• Witaj na bpc-guide.pl
Baza systemów IT

Blog

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

 

Gdzie człowiek,a gdzie maszyna w przemyśle 5.0

Słuchając maszyn – rozwój zarządzania produkcją.

Efektywne zarządzanie produkcją to jedno z największych wyzwań, przed którym stają przedsiębiorstwa
z sektora przemysłowego. W dzisiejszych czasach firmy muszą radzić sobie nie tylko z optymalizacją procesów, ale także z koniecznością wprowadzania innowacji technologicznych, które wspierają ich działalność operacyjną. Jednym z kluczowych narzędzi, które rewolucjonizują zarządzanie produkcją, jest Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations (D365 F&O) w połączeniu
z Microsoft Power BI i Internetem Rzeczy (IoT).

Analityka w czasie rzeczywistym z Power BI i Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations

System D365 F&O oferuje szeroką gamę funkcjonalności, umożliwiających kompleksowe zarządzanie procesami finansowymi i operacyjnymi, w tym także produkcją. Jednak samo wdrożenie ERP nie jest wystarczające, jeśli nie towarzyszy mu bieżąca analiza danych produkcyjnych. Tu z pomocą przychodzi Power BI, które stanowi narzędzie do zaawansowanej analityki biznesowej. Dzięki integracji Power BI z modułem produkcyjnym D365 F&O, wraz z dodatkiem Sensor Data Intelligence (SDI), przedsiębiorstwa mogą monitorować kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), takie jak: wydajność operacyjna maszyn i urządzeń, liczba przestojów i ich wpływ na produkcję, koszty jednostkowe produkcji. Microsoft Power BI umożliwia tworzenie interaktywnych pulpitów menedżerskich, które prezentują dane w czasie rzeczywistym, pozwalając menedżerom na szybkie podejmowanie decyzji. Przykładowo, dane dotyczące wydajności linii produkcyjnej mogą być natychmiast analizowane i porównywane z historycznymi wynikami, co ułatwia identyfikację obszarów wymagających optymalizacji.

IoT w zarządzaniu produkcją

Zastosowanie dodatku Sensor Data Intelligence w produkcji otwiera nowe możliwości monitorowania stanu maszyn i urządzeń. Dzięki sensorom IoT, zainstalowanym na kluczowych elementach parku maszynowego, przedsiębiorstwa mogą zbierać dane o pracy maszyn w czasie rzeczywistym. Sensory mogą monitorować m.in.: temperaturę pracy silników, wibracje wybranych elementów wskazujące na możliwe awarie, czas pracy urządzeń i ich obciążenie, oraz wiele innych. Te dane są następnie przesyłane do systemu D365 F&O, gdzie mogą być przetwarzane i analizowane przez narzedzi analityczne takie jak Microsoft Power BI. Na przykład w przypadku wykrycia wzrostu temperatury w jednym z urządzeń, system może automatycznie wygenerować alert o konieczności serwisowania maszyny, zanim dojdzie do jej awarii. Dzięki temu możliwe jest wdrożenie modelu konserwacji predykcyjnej, co znacząco zmniejsza ryzyko przestojów oraz obniża koszty napraw. Korzyści są oczywiste:

  • Automatyczna analiza danych w czasie rzeczywistym
    Dzięki połączeniu danych operacyjnych z sensorów IoT i zaawansowanej analityce Power BI firmy mogą na bieżąco monitorować wydajność produkcji i szybko reagować na wszelkie odchylenia od normy.
  • Zmniejszenie kosztów operacyjnych
    Wdrożenie IoT umożliwia wcześniejsze wykrywanie usterek, co pozwala na unikanie kosztownych napraw i długotrwałych przestojów.
  • Szybsze podejmowanie decyzji
    Kadra zarządzająca ma dostęp do bieżących danych, co umożliwia podejmowanie decyzji opartych na faktach, a nie przypuszczeniach. Power BI dostarcza zrozumiałe i przejrzyste raporty, które ułatwiają analizę.
  • Przewidywanie awarii
    Dzięki zastosowaniu analityki predykcyjnej możliwe jest prognozowanie, które urządzenia mogą wkrótce ulec awarii, co pozwala na zaplanowanie działań naprawczych w odpowiednim czasie.

Machine Learning wspiera procesy produkcyjne.

Wspieranie procesów produkcyjnych nie kończy się na zbieraniu danych. Kolejnym krokiem w rozwoju technologii zarządzania produkcją może być wykorzystanie Machine Learning (ML), który pozwala nie tylko na analizę danych historycznych, ale także na przewidywanie przyszłych zdarzeń. Dzięki integracji algorytmów ML z systemem Dynamics 365 FO i rozwiązaniami IoT firmy mogą udoskonalać model konserwacji predykcyjnej, identyfikując jeszcze wcześniej potencjalne awarie maszyn oraz określając optymalne parametry operacyjne w celu zwiększenia wydajności.

Machine Learning pozwala na analizę wzorców zachowania maszyn w oparciu o duże ilości danych historycznych i bieżących. Przykładowo algorytmy mogą prognozować, które parametry maszyn (np. temperatura, wibracje) i jakie ich wartości mogą prowadzić do awarii w zależności od warunków operacyjnych. Dzięki temu system może nie tylko generować alerty o możliwych usterkach, ale także sugerować konkretne działania naprawcze lub dostosowanie parametrów pracy, aby zminimalizować ryzyko przestojów.

A za rogiem… Przemysł 5.0

W miarę jak przedsiębiorstwa wdrażają zaawansowane technologie w ramach Przemysłu 4.0, rośnie znaczenie nowego podejścia, jakim jest Przemysł 5.0. Koncepcja ta skupia się na harmonijnej współpracy między ludźmi a inteligentnymi maszynami, kładąc większy nacisk na personalizację, zrównoważony rozwój oraz poprawę jakości życia pracowników. W Przemyśle 5.0 technologie takie jak IoT, Machine Learning i roboty współpracujące (coboty) mają wspierać człowieka, umożliwiając bardziej zindywidualizowaną produkcję
i zrównoważone zarządzanie zasobami, przy jednoczesnym zachowaniu kluczowej roli pracownika w procesie decyzyjnym.

Podsumowanie

Narzędzia Microsoft Power BI, Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations i Sensor Data Intelligence, a także wykorzystanie Machine Learning to potężne rozwiązania dla firm, które chcą zyskać przewagę konkurencyjną dzięki zaawansowanej analityce i automatyzacji procesów produkcyjnych.

Wprowadzenie analizy w czasie rzeczywistym i wykorzystanie danych z IoT nie tylko poprawia wydajność operacyjną, ale także obniża koszty i minimalizuje ryzyko przestojów. W obliczu rosnącej konkurencji i postępu technologicznego przedsiębiorstwa, które zdecydują się na odważne kroki, zyskają nie tylko oszczędności, ale i lepszą kontrolę nad całością procesów produkcyjnych.

Wdrożenie takich narzędzi wymaga odpowiedniego planowania i zaangażowania, jednak korzyści, jakie przynoszą, są nieocenione. Przyszłość zarządzania produkcją to zintegrowane dane, skracanie procesów decyzyjnych i wykorzystanie AI w ich analizach, które stają się standardem dla nowoczesnych firm produkcyjnych w ich drodze do realizacji idei Przemysłu 5.0.

1 … 6 7 8 9 10 … 406