Piramida systemów IT w przemyśle – od PLC do ERP. Jak działa cyfrowa fabryka w praktyce?

Witaj w nowym odcinku podcastu Digitalizuj.pl – serii, w której rozmawiamy o cyfryzacji procesów produkcyjnych, automatyce przemysłowej i strategiach transformacji cyfrowej, które naprawdę działają.

Dziś biorę na warsztat temat, który stanowi fundament każdej nowoczesnej fabryki – architekturę systemów IT w przemyśle.

Tematem przewodnim jest tzw. piramida systemów informatycznych, czyli struktura, która definiuje przepływ informacji w zakładzie produkcyjnym – od poziomu maszyny aż po poziom zarządczy. Systemy PLC, HMI, SCADA, MES i ERP – każdy z nich pełni konkretną funkcję, a ich skuteczna współpraca to klucz do budowy cyfrowej fabryki zgodnej z ideą Industry 4.0.

🔍 Szczegółowa agenda:

System PLC – czyli programowalny sterownik logiczny – odpowiada za bezpośrednią kontrolę nad pracą maszyn. To „mózg” urządzenia, który odczytuje dane z czujników i wykonuje konkretne algorytmy sterowania.

Nad nim znajduje się HMI, czyli panel operatorski umożliwiający człowiekowi interakcję z maszyną – przestawianie parametrów, zatwierdzanie receptur, rozruch czy diagnostykę błędów.

Kolejny poziom to SCADA, który zbiera dane z wielu maszyn, umożliwia zdalny nadzór nad procesami i archiwizację danych. W zakładach przemysłu procesowego, takich jak chemiczny czy spożywczy, system SCADA bywa wręcz centralnym punktem sterowania całą linią lub instalacją. W zakładach produkcji dyskretnej, np. automotive czy AGD, jego rola jest nieco inna – służy bardziej do akwizycji danych niż do kontroli.

Powyżej SCADA znajduje się warstwa MES (Manufacturing Execution System). To właśnie ten system zapewnia kontekst biznesowy: łączy dane z maszyn z konkretnymi zleceniami, partiami surowców, operatorami i parametrami produkcyjnymi. MES dostarcza raporty produkcyjne, wskaźniki OEE, czasy przezbrojeń i przestoje, umożliwia monitorowanie efektywności i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

Na szczycie mamy ERP (Enterprise Resource Planning), który zarządza firmą jako całością – planowaniem, logistyką, kadrami, sprzedażą czy finansami. Problem zaczyna się wtedy, gdy próbuje się go „rozciągnąć” na produkcję. W odcinku wyjaśniam, dlaczego to nie działa i jak powinna wyglądać zdrowa granica między ERP a MES.

Z odcinka dowiesz się, jak wygląda architektura IT w nowoczesnym zakładzie, jak projektować integrację systemów zgodnie z dobrymi praktykami Przemysłu 4.0 i jak przekładać dane z hali produkcyjnej na realne wskaźniki efektywności i oszczędności operacyjne.

Dane to dziś najcenniejszy zasób przemysłu – ale tylko wtedy, gdy są wiarygodne, aktualne i mają właściwy kontekst. System MES przekształca dane z maszyn w wartość biznesową – pod warunkiem, że został właściwie zaprojektowany i zintegrowany z resztą struktury IT.

🎙 Digitalizuj.pl – to podcast o cyfrowej transformacji, systemach MES, automatyce przemysłowej i zarządzaniu produkcją opartym na danych.

#digitalizujpl #digitaltransformation #industry40 #MES #SCADA #PLC #HMI #ERP #automatyka #smartmanufacturing #cyfryzacjaprzemysłu #digitalfactory #itot #analizadanych #transformacjacyfrowa #oee #manufacturing #b2btech

🎧 Dlaczego firmy wykorzystują tylko 20% posiadanych danych?

Poznaj 5 barier efektywnej analizy informacji operacyjnych!

Wiele firm inwestuje dziś w nowoczesne systemy IT, rozbudowane raportowanie i automatyczne zbieranie danych z procesów. Mimo to, realne wykorzystanie informacji w podejmowaniu decyzji pozostaje na bardzo niskim poziomie.

W przemyśle aktywnie analizowanych jest średnio jedynie 20% dostępnych danych.

Co dzieje się z pozostałymi 80%?

Dlaczego dane, które są już gromadzone, nie przekładają się na realną wartość biznesową?

W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl analizuję najczęstsze przyczyny tego zjawiska – z perspektywy praktyka transformacji cyfrowej w firmach produkcyjnych i usługowych. Zamiast ogólnych haseł, skupiam się na konkretnych barierach organizacyjnych, technicznych i kulturowych, które powodują, że dane nie wspierają efektywnego zarządzania.

🎯 Główne tematy odcinka:

• Jakie są najczęstsze przyczyny niewykorzystania danych w firmach?

• Co oznacza brak spójności i standaryzacji danych?

• Dlaczego organizacje potrzebują właścicieli danych?

• Jakie są konsekwencje braku zaufania do systemów informatycznych?

• Czym różni się posiadanie danych od realnej analizy wspierającej decyzje?

📌 Agenda odcinka:

00:00 – Wprowadzenie

00:30 – 5 kluczowych barier wykorzystania danych

01:25 – Rozproszone i niespójne dane

04:35 – Dane nieczytelne lub bez kontekstu

07:05 – Brak właściciela danych w organizacji

08:41 – Brak kultury pracy na danych i zaufanych informacji

11:19 – Dlaczego zbieramy dane, ale nie korzystamy z nich?

12:38 – Czy wiesz, że w przemyśle tylko 20% danych jest wykorzystywanych?

12:54 – Podsumowanie, praktyczne wnioski i zaproszenie do subskrybowania

1. Rozproszenie i niespójność danych – różne działy pracują na innych narzędziach, w różnych formatach, często bez wspólnego standardu. Zanim rozpocznie się jakakolwiek analiza, trzeba najpierw poszukać, zebrać i uporządkować informacje, które już przecież istnieją.

   
   

2. Nieczytelne lub niekompletne raporty – dane są zbierane ręcznie, często w arkuszach Excel, bez zapewnienia pełnego kontekstu. Raporty nie odpowiadają wprost na pytania decyzyjne – zamiast „czy jest dobrze, czy źle?”, dostarczają tylko surowe liczby.

   
   

3. Brak właściciela danych – dane „należą do wszystkich i do nikogo”. Brakuje osoby lub działu, który odpowiada za jakość, dostępność i interpretację danych. IT wspiera technicznie, ale to biznes powinien definiować potrzeby i odpowiadać za dane w swoich obszarach.

   
   

4. Brak kultury pracy z danymi – pracownicy nie ufają raportom, wolą zapytać kolegę z biura. Wiedza nie jest ustrukturyzowana, tylko krąży w sieci nieformalnych relacji. Systemy są, ale nie wspierają codziennej pracy, bo nie ma nawyku ich wykorzystywania.

   
   

5. Brak narzędzi wspierających analizę i decyzje – firmy często zatrzymują się na etapie gromadzenia danych. Bez narzędzi typu Business Intelligence (BI), dane nie przekładają się na decyzje. Archiwizacja informacji nie jest równoznaczna z ich wykorzystaniem.

🧠 W odcinku pokazuję, jak podejść do tematu analizy danych w biznesie w sposób uporządkowany, niezależnie od wielkości firmy czy stopnia cyfryzacji. To nie jest rozmowa o technologii jako celu samym w sobie – ale o konkretnych działaniach, które można wdrożyć, aby dane rzeczywiście wspierały procesy operacyjne.

💡 Jeśli prowadzisz firmę, zarządzasz zespołem lub odpowiadasz za efektywność operacyjną – ten odcinek jest dla Ciebie. Niezależnie od tego, czy pracujesz w dziale produkcji, IT, finansów, controllingu czy operacji – masz wpływ na to, jak Twoja organizacja wykorzystuje dane.

📲 Posłuchaj i subskrybuj, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak przekształcać dane w realne decyzje i wyniki.

Czy Lean to wciąż tablice suchościeralne, kolorowe karteczki i Excel na pendrive’ach? A może to już cyfrowy ekosystem oparty na danych z MES, IIoT i BI, z automatyzacją raportów i analizą w czasie rzeczywistym?

W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl pokazuję, jak wygląda Lean w wersji cyfrowej – oparty na danych, zautomatyzowany, zintegrowany i naprawdę mierzalny.

Rozkładam na czynniki pierwsze nowoczesne podejście do szczupłego zarządzania w środowisku przemysłowym i tłumaczę, dlaczego bez wsparcia technologii Lean staje się tylko ładnym hasłem na slajdzie.

📌 Agenda odcinka:

• 00:00 – Wprowadzenie

• 01:40 – Rola technologii w nowoczesnym Lean

• 03:56 – Jak zacząć cyfrową transformację Lean?

• 06:57 – PDCA w praktyce, czyli Lean w iteracjach

• 10:00 – Eliminacja marnotrawstwa z pomocą systemów IT

• 12:52 – Technologie zgodne z zasadami Lean

• 18:26 – Podsumowanie + zaproszenie do subskrypcji

🛠 Technologie, które wspierają Lean w praktyce:

• MES (Manufacturing Execution System) – centralna platforma operacyjna, która zbiera dane z produkcji, umożliwia śledzenie zleceń, wspiera OEE i zapewnia jedno źródło prawdy.

• Cyfrowe tablice Andon – natychmiastowa informacja o przestojach, problemach jakościowych i awariach, umożliwiająca szybką reakcję.

• Industrial IoT (IIoT) – automatyczne pobieranie danych z maszyn bez udziału operatorów.

• BI dashboardy – wizualizacja wskaźników efektywności, jakość, scrap, czas reakcji, MTTR, analiza trendów.

• Powiadomienia push i aplikacje mobilne – dostęp do danych z produkcji bez konieczności siedzenia przy komputerze.

• Integracja systemów i danych – klucz do spójnego, skalowalnego i odpornego na chaos środowiska produkcyjnego.

📉 Najczęstsze wyzwania, z którymi mierzy się współczesna produkcja:

• Dane rozproszone w różnych systemach, plikach, Excelach i kartkach papieru.

• Brak jednego źródła prawdy i standaryzacji raportowania.

• Informacje zbierane ręcznie, co prowadzi do błędów i opóźnień.

• Brak ciągłości i transparentności procesów – dane dostępne tylko “dla wybranych”.

• Próby automatyzowania chaosu, czyli wdrażanie technologii bez uporządkowania procesów.

👥 A co z ludźmi?

Transformacja Lean to nie tylko technologia. To również praca z ludźmi: edukacja, analiza dojrzałości cyfrowej organizacji, właściwe tempo zmian. Technologie mają wspierać ludzi i procesy, a nie je komplikować. Opowiadam o tym, jak zaplanować wdrożenie tak, by nie wywołać oporu, a zbudować realną wartość – także w oczach operatorów, liderów zmian i zarządów.

🚫 Dlaczego punktowe wdrożenia zawodzą?

Firmy często zaczynają od cyfryzacji jednego stanowiska, jednej maszyny lub jednego procesu – i oczekują rewolucji. Tymczasem dane bez kontekstu nie mają wartości.

Dashboard z jednego działu nie pokaże Ci, gdzie giną informacje w całym łańcuchu produkcyjnym. Dlatego tak ważna jest integracja systemów, ludzi i procesów. Lean nie działa punktowo – działa całościowo, albo nie działa wcale.

📌 Dla kogo jest ten odcinek?

• Dla liderów Lean i specjalistów ds. ciągłego doskonalenia,

• Dla kierowników produkcji i managerów IT w firmach produkcyjnych,

• Dla osób odpowiedzialnych za strategię cyfrowej transformacji,

• Dla każdego, kto planuje wdrożenie Lean w środowisku złożonym technologicznie.

🚀 Lean w 2025 roku to coś więcej niż 5S i Just in Time.

To system zarządzania oparty na automatyzacji przepływu informacji, integracji danych, szybkiej reakcji i mierzalnych efektach. Z pomocą nowoczesnych technologii można osiągnąć nie tylko eliminację strat, ale też realne korzyści operacyjne: mniej błędów, niższe koszty, krótsze czasy reakcji i większą przejrzystość procesu produkcyjnego.

🎙 Posłuchaj i sprawdź, jak w praktyce połączyć filozofię Lean z narzędziami Przemysłu 4.0 – i nie wpaść przy tym w pułapkę cyfrowych złudzeń.

🎙️ KPI w praktyce: jak projektować, mierzyć i wykorzystywać wskaźniki, które realnie wspierają decyzje biznesowe?

📈 KPI – wszyscy je mierzymy. Ale ilu z nas potrafi przełożyć te liczby na realne działania operacyjne, strategiczne i finansowe?

W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl biorę na warsztat temat kluczowych wskaźników efektywności – od koncepcji, przez projektowanie i dobór narzędzi, aż po praktyczne zastosowanie w firmach produkcyjnych, handlowych i usługowych.

Tłumaczę, dlaczego KPI nie mogą istnieć w oderwaniu od procesów i technologii, oraz pokazuję, jak sprawić, by były rzeczywistym wsparciem dla operatora, kierownika i zarządu – a nie tylko raportem „do szuflady”.

🔍 Poruszane tematy:

• Czym są KPI i dlaczego warto opierać je na danych w czasie rzeczywistym?

• Jakie wskaźniki są naprawdę istotne w produkcji, sprzedaży i zarządzaniu?

• Dlaczego wiele firm mimo dostępu do danych, nie podejmuje lepszych decyzji?

• Jakie technologie wspierają tworzenie i analizę KPI?

• Jak projektować dashboardy, które ułatwiają działanie zamiast przytłaczać liczbami?

• Jak dopasować KPI do roli – od operatora po zarząd?

🛠️ Omawiam konkretne narzędzia i pokazuję, jak zbudować spójny system raportowania, który opiera się na automatyzacji i rzetelnych źródłach danych.

🚫 Ostrzegam też przed częstym błędem: uzależnieniem KPI od danych ręcznie zbieranych, przetwarzanych w Excelu lub przeklejanych z papieru. W takich przypadkach mówimy raczej o iluzji wskaźników, niż o rzetelnych podstawach do zarządzania.

🎯 Chcesz wiedzieć, jakie KPI mają sens?

• Dla operatora: OEE, średni czas cyklu, czas przezbrojenia;

• Dla kierownika: MTBF, MTTR, realizacja planu produkcji;

• Dla zarządu: koszty jednostkowe, zużycie energii, ESG, konwersja leadów.

Każdy z nich musi być osadzony w procesie, kontekście użytkownika i zasilany wiarygodnymi danymi. Tylko wtedy stanowi podstawę trafnych decyzji – zamiast generować chaos lub fałszywe poczucie kontroli.

📌 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

01:56 – Jak firmy wykorzystują dane (albo nie wykorzystują)

02:40 – KPI i dane w czasie rzeczywistym

04:00 – Co mierzyć i jak to robić z głową

06:20 – Po co w ogóle KPI?

08:30 – Problemy z wdrożeniem KPI w praktyce

15:33 – Wskaźniki dostosowane do użytkownika

22:14 – Technologie: co wybrać, na co uważać

24:25 – Projektowanie dashboardów, które wspierają, a nie przeszkadzają

26:33 – Podsumowanie i kilka słów na koniec

💡 KPI to nie tylko liczby – to język, którym mówi

organizacja. Dobrze zaprojektowane wskaźniki skracają czas reakcji, eliminują błędy i pozwalają lepiej planować. Ale tylko pod warunkiem, że są aktualne, zrozumiałe i osadzone w realiach procesu.

📉 W dobie rosnącej złożoności procesów i presji na efektywność, KPI stają się nie tylko narzędziem kontroli, ale wręcz niezbędnym elementem kultury zarządzania opartej na danych.

W tym odcinku pokazuję, jak przejść od ręcznego raportowania i intuicyjnych decyzji do zintegrowanego środowiska, w którym dane wspierają planowanie, optymalizację kosztów, jakość i zrównoważony rozwój. Bez zbędnych słów, za to z konkretnymi przykładami i podejściem, które możesz wdrożyć u siebie.

🎧 Jeśli interesuje Cię:

– transformacja cyfrowa,

– digitalizacja procesów,

– automatyzacja raportowania,

– inteligentne wykorzystanie danych w zarządzaniu,

…to ten odcinek da Ci solidną dawkę wiedzy i praktycznych wskazówek.

📲 Zasubskrybuj podcast Digitalizuj.pl na Spotify, Apple Podcasts lub YouTube, żeby nie przegapić kolejnych odcinków!

🔔 Kliknij dzwoneczek – i bądź zawsze na bieżąco z tematami cyfryzacji, Przemysłu 4.0 i efektywnego zarządzania danymi.

#Dashboard #TransformacjaCyfrowa #KPI #Digitalizacja #OEE #BusinessIntelligence #ERP #MES #Automatyzacja #SmartFactory #Industry40 #IoT #Cyfryzacja #PlanowanieProdukcji #ZarządzanieDanymi

W świecie przemysłu coraz częściej mówi się o autonomicznych fabrykach, w których rola człowieka jest marginalna lub całkowicie wyeliminowana.

Pojęcie ciemnych fabryk (dark factories), czyli zakładów produkcyjnych działających bez oświetlenia, bo nie ma w nich pracowników, staje się coraz bardziej realne.

Czy pełna automatyzacja to faktycznie kierunek, w którym podąża przemysł?

A może to tylko teoria, której wdrożenie na szeroką skalę jest nieopłacalne?

W tym odcinku Digitalizuj.pl analizuję:

✅ Jakie technologie napędzają autonomiczne fabryki?

✅ W których branżach pełna automatyzacja ma sens?

✅ Jakie są największe bariery w jej wdrażaniu?

✅ Czy eliminacja ludzi rzeczywiście oznacza większą efektywność?

📌 Agenda odcinka:

🔹 00:00 – Wstęp

🔹 01:25 – Czym jest autonomiczna fabryka i jak działa?

🔹 06:44 – Czym są „ciemne fabryki” ?

🔹 07:28 – Opłacalność pełnej automatyzacji

🔹 10:56 – Kluczowe technologie wspierające autonomiczne zakłady

🔹 17:36 – Bariery wdrożeniowe i ekonomiczne

🔹 19:50 – Podsumowanie odcinka

Czy autonomiczne fabryki to przyszłość przemysłu?

Produkcja bez ludzi staje się coraz bardziej możliwa dzięki zaawansowanym systemom automatyki i sztucznej inteligencji. Maszyny komunikują się między sobą, wymieniają dane i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym.

Obecnie najszybciej pełną autonomię osiągają branże, w których procesy są powtarzalne i łatwo skalowalne, np.:

✔ Przemysł chemiczny (automatyczne mieszanie, dozowanie, sterowanie przepływem)

✔ Produkcja spożywcza (procesy ciągłe, minimalna potrzeba interwencji człowieka)

✔ Farmacja (precyzyjna automatyka, sterylne warunki)

Z kolei w branżach takich jak automotive czy AGD, gdzie montaż wymaga elastyczności, rola człowieka nadal jest istotna. 

Czy to się zmieni?

Technologie, które napędzają autonomiczne zakłady

🔸 Systemy ERP i MES – koordynacja procesów, planowanie i optymalizacja produkcji;

🔸 Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – analiza danych, predykcja awarii, optymalizacja operacyjna;

🔸 Systemy wizyjne – kontrola jakości w czasie rzeczywistym;

🔸 Przemysłowy IoT (IIoT) – integracja i wymiana danych między maszynami;

🔸 Autonomiczne roboty mobilne (AGV, AMR) – inteligentny transport wewnętrzny;

🔸 Zaawansowane roboty przemysłowe – robotyzacja linii montażowych.

Kluczowe wyzwanie? 

Integracja tych wszystkich systemów w jeden ekosystem, który pozwoli na płynną, autonomiczną produkcję bez przestojów i błędów.

Czy pełna automatyzacja się opłaca?

Koszty wdrożenia pełnej automatyzacji są ogromne, a czas zwrotu z inwestycji często dłuższy niż oczekiwano. Warto zastanowić się, czy automatyzacja zawsze prowadzi do oszczędności.

💰 Inwestycje początkowe – roboty, infrastruktura IT, systemy sterowania;

⏳ ROI – zwrot z inwestycji może być powolny w niektórych sektorach;

📈 Elastyczność produkcji – roboty działają efektywnie, ale wymagają precyzyjnych ustawień;

📉 Koszty operacyjne – choć automatyzacja obniża koszty pracy, to serwis i utrzymanie systemów mogą je zwiększać.

Dla wielu firm model hybrydowy – czyli automatyzacja tam, gdzie to ma sens, i ludzie tam, gdzie ich elastyczność jest niezbędna – może być bardziej opłacalny niż pełna eliminacja czynnika ludzkiego.

Przyszłość fabryk – ludzie czy maszyny?

Automatyzacja nie oznacza całkowitego wyeliminowania ludzi z produkcji – raczej zmienia ich rolę. Specjaliści od zarządzania danymi, optymalizacji procesów i nadzoru nad systemami będą kluczowi.

🚀 Czy warto dążyć do całkowitej automatyzacji?

🤖 Jakie technologie jeszcze bardziej przyspieszą rozwój autonomicznych fabryk?

📉 Czy eliminacja ludzi zawsze oznacza większą efektywność?

Na te pytania odpowiadam w tym odcinku. 

Posłuchaj i subskrybuj Digitalizuj.pl na Spotify!

#przemysl40 #automatyzacja #robotyzacja #MES #ERP #IIoT #AI #produkcja #smartfactory #digitaltransformation

Czy Twoje maszyny działają mniej efektywnie, niż powinny? Nieplanowane przestoje generują straty, a tradycyjne metody utrzymania ruchu nie przynoszą oczekiwanych rezultatów?

W tym odcinku videopodcastu Digitalizuj.pl omawiam predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance) – rozwiązanie oparte na analizie danych i sztucznej inteligencji, które umożliwia wcześniejsze wykrywanie usterek, optymalizację kosztów serwisowania i zwiększenie niezawodności maszyn.

🎬 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

02:32 – Klasyczne utrzymanie ruchu: dlaczego nie zawsze działa?

03:47 – Piramida UR: od reakcji do predykcji

10:09 – Predictive maintenance: jak działa i jakie przynosi korzyści?

11:05 – IoT, AI i analiza danych w diagnostyce maszyn

12:39 – Kiedy warto rozważyć wdrożenie PdM?

15:54 – Jakie czynniki brać pod uwagę przy implementacji?

18:25 – Podsumowanie i zaproszenie do subskrypcji

❌ Dlaczego tradycyjne podejście do utrzymania ruchu zawodzi?

Wiele firm wciąż opiera swoje strategie na reaktywnym serwisowaniu („naprawiamy, gdy się zepsuje”) lub prewencyjnych przeglądach zgodnych z harmonogramem.

Niestety, oba podejścia generują niepotrzebne koszty:

- Reaktywne UR prowadzi do nieplanowanych przestojów, które mogą sparaliżować produkcję;

- Prewencyjne UR zakłada wymianę komponentów według stałego harmonogramu, co często oznacza serwisowanie sprawnych elementów.

Rozwiązaniem jest predictive maintenance, które dzięki ciągłemu monitorowaniu parametrów pracy pozwala wcześniej wykryć oznaki awarii, eliminując zarówno nieprzewidziane przestoje, jak i zbędne wymiany części.

Jak działa predictive maintenance?

Predykcyjne utrzymanie ruchu wykorzystuje czujniki IoT, zaawansowaną analitykę i sztuczną inteligencję, aby na bieżąco oceniać stan techniczny maszyn.

1️⃣ Czujniki zbierają dane o temperaturze, ciśnieniu, wibracjach i zużyciu energii.

2️⃣ Systemy analityczne analizują te informacje, porównując je z wzorcami historycznymi.

3️⃣ Algorytmy AI wykrywają anomalie i wskazują potencjalne usterki, zanim staną się problemem.

4️⃣ Automatyczne powiadomienia pozwalają podjąć działania naprawcze we właściwym momencie.

Jak AI przewiduje awarie?

Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego analizują ogromne ilości danych, rozpoznając wzorce niewidoczne dla człowieka. Dzięki temu możliwe jest dokładne prognozowanie degradacji komponentów i wcześniejsze zaplanowanie serwisu.

🔹 Skrócenie czasu reakcji – technicy otrzymują alerty, zanim awaria wystąpi.

🔹 Oszczędności finansowe – zmniejszenie kosztów przestojów i napraw.

🔹 Efektywniejsze zarządzanie zasobami – lepsza organizacja serwisu i zapasów części.

Przykłady zastosowania w przemyśle

- Przemysł motoryzacyjny – monitoring pras do produkcji karoserii pozwala przewidywać zużycie krytycznych komponentów.

- Branża spożywcza – analiza danych z linii produkcyjnych minimalizuje ryzyko nieplanowanych postojów.

- Energetyka – turbiny wiatrowe i generatory są stale monitorowane pod kątem anomalii.

- Logistyka – telematyka analizuje stan techniczny flot transportowych, optymalizując konserwację pojazdów.

Jak wdrożyć predictive maintenance?

1️⃣ Identyfikacja kluczowych maszyn – zacznij od najbardziej krytycznych zasobów.

2️⃣ Instalacja czujników IoT – umożliwią zbieranie danych w czasie rzeczywistym.

3️⃣ Integracja z systemem analitycznym AI – pozwoli na precyzyjne wykrywanie anomalii.

4️⃣ Automatyzacja alertów i harmonogramu serwisowego – zwiększy efektywność utrzymania ruchu.

5️⃣ Stopniowe rozszerzanie systemu – im więcej danych, tym dokładniejsze prognozy.

🔔 Subskrybuj Digitalizuj.pl, aby być na bieżąco z nowoczesnymi technologiami dla przemysłu! 🎥✨

#Industry40 #PredictiveMaintenance #AI #IoT #Automatyzacja #Digitalizacja #MES #SmartFactory #CMMS #BigData #Maintenance #Innovation #Manufacturing #Technology #IndustrialAutomation #Digitalizujpl

Czy każda automatyzacja oznacza robotyzację? A może każde wdrożenie robotów to automatyzacja? 🤔

Te dwa pojęcia są często stosowane zamiennie, co prowadzi do błędnych decyzji inwestycyjnych i niewykorzystania pełnego potencjału nowoczesnych technologii.

W najnowszym odcinku Digitalizuj.pl analizuję:

✅ Automatyzacja a robotyzacja – czym się różnią i dlaczego nie są tożsame.

✅ Najczęstsze błędy firm we wdrażaniu robotyzacji i sposoby ich unikania.

✅ Kiedy postawić na automatyzację systemową (MES, AI, IoT), a kiedy na roboty przemysłowe?

🎬 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

01:23 – Czym jest automatyzacja?

03:52 – Czym jest robotyzacja?

05:47 – Kluczowe różnice między automatyzacją a robotyzacją

06:41 – Jak podejść do decyzji o wdrożeniu automatyzacji lub robotyzacji?

09:52 – Automatyzacja czy robotyzacja? Jak wybrać właściwe rozwiązanie?

13:04 – Pułapki wdrożeniowe – błędy, które mogą kosztować miliony

16:10 – Podsumowanie i dalsze kroki

📌 Dołącz do dyskusji! Jak wygląda sytuacja w Twojej firmie? Czy priorytetem jest automatyzacja czy robotyzacja? Podziel się swoim doświadczeniem!

🔎 Automatyzacja vs. Robotyzacja – granica definicyjna

Automatyzacja – eliminacja ręcznych operacji poprzez systemy IT, algorytmy AI, MES lub ERP. Może obejmować zarówno procesy fizyczne, jak i analitykę, optymalizację oraz kontrolę jakości.

Robotyzacja – wdrożenie robotów przemysłowych do realizacji określonych operacji, np. montażu, pakowania czy spawania. Jest jedną z metod automatyzacji, ale nie zawsze najbardziej efektywną.

Częste błędy we wdrażaniu:

- Mylenie pojęć – automatyzacja to szerszy proces, nie każda robotyzacja jest uzasadniona.

- Brak analizy zwrotu z inwestycji (ROI) – roboty mogą być kosztowne, a ich efektywność zależy od konkretnego zastosowania.

- Niedostateczna integracja z infrastrukturą IT i procesami produkcyjnymi – roboty nie działają w próżni, wymagają komunikacji z innymi systemami.

Lepsza strategia:

- Zaczynamy od analizy procesów – automatyzacja systemowa przed robotyzacją, jeśli to możliwe.

- Oceniamy koszt wdrożenia i efektywność – sprawdzamy, czy dany proces wymaga robota czy wystarczy inteligentna automatyzacja.

- Dostosowujemy infrastrukturę i szkolimy zespół – bez odpowiedniego przygotowania roboty mogą stać się kosztowną przeszkodą zamiast usprawnieniem.

📌 Automatyzacja vs. Robotyzacja – kiedy co wybrać?

Automatyzacja:

✔️ Monitoring i kontrola jakości – AI, systemy MES analizujące dane, inteligentne czujniki.

✔️ Zarządzanie produkcją i logistyką – automatyczne raportowanie, optymalizacja harmonogramów.

✔️ Redukcja błędów ludzkich – inteligentne algorytmy wspierające procesy decyzyjne.

Robotyzacja:

✔️ Procesy wymagające precyzji i powtarzalności – spawanie, montaż delikatnych komponentów.

✔️ Obsługa ciężkich i monotonnych zadań – roboty paletyzujące, transportowe, CNC.

✔️ Zwiększenie bezpieczeństwa – eliminacja ryzyka urazów w trudnych warunkach produkcyjnych.

Efektywność zależy od doboru właściwej technologii – czasem systemy IT przynoszą większe oszczędności niż roboty.

💰 Kluczowe pytania przed wdrożeniem:

- Czy dany proces wymaga interwencji robota, czy wystarczy automatyzacja IT?

- Czy inwestycja ma ekonomiczne uzasadnienie – jaki będzie ROI?

- Czy technologia jest skalowalna i możliwa do integracji z innymi systemami?

📢 Nie każda firma potrzebuje robotów! W wielu przypadkach inteligentna automatyzacja procesów przynosi większe korzyści niż pełna robotyzacja.

🔹 Decyzja o wdrożeniu powinna być oparta na analizie procesów, kosztów i zwrotu z inwestycji (ROI).

🔹 Testowanie technologii przed pełnym wdrożeniem pozwala uniknąć niepotrzebnych wydatków.

📢 Subskrybuj Digitalizuj.pl i bądź na bieżąco z nowoczesnymi technologiami w przemyśle! 🚀

#automatyzacja #robotyzacja #przemysł40 #manufacturing #mes #iot #ai #digitalizacja #produkcja #technologia #przemysł #logistyka #it #biznes #procesyprodukcyjne #cyfryzacja #digitalizujpl

W tym odcinku przyglądam się wskaźnikowi ROI (Return on Investment) i pokazuję, jak obliczyć opłacalność inwestycji technologicznych.

📌 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp – dlaczego wartość nominalna inwestycji może wprowadzać w błąd?

01:21 – Czy koszt wdrożenia to najważniejszy czynnik?

06:12 – Jak szybko mogą zwrócić się inwestycje w IT?

07:18 – ROI – czym jest i dlaczego jest kluczowym wskaźnikiem?

09:29 – Jak skutecznie liczyć ROI? Praktyczne przykłady.

11:02 – Jak mierzyć realne korzyści z cyfryzacji?

13:27 – Jak wybierać projekty IT o najwyższym ROI?

16:31 – Case study – rzeczywiste wdrożenia MES i EMS

18:44 – Podsumowanie i kluczowe wnioski

🔍 Czego dowiesz się w tym odcinku?

✅ ROI – jak liczyć zwrot z inwestycji? Poznasz dwie najczęściej stosowane metody analizy.

✅ Dlaczego nominalna wartość inwestycji nie powinna być kluczowym kryterium?

✅ Jak podjąć świadomą decyzję inwestycyjną? Które projekty przynoszą największą wartość?

✅ Quick wins vs. inwestycje długoterminowe – co wybrać, by zmaksymalizować zwrot?

✅ Przykłady z życia – ROI w projektach IT (MES, EMS, cyfryzacja procesów).

📈 Jak obliczyć ROI?

ROI (Return on Investment) to wskaźnik określający, jak szybko inwestycja zacznie generować realne oszczędności lub dodatkowe przychody. Możemy go obliczać na dwa sposoby:

📊 1. ROI procentowy – porównujemy zysk względem poniesionych kosztów:

➡️ Przykład: Kampania reklamowa kosztowała 200 000 zł, przyniosła 400 000 zł zysku:

ROI = (400 000 - 200 000) / 200 000 × 100% = 100% zwrotu.

📆 2. ROI w miesiącach – określamy, po ilu miesiącach inwestycja się zwróci:

➡️ Przykład: System MES kosztował 500 000 zł, generuje oszczędności 1 mln zł rocznie:

ROI = (500 000 / 1 000 000) × 12 = 6 miesięcy do zwrotu.

💡 Czy system IT za 1 mln zł to dużo?

Wartość nominalna bywa myląca. Bez kontekstu trudno określić, czy dana kwota to duża czy mała inwestycja.

📌 Firmy popełniają trzy główne błędy przy analizie kosztów:

❌ Skupiają się na wartości nominalnej, zamiast analizować długoterminowe oszczędności.

❌ Nie uwzględniają ukrytych kosztów – np. utrzymania systemu, licencji, integracji.

❌ Patrzą na zwrot w perspektywie krótkoterminowej, zamiast analizować ROI w ujęciu 3-5 lat.

Jak tego uniknąć? Kluczowe jest podejście oparte na twardych danych, a nie intuicji.

🎯 Quick wins vs. inwestycje długoterminowe – jak planować inwestycje IT?

🔹 Quick wins – projekty, które zwracają się w mniej niż 12 miesięcy.

➡️ Idealne dla firm, które chcą szybko poprawić efektywność i generować oszczędności.

🔹 Inwestycje średnioterminowe – zwracają się w 1-3 lata.

➡️ Dobre rozwiązanie dla firm szukających kompromisu między szybkim ROI a strategicznym rozwojem.

🔹 Inwestycje długoterminowe – zwrot po 3+ latach.

➡️ Najczęściej związane z transformacją cyfrową i zdobyciem przewagi konkurencyjnej.

📊 Case study – rzeczywiste wdrożenia MES i EMS w firmach produkcyjnych

📌 System MES – optymalizacja produkcji

➡️ Koszt wdrożenia: 700 000 zł

➡️ Roczne oszczędności: 900 000 zł

➡️ ROI: 9 miesięcy – świetna inwestycja, wysoki zwrot!

📌 System EMS – zarządzanie energią w firmie spożywczej

➡️ Koszt wdrożenia: 400 000 zł

➡️ Roczne oszczędności: 840 000 zł (redukcja zużycia energii o 10%)

➡️ ROI: 5,7 miesiąca – bardzo szybki zwrot!

🔍 Podsumowanie – jak unikać błędnych decyzji?

✔️ Nie oceniaj inwestycji tylko po koszcie – najważniejszy jest ROI i długoterminowe oszczędności.

✔️ Uwzględniaj wszystkie koszty – nie tylko wdrożenie, ale także utrzymanie systemu.

✔️ Buduj strategię inwestycyjną w IT – zamiast jednorazowych projektów, postaw na ciągły rozwój.

🔔 Subskrybuj Digitalizuj.pl, aby nie przegapić kolejnych odcinków o cyfryzacji i nowoczesnych technologiach!

#ROI #MES #EMS #digitalizacja #automatyzacja #systemyIT #optymalizacja #Przemysł40 #biznes #technologia #produkcja #LeanManufacturing #digitaltransformation #manufacturing #industry40 #automation

Cześć!

Witaj w kolejnym odcinku podcastu Digitalizuj.pl.

Dziś rozwiewam wątpliwości dotyczące podziału kompetencji między systemami MES a ERP.

Dlaczego system ERP nie wystarcza do kompleksowego zarządzania produkcją? Jak kluczową rolę odgrywa MES w przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym?

Odpowiedzi znajdziesz w tym odcinku.

Agenda odcinka:

- 00:00 – Wstęp

- 01:04 – Piramida systemów IT w przemyśle

- 03:48 – Rola danych w systemach biznesowych

- 07:14 – Kluczowe różnice między ERP a MES

- 08:58 – Wyzwania wdrożeń systemów

- 10:50 – Warsztaty transformacji cyfrowej

- 13:11 – Warsztaty strategiczne – zaproszenie do kontaktu

- 13:29 – Podsumowanie i zaproszenie do subskrypcji

MES vs ERP – dwa odrębne światy

W większości fabryk funkcjonują systemy klasy ERP, odpowiedzialne za fakturowanie, zarządzanie magazynem, obiegiem dokumentów oraz inne procesy biznesowe. Ale czy ERP zapewnia wgląd w dane w czasie rzeczywistym?

Zwykle nie.

Tutaj do gry wkracza MES (Manufacturing Execution System) – operacyjny system dla fabryki, który zbiera, analizuje i synchronizuje dane produkcyjne w czasie rzeczywistym. To właśnie MES zarządza efektywnością OEE, przestojami, jakością i logiką operacyjną procesów. ERP natomiast koncentruje się na planowaniu zasobów całego przedsiębiorstwa, ale z perspektywy biznesowej, a nie operacyjnej.

MES i ERP nie są konkurencyjne – ich efektywna współpraca pozwala na optymalne zarządzanie produkcją. ERP planuje operacje na bazie danych z MES, a MES monitoruje ich realizację i przekazuje kluczowe informacje zwrotne.

Piramida systemów IT w przemyśle

Aby lepiej zrozumieć ich role, warto spojrzeć na piramidę systemów IT w produkcji:

- Poziom 1 – Automatyzacja: sterowniki PLC, robotyka, systemy wizyjne.

- Poziom 2 – SCADA i Historian: zbieranie i archiwizacja danych.

- Poziom 3 – MES: zarządzanie produkcją w czasie rzeczywistym.

- Poziom 4 – ERP: planowanie zasobów, analiza kosztów, raportowanie biznesowe.

Gdzie powinny być dane?

W ERP przechowujemy dane podsumowujące, np. wskaźnik OEE z całego dnia czy zużycie surowców. Natomiast dane operacyjne, takie jak temperatura w procesie pasteryzacji czy stan maszyny, należą do MES. To on dostarcza kontekst do ERP, umożliwiając precyzyjną analizę efektywności, raportowanie przestojów czy zarządzanie jakością.

Jak podejść do wdrożenia?

Najlepszym podejściem jest równoczesna implementacja ERP i MES, ale rzeczywistość często wymusza etapowe wdrożenia. Jeśli firma posiada już ERP, warto najpierw określić potrzeby, przeprowadzić warsztaty i dopiero potem zdecydować, które funkcjonalności wdrożyć w MES, a które pozostawić w ERP. Kluczowe jest unikanie chaosu informacyjnego i zapewnienie prawidłowej integracji obu systemów.

Najczęstsze błędy implementacji MES i ERP

Jednym z najczęstszych błędów jest próba dostosowania ERP do zadań, do których nie został zaprojektowany. Wprowadzanie szczegółowych danych operacyjnych do ERP może prowadzić do nadmiernej komplikacji procesów i spadku wydajności.

Z kolei nieprawidłowo skonfigurowany MES może nie dostarczać danych w odpowiednim kontekście. Dlatego tak ważne jest precyzyjne określenie ról obu systemów już na etapie planowania wdrożenia.

Optymalizacja kosztów i przewaga konkurencyjna

Prawidłowa integracja ERP i MES pozwala na obniżenie kosztów operacyjnych oraz zwiększenie konkurencyjności firmy. Automatyczna akwizycja danych, precyzyjne raportowanie i optymalizacja procesów eliminują straty, poprawiają wykorzystanie zasobów i zwiększają efektywność produkcji. To z kolei umożliwia szybsze reagowanie na zmiany rynkowe i lepsze dostosowanie strategii biznesowej.

🔔 Subskrybuj Digitalizuj.pl, aby nie przegapić kolejnych odcinków!

🎙️ Dzięki za słuchanie – do usłyszenia!

🚀 Adrian z Digitalizuj.pl

#ERP #MES #produkcja #automatyzacja #Przemysl40 #OEE #digitalizacja #SCADA #cyfrowatransformacja #manufacturing #IT #planowanieprodukcji #efektywnosc #LeanManufacturing #systemyIT #SmartFactory #AI #systemyzarzadzania

🎙️ 5 konkretnych technologii poprawiających jakość produkcji – Digitalizuj.pl

Cześć, tu Adrian Stelmach!

W tym odcinku Digitalizuj.pl omawiam 5 kluczowych technologii, które realnie wpływają na jakość produkcji, redukują błędy i straty. Przeanalizuje praktyczne zastosowania: kontroli wizyjnej (Vision Systems), predictive maintenance, IoT w produkcji, SPC z traceability oraz systemu MES. Skupię się na aspektach technicznych i realnych przykładach z przemysłu.

📊 Agenda odcinka:

• 0:00 – Wstęp

• 01:15 – 5 technologii wspierających jakość produkcji

• 02:45 – Kontrola wizyjna (Vision Systems) z AI – automatyczna detekcja defektów

• 06:30 – Predictive Maintenance – predykcja awarii i monitoring stanu maszyn

• 10:05 – IoT w produkcji – analiza parametrów w czasie rzeczywistym

• 13:20 – SPC i traceability – statystyczna kontrola procesu i identyfikowalność wyrobów

• 17:45 – System MES – integracja danych produkcyjnych w jednym systemie

• 21:00 – Podsumowanie i wnioski

💡 5 technologii optymalizujących jakość produkcji:

✅ 1. Kontrola wizyjna (Vision Systems) z AI

Systemy wizyjne z AI automatycznie wykrywają defekty poprzez analizę obrazu i porównanie z wzorcami. To rozwiązanie:

• Eliminuje błędy ludzkie,

• Przyspiesza przezbrojenia dzięki algorytmom samouczącym się,

• Segreguje produkty w czasie rzeczywistym.

Przykład: W jednej z fabryk FMCG wdrożenie systemu wizyjnego zredukowało reklamacje o 30% w ciągu roku.

✅ 2. Predictive Maintenance – predykcja awarii maszyn

Predictive maintenance wykorzystuje czujniki IoT i analizę danych do monitorowania stanu maszyn i przewidywania awarii. System:

• Wykrywa anomalie, np. zmiany wibracji czy ciśnienia,

• Pozwala na planowanie serwisów prewencyjnych,

• Minimalizuje ryzyko defektów jakościowych.

Przykład: Brak predictive maintenance spowodował wycofanie partii Coca-Coli z rynku – w napoju znaleziono fragmenty metalu ze zużytego narzędzia.

✅ 3. IoT (Internet of Things) – monitoring parametrów produkcji

Czujniki IoT umożliwiają zbieranie danych z procesów w czasie rzeczywistym. To pozwala:

• Śledzić zużycie surowców i parametrów procesowych,

• Analizować odchylenia jakościowe,

• Optymalizować procesy poprzez precyzyjną kontrolę.

Przykład: Zakład przetwórstwa spożywczego zredukował straty surowców o 15% dzięki analizie danych z czujników IoT.

✅ 4. SPC (Statistical Process Control) i traceability

SPC to statystyczna kontrola procesu, która w połączeniu z traceability umożliwia:

• Szybkie wykrywanie anomalii na podstawie odchyleń,

• Pełną historię produkcji – od surowca po produkt finalny,

• Identyfikację źródeł problemów jakościowych.

Przykład: Producent automotive odkrył, że 70% defektów powstaje na trzecim stanowisku linii. Po optymalizacji procesów reklamacje spadły o 20%.

✅ 5. System MES (Manufacturing Execution System)

MES to system zarządzania produkcją w czasie rzeczywistym, integrujący dane z:

• Systemów wizyjnych (AI, kontrola jakości),

• Czujników IoT (monitoring procesów),

• Predictive maintenance (awaryjność maszyn),

• SPC i traceability (statystyki i identyfikowalność).

Korzyści z MES:

📊 Centralizacja danych: Jeden system, pełny obraz procesu,

📈 Błyskawiczna reakcja: Automatyczne alerty przy spadku jakości,

📉 Optymalizacja kosztów: Redukcja strat i minimalizacja przestojów.

🏭 Dlaczego warto wdrożyć te technologie?

✅ Niższe koszty produkcji: Dzięki redukcji odpadów i awarii,

✅ Wyższa jakość: Mniej błędów ludzkich i szybkie wykrywanie defektów,

✅ Automatyzacja: AI i IoT przyspieszają procesy i przezbrojenia,

✅ Pełna identyfikowalność: Traceability i SPC dają pełną historię wyrobu,

✅ Integracja danych: MES scala wszystkie informacje w jednym systemie.

🔔 Zasubskrybuj Digitalizuj.pl na Spotify!

Do usłyszenia,

Adrian Stelmach | Digitalizuj.pl

#Industry40 #IoT #AI #MES #produkcja #SPC #traceability #predictivemaintenance #automatyka #digitalizacja #manufacturing #qualitycontrol #przemysł40 #procesyprzemysłowe #nowetechnologie #sztucznainteligencja