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
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.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wiz… / Czytaj więcej
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy… / 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
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
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
