W erze Przemysłu 4.0 dane są kluczowym zasobem. Dzięki nim można lepiej rozumieć przeszłość, optymalizować bieżące działania i przewidywać przyszłe zdarzenia. Przedsiębiorstwa, które efektywnie zarządzają danymi, unikają przestojów w produkcji i proaktywnie doskonalą procesy. Jak krok po kroku przejść przez etapy przetwarzania danych, aby maksymalnie wykorzystać ich potencjał?
| REKLAMA |
 |
Zbieranie danych: lekcje z przeszłości
Na początek musimy zrozumieć, co już się wydarzyło. Maszyny, czujniki i aplikacje generują nieustannie ogromne ilości danych. Aby efektywnie nimi zarządzać, przedsiębiorstwa potrzebują infrastruktury, która pozwoli na gromadzenie i analizowanie tych danych. Kluczowym pierwszym krokiem jest zatem agregowanie informacji o przeszłych działaniach. Chmura Azure jest szczególnie predestynowana do zbierania i przetwarzania dużych ilości danych, dostarczając nam szereg usług (m.in. Azure IoT hub), z których (niczym z klocków) możemy budować optymalne dla nas rozwiązanie.
Gdy mamy zgromadzone dane, możemy je następnie analizować. Narzędzia, takie jak Power BI, umożliwiają wizualizację kluczowych wskaźników wydajności i identyfikację anomalii. To właśnie w tej fazie dane zaczynają opowiadać historię, pokazując, co mogło pójść nie tak i gdzie można wprowadzić ulepszenia. Jednak aby wyciągnąć prawdziwą wartość z danych, musimy spojrzeć nie tylko w przeszłość, ale również na to, co dzieje się teraz.
Cyfrowy bliźniak: monitorowanie teraźniejszości
W tej fazie sprawdza się koncepcja cyfrowego bliźniaka (Digital Twin). Dzięki tej technologii możemy stworzyć wirtualną reprezentację maszyn, urządzeń, a nawet całych fabryk i w czasie niemal rzeczywistym monitorować ich działanie. Wyobraźmy sobie, że na jednym ekranie mamy pełny podgląd parametrów produkcji, od wydajności poszczególnych maszyn po dane środowiskowe, takie jak temperatura czy wilgotność.
Cyfrowe bliźniaki, pobierające dane z czujników, pozwalają automatycznie ostrzegać o problemach, dzięki czemu możemy szybko reagować na nieprawidłowości. Narzędzia, takie jak Azure Digital Twins, umożliwiają tworzenie warstw wizualizacyjnych, które pomagają w agregacji danych w zależności od naszych potrzeb. Teraz, mając pełny obraz przeszłości i teraźniejszości, możemy spojrzeć w przyszłość.
Predykcyjna konserwacja: prognozowanie awarii
Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają przewidywanie przyszłych zdarzeń. Predictive maintenance, czyli konserwacja predykcyjna, to jeden z kluczowych scenariuszy wykorzystania technologii AI w produkcji. Algorytmy analizują dane historyczne i bieżące, aby wykryć subtelne odchylenia w parametrach pracy maszyn, które mogą sugerować zbliżające się awarie.
Takie predykcje nie tylko pozwalają uniknąć kosztownych przestojów, ale także umożliwiają bardziej precyzyjne planowanie serwisów technicznych. W systemie usług Microsoft Azure to Azure Machine Learning dostarcza narzędzi do budowy modeli predykcyjnych.
Proaktywny serwis: reagowanie na przyszłość
Mamy informacje o zbliżającej się awarii – możemy przejść do kolejnego etapu: działania. Dzięki technologii rzeczywistości mieszanej, umieszczonej np. w urządzeniu HoloLens 2, możemy wesprzeć zespół serwisowy w proaktywnej konserwacji. Okulary HoloLens 2 umożliwiają technikom korzystanie z holograficznych obrazów nakładanych na fizyczne obiekty – to mogą być interaktywne schematy maszyn, które krok po kroku pokazują, co trzeba zrobić, aby naprawić awarię. Narzędzie nie tylko przyspiesza proces naprawy, ale także minimalizuje ryzyko błędów.
Przemysł oparty na danych
Dane są fundamentem nowoczesnego przemysłu. Kluczowe jest jednak nie tylko zbieranie danych, ale także umiejętność ich efektywnego wykorzystania. Dzięki narzędziom, takim jak Power BI, Azure Digital Twins, Azure Machine Learning czy HoloLens 2, przedsiębiorstwa mogą przejść od analizy przeszłości, przez monitorowanie bieżących procesów, aż po predykcję przyszłych problemów i proaktywną konserwację.
Microsoft Azure oferuje rozwiązania, które umożliwiają firmom produkcyjnym zastąpienie modelu „data-informed” modelem „data-driven”, w którym dane nie tylko wspierają decyzje, ale stają się podstawą autonomicznych i automatycznych działań.
Źródło: www.anegis.com/pl
Na początek musimy zrozumieć, co już się wydarzyło. Maszyny, czujniki i aplikacje generują nieustannie ogromne ilości danych. Aby efektywnie nimi zarządzać, przedsiębiorstwa potrzebują infrastruktury, która pozwoli na gromadzenie i analizowanie tych danych. Kluczowym pierwszym krokiem jest zatem agregowanie informacji o przeszłych działaniach. Chmura Azure jest szczególnie predestynowana do zbierania i przetwarzania dużych ilości danych, dostarczając nam szereg usług (m.in. Azure IoT hub), z których (niczym z klocków) możemy budować optymalne dla nas rozwiązanie.
Gdy mamy zgromadzone dane, możemy je następnie analizować. Narzędzia, takie jak Power BI, umożliwiają wizualizację kluczowych wskaźników wydajności i identyfikację anomalii. To właśnie w tej fazie dane zaczynają opowiadać historię, pokazując, co mogło pójść nie tak i gdzie można wprowadzić ulepszenia. Jednak aby wyciągnąć prawdziwą wartość z danych, musimy spojrzeć nie tylko w przeszłość, ale również na to, co dzieje się teraz.
Cyfrowy bliźniak: monitorowanie teraźniejszości
W tej fazie sprawdza się koncepcja cyfrowego bliźniaka (Digital Twin). Dzięki tej technologii możemy stworzyć wirtualną reprezentację maszyn, urządzeń, a nawet całych fabryk i w czasie niemal rzeczywistym monitorować ich działanie. Wyobraźmy sobie, że na jednym ekranie mamy pełny podgląd parametrów produkcji, od wydajności poszczególnych maszyn po dane środowiskowe, takie jak temperatura czy wilgotność.
Cyfrowe bliźniaki, pobierające dane z czujników, pozwalają automatycznie ostrzegać o problemach, dzięki czemu możemy szybko reagować na nieprawidłowości. Narzędzia, takie jak Azure Digital Twins, umożliwiają tworzenie warstw wizualizacyjnych, które pomagają w agregacji danych w zależności od naszych potrzeb. Teraz, mając pełny obraz przeszłości i teraźniejszości, możemy spojrzeć w przyszłość.
Predykcyjna konserwacja: prognozowanie awarii
Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają przewidywanie przyszłych zdarzeń. Predictive maintenance, czyli konserwacja predykcyjna, to jeden z kluczowych scenariuszy wykorzystania technologii AI w produkcji. Algorytmy analizują dane historyczne i bieżące, aby wykryć subtelne odchylenia w parametrach pracy maszyn, które mogą sugerować zbliżające się awarie.
Takie predykcje nie tylko pozwalają uniknąć kosztownych przestojów, ale także umożliwiają bardziej precyzyjne planowanie serwisów technicznych. W systemie usług Microsoft Azure to Azure Machine Learning dostarcza narzędzi do budowy modeli predykcyjnych.
Proaktywny serwis: reagowanie na przyszłość
Mamy informacje o zbliżającej się awarii – możemy przejść do kolejnego etapu: działania. Dzięki technologii rzeczywistości mieszanej, umieszczonej np. w urządzeniu HoloLens 2, możemy wesprzeć zespół serwisowy w proaktywnej konserwacji. Okulary HoloLens 2 umożliwiają technikom korzystanie z holograficznych obrazów nakładanych na fizyczne obiekty – to mogą być interaktywne schematy maszyn, które krok po kroku pokazują, co trzeba zrobić, aby naprawić awarię. Narzędzie nie tylko przyspiesza proces naprawy, ale także minimalizuje ryzyko błędów.
Przemysł oparty na danych
Dane są fundamentem nowoczesnego przemysłu. Kluczowe jest jednak nie tylko zbieranie danych, ale także umiejętność ich efektywnego wykorzystania. Dzięki narzędziom, takim jak Power BI, Azure Digital Twins, Azure Machine Learning czy HoloLens 2, przedsiębiorstwa mogą przejść od analizy przeszłości, przez monitorowanie bieżących procesów, aż po predykcję przyszłych problemów i proaktywną konserwację.
Microsoft Azure oferuje rozwiązania, które umożliwiają firmom produkcyjnym zastąpienie modelu „data-informed” modelem „data-driven”, w którym dane nie tylko wspierają decyzje, ale stają się podstawą autonomicznych i automatycznych działań.
Źródło: www.anegis.com/pl
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od… / Czytaj więcej
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. T… / Czytaj więcej
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocze… / Czytaj więcej
Zmiana kultury organizacyjnej: kluczowy czynnik udanej transformacji cyfrowej
Globalne wydatki na transformację cyfrową osiągnęły w 2024 roku zawrotną sumę 2,5 biliona dolarów… / Czytaj więcej
15 błędów przy wdrażaniu systemu ERP, które mogą Cię sporo kosztować
Wdrożenie systemu ERP to jedno z najbardziej złożonych przedsięwzięć – a skoro tak, to warto wcześn… / Czytaj więcej
Błędy w planowaniu produkcji a utracone zyski. Jak ich uniknąć?
Zwalniająca produkcja, przesuwane terminy, rosnące koszty mimo pełnego zaangażowania zespołu? To zd… / Czytaj więcej
