Cyfrowa transformacja fabryk: od danych do decyzji

W erze Przemysłu 4.0 dane są kluczowym zasobem. Dzięki nim można lepiej rozumieć przeszłość, optymalizować bieżące działania i przewidywać przyszłe zdarzenia. Przedsiębiorstwa, które efektywnie zarządzają danymi, unikają przestojów w produkcji i proaktywnie doskonalą procesy. Jak krok po kroku przejść przez etapy przetwarzania danych, aby maksymalnie wykorzystać ich potencjał?

Zbieranie danych: lekcje z przeszłości

Na początek musimy zrozumieć, co już się wydarzyło. Maszyny, czujniki i aplikacje generują nieustannie ogromne ilości danych. Aby efektywnie nimi zarządzać, przedsiębiorstwa potrzebują infrastruktury, która pozwoli na gromadzenie i analizowanie tych danych. Kluczowym pierwszym krokiem jest zatem agregowanie informacji o przeszłych działaniach. Chmura Azure jest szczególnie predestynowana do zbierania i przetwarzania dużych ilości danych, dostarczając nam szeregu usług (m.in. Azure IoT Hub), z których (niczym z klocków) możemy budować optymalne dla nas rozwiązanie.

Gdy mamy zgromadzone dane, możemy je następnie analizować. Narzędzia, takie jak Power BI, umożliwiają wizualizację kluczowych wskaźników wydajności i identyfikację anomalii. To właśnie w tej fazie dane zaczynają opowiadać historię, pokazując, co mogło pójść nie tak i gdzie można wprowadzić ulepszenia. Jednak aby wyciągnąć prawdziwą wartość z danych, musimy spojrzeć nie tylko w przeszłość, ale również na to, co dzieje się teraz.

Cyfrowy bliźniak: monitorowanie teraźniejszości

W tej fazie sprawdza się koncepcja cyfrowego bliźniaka (Digital Twin). Dzięki tej technologii możemy stworzyć wirtualną reprezentację maszyn, urządzeń, a nawet całych fabryk i w czasie niemal rzeczywistym monitorować ich działanie. Wyobraźmy sobie, że na jednym ekranie mamy pełny podgląd parametrów produkcji, od wydajności poszczególnych maszyn po dane środowiskowe, takie jak temperatura czy wilgotność.

Cyfrowe bliźniaki, pobierające dane z czujników, pozwalają automatycznie ostrzegać o problemach, dzięki czemu możemy szybko reagować na nieprawidłowości. Narzędzia, takie jak Azure Digital Twins, umożliwiają tworzenie warstw wizualizacyjnych, które pomagają w agregacji danych w zależności od naszych potrzeb. Teraz, mając pełny obraz przeszłości i teraźniejszości, możemy spojrzeć w przyszłość.

Predykcyjna konserwacja: prognozowanie awarii

Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają przewidywanie przyszłych zdarzeń. Predictive maintenance, czyli konserwacja predykcyjna, to jeden z kluczowych scenariuszy wykorzystania technologii AI w produkcji. Algorytmy analizują dane historyczne i bieżące, aby wykryć subtelne odchylenia w parametrach pracy maszyn, które mogą sugerować zbliżające się awarie.

Takie predykcje nie tylko pozwalają uniknąć kosztownych przestojów, ale także umożliwiają bardziej precyzyjne planowanie serwisów technicznych. W systemie usług Microsoft Azure to Azure Machine Learning dostarcza narzędzi do budowy modeli predykcyjnych.

Proaktywny serwis: reagowanie na przyszłość

Mamy informacje o zbliżającej się awarii – możemy przejść do kolejnego etapu: działania. Dzięki technologii rzeczywistości mieszanej, umieszczonej np. w urządzeniu HoloLens 2, możemy wesprzeć zespół serwisowy w proaktywnej konserwacji. Okulary HoloLens 2 umożliwiają technikom korzystanie z holograficznych obrazów nakładanych na fizyczne obiekty – to mogą być interaktywne schematy maszyn, które krok po kroku pokazują, co trzeba zrobić, aby rozwiązać problem. Narzędzie nie tylko przyspiesza proces naprawy, ale także minimalizuje ryzyko błędów.

Przemysł oparty na danych

Dane są fundamentem nowoczesnego przemysłu. Kluczowe jest jednak nie tylko zbieranie danych, ale także umiejętność ich efektywnego wykorzystania. Dzięki narzędziom, takim jak Azure IoT Hub, Power BI, Azure Digital Twins, Azure Machine Learning czy HoloLens 2, przedsiębiorstwa mogą przejść od analizy przeszłości, przez monitorowanie bieżących procesów, aż po predykcję przyszłych problemów i proaktywną konserwację.

Krzysztof Nogieć, ML/AI Azure Architect, ANEGIS

Systemy PLM – jak usprawnić procesy produkcyjne?

W dobie intensywnego rozwoju technologii i rosnącej presji na innowacyjność, firmy produkcyjne stają przed koniecznością nie tylko projektowania coraz bardziej zaawansowanych produktów, ale też skutecznego zarządzania całym ich cyklem życia. Od pomysłu, przez projektowanie i wdrożenie, aż po sprzedaż i serwis – każdy etap ma wpływ na ostateczną jakość, rentowność i czas wprowadzenia produktu na rynek. W odpowiedzi na te potrzeby coraz więcej organizacji wdraża systemy PLM (Product Lifecycle Management), które pozwalają objąć pełną kontrolą wszystkie procesy związane z produktem.

Cykl życia produktu to złożony proces, który zazwyczaj dzieli się na cztery główne fazy. Pierwszym etapem jest wprowadzenie produktu – wtedy firma ponosi największe koszty, a sprzedaż rozwija się powoli. Następnie następuje faza wzrostu, w której produkt zyskuje popularność, zwiększają się przychody, a jednostkowy koszt produkcji maleje. Faza dojrzałości przynosi stabilizację – sprzedaż osiąga szczyt, a konkurencja zmusza do szukania nowych rozwiązań i rynków. Ostatnim etapem jest wycofanie produktu, kiedy popyt spada, a miejsce danego rozwiązania zajmują nowsze technologie lub modele. Skuteczne zarządzanie wszystkimi tymi etapami wymaga narzędzi, które pozwolą łączyć dane techniczne, operacyjne i biznesowe w jednym środowisku – tym właśnie zajmuje się system PLM.

Systemy PLM centralizują wszystkie informacje o produkcie: modele CAD, dokumentację techniczną, strukturę materiałową (BOM), dane serwisowe, historię zmian i wiele innych elementów. Dzięki temu eliminowane są typowe problemy wynikające z pracy na nieaktualnych wersjach dokumentów, a współpraca między działami – np. konstrukcyjnym, produkcyjnym i serwisowym – staje się bardziej płynna i przejrzysta. Zamiast wymiany e-maili, rozproszonych arkuszy Excel czy błędów wynikających z braku wersjonowania, każdy członek zespołu ma dostęp do tej samej, aktualnej informacji.

Wdrożenie PLM niesie za sobą szereg wymiernych korzyści. Przede wszystkim skraca czas potrzebny na wprowadzenie produktu na rynek – automatyzacja procesów i lepszy obieg informacji sprawiają, że decyzje podejmowane są szybciej, a błędy projektowe są wykrywane i korygowane na wcześniejszym etapie. Systemy PLM pozwalają też ograniczyć koszty poprzez eliminację zbędnych czynności, poprawę kontroli nad zasobami i ograniczenie liczby poprawek produkcyjnych. Jednocześnie poprawia się jakość – spójność dokumentacji oraz kontrola nad zmianami konstrukcyjnymi zmniejszają ryzyko defektów i reklamacji. Nie bez znaczenia jest także aspekt zgodności z przepisami – uporządkowana dokumentacja i pełna historia zmian znacznie ułatwiają spełnienie wymogów prawnych czy audytowych.

W praktyce system PLM działa jako cyfrowy fundament organizacji – platforma, która integruje różne źródła danych, wspiera zarządzanie projektami i zmianami, a także ułatwia podejmowanie decyzji na podstawie pełnego kontekstu. Umożliwia śledzenie postępów, automatyczne zatwierdzanie dokumentów, wersjonowanie rysunków, współpracę z narzędziami CAD czy integrację z systemami ERP i MES. Wszystko to pozwala tworzyć środowisko pracy, w którym innowacyjność może rozwijać się bez zbędnych barier operacyjnych.

Podsumowując, systemy PLM to narzędzia, które mogą znacząco usprawnić produkcję i rozwój produktów w nowoczesnym przedsiębiorstwie. Poprzez lepsze zarządzanie danymi, automatyzację procesów oraz poprawę komunikacji między działami, firmy zyskują nie tylko większą efektywność i jakość, ale też przewagę konkurencyjną. W dobie cyfrowej transformacji inwestycja w PLM staje się nie tyle opcją, co koniecznością – dla tych, którzy chcą nadążać za rynkiem i skutecznie zarządzać rozwojem swoich produktów.

Więcej informacji o PLM o usprawnieniach procesów produkcyjnych: https://archman.pl/systemy-plm-jak-usprawnic-procesy-produkcyjne/

IFS przejmuje TheLoops i wprowadza przełomową platformę agentów AI dla przemysłu

Firma IFS, światowy lider w dostarczaniu oprogramowania dla przemysłu i przedsiębiorstw, ogłosiła przejęcie firmy TheLoops — innowacyjnego twórcy technologii opartych na autonomicznych agentach sztucznej inteligencji. W rezultacie IFS wprowadza na rynek pierwsze tego rodzaju rozwiązanie: Industrial AI Workforce, czyli platformę cyfrowych pracowników AI, zaprojektowaną z myślą o firmach działających w środowiskach o wysokim stopniu odpowiedzialności i złożoności operacyjnej.

Nowa technologia oznacza przejście od tradycyjnych narzędzi wspierających pracę ludzi do systemów, które samodzielnie wykonują zadania. Jest to pierwsza platforma AI tej klasy, która nie tylko wspiera użytkownika, ale rzeczywiście działa jak autonomiczny współpracownik – z zachowaniem standardów bezpieczeństwa i zgodności od pierwszego uruchomienia.

Mark Moffat, CEO IFS, podkreśla, że agenci AI stworzeni przez TheLoops wzmocnią możliwości klientów firmy w zakresie usprawnienia procesów, poprawy efektywności operacyjnej i podnoszenia jakości obsługi.
„Dzięki temu rozwiązaniu klienci IFS mogą liczyć na wirtualnych współpracowników, którzy rozumieją ich potrzeby, język branży, a jednocześnie działają zgodnie z zasadami i w ramach wyznaczonych procedur. To kluczowy krok w kierunku rzeczywistego wykorzystania AI w przemyśle”, mówi Moffat.

Platforma dostarcza nowy wymiar automatyzacji — autonomiczni agenci AI są w pełni zintegrowani z systemami operacyjnymi klientów, potrafią współpracować z ludźmi i innymi agentami, analizować kontekst sytuacyjny i podejmować decyzje zgodne z polityką firmy.

Somya Kapoor, CEO TheLoops, komentuje:
„Naszym celem było zawsze tworzenie AI, która prowadzi do działania, a nie tylko do analizy. Wspólnie z IFS wprowadzamy na rynek rozwiązanie, które rozumie złożone realia przemysłowe, działa etycznie, efektywnie i bezpiecznie — i to na dużą skalę. To nie eksperyment – to realna zmiana”.

Eksperci branżowi również dostrzegają potencjał tej inicjatywy.
Aly Pinder z IDC zaznacza, że agentowe podejście do AI może w rewolucyjny sposób zmienić sposób funkcjonowania firm opartych na aktywach i usługach, umożliwiając im znaczną poprawę wydajności i jakości obsługi klienta.


IFS to globalny dostawca rozwiązań cyfrowych wspierających przedsiębiorstwa w kluczowych obszarach działalności — od zarządzania majątkiem i serwisem po planowanie zasobów i łańcuchy dostaw. W centrum oferty firmy znajduje się IFS Cloud – modułowa platforma oparta na AI, łącząca dane w czasie rzeczywistym, analizę predykcyjną i automatyzację.

Wojciech Ziaja z BPC GROUP POLAND w gronie ekspertów konferencji DX Excellence 2025

Już 5 listopada w Warszawie odbędzie się konferencja Steps to Digital Transformation Excellence 2025 – jedno z najważniejszych wydarzeń poświęconych cyfrowej transformacji w Polsce. Wśród zaproszonych prelegentów i panelistów znalazł się Wojciech Ziaja, Consulting Services Director w BPC GROUP POLAND, który weźmie udział w panelu dyskusyjnym poświęconym wyborowi partnerów i rozwiązań IT.

Podczas debaty, eksperci – reprezentujący m.in. Allegro, Maczfit, Strix, ANEGIS oraz home&you – poruszą kluczowe kwestie związane z oceną kompetencji dostawców technologii, bezpieczeństwem wdrożeń, a także pułapkami współpracy w projektach transformacyjnych.

– Podzielę się praktycznymi doświadczeniami – tymi dobrymi i tymi, z których warto wyciągnąć wnioski. Porozmawiamy m.in. o tym, jak unikać ukrytych kosztów i wybierać technologie realnie wspierające rozwój organizacji – zapowiada Wojciech Ziaja.

Konferencja organizowana przez firmę ANEGIS to intensywny dzień pełen wystąpień ekspertów z Polski i zagranicy, poruszających m.in. tematykę AI, zarządzania projektami IT, cyberbezpieczeństwa i efektywnej komunikacji między biznesem a technologią. Celem wydarzenia jest wyposażenie uczestników w praktyczne narzędzia i strategie, które pomagają unikać błędów wdrożeniowych i budować odporność organizacyjną na zmiany.

Więcej informacji: www.dxexcellence.com