Zbieranie danych z maszyn to kluczowy element w zarządzaniu nowoczesnym przedsiębiorstwem produkcyjnym. Ta metoda nie tylko umożliwia dogłębną analizę i interpretację informacji, ale również otwiera drzwi do szeregu optymalizacji, zwiększając efektywność operacyjną zakładu. Dzięki dostępnym technologiom, rozpoczęcie gromadzenia danych jest proste, a korzyści biznesowe płynące z tego procesu – znaczące.
| REKLAMA |
 |
Próg wejścia – niżej się nie da
Proces zbierania danych z maszyn to jeden z pierwszych i w zasadzie najłatwiejszy krok, który powinny podjąć przedsiębiorstwa chcące sprawnie przejść transformację cyfrową swojej firmy. Próg wejścia do tego procesu stanowią zaledwie trzy elementy:
Duża firma duży problem
W przypadku mniejszych przedsiębiorstw lub nieskomplikowanych systemów, a także gdy klient nie jest pewny swoich potrzeb, próg wejścia jest rzeczywiście niski. Sytuacja wygląda nieco inaczej, gdy mamy do czynienia z dużymi firmami i złożonymi rozwiązaniami. Pojawiają się bowiem specyficzne wymagania korporacyjne oraz prawne. Do wdrożenia systemu zbierania danych z maszyn mogą okazać się konieczne informacje dotyczące wyglądu infrastruktury czy połączenia sterownika z systemem do sieci. Taka sytuacja może wymagać nieco więcej zaangażowania od klienta i prac związanych z firewall’em oraz infrastrukturą sieciową.
W przypadku większych urządzeń, które generują dużą ilość danych, istotne jest ustalenie hierarchii ważności sygnałów oraz eliminacja redundancji. Na przykład, jeżeli posiadamy dane dotyczące ilości produktów wyprodukowanych przez maszynę w określonym czasie, nie ma potrzeby generowania dodatkowych sygnałów odnoszących się do czasu cyklu produkcji. Zmienne te mogą być wyliczone na podstawie już zbieranych informacji, co pozwala na redukcję przyrostu danych w bazie. Dzięki temu serwery są mniej obciążone, co przyczynia się do efektywniejszego zarządzania zasobami systemu.
System otwarty czy zamknięty?
Wybór odpowiedniej technologii do integracji systemów jest kluczowy i powinien być dostosowany do potrzeb oraz kompetencji klienta. Systemy można podzielić na dwie główne kategorie:
Maksymalizacja produktywności, minimalizacja błędów
Przed wdrożeniem systemu automatyki do zbierania danych z maszyn, konieczne jest wykonywanie szeregu zadań ręcznie. Prowadzi to do marnotrawstwa czasu i potencjału ludzkiego. Operatorzy w zakładach produkcyjnych manualnie zbierają, dokumentują oraz analizują dane, często przepisując je do arkuszy kalkulacyjnych, co wymaga dodatkowego nakładu pracy. Automatyzacja tych procesów ma na celu całkowitą eliminację ręcznego wykonywania tych zadań, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się na bardziej produktywnych działaniach.
Systemy automatycznego zbierania danych z maszyn nie tylko usprawniają proces dokumentacji, ale także przyspieszają reakcję na krytyczne zdarzenia. Dzięki automatycznemu wysyłaniu alarmów poprzez e-mail lub SMS możliwe jest szybkie reagowanie na ewentualne wyzwania, takie jak produkcja wadliwych partii produktów. W efekcie minimalizuje się reklamacje i zwroty, a tym samym – straty firmy.
Korzyści automatycznego zbierania danych z maszyn
Integracja systemów do zbierania danych z maszyn może stanowić sposób na optymalizację kosztów produkcji, np. poprzez dokładny monitoring zużycia mediów takich jak woda czy energia. Systemy te umożliwiają także precyzyjne śledzenie parametrów procesowych, w tym temperatury, ciśnienia, a nawet momentu skręceń śrub. Dzięki temu, oprócz identyfikacji produktów zgodnych (OK) lub niezgodnych (NOK) ze standardami, można zrozumieć przyczyny występowania błędów. Wyniki te prezentowane są w formie raportów z wykresami, które ułatwiają lokalizację najczęstszych usterek, umożliwiając ich szybką eliminację.
Dodatkowo efektywne zbieranie danych pozwala na identyfikację wąskich gardeł procesu produkcyjnego, co umożliwia wykorzystanie zasady Pareto do skupienia wysiłków na obszarach, które przy minimalnym nakładzie mogą przynieść największe oszczędności i usprawnienia.
Jednocześnie integracja systemów do zbierania danych z maszyn pozwala na precyzyjne prognozowanie zapotrzebowania na półprodukty, co umożliwia optymalne planowanie zaopatrzenia magazynów. Dzięki temu zapewnia się dostępność niezbędnych komponentów w okresach wzmożonego popytu, minimalizując jednocześnie ryzyko nadmiaru zapasów w mniej aktywnych miesiącach.
Podsumowując, rozpoczęcie zbierania danych z maszyn może być zarówno proste jak i nieco bardziej skomplikowane. Istotne jest, aby znaleźć rzetelnego i doświadczonego partnera technologicznego, który pomoże w implementacji odpowiednich rozwiązań. Dzięki automatycznemu pobieraniu danych z maszyn i opisaniu informacji w odpowiednich biznesowych kontekstach można lepiej zarządzać zasobami, szybko reagować na ewentualne trudności i przewidywać przyszłe potrzeby.
Autor: Krzysztof Gandziarowski, Developer, EXPLITIA S.A.
Źródło: www.explitia.com
Proces zbierania danych z maszyn to jeden z pierwszych i w zasadzie najłatwiejszy krok, który powinny podjąć przedsiębiorstwa chcące sprawnie przejść transformację cyfrową swojej firmy. Próg wejścia do tego procesu stanowią zaledwie trzy elementy:
- Źródło danych, czyli czujnik zbierający pożądane informacje.
- Sterownik PLC lub moduł I/O, który zapisuje dane w pamięci i jednocześnie służy jako komunikator ze źródłem danych oraz komputerem.
- Komputer/serwer potrzebny do uruchomienia aplikacji.
Duża firma duży problem
W przypadku mniejszych przedsiębiorstw lub nieskomplikowanych systemów, a także gdy klient nie jest pewny swoich potrzeb, próg wejścia jest rzeczywiście niski. Sytuacja wygląda nieco inaczej, gdy mamy do czynienia z dużymi firmami i złożonymi rozwiązaniami. Pojawiają się bowiem specyficzne wymagania korporacyjne oraz prawne. Do wdrożenia systemu zbierania danych z maszyn mogą okazać się konieczne informacje dotyczące wyglądu infrastruktury czy połączenia sterownika z systemem do sieci. Taka sytuacja może wymagać nieco więcej zaangażowania od klienta i prac związanych z firewall’em oraz infrastrukturą sieciową.
W przypadku większych urządzeń, które generują dużą ilość danych, istotne jest ustalenie hierarchii ważności sygnałów oraz eliminacja redundancji. Na przykład, jeżeli posiadamy dane dotyczące ilości produktów wyprodukowanych przez maszynę w określonym czasie, nie ma potrzeby generowania dodatkowych sygnałów odnoszących się do czasu cyklu produkcji. Zmienne te mogą być wyliczone na podstawie już zbieranych informacji, co pozwala na redukcję przyrostu danych w bazie. Dzięki temu serwery są mniej obciążone, co przyczynia się do efektywniejszego zarządzania zasobami systemu.
System otwarty czy zamknięty?
Wybór odpowiedniej technologii do integracji systemów jest kluczowy i powinien być dostosowany do potrzeb oraz kompetencji klienta. Systemy można podzielić na dwie główne kategorie:
- Systemy otwarte – oferują użytkownikom możliwość samodzielnej ingerencji w konfigurację i działanie systemu. Umożliwiają one dostosowywanie funkcji, wprowadzanie zmian oraz dodawanie nowych elementów, co daje większą elastyczność w zarządzaniu i adaptacji do specyficznych potrzeb.
- Systemy zamknięte – charakteryzują się ograniczoną możliwością interakcji ze strony klienta. Obsługą i zarządzaniem systemu zajmuje się wyłącznie firma zewnętrzna, która odpowiedzialna była za wdrożenie i utrzymanie systemu. W tym przypadku klient jest zobowiązany jedynie do utrzymania połączenia sieciowego ze sterownikiem.
Maksymalizacja produktywności, minimalizacja błędów
Przed wdrożeniem systemu automatyki do zbierania danych z maszyn, konieczne jest wykonywanie szeregu zadań ręcznie. Prowadzi to do marnotrawstwa czasu i potencjału ludzkiego. Operatorzy w zakładach produkcyjnych manualnie zbierają, dokumentują oraz analizują dane, często przepisując je do arkuszy kalkulacyjnych, co wymaga dodatkowego nakładu pracy. Automatyzacja tych procesów ma na celu całkowitą eliminację ręcznego wykonywania tych zadań, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się na bardziej produktywnych działaniach.
Systemy automatycznego zbierania danych z maszyn nie tylko usprawniają proces dokumentacji, ale także przyspieszają reakcję na krytyczne zdarzenia. Dzięki automatycznemu wysyłaniu alarmów poprzez e-mail lub SMS możliwe jest szybkie reagowanie na ewentualne wyzwania, takie jak produkcja wadliwych partii produktów. W efekcie minimalizuje się reklamacje i zwroty, a tym samym – straty firmy.
Korzyści automatycznego zbierania danych z maszyn
Integracja systemów do zbierania danych z maszyn może stanowić sposób na optymalizację kosztów produkcji, np. poprzez dokładny monitoring zużycia mediów takich jak woda czy energia. Systemy te umożliwiają także precyzyjne śledzenie parametrów procesowych, w tym temperatury, ciśnienia, a nawet momentu skręceń śrub. Dzięki temu, oprócz identyfikacji produktów zgodnych (OK) lub niezgodnych (NOK) ze standardami, można zrozumieć przyczyny występowania błędów. Wyniki te prezentowane są w formie raportów z wykresami, które ułatwiają lokalizację najczęstszych usterek, umożliwiając ich szybką eliminację.
Dodatkowo efektywne zbieranie danych pozwala na identyfikację wąskich gardeł procesu produkcyjnego, co umożliwia wykorzystanie zasady Pareto do skupienia wysiłków na obszarach, które przy minimalnym nakładzie mogą przynieść największe oszczędności i usprawnienia.
Jednocześnie integracja systemów do zbierania danych z maszyn pozwala na precyzyjne prognozowanie zapotrzebowania na półprodukty, co umożliwia optymalne planowanie zaopatrzenia magazynów. Dzięki temu zapewnia się dostępność niezbędnych komponentów w okresach wzmożonego popytu, minimalizując jednocześnie ryzyko nadmiaru zapasów w mniej aktywnych miesiącach.
Podsumowując, rozpoczęcie zbierania danych z maszyn może być zarówno proste jak i nieco bardziej skomplikowane. Istotne jest, aby znaleźć rzetelnego i doświadczonego partnera technologicznego, który pomoże w implementacji odpowiednich rozwiązań. Dzięki automatycznemu pobieraniu danych z maszyn i opisaniu informacji w odpowiednich biznesowych kontekstach można lepiej zarządzać zasobami, szybko reagować na ewentualne trudności i przewidywać przyszłe potrzeby.
Autor: Krzysztof Gandziarowski, Developer, EXPLITIA S.A.
Źródło: www.explitia.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
