Rosnąca złożoność procesów przemysłowych sprawia, że dane i ich przetwarzanie stają się kluczem do budowania przewagi konkurencyjnej. Przedsiębiorstwa, które potrafią skutecznie integrować, centralizować i analizować dane z pomocą AI, zyskują wymierne korzyści – od stabilności operacyjnej po trafniejsze decyzje strategiczne.

Szyna integracyjna danych

Współczesne przedsiębiorstwa produkcyjne często korzystają z rozbudowanych środowisk IT – takich jak systemy MES, ERP, SCADA czy WMS – które nierzadko funkcjonują niezależnie od siebie. Brak integracji między nimi prowadzi do powielania danych, konieczności ręcznego wprowadzania tych samych informacji oraz zwiększonego ryzyka błędów. Przykładem rozwiązania takiego zagadnienia może być budowa szyny integracyjnej danych, która połączy różne systemy, np. MES i ERP, oraz platformy zewnętrzne i autorskie aplikacje wewnętrzne.

Takie podejście umożliwia automatyczny przepływ danych między systemami, bez udziału człowieka. Dane mogą być przesyłane dwukierunkowo, a zmiany w jednym systemie mogą automatycznie wywoływać określone działania w drugim – na prz utworzenie zlecenia w systemie ERP po założeniu go w MES lub przekazanie danych kadrowych z ERP do MES.

Dzięki temu operatorzy nie muszą wprowadzać tych samych danych, co ogranicza liczbę błędów, skraca czas obsługi i pozwala skoncentrować się na podejmowaniu decyzji zamiast na przygotowaniu oraz obsłudze informacji. Przedsiębiorstwo zaczyna lepiej rozumieć własne dane – ich źródła, jakość, użytkowników oraz możliwości ich wykorzystania w procesie decyzyjnym.

Centralizacja danych jako fundament dla AI

Integracja to dopiero początek. Kolejnym etapem jest centralizacja danych – stworzenie jednego, spójnego źródła wiedzy o przedsiębiorstwie – tzw. Single Source of Truth. W praktyce oznacza to zebranie informacji z wybranych źródeł, takich jak systemy MES, ERP, SCADA, WMS, dane z czujników, dokumenty w formacie PDF, raporty Excel, a także źródła internetowe. Dzięki temu możliwe jest łączenie i korelowanie danych lokalnych z danymi pochodzącymi z sieci – bez konieczności przekazywania własnych informacji na zewnątrz organizacji.

Dla jednej z firm z branży automotive zbudowaliśmy platformę danych opartą na technologii rozwijanej przez firmę Cloudera – amerykańskiego przedstawiciela big tech – która integruje dane z wielu źródeł: od baz SQL i systemów operacyjnych po pliki płaskie. Na tej platformie możliwe stało się m.in. prowadzenie analiz typu what-if, tworzenie raportów wydajności, a także trenowanie modeli uczenia maszynowego. Wdrożenie scentralizowanego środowiska danych pozwoliło klientowi szybciej reagować na odchylenia w procesach, prognozować zużycie surowców i optymalizować parametry pracy linii produkcyjnych.

AI w praktyce

Dopiero na tak przygotowanym fundamencie można w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji. Wiele firm zadaje pytanie: „od czego zacząć z AI?”. Odpowiedź jest prosta – od uporządkowanych i dojrzałych danych.

Dla jednego z największych producentów spożywczych w regionie stworzyliśmy modele prognozowania popytu, które analizują dane historyczne, trendy i sezonowość. Dzięki nim firma może lepiej planować produkcję i stany magazynowe, redukując nadwyżki i braki towaru. W praktyce oznacza to wymierne efekty – krótsze cykle produkcyjne, lepsze wykorzystanie surowców i bardziej zrównoważony łańcuch dostaw.

W branży motoryzacyjnej opracowaliśmy model analityczny do identyfikacji przyczyn nadmiernego hałasu dyferencjałów. Analiza danych z czujników i systemów testowych pozwoliła wskazać zestaw parametrów odpowiadających za potencjalne zagrożenie, a następnie zoptymalizować proces kalibracji maszyn. Efektem była poprawa jakości i redukcja strat produkcyjnych.

Z kolei rozwiązania klasy Predictive Maintenance pozwalają przewidzieć awarie zanim do nich dojdzie. Modele analizują dane z czujników w czasie rzeczywistym, wykrywając anomalie w drganiach, temperaturze czy ciśnieniu. To przekłada się na realne oszczędności – mniej przestojów, mniejsze koszty utrzymania i wyższe bezpieczeństwo operacji.

Pierwsze kroki w stronę AI

Wdrożenie rozwiązań opartych na AI to proces, który powinien zaczynać się od zrozumienia danych i procesów biznesowych – a nie od wyboru technologii. W praktyce oznacza to konieczność zidentyfikowania źródeł danych, zrozumienia ich kontekstu, formatu i zależności, a następnie ich uporządkowania i standaryzacji. Dopiero taki etap przygotowania pozwala na ocenę jakości danych i przekształcenie ich w materiał gotowy do dalszego przetwarzania i modelowania.

Wtedy można wskazać obszary, w których zastosowanie AI przyniesie realną wartość – np. w planowaniu produkcji, utrzymaniu ruchu, logistyce czy kontroli jakości. Kluczowym etapem jest opracowanie mapy dojścia do wdrożenia sztucznej inteligencji – od identyfikacji potencjalnych przypadków użycia (use cases), przez ocenę ich wykonalności i wartości biznesowej, aż po zaplanowanie kolejnych kroków transformacji oraz ustalenie priorytetów. W wielu przypadkach okazuje się, że zanim organizacja zacznie realnie korzystać z AI, musi najpierw uporządkować swoje dane lub stworzyć spójne środowisko ich przechowywania i integracji. To jednak dobra wiadomość – każdy taki krok wzmacnia fundament pod przyszłe, efektywne i skalowalne wdrożenia zarówno sztucznej inteligencji, jak i zarządzania wiedzą w całej organizacji.

Od decyzji o AI do decyzji o architekturze

Ustalenie, gdzie wdrożyć AI, to jedno. Drugim, równie istotnym pytaniem jest: w jaki sposób to zrobić? Firmy stoją dziś przed wyborem między rozwiązaniami chmurowymi, hybrydowymi a wdrożeniami on-premises. Każdy z tych modeli ma swoje zalety i ograniczenia – chmura daje skalowalność i elastyczność, środowisko lokalne gwarantuje pełną kontrolę nad danymi i własnością intelektualną, a hybryda łączy oba podejścia, umożliwiając optymalne wykorzystanie zasobów.

To temat, który wymaga indywidualnego podejścia – zarówno w obszarze technologii, jak i procesów biznesowych. Wybór architektury wpływa bowiem nie tylko na koszty utrzymania systemu, ale też na poziom bezpieczeństwa, wydajność i możliwości dalszego rozwoju. Można więc powiedzieć, że decyzja o wdrożeniu AI to dopiero początek – kolejne etapy tej drogi to świadome decyzje o tym, jak tę inteligencję zbudować, utrzymać i rozwijać.

Podróż w kierunku danych i AI to proces wymagający cierpliwości, konsekwencji i otwartości na zmianę. Nie istnieje jedna uniwersalna recepta – każda organizacja ma swoją specyfikę, procesy i tempo transformacji.

Niezależnie jednak od branży cel pozostaje wspólny: zwiększyć efektywność operacyjną, ograniczyć straty i zautomatyzować powtarzalne czynności. Wdrożenie rozwiązań opartych na AI pozwala dodatkowo lepiej wykorzystywać potencjał danych – przewidywać zdarzenia zanim wystąpią, optymalizować decyzje w czasie rzeczywistym oraz tworzyć nowe źródła wartości biznesowej. I choć technologia jest tu kluczowym narzędziem, o sukcesie decyduje przede wszystkim sposób myślenia: otwartość na zmianę, zrozumienie roli danych i gotowość do inwestycji w ich potencjał.

AI jest naturalnym kolejnym etapem ewolucji przetwarzania danych po systemach klasy Business Intelligence. BI pozwala analizować dane historyczne, wizualizować wskaźniki i wspierać podejmowanie decyzji, jednak wciąż wymaga interpretacji przez człowieka. To rozwiązanie retrospektywne – pokazuje, co się wydarzyło i dlaczego.

AI natomiast idzie krok dalej: nie tylko integruje i porządkuje dane z wielu źródeł, ale także uczy się z nich, wyciąga wnioski i potrafi samodzielnie rekomendować działania. W praktyce oznacza to przejście od analizy opisowej do predykcyjnej i preskrypcyjnej – od obserwacji do działania.

Autor: Wojciech Tokarz
Project Manager
3Soft S.A.