Tag: Przemysł 4.0

  • Polski przemysł ucieka Europie, ale kuleje w AI. Czy 20% adopcji technologii wystarczy?

    Polski przemysł ucieka Europie, ale kuleje w AI. Czy 20% adopcji technologii wystarczy?

    Choć najnowsze dane Eurostatu rysują optymistyczny obraz polskiego przemysłu – ze wzrostem produkcji o 2,4 proc. r/r w sierpniu, co daje nam solidne 10. miejsce w Europie przy unijnej średniej zaledwie 1,1 proc. – sama dynamika wolumenu to za mało, by utrzymać konkurencyjność w długim terminie. Eksperci rynkowi zwracają uwagę, że „proste rezerwy” wzrostu powoli się wyczerpują, a polska gospodarka stoi przed koniecznością trudnej transformacji z modelu opartego na skali, na model oparty na efektywności energetycznej i algorytmach.

    Wnioski płynące z analizy rynku są jednoznaczne: kluczem do utrzymania pozycji nie jest już tylko nadrabianie zaległości infrastrukturalnych, co z powodzeniem czyniliśmy od wejścia do UE, ale głęboka automatyzacja. Eksperci Endress+Hauser, szwajcarskiego giganta automatyki przemysłowej obecnego w Polsce od trzech dekad, wskazują na wyraźny rozdźwięk technologiczny. Mimo imponującego skoku cywilizacyjnego, wykorzystanie sztucznej inteligencji w rodzimych zakładach nie przekracza obecnie 20 proc. Dla porównania, w Szwajcarii wskaźnik ten oscyluje wokół 80 proc. Ta „cyfrowa przepaść” to z jednej strony ryzyko, ale z drugiej – ogromny potencjał do optymalizacji procesów, zwłaszcza w kontekście analityki jakości w czasie rzeczywistym.

    Presja na innowacje wynika nie tylko z chęci zysku, ale z twardych wymogów regulacyjnych i rynkowych. Przemysł musi mierzyć się z koniecznością drastycznego ograniczania emisji i energochłonności. W tym kontekście automatyzacja przestaje być opcją, a staje się warunkiem przetrwania. Maciej Sieczka, Dyrektor Zarządzający Endress+Hauser Polska, zauważa ewolucję postaw menedżerskich. Polska, która w strukturach firmy awansowała na wysokie, 11. miejsce w globalnym rankingu przychodów (generując blisko 300 mln zł rocznie), stała się rynkiem dojrzałym. Lokalni decydenci coraz częściej łączą polską przedsiębiorczość i zdolność adaptacji z zachodnimi standardami planowania, co przekłada się na potrojenie sprzedaży rozwiązań firmy w ostatniej dekadzie.

    Wyzwaniem pozostaje jednak kapitał ludzki. Nowoczesny przemysł nie potrzebuje już tylko operatorów maszyn, ale specjalistów o kompetencjach hybrydowych – inżynierów, którzy swobodnie poruszają się w świecie analizy danych, IIoT i cyfrowych bliźniaków. Bez inwestycji w kadry potrafiące obsłużyć roboty współpracujące czy zaawansowane systemy pomiarowe, sam zakup technologii nie przyniesie oczekiwanego zwrotu. To właśnie tempo wdrażania tych zmian zadecyduje, czy obecne dobre wyniki produkcji są trwałym trendem, czy tylko chwilowym oddechem przed zadyszką.

  • Fabryka to nie biuro. Dlaczego metody IT zawodzą w ochronie produkcji i jak robić to dobrze?

    Fabryka to nie biuro. Dlaczego metody IT zawodzą w ochronie produkcji i jak robić to dobrze?

    Czasy „Air Gap” – fizycznego odcięcia produkcji od Internetu – definitywnie się skończyły. Cyfryzacja zakładów przemysłowych to skokowa poprawa wydajności, ale jednocześnie otwarcie drzwi, które dotychczas były szczelnie zamknięte. Wiele firm popełnia jednak kardynalny błąd: próbują zabezpieczać hale produkcyjne tymi samymi metodami, co działy księgowości. W świecie OT (Operational Technology) stawką nie są jednak tylko dane, ale fizyczne bezpieczeństwo maszyn i ciągłość biznesu.

    Współczesny przemysł to system naczyń połączonych. Kiedyś automatyka przemysłowa żyła we własnym, odizolowanym świecie. Dziś sieć zakładów produkcyjnych jest nierozerwalnie spleciona z systemami IT. To konieczność biznesowa, ale z perspektywy cyberbezpieczeństwa – koszmar. Powiększona powierzchnia ataku sprawia, że hakerzy nie muszą forsować murów fabryki. Wystarczy, że znajdą uchylone cyfrowe okno.

    Efekt domina: od phishingu do zatrzymania taśmy

    Największym zagrożeniem dla dzisiejszego przemysłu jest tzw. lateral movement, czyli ruch boczny. Scenariusz jest zazwyczaj podobny: napastnik uzyskuje dostęp do słabiej zabezpieczonej sieci biurowej (IT) – na przykład poprzez zainfekowany e-mail w dziale HR. W tradycyjnej, płaskiej strukturze sieciowej, droga z biura do hali produkcyjnej stoi otworem.

    Skutki takiego „przebicia się” do strefy OT są dewastujące. W przeciwieństwie do IT, gdzie atak oznacza zazwyczaj kradzież danych lub przestój serwerów, w OT konsekwencje są fizyczne. Zatrzymują się linie produkcyjne, psują się surowce, a firma traci zdolność do generowania przychodu w czasie rzeczywistym.

    Dobitnym, smutnym przykładem tego mechanizmu jest historia producenta serwetek, firmy Fasana. Atak ransomware, który rozpoczął się w systemach informatycznych, sparaliżował produkcję. Efekt łańcuchowy był bezlitosny: brak produkcji doprowadził do utraty płynności, a finalnie do niewypłacalności przedsiębiorstwa. Ten przypadek powinien być czerwoną lampką dla każdego dyrektora operacyjnego: cyberbezpieczeństwo to dziś fundament stabilności finansowej.

    Trzy mity, które usypiają czujność

    Wdrażanie zabezpieczeń w przemyśle często rozbija się o niezrozumienie specyfiki OT. Oto trzy najczęstsze mity, które prowadzą do błędnych decyzji inwestycyjnych.

    Mit 1: „Mamy Firewalle i VLANy, więc jesteśmy bezpieczni”

    To podejście z lat 90. Klasyczna segmentacja IT służy głównie optymalizacji ruchu sieciowego. W przemyśle to za mało. Postawienie zapory ogniowej (firewall) nie wystarczy, jeśli nie rozumiemy specyfiki protokołów przemysłowych. Skuteczna segmentacja OT musi opierać się na tzw. *whitelisting* (białej liście). Oznacza to odwrócenie logiki: zamiast blokować to, co znane jako złe, blokujemy wszystko, a przepuszczamy tylko ruch, który jest niezbędny do procesu technologicznego. Komunikacja musi być nie tylko widoczna, ale i ściśle kontrolowana.

    Mit 2: „Segmentacja spowolni moją produkcję”

    To największa obawa inżynierów ruchu. Panuje przekonanie, że dodatkowe warstwy zabezpieczeń wprowadzą opóźnienia (latencję), które zakłócą pracę precyzyjnych maszyn. W rzeczywistości dobrze zaprojektowana segmentacja działa jak grodzie wodoszczelne na statku. Zwiększa odporność systemu. W przypadku awarii lub ataku w jednej sekcji, problem zostaje odizolowany i nie rozlewa się na cały zakład. Zamiast zakłócać procesy, segmentacja chroni je przed niechcianymi interwencjami.

    Mit 3: „Zrobimy to raz i mamy spokój”

    Fabryka to żywy organizm. Maszyny są modernizowane, dodawane są nowe czujniki IoT, zmieniają się procesy. Traktowanie segmentacji jako jednorazowego projektu „wdroż i zapomnij” to proszenie się o kłopoty. Wymagana jest koncepcja dynamiczna, która nadąża za ewolucją sieci przez dekady eksploatacji systemów.

    Jak wdrożyć segmentację i nie „wysadzić” produkcji?

    Kluczem do sukcesu nie jest zakup najdroższego sprzętu, ale metodyka działania. Wdrożenie segmentacji OT musi różnić się od wdrożeń w IT.

    Po pierwsze: Pasywna inwentaryzacja

    Nie można chronić czegoś, o czym nie wiemy, że istnieje. Podstawą jest pełen inwentarz zasobów. Jednak w świecie OT nie można stosować aktywnego skanowania sieci, znanego z IT, ponieważ starsze sterowniki PLC mogą tego nie przetrwać i zawiesić pracę maszyny. Stosuje się więc pasywną analizę ruchu – narzędzia nasłuchują sieci, nie ingerując w nią, identyfikując urządzenia i protokoły.

    Po drugie: Mapowanie przepływów (Flow Mapping)

    Zanim postawimy jakiekolwiek bariery, musimy zrozumieć, kto z kim „rozmawia”. Analiza rzeczywistych relacji komunikacyjnych pozwala na zaprojektowanie stref bezpieczeństwa, które odzwierciedlają realny proces produkcji, a nie teoretyczny schemat z dokumentacji (która często jest nieaktualna).

    Po trzecie: Standardy (ISA/IEC 62443)

    • Nie trzeba wyważać otwartych drzwi. Wiodące ramy odniesienia dla bezpieczeństwa OT, czyli norma ISA/IEC 62443, wprowadzają pojęcia Stref (Zones) i Kanałów (Conduits).
    • Strefy grupują zasoby o podobnym poziomie ryzyka (np. oddzielna strefa dla systemów sterowania, oddzielna dla monitoringu).
    • Kanały to kontrolowane ścieżki komunikacji między tymi strefami.

    Każda strefa otrzymuje docelowy poziom bezpieczeństwa (SL – Security Level), dostosowany do jej krytyczności. System ERP nie musi być chroniony tak samo jak sterownik pieca hutniczego, ale komunikacja między nimi musi być ściśle reglamentowana.

    Problem „Legacy” i wymogi prawne

    Przemysł boryka się z problemem długu technologicznego. W halach wciąż pracują maszyny sterowane systemami, które pamiętają początek wieku (np. Windows XP). Nie da się ich zaktualizować, a ich wymiana jest ekonomicznie nieuzasadniona. Segmentacja jest dla nich jedynym ratunkiem – pozwala otoczyć takie zasoby „cyfrowym kordonem sanitarnym”, umożliwiając im bezpieczną pracę w nowoczesnym środowisku sieciowym.

    Dodatkowym motywatorem są regulacje, takie jak dyrektywa NIS2. Nowe przepisy kładą ogromny nacisk na ograniczanie rozprzestrzeniania się incydentów oraz kontrolę dostępu. Segmentacja przestaje być więc tylko dobrą praktyką inżynierską, a staje się elementem niezbędnym do osiągnięcia zgodności z prawem (compliance).

    Odporność jako strategia

    Ochrona zakładów przemysłowych przestała być zadaniem czysto technicznym. To strategiczny obowiązek zarządu.

    Segmentacja OT staje się fundamentem odporności biznesowej. Trend zmierza w kierunku integracji tych działań z rozwiązaniami ciągłego monitorowania i modelem Zero Trust dostosowanym do specyfiki fabrycznej. Inwestycja w logiczny podział sieci to polisa ubezpieczeniowa, która w krytycznym momencie może zadecydować o tym, czy firma przetrwa cyberatak, czy stanie się kolejnym, smutnym przykładem w branżowych statystykach.

  • Cyfrowy bliźniak – nowy układ nerwowy inteligentnej fabryki

    Cyfrowy bliźniak – nowy układ nerwowy inteligentnej fabryki

    W krajobrazie Przemysłu 4.0, gdzie dane stały się najcenniejszym surowcem, technologia cyfrowego bliźniaka wyrasta na kluczowy element transformacji. To już nie futurystyczna koncepcja, lecz strategiczna konieczność, której wagę potwierdza rynek.

    Wyceniany na kilkanaście miliardów dolarów w 2024 roku, ma eksplodować do wartości blisko 150 miliardów dolarów do końca dekady. Ten wykładniczy wzrost nie jest dziełem przypadku. Jest odzwierciedleniem fundamentalnej zmiany w myśleniu o produkcji – przejścia od reaktywnego gaszenia pożarów do proaktywnego, predykcyjnego zarządzania całym cyklem życia produktu. Firmy, które dziś zignorują ten trend, ryzykują, że jutro zostaną daleko w tyle za konkurencją, która już teraz buduje swoje wirtualne odpowiedniki.

    Często mylony ze statycznym modelem 3D lub symulacją, cyfrowy bliźniak jest czymś znacznie bardziej zaawansowanym. Jego istotą nie jest sama wirtualna reprezentacja, ale dynamiczne, dwukierunkowe połączenie ze światem fizycznym.

    Wyposażony w sieć czujników Internetu Rzeczy (IoT), fizyczny obiekt – maszyna, linia produkcyjna, a nawet cała fabryka – nieustannie zasila swojego cyfrowego odpowiednika strumieniem danych o swoim stanie i wydajności. Ten cyfrowy model, napędzany algorytmami sztucznej inteligencji (AI), staje się żyjącym, wirtualnym organizmem, który nie tylko odzwierciedla rzeczywistość, ale potrafi ją analizować, przewidywać jej przyszłe stany i rekomendować optymalizacje.

    To właśnie ta zamknięta pętla sprzężenia zwrotnego, gdzie wnioski z wirtualnego świata wpływają na operacje w świecie fizycznym, stanowi o rewolucyjnym charakterze tej technologii.

    Najbardziej spektakularnym i przynoszącym natychmiastowe korzyści zastosowaniem jest predykcyjne utrzymanie ruchu. Tradycyjne podejście, polegające na naprawie maszyn po awarii lub ich okresowej konserwacji, odchodzi do lamusa.

    Liderzy branży lotniczej, jak Rolls-Royce czy GE Aviation, tworzą cyfrowe bliźniaki dla każdego wyprodukowanego silnika odrzutowego. Dane z tysięcy czujników, przesyłane w czasie rzeczywistym podczas lotu, pozwalają na ziemi monitorować faktyczne zużycie każdego komponentu.

    Algorytmy AI, analizując te dane, potrafią z niezwykłą precyzją przewidzieć, kiedy dana część będzie wymagała wymiany, zanim dojdzie do usterki. Przekłada się to na wymierne korzyści: redukcję nieplanowanych przestojów nawet o 50% i obniżenie kosztów utrzymania ruchu do 40%.

    Potencjał technologii wykracza jednak daleko poza pojedyncze maszyny. Giganci motoryzacyjni, tacy jak BMW czy Volkswagen, budują cyfrowe bliźniaki całych fabryk. Ta „wirtualna fabryka” staje się poligonem doświadczalnym, na którym można bez ryzyka i bez zakłócania bieżącej produkcji testować nowe układy linii montażowych, symulować wpływ zmian w procesie czy identyfikować wąskie gardła.

    Efekty są imponujące – General Motors odnotował 20% wzrostu wskaźnika Całkowitej Efektywności Wyposażenia (OEE), a Unilever, dzięki połączeniu oszczędności energii i redukcji odpadów, zaoszczędził 52 miliony dolarów rocznie.

    Prawdziwie holistyczne podejście demonstruje Tesla, która wykorzystuje cyfrowe bliźniaki na każdym etapie – od wirtualnych testów zderzeniowych, które redukują potrzebę tworzenia kosztownych fizycznych prototypów, przez optymalizację wysoce zautomatyzowanych procesów w swoich Gigafactories, aż po obsługę posprzedażową.

    Każdy pojazd Tesli posiada swojego cyfrowego bliźniaka, który pozwala firmie zdalnie monitorować stan floty, przewidywać potrzeby serwisowe i wdrażać aktualizacje oprogramowania, tworząc bezprecedensową więź między produktem a jego twórcą.

    Droga do wdrożenia nie jest jednak pozbawiona przeszkód. Wysokie koszty początkowe, złożoność integracji z istniejącymi, często przestarzałymi systemami IT, a przede wszystkim krytyczne wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem stanowią istotne bariery.

    Ochrona integralności danych w systemie, w którym wirtualny model może sterować fizycznymi procesami, staje się absolutnym priorytetem. Do tego dochodzi luka kompetencyjna – potrzeba nowej generacji inżynierów i analityków, którzy potrafią myśleć na styku świata fizycznego i cyfrowego.

    Mimo tych wyzwań, trajektoria rozwoju jest jednoznaczna. Cyfrowy bliźniak przestaje być odizolowanym narzędziem, a staje się fundamentalną warstwą danych dla przemysłowego metawersum, w którym inżynierowie za pomocą gogli AR będą mogli wchodzić w interakcje z wirtualną fabryką.

    Ostateczną wizją jest autonomiczny bliźniak, który nie tylko rekomenduje, ale samodzielnie, w czasie rzeczywistym, optymalizuje procesy produkcyjne. Technologia ta buduje trwały most między światem fizycznym a cyfrowym, oferując poziom wglądu i kontroli, który do niedawna należał do sfery science fiction.

    Wobec rosnącej presji na efektywność, elastyczność i zrównoważony rozwój, pytanie, przed którym stają dziś liderzy przemysłu, nie brzmi „czy” inwestować w cyfrowego bliźniaka, ale „jak szybko” są w stanie to zrobić, aby zapewnić sobie konkurencyjność w nadchodzącej dekadzie. 

  • IoT w produkcji. Jak 5 kluczowych technologii zmienia oblicze przemysłu

    IoT w produkcji. Jak 5 kluczowych technologii zmienia oblicze przemysłu

    Współczesna produkcja, mimo zaawansowanej automatyzacji, wciąż zmaga się z fundamentalnymi wyzwaniami: nieplanowanymi przestojami, marnotrawstwem surowców i rosnącą presją na elastyczność. Odpowiedzią na te problemy nie jest kolejna, szybsza maszyna, ale inteligentne wykorzystanie danych. To właśnie tutaj Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) staje się krwiobiegiem czwartej rewolucji przemysłowej, transformując izolowane „wyspy” automatyzacji w jeden, spójny i samoregulujący się organizm.   

    Rynek IIoT, wyceniany na 119,4 mld USD w 2024 roku, ma wzrosnąć do 286,3 mld USD do roku 2029, co pokazuje skalę tej transformacji. To nie jest niszowy trend, ale fundamentalna zmiana, która redefiniuje pojęcie efektywności. Poniżej przedstawiamy pięć kluczowych rozwiązań IIoT, które już dziś oferują najbardziej mierzalny zwrot z inwestycji i budują przewagę konkurencyjną na hali produkcyjnej.   

    1. Predykcyjne utrzymanie ruchu (PdM): koniec z nieplanowanymi przestojami

    Tradycyjne utrzymanie ruchu, oparte na reaktywnych naprawach lub sztywnych harmonogramach, jest nieefektywne i kosztowne. Predykcyjne utrzymanie ruchu (PdM) zmienia ten paradygmat, wykorzystując czujniki IoT do ciągłego monitorowania stanu maszyn – ich wibracji, temperatury czy zużycia energii. Zebrane dane są analizowane przez algorytmy sztucznej inteligencji, które z dużą precyzją przewidują nadchodzące awarie. Dzięki temu interwencje serwisowe są podejmowane tylko wtedy, gdy są rzeczywiście potrzebne, co przynosi spektakularne rezultaty. Wdrożenia PdM mogą zredukować nieplanowane awarie o 70%, skrócić przestoje o 35% i obniżyć koszty utrzymania ruchu o 25%. Niektóre firmy z branży motoryzacyjnej osiągnęły pełny zwrot z inwestycji (ROI) w czasie krótszym niż trzy miesiące.

    2. Cyfrowy bliźniak: wirtualna fabryka w służbie optymalizacji

    Cyfrowy Bliźniak to dynamiczna, wirtualna replika maszyny, linii produkcyjnej, a nawet całej fabryki, która jest nieustannie aktualizowana danymi z czujników IoT w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do statycznej symulacji, która pyta „co by było, gdyby?”, Cyfrowy Bliźniak odpowiada na pytanie „co się dzieje teraz?” i „co się stanie w przyszłości?”. Pozwala to na testowanie dowolnych scenariuszy – zmiany layoutu hali, przyspieszenia pracy robota czy nowego harmonogramu produkcji – w wirtualnym środowisku, bez ryzyka i kosztów związanych z eksperymentami na fizycznej linii. Potencjalne oszczędności są ogromne; koncern Unilever dzięki takiemu podejściu wygenerował 2,8 miliona dolarów oszczędności w jednym z pilotażowych wdrożeń. 

    3. Inteligentna kontrola jakości: wizja aszynowa i AI

    Manualna kontrola jakości jest podatna na błędy, zmęczenie i subiektywizm. Systemy wizji maszynowej, wykorzystujące kamery przemysłowe i algorytmy głębokiego uczenia, wprowadzają kontrolę na poziom precyzji i powtarzalności nieosiągalny dla człowieka. Potrafią one w ułamku sekundy zidentyfikować najdrobniejsze defekty, zweryfikować kompletność montażu czy odczytać kody seryjne, automatycznie odrzucając wadliwe produkty z linii. ROI z takich wdrożeń jest często osiągany w czasie krótszym niż rok, a redukcja braków może przekraczać 90% . Prawdziwa wartość leży jednak w tzw. „ukrytym ROI”: dane z systemu wizyjnego stają się źródłem informacji do optymalizacji całego procesu, pozwalając eliminować przyczyny powstawania wad, a nie tylko ich skutki. 

    4. Zintegrowane zarządzanie energią

    W dobie rosnących cen energii i presji na zrównoważony rozwój, efektywne zarządzanie jej zużyciem staje się priorytetem. Systemy oparte na IoT pozwalają na granularne monitorowanie poboru mocy przez poszczególne maszyny i linie w czasie rzeczywistym. Umożliwia to identyfikację najbardziej energochłonnych procesów, wykrywanie anomalii (np. urządzeń pobierających moc w czasie postoju) i optymalizację harmonogramów produkcji w celu uniknięcia kosztownych szczytów poboru mocy. Wdrożenie takiego systemu może zredukować koszty energii nawet o 30% i znacząco ułatwia certyfikację zgodnie z normą ISO 50001.

    5. Kompleksowe platformy IIoT: jedno źródło prawdy

    Dane w typowej fabryce są rozproszone w wielu niekomunikujących się ze sobą systemach (SCADA, MES, ERP), co uniemożliwia uzyskanie całościowego obrazu sytuacji. Platforma IIoT działa jak centralny system operacyjny, który integruje dane ze świata technologii operacyjnych (OT) i informatycznych (IT), tworząc „jedno źródło prawdy” dla całej organizacji. Pozwala to na automatyczne obliczanie w czasie rzeczywistym kluczowego wskaźnika OEE (Overall Equipment Effectiveness), który łączy w sobie dostępność, wydajność i jakość. Wdrożenie takiej platformy to strategiczna inwestycja w zwinność, umożliwiająca całej organizacji szybsze reagowanie na zmiany rynkowe i podejmowanie decyzji w oparciu o kompletne, wiarygodne dane. 

    Od technologii do strategii

    Czwarta rewolucja przemysłowa to nie futurystyczna wizja, ale zestaw konkretnych narzędzi, które już dziś generują realne korzyści. Kluczem do sukcesu jest jednak strategiczne podejście. Zamiast wdrażać technologię dla samej technologii, firmy powinny zacząć od zdefiniowania kluczowego problemu biznesowego, a następnie wybrać rozwiązanie, które go najskuteczniej zaadresuje. Rozpoczęcie od projektu pilotażowego na niewielką skalę pozwala udowodnić wartość wdrożenia, obliczyć ROI i zdobyć bezcenne doświadczenie. Przedsiębiorstwa, które już dziś zainwestują w budowę solidnych, opartych na danych fundamentów, jutro staną się liderami swoich branż, definiując na nowo pojęcie efektywności i innowacyjności w produkcji.  

  • Przemysł 4.0 w Polsce: 3 kluczowe szanse dla integratorów systemów IT/OT

    Przemysł 4.0 w Polsce: 3 kluczowe szanse dla integratorów systemów IT/OT

    Krajobraz cyfrowej transformacji polskiego przemysłu przedstawia obraz pełen sprzeczności. Z jednej strony, odsetek firm produkcyjnych wykorzystujących sztuczną inteligencję (AI) wzrósł w ciągu ostatniego roku o 36% – to najszybsza dynamika w całej Unii Europejskiej.  Z drugiej strony, ogólny poziom adopcji Internetu Rzeczy (IoT) pozostaje w tyle za średnią unijną, a w kluczowym sektorze produkcyjnym zaledwie 3% firm korzysta z tej technologii. Ten paradoks sygnalizuje, że polski rynek Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT) wchodzi w fazę dojrzałości. Czas entuzjazmu i projektów pilotażowych dobiega końca, a klienci przemysłowi oczekują teraz mierzalnych wyników biznesowych: redukcji kosztów, wzrostu efektywności i minimalizacji przestojów. Dla dostawców IT oznacza to fundamentalną zmianę – największe zyski nie leżą już w sprzedaży sprzętu, lecz w przyjęciu roli „Architekta Transformacji”, który potrafi przeprowadzić klienta przez złożony proces konwergencji technologii informacyjnej (IT) i operacyjnej (OT).

    Szanse: Gdzie leżą prawdziwe zyski

    W nowej, pragmatycznej rzeczywistości rynkowej, dostawcy IT muszą przenieść punkt ciężkości swojej oferty na kompleksowe usługi o wysokiej wartości dodanej. Prawdziwe marże i długoterminowe relacje z klientami buduje się w trzech kluczowych obszarach.

    1. Imperatyw integracji IT/OT: Historycznie, świat IT (dane, systemy biurowe) i świat OT (maszyny, procesy produkcyjne) funkcjonowały jako dwa odizolowane ekosystemy.Przemysł 4.0 wymusza ich połączenie, co jest warunkiem każdej zaawansowanej implementacji IIoT. Ta konwergencja jest jednak niezwykle złożona, wymaga bowiem integracji nowoczesnych platform ze starszymi, zamkniętymi systemami przemysłowymi, które często komunikują się za pomocą specyficznych protokołów, jak Modbus. Ta złożoność stanowi dla wykwalifikowanych integratorów systemów szansę na generowanie wysokich marż. Dostawcy, którzy potrafią pełnić rolę tłumacza i architekta pomostu między tymi dwoma światami, zyskują status strategicznego partnera.

    2. Od danych do decyzji: Aż 75% firm w Polsce wykorzystuje IoT do podstawowego monitoringu, a zaledwie 25% sięga po zaawansowane narzędzia analityczne i AI. Ta dysproporcja jest w istocie największą szansą na rozwój. Prawdziwa wartość IIoT nie leży w samym zbieraniu danych, ale w ich inteligentnej analizie, która prowadzi do optymalizacji procesów. Otwiera to drzwi do oferowania usług o wysokiej wartości, takich jak budowa platform danych w chmurze, integracja AI na potrzeby konserwacji predykcyjnej czy tworzenie dedykowanych aplikacji i pulpitów nawigacyjnych, które przekształcają surowe dane w użyteczne informacje biznesowe.

    3. Cyberbezpieczeństwo jako usługa premium: Połączenie IT i OT drastycznie zwiększa powierzchnię ataku cybernetycznego. Systemy przemysłowe, często działające na przestarzałych systemach operacyjnych, stają się łatwym celem. Obawy o bezpieczeństwo są jedną z głównych barier hamujących adopcję IIoT. Ten strach można jednak przekuć w propozycję wartości. Dostawcy, którzy oferują wyspecjalizowane usługi cyberbezpieczeństwa dla środowisk OT – takie jak segmentacja sieci, monitoring dostosowany do protokołów przemysłowych czy wsparcie w zakresie zgodności z normami ISA/IEC 62443 – sprzedają nie tylko technologię, ale przede wszystkim ciągłość działania i minimalizację ryzyka.

    Zagrożenia: Niewidoczne bariery hamujące wzrost

    Pomimo obiecujących perspektyw, droga do sukcesu na polskim rynku IIoT jest najeżona poważnymi wyzwaniami, które wymagają strategicznego podejścia.

    1. Strukturalna luka kompetencyjna: Największym pojedynczym ograniczeniem jest dotkliwy niedobór wykwalifikowanych specjalistów IT. Szacuje się, że w Polsce brakuje od 25 000 do nawet 147 000 ekspertów. Ta luka uderza zarówno w dostawców, podnosząc koszty operacyjne i ograniczając zdolność do skalowania działalności, jak i w klientów. Wiele małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) nawet nie próbuje rekrutować specjalistów IT, co prowadzi do niechęci do inwestowania w złożone technologie, których nie będą w stanie samodzielnie utrzymać.

    2. Dylematy klienta: Koszty i brak strategii: Wysokie koszty początkowe wdrożenia stanowią dla wielu firm, zwłaszcza z sektora MŚP, barierę nie do pokonania. Dodatkowym problemem jest trudność w precyzyjnym obliczeniu zwrotu z inwestycji (ROI), ponieważ korzyści z IoT są często rozproszone i wieloaspektowe. Wiele polskich firm cierpi również na brak spójnej, odgórnej strategii transformacji cyfrowej, co prowadzi do zjawiska „czyśćca pilotaży”, gdzie obiecujące projekty testowe nigdy nie są skalowane na całą organizację.

    3. Zmieniająca się arena konkurencyjna: Krajobraz konkurencyjny również ewoluuje. Rośnie zainteresowanie polskim rynkiem ze strony dostawców z Chin i Tajwanu, którzy oferują komponenty sprzętowe po znacznie niższych cenach, co stwarza presję na marże. Jednocześnie szybki rozwój technologii, takich jak nowe standardy komunikacyjne czy edge computing, wymaga od dostawców nieustannych inwestycji w wiedzę i rozwój, aby pozostać konkurencyjnymi.

    Nowa rola dostawcy IT

    Polski rynek IIoT znajduje się w kluczowym punkcie zwrotnym. Era łatwego wzrostu dobiegła końca, a zastąpiło ją bardziej wymagające środowisko, w którym liczy się udowodniona wartość biznesowa. Aby odnieść sukces, dostawcy IT muszą dokonać fundamentalnej zmiany w swoim modelu biznesowym – od transakcyjnej sprzedaży technologii do oferowania kompleksowych usług transformacyjnych. Kluczem staje się specjalizacja w konkretnej niszy, opanowanie umiejętności budowania przekonującego uzasadnienia biznesowego dla klienta oraz tworzenie ekosystemów partnerskich. Przede wszystkim jednak, w obliczu dotkliwej luki kompetencyjnej, strategiczna inwestycja w szkolenie i rozwój własnych kadr staje się warunkiem przetrwania. Przyszłość kanału IT w polskim przemyśle nie należy do firm z najszerszym katalogiem produktów, ale do tych, które potrafią stać się dla swoich klientów niezastąpionymi architektami cyfrowej transformacji.

  • Dlaczego każdy kabel w fabryce jest dziś potencjalnym punktem wejścia dla hakera

    Dlaczego każdy kabel w fabryce jest dziś potencjalnym punktem wejścia dla hakera

    Jeszcze dekadę temu przemysłowa linia produkcyjna była światem zamkniętym. Maszyny pracowały w odizolowanych sieciach, a kontakt z internetem był minimalny lub żaden. Bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: jeśli ktoś nie przekroczy bramy fabryki, nie dostanie się też do systemów sterujących.

    Dziś ta logika jest równie aktualna, co zamek z fosą w epoce dronów.

    Nowoczesna produkcja to środowisko, w którym każde urządzenie jest połączone z siecią, dane przepływają pomiędzy działami, a decyzje podejmowane są w czasie rzeczywistym przez algorytmy.

    To ogromny postęp dla efektywności, ale też otwarcie setek nowych punktów wejścia dla atakujących. I nie chodzi tu tylko o cyberprzestępców szukających danych – w przypadku systemów OT skutki ataku bywają fizyczne, kosztowne i natychmiastowe.

    Model tzw. perimeter security działał przez lata: wszystko, co było wewnątrz sieci, uznawano za bezpieczne. Problem w tym, że przemysł 4.0 nie ma już „wewnątrz” w klasycznym znaczeniu.

    W każdej nowoczesnej fabryce działa dziś gęsta sieć urządzeń IoT – od czujników temperatury i ciśnienia, po kamery wizyjne i programowalne sterowniki PLC. Do tego dochodzą systemy chmurowe, cyfrowe bliźniaki, zdalne serwisy dostawców i aplikacje do monitoringu produkcji.

    W praktyce oznacza to, że linia produkcyjna jest dostępna z wielu stron – przez internet, przez sieci dostawców, a nawet przez prywatne urządzenia serwisowe. Wystarczy jedno słabe ogniwo, by haker uzyskał dostęp do całej infrastruktury.

    Przemysłowe IoT zrewolucjonizowało sposób, w jaki zbieramy i analizujemy dane.

    Czujniki przesyłają w czasie rzeczywistym informacje o stanie maszyn, a algorytmy AI przewidują moment awarii i optymalizują pracę linii. Cyfrowe bliźniaki – wirtualne modele fabryk – pozwalają testować scenariusze bez zatrzymywania produkcji.

    To ogromne korzyści, ale każde takie połączenie jest potencjalnym punktem wejścia. Jeśli dostawca oprogramowania zdalnego monitoringu zostanie zhakowany, jego konto serwisowe może posłużyć do ingerencji w linie produkcyjne. Jeśli czujnik IoT nie ma aktualizacji bezpieczeństwa, może stać się furtką do sieci OT.

    Według danych Check Point Research, w 2025 roku sektor produkcyjny jest najczęstszym celem ataków ransomware – odpowiada za 29% wszystkich zgłoszonych incydentów. To więcej niż w finansach czy opiece zdrowotnej.

    Problem w tym, że w przeciwieństwie do czysto cyfrowych środowisk, atak na OT ma skutki fizyczne. Zatrzymana linia produkcyjna to nie tylko strata czasu – to przerwanie łańcuchów dostaw, opóźnienia w realizacji kontraktów, a w przypadku krytycznej infrastruktury – zakłócenia w funkcjonowaniu całych miast.

    W kwietniu 2025 roku awaria sieci energetycznej w Hiszpanii i Portugalii sparaliżowała ruch pociągów, działanie szpitali i pracę wielu fabryk. Choć nie było dowodów na cyberatak, sytuacja pokazała, jak jeden punkt awarii może rozlać się na całe państwa.

    Cyberprzestępcy rzadko zaczynają od frontalnego ataku na najważniejsze systemy.

    Zamiast tego szukają najsłabszych punktów – np. nieaktualizowanej kamery monitoringu. Przez nią dostają się do segmentu sieci, w którym działa sterownik PLC. Następnie wykorzystują brak segmentacji i słabe uwierzytelnianie, by przenieść się głębiej – aż do systemu SCADA, który kontroluje produkcję.

    Scenariusz bywa równie prosty, co skuteczny: zainfekowanie urządzenia zdalnego serwisu, wykorzystanie domyślnych haseł w czujnikach IoT, albo podszycie się pod dostawcę aktualizacji. W każdym z tych przypadków efekt może być ten sam – pełna kontrola nad krytycznymi procesami.

    Odpowiedzią na to ryzyko jest model Zero Trust. Jego zasada jest prosta: nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj – i to zarówno w przypadku ludzi, jak i maszyn. W praktyce oznacza to:

    • Uwierzytelnianie urządzeń – każdy sterownik, czujnik i aplikacja musi udowodnić swoją tożsamość przed uzyskaniem dostępu.
    • Mikrosegmentacja sieci – podział infrastruktury na mniejsze strefy, tak aby w razie naruszenia atakujący nie mógł swobodnie się przemieszczać.
    • Minimalne uprawnienia – użytkownicy i maszyny mogą działać tylko w obrębie tego, co jest im absolutnie potrzebne.
    • Audyt i rejestrowanie działań – każda operacja jest zapisywana, co ułatwia wykrywanie incydentów i reakcję.

    Zero Trust wymaga zmiany myślenia – fabryka nie jest już zamkniętą twierdzą, lecz dynamicznym ekosystemem, w którym każde połączenie wymaga kontroli.

    Pierwsze kroki dla producentów

    1. Mapowanie połączeń – dokładna inwentaryzacja wszystkich urządzeń i kanałów dostępu.

    2. Segmentacja sieci – oddzielenie OT od IT i podział OT na strefy funkcjonalne.

    3. Aktualizacje oprogramowania – regularne łatanie luk w czujnikach IoT i sterownikach PLC.

    4. Kontrola zdalnego dostępu – wdrożenie wielopoziomowego uwierzytelniania i ograniczeń czasowych.

    5. Szkolenia zespołów IT i OT – uświadamianie, że bezpieczeństwo nie kończy się na firewalu.

    Dziś granica bezpieczeństwa nie przebiega na firewallu ani na bramie fabryki. Przesuwa się w głąb sieci – do każdego urządzenia, każdego kabla, każdego pakietu danych.

    Hakerzy wiedzą, że wystarczy jeden słaby punkt, by przejąć kontrolę nad całą operacją.

    Dlatego w świecie hiperpołączonej produkcji ochrona zaczyna się od świadomości, że każdy element infrastruktury może być celem.

  • Cyberbezpieczeństwo OT na celowniku ransomware. Jak jeden błąd prowadzi do paraliżu produkcji

    Cyberbezpieczeństwo OT na celowniku ransomware. Jak jeden błąd prowadzi do paraliżu produkcji

    Konwergencja technologii informatycznych (IT) i operacyjnych (OT) przyspiesza, ale jej wdrożenie wciąż obarczone jest fundamentalnymi błędami w zakresie bezpieczeństwa. Z analizy firmy Claroty, opartej na danych z ponad 125 000 zasobów przemysłowych, wynika, że 36% z nich zawiera co najmniej jedną znaną i aktywnie wykorzystywaną przez hakerów lukę (KEV). Co więcej, 13% wszystkich badanych zasobów OT posiada niezabezpieczone połączenie z internetem, tworząc łatwo dostępne punkty wejścia do sieci korporacyjnych i przemysłowych.

    Świat przemysłu od lat balansuje na styku dwóch rzeczywistości. Z jednej strony znajduje się hermetyczny, wyspecjalizowany ekosystem technologii operacyjnych (OT), zaprojektowany z myślą o stabilności i ciągłości procesów fizycznych. Z drugiej – dynamiczny i połączony świat IT, napędzający analitykę, zdalną pracę i efektywność biznesową. Ich połączenie jest nieuniknione i pożądane, ale generuje ryzyka, których skala dopiero zaczyna być w pełni rozumiana.

    Analiza zespołu badawczego Team82 z Claroty rzuca na to wyzwanie nowe, niepokojące światło. Stwierdzenie, że ponad co trzeci zasób OT posiada znaną i możliwą do wykorzystania podatność, jest alarmujące. Nie chodzi tu o teoretyczne słabości, ale o luki wpisane na listę Known Exploited Vulnerabilities (KEV), co oznacza, że istnieją gotowe narzędzia i metody pozwalające na ich użycie w realnych atakach.

    Jeszcze bardziej problematyczny jest fakt, że 13% tych urządzeń jest w pełni widocznych z publicznego internetu. Nie jest to komunikacja jednokierunkowa czy ograniczona do serwerów producenta. To pełna ekspozycja, która pozwala atakującym na swobodne skanowanie zakresów adresów IP w poszukiwaniu potencjalnych celów.

    Klejnoty koronne na wyciągnięcie ręki

    Analiza schodzi na jeszcze głębszy poziom, koncentrując się na najbardziej krytycznych elementach infrastruktury przemysłowej: inżynierskich stacjach roboczych (EWS) oraz interfejsach człowiek-maszyna (HMI). To cyfrowe centra dowodzenia, z których inżynierowie i operatorzy monitorują, kontrolują i aktualizują procesy produkcyjne. Kompromitacja takiego systemu jest dla atakującego scenariuszem idealnym.

    Dane pokazują, że 13% tych kluczowych zasobów również posiada niezabezpieczone połączenie z siecią globalną. Połączenie wysokiej krytyczności, ekspozycji na atak i podatności czyni z nich główny cel dla cyberprzestępców. Co gorsza, 36% z tych niezabezpieczonych systemów EWS i HMI także zawiera co najmniej jedną znaną lukę.

    Przejęcie kontroli nad stacją inżynierską lub HMI otwiera drogę do poruszania się w głąb architektury przemysłowej, często zorganizowanej według Modelu Purdue. Atakujący może eskalować uprawnienia i przemieszczać się lateralnie z firmowej sieci IT do serca sieci OT, gdzie potencjalne szkody – od zatrzymania produkcji po fizyczne zniszczenia – mogą być katastrofalne.

    Zdalny dostęp: obosieczny miecz

    Wzrost ekspozycji sieci OT nie jest wynikiem zaniedbań, lecz świadomej strategii biznesowej. Pandemia ugruntowała model pracy zdalnej, a globalizacja wymusza korzystanie z usług zewnętrznych dostawców i serwisantów, którzy potrzebują dostępu do systemów przemysłowych. Ten zdalny dostęp, choć kluczowy dla efektywności operacyjnej, drastycznie zwiększa powierzchnię ataku.

    Wyzwanie nie polega więc na tym, by odciąć zakłady produkcyjne od internetu – to już niemożliwe. Chodzi o znalezienie równowagi między zapewnieniem niezbędnego dostępu a jednoczesnym wdrożeniem granularnej i bezpiecznej kontroli nad każdą interakcją z systemami cyber-fizycznymi (CPS).

    Od obrony obwodowej do Zero Trust

    Tradycyjne podejście do bezpieczeństwa, oparte na obronie obwodowej (tzw. „zamku i fosy”), przestaje być skuteczne w świecie, gdzie granice sieci zacierają się, a zagrożenie może pochodzić również z wewnątrz. Odpowiedzią na te wyzwania jest architektura Zero Trust (pol. „zero zaufania”), która opiera się na zasadzie „nigdy nie ufaj, zawsze weryfikuj”. Wymusza ona ścisłą kontrolę dostępu opartą na tożsamości, przyznawanie minimalnych niezbędnych uprawnień i ciągłe monitorowanie sesji.

    Do adaptacji takich modeli skłaniają nie tylko rosnące ryzyka, ale także nowe regulacje, takie jak unijna dyrektywa NIS2. Nakłada ona na operatorów infrastruktury krytycznej surowe wymogi w zakresie zarządzania ryzykiem i raportowania incydentów, co w praktyce wymusza implementację nowoczesnych mechanizmów bezpieczeństwa.

  • Transformacja operacyjna: Jak rośnie rynek OT w polskim przemyśle

    Transformacja operacyjna: Jak rośnie rynek OT w polskim przemyśle

    Technologie operacyjne (OT) – czyli systemy sterowania przemysłowego, automatyki i infrastruktury krytycznej – stały się filarem transformacji cyfrowej w przemyśle. Konwergencja OT z klasycznymi systemami IT nabiera tempa wraz z rozwojem Przemysłu 4.0. W efekcie polskie przedsiębiorstwa coraz intensywniej inwestują w automatyzację, Industrial IoT (IIoT) i cyberbezpieczeństwo OT, aby zwiększyć efektywność, konkurencyjność i odporność operacyjną swoich zakładów.

    Wartość rynku OT w Polsce (2019–2024)

    Polski rynek technologii operacyjnych dynamicznie rósł w ostatnich latach, niemal podwajając swoją wartość od 2019 do 2024 roku. Szacuje się, że w 2019 r. wartość krajowego rynku OT wynosiła ok. 6–7 mld zł, natomiast w 2024 r. sięga już ponad 13 mld zł, mimo okresowego spowolnienia w czasie pandemii. Tak znaczący wzrost – średnio ok. 15% rocznie – odzwierciedla rosnący popyt na rozwiązania automatyki przemysłowej, systemy SCADA/PLC, integrację IT/OT oraz usługi zabezpieczeń w środowiskach przemysłowych. Przykładowo, segment Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT) w Polsce osiągnął w 2023 roku wartość ok. 10 mld zł, rosnąc o 20% rok do roku. Również krajowa branża automatyki i robotyki przemysłowej mocno się rozwinęła – działa w niej już ponad 210 firm, generujących łącznie ponad 9 mld zł przychodów rocznie. Wzrost rynku napędzany jest potrzebą zwiększania produktywności i redukcji kosztów: przedsiębiorstwa inwestują w OT, aby zwiększyć wydajność, precyzję i bezpieczeństwo procesów, ograniczyć błędy ludzkie oraz radzić sobie z niedoborem wykwalifikowanych pracowników.

    Prognozy wartości rynku na 2025 i 2030

    Perspektywy dla rynku OT w Polsce pozostają bardzo optymistyczne. Utrzymanie dwucyfrowego tempa wzrostu sugeruje, że w 2025 r. wartość tego rynku przekroczy 15–16 mld zł, a do 2030 r. może osiągnąć poziom 30 mld zł (czyli kolejne podwojenie skali). Prognozy te korespondują z trendami globalnymi – światowy rynek konwergencji IT/OT (obejmujący oprogramowanie OT i IT oraz sprzęt OT) wyceniono na 720 mld USD w 2023 r., a analitycy IoT Analytics przewidują jego wzrost o 8,5% rocznie, do poziomu ponad 1 bln USD w 2027 r.. Z kolei segment cyberbezpieczeństwa OT ma globalnie rosnąć nawet w tempie 15–25% rocznie, osiągając w 2030 r. wartość 80–120 mld USD. Polska – jako gospodarka nadrabiająca zaległości w automatyzacji – może utrzymać dwucyfrową dynamikę wzrostu OT także w bieżącej dekadzie. Warto zauważyć, że prognozy te zależą od wielu czynników, m.in. koniunktury przemysłowej, dostępności kadr inżynierskich oraz tempa wdrażania regulacji (np. dyrektywy NIS2 dotyczącej infrastruktury krytycznej). Niemniej, trend jest wyraźny: technologie operacyjne staną się coraz istotniejszą częścią rynku ICT w Polsce, a inwestycje w tym obszarze będą przyspieszać wraz z dojrzewaniem koncepcji Przemysłu 4.0.

    Kluczowe trendy technologiczne w OT

    Rozwój rynku OT stymulują zmiany technologiczne, które przeobrażają tradycyjne zakłady w nowoczesne, cyfrowe fabryki. Do najważniejszych trendów należą:

    • Automatyzacja i robotyzacja produkcji: Polskie firmy produkcyjne intensywnie wdrażają automatykę, roboty przemysłowe i systemy sterowania, aby sprostać konkurencji. Automatyzacja podnosi wydajność i jakość – „przedsiębiorstwa poszukując sposobów na minimalizację błędów ludzkich i zwiększenie produktywności, wdrażają rozwiązania takie jak robotyka, AI czy systemy oparte na IoT”. Mimo postępów, poziom robotyzacji w Polsce wciąż jest niski na tle świata (tylko 52 roboty na 10 tys. pracowników przemysłu vs. 397 w Niemczech), co oznacza ogromny potencjał dalszego wzrostu. Trend automatyzacji będzie więc długo utrzymywał wysoką dynamikę, zwłaszcza że rosnące koszty pracy i niedobory kadr zmuszają firmy do inwestowania w roboty i automatyczne linie produkcyjne.
    • Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT): Coraz więcej urządzeń i maszyn w fabrykach jest wyposażanych w czujniki i moduły komunikacji, tworząc sieć IIoT. Zbieranie i analiza danych z produkcji w czasie rzeczywistym umożliwia optymalizację procesów, predictive maintenance i poprawę zarządzania zasobami. IIoT to najszybciej rosnący segment Przemysłu 4.0 – już dziś odpowiada za ok. 20% globalnego rynku Industry 4.0. W Polsce wydatki na IoT rosną dwucyfrowo (mimo spowolnienia do 14% wzrostu w 2024) i coraz szersze zastosowania IIoT widać m.in. w energetyce (smart grid, liczniki), przemyśle spożywczym czy logistyce. Według Allied Market Research, do 2030 r. globalny rynek IIoT może osiągnąć astronomiczną wartość 1,5 bln USD, co pokazuje skalę trendu.
    • Sztuczna inteligencja i analityka danych: AI i uczenie maszynowe coraz śmielej wkraczają do środowisk OT. Algorytmy AI analizują strumienie danych z czujników, dzięki czemu fabryki mogą realizować zaawansowaną analitykę, automatyczne korekty parametrów i predykcyjne utrzymanie ruchu. Integracja AI/ML z systemami automatyki daje nowe możliwości diagnostyki, konserwacji predykcyjnej i wsparcia decyzji – np. modele uczące się przewidują awarie maszyn, optymalizują zużycie energii czy nawet sterują robotami w sposób adaptacyjny. W efekcie fabryki stają się bardziej inteligentne i autonomiczne, wpisując się w koncepcję Smart Factory. Ten trend będzie się nasilał – dość wspomnieć, że globalny rynek AI w obszarze bezpieczeństwa (w tym OT) ma wzrosnąć z 15 mld USD w 2021 do 135 mld USD w 2030 r.. Polska nie pozostaje w tyle – rodzime firmy eksperymentują z wizją „cyfrowych bliźniaków” linii produkcyjnych i wykorzystaniem AI do optymalizacji procesów.
    • Integracja środowisk IT/OT: Zanikanie podziału między systemami IT a OT to kolejny megatrend. Tradycyjnie systemy operacyjne (np. sterowanie produkcją) były odseparowane od IT, ale teraz – w dobie potrzeb szybkiej informacji – coraz częściej się je łączy. “Podłączanie systemów OT do sieci IT z jednej strony zwiększa ich efektywność, ale z drugiej zwiększa ryzyko cyberataków”. Konwergencja IT/OT umożliwia integrację danych z hali produkcyjnej z systemami biznesowymi (ERP, chmura), co daje holistyczny wgląd w operacje firmy i nowe możliwości optymalizacji. Według raportu IoT Analytics, integracja tych światów to już strategiczna konieczność dla firm dążących do transformacji cyfrowej. Globalnie skumulowany rynek rozwiązań IT/OT jest ogromny, co podkreślają wyliczenia – ponad 720 mld USD w 2023 r.. W Polsce integracja postępuje na razie w wybranych sektorach (np. smart grid w energetyce, gdzie systemy SCADA łączy się z centrami danych – energia to główny motor popytu na SCADA). Jednak wyzwaniem pozostaje połączenie odmiennych kultur pracy zespołów IT vs. inżynierów OT oraz modernizacja starszych instalacji przemysłowych, które często działają w izolacji od sieci. Integracja wymaga więc specjalistycznych kompetencji i przemyślanej strategii, ale oferuje wymierne korzyści – spójne zarządzanie infrastrukturą i dostęp do danych operacyjnych w czasie rzeczywistym. Dla integratorów i dostawców technologii to także szansa poszerzenia oferty – producenci rozwiązań IT intensywnie adaptują swoje systemy do specyfiki OT.
    • Cyberbezpieczeństwo OT: Rosnąca cyfryzacja przemysłu sprawia, że ochrona systemów OT przed cyberatakami jest priorytetem. Środowiska produkcyjne mają inną specyfikę niż klasyczne IT – tutaj awaria z powodu ataku może zatrzymać linię produkcyjną czy zagrozić bezpieczeństwu ludzi. Niestety ataków przybywa lawinowo: w 2022 liczba cyberincydentów na urządzenia OT wzrosła z 20 do 120 mln, a w Polsce incydenty ransomware wymierzone w przemysł wzrosły sześciokrotnie w ostatnim czasie. Kluczowe trendy w bezpieczeństwie OT to model Zero Trust (już 58% firm wdraża Zero Trust w OT w 2024 r., wobec 21% w 2022) oraz segmentacja sieci (zamykanie krytycznych urządzeń w mikro-strefach, by utrudnić rozprzestrzenianie się ataku). Pojawiają się dedykowane rozwiązania typu ICS/OT monitoring, wykrywające anomalie w sieciach przemysłowych bez zakłócania procesu technologicznego. Niestety wiele zakładów nadal opiera się na przestarzałych systemach sterowania, które mają znane luki i brak aktualizacji. Brak pełnej widoczności aktywów OT oraz stosowanie własnościowych, nieszyfrowanych protokołów komunikacji to kolejne problemy. W odpowiedzi firmy zwiększają inwestycje w zabezpieczenia: według szacunków polski rynek rozwiązań cyberbezpieczeństwa (w tym OT) to już ok. 2,5–3 mld zł w 2024 r.. Regulacje prawne również wymuszają postęp – dyrektywa NIS2 w UE, standardy ISA/IEC 62443 czy ustawy krajowe obligują operatorów infrastruktury do wdrożenia zaawansowanych środków ochrony. To wszystko sprawia, że segment zabezpieczeń OT będzie jednym z najszybciej rosnących obszarów rynku (dwucyfrowo w skali roku), choć wciąż brakuje specjalistów – jedynie 9% profesjonalistów IT/automatyki skupia się wyłącznie na ochronie ICS/OT, co oznacza potrzebę intensywnych szkoleń kadr.

    Dynamika wzrostu i główne sektory popytu

    Średnioroczna dynamika wzrostu polskiego rynku OT w latach 2019–2024 wyniosła szacunkowo ok. 15% (CAGR) – to tempo wyższe niż w przypadku całego rynku ICT. Wzrost był napędzany przede wszystkim popytem w trzech sektorach pionowych: przemyśle wytwórczym, energetyce oraz transporcie i logistyce.

    • Przemysł (produkcja): Od lat stanowi największą część wydatków na OT – szacuje się, że sektor produkcyjny generuje ok. 18–20% popytu na rozwiązania IIoT. To w fabrykach instaluje się najwięcej robotów i systemów sterowania. Polska ma silny przemysł motoryzacyjny, spożywczy, chemiczny – wszystkie te branże inwestują w automatyzację linii, czujniki IoT i systemy MES/SCADA do nadzorowania produkcji. 2021 rok przyniósł boom inwestycyjny (ponad 3300 robotów zainstalowanych, +56% r/r), jednak kolejne lata (2022–2023) przyniosły chwilowe spowolnienie robotyzacji (spadki dostaw robotów o kilkanaście procent) z powodu zakłóceń łańcuchów dostaw i niepewności gospodarczej. Mimo tego, długofalowo przemysł będzie nadal inwestował – aby dogonić konkurencję, polskie fabryki muszą automatyzować się szybciej, szczególnie że utrzymanie się na globalnym rynku wymaga automatyzacji i robotyzacji produkcji. Można oczekiwać, że wraz z poprawą koniunktury i napływem funduszy (np. KPO, fundusze UE na transformację przemysłu), nakłady przemysłu na OT znów wejdą na ścieżkę wzrostu.
    • Energetyka i utilities: Sektor energetyczny jest kluczowym motorem popytu na rozwiązania OT, zwłaszcza systemy SCADA, sieci przemysłowe i zabezpieczenia infrastruktury krytycznej. Automatyzacja sieci elektroenergetycznych (smart grid) oraz modernizacja infrastruktury gazowej czy wodociągowej wymaga zaawansowanych systemów OT. Według analityków to właśnie branża energetyczna będzie głównym katalizatorem popytu na systemy SCADA do 2024 r. – rosnące inwestycje w inteligentne sieci i stacje transformatorowe przekładają się na konieczność monitorowania tysięcy urządzeń w terenie. W Polsce wyzwania związane z transformacją energetyczną (OZE, rozproszona energetyka) jeszcze zwiększą zapotrzebowanie na OT – systemy automatyki do zarządzania siecią, magazynami energii czy farmami PV/Wiatraków. Ponadto energetyka, jako infrastruktura krytyczna, inwestuje mocno w cyberbezpieczeństwo OT – wymagane przepisami NIS i kluczowe wobec nasilonych cyberataków na sektor energetyczny w regionie.
    • Transport i logistyka: Automatyzacja i OT odgrywają rosnącą rolę w transporcie – od sterowania ruchem kolejowym i miejskim, przez systemy lotniskowe, po inteligentne magazyny i centra logistyczne. Transport i logistyka należą do najszybciej rosnących odbiorców IIoT, z prognozowanym wzrostem wydatków nawet +26% r/r w skali globalnej. W Polsce widzimy to na przykładzie modernizacji kolei (nowe systemy sterowania ruchem pociągów, czujniki na torach), rozwoju infrastruktury drogowej (systemy zarządzania ruchem, ITS) czy automatyzacji magazynów w e-commerce. Firmy logistyczne wdrażają czujniki IoT do śledzenia łańcucha dostaw i pojazdów, natomiast porty inwestują w systemy OT zwiększające przepustowość. Cyfryzacja łańcuchów dostaw (magazyny autonomiczne, pojazdy AGV, roboty sortujące) dodatkowo nakręca popyt na OT w logistyce. Ten sektor dynamicznie rośnie wraz z boomem zakupów online i potrzebą efektywnej dystrybucji towarów.

    Warto podkreślić, że poza wymienionymi, istotnymi odbiorcami technologii OT są też m.in. sektor spożywczy (wiele linii produkcji żywności już jest silnie zautomatyzowanych), sektor wydobywczy (kopalnie wdrażają systemy OT dla bezpieczeństwa i kontroli) oraz sektor ochrony zdrowia (automatyka HVAC i zasilania w szpitalach, urządzenia IoT medyczne). Nawet samorządy inwestują w miejskie systemy IoT (inteligentne oświetlenie, monitoring środowiska), co również wchodzi w szeroko rozumiany obszar OT.

    Ogólnie rzecz biorąc, popyt na OT w Polsce ma charakter wielosektorowy, ale to przemysł, energetyka i transport stanowią fundament i będą odpowiadać za największą część wzrostu rynku w nadchodzących latach. Każdy z tych sektorów kieruje się nieco innymi motywacjami – przemysł produktywnością i brakiem kadr, energetyka niezawodnością sieci i transformacją ekologiczną, transport efektywnością i bezpieczeństwem – jednak wspólnym mianownikiem jest zwrot ku technologiom operacyjnym jako rozwiązaniu strategicznych wyzwań.

    Przyszłość rynku OT – wnioski i rekomendacje dla kadry IT

    Polski rynek technologii operacyjnych wchodzi w fazę dojrzałego wzrostu. Jak pokazano, do 2030 r. możemy spodziewać się dalszego dynamicznego rozwoju, a OT stanie się stałym punktem agendy inwestycyjnej wielu firm. Dla kadry zarządzającej IT i biznesem oznacza to konieczność podjęcia szeregu działań strategicznych:

    1. Przyspieszenie konwergencji IT/OT: Dzisiejsze przedsiębiorstwa nie mogą już sobie pozwolić na silosy – systemy IT (np. ERP, analityka) muszą płynnie współpracować z systemami OT na produkcji. Integracja tych środowisk powinna stać się elementem strategii cyfrowej firmy. Należy przygotować plan połączenia danych operacyjnych z systemami biurowymi, co umożliwi uzyskanie nowych korzyści biznesowych z analizy danych produkcyjnych w szerszym kontekście. Kierownictwo IT musi jednak pamiętać, że integracja IT/OT wymaga kompromisów i specjalistycznych kompetencji – warto inwestować w szkolenia zespołów oraz współpracę z integratorami posiadającymi doświadczenie w obu obszarach. Firmy, które jako pierwsze skutecznie zintegrują OT z IT, zyskają przewagę w postaci sprawniejszej operacji i szybszego dostępu do informacji z “podłogi fabryki”.

    2. Inwestycje w bezpieczeństwo i odporność OT: Każda inicjatywa transformacji przemysłowej musi iść w parze ze wzmocnieniem cyberbezpieczeństwa. Ryzyko cyberataków na infrastrukturę operacyjną jest realne i rośnie – głośne incydenty (jak atak ransomware na Colonial Pipeline) pokazały konsekwencje dla infrastruktury krytycznej. Menedżerowie powinni założyć, że ich środowiska OT prędzej czy później staną się celem ataku, zwłaszcza jeśli zostaną podłączone do sieci IT. Zalecane jest wdrożenie modelu Zero Trust w obszarze OT – traktowanie każdego dostępu i urządzenia jako potencjalnie wrogiego, segmentacja sieci i silna kontrola dostępu. Konieczne jest także zapewnienie widoczności aktywów OT – inwestycja w systemy monitorowania sieci przemysłowych, które potrafią wykryć nietypowe zachowania urządzeń, zanim dojdzie do awarii lub sabotażu. Kierownictwo powinno również dbać o opracowanie planów ciągłości działania (BCP/DR) uwzględniających przestoje technologii OT, a także spełnić wymogi regulacyjne (audyt zgodności z NIS2, implementacja norm bezpieczeństwa). Budżety na cyberbezpieczeństwo OT będą musiały rosnąć – ale jest to inwestycja niezbędna dla ochrony ciągłości produkcji i reputacji firmy.

    3. Rozwój kompetencji zespołów i kultura współpracy: Niedobór ekspertów OT security oraz inżynierów automatyków zaznajomionych z IT to bariera, z którą już dziś borykają się firmy. Menedżerowie powinni więc inwestować w podnoszenie kwalifikacji obecnej kadry – np. szkoląc automatyków z zakresu cyberbezpieczeństwa i sieci, a specjalistów IT – z podstaw działania systemów przemysłowych. Warto rozważyć tworzenie wspólnych zespołów IT/OT lub przynajmniej mechanizmów stałej współpracy między tymi departamentami, aby przełamywać „tradycyjne silosy organizacyjne”. Budowanie kultury, w której specjaliści IT rozumieją priorytety produkcji (ciągłość, bezpieczeństwo fizyczne), a inżynierowie OT – zasady cyberhigieny i procedury IT, jest kluczowe. Luka kadrowa może być częściowo uzupełniana poprzez współpracę z zewnętrznymi dostawcami usług zarządzanych (MSSP), którzy oferują np. monitorowanie SOC dla OT czy zarządzanie sieciami przemysłowymi – to jednak nie zastąpi wewnętrznej świadomości i kompetencji. Dlatego liderzy IT powinni uwzględnić w planach personalnych dedykowane role związane z OT (np. OT Security Officer lub Inżynier ds. systemów OT).

    4. Planowanie długoterminowe i innowacje: Myśląc o przyszłości, kadra zarządzająca powinna już teraz brać pod uwagę nowe fale technologiczne na horyzoncie, takie jak Przemysł 5.0, rozszerzona rzeczywistość (AR) w fabrykach, czy wykorzystanie technologii digital twin do symulacji procesów. Choć koncepcje te dopiero raczkują, inwestycje w OT są z natury długookresowe – cykl życia systemów przemysłowych to często 10–15 lat. Dlatego decyzje podejmowane dziś (np. wybór platformy automatyki czy standardu komunikacyjnego) zaważą na zdolności firmy do implementacji kolejnych innowacji za dekadę. Menedżerowie powinni projektować architekturę OT otwartą na przyszłą rozbudowę, zgodną ze standardami (to ułatwi integrację nowych modułów AI/IIoT w przyszłości). Równie ważne jest pilotowanie innowacji – np. uruchamianie programów proof-of-concept dla AI w utrzymaniu ruchu czy 5G w fabryce – tak, aby organizacja uczyła się nowych technologii zanim staną się one mainstreamem.

    Rozwój rynku OT w Polsce przyspiesza, co odzwierciedla transformację przemysłu w kierunku nowoczesnych, zautomatyzowanych i inteligentnych operacji. Dane historyczne wskazują na silny wzrost wartości rynku, a prognozy sugerują kontynuację tej tendencji w kolejnych latach. Kluczowe trendy – od automatyzacji, przez IIoT i AI, po integrację IT/OT i cyberbezpieczeństwo – wyznaczają kierunek, w którym podążają przedsiębiorstwa dążące do zwiększenia efektywności i odporności. Dla menedżerów IT i decydentów technologicznych oznacza to konieczność aktywnego zaangażowania się w projekty OT: łącząc kompetencje IT i OT, inwestując w bezpieczeństwo, szkolenia oraz innowacje, aby w pełni wykorzystać szanse związane z rewolucją przemysłową 4.0 (a w przyszłości 5.0). Polski przemysł stoi przed ogromną szansą – właściwe decyzje podjęte dziś zadecydują o tym, czy rodzime firmy znajdą się w awangardzie nowej ery technologii operacyjnych, czy pozostaną jedynie jej biernym odbiorcą.

  • Cyberbezpieczeństwo OT: Dlaczego przemysł wciąż stoi w miejscu?

    Cyberbezpieczeństwo OT: Dlaczego przemysł wciąż stoi w miejscu?

    Mimo narastających cyberzagrożeń i rosnącej presji regulacyjnej, sektor przemysłowy wciąż opóźnia integrację cyberbezpieczeństwa z systemami sterowania (ICS). Czy powolne tempo zmian to wynik ostrożnej strategii – czy kosztownego zaniechania?

    W ostatnich latach operatorzy infrastruktury przemysłowej znaleźli się pod silną presją z dwóch stron: z jednej strony – coraz bardziej wyrafinowane ataki na systemy OT (Operational Technology), z drugiej – surowe regulacje, takie jak NIS2, które wymagają podniesienia poziomu odporności cyfrowej. Mimo to integracja bezpieczeństwa w samym sercu systemów sterowania pozostaje zaskakująco powolna.

    Z danych ABI Research wynika, że organizacje przemysłowe są 10–15 lat w tyle za IT pod względem dojrzałości cyberbezpieczeństwa. I choć coraz częściej mówi się o konieczności zaufanego sprzętu i oprogramowania w środowiskach ICS, to wdrożenia realnych, trwałych rozwiązań zabezpieczających nadal są rzadkością.

    OT kontra IT: różne światy, różne priorytety

    Choć IT i OT coraz częściej się przenikają, sposób podejścia do bezpieczeństwa w tych dwóch obszarach pozostaje diametralnie różny. Środowiska przemysłowe tradycyjnie koncentrują się na dostępności i stabilności – systemy mają działać nieprzerwanie przez wiele lat, a każde zakłócenie to potencjalne miliony strat.

    W tym kontekście cyberbezpieczeństwo – zwłaszcza wymagające ingerencji w warstwę sprzętową – często spychane jest na dalszy plan. Nie chodzi o brak świadomości zagrożeń, ale o inercję i ograniczone okno zmian. Dla wielu organizacji przemysłowych bezpieczeństwo jest istotne, ale nie krytyczne – dopóki coś się nie wydarzy.

    Praktyczne minimum: sieć zamiast sprzętu

    Zamiast inwestować w nowe, bezpieczne urządzenia ICS, wiele firm sięga po rozwiązania sieciowe. Segmentacja, firewalle, systemy detekcji anomalii – to technologie dobrze znane z IT, które można wdrożyć relatywnie szybko, bez wymiany infrastruktury produkcyjnej.

    To podejście działa doraźnie – ogranicza ryzyko ataku z zewnątrz, poprawia widoczność w sieci, pozwala spełnić podstawowe wymogi regulacyjne. Jednak ochrona perymetryczna nie wystarczy, gdy atakujący uzyska dostęp do samego urządzenia lub wykorzysta lukę w firmware. Bez zaufanego sprzętu, bezpiecznego rozruchu czy kryptograficznie weryfikowanych aktualizacji, ICS pozostają podatne na ataki wewnętrzne i zaawansowane techniki persistent threat.

    Kosztowna transformacja

    Wdrażanie bezpiecznych rozwiązań ICS to nie tylko problem techniczny – to też ogromne wyzwanie finansowe, organizacyjne i logistyczne. Cykle życia urządzeń w przemyśle są liczone w dekadach – wiele z nich pracuje nieprzerwanie od kilkunastu lat i nieprędko zostanie wymienionych.

    Modernizacja infrastruktury OT często oznacza konieczność zatrzymania produkcji, zmian w systemach nadrzędnych, a nawet szkolenia dla personelu operacyjnego. To wszystko przekłada się na koszty, które dla wielu firm są trudne do zaakceptowania – zwłaszcza w czasach niepewności gospodarczej i napiętych łańcuchów dostaw.

    Kiedy sprzęt stanie się normą?

    Mimo barier, rośnie liczba dostawców, którzy inwestują w rozwój zintegrowanego bezpieczeństwa w ICS. Firmy takie jak Siemens czy HMS oferują kontrolery z funkcjami zaufanego rozruchu, szyfrowanej komunikacji czy separacji logicznej aplikacji. Z drugiej strony startupy – jak RDDL czy Veridify – proponują podejścia oparte na blockchainie czy postkwantowych algorytmach kryptograficznych, które mogą znacząco podnieść poziom bezpieczeństwa sprzętowego w środowiskach rozproszonych.

    W dłuższej perspektywie to właśnie wymiana pokoleniowa urządzeń ICS stanie się motorem zmian. Każda modernizacja linii produkcyjnej, rozbudowa zakładu czy wdrożenie systemów Przemysłu 4.0 będzie okazją do zastąpienia przestarzałych komponentów nowymi, odporniejszymi na zagrożenia.

    Nieuniknione tempo

    Regulacje takie jak NIS2, IEC 62443 czy europejski akt o odporności cybernetycznej (Cyber Resilience Act) już teraz wymuszają zmiany – nie tylko na operatorach, ale również na dostawcach komponentów i integratorach systemów. Odpowiedzialność za łańcuch dostaw, konieczność dokumentowania bezpieczeństwa oprogramowania i weryfikacji producentów sprzętu stanie się niedługo normą.

    Dla wielu firm przemysłowych oznacza to konieczność wyjścia poza dotychczasowe minimum i rozpoczęcie planowania strategicznych modernizacji – nie tylko dla zgodności z regulacjami, ale dla zachowania konkurencyjności i zaufania klientów.

    Fundament dla Zero Trust w przemyśle

    Wreszcie, zintegrowane bezpieczeństwo ICS to nie tylko obrona przed atakiem – to warunek wstępny dla wdrożenia modelu Zero Trust w środowisku OT. Bez zaufanego sprzętu, bezpiecznej komunikacji i kontroli integralności urządzeń nie da się efektywnie zarządzać dostępem, segmentacją ani detekcją zagrożeń w czasie rzeczywistym.

    Zero Trust w przemyśle to wciąż hasło przyszłości, ale każdy krok w kierunku zabezpieczonych ICS – nawet jeśli powolny – przybliża firmy do modelu, w którym nie ma miejsca na domniemane zaufanie.

    Czy przemysł zdąży?

    Branża przemysłowa nie może sobie pozwolić na dalszą zwłokę. Z jednej strony – ataki stają się coraz bardziej zaawansowane i wymierzone bezpośrednio w urządzenia OT. Z drugiej – regulatorzy nie zamierzają już dłużej tolerować kompromisów w zakresie bezpieczeństwa.

    Zintegrowane, sprzętowe bezpieczeństwo ICS nie jest luksusem – staje się niezbędnym fundamentem nowoczesnej produkcji, logistyki i infrastruktury. Pytanie nie brzmi już „czy”, ale „kiedy” firmy zdecydują się zrobić krok naprzód.

  • Przemysł bez przestojów: jak cyfrowe bliźniaki 
i rugged IT wspierają fabryki przyszłości

    Przemysł bez przestojów: jak cyfrowe bliźniaki 
i rugged IT wspierają fabryki przyszłości

    Rosnące koszty operacyjne, niedobory kadrowe, zaburzenia łańcuchów dostaw oraz czynniki geopolityczne wymuszają transformację w kierunku większej automatyzacji i cyfryzacji. Aby sprostać tym wyzwaniom, firmy coraz częściej inwestują w rozwiązania umożliwiające skuteczniejsze monitorowanie i analizę procesów produkcyjnych czy utrzymania ruchu. Szczególną rolę mogą odegrać tutaj cyfrowe bliźniaki i wytrzymałe urządzenia IT, które nie tylko wspierają optymalizację pracy, ale także umożliwiają ciągłość operacyjną w różnych, wymagających środowiskach przemysłowych. 

    Cyfrowe bliźniaki – fundament transformacji

    Cyfrowy bliźniak to wirtualna replika fizycznego procesu, maszyny lub systemu, która umożliwia ciągłe monitorowanie, analizę i optymalizację operacji w oparciu o dane rzeczywiste. Pozwala nie tylko na diagnostykę i identyfikację nieefektywności, ale również na przewidywanie zdarzeń krytycznych i symulowanie scenariuszy produkcyjnych. 

    Rosnące zainteresowanie tym rozwiązaniem potwierdzają prognozy rynkowe. Według MarketsandMarkets globalna wartość tego rynku w 2023 roku wynosiła 10,1 mld dolarów, a prognozy wskazują na wzrost do 110,1 mld dolarów do 2028 roku. Rosnąca skala inwestycji w tę technologię pokazuje jej znaczenie w usprawnianiu procesów, redukcji przestojów oraz optymalizacji zarządzania infrastrukturą. 

    – Dynamiczny wzrost rynku cyfrowych bliźniaków wskazuje na ich coraz szersze zastosowanie – od przemysłu po infrastrukturę krytycznązauważa Tomasz Węgrzyn, Team Leader OT w ConnectPoint. Wdrożenie tej technologii pozwala firmom na optymalizację procesów, zwiększenie efektywności operacyjnej, czy bardziej precyzyjne planowanie konserwacji w tym poprzez implementację nowoczesnych rozwiązań z obszaru predykcyjnego utrzymania ruchu (eng. Predictive Maintenance). 

    Jednak sama analiza danych to nie wszystko – kluczowe znaczenie ma również odpowiednie zintegrowanie cyfrowych bliźniaków z wytrzymałym sprzętem IT. Jak podkreśla Jerry Huang z Getac: Dzięki połączeniu analityki danych i odpornych urządzeń typu rugged, firmy mogą skuteczniej monitorować i analizować procesy, zapobiegać awariom oraz optymalizować pracę – co jest niezbędne w obliczu dynamicznych zmian rynkowych i rosnącej automatyzacji.

    Smart RDM – optymalizacja działań operacyjnych

    Przykładem praktycznego wykorzystania cyfrowych bliźniaków wraz z wytrzymałym sprzętem jest Smart RDM – platforma danych opracowana przez ConnectPoint. System ten wspiera organizacje w automatyzacji i optymalizacji działań operacyjnych dzięki algorytmom sztucznej inteligencji, analizie danych historycznych oraz wsparciu decyzji strategicznych. Kluczowym aspektem jego funkcjonowania jest możliwość centralizacji danych pochodzących z hali produkcyjnej, a dostarczanych przez infrastrukturę OT oraz przez operatorów, techników i kontrolerów jakości, którzy pracują z wykorzystaniem sprzętu rugged: tabletów i laptopów. 

    – Wykorzystując odpowiednie moduły Smart RDM, m.in. zarządzanie danymi i wsparcie procesów, użytkownicy mogą wprowadzać dane z miejsca zdarzenia: potwierdzać wykonanie czynności konserwacyjnych, rejestrować pomiary ręczne (np. temperatury, ciśnienia) czy dokumentować incydenty za pomocą zdjęćmówi Tomasz Węgrzyn, Team Leader OT w ConnectPoint.

    Dane pozyskane z urządzeń terenowych trafiają bezpośrednio do silnika analitycznego Smart RDM, który przetwarza je w czasie rzeczywistym, aktualizując parametry operacyjne, takie jak stan techniczny maszyny czy realizowane działania utrzymaniowe. W oparciu o te informacje system realizuje analizy predykcyjne i wyznacza prawdopodobieństwo wystąpienia awarii, co umożliwia podejmowanie działań jeszcze zanim pojawią się realne trudności. Co ważne – dane nie pozostają tylko w systemie. Wnioski trafiają z powrotem do użytkownika końcowego – technika lub operatora – który otrzymuje instrukcję działania na swoim urządzeniu rugged, prowadzony krok po kroku przez checklistę lub procedurę serwisową.

    Jednym z przykładów skutecznej integracji tej technologii jest fabryka Twinings w Swarzędzu, która przed wdrożeniem Smart RDM borykała się z ręczną obsługą danych i brakiem centralnego repozytorium informacji procesowych i KPI. 

    – Po integracji z systemem AVEVA PI (dawniej OSIsoft), dane z hali zaczęły płynnie trafiać do analizy, co pozwoliło na precyzyjniejsze podejmowanie decyzji. Efektem było zwiększenie dokładności analiz oraz możliwość wcześniejszej identyfikacji nieefektywności. Twinings odnotował wzrost wskaźnika OEE na poziomie 1,5–2,0%mówi Marcin Gad, Dyrektor Fabryki R. Twining and Company sp. z o. o.

    Wytrzymały sprzęt jako podstawa niezawodności

    W całym łańcuchu danych kluczową funkcję pełnią urządzenia typu rugged, m.in. tablety i laptopy Getac. Są one przystosowane do pracy w wymagających środowiskach: odporne na kurz, wilgoć, wibracje, upadki oraz skrajne temperatury. Umożliwiają nieprzerwane pozyskiwanie i przesyłanie danych nawet w środowiskach o ograniczonym dostępie do infrastruktury IT, np. na farmach wiatrowych, w energetyce czy podczas prac serwisowych w terenie. Ich rola nie ogranicza się do bycia terminalem – są aktywnym uczestnikiem zamkniętej pętli danych, zapewniając natychmiastowy dostęp do analiz i rekomendacji.

    Cyfrowe bliźniaki, analityka predykcyjna i sprzęt rugged to nie tylko narzędzia do poprawy efektywności – to strategiczne elementy budowy elastycznego, odpornego na zakłócenia środowiska operacyjnego. Rosnąca skala inwestycji w technologie cyfrowe potwierdza ich strategiczne znaczenie dla przemysłu. Według prognoz Gartnera, światowe wydatki na usługi IT w 2025 roku mają osiągnąć 5,61 biliona dolarów, co oznacza wzrost o 9,8% w porównaniu z rokiem poprzednim. To dowód na to, że organizacje intensywnie inwestują w innowacyjne rozwiązania, które zwiększają ich zdolność do adaptacji w dynamicznie zmieniającym się świecie. Wdrożenie takich systemów jak Smart RDM nie tylko automatyzuje procesy, ale też zwiększa odporność organizacji na zmienność otoczenia i pozwala skutecznie przechodzić od reaktywnego do predykcyjnego modelu zarządzania.

  • Schneider Electric wprowadza cyfrowego bliźniaka dla fabryk AI wspólnie z ETAP i NVIDIA

    Schneider Electric wprowadza cyfrowego bliźniaka dla fabryk AI wspólnie z ETAP i NVIDIA

    Kiedy sztuczna inteligencja redefiniuje sposób działania całych branż, równie głęboka transformacja musi zajść po stronie infrastruktury, która ją zasila. Trzy znaczące firmySchneider Electric, ETAP i NVIDIA – połączyły siły, by odpowiedzieć na jedno z najważniejszych pytań w świecie AI: jak zaprojektować i zarządzać zużyciem energii, gdy obciążenia rosną wykładniczo?

    Ich odpowiedź to cyfrowy bliźniak dedykowany fabrykom AI – narzędzie, które łączy świat fizyczny i wirtualny, pozwalając projektować, symulować i optymalizować złożone środowiska elektroenergetyczne z niespotykaną dotąd precyzją.

    Od ogólnych szacunków do kontroli „od sieci do chipa”

    Dotychczas operatorzy centrów danych bazowali na średnich szacunkach zużycia energii – głównie na poziomie szaf serwerowych. To podejście traci jednak rację bytu w erze AI, gdzie trenowanie modeli, inferencja i obliczenia brzegowe generują nierównomierne i bardzo intensywne obciążenia. Nowe podejście, określane przez partnerów mianem „Grid to Chip”, pozwala modelować zużycie energii z dokładnością sięgającą pojedynczego chipa GPU czy CPU.

    Schneider Electric_ETAP-Electrical Digital Twin_NVIDIA

    W tym celu wykorzystano ETAP – zaawansowaną platformę do symulacji systemów elektroenergetycznych – zintegrowaną z NVIDIA Omniverse Blueprint, środowiskiem służącym do budowy cyfrowych bliźniaków. U podstaw rozwiązania leży założenie, że tylko zintegrowane podejście – łączące dane mechaniczne, termiczne, sieciowe i elektroenergetyczne – może odzwierciedlić rzeczywiste warunki panujące w centrum danych z AI.

    Nowy paradygmat w projektowaniu infrastruktury

    Wspólna inicjatywa to coś więcej niż tylko kolejny produkt – to próba ustanowienia nowego paradygmatu. Schneider Electric wnosi doświadczenie w zarządzaniu energią i automatyzacji, ETAP zapewnia precyzję inżynierską w modelowaniu systemów elektroenergetycznych, a NVIDIA dostarcza nie tylko platformę Omniverse, ale i główny kontekst biznesowy: zapotrzebowanie AI na moc obliczeniową.

    Dzięki cyfrowemu bliźniakowi można dziś:

    • symulować obciążenia „co jeśli” w czasie rzeczywistym,
    • przewidywać zużycie energii i awarie systemów zasilania,
    • optymalizować projekt infrastruktury elektroenergetycznej jeszcze przed jej fizycznym wdrożeniem,
    • analizować TCO z uwzględnieniem scenariuszy wzrostu zapotrzebowania na AI.

    W rezultacie zyskują wszyscy: startupy i hyperscalerzy mogą szybciej wdrażać AI, zachowując kontrolę nad kosztami i śladem węglowym. A operatorzy centrów danych – efektywność i odporność, które są dziś kluczowe w kontekście globalnej konkurencji i presji regulacyjnej.

    AI staje się największym konsumentem energii

    Według szacunków International Energy Agency (IEA), centra danych w 2024 roku odpowiadają już za ok. 2–3% globalnego zużycia energii elektrycznej, a w ciągu dekady udział ten może się podwoić. Przyczyną są właśnie obciążenia generowane przez AI. Im bardziej złożony model, tym więcej potrzebuje mocy – a to przekłada się na nowe wyzwania w obszarach zasilania, chłodzenia i niezawodności.

    W tym kontekście cyfrowy bliźniak nie jest tylko narzędziem do optymalizacji – staje się wręcz warunkiem przetrwania w dynamicznie zmieniającym się krajobrazie technologicznym. Jak ujął to Tanuj Khandelwal, CEO ETAP: „To fundamentalna zmiana w podejściu do projektowania, zarządzania i optymalizacji centrów danych w erze sztucznej inteligencji”.

  • IoT: które branże będą napędzać inwestycje do 2028 roku

    IoT: które branże będą napędzać inwestycje do 2028 roku

    Internet rzeczy to dziś jeden z głównych wektorów inwestycji technologicznych — szczególnie tam, gdzie fizyczna infrastruktura spotyka się z danymi. Najnowszy przewodnik IDC pokazuje, że za wzrostem rynku IoT nie stoi już tylko przemysł. Rosnąca specjalizacja branż sprawia, że mapa inwestycji staje się coraz bardziej złożona — i bardziej strategiczna.

    Kluczowe branże, które będą kształtować rynek IoT do 2028 roku

    IDC wyodrębnia sześć sektorów, które w nadchodzących latach mają generować największe inwestycje w rozwiązania IoT. Wspólny mianownik: skala operacji, presja na efektywność i wysoka zależność od danych czasu rzeczywistego.

    • Motoryzacja: Wzrost inwestycji napędzają systemy ADAS, łączność pojazdów (V2X) i potrzeba zarządzania flotami w czasie rzeczywistym. IoT staje się nieodzownym komponentem każdego nowego modelu pojazdu – zarówno osobowego, jak i przemysłowego.
    • Przemysł: Pod parasolem Industry 4.0 IoT napędza automatyzację, predykcyjne utrzymanie ruchu i optymalizację łańcuchów dostaw. Wysoka kapitałochłonność sektora przekłada się na szybki zwrot z inwestycji w czujniki, edge computing i zintegrowaną analitykę.
    • Retail: W handlu detalicznym IoT służy nie tylko do monitorowania stanów magazynowych, ale przede wszystkim do śledzenia zachowań klientów i zwiększania konwersji offline. Szczególnie rośnie znaczenie rozwiązań z zakresu analityki wideo.
    • Utilities: Modernizacja sieci energetycznych, wodociągowych i gazowych opiera się na inteligentnym pomiarze, wykrywaniu awarii i zdalnym zarządzaniu infrastrukturą. IoT w tym sektorze ma charakter krytyczny – operacyjnie i inwestycyjnie.
    • Administracja publiczna: Miasta inwestują w systemy zarządzania ruchem, monitoring środowiskowy i infrastrukturę bezpieczeństwa. Smart city przestaje być koncepcją – staje się projektem infrastrukturalnym o dużej skali.
    • Opieka zdrowotna: Wzrost nakładów na telemedycynę i zdalny monitoring pacjentów napędza inwestycje w IoT w medycynie. Sektor walczy jednak z wyzwaniami regulacyjnymi i interoperacyjnością rozwiązań.

    Wzrost inwestycji w EMEA: Jakie branże dominują w regionie?

    Region EMEA odpowiada za jedną trzecią globalnych wydatków na IoT, ale jego wewnętrzna dynamika jest zróżnicowana. Europa Zachodnia rośnie najszybciej (CAGR 11,2% do 2028), wyprzedzając zarówno kraje Bliskiego Wschodu i Afryki (10,3%), jak i Europę Środkowo-Wschodnią (9,4%).

    W perspektywie krótkoterminowej, do 2025 roku największymi odbiorcami rozwiązań IoT będą handel detaliczny, użyteczności (utilities) oraz sektor publiczny. Wzrost napędzają inwestycje w cyfrową infrastrukturę: inteligentne liczniki, systemy zarządzania energią, monitoring przestrzeni miejskich i analitykę zachowań konsumenckich.

    IoT, blockchan

    W całym regionie obserwuje się efekt nadrabiania zaległości po pandemicznych cięciach inwestycyjnych. Integratorzy i dostawcy usług IT zyskują przestrzeń do skalowania rozwiązań w modelach usługowych — zwłaszcza tam, gdzie pojawia się 5G, edge computing i AI.

    Technologie napędzające inwestycje w branżach IoT

    Za wzrostem rynku IoT nie stoją już tylko czujniki i łączność. Trzy kluczowe technologie – 5G, edge computing i sztuczna inteligencja – redefiniują możliwości zastosowań i modele biznesowe.

    • 5G: Wysoka przepustowość i niskie opóźnienia umożliwiają wdrożenia w czasie rzeczywistym, szczególnie w motoryzacji, produkcji i ochronie zdrowia. W regionie EMEA przyspieszenie adopcji 5G przekłada się bezpośrednio na nowe wdrożenia IoT.
    • Edge computing: Przetwarzanie danych bliżej źródła eliminuje opóźnienia i ogranicza koszty transmisji. Ma kluczowe znaczenie w przemyśle, logistyce i retailu — wszędzie tam, gdzie czas reakcji i lokalna analiza są krytyczne.
    • AI i analityka predykcyjna: IoT generuje dane, ale to sztuczna inteligencja nadaje im wartość. Najszybciej rosnące przypadki użycia koncentrują się wokół predykcyjnego utrzymania ruchu, analityki wideo i automatyzacji decyzji.

    Rosnące inwestycje w IoT po stronie przemysłu, sektora publicznego i retailu przekładają się na wyraźne zapotrzebowanie na usługi kanału IT — ale tylko tam, gdzie kompetencje są powiązane z konkretnymi przypadkami użycia.

    Największy potencjał leży w:

    • integracji rozwiązań brzegowych z chmurą,
    • cyberbezpieczeństwie IoT,
    • zarządzaniu cyklem życia danych,
    • dostarczaniu usług w modelach subskrypcyjnych.

    Branże oczekują gotowych scenariuszy wdrożeń, a nie elementów infrastruktury. Dla partnerów oznacza to konieczność budowy specjalizacji wertykalnej – szczególnie w sektorach z wysokimi barierami wejścia, takich jak energetyka czy zdrowie.

    Kanał, który zdoła połączyć kompetencje techniczne z doradztwem branżowym, zyska przewagę — nie tylko jako dostawca, ale jako strategiczny partner transformacji.

    Co stanie się z mniejszymi branżami IoT?

    Choć główne strumienie inwestycji płyną do przemysłu, handlu i użyteczności, mniejsze branże – takie jak rolnictwo, edukacja czy logistyka – mogą stać się kluczowymi niszami, zwłaszcza tam, gdzie IoT rozwiązuje problemy systemowe.

    Rolnictwo precyzyjne, wspierane przez edge AI i drony, zyskuje znaczenie w kontekście zmian klimatu i wydajności produkcji. W edukacji IoT rozwija się wolniej, ale ma potencjał w obszarach zarządzania infrastrukturą i bezpieczeństwa kampusów. Logistyka, choć z pozoru dojrzała, dopiero wchodzi w fazę masowej automatyzacji operacji. Te sektory nie wygenerują największych wolumenów, ale mogą oferować najwyższe marże — dla dostawców, którzy wejdą wcześnie i zbudują kompetencje wertykalne.

  • Partnerstwa gigantów technologicznych w metaverse: nowe możliwości dla przemysłu

    Partnerstwa gigantów technologicznych w metaverse: nowe możliwości dla przemysłu

    W ostatnich latach termin „metaverse” zyskał na popularności, głównie w kontekście rozrywki i mediów społecznościowych. I choć wirtualny świat nie zyskał takiej popularności, jakiej początkowo oczekiwano, to jednak w przemyśle możemy dostrzec jego najbardziej obiecujące zastosowania. Firmy z różnych sektorów zaczynają dostrzegać potencjał przemysłowego metaverse jako narzędzia do optymalizacji procesów biznesowych, zwiększenia wydajności, redukcji kosztów oraz promowania zrównoważonego rozwoju.

    GlobalData zwraca uwagę na rosnące zainteresowanie metaverse przemysłowym, co znajduje odzwierciedlenie w licznych dokumentach składanych przez przedsiębiorstwa. Przykłady współpracy, takie jak partnerstwo między Siemens AG i NVIDIA, ukazują potencjał transformacyjny tej technologii.

    Innowacyjna współpraca Siemensa i NVIDIA

    Siemens AG, globalny lider w dziedzinie technologii przemysłowych, we współpracy z NVIDIA, jednym z największych producentów układów graficznych na świecie, prowadzi prace nad integracją przemysłowego metaverse i technologii cyfrowych bliźniaków. Cyfrowe bliźniaki, czyli wirtualne repliki fizycznych obiektów i procesów, pozwalają na optymalizację procesów produkcyjnych na każdym etapie cyklu życia produktu.

    Dzięki tej technologii Siemens planuje znacząco zmniejszyć emisję CO2, zoptymalizować projektowanie i produkcję, a także obniżyć zużycie energii, wody i surowców. To współczesne podejście do zarządzania fabrykami i produkcją może zrewolucjonizować przemysł, wprowadzając bardziej zrównoważone i efektywne metody produkcji.

    NVIDIA Omniverse Cloud: nowa era przemysłowych aplikacji

    NVIDIA, poza współpracą z Siemensem, rozwija również własne inicjatywy w zakresie metaverse’u przemysłowego. Firma wprowadziła nowe procesory graficzne oparte na architekturze NVIDIA RTX Ada Lovelace oraz uruchomiła NVIDIA Omniverse Cloud – w pełni zarządzaną usługę działającą na platformie Microsoft Azure. Omniverse Cloud ma na celu ułatwienie rozwoju i wdrażania aplikacji przemysłowych opartych na metaverse, co może przyczynić się do znacznych innowacji w wielu branżach.

    Microsoft i Hexagon: partnerstwo na rzecz połączonego metaverse’u

    Innym przykładem kluczowej współpracy jest partnerstwo między Hexagon AB a Microsoft. Hexagon, firma specjalizująca się w rozwiązaniach technologicznych dla przemysłu, wykorzystuje technologię chmurową Microsoft do wzbogacania swojej oferty produktowej o zaawansowane modele sztucznej inteligencji i zarządzanie dokumentami. Ponadto, Hexagon integruje oprogramowanie wspierane przez NVIDIA w celu stworzenia połączonego metawersu przemysłowego, który umożliwia bardziej efektywne zarządzanie procesami produkcyjnymi.

    Renault SA: rewolucja w produkcji samochodów

    Renault SA, jeden z największych producentów samochodów, również dostrzega ogromny potencjał metaverse’u przemysłowego. W swoim dokumencie z 2024 roku, Renault ujawniło, że dzięki tej technologii udało się obniżyć koszty produkcji na pojazd o 30% dla samochodów spalinowych i 50% dla elektrycznych, z perspektywą dalszych oszczędności do 2027 roku. Firma przewiduje, że metaverse przemysłowy odegra kluczową rolę w transformacji przemysłu motoryzacyjnego, umożliwiając bardziej elastyczne i innowacyjne podejście do produkcji.

    Telia Co AB i Valmet Automotive: wirtualna współpraca w rzeczywistym świecie

    W Finlandii, Telia Co AB i Valmet Automotive zrealizowały pilotażowy projekt w fabryce samochodów Valmet w Uusikaupunki. Dzięki zastosowaniu technologii lidar i rzeczywistości wirtualnej (VR), stworzono wirtualne Centrum Innowacji fabryki. Pozwala to ekspertom z różnych części świata na współpracę w czasie rzeczywistym, co otwiera nowe możliwości dla globalnych zespołów inżynieryjnych i produkcyjnych.

    Przemysłowy metaverse zyskuje na znaczeniu jako narzędzie do rewolucjonizowania tradycyjnych metod produkcji i zarządzania. Współprace między takimi gigantami jak Siemens, NVIDIA, Microsoft, Hexagon, Renault i Telia pokazują, że technologia ta może przyczynić się do znacznych oszczędności, zwiększenia efektywności oraz promowania zrównoważonego rozwoju. Jak wskazuje GlobalData, przyszłość przemysłu może być nierozerwalnie związana z rozwojem metaverse’u przemysłowego, otwierając nowy rozdział w historii innowacji technologicznych.

  • Zarządzanie danymi w epoce AI – klucz do sukcesu w przemyśle 4.0

    Zarządzanie danymi w epoce AI – klucz do sukcesu w przemyśle 4.0

    W ostatnich latach, rewolucja przemysłowa znana jako Przemysł 4.0 zaczęła zmieniać krajobraz produkcji na całym świecie. Obecnie kluczowym czynnikiem napędzającym te zmiany jest rosnące zastosowanie sztucznej inteligencji  i uczenia maszynowego w fabrykach. Te technologie obiecują nie tylko znaczące zwiększenie efektywności i produktywności, ale również wprowadzają zupełnie nowe możliwości w zakresie zarządzania danymi i procesami produkcyjnymi. Jednakże, pomimo ogromnego potencjału, wdrażanie projektów AI i ML na dużą skalę napotyka na szereg wyzwań, które mogą hamować postęp i ograniczać ich skuteczność.

    Przemysł 4.0 – wyzwania rozwoju

    Jednym z największych wyzwań jest architektura i zarządzanie danymi. Firmy produkcyjne stoją przed zadaniem znalezienia wydajnego i opłacalnego sposobu na gromadzenie, rozumienie, wykorzystywanie i ponowne wykorzystanie danych w wielu projektach. Jest to kluczowe dla efektywnego wykorzystania danych i możliwości uczenia maszynowego. Dane, takie jak te pochodzące z czujników umieszczonych na maszynach, mogą być wykorzystywane do różnych celów, ale wymagają specjalistycznej wiedzy do ich przetwarzania i analizy. Tutaj, wdrażanie inteligentnej siatki danych może okazać się rewolucyjne, umożliwiając firmom lepsze wykorzystanie ograniczonych zasobów.

    Maksimum korzyści z danych

    Trzy zasady inteligentnej siatki danych, które mogą pomóc w pomyślnym wdrożeniu projektów Przemysłu 4.0, obejmują:

    • Domenowa specjalizacja danych: Przypisanie zarządzania i odpowiedzialności za dane osobom posiadającym specjalistyczną wiedzę w danej dziedzinie zapewnia, że dane są interpretowane i przygotowywane do wykorzystania w sposób najbardziej zgodny z ich kontekstem i przeznaczeniem. Ta specjalizacja sprzyja dokładniejszemu i bardziej celowemu użyciu danych, umożliwiając efektywniejsze ich wykorzystanie w różnych aplikacjach.
    • Dane jako produkty: Traktowanie danych jak produktów wymaga systematycznego podejścia do ich gromadzenia, przetwarzania i dystrybucji. Tak jak produkty są zaprojektowane do spełnienia określonych potrzeb klientów, dane powinny być przygotowywane i dostarczane w formie, która najefektywniej służy użytkownikom końcowym, niezależnie od tego, czy są to wewnętrzne zespoły, czy zewnętrzni partnerzy.
    • Infrastruktura danych na żądanie: Implementacja platformy, która umożliwia użytkownikom samodzielny dostęp do danych i narzędzi niezbędnych do analizy, oznacza przesunięcie ku modelowi, w którym zespoły mogą na bieżąco dostosowywać i kształtować infrastrukturę danych do własnych potrzeb. To podejście sprzyja innowacyjności i agilności, umożliwiając organizacjom szybsze adaptowanie się do zmieniających się wymagań biznesowych.

    Te zasady, choć nie wymagają specjalnej technologii, mają kluczowe znaczenie organizacyjne i techniczne dla efektywnego zarządzania danymi i wykorzystania technologii AI i ML. Firmy, które skutecznie wdrożą te zasady, mogą znacznie zwiększyć swoją efektywność, redukując koszty i poprawiając bezpieczeństwo przez zmniejszenie ruchów danych i redundancji. Ponadto, otwarty ekosystem danych, który jest promowany przez te zasady, może pomóc producentom osiągnąć ideał „dobrego, szybkiego i taniego” w ich projektach analitycznych, umożliwiając ulepszone wykorzystanie przypadków użycia oparte na wiarygodnych i bezpiecznych danych.

    Wdrożenie zasad siatki danych, połączone z efektywnym zarządzaniem danymi i wykorzystaniem zaawansowanych technologii, takich jak AI i ML, otwiera przed firmami produkcyjnymi nowe możliwości. Dzięki tym innowacjom, mogą one nie tylko zwiększać efektywność i redukować koszty, ale również wprowadzać na rynek nowe produkty i usługi, które były nieosiągalne w przeszłości.

    Efektywne wykorzystanie AI i ML w środowisku fabrycznym wymaga jednak nie tylko zastosowania odpowiedniej technologii i architektury danych. Istotna jest również zmiana kultury organizacyjnej oraz sposobu myślenia pracowników na wszystkich poziomach organizacji. Wdrożenie modelu odpowiedzialności za dane w zależności od domeny oraz traktowanie danych jak produktów wymaga od pracowników zrozumienia wartości i potencjału, jaki niosą ze sobą te dane. Tym samym, kształtowanie kultury opartej na danych staje się jednym z kluczowych wyzwań na drodze do pełnego wykorzystania potencjału Przemysłu 4.0.

    Implementacja tych zasad i technologii nie jest jednak pozbawiona wyzwań. Oprócz kwestii technicznych i organizacyjnych, firmy muszą również zmierzyć się z wyzwaniami prawnymi i etycznymi, szczególnie w zakresie prywatności i bezpieczeństwa danych. Wymaga to nie tylko stosowania odpowiednich środków zabezpieczających, ale także budowania zaufania wśród klientów i partnerów biznesowych co do sposobu, w jaki dane są gromadzone, przetwarzane i wykorzystywane.

    Ostatecznie, sukces wdrażania AI i ML w produkcji zależy od zdolności firm do pokonania tych wyzwań i efektywnego wykorzystania danych jako strategicznego zasobu. Wymaga to współpracy pomiędzy różnymi działami organizacji, a także z partnerami zewnętrznymi i dostawcami technologii. Tylko poprzez taką współpracę możliwe jest pełne wykorzystanie potencjału, jaki oferuje Przemysł 4.0, przekładając innowacje technologiczne na rzeczywiste korzyści biznesowe.

    W świetle tych rozważań, jasne staje się, że Przemysł 4.0 nie jest jedynie kolejnym etapem ewolucji technologicznej, ale rewolucją, która wymaga zmiany paradygmatu w zarządzaniu produkcją, technologią i danymi. Firmy, które zrozumieją i przyjmą te zmiany, będą w stanie nie tylko przetrwać w dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym, ale również odnieść znaczący sukces, wykorzystując potencjał sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

  • AI albo przepaść – sztuczna inteligencja w przemyśle wywoła rewolucję w 2024 roku?

    AI albo przepaść – sztuczna inteligencja w przemyśle wywoła rewolucję w 2024 roku?

    Znaczenie GenAI w przemyśle, która zajmuje czołowe miejsce na liście technologicznych priorytetów, rośnie. Z najnowszego raportu „State of Smart Manufacturing” wynika, że aż 83 proc. firm z sektora wytwórczego planuje inwestycje w sztuczną inteligencję (AI) w tym roku. Jednak wyzwaniem jest właściwe wykorzystanie danych, z których żyje AI. Efektywnie wykorzystuje je zaledwie 2 na 5 firm. 

    Masowa inwestycja w AI przez przemysł w 2024

    Świat od ponad roku przeżywa fascynację technologią AI, zwłaszcza jej generatywnymi zdolnościami, a przemysł nie pozostaje w tyle. Wyniki, przedstawione w raporcie „State of Smart Manufacturing” firmy Rockwell Automation, mówią same za siebie: aż 83% liderów branży przemysłowej deklaruje, że już w 2024 roku zamierzają pełnymi garściami czerpać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji.

     — “AI albo nic”, taki jest dzisiaj trend. Symbolizuje on przejście od eksperymentalnego stosowania AI do uznania jej jako fundamentalnego komponentu strategii biznesowej — mówi Paweł Rutkowski, Director, Product Development & Research z BPSC. 

    Słowa eksperta pokrywają się z wnioskami z raportu „State of Smart Manufacturing Report”, w którym czytamy, że AI zajmuje centralne miejsce w strategiach technologicznych oraz roadmapach rozwoju. Zdaniem respondentów, większy zwrot z inwestycji niż oferowany przez ogólne rozwiązania AI zapewniają jedynie technologie chmury obliczeniowej oraz oprogramowanie dostarczane jako usługa (Cloud / SaaS). 

    AI podkręci wydatki 

    W obliczu zewnętrznych wyzwań, takich jak inflacja i rosnące koszty energii, mogłoby się wydawać, że przedsiębiorstwa produkcyjne będą zmuszone do redukcji wydatków, w tym inwestycji w nowe technologie. Jednak rzeczywistość jest odmienna. Deklaracje ankietowanych wskazują na przeciwny kierunek – wydatki na technologię wzrosną; z 23% budżetu operacyjnego w 2023 do 30% w 2024. Takie zwiększenie inwestycji podkreśla determinację producentów do wykorzystania nowych technologii. Czy jest coś, co może zburzyć, ten niemal idealny scenariusz? Owszem i są to same firmy. Jak się okazuje, dane, z których sztuczna inteligencja żyje, są przez firmy marnotrawione. O co dokładnie chodzi? Wspomniany już raport Rockwell Automation obnaża surową prawdę: badane firmy marnują aż 56% danych przemysłowych, nie wykorzystując ich potencjału. — Nieefektywne wykorzystanie danych jest poważnym problemem, prowadzącym do utraty potencjału optymalizacyjnego. Nie jest to nowy problem, ale w przypadku AI może mieć bardzo kosztowne konsekwencje i manifestować się na wielu poziomach w organizacji — mówi Paweł Rutkowski i dodaje: — Kluczowa jest centralizacja i integracja danych z różnych działów, co jest fundamentem dla skutecznego wykorzystania AI. Nieefektywne wykorzystanie danych może być istotnym hamulcem rozwoju i innowacyjności. W ekstremalnych przypadkach sprawi, że wdrożenie będzie porażką i alokowane środki zostaną zmarnowane kwituje ekspert z BPSC. 

    źródło: BPSC

  • Sztuczna inteligencja napędza przemysł – już 62% firm produkcyjnych postawiło na tę technologię

    Sztuczna inteligencja napędza przemysł – już 62% firm produkcyjnych postawiło na tę technologię

    Przedsiębiorstwa zajmujące się produkcją przemysłową coraz odważniej implementują sztuczną inteligencję, aby wykorzystać jej transformacyjny potencjał. Z badania EY – CEO Outlook Survey – wynika, że 45% CEO z branży produkcyjnej uważa tę technologię za siłę napędową, która może mieć pozytywny wpływ na wydajność biznesową i innowacje. Już teraz blisko połowa przedsiębiorstw z tego sektora (49%) aktywnie inwestuje w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Podobną aktywność wykazują producenci nad Wisłą. Badanie EY – Jak polskie firmy wdrażają AI – pokazuje, że 21% ankietowanych z branży zakończyło już implementację, zaś kolejne 41% jest w trakcie tego procesu.

    Podczas gdy przedsiębiorstwa produkcyjne od dłuższego czasu wykorzystują dobrze znane rozwiązania oparte na AI, takie jak uczenie maszynowe (ML), upowszechnienie generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) wzbogaca możliwości tej technologii i wpływa na plany rozwojowe wielu organizacji. Jak wskazują wyniki globalnego badania EY, już teraz 49% ankietowanych zajmujących się zaawansowaną produkcją aktywnie finansuje innowacje oparte na sztucznej inteligencji, a w przeciągu roku planuje to zrobić kolejne 41% firm z tego sektora. Oznacza to, że tylko 10% organizacji nie zamierza na razie rozwijać się w oparciu o AI.

    Na tym tle przedsiębiorstwa z Polski wypadają dobrze pod kątem poziomu implementacji nowej technologii. Z badania EY – Jak polskie firmy wdrażają AI – wynika, że co piąta średnia i duża firma produkcyjna (21%) korzysta już z tego rozwiązania wewnątrz organizacji, zaś kolejne 41% właśnie je wdraża. Zaledwie 9% ankietowanych nie planuje podjęcia żadnych działań związanych z AI w perspektywie dwóch najbliższych lat. Co ciekawe, połowa (51%) z przedsiębiorstw produkcyjnych które wdrożyły lub są w trakcie procesu implementacji narzędzi AI, należy do nowych użytkowników rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, stosując je od maksymalnie 2 lat. Oznacza to, że niekoniecznie mają wdrożone własne rozwiązania, ale wykorzystywali te, które były powszechnie dostępne. Dużą grupę w tym gronie organizacji (39%) stanowią ankietowani, którzy aktywnie stosują technologię  AI od 2 do 5 lat, zaś 7% firm to prekursorzy, którzy bazują na niej od 5 do 10 lat.

    Najpierw cyberbezpieczeństwo, potem AI

    Aby bezpiecznie i w pełnym wymiarze wdrożyć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, w pierwszym kroku sektor produkcyjny musi zadbać o kwestię swojej cyfrowej odporności. Główną bolączką w procesie rozwijania AI w firmach są kwestie związane z prywatnością i zarządzaniem danymi. Organizacje, które nie mają odpowiednich kompetencji w tym zakresie, często opóźniają proces implementacji nowoczesnych technologii. Co piąty ankietowany (20%) z sektora produkcyjnego w Polsce stwierdził, że jedną z istotnych barier w podjęciu decyzji o wdrożeniu rozwiązań z obszaru sztucznej inteligencji były obawy o bezpieczeństwo, w tym danych.

    – Inwestycja w poprawę poziomu cyberbezpieczeństwa jest kluczowa, dla procesu transformacji w branży produkcji przemysłowej. Wraz ze wzrostem poziomu cyfryzacji i skomplikowania systemów produkcyjnych, a także generowaniem coraz większej ilości danych podatność na ataki wzrasta. Inwestycje w cyberbezpieczeństwo  ograniczają ryzyko  strat związanych m.in. z przestojami instalacji technologicznych. Dopiero w bezpiecznym, odpornym na cyberataki środowisku wdrażanie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji przyniesie spodziewany efekt – zauważa Leszek Mróz, Partner EY w centrum kompetencji EY dla usług doradztwa biznesowego OT/IoT.

    NIS2 motorem zmian

    Dla firm produkcyjnych motywacją do usprawnienia działań w obszarze cyberbezpieczeństwa może być wejście w życie 18 października br. dyrektywy NIS2. Nowa odsłona unijnych przepisów nakłada obowiązek zapewnienia zgodności z przepisami o cyberbezpieczeństwie na większą liczbę podmiotów oraz umożliwia nakładanie kar. Wśród tzw. podmiotów ważnych znajdą się m.in. producenci żywności. Niepokoi fakt, że co trzecie przedsiębiorstwo (32%) nie zwiększy swojego budżetu na cyberbezpieczeństwo mimo większych potrzeb, na co wskazuje raport – W oczekiwaniu na NIS2: stan przygotowań – opracowany przez CSO Council, EY Polska oraz Trend Micro.

     Wiele firm z Polski wciąż nie wprowadziło wymaganych usprawnień w zakresie cyberbezpieczeństwa, a nawet nie wie, że są objęte dyrektywą NIS2. Dlatego w pierwszym kroku przedstawiciele branży produkcyjnej – o ile jeszcze tego nie zrobili – powinni sprawdzić, czy obejmują ich nowe regulacje. Zwodnicze może być kierowanie się wyłącznie kryterium wielkości. Dyrektywa NIS2 obejmie bowiem także mikro i małe przedsiębiorstwa, jeśli spełniają one warunki wskazujące na ich kluczową rolę dla społeczeństwa, gospodarki czy określonych branż lub typów usług. Obserwujemy, że organizacje, które były już ujęte w ramach NIS lub podlegały wytycznym sektorowym, są bardziej zaawansowane w przygotowaniach. Z kolei pozostałe podmioty w większości przypadków czeka dużo pracy, by dostosować się do nowych wytycznych. A czasu zostało niezwykle mało – stwierdza Patryk Gęborys, Partner EY, Zespół Bezpieczeństwa Informacji i Technologii.

    Wprowadzenie NIS2 jest odpowiedzią na coraz częstsze i bardziej wyrafinowane cyberataki, na które narażone są także firmy produkcyjne. Tego typu zagrożenia mogą doprowadzić do przestojów, generując nie tylko duże straty finansowe, ale także negatywnie wpływając na odbiór przedsiębiorstwa w oczach jego partnerów biznesowych, a także zakłócając łańcuchy dostaw. Wymogi płynące z dyrektywy unijnej pokazują kluczowe działania w obszarze ryzyk teleinformatycznych, których spełnienie pomoże firmom zbudować cyfrową odporność na coraz bardziej wymagającym i nieprzewidywalnym środowisku cyberprzestrzeni.

    Niepewne łańcuchy dostaw i niedobór pracowników

    Obok kwestii cyberbezpieczeństwa sektor produkcji przemysłowej zmaga się z innymi wyzwaniami. Pierwszą bolączką jest konieczność dostosowania łańcuchów dostaw w celu zwiększania odporności. Z badania EY CEO Outlook Survey 2023 wynika, że zdaniem 29% dyrektorów generalnych z tej branży będzie to jedno z najważniejszych działań strategicznych w ciągu najbliższych sześciu miesięcy. Z drugiej strony niemal co trzeci ankietowany (32%) twierdzi, że opóźnił swoje plany dotyczące łańcucha dostaw w związku ze zmieniającym się krajobrazem geopolitycznym. Prawie połowa (49%) dyrektorów generalnych ds. produktów przemysłowych dostosowuje łańcuchy dostaw poprzez dywersyfikację dostawców, gromadzenie zapasów, inwestycje technologiczne, wzmocnioną współpracę i przenoszenie produkcji bliżej domu.

    Ambicje firm przemysłowych w zakresie sztucznej inteligencji mogą zostać zahamowane także przez brak odpowiednich talentów technologicznych. Zdaniem 27% dyrektorów generalnych z branży zaawansowanej produkcji jednym z ich najważniejszych celów w ciągu najbliższych sześciu miesięcy jest przyjęcie nowych modeli pracy i opracowanie strategii w zakresie przyciągania i zatrzymywania pracowników. Dla co czwartej firmy (26%) niedobór i koszt pozyskania talentów z odpowiednimi kompetencjami stanowią największą przeszkodę w rozwoju ich działalności. W związku z tym 35% organizacji planuje zwiększyć inwestycje w pracowników, chcąc także zadbać o ich dobrostan i rozwój umiejętności.

    – W kontekście rozwoju sztucznej inteligencji sektor produkcyjny znajduje się w szczególnym położeniu, w znaczącym stopniu opierając się na fizycznej pracy przy liniach montażowych. Choć w coraz większym stopniu pracowników wspierają roboty, rola ludzi w dalszym ciągu jest kluczowa. Dlatego tak ważne będzie zbudowanie zaufania do innowacji wśród pracowników, aby mieli przeświadczenie, że AI to najlepszy asystent człowieka. Firmy, które poradzą sobie z połączeniem tych dwóch zasobów, czyli ludzi wspieranych przez sztuczną inteligencję, będą zdobywać przewagę rynkową podsumowuje Artur Miernik, Partner EY Polska, Lider zespołu People Consulting.

    Pięć kroków do efektywniejszego wdrożenia AI

    Eksperci EY wskazali pięć inicjatyw, które pozwolą firmom z branży produkcji przemysłowej wdrożyć rozwiązania z obszaru sztucznej inteligencji w sposób strategiczny i efektywny operacyjnie, a jednocześnie przynoszący komercyjną opłacalność.

    1. Utworzenie zespołu dbającego o realizację celów związanych ze stosowaniem AI.
      Jego rolą będzie kontrolowanie zasobów związanych ze sztuczną inteligencją oraz przekładanie jej wykorzystania na wyniki biznesowe. Kolejne ważne zadanie stanowi dzielenie się wiedzą z zakresu tej technologii ze wszystkimi pracownikami
    2. Dostosowanie strategii AI do rynku i dyrektyw międzynarodowych.
      Identyfikując korzyści związane z implementacją sztucznej inteligencji, firmy mogą skuteczniej alokować zasoby i ustalać priorytety, by budować swoją przewagę konkurencyjną. Jednocześnie muszą działać zgodnie z międzynarodowymi regulacjami, m.in. AI Act czy NIS2. Skuteczne wdrożenie AI nie będzie możliwe bez zadbania o kwestie cyberbezpieczeństwa i ochrony danych.
    3. Opracowanie planu przekwalifikowania pracowników.
      Dzięki regularnym szkoleniom pracowników ze wszystkich szczebli będą oni mogli  skutecznie wykorzystywać AI w codziennej pracy. To pozwoli się im rozwinąć w nowych obszarach, w których do tej pory mogło im brakować odpowiednich kompetencji.
    4. Stworzenie mapy drogowej w celu uaktualnienia architektury danych.
      Ma to kluczowe znaczenie dla skutecznego wdrożenia AI w całej organizacji. Duże modele językowe (LLM) powinny zostać przeszkolone w zakresie procedur operacyjnych i najlepszych firmowych praktyk. Jednak wiele z tych informacji często znajduje się tylko w głowach pracowników i może nie być formalnie skodyfikowana, a tym bardziej przechowywana w formie cyfrowej.
    5. Rozwijanie partnerstw w ekosystemie AI.
      Firmy produkcyjne są przyzwyczajone do zarządzania złożonymi ekosystemami partnerów w łańcuchu dostaw, gdzie zakres działań jest podobny jak w przypadku wdrożenia nowej technologii. Kluczową rolę odgrywa weryfikacja partnerów, ustalenie standardów wydajności i zarządzanie kosztami. W przypadku partnerstw AI wymagana jest jeszcze większa złożoność działań, ponieważ te rozwiązania muszą łączyć się z systemami centralnymi, być adaptowalne i zarządzane w czasie. Dodatkowo każdy partner technologiczny zwiększa koszty integracji, a w przypadku nieskutecznej współpracy może wyrządzić większe szkody niż tradycyjni partnerzy w łańcuchu dostaw.
  • Druk 3D i demokratyzacja produkcji – obietnice i wyzwania

    Druk 3D i demokratyzacja produkcji – obietnice i wyzwania

    W erze cyfrowej, gdzie innowacja technologiczna przesuwa granice możliwości, druk 3D wyłania się jako kluczowy gracz w rewolucji produkcyjnej. Jego potencjał do zdemokratyzowania produkcji, umożliwiając każdemu tworzenie niemal wszystkiego, od prostych przedmiotów codziennego użytku po skomplikowane części maszyn, jest zarówno ekscytujący, jak i pełen wyzwań.

    Odblokowanie dostępności: równość czy iluzja?

    Druk 3D z pewnością zniwelował pewne bariery wejścia w produkcję. Tradycyjna produkcja wymagała dostępu do dużych fabryk, drogich maszyn i znaczących inwestycji kapitałowych, co stawiało małe przedsiębiorstwa i pojedyncze osoby w niekorzystnej pozycji. Z pojawieniem się drukarek 3D, które są coraz bardziej dostępne cenowo, wydaje się, że siła tworzenia wraca do rąk indywidualnych twórców i małych firm. To katalizator innowacji i kreatywności, umożliwiający dostosowywanie i tworzenie na małą skalę, co przedstawia się jako krok w stronę demokratyzacji produkcji.

    Jednak ta przemiana nie jest pozbawiona wyzwań. Chociaż drukarki 3D są bardziej dostępne, to wciąż istnieją bariery, takie jak dostęp do wysokiej jakości materiałów, zaawansowanych maszyn i głębokiej wiedzy technicznej, które mogą zniechęcać mniej zamożnych użytkowników i twórców z regionów mniej rozwiniętych. Ponadto, pomimo obniżenia pewnych kosztów produkcji, wysokiej jakości druk 3D i materiały nadal mogą być kosztowne, co utrudnia szerokie przyjęcie technologii w domach i małych przedsiębiorstwach.

    Druk 3D i personalizacja: przekleństwo czy błogosławieństwo?

    Druk 3D umożliwia produkcję na żądanie, przekształcając masową produkcję w masową personalizację. Możliwość tworzenia spersonalizowanych przedmiotów, od protetyk po unikalne gadżety, bez ponoszenia dodatkowych kosztów za oprzyrządowanie, jest bezprecedensowa. Ta elastyczność ma potencjał do rewolucjonizowania wielu branż, od medycyny po elektronikę konsumencką, umożliwiając szybsze innowacje i bardziej zindywidualizowane produkty.

    Niemniej jednak, ta sama personalizacja rodzi pytania dotyczące standardów, bezpieczeństwa i jakości. W świecie, gdzie każdy może projektować i produkować, jak możemy zapewnić, że produkty są bezpieczne, niezawodne i spełniają określone normy? Istnieje ryzyko, że bez odpowiednich regulacji i standardów, druk 3D może prowadzić do produkcji przedmiotów, które są nie tylko niższej jakości, ale także mogą stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa.

    Wyzwania etyczne i regulacyjne

    Druk 3D rzuca światło na szereg kwestii etycznych i regulacyjnych, zwłaszcza w kontekście własności intelektualnej i potencjalnego nadużycia. W świecie, gdzie każdy projekt można skopiować i zmodyfikować, jak chronić prawa twórców i innowatorów? Jak również zapobiegać tworzeniu nielegalnych lub niebezpiecznych przedmiotów? To wyzwanie, z którym muszą zmierzyć się zarówno twórcy przepisów, jak i społeczność technologiczna, aby zapewnić, że innowacje idą w parze z odpowiedzialnością i ochroną.

    Wizja przyszłości: demokratyzacja czy utopia technologiczna?

    Druk 3D ma potencjał do zrewolucjonizowania produkcji, ale czy rzeczywiście jesteśmy na drodze do pełnej demokratyzacji? Przyszłość, w której drukarki 3D staną się tak powszechne jak mikrofalówki w domach, wydaje się być w zasięgu ręki, ale wymaga to przejścia przez liczne techniczne, ekonomiczne i regulacyjne wyzwania.

    Rozwój technologii musi iść w parze z tworzeniem równych możliwości dostępu. Oznacza to nie tylko upowszechnianie drukarek i materiałów, ale także edukację i wsparcie dla tych, którzy chcą z nich korzystać. Równie ważne jest zapewnienie, że postępy w druku 3D nie pogłębiają istniejących nierówności, ale pomagają je niwelować.

    W kontekście społecznym i gospodarczym, integracja druku 3D z większymi systemami może przynieść niespotykane wcześniej korzyści. Od lokalnych inicjatyw naprawczych po globalne łańcuchy dostaw, możliwości są ogromne. Jednakże, aby te korzyści zostały w pełni zrealizowane, potrzebna jest współpraca między inżynierami, przedsiębiorstwami, decydentami i społecznościami.

    Druk 3D niewątpliwie wnosi znaczący wkład w demokratyzację produkcji, umożliwiając indywidualną i małoseryjną produkcję, która była wcześniej nieosiągalna dla przeciętnego człowieka. Niemniej jednak, pełne wykorzystanie jego potencjału wymaga rozwiązania wielu wyzwań technologicznych, ekonomicznych i społecznych.

    Jako społeczeństwo, stoimy na progu przyszłości, w której tworzenie i innowacje mogą być jeszcze bardziej demokratyczne. Aby jednak ta wizja stała się rzeczywistością, musimy wspólnie pracować nad przekształceniem obietnic w rzeczywiste korzyści dla wszystkich, dbając jednocześnie o etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie technologii. Demokratyzacja produkcji przez druk 3D jest podróżą, która wymaga czasu, cierpliwości i przede wszystkim współpracy.

  • Aplikacje w chmurze katalizatorem czwartej rewolucji przemysłowej

    Aplikacje w chmurze katalizatorem czwartej rewolucji przemysłowej

    W dzisiejszych czasach, w erze Przemysłu 4.0, rola danych w procesach produkcyjnych i zarządzaniu nimi jest nieodzowna. Sensory i czujniki w nowoczesnych zakładach produkcyjnych zbierają informacje w tempie niemalże co sekundę. Dzięki tym danym, inżynierowie i operatorzy mogą monitorować procesy produkcyjne w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybką reakcję w przypadku awarii czy nieprawidłowości. Jednak, pomimo tego potencjału, często się zdarza, że dane te nie są w pełni wykorzystywane w ramach istniejącej struktury IT.

  • Generatywna sztuczna inteligencja – technologiczna przyszłość przemysłu z pazurem

    Generatywna sztuczna inteligencja – technologiczna przyszłość przemysłu z pazurem

    W miarę jak transformacja w kierunku Przemysłu 4.0 osiąga swój apogeum, generatywna sztuczna inteligencja (genAI) staje się centralnym punktem rewolucji w różnych sektorach przemysłu. GenAI, jak podaje w raporcie firma GlobalData, może być kluczowym graczem w przekształcaniu procesów operacyjnych, od niestandardowych projektów motoryzacyjnych po zoptymalizowane plany konstrukcyjne.

    Sztuczna inteligencja: Nowa era kreatywności w przemyśle

    Demonstruje ona niesamowite możliwości, łącząc potencjał sztucznej inteligencji z przemysłem. Może odegrać kluczową rolę w przewidywaniu, projektowaniu i doskonaleniu procesów i produktów. GenAI to nie tylko nowe narzędzie, to zmiana paradygmatu w podejściu przemysłu do myślenia, projektowania i produkcji. W efekcie mówimy o osiągnięciu unikalnego połączenia kreatywności i wydajności, której nie widziano dotychczas.

    Zrozumienie szczegółów technicznych

    Jednym z najbardziej fascynujących aspektów genAI jest jego zdolność do dekodowania szczegółów technicznych w różnych sektorach, takich jak lotnictwo i obrona, górnictwo czy opakowania. To otwiera drzwi do odkrywania zupełnie nowych obszarów projektowania i funkcjonalności. Warto również zwrócić uwagę, że w sektorach energetycznym i energetyce, genAI może wspierać tworzenie zrównoważonych rozwiązań, pomagając w opracowaniu optymalnych projektów dla infrastruktury i systemów.

    Innowacyjna kampania Hyundai – GenAI w Akcji

    Przykłady konkretnych implementacji genAI również robią wrażenie. Hyundai, jedna z wiodących firm motoryzacyjnych, uruchomiła kampanię cyfrową „Open for Imagination”, która wykorzystuje genAI do tworzenia niestandardowych krajobrazów snów dla użytkowników. Dzięki modelowi AI typu tekst-obraz, generowane są unikalne obrazy na podstawie słów kluczowych wybranych przez użytkownika. To interaktywne i spersonalizowane zaangażowanie, dostępne na oficjalnym Instagramie Hyundaia.

    Współpraca ABB i Microsoft: Wprowadzenie GenAI do przemysłowych rozwiązań cyfrowych

    Inna ważna współpraca, to ta między ABB a Microsoftem. Ich celem jest wprowadzenie możliwości genAI do przemysłowych rozwiązań cyfrowych. Ta synergia ma za zadanie wzbogacić platformę ABB Ability Genix Industrial Analytics i AI Suite, co przekłada się na lepszą wydajność i zrównoważony rozwój. Wykorzystanie usługi Microsoft Azure OpenAI Service stanowi istotne uzupełnienie oferty ABB.

    Shell: Zwiększenie produkcji ropy za pomocą GenAI

    Nawet gigant energetyczny, Shell, dostrzega potencjał genAI w swoich poszukiwaniach i produkcji ropy naftowej. Algorytmy sztucznej inteligencji SparkCognition analizują ogromne ilości danych sejsmicznych, pomagając w odkryciu nowych zbiorników ropy naftowej w Zatoce Meksykańskiej. To doskonały przykład wykorzystania genAI w sektorze, który tradycyjnie niekoniecznie kojarzy się z innowacjami.

    Nowe horyzonty dla przemysłu

    GenAI staje się nie tylko modnym terminem w technologii, ale może rzeczywiście zmieniać reguły gry dla wielu branż. Jego zdolność do projektowania, przewidywania i optymalizacji może znacząco zwiększyć elastyczność projektową, a przy jednoczesnym wykorzystaniu nowoczesnych technologii, takich jak IoT i przemysł chmurowy, genAI może przyczynić się do stworzenia innowacyjnej przyszłości przemysłu. Jest to obiecujący kierunek, który może otworzyć nowe horyzonty dla przedsiębiorstw i przemysłów na całym świecie.

    Na podstawie: GlobalData

  • Przemysł przed kolejną ewolucją – wszystko dzięki automatyzacji i sztucznej inteligencji

    Przemysł przed kolejną ewolucją – wszystko dzięki automatyzacji i sztucznej inteligencji

    Korzyści uzyskane z zastosowania generatywnej AI mierzone odsetkiem czasu pracy, którą można zautomatyzować, są większe w przemyśle (35 proc.) niż w branżach takich jak turystyka i wypoczynek (27 proc.) czy handel detaliczny (29 proc.). Są jednak mniejsze niż w usługach doradczych, mediach, administracji i zarządzaniu (po 40 proc.). Jak zauważają eksperci Bain & Company, metody takie jak lean management, optymalizujące efektywność i jakość produkcji wdrażane z powodzeniem od 50 lat, zwiększają produktywność o 6 proc. Generatywna AI ma potencjał do zwiększenia efektywności produkcji o 10 proc.

    – Generatywna AI może zrewolucjonizować przemysł, potrzebna jest tylko otwartość menedżerów na zmiany i gotowość pełnego wdrożenia nowych rozwiązań, by wykorzystać ich potencjałmówi Marcin Szczuka, partner w Bain & Company.Zarządzający zakładami produkcyjnymi dopiero przekonują się, jak wiele ze standardowo wykonywanych zadań można wesprzeć za pomocą generatywnej AI. Granicą jest na razie wyobraźnia i świadomość, że generatywna sztuczna inteligencja to coś więcej niż gadżet, o którym dużo się mówi.

    Możliwości generatywnej AI wykraczają poza techniki już stosowane w przemyśle, takie jak modele decyzyjne oparte na dużych zbiorach danych liczbowych, które wspierają analizy statystyczne, politykę cenową czy zapewniają ciągłość łańcuchów dostaw.

    Generatywna AI znajduje zastosowanie w dwóch głównych obszarach – bieżącym prowadzeniu procesów produkcyjnych oraz zarządzaniu wiedzą w organizacji. Stanowi również ogromne wsparcie w zarządzaniu zasobami ludzkimi.

    W oparciu o zbierane na bieżąco dane niezbędne do oceny wskaźników jakości czy listy zadań do wykonania, systemy oparte na generatywnej AI mogą monitorować proces produkcyjny i za pośrednictwem chatbotów podpowiadać podjęcie konkretnych działań. Mogą również w czasie rzeczywistym przekazywać instrukcje dotyczące sterowania aparaturą. Historyczne dane pozwalają im na przewidywanie przestojów i zakłóceń w produkcji. Możliwe jest również elastyczne planowanie testów jakościowych, analizowanie na bieżąco wskaźników bezpieczeństwa i warunków pracy.

    Generatywna AI jest szczególnie przydatna jako wsparcie komunikacji wewnętrznej i zarządzania wiedzą w organizacji. Systemy oparte na generatywnej AI mogą zarządzać informacjami poprzez ich gromadzenie, przetwarzanie, analizę, jak również generowanie komunikatów i ich bieżącą modyfikację. Możliwe jest uproszczone tworzenie raportów, instrukcji operacyjnych i dokumentacji technicznej. Systemy mogą zautomatyzować komunikację, na przykład przygotowanie notatek ze spotkań natychmiast po ich zakończeniu czy pisanie personalizowanych maili. Wszystkie procesy związane z komunikacją mogą odbywać się w wielu językach w czasie rzeczywistym, co ma szczególne znaczenie w zglobalizowanej gospodarce.

    Systemy oparte na generatywnej AI, zasilane bazą dokumentacji z wcześniejszych projektów, wspierają ciągłość i utrzymanie wiedzy w organizacji. Zważywszy na rotację pracowników narzędzia te ułatwiają adaptację nowych pracowników (onboarding) do stanowiska pracy.

    – Dzięki generatywnej AI linie produkcyjne same analizują błędy i korygują je. To duże wsparcie dla pracowników, którzy uwolnieni od powtarzalnych zadań mogą skoncentrować się na czynnościach bardziej twórczych oraz nadzorze nad działaniem całego systemu. Rolą generatywnej AI w dłuższej perspektywie jest automatyzacja procesów, ale w pierwszej fazie to również narzędzie do ich wspierania i augmentacji dodaje Marcin Szczuka.

    Badanie przeprowadzone wśród 270 menedżerów z branży produkcyjnej z całego świata pokazało, że grupa, która w większym stopniu wdrożyła różnego rodzaju technologie cyfrowe, zdecydowanie łatwiej osiągała wyznaczone dla fabryki cele.

  • Nie tylko Orange i Plus – UKE otworzył drogę dla prywatnych sieci 5G

    Nie tylko Orange i Plus – UKE otworzył drogę dla prywatnych sieci 5G

    W efekcie zakończonych konsultacji Urząd Komunikacji Elektronicznej poinformował o przeznaczeniu dedykowanego pasma częstotliwości na budowę sieci prywatnych 5G o lokalnym zasięgu. Decyzja ta oznacza, że sieci takie mogą budować samodzielnie na własne potrzeby przedsiębiorstwa, uczelnie i samorządy. O znaczeniu ogłoszenia regulatora mówią specjaliści w dziedzinie sieci prywatnych z firmy IS-Wireless, polskiego dostawcy 5G w modelu otwartym (Open RAN).

    – Udostępnienie części pasma częstotliwości 5G na potrzeby budowy sieci prywatnych to bardzo dobra decyzja ze strony UKE oraz świetna wiadomość dla krajowego przemysłu. Sieci prywatne 5G otwierają nam drogę ku zaawansowanej automatyzacji i robotyzacji procesów w myśl idei tzw. Przemysłu 4.0. Polskie samorządy z kolei stają przed szansą, by wdrażać usługi typu smart city i smart village. Sieci prywatne sprawią, że wszystko to można robić niezależnie od największych operatorów i wedle indywidualnych potrzeb odbiorcówkomentuje Sławomir Pietrzyk, prezes IS-Wireless.Zupełną nowością jest, że sieci te będą miały charakter lokalny. Zasięg sieci prywatnej obejmować będzie mógł maksymalnie 20 gmin, jeśli świadczone będą za jej pomocą publiczne usługi telekomunikacyjne. Ograniczenie to nie będzie dotyczyć natomiast podmiotów, które korzystać będą z nich tylko na własny użytek. Oznacza to, że prywatne 5G danej firmy może pokrywać obszar np. 1km2. w konkretnym parku technologicznym, albo objąć zasięgiem wiele lokalizacji, w których przedsiębiorstwo ma swoje placówkidodaje prezes IS-Wireless

    Większa niezależność i swoboda

    Decyzja regulatora pozwoli na większą swobodę budowy sieci. Od teraz przedsiębiorstwa i samorządy mogą w prosty sposób wykupić dostęp do pasma wedle znanego, opublikowanego przez UKE cennika i stać się operatorem prywatnej sieci na wybranym obszarze, Dostęp do łączności mobilnej 5G można uzyskać niezależnie od tego, czy w infrastrukturę na danym obszarze postanowią zainwestować najwięksi operatorzy. – Dostępne dotychczas pasmo służyło do budowy sieci o ogólnopolskim zasięgu przez krajowych operatorów telekomunikacyjnych. Dostęp do niego uzyskać można wyłącznie na ścieżce udziału w specjalnej aukcji częstotliwości i jest on niezwykle kosztowny. Prezes UKE za cenę wywoławczą jednej rezerwacji podał 450 milionów złotych, lecz dopiero po zakończeniu aukcji dowiemy się ile za częstotliwości zapłacą uczestnicy aukcji – operatorzy tacy jak Orange czy Plus tłumaczy Sławomir Pietrzyk.Udostępnienie wskazanego pasma na sieci prywatne oznacza, że 5G może teraz być rozwijane także lokalnie, na wskazanym, ograniczonym obszarze, m.in. tam, gdzie dotychczas zasięg sieci komórkowej był słaby, lub w ogóle nie występował, czyli na tzw. “białych plamach”. Nawet najmniejsze gminy w Polsce będą teraz w stanie samodzielnie zapewnić dostęp do 5G i powiązanych, nowoczesnych usług swoim obywatelom. Co ważne, będą mogły robić to w oparciu o polską technologiędodaje Sławomir Pietrzyk. 

    Wśród zalet prywatnego 5G dla przemysłu i samorządów eksperci wskazują znaczną swobodę w dostosowaniu sieci do własnych potrzeb. – Sieci prywatne można budować wedle indywidualnych potrzeb i skroić je pod zadania realizowane w konkretnej fabryce, czy oczekiwania danego samorządu. Co ważne, dzięki tzw. modelowi otwartemu (Open RAN), sieci powstawać mogą z elementów pochodzących od wielu, różnych dostawców, których na rynku jest coraz więcej. Zwiększa to wybór dla firm, czy jednostek samorządu terytorialnego inwestujących w sieci, ich elastyczność i bezpieczeństwozaznacza prezes IS-Wireless.Co więcej, model ten pozwala zmniejszyć koszty inwestycji. Sieci w modelu Open RAN są tańsze w budowie niż te oparte o infrastrukturę tradycyjnych dostawcówdodaje Sławomir Pietrzyk.

    Polska specjalność

    Zdaniem Sławomira Pietrzyka, Polska ma możliwość w pełni wykorzystać potencjał sieci prywatnych dzięki doświadczeniu krajowych dostawców w ich budowie. – Wdrożenie sieci prywatnej to przedsięwzięcie, które znacznie różni się od budowy ogólnokrajowych sieci i wymaga indywidualnego podejścia. W tej niszy doskonale odnajdują się ambitne, krajowe firmy, gotowe zaangażować się w takie projekty. W maju świętowaliśmy uruchomienie pierwszej w Polsce przemysłowej sieci 5G w modelu otwartym opartej o nasze rozwiązania w krakowskim Hub4Industry. Niedawno wygraliśmy również przetarg na budowę prywatnej sieci 5G u naszych zachodnich sąsiadów. Choć sieci prywatne to wciąż nowość, to w Polsce mamy szczęście dysponować pasmem częstotliwości, niezbędną technologią i doświadczeniem w ich budowie. Jako krajowy dostawca liczymy, że będziemy mogli wspierać swoją wiedzą polski biznes i samorządy w innowacyjnych wdrożeniach prywatnego 5G – ekspert IS-Wireless.