Dane by\u0142y gromadzone w r\u00f3\u017cnych formach i by\u0142y istotn\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 proces\u00f3w przez stulecia \u2013 od prostych znacznik\u00f3w i notatek do skomplikowanych arkuszy kalkulacyjnych i przechowywania w chmurze. Obecnie ilo\u015b\u0107 i obj\u0119to\u015b\u0107 z\u0142o\u017conych danych, czyli du\u017cych danych, kt\u00f3re s\u0105 tworzone i przechowywane, jest osza\u0142amiaj\u0105ca, a szacuje si\u0119, \u017ce dziennie generuje si\u0119 2,5 miliarda gigabajt\u00f3w.<\/p>\n
W sektorze produkcyjnym mamy do czynienia z szybko rosn\u0105c\u0105 ilo\u015bci\u0105 danych tworzonych i rozpowszechnianych przy u\u017cyciu inteligentniejszych i po\u0142\u0105czonych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i urz\u0105dzenia Internetu rzeczy (IoT), obecnie zintegrowane z systemami operacyjnymi.<\/p>\n
Jednak bez bieg\u0142ej znajomo\u015bci wykorzystania i analizy du\u017cych zbior\u00f3w danych, dane te zostan\u0105 sprowadzone do samych liczb.<\/p>\n
Dzi\u0119ki wykorzystaniu tych technologii inteligentnej produkcji i zarz\u0105dzaniu tradycyjnymi zestawami danych producenci maj\u0105 wi\u0119cej punkt\u00f3w danych na temat hala produkcyjna<\/a> ni\u017c kiedykolwiek wcze\u015bniej. Dla nich uzyskanie wi\u0119kszych zwrot\u00f3w z inwestycji w technologi\u0119 w przysz\u0142o\u015bci b\u0119dzie sprowadza\u0107 si\u0119 do posiadania zaawansowanych modeli analitycznych, poniewa\u017c umo\u017cliwi im to definiowanie, badanie i wyci\u0105ganie namacalnych wniosk\u00f3w z danych, aby podejmowa\u0107 w\u0142a\u015bciwe decyzje w celu uzyskania optymalnych wynik\u00f3w biznesowych. Dzi\u0119ki wykorzystaniu w\u0142a\u015bciwych d\u017awigni analitycznych \u017cadne dane nie zostan\u0105 pomini\u0119te.<\/p>\n Dyskusje na temat nowoczesnej produkcji cz\u0119sto kr\u0105\u017c\u0105 wok\u00f3\u0142 technologii, kt\u00f3re maj\u0105 na celu automatyzacj\u0119 proces\u00f3w, aby umo\u017cliwi\u0107 wydajno\u015b\u0107 operacyjn\u0105 na du\u017c\u0105 skal\u0119. Wraz z pojawieniem si\u0119 Przemys\u0142 4.0<\/a>jeste\u015bmy \u015bwiadkami rosn\u0105cej szybko\u015bci wdra\u017cania tej technologii, a tempo transformacji cyfrowej jeszcze bardziej przyspieszy\u0142o odk\u0105d pandemia COVID-19 przyspieszy\u0142a cyfryzacj\u0119.<\/p>\n Wiele firm podejmuje obecnie wysi\u0142ki, aby zwi\u0119kszy\u0107 wydajno\u015b\u0107 za pomoc\u0105 inteligentnych narz\u0119dzi i rozwi\u0105za\u0144. Jednak rozr\u00f3\u017cnienie mi\u0119dzy wydajno\u015bci\u0105 a inteligencj\u0105 jest kluczowe.<\/p>\n Przyk\u0142adowo, wydajne czujniki IoT zwi\u0119kszy\u0142y wydajno\u015b\u0107 proces\u00f3w, umo\u017cliwiaj\u0105c monitorowanie i rejestrowanie zasob\u00f3w produkcyjnych w czasie rzeczywistym, na przyk\u0142ad \u015bledzenie lokalizacji i zawarto\u015bci pojemnik\u00f3w w zak\u0142adach produkcyjnych wirtualnie oraz automatyzacj\u0119 uzupe\u0142niania zapas\u00f3w na \u017c\u0105danie.<\/p>\n Jednak wykorzystanie pot\u0119\u017cnej analityki wprowadza wy\u017cszy poziom inteligencji, kt\u00f3ry u\u0142atwia optymalizacj\u0119. Analityka danych pozwala producentowi identyfikowa\u0107 obszary dalszej wydajno\u015bci i redukcji koszt\u00f3w \u2013 czy to poprzez przeorganizowanie sekwencji linii produkcyjnej, ponown\u0105 konfiguracj\u0119 produktu przy u\u017cyciu cz\u0119\u015bci z tego pojemnika, czy sugerowanie bardziej ekonomicznych komponent\u00f3w.<\/p>\n Dzi\u0119ki analityce danych producenci mog\u0105 teraz zbli\u017cy\u0107 si\u0119 o krok do swoich cel\u00f3w ci\u0105g\u0142ego doskonalenia i optymalizacji proces\u00f3w, co czyni j\u0105 kolejn\u0105 kluczow\u0105 cech\u0105 inteligentnych fabryk. Dlatego te\u017c kluczowe jest, aby firmy produkcyjne skutecznie wykorzystywa\u0142y dane, dodaj\u0105c kolejn\u0105 warstw\u0119 inteligencji do swoich operacji, aby pom\u00f3c im identyfikowa\u0107 i naprawia\u0107 luki, jednocze\u015bnie ulepszaj\u0105c istniej\u0105ce procesy. Chocia\u017c dla niekt\u00f3rych mo\u017ce to by\u0107 wyzwaniem, mo\u017cna to osi\u0105gn\u0105\u0107, wdra\u017caj\u0105c ramy i narz\u0119dzia do analizy por\u00f3wnawczej, takie jak Wska\u017anik gotowo\u015bci inteligentnego przemys\u0142u (SIRI)<\/a> dzi\u0119ki czemu firmy mog\u0105 wdra\u017ca\u0107 i skalowa\u0107 transformacj\u0119 cyfrow\u0105 oraz jeszcze bardziej udoskonala\u0107 swoje dzia\u0142ania i procesy.<\/p>\n Produkcja do\u015bwiadczy\u0142a sporej cz\u0119\u015bci zmian na przestrzeni lat, znacz\u0105co ewoluuj\u0105c z ka\u017cd\u0105 now\u0105 fal\u0105 zak\u0142\u00f3ce\u0144. Zmiana z inwestowania w nowe technologie ad hoc na budow\u0119 inteligentnych fabryk z rozbudowanym planem transformacji cyfrowej od podstaw jest ju\u017c w toku. Ale wizjonerscy liderzy bran\u017cy chc\u0105 wiedzie\u0107, co b\u0119dzie dalej i jakie kroki s\u0105 potrzebne, aby to osi\u0105gn\u0105\u0107.<\/p>\n W miar\u0119 jak nowoczesne fabryki przysz\u0142o\u015bci b\u0119d\u0105 gromadzi\u0107 i analizowa\u0107 coraz wi\u0119cej danych, zaczn\u0105 si\u0119 one r\u00f3wnie\u017c uczy\u0107, jak ocenia\u0107 konteksty, dostosowywa\u0107 si\u0119 do ogranicze\u0144 i podejmowa\u0107 dzia\u0142ania, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 najbardziej zgodne z wynikami wst\u0119pnie zdefiniowanymi przez organizacj\u0119 \u2013 z niewielk\u0105 lub \u017cadn\u0105 ingerencj\u0105 cz\u0142owieka.<\/p>\n Z czasem moc analityki danych i automatyzacji mo\u017ce nap\u0119dza\u0107 kolejn\u0105 generacj\u0119 inteligentnych fabryk, prowadz\u0105c do prawdziwie autonomicznych ekosystem\u00f3w produkcyjnych, kt\u00f3re s\u0105 ukoronowaniem wczesnych wysi\u0142k\u00f3w Przemys\u0142u 4.0. Podczas gdy Przemys\u0142 5.0 jest wci\u0105\u017c na odleg\u0142ym horyzoncie, \u015bwit autonomicznych ekosystem\u00f3w produkcyjnych by\u0142by wyra\u017anym krokiem naprz\u00f3d w stosunku do Przemys\u0142u 4.0.<\/p>\n G\u0142\u00f3wna rola, jak\u0105 odgrywaj\u0105 najnowocze\u015bniejsze metody analizy danych, stanie si\u0119 cech\u0105 definiuj\u0105c\u0105 now\u0105 er\u0119 w produkcji, w kt\u00f3rej produkcja b\u0119dzie mog\u0142a p\u0142ynnie r\u00f3wnowa\u017cy\u0107 produkcj\u0119 masow\u0105 z zapotrzebowaniem na personalizacj\u0119.<\/p>\n Transformacja cyfrowa oraz inteligentne i po\u0142\u0105czone technologie przynios\u0142y dzisiejszym producentom wi\u0119kszy poziom sukcesu ni\u017c kiedykolwiek wcze\u015bniej. W ca\u0142ym procesie digitalizacji zaawansowane maszyny i z\u0142o\u017cone systemy, wraz z du\u017cymi danymi, AI, ML i IoT, pomog\u0142y zasili\u0107 fabryki nowej generacji i zmaksymalizowa\u0107 ich mo\u017cliwo\u015bci. Jednak g\u00f3ry danych generowane w nowoczesnej fabryce nie by\u0142yby przydatne bez wa\u017cnego kr\u0119gos\u0142upa analityki danych w celu interpretowania i ekstrapolacji krytycznych informacji, na podstawie kt\u00f3rych mo\u017cna dzia\u0142a\u0107.<\/p>\n Dzi\u0119ki analityce danych fabryki przysz\u0142o\u015bci i w pe\u0142ni autonomiczne ekosystemy mog\u0105 sta\u0107 si\u0119 rzeczywisto\u015bci\u0105 jako cz\u0119\u015b\u0107 zaawansowanego etapu Przemys\u0142u 4.0. Jednak aby producenci mogli przej\u015b\u0107 do tej nast\u0119pnej fazy, musz\u0105 zrozumie\u0107, czego im brakuje i jak mog\u0105 rozwi\u0105za\u0107 potencjalne luki. Dzi\u0119ki Wska\u017anik gotowo\u015bci inteligentnego przemys\u0142u<\/a>, jasno okre\u015blone kryteria bran\u017cowe i jasne plany dzia\u0142ania utoruj\u0105 drog\u0119 do transformacji, kt\u00f3rej pragn\u0105 producenci.<\/p>\n Chcesz przej\u015b\u0107 ocen\u0119 Smart Industry Readiness Index, aby zobaczy\u0107, jak Twoja firma wypada w\u015br\u00f3d Twoich konkurent\u00f3w? Odwied\u017a https:\/\/siri.incit.org\/assessment\/request-assessment<\/a> lub skontaktuj si\u0119 z nami pod adresem contact@incit.org<\/a> aby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data has been captured in various forms and has been an essential part of processes for centuries \u2013 from simple tallying markers and notes to complex spreadsheets and cloud storage. Today, the amount and volume of complex data, or big data, that is created and stored is staggering, with an estimated 2.5 billion gigabytes generated […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":13710,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[82,27,35,44],"class_list":["post-13673","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership","tag-data-analytics","tag-mainspotlight","tag-manufacturing","tag-spotlight"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13673","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13673"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13673\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13710"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13673"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13673"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13673"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Je\u015bli automatyzacja dotyczy wydajno\u015bci, to analityka dotyczy inteligencji<\/h2>\n
Od w pe\u0142ni zautomatyzowanych fabryk do autonomicznych ekosystem\u00f3w produkcyjnych<\/h2>\n
Analityka danych: podstawa transformacji produkcji<\/h2>\n