt mer digitaliserade och nätverksanslutna – maskiner, IoT-sensorer, SCADA-system och AI-plattformar utbyter data inom fabriken och ofta även med molnet. Det utökar den potentiella angreppsytan för cyberkriminella. Hoten omfattar bland annat:

• Ransomwareattacker och produktionssabotage: Kriminella kan försöka infektera företagets nätverk med skadlig kod för att ta kontroll över styrsystemen eller kryptera dem. När AI hanterar kritiska processer kan konsekvenserna av en lyckad attack bli allvarliga – från driftstopp till skador på utrustning eller massproduktion av felaktiga produkter. Därför är det så viktigt att följa beprövade standarder för cybersäkerhet inom industriell automation (t.ex. standarder i IEC 62443-familjen) samt segmentera OT-nätet (Operational Technology) för att separera produktionssystemen från Internet.
• Stöld av data och immateriella rättigheter: AI-system lär sig av produktionsdata, som kan innehålla känslig information om tekniska processer eller recepturer. Stulna data kan användas av konkurrenter eller för industrispionage. Att införa starka skyddsmekanismer (krypterad kommunikation, flerfaktorsautentisering, nätverksövervakning) är en nödvändighet i industri 4.0-eran.
• Manipulation av AI-modeller: En mer avancerad angreppsväg är att försöka påverka själva AI-modellen – till exempel genom att “förgifta” den under inlärningsfasen med felaktiga data. Det kan göra att modellen lär sig falska mönster och börjar fatta felaktiga beslut. Den här typen av hot kräver ett mycket medvetet angreppssätt i träningsprocessen: träningsdata måste skyddas och deras integritet verifieras.
• Angripares användning av AI: Artificiell intelligens är ett tveeggat svärd – lika mycket som den hjälper till att skydda system, kan den också utnyttjas av hackare. AI gör till exempel det lättare att skapa övertygande phishingmeddelanden eller att hitta sårbarheter i skydden. Motåtgärden är att använda lika avancerade verktyg på försvarssidan, t.ex. intrångsdetekteringssystem baserade på maskininlärning som analyserar nätverkstrafik efter avvikelser.

För industriföretag innebär detta att AI-strategin måste integreras med cybersäkerhetsstrategin. Varje ny AI-baserad komponent bör genomgå en IT-säkerhetsbedömning. Det är också viktigt att teamen som ansvarar för OT samarbetar nära med IT-säkerhetsfunktionerna – en kultur för säker utveckling (DevSecOps) bör även omfatta AI-projekt. Först då kommer innovationer inte att försvaga, utan stärka, säkerheten i hela verksamheten.

Frågor inför införandet av AI i produktionsprocessen

Innan du skriver under avtalet för det första pilotprojektet, svara – för dig själv och för teamet – på minst fem nyckelfrågor. Om ens en av dem saknar ett tydligt, positivt svar, avvakta med investeringen och täpp till luckan i förberedelserna.

1. Har jag tillräckligt med bra data för att träna modellerna?
   Data måste vara konsekventa, kompletta och dokumenterade. Avsaknad av mätdatahistorik eller frekventa luckor i loggarna innebär att modellen inte kommer att lära sig användbara regler.
2. Vilka konkreta affärsmål och KPI:er vill jag uppnå med AI?
   Definiera en mätbar effekt – t.ex. minska stilleståndstiden med 20 % eller höja OEE med 5 procentenheter. Utan ett tydligt mål är det svårt att bedöma projektets framgång och räkna på ROI.
3. Kommer mina maskiner och linjer att uppfylla kraven i Förordning 2023/1230 efter AI-integrationen?
   Säkerställ att säkerhetssystemen – både hårdvara och mjukvara – förblir förenliga med kommande standarder och att du har en plan för certifiering av CE för maskiner efter modifieringar.
4. Hur minimerar jag risken för cyberattacker mot AI-lösningar?
   Planera för nätverkssegmentering, flerfaktorsautentisering och övervakning av avvikelser. Kom ihåg att angripare kan försöka “förgifta” modeller med falska data.
5. Är organisationen kulturellt redo för förändringen?
   Kontrollera att operatörer, underhåll och ledning förstår AI:s roll, vet hur de ska arbeta med den och inte är rädda för att förlora sina jobb. Utan detta ger inte ens den bästa tekniken de förväntade resultaten.

Svarar du ja på alla frågor är det grönt ljus att starta pilotprojektet. Om något område fortfarande väcker tveksamheter, planera för att komplettera det som saknas – innan algoritmen tar över styrningen av din produktionslinje.

Framtiden: AI som standard i industrin?

Trots de nämnda utmaningarna och riskerna verkar industrins utvecklingsriktning tydlig – artificiell intelligens i industrin kommer med tiden att bli lika vanlig som automation eller robotisering. Redan i dag bygger vissa fabriker, ofta kallade “smart factory”, de flesta beslut på dataanalys och intelligenta algoritmer. Framöver kan vi förvänta oss fortsatt förfining av dessa tekniker: AI-modeller blir mer specialiserade (t.ex. avsedda för mycket smala tekniska operationer), och samtidigt enklare att införa tack vare verktyg som AutoML och färdiga molntjänster.

Nästa steg kan bli en bredare användning av digitala tvillingar – trogna digitala modeller av produktionslinjer eller hela fabriker, som kontinuerligt matas med verkliga data i realtid. AI som arbetar på en sådan “tvilling” kan testa olika optimeringsscenarier utan risk för den faktiska produktionen. Ett sådant angreppssätt kan revolutionera konstruktion och byggnation av maskiner genom att korta tiden från idé till driftsättning tack vare simuleringar och automatisk framtagning av de bästa konstruktionslösningarna.

Man får heller inte glömma den mänskliga faktorn. Konceptet Industri 5.0 utgår från ett harmoniskt samarbete mellan människor, robotar och AI, så att tekniken stödjer människans kreativitet och förmåga – inte bara ersätter den. I ett sådant framtidsperspektiv blir maskinoperatören en slags “pilot” som övervakar en flotta av intelligenta enheter, medan rutinmässiga och farliga arbeten i huvudsak utförs av autonoma system. Människan kan då i större utsträckning fokusera på övervakning, planering och kontinuerlig förbättring av processer.

Sammanfattningsvis har artificiell intelligens en enorm potential att fortsätta förändra industrin – öka effektiviteten, förbättra säkerheten och bidra till en hållbar utveckling. Nyckeln är dock ett medvetet och ansvarsfullt arbetssätt vid införandet. Företag som redan nu investerar i AI och samtidigt värnar säkerhetsaspekten (både fysisk och digital) skaffar sig ett försprång och förbereder sig bättre för den framtid som väntar. Artificiell intelligens i industrin är inte en tillfällig trend, utan grunden för nästa industriella era – därför är det värt att lära känna den bättre och att lära sig samarbeta med den på ett säkert sätt.