Humanoidalne roboty, jeszcze niedawno oglądane głównie na targach technologicznych, stają się codziennym narzędziem w przemyśle samochodowym. Najnowszy przykład pochodzi z Lipska, gdzie koncern BMW wprowadza maszyny przypominające sylwetką człowieka do montażu akumulatorów wysokonapięciowych. To kolejny krok po udanym pilotażu w amerykańskim Spartanburgu, ale przede wszystkim dowód, że automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji zaczyna pełnić funkcję strategicznego filaru, a nie tylko futurystycznej demonstracji.

Humanoidy w służbie produkcji: amerykańskie testy i europejski debiut

Pierwsza poważna próba została przeprowadzona w fabryce BMW w Karolinie Południowej. Tam robot Figure 02, opracowany przez kalifornijskie Figure AI, spędzał na linii montażowej po dziesięć godzin dziennie, pięć dni w tygodniu. W ciągu mniej niż roku urządzenie przeniosło ponad dziewięćdziesiąt tysięcy stalowych elementów karoserii i wypracowało ponad tysiąc dwieście godzin „czystej” produkcji bez awarii. Analiza wyników pokazała, że humanoid z powodzeniem radzi sobie z powtarzalnymi, wymagającymi siły operacjami, a jego implementacja nie wymaga gruntownej przebudowy stanowisk – kluczowy argument w branży, w której każda godzina przestoju kosztuje setki tysięcy euro.

Udany test za oceanem otworzył drogę do Lipska. Europejska faza realizowana jest we współpracy z firmą Hexagon, która opracowała robota AEON – konstrukcję o ludzkiej kinematyce poruszającą się na kołach. Po serii prób laboratoryjnych z robotem w roli asystenta montażu baterii, sprzęt trafił już na halę produkcyjną, gdzie przechodzi scenariusze testowe pod pełnym obciążeniem. Właściwe wdrożenie, obejmujące kilkanaście stanowisk, zaplanowano na 2026 r., a jego harmonogram uwzględnia ścisłe monitorowanie efektywności, jakości i wpływu na ergonomię pracy ludzi.

iFACTORY jako infrastruktura – elastyczność, zeroemisyjność i dane w chmurze

BMW łączy projekt humanoidów z koncepcją iFACTORY, która ma trzy zasadnicze filary. Po pierwsze elastyczność: wszystkie nowe linie montażowe buduje się tak, by bez zatrzymywania pracy przełączać się między napędami spalinowymi, hybrydowymi i elektrycznymi. Po drugie zrównoważony rozwój: zakład w Lipsku zasilany jest turbinami wiatrowymi, a w meksykańskim San Luis Potosí dachy pokrywają rekordowe instalacje fotowoltaiczne. Po trzecie cyfryzacja, która opiera się na jednej chmurze danych obejmującej maszyny, logistykę i kontrolę jakości.

Zeskanowanie ponad miliona trzystu tysięcy metrów kwadratowych powierzchni produkcyjnej i stworzenie wirtualnych bliźniaków wraz z NVIDIĄ pozwala projektantom testować modyfikacje stanowisk bez wchodzenia na halę. W takim otoczeniu humanoidalny robot zintegrowany z systemami MES (Manufacturing Execution System) może samodzielnie reagować na zmieniające się kolejności zleceń, a nawet uczyć się nowych czynności poprzez system „show & tell”, w którym operator w rękawicach sensorowych demonstruje ruchy, a algorytm generuje kod produkcyjny.

Konstrukcja, mobilność i uczenie maszynowe: co kryje się pod maską AEON i Figure 02

Choć słowo „humanoid” sugeruje chód dwunożny, inżynierowie wybrali platformy kołowe. Taki kompromis zmniejsza zużycie energii nawet o połowę i stabilizuje robot przy transportowaniu ciężkich części. Nadwozie o antropomorficznych proporcjach ułatwia jednak adaptację do istniejących narzędzi: chwytaki montuje się tam, gdzie człowiek trzyma ręce, a sensory umieszczone są w miejscach odpowiadających głowie i klatce piersiowej, co upraszcza odwzorowanie pola widzenia pracownika.

Sercem maszyn pozostaje tzw. physical AI – połączenie kamer głębi, lidaru i 22 czujników siły, na bazie których sieci neuronowe identyfikują części, planują trajektorie oraz kalibrują chwyt w locie. Jeżeli akumulator robota zbliża się do krytycznego poziomu, urządzenie samodzielnie podjeżdża do stacji wymiany ogniw, by po trzech minutach wrócić do przerwanego zadania. Rozwiązania tego typu stają się fundamentem tzw. lights-out-manufacturing, czyli produkcji bez nocnych zmian obsługiwanych przez ludzi.

Co wciąż należy do ludzi? Bariery techniczne, społeczne i regulacyjne

Mimo rosnącej autonomii, humanoidalne roboty nie radzą sobie jeszcze z pracą w trudnych przestrzeniach – na przykład pod deską rozdzielczą, gdzie wymagana jest nie tylko precyzja poniżej milimetra, lecz także wyczucie siły, aby nie uszkodzić delikatnych wiązek. Wyzwaniem jest też umiejętność oceny nietypowych sytuacji, które dla człowieka są oczywiste, a dla algorytmu mogą wymagać dodatkowych danych treningowych.

Z perspektywy zarządzania zasobami ludzkimi automatyzacja niesie obietnicę redukcji monotonnej pracy i poprawy bezpieczeństwa, ale rodzi pytania o skalę ewentualnych zwolnień, konieczność przekwalifikowania pracowników oraz dialog ze związkami zawodowymi. Do tego dochodzą regulacje: europejska AI Act nakłada wymóg audytów algorytmów wysokiego ryzyka, a dyrektywy bezpieczeństwa maszyn wciąż ewoluują, by objąć autonomiczne systemy współpracujące z ludźmi na jednej przestrzeni.

Robot jako przewaga konkurencyjna na globalnym rynku motoryzacyjnym

Dzięki humanoidom producent może stabilizować koszty pracy, skracać cykl wprowadzania nowych modeli i lepiej reagować na wahania popytu. Jednocześnie narzędzia analityczne pozwalają w czasie rzeczywistym mierzyć ślad węglowy pojedynczego pojazdu, co staje się atutem w rozmowach z flotami i inwestorami ESG. Rywale już odpowiadają: Hyundai przymierza się do adaptacji robotów Boston Dynamics, a Tesla prezentuje kolejne iteracje Optimusa. Rozpoczyna się era, w której decyzja o liczbie „pracowników-robotów” może przesądzić o pozycji marki na rynku.