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

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

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

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

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

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

Najczęstsze wyzwania w firmie produkcyjnej związane z utrzymaniem ruchu

1. Rozproszone i niespójne źródła danych operacyjnych

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

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

2. Opóźniony dostęp do kluczowych danych operacyjnych

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

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

3. Opóźnione wykrywanie anomalii i brak automatycznych alertów

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

4. Nieuporządkowana struktura danych i brak standaryzacji

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

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

5. Brak cyfrowego bliźniaka (Digital Twin) linii produkcyjnej

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

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

6. Nieprecyzyjne zarządzanie dostępem do danych

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

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

7. Utrudniona interpretacja danych operacyjnych

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

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

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

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

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

Co mówią liczby? Korzyści wdrożenia Predictive Maintenance

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

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

Efekty łatwe do oszacowania przy Predictive Maintenance

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

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

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

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

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

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

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

Zarządzanie wiedzą

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Rola użytkowników w tworzeniu bazy wiedzy  

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Baza wiedzy na sterydach 

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

1. Automatyzacja gromadzenia wiedzy

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

2. Organizacja i klasyfikacja wiedzy

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

3. Ułatwienie dostępu do wiedzy

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

4. Wsparcie w szkoleniach i rozwoju pracowników

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

5. Zarządzanie jakością wiedzy

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

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

Dlaczego AI to nie rozwiązanie „z pudełka” 

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

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

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

Jak baza wiedzy napędzana AI wspiera utrzymanie ruchu w produkcji 

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

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

Wykorzystanie bazy wiedzy przekłada się na: 

1. Szybsze rozwiązywanie problemów

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

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

2. Zbieranie i zarządzanie wiedzą ekspercką

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

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

3. Wsparcie dla operatorów i techników

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

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

Podsumowanie 

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

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

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

Predictive Maintenance – dlaczego to ma znaczenie? 

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

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

Metodyka wdrożenia Predictive Maintenance – podejście systemowe 

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

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

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

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

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

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

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

Jakie korzyści przynosi Predictive Maintenance? 

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

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

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

Nowy standard w utrzymaniu ruchu 

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

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

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

Dane pod kontrolą

Mamy już zatem odpowiedź na pytanie o ręczne wprowadzanie danych, a także wyjaśnienie, w jaki sposób formularze zapewniają ich poprawność. Wspomniane rozwijane listy to jednak nie jedyna metoda zabezpieczenia przed wprowadzeniem błędnych danych, czyli ich walidacji. Można tak zaprojektować formularz, aby zablokować wprowadzenie wartości innego typu albo spoza ustalonego zakresu. Dla przykładu: trzeba uzupełnić informację o zniszczeniu urządzenia, w skali od 0 do 10. Jeśli operator wpisze “100”, pojawi się komunikat “poza limitem”.

Jedną z metod walidacji jest także definiowanie pól obligatoryjnych: powoduje to, że nie ma możliwości zapisania formularza, jeśli nie zostaną wypełnione wymagane pola (parametry). Na przykład: formularz składa się z 10 parametrów, z których 3 są kluczowe. Jeśli pozostaną one “puste”, formularz nie zapisze się, nawet jeśli uzupełnione będą wszystkie pola nieobligatoryjne.

W formularzach można więc “zaszyć” różne sposoby walidacji, można też zarządzać dostępem do nich – co również jest gwarancją poprawności danych. Na czym polega ta opcja? Na formularz składa się zbiór określonych parametrów, a to, które i przez kogo zostaną wypełnione, zależy od uprawnień, wybrane grupy parametrów można bowiem przypisać do konkretnych grup użytkowników. Jak to działa w praktyce? Załóżmy, że w skład procesu wchodzą dane laboratoryjne i produkcyjne. Użytkownicy pracujący w laboratorium mogą edytować tylko dane laboratoryjne, pracownicy produkcji – tylko dane produkcyjne. Jednocześnie dane dotyczące całego procesu mogą być widoczne dla jego wszystkich uczestników – czasem niemożliwe jest uzupełnienie informacji bez sprawdzenia szerszego kontekstu.

Możliwe są również bardziej zaawansowane ustawienia dostępu. Przykładowo: operator maszyny nie otrzyma uprawnień do edycji danych procesowych (czyli tych, pochodzących bezpośrednio z systemów sterowania/automatyki), nawet jeśli będą one błędne. Na ich podstawie może natomiast wpisać komentarz “zabrudzony czujnik”, co jest daną pozaprocesową (czyli opisującą jakiś proces, np. numer zlecenia, tonaż do wyprodukowania, komentarz). Jak widać, zmiana danych procesowych uniemożliwiłaby usunięcie przyczyny zaistniałego na produkcji problemu.

Narzędziem, które również umożliwia weryfikację danych, jest zaszyty w Smart RDM proces akceptacji, czyli tzw. workflow. Standardowy proces składa się z następujących etapów: edycja, akceptacja, zatwierdzenie (odrzucenie). Na każdym etapie rejestrowana jest historia zmian, wraz z informacją o użytkowniku, który wprowadził dane. Po zakończeniu procesu akceptacyjnego dokument może być opublikowany, np. w formacie pdf i rozesłany do subskrybujących użytkowników. Zaakceptowane formularze są również podstawą do automatycznego generowania raportów, co daje pewność, że zostaną one przygotowane zgodnie z obowiązującym standardem. Dobrym przykładem są raporty środowiskowe, które muszą zostać opracowane zgodnie z wytycznymi. Kolejnym są raporty TSO i DSO, które mają wiele wymagań, które muszą być spełnione. Proces akceptacji gwarantuje, że wszystkie raporty będą tworzone według właściwych standardów.

Pod kątem branży, czyli formularz na życzenie

W jaki sposób powstają konkretne formularze? Ich szablony są zwykłymi szablonami AF i mogą być tworzone w ramach początkowego wdrożenia Smart RDM, podczas konfigurowania specjalnego modelu Smart RDM AF lub dodane w dowolnym momencie później. Nie są wymagane żadne inne umiejętności poza znajomością PI Asset Framework. Zestaw parametrów dla formularza jest definiowany w AF i przypisywany do zasobu, np. maszyny lub procesu – wszystko zależy od wymagań biznesowych i jest tak elastyczne, jak elastyczny jest System PI.

Następnie formularze są generowane automatycznie (lub ręcznie, jeśli jest potrzeba) w określonym terminie. Na przykład: jeśli formularz jest przypisany do maszyny, można dla niej w ciągu dnia wygenerować 24 formularze (1 na godzinę). Częstotliwość/rozdzielczość formularzy definiujemy w konfiguracji, np. godzinowe, zmianowe, dobowe, miesięczne itd. Na tej podstawie można tworzyć plany i harmonogramy. Na przykład: przy zdefiniowanej przez administratora rozdzielczości możemy wprowadzić prognozę produkcji, na podstawie, której możemy monitorować realizację planu produkcji i na bieżąco korygować go w następnych miesiącach.

Jako dodatkowe ułatwienie można do formularzy przypisać powiadomienia. Będą one przypominać o konieczności ręcznego wygenerowania formularza albo wprowadzenia danych. Powiadomienie może zawierać odnośnik do formularza “oczekującego” na uzupełnienie – aby ułatwić użytkownikowi szybkie wpisanie informacji we właściwym miejscu.

Na podstawie danych z formularzy można zdefiniować parametry, według których będą tworzone i aktualizowane rankingi. Mogą one dotyczyć różnych wskaźników produkcyjnych, na przykład: ranking awaryjności maszyn, przyczyn awarii, czasu pracy, przestojów itp. Wybór wskaźników do rankingu zależy od potrzeby klienta i technicznych możliwości pozyskania niezbędnych danych.

Powitaj formularze, pożegnaj Excele.

Podsumowując: formularze w Smart RDM to bardzo “pojemna” funkcjonalność, a ręczne wprowadzanie danych oznacza wiele możliwości i daje równie wiele korzyści. Każda informacja w konkretnym formularzu jest istotna dla konkretnego procesu: z punktu widzenia jego monitorowania i prognozowania. Drobny na pozór błąd w jednym polu może uniemożliwić wygenerowanie raportu lub obniżyć jego wartość.

Formularze powodują, że dane są kompletne, wiarygodne i aktualne – bo można je na bieżąco uzupełniać i weryfikować, w sposób uporządkowany i pod kontrolą. Na koniec pozwala to uzyskać spójne i ustandaryzowane raporty z procesu, bez ręcznych zmian ad hoc, braku przejrzystości, trudnej identyfikowalności danych i rozproszonych plików Excel.

Prawdopodobnie każda osoba czytająca ten tekst spotkała się z sytuacją chaosu w danych, gdy “każdy zapisywał je, jak chciał” – w dosłownym tego słowa znaczeniu (czasem nawet ręcznie w zeszycie, tak jak u jednego z naszych klientów). Formularze likwidują problem “rozproszonych Exceli”, czyli różnych miejsc i różnych sposobów “pracy” z danymi. Użytkownicy otrzymują jedno narzędzie i jedno miejsce, w którym dane są zbierane i udostępniane, zgodnie z uprawnieniami i przyjętymi standardami.

The post Formularze część 2 appeared first on Connectpoint.

Potrzeba

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

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

Rozwiązanie

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

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

Kluczowe funkcjonalności obejmują:

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

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

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

Smart RDM – wersja 1.0 

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

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

Smart RDM – wersja 2.0

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

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

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

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

W ramach tych modułów stworzyliśmy odpowiednio:

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

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

Smart RDM – wersja 3.0 

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

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

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

Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji.

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

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

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

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

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

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

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

Wymogi dotyczące sprawozdawczości ESG

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

Narzędzia raportowe

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

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

Źródła danych

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

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

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

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

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

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

Nieprzerwane dostawy 

Zapewnienie klientom nieprzerwanych (i we właściwej ilości) dostaw gazu i energii elektrycznej to podstawowe zadanie, które realizują przedsiębiorstwa energetyczne. W ubiegłym roku stało się to nie lada wyzwaniem, gdyż ceny nośników energii najpierw ekstremalnie szybowały w górę, a w ostatnich tygodniach drastycznie spadają.  
Pewnie pomyślisz, że przecież tak bywa na rynkach, że są okresy tzw. „cen na górce” oraz „w dołku”, ale sytuacja nie jest taka prosta, jakby się wydawało.

Kontrakty i depozyty

Aby możliwe było świadczenie nieprzerwanych dostaw, przedsiębiorstwa energetyczne ze znacznym wyprzedzeniem kontraktują większość niezbędnego wolumenu. W ostatnim roku zazwyczaj oznaczało to zawieranie kontraktów, gdy cena była na górce. Jeżeli wolumen jest zakontraktowany na Towarowej Giełdzie Energii (TGE), przedsiębiorstwa energetyczne muszą wnosić zabezpieczenia na poczet zawartych transakcji zakupu. Jeżeli ceny rosną, zabezpieczenia nie stanowią większego problemu dla płynności przedsiębiorstwa, ale gdy spadają, konieczne staje się utrzymywanie wyższych depozytów uzupełniających na poczet zakontraktowanych wolumenów i w przedsiębiorstwach energetycznych. To może oznaczać, że zaczyna się walka o terminowe spływy należności od klientów.  

Zapytasz: a dlaczego, skąd ta walka? 

Przedsiębiorstwo potrzebuje dobrej płynności finansowej, by zaspokajać wezwania do zabezpieczenia zakontraktowanego wolumenu. Im niższe aktualne ceny (a przy tym duża ilość zakontraktowanego nośnika energii w wysokich cenach), tym wyższa wymagana wartość depozytu uzupełniającego. Regulamin Izby Rozliczeniowej i Rozrachunkowej (IRGIT) działającej przy TGE stanowi, że wartość depozytu uzupełniającego zależy od liczby otwartych pozycji, od różnicy kursów, po jakich zawierane były kontrakty terminowe oraz bieżącego dziennego kursu rozliczeniowego.  

Relacja na pozór wydaje się być odwrotna, bo skoro wysoka cena, to po co zabezpieczenia? Służą one zabezpieczeniu ryzyka niewypłacalności uczestnika rynku energii. Jeżeli ceny spadają, wolumen jest wart mniej, a zadeklarowana cena zapłaty była wysoka, bo kupiliśmy na górce, więc aby zniwelować to ryzyko, wnoszone są depozyty uzupełniające. Tak w skrócie można opisać ten mechanizm.  

Niesolidny klient

Jak zatem doprowadzić do tego, by spływ należności od kontrahentów był na oczekiwanym poziomie? Jak pomóc sobie w zbudowaniu właściwego poziomu płynności?  

Musisz mieć pewność, że Twój billing będzie gwarantował poprawne, terminowe, sprawne i masowe fakturowanie Twoich klientów. To pierwszy krok do utrzymywania właściwej płynności, gdyż większość klientów płaci terminowo za faktury, jeżeli je terminowo otrzymuje. Każda firma ma plan płatności na dany miesiąc, czyli planuje swoje przepływy finansowe. Ten plan powinien zakładać, że klienci otrzymują faktury w ustalonych terminach, opłacą je bez zwłoki, a Ty otrzymasz Twoją należność.  

Trzeba jednak brać pod uwagę klientów niesolidnych. W ich przypadku musisz mieć sprawne narzędzie do prowadzenia windykacji zgodnie z zapisami Prawa energetycznego. Im większa automatyzacja procesu windykacyjnego, tym sprawniej przygotujesz i wyślesz niesolidnym płatnikom wezwania do zapłaty. Jeżeli te nie pomogą, doprowadzisz do wstrzymania dostaw nośnika energii, by nie podwyższać kwoty należności, a finalnie będziesz mógł dochodzić należności na drodze sądowo-komorniczej. 

Customer Excellence Solutions – to oferta dla Ciebie 

Pomyślisz sobie: łatwo się mówi, gorzej się robi… 

My mamy odpowiedź na Twoje potrzeby – rodzinę produktów Customer Excellence Solutions. Dajemy Ci do dyspozycji m.in.: 

– Billing – produkt, który posiada zaszyte algorytmy masowego walidowania, rozliczania i fakturowania oraz wysyłki faktur do klientów. Wystawia 99,99% poprawnych faktur, w tym rozliczenia według indywidualnych formuł opartych o rynki energii czy gazu, rozliczenia w oparciu o ceny indywidualne wynegocjowane z klientem, a także o stałe cenniki, 

– Windykację – produkt, dzięki któremu wystawisz nie tylko wezwania do zapłaty, ale także monity, wyślesz smsa przypominającego o konieczności zapłaty. W ostateczności zlecisz dochodzenie należności firmie windykacyjnej, względnie obsłużysz ten etap windykacji przy pomocy własnych pracowników.  

Sprawdź, w jaki sposób nasze rozwiązanie może usprawnić Twoje codzienne działania. Zapraszamy do kontaktu! 

The post Dlaczego wahania cen zakupu nośników energii są niebezpieczne dla Sprzedawców appeared first on Connectpoint.

Formularze w Smart RDM – sprawdź, jak usprawnią Twoją produkcję.

Platforma Smart RDM jest narzędziem, które przetwarza i udostępnia dane, pochodzące z wybranych obszarów produkcji. O możliwościach platformy pisaliśmy już m.in. w artykule “Platforma Smart RDM, czyli… Co oznacza skrót RDM?”.

Jedną z funkcjonalności platformy Smart RDM są formularze. Pozwalają one na ręczną edycję danych w OSIsoft PI, tworzenie rankingów, harmonogramów oraz automatyczne generowanie i dystrybucję raportów. Więcej szczegółów na temat tych udogodnień znajdziesz w dalszej części tekstu.

Wzbogać automatycznie pozyskane dane i KPI o ręczną edycję, komentarze i uzupełnienia

Aby to lepiej zrozumieć, zatrzymajmy się na moment przy procesie produkcji. Hala produkcyjna to kopalnia danych: chyba nikt nie ma wątpliwości, że są one jednym z fundamentów biznesu, a ich zbieranie i analiza są konieczne, aby można było podejmować zarówno bieżące, jak i strategiczne decyzje. Do kolekcjonowania danych oraz ich systematyzacji służą m.in. takie systemy, jak OSIsoft PI. Zdarza się jednak, że pobranie danych nie jest możliwe, np. z powodu awarii interfejsu. Czasem z kolei dane pobrane z systemu SCADA są niewiarygodne i wymagają korekty.

W takich sytuacjach z pomocą przychodzi platforma Smart RDM – dzięki niej można ręcznie zarówno uzupełnić brakujące dane, jak i zweryfikować te, których wiarygodność budzi wątpliwości.

Możliwości weryfikacji danych są bardzo szerokie. Edytowane mogą być zarówno dane procesowe ( znajdujące się w PI Data Archive) jak i dane nieprocesowe ( znajdujące się w bazach PI AF, Zdarzeniach, Powiadomieniach i innych). Formularze platformy Smart RDM obsługują wiele typów danych (wartości liczbowe, napisy, słowniki/listy rozwijane), a wszystkie modyfikacje danych są rejestrowane, co sprawia, że funkcjonalność, w przeciwieństwie do np. Exceli, nadają się do celów audytowych.

Dobrym przykładem potwierdzającym przydatność formularzy Smart RDM w sytuacji, gdy nie ma możliwości automatycznego pobrania danych, jest ich zastosowanie przez naszego klienta z branży ceramicznej. Wdrożyliśmy tam formularze do ręcznego wprowadzania danych dotyczących kontroli jakości. Dane jakościowe są danymi nieprocesowymi, i wcześniej „funkcjonowały” na kartkach papieru oraz w Excelu, co utrudniało ich bieżącą analizę. Formularze pozwalają sprawdzić, czy ustalone na początku produkcji parametry jakościowe są zachowane i czy produkt nie „wypada” ze standardu. Jeśli tak – ustawienia maszyny mogą zostać zmienione na podstawie tych danych.

Ręczne wprowadzanie danych – na czym konkretnie polega?

Co jednak dokładnie oznacza określenie “ręczne wprowadzanie danych”? Czy należy je rozumieć dosłownie? Znowu posłużmy się przykładem. Tam, gdzie pracują maszyny, dochodzi do awarii i przestojów. Aby zmniejszyć ich ryzyko, trzeba analizować ich przyczyny. Przykładowo, jedną ze standardowych przyczyn awarii jest zerwanie łańcucha. Załóżmy, że dajemy operatorowi maszyny wolną rękę co do opisu takiej awarii. Być może jako jej powód wpisze “zerwanie łańcucha”, a być może “uszkodzenie łańcucha”, “zerwany łańcuch” albo “błąd łańcucha”. Do tego niech przydarzy mu się wspomniana na początku tekstu literówka albo błąd ortograficzny i dane “z marszu” stają się niespójne, co utrudnia ich analizę.

Dzięki formularzom w Smart RDM wykluczamy możliwość wprowadzenia błędnego opisu. W jaki sposób? Tworzymy tzw. rozwijaną listę, która uwzględnia potencjalne przyczyny awarii – operator maszyny może wybrać z listy opis adekwatny do zdarzenia. To gwarantuje spójność danych, ułatwia ich analizę i zwiększa wartość przygotowanych na tej podstawie raportów.

Jeden z naszych klientów, lider w branży energetycznej, wykorzystuje formularze do zgłaszania zdarzeń na blokach energetycznych. Jeżeli dojdzie do awarii, uprawniony użytkownik wprowadza dane na temat jej przyczyny (w formie komentarza: np. wyciek paliwa). Można również uzupełnić informacje o stracie, którą spowodowało wyłączenie bloku czy o dacie zażegnania usterki i przywrócenia bloku do pracy. Wszystkie takie ręcznie wprowadzane dane są przechowywane w systemie PI i łączone z istniejącymi już automatycznymi danymi, co daje szerokie możliwości dokładnego raportowania na każdym poziomie organizacyjnym.

Część druga jest dostępna pod tym linkiem.

The post Formularze część 1 appeared first on Connectpoint.