Kolejne inwestycje w technologie nie przekładają się na szybsze decyzje, mniejsze ryzyko i wyższe marże? To wyzwanie, z którym mierzy się wiele firm. O przewadze konkurencyjnej w przemyśle będzie decydować nie tyle skala inwestycji w automatyzację, ile integracja – skuteczne połączenie procesów, systemów i danych, by automatyzacja przynosiła korzyści w skali całej organizacji.
Problemem firm produkcyjnych nie są zbyt małe nakłady na technologię. Jak wynika z raportu Deloitte „2026 Manufacturing Industry Outlook”, 80% przedstawicieli kadry zarządzającej w przemyśle planuje przeznaczyć co najmniej 20% środków przewidzianych na usprawnienia na inteligentną produkcję. Inwestycje te obejmują między innymi narzędzia do automatyzacji, analitykę, czujniki i rozwiązania chmurowe[1].
Bez integracji produkcji z pozostałymi obszarami sama automatyzacja może jednak utrwalać istniejące podziały w organizacji. W takim przypadku, nawet jeśli linia produkcyjna będzie działać wydajniej, planowanie nadal będzie opierało się na nieaktualnych danych. Zespoły utrzymania ruchu mogą lepiej przewidywać awarie, ale informacje o potencjalnych ryzykach nie dotrą do działu zakupów. Zakład zwiększy swoją wydajność, ale obsługa klienta nie będzie potrafiła wiarygodnie informować o terminach dostaw. W tym kontekście szczególnego znaczenia nabierają wyniki badania Gartnera z 2025 roku: 66% liderów odpowiedzialnych za produkcję i łańcuch dostaw wskazało integrację tych dwóch obszarów jako najważniejsze wyzwanie na najbliższe trzy lata[2].
Innowacje w silosach generują ukryte straty
W rzeczywistości, każdy nowy projekt może mieć racjonalne uzasadnienie biznesowe. Wyobraźmy sobie sytuację, w której dyrektor zakładu inicjuje projekt automatyzacji, zespół zarządzający łańcuchem dostaw w tym samym czasie wdraża narzędzie do planowania. Dział finansowy modernizuje raportowanie, a inżynieryjny – tworzy środowisko zarządzania danymi produktowymi. Potencjalne korzyści z tych rozwiązań maleją jednak wtedy, gdy dane, przepływy pracy i zakresy odpowiedzialności nie są ze sobą spójne.
Inicjatywy związane z inteligentną produkcją często są realizowane w odrębnych silosach, bez priorytetów wynikających z potrzeb biznesowych, pomiaru efektów i uzgodnień między poszczególnymi działami. Skutkiem są dublujące się rozwiązania i narastający dług technologiczny.
Z perspektywy zarządu pytanie: „Czy potrzebujemy więcej automatyzacji?” powinno ustąpić miejsca innemu: „W których obszarach brak integracji utrudnia podejmowanie decyzji?”. Właśnie tam połączenie systemów, danych i zespołów najszybciej przynosi korzyści: gdy zmiany konstrukcyjne nie są sprawnie wdrażane w produkcji, zakłócenia po stronie dostawców są wykrywane zbyt późno, a zespoły projektowe nie otrzymują informacji o problemach.
Zintegrowana fabryka to model zarządzania
Global Lighthouse Network Światowego Forum Ekonomicznego obejmuje ponad 200 wiodących zakładów produkcyjnych[3]. Członkowie sieci wykorzystują technologie cyfrowe na dużą skalę, aby zwiększać produktywność, wzmacniać odporność łańcuchów dostaw, realizować cele zrównoważonego rozwoju, rozwijać kompetencje pracowników i lepiej odpowiadać na potrzeby klientów. Na ich przykładzie widać, że źródłem tych efektów jest całościowa transformacja, a nie pojedyncze wdrożenia automatyzacji.
Zintegrowana fabryka jest zarówno architekturą technologiczną, jak i modelem zarządzania. Łączy projektowanie, produkcję, logistykę, usługi serwisowe, finanse i planowanie zatrudnienia wokół wspólnych zasobów informacji. W praktyce zapewnia kadrze zarządzającej bardziej wiarygodny obraz zdolności produkcyjnych, ograniczeń, ryzyka i wpływu działalności operacyjnej na klientów.
Wraz z rozwojem AI rośnie znaczenie integracji danych w przemyśle. Spójne połączenie danych produkcyjnych, biznesowych i informacji od dostawców pozwala wykorzystać AI nie tylko do analiz, ale przede wszystkim do podejmowania lepszych decyzji biznesowych dotyczących kosztów, przychodów i odporności firmy.
Połączone systemy, dane i zespoły
Wniosek dla liderów przemysłu jest jasny: przed zatwierdzeniem kolejnych inwestycji w automatyzację należy wskazać decyzje, które mają największy wpływ na marżę, odporność operacyjną i zaufanie klientów. Następnie wokół nich zintegrować systemy, dane i zespoły. Takie podejście pozwoli producentom lepiej wykorzystać każdego robota, model AI i każdą złotówkę przeznaczoną na transformację.
Artykuł ekspercki: Karolina Kiljańczyk, Manufacturing Industry Lead, DXC Technology Poland