Co z Continuous Improvement? Czy AI zmieni również te role?”

Jeszcze kilka lat temu rozmowy o sztucznej inteligencji w produkcji brzmiały jak futurystyczne wizje. Dziś są elementem codziennych rozmów w coraz większej liczbie zakładów.

AI zmienia sposób pracy tysięcy ludzi:

automatyzuje część powtarzalnych zadań,
przyspiesza analizę danych,
eliminuje pracę, która nie wnosi realnej wartości.

I prędzej czy później pojawia się pytanie, które słyszę coraz częściej:

„Co z Lean? Co z Continuous Improvement? Czy AI zmieni również te role?”

Jestem doświadczonym praktykiem . Od ponad 25 lat pracuję w manufacturingu. Zaczynałem jako inżynier, później byłem liderem i menedżerem. Wdrażałem Lean, CI, TPM i systemy poprawy produktywności. Budowałem i rozwijałem zespoły. Wdrażałem stsemy MES. Uruchamiałem linie produkcyjne oraz wdrażałem nowe technologie. Dziś, razem z zespołem Deltia.ai, wdrażam rozwiązania AI w fabrykach.

Moja odpowiedź jest spokojna i oparta na doświadczeniu:

AI nie zastąpi Lean ani Continuous Improvement. Zmieni jednak sposób, w jaki te role są realizowane.

Dokładnie tak samo, jak Lean zmienił produkcję 20–30 lat temu.

Inteligencja to nie wiedza. To zdolność uczenia się.

edna z myśli, z którą bardzo się zgadzam, brzmi:

Inteligencja nie polega na tym, że system wszystko „wie”, lecz na tym, że potrafi się uczyć i adaptować.

To sedno Lean:

idź na Gemba,
zobacz rzeczywistość,
ucz się na faktach,
doskonal proces.

AI — a szczególnie Vision AI — nie zmienia tej filozofii. Ono zwiększa tempo i dokładność uczenia się organizacji.

Co dziś realnie ogranicza Continuous Improvement?

W dojrzałych organizacjach Lean funkcjonuje dobrze. Jednak wraz ze wzrostem dojrzałości rosną też ograniczenia:

trudniej dostrzec drobne, rozproszone straty,
trudniej uchwycić zmienność procesu w czasie,
trudniej reagować wystarczająco szybko.

Nie dlatego, że zespoły CI nie mają kompetencji. Lecz dlatego, że obraz procesu jest fragmentaryczny i opóźniony.

I tu pojawia się AI jako narzędzie wspierające.

Case study: ciekawość zamiast sceptycyzmu.

Podczas pracy z fabryką, która była bardzo dojrzała Leanowo:

ustabilizowane procesy,
jasno zdefiniowane standardy,
sensowne KPI,
zaangażowany zespół Continuous Improvement.

Nie było presji ani potrzeby „ratowania sytuacji”. Była świadoma ciekawość.

Zespół zadał pytanie:

„Skoro Lean opiera się na faktach, czy możemy uzyskać pełniejszy obraz procesu — w sposób ciągły, a nie punktowy?”

Co zmieniło wdrożenie Vision AI

Vision AI nie zmieniło sposobu zarządzania. Nie zastąpiło ludzi. Nie narzuciło nowych metod.

Zrobiło jedną, kluczową rzecz: dostarczyło ciągłych, obiektywnych danych o przebiegu procesu.

Dzięki temu:

realne czasy cyklu (CT) przestały być szacunkami,
mikroprzestoje stały się widoczne,
różnice między zmianami można było analizować bez interpretacji,
klient zrozumiał ile czasu człowiek spędza na dodawaniu wartości a ile na tzw. extra activities
zespoły zaczęły pracować na rzeczywistym obrazie efektywności operacyjnej (OOE), a nie tylko na OEE.
błyskawicznie rozpoznano nowe waskie gardła, których nie brano do tej pory pod uwagę.

Rozmowy w zespołach CI nie zniknęły. Stały się krótsze, bardziej konkretne i oparte na faktach.

Efekty, które pojawiły się naturalnie.

szybsze decyzje operacyjne,
krótszy czas zamykania działań CI,
stabilniejszy CT,
mniej eskalacji,
większe zaangażowanie zespołów.

Najważniejsze było jednak coś innego:

AI zostało potraktowane jako narzędzie wspierające ludzi, a nie jako system, który ich zastępuje.

Dlaczego AI nie jest zagrożeniem dla Lean i CI?

AI automatyzuje zadania, nie role.

Eliminuje:

ręczne zbieranie danych,
żmudne analizy,
poszukiwanie problemów „po omacku”.

Pozostawia — i wzmacnia — to, co zawsze było istotą CI:

rozumienie procesu,
pracę z ludźmi,
zarządzanie zmianą,
projektowanie lepszych standardów.

CI bez aktualnych danych traci tempo. CI wspierane przez AI zyskuje przestrzeń na realne doskonalenie.

Nowa rola konsultanta Lean i CI.

Lean się nie kończy. Lean ewoluuje.

Obok klasycznych kompetencji coraz większe znaczenie mają:

praca z Vision AI,
analiza danych w czasie rzeczywistym,
interpretacja OOE i CT,
dashboardy jako codzienne narzędzie pracy,
modele LLM jako interfejs do wiedzy operacyjnej i danych procesowych.

LLM nie podejmuje decyzji. Pomaga szybciej zrozumieć, co się dzieje i dlaczego.

AI w produkcji to nie moda.

Z perspektywy 25 lat w manufacturingu widzę to wyraźnie:

Lean był kiedyś nowym podejściem,
potem stał się standardem,
dziś AI podąża tą samą drogą.

Firmy, które potrafią połączyć Lean z AI:

szybciej się uczą,
lepiej wykorzystują kompetencje ludzi,
budują trwałą przewagę konkurencyjną.

Podsumowanie

AI zmieni sposób pracy tysięcy ludzi. Zmieni również Continuous Improvement.

Nie odbierze mu jednak sensu.

Ciągłe doskonalenie zawsze polegało na uczeniu się. AI jest dziś naturalnym narzędziem, które to uczenie przyspiesza.

30 stycznia 2026

AI zmieni miliony miejsc pracy. Gdzie w tym wszystkim jest rola konsultanta Lean i Continuous Improvement?

AI zmienia sposób pracy tysięcy ludzi – także w produkcji. Automatyzuje zadania, przyspiesza analizy i eliminuje powtarzalną pracę, która przez lata pochłaniała czas specjalistów.

Naturalnie pojawia się pytanie:

Gdzie w tym wszystkim jest Lean i Continuous Improvement? Czy rozwój AI oznacza koniec znanych nam ról i metod?

Ten artykuł jest próbą spokojnej, opartej na doświadczeniu odpowiedzi. Bez hype’u. Bez straszenia. Z perspektywy praktyka, który przez ponad 25 lat pracował w manufacturingu jako inżynier, lider i menedżer – a dziś wdraża AI w fabrykach.

projekty@makexcellence.pl

KONTAKT

+48 697 631 583

makexcellence.pl

https://www.linkedin.com/company/

https://www.linkedin.com/in/adam-fieduk

nip: 6391733855

regon: 240523232