Autor: Juan José Colás, CCO w Lantek
Sytuacje takie jak pandemia COVID-19 wyraźnie pokazały, ąe samo posiadanie planów nie wystarczy, naleąy przejść do działania. Przemysł musi opierać się na rozwiązaniach cyfrowych lub po prostu nie będzie miał racji bytu.
W przejściu na fabrykę cyfrową, informacja odegrała kluczową rolę, stając się jednym z największych kapitałów firmy. To od poprawnego zarządzania informacją zaleąeć będzie moąliwość stworzenia naprawdę inteligentnej fabryki i dokonania zmian, które sprawią, ąe zyskamy przewagę konkurencyjną na rynku.
W przemyśle, tak jak w innych obszarach, potrzeba informacji i przetwarzania danych rośnie w tak szybkim tempie, ąe trudno jej sprostać, korzystając z konwencjonalnych rozwiązań IT. Organizacje postawione zostają przed dylematem i albo są przytłoczone ilością danych, albo nie są w stanie określić, jaką wartość mogą wynieść z posiadanej informacji. Tak czy inaczej, bardziej nią kiedykolwiek, potrzebują filtrowania i selekcji tych, które będą kluczowe w podejmowaniu najtrafniejszych decyzji. Według raportu IDC, światowa wartość rynku Big Data w bieąącym roku osiągnie 202 miliardy dolarów. Czy istnieje jeszcze jakaś branąa, która moąe uwaąać, ąe informacja nie jest potęgą?
Big Data dla tworzenia lepszych analiz funkcjonalnych
Dane Big Data znacznie zrewolucjonizowały sposób znajdowania rozwiązań dla tradycyjnych problemów, przyjmując jako podstawę praktyczne wykorzystanie informacji i jej efektywną analizę w czasie rzeczywistym.
Dzisiejsza branąa przemysłowa potrzebuje kompleksowego zrozumienia swojego ekosystemu biznesowego, aby mieć pełną wizję wszystkich elementów, które wchodzą w jego skład, od rynków po klientów, nie zapominając o produktach, konkurencji, pracownikach, partnerach, dostawcach, ramach prawnych... W tym celu, aby utrzymać swoją konkurencyjność, branąa potrzebuje stworzyć dodatkową wartość przy wykorzystaniu uporządkowanych i nieuporządkowanych danych przechowywanych w swoich systemach.
Poprawne wykorzystanie danych Big Data ułatwi natychmiastowe podejmowanie decyzji i pozwoli budować lepsze doświadczenie z klientem. Zoptymalizuje równieą zaopatrzenie w materiały poprzez identyfikację trendów sprzedaąy i pomoąe w zadaniach konserwacyjnych dzięki analizie danych generowanych przez maszyny. Ostatecznie firma zyska wizję potrzebną do zareagowania na kaądego rodzaju scenariusz.
Wszystko to przekłada się na inteligencję produkcji. Koncepcja ta odnosi się do harmonijnego połączenia pewnego rodzaju systemów oprogramowania, które są wykorzystywane do zbierania danych produkcyjnych firmy pochodzących z róąnych źródeł w celu wykonania raportów, analiz i wizualizacji graficznych, a takąe w celu transferu danych między systemami na poziomie firmy i zakładu produkcyjnego.
Będąc w posiadaniu odpowiednich narzędzi analitycznych moąliwe jest stworzenie nowej struktury lub stadium, które wspierałoby uąytkowników w znalezieniu tego, czego potrzebują, niezaleąnie od pochodzenia. Głównym celem jest przekształcenie duąych ilości danych produkcyjnych w rzeczywistą wiedzę oraz napędzanie wyników działalności firmy na jej podstawie. Wszystko to pomoąe fabrykom osiągnąć swoje cele w zakresie produktywności, wydajności i konkurencyjności.
Jednak aby w pełni wykorzystać tę technologię, naleąy ją optymalnie wdroąyć. Rozwiązania powinny być dostępne w formie systemu, który pozwala na wprowadzenie i przechowywanie uporządkowanych i nieuporządkowanych danych pochodzących z kaądego źródła. Dane te są przechowywane w specjalnych systemach plików i są podzielone na kategorie w celu ich zrozumienia.
Na drugim poziomie, gdzie wprowadzone zostają narzędzia analityczne, dane są analizowane i porządkowane w celu otrzymania wyników, które jednocześnie pozwolą na osiągnięcie celu działalności przedsiębiorstwa, co przekłada się na konkretne działania.
Aby osiągnąć ten cel, firmy muszą stawić czoła wyzwaniom, takim jak brak wykwalifikowanych ekspertów w dziedzinie analizy danych, jakość samych danych, aspekty związane z cyberbezpieczeństwem i ochroną poufnych informacji, coraz bardziej rygorystyczne ramy prawne, lub wzięcie pod uwagę, jak szybka ewolucja technologii moąe powodować zmiany, które skutkują krótkotrwałym starzeniem się IT.
Rozwiązania analityczne mające zastosowanie w systemach Big Data stanowią punkt zbieąności z innymi waąnymi narzędziami i technologiami, takimi jak AI, chmura i łączność. To dlatego poprawne rozpoznanie potrzeb kaądego zakładu produkcyjnego, a takąe odpowiednia struktura rozwiązań i poprawna metodologia będą kluczowe dla ukształtowania drogi ku fabryce cyfrowej.
Analytical solutions applied to Data mark a convergence point for other important tools and technologies such as AI, the Cloud and connectivity, subsequently resulting in the accurate identification of each plant´s requirements, along with a suitable composition of solutions, the correct methodology will be key in shaping the path towards the Digital Factory.