Jak inteligentne oprogramowanie wspiera branżę produkcyjną?

Organizacje, które chcą zapewnić sobie sukces w niepewnych czasach ciągłej zmiany, potrzebują wsparcia odpowiedniego oprogramowania i możliwości połączenia go z analityką danych. Dzięki temu będą w stanie sprawniej projektować procesy, optymalizować działania i maksymalizować wydajność.

W świetle galopujących zmian na rynkach, przedsiębiorstwa różnych sektorów na całym świecie muszą działać szybciej i sprawniej. Wraz z przesunięciem wielu obszarów działania, trudnościami w optymalizacji łańcuchów dostaw i wartości - na znaczeniu zyskują takie kwestie jak współdzielone sieci danych. Dokładność, aktualność oraz natychmiastowa dostępność danych, wsparte odpowiednią organizacją i analizą, ułatwiają przekształcenie ich w skuteczne decyzje, pozwalające zapewnić sprawniejszą działalność i wyższą terminowość działania. Zwłaszcza, że ostatnie dwa lata ujawniły wiele luk w łańcuchach dostaw, akcentując silniej argumenty biznesu do działania właśnie w schemacie operacji opartych na danych. Według analiz Gartnera, firmy, które skutecznie dzielą się danymi w całym ekosystemie, osiągają wzrosty wyższe o 50 proc. w stosunku do tych, które nadal zachowują podejście silosowe. Potwierdzają to również dane Światowego Forum Ekonomicznego, zgodnie z którymi odpowiednie dzielenie się informacjami może uwolnić do 100 mld dolarów przychodów w samym tylko sektorze produkcyjnym. Analizy pokazują też, że łączna ilość danych generowanych w branży przemysłowej podwaja się, zgodnie z prawem Moore’a, co dwa lata, a zdaniem ekspertów IDC już w 2025 roku ma szansę osiągnąć 175 zettabajtów.

Postępu wykorzystania informacji nie sposób zatrzymać, a dzięki temu zjawisku nie tylko przekształcają się branże, ale - co ważniejsze - innowacje oparte na danych zmieniają sposób, w jaki pracownicy wykonują kluczowe zadania. Dotychczas koncentrując się na żmudnych zadaniach operacyjnych, obecnie wielu pracowników wykorzystuje dane do symulacji i wizualizacji możliwości, sprawnego wymyślania nowych strategii, optymalizacji łańcuchów wartości w branży produkcyjnej czy bardziej efektywnej współpracy. Modele operacyjne typu digital-first coraz szybciej stają się standardowymi wzorcami operacyjnymi.
 

Pandemia ujawniła luki w łańcuchach dostaw. Przedsiębiorstwa z sektora przemysłowego uświadomiły sobie, że potrzebują przejrzystości w czasie rzeczywistym lub, jeszcze lepiej, widoczności predykcyjnej, która pozwala firmom wykorzystującym sztuczną inteligencję przewidywać i redystrybuować ograniczone zasoby utrzymania ruchu. Scenariusz ten pokazuje, że jeżeli posiadane informacje nie są aktualne, mogą być również niedokładne, ponieważ zdarzały się przypadki, że harmonogramy zmian w fabrykach przesyłane przez działy planowania były niewykonalne z powodu niedoborów siły roboczej. Powodowało to sytuacje, kiedy trzeba było decydować, co można wyprodukować na podstawie liczby pracowników, którzy przyszli danego dnia do pracy.

Organizacje na całym świecie w dużym stopniu przeszły przez masową digitalizację systemów korporacyjnych, platform skierowanych do klientów czy marketingu. Często jednak zaniedbały podstawowe operacje. Oprogramowanie przemysłowe ma więc na tym polu do odegrania kluczową rolę i daje możliwość wypełnienia luki pomiędzy OT oraz IT i przeskoku z procesu analogowego do bardziej cyfrowego. Wiele organizacji dopiero teraz przechodzi pierwsze etapy transformacji cyfrowej. Globalne badanie Accenture z 2020 roku na 600 podmiotach z branży przemysłowej wykazało, że dojrzałość cyfrowa firm produkcyjnych w zakresie kompleksowych operacji end-to-end wynosi zaledwie 39 proc. w skali, w której 100 proc. oznacza, że wszystkie możliwości zostały wdrożone i rozwinięte. Większość firm ankietowanych przez Accenture ma już natomiast za sobą etap proof-of-concept i prowadzi rzeczywiste działania pilotażowe z częściowym skalowaniem działania. Wdrożenie działań w zakresie inteligencji wydajnościowej opartej na oprogramowaniu zapewnia rentowny i trwały wzrost dzięki podejściu opartemu na danych do optymalizacji inżynierii i operacji.

Dojrzałość cyfrowa na tym polu pozwoli firmom przemysłowym na osiągnięcie „inteligencji wydajnościowej”, czyli zdolności do wykorzystania wiedzy opartej na danych, umożliwiającej ludziom maksymalizację trwałej wartości w ramach aktywów, procesów, lokalizacji i organizacji. Przedsiębiorstwa przemysłowe, które wdrażają tę strategię, już teraz dostrzegają liczne korzyści, takie jak oszczędność kosztów, poprawa wydajności i jakości produktów oraz korzyści związane ze zrównoważonym rozwojem.

Strategia end-to-end, polegająca na połączeniu wszystkich filarów w celu stworzenia widoku obejmującego całe przedsiębiorstwo, doprowadziłaby do powstania nowych możliwości. Posiadanie takiego widoku mogłoby na przykład informować firmę o tym, jak problem z utrzymaniem ruchu może wpłynąć na jej bieżącą działalność. Pulpit kontrolny z wglądem opartym na danych z zakładów firmy na całym świecie umożliwiałby porównanie podobnych procesów i zarządzanie produkcją zgodnie z wydajnością każdego zakładu z uwzględnieniem czynników takich jak koszty energii, prognozy popytu czy konieczność konserwacji urządzeń. Takie dane mogą też pomóc firmie w skutecznym osiągnięciu jej celów strategicznych, w tym dotyczących zrównoważonego rozwoju.

Bardzo często producenci wdrażają konkretne rozwiązania cyfrowe - jak narzędzia analityczne we wszystkich swoich fabrykach - w różnych miejscach pracy lub różnych jednostkach na zasadzie „kawałka po kawałku”. Jednak w ten sposób firma nie może zbliżyć się do pełnej wartości takiego odizolowanego rozwiązania. Aby uzyskać namacalną zmianę i związaną z nią wartość, producenci powinni skoncentrować się na skalowaniu aktywów po aktywach - wdrażając w pełni cyfrowy zestaw rozwiązań w jednym miejscu. Takie rozwiązanie prowadzi do prawdziwej transformacji aktywów, co nie tylko tworzy znacznie większą wartość, ale także pokazuje, jakie wyniki może osiągnąć firma, gdy w podobny sposób przekształci całe przedsiębiorstwo.

Osiąganie wydajności płynącej z analizy

Firmy sektora przemysłowego, które wdrażają inteligencję wydajnościową, już teraz dostrzegają liczne korzyści, takie jak oszczędność kosztów, zwiększona wydajność i jakość produktów oraz poprawa realizacji celów zrównoważonego rozwoju. Będą one również w stanie wykorzystać dane do przewidywania i radzenia sobie z nieznanymi jeszcze zakłóceniami w przyszłości. 

Źródło: Schneider Electric
Redaktor: MRR