AI w produkcji: problemem nie jest 90% trafności. Problemem jest brak danych. W dyskusjach o Przemyśle 4.0 i 5.0 bardzo często pojawia się argument, że modele AI osiągają około 90% trafności, a w środowisku przemysłowym nawet 10% błędu może oznaczać milionowe straty. Argument brzmi racjonalnie — operuje liczbami i odwołuje się do realnego ryzyka operacyjnego. Problem polega na tym, że ten argument zakłada istnienie w pełni zdigitalizowanej fabryki.

W wielu zakładach produkcyjnych obok nowoczesnych linii pracują maszyny, które mają kilkanaście, a czasem nawet kilkadziesiąt lat. Choć często są one nadal sprawne mechanicznie i technologicznie, to ich największym ograniczeniem bywa brak komunikacji cyfrowej. W efekcie przedsiębiorstwa, które chcą wdrażać nowoczesne systemy MES, stają przed pytaniem: czy starsze urządzenia można skutecznie zintegrować z cyfrowym środowiskiem produkcji? Odpowiedź brzmi: tak — i co więcej, istnieje kilka sprawdzonych sposobów na ich podłączenie, które pozwalają uzyskać dane niezbędne do analizy efektywności i optymalizacji procesów.

Cyfrowy bliźniak coraz częściej pojawia się w strategiach nowoczesnych fabryk. Symulacje procesów, wirtualne linie produkcyjne, testowanie scenariuszy bez ryzyka zatrzymania produkcji – to brzmi jak przyszłość przemysłu. Jednym z najbardziej rozpoznawalnych narzędzi w tym obszarze jest NVIDIA Omniverse. Problem zaczyna się w momencie, gdy cyfrowy bliźniak ma przestać być wizualizacją, a stać się odzwierciedleniem rzeczywistej produkcji. Do tego potrzebne są dane. I tu kluczową rolę odgrywa system klasy MES.

Unia Europejska słynie z wprowadzania restrykcyjnych regulacji, które często komplikują życie biznesowi. Tym razem jednak jest inaczej – nowe przepisy dotyczące dostępu do danych przemysłowych rozwiązują problem, który od lat hamował cyfryzację fabryk. Problem, który blokował transformację Producenci oprogramowania MES (Manufacturing Execution System) doskonale znają ten scenariusz: firma kupuje maszynę za miliony, ale nie może swobodnie pobierać z niej danych. Producent sprzętu albo technicznie blokuje dostęp, chroniąc swoje know-how, albo wymusza dodatkowe opłaty, a często narzuca własny system MES. To nie tylko kwestia techniczna. Brak standaryzacji protokołów komunikacyjnych to jedno, ale prawne bariery w dostępie do danych z własnych maszyn to zupełnie inna sprawa. Dla firm rozwijających rozwiązania oparte na AI problem jest fundamentalny – bez danych nie ma algorytmów, bez algorytmów nie ma inteligentnych fabryk.

System MES (Manufacturing Execution System) - Jeśli w 2025 roku ktoś nadal myśli o systemie MES jako o "terminalach na stanowiskach i raportach z wydziału", to jest mniej więcej tak aktualne jak faks w integracji OT-IT. System Manufacturing Execution System przestał być aplikacją na halę. MES stał się warstwą operacyjnej prawdy między światem automatyki (OT) a światem biznesu (IT). Systemy MES w 2025 roku to platformy operacyjne, które decydują o tym, czy firma żyje z dostępności, jakości, czasu realizacji i efektywności energetycznej. System MES przestał być kosztem—stał się mechanizmem sterowania konkurencyjnością.