ADMA a transformacja cyfrowa produkcji

ADMA jest opracowaną na zlecenie Komisji Europejskiej metodologią, która wspiera cyfrową transformację firm produkcyjnych, głównie z sektora MŚP. Ma zwiększać elastyczność, wydajność i jakość produkcji. Przyjmuje formę audytu obecnego stanu firmy, w którym ustala się priorytety rozwojowe oraz dobiera inicjatywy zgodnie z rzeczywistymi potrzebami firmy.

ADMA uwzględnia 3 kolejne etapy transformacji: skan, mapa drogowa oraz plan wdrożenia:

1. Skan: polega na diagnozowaniu obecnego stanu procesów, technologii, organizacji pracy oraz sposobu zarządzania danymi. To etap identyfikowania rozbieżności między aktualnym poziomem operacyjnym firmy, a docelowym modelem zgodnym z założeniami Przemysłu 4.0.
2. Mapa drogowa: wyniki skanu są tu przekształcane w uporządkowany program transformacji. Zawiera on priorytety, opis zależności między inicjatywami oraz działań, które należy zrealizować w określonym czasie.
3. Plan wdrożenia: na tym etapie projekt należy doprecyzować. Określić zakres prac, odpowiedzialność, potrzebne do ukończenia kompetencje oraz rozwiązania techniczne i

Program TranS4MErs pomaga europejskim firmom przeprowadzać transformację wg metodologii ADMA. Projekt łączy doradztwo biznesowo-techniczne, audyty technologiczne, mentoring oraz rozwój umiejętności potrzebnych do wdrażania zmian w zakładzie.

Docelowo transformacja ma przekształcić firmę produkcyjną w fabrykę przyszłości. W tym modelu nowoczesna produkcja, poza automatyzacją czy robotyzacją, uwzględnia złożone rozwiązania takie jak IoT, druk 3D czy sztuczna inteligencja.

W ADMA stosuje się dwa narzędzia diagnostyczne – skaner oraz ankiety samooceny. Skaner pomaga ocenić przepływ danych i poziom integracji systemów, automatyzacji oraz gotowości do pracy w cyfrowej fabryce.

Z kolei ankiety zebrać opinie z działów produkcji, jakości, utrzymania ruchu i logistyki. Zgromadzone dane pomagają identyfikować rozbieżności między formalnie wdrożonymi procedurami a realną praktyką na hali.

Transformację produkcji może wspierać cyfrowy bliźniak. Wirtualny model odwzorowuje m.in.  pracę zasobów, przebieg procesów i przepływ materiałów na hali produkcyjnej. Z wykorzystaniem cyfrowego bliźniaka można testować np. działanie linii przy zmianie sekwencji operacji, obciążenia stanowisk, lub parametrów technologicznych bez ingerencji w aktualną produkcję. To szczególnie pomocne, jeśli jedna zmiana ustawień wpływa równocześnie na jakość wyrobu, zużycie energii i dostępność gniazd.

Do diagnozy stanu produkcji potrzebne są dane. Dostarczają ich np. urządzenia IIoT (Internetu Rzeczy). Czujniki temperatury mogą rejestrować próbki co sekundę lub częściej, kamery wizyjne wizualizują przebieg prac. Z kolei liczniki mediów monitorują zużycie energii. Całość danych pozwala uzyskać pełny obraz procesów produkcyjnych.

Analityka czasu rzeczywistego umożliwia wyodrębnianie wzorców w danych natychmiast po ich zarejestrowaniu. Na przykład algorytm może zestawić rosnącą temperaturę łożyska ze spadkiem jakości powierzchni detalu w tej samej minucie procesu.

Analiza ADMA może wykazać konieczność wdrożenia odpowiednich systemów, które optymalizują procesy produkcyjne. Przykładowymi są systemy ERP czy MES. ERP porządkuje procesy biznesowe i zasoby przedsiębiorstwa, a MES kontroluje postępy w realizacji zleceń i aktywność maszyn produkcyjnych. Narzędzia tworzą razem solidny fundament cyfrowej fabryki.

ADMA pomaga opracować skuteczny sposób przepływu danych zarówno wewnątrz zakładu, jak i między producentem a innymi uczestnikami łańcucha wartości. Popularny polega na udostępnianiu wybranych wskaźników dostawcom materiałów i partnerom handlowym przez bezpieczne interfejsy API lub portale chmurowe. Umożliwia to współprojektowanie procesów oraz szybszą reakcję na problemy na każdym etapie łańcucha wartości.

W kontekście zasad human-centered manufacturing ADMA dostarcza informacje, które pozwalają budować czytelne/ergonomiczne interfejsy i stanowiska dla operatorów: alarm powiązany z instrukcją stanowiskową, historią podobnych zdarzeń oraz rekomendowaną sekwencją działań serwisowych. Dobrze zaprojektowane dostarczają kompletu potrzebnych danych, chociaż nie przeciążają poznawczo operatorów.

ADMA ocenia przedsiębiorstwo w siedmiu obszarach transformacji:

• zaawansowane technologie produkcyjne
• fabryka cyfrowa
• fabryka ekologiczna
• inżynieria zorientowana na klienta
• organizacja skupiona na człowieku
• inteligentna produkcja
• otwarta fabryka zorientowana na łańcuch wartości

Równolegle są tu analizowane technologia, przebieg procesów i relacje z rynkiem oraz całym otoczeniem firmy. Każdy z tych obszarów jest oceniany w skali od 0 do 5. Wynik wskazuje na poziom dojrzałości organizacji. Najwyższy oznacza, że firma osiągnęła status Fabryki Przyszłości, gdzie dane są zintegrowane, procesy spójne, a rozwój ma charakter ciągły i zrównoważony.

Wielowymiarowa analityka odzwierciedla późniejszą transformację, która zamiast na wdrażaniu pojedynczych zmian, polega na budowaniu złożonej architektury produkcyjnej. Uświadamia też, że cyfryzacja to coś więcej niż zakup maszyn lub oprogramowania.

Jakie elementy tworzą tę wielowymiarową analitykę produkcji?

Analizowane są tu narzędzia używane bezpośrednio do produkcji: zrobotyzowane stanowiska, autonomiczne układy transportowe, systemy wizyjne oraz druk 3D używany do prototypów, przyrządów lub krótkich serii produkcyjnych. Ocenie podlega głównie sposób eksploatacji narzędzi produkcyjnych i jakość integracji z systemem planowania pracy, kontroli jakości oraz przepływu danych. Pod uwagę bierze się też automatyzację, m.in. to, czy obejmuje przezbrojenia, transport wewnętrzny i analizę parametrów produkcji zapisywanych w maszynach CNC lub liniach montażowych.

W cyfrowej fabryce kluczową rolę odgrywają dane, zwłaszcza sposób, w jaki są udostępniane operatorom. Fundamentem są tu m.in. systemy MES, SCADA (nadzór procesu), przemysłowe repozytoria danych oraz pulpity z KPI dostępne mobilnie dla brygadzistów, pracowników serwisu i kontroli jakości. Narzędzia tworzą wspólnie zintegrowaną architekturę spinającą obszar cyfrowy z rzeczywistą pracą na produkcji.

Przykładowo operator widzi status zlecenia na terminalu HMI, utrzymanie ruchu odbiera alarm na tablecie, a kierownik produkcji śledzi odchylenia procesu niemal natychmiast po ich wystąpieniu. Wszystko odbywa się bez ręcznego przepisywania danych między arkuszami a systemami.

Eko-produkcja odnosi się do zrównoważonego rozwoju. W tym obszarze analiza uwzględnia zarządzanie energią, materiałami i odpadami. Firma ocenia zużycie mediów, weryfikuje, czy istnieją możliwości odzysku ciepła, skrócenia ścieżki przepływu materiałów i redukcji braków.

Zakłady coraz częściej instalują liczniki energii w gniazdach lub liniach montażowych, które łączą z pomiarami wydajności maszyn. Pozwala to rozróżnić zużycie bazowe od strat wynikających np. z nieplanowanego postoju.

Analityka w tym obszarze skupia się na doświadczeniach klienta końcowego. Czy firma projektuje i wytwarza produkty z uwzględnieniem potrzeb klientów? To kluczowe pytanie podczas analizowania tego obszaru transformacji.

W tworzeniu spersonalizowanych produktów pomagają konfiguratory produktowe, cyfrowe modele wyrobów oraz addytywne (3D) metody projektowania prototypów. Ważna jest także przejrzysta dokumentacja zapewniająca szybki wgląd w konfiguracje narzędzia, dostępna dla wszystkich pracowników działu sprzedaży i serwisu.

W ADMA ludzie odgrywają jeszcze ważniejszą rolę niż maszyny i aplikacje. W diagnozie uwzględniane są więc m.in. poziom kompetencji cyfrowych operatorów i liderów zmiany oraz jakość transferu wiedzy między pracownikami z różnych obszarów pracy (np. serwisantami i kontrolerami jakości).

Organizacje skoncentrowane na człowieku korzystają z terminali stanowiskowych, instrukcji roboczych i cyfrowych checklist. Regularnie przeprowadzają też szkolenia z użyciem rozszerzonej rzeczywistości. Ułatwia to operatorom prace w  interdyscyplinarnych zespołach.

Szósty obszar skupia się na monitoringu urządzeń IoT, wsparciu serwisowym i dostępności modeli „product-as-a-service”. Obiektem analizy są tu produkty ukończone i dostarczone do klientów. Czujniki drgań, temperatury lub ciśnienia wysyłają dane do platformy analitycznej lokalnie albo przez bramkę Edge. Jeśli model wykryje odchylenie od profilu referencyjnego, zgłoszenie automatycznie trafia do CMMS albo systemu serwisowego.

Ostatni obszar dotyczy relacji między firmą produkcyjną a jej partnerami w łańcuchu wartości: dostawcami surowców, kooperantami, integratorami technologii oraz klientami B2B. Analizie podlegają m.in. przepływ danych o zamówieniach, zapasach, jakości partii czy statusach wysyłek.

Współpracę w ramach łańcucha dostaw poprawiają standaryzacja wymiany informacji i integracja harmonogramu produkcji z planem dostaw surowców. Gwarantuje to, że dane przepływają między systemem ERP partnera a platformą wykonawczą producenta (np. przez API lub EDI) w czasie rzeczywistym. Reakcja na deficyty materiałowe i inne wyzwania w tym obszarze jest dzięki temu szybsza.

Transformację w poszczególnych obszarach najlepiej przeprowadzać równolegle, ponieważ wspólnie są najbardziej użyteczne. Robotyzacja stanowiska montażowego daje pełny efekt dopiero wtedy, kiedy MES przekazuje parametry receptury do maszyny; SCADA zapisuje przebieg procesu, algorytm analizy danych wykrywa anomalię, a informacja trafia w tej samej chwili do działu utrzymania ruchu i planisty materiałowego. Sprawnie współpracują tu więc ludzie, systemy i urządzenia.

Koszty transformacji zgodnie z zasadami ADMA rzadko ograniczają się do zakupu licencji czy urządzeń. W budżecie należy uwzględnić też koszty: integracji systemów, modernizacji infrastruktury IT, szkoleń, cyberzabezpieczeń oraz pracy zespołów projektowych.

Czas zwrotu z inwestycji zależy od skali transformacji. Pilotaż jednego procesu np. raportowania danych z linii jest rozliczany szybciej niż pełna przebudowa architektury IT w całej fabryce. W praktyce przedsiębiorstwa oceniają inwestycję nie tylko przez ROI, ale też przez TCO, czyli całkowity koszt posiadania rozwiązania w kilkuletnim horyzoncie czasowym.

Z tego względu finansowanie transformacji często ma strukturę mieszaną. Oprócz zakupu ze środków własnych firmy wybierają leasing sprzętu i infrastruktury IT. W projektach cyfryzacji można korzystać także z dotacji krajowych oraz unijnych na rozwój kompetencji i cyberochronę.

Wyzwaniem jest często opór pracowników przed zmianą. Transformacja zgodna z ADMA zakłada wprowadzanie m.in. pomiarów pracy maszyn czy monitoringu wydajności produkcji. Część zespołu patrzy na to jak na dodatkową formę kontroli. Opór przed zmianami jest częsty w firmach, w których dotychczasowe sukcesy projektowe rozpatrywano głównie w kategoriach technologicznych.

Źródłem napięć jest także strach przed zwolnieniami. Jeżeli firma pomija w projekcie plan przekwalifikowania ludzi, pracownicy postrzegają nowe systemy wyłącznie jako zagrożenie. Warto podkreślić, że w ADMA włączanie pracowników w proces transformacji stanowi jeden z priorytetów.

Zmiana organizacyjna wymaga także przejścia na kulturę data-driven. W takim modelu decyzje dotyczące produkcji opierają się głównie na wspólnych wskaźnikach, spójnych definicjach danych i uzgodnionych progach reakcji. To trudne w firmach, w których różne działy miały do tej pory własne arkusze, raporty i różnie interpretowały te same zdarzenia produkcyjne.

Częścią profesjonalnej transformacji są szkolenia m.in. z obsługi interfejsów MES, dashboardów czy terminali operatorskich. Uwzględniają naukę interpretacji alarmów, analizy jakości danych i reguły eskalacji problemów.

Retraining jest szczególnie ważny tam, gdzie role zawodowe mocno się zmieniają. Operator coraz częściej pracuje z panelem danych procesowych a technik utrzymania ruchu analizuje trendy, zamiast zajmować się naprawą. Z koeli brygadzista planuje prace, używając wyłącznie cyfrowych narzędzi. Warto, już w trakcie transformacji, wytypować liderów, którzy zajmą się rozwojem kompetencji zespołu.

W wielu zakładach infrastruktura IT była przez lata rozwijana w różnych kierunkach. Często brakowało jednolitego modelu przepływu danych, a poszczególne elementy funkcjonowały w izolacji, co ma negatywny wpływ na integrację systemów. Warto więc zdefiniować jednolity model obsługi danych już na początku projektu transformacji.

Wyzwaniem jest również wybór sposobu dostarczania oprogramowania. SaaS upraszcza aktualizacje i zmniejsza koszty inicjalne, wymaga jednak stabilnej łączności sieciowej oraz jasnych zasad przechowywania danych poza zakładem. On-premises zapewnia większą kontrolę nad infrastrukturą i polityką dostępu, ale przedsiębiorca musi sam utrzymywać serwery, tworzyć backupy, dbać o bezpieczeństwo i skalowanie mocy obliczeniowej. Wybór dobrze więc poprzedzić analizą możliwości systemu produkcyjnego.

Sama integracja często jest jednym z najbardziej pracochłonnych etapów projektu. Poza samym uspójnieniem danych wymaga zbudowania odpowiedniego kontekstu. Przykłady to synchronizacja danych z ERP, MES, SCADA, CMMS lub WMS oraz ustalenia wspólnych identyfikatorów partii, zleceń i zasobów produkcyjnych. Problemy mogą pojawić się nawet na poziomie nazewnictwa (inne nazwy w dwóch systemach), uniemożliwiając miarodajną analizę przestojów i pochodzenia produktu.

Transformacja wg metody ADMA wymaga zwykle interdyscyplinarnego zespołu o dużych kompetencjach. Członkowie teamu powinny znać się na technologiach operacyjnych, bazach danych przemysłowych, integracji API oraz przebiegu procesów produkcyjnych w danej branży. Deficyt takich kompetencji wydłuża harmonogram projektu i zwiększa koszty wdrożenia.

Istnieje też ryzyko uzależnienia od jednego integratora lub dostawcy technologii. Firma może tak utracić elastyczność potrzebną do dalszego rozwoju systemu. Dzieje się tak np., jeżeli model licencyjny utrudnia migrację danych do innego systemu. Negocjując umowę, warto więc wymagać jasnych zapisów dotyczących transferu danych, standardów integracyjnych oraz dostępu do dokumentacji technicznej.

RODO reguluje kwestie związane z przetwarzaniem danych osobowych. W branży produkcyjnej dotyczy to m.in. logowań operatorów do stanowisk roboczych, historii działań użytkownika, ewidencji błędów powiązanych z konkretnymi kontami czy wizerunków osób rejestrowanych przez kamery inspekcyjne. W takich przypadkach trzeba jasno określić podstawę przetwarzania, zakres retencji oraz uprawnienia dostępu.

Osobnym zagadnieniem jest ochrona danych technologicznych stanowiących know-how firmy: receptur, parametrów procesu, konfiguracji maszyn, modeli jakościowych czy wyników symulacji cyfrowego bliźniaka. Wyciek takich informacji może oznaczać utratę przewagi konkurencyjnej lub naruszenie tajemnicy firmy.

W kontekście RODO liczą się też umowy z dostawcami chmury, systemów i usług integracyjnych. Powinny precyzyjnie określać odpowiedzialność za incydenty, poziom SLA (usług świadczonych przez dostawcę), miejsce przetwarzania danych, procedury przywracania stabilności po awarii oraz zasady zakończenia współpracy.

Nowoczesna, cyfrowa hala produkcyjna oznacza większą przestrzeń podatną na cyberataki. Architektura ma sterowniki, panele HMI, bramki IIoT, kamery jakościowe i serwery, które gromadzą dane procesowe. Celem ataku może stać się każde urządzenie.

Szczególnie problematyczne są sytuacje hybrydowe. Część systemu działa lokalnie, a część w chmurze lub modelu SaaS. Wymaga to jasnego określenia granic odpowiedzialności między producentem oprogramowania, operatorem chmury i zakładem produkcyjnym. Poza tym warto podzielić infrastrukturę OT/IT na mniejsze podsieci, wprowadzić uwierzytelnianie wieloskładnikowe, możliwość tworzenia kopii zapasowych offline oraz testowania ciągłości działania bezpośrednio po każdym incydencie.

Transformacja cyfrowa zgodna z ADMA ma kilka etapów.

Audyt dojrzałości otwiera cały proces transformacji. Zespół korzysta tu zwykle z dwóch narzędzi: skanera ADMA oraz ankiet samooceny wypełnianych przez pracowników działu IT, produkcji, jakości, logistyki i utrzymania ruchu. Skaner pozwala ocenić poziom integracji danych, sposób zarządzania procesami i gotowość organizacji do pracy w modelu cyfrowym. Z kolei dzięki ankietom można uchwycić perspektywę osób, które codziennie pracują z maszynami i systemami.

Zebrane dane służą do opracowania raportu. Zestawia on obecny stan zakładu z wizją efektów transformacji i wskazuje obszary, w których rozbieżność między deklarowaną procedurą a praktyką operacyjną jest największa.

Po diagnozie firma definiuje cele biznesowo-operacyjne oraz przypisuje do nich odpowiednie KPI. Warto być tu precyzyjnym. Przykładowo zamiast ogólnego hasła „cyfryzacja produkcji” lepiej przyjąć bardziej szczegółowe mierniki, m.in.: czas raportowania zdarzeń, liczba operatorów korzystających z danych, kompletność danych czy poziom automatyzacji w zakresie gromadzenia parametrów produkcyjnych.

Definiując KPI, trzeba pamiętać, żeby powiązać je z odpowiednim źródłem danych i ustalić częstotliwość przeglądu w zależności od celu. Przykładowo, na poziomie operacyjnym, w celu detekcji krótkich przestojów na produkcji najlepiej zliczać dane z czujników co kilka minut.

Mapa drogowa przekłada wyniki audytu oraz KPI na konkretne działania o określonym priorytecie. W praktyce oznacza to podział transformacji na etapy: działania szybkie do uruchomienia lokalnie, projekty wymagające rozbudowanej integracji oraz przedsięwzięcia infrastrukturalne o dłuższym horyzoncie realizacji.

Później zespół opracowuje plan wdrożenia, czyli dokument opisujący zakres prac, harmonogram sprintów/kamieni milowych oraz budżet projektu. Dobrą praktyką jest wydzielenie pilotażu na jednym procesie lub linii o wysokiej powtarzalności danych. W branży obróbki metalowej może być to np. monitoring maszyn CNC wraz z rejestrem przyczyn postojów, a w przemyśle spożywczym cyfrowe śledzenie partii surowca przez kolejne etapy tworzenia produktu.

Wybór dostawcy nie sprowadza się do porównywania cen licencji. Trzeba sprawdzić doświadczenie partnera we wdrożeniach przemysłowych, kompetencje integracyjne oraz jak wygląda wsparcie serwisowe i czy rozwiązanie współpracuje z obecną infrastrukturą.

W zapytaniu ofertowym warto poprosić o opis architektury rozwiązania oraz zakres odpowiedzialności za migrację danych i testy. Dostawca powinien też przedstawić strategię integracji z aktualnie używanymi w firmie systemami.

Na co zwrócić uwagę podczas negocjacji?

Poza stawkami i harmonogramem płatności przede wszystkim na zapisy o SLA (usługi serwisowe), prawach do konfiguracji interfejsów oraz sposobie rozwoju systemu po uruchomieniu pierwszej wersji. Po podpisaniu umowy rozpoczyna się proces integracji z ERP/MES, a często także z SCADA lub CMMS. W praktyce najwięcej czasu zajmują uzgodnienie wspólnych identyfikatorów zasobów, partii i zleceń oraz testy wymiany informacji między warstwą biznesową a operacyjną.

Szkolenia są złożoną częścią projektu wdrożeniowego. Każda rola wymaga w końcu innego zakresu kompetencji. Operator linii produkcyjnych uczy się pracy z interfejsami i systemami zgłaszania incydentów. Dział IT przyswaja m.in. zasady kontroli uprawnień i metod utrzymywania stabilności integracji. Z kolei pracownicy działu jakości i utrzymania ruchu uczą się poprawnej interpretacji danych. W program szkoleń warto włączyć też trening kompetencji miękkich, np. komunikacyjnych.

Projekt wymaga wyraźnego podziału ról. Kierownik projektu koordynuje przebieg prac. IT nadzoruje architekturę techniczną, a pracownicy poszczególnych działów produkcji definiują wymagania operacyjne. Czasami w projekt włącza się też konsultanta zewnętrznego z dużym doświadczeniem w projektach transformacji cyfrowej.

Efekty transformacji warto zacząć monitorować już w pierwszych tygodniach po starcie produkcyjnym. Zespół powinien porównywać rzeczywiste wyniki z ustalonymi KPI, analizować jakość zbieranych danych oraz weryfikować stabilność działania interfejsów i innych urządzeń. Ważny jest też feedback od operatorów na hali produkcyjnej, czyli osób, które mogą najszybciej wychwytywać błędy związane m.in. z ergonomią stanowisk czy niespójnością komunikatów alarmowych.

Ważnym elementem cyfrowej transformacji jest także ciągłe doskonalenie produkcji. Oznacza to cykliczne przeglądy wskaźników, korektę konfiguracji oraz unowocześnianie kolejnych integracji i procesów.

W przyszłości w projektach transformacji opartej o ADMA większą rolę będą odgrywać systemy, które mają za zadanie pomagać w interpretacji danych i podejmować autonomicznie decyzje (lub ich część) wg zdefiniowanych reguł. Choć wciąż kluczowi będą ludzie, ich rola nieco się zmieni i przesunie głównie w stronę kontroli jakości. Jak mogą wyglądać zmiany, o których mowa?

W cyfrowej fabryce sztuczna inteligencja przewiduje zdarzenia i rekomenduje operatorom określone działania. Przykładowo po głębokiej analizie parametrów procesu, danych jakościowych czy historii konfiguracji maszyn, AI może sugerować przeniesienie zlecenia na inne gniazdo produkcyjne.

W przyszłości modele te będą coraz częściej przygotowane do nauki sekwencyjnej, co pozwoli na ciągłe rozwijanie ich funkcjonalności na podstawie nowych danych.

Edge computing to nowoczesny model obliczeniowy umożliwiający przetwarzanie danych bliżej źródła, czyli np. kamer inspekcyjnych, maszyn czy gniazd produkcyjnych. Dzięki temu wszelkie odchylenia na produkcji są wykrywane szybciej.

Rosnąca rola 5G wynika m.in. z możliwości obsługi wielu urządzeń oraz szybkiego przesyłania danych. Sieć 5G może łączyć setki, a nawet tysiące urządzeń działających na stosunkowo niewielkiej przestrzeni hali produkcyjnej. Niewielkie opóźnienia w transmisji pozwalają szybciej wykrywać problemy i podejmować odpowiednie działania.

5G i Edge Computing wymagają architektury hybrydowej. Dane historyczne są przechowywane w chmurze lub centralnym repozytorium danych, a najnowsze jak najbliżej źródeł sygnałów.

Kolejny kierunek wiąże się z rozwojem ekosystemu współpracy. Informacje o planie produkcji, dostępności surowców, statusie partii i wysyłkach będą coraz częściej przepływać między partnerami w czasie rzeczywistym. Umożliwią to nowoczesne integracje API, platformy B2B oraz wspólne modele danych. W zintegrowanej architekturze w tym samym czasie dostawca materiału może monitorować bieżące tempo zużycia surowca, a odbiorca końcowy śledzić postęp zlecenia produkcyjnego.

Kluczowa jest tu ścisła integracja warstwy biznesowej z przemysłową. Poza wymianą dokumentów handlowych pozwala ona współdzielić informacje o postępie procesów wytwórczych, np. o zakończeniu kontroli jakości czy produkcji danej partii. Umożliwia to efektywną współpracę między półautonomicznymi systemami a ludźmi – dostawcami i operatorami – którzy zawsze powinni odpowiadać za kluczowe decyzje biznesowe.

Technologie AR/VR (rozszerzona/wirtualna rzeczywistość) będą coraz częściej elementem cyfrowych bliźniaków. Pozwoli to w statycznym modelu 3D wyświetlać m.in. wizualizacje bieżącego stanu zasobów, wirtualne instrukcje oraz symulacje zmian procesów. Technologia ta coraz częściej wspiera pracę działu utrzymania ruchu i pomaga przeprowadzać szkolenia techniczne. Dzięki rozwiązaniu inżynier procesu może, korzystając z cyfrowych planów, np. sprawdzać ergonomię nowego układu stanowisk roboczych jeszcze przed przebudową linii produkcyjnej.

W przyszłości ADMA będzie ściśle powiązana z kulturą ciągłego doskonalenia i analizą wielokryterialną, która uwzględnia wiele ważnych dla firmy celów. Umożliwi to np. precyzyjne liczenie śladu węglowego na poziomie partii lub produktu. W kontekście zrównoważonego rozwoju ważną rolę będą odgrywać modele obliczające emisyjność procesu na podstawie miksu energetycznego zakładu i transportochłonności dostawy surowców/zamówień.

Podsumowując, w przyszłości ADMA połączy inteligentną analitykę, eko-produkcyjność oraz ekosystem współpracy. Umożliwi to najbardziej rozwiniętym organizacjom wykorzystywać te same strumienie danych jednocześnie do sterowania procesami, trenowania modeli AI czy monitorowania wpływu na środowisko konkretnego wyrobu.

Metodologia ADMA wyznacza kierunek cyfrowej transformacji i pomaga rozwijać produkcję w sposób przemyślany, zrównoważony oraz zgodny z potrzebami przedsiębiorstwa. Jednym z fundamentów takiego modelu jest system ERP. Oprogramowanie integruje dane i procesy biznesowe, tworząc solidny fundament pod dalszą modernizację.

Pobierz katalog modułu Zarządzanie Produkcją i sprawdź, jak system ERP wspiera planowanie, realizację oraz rozwój nowoczesnych procesów produkcyjnych.