Streszczenie: Rewolucja przemysłowa oparta na danych umożliwia kompleksowe monitorowanie, analizowanie i optymalizowanie procesów produkcyjnych. Technologie takie jak big data, Internet Rzeczy (IoT), uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI) zwiększają produktywność, usprawniają istniejące procesy oraz pozwalają na szybsze reagowanie na zmiany i kryzysy. Według raportu Polcom i Intel, ponad połowa polskich firm z branży produkcyjnej planowała automatyzację i przeniesienie do chmury kluczowych procesów biznesowych i aplikacji krytycznych, takich jak ERP, CRM czy WMS.
Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w monitorowaniu stanu elementów linii produkcyjnej, co umożliwia efektywniejsze wykorzystanie zasobów i eliminację ludzkich błędów. Maszyny napędzane AI są wykorzystywane do montażu, pakowania oraz automatycznej kontroli jakości, wykrywając nawet ukryte wady. MIT Sloan Management Review Polska
Edge Computing, czyli przetwarzanie danych na brzegu sieci, zapewnia szybszą i dokładniejszą analizę danych, mniejsze koszty wykorzystania sieci i przesyłu danych oraz zwiększoną wydajność. Technologia ta pozwala na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, co przekłada się na szybsze wykrywanie błędów i awarii, optymalizację sprawności sprzętu i zmniejszenie kosztów utrzymania. MIT Sloan Management Review Polska
Nowoczesne rozwiązania technologiczne wymagają odpowiedniej infrastruktury informatycznej i powierzchni dyskowych, często opartych na technologii cloud computingu. Chmura obliczeniowa umożliwia integrację rozwiązań takich jak big data, IoT, ML oraz AI, co prowadzi do zwiększenia produktywności, szybszego reagowania na zmiany rynkowe i lepszej kontroli jakości. MIT Sloan Management Review Polska
Rola współczesnych menedżerów, zwłaszcza dyrektorów finansowych, polega nie tylko na planowaniu wydatków, ale także na określeniu mądrej ścieżki technologicznej, która pozwoli na swobodny rozwój i efektywne wykorzystanie dostępnych zasobów w sektorze przemysłowym. MIT Sloan Management Review Polska
Rewolucja w przemyśle to przede wszystkim rewolucja danych. Obecnie można monitorować, mierzyć, analizować i – przede wszystkim – optymalizować każdy aspekt procesu produkcyjnego.
Zmieniające się środowisko biznesowe oraz zmiany technologiczne wymagają od przedsiębiorstw z sektorów przemysłowego i produkcyjnego konieczności zmiany sposobu postrzegania i wykorzystywania danych. Rozwiązania takie jak big data, Internet Rzeczy (IoT), uczenie maszynowe (ML) czy sztuczna inteligencja (AI) zwiększają produktywność, usprawniają istniejące procesy oraz pozwalają na szybsze reagowanie na zmiany i kryzysy. Według raportu Polcom i Intel „Inwestycje IT w czasach kryzysu. Chmura i nowe technologie. Perspektywa na lata 2022–2023” ponad połowa polskich firm z branży produkcyjnej planowała automatyzację i przeniesienie do chmury kluczowych procesów biznesowych i aplikacji krytycznych – ERP, CRM czy WMS.
Nie sposób nie dodać, że sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej popularną i rozpoznawalną technologią. Dane z raportu EY Polska oraz Cube Research wskazują, że już 20% firm w Polsce z sektora MŚP lub dużych przedsiębiorstw, m.in. z branży produkcyjnej, zakończyło wdrażanie rozwiązań opartych na AI, a kolejne 42% jest w trakcie takiego procesu. Ponadto IDC wylicza, że w ubiegłym roku na rozwiązania generatywnej AI wydano globalnie 19 mld dolarów, a według prognoz za trzy lata ma to być już 150 mld dolarów.
Należy jednak pamiętać, że sztuczna inteligencja nie ogranicza się tylko do ChatuGPT, ale obejmuje także takie obszary jak Visual AI oraz uczenie maszynowe, które znajdują coraz szersze zastosowanie. W branży przemysłowej widzenie komputerowe służy np. do monitorowania stanu elementów linii produkcyjnej, co pozwala na zamawianie elementów zamiennych z odpowiednim wyprzedzeniem oraz efektywniejsze wykorzystanie istniejących zasobów. Maszyny napędzane wyspecjalizowaną sztuczną inteligencją są coraz częściej wykorzystywane do montażu czy pakowania, co pozwala wyeliminować ludzkie błędy i zwiększa precyzję produkcji. AI jest także wykorzystywana w automatycznej kontroli jakości i wykrywa nawet ukryte wady.
Innym niezwykle ważnym trendem dla firm z sektora przemysłu jest Edge Computing – przetwarzanie danych nie w centralnej bazie danych, ale na brzegu sieci. Technologia ta zapewnia szybszą i dokładniejszą analizę danych, mniejsze koszty wykorzystania sieci i przesyłu danych oraz zwiększoną wydajność. IDC podaje, że w 2024 roku wydatki w tym zakresie przekroczą 250 mld dolarów.
Rozwój Edge daje firmom realne oszczędności, skraca time‑to‑market oraz poprawia jakość pracy i współpracy człowieka z maszyną. Do największych zalet przetwarzania brzegowego należy szybkość i autonomiczność. Zamiast generować i przechowywać ogromne ilości danych, urządzenia brzegowe od razu przetwarzają je na miejscu. Nie tylko zmniejsza to koszt przesłania danych, ale również umożliwia większą niezależność i błyskawiczne podejmowanie decyzji – na przykład w zakresie uzupełniania stanów magazynowych czy monitorowania zasobów. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym pozwala na szybsze wykrywanie błędów i awarii, co przekłada się na optymalizację sprawności sprzętu i zmniejszenie kosztów utrzymania.
Najnowsze rozwiązania technologiczne wymagają odpowiedniej infrastruktury informatycznej i powierzchni dyskowych. Większość z nich jest oparta na technologii cloud computingu. Chmura obliczeniowa wywiera więc bezpośredni wpływ na biznes w wielu innych obszarach. Przedsiębiorstwa mogą bowiem w niej łatwo integrować rozwiązania takie jak big data, IoT, ML oraz AI, co prowadzi do zwiększenia produktywności, szybszego reagowania na zmiany rynkowe i lepszej kontroli jakości.
Z całą pewnością rolą współczesnych managerów, a przede wszystkim osób odpowiedzialnych za kierunek i wizję przedsiębiorstw, a taką są właśnie dyrektorzy finansowi, jest nie tylko planowanie wydatków, ale także określenie mądrej ścieżki technologicznej, która pozwoli na swobodny rozwój i zbuduje możliwość efektywnego wykorzystania dostępnych zasobów – w szczególności w sektorze przemysłowym.
