• Witaj na bpc-guide.pl
Baza systemów IT

Archiwum Autora: Aleksandra

Jak okiełznać milion możliwych technologii w produkcji zleceniowej

Każdy wytwarzany w firmie wyrób da się opisać pewną liczbą cech. Jedną z tych cech może być kolor, jednak „czerwony samochód” równie dobrze może oznaczać Ferrari, jak i wóz strażacki. Co zrobić, żeby zarówno klient, handlowiec, technolog, jak i pracownik produkcji wiedzieli dokładnie, o którym samochodzie mowa?

Narzędzie Wyrobów Podobnych systemu Produkcja.NET sprawdza się świetnie zarówno tam, gdzie dla każdego zapytania klienta tworzona jest nowa kartoteka towarowa, z nową technologią, według której realizowana jest produkcja, jak i tam, gdzie zdarzają się okazjonalne odstępstwa od stale wykorzystywanej technologii. Pozwala na automatyczne tworzenie wersji technologii i kalkulacji kosztów produkcji, na podstawie ściśle zdefiniowanych parametrów, ich zależności, i algorytmów tworzonych indywidulanie na potrzeby każdego wyrobu podobnego.

Parametry produktu przekazywane są do systemu poprzez dedykowane formularze. Dzięki zastosowaniu automatycznych algorytmów dział handlowy otrzymuje kalkulacje szacujące koszt wyprodukowania tak opisanego produktu, bez nadmiernego obciążania technologów.

Tak stworzona kalkulacja, oparta o konkretne zapytanie ofertowe, zbudowaną na precyzyjnych danych, pozwala od razu złożyć ofertę handlową, a w wypadku jej akceptacji, niemal natychmiastowe stworzenie technologii i gotowego do uruchomienia zlecenia produkcyjnego.

W ten sposób eliminujemy błędy komunikacyjne, skracamy czas obsługi klienta i w maksymalny możliwy sposób optymalizujemy proces powstawania technologii i zlecenia produkcyjnego.

Dowiedz się więcej o działaniu Wyrobów Podobnych i systemie Produkcja.NET na oprogramowaniedlaprodukcji.pl

Przyszłość produkcji

Słowo automatyzacja w rozważaniach o przemyśle już jakiś czas temu wpisana została w słownik komunałów. Wiemy, że inwestycja w maszyny w przypadku procesów produkcyjnych w dłuższym okresie przyniesie oszczędności przez eliminację czynnika ludzkiego, poprawę wydajności pracy czy poprawę jakości. Jednak w czasach postępującego rozwoju technologii sztucznej inteligencji, zaczyna nabierać nowego znaczenia.

Obecnie wiemy, że niektóre procesy produkcyjne, dla przykładu wytwarzanie specjalistycznych układów scalonych, nie można wykonać bez udziału wysoko wyspecjalizowanych maszyn. Wiemy również, że procesy wytwórcze w niektórych branżach są tak złożone, że inwestycja w automatyzację nie zwróci się w rozsądnym czasie lub przez brak możliwości budowy robota w taki sposób, by zawsze mógł docierać do miejsca, gdzie potrzebuje dotrzeć ze swoją głowicą. Nie bez powodu ostatnim etapem badania jakości samochodów Lexus jest człowiek, który zajmuje się tym od 20 lat.

W jaki sposób w powyższe rozważania wpisuje się koncept sztucznej inteligencji? Gdy badamy jakość wyrobów gotowych lub jakość poszczególnych elementów, nie ma bardziej wydajnej technologii, niż wykorzystanie sieci neuronowych do porównania poszczególnych elementów z zapisanym w kodzie wzorem, czy to przez porównanie obrazu czy innych właściwości mechanicznych, badanych na poszczególnych stanowiskach sprawdzających jakość. Jeżeli wykorzystujemy maszynę w procesie produkcyjnym, która wymaga operatora, to mimo wielu lat doświadczenia i pracy, taki operator może nie zauważyć nadchodzącej konieczności przeprowadzenia prac serwisowych, a odpowiednio zbudowany algorytm porównujący codzienną pracę maszyny z wzorcem, jakiego się nauczył, może.

Co może zrobić przedsiębiorca, który pragnie poprawić wydajność w swojej firmie, a ze względu na specyfikę branży lub kapitałochłonność inwestycji w robotyzację produkcji uważa, że to zbyt wielkie ryzyko? Obecnie na rynku dostępne są kompleksowe rozwiązania ERP, które mogą pomóc w optymalizacji zarządzania jakością w procesie wytwórczym, jak i efektywnie zarządzać kosztami zakupów i logistyki. System Kinetic, amerykańskiej firmy Epicor, wdrażany w Polsce m.in. przez Todis Consulting Group daje możliwość przygotowania księgi procesów z ilustracjami i szczegółową instrukcją postepowania przy składaniu poszczególnych produktów. Tego typu rozwiązanie sprawdza się szczególnie dobrze, gdy mamy do czynienia z bardzo zindywidualizowanymi produktami budowanymi pod szczegółową specyfikację klienta. Inny system – Rambase Cloud ERP, również wdrażany przez Todis Consulting Group, posiada zintegrowany moduł wspierający system zarządzania jakością.

Jeżeli jesteś menadżerem w firmie produkcyjnej, skontaktuj się z nami. Pomożemy zidentyfikować obszary, których poprawa nie będzie wiązać się z dużymi kosztami, oraz pomożemy Ci dobrać narzędzie, które w tym będzie Cię wspierać.

Inteligentny przemysł: era produkcji napędzanej danymi

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

Trendy w przemyśle dzisiaj i w przyszłości

Sztuczna inteligencja (AI) to już nie tylko technologia przyszłości – to klucz do zysków, efektywności i przewagi konkurencyjnej. Globalne prognozy są jasne: w 2024 roku aż 83% firm na całym świecie planuje inwestycje w AI, widząc w niej potencjał do automatyzacji procesów, lepszego zarządzania zasobami oraz obniżenia kosztów. Dla zarządów i menedżerów na poziomie C-level pytanie nie brzmi „czy?”, lecz „jak szybko?” i „jak skutecznie?” wdrożyć tę technologię, by zyskać przewagę w coraz bardziej wymagającym otoczeniu biznesowym.

AI jako narzędzie transformacji biznesowej

AI to nie kolejna chwilowa moda technologiczna, ale narzędzie, które może zrewolucjonizować działanie firm. Giganci, tacy jak Siemens czy General Electric, już od dawna wykorzystują sztuczną inteligencję w swoich zakładach do prognozowania popytu, optymalizacji produkcji i przewidywania awarii maszyn. Jednak w ostatnich latach wdrażanie sztucznej inteligencji stało się bardziej dostępne, nie tylko dla największych firm.

Prodaso, system dostępny w Polsce za pośrednictwem BPSC – części Grupy Forterro – pokazuje, że skomplikowane technologie nie muszą być trudne
w obsłudze ani kosztowne w implementacji. To rozwiązanie zostało zaprojektowane tak, by bez problemu można było je zintegrować z istniejącą, nie zawsze najnowszą, infrastrukturą, nawet w mniejszych przedsiębiorstwach.

Aplikacja oferuje narzędzia do monitorowania procesów produkcyjnych i przewidywania przestojów, podobne do tych, za które giganci branży płacili ogromne kwoty. Prodaso umożliwia firmom bardziej efektywne zarządzanie zasobami, co pozwala nie tylko zoptymalizować produkcję, ale także lepiej dostosować się do zmian rynkowych.

Wzrost elastyczności operacyjnej staje się dziś kluczowym atutem, umożliwiając firmom szybsze i oszczędniejsze działanie w dynamicznie zmieniającym się środowisku.

Szansa dla polskich firm produkcyjnych

Dla polskich firm produkcyjnych to szansa na rozwój. Musimy jednak zadać sobie pytanie: czy nasza infrastruktura jest gotowa na wdrożenie AI? Z danych Eurostatu wynika, że tylko 36% polskich przedsiębiorstw przemysłowych korzysta z podstawowych systemów ERP – narzędzi niezbędnych do zarządzania procesami i danymi. To oznacza, że większość firm nie jest przygotowana na wdrożenie zaawansowanych technologii, takich jak AI. Tymczasem w Europie Zachodniej sztuczna inteligencja to już fundament strategii wzrostu. Przykłady z Danii i Szwecji pokazują, że firmy, które zainwestowały w cyfryzację, już teraz zyskują na elastyczności i lepszym zarządzaniu zasobami.

Jak zautomatyzować działalność?

Dla liderów biznesu kluczowe pytanie brzmi nie tylko „czy” inwestować w AI, ale „jakie obszary działalności zautomatyzować w pierwszej kolejności?”. Wdrożenie AI powinno być częścią szerokiej strategii cyfrowej transformacji. Bez systemów ERP i zaawansowanego zarządzania danymi AI nie przyniesie oczekiwanych rezultatów. Inwestycje w podstawową infrastrukturę IT to pierwszy krok do pełnego wykorzystania potencjału AI, która nie tylko automatyzuje produkcję, ale umożliwia bieżącą analizę efektywności operacyjnej.

Warto zacząć od działów, które generują największe koszty i mają największy potencjał do usprawnień – takich jak logistyka, zarządzanie zasobami ludzkimi czy produkcja. AI w produkcji ma szczególny potencjał. Może przewidywać przestoje, fluktuacje popytu i inne problemy, co pozwala na lepsze planowanie i minimalizowanie ryzyka.

Strategiczne decyzje dla polskiego przemysłu

Inwestycje w cyfryzację zadecydują o konkurencyjności firm. Polski przemysł musi wdrażać nowoczesne narzędzia, by utrzymać wzrost. AI może przyspieszyć rozwój, ale bez inwestycji w infrastrukturę i kompetencje jej efekty będą ograniczone. Przed zarządami stoi wyzwanie: jak szybko nadrobić zaległości i efektywnie wykorzystać AI?

Michał Górecko
Vice President Cross-Sell
Forterro Central Europe

 

1 … 28 29 30 31 32 … 227