Pozyskiwanie-danych-produkcyjnych-z-pomocą-PDA

Pozyskiwanie danych produkcyjnych z pomocą PDA

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

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

Co oznacza PDA?

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

PDA W procesie produkcyjnym

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

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

Co należy rozumieć pod pojęciem danych produkcyjnych? 

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

Jakie wyróżniamy rodzaje danych produkcyjnych?

Wyróżnia się zasadniczo dwa typy danych produkcyjnych:

  • Organizacyjne,
  • Techniczne.

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

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

Jakie są zadania i cele zbierania danych produkcyjnych?

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

Dlaczego PDA jest tak ważny?

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

Jakie korzyści zapewnia automatyczne zbieranie danych produkcyjnych? 

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

Wśród korzyści krótkoterminowych należy wskazać:

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

Do korzyści długoterminowych należą z kolei:

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

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

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