Automatyzacja produkcji i robotyzacja przemysłu w Polsce w 2026 roku – stan rynku, gęstość robotyzacji i coboty

Automatyzacja i robotyzacja polskiego przemysłu nadal mają duży potencjał wzrostu. Według najnowszych kompletnych danych IFR, opisujących stan na koniec 2024 r., w Polsce przypadało około 81 robotów przemysłowych na 10 tys. pracowników przetwórstwa. W zakładach działało około 26,4 tys. robotów, a w ciągu roku zainstalowano 2344 nowe jednostki.

Jest to jednocześnie sporo i niewiele. Z jednej strony to sporo, ponieważ w kraju działają tysiące aplikacji spawalniczych czy paletyzujących. Z drugiej strony to niewiele, Polska nadal ustępuje najbardziej zrobotyzowanym gospodarkom.

Jednak automatyzacja nie sprowadza się do zakupu samych ramion. Ponadto nowoczesny zakład korzysta z systemów transportu, czujników i SCADA. Dlatego robot jest tylko narzędziem – nie celem samym w sobie. Robot jest jednym z narzędzi optymalizacji procesu produkcyjnego – nie celem samym w sobie.

Automatyzacja procesu a robotyzacja – czym właściwie się różnią?

Automatyzacja oznacza przejęcie czynności przez maszyny, natomiast robotyzacja stanowi jej część wykorzystującą roboty. Z kolei cyfryzacja dotyczy przepływu danych, podczas gdy sztuczna inteligencja wspiera ich analizę i predykcję.

Automatyzacja procesu może obejmować transport materiału, dozowanie, sortowanie, znakowanie, kontrolę jakości, procesy magazynowe czy planowanie zleceń bez wykorzystania klasycznego robota.

Dlatego zdanie „firma nie ma robotów, więc nie jest zautomatyzowana” jest technicznie błędne.

Gęstość robotyzacji w Polsce – 81 robotów na 10 tys. pracowników

Według najnowszych dostępnych danych IFR za 2024 r. w Polsce przypadało około 81 robotów przemysłowych na 10 tys. pracowników przetwórstwa. Z kolei w branży automotive wskaźnik sięgał około 247, natomiast w pozostałych sektorach wyniósł około 62. Ponadto operacyjny park robotów liczył około 26,4 tys. jednostek.

Gęstość robotyzacji pozwala porównywać państwa o różnej liczbie ludności i różnej skali produkcji. W uproszczeniu jest to:

liczba pracujących robotów przemysłowych / liczba pracowników przetwórstwa × 10 000.

To lepszy wskaźnik niż sama liczba robotów. Gospodarka z 50 tys. robotów i ogromnym zatrudnieniem przemysłowym może być relatywnie mniej zrobotyzowana niż dużo mniejszy kraj posiadający 20 tys. jednostek.

Nie jest to jednak wskaźnik produktywności. Robot density nie mówi, czy linie produkcyjne osiągają wysokie OEE ani czy przedsiębiorstwo prawidłowo wykorzystuje automatykę.

Polska na tle Europy – luka robotyzacyjna pozostaje duża

Polska nadal wyraźnie odstaje od najbardziej zrobotyzowanych gospodarek europejskich. Dla Niemiec najnowsze dane wskazują około 449 robotów na 10 tys. pracowników, a dla Europy Zachodniej około 267. Polski wynik – 81 – pokazuje duży niewykorzystany potencjał, ale nie może być traktowany jako prosty miernik produktywności.

Różnica nie oznacza, że niemiecki pracownik jest automatycznie pięć razy bardziej wydajny od polskiego. Na wynik wpływają między innymi struktura przemysłu, udział automotive, skala przedsiębiorstw i charakter procesów wytwarzania.

W Polsce działa bardzo dużo małych i średnich firm, w których produkcja jest bardziej zmienna, serie krótsze, a wdrożenie automatyzacji trudniejsze do uzasadnienia niż w fabryce pracującej przez trzy zmiany na jednym produkcie.

Liczba nowych wdrożeń robotów w Polsce spada

Ponieważ w 2024 r. polskie przedsiębiorstwa zainstalowały 2344 nowe roboty przemysłowe, zanotowano wynik o około 13% niższy niż rok wcześniej. Jednak liczba instalacji maleje stale od rekordowego 2021 r., chociaż gęstość robotyzacji nadal pozostaje relatywnie niska. Dlatego spadek inwestycji nie jest równoznaczny z nasyceniem rynku.

Powody mogą być znacznie bardziej przyziemne: koszt finansowania inwestycji, niepewność zamówień, mniejszy CAPEX sektora automotive albo brak odpowiednich kompetencji do integracji i utrzymania zaawansowanych technologii.

Samo kupienie robota jest stosunkowo łatwe. Znacznie trudniejsze jest zbudowanie procesu, który będzie działał stabilnie przez kilka lat.

Które branże robotyzują się najmocniej?

Największym odbiorcą robotów przemysłowych w Polsce pozostaje sektor automotive. W 2024 r. przypadło na niego około 742 nowych instalacji. Duże serie, powtarzalne procesy technologiczne i wysoki stopień standaryzacji sprawiają, że robotyzacja spawania, montażu i manipulacji komponentami ma tam szczególnie dobre warunki ekonomiczne.

Coraz więcej możliwości pojawia się jednak poza motoryzacją.

W przemyśle metalowym robotyzacja procesów produkcyjnych obejmuje między innymi:

• obsługę CNC,
• spawanie,
• gratowanie,
• szlifowanie,
• polerowanie,
• transport detali.

Przetwórstwo tworzyw automatyzować można odbiór elementów z wtryskarek, kontrolę jakości, montaż i pakowanie.

W przemyśle spożywczym dobrze rozwijają się aplikacje pick-and-place, pakowanie i paletyzacja. Tam szczególnie istotne są tempo produkcji, higiena procesu oraz powtarzalność operacji.

Coboty – robotyzacja dla MŚP i produkcji krótkoseryjnej

Cobot to robot przemysłowy zaprojektowany do zastosowań współpracujących z człowiekiem. Jego przewaga ujawnia się przede wszystkim przy produkcji o dużej zmienności, mniejszych seriach i częstych przezbrojeniach. Nie oznacza to jednak automatycznie możliwości pracy bez wygrodzenia ani zwolnienia firmy z oceny ryzyka.

Cobot dobrze pasuje do procesów typu:

• machine tending,
• paletyzacja,
• spawanie,
• montaż,
• kontrola jakości,
• pakowanie.

Cobot nie jest po prostu „tańszym robotem”. Przy dużym takcie, wysokim payloadzie lub produkcji seryjnej klasyczny robot przemysłowy może być znacznie lepszym rozwiązaniem.

Który proces produkcyjny automatyzować jako pierwszy?

Najlepszym kandydatem do automatyzacji nie jest zawsze stanowisko zatrudniające najwięcej osób. W pierwszej kolejności warto analizować procesy powtarzalne, stabilne, pracujące przez wiele godzin, ograniczające wydajność produkcji albo generujące wysoki koszt błędów, przestojów lub problemów ergonomicznych.

Przed inwestycją należy odpowiedzieć na kilka pytań:

Automatyzowanie niestabilnego procesu często prowadzi jedynie do automatycznego produkowania tych samych problemów szybciej.

Paletyzacja – częsty pierwszy krok w robotyzacji

Paletyzacja jest dobrym kandydatem do robotyzacji, ponieważ jest powtarzalna, ergonomicznie obciążająca i łatwa do opisania liczbami. Można zmierzyć liczbę kartonów na godzinę, masę produktu, czas pracy operatora, takt, liczbę zmian oraz koszt wykonania jednej palety.

Dzięki temu efekt wdrożenia jest stosunkowo łatwy do policzenia.

Przed robotyzacją:

• 600 kartonów/h,
• dwóch operatorów,
• określona liczba godzin przestoju,
• konkretny koszt pracy.

Po robotyzacji mierzymy dokładnie te same wartości.

Bez takiego porównania zdanie „robot poprawił wydajność produkcji” nie niesie realnej informacji.

Systemy wizyjne i automatyczna kontrola jakości

Systemy wizyjne umożliwiają automatyczną kontrolę obecności komponentów, wymiarów, położenia, etykiet i wad powierzchniowych. Ich precyzji nie należy jednak opisywać słowami „bezbłędna kontrola”. Skuteczność systemu powinna być mierzona między innymi przez false reject rate, false accept rate i wykrywalność defektów.

Klasyczne machine vision wykorzystuje zaprogramowane reguły. Przy bardziej zmiennych produktach coraz częściej stosuje się modele deep learning.

Daje to możliwość analizowania cech, których nie zawsze da się łatwo opisać sztywnym algorytmem.

Dobre KPI dla systemu wizyjnego to:

• liczba inspekcji/min,
• false reject rate,
• false accept rate,
• defect detection rate,
• czas reakcji systemu.

Automatyczna kontrola jakości nie eliminuje ryzyka błędów. Pozwala je jednak mierzyć znacznie dokładniej niż ręczna ocena operatora.

Sztuczna inteligencja w automatyzacji produkcji

AI i większa autonomia robotów należą do najważniejszych trendów robotyki w 2026 r. W praktycznych zastosowaniach sztuczna inteligencja wspiera dziś głównie computer vision, wykrywanie defektów, predictive maintenance, rozpoznawanie obiektów, optymalizację ruchu robotów i analizę danych produkcyjnych.

Nie oznacza to autonomicznej fabryki.

Przykładem jest utrzymanie ruchu. Zamiast czekać, aż maszyna ulegnie awarii, przedsiębiorstwo może zbierać dane z czujników:

• wibracje,
• temperaturę,
• ciśnienie,
• pobór prądu,
• czas cyklu.

Analiza trendów może wskazać zmianę zachowania urządzenia zanim dojdzie do przestoju.

AI nie zastępuje przy tym dobrego utrzymania ruchu. Jeśli dane są złej jakości albo przedsiębiorstwo nie reaguje na alarmy, najbardziej zaawansowany model nie rozwiąże problemu.

MES, roboty i dane produkcyjne w czasie rzeczywistym

Nowoczesna automatyzacja produkcji przemysłowej coraz częściej oznacza integrację świata maszyn z systemami informatycznymi. Robot lub linia produkcyjna przekazuje informacje o cyklu, alarmach i wykonaniu zlecenia, a MES łączy je z planem produkcji, jakością i OEE.

Typowy przepływ może wyglądać następująco:

ERP → APS/MES → PLC/robot → SCADA/historian → MES → analiza danych

Zbieranie danych w czasie rzeczywistym pozwala wykrywać, gdzie faktycznie powstają straty: na maszynie, przy przezbrojeniu, oczekiwaniu na materiał czy kontroli jakości.

Automatyzacja produkcji – jak mierzyć efektywność?

Automatyzacja produkcji pozwala zwiększyć efektywność tylko wtedy, gdy wpływ wdrożenia można wykazać w danych. Nie wystarczy stwierdzić, że linia jest szybsza. Trzeba zmierzyć tempo produkcji, przestoje, OEE, jakość, pracochłonność i koszty przed wdrożeniem oraz po jego uruchomieniu.

Dopiero takie zestawienie pokazuje, czy wdrożenie automatyzacji rzeczywiście zwiększyło konkurencyjność przedsiębiorstwa.

ROI z automatyzacji – nie wystarczy cena robota

Zwrot z inwestycji w robotyzację nie powinien być liczony jako cena ramienia podzielona przez wynagrodzenie operatora. Całkowity CAPEX obejmuje także chwytak, system bezpieczeństwa, vision, integrację, programowanie, uruchomienie i szkolenia. Do TCO dochodzą koszty energii, serwisu, części i przestojów.

Najprostszy wzór wygląda tak:

Payback = całkowity CAPEX / roczna korzyść netto

Korzyść może obejmować:

• redukcję pracochłonności,
• zwiększenie wydajności produkcji,
• mniej odpadów,
• ograniczenie błędów,
• stabilniejszą jakość produktów,
• krótsze przestoje,
• ograniczenie pracy nadliczbowej.

Dlatego dwa identyczne roboty mogą mieć całkowicie różny okres zwrotu.

Ulga na robotyzację w 2026 roku

2026 r. ma dla przedsiębiorstw także znaczenie podatkowe. Obecne zasady ulgi na robotyzację obejmują kwalifikowane koszty ponoszone do końca roku podatkowego rozpoczętego w 2026 r.

Zakres może obejmować m.in. fabrycznie nowe roboty przemysłowe i funkcjonalnie związane z nimi urządzenia peryferyjne, czujniki, sterowniki czy systemy bezpieczeństwa.

Każda inwestycja wymaga jednak indywidualnej oceny podatkowej – sama obecność robota w projekcie nie oznacza automatycznie, że cały CAPEX będzie kosztem kwalifikowanym.

Czy robot rzeczywiście zastępuje operatora?

Robotyzacja może ograniczyć udział pracy ręcznej w konkretnym procesie, ale jednocześnie zmienia strukturę potrzebnych kompetencji. Mniej pracy powtarzalnej oznacza większe zapotrzebowanie na integrację, programowanie, utrzymanie ruchu, analizę danych i kontrolę procesu, dlatego nie można utożsamiać automatyzacji z prostą redukcją zatrudnienia.

W praktyce roboty często przejmują operacje:

• monotonne,
• ciężkie,
• niebezpieczne,
• wykonywane w nieergonomicznej pozycji,
• wymagające dużej powtarzalności.

Operator coraz częściej nie wykonuje każdej czynności ręcznie, lecz nadzoruje automatyczny proces.

Bezpieczeństwo robotów i cobotów

Cobot nie jest bezpieczny „z definicji”. Bezpieczeństwo zależy od całej aplikacji: prędkości, masy detalu, chwytaka, przestrzeni roboczej i możliwości kontaktu z człowiekiem.

Do oceny aplikacji robotycznych odnoszą się m.in. normy rodziny ISO 10218, a w przypadku zastosowań współpracujących znaczenie mają także wymagania dotyczące ograniczenia sił i sposobu współpracy człowieka z systemem robotycznym.

Jeśli cobot trzyma ostrą metalową część, sam fakt zastosowania robota współpracującego nie usuwa zagrożenia.

Najważniejsze trendy automatyzacji i robotyzacji w 2026 roku

Wśród najważniejszych kierunków rozwoju znajdują się:

1. AI i większa autonomia robotów – przede wszystkim vision, optymalizacja ruchu i analiza procesu.
2. Integracja IT i OT – łączenie robotów, PLC, MES i systemów biznesowych.
3. Humanoidy – nadal przede wszystkim testowane w realnych środowiskach produkcyjnych.
4. Automatyzacja jako odpowiedź na brak pracowników – szczególnie w procesach ciężkich i monotonnych.
5. Cyberbezpieczeństwo – rosnące znaczenie wraz z podłączaniem maszyn do coraz większej liczby systemów.

Chociaż humanoidy są medialnym symbolem robotyzacji, to dla większości polskich zakładów dużo większy potencjał mają klasyczne roboty przemysłowe. Ponadto kluczowe znaczenie mają coboty, systemy wizyjne, automatyczny transport oraz integracja danych.

Od czego zacząć automatyzację produkcji?

Nie należy zaczynać od wyboru marki robota. Dlatego pierwszym krokiem powinna być dokładna analiza procesu pod kątem taktu, przestojów, jakości oraz pracochłonności. Warto również uwzględnić liczbę zmian, powtarzalność produktu i koszty. Ponieważ dopiero po określeniu konkretnego problemu można zdecydować, czy właściwym rozwiązaniem będzie robot, cobot, system wizyjny, automatyczny transport czy inny system.

Przed wdrożeniem warto odpowiedzieć na dziesięć pytań:

1. Czy proces jest stabilny?
2. Jaki jest jego takt?
3. Ile kosztuje godzina przestoju?
4. Jaki jest poziom odpadów?
5. Ile godzin dziennie pracuje stanowisko?
6. Ile wariantów produktu obsługuje?
7. Czy materiał trafia do stanowiska w powtarzalny sposób?
8. Ponadto, czy automatyzacja wymaga zmian innych maszyn?
9. Czy jednak firma potrafi utrzymać system po odejściu integratora?
10. Po jakich KPI zostanie oceniony sukces inwestycji?

Chociaż Polska nadal ma sporą lukę robotyzacyjną względem najbardziej zautomatyzowanych państw Europy, to nie zamknie jej samo kupowanie kolejnych robotów.

Ponieważ dojrzała automatyzacja zaczyna się wtedy, gdy zakład potrafi wskazać konkretny proces, jego koszt, ograniczenie i oczekiwany efekt usprawnienia.

Dlatego dopiero wtedy warto zadać pytanie: jakiej technologii potrzebujemy, żeby ten problem rozwiązać?

Źródła:

• International Federation of Robotics (IFR). (2024). World Robotics 2024 – Industrial Robots. Frankfurt: IFR. https://ifr.org/img/worldrobotics/Contents_WR_2024_Industrial_Robots.pdf
  Czasopismo/Źródło: Raport branżowy IFR (uznawane źródło danych o robotyzacji, cytowane w pracach naukowych i analizach rynkowych)
  Rok: 2024
  Link: https://ifr.org/ifr-press-releases/news/new-record-of-36-industrial-robots-per-10000-employees-worldwide
  Temat: Dane o gęstości robotyzacji (robot density) w Polsce i Europie – bezpośrednio odnosi się do fragmentu o 81 robotach na 10 tys. pracowników i porównaniach z Niemcami.ifr
  
• Hossain Tareq, J. (2025). Technical and Financial Feasibility Test of Commercial Robot Welding System at Finelcomp Oy. Theseus Thesis. https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/902327/Tareq_Jaker.pdf?sequence=2
  Czasopismo/Źródło: Praca dyplomowa w bazie Theseus (recenzowana, fińska uczelnia, Google Scholar)
  Rok: 2025
  Link: https://www.theseus.fi/bitstream/handle/10024/902327/Tareq_Jaker.pdf?sequence=2
  Temat: Analiza ROI i payback dla robota spawalniczego (ROI 291%, payback ~2,16 roku) – koresponduje z fragmentem o kalkulacji zwrotu z inwestycji w robotyzację.theseus
  
• Chikrin, D. E., Smolnikova, K. R., & Galiullin, I. G. (2025). Safety standards for collaborative robots. Measuring. Monitoring. Management. Control, 1(2025), 20–27. doi: 10.21685/2307-5538-2025-1-3. https://journals.rcsi.science/2307-5538/article/view/289565
  Czasopismo: Measuring. Monitoring. Management. Control (recenzowane, Scopus/RSCI)
  Rok: 2025
  Link: https://doi.org/10.21685/2307-5538-2025-1-3
  Temat: Przegląd norm bezpieczeństwa cobotów (ISO 10218, ISO/TS 15066) – odnosi się do fragmentu o bezpieczeństwie cobotów i ocenie ryzyka aplikacji.journals.rcsi+1
  
• Guertler, M. R., Bauer, P., & Burden, A. (2024). A matrix-based approach to step-wise assess the safety of collaborative robots in manufacturing. Cambridge Prisms: Systems Engineering and Design, 2, e12. doi: 10.1017/sed.2024.12. https://www.cambridge.org/core/journals/cambridge-prisms-systems-engineering-and-design/article/matrixbased-approach-to-stepwise-assess-the-safety-of-collaborative-robots-in-manufacturing/53A815D9A13A4095A8E4966B857DE2CF
  Czasopismo: Cambridge Prisms: Systems Engineering and Design (recenzowane, Cambridge University Press, Scopus/Web of Science)
  Rok: 2024
  Link: https://doi.org/10.1017/sed.2024.12
  Temat: Metodyka oceny bezpieczeństwa cobotów w produkcji – bezpośrednio powiązane z fragmentem o normach ISO 10218 i ocenie ryzyka aplikacji robotycznych.cambridge
  
• Michalec, M., & Mroczek, A. (2023). Payback calculation refinement of industrial robot applications. MM Science Journal, October 2023, 1–8. doi: 10.17973/MMS.2023.10.001. https://www.mmscience.eu/journal/issues/october-2023/articles/payback-calculation-refinement-of-industrial-robot-applications
  Czasopismo: MM Science Journal (recenzowane, Scopus, polskie czasopismo naukowe)
  Rok: 2023
  Link: https://doi.org/10.17973/MMS.2023.10.001