Platformy danych oparte na chmurze stają się przełomem w zarządzaniu danymi produkcyjnymi. W przeszłości firmy zmagały się z zarządzaniem ogromnymi ilościami danych generowanych przez procesy produkcyjne bez wsparcia automatyzacjami, AI i często w modelu rozproszonym tzn. dane pochodziły i były wyświetlane w różnych źródłach. Nie było to ani wygodne, ani efektywne. Na szczęście ten czas już minął.
Dzięki rozwojowi platform danych opartych na chmurze, informacje są zbierane nie tylko z urządzeń IoT, czy maszyn na liniach produkcyjnych, ale także z różnorodnych systemów IT np. zarządzających łańcuchem dostaw lub kontrolą jakości. Łatwiej jest też pozyskać dane dotyczące satysfakcji klienta z obsługi czy współpracy. Oczywiście, wszystko dzieje się w czasie rzeczywistym.
Platformy danych oparte na technologii przetwarzania w chmurze zmieniają sposób, w jaki producenci gromadzą, analizują, przechowują oraz wykorzystują dane. Umożliwiają ich monetyzację, podejmowanie właściwych decyzji na ich podstawie, czy wspomagają poprawę wskaźnika OEE.
Dzięki integracji z algorytmami sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego (ML), oraz narzędzia do wizualizacji danych (BI), platformy generują zrozumiałe informacje, które pozwalają przewidzieć np. popyt lub awarie a tym samym podejmować lepsze decyzje wpływające na rozwój biznesu.
W niniejszym artykule znajdziesz:
- Omówienie tego, jak platformy danych oparte na chmurze rewolucjonizują zarządzanie danymi produkcyjnymi,
- Analizę kluczowych korzyści platform danych dla branży produkcyjnej,
- Informacje na temat istotnych funkcjonalności takich platform,
- Na koniec otrzymasz podpowiedź na temat tego, jak platformy danych oparte na chmurze wpisują się w strategię organizacji.
Dlaczego platformy danych mają kluczowe znaczenie dla produkcji
Branża produkcyjna przechodzi cyfrową transformację, a odpowiednia strategia wykorzystania danych (Data Strategy) odgrywa w tym kluczową rolę. W dzisiejszym, szybko zmieniającym się środowisku biznesowym, dane są nową walutą, a skuteczne zarządzanie nimi może zaważyć na sukcesie lub porażce.
Platformy danych oparte na chmurze oferują skalowalny i opłacalny sposób przechowywania, zarządzania oraz analizy danych generowanych w różnych procesach produkcyjnych. Tradycyjne rozwiązania lokalne nie są w stanie z reguły obsłużyć ogromnej ilości informacji generowanych przez nowoczesne zakłady produkcyjne.
Z kolei nowoczesne rozwiązania chmurowe zapewniają producentom dostęp do krytycznych danych z zakładów zlokalizowanych w dowolnym miejscu na świecie, umożliwiając szybkie i elastyczne podejmowanie decyzji. Co więcej, ułatwiają współpracę między różnymi działami i interesariuszami w organizacji. Dzięki bezpiecznemu dostępowi do danych – kluczowej części Data Governance – zespoły płynnie współpracują i podejmują decyzje w oparciu o wspólne spostrzeżenia, a to prowadzi do zwiększenia wydajności, produktywności i rentowności.
Jak zdefiniować właściwą strategię danych?
Strategia danych to kompleksowy plan, który określa, w jaki sposób organizacja będzie pozyskiwać, utrzymywać, zarządzać, analizować i wykorzystywać dane do osiągnięcia celów biznesowych. Innymi słowy – definiuje podejście do monetyzacji danych w całej firmie.
Zgadnij, co uzyskamy w wyniku wdrożenia strategii danych?
Otóż to: Platformę danych!
Z tego powodu zdefiniowanie właściwej strategii jest bardzo ważne w procesie projektowania nowoczesnej platformy i obejmuje kilka kluczowych kroków:
- Definicja celu biznesowego: określenie roli danych w osiąganiu celów biznesowych organizacji – bardzo ważny krok, o którym często się zapomina.
- Określenie zakresu danych: zdefiniowanie typów danych, które są istotne oraz źródeł, z których są gromadzone.
- Ustalenie reguł zarządzania danymi: wytyczne dotyczące zarządzania danymi w całym ich cyklu życia. Obejmuje to ich jakość, bezpieczeństwo, prywatność i zgodność z przepisami.
- Wybór technologii: jakiego rodzaju sprzętu/oprogramowania należy użyć do wdrożenia nowoczesnej platformy danych? Ma to kluczowy wpływ na projekt i architekturę wdrażanej platformy danych,
- Opracowanie planu zarządzania danymi: określenie, w jaki sposób dane będą gromadzone, przechowywane, zarządzane lub analizowane.
Różne cele biznesowe
Od celu biznesowego zależy, jaką technologię bazową wybierze firma. Nie ma na to jednego przepisu.
Przykład:
- Jeśli celem jest wdrożenie analityki w czasie rzeczywistym do poprawy kontroli jakości, nowoczesna platforma danych będzie wymagać solidnej i skalowalnej infrastruktury zdolnej do przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym.
- Z drugiej strony, jeśli celem jest poprawa zarządzania łańcuchem dostaw – nowoczesna platforma danych będzie musiała być zintegrowana z różnymi systemami IT i bazami danych, aby zapewnić kompleksowy widok całego łańcucha dostaw.
Czym są platformy danych w chmurze i jak działają?
Platformy danych to potężne rozwiązania, tworzące scentralizowane repozytorium, które integruje dane z różnych źródeł i systemów informatycznych. Płynna integracja zapewnia wygodny dostęp do wszystkich istotnych informacji w bezpiecznym i ujednoliconym środowisku.
W sercu tych platform leży zarządzanie danymi, krytyczny element, który chroni wrażliwe dane produkcyjne w całym ich cyklu życia i zapewnia zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności. Koncepcja zarządzania danymi obraca się wokół przyznawania dostępu do danych właściwym osobom we właściwym czasie. Aby to osiągnąć, niezbędne jest ustrukturyzowane podejście do zarządzania danymi, obejmujące ustanowienie polityk i procedur dotyczących danych, identyfikację zarządców i właścicieli danych, wdrożenie standardów jakości oraz solidnych środków bezpieczeństwa.
Przepływ danych przez platformy rozpoczyna się od ich pozyskania, obejmującego zarówno dane surowe, jak i wstępnie zagregowane. Dane te są następnie przechowywane w scentralizowanej lokalizacji (może to być np: Data Lake, Data Warehouse lub Data Lakehouse, w zależności od obszaru i wymagań), umożliwiając dostęp do nich różnym typom użytkowników, takim jak kierownicy produkcji, analitycy danych, a nawet algorytmom uczenia maszynowego.
Inteligentna, czytelna agregacja danych umożliwia wykorzystanie ich potencjału i monetyzację.
Uzyskując dostęp do danych historycznych aktywów i wgląd w ich zachowanie, fabryki mogą usprawnić procesy produkcyjne, zoptymalizować zarządzanie łańcuchem dostaw i opracować skuteczne strategie ograniczania ryzyka. Podejmowanie decyzji w oparciu o dane, ma szczególne znaczenie w branży produkcyjnej, ponieważ nawet niewielka poprawa wydajności może przynieść znaczne oszczędności kosztów i zwiększyć ogólną konkurencyjność.
Płynna integracja z systemami IT
Same dane produkcyjne (OT) nie dają pełnego obrazu procesów produkcyjnych. Zaangażowanie wielu systemów informatycznych, (nie tylko na hali produkcyjnej, ale także w różnych działach firm przemysłowych), takich jak zarządzanie relacjami z klientami (CRM), planowanie zasobów przedsiębiorstwa (ERP) i szeroki wachlarz systemów zarządzania łańcuchem dostaw, zapewnia lepszy wgląd w sytuację firmy.
Chmura obliczeniowa z założenia wspiera płynną integrację między różnymi systemami IT, upraszczając dostęp do danych i ich korelację. Co więcej, platformy danych łatwo dostosować do nowych systemów, w miarę ich wdrażania. Ta elastyczność pozwala firmom na szybką integrację nowych systemów z ich operacjami produkcyjnymi bez zakłócania istniejących przepływów danych.
Dzięki takiej integracji możliwe jest zburzenie silosów danych; firmy mogą dzięki temu dostrzec i zrozumieć sieć powiązań pomiędzy różnymi procesami, a także zidentyfikować obszary do poprawy, wprowadzić usprawnienia w operacjach oraz zwiększyć ogólną wydajność przedsiębiorstwa.
Platformy danych lokalnie kontra te w chmurze
Jedną z głównych wad lokalnych platform Big Data jest koszt. Budowa i utrzymanie niezbędnej infrastruktury wiąże się ze znacznymi początkowymi nakładami kapitałowymi i bieżącymi wydatkami operacyjnymi. W skład wydatków wchodzi np. koszt sprzętu, oprogramowania, wynajmu przestrzeni na serwery oraz utrzymania ich w dobrym stanie (zasilanie, chłodzenie, monitorowanie i wsparcie zespołu IT).
Skalowalność jest kolejnym ograniczeniem tradycyjnych, nie-chmurowych platform danych. Mają one ograniczoną pojemność i mogą obsługiwać tylko określoną ilość danych. Wraz ze wzrostem ilości danych, firmy muszą dodawać kolejne serwery lub modernizować istniejący sprzęt, co jest zarówno czasochłonne, jak i kosztowne. Skalowanie platformy w górę lub w dół wymaga znacznej ilości czasu.
Jeśli chodzi o chmurę, sytuacja wygląda inaczej – infrastrukturę można skalować automatycznie w górę lub w dół, gdy jest to potrzebne, co jednocześnie jest bardzo opłacalne. Chmura obliczeniowa eliminuje również konieczność inwestowania w sprzęt i oprogramowanie, a także w utrzymanie.
To na barkach dostawcy chmury spoczywa utrzymanie wszystkiego w ruchu – czy to nie wspaniałe?
Gdy zaczniesz podliczać koszty subskrypcji różnych usług w chmurze, na pierwszy rzut oka może to nie wyglądać tanio, ale ostatecznie – biorąc pod uwagę wszystkie koszty związane z podejściem lokalnym – chmura obliczeniowa praktycznie zawsze wygrywa.
Wizualizacja danych i analityka biznesowa
Wizualizacja danych i analityka biznesowa (BI) są kluczowymi elementami strategii zarządzania danymi i jednocześnie podstawowymi rozwiązaniami integrowanymi z platformą danych; dzięki nim surowe dane stają się użytecznymi informacjami. Jest to ważne szczególnie w firmach produkcyjnych, które analizują ogromne ilości danych operacyjnych (OT).
Dostawcy usług chmurowych mają to na uwadze i oferują szeroki wybór funkcjonalności związanych z wizualizacją i analityką. Konfigurowalne panele nawigacyjne, interaktywne grafy, wykresy, tabele i zestawienia, pozwalają analizować dane z wielu źródeł i szybko identyfikować korelacje, trendy, czy wzorce. Narzędzia te ułatwiają generowanie raportów, dzięki którym możliwe jest na przykład: porównanie wydajności wszystkich zakładów produkcyjnych, czy śledzenie zmian wydajności i innych parametrów po wdrożeniu nowej technologii lub maszyny. Firmy produkcyjne zyskują czytelne informacje, które przekładają się na świadome podejmowanie decyzji biznesowych i optymalizację działalności.
Zaawansowana analityka i uczenie maszynowe
Sztuczna inteligencja jest obecnie dominującym, globalnym trendem, nie tylko w świecie IT. Nic więc dziwnego, że dostawcy usług w chmurze spieszą się, aby rozszerzyć swoje portfolio o funkcje inteligentnej analizy danych.
W branży produkcyjnej, algorytmy uczenia maszynowego mają szerokie zastosowanie. Konserwacja predykcyjna jest popularnym przypadkiem użycia, w którym sztuczna inteligencja oparta na historycznych danych OT jest wykorzystywana do przewidywania, kiedy sprzęt może ulec awarii, aby można było zaplanować serwisowanie przed jej wystąpieniem. Pomaga to producentom uniknąć kosztownych przestojów i poprawić OEE oraz inne istotne wskaźniki produkcyjne.
Innym przykładem jest wykrywanie anomalii. Analityka jest wykorzystywana do wyłapywania nietypowych wzorców; producenci mogą dzięki temu szybko zidentyfikować i rozwiązać problemy, unikając tym samym np. spadku jakości albo obniżenia bezpieczeństwa produktu.
Wreszcie – firmy przemysłowe wykorzystują AI i ML do działań niezwiązanych z OT, takich jak:
- prognozowanie popytu na ich produkty,
- optymalizacja harmonogramów produkcji,
- usprawnienia łańcucha dostaw/logistyki.
Jednak żaden z tych celów biznesowych nie mógłby zostać osiągnięty bez odpowiedniej platformy danych. Skłaniając się ku podejściu opartemu na chmurze, producenci mogą odnieść jeszcze większe korzyści dzięki dedykowanym, gotowym do użycia usługom chmurowym opartym na sztucznej inteligencji.
Przyszłe trendy i innowacje
Świat produkcji stale ewoluuje, a wraz z nim rośnie zapotrzebowanie na bardziej wyrafinowane i skuteczniejsze rozwiązania do zarządzania danymi. W związku z tym oparte na chmurze platformy danych dla produkcji będą prawdopodobnie nadal ewoluować, rozbudowując się o nowe technologie i funkcje.
Jednym z trendów, który według mnie będzie kontynuowany, jest wykorzystanie jeszcze większej ilości sztucznej inteligencji w celu uzyskania głębszego wglądu w dane OT. Dostawcy usług w chmurze będą udostępniać więcej narzędzi do autonomicznej i automatycznej optymalizacji procesów produkcyjnych, które można łatwo zintegrować z biznesem po wdrożeniu platformy danych opartej na chmurze.
Może to obejmować takie funkcje, jak:
- zautomatyzowane przetwarzanie i analiza danych,
- wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym i konserwacja predykcyjna
oparte na wstępnie wytrenowanych modelach uczenia maszynowego; dodatkowy wysiłek ze strony analityków, nie będzie już potrzebny.
Kolejnym obszarem innowacji będzie prawdopodobnie bezpieczeństwo i prywatność danych. Ilość wrażliwych danych generowanych przez operacje produkcyjne rośnie, ważne jest zatem, aby platformy danych były zaprojektowane z solidnymi funkcjami bezpieczeństwa i prywatności, zapewniając ochronę danych przez cały cykl ich życia.
Bądźmy szczerzy – prawidłowe wdrożenie strategii zarządzania danymi nie jest łatwe i z pewnością jest jeszcze miejsce na ulepszenia i uproszczenia po stronie dostawców chmury.
Podsumowanie
Wdrożenie platformy danych dla produkcji jest strategicznym imperatywem dla firm, które chcą prosperować w erze Przemysłu 4.0 i budować konkurencyjność swojego przedsiębiorstwa.
Klasyczne, lokalne platformy Big Data mają ograniczenia, które platformy danych oparte na chmurze przezwyciężają, a w połączeniu z możliwościami BI i AI są najlepszym wyborem, jeśli chodzi o technologię do holistycznego zarządzania danymi.