{"id":25129,"date":"2024-04-03T13:43:19","date_gmt":"2024-04-03T05:43:19","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=25129"},"modified":"2025-06-13T23:08:00","modified_gmt":"2025-06-13T15:08:00","slug":"data-privacy-and-security-in-sustainable-manufacturing-in-the-age-of-industry-4-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/pl\/thought-leadership\/data-privacy-and-security-in-sustainable-manufacturing-in-the-age-of-industry-4-0\/","title":{"rendered":"Prywatno\u015b\u0107 i bezpiecze\u0144stwo danych w zr\u00f3wnowa\u017conej produkcji w dobie Przemys\u0142u 4.0"},"content":{"rendered":"

Powszechnie uznaje si\u0119, \u017ce Przemys\u0142 4.0 narodzi\u0142 si\u0119 w 2011 r., a teraz, po ponad dziesi\u0119ciu latach, sektor wytw\u00f3rczy jest w samym \u015brodku rewolucji opartej na danych. Wed\u0142ug\u015awiatowe Forum Ekonomiczne<\/a>Bia\u0142a ksi\u0119ga: Przemys\u0142 4.0 b\u0119dzie motywowa\u0107 przedsi\u0119biorstwa do \u0142\u0105czenia si\u0142 w ramach powi\u0105zanych sieci warto\u015bci, aby wykorzystywa\u0107 dane i aplikacje analityczne do zwi\u0119kszania produktywno\u015bci, tworzenia nowych do\u015bwiadcze\u0144 klient\u00f3w i wywierania znacz\u0105cego wp\u0142ywu na spo\u0142ecze\u0144stwo i \u015brodowisko.<\/p>\n

Wed\u0142ug Gary\u2019ego Colemana, globalnego doradcy ds. bran\u017cy i starszego klienta, Doradztwo Deloitte<\/a> powiedzia\u0142, \u017ce \u201eczwarta rewolucja przemys\u0142owa jest wci\u0105\u017c w fazie pocz\u0105tkowej\u201d, ale w miar\u0119 rozwoju tej ery b\u0119dzie ona nadal odblokowywa\u0107 bezprecedensow\u0105 ilo\u015b\u0107 danych do zarz\u0105dzania przez przemys\u0142 wytw\u00f3rczy, kt\u00f3re r\u00f3wnie\u017c b\u0119d\u0105 musia\u0142y by\u0107 chronione. Globalny rynek oprogramowania do ochrony prywatno\u015bci danych do\u015bwiadcza wyk\u0142adniczego wzrostu, kt\u00f3ry zosta\u0142 cz\u0119\u015bciowo nap\u0119dzany przez przyj\u0119cie Internetu rzeczy (IoT) w r\u00f3\u017cnych sektorach. W rezultacie roczna stopa wzrostu skumulowanego (CAGR) dojrza\u0142a do 40,9 procent<\/a>, podkre\u015blaj\u0105c znaczenie ochrony danych i ich bezpiecze\u0144stwa w tym prze\u0142omowym momencie.<\/p>\n

Rozw\u00f3j proces\u00f3w opartych na danych w produkcji<\/h2>\n

Je\u015bli matematyk Clive Humby ma racj\u0119, a \u201edane s\u0105 now\u0105 rop\u0105\u201d, to producenci siedz\u0105 na kopalni z\u0142ota informacji, kt\u00f3rych mog\u0105 u\u017cy\u0107 do podejmowania kluczowych decyzji. Sektor produkcyjny ma wi\u0119cej danych ni\u017c kiedykolwiek wcze\u015bniej, dzi\u0119ki rozwojowi transformacji cyfrowej, kt\u00f3ra zapocz\u0105tkowa\u0142a prze\u0142omowe trendy w sektorze produkcyjnym, takie jak IoT, uczenie maszynowe, dane i analityka oraz hiperpersonalizacja<\/a>Wszystkie innowacyjne technologie, cho\u0107 transformacyjne, generuj\u0105 r\u00f3wnie\u017c du\u017c\u0105 ilo\u015b\u0107 danych do analizy.<\/p>\n

W miar\u0119 jak przemys\u0142 wytw\u00f3rczy staje si\u0119 coraz bardziej zale\u017cny od danych, tym wi\u0119ksze b\u0119dzie zapotrzebowanie na zaawansowane narz\u0119dzia analityczne i solidne \u015brodki bezpiecze\u0144stwa danych. W badaniu bran\u017cowym obejmuj\u0105cym 1300 dyrektor\u00f3w ds. produkcji, oko\u0142o trzy czwarte<\/a> zidentyfikowali potrzeb\u0119 zaawansowanej analityki dla podejmowania trafnych decyzji, kt\u00f3ra staje si\u0119 coraz bardziej krytyczna dla firm, znacznie wy\u017csza ni\u017c trzy lata temu. Ponadto, wykwalifikowana si\u0142a robocza przeszkolona w zakresie nauki o danych, sztucznej inteligencji i zaawansowanej analityki b\u0119dzie wymagana do analizowania spostrze\u017ce\u0144 i zarz\u0105dzania nap\u0142ywem danych.<\/p>\n

Aby skutecznie wdro\u017cy\u0107 procesy oparte na danych, producenci musz\u0105 pokona\u0107 kilka przeszk\u00f3d. Zgodnie zPrzegl\u0105d Biznesowy Harvarda<\/a>, te blokady r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od przechwytywania i analizowania du\u017cych ilo\u015bci danych, skutecznego nadzorowania \u0142a\u0144cuch\u00f3w dostaw i nawigowania po technologiach internetowych i produkcji. Niemniej jednak zalety produkcji opartej na danych, takie jak zwi\u0119kszona wydajno\u015b\u0107 i zaawansowane podejmowanie decyzji, sprawiaj\u0105, \u017ce jest to kluczowe podej\u015bcie dla przysz\u0142ego rozwoju bran\u017cy.<\/p>\n

W jaki spos\u00f3b dane wspomagaj\u0105 inteligentn\u0105 i zr\u00f3wnowa\u017con\u0105 produkcj\u0119?<\/h2>\n

Przemys\u0142 4.0 otwiera wiele zr\u00f3wnowa\u017conych mo\u017cliwo\u015bci, ale mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie\u017c szkodliwy dla producent\u00f3w, kt\u00f3rzy nie zobowi\u0105\u017c\u0105 si\u0119 do globalnych inicjatyw \u015brodowiskowych, spo\u0142ecznych i \u0142adu korporacyjnego (ESG). Producenci ryzykuj\u0105 utrat\u0119 reputacji, pozostanie w tyle za konkurentami lub stanie si\u0119 przestarza\u0142ymi w bran\u017cy. Jednak dzi\u0119ki wyposa\u017ceniu w inteligentne dane pochodz\u0105ce z transformacji cyfrowej przemys\u0142 wytw\u00f3rczy mo\u017ce przyj\u0105\u0107 innowacje i otworzy\u0107 nowe zr\u00f3wnowa\u017cone \u015bcie\u017cki.<\/p>\n

Dane wspomagaj\u0105 inteligentn\u0105 i zr\u00f3wnowa\u017con\u0105 produkcj\u0119 poprzez monitorowanie w czasie rzeczywistym, konserwacj\u0119 predykcyjn\u0105 i optymalizacj\u0119 proces\u00f3w, co prowadzi do zminimalizowania odpad\u00f3w, zwi\u0119kszenia wydajno\u015bci i zmniejszenia wp\u0142ywu na \u015brodowisko. Je\u015bli przemys\u0142 wytw\u00f3rczy mo\u017ce wykorzysta\u0107 lawin\u0119 danych pozyskanych za po\u015brednictwem digitalizacji, du\u017cych zbior\u00f3w danych i zaawansowanej analityki, mo\u017ce zacz\u0105\u0107 wspiera\u0107 optymalizacj\u0119 proces\u00f3w, zmniejsza\u0107 ilo\u015b\u0107 odpad\u00f3w i wreszcie nap\u0119dza\u0107 zr\u00f3wnowa\u017cony rozw\u00f3j w swoich procesach. To tylko niekt\u00f3re z korzy\u015bci, jakie mog\u0105 odblokowa\u0107 producenci.<\/p>\n

Potencjalne korzy\u015bci z wykorzystania danych w zr\u00f3wnowa\u017conej produkcji<\/h2>\n

Wed\u0142ug czwartego badania Global Lighthouse Network Industrial Executive Survey ponad trzy czwarte (77 procent<\/a>) ankietowanych dyrektor\u00f3w stwierdzi\u0142o, \u017ce najwa\u017cniejszymi priorytetami s\u0105 dla nich zr\u00f3wnowa\u017cony rozw\u00f3j, produktywno\u015b\u0107 i odporno\u015b\u0107, a dane mog\u0105 by\u0107 si\u0142\u0105 nap\u0119dow\u0105 udoskonale\u0144 we wszystkich tych obszarach.<\/p>\n

1. Poprawiona wydajno\u015b\u0107<\/h3>\n

Wykorzystuj\u0105c analiz\u0119 danych, producenci mog\u0105 identyfikowa\u0107 nieefektywno\u015bci w swoich procesach produkcyjnych i rozwi\u0105zywa\u0107 je, aby zoptymalizowa\u0107 wykorzystanie zasob\u00f3w i zmniejszy\u0107 ilo\u015b\u0107 odpad\u00f3w. Dzi\u0119ki temu analiza danych<\/a> Kolejn\u0105 kluczow\u0105 cech\u0105 inteligentnych fabryk s\u0105 dane, kt\u00f3re zapewni\u0105 dodatkow\u0105 warstw\u0119 inteligencji operacjom, umo\u017cliwiaj\u0105c szybk\u0105 identyfikacj\u0119 i napraw\u0119 luk przy jednoczesnym udoskonalaniu istniej\u0105cych proces\u00f3w.<\/p>\n

2. Redukcja koszt\u00f3w<\/h3>\n

Wed\u0142ug Agencji Ochrony \u015arodowiska Stan\u00f3w Zjednoczonych (Agencja Ochrony \u015arodowiska<\/a>), anga\u017cuj\u0105c si\u0119 w zr\u00f3wnowa\u017con\u0105 produkcj\u0119, odkryjemy wnioski oparte na danych i mo\u017cemy pom\u00f3c producentom w obni\u017ceniu koszt\u00f3w zasob\u00f3w i produkcji poprzez optymalizacj\u0119 zu\u017cycia energii, zmniejszenie ilo\u015bci odpad\u00f3w i zwi\u0119kszenie efektywno\u015bci proces\u00f3w.<\/p>\n

3. Poprawa jako\u015bci produkt\u00f3w i us\u0142ug<\/h3>\n

Produkcja stanowi oko\u0142o dwie trzecie<\/a> ca\u0142kowitej emisji gaz\u00f3w cieplarnianych na \u015bwiecie, ale wykorzystuj\u0105c dane i zaawansowan\u0105 analityk\u0119, producenci mog\u0105 poprawi\u0107 jako\u015b\u0107 swoich produkt\u00f3w i us\u0142ug, co przek\u0142ada si\u0119 na mniejsz\u0105 ilo\u015b\u0107 odpad\u00f3w spowodowanych wadami i zwrotami.<\/p>\n

4. Zoptymalizowane \u0142a\u0144cuchy warto\u015bci<\/h3>\n

Big data oferuje bogactwo mo\u017cliwo\u015bci, w tym wspieranie producent\u00f3w w ulepszaniu i usprawnianiu ich \u0142a\u0144cuch\u00f3w warto\u015bci, zwi\u0119kszaniu zwrotu z kapita\u0142u i czynieniu ich dzia\u0142alno\u015bci bardziej zr\u00f3wnowa\u017conymi. Analiza McKinsey Global Institute wykaza\u0142a siedem d\u017awigni big data w ca\u0142ym \u0142a\u0144cuch warto\u015bci<\/a>, jak pokazano na poni\u017cszej grafice informacyjnej:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Wyzwania zwi\u0105zane z wykorzystaniem danych w zr\u00f3wnowa\u017conej produkcji<\/h2>\n

Zgodnie z Przegl\u0105d Biznesowy Harvarda<\/a>, wdra\u017canie danych nap\u0119dza\u0142o Industrie 4.0 w Niemczech, Internet Rzeczy (IoT) w Stanach Zjednoczonych i \u7269\u8054\u7f51 (w\u00f9 li\u00e1n w\u0103ng) w Chinach. Ka\u017cdy z nich koncentruje si\u0119 wok\u00f3\u0142 wykorzystania du\u017cych zbior\u00f3w danych i analiz w celu przekszta\u0142cenia produkcji, a mimo to pojawi\u0142y si\u0119 znacz\u0105ce wyzwania, w tym:<\/p>\n

1. Integracja danych<\/h3>\n

Jedn\u0105 z najpowa\u017cniejszych przeszk\u00f3d w stosowaniu danych jest integrowanie r\u00f3\u017cnorodnych zestaw\u00f3w danych, takich jak ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142, w dziennikach maszynowych, systemach przedsi\u0119biorstwa i czujnikach. Harmonizacja tych r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 danych w spos\u00f3b umo\u017cliwiaj\u0105cy skuteczn\u0105 analiz\u0119 i wykorzystanie mo\u017ce by\u0107 z\u0142o\u017conym przedsi\u0119wzi\u0119ciem.<\/p>\n

2. Jako\u015b\u0107 i dok\u0142adno\u015b\u0107 danych<\/h3>\n

Jeste\u015b tak dobry, jak dane, kt\u00f3re otrzymujesz, a aby by\u0142y istotne, dane produkcyjne musz\u0105 by\u0107 dok\u0142adne i wiarygodne. Jednak jako\u015b\u0107 danych mo\u017ce by\u0107 cz\u0119sto niejasna z powodu takich czynnik\u00f3w, jak b\u0142\u0119dy czujnik\u00f3w, brakuj\u0105ce dane lub nieprawid\u0142owo\u015bci w metodach zbierania danych.<\/p>\n

3. Umiej\u0119tno\u015bci analizy danych<\/h3>\n

Biuro Statystyki Pracy (BLS) prognozuje, \u017ce36 procent<\/a>wzrost zatrudnienia w tej dziedzinie do 2031 r., ale w raporcie State of Data Science63 procent<\/a>respondent\u00f3w wskaza\u0142o, \u017ce byli umiarkowanie zaniepokojeni niedoborem talent\u00f3w w tej dziedzinie. Z powodu braku wykwalifikowanych analityk\u00f3w danych nie ka\u017cdy producent mo\u017ce sobie pozwoli\u0107 na w\u0142a\u015bciw\u0105 analiz\u0119 swoich du\u017cych danych w celu uzyskania praktycznych spostrze\u017ce\u0144.<\/p>\n

4. Bezpiecze\u0144stwo danych i prywatno\u015b\u0107<\/h3>\n

Wraz ze wzrostem ilo\u015bci gromadzonych danych wzrasta ryzyko narusze\u0144 bezpiecze\u0144stwa danych. Ataki ransomware<\/a>, cyberataki ze strony pa\u0144stw i ataki typu \u201eodmowa us\u0142ugi\u201d (DDoS) s\u0105 coraz cz\u0119stsze, a producenci musz\u0105 wdro\u017cy\u0107 solidne \u015brodki bezpiecze\u0144stwa w celu ochrony poufnych danych.<\/p>\n

Zarz\u0105dzanie danymi w produkcji<\/h2>\n

Inteligentne wykorzystanie danych w przemy\u015ble wytw\u00f3rczym pomo\u017ce we wdro\u017ceniu zr\u00f3wnowa\u017conych zasad, ale mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c przynie\u015b\u0107 cenne korzy\u015bci, takie jak obni\u017cenie koszt\u00f3w, zwi\u0119kszenie produktywno\u015bci i dostosowanie do zasad ESG, ale tylko wtedy, gdy priorytetem b\u0119dzie zarz\u0105dzanie danymi. Koszt dla producenta, kt\u00f3ry nie zwa\u017ca na ostrze\u017cenia rz\u0105d\u00f3w, b\u0119dzie wysoki, wynosz\u0105c grzywny, utrat\u0119 reputacji i ostatecznie upadek przedsi\u0119biorstwa.<\/p>\n

Aby unikn\u0105\u0107 ryzyka, producenci musz\u0105 dysponowa\u0107 solidnymi podstawami zarz\u0105dzania danymi, kt\u00f3re okre\u015blaj\u0105 jasne zasady, procedury i obowi\u0105zki dotycz\u0105ce zarz\u0105dzania danymi w obr\u0119bie przedsi\u0119biorstwa.<\/p>\n

Przysz\u0142o\u015b\u0107 prywatno\u015bci i bezpiecze\u0144stwa danych w zr\u00f3wnowa\u017conej produkcji<\/h2>\n

Produkcja, tradycyjniepionier produktywno\u015bci<\/a>, wkracza teraz w er\u0119 Przemys\u0142u 4.0, kt\u00f3ry przyniesie niespotykan\u0105 dot\u0105d ilo\u015b\u0107 du\u017cych danych i obietnic\u0119 znacznych zysk\u00f3w. Jednak wraz z ekspansj\u0105 bran\u017cy na dzia\u0142alno\u015b\u0107 globaln\u0105 obejmuj\u0105c\u0105 rozszerzone \u0142a\u0144cuchy dostaw, czynnik ryzyka r\u00f3wnie\u017c wzr\u00f3s\u0142.<\/p>\n

Prywatno\u015b\u0107 i bezpiecze\u0144stwo danych odegraj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w transformacji produkcji, aby uwzgl\u0119dni\u0107 warto\u015bci ESG oraz praktyki i inicjatywy dotycz\u0105ce zr\u00f3wnowa\u017conego rozwoju. Producenci, w odpowiedzi, musz\u0105 niezw\u0142ocznie zainwestowa\u0107 w technologie ochrony danych i przyj\u0105\u0107 przysz\u0142o\u015bciowe podej\u015bcie, poniewa\u017c przysz\u0142o\u015b\u0107 zr\u00f3wnowa\u017conej produkcji zostanie zaprojektowana przez tych, kt\u00f3rzy b\u0119d\u0105 w stanie wyprzedza\u0107 konkurencj\u0119 o krok i efektywnie wykorzystywa\u0107 swoje dane, zapewniaj\u0105c jednocze\u015bnie ich bezpiecze\u0144stwo i prywatno\u015b\u0107. Aby dowiedzie\u0107 si\u0119, jak to zrobi\u0107, znajd\u017a wi\u0119cej informacji o naszej misjiTutaj<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Industry 4.0 is widely recognised to have originated in 2011, and now, after over ten years, the manufacturing sector is well and truly in the midst of a data-driven revolution. According to a\u202fWorld Economic Forum\u202fwhitepaper, Industry 4.0 will spur enterprises to join forces in interconnected value networks to leverage data and analytics applications to fuel […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":35223,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[92,106,22,27,107],"class_list":["post-25129","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership","tag-cybersecurity","tag-data-privacy","tag-digital-transformation","tag-mainspotlight","tag-security"],"acf":{"topic":"cybersecurity"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25129","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=25129"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25129\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":37887,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25129\/revisions\/37887"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35223"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25129"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25129"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25129"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}