Predykcyjne utrzymanie ruchu to najnowszy i najbardziej wyrafinowany model organizacji działań UR, oparty na postulatach Przemysłu 4.0. Metoda ta pozwala wyeliminować wszelkie zbędne prace i skupić się wyłącznie na tych, które w danym momencie rzeczywiście są potrzebne. To duża różnica i przewaga nad starszymi modelami UR, reaktywnymi czy opartymi na harmonogramie przeglądów. Rezultatem wdrożenia predykcyjnego UR powinno być maksymalnie efektywne wykorzystanie zasobów służby technicznej, a także pełna dostępność maszyn produkcyjnych (zero downtime).
| REKLAMA |
 |
Predykcyjne utrzymanie ruchu to złożone środowisko rozwiązań organizacyjnych, współpracujących ze sobą czujników, urządzeń pomiarowych i systemów informatycznych. Wśród tych ostatnich prym wiodą systemy realizacji produkcji (MES – Manufacturing Execution System), a dokładniej ich komponenty utrzymania ruchu CMMS (Computerised Maintenance Management Systems). Kluczową rolę pełnią też systemy nadzorujące stan maszyn i przebieg procesów SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition).
Pomimo korzyści, jakie niesie predykcyjne utrzymanie ruchu, cześć przedsiębiorstw zniechęca się kosztami inwestycji, a także praktycznymi problemami, jakie można napotykać podczas wdrożenia. Warto przyjrzeć się najczęściej spotykanym trudnościom bliżej, aby przygotować się na nie zawczasu.
Zbyt szeroki zakres wdrożenia
W celu wykrycia anomalii w pracy maszyn, które zwiastować mogą zbliżającą się usterkę bądź awarię, wykorzystuje się m.in. aparaturę mierzącą zużycie prądu, temperaturę, poziom wibracji i płynów. Opomiarowanie w ten sposób wszystkich urządzeń na hali produkcyjnej jest naturalnie przedsięwzięciem dość kosztownym, a do tego niekoniecznie uzasadnionym. Dlatego też, aby zracjonalizować koszty inwestycji, warto czasem ograniczyć zakres wdrożenia predykcyjnego UR tylko dla tych urządzeń, które stanowią wąskie gardła procesu produkcyjnego. Decyzję o tym, jakie zasoby objąć opomiarowaniem, ułatwić może analiza niezawodności RCM (Reliability Centered Maintenance). Takie ograniczone wdrożenie pozwala zapewnić bezawaryjną pracę kluczowych dla realizacji zleceń maszyn, czyniąc jednocześnie metodę predykcyjnego UR dostępną dla szerszej grupy przedsiębiorstw.
Oczekiwanie natychmiastowych rezultatów
Wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu jest procesem czasochłonnym przynajmniej z dwóch powodów. Po pierwsze, aby zidentyfikować anomalie mogące prowadzić do awarii, rozpoznać prawdopodobieństwo wystąpienia poszczególnych zdarzeń i opracować procedury postępowania, należy zbierać dane przez odpowiednio długi okres czasu. Tylko dysponując bogatym materiałem do analizy, można odnaleźć występujące zależności i tendencje.
Po drugie, ponieważ każda hala produkcyjna jest tworem w pewnym stopniu unikalnym, każde wdrożenie predykcyjnego UR również cechuje się niepowtarzalnością. Nie można w nim wprost przenieść modelu sprawdzonego już wcześniej w innej lokalizacji. Konieczność dobrania indywidualnych rozwiązań, obserwowanie ich efektów i ciągłe doskonalenie, musi przełożyć się na czas potrzebny na wdrożenie.
Brak konsekwencji w działaniu
Inwestycja w sprzęt i oprogramowanie wspierające predykcyjne utrzymanie ruchu jest niezbędnym, ale niewystarczającym krokiem do osiągnięcia celów wdrożenia. Także w tym przypadku sprawdza się reguła, że nawet najlepsze rozwiązania techniczne nie spełnią swoich zadań, jeśli nie będą właściwie użyte.
Należy pamiętać, że predykcyjne utrzymanie ruchu to zespół ściśle powiązanych ze sobą procesów, gdzie nie może zabraknąć choćby jednego ogniwa. Przykładowo, załóżmy że posiadamy już system zbierający i archiwizujący dane dotyczące kondycji maszyn. Jeżeli jednak zaniedbamy którykolwiek z późniejszych etapów: analiza danych, wyciągniecie poprawnych wniosków, podjęcie stosownych działań, cały trud pójdzie na marne.
Dlatego też, pomimo że część procesów i decyzji można obecnie zautomatyzować dzięki systemom zarządzania utrzymaniem ruchu (CMMS), o sukcesie wdrożenia predykcyjnego UR decyduje przede wszystkim postawa pracowników i konsekwentne przestrzeganie procedur.
Brak integracji danych
W optymalnie wdrożonym predykcyjnym UR, wymiana informacji pomiędzy jego komponentami powinna następować automatycznie. W praktyce oznacza to integrację systemu pobierającego dane z maszyn (SCADA – Supervisory Control And Data Acquisition) z systemem służącym do analizy i delegowania zadań dla działu utrzymania ruchu (CMMS – Computerised Maintenance Management Systems). Integracja pomaga uniknąć marnowania tak istotnego dla utrzymania ruchu czasu, zapewnia spójność i wysoką jakość danych.
Przeszkody, jakie ewentualnie mogą się pojawić podczas wdrożenia predykcyjnego utrzymania ruchu, nie powinny zniechęcić do skorzystania z tej metody. Wynagrodzi ona poniesione trudy bezprecedensową efektywnością działu UR, zarówno pod względem wykorzystania zasobów ludzkich jak i technicznych.
Źródło: www.quantum-software.com
Pomimo korzyści, jakie niesie predykcyjne utrzymanie ruchu, cześć przedsiębiorstw zniechęca się kosztami inwestycji, a także praktycznymi problemami, jakie można napotykać podczas wdrożenia. Warto przyjrzeć się najczęściej spotykanym trudnościom bliżej, aby przygotować się na nie zawczasu.
Zbyt szeroki zakres wdrożenia
W celu wykrycia anomalii w pracy maszyn, które zwiastować mogą zbliżającą się usterkę bądź awarię, wykorzystuje się m.in. aparaturę mierzącą zużycie prądu, temperaturę, poziom wibracji i płynów. Opomiarowanie w ten sposób wszystkich urządzeń na hali produkcyjnej jest naturalnie przedsięwzięciem dość kosztownym, a do tego niekoniecznie uzasadnionym. Dlatego też, aby zracjonalizować koszty inwestycji, warto czasem ograniczyć zakres wdrożenia predykcyjnego UR tylko dla tych urządzeń, które stanowią wąskie gardła procesu produkcyjnego. Decyzję o tym, jakie zasoby objąć opomiarowaniem, ułatwić może analiza niezawodności RCM (Reliability Centered Maintenance). Takie ograniczone wdrożenie pozwala zapewnić bezawaryjną pracę kluczowych dla realizacji zleceń maszyn, czyniąc jednocześnie metodę predykcyjnego UR dostępną dla szerszej grupy przedsiębiorstw.
Oczekiwanie natychmiastowych rezultatów
Wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu jest procesem czasochłonnym przynajmniej z dwóch powodów. Po pierwsze, aby zidentyfikować anomalie mogące prowadzić do awarii, rozpoznać prawdopodobieństwo wystąpienia poszczególnych zdarzeń i opracować procedury postępowania, należy zbierać dane przez odpowiednio długi okres czasu. Tylko dysponując bogatym materiałem do analizy, można odnaleźć występujące zależności i tendencje.
Po drugie, ponieważ każda hala produkcyjna jest tworem w pewnym stopniu unikalnym, każde wdrożenie predykcyjnego UR również cechuje się niepowtarzalnością. Nie można w nim wprost przenieść modelu sprawdzonego już wcześniej w innej lokalizacji. Konieczność dobrania indywidualnych rozwiązań, obserwowanie ich efektów i ciągłe doskonalenie, musi przełożyć się na czas potrzebny na wdrożenie.
Brak konsekwencji w działaniu
Inwestycja w sprzęt i oprogramowanie wspierające predykcyjne utrzymanie ruchu jest niezbędnym, ale niewystarczającym krokiem do osiągnięcia celów wdrożenia. Także w tym przypadku sprawdza się reguła, że nawet najlepsze rozwiązania techniczne nie spełnią swoich zadań, jeśli nie będą właściwie użyte.
Należy pamiętać, że predykcyjne utrzymanie ruchu to zespół ściśle powiązanych ze sobą procesów, gdzie nie może zabraknąć choćby jednego ogniwa. Przykładowo, załóżmy że posiadamy już system zbierający i archiwizujący dane dotyczące kondycji maszyn. Jeżeli jednak zaniedbamy którykolwiek z późniejszych etapów: analiza danych, wyciągniecie poprawnych wniosków, podjęcie stosownych działań, cały trud pójdzie na marne.
Dlatego też, pomimo że część procesów i decyzji można obecnie zautomatyzować dzięki systemom zarządzania utrzymaniem ruchu (CMMS), o sukcesie wdrożenia predykcyjnego UR decyduje przede wszystkim postawa pracowników i konsekwentne przestrzeganie procedur.
Brak integracji danych
W optymalnie wdrożonym predykcyjnym UR, wymiana informacji pomiędzy jego komponentami powinna następować automatycznie. W praktyce oznacza to integrację systemu pobierającego dane z maszyn (SCADA – Supervisory Control And Data Acquisition) z systemem służącym do analizy i delegowania zadań dla działu utrzymania ruchu (CMMS – Computerised Maintenance Management Systems). Integracja pomaga uniknąć marnowania tak istotnego dla utrzymania ruchu czasu, zapewnia spójność i wysoką jakość danych.
Przeszkody, jakie ewentualnie mogą się pojawić podczas wdrożenia predykcyjnego utrzymania ruchu, nie powinny zniechęcić do skorzystania z tej metody. Wynagrodzi ona poniesione trudy bezprecedensową efektywnością działu UR, zarówno pod względem wykorzystania zasobów ludzkich jak i technicznych.
Źródło: www.quantum-software.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.
Aspekty bezpieczeństwa przy projektowaniu integracji MES z parkiem maszynowym
Cyfryzacja procesu zbierania informacji z obszaru produkcyjnego za pomocą systemów klasy MES (Manuf… / Czytaj więcej
MES – efektywne planowanie i kontrola produkcji
Nowoczesne firmy produkcyjne coraz częściej wykorzystują systemy MES (Manufacturing Execution Syste… / Czytaj więcej
Właściwie po co nam MES?
Systemy zarządzania produkcją (MES) istnieją od prawie dwóch dekad, więc nie są już czymś nowym. Po… / Czytaj więcej
Wdrożenie systemu MES - krok po kroku
Digitalizacja, Industry 4.0, Smart Factory i IoT już niebawem będą decydować o konkurencyjności w b… / Czytaj więcej
Dane technologiczne jako podstawa efektywnego zarządzania produkcją
Źle oszacowane zapotrzebowaniu na surowce, przeciążone stanowiska produkcyjne, błędnie rozliczone k… / Czytaj więcej
