| REKLAMA |
 |
Według badania Zebra 2024 Manufacturing Vision Study, 61% liderów branży produkcyjnej na całym świecie spodziewa się, że sztuczna inteligencja będzie napędzać wzrost firm do 2029 roku. W innym raporcie firmy Zebra Technologies na temat sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej stwierdzono, że głębokie uczenie już jest wykorzystywane w całym łańcuchu dostaw w tym sektorze. Użytkownicy chcą jednak, aby sztuczna inteligencja robiła więcej, zatem wprowadzane funkcje odpowiadają na potrzeby branży przemysłowej.
Pakiet oprogramowania Aurora firmy Zebra Technologies z narzędziami do głębokiego uczenia zapewnia wydajne rozwiązania do kontroli wizualnej. Rozwiązanie wesprze konstruktorów maszyn i linii produkcyjnych oraz inżynierów, programistów i analityków danych w branży motoryzacyjnej, elektronicznej i półprzewodnikowej, spożywczej i napojów oraz opakowaniowej. Pakiet zawiera funkcje rozpoznawania tekstu (OCR) oparte na głębokim uczeniu, które nie wymagają kodowania. Z kolei interfejsy działające na zasadzie „przeciągnij i upuść” oraz obszerne biblioteki pozwalają użytkownikom tworzyć rozwiązania dla złożonych przypadków użycia, z którymi nie radzą sobie tak dobrze tradycyjne systemy oparte na regułach.
Aurora Design Assistant™
Użytkownicy zintegrowanego środowiska programistycznego Aurora Design Assistant firmy Zebra Technologies mogą tworzyć aplikacje poprzez konstruowanie i konfigurowanie schematów blokowych zamiast pisania tradycyjnego kodu programistycznego. Oprogramowanie umożliwia również projektowanie dla tych aplikacji interfejsu typu człowiek-maszyna (HMI) opartego na przeglądarce internetowej.
Oprogramowanie zawiera teraz funkcję głębokiego uczenia służącą do wykrywania obiektów i najnowszą wersję aplikacji dołączonej do Aurora, czyli Imaging Copilot z dedykowanym obszarem roboczym do szkolenia modelu głębokiego uczenia w zakresie wykrywania obiektów. Oddzielne dodatki są dostępne do trenowania modelu głębokiego uczenia z kartą GPU NVIDIA i uruchamiania modelu głębokiego uczenia w celu przeprowadzenia wnioskowania lub przewidywania odpowiednio na GPU NVIDIA i zintegrowanym GPU Intel.
Aurora Vision Studio™
Inżynierowie zajmujący się wizją maszynową i komputerową korzystający z Aurora Vision Studio mogą szybko tworzyć, integrować i monitorować potężne aplikacje wizji maszynowej. Zaawansowane i niezależne od sprzętu oprogramowanie zapewnia intuicyjne środowisko graficzne do tworzenia zaawansowanych aplikacji wizyjnych bez konieczności pisania pojedynczej linii kodu. Posiada kompleksowy zestaw ponad 3000 sprawdzonych i gotowych do użycia filtrów, co umożliwia inżynierom wizji maszynowej i komputerowej projektowanie niestandardowych rozwiązań w prostym, trzystopniowym przepływie pracy: zaprojektuj algorytm, stwórz niestandardowy lokalny interfejs HMI lub internetowy interfejs HMI i wdróż go na urządzeniu przemysłowym opartym na komputerze PC.
Łańcuch narzędzi głębokiego uczenia został przełączony na nowy silnik szkoleniowy z mechanizmami równoważenia danych treningowych, co prowadzi do lepszych wyników szkolenia na zestawach danych o niskiej jakości. Trening jest teraz szybszy i bardziej powtarzalny, a dodatek do głębokiego uczenia jest kompatybilny z systemami Linux, tylko w zakresie wnioskowania.
Aurora Imaging Library™
Zestaw programistyczny Aurora Imaging Library firmy Zebra Technologies jest przeznaczony dla doświadczonych programistów kodujących aplikacje wizyjne w językach C++, C# i Python. Obejmuje on szeroką kolekcję narzędzi do przetwarzania i analizowania obrazów 2D i danych 3D przy użyciu tradycyjnych metod opartych na regułach oraz na głębokim uczeniu.
Najnowsze dodatki zwiększają jego możliwości i obejmują narzędzia służące do wykrywania anomalii i defektów oraz weryfikacji poprawności montażu. Wykorzystują one głębokie uczenie, co zwiększa możliwości znajdowania nieprawidłowości. W przeciwieństwie do innych dostępnych narzędzi głębokiego uczenia, szkolenie odbywa się bez nadzoru, wymagając jedynie normalnych odniesień.
Narzędzie OCR oparte na głębokim uczeniu wykorzystuje wstępnie wytrenowany model głębokiej sieci neuronowej do odczytywania znaków, cyfr, znaków interpunkcyjnych i niektórych symboli. Nie wymaga to określania lub uczenia go czcionek. Narzędzie OCR oparte na głębokim uczeniu obejmuje modele ciągów znaków i ograniczenia, aby umożliwić bardziej niezawodny i trafny odczyt.
Źródło: Zebra Technologies
Pakiet oprogramowania Aurora firmy Zebra Technologies z narzędziami do głębokiego uczenia zapewnia wydajne rozwiązania do kontroli wizualnej. Rozwiązanie wesprze konstruktorów maszyn i linii produkcyjnych oraz inżynierów, programistów i analityków danych w branży motoryzacyjnej, elektronicznej i półprzewodnikowej, spożywczej i napojów oraz opakowaniowej. Pakiet zawiera funkcje rozpoznawania tekstu (OCR) oparte na głębokim uczeniu, które nie wymagają kodowania. Z kolei interfejsy działające na zasadzie „przeciągnij i upuść” oraz obszerne biblioteki pozwalają użytkownikom tworzyć rozwiązania dla złożonych przypadków użycia, z którymi nie radzą sobie tak dobrze tradycyjne systemy oparte na regułach.
Producenci z różnych branż borykają się z długotrwałymi problemami związanymi z jakością. Dodatkowo firmy z sektora motoryzacyjnego i elektroniki mierzą się również z nowymi wyzwaniami związanymi z postępem w dziedzinie materiałów” – powiedział Donato Montanari, Vice President and General Manager, Machine Vision w Zebra Technologies. – „Poszukują oni nowych rozwiązań, które uzupełnią i rozszerzą ich obecny zestaw narzędzi o funkcje AI potrzebne do skuteczniejszej kontroli wizualnej, szczególnie w skomplikowanych przypadkach użycia.
Aurora Design Assistant™
Użytkownicy zintegrowanego środowiska programistycznego Aurora Design Assistant firmy Zebra Technologies mogą tworzyć aplikacje poprzez konstruowanie i konfigurowanie schematów blokowych zamiast pisania tradycyjnego kodu programistycznego. Oprogramowanie umożliwia również projektowanie dla tych aplikacji interfejsu typu człowiek-maszyna (HMI) opartego na przeglądarce internetowej.
Oprogramowanie zawiera teraz funkcję głębokiego uczenia służącą do wykrywania obiektów i najnowszą wersję aplikacji dołączonej do Aurora, czyli Imaging Copilot z dedykowanym obszarem roboczym do szkolenia modelu głębokiego uczenia w zakresie wykrywania obiektów. Oddzielne dodatki są dostępne do trenowania modelu głębokiego uczenia z kartą GPU NVIDIA i uruchamiania modelu głębokiego uczenia w celu przeprowadzenia wnioskowania lub przewidywania odpowiednio na GPU NVIDIA i zintegrowanym GPU Intel.
Aurora Vision Studio™
Inżynierowie zajmujący się wizją maszynową i komputerową korzystający z Aurora Vision Studio mogą szybko tworzyć, integrować i monitorować potężne aplikacje wizji maszynowej. Zaawansowane i niezależne od sprzętu oprogramowanie zapewnia intuicyjne środowisko graficzne do tworzenia zaawansowanych aplikacji wizyjnych bez konieczności pisania pojedynczej linii kodu. Posiada kompleksowy zestaw ponad 3000 sprawdzonych i gotowych do użycia filtrów, co umożliwia inżynierom wizji maszynowej i komputerowej projektowanie niestandardowych rozwiązań w prostym, trzystopniowym przepływie pracy: zaprojektuj algorytm, stwórz niestandardowy lokalny interfejs HMI lub internetowy interfejs HMI i wdróż go na urządzeniu przemysłowym opartym na komputerze PC.
Łańcuch narzędzi głębokiego uczenia został przełączony na nowy silnik szkoleniowy z mechanizmami równoważenia danych treningowych, co prowadzi do lepszych wyników szkolenia na zestawach danych o niskiej jakości. Trening jest teraz szybszy i bardziej powtarzalny, a dodatek do głębokiego uczenia jest kompatybilny z systemami Linux, tylko w zakresie wnioskowania.
Aurora Imaging Library™
Zestaw programistyczny Aurora Imaging Library firmy Zebra Technologies jest przeznaczony dla doświadczonych programistów kodujących aplikacje wizyjne w językach C++, C# i Python. Obejmuje on szeroką kolekcję narzędzi do przetwarzania i analizowania obrazów 2D i danych 3D przy użyciu tradycyjnych metod opartych na regułach oraz na głębokim uczeniu.
Najnowsze dodatki zwiększają jego możliwości i obejmują narzędzia służące do wykrywania anomalii i defektów oraz weryfikacji poprawności montażu. Wykorzystują one głębokie uczenie, co zwiększa możliwości znajdowania nieprawidłowości. W przeciwieństwie do innych dostępnych narzędzi głębokiego uczenia, szkolenie odbywa się bez nadzoru, wymagając jedynie normalnych odniesień.
Narzędzie OCR oparte na głębokim uczeniu wykorzystuje wstępnie wytrenowany model głębokiej sieci neuronowej do odczytywania znaków, cyfr, znaków interpunkcyjnych i niektórych symboli. Nie wymaga to określania lub uczenia go czcionek. Narzędzie OCR oparte na głębokim uczeniu obejmuje modele ciągów znaków i ograniczenia, aby umożliwić bardziej niezawodny i trafny odczyt.
Źródło: Zebra Technologies
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 wycisnąć 100% z Microsoft 365 – sprawdzone rozwiązania
Współczesne organizacje, które integrują swoje systemy ERP czy CRM z Microsoft 365, coraz częściej… / Czytaj więcej
Polska lokalizacja autorstwa IT.integro z certyfikatem zgodności z Ustawą o Rachunkowości
Aplikacja lokalizacyjna dla Dynamics 365 Business Central opracowana przez IT.integro - Polish Loca… / Czytaj więcej
IBM Power11 wyznacza nowe standardy w zakresie infrastruktury IT dla przedsiębiorstw
IBM zaprezentował nową generację serwerów IBM® Power®. Serwery IBM Power11 zostały przeprojektowane… / Czytaj więcej
Nowy model co rok? Fani elektroniki już jej nie kupują, tylko wynajmują
Po co kupować, skoro jutro pojawi się nowszy model? Z takiego założenia wychodzi coraz więcej konsu… / Czytaj więcej
Według najnowszego badania Slack, codzienne korzystanie z AI wzrosło o 233%
Z najnowszego raportu Slack Workforce Index wynika, że wykorzystanie sztucznej inteligencji wśród p… / Czytaj więcej
AI napędza polski przemysł
Sztuczna inteligencja przestaje być wizją przyszłości, a staje się jednym z kluczowych czynników ws… / Czytaj więcej
