| REKLAMA |
 |
Wraz z postępującą cyfryzacją przemysłu w zawrotnym tempie rośnie ilość generowanych danych. Nowoczesne zakłady produkcyjne mogą dziś wykorzystywać nawet do tysięcy czujników, które nieustannie rejestrują i przesyłają informacje o stanie urządzeń oraz maszyn, a każdy nawet najmniejszy impuls oznacza wygenerowanie nowych danych. Jednak branża produkcji boryka się dziś z problemem ich wykorzystania, rozsiane po różnych silosach informacje są trudne do integracji i efektywnej analizy. To nie jedyna przeszkoda, jaką musi pokonać sektor wytwórczy. Eksperci zwracają uwagę, że przekształcenie firmy w organizację opartą na danych, wiąże się z dodatkowymi wyzwaniami.
Dane bez zaplecza
Według analizy globalnej firmy badawczej ABI Research, do 2030 r. przemysł wytwórczy ma wygenerować 4,4 zettabajta (jeden zettabajt to bilion gigabajtów) danych rocznie, co zbliży go do poziomu, jaki w tym samym czasie osiągną wszyscy abonenci telefonii komórkowej na świecie.
Jak wynika z raportu "Data Mastery: A Key to Industrial Competitiveness" (Manufacturing Leadership Council), jedynie około 25% producentów jest w pełni przekonanych, że gromadzi właściwe dane. Większość producentów ma tylko umiarkowane zaufanie do swoich możliwości analitycznych. Głównymi wyzwaniami są integracja danych z różnych systemów lub zapisanych w różnych formatach (53%), trudności w pozyskiwaniu danych (28%), a także brak umiejętności skutecznej analizy danych (28%).
Pomimo tych wyzwań, aż 95% producentów zgadza się, że dane umożliwiają szybsze podejmowanie decyzji oraz podejmowanie decyzji o wyższej jakości.
Ciemna strona danych
Brak kompetencji pozwalających na efektywną analizę tworzonych i gromadzonych danych powoduje powstanie tzw. dark data. Tego typu informacje są dla przedsiębiorców niemożliwe do odczytania, a to oznacza, że wiele potencjalnie cennych danych bezpowrotnie przepada. To, co jest nowością w przemyśle, w innych branżach od dawna jest znane. W globalnym badaniu Splunk wśród ponad 1300 decydentów biznesowych i informatycznych, 60 proc. respondentów stwierdziło, że połowa lub więcej danych ich organizacji jest uważana za dark data.
Według ABI Research, dla efektywnego przetwarzania, przechowywania i analizowania informacji niezbędne są zaawansowane systemy IT i unowocześniona infrastruktura sieciowa, która sprosta rosnącym wymaganiom przepustowości. Dodatkowo, ze względu na coraz częstsze cyberataki na krytyczną infrastrukturę, priorytetem staje się zapewnienie bezpieczeństwa systemów IT.
Źródło: Transition Technologies PSC
Dane bez zaplecza
Według analizy globalnej firmy badawczej ABI Research, do 2030 r. przemysł wytwórczy ma wygenerować 4,4 zettabajta (jeden zettabajt to bilion gigabajtów) danych rocznie, co zbliży go do poziomu, jaki w tym samym czasie osiągną wszyscy abonenci telefonii komórkowej na świecie.
Prognozy znacząco wpływają na percepcję przemysłu wytwórczego, który staje się kluczowym graczem w globalnym ekosystemie danych. Producenci od lat adaptują nowe technologie, takie jak Internet Rzeczy (IoT), sztuczna inteligencja (AI) czy big data, aby zwiększyć efektywność, poprawić jakość produktów i redukować koszty. Dzięki postępującej cyfryzacji i coraz większemu naciskowi na automatyzację, zaczynają generować ogromne ilości danych. Problem w tym, że więcej wcale nie musi oznaczać lepiej, ponieważ dziś wiele firm wciąż nie posiada odpowiedniego zaplecza w postaci rozwiązań technologicznych i organizacyjnych. To znacznie ogranicza ich możliwości w zakresie wykorzystania tych informacji” – mówi Jakub Kaczyński, IoT Portfolio Director w TT PSC.
Jak wynika z raportu "Data Mastery: A Key to Industrial Competitiveness" (Manufacturing Leadership Council), jedynie około 25% producentów jest w pełni przekonanych, że gromadzi właściwe dane. Większość producentów ma tylko umiarkowane zaufanie do swoich możliwości analitycznych. Głównymi wyzwaniami są integracja danych z różnych systemów lub zapisanych w różnych formatach (53%), trudności w pozyskiwaniu danych (28%), a także brak umiejętności skutecznej analizy danych (28%).
Informacje często są rozproszone w różnych systemach, bazach danych, arkuszach Excel, instrukcjach w formacie PDF, a czasem nawet w odręcznych notatkach czy raportach. Rozwiązaniem jest cyfryzacja produkcji i procesów, którą można realizować krok po kroku, zaczynając od najprostszych zadań i stopniowo rozwiązując kolejne wyzwania. Kluczowe jest posiadanie jasno określonego celu w postaci planu cyfryzacji lub strategii cyfrowej – dodaje Jakub Kaczyński.
Pomimo tych wyzwań, aż 95% producentów zgadza się, że dane umożliwiają szybsze podejmowanie decyzji oraz podejmowanie decyzji o wyższej jakości.
Ciemna strona danych
Brak kompetencji pozwalających na efektywną analizę tworzonych i gromadzonych danych powoduje powstanie tzw. dark data. Tego typu informacje są dla przedsiębiorców niemożliwe do odczytania, a to oznacza, że wiele potencjalnie cennych danych bezpowrotnie przepada. To, co jest nowością w przemyśle, w innych branżach od dawna jest znane. W globalnym badaniu Splunk wśród ponad 1300 decydentów biznesowych i informatycznych, 60 proc. respondentów stwierdziło, że połowa lub więcej danych ich organizacji jest uważana za dark data.
Możliwości związane z danymi są ogromne, ale sektor produkcyjny musi najpierw sprostać wyzwaniu ich efektywnego zagospodarowania. Będzie to wymagać strategicznych inwestycji w nowe technologie oraz ciągłego doskonalenia umiejętności pracowników. Tylko wtedy firmy będą mogły w pełni wykorzystać potencjał danych, osiągając większą efektywność i konkurencyjność na rynku” – uważa Jakub Kaczyński. „Jednak nie każdy przedstawiciel sektora wytwórczego samodzielnie poradzi sobie z wyzwaniami cyfryzacji, by skutecznie przeprowadzić transformację i zabezpieczyć zasoby informacyjne przed zagrożeniami – dodaje IoT Portfolio Director w TT PSC.
Według ABI Research, dla efektywnego przetwarzania, przechowywania i analizowania informacji niezbędne są zaawansowane systemy IT i unowocześniona infrastruktura sieciowa, która sprosta rosnącym wymaganiom przepustowości. Dodatkowo, ze względu na coraz częstsze cyberataki na krytyczną infrastrukturę, priorytetem staje się zapewnienie bezpieczeństwa systemów IT.
Źródło: Transition Technologies PSC
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
