Kiedy rozmawiam z klientami o AVEVA PI System, rzadko zaczynam od liczby tagów, wersji serwera czy architektury kolektorów. Znacznie bardziej interesuje mnie odpowiedź na pytanie: czego chcielibyście dowiedzieć się o swojej instalacji, czego obecnie nie jesteście w stanie sprawdzić w ciągu kilku minut?

Odpowiedzi są podobne w bardzo różnych branżach. Ile energii zużywamy na tonę produktu i skąd wynikają różnice pomiędzy zmianami? Które pompy pracują poza optymalnym zakresem? Ile trwały rozruchy kotła w ostatnim kwartale i jakie parametry odróżniały najkrótsze od najdłuższych? Które odchylenia poprzedzały awarie urządzeń?

Dane potrzebne do takich analiz często już istnieją. Znajdują się w sterownikach PLC, systemach SCADA i DCS, a w wielu przedsiębiorstwach również w wieloletnim archiwum PI. Problem zaczyna się wtedy, gdy użytkownik widzi tysiące szeregów czasowych, lecz nie ma spójnego modelu pokazującego, do jakich urządzeń i procesów należą, w jakich warunkach powstały oraz jak należy je interpretować.

W aktualnym portfolio AVEVA PI System pozostaje rozwijanym środowiskiem do zarządzania danymi operacyjnymi. Producent oferuje go obecnie także w ramach AVEVA PI Data Infrastructure, która rozszerza architekturę PI o zarządzanie danymi od edge, przez instalacje on-premises, po usługi CONNECT. Dla organizacji posiadającej PI Server oznacza to możliwość dalszego rozwijania istniejącego środowiska i udostępniania danych w architekturach hybrydowych.

Archiwum danych jest jedną z warstw dobrze zaprojektowanego PI System

PI System jest często utożsamiany z historianem, ponieważ PI Data Archive odpowiada za przechowywanie szeregów czasowych. W rzeczywistym środowisku przemysłowym archiwizacja stanowi część większego przepływu danych obejmującego ich pozyskanie, przechowywanie, kontekstualizację, obliczenia, wizualizację i wymianę z innymi aplikacjami.

Aktualne portfolio AVEVA dobrze pokazuje ten podział:

PI Interfaces, PI Connectors oraz AVEVA Adapters pozostają częścią aktualnej oferty AVEVA dotyczącej akwizycji danych, podobnie jak PI Vision, PI DataLink i PI Integrator for Business Analytics po stronie wykorzystania danych.

Na etapie akwizycji i archiwizacji duże znaczenie mają ustawienia określające, które wartości rzeczywiście trafiają dalej. W klasycznych architekturach PI mechanizm exception reporting jest związany przede wszystkim z warstwą pozyskiwania danych, natomiast compression ogranicza liczbę zdarzeń zapisywanych w archiwum. Ustawienia tych mechanizmów muszą wynikać z charakteru konkretnego sygnału. Zbyt duża tolerancja może ograniczyć widoczność krótkich zmian istotnych dla późniejszej analizy, a zbyt zachowawcza konfiguracja prowadzi do przechowywania dużej liczby danych, które nie wnoszą dodatkowej informacji.

Największą zmianę w sposobie wykorzystania PI System obserwuję jednak zwykle wyżej, na poziomie kontekstu.

Asset Framework zamienia listę tagów w model instalacji

Informacja, że temperatura w danym momencie wynosiła 87°C, ma ograniczoną wartość bez wiedzy o tym, czego dotyczył pomiar. Ta sama wartość może występować podczas normalnej pracy urządzenia, przy rozruchu, obniżonym obciążeniu albo w okresie, kiedy maszyna powinna być wyłączona.

Do interpretacji potrzebny jest kontekst: urządzenie, stan pracy, obciążenie, receptura lub produkt, parametry nominalne oraz zachowanie tego samego obiektu w porównywalnych warunkach.

Asset Framework, czyli AF, pełni w PI Server rolę modelu danych operacyjnych. Pozwala odwzorować strukturę znaną użytkownikom zakładu: przedsiębiorstwo, lokalizację, wydział, linię, urządzenie i jego podzespoły. Hierarchia może być dopasowana do modelu majątku stosowanego w przedsiębiorstwie, w tym do struktur zbliżonych do ISA-95, jeżeli organizacja wykorzystuje taki sposób klasyfikacji.

Szczególnie użyteczne są szablony elementów. Szablon pompy odśrodkowej może definiować wspólny zestaw atrybutów: przepływ, ciśnienie ssania i tłoczenia, temperatury, pobór mocy, stan pracy, parametry nominalne i wartości obliczane. Atrybuty dynamiczne mogą wskazywać konkretne PI Points, natomiast część informacji może pochodzić z innych źródeł albo być wynikiem obliczeń.

Model utworzony raz dla danej klasy urządzenia można później stosować do kolejnych obiektów. Dzięki temu definicja KPI, analizy czy sposobu prezentacji danych nie musi być odtwarzana oddzielnie dla każdej pompy, sprężarki lub wymiennika. AVEVA wskazuje hierarchie, modele i szablony Asset Framework jako mechanizm organizowania oraz kontekstualizacji danych w PI Server.

Z perspektywy użytkownika różnica jest zasadnicza. Technolog zaczyna pracować z pojęciem „Pompa P-101” zamiast z listą tagów o nazwach, które zna przede wszystkim automatyk. Utrzymanie ruchu, produkcja i energetyka mogą korzystać z tych samych definicji urządzeń i wskaźników, co ogranicza powstawanie równoległych arkuszy kalkulacyjnych zawierających inne wersje tych samych obliczeń.

Asset Analytics i Event Frames pozwalają analizować proces w kontekście zdarzeń

Kolejnym krokiem jest przejście od obserwacji pojedynczych wartości do analizy tego, co dzieje się z urządzeniem lub procesem.

Asset Analytics umożliwia wykonywanie obliczeń strumieniowych na danych PI Server i przeliczanie historii. W ten sposób można tworzyć KPI takie jak jednostkowe zużycie energii, dostępność, sprawność, liczba cykli czy czas pracy urządzenia. Definicja umieszczona w szablonie AF może być stosowana do całej klasy urządzeń, dzięki czemu sposób obliczania wskaźnika pozostaje spójny. Aktualna dokumentacja produktowa AVEVA nadal wskazuje możliwość tworzenia analiz opartych na szablonach oraz wykonywania backfillu dla danych historycznych.

Inny sposób patrzenia na proces wprowadzają Event Frames. Pozwalają zapisać okres posiadający początek, koniec oraz zestaw powiązanych danych. Może to być rozruch, postój, batch produkcyjny, przekroczenie parametru, zadziałanie zabezpieczenia albo okres pracy w określonym stanie.

Przykład w praktyce

Jeżeli każdy rozruch kotła zostanie zapisany jako Event Frame, można porównać setki rozruchów według czasu trwania, zużycia paliwa, temperatur, ciśnień i innych parametrów procesowych. Analiza przestaje wymagać ręcznego wybierania zakresów czasu na trendzie. Użytkownik pracuje na zbiorze porównywalnych zdarzeń i może sprawdzić, jakie warunki występowały podczas rozruchów najlepszych oraz najbardziej problematycznych.

AVEVA opisuje Event Frames właśnie jako mechanizm identyfikowania i rejestrowania powtarzalnych zdarzeń posiadających czas rozpoczęcia i zakończenia, takich jak batch, zmiana, rozruch czy przestój.

W tym momencie historia procesu zaczyna odpowiadać na pytania operacyjne. Użytkownik może analizować liczbę zdarzeń, ich czas trwania, warunki wystąpienia oraz zależności pomiędzy nimi, zamiast przeglądać oddzielnie dziesiątki trendów.

Jakość danych decyduje o wiarygodności zaawansowanej analityki

W działających od wielu lat środowiskach PI regularnie pojawiają się problemy, które są mało widoczne podczas codziennego przeglądania trendów. Należą do nich tagi bez aktualnych opisów i jednostek, niewłaściwie dobrane ustawienia exception i compression, zamrożone wartości z odłączonych czujników, błędne stany jakości, przesunięcia timestampów oraz kilka punktów reprezentujących ten sam pomiar.

Takie problemy stają się znacznie bardziej widoczne, gdy dane zaczynają zasilać automatyczne KPI, porównania wielu urządzeń albo modele analityczne. Matematycznie poprawna kalkulacja wykonana na nieprawidłowym sygnale nadal daje nieprawidłowy rezultat.

Szczególnie istotne jest to przy Predictive Maintenance i uczeniu maszynowym. W przypadku modeli nadzorowanych oznaczone przykłady zdarzeń i awarii mogą być bardzo wartościowym materiałem treningowym. Metody detekcji anomalii mogą działać także bez dużej liczby oznaczonych awarii, lecz nadal wymagają reprezentatywnych danych z normalnej pracy, prawidłowego kontekstu operacyjnego oraz późniejszej walidacji wyników przez ekspertów.

Event Frames mogą tutaj pełnić dodatkową rolę. Jeżeli organizacja konsekwentnie rejestruje postoje, alarmy, remonty, rozruchy i inne zdarzenia, uzyskuje uporządkowane przedziały czasowe, które można wykorzystać podczas przygotowania oraz walidacji analiz.

Sam PI System dostarcza dane, kontekst i mechanizmy obliczeniowe. Zaawansowane zastosowania predykcyjne mogą korzystać z dodatkowych narzędzi. AVEVA Predictive Analytics pozostaje osobnym produktem AVEVA zintegrowanym z PI System, oferującym między innymi detekcję anomalii i prognozowanie czasu do potencjalnej awarii. Dane PI można również udostępniać własnym modelom i zewnętrznym platformom analitycznym.

Dlatego przed rozpoczęciem projektu AI opłaca się sprawdzić jakość danych wcześniej niż sam model. Jeżeli technolog, automatyk i użytkownik biznesowy różnie interpretują ten sam tag, problem znajduje się w warstwie danych i kontekstu.

Dane z PI System można udostępniać dalej bez przebudowy istniejącego środowiska

Dojrzałe wykorzystanie PI System często prowadzi do sytuacji, w której dane potrzebne są także poza środowiskiem OT: w raportowaniu biznesowym, aplikacjach własnych, Data Lake, systemach AI, CMMS, ERP albo rozwiązaniach chmurowych.

AVEVA nadal rozwija kilka sposobów realizacji takiego dostępu.

PI Integrator for Business Analytics przygotowuje dane PI Server do wykorzystania przez narzędzia BI i zaawansowanej analityki. Pozwala wybierać, oczyszczać i kształtować dane w tabelaryczne zbiory wraz z zachowaniem kontekstu pochodzącego z PI Server. Produkt pozostaje elementem aktualnego portfolio AVEVA.

Własne aplikacje mogą korzystać z PI Web API, AF SDK oraz PI SQL. PI Web API udostępnia dane szeregu czasowego, metadane aktywów i zdarzenia poprzez REST, AF SDK pozwala aplikacjom .NET pracować bezpośrednio z modelem Asset Framework, a PI SQL daje możliwość wykonywania zapytań do danych PI przy użyciu mechanizmów znanych z relacyjnych baz danych. Wszystkie te technologie są nadal wymieniane przez AVEVA jako aktualne technologie developerskie PI System.

W architekturach hybrydowych coraz większą rolę pełni CONNECT data services. Aktualne nazewnictwo AVEVA wykorzystuje właśnie określenie CONNECT data services; starszą nazwę AVEVA Data Hub lepiej pomijać w nowych materiałach. Usługa jest natywnie integrowana z PI System i służy do udostępniania kontekstualizowanych danych operacyjnych aplikacjom, analityce oraz narzędziom data science w chmurze.

Organizacja może dzięki temu rozwijać istniejący PI System stopniowo. Dane pozostające w zakładzie nadal mogą obsługiwać bieżącą pracę operatorów i inżynierów, a wybrane informacje mogą być udostępniane systemom biznesowym lub usługom chmurowym zgodnie z przyjętą architekturą IT/OT.

Rozwój PI System warto rozpocząć od konkretnego problemu operacyjnego

Jeżeli PI System działa w przedsiębiorstwie od kilku lat, punktem wyjścia powinno być sprawdzenie obecnego środowiska i wybranie zastosowania, którego efekt da się zweryfikować.

W praktyce taki proces można podzielić na cztery etapy:

1. Ocena środowiska. Sprawdzane są wersje i status wsparcia komponentów, architektura akwizycji, mechanizmy zapewniające ciągłość przesyłania danych, ustawienia punktów, jakość opisów oraz stopień wykorzystania Asset Framework.
2. Wybór problemu. Zespół określa konkretne pytanie operacyjne, na przykład zużycie energii na jednostkę produkcji, analizę postojów, monitoring rozruchów lub zachowanie krytycznej klasy urządzeń.
3. Budowa modelu i analityki. W zakresie wymaganym przez przypadek użycia powstają struktury AF, szablony, obliczenia, Event Frames oraz widoki PI Vision.
4. Walidacja i rozwój. Użytkownicy sprawdzają, czy uzyskana informacja pomaga im podejmować decyzje. Dopiero zweryfikowany wzorzec jest przenoszony na kolejne urządzenia, linie lub lokalizacje.

Takie podejście ogranicza zakres pierwszego etapu i jednocześnie pozwala sprawdzić, czy problem organizacji rzeczywiście można rozwiązać danymi, które już znajdują się w PI System.

W projektach, które realizujemy, bardzo często okazuje się, że przedsiębiorstwo posiada znaczną część potrzebnych danych. Najwięcej pracy wymaga ich uporządkowanie, powiązanie z właściwymi aktywami oraz zbudowanie logiki opisującej proces w sposób zrozumiały dla jego użytkowników.

Dla mnie właśnie w tym miejscu AVEVA PI System pokazuje największą wartość. Historia procesu zaczyna służyć technologom, operatorom, utrzymaniu ruchu, energetykom i osobom zarządzającym do odpowiadania na pytania, które wcześniej wymagały ręcznego zbierania informacji z wielu źródeł.

Jeżeli firma posiada PI System i chce ocenić poziom wykorzystania swojego środowiska, dobrym punktem startu jest jedno konkretne pytanie operacyjne: jakiej informacji o swojej instalacji potrzebujemy dzisiaj, a mimo posiadania danych nadal nie potrafimy uzyskać wystarczająco szybko?

Sprawdź nasze rozwiązania AVEVA.

The post AVEVA PI System: od historiana do infrastruktury danych operacyjnych appeared first on ConnectPoint.

Dlaczego Predictive Maintenance trafia na listę priorytetów CIO i dyrektorów produkcji? 

Choć motywacje różnią się branża od branży, trzy liczby najczęściej pojawiają się na slajdach przed zarządem, gdy mowa o utrzymaniu ruchu: 

• Kruche łańcuchy dostaw części zamiennych podnoszą ryzyko przestoju. Deloitte w raporcie 2025 Manufacturing Industry Outlook podaje, że choć średnie czasy dostawy materiałów produkcyjnych poprawiły się od pandemicznego szczytu, nadal pozostają o kilkanaście proc. dłuższe niż przed 2020 r., a ponad 35% producentów wskazuje rosnące koszty transportu jako główne wyzwanie operacyjne. 

• Analityka predykcyjna realnie zmniejsza liczbę awarii. Badanie Quantifying the Value of Predictive Maintenance firmy Nucleus Research pokazuje, że wdrożone programy Predictive Maintenance potrafią zredukować nieplanowane przestoje o 35‑50% i wydłużyć żywotność aktywów o 20‑40% . 

• Zwrot z inwestycji (ROI) przychodzi szybciej niż w klasycznych projektach IT. Według Operations & Maintenance Best Practices Guide  US DOE firmy odnotowują 10‑krotny zwrot przy 25‑30% spadku kosztów utrzymania. 

Na polskim i środkowoeuropejskim rynku doświadczenia – m.in. z projektów realizowanych przez ConnectPoint – pokazują, że łączenie IIoT, AI/ML i dobrych praktyk inżynierskich pozwala w ciągu kilku kwartałów przejść od pilotażowego proof‑of‑concept do mierzalnego ograniczenia kosztów w całym parku maszynowym. Poniżej przyglądamy się ośmiu najdroższym problemom, które skutecznie adresuje Predictive Maintenance. 

Najczęstsze wyzwania w firmie produkcyjnej związane z utrzymaniem ruchu

1. Rozproszone i niespójne źródła danych operacyjnych

W typowej fabryce dane o stanie maszyn powstają równolegle w SCADA, sterownikach PLC, rejestratorach wibracji, systemach CMMS i arkuszach Excela. Każde z tych środowisk nadaje własne nazwy tagom, przechowuje historię w innym formacie i udostępnia dane w różnym rytmie. Ta fragmentaryzacja danych blokuje szybkie decyzje operacyjne, bo wymaga ręcznego scalania raportów przed każdym spotkaniem produkcyjnym.  

Rozproszenie nie jest jedynie problemem technicznym – to także ryzyko biznesowe. Gdy brakuje jednego „źródła prawdy”, łatwo o sytuację, w której dyrektor produkcji widzi inną liczbę awarii niż kierownik utrzymania ruchu, a zespół IT ma trzecią wersję tej samej historii. W efekcie plan działań bywa oparty na percepcji, a nie na faktach. Wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu niweluje ten problem, bo w etapie konsolidacji odbywa się streaming surowych sygnałów do wspólnej hurtowni czasu rzeczywistego, normalizacja tagów i ujednolicenie historii awarii. Dopiero na takim fundamencie, stworzonym z Predictive Maintenace, można budować wiarygodne prognozy. 

2. Opóźniony dostęp do kluczowych danych operacyjnych

Wg danych zebranych na projektach ConnectPoint oraz w czasie rozmów z klientami, przeciętnie inżynierowie spędzają 80% czasu na zbieraniu danych, a tylko 20% na ich analizie. W praktyce oznacza to długie godziny eksportów CSV, przerzucania plików na pendrive’ach i spóźnione reakcje na odchylenia procesu. W świecie, w którym godzina przestoju w automotive kosztuje już 2,3 mln USD, każda minuta zwłoki ma wymierną cenę.  

Systemy Predictive Maintenance odwracają tę proporcję. Strumienie danych z maszyn trafiają do pamięci w ciągu sekund, a gotowe API udostępnia je równocześnie działom UR, technologii i IT. Efekt biznesowy to skokowa zmiana w kulturze pracy: inżynierowie zaczynają spędzać czas na interpretacji przyczyn, a nie na polowaniu na liczby. 

3. Opóźnione wykrywanie anomalii i brak automatycznych alertów

Bez warstwy analizy predykcyjnej zakład dowiaduje się o problemie, gdy linia już się zatrzyma z powodu awarii. Do najczęsciej to brak automatycznych alertów o odchyleniach od normy prowadzi bezpośrednio do kosztownych usterek. W kontekście przytoczonych wyżej kosztów przestoju, nawet kilkuminutowe opóźnienie w reakcji może oznaczać dziesiątki tysięcy złotych straty. Modele uczenia maszynowego w Predictive Maintenance budują „sygnaturę zdrowia” urządzenia – matematyczny opis drgań, temperatur i zużycia energii w czasie regularnej, normalnej pracy. Gdy którykolwiek z parametrów zaczyna odbiegać od wzorca, system emituje alert zanim odchylenie stanie się widoczne (“namacalne”) dla operatora. Taki wczesny sygnał to nie abstrakcyjna korzyść IT, lecz realna oszczędność: lepiej wymienić łożysko w planowanym oknie w ciągu dnia wcześniej niż zatrzymać całą linię w niedzielę o 3 w nocy. 

4. Nieuporządkowana struktura danych i brak standaryzacji

Nawet jeśli dane trafią już do jednej bazy, mogą pozostać bezużyteczne, gdy nazwy tagów (krótkich słów kluczowych lub fraz, które opisują i kategoryzują produkty, procesy lub materiały) niczego nie wyjaśniają, a atrybuty procesu są niekompletne. W tym przypadku “chaos semantyczny” na tagach  uniemożliwia skalowanie analityki.  

Wyobraźmy sobie dwie identyczne linie pakujące, gdzie czujnik tej samej sekcji na jednej linii nazywa się „T‑123_TEMP”, a na drugiej „P3‑Temp_A”. Algorytm nie rozpozna, że to bliźniacze sygnały – zagubi się w mapowaniu. Standaryzacja , którą wdraża się w ramach strategii Predictive Maintance, obejmuje trzy kroki, aby to uporządkować: słownik tagów (co opisuje każdy sygnał), ontologię procesu (jak elementy łączą się w całość) oraz walidację jakości danych (zakresy, jednostki, precyzja). Dopiero po przejściu tych etapów można liczyć na wiarygodne modele prognozowania awarii. 

5. Brak cyfrowego bliźniaka (Digital Twin) linii produkcyjnej

Powiązanie sygnałów z konkretnymi elementami maszyny jest warunkiem skutecznego przewidywania awarii oraz porównywania podobnych urządzeń. Cyfrowy bliźniak, czyli tzw. Digital Twin, to wirtualna reprezentacja fizycznego obiektu lub systemu, która jest na bieżąco aktualizowana o dane z rzeczywistego obiektu. W kontekście predykcyjnego utrzymania ruchu (predictive maintenance), cyfrowy bliźniak pozwala na symulowanie różnych scenariuszy, analizowanie stanu maszyn i przewidywanie potencjalnych awarii, co umożliwia zaplanowanie napraw i konserwacji zanim dojdzie do przestoju. 

Digital Twin w przypadku linii produkcyjnej to interaktywna replika danej linii: każdy motoreduktor, przekładnia czy siłownik ma w nim swoje wirtualne „gniazdo”, a powiązane czujniki przekazują dane w czasie rzeczywistym. Dzięki bliźniakowi inżynierowie widzą nie tylko surową wibrację 14 mm/s², lecz wibrację dokładnie tego łożyska w sekcji naciągu – razem z historią serwisów, obciążeniem i temperaturą oleju. W efekcie można stworzyć model degradacji „rodziny” urządzeń, a rozwiązania wypracowane na linii A przenieść na linię B bez żmudnego przemapowywania. 

6. Nieprecyzyjne zarządzanie dostępem do danych

W branzy produkcyjnej to często spotykany paradoks:  z jednej strony zbyt wąskie uprawnienia blokują kluczowe informacje przed obsługą linii, z drugiej – nadmiernie szeroki dostęp rodzi ryzyko utraty kontroli nad zmianami w systemie. Dojrzały program predykcyjnego utrzymania ruchu buduje “macierz ról” – operator, utrzymanie ruchu, planista, data scientist, zarząd – i przypisuje każdej precyzyjny zakres widoczności oraz akcji (podgląd, komentowanie, edycja modeli). Dodatkowo każda interwencja jest logowana, co tworzy cyfrowy ślad audytowy.  

W dłuższej perspektywie taki porządek przekłada się na stabilność modeli: zmiany w konfiguracji są świadome i weryfikowalne, a wiedza o tym, kto, kiedy i dlaczego podjął decyzję, nie ginie w chaosie maili. 

7. Utrudniona interpretacja danych operacyjnych

Zbieranie danych to dopiero początek – równorzędnym wyzwaniem jest sposób ich prezentacji. Doświadczenie pokazuje, że brak intuicyjnych wizualizacji wydłuża czas reakcji na anomalię. Człowiek radzi sobie świetnie z wykresami trendów i sygnalizacją kolorami, ale gorzej z surowymi liczbami przesuwającymi się jak „deszcz Matrixa”.  

Nowoczesne kokpity Predicitve Maintenance w tym ten, który oferujemy w platformie Smart RDM, łączą dynamiczne KPI (MTTR, MTBF, OEE) z mapą linii i prognozowanym czasem do awarii. Dzięki temu technolog widzi „czerwone” punkty ryzyka, a menedżer – finansowe skutki każdego alertu. To nie jest jedynie kosmetyka UX; skrócenie reakcji o kilka minut przy wspomnianaych kosztach  przekłada się na sześciocyfrową wartość w budżecie rocznym. 

8. Izolacja danych operacyjnych od systemów biznesowych (ERP/CMMS)

Ostatnie ogniwo łańcucha wyzwań to oderwanie produkcji od finansów: awaria “żyje” w systemie SCADA, a jej koszt – w ERP. Taka separacja uniemożliwia pełną kalkulację TCO (Total Cost of Ownership – czyli Całkowity Koszt Posiadania: suma wszystkich kosztów związanych z danym zasobem całym jego cyklu życia, od zakupu po utylizację) i hamuje planowanie budżetu części zamiennych. Brak integracji utrudnia optymalizację procesów i kosztów.  

Gdy system Predictive Maintenance wystawia zdarzenie bezpośrednio do CMMS ( Computerized Maintenance Management System – komputerowy System Zarządzania Utrzymaniem Ruchu), a to trafia dalej do modułu zakupów ERP, powstaje zamknięta pętla: predykcja → zlecenie → rezerwacja części → faktura → raport ROI. Dzięki temu każda złotówka wydana na utrzymanie ma swój kontekst w danych produkcyjnych, a decyzję o modernizacji czy zmianie dostawcy można poprzeć twardą analityką. 

Co mówią liczby? Korzyści wdrożenia Predictive Maintenance

Zanim spojrzysz na liczby, warto uświadomić sobie skalę dźwigni: każda godzina odzyskanej dostępności czy każdy procent obniżonych kosztów utrzymania przekłada się bezpośrednio na marżę operacyjną i terminowość dostaw. Poniższe zestawienie pokazuje, jak szybko i namacalnie predykcyjne utrzymanie ruchu potrafi przełożyć się na wynik finansowy zakładu.

*Średnie z wdrożeń raportowanych w badaniach branżowych; rzeczywisty efekt zależy od krytyczności linii, kultury danych i dojrzałości procesów UR.

Efekty łatwe do oszacowania przy Predictive Maintenance

Osiem opisanych barier tworzy spójną „ukrytą pajęczynę kosztów” w organizacji produkcyjnej. Predictive Maintenance, wdrażane metodycznie – od konsolidacji danych, przez standaryzację i cyfrowy bliźniak, po integrację z ERP – pozwala tę pajęczynę przeciąć.  Korzyści są potrójne

• Finansowe – redukcja nieplanowanych przestojów, które w dużych zakładach liczy się w milionach dolarów na godzinę. 
• Operacyjne – szybsza i trafniejsza reakcja na zdarzenia dzięki automatycznym alertom, wizualizacjom i kulturze „data‑driven”. 
• Strategiczne – budowa cyfrowej pamięci organizacji, która z czasem sama wzmacnia algorytmy i ułatwia transfer wiedzy między zmianami, liniami i zakładami. 

Jeżeli choć jeden z opisanych problemów jest codziennością w Twojej fabryce, warto potraktować predykcyjne utrzymanie ruchu nie jako projekt IT, lecz jako drogę do odpornej, przewidywalnej i skalowalnej produkcji, w czym chętnie Ci pomożemy.

Sprawdź, jak poprawić wskaźniki produkcyjne od OEE po ROI – dowiedz się, jak już w 3 miesiące przejść od pierwszego pomiaru do pełnoprawnego systemu Predictive Maintenance, który realnie podniesie efektywność Twojej fabryki.

The post 8 strategicznych wyzwań w firmie produkcyjnej, które wyeliminujesz dzięki Predictive Maintenance appeared first on ConnectPoint.

Wiedza musi być nieustannie rozwijana, kwestionowana i poszerzana, inaczej zanika. – Peter Drucker, specjalista ds. zarządzania, pedagog, autor książek i wielu publikacji naukowych, które uformowały filozoficzne i praktyczne podstawy organizacji nowoczesnych korporacji biznesowych. Drucker określany jest mianem „twórcy nowoczesnego zarządzania”.

Sukces predykcyjnego utrzymania ruchu (PDM) nie zależy jedynie od wyboru odpowiedniego narzędzia, ale przede wszystkim od narzędzia, które aktywnie wspiera użytkowników w ciągłym usprawnianiu procesów na każdym poziomie organizacji. Kluczowym elementem tego podejścia jest dynamicznie rozwijana baza wiedzy, zaangażowanie użytkowników oraz wsparcie ze strony sztucznej inteligencji (AI). W dalszej części przybliżymy, jak te trzy filary wzajemnie się uzupełniają, jakie pełnią role w procesie wdrażania PDM oraz w jaki sposób ich synergia przekłada się na wymierne efekty operacyjne i strategiczne. Należy podkreślić, że dalsza część artykułu nie zawiera opisu złożonych algorytmów utrzymania predykcyjnego opartych na modelach uczenia maszynowego. Przedstawiono w niej opis ogólnych wymagań stawianych współczesnym systemom utrzymania ruchu i narzędziom pozwalającym na ich spełnienie. 

Zarządzanie wiedzą

Baza wiedzy w produkcji to zbiór uporządkowanych informacji, danych i najlepszych praktyk wspierających procesy operacyjne. Jest to kluczowe narzędzie dla firm produkcyjnych, które chcą efektywnie udostępniać niezbędne informacje, poprawiać produktywność i wspierać innowacje. 

Baza wiedzy to scentralizowany system gromadzenia, przechowywania i udostępniania informacji związanych z: 

• procesami produkcyjnymi, 
• zarządzaniem zasobami, 
• technologiami, 
• procedurami operacyjnymi i bezpieczeństwa, 
• oraz dokumentacją techniczną. 

Platforma Smart RDM to zaawansowane narzędzie, które łączy funkcje zarządzania danymi operacyjnymi, wiedzą oraz raportowaniem w jednym, spójnym środowisku. Dzięki integracjom z różnymi źródłami danych i elastycznym mechanizmom przechowywania, użytkownicy mogą w prosty sposób gromadzić, organizować i analizować informacje kluczowe dla strategii utrzymania ruchu. 

Jednym z istotnych elementów Smart RDM jest możliwość przechowywania plików i dokumentów w repozytoriach lokalnych oraz chmurowych, takich jak OneDrive, Google Drive czy lokalne dyski sieciowe. Platforma obsługuje szeroką gamę formatów, od dokumentów tekstowych (PDF, DOC, TXT) i arkuszy kalkulacyjnych (CSV, XLS) po prezentacje multimedialne (PPT) oraz pliki graficzne (JPG, PNG). Dzięki temu użytkownicy mogą przechowywać w jednym miejscu zarówno dokumentację techniczną, procedury operacyjne, jak i raporty z analiz procesów.

Baza wiedzy jak każdy element procesu produkcyjnego musi być cały czas rozwijana
i bez pełnego zaangażowania użytkowników będzie to tylko kolejny zbiór danych nie dający
oczekiwanej wartości. – Dawid Pilc, CEO Connectpoint

Kontrola dostępu do zgromadzonych informacji odbywa się poprzez role zarządzane przez Administratora Biznesowego Systemu. Każdy użytkownik ma przypisane odpowiednie uprawnienia, które określają, jakie dane może przeglądać, edytować lub udostępniać. Taka struktura zapewnia nie tylko bezpieczeństwo, ale także przejrzystość w zarządzaniu wiedzą w organizacji.

Smart RDM pełni także rolę centralnego repozytorium raportów produkcyjnych, które zawierają kluczowe wskaźniki efektywności (KPI). Raporty te mogą być generowane i eksportowane w różnych formatach, takich jak PDF, TXT czy CSV, a następnie archiwizowane jako element bazy wiedzy. Użytkownicy mają możliwość łatwego dostępu do analiz wydajności maszyn, raportów dotyczących przestojów czy podsumowań kosztów utrzymania ruchu, co znacząco wspiera podejmowanie trafnych decyzji operacyjnych i strategicznych. 

Smart RDM to zatem nie tylko narzędzie do zarządzania danymi, ale także kompleksowa platforma do organizacji wiedzy, która wspiera użytkowników w codziennych zadaniach oraz długoterminowym planowaniu strategii utrzymania ruchu. Dzięki elastycznym metodom przechowywania i intuicyjnemu dostępowi do informacji, platforma stanowi fundament skutecznego zarządzania wiedzą w nowoczesnych przedsiębiorstwach. 

Poniżej zostaną opisane role użytkowników w korzystaniu bazy danych, AI które może być wsparciem w tym procesie i jak dobry wpływ zarządzanie wiedzą może mieć na ograniczenie awarii w przedsiębiorstwie. 

Rola użytkowników w tworzeniu bazy wiedzy  

Menedżerowie odgrywają strategiczną i organizacyjną rolę w tworzeniu, rozwijaniu oraz wykorzystaniu bazy wiedzy w przedsiębiorstwach produkcyjnych. Ich działania wpływają na kulturę organizacyjną, efektywność procesów i wykorzystanie zasobów wiedzy w codziennej pracy. Poniżej przedstawiono najważniejsze obszary ich działań. 

1. Tworzenie strategii zarządzania wiedzą: Menedżerowie opracowują polityki zarządzania wiedzą, wybierają odpowiednie narzędzie do zarządzania bazą wiedzy oraz definiują cele biznesowe związane z bazą wiedzy. 
2. Budowanie kultury dzielenia się wiedzą: Promują otwartość i współpracę między działami oraz zachęcają pracowników do rozwoju bazy wiedzy. 
3. Zarządzanie procesem gromadzenia wiedzy: Menedżerowie zapewniają systematyczny i efektywny proces gromadzenia wiedzy oraz monitorują jakość informacji wprowadzanych do bazy wiedzy. 
4. Analiza i wykorzystanie danych: Wykorzystują dane z bazy wiedzy do podejmowania lepszych decyzji biznesowych i optymalizacji działań.
5. Ułatwianie współpracy między działami: Organizują interdyscyplinarne zespoły odpowiedzialne za rozwój bazy wiedzy oraz tworzą mechanizmy wymiany informacji między działami. 
6. Inwestowanie w szkolenia i rozwój: Inwestują w szkolenia z obsługi systemów zarządzania wiedzą i rozwój umiejętności pracowników. 
7. Monitorowanie i ocena efektywności bazy wiedzy: Oceniają, czy baza wiedzy przynosi oczekiwane korzyści oraz regularnie aktualizują strategię zarządzania wiedzą. 

Platforma Smart RDM stanowi wszechstronne wsparcie dla menedżerów, umożliwia skuteczne wdrażanie strategii zarządzania wiedzą, centralizację zasobów informacyjnych oraz ich efektywne wykorzystanie w codziennych procesach operacyjnych. Dzięki Smart RDM menedżerowie mogą definiować i nadzorować polityki zarządzania wiedzą, a także monitorować realizację celów biznesowych związanych z jej rozwojem i utrzymaniem. 

Smart RDM aktywnie wspiera budowanie kultury organizacyjnej opartej na dzieleniu się wiedzą. Intuicyjne mechanizmy współdzielenia dokumentów i raportów zachęcają pracowników do aktywnego korzystania z platformy oraz do współtworzenia bazy wiedzy.  

Istotnym elementem funkcjonowania Smart RDM jest automatyzacja procesu gromadzenia danych z różnych źródeł, takich jak raporty produkcyjne czy dokumentacja techniczna. Platforma dba o wysoką jakość i spójność zgromadzonych informacji poprzez mechanizmy walidacji i kontroli danych. Dzięki temu menedżerowie mogą być pewni, że podejmują decyzje w oparciu o aktualne i wiarygodne informacje. Smart RDM oferuje także zaawansowane narzędzia analityczne, które przekształcają dane w czytelne raporty i wizualizacje KPI. Ułatwia to identyfikację obszarów wymagających optymalizacji oraz śledzenie skuteczności wdrażanych działań. 

Współpraca między działami jest kluczowym aspektem skutecznego zarządzania wiedzą, a Smart RDM ułatwia ten proces dzięki centralnemu repozytorium informacji. Platforma pozwala na precyzyjne zarządzanie uprawnieniami użytkowników, co zapewnia bezpieczeństwo danych i zgodność z politykami organizacji. Menedżerowie mają pełną kontrolę nad tym, kto ma dostęp do konkretnych dokumentów, raportów czy analiz, co zapobiega nieautoryzowanemu dostępowi i utracie poufności. 

Rozwój kompetencji pracowników to kolejny obszar, w którym Smart RDM wspiera menedżerów. Dzięki dostępowi do materiałów instruktażowych, dokumentacji technicznej i raportów analitycznych pracownicy mogą szybko zdobywać potrzebną wiedzę i rozwijać swoje umiejętności. Platforma umożliwia również monitorowanie aktywności użytkowników, co pozwala identyfikować obszary wymagające dodatkowych szkoleń oraz śledzić poziom zaangażowania poszczególnych członków zespołu. 

Operatorzy maszyn bezpośrednio zaangażowani w codzienne operacje, konserwację i rozwiązywanie problemów technicznych, na bieżąco zasilają bazę wiedzy. Ich doświadczenie, wiedza praktyczna i obserwacje stanowią cenne źródło informacji. Ich rolą w kontekście budowania bazy wiedzy jest zatem:

1. Dostarczanie wiedzy praktycznej: Operatorzy mają unikalną wiedzę na temat funkcjonowania maszyn i optymalnych parametrów pracy. 
2. Identyfikacja potencjalnych problemów: Wczesne wykrywanie nietypowych dźwięków, wibracji czy zmian w pracy urządzeń. 
3. Dokumentowanie procedur i najlepszych praktyk: Tworzenie instrukcji krok po kroku oraz zaleceń dotyczących bezpieczeństwa pracy. 
4. Wspieranie szkoleń: Baza wiedzy wzbogacona przez operatorów jest cenna dla nowych pracowników oraz w procesie prowadzenia szkoleń. 
5. Testowanie i weryfikacja informacji: Operatorzy pomagają w ocenie skuteczności procedur. 
6. Tworzenie danych w czasie rzeczywistym: Wprowadzanie danych dotyczących zdarzeń, parametrów i usterek. 

Smart RDM umożliwia operatorom efektywne dokumentowanie, analizowanie i wykorzystywanie zgromadzonych informacji, co przekłada się na lepszą wydajność pracy, minimalizację przestojów i skuteczniejsze rozwiązywanie problemów technicznych. 

Jednym z najważniejszych atutów Smart RDM jest intuicyjny interfejs użytkownika, który pozwala operatorom na szybkie wprowadzanie danych dotyczących parametrów pracy maszyn, usterek oraz wszelkich nietypowych zdarzeń. Dzięki temu informacje są rejestrowane w czasie rzeczywistym i mogą być natychmiast analizowane przez inne zespoły lub systemy zarządzania utrzymaniem ruchu. Platforma automatycznie strukturyzuje i kategoryzuje te dane, co eliminuje chaos informacyjny i ułatwia późniejsze wyszukiwanie konkretnych wpisów. 

Kolejną zaletą Smart RDM jest możliwość dokumentowania procedur i najlepszych praktyk w formie interaktywnych instrukcji lub załączników do bazy wiedzy. Operatorzy mogą tworzyć szczegółowe opisy procedur konserwacyjnych, instrukcje krok po kroku oraz rekomendacje dotyczące optymalnych parametrów pracy maszyn. Dzięki funkcjom dodawania zdjęć, filmów czy innych materiałów multimedialnych, dokumentacja staje się bardziej przejrzysta i przystępna dla nowych pracowników oraz innych członków zespołu. 

Monitorowanie parametrów w czasie rzeczywistym to kolejna funkcja, która znacząco wspiera operatorów. Smart RDM umożliwia śledzenie kluczowych wskaźników wydajności (KPI) maszyn oraz automatyczne generowanie alertów w przypadku wykrycia nieprawidłowości. Dzięki temu operatorzy mogą reagować na potencjalne problemy, zanim przerodzą się one w poważne awarie, co skraca czas przestoju i zmniejsza koszty napraw. 

Dostęp mobilny to kolejny aspekt, który usprawnia pracę operatorów. Smart RDM oferuje aplikację mobilną, dzięki której operatorzy mogą rejestrować zdarzenia i przeglądać dokumentację także będąc z dala od stanowiska operatorskiego. To szczególnie ważne w środowisku produkcyjnym, gdzie szybki dostęp do informacji może znacząco wpłynąć na czas reakcji i skuteczność podejmowanych działań. 

W dziale utrzymania ruchu pracownicy również maja ogromy wpływ na bazę wiedzy, szczególnie w kontekście zapewnienia ciągłości pracy maszyn i urządzeń produkcyjnych. Ich doświadczenie i działania są fundamentem efektywnego zarządzania wiedzą w zakładzie produkcyjnym. Do podstawowych zadań użytkowników z tej grupy należy: 

1. Dokumentowanie incydentów i usterek: Rejestrowanie szczegółów dotyczących awarii i tworzenie raportów poawaryjnych.
2. Tworzenie harmonogramów konserwacji: Wprowadzanie optymalnych terminów przeglądów technicznych. 
3. Monitorowanie stanu technicznego: Korzystanie z danych z czujników do analizy w czasie rzeczywistym. 
4. Standaryzacja procedur naprawczych: Tworzenie i aktualizacja standardowych procedur operacyjnych. 
5. Analiza i usprawnienia procesów: Prowadzenie analiz wydajności i niezawodności maszyn. 
6. Współpraca z operatorami: Analiza problemów zauważonych przez operatorów oraz ustalanie priorytetów napraw. 
7. Szkolenie i transfer wiedzy: Przekazywanie wiedzy innym członkom zespołu oraz tworzenie materiałów szkoleniowych. 

Jednym z głównych atutów Smart RDM jest możliwość dokładnego dokumentowania incydentów i usterek. Platforma umożliwia rejestrowanie szczegółowych informacji o awariach, takich jak czas wystąpienia, opis problemu, zastosowane środki zaradcze oraz osoby odpowiedzialne za naprawę. Raporty poawaryjne mogą być przechowywane w różnych formatach, w tym PDF, CSV czy DOC, co pozwala na ich późniejszą analizę i wykorzystanie w działaniach prewencyjnych. 

Smart RDM wspiera także tworzenie harmonogramów konserwacji. Dzięki funkcjom planowania i automatycznym przypomnieniom zespoły utrzymania ruchu mogą efektywnie zarządzać przeglądami technicznymi oraz unikać niespodziewanych awarii. Platforma analizuje również dane historyczne, co pozwala na identyfikację optymalnych terminów przeglądów oraz przewidywanie potencjalnych usterek. 

W obszarze monitorowania stanu technicznego maszyn Smart RDM integruje dane z czujników i systemów OT, umożliwiając zespołom utrzymania ruchu analizę parametrów pracy maszyn w czasie rzeczywistym. Platforma automatycznie generuje alerty w przypadku wykrycia odchyleń od normy, co pozwala na szybką reakcję i minimalizację skutków awarii. 

Standaryzacja procedur naprawczych to kolejny obszar, w którym Smart RDM przynosi wymierne korzyści. Platforma umożliwia tworzenie i aktualizowanie standardowych procedur operacyjnych oraz instrukcji konserwacyjnych. Dzięki centralnemu repozytorium dokumentów zespoły mają szybki dostęp do aktualnych wytycznych, co usprawnia działania naprawcze i minimalizuje ryzyko popełnienia błędów. 

Analiza danych zgromadzonych w Smart RDM pozwala na usprawnienie procesów konserwacyjnych. Zaawansowane narzędzia analityczne, wspomagane algorytmami uczenia maszynowego i modelami predykcyjnymi, umożliwiają identyfikację powtarzających się problemów, analizę niezawodności maszyn oraz wdrażanie działań mających na celu poprawę efektywności operacyjnej. Raporty KPI dostarczają klarownych informacji o wydajności poszczególnych urządzeń oraz skuteczności przeprowadzanych napraw. 

Bez udziału użytkowników nie ma szans na stworzenie wiarygodnej bazy wiedzy wspierającej
działanie w organizacji. Aby jednak cały proces mógł sprawnie działać należy rozpatrzyć
wykorzystanie najnowszych narzędzi wspierających wysiłek użytkowników. Od czasu pojawienia się
rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji możliwości wykorzystania wiedzy w organizacji
wydają się nieograniczone i dostępne dla każdego. – Dawid Pilc, CEO Connectpoint

Smart RDM wspiera również procesy szkoleniowe i transfer wiedzy. Zespoły utrzymania ruchu mogą tworzyć materiały szkoleniowe, dokumentować najlepsze praktyki oraz udostępniać je nowym członkom zespołu. Dzięki temu platforma staje się centralnym punktem dostępu do wiedzy technicznej, co sprzyja szybszej adaptacji nowych pracowników oraz podnoszeniu kwalifikacji istniejącego zespołu. Dodatkowo daje możliwość dostępu do informacji w przypadku braku kluczowych pracowników, posiadających wiedzę w danym obszarze (choroba, wypadek losowy).

Baza wiedzy na sterydach 

Sztuczna inteligencja może znacząco wspierać proces tworzenia, rozwijania i zarządzania bazą wiedzy w przedsiębiorstwach produkcyjnych, zapewniając efektywność, dokładność i dostępność informacji. Oto kluczowe sposoby, w jakie AI może pomóc: 

1. Automatyzacja gromadzenia wiedzy

• Analiza danych w czasie rzeczywistym: AI może automatycznie przetwarzać dane produkcyjne, z systemów IT, raportów produkcyjnych i innych źródeł. 
• Wykrywanie wzorców: Algorytmy AI identyfikują wzorce w danych, takie jak powtarzające się awarie i sugerują najlepsze rozwiązania. 
• Przechwytywanie wiedzy eksperckiej: AI może wspierać digitalizację wiedzy operatorów maszyn i specjalistów utrzymania ruchu, np. poprzez analizę notatek. 

2. Organizacja i klasyfikacja wiedzy

• Automatyczna kategoryzacja: AI może porządkować i tagować dokumenty, raporty i inne informacje, dzięki czemu są one łatwe do odnalezienia. 
• Zwiększenie efektywności: Automatyzacja procesów zarządzania wiedzą redukuje czas i zasoby potrzebne do ich realizacji. 
• Lepsza dostępność informacji: Szybki i łatwy dostęp do dokładnych danych ułatwia pracę wszystkim działom firmy. 
• Redukcja kosztów: Szybki dostęp do wiedzy skraca czas rozwiązywania problemów. 
• Poprawa innowacyjności: Wykorzystanie danych wspiera rozwój nowych pomysłów i strategii. 
• Wzrost konkurencyjności: Firmy stosujące AI w zarządzaniu wiedzą zyskują przewagę na rynku. 
• Kultura organizacji: Możliwość szybkiego dotarcia ze standardami do pracowników, możliwość wielojęzykowego dostępu do wiedzy w raz zapisanej w bazie. 

3. Ułatwienie dostępu do wiedzy

• Wyszukiwanie kontekstowe: Dzięki technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP), AI pozwala użytkownikom wyszukiwać informacje w sposób intuicyjny, np. za pomocą pytań w języku naturalnym. 
• Asystenci wirtualni: Chatboty  AI mogą odpowiadać na pytania pracowników, dostarczając im potrzebnych informacji w czasie rzeczywistym. 
• Mobilny dostęp: Baza wiedzy wspierana przez AI może być dostępna również z poziomu aplikacji mobilnej, co zapewnia operatorom i menedżerom natychmiastowy dostęp do informacji, także poza miejscem pracy. 

4. Wsparcie w szkoleniach i rozwoju pracowników

• Personalizowane programy szkoleniowe: AI analizuje umiejętności pracowników i sugeruje kursy lub materiały dostosowane do ich potrzeb. 

5. Zarządzanie jakością wiedzy

• Weryfikacja informacji: AI może identyfikować niespójności, błędy lub przestarzałe dane w bazie wiedzy i sugerować ich aktualizację. 
• Ocena efektywności: Algorytmy AI analizują, które elementy bazy wiedzy są najczęściej używane, a które wymagają ulepszeń. 
• Monitorowanie zgodności: AI może sprawdzać, czy dokumentacja i procesy spełniają wymagania norm i przepisów branżowych. 

W Smart RDM możemy udostępnić wsparcie AI dla wszystkich użytkowników. Przyjazny interfejs w formie czatu
umożliwia prowadzenie „dialogu” ze sztuczną inteligencją na temat zagadnień zgromadzonych w bazie wiedzy.
Jedną z zalet jest podział na pokoje tematyczne, dostosowane do różnych obszarów i poziomów uprawnień użytkowników.
Wdrożenie AI to jednak złożony proces, który wymaga starannego planowania. Nieprzemyślane podejście
może w najlepszym przypadku wywołać uśmiech politowania u operatorów, a w najgorszym – doprowadzić do chaosu. – Dawid Pilc, CEO Connectpoint

Dlaczego AI to nie rozwiązanie „z pudełka” 

Wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie to złożony proces, który wymaga ścisłej współpracy między organizacją a specjalistami. Gotowe, uniwersalne rozwiązania rzadko spełniają specyficzne potrzeby firm. Poniżej przedstawiono kluczowe powody, dla których AI nie jest gotowym rozwiązaniem „z pudełka”: 

• Dostosowanie do specyficznych potrzeb: Każde przedsiębiorstwo ma unikalne procesy, dane i wymagania, dlatego rozwiązania AI muszą być dostosowane do specyficznych kontekstów i celów biznesowych. 
• Wymóg danych wysokiej jakości: Skuteczność AI zależy od dostępu do dużych ilości danych o wysokiej jakości. Przed wdrożeniem często konieczne jest przeprowadzenie zaawansowanego procesu oczyszczania, klasyfikacji i strukturyzacji danych.
• Kompetencje pracowników: Wdrożenie AI wymaga obecności specjalistów, którzy rozumieją specyfikę organizacji i potrafią określić, w oparciu o jakie dane i scenariusze AI ma się uczyć oraz działać efektywnie.
• Jakość promptów i konfiguracji systemu: Skuteczność AI często zależy od odpowiedniego formułowania zapytań (promptów) oraz konfiguracji parametrów systemu. Bez tego AI może generować nieprecyzyjne lub nieużyteczne odpowiedzi. 
• Podział uprawnień i zarządzanie dostępem: Wdrożenie AI wymaga jasno określonych zasad dotyczących dostępu do danych i uprawnień użytkowników. Nieodpowiedni podział ról może prowadzić do błędów lub naruszeń bezpieczeństwa. 
• Ciągłe monitorowanie i optymalizacja: AI to dynamiczne narzędzie, które wymaga stałego nadzoru, aktualizacji modeli oraz dostosowywania do zmieniających się warunków biznesowych. 
• Zrozumienie kontekstu biznesowego: AI działa najlepiej, gdy jest wdrażane w ścisłej współpracy ze specjalistami, którzy rozumieją zarówno technologię, jak i specyfikę działalności firmy. 

Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie, ale jej potencjał można w pełni wykorzystać tylko dzięki połączeniu technologii, odpowiednich zasobów ludzkich i strategicznego podejścia do zarządzania wiedzą i danymi. 

Jak baza wiedzy napędzana AI wspiera utrzymanie ruchu w produkcji 

Współczesne zakłady produkcyjne stają przed rosnącą potrzebą optymalizacji procesów i minimalizacji przestojów maszyn. Utrzymanie ruchu odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu ciągłości produkcji, a jednym z narzędzi, które znacząco wspierają te działania, jest baza wiedzy napędzana sztuczną inteligencją, głównie w kontekście utrzymania predykcyjnego. W tym przypadku AI analizuje dane z maszyn w czasie rzeczywistym, co pozwala na przewidywanie potencjalnych awarii zanim one nastąpią. Algorytmy uczące się na podstawie danych historycznych mogą wskazywać, które części są najbardziej narażone na zużycie i kiedy należy je wymienić. Dzięki temu firmy mogą: 

• Zmniejszyć liczbę nieplanowanych przestojów. 
• Optymalizować harmonogramy konserwacji. 
• Obniżyć koszty napraw poprzez uniknięcie awarii krytycznych. 

Wykorzystanie bazy wiedzy przekłada się na: 

1. Szybsze rozwiązywanie problemów

Baza wiedzy napędzana AI może zawierać szczegółowe informacje o poprzednich awariach, krokach podjętych w celu ich naprawy oraz wynikach tych działań. Dzięki temu: 

• Technik może szybko odnaleźć informacje o podobnych problemach. 
• System może sugerować najbardziej skuteczne środki zaradcze. 
• Zmniejsza się czas potrzebny na diagnozę i naprawę. 

2. Zbieranie i zarządzanie wiedzą ekspercką

AI wspiera digitalizację wiedzy eksperckiej operatorów maszyn i specjalistów utrzymania ruchu. Poprzez analizę dokumentacji, notatek czy nagrań głosowych, system może: 

• Wychwytywać  i udostępniać nieformalną wiedzę, która często pozostaje niezapisana. 
• Tworzyć dostępną bazę wiedzy dla nowych pracowników. 
• Zmniejszać ryzyko utraty wiedzy przy odejściu kluczowych pracowników. 

3. Wsparcie dla operatorów i techników

Dzięki AI operatorzy i technicy mogą korzystać z zasobów, które dostarczają potrzebnych informacji na bieżąco: 

• Odpowiadać na pytania dotyczące obsługi maszyn. 
• Podpowiadać kolejne kroki w przypadku problemów. 
• Działać jako interaktywne przewodniki po procesach konserwacji. 

Podsumowanie 

Baza wiedzy napędzana AI jest potężnym narzędziem wspierającym utrzymanie ruchu w produkcji. Dzięki predykcji awarii, szybkiemu rozwiązywaniu problemów, zbieraniu wiedzy eksperckiej oraz integracji z innymi systemami, AI przyczynia się do znacznej poprawy efektywności i niezawodności procesów produkcyjnych. 

Smart RDM, dzięki integracji z technologią AI, nie tylko wspiera utrzymanie ruchu, ale również przyczynia się do optymalizacji całego procesu zarządzania produkcją. To kompleksowe rozwiązanie umożliwia efektywne zarządzanie zasobami, minimalizację przestojów i maksymalizację wydajności zakładów produkcyjnych. 

The post Wiedza wspierana narzędziami AI jako kluczowy czynnik predykcyjnego utrzymania ruchu appeared first on ConnectPoint.

Predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance) – dlaczego to ma znaczenie? 

Tradycyjne podejścia do utrzymania ruchu, oparte na konserwacji reaktywnej i prewencyjnej, generują nadmierne koszty i prowadzą do nieplanowanych przestojów. Predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance) pozwala na prognozowanie awarii na podstawie analizy rzeczywistych warunków pracy maszyn.

A to umożliwia bardziej efektywne zarządzanie konserwacją. Wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu oznacza zmniejszenie liczby awarii, wydłużenie żywotności urządzeń i optymalizację harmonogramów serwisowych.

Metodyka wdrożenia Predictive Maintenance – podejście systemowe 

Wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu wymaga nie tylko technologii, ale przede wszystkim spójnej strategii, która obejmuje zarówno przygotowanie organizacyjne, jak i integrację z istniejącymi systemami. Nasza metodyka wdrożenia Predictive Maintenance zapewnia kompletny proces wdrożeniowy, obejmujący: 

• Analizę gotowości zakładu do wdrożenia Predictive Maintenance – identyfikacja źródeł danych, ocena jakości informacji i struktury organizacyjnej. 

• Integrację systemów IT – synchronizacja danych z SCADA, ERP, CMMS i czujników IoT, 

• Zaawansowaną analitykę – modelowanie predykcyjne, analiza trendów i wykrywanie anomalii. 

• Optymalizację harmonogramów konserwacji – redukcja zbędnych interwencji serwisowych, minimalizacja ryzyka przestojów. 

• Ciągłe monitorowanie i dostosowywanie systemu – iteracyjne doskonalenie modeli analitycznych i procedur konserwacyjnych. 

Metodyka wdrożenia Predictive Maintenance została zaprojektowana w taki sposób, aby można ją było zastosować zarówno w firmach dysponujących rozbudowaną infrastrukturą cyfrową, jak i w zakładach, gdzie dostęp do danych jest ograniczony. 

Jakie korzyści przynosi Predictive Maintenance? 

Dzięki poprawnemu wdrożeniu Predictive Maintenance firmy mogą znacząco poprawić OEE (Overall Equipment Effectiveness), czyli wskaźnik efektywności operacyjnej. OEE na poziomie 60–80% oznacza stabilne procesy, ale nadal pozostawia przestrzeń do optymalizacji. Firmy, które osiągają ponad 85% OEE, to zazwyczaj organizacje o wysokim stopniu automatyzacji i zaawansowanej digitalizacji. 

Implementacja predykcyjnego utrzymania ruchu pozwala zwiększyć OEE o 5–15%, w zależności od wyjściowego poziomu organizacji. Jeśli firma generuje 300 mln zł rocznego obrotu, a zysk wynosi 10%, to każdy dodatkowy procent OEE przekłada się na około 0,5 mln zł dodatkowego zysku.  

Minimalny wzrost o 5% oznacza 2,5 mln zł więcej rocznego przychodu. W przypadku zakładów, które zaczynają od poziomu 50% OEE, potencjał wzrostu jest jeszcze większy, choć często wymaga to wcześniejszej poprawy jakości danych i cyfryzacji procesów. 

Nowy standard w utrzymaniu ruchu 

Wierzymy, że Predictive Maintenance stanie się przodującym standardem w utrzymaniu ruchu, wspierając firmy w osiąganiu lepszej wydajności i niezawodności operacyjnej. Zapraszamy do kontaktu i współpracy w zakresie wdrożenia nowoczesnych rozwiązań predykcyjnego utrzymania ruchu. 

Więcej informacji na temat rozwiązania Predictive Maintenance, znajduje się na stronie: Predictive Maintenance | Strategia dopasowana do potrzeb Twojej firmy – Connectpoint 

The post Opracowaliśmy metodykę wdrożenia Predictive Maintenance appeared first on ConnectPoint.

Potrzeba

Pojawienie się technologii i powszechna dostępność urządzeń cyfrowych doprowadziły do generowania ogromnych ilości danych. Dane te mogą być analizowane i wykorzystywane do poprawy wyników biznesowych, identyfikacji nowych możliwości i podejmowania świadomych decyzji. Eksploracja i analiza danych w czasie rzeczywistym pozwalają przedsiębiorstwom wykorzystać te dane zaraz po ich wygenerowaniu, umożliwiając szybkie reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe i potrzeby klientów.

Eksploracja i analiza danych w czasie rzeczywistym są niezbędne w branżach, w których konieczne jest szybkie podejmowanie decyzji, takich jak produkcja, energetyka i przedsiębiorstwa użyteczności publicznej. W tych branżach eksploracja i analiza danych w czasie rzeczywistym może pomóc w zwiększeniu wydajności operacyjnej, obniżeniu kosztów i zapewnieniu lepszej obsługi klienta. Ponadto, dzięki analizie danych o klientach w czasie rzeczywistym, przedsiębiorstwa mogą zidentyfikować potrzeby i preferencje klientów, aby szybko reagować na zapytania.

Rozwiązanie

Smart RDM oznacza Real-time Data Mining w nowoczesnym przedsiębiorstwie produkcyjnym. Jest to koncepcja, która obejmuje wykorzystanie technologii i praktyk zarządzania danymi w celu zorganizowania, zatwierdzenia i efektywnego wykorzystania danych. Smart RDM ma na celu zwiększenie dostępności, wiarygodności i użyteczności informacji w celu optymalizacji procesów biznesowych. Aby osiągnąć ten cel, Smart RDM jest podzielony na sześć modułów: Raporty, Zarządzanie danymi i walidacja, Monitorowanie procesów i wizualizacje, Alarmy i zdarzenia, CMMS oraz Zarządzanie Big Data i analizami.

• Moduł Raporty ma za zadanie zapewnić użytkownikom dostęp do raportów zbudowanych na danych zarządzanych w ramach innych modułów Smart RDM lub przetwarzanych w systemach zewnętrznych. Użytkownik może uzyskać dostęp do różnych informacji, które dostarcza administrator biznesowy, w tym do plików i folderów, raportowych (np. dysk sieciowy, Google Drive, OneDrive), Grafana, Tableau, Microsoft Power BI i MS reporting services. Funkcjonalność Smart RDM obejmuje przeglądanie, drukowanie i eksportowanie raportów, a także obsługę subskrypcji i informowanie o zmianach w raportach.
• Moduł Zarządzanie danymi i walidacja wymaga struktury danych AVEVA PI. Pomaga zapewnić jakość i dokładność danych gromadzonych lub obliczanych automatycznie. Na podstawie zdefiniowanego wcześniej formularza użytkownik otrzymuje szablon raportu zaopatrzony w dane z systemów źródłowych. Na tym etapie dane mogą być weryfikowane, poprawiane i akceptowane. Wszystkie zmiany są śledzone. Zaakceptowane dane mogą zostać opublikowane w formie raportu pdf.
• Moduł monitorowania i wizualizacji procesów wymaga struktury danych AVEVA PI. Pozwala użytkownikom na wyświetlanie danych w czasie rzeczywistym w postaci interaktywnych wykresów i diagramów, a także może być wykorzystywany do monitorowania różnych typów danych, takich jak odczyty czujników, dane pogodowe i dane finansowe. Moduł ten jest niezbędny dla firm, które chcą zoptymalizować swoje procesy i wyprzedzić konkurencję.
• Moduł Alarmy i zdarzenia wymaga struktury danych AVEVA PI. Jest to potężne połączenie funkcji, które pomagają użytkownikom przechwytywać, przechowywać, znajdować, porównywać i analizować ważne zdarzenia identyfikowane automatycznie na podstawie określonych warunków związanych z wartościami danych gromadzonych w czasie rzeczywistym. Funkcjonalność Smart RDM obejmuje powiadomienia w czasie rzeczywistym o stanach systemu wymagających szczególnej uwagi, akcje użytkownika związane z obsługą zdarzeń (zgodnie z predefiniowanym workflow), edycję danych związanych ze zdarzeniem, dodawanie załączników plikowych do zdarzenia, podział zdarzeń itp. oraz historię edycji.
• Moduł CMMS śledzi i zarządza zdefiniowanymi przez użytkownika zdarzeniami związanymi z operacjami utrzymania ruchu w różnych branżach. CMMS ma na celu poprawę efektywności utrzymania ruchu, zmniejszenie czasu przestojów i kosztów utrzymania oraz dostarczenie wiarygodnych danych o historii utrzymania sprzętu. Funkcjonalność Smart RDM obejmuje powiadomienia, działania użytkownika zgodnie z predefiniowanym workflow, edycję danych związanych ze zdarzeniem, dodawanie załączników plikowych do zdarzenia, podział zdarzeń oraz historię edycji.
• Moduł Big Data and Analysis Management zapewnia zarządzanie analizami i procesami ETL przez uprawnionych użytkowników końcowych.

Kluczowe funkcjonalności obejmują:

• Zarządzanie algorytmami dostępnymi dla użytkowników (w tym definiowanie domyślnych parametrów runtime),
• Uruchamianie algorytmów z możliwością zmiany domyślnych parametrów uruchamiania – na żądanie i według harmonogramu,
• Możliwość skonfigurowania kontekstu uruchomienia z powiązanymi elementami w drzewie aktywów (integracja PI Asset Framework),
• Możliwość powiązania wyników algorytmu z konkretną pozycją raportu lub KPI, monitorowanie stanu realizacji.

Dane zebrane z operacji użytkownika w modułach Events, CMMS, czy Big Data i zarządzania analizami mogą być wykorzystane do tworzenia raportów udostępnianych w module Reports, aby zapewnić wgląd w wydajność biznesową i wesprzeć proces decyzyjny związany z optymalizacją procesów biznesowych.

The post Smart RDM oznacza Real-time Data Mining w firmie produkcyjnej appeared first on ConnectPoint.

Smart RDM – wersja 1.0 

Początkowo Smart RDM powstał jako odpowiedź na potrzeby jednego z naszych klientów, który stanął przed wyzwaniem zarządzania wieloma różnymi raportami tworzonymi w różnych systemach i aplikacjach. Znaleźliśmy sposób, aby usprawnić ten proces i zebrać wszystkie raporty w jednym miejscu. Tam, gdzie było to możliwe, wykorzystaliśmy API lub zbudowaliśmy niestandardowe konektory lub skrypty, aby wydobyć dane z różnych systemów i wprowadzić je do narzędzia raportującego S-RDM. Smart RDM jest zintegrowany z Microsoft BI, SSRS, Tableau, Grafana, Google Drive, Google Storage, Microsoft One Drive i innymi

Naturalną konsekwencją tych działań było zbudowanie modułu zarządzania Big Data i analizami, wspierającego procesy ETL w przedsiębiorstwach. Na tym etapie mogliśmy już zaoferować zaawansowaną platformę do zarządzania danymi, która gromadzi i ujednolica dane w jednym środowisku, umożliwia harmonogramowanie i uruchamianie analiz oraz daje dostęp do raportów w tym samym czasie.

Smart RDM – wersja 2.0

Gdy coraz więcej klientów zaczęło korzystać z platformy Smart RDM, pojawiły się nowe wyzwania. Potrzebowali oni dostępu do wszystkich danych produkcyjnych w jednej aplikacji internetowej z możliwością korygowania i uzupełniania danych na potrzeby raportowania. Klienci chcieli czegoś więcej niż arkusza kalkulacyjnego Excel. A także mieć dobry mechanizm wymiany danych z systemem raportowania.

Aby sprostać tym potrzebom, dodaliśmy integracje z systemami OT, które umożliwiają firmom przemysłowym gromadzenie, zarządzanie i analizowanie dużych ilości danych w czasie rzeczywistym z różnych źródeł, scentralizowanie dostępu do danych produkcyjnych i narzędzi raportowania.

W wyniku integracji z AVEVA PI (dawniej OSISoft PI), Smart RDM zyskał trzy nowe moduły:

• Zarządzanie danymi raportowymi i walidacja,
• Monitorowanie procesów i wizualizacje,
• Alarmy i zdarzenia.

W ramach tych modułów stworzyliśmy odpowiednio:

• Mechanizm zarządzania danymi poprzez formularze webowe. Dzięki temu użytkownicy mogą uzupełniać dane, poprawiać błędy lub wprowadzać komentarze. Dodatkowo zaimplementowaliśmy workflow związany z akceptacją i publikacją danych, uwzględniający model autoryzacji. Na tej podstawie system automatycznie generuje poprawne raporty i wysyła je do właściwych odbiorców. Na naszym blogu można przeczytać cykl artykułów o formularzach w Smart RDM. Rozwiązanie zapewniające wygodną nawigację po dashboardach PI Vision prezentujących dane z wielu źródeł. Funkcja ta pozwala użytkownikom na monitorowanie procesów i operacji w czasie rzeczywistym w odniesieniu do danych prezentowanych w formularzach internetowych.Połączenie funkcji, które pomagają użytkownikowi przechwytywać, przechowywać, znajdować, porównywać i analizować ważne zdarzenia: powiadomienia w czasie rzeczywistym o stanach w systemie wymagających szczególnej uwagi, akcje użytkownika związane z obsługą zdarzeń (zgodnie z predefiniowanym workflow), edycja danych związanych ze zdarzeniem, dodawanie załączników plikowych do zdarzenia, podział zdarzeń, historia edycji.
• Dodatkowo wprowadziliśmy kontekst operatora ograniczający informacje (wizualizacje, formularze AF, zdarzenia) dostępne dla użytkownika do wybranego zasobu (zasobów); jednocześnie użytkownik, który zalogował się do danego zasobu jest zapisywany w jego atrybutach jako operator na danej zmianie, co może być podstawą do późniejszego raportowania użytkowników w ramach zmiany i funkcji maszyny.
• Dla klientów, którzy chcą trzymać wszystkie informacje o planowanych okresach przestoju w jednym miejscu, wdrożyliśmy moduł CMMS, który wspiera zarządzanie utrzymaniem ruchu poprzez centralizację wszystkich informacji o utrzymaniu ruchu i pomaga zoptymalizować wykorzystanie i dostępność fizycznych urządzeń, takich jak infrastruktura zakładu i inne aktywa. 

Wszystkie dane w jednym miejscu! Dane te mogą być poddawane zaawansowanym analizom, np. w celu stworzenia cyfrowego bliźniaka, określenia różnych KPI oraz generowania raportów, do których dostęp zapewnia moduł raportowania.

Smart RDM – wersja 3.0 

Teraz, gdy firmy potrzebują nauki o danych ( Data Science) , aby nadać sens ogromnej ilości gromadzonych danych i wykorzystać zdobyte spostrzeżenia do ulepszenia swoich produktów, usług i ogólnych wyników biznesowych, zaczęliśmy ulepszać Smart RMD Big Data i moduł zarządzania analizami, aby zapewnić spostrzeżenia, które pomagają firmom podejmować lepsze decyzje. Dzięki analizie danych z wielu źródeł, możliwe jest zidentyfikowanie wzorców i trendów, które mogą nie być od razu widoczne dla pracowników 

W najbliższym czasie planujemy zmienić sposób, w jaki analizy są; definiowane w Smart RDM i dać więcej władzy nad wykonywanymi obliczeniami.

• to rozbicie obliczeń na mniejsze zadania, które mogą być wykonywane niezależnie i równolegle,
• rozłożenie obciążenia obliczeniowego na wiele węzłów w klastrze Kubernetes, monitorowanie i zarządzanie obliczeniami, w tym skalowanie w górę lub w dół liczby replik w oparciu o wykorzystanie zasobów.

Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji.

The post Uwolnij moc Smart RDM: krótka historia i przewodnik po funkcjach appeared first on ConnectPoint.

Gromadzenie i analiza danych są krytyczne w tworzeniu i wykorzystywaniu modeli opartych na danych w każdej branży. Istnieje kilka wspólnych wyzwań, przed którymi stają organizacje aby zarządzić tymi wyzwaniami, ważne jest, aby mieć jasny plan zbierania danych, stosować odpowiednie metody ich zbierania, wdrażać środki kontroli jakości, aby zapewnić dokładność i wiarygodność danych, obliczać odpowiednie metryki w oparciu o dokładne dane wejściowe, wizualizować wyniki w postaci wykresów, diagramów i raportów, a wreszcie wspierać proces podejmowania decyzji.

W ConnectPoint wiemy, jak poradzić sobie z tymi wszystkimi wyzwaniami, aby proces przebiegał sprawnie. Jesteśmy zespołem ekspertów i programistów zajmujących się projektowaniem i dostarczaniem systemów wspierających działanie inteligentnych sieci przesyłowych ciepła i energii elektrycznej (Smart Grids), platform IIoT (Industrial Internet of Things) oraz krytycznych aplikacji biznesowych opartych na danych w czasie rzeczywistym w energetyce i przemyśle. Nasze zespoły specjalizują się w rozwiązywaniu różnych zagadnień związanych z danymi:

– Zespół Data Science zajmuje się pozyskiwaniem, przetwarzaniem i analizą danych, a przede wszystkim wyciąganiem z nich wniosków i przewidywaniem przyszłości.

– Zespół BI analizuje, projektuje, wdraża i utrzymuje systemy baz danych, platformy Big Data/Data Lake oraz raporty dla przemysłu i sektora energetycznego.

– Zespół DevOps zajmuje się rozwojem i utrzymaniem infrastruktury IT dla klientów.

– Zespół AVEVA PI jest odpowiedzialny za standaryzację i dostarczenie wszystkich danych OT do dalszej analizy. Specjalizuje się we wdrażaniu, utrzymywaniu i rozwijaniu Systemu AVEVA PI dla Klientów. Zakres kompetencji zespołu obejmuje integrację rozproszonych źródeł danych, budowę modeli danych i analityki w oparciu o dane procesowe, wizualizację procesów, budowę raportowania biznesowego i technologicznego oraz integrację z innymi systemami biznesowymi.

Jedno z naszych rozwiązań – platforma Smart RDM – zbiera i przetwarza dane produkcyjne z AVEVA PI (lub innych równoważnych rozwiązań), aby zapewnić szybką i odpowiednią informację na każdym poziomie organizacyjnym. W ostatnim czasie, w związku ze zmianami legislacyjnymi na poziomie Unii Europejskiej, większość naszych klientów zapytała nas, czy moglibyśmy ich wesprzeć w raportowaniu ESG. Oczywiście że możemy! Poniżej opisujemy główne wyzwania związane z raportowaniem i jak możemy pomóc je rozwiązać.

Wymogi dotyczące sprawozdawczości ESG

Raportowanie ESG ma na celu dostarczenie interesariuszom, w tym inwestorom, klientom, pracownikom i opinii publicznej, informacji na temat wpływu spółki na środowisko i społeczeństwo, a także jej praktyk w zakresie zarządzania (ESG). Wraz z rosnącym naciskiem na zrównoważony rozwój i odpowiedzialność korporacyjną, rośnie zapotrzebowanie na dane ESG, które są dokładne, spójne i porównywalne pomiędzy firmami i branżami. Jednak brak standaryzacji oraz zmienność jakości i granulacji danych ESG stanowią istotne wyzwania dla inwestorów chcących włączyć czynniki ESG do swoich decyzji inwestycyjnych. Dlatego też wiele organizacji i inicjatyw pracuje nad stworzeniem ram i standardów, aby zapewnić bardziej spójne, kompleksowe i przejrzyste informacje ESG. Niektóre z najczęściej stosowanych ram ESG obejmują GRI, SASB, TCFD, SDGs, CDP, IIRC i wiele innych [1]. Ramy te określają, jakie informacje ESG powinny być ujawniane (np. konkretne metryki i KPI) oraz w jaki sposób powinny być raportowane, aby poprawić porównywalność i przejrzystość danych ESG w poszczególnych spółkach i sektorach.

Narzędzia raportowe

Narzędzia do raportowania o zrównoważonym rozwoju (SRT) to oprogramowanie i platformy, które zapewniają firmom instrument do raportowania o ich wynikach i wpływie w zakresie ESG. SRT mogą obejmować zarówno proste narzędzia do raportowania online, jak i bardziej zaawansowane oprogramowanie i platformy do raportowania. Zazwyczaj zawierają one takie funkcje jak zarządzanie danymi i śledzenie wydajności w oparciu o zdefiniowane w ramach (wspomniane wyżej) KPI. Każdy KPI ma swoje wewnętrzne wytyczne, w tym procesy, narzędzia, role i odpowiedzialność.

Stosując SRT, spółki mogą wykazać swoje zaangażowanie w zrównoważony rozwój i zapewnić interesariuszom bardziej przejrzysty obraz swoich wyników w zakresie ESG. Może to pomóc w ustaleniu reputacji, zasadności i wiarygodności firmy oraz w tworzeniu wartości i budowaniu zaufania wobec inwestorów, klientów, pracowników i innych interesariuszy.

Źródła danych

Zazwyczaj wszystkie dane do przygotowania raportów ESG są pobierane z systemów spółek lub systemów stron trzecich za ich autoryzacją, gdy jest to konieczne. Proces pozyskiwania danych (lub jego wybrane etapy) jest często wykonywany ręcznie. W zależności od branży, nie wszystkie potrzebne informacje są łatwo dostępne. Na przykład najlepszej jakości dane związane ze środowiskowymi KPI są dostępne dla przemysłu naftowego i gazowego, podczas gdy dane dla innych sektorów, takich jak rolnictwo i leśnictwo, nadal wymagają uwzględnienia. Te ostatnie nie były tradycyjnie mocno skoncentrowane na monitorowaniu emisji CO2 czy produkowanych odpadów, ale muszą wdrażać nowe rozwiązania, aby spełnić wymogi ESG.

Nasi klienci korzystają już z platformy Smart RDM zintegrowanej z AVEVA PI (dawniej OSIsoft PI), tworząc kompletny system monitorowania, analizy i planowania. AVEVA PI jest źródłem wszystkich danych środowiskowych (np. emisji gazów cieplarnianych, zużycia energii, wody, ilości wytwarzanych odpadów) w czasie rzeczywistym. Smart RDM to rozwiązanie technologiczne wykorzystujące techniki data science do gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych oraz zapewniające lepszą dostępność danych, analizę danych w czasie rzeczywistym, ulepszoną wizualizację danych, lepsze możliwości zarządzania danymi oraz raportowanie. Smart RDM integruje się z najbardziej wydajnym oprogramowaniem do raportowania, takim jak Microsoft BI, w celu wizualizacji danych.

Platforma Smart RDM może przynieść wiele korzyści organizacjom zobowiązanym do przygotowania raportów ESG, w tym zwiększyć efektywność i dokładność zbierania i analizowania danych, ograniczyć ręczne wprowadzanie danych oraz zminimalizować ryzyko wystąpienia błędów związanych z wprowadzaniem danych przez człowieka. Smart RDM umożliwia wdrożenie kontroli poprawności w celu zapewnienia, spójnych i wysokiej jakości danych. Kontrola ta może obejmować zarówno prostą walidację formatu danych, jak i bardziej złożone kontrole jakości danych, które wskazują potencjalne błędy lub niespójności. Ponadto Smart RDM ułatwia monitorowanie i śledzenie gromadzenia i przetwarzania danych. Może to pomóc firmom zidentyfikować wszelkie problemy lub wąskie gardła w procesie gromadzenia danych i w razie potrzeby podjąć działania naprawcze. Wreszcie, na podstawie zebranych i zwalidowanych danych, Smart RDM może być wykorzystany do przygotowania konkretnych KPI istotnych dla raportowania ESG.

Podsumowując, Smart RDM może być wykorzystany jako platforma do zarządzania danymi zintegrowana z konkretnym SRT (np. Microsoft Sustainability Manager), co znacznie uprości proces raportowania ESG.

*GRI – Global Reporting Initiative Standards, SASB – Sustainability Accounting Standards Board, TCFD – Task Force on Climate-related Financial Disclosures, SDGs – United Nations Sustainable Development Goals, CDP – Carbon Disclosure Project. IIRC – Międzynarodowa Rada ds. Sprawozdawczości Zintegrowanej

The post Platforma Smart RDM jako narzędzie wspierające odpowiedzialny biznes. appeared first on ConnectPoint.

Mamy już na koncie udany pilotaż rozwiązania, przeprowadzony w biurowcu. Od grudnia będą je testować mieszkańcy jednego z łódzkich bloków. W lokalach zamontowane są termostaty, sterowane zdalnie za pomocą aplikacji (dostępnej w wersji na smartfony i komputery). Użytkownicy mają do dyspozycji kilka komfortowych opcji “zarządzania” temperaturą, np. ustawienie jednakowego jej poziomu w całym mieszkaniu albo różnych wartości w każdym z pomieszczeń. Aplikacja umożliwia zarówno “doraźne” regulowanie termostatów, jak i zaplanowanie ich ustawień (harmonogram na dzień, tydzień itp.). Udogodnieniem jest także m.in. możliwość założenia w aplikacji konta dla gościa (tzw. konto visitor) – np. dla lokatora, wynajmującego mieszkanie. 

Tradycyjne, ręczne regulowanie termostatów jest również możliwe – ustawienia synchronizują się automatycznie z zapisanymi w aplikacji. 

Tak “wygląda” rozwiązanie od strony mieszkańców. Jego “zaplecze” to wdrożona przez nas w budynku infrastruktura, czyli sieć, która komunikuje się z termostatami. Na każdej klatce schodowej znajduje się bramka sterująca, a na poszczególnych piętrach – urządzenia odbierające sygnał z mieszkań. 

Veolia ma nadzieję, że nowy, łatwy w użyciu system zachęci mieszkańców do oszczędzania ciepła – efekty będzie można ocenić po zakończeniu sezonu grzewczego. Dla mieszkańców to – być może – szansa na niższe rachunki, dla dostawcy ciepła – na precyzyjną analizę i zaplanowanie zużycia energii, a w przyszłości na wdrożenie podobnych systemów na większą skalę.

The post Optymalizacja zużycia energii – wspólny projekt Veolii i ConnectPoint appeared first on ConnectPoint.

Zanim w sortowni, czyli na finiszu produkcji pojawi się gotowa partia płytek, surowiec przechodzi przez kilka etapów obróbki i kilka maszyn. Młyny, mieszalnie, prasy, wreszcie – serce produkcji, czyli piec. Każdy z tych etapów generuje koszty – to koszty surowców, zużytej energii, pracy operatorów i każdy etap może generować straty. Ich skalę łatwiej sobie wyobrazić zwłaszcza “na tle” wielkości maszyn produkcyjnych: mieszalniki mają kilkutonową objętość, a długość pieca to kilkadziesiąt metrów. Jak przy takich wolumenach precyzyjnie monitorować produkcję i uniknąć strat? Przyjrzyjmy się najpierw słabym ogniwom produkcji w branży ceramicznej.

Słabe ogniwa procesu produkcji

Klienci wskazali nam kilka takich punktów.

● Zbyt późne wyłapywanie błędów w produkcji – często dopiero na kolejnym jej etapie.

● Brak wiedzy o tym, na jakim etapie produkcji jest dana partia płytek.

● “Przepalanie pustych minut” – piec pracuje, ale jest pusty.

● Maszyny są przestarzałe – prosta konstrukcja uniemożliwia opomiarowanie.

● Zaniedbania po stronie operatorów i niemożność ich kontroli – zwłaszcza w przypadku nieregularnego uzupełniania raportów.

Wszystko zaczyna się od operatora .

Jednym z obowiązków operatora maszyny jest regularne uzupełnianie raportów. Niestety, zdarza się, zwłaszcza na nocnych zmianach, że pracownik “odbębnia” całą papierkową robotę przez ostatnie pół godziny. “Papierkową” w dosłownym znaczeniu, ponieważ ewidencja pracy maszyny i wszelkich pomiarów prowadzone są w formie zapisków na kartkach albo w zeszytach. Nie ma możliwości, aby na bieżąco rozliczać operatorów z regularnego uzupełniania raportów, w efekcie – brakuje danych obrazujących proces produkcji krok po kroku. W takim trybie pracy prowadzenie monitoringu w czasie rzeczywistym jest wykluczone.

Platforma Smart RDM narzuca czas uzupełnienia i wysłania raportu, operator musi więc wykonać konkretną liczbę pomiarów w ciągu zmiany. Operator przesyła dane, system zapisuje je, tworząc dokładną i – co istotne – wiarygodną historię: system może odrzucić raport, który nie jest uzupełniony zgodnie ze standardami. Jest to możliwe dzięki tzw. formularzom, które pozwalają na ręczne uzupełnianie danych w systemie Aveva PI System (dawniej Osisoft PI) (opisaliśmy je w odrębnym artykule). W zależności od maszyny, możliwe jest częściowe zastąpienie formularzy tzw. trybem autouzupełniania (odczyty z maszyn są pobierane automatycznie, a operator wpisuje tylko imię i nazwisko, potwierdzając odczyt).

Dane są punktem wyjścia do obliczeń, które w systemie dokonują się automatycznie.

Od fabryki na papierze do real-time monitoringu

W ten sposób można przenieść z zeszytów do systemu całą produkcję i zgromadzić wszystkie dane w jednym miejscu. Odtąd można śledzić na bieżąco nie tylko aktualne, ale także historyczne dane produkcyjne – z każdego etapu. Im więcej danych zbierzemy, im będą dokładniejsze, tym większa pewność szybkiego wychwycenia błędów, wyregulowania maszyny, zmiany parametrów i zmniejszenia strat.

Sercem produkcji w branży ceramicznej jest piec i to on jest najbardziej kosztowny, zwłaszcza gdy pracuje bez surowca. Puste minuty przynoszą największą stratę, dlatego tak ważne jest precyzyjne wyliczenie, kiedy dana partia płytek opuści piec i zwolni miejsce dla kolejnej. Tworzenie takich wyliczeń jest możliwe właśnie na podstawie precyzyjnych danych historycznych – jeśli wcześniej na każdym etapie podamy liczbę płytek, która wchodzi i wychodzi z maszyny. W przypadku ewentualnej straty można określić nie tylko jej wielkość, ale także przypisać ją do operatora czy zmiany godzinowej. Ocena efektywności pracy pieca (i innych maszyn) to także kontrola zużycia gazu i energii elektrycznej.

Smart RDM jako integrator danych

Już wiemy, że Smart RDM umożliwia monitoring systemu produkcji i że jakość tego monitoringu jest zależna od danych, które zasilą system. Smart RDM jest również integratorem danych – zbiera dane z automatyki, systemów produkcji i ERP. Zatem monitoring produkcji to w dosłownym znaczeniu monitoring zamówienia, które wychodzi z systemu ERP i jest “mapowane” przez Smart RDM na poszczególnych etapach produkcji.

Komunikacja pomiędzy Smart RDM i ERP jest dwukierunkowa: RDM pobiera z ERP dane zamówienia na produkcję konkretnej partii płytek, a następnie “wystawia” dane do ERP, żeby zasilić moduł rozliczania kosztów. W ten sposób otrzymujemy podsumowanie realizacji zamówienia (np. dana partia płytek na konkretnych etapach miała konkretne straty, jaki był koszt wyprodukowania, ile płytek było planowanych, ile stracono na poszczególnych etapach, bo pękły, zdarzył się błąd ludzki, źle dobrano parametry produkcji itp.).

Fabryka jak na dłoni

Gdy dane o produkcji zbierane są w zeszytach albo rozproszonych bazach w Excelu, monitoring musiałby odbywać się w postaci spaceru menedżera po całym zakładzie, od maszyny do maszyny. To raczej mało prawdopodobne. Dzięki platformie Smart RDM menedżer może zobaczyć całą fabrykę w formie wizualizacji na ekranie komputera i przeklikać wszystkie szczeble produkcji – aż do sortowni.. Co prawda na tym ostatnim etapie żadna maszyna ani żaden system nie zastąpi człowieka i nie oceni, czy płytka jest idealna, czy ma rysę, czy zaklasyfikować ją jako gatunek 1, 2 czy jako odrzut. Możemy jednak informacje z sortowni wprowadzić do systemu. Dzięki temu menedżer, który właśnie przygląda się produkcji zza biurka, zobaczy w Smart RDM, jaki numer partii płytek w danym momencie jest w sortowni, jaki był godzinę wcześniej, jaki dopiero jest w drodze i jaki opuszcza sortownię.

Wózki zamiast taśmociągów – pod kontrolą RDM

Choć każda branża mierzy się z typowymi dla siebie wyzwaniami, firmy mogą organizować produkcję po swojemu. Możemy wówczas dostosować działanie platformy Smart RDM do indywidualnych potrzeb i specyfiki procesu. Dla przykładu: jeden z naszych klientów z branży ceramicznej korzysta z wózków samojezdnych – są one używane zamiast taśmociągów. Dla produkcji w tym zakładzie wózki są kluczowe, a ich system można porównać do krwioobiegu: zgromadzony na wózkach zapas płytek pozwala zachować ciągłość produkcji.

Klient borykał się z problemem niewystarczającej kontroli nad tym systemem, ponieważ informacje o załadowanej na wózek partii płytek zapisywano ręcznie na kartce, przekazywanej ze stanowiska na stanowisko. Teraz wszystkich informacji dostarcza platforma Smart RDM i są one widoczne w systemie: jaka partia płytek znajduje się na konkretnym wózku i do jakiej maszyny jedzie. Precyzyjnie wskazujemy, jak dany produkt przechodzi przez kolejne etapy produkcji: od momentu, gdy pojawia się numer zlecenia do wypalenia gotowej płytki.

Inne funkcjonalności na życzenie klienta

Zdarza się, że w fabrykach pracują stare maszyny, np. w przerobowni. Spotkaliśmy się z sytuacją, gdy poziom surowca w jednym z gigantycznych zbiorników mierzony był ręcznie, za pomocą dalmierza. Planujemy unowocześnienie przeprowadzania tych pomiarów dzięki platformie Smart RDM, która będzie obliczać i podawać stan zbiornika – na podstawie jego wielkości i liczby ton, która do niego wchodzi.

Możemy monitorować każdą maszynę albo tak zwane gniazda, czyli miejsce pracy jednego operatora. Gniazdem może być piec, prasa itp. Wszystko zależy od umowy z klientem.

Podsumowanie

W jaki sposób monitorowana jest produkcja w Twoim zakładzie? Widzisz podobieństwa do opisanego przez nas procesu? Podziel się z nami swoim doświadczeniem!

The post Smart RDM – monitoring i znacznie więcej w branży ceramicznej appeared first on ConnectPoint.