Dawniej określenie kondycji firmy było możliwe na dwa sposoby. Poprzez okresową kontrolę lub „gaszenie pożaru”, gdy zdarzyła się awaria. Niestety w wielu przypadkach oznaczało to kłopoty ‒ dodatkowe koszty, a także problemy z klientami, którzy nie otrzymywali dostaw na czas, co skutkowało spadkiem konkurencyjności. Dziś cyfryzacja daje zupełnie nowe możliwości. Automatyzacja procesów i stały wgląd w sytuację przedsiębiorstw są możliwe dzięki Internetowi Rzeczy (IoT), sztucznej inteligencji (AI) i rozszerzonej rzeczywistości (AR). Jak można wykorzystać je w przemyśle?
| REKLAMA |
 |
Maszyny mogą „rozmawiać” dzięki IoT
Digitalizacja przemysłu stworzyła sposoby i środki, dzięki którym można obecnie wykrywać usterki na wczesnym etapie, jeszcze przed wystąpieniem uszkodzenia. Jest to możliwe dzięki Internetowi Rzeczy. Z jego pomocą maszyny mogą być wyposażone w technologię, która umożliwia im wykrywanie i komunikowanie własnych stanów. Zazwyczaj odbywa się to za pomocą odpowiednich czujników, które rejestrują i przesyłają kluczowe dane – przykładowo dotyczące temperatury lub wzorców drgań. Taka zautomatyzowana ocena danych jest podstawowym elementem koncepcji konserwacji predykcyjnej. Analizując zarówno dane historyczne, jak i bieżące, można wcześnie wykryć oznaki usterek i podjąć odpowiednie kroki.
Zautomatyzowane usuwanie usterek dzięki sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja (AI) jest zwykle wykorzystywana w Industry 4.0 do analizowania dużych ilości danych. W połączeniu z IoT i automatyzacją, AI działa jak wielopoziomowy system alarmowy, odciążając pracowników.
Przykładowo systemy te mogą monitorować temperaturę maszyn. Jeśli uznają, że sytuacja grozi awarią, powiadamiają pracownika i rozpoczynają automatyczne chłodzenie. Sztuczna inteligencja ostrzega pracownika i jednocześnie przekazuje mu wszystkie ważne dane. Odpowiedzialna za pracę maszyn osoba nie musi więc od razu reagować i pędzić do maszyny z zestawem narzędzi. Pierwszy etap napraw obejmuje najczęściej zdalne postawienie diagnozy. Dzięki IoT i dostępowi na odległość pracownik może połączyć się z oprogramowaniem maszyny, aby zbadać przyczynę usterki, przeanalizować dzienniki i ocenić dane bezpośrednio w systemie. Jeśli przyczyną usterki jest oprogramowanie, pracownik może podjąć odpowiednie kroki w celu rozwiązania problemu lub zmiany ustawień bezpośrednio ze swojego komputera ‒ niezależnie od miejsca pobytu. Jeśli przyczyną usterki jest sprzęt, pracownik otrzymać może cyfrową pomoc za pośrednictwem rzeczywistości rozszerzonej (AR). Wówczas ekspert i technik łączą się za pomocą inteligentnych okularów lub smartfonów. Obaj widzą ten sam obraz z kamery, a oprócz połączenia głosowego mają także możliwość umieszczania znaczników wizualnych ‒ na przykład podświetlania określonych przełączników za pomocą strzałek lub umieszczania wokół nich pierścieni wskazujących, że należy je nacisnąć, aby zidentyfikować przyczynę usterki.
Sprawne naprawy maszyn w Industry 4.0 dzięki rozszerzonej rzeczywistości
Sposób przeprowadzenia naprawy maszyny można również zarejestrować dzięki AR w celu przeszkolenia pracowników i usprawnić z pomocą sztucznej inteligencji. Aby zapewnić zgodność i jakość, poszczególne etapy prac można dokumentować za pomocą kamery zainstalowanej w inteligentnych okularach, a całość łączyć z osobistym asystentem AI. Dzięki temu, że ten ostatni został przeszkolony, rozpoznaje maszynę, gdy tylko ją zobaczy i wówczas przekazuje odpowiednie instrukcje ‒ bez konieczności długiego poszukiwania ich przez pracownika. Wyświetla również wszelkie ważne wskazówki dotyczące bezpieczeństwa, których należy przestrzegać podczas obsługi i konserwacji maszyn. Sztuczna inteligencja wskazać też może narzędzia, których należy użyć do napraw. Jest też w stanie zweryfikować jakość wykonanych prac. Przykładowo sprawdzi, czy śruby zostały odpowiednio dokręcone przez kontrolę liczby wykonanych obrotów, jak i siły nacisku.
Funkcjonowanie przemysłu w realiach Industry 4.0 sprawia, że maszyny i systemy stają się coraz bardziej inteligentne i coraz ściślej powiązane w sieć. Cyfryzacja oferuje narzędzia, które pozwalają uniknąć przestojów w produkcji. Wystarczy odpowiednie wdrożenie AI, AR i IoT, by usprawnić proces usuwania usterek i zachować płynność. Teraz tylko od firm zależy, czy skorzystają z tych możliwości.
Źródło: www.proalpha.com/pl/
Digitalizacja przemysłu stworzyła sposoby i środki, dzięki którym można obecnie wykrywać usterki na wczesnym etapie, jeszcze przed wystąpieniem uszkodzenia. Jest to możliwe dzięki Internetowi Rzeczy. Z jego pomocą maszyny mogą być wyposażone w technologię, która umożliwia im wykrywanie i komunikowanie własnych stanów. Zazwyczaj odbywa się to za pomocą odpowiednich czujników, które rejestrują i przesyłają kluczowe dane – przykładowo dotyczące temperatury lub wzorców drgań. Taka zautomatyzowana ocena danych jest podstawowym elementem koncepcji konserwacji predykcyjnej. Analizując zarówno dane historyczne, jak i bieżące, można wcześnie wykryć oznaki usterek i podjąć odpowiednie kroki.
Zautomatyzowane usuwanie usterek dzięki sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja (AI) jest zwykle wykorzystywana w Industry 4.0 do analizowania dużych ilości danych. W połączeniu z IoT i automatyzacją, AI działa jak wielopoziomowy system alarmowy, odciążając pracowników.
Przykładowo systemy te mogą monitorować temperaturę maszyn. Jeśli uznają, że sytuacja grozi awarią, powiadamiają pracownika i rozpoczynają automatyczne chłodzenie. Sztuczna inteligencja ostrzega pracownika i jednocześnie przekazuje mu wszystkie ważne dane. Odpowiedzialna za pracę maszyn osoba nie musi więc od razu reagować i pędzić do maszyny z zestawem narzędzi. Pierwszy etap napraw obejmuje najczęściej zdalne postawienie diagnozy. Dzięki IoT i dostępowi na odległość pracownik może połączyć się z oprogramowaniem maszyny, aby zbadać przyczynę usterki, przeanalizować dzienniki i ocenić dane bezpośrednio w systemie. Jeśli przyczyną usterki jest oprogramowanie, pracownik może podjąć odpowiednie kroki w celu rozwiązania problemu lub zmiany ustawień bezpośrednio ze swojego komputera ‒ niezależnie od miejsca pobytu. Jeśli przyczyną usterki jest sprzęt, pracownik otrzymać może cyfrową pomoc za pośrednictwem rzeczywistości rozszerzonej (AR). Wówczas ekspert i technik łączą się za pomocą inteligentnych okularów lub smartfonów. Obaj widzą ten sam obraz z kamery, a oprócz połączenia głosowego mają także możliwość umieszczania znaczników wizualnych ‒ na przykład podświetlania określonych przełączników za pomocą strzałek lub umieszczania wokół nich pierścieni wskazujących, że należy je nacisnąć, aby zidentyfikować przyczynę usterki.
Sprawne naprawy maszyn w Industry 4.0 dzięki rozszerzonej rzeczywistości
Sposób przeprowadzenia naprawy maszyny można również zarejestrować dzięki AR w celu przeszkolenia pracowników i usprawnić z pomocą sztucznej inteligencji. Aby zapewnić zgodność i jakość, poszczególne etapy prac można dokumentować za pomocą kamery zainstalowanej w inteligentnych okularach, a całość łączyć z osobistym asystentem AI. Dzięki temu, że ten ostatni został przeszkolony, rozpoznaje maszynę, gdy tylko ją zobaczy i wówczas przekazuje odpowiednie instrukcje ‒ bez konieczności długiego poszukiwania ich przez pracownika. Wyświetla również wszelkie ważne wskazówki dotyczące bezpieczeństwa, których należy przestrzegać podczas obsługi i konserwacji maszyn. Sztuczna inteligencja wskazać też może narzędzia, których należy użyć do napraw. Jest też w stanie zweryfikować jakość wykonanych prac. Przykładowo sprawdzi, czy śruby zostały odpowiednio dokręcone przez kontrolę liczby wykonanych obrotów, jak i siły nacisku.
Funkcjonowanie przemysłu w realiach Industry 4.0 sprawia, że maszyny i systemy stają się coraz bardziej inteligentne i coraz ściślej powiązane w sieć. Cyfryzacja oferuje narzędzia, które pozwalają uniknąć przestojów w produkcji. Wystarczy odpowiednie wdrożenie AI, AR i IoT, by usprawnić proces usuwania usterek i zachować płynność. Teraz tylko od firm zależy, czy skorzystają z tych możliwości.
Źródło: www.proalpha.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".
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
