Sztuczna Inteligencja (ang. Artificial Intelligence – AI) głównie za sprawą kreatywnych pisarzy czy scenarzystów gatunku fantastyki naukowej, kojarzona jest najczęściej z inteligentnymi robotami lub programami działającymi na superszybkich komputerach mających na celu zniszczenie ludzkości. A kiedy w 1997 roku pierwsza maszyna cyfrowa z oprogramowaniem Deep Blue firmy IBM wygrała z aktualnym Mistrzem Świata w szachy, Garrim Kasparowem świat zadawał sobie pytanie, nie czy, ale kiedy komputery i roboty przejmą kontrolę nad światem?
| REKLAMA |
 |
Przyszłość i rozwój dziedziny naukowej, jaką jest Sztuczna Inteligencja pokazały, że jak każda inna dyscyplina naukowa powstała po to, aby służyć człowiekowi. Dziś nowoczesne algorytmy i programy uczące się towarzyszą nam nie tylko w życiu codziennym, ułatwiając zakupy czy podróżowanie, ale coraz częściej i śmielej sięga po nie przemysł upatrując w Sztucznej Inteligencji szans na przełomowe transformacje swoich procesów.
Wizję fabryk przyszłości urzeczywistniła niemiecka koncepcja Przemysłu 4.0 (ang. Industry 4.0), która w swych założeniach stawia śmiałą tezę, że informatyzacja i automatyzacja poszczególnych procesów produkcyjnych to dziś w dobie IV Rewolucji Przemysłowej zdecydowanie za mało. Tym samym inwestycje w typowe optymalizacje produkcji poprzez wdrażanie strategii Lean czy zastosowanie automatyki przemysłowej, systemów Operational Technology takich, jak: Internet Rzeczy, SCADA, MES, czy wprowadzając do zakładów roboty przemysłowe to zaledwie podstawa do budowy zintegrowanego pionowo i poziomo przedsiębiorstwa produkcyjnego, zwanego z j. ang. Connected Factory.
Koncepcja Przemysłu 4.0 stała się obecnie manifestem uprzemysłowionego świata. Warto przyjrzeć się bliżej jej założeniom, by lepiej zrozumieć, jak może wyglądać świat po przejściu tego technologicznego frontu.
Między światem fizycznym a cyfrowym
W zasadzie trudno jednoznacznie wskazać granicę pomiędzy trzecią, a czwartą rewolucją przemysłową. Zdecydowano się jednak postawić grubą kreskę pomiędzy klasyczną automatyzacją, robotyzacją i cyfryzacją procesów produkcyjnych, które stały się cechami charakteryzującymi trzeci przełom, a tym, co przyniosła nam koncepcja Przemysłu 4.0. Przenikanie się świata fizycznego ze światem cyfrowym – tak w jednym zdaniu można scharakteryzować czwartą rewolucję przemysłową. Wyraźna jeszcze dotąd granica pomiędzy tym co fizyczne, a tym co cyfrowe powoli zaczyna się rozmywać w implementacji kolejnych założeń transformacji cyfrowej przemysłu, produkcji i energetyki. Wysokorozwinięta technologia nie generuje dziś nowych, przełomowych wynalazków, ale znacznie zwiększa możliwości istniejących obiektów, zarówno urządzeń, pojazdów, jak i sieci, wdrażając tym samym w życie przełomowe idee.
Internet Rzeczy (ang. Internet of Things) jest niewątpliwie jedną z nich. Podstawą rozwiązań Sztucznej Inteligencji są dane, a tych w ilości umożliwiającej dalszą analitykę i optymalizację procesów dostarczą nie powolni w działaniu ludzie, ale same urządzenia i sensory. Dzięki komunikacji M2M (ang. machine to machine) urządzenia dotąd odseparowane od standardowych kanałów komunikacji będą w stanie wysyłać i odbierać informacje między sobą i tym samym uczestniczyć aktywnie w określonym procesie biznesowym.
W branży produkcyjnej Przemysłowy Internet Rzeczy jest obecnie elementem krytycznym w projektowaniu wysokowydajnych optymalizacji. Dane z pola produkcji stanowią podstawę dalszych działań i nie ma znaczenia, czy linia produkcyjna składa się z nowoczesnych urządzeń generujących strumienie danych procesowych, czy z maszyn pamiętających jeszcze V plan pięcioletni PRL. Dzięki firmom partnerskim wyspecjalizowanym w akwizycji danych przemysłowych, takich jak: Red NT, elmodis, czy DSR Solutions, platforma IoT firmy Microsoft stosowana jest zarówno w nowoczesnych fabrykach, jak i zakładach produkcyjnych ze stosunkowo wyeksploatowanym parkiem maszynowym. Dane, które generowane są przez urządzenia w gniazdach lub liniach produkcyjnych stanowią niezbędne źródło dla dalszej analityki i algorytmów uczących się.
Dane z wysokim ilorazem (sztucznej) inteligencji
Przetwarzanie dużych zbiorów danych (ang. Big Data) i zaawansowana analityka (ang. advanced analytics) to kolejne przełomowe koncepcje, które materializują się we wdrożeniach założeń Industry 4.0. Jeszcze do niedawna system raportowy kojarzył nam się przede wszystkim z plikiem Excel wypełnionym tabelami i wykresami. Taki scenariusz był możliwy do zastosowania, gdy mieliśmy do czynienia z danymi generowanymi przez człowieka, a więc o ograniczonej liczbie. W przypadku, kiedy źródłem danych jest urządzenie, a częstotliwość ich generowania jest mniejsza niż 1 sekunda, trudno analizę takiego zestawu informacji pozostawiać człowiekowi. Analizą dużych zbiorów danych zajmują się zaawansowane algorytmy komputerowe. Umożliwiają one precyzyjne wertowanie informacji w poszukiwaniu nieoczywistych korelacji wskazujących na potencjalne zależności pomiędzy pozornie niezwiązanymi ze sobą danymi. Z pojęciem przetwarzania Big Data wiąże się również termin uczenia maszynowego (ang. Machine learning). Jest to technika polegająca na implementacji modelu matematycznego, który następnie w warunkach laboratoryjnych jest uczony wzorcowymi zestawami danych. Dzięki temu taki program uruchomiony w środowisku produkcyjnym i zasilony danymi rzeczywistymi jest w stanie sygnalizować operatorowi odstępstwa od wyuczonego wzorca, a także uczyć się z czego te odstępstwa wynikają. W efekcie takiego ciągłego procesu otrzymujemy model, który jest w stanie nie tylko przewidywać pewne zjawiska i sytuacje – np. nadchodzącą usterkę jakiegoś elementu urządzenia, ale też właściwie na tę sytuację zareagować. Stąd już tylko krok do sztucznej inteligencji.
Sztuczna Inteligencja w branży produkcyjnej to dziś nie zbuntowane roboty, ale przede wszystkim usługi kognitywne (ang. cognitive services). Umożliwiają one zastosowanie mechanizmów rozpoznawania głosu, obrazów i dźwięków. Dzięki nim w nawet w istniejących już systemach informatycznych i urządzeniach możemy z łatwością zaimplementować np. autentykację poprzez odcisk palca, czy rozpoznanie twarzy użytkownika lub jego głosu. Ciekawym kierunkiem jest także diagnostyka wizyjna, w której algorytm rozpoznaje określone sytuacje na podstawia analizy obrazu.
Wspominałem, że Przemysł 4.0 to przenikanie się świata fizycznego ze światem cyfrowym. Trudno o bardziej trafny przykład na tę okoliczność niż wykorzystanie w przemyśle technologii rozszerzonej rzeczywistości (ang. augmented reality). Polega ona na tym, że na otaczający nas świat rzeczywisty nakładane są cyfrowe hologramy rozszerzające perspektywę obserwatora, lub dostarczające mu w ten sposób dodatkowych informacji. Dzięki aplikacjom i urządzeniom do rozszerzonej rzeczywistości, takich jak np. okulary Microsoft HoloLens, możliwa stała się implementacja takiego scenariusza, jak cyfrowy bliźniak (ang. digital twin). To nic innego jak cyfrowe odwzorowanie fizycznego urządzenia, linii produkcyjnej czy całej fabryki. Taka technika ułatwia prototypowanie, zmniejsza koszty testowania gotowego produktu, czy ułatwia jego projektowanie. Zastosowanie rozszerzonej rzeczywistości w przemyśle może mieć zatem zastosowanie w samym produkcie albo podnosić efektywność w całym łańcuchu wartości.
Technologia cyfrowa nigdy jeszcze nie była tak dostępna, jak obecnie, zarówno w ujęciu kosztowym, jak i łatwości jej użycia. Dzięki chmurze obliczeniowej (takiej, jak Microsoft AZURE) koszty inwestycyjne zostały zredukowane do minimum związanego z dostosowaniem obecnego ekosystemu IT i OT w przedsiębiorstwie. Aby jednak w pełni wykorzystać potencjał nowoczesnych technologii ICT należy mieć na uwadze kompleksową wizję transformacji cyfrowej. Jednorazowe wdrożenia nie przyniosą zakładanych wzrostów i mogą w efekcie rozczarować inwestora. Wspomniany model Connected Factory to koncepcja Fabryki Przyszłości, która może być zrealizowana przy wykorzystaniu obecnie dostępnych technologii. Polega na zintegrowaniu wszystkich poziomów przedsiębiorstwa produkcyjnego począwszy od parku maszynowego, poprzez poziomy sterowania i kontroli, aż po warstwy zarządzania procesami i przedsiębiorstwem. Taką integrację umożliwia platforma Microsoft AZURE dostarczając bezpiecznego i skalowalnego środowiska do wymiany, przechowywania i przetwarzania danych zarówno z OT, jak i z IT. Integracja pozioma natomiast, czyli połączenie tak zintegrowanych pionowo fabryk w jeden ekosystem daje z kolei efekty w skali globalnej dla całego koncernu.
Przykłady tak transformowanych przedsiębiorstw nie pochodzą już tylko z Europy Zachodniej (Volkswagen, Airbus, Rolls-Royce), czy z USA (Rockwell Automation), ale również z Polski (Seco Warwick, Tauron, JSW), a to dopiero początek projektów transformacyjnych w sektorze. Nie brakuje inspiracji do podejmowania kolejnych wyzwań technologicznych, które dziś jak żaden inny czynnik umożliwią biznesową ucieczkę od zmęczonego nadludzkim wysiłkiem produkcyjnego peletonu.
Autor: Jarosław Zych, Senior Business Development Manager, Microsoft
Źródło: www.microsoft.com
Wizję fabryk przyszłości urzeczywistniła niemiecka koncepcja Przemysłu 4.0 (ang. Industry 4.0), która w swych założeniach stawia śmiałą tezę, że informatyzacja i automatyzacja poszczególnych procesów produkcyjnych to dziś w dobie IV Rewolucji Przemysłowej zdecydowanie za mało. Tym samym inwestycje w typowe optymalizacje produkcji poprzez wdrażanie strategii Lean czy zastosowanie automatyki przemysłowej, systemów Operational Technology takich, jak: Internet Rzeczy, SCADA, MES, czy wprowadzając do zakładów roboty przemysłowe to zaledwie podstawa do budowy zintegrowanego pionowo i poziomo przedsiębiorstwa produkcyjnego, zwanego z j. ang. Connected Factory.
Koncepcja Przemysłu 4.0 stała się obecnie manifestem uprzemysłowionego świata. Warto przyjrzeć się bliżej jej założeniom, by lepiej zrozumieć, jak może wyglądać świat po przejściu tego technologicznego frontu.
Między światem fizycznym a cyfrowym
W zasadzie trudno jednoznacznie wskazać granicę pomiędzy trzecią, a czwartą rewolucją przemysłową. Zdecydowano się jednak postawić grubą kreskę pomiędzy klasyczną automatyzacją, robotyzacją i cyfryzacją procesów produkcyjnych, które stały się cechami charakteryzującymi trzeci przełom, a tym, co przyniosła nam koncepcja Przemysłu 4.0. Przenikanie się świata fizycznego ze światem cyfrowym – tak w jednym zdaniu można scharakteryzować czwartą rewolucję przemysłową. Wyraźna jeszcze dotąd granica pomiędzy tym co fizyczne, a tym co cyfrowe powoli zaczyna się rozmywać w implementacji kolejnych założeń transformacji cyfrowej przemysłu, produkcji i energetyki. Wysokorozwinięta technologia nie generuje dziś nowych, przełomowych wynalazków, ale znacznie zwiększa możliwości istniejących obiektów, zarówno urządzeń, pojazdów, jak i sieci, wdrażając tym samym w życie przełomowe idee.
Internet Rzeczy (ang. Internet of Things) jest niewątpliwie jedną z nich. Podstawą rozwiązań Sztucznej Inteligencji są dane, a tych w ilości umożliwiającej dalszą analitykę i optymalizację procesów dostarczą nie powolni w działaniu ludzie, ale same urządzenia i sensory. Dzięki komunikacji M2M (ang. machine to machine) urządzenia dotąd odseparowane od standardowych kanałów komunikacji będą w stanie wysyłać i odbierać informacje między sobą i tym samym uczestniczyć aktywnie w określonym procesie biznesowym.
W branży produkcyjnej Przemysłowy Internet Rzeczy jest obecnie elementem krytycznym w projektowaniu wysokowydajnych optymalizacji. Dane z pola produkcji stanowią podstawę dalszych działań i nie ma znaczenia, czy linia produkcyjna składa się z nowoczesnych urządzeń generujących strumienie danych procesowych, czy z maszyn pamiętających jeszcze V plan pięcioletni PRL. Dzięki firmom partnerskim wyspecjalizowanym w akwizycji danych przemysłowych, takich jak: Red NT, elmodis, czy DSR Solutions, platforma IoT firmy Microsoft stosowana jest zarówno w nowoczesnych fabrykach, jak i zakładach produkcyjnych ze stosunkowo wyeksploatowanym parkiem maszynowym. Dane, które generowane są przez urządzenia w gniazdach lub liniach produkcyjnych stanowią niezbędne źródło dla dalszej analityki i algorytmów uczących się.
Dane z wysokim ilorazem (sztucznej) inteligencji
Przetwarzanie dużych zbiorów danych (ang. Big Data) i zaawansowana analityka (ang. advanced analytics) to kolejne przełomowe koncepcje, które materializują się we wdrożeniach założeń Industry 4.0. Jeszcze do niedawna system raportowy kojarzył nam się przede wszystkim z plikiem Excel wypełnionym tabelami i wykresami. Taki scenariusz był możliwy do zastosowania, gdy mieliśmy do czynienia z danymi generowanymi przez człowieka, a więc o ograniczonej liczbie. W przypadku, kiedy źródłem danych jest urządzenie, a częstotliwość ich generowania jest mniejsza niż 1 sekunda, trudno analizę takiego zestawu informacji pozostawiać człowiekowi. Analizą dużych zbiorów danych zajmują się zaawansowane algorytmy komputerowe. Umożliwiają one precyzyjne wertowanie informacji w poszukiwaniu nieoczywistych korelacji wskazujących na potencjalne zależności pomiędzy pozornie niezwiązanymi ze sobą danymi. Z pojęciem przetwarzania Big Data wiąże się również termin uczenia maszynowego (ang. Machine learning). Jest to technika polegająca na implementacji modelu matematycznego, który następnie w warunkach laboratoryjnych jest uczony wzorcowymi zestawami danych. Dzięki temu taki program uruchomiony w środowisku produkcyjnym i zasilony danymi rzeczywistymi jest w stanie sygnalizować operatorowi odstępstwa od wyuczonego wzorca, a także uczyć się z czego te odstępstwa wynikają. W efekcie takiego ciągłego procesu otrzymujemy model, który jest w stanie nie tylko przewidywać pewne zjawiska i sytuacje – np. nadchodzącą usterkę jakiegoś elementu urządzenia, ale też właściwie na tę sytuację zareagować. Stąd już tylko krok do sztucznej inteligencji.
Sztuczna Inteligencja w branży produkcyjnej to dziś nie zbuntowane roboty, ale przede wszystkim usługi kognitywne (ang. cognitive services). Umożliwiają one zastosowanie mechanizmów rozpoznawania głosu, obrazów i dźwięków. Dzięki nim w nawet w istniejących już systemach informatycznych i urządzeniach możemy z łatwością zaimplementować np. autentykację poprzez odcisk palca, czy rozpoznanie twarzy użytkownika lub jego głosu. Ciekawym kierunkiem jest także diagnostyka wizyjna, w której algorytm rozpoznaje określone sytuacje na podstawia analizy obrazu.
Wspominałem, że Przemysł 4.0 to przenikanie się świata fizycznego ze światem cyfrowym. Trudno o bardziej trafny przykład na tę okoliczność niż wykorzystanie w przemyśle technologii rozszerzonej rzeczywistości (ang. augmented reality). Polega ona na tym, że na otaczający nas świat rzeczywisty nakładane są cyfrowe hologramy rozszerzające perspektywę obserwatora, lub dostarczające mu w ten sposób dodatkowych informacji. Dzięki aplikacjom i urządzeniom do rozszerzonej rzeczywistości, takich jak np. okulary Microsoft HoloLens, możliwa stała się implementacja takiego scenariusza, jak cyfrowy bliźniak (ang. digital twin). To nic innego jak cyfrowe odwzorowanie fizycznego urządzenia, linii produkcyjnej czy całej fabryki. Taka technika ułatwia prototypowanie, zmniejsza koszty testowania gotowego produktu, czy ułatwia jego projektowanie. Zastosowanie rozszerzonej rzeczywistości w przemyśle może mieć zatem zastosowanie w samym produkcie albo podnosić efektywność w całym łańcuchu wartości.
Technologia cyfrowa nigdy jeszcze nie była tak dostępna, jak obecnie, zarówno w ujęciu kosztowym, jak i łatwości jej użycia. Dzięki chmurze obliczeniowej (takiej, jak Microsoft AZURE) koszty inwestycyjne zostały zredukowane do minimum związanego z dostosowaniem obecnego ekosystemu IT i OT w przedsiębiorstwie. Aby jednak w pełni wykorzystać potencjał nowoczesnych technologii ICT należy mieć na uwadze kompleksową wizję transformacji cyfrowej. Jednorazowe wdrożenia nie przyniosą zakładanych wzrostów i mogą w efekcie rozczarować inwestora. Wspomniany model Connected Factory to koncepcja Fabryki Przyszłości, która może być zrealizowana przy wykorzystaniu obecnie dostępnych technologii. Polega na zintegrowaniu wszystkich poziomów przedsiębiorstwa produkcyjnego począwszy od parku maszynowego, poprzez poziomy sterowania i kontroli, aż po warstwy zarządzania procesami i przedsiębiorstwem. Taką integrację umożliwia platforma Microsoft AZURE dostarczając bezpiecznego i skalowalnego środowiska do wymiany, przechowywania i przetwarzania danych zarówno z OT, jak i z IT. Integracja pozioma natomiast, czyli połączenie tak zintegrowanych pionowo fabryk w jeden ekosystem daje z kolei efekty w skali globalnej dla całego koncernu.
Przykłady tak transformowanych przedsiębiorstw nie pochodzą już tylko z Europy Zachodniej (Volkswagen, Airbus, Rolls-Royce), czy z USA (Rockwell Automation), ale również z Polski (Seco Warwick, Tauron, JSW), a to dopiero początek projektów transformacyjnych w sektorze. Nie brakuje inspiracji do podejmowania kolejnych wyzwań technologicznych, które dziś jak żaden inny czynnik umożliwią biznesową ucieczkę od zmęczonego nadludzkim wysiłkiem produkcyjnego peletonu.
Autor: Jarosław Zych, Senior Business Development Manager, Microsoft
Źródło: www.microsoft.com
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.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
Hiperautomatyzacja: kolejny etap rewolucji czy buzzword?
Automatyzacja to już nie tylko boty i proste skrypty – kolejnym krokiem jest hiperautomatyzacja, kt… / Czytaj więcej
Jak agenci AI zrewolucjonizują przemysł, zwiększą produktywność i obniżą koszty
Obecnie każda firma chce być firmą AI, ale według McKinsey tylko 1% przedsiębiorstw uważa, że osiąg… / Czytaj więcej
Technologiczny wyścig z czasem – czy automatyzacja pomoże załatać lukę technologiczną w przemyśle?
Sytuacja polskiego przemysłu nie jest łatwa – według ostatnich danych GUS wskaźnik produkcji sprzed… / Czytaj więcej
Niedojrzałość danych: blokada na drodze do zaawansowanej sztucznej inteligencji
Każda ankieta dotycząca generatywnej sztucznej inteligencji, wypełniana przez osoby z branży techno… / Czytaj więcej
