Dane z raportu Allied Market Research mówią wprost – Internet Rzeczy to przyszłość przemysłu. Z roku na rok, przybywać będzie maszyn, które same będą komunikować się ze sobą. Rosnąca liczba smart urządzeń sprawia, że za 4 lata wartość rynku Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), wyniesie blisko 200 mld dolarów. To niemal 50 mld dolarów więcej niż jego obecna wartość.
| REKLAMA |
 |
Według autorów raportu Factories of the Future w 2025 roku na całym świecie działać będzie ponad 75 miliardów podłączonych urządzeń, z których większość znajdzie zastosowanie w sektorze wytwórczym. Firmy produkcyjne wydawać będą coraz większe kwoty na urządzenia i maszyny, które będą ze sobą połączone. Z danych opublikowanych przez analityków z Allied Market Research wynika, że w ciągu zaledwie 4 lat rynek urośnie o 1/3 i będzie wart 196,8 mld dolarów.
Sama maszyna to nie wszystko!
Głównym czynnikiem wpływającymi na szybki rozwój Przemysłowego Internetu Rzeczy w sektorze wytwórczym będzie postępująca kontrola wszystkich składowych procesu produkcji, która ma wpływać na wzrost wydajności.
Czy faktycznie jesteśmy na początku drogi prowadzącej do automatycznych fabryk, o której mówi ekspert z BPSC? Najlepiej w tym przypadku polegać na liczbach, które są niezaprzeczalnie obiektywne. McKinsey zapytał menagerów w firmach przemysłowych, czy po wdrożeniu rozwiązań IoT zauważyli zmianę. 60% stwierdziło, że tak i obecnie mają lepszy wgląd w to, co dzieje się w ich firmie. Jednocześnie ponad połowa tej grupy (54%) deklaruje, że wykorzystuje zaledwie dziesiątą część informacji (10%) pochodzącą z maszyn. Oznacza to, że aż 90% danych jest marnotrawionych.
W czym tkwi problem? W znikomym wykorzystaniu sztucznej inteligencji (SI). Ze wspomnianego już wcześniej raportu Factories of the Future dowiadujemy się, że mniej niż jeden na dziesięciu (8%) producentów przemysłowych wykorzystuje w swoim zakładzie technologię opartą na sztucznej inteligencji. Jednak jak wynika z deklaracji kadry kierowniczej biorącej udział w badaniu, do 2020 roku co druga firma z sektora przemysłowego (50%) wdroży rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji.
Zwrot z awarii
Sztuczna inteligencja jest również niezwykle przydatna do prowadzania konserwacji maszyn i urządzeń. Używając czujników do śledzenia wydajności i warunków produkcji, maszyny same mogą nauczyć się przewidywać awarie i podejmować działania prewencyjne lub naprawcze. Wyeliminowanie przestojów bardzo się opłaca. Specjaliści z Wall Street Journal wyliczyli, że nieplanowane przerwy w pracy kosztują globalny sektor produkcyjny około 50 mld dolarów rocznie, a awaria aktywów jest przyczyną 42% przestojów. Dzięki SI rutynowe kontrole są szybsze i dokładniejsze. Wyeliminowany jest również wymóg kontroli jakości, prowadzony w trakcie procesu przez ludzi, co jest czasochłonne i często obarczone błędem.
Jakość 4.0
Jeżeli w świecie odzieżowym rządzi dziś zjawisko szybkiej mody, to w przemyśle możemy mówić o szybkiej produkcji. Coraz krótsze terminy wprowadzania wyrobów na rynek oraz wzrost ich złożoności sprawia, że przedsiębiorstwom produkcyjnym coraz trudniej jest utrzymać wysoki poziom jakości przy zachowaniu zadowalającej marżowości oraz przestrzeganiu zmieniających się przepisów i norm. Z drugiej strony, klienci oczekują produktów bezbłędnych. Wykorzystanie algorytmów SI, które powiadamiać będą zespoły produkcyjne o pojawiających się anomaliach produkcyjnych jest skutecznym panaceum na problemy z utrzymaniem wysokiej jakości produktu przy minimalizacji kosztów jego wytworzenia.
Internet Inteligentniejszych Rzeczy
Epoka Internetu Rzeczy i sztucznej inteligencji na dobre zmieni istniejący krajobraz przemysłu. Ponieważ automatyzacja i pogłębiona analiza idą w parze. Sztuczna inteligencja sprawia, że aplikacje IoT wykorzystują swój pełny potencjał. Możemy zaryzykować stwierdzenie, że wykorzystanie obu technologii w przedsiębiorstwie produkcyjnym kreuje nową technologię internetu inteligentniejszych rzeczy.
Źródło|: www.bpsc.com.pl
Sama maszyna to nie wszystko!
Głównym czynnikiem wpływającymi na szybki rozwój Przemysłowego Internetu Rzeczy w sektorze wytwórczym będzie postępująca kontrola wszystkich składowych procesu produkcji, która ma wpływać na wzrost wydajności.
Proces ten już się rozpoczął, ale jesteśmy na początku jego drogi. Pierwszym etapem była i nadal jest gruntowna informatyzacja przemysłu, która opiera się na systemach klasy ERP. To właśnie to rozwiązanie informatyczne pozwala przedsiębiorstwu wdrażać nowe technologie, które usprawnią działanie organizacji i przygotują ją na nadchodzące zmiany. – mówi Lucjan Giza Dyrektor ds. Rozwoju w BPSC i dodaje – Ten etap ma za sobą tylko część firm. W Polskich warunkach to odpowiednio: co druga (54%) średnia firma i 80% dużych przedsiębiorstw. – kończy ekspert z firmy dostarczającej rozwiązania IT dla biznesu.
Czy faktycznie jesteśmy na początku drogi prowadzącej do automatycznych fabryk, o której mówi ekspert z BPSC? Najlepiej w tym przypadku polegać na liczbach, które są niezaprzeczalnie obiektywne. McKinsey zapytał menagerów w firmach przemysłowych, czy po wdrożeniu rozwiązań IoT zauważyli zmianę. 60% stwierdziło, że tak i obecnie mają lepszy wgląd w to, co dzieje się w ich firmie. Jednocześnie ponad połowa tej grupy (54%) deklaruje, że wykorzystuje zaledwie dziesiątą część informacji (10%) pochodzącą z maszyn. Oznacza to, że aż 90% danych jest marnotrawionych.
W czym tkwi problem? W znikomym wykorzystaniu sztucznej inteligencji (SI). Ze wspomnianego już wcześniej raportu Factories of the Future dowiadujemy się, że mniej niż jeden na dziesięciu (8%) producentów przemysłowych wykorzystuje w swoim zakładzie technologię opartą na sztucznej inteligencji. Jednak jak wynika z deklaracji kadry kierowniczej biorącej udział w badaniu, do 2020 roku co druga firma z sektora przemysłowego (50%) wdroży rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji.
Motorem napędowym inwestycji w SI będzie rosnąca ilość danych, z którymi mamy obecnie do czynienia w sektorze produkcyjnym. Zawansowana automatyka przemysłowa, czujniki i sensory w maszynach zbierają ogromne ilości informacji. Te dane są, jak diamenty, które dopiero po oczyszczeniu i obróbce jubilerskiej – staną się bezcennymi brylantami, otaczając blaskiem swojego posiadacza. Odpowiednikiem jubilera jest sztuczna inteligencja. To „ona” pomoże sektorowi produkcyjnemu poradzić sobie z wartkim strumieniem informacji. – kontynuuje Lucjan Giza z BPSC.
Zwrot z awarii
Sztuczna inteligencja jest również niezwykle przydatna do prowadzania konserwacji maszyn i urządzeń. Używając czujników do śledzenia wydajności i warunków produkcji, maszyny same mogą nauczyć się przewidywać awarie i podejmować działania prewencyjne lub naprawcze. Wyeliminowanie przestojów bardzo się opłaca. Specjaliści z Wall Street Journal wyliczyli, że nieplanowane przerwy w pracy kosztują globalny sektor produkcyjny około 50 mld dolarów rocznie, a awaria aktywów jest przyczyną 42% przestojów. Dzięki SI rutynowe kontrole są szybsze i dokładniejsze. Wyeliminowany jest również wymóg kontroli jakości, prowadzony w trakcie procesu przez ludzi, co jest czasochłonne i często obarczone błędem.
Jakość 4.0
Jeżeli w świecie odzieżowym rządzi dziś zjawisko szybkiej mody, to w przemyśle możemy mówić o szybkiej produkcji. Coraz krótsze terminy wprowadzania wyrobów na rynek oraz wzrost ich złożoności sprawia, że przedsiębiorstwom produkcyjnym coraz trudniej jest utrzymać wysoki poziom jakości przy zachowaniu zadowalającej marżowości oraz przestrzeganiu zmieniających się przepisów i norm. Z drugiej strony, klienci oczekują produktów bezbłędnych. Wykorzystanie algorytmów SI, które powiadamiać będą zespoły produkcyjne o pojawiających się anomaliach produkcyjnych jest skutecznym panaceum na problemy z utrzymaniem wysokiej jakości produktu przy minimalizacji kosztów jego wytworzenia.
Internet Inteligentniejszych Rzeczy
Epoka Internetu Rzeczy i sztucznej inteligencji na dobre zmieni istniejący krajobraz przemysłu. Ponieważ automatyzacja i pogłębiona analiza idą w parze. Sztuczna inteligencja sprawia, że aplikacje IoT wykorzystują swój pełny potencjał. Możemy zaryzykować stwierdzenie, że wykorzystanie obu technologii w przedsiębiorstwie produkcyjnym kreuje nową technologię internetu inteligentniejszych rzeczy.
Źródło|: www.bpsc.com.pl
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
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.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Jak zarządzanie zmianą decyduje o sukcesie transformacji ERP i AI?
Zarządzanie zmianą decyduje dziś o tym, czy transformacja ERP lub wdrożenie AI przyniesie realną wa… / Czytaj więcej
Niezastąpiony partner w IT: rola Delivery Managementu w projektach outsourcingowych
W świecie, w którym technologia i stawki dostawców IT coraz częściej się wyrównują, prawdziwą przew… / Czytaj więcej
Cyfrowa autonomia w praktyce: nowy mandat CIO od rady nadzorczej
W raporcie McKinsey suwerenność technologiczna jest opisana jako zdolność do rozwijania i kont… / Czytaj więcej
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Jak zminimalizować ryzyko strat w biznesie i zwiększyć rentowność klientów?
Prowadzenie biznesu w dynamicznie zmieniającym się środowisku gospodarczym wiąże się z wieloma wyzw… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
