Oprócz danych o tradycyjnej strukturze branża produkcyjna ma do czynienia z ogromnym przyrostem ilości danych na wpół ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych, pochodzących z czujników, maszyn, internetu czy też mediów społecznościowych. W aktualnym kontekście kluczowe jest to, aby użytkownicy końcowi mieli dostęp do nowych narzędzi umożliwiających zarządzanie danymi w celu przechowywania i przetwarzania dużych ilości napływających danych oraz wykorzystywali najnowsze platformy analityczne, pozwalające na wyciągniecie praktycznych wniosków, które wpłyną na działalność fabryki.
Według analizy Frost & Sullivan, globalnej firmy doradczej, pt.: „Inwestowanie w walutę przyszłości: Big Data dla branży produkcyjnej”, (Investing in the Currency of the Future: Big Data for the Manufacturing Domain) wynika, iż branże, takie jak nauki przyrodnicze, branża samochodowa, lotnicza, branża żywności i napojów, produkcja w dziedzinie najnowszych technologii i produkcja ogólna, odpowiadają za 14 procent przechowywanych na świecie danych i stanowią ogromny potenciał dla rozwiązań opartych na dużych zbiorach danych typu Big Data i rozwiązań analitycznych. Dodatkowo pojawiające się aplikacje służące do zarządzania zużyciem energii, oferują użytkownikom końcowym znaczne możliwości monitorowania i optymalizowania wykorzystywanej przez nich energii.
Według analizy Frost & Sullivan, globalnej firmy doradczej, pt.: „Inwestowanie w walutę przyszłości: Big Data dla branży produkcyjnej”, (Investing in the Currency of the Future: Big Data for the Manufacturing Domain) wynika, iż branże, takie jak nauki przyrodnicze, branża samochodowa, lotnicza, branża żywności i napojów, produkcja w dziedzinie najnowszych technologii i produkcja ogólna, odpowiadają za 14 procent przechowywanych na świecie danych i stanowią ogromny potenciał dla rozwiązań opartych na dużych zbiorach danych typu Big Data i rozwiązań analitycznych. Dodatkowo pojawiające się aplikacje służące do zarządzania zużyciem energii, oferują użytkownikom końcowym znaczne możliwości monitorowania i optymalizowania wykorzystywanej przez nich energii.
Co do przechowywania i integracji danych, to systemy oparte na chmurze są najpraktyczniejsze dla małych i średnich przedsiębiorstw, które mają mniej wymogów dotyczących indywidualnego traktowania klientów oraz posiadają rozproszone lokalizacje użytkowników – stwierdza starszy analityk działu ds. Automatyki Przemysłowej i Kontroli Procesów w firmie Frost & Sullivan, Rahul Vijayaraghavan. „Firmy zaczynają interesować się także rozwiązaniami hybrydowymi, które umożliwiają przechowywanie i integrację określonych danych na chmurach publicznych i prywatnych, w zależności od kwestii dotyczących wrażliwości i bezpieczeństwa danych.Po zebraniu i posegregowaniu danych potrzeba wygenerowania z nich wartości wymusi rozwój platform analitycznych. Proaktywne działania na rzecz wydłużenia czasu wykorzystywania aktywów oraz usprawnienia czynności konserwacyjnych doprowadzą do szczególnie dużego zainteresowania predykcyjnymi i preskryptywnymi narzędziami analitycznymi. Według prognoz popyt na rozwiązania predykcyjne i preskrytpywne w latach 2014-2021 odnotuje łączny roczny wzrost na poziomie 56,9 procent.
Aktualne reaktywne podejście uniemożliwia przekazanie informacji o awarii” – wyjaśnia Rahul Vijayaraghavan. „Natomiast zastosowanie złożonych algorytmów statystycznych oraz technologii uczenia się maszyn w celu oceny danych historycznych i danych przekazywanych przez czujniki w czasie rzeczywistym pomoże użytkownikom końcowym identyfikować potencjalne awarie sprzętu z dużym wyprzedzeniem.Jeżeli chodzi o wizualizację tych wskaźników, to ogromne znaczenie ma indywidualne traktowanie użytkowników. Stworzenie przyjaznego dla użytkownika i wysoce intuicyjnego interfejsu do analizy kluczowych danych w oparciu o wymagania poszczególnych grup personelu jest niezbędne w każdym przypadku udanego wykorzystania Big Data. W związku z tym zwiększenie zdolności sprawnego przechowywania, centralnego integrowania, proaktywnej analizy i skutecznego przedstawiania kluczowych danych użytkowników końcowych będzie nadal otwierać drzwi dostawcom Big Data do branży produkcyjnej.
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".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
