Z badania przeprowadzonego przez firmę EY wynika, że 41 proc. przedstawicieli kadry kierowniczej firm z 45 krajów deklaruje przyspieszenie procesu automatyzacji w swoich przedsiębiorstwach. Przyczyną takiej decyzji jest globalna niepewność co do perspektyw gospodarczych i cenowych. Natomiast dane firmy Interact Analysis prognozują 7-procentowy spadek światowej produkcji przemysłowej. Przetrwanie kryzysu może zapewnić automatyzacja idąca w parze z zaawansowaną analityką danych. Odpowiednie wdrożenie tego typu systemów może polepszyć efektywność produkcyjną oraz zoptymalizować koszty nawet o 10 proc. – przewidują analitycy Next IoT.
W dobie pandemii COVID-19 firmy zostały zmuszone do zwiększenia inwestycji w rozwiązania łączące automatyzację produkcji oraz analitykę Big Data. Cel jest jednoznaczny: usprawnienie i zwiększenie efektywności procesów produkcyjnych oraz optymalizacja kosztów. Zapotrzebowanie na systemy inteligentnych urządzeń oraz oprogramowanie analizujące ich prace wzrośnie w Polsce w ciągu najbliższych 12 miesięcy od 20 do 30 proc., wynika z szacunków firmy technologicznej Next IoT.
Otrzymujemy z rynku sygnały o silnym zainteresowaniu nie tylko robotami przemysłowymi, systemami zaawansowanych czujników czy liczników. Odnotowaliśmy także zwiększoną liczbę zapytań odnoszących się do oprogramowania Data Science. Popularna Big Data to jedynie proste zestawienie danych dotyczących np. awarii linii montażowej w fabryce samochodów. Natomiast tzw. „nauka o danych”, umożliwia tworzenie zaawansowanych modeli i symulacji, które poprawiają znacznie jakość produkcji oraz obniżają jej koszty. – mówi Mateusz Starański z Next IoT.
Data Science bazuje na zaawansowanych algorytmach, które są w stanie rozpoznać newralgiczne punkty procesu produkcji oraz wyeliminować występowanie usterek czy opóźnień w funkcjonowaniu linii produkcyjnej. Z analiz przeprowadzonych przez Next IoT wynika, że badanie danych pochodzących z procesów produkcyjnych, utrzymania ruchu czy kontroli jakości może doprowadzić do usprawnienia efektywności produkcji o nawet 10 proc. Co ciekawe, dokładna analiza danych z robotów przemysłowych może obniżyć koszty ich utrzymania i serwisowania o nawet 20 proc.
Jeśli weźmiemy pod uwagę np. czynniki składające się na dostawę zaopatrzenia, jak np. zużycie paliwa, natężenie ruchu, czy pogodę, to możemy poprawić terminowość produkcji. Taka poprawa w czasie pandemii oraz towarzyszącego jej ryzyka zamknięcia granic ma fundamentalne znaczenie dla kontroli kosztów logistycznych. Tworzenie scenariuszy antykryzysowych w tej dziedzinie przekłada się także na skuteczniejsze zarządzanie procesem magazynowania. Automatyzacja w produkcji powinna dotyczyć każdego jej aspektu począwszy od łańcucha dostaw, poprzez produkcję, kontrolę jakości, na finansach skończywszy. – dodaje Mateusz Starański.
Robotyzacja idąca w parze z „datyzacją” może usprawnić funkcjonowanie przedsiębiorstwa w dobie pandemii COVID-19 także z punktu widzenia płynności finansowej. Należy pamiętać, że analiza danych dotyczy nie tylko produkcji. Używanie narzędzi do głębokiej analityki danych pozwala także zautomatyzować księgowość i kontrolę finansów, np. poprzez ocenę niewypłacalności danego partnera biznesowego oraz prognozę możliwych opóźnień w płatnościach. Specjaliści z Next IoT szacują, że skuteczne badanie danych z wielu źródeł oraz stworzenie kompleksowej bazy danych w zakładach produkcyjnych może pozwolić na redukcję kosztów w obszarze produkcji, logistyki i sprzedaży o średnio 10 proc.
