Cyfrowa transformacja w produkcji nie musi oznaczać wymiany całego parku maszynowego ani wieloletnich wdrożeń. W wielu zakładach problemem jest dziś izolacja danych, „excelowa” analiza i kosztowne, nieplanowane przestoje. AI pozwala przejść z reakcji na predykcję: wykrywać wzorce pracy maszyn, prognozować awarie i optymalizować parametry. Prodaso upraszcza ten krok dzięki podejściu „plug and work” oraz modułom IIoT.
| REKLAMA |
 |
Możesz realnie obniżyć koszty i ustabilizować produkcję, wdrażając AI do parku maszynowego nawet wtedy, gdy nie planujesz wymiany wszystkich urządzeń.
Cyfrowa transformacja w produkcji coraz rzadziej jest „projektem rozwojowym” — częściej staje się warunkiem utrzymania konkurencyjności. Problem w tym, że na wielu halach wciąż działa środowisko hybrydowe: obok nowoczesnych centrów obróbczych stoją maszyny kilkunastoletnie, często bez wygodnych interfejsów do zbierania danych. W efekcie organizacje funkcjonują z ograniczoną widocznością tego, co dzieje się na liniach.
Właśnie w takim kontekście sens zyskuje podejście oparte na AI: nie jako „modny dodatek”, ale jako warstwa, która porządkuje dane, wykrywa zależności i pomaga sterować procesem, zamiast reagować dopiero po fakcie. W praktyce tę rolę może pełnić platforma Prodaso — rozwiązanie dostępne w portfolio Forterro Polska — zaprojektowane po to, aby inteligentna analiza nie była przywilejem wyłącznie firm z nowym parkiem maszynowym.
Pułapka analogowego parku maszynowego: gdzie uciekają pieniądze
W produkcji koszty rzadko „wybuchają” nagle. Zwykle są efektem codziennych mikrostrat, które kumulują się tygodniami: drobne odchylenia parametrów, ręczne przepisywanie wskazań, brak spójnego obrazu pracy maszyn. To klasyczna pułapka, w której firmy próbują zarządzać wydajnością na podstawie fragmentarycznych informacji.
Najczęstsze symptomy takiego środowiska to:
- izolacja danych — informacje o pracy maszyn są rozproszone, zbierane ręcznie albo wcale,
- „excelowa” analiza — decyzje zapadają na podstawie historycznych, często niepełnych arkuszy, a nie w oparciu o bieżącą sytuację,
- nieplanowane przestoje — serwis wchodzi do akcji dopiero wtedy, gdy linia staje,
- marnotrawstwo — bez precyzyjnego monitoringu rośnie odsetek odpadów i zużycie energii.
W tym miejscu Prodaso jest szczególnie praktyczne, bo jego celem nie jest „wymiana świata”, tylko spięcie rozproszonego parku maszynowego w jeden, czytelny obraz operacyjny — tak, aby decyzje były oparte na danych, a nie na domysłach i spóźnionych raportach.
AI jako „mózg” produkcji: od reakcji do predykcji
Wprowadzenie AI do utrzymania ruchu i nadzoru nad produkcją zmienia logikę działania: z podejścia reaktywnego na proaktywne. Kluczowe jest to, że algorytmy nie tylko zbierają dane, ale potrafią wykrywać wzorce i zależności, których człowiek nie wyłapie w natłoku sygnałów.
W praktyce oznacza to m.in.:
- wykrywanie powtarzalnych zachowań maszyn,
- prognozowanie potencjalnych awarii w modelu Predictive Maintenance,
- podpowiadanie optymalnych parametrów pracy.
Jeżeli Prodaso zasila się danymi z maszyn w sposób ciągły, łatwiej przejść od „gaszenia pożarów” do planowania działań serwisowych i stabilizowania procesu w czasie rzeczywistym. Efekt jest prosty do opisania: mniej zaskoczeń, więcej kontroli i wyższe wykorzystanie każdej minuty pracy linii.
Prodaso: szybka droga do inteligentnej fabryki bez wieloletnich wdrożeń
Wiele firm produkcyjnych blokują te same bariery: brak specjalistów IT, ograniczone budżety oraz obawa przed długim, ciężkim wdrożeniem. W tym modelu przewagą Prodaso jest założenie „plug and work” — łatwa implementacja i szybki zwrot z inwestycji.
Technicznie istotne są tu dwa elementy:
- moduły IIoT, które pozwalają cyfryzować również starsze, analogowe maszyny,
- możliwość łączenia się z różnymi interfejsami, m.in. MQTT i OPC UA, aby spiąć park maszynowy w jedną sieć wymiany danych.
Dzięki temu Prodaso może płynnie wymieniać dane z systemami klasy ERP lub MES — bez konieczności dokładania kolejnych rąk do zespołu IT. To podejście adresuje dokładnie ten problem, który w produkcji bywa najdroższy: brak spójnego, aktualnego obrazu procesu, gdy decyzje trzeba podejmować „tu i teraz”.
Gdzie konkretnie widać oszczędności
Wartość AI w produkcji nie jest abstrakcją — to konkretne pozycje w P&L, które można powiązać z miernikami operacyjnymi. W materiale źródłowym wskazano typowe obszary, w których wdrożenie rozwiązania opartego na AI (takiego jak Prodaso) przekłada się na wymierne efekty:
| Obszar | Co się zmienia | Skutek biznesowy |
|---|---|---|
| Efektywność (OEE) | monitoring w czasie rzeczywistym ułatwia identyfikację wąskich gardeł | wzrost OEE o 5–30% |
| Jakość | wczesne wykrywanie odchyleń jakościowych | redukcja odpadów o 15–30% |
| Przestoje | lepsze planowanie przeglądów dzięki analizie MTTR i MTBF | mniej przestojów o 10–40% |
| Energia | precyzyjne dane o pracy maszyn umożliwiają optymalizację obciążenia | oszczędność energii jako przewaga kosztowa |
Dodatkowo w materiale pojawia się przykład organizacji, w której wdrożenie Prodaso przełożyło się na wzrost produktywności oraz ograniczenie zużycia energii:
Dzięki Prodaso udało nam się zwiększyć produktywność o 30% i znacznie ograniczyć zużycie energii… — mówi Peter Beckmerhagen, Dyrektor Zarządzający FROHN GmbH.
Modernizacja bez rewolucji: co zmienia się w codziennej pracy zespołów
Najbardziej niedoceniany efekt wdrożeń AI w produkcji nie dotyczy samych algorytmów, tylko rytmu pracy. Gdy Prodaso automatyzuje zbieranie danych i dostarcza analizę opartą na uczeniu maszynowym, utrzymanie ruchu i produkcja przestają działać w trybie „reakcji po awarii”.
Zespół zyskuje:
- wcześniejsze ostrzeganie o ryzykach,
- lepszą podstawę do planowania przeglądów,
- możliwość korekty parametrów zanim odchylenie przerodzi się w odpady lub przestój.
W skrócie: mniej stresu operacyjnego, więcej przewidywalności — i to bez warunku, że cała hala musi być „fabryką od zera”.
FAQ - najczęściej zadawane pytania dotyczące Prodaso
Czy Prodaso ma sens, jeśli mam dużo starszych, „analogowych” maszyn?
Tak — Prodaso wykorzystuje moduły IIoT do cyfryzacji także starszych urządzeń i może integrować się przez interfejsy takie jak MQTT czy OPC UA, dzięki czemu nie musisz zaczynać od wymiany parku maszynowego.
Jakie efekty biznesowe można powiązać z wdrożeniem Prodaso?
Najczęściej są to wzrost OEE (5–30%), redukcja odpadów (15–30%) i spadek nieplanowanych przestojów (10–40%), bo Prodaso wspiera monitoring w czasie rzeczywistym oraz analizę MTTR/MTBF i podejście Predictive Maintenance.
Czy do wdrożenia i działania Prodaso potrzebuję dodatkowych specjalistów IT?
Nie jest to założenie tego rozwiązania — Prodaso jest projektowane jako „plug and work” i ma działać bez konieczności zatrudniania dodatkowych specjalistów, a integracja danych ma upraszczać codzienną pracę zespołów.
W jaki sposób Prodaso wspiera Predictive Maintenance?
Prodaso wykorzystuje analizę danych i uczenie maszynowe do wykrywania wzorców zachowań maszyn oraz prognozowania potencjalnych awarii, co pozwala przejść z serwisu reaktywnego na planowane działania utrzymaniowe.
Źródło: www.bpsc.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
