{"id":35631,"date":"2025-04-14T09:30:15","date_gmt":"2025-04-14T01:30:15","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=35631"},"modified":"2025-04-21T14:25:49","modified_gmt":"2025-04-21T06:25:49","slug":"data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/pl\/thought-leadership\/data-driven-or-data-delayed-how-manufacturers-can-leverage-advanced-analytics-to-unlock-data-driven-insights\/","title":{"rendered":"Oparte na danych czy op\u00f3\u017anione na danych? Jak producenci mog\u0105 wykorzysta\u0107 zaawansowan\u0105 analityk\u0119, aby odblokowa\u0107 spostrze\u017cenia oparte na danych"},"content":{"rendered":"

To \u015bwiat prze\u0142adowany danymi, a producenci robi\u0105, co mog\u0105, aby si\u0119 w nim odnale\u017a\u0107. Jednak wed\u0142ug bada\u0144 Forrester a\u017c 98 procent producent\u00f3w ma problemy z wykorzystaniem swoich danych. Czy kiwasz g\u0142ow\u0105, bo to brzmi prawdziwie w kontek\u015bcie Twojego do\u015bwiadczenia? Nie jeste\u015b sam \u2013 ilo\u015b\u0107 danych, kt\u00f3rymi musz\u0105 zarz\u0105dza\u0107 liderzy, przyspiesza w alarmuj\u0105cym tempie prawie 50 procent ankietowanych<\/a> m\u00f3wi\u0105c, \u017ce ich dane si\u0119 podwoi\u0142y i \u017ce w ci\u0105gu nast\u0119pnych pi\u0119ciu lat, do 2030 r., spodziewaj\u0105 si\u0119 ich potrojenia. Ale problemem nie jest tylko nadmiar danych, ale brak skutecznej analityki.<\/p>\n

W produkcji dane nie s\u0105 tylko zasobem \u2014 s\u0105 katalizatorem umo\u017cliwiaj\u0105cym odblokowanie bezprecedensowej produktywno\u015bci i rentowno\u015bci. McKinsey and Co. potwierdza transformacyjn\u0105 moc analityki w tym sektorze. Wcze\u015bniej producenci pozostawali w tyle pod wzgl\u0119dem mo\u017cliwo\u015bci informatycznych, ale wykorzystanie zaawansowanej analityki umo\u017cliwia im wykorzystanie danych, np. udoskonalenie proces\u00f3w od pozyskiwania surowc\u00f3w po sprzeda\u017c gotowych produkt\u00f3w.<\/p>\n

Zaawansowana analityka pomaga r\u00f3wnie\u017c producentom rozwi\u0105zywa\u0107 dotychczas ukryte problemy, takie jak ukryte w\u0105skie gard\u0142a czy nieop\u0142acalna linia produkcyjna. Co jednak r\u00f3wnie wa\u017cne, analityka umo\u017cliwia liderom produkcji wykorzystanie informacji w czasie rzeczywistym do podejmowania decyzji opartych na faktach i wprowadzania transformacji.<\/p>\n

Analityka poni\u017cej normy utrudnia dzia\u0142alno\u015b\u0107 produkcyjn\u0105, prowadzi do podejmowania z\u0142ych decyzji i t\u0142umi innowacyjno\u015b\u0107, poniewa\u017c nie radzi sobie z krytycznymi wyzwaniami zwi\u0105zanymi z danymi. Badanie Deloitte podkre\u015bla prawie 70 procent producent\u00f3w<\/a> zidentyfikowano takie kwestie, jak jako\u015b\u0107 danych, kontekstualizacja i walidacja, jako g\u0142\u00f3wne przeszkody utrudniaj\u0105ce wdra\u017canie sztucznej inteligencji, jednak do pokonania tych przeszk\u00f3d niezb\u0119dna jest solidna analityka.<\/p>\n

Zrozumienie g\u0142\u00f3wnych wyzwa\u0144 wsp\u00f3\u0142czesnej analityki produkcyjnej<\/h2>\n

Ostatnim razem, gdy przemys\u0142 wytw\u00f3rczy do\u015bwiadczy\u0142 tak du\u017cej zmiany, by\u0142o wprowadzenie automatyzacji w po\u0142owie XX wieku, co skutecznie zrewolucjonizowa\u0142o produkcj\u0119 i ca\u0142y przemys\u0142. Obecnie analityka jest na czele kolejnej rewolucji, maj\u0105c moc przekszta\u0142cania przyt\u0142aczaj\u0105cych danych w praktyczne spostrze\u017cenia, przekszta\u0142caj\u0105c sektor wytw\u00f3rczy od hali produkcyjnej w g\u00f3r\u0119. Niestety, ilo\u015b\u0107 danych w przemy\u015ble ro\u015bnie w szybkim tempie, przyspieszonym przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, co pog\u0142\u0119bia ju\u017c powa\u017cny problem \u2014 zbyt du\u017co danych, za ma\u0142o czasu lub czasami wiedzy, aby je analizowa\u0107.<\/p>\n

Raport Manufacturing Leadership Council wykaza\u0142, \u017ce prawie trzy czwarte producent\u00f3w nadal polega na arkuszach kalkulacyjnych (!!!) do r\u0119cznego wprowadzania danych, podczas gdy kolejne 68 procent nadal u\u017cywa ich do analizowania danych. Istnieje r\u00f3wnie\u017c problem, czy dane s\u0105 w og\u00f3le wiarygodne. Dla wielu odpowied\u017a brzmi \u201enie\u201d, a tylko 25% producent\u00f3w ma du\u017ce zaufanie do swoich danych. Ponadto inne wyzwania zwi\u0105zane z danymi obejmuj\u0105 r\u00f3\u017cne systemy przechowywania danych (53%), trudno\u015bci w dost\u0119pie do danych (28%) i brak umiej\u0119tno\u015bci skutecznej analizy danych (28%).<\/p>\n

Te wyzwania nie znikn\u0105 i podkre\u015blaj\u0105 krytyczn\u0105 potrzeb\u0119 producent\u00f3w w zakresie zaawansowanej analityki. Solidne narz\u0119dzia analityczne mog\u0105 dzia\u0142a\u0107 z pr\u0119dko\u015bci\u0105, kt\u00f3rej nie dor\u00f3wna \u017caden arkusz kalkulacyjny ani cz\u0142owiek, umo\u017cliwiaj\u0105c producentom usprawnienie integracji danych i zapewnienie jako\u015bci danych. Forbes podaje, \u017ce dane powinny by\u0107 podstaw\u0105 przysz\u0142o\u015bci produkcji. W\u0142a\u015bciwe dane w po\u0142\u0105czeniu z zaawansowan\u0105 analityk\u0105 pozwalaj\u0105 producentom i r\u00f3\u017cnym interesariuszom podejmowa\u0107 bardziej \u015bwiadome decyzje, zapewniaj\u0105c, \u017ce ich dzia\u0142alno\u015b\u0107 jest nie tylko odporna na przysz\u0142o\u015b\u0107, ale tak\u017ce wychwytuje szanse i minimalizuje s\u0142abo\u015bci.<\/p>\n

Dlaczego strategie oparte na analityce s\u0105 kluczem do sukcesu \u2013 5 najwa\u017cniejszych element\u00f3w<\/h2>\n

Zaawansowana analityka mo\u017ce stanowi\u0107 zar\u00f3wno wyzwanie, jak i okazj\u0119, ale korzy\u015bci s\u0105 znacznie wi\u0119ksze, gdy liderzy skutecznie odblokuj\u0105 prawdziw\u0105 transformacj\u0119 w istotnych obszarach operacji, kt\u00f3re wcze\u015bniej by\u0142y niewyobra\u017calne. Obejmuje to popraw\u0119 jako\u015bci, popraw\u0119 wydajno\u015bci i rentowno\u015bci, redukcj\u0119 koszt\u00f3w i optymalizacj\u0119 \u0142a\u0144cuch\u00f3w dostaw. Oto, w jaki spos\u00f3b kadra kierownicza mo\u017ce wykorzysta\u0107 te strategie, aby stawi\u0107 czo\u0142a wyzwaniom zwi\u0105zanym z danymi:<\/p>\n

1. Porzu\u0107 arkusze kalkulacyjne i zastosuj ujednolicone podej\u015bcie oparte na analizie:<\/h3>\n

Przestarza\u0142e arkusze kalkulacyjne nie nad\u0105\u017caj\u0105 za wymaganiami nowoczesnej produkcji. Analityka rozkwita, gdy istnieje ujednolicone podej\u015bcie do danych. Gartner uwa\u017ca, \u017ce producenci musz\u0105 mie\u0107 \u201ezorganizowan\u0105 struktur\u0119 i proces opracowywania, selekcjonowania, aktualizowania i oferowania ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych\u201d, ale my idziemy o krok dalej, twierdz\u0105c, \u017ce ka\u017cda strategia musi by\u0107 ujednolicona. Zaawansowana analityka zapewnia, \u017ce wszyscy pracuj\u0105 na jednym \u017ar\u00f3dle prawdy, rozbijaj\u0105c silosy i usprawniaj\u0105c wszystkie operacje.<\/p>\n

2. Zaprzesta\u0144 stosowania przestarza\u0142ych proces\u00f3w i zainwestuj w zaawansowan\u0105 analityk\u0119 i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119:<\/h3>\n

Deloitte twierdzi, \u017ce warunkiem wst\u0119pnym przyj\u0119cia AI jest dost\u0119p do wysokiej jako\u015bci danych, a trzy czwarte respondent\u00f3w twierdzi, \u017ce dokonali zmiany, aby zwi\u0119kszy\u0107 inwestycje w zarz\u0105dzanie cyklem \u017cycia danych, aby wesprze\u0107 swoj\u0105 generatywn\u0105 strategi\u0119 AI. Platformy analityczne s\u0105 r\u00f3wnie\u017c kluczowe, poniewa\u017c mo\u017cna wykorzysta\u0107 je do analizy predykcyjnej i preskryptywnej, aby odkry\u0107 wzorce, zoptymalizowa\u0107 procesy i przewidzie\u0107 przysz\u0142e wyzwania, umo\u017cliwiaj\u0105c podejmowanie decyzji opartych na danych.<\/p>\n

3. Zlikwiduj brak zaufania do danych, wykorzystuj analizy, aby zapewni\u0107 jako\u015b\u0107 danych i zarz\u0105dzanie nimi:<\/h3>\n

Badania firmy Gartner wskazuj\u0105, \u017ce producenci musz\u0105 zadba\u0107 o to, aby ich rozwi\u0105zania by\u0142y skalowalne, proces wymiany danych oparty na warto\u015bciach<\/a> odblokowa\u0107 wykorzystanie zr\u00f3\u017cnicowanych danych informatycznych i biznesowych do podejmowania decyzji biznesowych. \u201eDzi\u0119ki stosowaniu zasad zarz\u0105dzania danymi i analizami, dyrektorzy ds. informatyki mog\u0105 zapewni\u0107 jako\u015b\u0107 danych potrzebn\u0105 do umo\u017cliwienia wymiany danych w z\u0142o\u017conych ekosystemach\u201d.<\/p>\n

4. Zako\u0144cz wyizolowany chaos dzi\u0119ki widoczno\u015bci opartej na analityce:<\/h3>\n

Gdy dane s\u0105 rozproszone w silosach, kontrola jako\u015bci, na przyk\u0142ad, mo\u017ce zosta\u0107 naruszona, co utrudnia wykonywanie dok\u0142adnych analiz, utrudniaj\u0105c znalezienie przyczyn \u017ar\u00f3d\u0142owych defekt\u00f3w i nieefektywno\u015bci. Op\u00f3\u017anione podejmowanie decyzji mo\u017ce by\u0107 r\u00f3wnie\u017c niepo\u017c\u0105danym produktem ubocznym. Zaawansowana analityka mo\u017ce zapewni\u0107, \u017ce silosy danych nie b\u0119d\u0105 ju\u017c wp\u0142ywa\u0107 na wydajno\u015b\u0107 operacyjn\u0105, przekszta\u0142caj\u0105c rozproszone informacje w sp\u00f3jne spostrze\u017cenia, aby zapewni\u0107 produkty lepszej jako\u015bci, usprawnione procesy i szybsze, m\u0105drzejsze podejmowanie decyzji.<\/p>\n

5. Mniej my\u015blenia, wi\u0119cej automatyzacji i monitorowania w czasie rzeczywistym:<\/h3>\n

Zaawansowane czujniki, narz\u0119dzia do monitorowania maszyn i zautomatyzowane systemy raportowania pozwalaj\u0105 producentom na przechwytywanie i analizowanie danych w czasie rzeczywistym, ale analityka przekszta\u0142ca te dane w praktyczne spostrze\u017cenia, kt\u00f3re optymalizuj\u0105 procesy i przewiduj\u0105 problemy, zanim si\u0119 pojawi\u0105. To po\u0142\u0105czenie danych w czasie rzeczywistym i analityki pozwala producentom na popraw\u0119 wydajno\u015bci, skr\u00f3cenie przestoj\u00f3w i szybkie rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w.<\/p>\n

Od strategii do rzeczywisto\u015bci: jak jeden klient odblokowa\u0142 miliony dzi\u0119ki zaawansowanej analityce<\/h2>\n

W tym \u015bwiecie opartym na danych analityka mo\u017ce mie\u0107 transformacyjne skutki, zamieniaj\u0105c strategie danych w wykonalne wyniki. Wed\u0142ug Deloitte, Daimler Trucks Asia nawi\u0105za\u0142 wsp\u00f3\u0142prac\u0119 z firm\u0105 w celu wdro\u017cenia proaktywnej platformy czujnik\u00f3w, kt\u00f3ra analizowa\u0142a ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane, umo\u017cliwiaj\u0105c przewidywanie i ustalanie priorytet\u00f3w problem\u00f3w z jako\u015bci\u0105 13 miesi\u0119cy wcze\u015bniej. W ci\u0105gu dw\u00f3ch lat to podej\u015bcie oparte na analityce uratowa\u0142o klienta $8 milion\u00f3w<\/a> w kosztach gwarancji, pokazuj\u0105c, jak pot\u0119\u017cne mog\u0105 by\u0107 narz\u0119dzia analityczne, zapewniaj\u0105c liderom produkcji mo\u017cliwo\u015b\u0107 dotarcia do dotychczas ukrytych spostrze\u017ce\u0144, proaktywnego rozwi\u0105zywania problem\u00f3w i odblokowania mierzalnej warto\u015bci biznesowej.<\/p>\n

Dzia\u0142aj teraz lub zosta\u0144 w tyle \u2013 dlaczego przyj\u0119cie podej\u015bcia opartego na analityce ma kluczowe znaczenie<\/h2>\n

W obliczu nap\u0142ywu danych w alarmuj\u0105cym tempie liderzy produkcji znajduj\u0105 si\u0119 na krytycznym rozdro\u017cu, co wymaga od nich nie tylko stawienia czo\u0142a wyzwaniom, ale tak\u017ce wykorzystania tej okazji dzi\u0119ki sile analityki. Okno dzia\u0142ania si\u0119 zaw\u0119\u017ca, co oznacza, \u017ce kadra kierownicza musi dzia\u0142a\u0107 teraz, aby uchwyci\u0107 potencja\u0142 swoich danych za pomoc\u0105 zaawansowanej analityki, aby pozosta\u0107 konkurencyjnym. Wdra\u017caj\u0105c zaawansowan\u0105 analityk\u0119, liderzy biznesowi mog\u0105 odblokowa\u0107 spostrze\u017cenia, aby umo\u017cliwi\u0107 szybsze podejmowanie decyzji, kt\u00f3re nap\u0119dzaj\u0105 strategiczne inwestycje, kszta\u0142tuj\u0105 polityki i optymalizuj\u0105 wdra\u017canie innowacyjnych technologii.<\/p>\n

Po nawi\u0105zaniu wsp\u00f3\u0142pracy z ekspertem w dziedzinie inteligentnej produkcji, takim jak INCIT, liderzy produkcji mog\u0105 wykorzysta\u0107 rozwi\u0105zania analityczne, takie jak XIRI-Analytics, po cyfrowej ocenie dojrza\u0142o\u015bci lub ESG wed\u0142ug Smart Industry Readiness Index (SIRI) lub Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI), aby odkry\u0107 nowe spostrze\u017cenia oparte na danych, umo\u017cliwiaj\u0105c przedsi\u0119biorstwom produkcyjnym odblokowanie \u015bcie\u017cek do ci\u0105g\u0142ego doskonalenia. XIRI-Analytics umo\u017cliwia producentom podejmowanie decyzji w oparciu o dane, globalne benchmarking, profilowanie koszt\u00f3w i profilowanie gaz\u00f3w cieplarnianych w celu zwi\u0119kszenia wydajno\u015bci, konkurencyjno\u015bci i zr\u00f3wnowa\u017conego rozwoju.<\/p>\n

Platforma b\u0119dzie generowa\u0107 i agregowa\u0107 istotne dane do dog\u0142\u0119bnej analizy, staj\u0105c si\u0119 narz\u0119dziem transformacyjnym o dalekosi\u0119\u017cnych korzy\u015bciach dla przedsi\u0119biorstw i r\u00f3\u017cnych interesariuszy, w tym rz\u0105d\u00f3w, decydent\u00f3w, firm prywatnych, instytucji finansowych i sp\u00f3\u0142ek kapita\u0142owych. Aby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej, odwied\u017a stron\u0119 Strona internetowa INCIT<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u017byjemy w \u015bwiecie przeci\u0105\u017conym danymi, a producenci robi\u0105, co w ich mocy, aby si\u0119 w nim odnale\u017a\u0107. Jednak wed\u0142ug bada\u0144 Forrestera, a\u017c 98% producent\u00f3w ma trudno\u015bci z wykorzystaniem swoich danych. Czy kiwasz g\u0142ow\u0105, bo to stwierdzenie pasuje do Ciebie? Nie jeste\u015b sam \u2013 ilo\u015b\u0107 danych, kt\u00f3rymi musz\u0105 zarz\u0105dza\u0107 liderzy [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":35632,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[],"class_list":["post-35631","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631","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=35631"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35634,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35631\/revisions\/35634"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35632"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35631"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35631"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35631"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}