Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji odgrywają coraz większą rolę w transformacji cyfrowej przedsiębiorstw. Mogą być bowiem cennym wsparciem w wielu obszarach działalności, od marketingu przez finanse aż po zaawansowane procesy produkcyjne. Na pierwszy rzut oka, wdrożenie AI może wydawać się prostym zadaniem, zwłaszcza jeśli w głowie mamy popularne narzędzia. Rzeczywistość wdrożenia sztucznej inteligencji w sektorze przemysłowym, szczególnie w produkcji, jest jednak bardziej skomplikowana. W końcu warto pamiętać, że AI jest tak inteligentna, jak dane, którymi dysponuje.
| REKLAMA |
 |
- Jakie wyzwania stoją przed zakładami produkcyjnymi w zakresie wdrożenia AI?
- Czy automatyzacja zbierania danych dla skutecznego wdrożenia sztucznej inteligencji jest naprawdę tak istotna?
- Jak przygotować się do wdrożenia AI w Twoim zakładzie produkcyjnym? AI dla marketingu – wdrożenie proste jak drut
W niektórych przypadkach implementacja rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji jest stosunkowo łatwa. Narzędzia AI, które wspierają działania marketingowe, często korzystają z ogólnodostępnych danych i nie wymagają skomplikowanej infrastruktury. Przykładem mogą być rozwiązania do:
- generowania treści – artykułów, postów, opisów produktów czy artykułów na blogi;
- analizy serwisów społecznościowych – pomagają firmom zrozumieć, co przyciąga uwagę konsumentów;
- tworzenia grafik i wideo.
Wykorzystanie AI w analizie danych finansowych
Sztuczna inteligencja może być skuteczna w analizie danych finansowych, nawet jeśli w firmach są one różnie uporządkowane. Niektóre marki mają dane dobrze zorganizowane w systemach informatycznych, inne w różnych arkuszach kalkulacyjnych. Rozdzielczość tych danych również bywa różna – od szczegółowej rejestracji każdej godziny pracy pracownika po jedynie przychodzące i wychodzące faktury. AI jest jednak w stanie wspierać przedsiębiorstwa, pomagając w wyciąganiu chociaż podstawowych wniosków z tych danych.
Szybka analiza na wewnętrznej dokumentacji
Kolejnym sposobem wdrożenia sztucznej inteligencji w firmie jest wykorzystanie modeli językowych do analizy wewnętrznej dokumentacji. Przedsiębiorstwa mogą stworzyć model działający podobnie do ChatGPT, który jednak bazuje na wewnętrznych dokumentach zakładu produkcyjnego. Wyobraźmy sobie sytuację, w której model językowy jest zbudowany na podstawie dokumentacji firmowej przechowywanej na serwerze lub w chmurze. Taki model uczy się zawartości tych dokumentów i pomaga pracownikom szybko znaleźć odpowiedzi na pytania dotyczące konkretnych projektów czy procesów, bez konieczności ręcznego przeszukiwania ogromnej ilości. Przykładowo, rozwiązanie AI może odpowiedzieć na pytanie: "Jak w projekcie X, który realizowaliśmy w 2022 roku, rozwiązaliśmy dany problem?"
Model językowy, który nauczył się treści firmowych dokumentów, jest w stanie udzielić precyzyjnych odpowiedzi, podobnie jak ChatGPT. Implementacja takiego rozwiązania jest stosunkowo prosta i może znacząco usprawnić pracę zespołów, przede wszystkim oszczędzając czas.
Wyższy poziom AI w przemyśle
Kiedy przechodzimy do sektora B2B i przemysłu, wyzwania związane z implementacją AI stają się bardziej złożone. W firmach produkcyjnych dane są bowiem bardziej zróżnicowane i skomplikowane niż w innych branżach. Poza danymi finansowymi i know-how, obejmują także informacje o magazynach i procesach produkcyjnych. Przykładem mogą być dane dotyczące lokalizacji towarów w magazynie, optymalnego sposobu ich składowania czy sekwencji wydawania.
Automatyzacja obiegu danych
Najtrudniejszym etapem jest jednak sam proces wytwórczy. Aby miał sens, musimy najpierw zautomatyzować obieg danych i zadbać o dużo większą rozdzielczość. Oznacza to, że podstawowe informacje, takie jak liczba wykonanych sztuk w danym dniu, liczba sztuk wykonanych na danej maszynie lub u danego operatora, braki, surowce pobrane itp., nie są wystarczające. Potrzebujemy dużo bardziej szczegółowych informacji.
Ponadto większość firm produkcyjnych gromadzi dane co osiem godzin. Dzięki temu wiemy, ile i co wyprodukowano, ile pobrano surowca, ile było wadliwego towaru, a ile pełnowartościowego. Jednak taka rozdzielczość informacji nie jest wystarczająca, aby sztuczna inteligencja mogła działać skutecznie.
Warto także pamiętać, że nawet szerokie informacje, które nie są zbierane automatycznie, mogą być obarczone błędami. Jeśli sztuczna inteligencja będzie w posiadaniu błędnych danych, a próbka nie będzie duża, AI nie będzie w stanie tego skorygować.
Aby wdrożenie sztucznej inteligencji miało sens, musimy dysponować dokładnymi, automatycznymi danymi. Należy także skoncentrować się na tym, jak zapewnić dużo większą ich rozdzielczość. Mogą to być informacje związane bezpośrednio z procesem wytwórczym, takie jak jakość i efektywność wytwarzania.
Jeśli posiadamy automatyczne dane, to:
- eliminujemy czynnik ludzki, co zwiększa dokładność i rozdzielczość danych;
- umożliwiamy tworzenie korelacji z innymi informacjami.
Maszyna wyprodukowała określoną liczbę sztuk na danej zmianie. Przeliczając wyprodukowaną ilość przez czas, uzyskamy czas cyklu. Jeśli czas cyklu się zgadza, jest dobrze. Jeśli nie, trzeba znaleźć przyczynę. Może maszyna produkowała krócej z powodu awarii lub wydłużył się czas cyklu przez zużycie narzędzia. Sytuację można przedstawić na przykładzie zwykłego odkurzacza – jeśli będzie zapchany – dłużej będzie wciągać kurz, a w pewnym momencie przestanie go wciągać. Jeśli nóż nie jest ostry, będzie dłużej kroić niż dobrze naostrzony. Tak samo jest w maszynach i urządzeniach produkcyjnych.
Jednak większa rozdzielczość informacji pozwoli rozwiązaniu AI na korelacje i wyciągnięcie informacji o przyczynie nieodpowiedniego czasu cyklu. Podobnie jest z efektywnością i parametrami jakościowymi. Jeśli składowanie parametrów jakościowych odbywa się często, możemy znaleźć wiele korelacji. Sztuczna inteligencja lubi dane Dokonując samodzielnych analiz, możemy stwierdzić, że danych jest za dużo, aby coś z nimi zrobić. Jednak AI potrzebuje dużych ilości danych. Na podstawie składowanych informacji i szerokiej historii, sztuczna inteligencja może dostarczać sugestii dotyczących zmian.
Na przykład:
- Może podpowiedzieć, na której maszynie lepiej produkować, opierając się na historii sukcesów maszyn.
- Może zasugerować, że warto zmienić urządzenie do produkcji konkretnego wyrobu.
- Możemy wdrożyć predykcyjne utrzymanie ruchu, przewidując awarie na podstawie korelacji różnych zjawisk, które historycznie przyczyniły się do awarii.
Predykcyjne utrzymanie ruchu – przykład
Przykładem może być monitorowanie parametrów lepkości oleju i temperatury oraz ich wpływ na awarie. Wychwytywanie takich sytuacji wcześniej pozwoli zapobiec awariom maszyn. Dzięki dużej rozdzielczości danych, AI umożliwia natychmiastową analizę. Nie musimy analizować danych manualnie, co jest czasochłonne i pracochłonne. AI może wysyłać konkretne informacje i raporty, na co powinniśmy zwrócić uwagę.
Zbadane potrzeby rynkowe
Chcąc poznać realne potrzeby przemysłu względem rozwiązań AI oraz potwierdzić swoje obawy, przeprowadziłem ankietę o wpływie AI na rozwój zakładu przemysłowego. Ponad 80% odpowiedzi była twierdząca. Respondenci niemal jednogłośnie uważają, że wdrożenie AI w ich zakładzie pozwoliłoby na większy rozwój przedsiębiorstwa. Podczas rozmów z klientami także wiele osób zwracało uwagę na chęć wdrożenia systemów predykcyjnego utrzymania ruchu lub harmonogramowania produkcji opartych na AI. Okazało się jednak, że firmy nie dysponują wystarczającą rozdzielczością informacji, aby rozpatrywać takie rozwiązania.
Źródło: www.explitia.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.
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
