Zdjęcie

Nowe perspektywy poprzez wykorzystanie AI w zarządzaniu firmą

Systemy ERP z AI wznoszą przemysł produkcyjny na nowe wyżyny cyfryzacji

Już dzisiaj mobilne roboty samodzielnie poruszają się po halach produkcyjnych. Maszyny przeprowadzają kontrolę jakości podczas procesu produkcyjnego, a instalacje na bieżąco optymalizują zużycie energii. Potencjał AI i robotyki dla przemysłu jest ogromny. Dzięki tym technologiom możliwe jest budowanie przewagi nad konkurencją poprzez wzrost wydajności, elastyczności i niezawodności produkcji.

Na podstawie czterech przykładów prezentujemy, jakie są możliwości wykorzystania AI w systemach ERP, nie tylko przez zarząd najwyższego szczebla, ale w obrębie najbardziej podstawowych procesów produkcyjnych.

Redukcja nakładów w zakresie serwisu u klienta

Gdy klient zgłasza awarię maszyny, na diagnozę i możliwe rozwiązanie problemu jest zwykle bardzo mało czasu. Oczekiwania w stosunku do serwisu są bardzo wysokie. Tym bardziej, że pracownicy serwisu często są zdani na wsparcie kolegów z działu konstrukcji, którzy pomagają w identyfikacji usterki i wskazują możliwe rozwiązania. Często skutkuje to blokadą wielu zasobów i utratą czasu, który po stronie klienta oznacza zastój w produkcji i ogromne straty.

Szybszą pomoc może zaoferować rozwiązanie serwisowe wspierane przez AI w systemie ERP. Centralny portal wiedzy umożliwia bezpośredni dostęp do wszystkich dokumentów serwisowych, kompletnej dokumentacji maszyny i ogółu informacji zebranych w podobnych zgłoszeniach serwisowych. Za pomocą połączenia z systemem zarządzania dokumentami udostępniane są informacje z zakresu konstrukcji. Ale też serwisu oraz wiedza fachowa techników zapisana w formie artykułów. System ERP wspierany przez sztuczną inteligencję stanowi tym samym cyfrowy węzeł integrujący wszystkie dane i procesy. W ten sposób naprawy i akcje serwisowe mogą zostać przeprowadzone szybciej lub nawet predykcyjnie. Predykcyjnie, czyli zanim powstanie konkretny zastój lub awaria. Dodatkowo poprzez bezpośredni dostęp do wiedzy fachowej w portalu wiedzy, klienci mogą w wielu przypadkach samodzielnie poradzić sobie z awarią maszyny.

Zastosowanie efektywnego trio: robotyka, AI i ERP

Stosowanie robotów współpracujących w produkcji jest coraz bardziej rozpowszechnione. Przyczyną są stosunkowo niskie koszty i nakłady pracy związane z programowaniem i integrowaniem takich robotów do istniejących procesów. Coraz częściej są to również roboty mobilne i sterowane autonomicznie, które sprawdzają się przy wielu różnorodnych czynnościach. Od robotów montażowych i spawalniczych, do tzw. Autonomous Mobile Robots towarzyszących pracownikom na każdym kroku, stosowanych np. w rolnictwie. Odpowiedzialność za sterowanie takimi robotami może z powodzeniem zostać przekazana bezpośrednio do systemu ERP. Perspektywicznie interakcje w czasie rzeczywistym z najróżniejszymi rodzajami fizycznych robotów w różnych procesach produkcyjnych będą należały do kluczowych zadań systemu ERP.

Również AI jest coraz intensywniej wykorzystywana w zakresie robotyki i w obszarze Internetu rzeczy (IoT). Na przykład podczas samooptymalizacji, przy sterowaniu autonomicznym lub w komunikacji pomiędzy maszynami i ludźmi. Należy przy tym podkreślić, że efektywne nadzorowanie i sterowanie pojedynczych robotów lub zespołu robotów odbywające się poprzez IIoT jest możliwe tylko przy wykorzystaniu danych z systemu ERP.

Ponadto, dzięki integracji w zakresie robotyki i IoT lub IIoT możliwe jest kształtowanie nowych modeli biznesowych. Przykładowo rozliczania usług przeprowadzanych przez roboty według reguły Pay-per-Use lub nawet z uwzględnieniem konkretnych wyników produkcyjnych. System ERP gwarantuje w tym zakresie odwzorowanie odpowiednich procesów dla takiego modelu biznesowego. Poprzez platformę cyfrową klienci mają bezpośredni dostęp do informacji o zdolnościach produkcyjnych robotów montażowych lub drukarek 3D. Dlatego mogą bezzwłocznie zaplanować i przekazać odpowiednie zlecenie oraz otrzymać potwierdzenie od systemu.

Optymalizacja funkcjonowania urządzeń wspierana przez sztuczną inteligencję

Na tym nie kończą się możliwości AI. Kolejnym przykładem zastosowania jest nadzorowanie i modelowanie wykorzystania urządzeń w celu optymalizacji ich ogólnej efektywności (OEE = Overall Equipment Effectiveness). Narzędzia AI analizują ogromne ilości danych pochodzących z systemów wykorzystywanych przez maszyny połączone z systemem ERP i IoT. Umiarkowane koszty wykorzystania IoT umożliwiają wielu przedsiębiorstwom przemysłowym kontrolowanie setek wartości pomiarowych maszyn danej linii produkcyjnej w czasie rzeczywistym. Te ogromne masy danych są podstawą dla algorytmów uczenia maszynowego (ang. machine learning). Ułatwia to wgląd w dane zakładowe, takie jak czas produkcji, wydajność i jakość produktów.

Inteligentne zarządzanie magazynami i planowanie produkcji

Również w zakresie zarządzania magazynami i planowania produkcji możliwe jest czerpanie wymiernych korzyści ze stosowania AI. Przykładem może być udostępnianie i transfer materiałów i produktów w obrębie magazynu. Za pomocą AI możliwe jest jednoczesne analizowanie danych zamówień, danych z produkcji i z systemów magazynowych. Na ich podstawie optymalizacja wykorzystania dostępnych magazynów. Ponadto możliwe jest dopasowywanie ustawień konfiguracji i procesów planowania produkcji do aktualnego zapotrzebowania.

Już w fazie planowania w skali makro można przewidzieć, ile produktów będzie musiało zostać wykonanych w określonym czasie. Dzięki temu pozyskiwane są dodatkowe informacje dotyczące popytu na określone produkty. Inteligentne planowanie poszczególnych etapów produkcji pozwala na reagowanie na dynamiczne zmiany stanu zleceń.

Wniosek: System ERP wspierany przez AI jest osią transformacji cyfrowej

Nie jest tajemnicą, że poprzez stosowanie AI cały przemysł doświadcza ogromnych przemian. To doskonale widoczne jest w małych i średnich przedsiębiorstwach produkcyjnych. AI odgrywa przy tym decydującą rolę w zakresie planowania zapotrzebowania, w projektach IIoT, czy przy cyfryzacji łańcuchów dostaw, ponieważ poprzez wyspecjalizowane narzędzia pozwala przykładowo na określenie skutków niedoborów dostaw czy zmieniających się cen i jest w stanie zaproponować alternatywne rozwiązania w konkretnych sytuacjach.

Ponadto system ERP wspierany przez AI może analizować dane z najróżniejszych źródeł w nieosiągalnym dotychczas tempie. Autonomicznie sterowanie i optymalizowane procesy pobierają wszystkie dane z centralnego systemu (tzw. Single Source of Truth), który jest podstawą do tworzenia nowych projektów w zakresie cyfryzacji i nowych, rentownych modeli biznesowych. Dlatego nie należy zwlekać z realizacją transformacji cyfrowej, by jak najszybciej skorzystać z możliwości oferowanych przez inteligentny system ERP.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Migracja danych w ERP – wyzwania, błędy i skuteczne praktyki

Migracja danych to jeden z najtrudniejszych etapów wdrożenia systemu ERP, który może zdecydować o sukcesie lub porażce całego projektu. Firmy produkcyjne często napotykają na problemy związane z jakością danych, ich spójnością oraz integracją z nowym środowiskiem ERP. Brak odpowiedniego przygotowania może prowadzić do błędów, które spowalniają procesy biznesowe i generują dodatkowe koszty. W tym artykule przyjrzymy się najczęstszym wyzwaniom migracji danych oraz sprawdzonym metodom, które pomagają firmom skutecznie przenieść swoje zasoby do nowego systemu ERP. Migracja danych w ERP – kluczowe wyzwania i jak im sprostać Migracja danych to jeden z najbardziej wymagających etapów wdrożenia systemu ERP. Proces ten nie sprowadza się jedynie do technicznego przeniesienia informacji ze starego systemu do nowego – wymaga strategicznego podejścia, dogłębnej analizy oraz precyzyjnego planowania. Nieodpowiednie zarządzanie tym etapem może prowadzić do utraty kluczowych danych, błędów w raportach czy nawet zakłóceń w codziennej działalności firmy. W branży produkcyjnej, gdzie precyzja i płynność operacji mają istotne znaczenie, jakość oraz spójność danych są fundamentem skutecznego zarządzania procesami. Niezależnie od tego, czy migracja odbywa się w ramach modernizacji istniejącego ERP, czy wdrożenia nowego systemu, firmy muszą zmierzyć się z szeregiem wyzwań. Należą do nich m.in. integracja danych z różnych źródeł, eliminacja duplikatów oraz zapewnienie ich zgodności z nową architekturą systemu. Skuteczna migracja danych wymaga nie tylko technologicznych rozwiązań, ale również odpowiedniego przygotowania zespołu oraz jasno określonej strategii. W kolejnych sekcjach przyjrzymy się najczęstszym problemom, jakie mogą pojawić się na tym etapie, oraz najlepszym praktykom, które pozwalają je wyeliminować, zapewniając płynne i bezpieczne przejście do nowego systemu ERP. Dlaczego migracja danych w ERP to wyzwanie? Migracja danych w systemie ERP jest procesem znacznie bardziej skomplikowanym, niż mogłoby się wydawać. Choć na pierwszy rzut oka wydaje się to jedynie kwestią technicznego przeniesienia informacji z jednego systemu do drugiego, w rzeczywistości wymaga dogłębnej analizy, precyzyjnego planowania i dbałości o każdy detal. Jednym z największych wyzwań jest różnorodność źródeł danych. W firmach produkcyjnych informacje są często rozproszone pomiędzy różnymi systemami – od arkuszy kalkulacyjnych, przez starsze aplikacje ERP, aż po rozwiązania CRM i systemy do zarządzania łańcuchem dostaw. Każde z tych narzędzi może przechowywać dane w innym formacie, strukturze i standardzie, co utrudnia ich jednolitą migrację. Dodatkowo, wiele firm zmaga się z problemem jakości danych. Niekompletne, nieaktualne lub zduplikowane informacje mogą powodować błędy, które wpłyną na działanie nowego systemu i efektywność operacyjną przedsiębiorstwa. Wdrożenie ERP to doskonała okazja do uporządkowania danych, jednak bez odpowiednich procedur i narzędzi może się to okazać zadaniem czasochłonnym i kosztownym. Nie można też zapominać o aspektach organizacyjnych. Migracja danych wymaga zaangażowania nie tylko zespołu IT, ale także pracowników operacyjnych, którzy na co dzień pracują z tymi informacjami. Brak ich udziału w procesie może skutkować błędnym mapowaniem danych, a w konsekwencji problemami z ich interpretacją i wykorzystaniem w nowym środowisku ERP. Najczęstsze problemy w migracji danych ERP Migracja danych ERP to proces, który wiąże się z wieloma wyzwaniami technicznymi i organizacyjnymi. Nawet najlepszy system nie spełni swojej roli, jeśli dane, na których bazuje, są niekompletne, niespójne lub niepoprawnie przeniesione. Problemy pojawiają się zarówno w fazie ekstrakcji informacji ze starych systemów, jak i podczas ich mapowania oraz integracji z nową architekturą ERP. Poniżej przedstawiamy najczęstsze trudności, które mogą opóźnić lub skomplikować cały proces. Jakość danych – niepełne, nieaktualne i zduplikowane informacje Jednym z największych problemów jest niska jakość danych zgromadzonych w dotychczasowych systemach. Przestarzałe rekordy, powielone wpisy czy brakujące informacje mogą prowadzić do błędów w raportowaniu i zakłóceń w działaniu nowego ERP. Bez dokładnego audytu i oczyszczenia danych ryzyko nieprawidłowego funkcjonowania systemu znacząco wzrasta. Brak spójności danych – różne formaty i struktury Firmy często korzystają z wielu narzędzi do zarządzania produkcją, finansami czy relacjami z klientami. Dane z tych systemów mogą być przechowywane w różnych formatach, co utrudnia ich jednolitą migrację. Konieczne jest stworzenie strategii mapowania danych, aby zapewnić ich poprawną interpretację w nowym ERP. Problemy z integracją systemów Wdrożenie nowego ERP rzadko oznacza całkowite zastąpienie wszystkich dotychczasowych rozwiązań. Często wymagana jest integracja z innymi systemami, np. MES, WMS czy CRM. Niezgodność interfejsów i brak odpowiednich narzędzi do synchronizacji mogą powodować problemy z przepływem danych między systemami. Obsługa dużych zbiorów danych W firmach produkcyjnych ilość informacji do przeniesienia może być ogromna – obejmuje m.in. dane transakcyjne, historię zamówień, specyfikacje produktów czy parametry maszyn. Zarządzanie dużą ilością danych wymaga odpowiedniej infrastruktury i narzędzi do migracji, aby uniknąć spowolnień i błędów w trakcie procesu. Błędy w mapowaniu danych Mapowanie danych to proces dopasowania starych rekordów do struktury nowego systemu. Jeśli zostanie wykonane błędnie, może prowadzić do niepoprawnego przypisania wartości, co z kolei wpłynie na raporty, analizy i codzienną pracę użytkowników ERP. Najlepsze praktyki migracji danych do systemu ERP 1. Audyt i oczyszczenie danych przed migracją Przed rozpoczęciem migracji należy przeprowadzić dokładny przegląd danych. Niezbędne jest usunięcie duplikatów, poprawienie błędnych rekordów i uzupełnienie brakujących informacji. Dzięki temu nowy system nie zostanie obciążony nieaktualnymi lub niepoprawnymi danymi, co mogłoby prowadzić do problemów operacyjnych. 2. Zdefiniowanie strategii migracji – „big bang” czy podejście etapowe? Wybór odpowiedniego podejścia do migracji ma kluczowe znaczenie. Strategia „big bang”, czyli jednorazowe przeniesienie wszystkich danych, może być skuteczna, ale wiąże się z większym ryzykiem błędów i przestojów. Alternatywą jest migracja etapowa, w której dane są przenoszone stopniowo, co umożliwia lepszą kontrolę procesu i szybszą reakcję na ewentualne problemy. 3. Automatyzacja procesów migracyjnych Wdrożenie odpowiednich narzędzi do automatycznej ekstrakcji, transformacji i załadowania danych (ETL) pozwala znacznie przyspieszyć proces migracji i ograniczyć ryzyko błędów wynikających z manualnego przetwarzania danych. Automatyzacja usprawnia także mapowanie danych i ułatwia ich integrację z nowym systemem. 4. Testowanie i walidacja danych – eliminacja ryzyka Migracja danych nie kończy się na ich załadowaniu do nowego systemu. Konieczne jest przeprowadzenie szczegółowych testów, aby zweryfikować poprawność przeniesionych rekordów oraz ich zgodność z procesami biznesowymi. Testowanie powinno obejmować zarówno dane historyczne, jak i nowe wpisy, aby upewnić się, że ERP działa zgodnie z oczekiwaniami. 5. Szkolenie zespołu i zaangażowanie użytkowników Nawet najlepiej zaplanowana migracja może się nie powieść, jeśli użytkownicy nie będą wiedzieli, jak efektywnie korzystać z nowego systemu. Pracownicy powinni być zaangażowani w proces od samego początku – ich wiedza o danych operacyjnych może pomóc w identyfikacji potencjalnych problemów. Szkolenia i warsztaty pozwolą szybciej adaptować się do zmian i zwiększą efektywność pracy z ERP. 6. Monitoring i optymalizacja po migracji Migracja danych nie kończy się w momencie uruchomienia nowego systemu. Kluczowe jest monitorowanie działania ERP, identyfikowanie potencjalnych problemów oraz optymalizacja procesów na podstawie rzeczywistych danych operacyjnych. Regularne przeglądy i korekty pozwalają na bieżąco dostosowywać system do potrzeb firmy. Migracja danych do systemu ERP to proces wymagający nie tylko odpowiednich narzędzi, ale przede wszystkim strategii i zaangażowania zespołu. Błędy w tym obszarze mogą prowadzić do zakłóceń operacyjnych i utraty kluczowych informacji, dlatego kluczowe jest dokładne planowanie, audyt jakości danych oraz testowanie migracji przed pełnym wdrożeniem. Skutecznie przeprowadzona migracja pozwala firmie produkcyjnej na płynne przejście do nowego systemu i maksymalne wykorzystanie jego możliwości.
Obrazek wyróżniający dla 'Migracja danych w ERP – wyzwania, błędy i skuteczne praktyki'
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