Dla firm z sektora produkcyjnego pozyskiwanie wysokiej jakości danych jest ważnym krokiem w kierunku transformacji cyfrowej w erze Przemysłu 4.0. Dzięki nim przedsiębiorstwa są w stanie uzyskać realny obraz procesów produkcyjnych. Automatyczny system PDA jest również niezbędnym warunkiem automatyzacji procesu planowania i kontroli produkcji. Czym dokładnie jest PDA i jaką rolę pełni w procesie produkcyjnym? Jak system do zarządzania produkcją wpływa na firmowe procesy?
| REKLAMA |
 |
Co oznacza PDA?
Mówiąc o „pozyskiwaniu danych produkcyjnych” z ang. production data acquisition, w skrócie PDA, mamy na myśli pozyskiwanie i gromadzenie rzeczywistych danych o stanach i procesach zachodzących w przedsiębiorstwie z pomocą dedykowanego do tego systemu do zarządzania produkcją. Możliwość pozyskiwania poprawnych, aktualnych danych produkcyjnych ma kluczowe znaczenie dla konkurencyjności, ponieważ dane te dostarczają ważnych informacji do dalszego planowania i sterowania procesem produkcji.
PDA w procesie produkcji
Ze względu na rosnącą cyfryzację i złożoność danych, wiele firm produkcyjnych już teraz polega na inteligentnych systemach PDA, które pozyskują dane produkcyjne automatycznie i w czasie rzeczywistym. Dzięki temu mogą one zwiększyć przejrzystość procesu produkcyjnego, rozpoznać potencjał optymalizacyjny i odpowiednio go wykorzystać.
Systemy PDA, w tym systemy PDA firmy Böhme & Weihs, są często komponentami inteligentnych systemów realizacji produkcji (systemy MES). System MES pozwala na stworzenie skutecznego, zautomatyzowanego procesu planowania i sterowania produkcją – tym samym jest o krok dalej niż system planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP).
Co należy rozumieć pod pojęciem danych produkcyjnych?
Dane produkcyjne są generowane w trakcie procesu produkcyjnego. Obejmują one dane z maszyn biorących udział w procesie produkcyjnym oraz dane pracowników. Co istotne, dane produkcyjne obejmują zarówno informacje dotyczące stanów, jak i procesów.
Jakie wyróżniamy rodzaje danych produkcyjnych?
Wyróżnia się zasadniczo dwa typy danych produkcyjnych:
Z kolei drugi rodzaj danych produkcyjnych dotyczy informacji generowanych przez maszyny. Obejmują one czasy pracy, ich wykorzystanie, przestoje, awarie i zużycie energii, a także wielkość produkcji, uzyski i ilości odrzutów. W grupie tej wyróżnia się również dane procesowe, które opisują czynniki wpływające na proces produkcyjny.
Jakie są zadania i cele zbierania danych produkcyjnych?
Głównym zadaniem pozyskiwania danych produkcyjnych (PDA) jest prawidłowe pozyskiwanie danych technicznych i organizacyjnych w celu zapewnienia przejrzystego przeglądu wszystkich informacji generowanych podczas procesu produkcyjnego. PDA służy do rejestrowania poniesionych kosztów, poziomu zużycia i wydajności oraz do powiązania ich z odpowiednimi źródłami, dostarczając w ten sposób ważnych informacji zwrotnych dla planowania i sterowania procesem produkcji. Celem systemu zbierania danych produkcyjnych jest stworzenie niezawodnej bazy danych do optymalizacji procesu produkcji.
Dlaczego PDA jest tak ważny? Planowanie, kontrola i monitorowanie procesu produkcyjnego jest w znacznym stopniu uzależnione od systemu zbierania danych. Tylko wtedy, gdy pozyskane dane rzeczywiste są kompletne i poprawne, firmy uzyskują prawdziwy obraz swoich procesów produkcyjnych – zapewniając rzetelną podstawę do optymalizacji działań produkcyjnych. W perspektywie średnio- i długoterminowej prowadzi to do obniżenia kosztów, zwiększenia wydajności procesów, podniesienia poziomu zadowolenia pracowników, zwiększenia jakości produktów, a w konsekwencji do zwiększenia zadowolenia klientów. Pozyskiwanie danych produkcyjnych odgrywa również fundamentalną rolę we wdrażaniu koncepcji Przemysłu 4.0.
Jakie korzyści zapewnia automatyczne zbieranie danych produkcyjnych?
PDA oferuje szereg korzyści, które warto rozpatrywać w kontekście krótko i długoterminowym.
Wśród korzyści krótkoterminowych należy wskazać:
Źródło: www.proalpha.pl
Mówiąc o „pozyskiwaniu danych produkcyjnych” z ang. production data acquisition, w skrócie PDA, mamy na myśli pozyskiwanie i gromadzenie rzeczywistych danych o stanach i procesach zachodzących w przedsiębiorstwie z pomocą dedykowanego do tego systemu do zarządzania produkcją. Możliwość pozyskiwania poprawnych, aktualnych danych produkcyjnych ma kluczowe znaczenie dla konkurencyjności, ponieważ dane te dostarczają ważnych informacji do dalszego planowania i sterowania procesem produkcji.
PDA w procesie produkcji
Ze względu na rosnącą cyfryzację i złożoność danych, wiele firm produkcyjnych już teraz polega na inteligentnych systemach PDA, które pozyskują dane produkcyjne automatycznie i w czasie rzeczywistym. Dzięki temu mogą one zwiększyć przejrzystość procesu produkcyjnego, rozpoznać potencjał optymalizacyjny i odpowiednio go wykorzystać.
Systemy PDA, w tym systemy PDA firmy Böhme & Weihs, są często komponentami inteligentnych systemów realizacji produkcji (systemy MES). System MES pozwala na stworzenie skutecznego, zautomatyzowanego procesu planowania i sterowania produkcją – tym samym jest o krok dalej niż system planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP).
Co należy rozumieć pod pojęciem danych produkcyjnych?
Dane produkcyjne są generowane w trakcie procesu produkcyjnego. Obejmują one dane z maszyn biorących udział w procesie produkcyjnym oraz dane pracowników. Co istotne, dane produkcyjne obejmują zarówno informacje dotyczące stanów, jak i procesów.
Jakie wyróżniamy rodzaje danych produkcyjnych?
Wyróżnia się zasadniczo dwa typy danych produkcyjnych:
- organizacyjne,
- techniczne.
Z kolei drugi rodzaj danych produkcyjnych dotyczy informacji generowanych przez maszyny. Obejmują one czasy pracy, ich wykorzystanie, przestoje, awarie i zużycie energii, a także wielkość produkcji, uzyski i ilości odrzutów. W grupie tej wyróżnia się również dane procesowe, które opisują czynniki wpływające na proces produkcyjny.
Jakie są zadania i cele zbierania danych produkcyjnych?
Głównym zadaniem pozyskiwania danych produkcyjnych (PDA) jest prawidłowe pozyskiwanie danych technicznych i organizacyjnych w celu zapewnienia przejrzystego przeglądu wszystkich informacji generowanych podczas procesu produkcyjnego. PDA służy do rejestrowania poniesionych kosztów, poziomu zużycia i wydajności oraz do powiązania ich z odpowiednimi źródłami, dostarczając w ten sposób ważnych informacji zwrotnych dla planowania i sterowania procesem produkcji. Celem systemu zbierania danych produkcyjnych jest stworzenie niezawodnej bazy danych do optymalizacji procesu produkcji.
Dlaczego PDA jest tak ważny? Planowanie, kontrola i monitorowanie procesu produkcyjnego jest w znacznym stopniu uzależnione od systemu zbierania danych. Tylko wtedy, gdy pozyskane dane rzeczywiste są kompletne i poprawne, firmy uzyskują prawdziwy obraz swoich procesów produkcyjnych – zapewniając rzetelną podstawę do optymalizacji działań produkcyjnych. W perspektywie średnio- i długoterminowej prowadzi to do obniżenia kosztów, zwiększenia wydajności procesów, podniesienia poziomu zadowolenia pracowników, zwiększenia jakości produktów, a w konsekwencji do zwiększenia zadowolenia klientów. Pozyskiwanie danych produkcyjnych odgrywa również fundamentalną rolę we wdrażaniu koncepcji Przemysłu 4.0.
Jakie korzyści zapewnia automatyczne zbieranie danych produkcyjnych?
PDA oferuje szereg korzyści, które warto rozpatrywać w kontekście krótko i długoterminowym.
Wśród korzyści krótkoterminowych należy wskazać:
- zapewnienie przejrzystego i wiarygodnego przeglądu wszystkich danych produkcyjnych,
- szybkie powiadomienia o usterkach w czasie rzeczywistym,
- eliminowanie błędnych procesów i minimalizacja ryzyka, optymalne wykorzystanie siły roboczej i maszyn,
- ciągłe monitorowanie jakości w trakcie procesu produkcyjnego,
- ulepszoną kalkulację kosztów dla każdego indywidualnego zamówienia.
- łatwa identyfikacja obszarów wymagających optymalizacji;
- wzrost satysfakcji klientów – system PDA pozwala na lepsze planowanie procesów wewnętrznych, dostarczając tym samym wiarygodnych informacji o terminach i datach realizacji, co pozytywnie wpływa na zadowolenie klientów;
- zwiększona produktywność i konkurencyjność – możliwość ciągłej optymalizacji procesów w oparciu o aktualne dane pozwala na lepsze wykorzystanie zasobów, a tym samym zwiększenie produktywności. Automatyczne gromadzenie danych produkcyjnych sprawia, że firmy są bardziej elastyczne, a w rezultacie bardziej konkurencyjne.
Źródło: www.proalpha.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".
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
