DIGITALIZUJ.PL - Biznes, Technologie, Innowacje

• Piramida systemów IT w przemyśle – DIGITALIZUJ.PL – ODCINEK 29

  Piramida systemów IT w przemyśle – od PLC do ERP. Jak działa cyfrowa fabryka w praktyce?Witaj w nowym odcinku podcastu Digitalizuj.pl – serii, w której rozmawiamy o cyfryzacji procesów produkcyjnych, automatyce przemysłowej i strategiach transformacji cyfrowej, które naprawdę działają. Dziś biorę na warsztat temat, który stanowi fundament każdej nowoczesnej fabryki – architekturę systemów IT w przemyśle.Tematem przewodnim jest tzw. piramida systemów informatycznych, czyli struktura, która definiuje przepływ informacji w zakładzie produkcyjnym – od poziomu maszyny aż po poziom zarządczy. Systemy PLC, HMI, SCADA, MES i ERP – każdy z nich pełni konkretną funkcję, a ich skuteczna współpraca to klucz do budowy cyfrowej fabryki zgodnej z ideą Industry 4.0.🔍 Szczegółowa agenda:- 00:00 – Wprowadzenie do tematu piramidy systemów IT- 01:02 – Warstwa sterowania: PLC, sensory, urządzenia wykonawcze- 05:07 – Human Machine Interface – rola operatora i interfejsu HMI- 06:36 – SCADA – systemy nadzorujące wiele maszyn i wizualizujące procesy- 08:34 – MES – kontekst danych produkcyjnych i synchronizacja z ERP- 11:43 – ERP – zarządzanie firmą i integracja z produkcją- 12:46 – Podsumowanie odcinkaSystem PLC – czyli programowalny sterownik logiczny – odpowiada za bezpośrednią kontrolę nad pracą maszyn. To „mózg” urządzenia, który odczytuje dane z czujników i wykonuje konkretne algorytmy sterowania. Nad nim znajduje się HMI, czyli panel operatorski umożliwiający człowiekowi interakcję z maszyną – przestawianie parametrów, zatwierdzanie receptur, rozruch czy diagnostykę błędów.Kolejny poziom to SCADA, który zbiera dane z wielu maszyn, umożliwia zdalny nadzór nad procesami i archiwizację danych. W zakładach przemysłu procesowego, takich jak chemiczny czy spożywczy, system SCADA bywa wręcz centralnym punktem sterowania całą linią lub instalacją. W zakładach produkcji dyskretnej, np. automotive czy AGD, jego rola jest nieco inna – służy bardziej do akwizycji danych niż do kontroli.Powyżej SCADA znajduje się warstwa MES (Manufacturing Execution System). To właśnie ten system zapewnia kontekst biznesowy: łączy dane z maszyn z konkretnymi zleceniami, partiami surowców, operatorami i parametrami produkcyjnymi. MES dostarcza raporty produkcyjne, wskaźniki OEE, czasy przezbrojeń i przestoje, umożliwia monitorowanie efektywności i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.Na szczycie mamy ERP (Enterprise Resource Planning), który zarządza firmą jako całością – planowaniem, logistyką, kadrami, sprzedażą czy finansami. Problem zaczyna się wtedy, gdy próbuje się go „rozciągnąć” na produkcję. W odcinku wyjaśniam, dlaczego to nie działa i jak powinna wyglądać zdrowa granica między ERP a MES.Z odcinka dowiesz się, jak wygląda architektura IT w nowoczesnym zakładzie, jak projektować integrację systemów zgodnie z dobrymi praktykami Przemysłu 4.0 i jak przekładać dane z hali produkcyjnej na realne wskaźniki efektywności i oszczędności operacyjne.Dane to dziś najcenniejszy zasób przemysłu – ale tylko wtedy, gdy są wiarygodne, aktualne i mają właściwy kontekst. System MES przekształca dane z maszyn w wartość biznesową – pod warunkiem, że został właściwie zaprojektowany i zintegrowany z resztą struktury IT.🎙 Digitalizuj.pl – to podcast o cyfrowej transformacji, systemach MES, automatyce przemysłowej i zarządzaniu produkcją opartym na danych.#digitalizujpl #digitaltransformation #industry40 #MES #SCADA #PLC #HMI #ERP #automatyka #smartmanufacturing #cyfryzacjaprzemysłu #digitalfactory #itot #analizadanych #transformacjacyfrowa #oee #manufacturing #b2btech

  --------  

  13:30
• 5 najczęstszych błędów związanych z analizą i gromadzeniem danych w firmach – DIGITALIZUJ.PL – ODCINEK 28

  🎧 Dlaczego firmy wykorzystują tylko 20% posiadanych danych? Poznaj 5 barier efektywnej analizy informacji operacyjnych!Wiele firm inwestuje dziś w nowoczesne systemy IT, rozbudowane raportowanie i automatyczne zbieranie danych z procesów. Mimo to, realne wykorzystanie informacji w podejmowaniu decyzji pozostaje na bardzo niskim poziomie. W przemyśle aktywnie analizowanych jest średnio jedynie 20% dostępnych danych. Co dzieje się z pozostałymi 80%? Dlaczego dane, które są już gromadzone, nie przekładają się na realną wartość biznesową?W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl analizuję najczęstsze przyczyny tego zjawiska – z perspektywy praktyka transformacji cyfrowej w firmach produkcyjnych i usługowych. Zamiast ogólnych haseł, skupiam się na konkretnych barierach organizacyjnych, technicznych i kulturowych, które powodują, że dane nie wspierają efektywnego zarządzania.🎯 Główne tematy odcinka:Jakie są najczęstsze przyczyny niewykorzystania danych w firmach?Co oznacza brak spójności i standaryzacji danych?Dlaczego organizacje potrzebują właścicieli danych?Jakie są konsekwencje braku zaufania do systemów informatycznych?Czym różni się posiadanie danych od realnej analizy wspierającej decyzje?📌 Agenda odcinka:00:00 – Wprowadzenie00:30 – 5 kluczowych barier wykorzystania danych01:25 – Rozproszone i niespójne dane04:35 – Dane nieczytelne lub bez kontekstu07:05 – Brak właściciela danych w organizacji08:41 – Brak kultury pracy na danych i zaufanych informacji11:19 – Dlaczego zbieramy dane, ale nie korzystamy z nich?12:38 – Czy wiesz, że w przemyśle tylko 20% danych jest wykorzystywanych?12:54 – Podsumowanie, praktyczne wnioski i zaproszenie do subskrybowaniaRozproszenie i niespójność danych – różne działy pracują na innych narzędziach, w różnych formatach, często bez wspólnego standardu. Zanim rozpocznie się jakakolwiek analiza, trzeba najpierw poszukać, zebrać i uporządkować informacje, które już przecież istnieją.Nieczytelne lub niekompletne raporty – dane są zbierane ręcznie, często w arkuszach Excel, bez zapewnienia pełnego kontekstu. Raporty nie odpowiadają wprost na pytania decyzyjne – zamiast „czy jest dobrze, czy źle?”, dostarczają tylko surowe liczby.Brak właściciela danych – dane „należą do wszystkich i do nikogo”. Brakuje osoby lub działu, który odpowiada za jakość, dostępność i interpretację danych. IT wspiera technicznie, ale to biznes powinien definiować potrzeby i odpowiadać za dane w swoich obszarach.Brak kultury pracy z danymi – pracownicy nie ufają raportom, wolą zapytać kolegę z biura. Wiedza nie jest ustrukturyzowana, tylko krąży w sieci nieformalnych relacji. Systemy są, ale nie wspierają codziennej pracy, bo nie ma nawyku ich wykorzystywania.Brak narzędzi wspierających analizę i decyzje – firmy często zatrzymują się na etapie gromadzenia danych. Bez narzędzi typu Business Intelligence (BI), dane nie przekładają się na decyzje. Archiwizacja informacji nie jest równoznaczna z ich wykorzystaniem.🧠 W odcinku pokazuję, jak podejść do tematu analizy danych w biznesie w sposób uporządkowany, niezależnie od wielkości firmy czy stopnia cyfryzacji. To nie jest rozmowa o technologii jako celu samym w sobie – ale o konkretnych działaniach, które można wdrożyć, aby dane rzeczywiście wspierały procesy operacyjne.💡 Jeśli prowadzisz firmę, zarządzasz zespołem lub odpowiadasz za efektywność operacyjną – ten odcinek jest dla Ciebie. Niezależnie od tego, czy pracujesz w dziale produkcji, IT, finansów, controllingu czy operacji – masz wpływ na to, jak Twoja organizacja wykorzystuje dane.📲 Posłuchaj i subskrybuj, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak przekształcać dane w realne decyzje i wyniki.

  --------  

  13:09
• Cyfrowy Lean w praktyce – DIGITALIZUJ.PL – ODCINEK 27

  Czy Lean to wciąż tablice suchościeralne, kolorowe karteczki i Excel na pendrive’ach? A może to już cyfrowy ekosystem oparty na danych z MES, IIoT i BI, z automatyzacją raportów i analizą w czasie rzeczywistym?W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl pokazuję, jak wygląda Lean w wersji cyfrowej – oparty na danych, zautomatyzowany, zintegrowany i naprawdę mierzalny. Rozkładam na czynniki pierwsze nowoczesne podejście do szczupłego zarządzania w środowisku przemysłowym i tłumaczę, dlaczego bez wsparcia technologii Lean staje się tylko ładnym hasłem na slajdzie.📌 Agenda odcinka:• 00:00 – Wprowadzenie• 01:40 – Rola technologii w nowoczesnym Lean• 03:56 – Jak zacząć cyfrową transformację Lean?• 06:57 – PDCA w praktyce, czyli Lean w iteracjach• 10:00 – Eliminacja marnotrawstwa z pomocą systemów IT• 12:52 – Technologie zgodne z zasadami Lean• 18:26 – Podsumowanie + zaproszenie do subskrypcji🛠 Technologie, które wspierają Lean w praktyce:• MES (Manufacturing Execution System) – centralna platforma operacyjna, która zbiera dane z produkcji, umożliwia śledzenie zleceń, wspiera OEE i zapewnia jedno źródło prawdy.• Cyfrowe tablice Andon – natychmiastowa informacja o przestojach, problemach jakościowych i awariach, umożliwiająca szybką reakcję.• Industrial IoT (IIoT) – automatyczne pobieranie danych z maszyn bez udziału operatorów.• BI dashboardy – wizualizacja wskaźników efektywności, jakość, scrap, czas reakcji, MTTR, analiza trendów.• Powiadomienia push i aplikacje mobilne – dostęp do danych z produkcji bez konieczności siedzenia przy komputerze.• Integracja systemów i danych – klucz do spójnego, skalowalnego i odpornego na chaos środowiska produkcyjnego.📉 Najczęstsze wyzwania, z którymi mierzy się współczesna produkcja:• Dane rozproszone w różnych systemach, plikach, Excelach i kartkach papieru.• Brak jednego źródła prawdy i standaryzacji raportowania.• Informacje zbierane ręcznie, co prowadzi do błędów i opóźnień.• Brak ciągłości i transparentności procesów – dane dostępne tylko “dla wybranych”.• Próby automatyzowania chaosu, czyli wdrażanie technologii bez uporządkowania procesów.👥 A co z ludźmi?Transformacja Lean to nie tylko technologia. To również praca z ludźmi: edukacja, analiza dojrzałości cyfrowej organizacji, właściwe tempo zmian. Technologie mają wspierać ludzi i procesy, a nie je komplikować. Opowiadam o tym, jak zaplanować wdrożenie tak, by nie wywołać oporu, a zbudować realną wartość – także w oczach operatorów, liderów zmian i zarządów.🚫 Dlaczego punktowe wdrożenia zawodzą?Firmy często zaczynają od cyfryzacji jednego stanowiska, jednej maszyny lub jednego procesu – i oczekują rewolucji. Tymczasem dane bez kontekstu nie mają wartości. Dashboard z jednego działu nie pokaże Ci, gdzie giną informacje w całym łańcuchu produkcyjnym. Dlatego tak ważna jest integracja systemów, ludzi i procesów. Lean nie działa punktowo – działa całościowo, albo nie działa wcale.📌 Dla kogo jest ten odcinek?• Dla liderów Lean i specjalistów ds. ciągłego doskonalenia,• Dla kierowników produkcji i managerów IT w firmach produkcyjnych,• Dla osób odpowiedzialnych za strategię cyfrowej transformacji,• Dla każdego, kto planuje wdrożenie Lean w środowisku złożonym technologicznie.🚀 Lean w 2025 roku to coś więcej niż 5S i Just in Time.To system zarządzania oparty na automatyzacji przepływu informacji, integracji danych, szybkiej reakcji i mierzalnych efektach. Z pomocą nowoczesnych technologii można osiągnąć nie tylko eliminację strat, ale też realne korzyści operacyjne: mniej błędów, niższe koszty, krótsze czasy reakcji i większą przejrzystość procesu produkcyjnego.🎙 Posłuchaj i sprawdź, jak w praktyce połączyć filozofię Lean z narzędziami Przemysłu 4.0 – i nie wpaść przy tym w pułapkę cyfrowych złudzeń.

  --------  

  18:29
• Poznaj wszystkie tajemnice KPI – DIGITALIZUJ.PL – ODCINEK 26

  🎙️ KPI w praktyce: jak projektować, mierzyć i wykorzystywać wskaźniki, które realnie wspierają decyzje biznesowe?📈 KPI – wszyscy je mierzymy. Ale ilu z nas potrafi przełożyć te liczby na realne działania operacyjne, strategiczne i finansowe?W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl biorę na warsztat temat kluczowych wskaźników efektywności – od koncepcji, przez projektowanie i dobór narzędzi, aż po praktyczne zastosowanie w firmach produkcyjnych, handlowych i usługowych. Tłumaczę, dlaczego KPI nie mogą istnieć w oderwaniu od procesów i technologii, oraz pokazuję, jak sprawić, by były rzeczywistym wsparciem dla operatora, kierownika i zarządu – a nie tylko raportem „do szuflady”.🔍 Poruszane tematy:• Czym są KPI i dlaczego warto opierać je na danych w czasie rzeczywistym?• Jakie wskaźniki są naprawdę istotne w produkcji, sprzedaży i zarządzaniu?• Dlaczego wiele firm mimo dostępu do danych, nie podejmuje lepszych decyzji?• Jakie technologie wspierają tworzenie i analizę KPI?• Jak projektować dashboardy, które ułatwiają działanie zamiast przytłaczać liczbami?• Jak dopasować KPI do roli – od operatora po zarząd?🛠️ Omawiam konkretne narzędzia i pokazuję, jak zbudować spójny system raportowania, który opiera się na automatyzacji i rzetelnych źródłach danych.🚫 Ostrzegam też przed częstym błędem: uzależnieniem KPI od danych ręcznie zbieranych, przetwarzanych w Excelu lub przeklejanych z papieru. W takich przypadkach mówimy raczej o iluzji wskaźników, niż o rzetelnych podstawach do zarządzania.🎯 Chcesz wiedzieć, jakie KPI mają sens?• Dla operatora: OEE, średni czas cyklu, czas przezbrojenia;• Dla kierownika: MTBF, MTTR, realizacja planu produkcji;• Dla zarządu: koszty jednostkowe, zużycie energii, ESG, konwersja leadów.Każdy z nich musi być osadzony w procesie, kontekście użytkownika i zasilany wiarygodnymi danymi. Tylko wtedy stanowi podstawę trafnych decyzji – zamiast generować chaos lub fałszywe poczucie kontroli.📌 Agenda odcinka:00:00 – Wstęp01:56 – Jak firmy wykorzystują dane (albo nie wykorzystują)02:40 – KPI i dane w czasie rzeczywistym04:00 – Co mierzyć i jak to robić z głową06:20 – Po co w ogóle KPI?08:30 – Problemy z wdrożeniem KPI w praktyce15:33 – Wskaźniki dostosowane do użytkownika22:14 – Technologie: co wybrać, na co uważać24:25 – Projektowanie dashboardów, które wspierają, a nie przeszkadzają26:33 – Podsumowanie i kilka słów na koniec💡 KPI to nie tylko liczby – to język, którym mówi organizacja. Dobrze zaprojektowane wskaźniki skracają czas reakcji, eliminują błędy i pozwalają lepiej planować. Ale tylko pod warunkiem, że są aktualne, zrozumiałe i osadzone w realiach procesu.📉 W dobie rosnącej złożoności procesów i presji na efektywność, KPI stają się nie tylko narzędziem kontroli, ale wręcz niezbędnym elementem kultury zarządzania opartej na danych. W tym odcinku pokazuję, jak przejść od ręcznego raportowania i intuicyjnych decyzji do zintegrowanego środowiska, w którym dane wspierają planowanie, optymalizację kosztów, jakość i zrównoważony rozwój. Bez zbędnych słów, za to z konkretnymi przykładami i podejściem, które możesz wdrożyć u siebie.🎧 Jeśli interesuje Cię:– transformacja cyfrowa,– digitalizacja procesów,– automatyzacja raportowania,– inteligentne wykorzystanie danych w zarządzaniu,…to ten odcinek da Ci solidną dawkę wiedzy i praktycznych wskazówek.📲 Zasubskrybuj podcast Digitalizuj.pl na Spotify, Apple Podcasts lub YouTube, żeby nie przegapić kolejnych odcinków!🔔 Kliknij dzwoneczek – i bądź zawsze na bieżąco z tematami cyfryzacji, Przemysłu 4.0 i efektywnego zarządzania danymi.#Dashboard #TransformacjaCyfrowa #KPI #Digitalizacja #OEE #BusinessIntelligence #ERP #MES #Automatyzacja #SmartFactory #Industry40 #IoT #Cyfryzacja #PlanowanieProdukcji #ZarządzanieDanymi

  --------  

  27:23
• Autonomiczne fabryki – czy produkcja przyszłości obejdzie się bez ludzi? – DIGITALIZUJ.PL – 25

  W świecie przemysłu coraz częściej mówi się o autonomicznych fabrykach, w których rola człowieka jest marginalna lub całkowicie wyeliminowana. Pojęcie ciemnych fabryk (dark factories), czyli zakładów produkcyjnych działających bez oświetlenia, bo nie ma w nich pracowników, staje się coraz bardziej realne.Czy pełna automatyzacja to faktycznie kierunek, w którym podąża przemysł? A może to tylko teoria, której wdrożenie na szeroką skalę jest nieopłacalne?W tym odcinku Digitalizuj.pl analizuję:✅ Jakie technologie napędzają autonomiczne fabryki?✅ W których branżach pełna automatyzacja ma sens?✅ Jakie są największe bariery w jej wdrażaniu?✅ Czy eliminacja ludzi rzeczywiście oznacza większą efektywność?📌 Agenda odcinka:🔹 00:00 – Wstęp🔹 01:25 – Czym jest autonomiczna fabryka i jak działa?🔹 06:44 – Czym są „ciemne fabryki” ?🔹 07:28 – Opłacalność pełnej automatyzacji 🔹 10:56 – Kluczowe technologie wspierające autonomiczne zakłady🔹 17:36 – Bariery wdrożeniowe i ekonomiczne🔹 19:50 – Podsumowanie odcinkaCzy autonomiczne fabryki to przyszłość przemysłu?Produkcja bez ludzi staje się coraz bardziej możliwa dzięki zaawansowanym systemom automatyki i sztucznej inteligencji. Maszyny komunikują się między sobą, wymieniają dane i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym.Obecnie najszybciej pełną autonomię osiągają branże, w których procesy są powtarzalne i łatwo skalowalne, np.:✔ Przemysł chemiczny (automatyczne mieszanie, dozowanie, sterowanie przepływem)✔ Produkcja spożywcza (procesy ciągłe, minimalna potrzeba interwencji człowieka)✔ Farmacja (precyzyjna automatyka, sterylne warunki)Z kolei w branżach takich jak automotive czy AGD, gdzie montaż wymaga elastyczności, rola człowieka nadal jest istotna. Czy to się zmieni?Technologie, które napędzają autonomiczne zakłady🔸 Systemy ERP i MES – koordynacja procesów, planowanie i optymalizacja produkcji;🔸 Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – analiza danych, predykcja awarii, optymalizacja operacyjna;🔸 Systemy wizyjne – kontrola jakości w czasie rzeczywistym;🔸 Przemysłowy IoT (IIoT) – integracja i wymiana danych między maszynami;🔸 Autonomiczne roboty mobilne (AGV, AMR) – inteligentny transport wewnętrzny;🔸 Zaawansowane roboty przemysłowe – robotyzacja linii montażowych.Kluczowe wyzwanie? Integracja tych wszystkich systemów w jeden ekosystem, który pozwoli na płynną, autonomiczną produkcję bez przestojów i błędów.Czy pełna automatyzacja się opłaca?Koszty wdrożenia pełnej automatyzacji są ogromne, a czas zwrotu z inwestycji często dłuższy niż oczekiwano. Warto zastanowić się, czy automatyzacja zawsze prowadzi do oszczędności.💰 Inwestycje początkowe – roboty, infrastruktura IT, systemy sterowania;⏳ ROI – zwrot z inwestycji może być powolny w niektórych sektorach;📈 Elastyczność produkcji – roboty działają efektywnie, ale wymagają precyzyjnych ustawień;📉 Koszty operacyjne – choć automatyzacja obniża koszty pracy, to serwis i utrzymanie systemów mogą je zwiększać.Dla wielu firm model hybrydowy – czyli automatyzacja tam, gdzie to ma sens, i ludzie tam, gdzie ich elastyczność jest niezbędna – może być bardziej opłacalny niż pełna eliminacja czynnika ludzkiego.Przyszłość fabryk – ludzie czy maszyny?Automatyzacja nie oznacza całkowitego wyeliminowania ludzi z produkcji – raczej zmienia ich rolę. Specjaliści od zarządzania danymi, optymalizacji procesów i nadzoru nad systemami będą kluczowi.🚀 Czy warto dążyć do całkowitej automatyzacji?🤖 Jakie technologie jeszcze bardziej przyspieszą rozwój autonomicznych fabryk?📉 Czy eliminacja ludzi zawsze oznacza większą efektywność?Na te pytania odpowiadam w tym odcinku. Posłuchaj i subskrybuj Digitalizuj.pl na Spotify!#przemysl40 #automatyzacja #robotyzacja #MES #ERP #IIoT #AI #produkcja #smartfactory #digitaltransformation

  --------  

  21:10

Więcej Technologia podcastów

Trendy w podcaście Technologia

O DIGITALIZUJ.PL - Biznes, Technologie, Innowacje