Pozyskiwanie-danych-produkcyjnych-z-pomocą-PDA

Pozyskiwanie danych produkcyjnych z pomocą PDA

Dla firm z sektora produkcyjnego pozyskiwanie wysokiej jakości danych jest ważnym krokiem w kierunku transformacji cyfrowej w erze Przemysłu 4.0. Dzięki nim przedsiębiorstwa są w stanie uzyskać realny obraz procesów produkcyjnych.

Automatyczny system PDA jest również niezbędnym warunkiem automatyzacji procesu planowania i kontroli produkcji. Czym dokładnie jest PDA i jaką rolę pełni w procesie produkcyjnym? Jak system do zarządzania produkcją wpływa na firmowe procesy? O tym w dalszej części artykułu.

Co oznacza PDA?

Mówiąc o „pozyskiwaniu danych produkcyjnych” z ang. production data acquisition, w skrócie PDA, mamy na myśli pozyskiwanie i gromadzenie rzeczywistych danych o stanach i procesach zachodzących w przedsiębiorstwie z pomocą dedykowanego do tego systemu do zarządzania produkcją. Możliwość pozyskiwania poprawnych, aktualnych danych produkcyjnych ma kluczowe znaczenie dla konkurencyjności, ponieważ dane te dostarczają ważnych informacji do dalszego planowania i sterowania procesem produkcji.

PDA W procesie produkcyjnym

Ze względu na rosnącą cyfryzację i złożoność danych, wiele firm produkcyjnych już teraz polega na inteligentnych systemach PDA, które pozyskują dane produkcyjne automatycznie i w czasie rzeczywistym. Dzięki temu mogą one zwiększyć przejrzystość procesu produkcyjnego, rozpoznać potencjał optymalizacyjny i odpowiednio go wykorzystać.

Systemy PDA, w tym systemy PDA firmy Böhme & Weihs, są często komponentami inteligentnych systemów realizacji produkcji (systemy MES). System MES pozwala na stworzenie skutecznego, zautomatyzowanego procesu planowania i sterowania produkcją – tym samym jest o krok dalej niż system planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP).

Co należy rozumieć pod pojęciem danych produkcyjnych? 

Dane produkcyjne są generowane w trakcie procesu produkcyjnego. Obejmują one dane z maszyn biorących udział w procesie produkcyjnym oraz dane pracowników. Co istotne, dane produkcyjne obejmują zarówno informacje dotyczące stanów, jak i procesów.

Jakie wyróżniamy rodzaje danych produkcyjnych?

Wyróżnia się zasadniczo dwa typy danych produkcyjnych:

  • Organizacyjne,
  • Techniczne.

Pierwszy typ dotyczy zamówień i służy do monitorowania ich realizacji. Wśród nich wyróżnia się dane produkcyjne określające przykładowo liczbę, wagę i ilości, a także postęp prac, status zamówienia i informacje zwrotne na temat wykonania zamówienia oraz dane osobowe pracowników.

Z kolei drugi rodzaj danych produkcyjnych dotyczy informacji generowanych przez maszyny. Obejmują one czasy pracy, ich wykorzystanie, przestoje, awarie i zużycie energii, a także wielkość produkcji, uzyski i ilości odrzutów. W grupie tej wyróżnia się również dane procesowe, które opisują czynniki wpływające na proces produkcyjny.

Jakie są zadania i cele zbierania danych produkcyjnych?

Głównym zadaniem pozyskiwania danych produkcyjnych (PDA) jest prawidłowe pozyskiwanie danych technicznych i organizacyjnych w celu zapewnienia przejrzystego przeglądu wszystkich informacji generowanych podczas procesu produkcyjnego. PDA służy do rejestrowania poniesionych kosztów, poziomu zużycia i wydajności oraz do powiązania ich z odpowiednimi źródłami, dostarczając w ten sposób ważnych informacji zwrotnych dla planowania i sterowania procesem produkcji. Celem systemu zbierania danych produkcyjnych jest stworzenie niezawodnej bazy danych do optymalizacji procesu produkcji.

Dlaczego PDA jest tak ważny?

Planowanie, kontrola i monitorowanie procesu produkcyjnego jest w znacznym stopniu uzależnione od systemu zbierania danych. Tylko wtedy, gdy pozyskane dane rzeczywiste są kompletne i poprawne, firmy uzyskują prawdziwy obraz swoich procesów produkcyjnych – zapewniając rzetelną podstawę do optymalizacji działań produkcyjnych. W perspektywie średnio- i długoterminowej prowadzi to do obniżenia kosztów, zwiększenia wydajności procesów, podniesienia poziomu zadowolenia pracowników, zwiększenia jakości produktów, a w konsekwencji do zwiększenia zadowolenia klientów. Pozyskiwanie danych produkcyjnych odgrywa również fundamentalną rolę we wdrażaniu koncepcji Przemysłu 4.0.

Jakie korzyści zapewnia automatyczne zbieranie danych produkcyjnych? 

PDA oferuje szereg korzyści, które warto rozpatrywać w kontekście krótko i długoterminowym.

Wśród korzyści krótkoterminowych należy wskazać:

  • zapewnienie przejrzystego i wiarygodnego przeglądu wszystkich danych produkcyjnych,
  • szybkie powiadomienia o usterkach w czasie rzeczywistym,
  • eliminowanie błędnych procesów i minimalizacja ryzyka,
  • optymalne wykorzystanie siły roboczej i maszyn,
  • ciągłe monitorowanie jakości w trakcie procesu produkcyjnego,
  • ulepszoną kalkulację kosztów dla każdego indywidualnego zamówienia.

Do korzyści długoterminowych należą z kolei:

  • łatwa identyfikacja obszarów wymagających optymalizacji;
  • wzrost satysfakcji klientów – system PDA pozwala na lepsze planowanie procesów wewnętrznych, dostarczając tym samym wiarygodnych informacji o terminach i datach realizacji, co pozytywnie wpływa na zadowolenie klientów;
  • zwiększona produktywność i konkurencyjność – możliwość ciągłej optymalizacji procesów w oparciu o aktualne dane pozwala na lepsze wykorzystanie zasobów, a tym samym zwiększenie produktywności. Automatyczne gromadzenie danych produkcyjnych sprawia, że firmy są bardziej elastyczne, a w rezultacie bardziej konkurencyjne.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Od Automatyzacji do personalizacji doświadczeń

Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę – od narzędzia optymalizującego procesy po technologię, która realnie wpływa na jakość pracy i obsługi klienta. W erze Industry 5.0 liczy się już nie tylko efektywność, ale także indywidualne podejście i synergia między człowiekiem a technologią. AI przestaje być wyłącznie mechanizmem automatyzacji – dziś pomaga firmom budować lepsze doświadczenia pracowników i klientów, dostosowując procesy do ich rzeczywistych potrzeb. Jakie zmiany wprowadza i dlaczego personalizacja staje się istotna? Od automatyzacji do personalizacji – jak AI zmienia doświadczenia pracowników i klientów Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje podchodzą do pracy i interakcji z klientami. Przez lata głównym celem wdrażania AI była automatyzacja procesów – eliminowanie powtarzalnych zadań, zwiększanie efektywności i redukcja kosztów. Dziś jednak AI to znacznie więcej niż narzędzie optymalizacyjne. W erze Industry 5.0 sztuczna inteligencja staje się katalizatorem personalizacji, umożliwiając tworzenie bardziej intuicyjnych środowisk pracy i dostosowanych do indywidualnych potrzeb doświadczeń klientów. W przestrzeni zawodowej AI wspiera pracowników, odciążając ich z monotonnych zadań i dostarczając wartościowych danych do podejmowania decyzji. Systemy ERP wyposażone w algorytmy uczenia maszynowego analizują historyczne trendy, przewidują zapotrzebowanie na zasoby i sugerują najlepsze strategie produkcji. Tym samym ludzie mogą skupić się na działaniach wymagających kreatywności, innowacyjnego myślenia i strategicznego podejścia. Dla klientów zmiana jest równie istotna. Inteligentne algorytmy umożliwiają personalizację interakcji na niespotykaną dotąd skalę – od dynamicznych rekomendacji produktowych po obsługę w czasie rzeczywistym za pomocą chatbotów i asystentów AI. Firmy mogą lepiej rozumieć potrzeby odbiorców i oferować rozwiązania dopasowane do ich oczekiwań, co bezpośrednio wpływa na lojalność i satysfakcję. Transformacja od automatyzacji do personalizacji to dowód na to, że AI nie zastępuje człowieka – staje się jego sprzymierzeńcem. W nowoczesnym środowisku pracy i biznesie liczy się nie tylko wydajność, ale także doświadczenie i relacje. To właśnie tam sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę, kształtując przyszłość, w której technologia i człowiek współpracują na nowych zasadach. AI i Industry 5.0 – synergia technologii i człowieka Wraz z nadejściem Industry 5.0 zmienia się rola technologii w środowisku pracy. Przez lata sztuczna inteligencja była wykorzystywana głównie do automatyzacji, mającej na celu zwiększenie efektywności i redukcję kosztów. Dziś AI staje się kluczowym elementem nowego podejścia, w którym technologia nie zastępuje ludzi, lecz ich wspiera – zwiększając komfort pracy, pomagając podejmować lepsze decyzje i dostosowując procesy do indywidualnych potrzeb. Industry 5.0 to era, w której AI przestaje być wyłącznie narzędziem, a staje się partnerem człowieka w codziennej pracy. To przejście od technologii skupionej na automatyzacji do takiej, która wzmacnia kompetencje ludzkie i wspiera rozwój biznesu na nowych zasadach. W inteligentnych fabrykach AI analizuje ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, pomagając w optymalizacji produkcji, prognozowaniu popytu i redukcji marnotrawstwa. Ale to nie wszystko – nowoczesne systemy uczą się preferencji i zachowań użytkowników, dostosowując interfejsy i sposoby współpracy tak, aby były jak najbardziej intuicyjne. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na kreatywnych i strategicznych aspektach swojej pracy, a nie na powtarzalnych zadaniach. Podobnie wygląda rola AI w relacjach z klientami. Personalizowane interakcje, inteligentne rekomendacje i dynamiczne systemy obsługi pozwalają firmom lepiej odpowiadać na potrzeby odbiorców. W efekcie budowana jest nie tylko efektywność operacyjna, ale także głębsze, bardziej wartościowe relacje z użytkownikami i partnerami biznesowymi. Industry 5.0 to era, w której AI przestaje być wyłącznie narzędziem, a staje się partnerem człowieka w codziennej pracy. To przejście od technologii skupionej na automatyzacji do takiej, która wzmacnia kompetencje ludzkie i wspiera rozwój biznesu na nowych zasadach. Nowoczesne systemy ERP – jak AI wspiera zarządzanie produkcją? Współczesne systemy ERP ewoluują wraz z rosnącymi wymaganiami rynku. W erze Industry 5.0 tradycyjne zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa ustępuje miejsca inteligentnym, adaptacyjnym rozwiązaniom, w których sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje procesy, ale także wspiera podejmowanie decyzji. AI analizuje dane w czasie rzeczywistym, przewiduje zmiany w popycie i optymalizuje łańcuch dostaw, pozwalając firmom działać szybciej i bardziej precyzyjnie. Jednym z kluczowych obszarów, w których AI zmienia sposób zarządzania produkcją, jest predykcyjne planowanie zasobów. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego systemy ERP mogą prognozować zapotrzebowanie na surowce i komponenty, minimalizując ryzyko przestojów i marnotrawstwa. Dodatkowo AI pomaga w automatycznym wykrywaniu anomalii w procesach produkcyjnych, co umożliwia wcześniejszą reakcję na potencjalne problemy. AI zmienia również sposób, w jaki menedżerowie podejmują decyzje. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym systemy ERP dostarczają nie tylko raporty, ale także konkretne rekomendacje dotyczące optymalizacji produkcji, redukcji kosztów czy poprawy wydajności. Zintegrowane mechanizmy sztucznej inteligencji pomagają w dynamicznym dostosowywaniu strategii operacyjnej, zwiększając elastyczność i odporność organizacji na zmiany rynkowe. AI w ERP to nie tylko automatyzacja, ale również inteligentne zarządzanie, które pozwala firmom skuteczniej planować, reagować i rozwijać się w dynamicznym świecie przemysłu. To przyszłość, w której dane przestają być jedynie statystyką – stają się kluczowym narzędziem podejmowania strategicznych decyzji. Przyszłość AI w przemyśle – jakie zmiany czekają organizacje? Sztuczna inteligencja nie jest już technologią przyszłości – to rzeczywistość, która kształtuje sposób działania nowoczesnych organizacji. W przemyśle jej wpływ wykracza daleko poza automatyzację – AI staje się kluczowym narzędziem wspierającym strategiczne zarządzanie, optymalizację procesów i rozwój nowych modeli biznesowych. Jakie zmiany czekają firmy w najbliższych latach? Jednym z głównych kierunków rozwoju AI w przemyśle jest inteligentna analiza danych w czasie rzeczywistym. Systemy wyposażone w algorytmy uczenia maszynowego potrafią identyfikować anomalie w procesach produkcyjnych, przewidywać awarie maszyn i optymalizować zużycie zasobów. Firmy coraz częściej korzystają z AI do predykcyjnego utrzymania ruchu, które pozwala ograniczyć przestoje i zredukować koszty związane z niespodziewanymi awariami. Kolejną istotną zmianą jest rozwój interakcji między człowiekiem a technologią. W modelu Industry 5.0 AI pełni rolę asystenta, który wspiera pracowników, dostarczając im wartościowych informacji i automatyzując powtarzalne zadania. Zamiast zastępować ludzi, inteligentne systemy stają się ich partnerami, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji i zwiększając komfort pracy. Nie można także zapominać o etycznych i regulacyjnych wyzwaniach związanych z rozwojem AI. Odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie istotne dla budowania zaufania zarówno wśród pracowników, jak i klientów. Przejrzystość algorytmów, ochrona prywatności oraz unikanie uprzedzeń w analizie danych to kwestie, które będą miały coraz większe znaczenie w strategiach organizacji wdrażających AI. Przyszłość AI w przemyśle to nie tylko większa efektywność, ale przede wszystkim nowa jakość zarządzania – oparta na danych, inteligentnej automatyzacji i synergii człowieka z technologią. Organizacje, które już dziś dostosują się do tej zmiany, zyskają realną przewagę konkurencyjną i lepiej przygotują się na wyzwania jutra Sztuczna inteligencja redefiniuje sposób funkcjonowania nowoczesnych organizacji – od automatyzacji procesów po inteligentne wspieranie decyzji i personalizację doświadczeń. Industry 5.0 stawia na współpracę człowieka z technologią, gdzie AI nie zastępuje ludzi, lecz wzmacnia ich kompetencje, pozwalając działać szybciej, precyzyjniej i bardziej świadomie. Firmy, które już teraz wdrażają inteligentne systemy analizy danych, optymalizacji produkcji czy predykcyjnego zarządzania, budują nie tylko bardziej efektywne, ale i elastyczne organizacje, zdolne do dynamicznego reagowania na zmieniające się warunki rynkowe. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią wykorzystać AI nie jako cel sam w sobie, ale jako narzędzie do tworzenia wartości – zarówno dla biznesu, jak i dla ludzi.
Od-Automatyzacji-do-personalizacji-doświadczeń
Proalpha_logo
zweryfikowano

0/5

proALPHA

ERP dla produkcji


Proalpha
Lubuskie
1700 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Elektronika, Meblarska, Medyczna, Metalurgiczna, Produkcyjna, Tworzywa sztuczne
Opis
Grupa proALPHA to firma funkcjonująca na rynku od 30 lat, obsługująca ponad 8 tysięcy klientów na całym świecie. System proALPHA ERP jest przeznaczony dla średnich przedsiębiorstw produkcyjnych i dostępny jest w 15 wersjach językowych....
rozwiń