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.

Izabela Myszkowska - Redaktor Brandsit
6 min

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.