Dotacja na cyfryzacje dla rolników? Sprawdź, jak wykorzystać nowe technologie w gospodarstwie rolnym! 🌾💡Nowe dotacje z KPO to realna szansa, by rozwinąć swoje gospodarstwo rolne, wdrożyć cyfryzację rolnictwa i postawić na rozwiązania z obszaru rolnictwa 4.0. W tym odcinku pokazuję, jak wygląda aktualny program dotacji dla rolników, do czego można go wykorzystać i jak dzięki technologii podnieść efektywność gospodarstwa — nawet jeśli prowadzisz małe gospodarstwo ekologiczne lub dopiero rozwijasz firmę na wsi.🎬 Agenda odcinka:00:00 – Wstęp01:08 – Kompendium wiedzy o dotacji dla mniejszych gospodarstw rolnych04:42 – Systemy i mierniki do zarządzania energią i mediami – EMS06:25 – Technologia Internetu Rzeczy (IoT)07:58 – Automatyczne linie kroplujące09:31 – Na co zwrócić uwagę planując inwestycję technologiczną?12:49 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcji🎯 Zobacz, jak połączyć dotację z technologią!W odcinku dowiesz się, jak rozpatrywać programy dotacyjne na innowacyjne rozwiązania, które zwiększają efektywność energetyczną, ograniczają zużycie mediów i pomagają rozwijać rolnictwo ekologiczne. Opowiem też o trzech konkretnych przykładach systemów, które możesz kupić w ramach dotacji na rozwój firmy — i które mają szybki zwrot z inwestycji (ROI).📅 Nabór do programu trwa od 1 października do 28 listopada, a jego uczestnikami mogą być mniejsze gospodarstwa rolne — o powierzchni do 300 hektarów. To idealna dotacja z KPO dla tych, którzy chcą inwestować w technologie rolnicze zamiast kolejnych maszyn.💰 Na co możesz przeznaczyć dotację?Między innymi na zakup maszyn, urządzeń lub rozwiązań technologicznych, które zwiększają efektywność pracy i automatyzują procesy w rolnictwie. W odcinku omawiam trzy kierunki inwestycji, które kosztują mniej niż 100 tys. zł, a dają szybki efekt.🔹 1. Systemy EMS – zarządzanie energią i mediamiSystem EMS to serce nowoczesnego gospodarstwa rolnego. Pozwala monitorować zużycie energii, mediów i paliw, planować pracę pomp i urządzeń w czasie tańszych taryf oraz integrować z fotowoltaiką. Dzięki temu poprawiasz efektywność energetyczną i zyskujesz realne oszczędności — nawet kilkadziesiąt tysięcy zł rocznie.🔹 2. Internet Rzeczy (IoT) w rolnictwieCyfryzacja w praktyce! Dzięki czujnikom temperatury i czujnikom wilgotności gleby, zasilanym energią z paneli słonecznych, możesz stale kontrolować stan upraw i optymalizować nawadnianie kropelkowe. W odcinku pokazuję, jak działają takie urządzenia IoT i jak łatwo połączyć je w aplikacji mobilnej bez konieczności budowania sieci internetowej.🔹 3. Automatyczne linie kroplujące i systemy nawadnianiaTo właśnie tu rolnictwo precyzyjne pokazuje pełnię możliwości. Automatyczne nawadnianie i linie kroplujące dostarczają wodę i składniki odżywcze roślinom dokładnie wtedy, gdy tego potrzebują. Działa to w pętli sprzężonej z danymi z czujników IoT – całkowicie automatycznie i zdalnie.💧 Połączenie tych trzech rozwiązań — EMS, IoT i automatyczne nawadnianie — tworzy kompletny ekosystem rolnictwa 4.0, który zwiększa wydajność i zmniejsza koszty w każdym gospodarstwie ekstensywnym, intensywnym czy regeneratywnym.🧠 W drugiej części odcinka tłumaczę, jak liczyć ROI w projektach dotacyjnych i jak dobrać technologię do realnych potrzeb gospodarstwa. Pokazuję też, jak zacząć od małej skali — przetestować czujniki, aplikacje czy systemy zarządzania energią — zanim zrobisz rollout na całe gospodarstwo.👉 Jeśli interesuje Cię rolnictwo i przemysł polski, technologie w rolnictwie lub cyfryzacja z KPO, ten odcinek jest właśnie dla Ciebie.📣 A Ty — w co zainwestowałbyś dotację w swoim gospodarstwie?Zostaw komentarz poniżej 👇Dziękuję za obejrzenie!Jeśli chcesz wiedzieć więcej o cyfryzacji w rolnictwie, dotacjach z UE i technologiach dla rolników, subskrybuj kanał Digitalizuj.pl. 🚜#dotacje #rolnictwo #cyfryzacja #rolnictwo40 #technologia #ems #iot #fotowoltaika #nawadnianie #gospodarstwo #digitalizujpl #adrianstelmach

Marnotrawstwa w produkcji? To codzienność dla wielu fabryk. Nie chcesz być jedną z nich?Zobacz, jak technologia pomaga eliminować straty i odzyskiwać setki tysięcy złotych rocznie!Nie uwierzysz, ile Twoja firma może tracić przez… papierowe raporty, brak instrukcji cyfrowych czy niekontrolowane zużycie energii.Cześć, z tej strony Adrian Stelmach z Digitalizuj.pl! 👋W tym odcinku podcastu opowiadam o 5 konkretnych obszarach, w których eliminacja strat dzięki technologii daje natychmiastowy zwrot z inwestycji. Pokazuję prawdziwe case study: jak jeden z zakładów tracił rocznie 800 tys. zł na raportach w Excelu… i jak to naprawiliśmy. To materiał nie tylko dla produkcji – to odcinek, który pokazuje, gdzie dziś kończy się marnotrawstwo, a zaczyna transformacja cyfrowa.📌 Agenda odcinka:00:00 – Wstęp: co łączy excela, energię i stanowiska manualne?01:23 – Automatyzacja raportowania – case z 800 tys. zł strat i 8 miesięcy ROI05:20 – E-instrukcje i automatyzacja pracy stanowisk manualnych09:13 – EMS i zarządzanie energią – jak mierzyć i redukować straty14:40 – Kaizen – jak odzyskać wiedzę od pracowników17:13 – Podsumowanie i zaproszenie do subskrypcjiW podcaście:– Poznasz przykłady realnych wdrożeń systemów MES, e-instrukcji i EMS,– Odkryjesz najczęstsze źródła strat, takie jak dług technologiczny, nieskalibrowane procesy, brak standardów,– Dowiesz się, jak obliczyć zwrot z inwestycji w automatyzację i kiedy naprawdę warto,– Zrozumiesz, jak technologia wspiera lean management i ideę kaizen w praktyce,A to wszystko w prostych krokach, od których możesz zacząć – bez konieczności pełnego wdrożenia skomplikowanych i drogich systemów.Zastanawiasz się, gdzie u Ciebie są największe straty? Gdzie zaczyna się Twój cyfrowy „quick win”? A może dalej ręcznie raportujecie w Excelu? To odcinek dla Ciebie.Na końcu podaję też „bonusowy” obszar, o którym mówi się mało – a który bywa największym marnotrawstwem w organizacji… Sprawdź!👉 W którym obszarze Twoja firma najwięcej traci? Raportowanie, energia, wiedza, instrukcje? A może gdzie indziej? Zasubskrybuj i daj znać, jeśli masz pytania lub chcesz pogadać o digitalizacji w Twojej firmie.📩 Możesz też śmiało napisać do mnie – prowadzimy bezpłatne audyty i warsztaty transformacji cyfrowej.#leanmanufacturing #automatyzacja #digitalizacja #marnotrawstwa #leanmanagement #energia #EMS #kaizen #muda #excel #transformacjacyfrowa #ROI #produkcja #adrianstelmach #digitalizujpl #dashboard #przemysl40

Czy wiesz, że w wielu fabrykach codziennie tracone są ogromne kwoty – i to nie z powodu drogich awarii czy błędnych decyzji strategicznych, ale często przez coś dużo bardziej prozaicznego? Cześć! 👋Z tej strony Adrian Stelmach, zapraszam serdecznie do kolejnego odcinka podcastu Digitalizuj.pl!Dziś chciałbym skupić się na tematyce marnotrawstw i strat, jakie pojawiają się w firmach i zakładach produkcyjnych. Jakie mechanizmy za nimi stoją i dlaczego tak wiele organizacji wpada w te same pułapki? Opowiem też, jak pewne rozwiązania technologiczne mogą wyeliminować problemy, które na pierwszy rzut oka wydają się nie do uniknięcia.🎬 Agenda odcinka:00:00 – Wstęp01:33 – Błędna komunikacja jako jedna z najczęstszych przyczyn strat w firmach04:21 – Wpływ planowania i realizacji produkcji na powstawanie marnotrawstwa w fabrykach06:34 – Magazynowanie i intralogistyka a straty w produkcji09:33 – Digitalizacja w firmie: znaczenie instrukcji operatorskich i raportów w kontekście marnotrawstw12:39 – Awarie maszyn oraz przestoje a powstawanie strat finansowych14:38 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrybowania📢 Dlaczego warto obejrzeć?– Dowiesz się, dlaczego komunikacja w czasie rzeczywistym jest fundamentem sprawnej produkcji (i nie tylko),– Gdzie firmy najczęściej gubią swoje pieniądze,– Dlaczego przestoje w produkcji mają ogromne znaczenie,– Jak wygląda „dług technologiczny” w praktyce i co robić, żeby się od niego uwolnić,– Jakie narzędzia cyfrowe pozwalają dziś odzyskać kontrolę nad produkcją – szybciej niż myślisz.Nie chodzi jednak tylko o teorię. Wszystkie przykłady, które omawiam, pochodzą z realnych sytuacji w zakładach produkcyjnych, w których brak prostych systemów powodował lawinę problemów. Pokazuję, że nawet w małych i średnich firmach cyfryzacja przynosi szybki zwrot z inwestycji, często krótszy niż rok.Jeśli chcesz zrozumieć, gdzie fabryki naprawdę tracą miliony i jak można to zmienić dzięki technologii, obejrzyj ten odcinek do końca.💡 To nagranie jest dla Ciebie, jeśli: masz wrażenie, że Twoja firma powtarza w kółko te same błędy, irytują Cię przestoje maszyn i brak jasnych informacji, szukasz sposobów na zmniejszenie kosztów i podniesienie efektywności, zastanawiasz się, czy cyfryzacja i automatyzacja produkcji to temat tylko dla dużych korporacji (od razu zdradzę – nie jest!).Cyfryzacja produkcji to realna droga do tego, żeby stała się ona przewidywalna, tańsza i mniej stresująca. A sposoby na optymalizację produkcji i pozyskanie oszczędności nie zawsze są tak skomplikowane, jak wydają się na pierwszy rzut oka!Zobacz, jakie TOP 5 marnotrawstw w fabrykach sprawia, że firmy tracą fortuny – i jak technologia pozwala nad tym zapanować. Poznaj tajemnice Przemysłu 4.0 już dziś!👉 Zostaw subskrypcję, komentarz i reakcję – dzięki temu pomagasz mi dotrzeć z misją edukacyjną do większej liczby osób i razem możemy eliminować straty z biznesu dzięki technologii! Jeśli masz jakieś pytania – zapraszam do zadawania!A Ty, z jakimi typami marnotrawstw spotykasz się najczęściej?#optymalizacja #przemysł40 #produkcja #lean #cyfryzacja #awaria #maszyny #ROI #leanmanufacturing #manufacturing #intralogistics #transformacjacyfrowa #digitalizujpl #adrianstelmach

Co łączy najnowocześniejszą fabrykę Volkswagena z oborą w Cieszymowie? Odpowiedź jest prostsza, niż Ci się wydaje!W tym odcinku Digitalizuj.pl pokazuję, jak rozwiązania cyfrowe, nowe technologie i automatyzacja zmieniają oblicze rolnictwa. To właśnie tutaj – na polach i w oborach – rodzi się Rolnictwo 4.0, które staje się codziennością także w Polsce.👉 W tym nagraniu opowiadam o najciekawszych przykładach zastosowania technologii w gospodarstwach rolnych – od robotów udojowych i systemów monitorowania zdrowia zwierząt, przez sensory IoT i łączność 5G na polach, aż po autonomiczne pojazdy rolnicze. Zastanawiam się też, jakie bariery prawne i kosztowe spowalniają rozwój tych innowacji i co musiałoby się wydarzyć, aby polskie rolnictwo mogło jeszcze szybciej skorzystać z potencjału cyfryzacji.🎬 Agenda odcinka:00:00 – Wstęp: od Volkswagena do obory w Cieszymowie – czyli wprowadzenie do Rolnictwa 4.001:30 – Nowoczesne technologie stosowane w hodowli zwierząt04:30 – Autonomiczne pojazdy w rolnictwie – szanse, wyzwania i bariery prawne07:35 – Cyfryzacja gospodarstw rolnych – IoT, sensory glebowe, chmura obliczeniowa i 5G w praktyce12:00 – Przemysł 4.0 a rolnictwo 4.0 – jak rozwiązania przemysłowe przenikają do gospodarstw rolnych?12:56 – Przyszłość rolnictwa – predykcje, sztuczna inteligencja, biotechnologia i automatyzacja pracy na roli13:43 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcji kanału Digitalizuj.plO czym opowiadam w tym odcinku?• Jak Polska stała się przykładem dla świata dzięki największej instalacji robotów udojowych.• Dlaczego chipy monitorujące poziom stresu u krów to nie gadżet, ale realne wsparcie w dużych gospodarstwach.• Co powstrzymuje nas przed wykorzystaniem autonomicznych traktorów i kombajnów na szeroką skalę?• W jaki sposób czujniki IoT i chmura obliczeniowa pomagają rolnikom podejmować decyzje o nawodnieniu czy nawożeniu upraw.• Jak sztuczna inteligencja i systemy wizyjne zmieniają podejście do analizy plonów i przewidywania zbiorów.• O co chodzi z Rolnictwem 4.0 i dlaczego nie jest to wizja przyszłości, ale teraźniejszość.• Jak zmienia się struktura pracy w Polsce – od rolnictwa ręcznego sprzed 100 lat po cyfrowe zarządzanie gospodarstwem.Dlaczego warto obejrzeć?Jeśli interesuje Cię, jak technologie znane z przemysłu 4.0 trafiają na wieś i do gospodarstw rolnych – ten odcinek odpowiada na najważniejsze pytania. Pokazuję, jak wygląda cyfryzacja w rolnictwie, które rozwiązania można wdrożyć już dziś i dlaczego wiedza o kosztach oraz zwrocie z inwestycji staje się kluczowa. Rolnictwo to nie tylko tradycja i ciężka praca fizyczna – to coraz częściej zarządzanie danymi, analiza w chmurze i automatyzacja procesów, które prowadzą do realnych oszczędności i większej wydajności.Rolnictwo 4.0 dzieje się tu i teraz. Automatyzacja, IoT, AI i biotechnologia stopniowo zmieniają codzienność rolników – od monitoringu zwierząt, przez optymalizację upraw, aż po autonomiczne maszyny. W Polsce największym wyzwaniem pozostaje nie technologia, a dostęp do wiedzy i legislacja.💬 Daj znać w komentarzu, co myślisz o przyszłości rolnictwa – czy takie rozwiązania mają szansę stać się standardem w każdym gospodarstwie?🔔 Zasubskrybuj mój kanał, aby nie przegapić kolejnych odcinków o cyfryzacji, Przemyśle 4.0 i praktycznych przykładach z różnych branż.👍 Jeśli uważasz ten materiał za wartościowy, udostępnij go dalej – pomożesz mi dotrzeć z edukacją technologiczną do jeszcze większej liczby osób.#Rolnictwo #Industry40 #nowetechnologie #agriculture #farming #Digitalizacja #TransformacjaCyfrowa #IoT #AI #SmartFarming #Digitalizujpl #adrianstelmach #smartagriculture #digitalfarming

Cześć! Z tej strony Adrian Stelmach! 👋W tym odcinku Digitalizuj.pl zabiorę Cię w podróż do kraju, który od lat jest przykładem na to, że cyfryzacja administracji i usług publicznych może działać w praktyce. Opowiem o tym, jak wygląda głosowanie przez internet w miejscu, gdzie system działa od lat i jest dostępny dla każdego obywatela. Zastanowimy się, co daje taki system mieszkańcom, jakie oszczędności przynosi państwu i jak daleko jest dziś Polska 🇵🇱 od wprowadzenia cyfrowych wyborów.Zapraszam!🎬 Agenda odcinka:00:00 – Wstęp01:20 – Estonia jako cyfrowe państwo02:48 – i-voting w Estonii – historia, zalety i wyzwania związane z głosowaniem online09:04 – Jakie lekcje może wyciągnąć Polska z systemu głosowania w Estonii?11:50 – Czego brakuje Polsce, by móc skutecznie wprowadzić głosowanie elektroniczne?14:00 – Cyfrowe głosowanie na świecie15:14 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcji oraz podzielenia się opiniąBohaterem dzisiejszego odcinka jest Estonia 🇪🇪 – niewielkie państwo, które odważnie wdrożyło i-voting i cyfrowe usługi publiczne. W tym kraju cyfrowy urząd to codzienność, a nie obietnica. Pokażę Ci, jak wprowadzono głosowanie elektroniczne, jak działa proces głosowania online 📲, jakie są procedury weryfikacji tożsamości i co dzieje się, gdy obywatel odda głos kilkukrotnie. Dowiesz się też, dlaczego tradycyjna urna nadal istnieje obok wersji cyfrowej.Przyjrzę się historii wdrażania cyfrowych wyborów w Estonii – od pilotażu, przez pełne wdrożenie, aż po rekordowy rok 2023, kiedy ponad połowa obywateli oddała głos online. Omówię, jak wyglądał proces adopcji technologii w społeczeństwie, jakie były pierwsze obawy, a także jakie incydenty bezpieczeństwa (np. atak DDoS z 2007 roku) wystąpiły i jak Estonia zabezpieczyła swój system.Porównam to z sytuacją w Polsce 🇵🇱. Zobaczysz, jakie przeszkody stoją na drodze do wprowadzenia głosowania przez internet – od braku integracji baz danych, przez kwestie legislacyjne, po problem z zaufaniem społecznym. Wyjaśnię, dlaczego systemy takie jak mObywatel 📱 czy ePUAP mogą być fundamentem pod przyszłe cyfrowe wybory, ale też co musimy zrobić, by działały w pełnej skali.Czy wiesz, że Estonia dzięki cyfryzacji administracji oszczędza rocznie równowartość 1400 lat pracy urzędników? Te liczby robią wrażenie! Dowiesz się, które procesy udało się przenieść do internetu, a które wciąż wymagają osobistej obecności. Poruszę też temat edukacji cyfrowej 🎓 i tego, jak stopniowe przyzwyczajanie społeczeństwa do korzystania z usług online przygotowało grunt pod wdrożenie cyfrowych wyborów.Podzielę się moją opinią, jakie pierwsze kroki powinna zrobić Polska jako test przed pełnym i-votingiem. Porozmawiamy o tym, co mogłoby być bezpieczne, technicznie możliwe i dałoby cenny pilotaż.Na koniec pokażę przykłady innych krajów, jak np. Wielka Brytania, które wdrażają usługi publiczne online. Stanowia one świetny dowód na to, że technologia może realnie usprawnić administrację.📢 Jeśli interesuje Cię cyfryzacja administracji, cyfrowe głosowanie, sztuczna inteligencja w praktyce, wdrożenia IT w przemyśle i biznesie oraz realne przykłady tego, jak technologia zmienia nasze życie – ten odcinek jest dla Ciebie.🔔 Zasubskrybuj Digitalizuj.pl, włącz powiadomienia i napisz w komentarzu, co sądzisz o pomyśle cyfrowych wyborów w Polsce. Daj też znać, czy temat ten Cię interesuje i czego chciałbyś dowiedzieć się w kolejnych odcinkach z serii. Chętnie omówię Ciekawe przykłady cyfryzacji wyborów w innych krajach.Do usłyszenia,Adrian Stelmach, Digitalizuj.pl#eVoting #technologia #wybory #Estonia #Polska #digitalizacja #voting #cyfryzacja #głosowanie #digitalizujpl #AdrianStelmach

👋 Cześć! Z tej strony Adrian Stelmach!

Pamiętasz początek trzeciego sezonu serialu Black Mirror? 📺

To był ten odcinek, w którym ludzie wzajemnie się oceniali w aplikacji, a od wyniku zależało, gdzie mogą mieszkać i gdzie mogą pracować. To robiło wrażenie, bo nagle codzienność była sterowana przez cyfrowe punkty. 

W dzisiejszym odcinku patrzę na coś innego, ale równie mocno opartego na technologii – na rozwiązania, które pomagają chronić polską granicę. I nie chodzi o lajki, tylko o bardzo konkretne systemy, które wspierają funkcjonariuszy, analizują dane i pozwalają działać szybciej, zanim ktoś w ogóle zdąży przekroczyć linię.

Zapraszam!

🎬 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

01:30 – Jak wygląda Polska granica?

04:47 – Biometria w służbie ochrony granic

06:10 – Skynet, czyli dlaczego Chiny widzą wszystko?

08:37 – Po co nam ten cały Eurosur?

09:47 – Autonomiczne pojazdy Jaguar i Guardium oraz drony patrolowe

12:56 – System wykrywania tuneli i podkopów

13:40 – Co łączy nowoczesne systemy obrony granic?

16:20 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcji

W podcaście Digitalizuj.pl pokazuję, jak cyfryzacja i nowoczesne technologie wpływają na nasz świat 🌍, jak nowe systemy IT w przemyśle czy w administracji zmieniają sposób działania firm i państw.

Dziś chciałbym opowiedzieć o pięciu technologiach stosowanych do ochrony granic w różnych krajach. Co z tego można przenieść na polski grunt i jakie rozwiązania realnie mogą poprawić obronę granic, kiedy mamy ponad 3,5 tysiąca kilometrów do zabezpieczenia – od Bałtyku, przez rzeki, po lasy i góry?

Opowiadam o systemach biometrycznych, które znamy z lotnisk ✈️, ale które mogą też działać na przejściach granicznych. Dowiesz się, jak działa rozpoznawanie twarzy i jak szybkość przetwarzania danych może decydować o tym, czy ktoś zostanie zatrzymany, czy nie.

Pokazuję również, jak działa masowy monitoring w Chinach, gdzie ponad 600 milionów kamer jest spiętych z algorytmami sztucznej inteligencji 🤖.

Nie chodzi o kopiowanie wszystkiego, tylko o zrozumienie, że obrona granic w XXI wieku to nie tylko druty kolczaste i patrole. To również automatyczna analiza obrazu, wysyłanie powiadomień do ludzi, którzy podejmują decyzje, i filtrowanie sygnałów tak, by funkcjonariusze reagowali tylko wtedy, gdy naprawdę coś się dzieje.

Wspominam też o pewnym, systemie, który Unia Europejska wdrożyła już w 2013 roku, żeby kraje członkowskie mogły wymieniać dane w czasie rzeczywistym. To kolejny przykład tego, jak współdzielenie informacji poprawia obronę granic, bo jeśli w jednym miejscu jest zwiększony ruch, inne państwa mogą się przygotować.

Pokazuję też rozwiązania z Izraela – autonomiczne pojazdy, które patrolują teren, przesyłają obraz w czasie rzeczywistym i potrafią działać samodzielnie, a w razie zagrożenia nawet się zniszczyć, żeby nie wpadły w niepowołane ręce. Opowiadam także o systemach analizy danych i autonomicznych dronach pracujących 24/7, bo człowiek nie jest w stanie tak długo wytrzymać na posterunku.

Cały odcinek to spojrzenie na obronę granic oczami kogoś, kto na co dzień zajmuje się cyfryzacją i wdrożeniami IT. 🔧 Nie opowiadam teorii. Pokazuję konkretne przykłady, które można wykorzystać, kiedy myślimy o bezpieczeństwie państwa, ale też o tym, jak technologie, z którymi pracujemy w fabrykach czy w biznesie, przenikają do zupełnie innych obszarów.

Jeżeli takie treści są dla Ciebie interesujące, to koniecznie zasubskrybuj mój kanał, żeby nie przegapić kolejnych odcinków o digitalizacji, nowych technologiach i praktycznych wdrożeniach IT w przemyśle i administracji.

Jeśli znasz inne technologie, o których warto wspomnieć, lub masz swoje zdanie na temat cyfryzacji ochrony granic – koniecznie daj znać!

Dzięki za oglądanie! 🙌

#granica #Polska #bezpieczeństwo #bordersecurity #bordercontrol #monitoring #cctv #skynet #jaguar #biometria #sztucznainteligencja #ai #technologie #cyfryzacja #automatyzacja #adrianstelmach #digitalizujpl #strażgraniczna

👋 Cześć! Z tej strony Adrian Stelmach!

Jak często w swojej pracy korzystać musisz z aplikacji czy programu, który jest totalnie nieintuicyjny i niewygodny? Niedostosowany do realiów?

A może stoisz po drugiej stronie – tworzysz system, który wydaje Ci się idealny, ale na koniec dnia okazuje się że... nikt nie chce z niego korzystać?

W obu przypadkach podpowiem, że nie jesteś w tym sam... Ale dlaczego tak się dzieję?

Dlaczego współpraca z firmą, która tworzy oprogramowanie, tak często przyprawia o frustrację? 😠

Odpowiedzi na te oraz inne pokrewne pytania poznasz w dzisiejszym odcinku videopodcastu Digitalizuj.pl!

Zapraszam!

🎬 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

01:48 – AI w projektowaniu interfejsów

05:08 – Czym naprawdę jest UX/UI – krótko i konkretnie

05:58 – Dlaczego użytkownik końcowy jest kluczowy

07:41 – Jak skutecznie włączyć użytkownika w projekt

09:33 – Scenariusze testowe – jak uniknąć błędów przed wdrożeniem

11:27 – Mockupy i wizualizacje – pokazujemy zanim zbudujemy

13:03 – Zespół projektowy – jak go budować, żeby dowieźć temat

14:49 – Podsumowanie i zaproszenie do subskrypcji

W tym odcinku zapraszam Cię na szczerą rozmowę o tym, dlaczego tak wiele wdrożeń, gdzie wprowadzamy nowe rozwiązania kończy się niezadowoleniem użytkowników.

Opowiem o 5 najczęstszych błędach pojawiających się przy projektowaniu interfejsów (UX/UI) i pokażę, jak można ich uniknąć – zarówno przy małych, jak i dużych wdrożeniach systemów informatycznych. 💡

Przejdziemy przez konkretne przykłady z życia i z produkcji – bo właśnie w przemyśle produkcyjnym najłatwiej zobaczyć, co znaczy źle zaprojektowany interfejs i jak ogromne koszty to generuje.

Nieważne, czy chcesz wprowadzić system EMS, system do zarządzania produkcją, system ERP, czy narzędzie low-code – wszędzie pojawiają się praktycznie te same schematy. I błędy.

Ten odcinek to nie teoria o UX i UI w oprogramowaniu. To konkretna, praktyczna wiedza na temat tego, jak unikać kosztownych błędów przy tworzeniu systemów IT, jak budować systemy z ludźmi i dla ludzi – a nie tylko na podstawie wyobrażeń projektantów. I jak sprawić, żeby technologia była wsparciem w codziennej pracy, a nie jej przeszkodą.

Znajdziesz tu odpowiedzi na pytania:

• Jak AI zmienia projektowanie interfejsów użytkownika?

• Czym różni się projektowanie systemu dla maszyn od projektowania systemu dla ludzi?

• Dlaczego większość scenariuszy testowych to fikcja?

• Jakie znaczenie mają makiety i wizualizacje w komunikacji z użytkownikiem końcowym?

• Jakie osoby powinny być włączone w proces projektowania systemu informatycznego?

🎯 Jeżeli w Twojej firmie planowane jest wdrożenie nowego systemu – niezależnie, czy mówimy o systemie dla produkcji, panelu HMI, platformie danych, czy low-code’owym narzędziu do rejestracji procesów – to ten materiał pomoże Ci zaoszczędzić sporo nerwów i pieniędzy.

Dzięki za obejrzenie, daj znać w komentarzu, co Tobie najbardziej przeszkadza w obecnym podejściu do projektowania aplikacji, albo w korzystaniu z nich.

Jestem ciekaw każdej opinii!

Do usłyszenia w kolejnym odcinku! ✌️

#userexperience #softwaredevelopment #rozwojbiznesu #systemyit #aiwbiznesie #userinterface #transformacjacyfrowa #adrianstelmach #digitalizujpl #sztucznainteligencja

👁️‍🗨️ Nie oszukujmy się: wygląd ma znaczenie.

W tym odcinku videopodcastu Digitalizuj.pl rozkładam na czynniki pierwsze projektowanie interfejsów użytkownika w systemach IT.

Chcesz wiedzieć, jak podejść do UX (user experience) i UI (user interface), żeby stworzyć nie tylko estetyczne, ale przede wszystkim funkcjonalne rozwiązania? Czym różni się projektowanie aplikacji B2C od B2B? Dlaczego w systemach dedykowanych dla firm wygląd i użyteczność nie są „dodatkiem”, tylko fundamentem? I jak uniknąć najczęstszych błędów przy wdrażaniu systemów informatycznych? Koniecznie sprawdź to nagranie!

Nazywam się Adrian Stelmach i zapraszam Cię na Digitalizuj.pl – kanał o praktycznej stronie cyfryzacji, automatyzacji i wdrażaniu nowoczesnych rozwiązań IT w przemyśle, administracji i biznesie. 🎬 

Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

01:06 – UX i UI: czym są i jak różnią się w projektach B2B i B2C 05:09 – Jak zabrać się za projektowanie UX/UI w systemach B2B

06:43 – Najczęstsze błędy i wyzwania w projektowaniu interfejsów dla firm

10:27 – UX a urządzenia końcowe: jak projektować na panele, tablety i komputery

12:52 – Podsumowanie i zaproszenie do subskrypcji

Dziś dzielę się z Wami konkretnymi doświadczeniami z projektowania i wdrażania systemów IT takich jak SCADA, EMS, systemów ERP, paneli operatorskich HMI czy rozwiązań low-code w produkcji. Opowiadam, dlaczego nie da się dobrze zaprojektować aplikacji bez uwzględnienia warunków pracy użytkownika końcowego – czy to na hali produkcyjnej, w rękawiczkach, czy w biurze, na ekranie laptopa lub tabletu.

Jeśli interesuje Cię tworzenie systemów IT od strony praktycznej – nie tylko kodowania, ale też analizy, testowania i pracy z użytkownikami – ten odcinek jest dla Ciebie. 🔧

 Poruszane zagadnienia:

– Czym różni się UX od UI i dlaczego obie warstwy są równie ważne?

– Jak projektować interfejsy użytkownika w systemach B2B, gdzie baza użytkowników jest ograniczona, a aplikacja działa w zamkniętym środowisku firmowym?

– Dlaczego scenariusze testowe są niezbędne już na etapie analizy przedwdrożeniowej i jak je przygotować?

– Jak zaplanować layout systemu, żeby najczęściej używane funkcje były naprawdę pod ręką?

– Co to znaczy projektować aplikację na konkretne urządzenie – od panelu HMI po smartfon?

– Jakie są typowe błędy przy wdrożeniu – brak podziału zespołów na front-end i back-end, zostawianie testów na koniec projektu, ignorowanie feedbacku? 

Mówię również o tym, jak użytkownik końcowy postrzega aplikację – nie od strony architektury systemu, tylko od pierwszego kliknięcia. Bo jeśli pierwsze wrażenie jest złe, to nawet najlepsza logika biznesowa nie pomoże. Zobaczysz też, dlaczego tworzenie interfejsów użytkownika nie może być tylko „ładnym dodatkiem” na końcu projektu. To jeden z filarów skutecznego wdrożenia systemu informatycznego w firmie. Właśnie w takich projektach – systemy ERP, narzędzia produkcyjne, portale B2B – UI i UX mają wpływ nie tylko na komfort pracy, ale też na efektywność i błędy operacyjne. 👨‍💻

 Zamiast omawiać to na przykładzie aplikacji mobilnej, skupiłem się na realiach przemysłu i biznesu: zamknięte środowiska pracy, ograniczona liczba użytkowników, wymagania związane z bezpieczeństwem danych i niezawodnością.

🎙️ Ale to nie koniec! W kolejnym odcinku z tej serii opowiem m.in. o konkretnych narzędziach, które warto wykorzystać oraz o realnych case studies z wdrożeń, które prowadziliśmy z zespołem explitia. 🧠 

📢 Subskrybuj kanał Digitalizuj.pl, jeśli chcesz więcej takich rozmów o cyfryzacji przemysłu, tworzeniu aplikacji, procesach transformacji technologicznej i realiach wdrożeń w firmach produkcyjnych, usługowych i publicznych oraz w biznesie ogólnie.

#UX #UI #UserExperience #UserInterface #userinterfacedesign #userexperiencedesign #SystemyIT #TransformacjaCyfrowa #Digitalizacja #Automatyzacja #IT #ERP #HMI #LowCode #NoCode #DesignSystem #Cyfryzacja #Digitalizujpl #AdrianStelmach #industry40

Czy wybory w Polsce można przeprowadzić szybciej, taniej i bezpieczniej? 🧐

O digitalizacji procesu wyborczego bez polityki, za to z konkretnymi technologiami.

Cześć! Tu Adrian Stelmach z Digitalizuj.pl!

W tym odcinku biorę pod lupę temat, który dotyczy każdego obywatela – wybory prezydenckie w Polsce – ale nie wkontekście politycznym. Skupiam się na tym, jak moglibyśmy usprawnić cały proces wyborczy z wykorzystaniem technologii, które już dziś są dostępne istosowane w wielu innych obszarach administracji publicznej.

Będzie o automatyzacji, cyfryzacji i bezpieczeństwie danych w kontekście głosowania – zarówno na etapie zbierania podpisów, jak i samego aktu głosowania.

Czy M-Obywatel mógłby służyć do weryfikacji tożsamości i składania podpisów poparcia kandydatów? Dlaczegoproces rejestracji komitetów wyborczych nadal odbywa się analogowo, mimo że mamy dostęp do zaufanego profilu i cyfrowej tożsamości? Na te pytania odpowiadam w tym materiale.

Pokazuję krok po kroku, jak taki proces mógłby wyglądać – prosto, przejrzyście i zgodnie z realiami technologii, które już dziś są w zasięgu ręki.

W dalszej części odcinka przechodzę do samego aktu głosowania. Jak zachować anonimowość głosu w systemie cyfrowym? Czy blockchain, szyfrowanie danych i inteligentne kontrakty mogłyby zapewnić przejrzystość oraz odporność systemu na manipulacje i błędy ludzkie? Omawiamtakże opcję hybrydową – czyli cyfrowe głosowanie w lokalu wyborczym – jako pierwszy etap transformacji systemu demokratycznego w Polsce.

Wskazuję konkretne korzyści:

– redukcja kosztów druku i logistyki,

– eliminacja ręcznego liczenia głosów,

– dostępność wyników w czasierzeczywistym,

– mniejsze ryzyko błędów i nadużyć.

Wyzwaniem nie jest sama technologia (bota już istnieje), tylko zaufanie społeczne i oswojenie obywateli z nowym procesem. Dlatego mówię o rozwiązaniach, które można wdrożyć pilotażowo – w ograniczonej liczbie lokali, przy pełnej kontroli i przejrzystości działania systemu.

Ten materiał to nie tylko analiza, ale też konkretne propozycje wdrożenia technologii cyfrowych w procesie wyborczym, bez konieczności tworzenia nowych systemów od zera. Wystarczy sięgnąć po narzędzia, które już mamy – jak profil zaufany, M-Obywatel czy bezpieczne logowanie dwuetapowe – i zaprojektować prostą, intuicyjną ścieżkę dla obywateli.

Jeśli interesuje Cię:

• cyfryzacja procesów administracyjnych,

• bezpieczeństwo danych osobowych wgłosowaniu,

• blockchain w sektorze publicznym,

• automatyzacja rejestracji kandydatów,

• nowoczesne technologie w demokracji,

• digitalizacja wyborów i obniżenie ichkosztów,

to ten odcinek jest właśnie dla Ciebie!

Nie trzeba być specjalistą od IT, żeby zrozumieć, jak działa cyfrowy system głosowania. Wystarczy spojrzeć na to, jakdziała większość aplikacji, z których korzystamy na co dzień – od bankowości elektronicznej po zakupy online. Dokładnie te same mechanizmy mogą usprawnić wybory – tylko trzeba po nie sięgnąć.

Zasubskrybuj kanał, żeby nie przegapić kolejnego odcinka!

A jeśli masz swoje przemyślenia, wątpliwości lub pomysły na ten temat – napisz w komentarzu. Może wspólnie udanam się zaprojektować bardziej dostępne i sprawiedliwe wybory z wykorzystaniem technologii cyfrowych.

Do zobaczenia już za tydzień,

📌 Adrian Stelmach | Digitalizuj.pl

#wybory #nowetechnologie #evoting #industry40#demokracja #digitalizacja #transformacjacyfrowa #automatyzacja #blockchain #innowacje #AdrianStelmach #Digitalizujpl #digitalgovernment #tech #techinsights #cybersecurity #cyfryzacja

Dlaczego maszyny zachowują się czasem dziwnie, a nawet… głupio? 🧐 Cześć! Tu Adrian Stelmach. Zapraszam Cię do nowego odcinka videopodcastu Digitalizuj.pl, w którym biorę pod lupę logikę działania maszyn, sposób, w jaki systemy sterujące podejmują decyzje oraz dlaczego automatyzacja nie oznacza, że maszyny będą zachowywać się racjonalnie z naszej – ludzkiej – perspektywy. To odcinek, który przyda się każdemu, kto korzysta z robotów mobilnych, maszyn produkcyjnych, urządzeń smart home, albo po prostu zastanawia się, jak działa algorytm sterowania i czym różni się od sztucznej inteligencji w przemyśle.🎬 Agenda odcinka:00:00 – Wstęp01:44 – Jak działają maszyny?03:12 – Dlaczego maszyny czasem dziwnie się zachowują?06:04 – Po co maszyną sensory?08:04 – O czym pamiętać w nieprzewidzianych sytuacjach?09:33 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcjiJak myśli maszyna?Większość maszyn, które spotykamy w życiu codziennym – od odkurzaczy automatycznych, przez roboty przemysłowe, aż po zautomatyzowane linie produkcyjne – działa według zaprogramowanego algorytmu. To znaczy, że nie podejmują decyzji samodzielnie, tylko realizują zaplanowane wcześniej sekwencje. Mamy tu do czynienia z takimi krokami jak: autodiagnostyka, odczyt danych z sensorów (np. kamery, czujniki temperatury, światła, dźwięku), wybór odpowiedniego scenariusza działania i wykonanie czynności. Wszystko dzieje się w pętli i wszystko działa… do czasu aż pojawi się sytuacja nieprzewidziana.I właśnie tu zaczynają się „dziwne” zachowania. Bo maszyna nie wie, że np. coś zostało przemeblowane. Nie rozumie kontekstu, nie analizuje, dlaczego coś się wydarzyło. Ona widzi tylko swoje czujniki i reaguje na podstawie dostępnych danych. A jeśli dane są niepełne, zakłócone albo sprzeczne z logiką programu – uruchamia program domyślny, czyli np. wraca do pozycji bazowej, wyłącza się, zatrzymuje działanie.Sztuczna inteligencja – a jednak też ograniczona.AI? Tak, ale nawet sztuczna inteligencja w automatyce nie oznacza „myślenia” w ludzkim sensie. To system, który analizuje dane, uczy się wzorców i wybiera spośród dostępnych scenariuszy. Ale ona też nie zna kontekstu. Nie wie, że za danymi kryje się np. pożar, chaos produkcyjny albo to, że ktoś przesunął stół. Wie tylko, że wartości temperatury nagle przekroczyły granicę i trzeba podjąć „bezpieczną” decyzję.

Przykłady z życia (i z produkcji)W tym odcinku opowiadam o kilku konkretnych sytuacjach:• Dlaczego strona internetowa wyświetla błąd 404 – i co to mówi o logice maszyn?• Jak robot odkurzający reaguje na niespodziewaną przeszkodę?• Dlaczego aplikacja w telefonie może się niespodziewanie wyłączyć?• Co się dzieje, gdy maszyna produkcyjna nie rozpoznaje warunków działania?Każdy z tych przykładów pokazuje, że systemy automatyki przemysłowej, urządzenia smart home, systemy przemysłowe czy nawet oprogramowanie ERP – wszystkie one działają w granicach tego, co zostało przewidziane przez człowieka.Nie, nie krytykuję technologii. Ale staram się patrzeć realistycznie. W pracy w explitia często widzę, jak klienci oczekują, że maszyna “zrozumie” proces tak jak człowiek. A to po prostu niemożliwe – bez dobrze zaprojektowanych algorytmów, sensownego zarządzania danymi, integracji z systemami IT i ciągłego monitorowania efektywności działania.Dziękuję, że tu jesteś. Jeśli ciekawi Cię świat technologii, digitalizacji przemysłu, automatyzacji, inteligentnych maszyn, systemów sterowania, czujników IIoT, sztucznej inteligencji w produkcji i tego, jak naprawdę działają te wszystkie cuda nowoczesnej inżynierii – subskrybuj kanał Digitalizuj.pl, zostaw komentarz i podziel się tym nagraniem z innymi.Do usłyszenia za tydzień!Adrian Stelmach#leanmanufacturing #industry40 #artificialintelligence #llm #chatgpt#digitalizujpl #sztucznainteligencja #automatyzacja #przemysł40 #transformacjacyfrowa #technologia #iot #robotyka #smartfactory #digitalfactory #produkcja #leanmanufacturing #leanmanagement #adrianstelmach

Myślisz o wdrożeniu sztucznej inteligencji w firmie, ale nie wiesz, od czego zacząć?

A może już rozważasz konkretny projekt AI, ale nie jesteś pewien(-na) czy Twoje systemy i dane są gotowe na ten krok?

Cześć! Tu Adrian Stelmach z Digitalizuj.pl!

W tym odcinku opowiadam o tym, co warto przewidzieć zanim zainwestujesz w AI. Znajdziesz tu pełno konkretów i praktycznych wskazówek opartych na realnych wdrożeniach.

To druga część serii o planowaniu transformacji cyfrowej z użyciem sztucznej inteligencji – tym razem skupiam się na pułapkach i nieoczywistych kosztach.

Jeśli interesują Cię konkretne przykłady, analiza danych z produkcji, technologie IIoT, integracja systemów ERP czy EMS, lub po prostu chcesz lepiej zrozumieć, kiedy i jak AI w biznesie przynosi realną wartość – ten materiał jest dla Ciebie. 

🎬 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

01:28 – Z czego składa się sztuczna inteligencja?

02:34 – Pułapka 1: Znaczenie danych we wdrożeniach nowoczesnych technologii

05:27 – Pułapka 2: Integracja z systemami zewnętrznymi 10:25 – Gdzie warto wykonać standaryzację?

11:40 – Pułapka 3: Testowanie i walidacja

14:43 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcji 

🎯 Szczegółowo omawiam m.in.: 

▶️ Integrację AI z istniejącymi rozwiązaniami IT – jak połączyć IIoT, chmurę, system zarządzania mediami energetycznymi (EMS) i platformy danych, żeby uzyskać spójny ekosystem. 

▶️Testowanie modeli – czyli jak sprawdzić, czy algorytmy rzeczywiście poprawiają efektywność, redukują błędy i wspierają operatorów. 

▶️ Braki w danych i sposoby na ich uzupełnienie – automatyzacja, czyszczenie danych, diagnostyka źródeł i pilotowe wdrożenia. 

▶️ Kultura organizacyjna wokół danych – jak budować nawyk gromadzenia danych już na etapie inwestycji w nowe maszyny i czujniki. 

▶️ Kiedy warto tworzyć centralną hurtownię danych, a kiedy lepiej postawić na lokalne rozwiązania zintegrowane z konkretnymi liniami produkcyjnymi. 

📌 Dlaczego to takie ważne?

Wiele firm zaczyna wdrażanie AI od końca – kupując rozwiązania bez przygotowania danych, struktury IT czy wskaźników sukcesu. To nie tylko spowalnia projekty, ale też podnosi koszty i demotywuje zespół. Dlatego w tym odcinku dzielę się praktycznymi obserwacjami z warsztatów technologicznych i projektów doradczych.

Sztuczna inteligencja w przemyśle czy biznesie to nie tylko analiza danych historycznych i predykcja – to również zderzenie z rzeczywistością systemów legacy, braków w danych, różnic formatów i chaosu informacyjnego. Dopiero po uporządkowaniu tych obszarów można mówić o efektywnym wdrożeniu nowych technologii lub rozwiązań klasy Business Intelligence. 

🧠 Dla kogo jest ten odcinek? 

✔️ Dla osób odpowiedzialnych za digitalizację i transformację technologiczną w zakładach przemysłowych i firmach. 

✔️ Dla managerów, którzy chcą lepiej zrozumieć, co stoi za projektami AI i jak zintegrować je z codzienną operacją. 

✔️ Dla osób z działów IT i automatyki, które planują wdrożenie rozwiązań opartych na danych. 

✔️ Dla właścicieli firm i zakładów produkcyjnych, którzy chcą podejmować świadome decyzje inwestycyjne w technologie przyszłości. 

📢 Jeśli temat integracji systemów, zarządzania danymi, analizy procesów produkcyjnych i automatyzacji interesuje Cię w szerszym kontekście, zapraszam do obejrzenia poprzednich odcinków na kanale Digitalizuj.pl. Opowiadam w nich m.in. o traceability, systemach, digital twinach, automatyzacji raportowania i budowie struktury danych wspierającej rozwój AI. 

 🎥Subskrybuj Digitalizuj.pl, żeby nie przegapić nowych materiałów o transformacji cyfrowej przemysłu, integracji systemów IT/OT, zarządzaniu zmianą, nowoczesnych technologiach czy wdrażaniu rozwiązań opartych na danych. 

#artificialintelligence #sztucznainteligencja #chatgpt #LLM #automatyzacjaprodukcji #IoT #dataanalytics#transformacjacyfrowa #Industry40 #produkcja #ERP #cloud #BigData #cyfryzacja #digitalizacja #technologia#digitalfactory #smartfactory #AdrianStelmach #Digitalizujpl #businessgrowth  #tech

👋 Cześć, tu Adrian Stelmach z #Digitalizujpl.

W tym odcinku omawiam temat, który coraz częściej pojawia się w firmach produkcyjnych, szczególnie na poziomie decydentów odpowiedzialnych za rozwój technologiczny: jak podejść do wdrożenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (#AI)?

Wiele organizacji pyta obecnie, czy możliwe jest wdrożenie modelu językowego typu „#chatGPT”, który byłby zasilany wewnętrzną dokumentacją, bazą wiedzy technicznej lub instrukcjami procesowymi. Technicznie: tak, jest to wykonalne.

W praktyce: nie od tego powinno się zaczynać. Istotne jest wcześniejsze zidentyfikowanie problemów, które mają być rozwiązane, oraz weryfikacja, czy ich charakter faktycznie wymaga zastosowania dużego modelu językowego.

W tym odcinku omawiam:

- Podstawy analizy przedwdrożeniowej i oceny gotowości organizacji do przetwarzania danych z wykorzystaniem AI,

🔍 Wyjaśniam, dlaczego analiza biznesowa i analiza danych powinny być punktem wyjścia. Zbyt często firmy próbują wdrażać rozwiązania z poziomu technologii, pomijając ocenę realnych potrzeb operacyjnych. Bez zrozumienia, jakie procesy wymagają wsparcia, wdrożenie AI może okazać się nieefektywne lub przedwczesne.

🧠 Z technicznego punktu widzenia każdy system AI oparty jest na trzech warstwach:

1. Danych wejściowych, które muszą być cyfrowe, ustrukturyzowane i zgodne z celem analizy (np. instrukcje, procedury, raporty, dane z czujników),

2. Algorytmie, czyli modelu dopasowanym do typu problemu – klasyfikacja, analiza tekstu, predykcja lub generowanie treści,

3. Interfejsie użytkownika, który musi być dostosowany do środowiska pracy (formularz, chatbot, rozszerzenie w systemie ERP/MES).

Każda z tych warstw wymaga osobnego zaprojektowania, przetestowania i zintegrowania z istniejącymi procesami.

W praktyce wiele firm produkcyjnych decyduje się na hybrydę, ze względu na potrzebę ochrony danych technologicznych i dokumentacji technicznej.

📊 W odcinku szczegółowo omawiam też sposób tworzenia mapy drogowej cyfryzacji, która obejmuje:

- inwentaryzację dostępnych danych (czy dane są w formacie cyfrowym? jakim?),

- ocenę jakości danych (czy dane są kompletne i aktualne?),

Zwracam uwagę, że wdrożenie AI nie zaczyna się od wyboru technologii, ale od określenia problemu operacyjnego i identyfikacji dostępnych zasobów danych. W wielu przypadkach to nie brak algorytmu stanowi barierę, ale niska jakość danych lub brak uporządkowanej dokumentacji.

🎯 Jeśli jesteś na etapie rozważania wdrożenia AI w firmie, ten odcinek pomoże Ci:

- ocenić, czy Twoja organizacja jest gotowa na ten krok,

Dziękuję za wysłuchanie.

Jeśli potrzebujesz wsparcia przy analizie danych, projektowaniu architektury rozwiązania lub ocenie opłacalności inwestycji w technologie AI – zapraszam do kontaktu. W Digitalizuj.pl wspieramy firmy przemysłowe w podejmowaniu decyzji opartych na danych i technologii, nie trendach.

📺 Subskrybuj kanał Digitalizuj.pl, zostaw łapkę w górę i udostępnij odcinek osobom, które zajmują się transformacją cyfrową, utrzymaniem systemów IT lub odpowiadają za rozwój technologii w organizacji.

#changemanagement #SztucznaInteligencja #DigitalTransformation #TransformacjaCyfrowa #AIwBiznesie #Cyfryzacja #AdrianStelmach #Przemysł40 #cybersecurity #technologia #Innowacje #FutureOfWork

Cyfryzacja w firmach przemysłowych coraz rzadziej jest postrzegana jako projekt IT. Coraz częściej staje się procesem, który wymaga zmiany sposobu pracy i podejścia zespołu.

W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl skupiam się na tym, co zwykle nie znajduje się w harmonogramach wdrożeniowych: psychologii zmiany i reakcjach pracowników na nowe systemy.

Nie omawiam funkcjonalności ERP ani struktury baz danych MES – zamiast tego opowiadam, co dzieje się w głowach ludzi, gdy firma decyduje się na wdrożenie nowego narzędzia cyfrowego.

Zastanawiam się, dlaczego system, który ma poprawić przepływ informacji, uprościć raportowanie i wesprzeć zespół, często spotyka się z oporem.

Czy to tylko kwestia przyzwyczajeń, czy coś więcej? Analizuję mechanizmy, które mają wpływ na to, czy cyfrowa zmiana w firmie zostanie zaakceptowana, czy stanie się kolejnym wdrożeniem „na papierze”.

W tym odcinku omawiam też najczęstsze błędy popełniane podczas komunikowania zmiany i proponuję konkretne rozwiązania – w tym pięć działań, które warto wykonać jeszcze przed instalacją systemu. Opieram się na realnych doświadczeniach z miejsc, gdzie zespół styka się z nowymi narzędziami w codziennej pracy.

🎬 Agenda odcinka:

00:00 - Wstęp

01:28 - Dlaczego ludzie boją się zmian?

04:00 - Psychologiczne mechanizmy oporu przed cyfryzacją

08:12 – Jak dobrze zakomunikować zmianę?

10:50 - Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcji

W przemyśle przyzwyczailiśmy się myśleć o wdrożeniach w sposób techniczny – skupiamy się na systemach, integracjach i testach.

Rzadziej zwracamy uwagę na to, w jaki sposób ludzie odbierają te zmiany. A to właśnie podejście pracowników często decyduje o tym, czy nowe rozwiązanie zacznie działać w praktyce.

W odcinku:

– pokazuję, jak mózg reaguje na zmianę w środowisku pracy,

– omawiam pięć powodów, dla których pracownicy nie chcą nowych systemów (m.in. brak sensu, lęk przed oceną, złe doświadczenia z przeszłości),

– proponuję konkretne podejście do komunikacji – z jasnym przekazem i właściwym momentem włączenia zespołu do rozmowy.

Zamiast klasycznych checklist wdrożeniowych – dzielę się praktyczną listą rzeczy, które warto przygotować przed startem projektu.

Proponuję też tzw. quick wins – proste efekty, które można pokazać zespołowi już na początku, by zwiększyć zaufanie i zmniejszyć niepewność.

Wdrożenie ERP, MES czy WMS to nie tylko zakup i uruchomienie systemu. To proces, który wymaga przemyślanego podejścia, dobrej komunikacji i zaangażowania osób, które będą z tym systemem pracować każdego dnia.

Ten odcinek pomoże lepiej zrozumieć, jak przygotować zespół do zmiany i co zrobić, by cyfrowe rozwiązania faktycznie wspierały codzienną pracę, a nie ją utrudniały.

🎧 Jeśli przed Tobą wdrożenie nowego systemu w firmie, chcesz poprawić sposób mówienia o zmianie i uniknąć najczęstszych błędów – ten odcinek jest dla Ciebie.

Zapraszam!

Adrian Stelmach

Digitalizuj.pl

#transformacjacyfrowa #cyfryzacjaprzemysłu #zmianawfirmie #produkcja #digitalizacja #zarządzaniezmianą #psychologiazmiany #komunikacjawzmianie #Digitalizuj #digitaltransformation #manufacturing #digitalchange #changemanagement #smartfactory #employeeengagement #resistancetochange #digitalmindset

Piramida systemów IT w przemyśle – od PLC do ERP. Jak działa cyfrowa fabryka w praktyce?

Witaj w nowym odcinku podcastu Digitalizuj.pl – serii, w której rozmawiamy o cyfryzacji procesów produkcyjnych, automatyce przemysłowej i strategiach transformacji cyfrowej, które naprawdę działają.

Dziś biorę na warsztat temat, który stanowi fundament każdej nowoczesnej fabryki – architekturę systemów IT w przemyśle.

Tematem przewodnim jest tzw. piramida systemów informatycznych, czyli struktura, która definiuje przepływ informacji w zakładzie produkcyjnym – od poziomu maszyny aż po poziom zarządczy. Systemy PLC, HMI, SCADA, MES i ERP – każdy z nich pełni konkretną funkcję, a ich skuteczna współpraca to klucz do budowy cyfrowej fabryki zgodnej z ideą Industry 4.0.

🔍 Szczegółowa agenda:

System PLC – czyli programowalny sterownik logiczny – odpowiada za bezpośrednią kontrolę nad pracą maszyn. To „mózg” urządzenia, który odczytuje dane z czujników i wykonuje konkretne algorytmy sterowania.

Nad nim znajduje się HMI, czyli panel operatorski umożliwiający człowiekowi interakcję z maszyną – przestawianie parametrów, zatwierdzanie receptur, rozruch czy diagnostykę błędów.

Kolejny poziom to SCADA, który zbiera dane z wielu maszyn, umożliwia zdalny nadzór nad procesami i archiwizację danych. W zakładach przemysłu procesowego, takich jak chemiczny czy spożywczy, system SCADA bywa wręcz centralnym punktem sterowania całą linią lub instalacją. W zakładach produkcji dyskretnej, np. automotive czy AGD, jego rola jest nieco inna – służy bardziej do akwizycji danych niż do kontroli.

Powyżej SCADA znajduje się warstwa MES (Manufacturing Execution System). To właśnie ten system zapewnia kontekst biznesowy: łączy dane z maszyn z konkretnymi zleceniami, partiami surowców, operatorami i parametrami produkcyjnymi. MES dostarcza raporty produkcyjne, wskaźniki OEE, czasy przezbrojeń i przestoje, umożliwia monitorowanie efektywności i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

Na szczycie mamy ERP (Enterprise Resource Planning), który zarządza firmą jako całością – planowaniem, logistyką, kadrami, sprzedażą czy finansami. Problem zaczyna się wtedy, gdy próbuje się go „rozciągnąć” na produkcję. W odcinku wyjaśniam, dlaczego to nie działa i jak powinna wyglądać zdrowa granica między ERP a MES.

Z odcinka dowiesz się, jak wygląda architektura IT w nowoczesnym zakładzie, jak projektować integrację systemów zgodnie z dobrymi praktykami Przemysłu 4.0 i jak przekładać dane z hali produkcyjnej na realne wskaźniki efektywności i oszczędności operacyjne.

Dane to dziś najcenniejszy zasób przemysłu – ale tylko wtedy, gdy są wiarygodne, aktualne i mają właściwy kontekst. System MES przekształca dane z maszyn w wartość biznesową – pod warunkiem, że został właściwie zaprojektowany i zintegrowany z resztą struktury IT.

🎙 Digitalizuj.pl – to podcast o cyfrowej transformacji, systemach MES, automatyce przemysłowej i zarządzaniu produkcją opartym na danych.

#digitalizujpl #digitaltransformation #industry40 #MES #SCADA #PLC #HMI #ERP #automatyka #smartmanufacturing #cyfryzacjaprzemysłu #digitalfactory #itot #analizadanych #transformacjacyfrowa #oee #manufacturing #b2btech

🎧 Dlaczego firmy wykorzystują tylko 20% posiadanych danych?

Poznaj 5 barier efektywnej analizy informacji operacyjnych!

Wiele firm inwestuje dziś w nowoczesne systemy IT, rozbudowane raportowanie i automatyczne zbieranie danych z procesów. Mimo to, realne wykorzystanie informacji w podejmowaniu decyzji pozostaje na bardzo niskim poziomie.

W przemyśle aktywnie analizowanych jest średnio jedynie 20% dostępnych danych.

Co dzieje się z pozostałymi 80%?

Dlaczego dane, które są już gromadzone, nie przekładają się na realną wartość biznesową?

W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl analizuję najczęstsze przyczyny tego zjawiska – z perspektywy praktyka transformacji cyfrowej w firmach produkcyjnych i usługowych. Zamiast ogólnych haseł, skupiam się na konkretnych barierach organizacyjnych, technicznych i kulturowych, które powodują, że dane nie wspierają efektywnego zarządzania.

🎯 Główne tematy odcinka:

• Jakie są najczęstsze przyczyny niewykorzystania danych w firmach?

• Co oznacza brak spójności i standaryzacji danych?

• Dlaczego organizacje potrzebują właścicieli danych?

• Jakie są konsekwencje braku zaufania do systemów informatycznych?

• Czym różni się posiadanie danych od realnej analizy wspierającej decyzje?

📌 Agenda odcinka:

00:00 – Wprowadzenie

00:30 – 5 kluczowych barier wykorzystania danych

01:25 – Rozproszone i niespójne dane

04:35 – Dane nieczytelne lub bez kontekstu

07:05 – Brak właściciela danych w organizacji

08:41 – Brak kultury pracy na danych i zaufanych informacji

11:19 – Dlaczego zbieramy dane, ale nie korzystamy z nich?

12:38 – Czy wiesz, że w przemyśle tylko 20% danych jest wykorzystywanych?

12:54 – Podsumowanie, praktyczne wnioski i zaproszenie do subskrybowania

1. Rozproszenie i niespójność danych – różne działy pracują na innych narzędziach, w różnych formatach, często bez wspólnego standardu. Zanim rozpocznie się jakakolwiek analiza, trzeba najpierw poszukać, zebrać i uporządkować informacje, które już przecież istnieją.

   
   

2. Nieczytelne lub niekompletne raporty – dane są zbierane ręcznie, często w arkuszach Excel, bez zapewnienia pełnego kontekstu. Raporty nie odpowiadają wprost na pytania decyzyjne – zamiast „czy jest dobrze, czy źle?”, dostarczają tylko surowe liczby.

   
   

3. Brak właściciela danych – dane „należą do wszystkich i do nikogo”. Brakuje osoby lub działu, który odpowiada za jakość, dostępność i interpretację danych. IT wspiera technicznie, ale to biznes powinien definiować potrzeby i odpowiadać za dane w swoich obszarach.

   
   

4. Brak kultury pracy z danymi – pracownicy nie ufają raportom, wolą zapytać kolegę z biura. Wiedza nie jest ustrukturyzowana, tylko krąży w sieci nieformalnych relacji. Systemy są, ale nie wspierają codziennej pracy, bo nie ma nawyku ich wykorzystywania.

   
   

5. Brak narzędzi wspierających analizę i decyzje – firmy często zatrzymują się na etapie gromadzenia danych. Bez narzędzi typu Business Intelligence (BI), dane nie przekładają się na decyzje. Archiwizacja informacji nie jest równoznaczna z ich wykorzystaniem.

🧠 W odcinku pokazuję, jak podejść do tematu analizy danych w biznesie w sposób uporządkowany, niezależnie od wielkości firmy czy stopnia cyfryzacji. To nie jest rozmowa o technologii jako celu samym w sobie – ale o konkretnych działaniach, które można wdrożyć, aby dane rzeczywiście wspierały procesy operacyjne.

💡 Jeśli prowadzisz firmę, zarządzasz zespołem lub odpowiadasz za efektywność operacyjną – ten odcinek jest dla Ciebie. Niezależnie od tego, czy pracujesz w dziale produkcji, IT, finansów, controllingu czy operacji – masz wpływ na to, jak Twoja organizacja wykorzystuje dane.

📲 Posłuchaj i subskrybuj, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak przekształcać dane w realne decyzje i wyniki.

Czy Lean to wciąż tablice suchościeralne, kolorowe karteczki i Excel na pendrive’ach? A może to już cyfrowy ekosystem oparty na danych z MES, IIoT i BI, z automatyzacją raportów i analizą w czasie rzeczywistym?

W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl pokazuję, jak wygląda Lean w wersji cyfrowej – oparty na danych, zautomatyzowany, zintegrowany i naprawdę mierzalny.

Rozkładam na czynniki pierwsze nowoczesne podejście do szczupłego zarządzania w środowisku przemysłowym i tłumaczę, dlaczego bez wsparcia technologii Lean staje się tylko ładnym hasłem na slajdzie.

📌 Agenda odcinka:

• 00:00 – Wprowadzenie

• 01:40 – Rola technologii w nowoczesnym Lean

• 03:56 – Jak zacząć cyfrową transformację Lean?

• 06:57 – PDCA w praktyce, czyli Lean w iteracjach

• 10:00 – Eliminacja marnotrawstwa z pomocą systemów IT

• 12:52 – Technologie zgodne z zasadami Lean

• 18:26 – Podsumowanie + zaproszenie do subskrypcji

🛠 Technologie, które wspierają Lean w praktyce:

• MES (Manufacturing Execution System) – centralna platforma operacyjna, która zbiera dane z produkcji, umożliwia śledzenie zleceń, wspiera OEE i zapewnia jedno źródło prawdy.

• Cyfrowe tablice Andon – natychmiastowa informacja o przestojach, problemach jakościowych i awariach, umożliwiająca szybką reakcję.

• Industrial IoT (IIoT) – automatyczne pobieranie danych z maszyn bez udziału operatorów.

• BI dashboardy – wizualizacja wskaźników efektywności, jakość, scrap, czas reakcji, MTTR, analiza trendów.

• Powiadomienia push i aplikacje mobilne – dostęp do danych z produkcji bez konieczności siedzenia przy komputerze.

• Integracja systemów i danych – klucz do spójnego, skalowalnego i odpornego na chaos środowiska produkcyjnego.

📉 Najczęstsze wyzwania, z którymi mierzy się współczesna produkcja:

• Dane rozproszone w różnych systemach, plikach, Excelach i kartkach papieru.

• Brak jednego źródła prawdy i standaryzacji raportowania.

• Informacje zbierane ręcznie, co prowadzi do błędów i opóźnień.

• Brak ciągłości i transparentności procesów – dane dostępne tylko “dla wybranych”.

• Próby automatyzowania chaosu, czyli wdrażanie technologii bez uporządkowania procesów.

👥 A co z ludźmi?

Transformacja Lean to nie tylko technologia. To również praca z ludźmi: edukacja, analiza dojrzałości cyfrowej organizacji, właściwe tempo zmian. Technologie mają wspierać ludzi i procesy, a nie je komplikować. Opowiadam o tym, jak zaplanować wdrożenie tak, by nie wywołać oporu, a zbudować realną wartość – także w oczach operatorów, liderów zmian i zarządów.

🚫 Dlaczego punktowe wdrożenia zawodzą?

Firmy często zaczynają od cyfryzacji jednego stanowiska, jednej maszyny lub jednego procesu – i oczekują rewolucji. Tymczasem dane bez kontekstu nie mają wartości.

Dashboard z jednego działu nie pokaże Ci, gdzie giną informacje w całym łańcuchu produkcyjnym. Dlatego tak ważna jest integracja systemów, ludzi i procesów. Lean nie działa punktowo – działa całościowo, albo nie działa wcale.

📌 Dla kogo jest ten odcinek?

• Dla liderów Lean i specjalistów ds. ciągłego doskonalenia,

• Dla kierowników produkcji i managerów IT w firmach produkcyjnych,

• Dla osób odpowiedzialnych za strategię cyfrowej transformacji,

• Dla każdego, kto planuje wdrożenie Lean w środowisku złożonym technologicznie.

🚀 Lean w 2025 roku to coś więcej niż 5S i Just in Time.

To system zarządzania oparty na automatyzacji przepływu informacji, integracji danych, szybkiej reakcji i mierzalnych efektach. Z pomocą nowoczesnych technologii można osiągnąć nie tylko eliminację strat, ale też realne korzyści operacyjne: mniej błędów, niższe koszty, krótsze czasy reakcji i większą przejrzystość procesu produkcyjnego.

🎙 Posłuchaj i sprawdź, jak w praktyce połączyć filozofię Lean z narzędziami Przemysłu 4.0 – i nie wpaść przy tym w pułapkę cyfrowych złudzeń.

🎙️ KPI w praktyce: jak projektować, mierzyć i wykorzystywać wskaźniki, które realnie wspierają decyzje biznesowe?

📈 KPI – wszyscy je mierzymy. Ale ilu z nas potrafi przełożyć te liczby na realne działania operacyjne, strategiczne i finansowe?

W tym odcinku podcastu Digitalizuj.pl biorę na warsztat temat kluczowych wskaźników efektywności – od koncepcji, przez projektowanie i dobór narzędzi, aż po praktyczne zastosowanie w firmach produkcyjnych, handlowych i usługowych.

Tłumaczę, dlaczego KPI nie mogą istnieć w oderwaniu od procesów i technologii, oraz pokazuję, jak sprawić, by były rzeczywistym wsparciem dla operatora, kierownika i zarządu – a nie tylko raportem „do szuflady”.

🔍 Poruszane tematy:

• Czym są KPI i dlaczego warto opierać je na danych w czasie rzeczywistym?

• Jakie wskaźniki są naprawdę istotne w produkcji, sprzedaży i zarządzaniu?

• Dlaczego wiele firm mimo dostępu do danych, nie podejmuje lepszych decyzji?

• Jakie technologie wspierają tworzenie i analizę KPI?

• Jak projektować dashboardy, które ułatwiają działanie zamiast przytłaczać liczbami?

• Jak dopasować KPI do roli – od operatora po zarząd?

🛠️ Omawiam konkretne narzędzia i pokazuję, jak zbudować spójny system raportowania, który opiera się na automatyzacji i rzetelnych źródłach danych.

🚫 Ostrzegam też przed częstym błędem: uzależnieniem KPI od danych ręcznie zbieranych, przetwarzanych w Excelu lub przeklejanych z papieru. W takich przypadkach mówimy raczej o iluzji wskaźników, niż o rzetelnych podstawach do zarządzania.

🎯 Chcesz wiedzieć, jakie KPI mają sens?

• Dla operatora: OEE, średni czas cyklu, czas przezbrojenia;

• Dla kierownika: MTBF, MTTR, realizacja planu produkcji;

• Dla zarządu: koszty jednostkowe, zużycie energii, ESG, konwersja leadów.

Każdy z nich musi być osadzony w procesie, kontekście użytkownika i zasilany wiarygodnymi danymi. Tylko wtedy stanowi podstawę trafnych decyzji – zamiast generować chaos lub fałszywe poczucie kontroli.

📌 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

01:56 – Jak firmy wykorzystują dane (albo nie wykorzystują)

02:40 – KPI i dane w czasie rzeczywistym

04:00 – Co mierzyć i jak to robić z głową

06:20 – Po co w ogóle KPI?

08:30 – Problemy z wdrożeniem KPI w praktyce

15:33 – Wskaźniki dostosowane do użytkownika

22:14 – Technologie: co wybrać, na co uważać

24:25 – Projektowanie dashboardów, które wspierają, a nie przeszkadzają

26:33 – Podsumowanie i kilka słów na koniec

💡 KPI to nie tylko liczby – to język, którym mówi

organizacja. Dobrze zaprojektowane wskaźniki skracają czas reakcji, eliminują błędy i pozwalają lepiej planować. Ale tylko pod warunkiem, że są aktualne, zrozumiałe i osadzone w realiach procesu.

📉 W dobie rosnącej złożoności procesów i presji na efektywność, KPI stają się nie tylko narzędziem kontroli, ale wręcz niezbędnym elementem kultury zarządzania opartej na danych.

W tym odcinku pokazuję, jak przejść od ręcznego raportowania i intuicyjnych decyzji do zintegrowanego środowiska, w którym dane wspierają planowanie, optymalizację kosztów, jakość i zrównoważony rozwój. Bez zbędnych słów, za to z konkretnymi przykładami i podejściem, które możesz wdrożyć u siebie.

🎧 Jeśli interesuje Cię:

– transformacja cyfrowa,

– digitalizacja procesów,

– automatyzacja raportowania,

– inteligentne wykorzystanie danych w zarządzaniu,

…to ten odcinek da Ci solidną dawkę wiedzy i praktycznych wskazówek.

📲 Zasubskrybuj podcast Digitalizuj.pl na Spotify, Apple Podcasts lub YouTube, żeby nie przegapić kolejnych odcinków!

🔔 Kliknij dzwoneczek – i bądź zawsze na bieżąco z tematami cyfryzacji, Przemysłu 4.0 i efektywnego zarządzania danymi.

#Dashboard #TransformacjaCyfrowa #KPI #Digitalizacja #OEE #BusinessIntelligence #ERP #MES #Automatyzacja #SmartFactory #Industry40 #IoT #Cyfryzacja #PlanowanieProdukcji #ZarządzanieDanymi

W świecie przemysłu coraz częściej mówi się o autonomicznych fabrykach, w których rola człowieka jest marginalna lub całkowicie wyeliminowana.

Pojęcie ciemnych fabryk (dark factories), czyli zakładów produkcyjnych działających bez oświetlenia, bo nie ma w nich pracowników, staje się coraz bardziej realne.

Czy pełna automatyzacja to faktycznie kierunek, w którym podąża przemysł?

A może to tylko teoria, której wdrożenie na szeroką skalę jest nieopłacalne?

W tym odcinku Digitalizuj.pl analizuję:

✅ Jakie technologie napędzają autonomiczne fabryki?

✅ W których branżach pełna automatyzacja ma sens?

✅ Jakie są największe bariery w jej wdrażaniu?

✅ Czy eliminacja ludzi rzeczywiście oznacza większą efektywność?

📌 Agenda odcinka:

🔹 00:00 – Wstęp

🔹 01:25 – Czym jest autonomiczna fabryka i jak działa?

🔹 06:44 – Czym są „ciemne fabryki” ?

🔹 07:28 – Opłacalność pełnej automatyzacji

🔹 10:56 – Kluczowe technologie wspierające autonomiczne zakłady

🔹 17:36 – Bariery wdrożeniowe i ekonomiczne

🔹 19:50 – Podsumowanie odcinka

Czy autonomiczne fabryki to przyszłość przemysłu?

Produkcja bez ludzi staje się coraz bardziej możliwa dzięki zaawansowanym systemom automatyki i sztucznej inteligencji. Maszyny komunikują się między sobą, wymieniają dane i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym.

Obecnie najszybciej pełną autonomię osiągają branże, w których procesy są powtarzalne i łatwo skalowalne, np.:

✔ Przemysł chemiczny (automatyczne mieszanie, dozowanie, sterowanie przepływem)

✔ Produkcja spożywcza (procesy ciągłe, minimalna potrzeba interwencji człowieka)

✔ Farmacja (precyzyjna automatyka, sterylne warunki)

Z kolei w branżach takich jak automotive czy AGD, gdzie montaż wymaga elastyczności, rola człowieka nadal jest istotna. 

Czy to się zmieni?

Technologie, które napędzają autonomiczne zakłady

🔸 Systemy ERP i MES – koordynacja procesów, planowanie i optymalizacja produkcji;

🔸 Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – analiza danych, predykcja awarii, optymalizacja operacyjna;

🔸 Systemy wizyjne – kontrola jakości w czasie rzeczywistym;

🔸 Przemysłowy IoT (IIoT) – integracja i wymiana danych między maszynami;

🔸 Autonomiczne roboty mobilne (AGV, AMR) – inteligentny transport wewnętrzny;

🔸 Zaawansowane roboty przemysłowe – robotyzacja linii montażowych.

Kluczowe wyzwanie? 

Integracja tych wszystkich systemów w jeden ekosystem, który pozwoli na płynną, autonomiczną produkcję bez przestojów i błędów.

Czy pełna automatyzacja się opłaca?

Koszty wdrożenia pełnej automatyzacji są ogromne, a czas zwrotu z inwestycji często dłuższy niż oczekiwano. Warto zastanowić się, czy automatyzacja zawsze prowadzi do oszczędności.

💰 Inwestycje początkowe – roboty, infrastruktura IT, systemy sterowania;

⏳ ROI – zwrot z inwestycji może być powolny w niektórych sektorach;

📈 Elastyczność produkcji – roboty działają efektywnie, ale wymagają precyzyjnych ustawień;

📉 Koszty operacyjne – choć automatyzacja obniża koszty pracy, to serwis i utrzymanie systemów mogą je zwiększać.

Dla wielu firm model hybrydowy – czyli automatyzacja tam, gdzie to ma sens, i ludzie tam, gdzie ich elastyczność jest niezbędna – może być bardziej opłacalny niż pełna eliminacja czynnika ludzkiego.

Przyszłość fabryk – ludzie czy maszyny?

Automatyzacja nie oznacza całkowitego wyeliminowania ludzi z produkcji – raczej zmienia ich rolę. Specjaliści od zarządzania danymi, optymalizacji procesów i nadzoru nad systemami będą kluczowi.

🚀 Czy warto dążyć do całkowitej automatyzacji?

🤖 Jakie technologie jeszcze bardziej przyspieszą rozwój autonomicznych fabryk?

📉 Czy eliminacja ludzi zawsze oznacza większą efektywność?

Na te pytania odpowiadam w tym odcinku. 

Posłuchaj i subskrybuj Digitalizuj.pl na Spotify!

#przemysl40 #automatyzacja #robotyzacja #MES #ERP #IIoT #AI #produkcja #smartfactory #digitaltransformation

Czy Twoje maszyny działają mniej efektywnie, niż powinny? Nieplanowane przestoje generują straty, a tradycyjne metody utrzymania ruchu nie przynoszą oczekiwanych rezultatów?

W tym odcinku videopodcastu Digitalizuj.pl omawiam predykcyjne utrzymanie ruchu (Predictive Maintenance) – rozwiązanie oparte na analizie danych i sztucznej inteligencji, które umożliwia wcześniejsze wykrywanie usterek, optymalizację kosztów serwisowania i zwiększenie niezawodności maszyn.

🎬 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

02:32 – Klasyczne utrzymanie ruchu: dlaczego nie zawsze działa?

03:47 – Piramida UR: od reakcji do predykcji

10:09 – Predictive maintenance: jak działa i jakie przynosi korzyści?

11:05 – IoT, AI i analiza danych w diagnostyce maszyn

12:39 – Kiedy warto rozważyć wdrożenie PdM?

15:54 – Jakie czynniki brać pod uwagę przy implementacji?

18:25 – Podsumowanie i zaproszenie do subskrypcji

❌ Dlaczego tradycyjne podejście do utrzymania ruchu zawodzi?

Wiele firm wciąż opiera swoje strategie na reaktywnym serwisowaniu („naprawiamy, gdy się zepsuje”) lub prewencyjnych przeglądach zgodnych z harmonogramem.

Niestety, oba podejścia generują niepotrzebne koszty:

- Reaktywne UR prowadzi do nieplanowanych przestojów, które mogą sparaliżować produkcję;

- Prewencyjne UR zakłada wymianę komponentów według stałego harmonogramu, co często oznacza serwisowanie sprawnych elementów.

Rozwiązaniem jest predictive maintenance, które dzięki ciągłemu monitorowaniu parametrów pracy pozwala wcześniej wykryć oznaki awarii, eliminując zarówno nieprzewidziane przestoje, jak i zbędne wymiany części.

Jak działa predictive maintenance?

Predykcyjne utrzymanie ruchu wykorzystuje czujniki IoT, zaawansowaną analitykę i sztuczną inteligencję, aby na bieżąco oceniać stan techniczny maszyn.

1️⃣ Czujniki zbierają dane o temperaturze, ciśnieniu, wibracjach i zużyciu energii.

2️⃣ Systemy analityczne analizują te informacje, porównując je z wzorcami historycznymi.

3️⃣ Algorytmy AI wykrywają anomalie i wskazują potencjalne usterki, zanim staną się problemem.

4️⃣ Automatyczne powiadomienia pozwalają podjąć działania naprawcze we właściwym momencie.

Jak AI przewiduje awarie?

Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego analizują ogromne ilości danych, rozpoznając wzorce niewidoczne dla człowieka. Dzięki temu możliwe jest dokładne prognozowanie degradacji komponentów i wcześniejsze zaplanowanie serwisu.

🔹 Skrócenie czasu reakcji – technicy otrzymują alerty, zanim awaria wystąpi.

🔹 Oszczędności finansowe – zmniejszenie kosztów przestojów i napraw.

🔹 Efektywniejsze zarządzanie zasobami – lepsza organizacja serwisu i zapasów części.

Przykłady zastosowania w przemyśle

- Przemysł motoryzacyjny – monitoring pras do produkcji karoserii pozwala przewidywać zużycie krytycznych komponentów.

- Branża spożywcza – analiza danych z linii produkcyjnych minimalizuje ryzyko nieplanowanych postojów.

- Energetyka – turbiny wiatrowe i generatory są stale monitorowane pod kątem anomalii.

- Logistyka – telematyka analizuje stan techniczny flot transportowych, optymalizując konserwację pojazdów.

Jak wdrożyć predictive maintenance?

1️⃣ Identyfikacja kluczowych maszyn – zacznij od najbardziej krytycznych zasobów.

2️⃣ Instalacja czujników IoT – umożliwią zbieranie danych w czasie rzeczywistym.

3️⃣ Integracja z systemem analitycznym AI – pozwoli na precyzyjne wykrywanie anomalii.

4️⃣ Automatyzacja alertów i harmonogramu serwisowego – zwiększy efektywność utrzymania ruchu.

5️⃣ Stopniowe rozszerzanie systemu – im więcej danych, tym dokładniejsze prognozy.

🔔 Subskrybuj Digitalizuj.pl, aby być na bieżąco z nowoczesnymi technologiami dla przemysłu! 🎥✨

#Industry40 #PredictiveMaintenance #AI #IoT #Automatyzacja #Digitalizacja #MES #SmartFactory #CMMS #BigData #Maintenance #Innovation #Manufacturing #Technology #IndustrialAutomation #Digitalizujpl

Czy każda automatyzacja oznacza robotyzację? A może każde wdrożenie robotów to automatyzacja? 🤔

Te dwa pojęcia są często stosowane zamiennie, co prowadzi do błędnych decyzji inwestycyjnych i niewykorzystania pełnego potencjału nowoczesnych technologii.

W najnowszym odcinku Digitalizuj.pl analizuję:

✅ Automatyzacja a robotyzacja – czym się różnią i dlaczego nie są tożsame.

✅ Najczęstsze błędy firm we wdrażaniu robotyzacji i sposoby ich unikania.

✅ Kiedy postawić na automatyzację systemową (MES, AI, IoT), a kiedy na roboty przemysłowe?

🎬 Agenda odcinka:

00:00 – Wstęp

01:23 – Czym jest automatyzacja?

03:52 – Czym jest robotyzacja?

05:47 – Kluczowe różnice między automatyzacją a robotyzacją

06:41 – Jak podejść do decyzji o wdrożeniu automatyzacji lub robotyzacji?

09:52 – Automatyzacja czy robotyzacja? Jak wybrać właściwe rozwiązanie?

13:04 – Pułapki wdrożeniowe – błędy, które mogą kosztować miliony

16:10 – Podsumowanie i dalsze kroki

📌 Dołącz do dyskusji! Jak wygląda sytuacja w Twojej firmie? Czy priorytetem jest automatyzacja czy robotyzacja? Podziel się swoim doświadczeniem!

🔎 Automatyzacja vs. Robotyzacja – granica definicyjna

Automatyzacja – eliminacja ręcznych operacji poprzez systemy IT, algorytmy AI, MES lub ERP. Może obejmować zarówno procesy fizyczne, jak i analitykę, optymalizację oraz kontrolę jakości.

Robotyzacja – wdrożenie robotów przemysłowych do realizacji określonych operacji, np. montażu, pakowania czy spawania. Jest jedną z metod automatyzacji, ale nie zawsze najbardziej efektywną.

Częste błędy we wdrażaniu:

- Mylenie pojęć – automatyzacja to szerszy proces, nie każda robotyzacja jest uzasadniona.

- Brak analizy zwrotu z inwestycji (ROI) – roboty mogą być kosztowne, a ich efektywność zależy od konkretnego zastosowania.

- Niedostateczna integracja z infrastrukturą IT i procesami produkcyjnymi – roboty nie działają w próżni, wymagają komunikacji z innymi systemami.

Lepsza strategia:

- Zaczynamy od analizy procesów – automatyzacja systemowa przed robotyzacją, jeśli to możliwe.

- Oceniamy koszt wdrożenia i efektywność – sprawdzamy, czy dany proces wymaga robota czy wystarczy inteligentna automatyzacja.

- Dostosowujemy infrastrukturę i szkolimy zespół – bez odpowiedniego przygotowania roboty mogą stać się kosztowną przeszkodą zamiast usprawnieniem.

📌 Automatyzacja vs. Robotyzacja – kiedy co wybrać?

Automatyzacja:

✔️ Monitoring i kontrola jakości – AI, systemy MES analizujące dane, inteligentne czujniki.

✔️ Zarządzanie produkcją i logistyką – automatyczne raportowanie, optymalizacja harmonogramów.

✔️ Redukcja błędów ludzkich – inteligentne algorytmy wspierające procesy decyzyjne.

Robotyzacja:

✔️ Procesy wymagające precyzji i powtarzalności – spawanie, montaż delikatnych komponentów.

✔️ Obsługa ciężkich i monotonnych zadań – roboty paletyzujące, transportowe, CNC.

✔️ Zwiększenie bezpieczeństwa – eliminacja ryzyka urazów w trudnych warunkach produkcyjnych.

Efektywność zależy od doboru właściwej technologii – czasem systemy IT przynoszą większe oszczędności niż roboty.

💰 Kluczowe pytania przed wdrożeniem:

- Czy dany proces wymaga interwencji robota, czy wystarczy automatyzacja IT?

- Czy inwestycja ma ekonomiczne uzasadnienie – jaki będzie ROI?

- Czy technologia jest skalowalna i możliwa do integracji z innymi systemami?

📢 Nie każda firma potrzebuje robotów! W wielu przypadkach inteligentna automatyzacja procesów przynosi większe korzyści niż pełna robotyzacja.

🔹 Decyzja o wdrożeniu powinna być oparta na analizie procesów, kosztów i zwrotu z inwestycji (ROI).

🔹 Testowanie technologii przed pełnym wdrożeniem pozwala uniknąć niepotrzebnych wydatków.

📢 Subskrybuj Digitalizuj.pl i bądź na bieżąco z nowoczesnymi technologiami w przemyśle! 🚀

#automatyzacja #robotyzacja #przemysł40 #manufacturing #mes #iot #ai #digitalizacja #produkcja #technologia #przemysł #logistyka #it #biznes #procesyprodukcyjne #cyfryzacja #digitalizujpl