Cyfrowa transformacja przemysłu nie zaczyna się od sztucznej inteligencji, lecz od danych. Nieprzypadkowo więc raport GUS pokazuje, że aż 7 na 10 przedsiębiorstw z sektora przetwórstwa przemysłowego nadal charakteryzuje się niskim lub bardzo niskim poziomem intensywności cyfrowej. Jak wskazuje ekspert, to właśnie wiarygodne dane są punktem wyjścia do skutecznej cyfryzacji, automatyzacji i wykorzystania rozwiązań AI.
Z raportu GUS „Społeczeństwo informacyjne w Polsce w 2025 r.” wynika, że cyfryzacja polskiego przemysłu wciąż ma duży potencjał rozwoju. Aż 73% przedsiębiorstw z sektora przetwórstwa przemysłowego osiągnęło niski lub bardzo niski poziom intensywności cyfrowej, przy czym 38% zostało zaklasyfikowanych do najniższej kategorii. Wskaźnik ten, określany w ramach Indeksu Intensywności Cyfrowej (Digital Intensity Index), odzwierciedla stopień wykorzystania technologii cyfrowych w działalności przedsiębiorstw.
– Cyfryzacja przemysłu zaczyna się od wiarygodnych danych. To one pozwalają właściwie ocenić stan procesów, identyfikować obszary optymalizacji i podejmować decyzje oparte na faktach. Ich źródłem są rozwiązania pomiarowe, które dostarczają precyzyjnych informacji o przebiegu procesów i tworzą podstawę do zwiększania efektywności operacyjnej, ograniczania kosztów oraz budowania przewagi konkurencyjnej. Bez rzetelnych danych nawet najbardziej zaawansowana analiza nie przyniesie oczekiwanych rezultatów – wyjaśnia Maciej Turkiewicz, dyrektor sprzedaży w Endress+Hauser.
Od danych do wiedzy
Wartość danych procesowych przejawia się na etapie analizy, jednak, jak wynika z badań GUS, w 2025 r. analitykę danych prowadziło jedynie 22,8% przedsiębiorstw przetwórstwa przemysłowego, a zaledwie 4,0% zlecało takie działania wyspecjalizowanym podmiotom. W wielu firmach informacje z maszyn, systemów automatyki, urządzeń pomiarowych oraz systemów informatycznych ERP i MES, wspierających zarządzanie przedsiębiorstwem i realizację produkcji, pozostają rozproszone i niewykorzystane. Ich integracja w ramach nowoczesnych platform danych, w tym rozwiązań chmurowych, pozwala uzyskać pełniejszy obraz procesów produkcyjnych i skuteczniej wspierać ich optymalizację. Wykorzystanie tych możliwości staje się jednym z kluczowych elementów budowy nowoczesnego przemysłu, opartego na automatyzacji, elastycznym zarządzaniu procesami i decyzjach podejmowanych w oparciu o dane.
– Rosnące koszty pracy i potrzeba utrzymania konkurencyjności sprawiają, że przemysł coraz intensywniej poszukuje sposobów na zwiększenie efektywności procesów. Automatyzacja, analiza danych i sztuczna inteligencja stają się ważnymi elementami tej transformacji, jednak ich skuteczne wykorzystanie wymaga wiarygodnych danych procesowych. Aparatura pomiarowa dostarcza wiarygodnych danych, które pozwalają lepiej zarządzać produkcją, optymalizować procesy i tworzyć spójne ekosystemy przemysłowe — dodaje Maciej Turkiewicz.
AI jako kolejny etap dojrzałości cyfrowej
Choć sztuczna inteligencja coraz częściej pojawia się w dyskusjach o przyszłości przemysłu, to obecnie, jak wynika z raportu GUS korzysta z niej zaledwie 7,8% przedsiębiorstw zajmujących się przetwórstwem przemysłowym. Większość firm nadal znajduje się na etapie budowania podstaw pozwalających skutecznie wykorzystać możliwości AI. Podczas gdy, oparte na niej modele pozwalają identyfikować zależności trudne do zauważenia w wyniku tradycyjnej analizy, przewidywać awarie urządzeń, wykrywać odchylenia jakościowe czy prognozować zużycie energii. Tym samym, możliwe staje się przejście od reagowania na problemy do ich przewidywania i zapobiegania, co przekłada się na większą efektywność operacyjną.
Współczesny przemysł konkuruje nie tylko jakością produktów i wydajnością produkcji, ale także zdolnością do szybkiego podejmowania trafnych decyzji. Dlatego, dojrzała cyfryzacja oznacza nie tylko dostęp do danych, ale zdolność do ich wykorzystania w celu optymalizacji, prognozowania i podejmowania lepszych decyzji.