Od niedoboru do nadmiaru: dlaczego dane rządzą i jak nad nimi zapanować, wskazuje w komentarzu eksperckim dla ISBtech Jakub Rumian, dyrektor sprzedaży na Europę Środkowo-Wschodnią w Bentley Systems, Advisory Services.
Kiedyś fundamentem postępu przemysłowego były zasoby materialne: węgiel, stal, linie produkcyjne. Dziś są nim dane. Produkujemy je na potęgę – według prognoz IDC do końca 2025 roku na świecie powstanie ponad 175 zettabajtów danych (czyli 175 i 21 zer), podczas gdy jeszcze 7 lat temu było ich zaledwie 33 zettabajty. Jednak co z tego, że dane w przemyśle są wszechobecne, skoro wciąż pozostają niewidzialne i… zaniedbane?
Informacje cyfrowe napędzają współczesną transformację przemysłu: od modernizacji infrastruktury po automatyzację procesów i wdrażanie sztucznej inteligencji. Jednak wiele firm nadal nie potrafi skutecznie z nich korzystać. Choć generują dane codziennie, są one niespójne, niepełne i rozproszone. W efekcie przedsiębiorstwa nie mają pełnego, aktualnego obrazu własnych zasobów – tego, co posiadają, gdzie to się znajduje i w jakim jest stanie. Dane przechowywane są w papierowych archiwach, arkuszach kalkulacyjnych zabłąkanych w różnych zakamarkach systemów IT czy zamkniętych bazach danych zarządzanych przez partnerów i dostawców. W takim stanie zasoby te nie tylko nie wspierają przedsiębiorstw, ale mogą też utrudniać im podejmowanie decyzji.
Język zrozumiały dla wszystkich
Pierwszym krokiem do uporządkowania tego chaosu jest wdrożenie strategii Master Data Management (MDM), czyli zarządzania danymi głównymi. To podejście pozwala zebrać, ujednolicić i wzbogacić dane, które wcześniej funkcjonowały w odizolowanych systemach czy raportach tworzonych ręcznie i które często prezentowały inny obraz rzeczywistości w zależności od tego, kto je analizował. Firmy muszą mieć dokładny, bieżący wgląd w swoje zasoby i sposób ich działania. Bez tego działają na oślep.
MDM to fundament, dzięki któremu wszyscy w przedsiębiorstwie mówią tym samym językiem. Eliminuje on silosy informacyjne i umożliwia płynną wymianę danych między działami, zespołami i systemami. Tworzy cyfrową podstawę, na której można bezpiecznie budować kolejne warstwy technologii. Bez niej próby wdrożenia bardziej zaawansowanych rozwiązań przypominają stawianie wieżowca na ruchomych piaskach.
Uporządkowanie danych to dopiero początek. Gdy zyskują one spójność, kontekst i stają się dostępne, otwierają przed firmą zupełnie nowe możliwości. Zaczynają wtedy nie tylko opisywać rzeczywistość, ale również ją kształtować. Oto kilka przykładów.
Utrzymanie predykcyjne: mniej awarii, więcej przewidywalności
Dane umożliwiają przejście od reaktywnego zarządzania infrastrukturą do proaktywnie monitorowanej i przemyślanej konserwacji. Zamiast czekać, aż coś się zepsuje, przedsiębiorstwa mogą z wyprzedzeniem zidentyfikować elementy wymagające interwencji i zaplanować działania serwisowe minimalizując zakłócenia operacyjne.
Takie podejście, znane jako utrzymanie predykcyjne, to sposób zarządzania infrastrukturą oparty na danych historycznych i sygnałach w czasie rzeczywistym, zbieranych z czujników IoT. Pozwala ograniczyć przestoje, obniżyć koszty i zwiększyć bezpieczeństwo pracy. To nie tylko technologia, ale i nowa filozofia działania: bazująca na danych, nie na domysłach.
Cyfrowe bliźniaki: wirtualny obraz rzeczywistości
Kolejnym narzędziem, które staje się dostępne dzięki wiarygodnym danym, są cyfrowe bliźniaki. To wirtualne modele sprzężone z rzeczywistą infrastrukturą, które pozwalają obserwować funkcjonowanie obiektów przemysłowych w czasie rzeczywistym, symulować je i optymalizować. Dzięki temu możliwe jest testowanie zmian w środowisku cyfrowym, zanim zostaną wprowadzone w rzeczywistości.
Znacznie ogranicza to ryzyko inwestycyjne i umożliwia podejmowanie decyzji z większą pewnością o przewidywalność rezultatów, zarówno w kontekście zgodności z harmonogramem prac, jak i w wymiarze budżetowym czy operacyjnym. Firmy mogą wcześniej zidentyfikować potencjalne wąskie gardła, przetestować alternatywne scenariusze działania i uniknąć kosztownych błędów wdrożeniowych.
Sztuczna inteligencja: mądrość algorytmów zaczyna się od porządku
Dobrze przygotowane dane otwierają także drzwi do zastosowań sztucznej inteligencji – nie jako modnego dodatku, lecz realnego narzędzia do wspierania procesów decyzyjnych. Algorytmy AI mogą analizować tysiące zmiennych jednocześnie, identyfikować wzorce, przewidywać przyszłe zdarzenia i podpowiadać optymalne działania. Pomagają w planowaniu produkcji, zarządzaniu zużyciem energii, optymalizacji logistyki czy wykrywaniu anomalii w działaniu urządzeń.
Warto jednak pamiętać, że nawet najbardziej zaawansowane modele uczą się wyłącznie na podstawie danych, które im dostarczymy. Jeśli są one niespójne, fragmentaryczne albo przestarzałe, wyniki analizy mogą być mylące, a rekomendacje błędne. Dlatego to właśnie jakość, dokładność i aktualność danych decydują o tym, czy sztuczna inteligencja będzie dla organizacji źródłem wartości, czy kolejnym źródłem ryzyka.
Dane kompasem dla zmian
Wdrożenie technologii i uporządkowanie danych to ważny krok, choć wciąż tylko jeden z elementów całej układanki. Aby informacje naprawdę mogły wspierać rozwój firmy, potrzebna jest także zmiana kultury organizacyjnej: większa otwartość, współpraca między działami i dzielenie się wiedzą. Dane muszą być nie tylko poprawne, ale również dostępne i zrozumiałe dla wszystkich, którzy z nich korzystają – od inżynierów po menedżerów.
Ten sam standard powinien obowiązywać również poza firmą, w relacjach z dostawcami, partnerami i wykonawcami. Dopiero wtedy, gdy cały ekosystem pracuje na tych samych, spójnych informacjach, możliwe jest podejmowanie trafnych decyzji i skuteczne wdrażanie zmian. Bo choć dane napędzają dzisiejszy przemysł, to ludzie nadają tej transformacji kierunek
