Już dziś mobilne roboty samodzielnie poruszają się po halach produkcyjnych, maszyny przeprowadzają kontrolę jakości podczas procesu produkcyjnego, a instalacje na bieżąco optymalizują zużycie energii – potencjał sztucznej inteligencji i robotyki dla przemysłu jest ogromny. Dzięki tym technologiom możliwe jest budowanie przewagi nad konkurencją poprzez wzrost wydajności, elastyczności i niezawodności produkcji.
| REKLAMA |
 |
Na podstawie czterech przykładów prezentujemy, jakie są możliwości wykorzystania SI w przedsiębiorstwach produkcyjnych w ramach systemu ERP, nie tylko przez zarząd najwyższego szczebla, ale w obrębie najbardziej podstawowych procesów produkcyjnych.
Redukcja nakładów w zakresie serwisu u klienta
Gdy klient zgłasza awarię maszyny, na diagnozę i możliwe rozwiązanie problemu jest zwykle bardzo mało czasu. Oczekiwania w stosunku do serwisu są bardzo wysokie, tym bardziej, że pracownicy serwisu często są zdani na wsparcie kolegów z działu konstrukcji, którzy pomagają w identyfikacji usterki i wskazują możliwe rozwiązania. Często skutkuje to blokadą wielu zasobów i utratą czasu, który po stronie klienta oznacza zastój w produkcji i ogromne straty.
Szybszą pomoc może zaoferować rozwiązanie serwisowe wspierane przez SI w ramach systemu ERP. Centralny portal wiedzy umożliwia bezpośredni dostęp do wszystkich dokumentów serwisowych, kompletnej dokumentacji maszyny i ogółu informacji zebranych w podobnych zgłoszeniach serwisowych. Za pomocą połączenia z systemem zarządzania dokumentami udostępniane są informacje z zakresu konstrukcji, serwisu oraz wiedza fachowa techników zapisana w formie artykułów. System ERP wspierany przez sztuczną inteligencję stanowi tym samym cyfrowy węzeł integrujący wszystkie dane i procesy. W ten sposób naprawy i akcje serwisowe mogą zostać przeprowadzone szybciej lub nawet predykcyjnie, czyli zanim powstanie konkretny zastój lub awaria. Dodatkowo poprzez bezpośredni dostęp do wiedzy fachowej w portalu wiedzy, klienci mogą w wielu przypadkach samodzielnie poradzić sobie np. z awarią maszyny.
Zastosowanie efektywnego trio: robotyka, SI i ERP
Stosowanie robotów współpracujących w produkcji jest coraz bardziej rozpowszechnione. Przyczyną są stosunkowo niskie koszty i nakłady pracy związane z programowaniem i integrowaniem takich robotów do istniejących procesów. Coraz częściej są to również roboty mobilne i sterowane autonomicznie, które sprawdzają się przy wielu różnorodnych czynnościach – od robotów montażowych i spawalniczych, do tzw. Autonomous Mobile Robots towarzyszących pracownikom na każdym kroku, stosowanych np. w rolnictwie. Odpowiedzialność za sterowanie takimi robotami może z powodzeniem zostać przekazana bezpośrednio do systemu ERP. Perspektywicznie interakcje w czasie rzeczywistym z najróżniejszymi rodzajami fizycznych robotów w najróżniejszych procesach produkcyjnych będą należały do kluczowych zadań dobrego systemu ERP.
Również sztuczna inteligencja jest coraz intensywniej wykorzystywana w zakresie robotyki i w obszarze Internetu rzeczy (ang. IoT), np. podczas samooptymalizacji, przy sterowaniu autonomicznym lub w komunikacji pomiędzy maszynami i ludźmi. Należy przy tym podkreślić, że efektywne nadzorowanie i sterowanie pojedynczych robotów lub zespołu robotów odbywające się poprzez przemysłowy Internet rzeczy (ang. IIoT) jest możliwe tylko przy wykorzystaniu danych z systemu ERP.
Ponadto, dzięki integracji w zakresie robotyki i IoT lub IIoT możliwe jest kształtowanie nowych modeli biznesowych, przykładowo rozliczania usług przeprowadzanych przez roboty według reguły Pay-per-Use lub nawet z uwzględnieniem konkretnych wyników produkcyjnych. System ERP gwarantuje w tym zakresie odwzorowanie odpowiednich procesów dla takiego modelu biznesowego. Poprzez platformę cyfrową klienci mają bezpośredni dostęp do informacji o zdolnościach produkcyjnych robotów montażowych lub drukarek 3D i mogą bezzwłocznie zaplanować i przekazać odpowiednie zlecenie oraz otrzymać potwierdzenie od systemu.
Optymalizacja funkcjonowania urządzeń wspierana przez sztuczną inteligencję
Na tym nie kończą się możliwości SI – kolejnym przykładem zastosowania jest nadzorowanie i modelowanie wykorzystania urządzeń w celu optymalizacji ich ogólnej efektywności (OEE = Overall Equipment Effectiveness). Narzędzia SI analizują przy tym ogromne ilości danych pochodzących z systemów wykorzystywanych przez maszyny połączone z systemem ERP i IoT. Umiarkowane koszty wykorzystania IoT umożliwiają wielu przedsiębiorstwom przemysłowym kontrolowanie setek wartości pomiarowych maszyn danej linii produkcyjnej w czasie rzeczywistym. Te ogromne masy danych są podstawą dla algorytmów uczenia maszynowego (ang. machine learning). Ułatwia to wgląd w dane zakładowe, takie jak czas produkcji, wydajność i jakość produktów.
Inteligentne zarządzanie magazynami i planowanie produkcji
Również w zakresie zarządzania magazynami i planowania produkcji możliwe jest czerpanie wymiernych korzyści ze stosowania SI. Przykładem może być udostępnianie i transfer materiałów i produktów w obrębie magazynu. Za pomocą SI możliwe jest jednoczesne analizowanie danych zamówień, danych z produkcji i z systemów magazynowych i na ich podstawie optymalizacja wykorzystania dostępnych magazynów. Ponadto możliwe jest dopasowywanie ustawień konfiguracji i procesów planowania produkcji do aktualnego zapotrzebowania.
Już w fazie planowania w skali makro można przewidzieć, ile produktów będzie musiało zostać wykonanych w określonym czasie. Dzięki temu pozyskiwane są dodatkowe informacje dotyczące popytu na określone produkty. Inteligentne planowanie poszczególnych etapów produkcji pozwala na reagowanie na dynamiczne zmiany stanu zleceń.
Wniosek: System ERP wspierany przez SI jest osią transformacji cyfrowej
Nie jest tajemnicą, że poprzez stosowanie SI cały przemysł doświadcza ogromnych przemian – co doskonale widoczne jest w małych i średnich przedsiębiorstwach produkcyjnych. SI odgrywa przy tym decydującą rolę w zakresie planowania zapotrzebowania, w projektach IIoT, czy przy cyfryzacji łańcuchów dostaw, ponieważ poprzez wyspecjalizowane narzędzia pozwala przykładowo na określenie skutków niedoborów dostaw czy zmieniających się cen i jest w stanie zaproponować alternatywne rozwiązania w konkretnych sytuacjach.
Ponadto system ERP wspierany przez SI może analizować dane z najróżniejszych źródeł w nieosiągalnym dotychczas tempie. Autonomicznie sterowanie i optymalizowane procesy pobierają wszystkie dane z centralnego systemu (tzw. Single Source of Truth), który jest podstawą do tworzenia nowych projektów w zakresie cyfryzacji i nowych, rentownych modeli biznesowych. Dlatego nie należy zwlekać z realizacją transformacji cyfrowej, by jak najszybciej skorzystać z możliwości oferowanych przez inteligentny system ERP.
Źródło: www.proalpha.pl
Redukcja nakładów w zakresie serwisu u klienta
Gdy klient zgłasza awarię maszyny, na diagnozę i możliwe rozwiązanie problemu jest zwykle bardzo mało czasu. Oczekiwania w stosunku do serwisu są bardzo wysokie, tym bardziej, że pracownicy serwisu często są zdani na wsparcie kolegów z działu konstrukcji, którzy pomagają w identyfikacji usterki i wskazują możliwe rozwiązania. Często skutkuje to blokadą wielu zasobów i utratą czasu, który po stronie klienta oznacza zastój w produkcji i ogromne straty.
Szybszą pomoc może zaoferować rozwiązanie serwisowe wspierane przez SI w ramach systemu ERP. Centralny portal wiedzy umożliwia bezpośredni dostęp do wszystkich dokumentów serwisowych, kompletnej dokumentacji maszyny i ogółu informacji zebranych w podobnych zgłoszeniach serwisowych. Za pomocą połączenia z systemem zarządzania dokumentami udostępniane są informacje z zakresu konstrukcji, serwisu oraz wiedza fachowa techników zapisana w formie artykułów. System ERP wspierany przez sztuczną inteligencję stanowi tym samym cyfrowy węzeł integrujący wszystkie dane i procesy. W ten sposób naprawy i akcje serwisowe mogą zostać przeprowadzone szybciej lub nawet predykcyjnie, czyli zanim powstanie konkretny zastój lub awaria. Dodatkowo poprzez bezpośredni dostęp do wiedzy fachowej w portalu wiedzy, klienci mogą w wielu przypadkach samodzielnie poradzić sobie np. z awarią maszyny.
Zastosowanie efektywnego trio: robotyka, SI i ERP
Stosowanie robotów współpracujących w produkcji jest coraz bardziej rozpowszechnione. Przyczyną są stosunkowo niskie koszty i nakłady pracy związane z programowaniem i integrowaniem takich robotów do istniejących procesów. Coraz częściej są to również roboty mobilne i sterowane autonomicznie, które sprawdzają się przy wielu różnorodnych czynnościach – od robotów montażowych i spawalniczych, do tzw. Autonomous Mobile Robots towarzyszących pracownikom na każdym kroku, stosowanych np. w rolnictwie. Odpowiedzialność za sterowanie takimi robotami może z powodzeniem zostać przekazana bezpośrednio do systemu ERP. Perspektywicznie interakcje w czasie rzeczywistym z najróżniejszymi rodzajami fizycznych robotów w najróżniejszych procesach produkcyjnych będą należały do kluczowych zadań dobrego systemu ERP.
Również sztuczna inteligencja jest coraz intensywniej wykorzystywana w zakresie robotyki i w obszarze Internetu rzeczy (ang. IoT), np. podczas samooptymalizacji, przy sterowaniu autonomicznym lub w komunikacji pomiędzy maszynami i ludźmi. Należy przy tym podkreślić, że efektywne nadzorowanie i sterowanie pojedynczych robotów lub zespołu robotów odbywające się poprzez przemysłowy Internet rzeczy (ang. IIoT) jest możliwe tylko przy wykorzystaniu danych z systemu ERP.
Ponadto, dzięki integracji w zakresie robotyki i IoT lub IIoT możliwe jest kształtowanie nowych modeli biznesowych, przykładowo rozliczania usług przeprowadzanych przez roboty według reguły Pay-per-Use lub nawet z uwzględnieniem konkretnych wyników produkcyjnych. System ERP gwarantuje w tym zakresie odwzorowanie odpowiednich procesów dla takiego modelu biznesowego. Poprzez platformę cyfrową klienci mają bezpośredni dostęp do informacji o zdolnościach produkcyjnych robotów montażowych lub drukarek 3D i mogą bezzwłocznie zaplanować i przekazać odpowiednie zlecenie oraz otrzymać potwierdzenie od systemu.
Optymalizacja funkcjonowania urządzeń wspierana przez sztuczną inteligencję
Na tym nie kończą się możliwości SI – kolejnym przykładem zastosowania jest nadzorowanie i modelowanie wykorzystania urządzeń w celu optymalizacji ich ogólnej efektywności (OEE = Overall Equipment Effectiveness). Narzędzia SI analizują przy tym ogromne ilości danych pochodzących z systemów wykorzystywanych przez maszyny połączone z systemem ERP i IoT. Umiarkowane koszty wykorzystania IoT umożliwiają wielu przedsiębiorstwom przemysłowym kontrolowanie setek wartości pomiarowych maszyn danej linii produkcyjnej w czasie rzeczywistym. Te ogromne masy danych są podstawą dla algorytmów uczenia maszynowego (ang. machine learning). Ułatwia to wgląd w dane zakładowe, takie jak czas produkcji, wydajność i jakość produktów.
Inteligentne zarządzanie magazynami i planowanie produkcji
Również w zakresie zarządzania magazynami i planowania produkcji możliwe jest czerpanie wymiernych korzyści ze stosowania SI. Przykładem może być udostępnianie i transfer materiałów i produktów w obrębie magazynu. Za pomocą SI możliwe jest jednoczesne analizowanie danych zamówień, danych z produkcji i z systemów magazynowych i na ich podstawie optymalizacja wykorzystania dostępnych magazynów. Ponadto możliwe jest dopasowywanie ustawień konfiguracji i procesów planowania produkcji do aktualnego zapotrzebowania.
Już w fazie planowania w skali makro można przewidzieć, ile produktów będzie musiało zostać wykonanych w określonym czasie. Dzięki temu pozyskiwane są dodatkowe informacje dotyczące popytu na określone produkty. Inteligentne planowanie poszczególnych etapów produkcji pozwala na reagowanie na dynamiczne zmiany stanu zleceń.
Wniosek: System ERP wspierany przez SI jest osią transformacji cyfrowej
Nie jest tajemnicą, że poprzez stosowanie SI cały przemysł doświadcza ogromnych przemian – co doskonale widoczne jest w małych i średnich przedsiębiorstwach produkcyjnych. SI odgrywa przy tym decydującą rolę w zakresie planowania zapotrzebowania, w projektach IIoT, czy przy cyfryzacji łańcuchów dostaw, ponieważ poprzez wyspecjalizowane narzędzia pozwala przykładowo na określenie skutków niedoborów dostaw czy zmieniających się cen i jest w stanie zaproponować alternatywne rozwiązania w konkretnych sytuacjach.
Ponadto system ERP wspierany przez SI może analizować dane z najróżniejszych źródeł w nieosiągalnym dotychczas tempie. Autonomicznie sterowanie i optymalizowane procesy pobierają wszystkie dane z centralnego systemu (tzw. Single Source of Truth), który jest podstawą do tworzenia nowych projektów w zakresie cyfryzacji i nowych, rentownych modeli biznesowych. Dlatego nie należy zwlekać z realizacją transformacji cyfrowej, by jak najszybciej skorzystać z możliwości oferowanych przez inteligentny system ERP.
Źródło: www.proalpha.pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
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.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), s… / Czytaj więcej
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od… / Czytaj więcej
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. T… / Czytaj więcej
ERP a modele produkcji: jak zestroić strategię z wymaganiami rynku
Czego wymagają dziś klienci firm produkcyjnych? Szybkiej realizacji zamówień, personalizacji produk… / Czytaj więcej
Standaryzacja we wdrożeniach ERP: Fundament efektywności i globalnej skali działania
Systemy ERP od lat pełnią centralną rolę w transformacji cyfrowej firm – jako platformy integrujące… / Czytaj więcej
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocze… / Czytaj więcej
