Poprawa współpracy, a także zastosowanie platform analitycznych w chmurze i w architekturze hybrydowej pomaga firmom uzyskać przewagę konkurencyjną poprzez redukcję kosztów utrzymania infrastruktury IT, zapewnienie zgodności regulacyjnej oraz standaryzację operacji w całym przedsiębiorstwie.
Kluczowe wnioski dotyczące analityki chmurowej
- Środowiska chmurowe oferują skalowalność oraz nowoczesne funkcjonalności.
- Rozwiązania on-premises są często kojarzone z większą kontrolą, suwerennością danych oraz postrzeganą przewagą wydajnościową.
- Platformy analityczne w chmurze mogą być dostępne z dowolnego miejsca posiadającego połączenie z Internetem.
W dzisiejszym, opartym na danych środowisku przemysłowym organizacje muszą maksymalnie wykorzystywać analitykę chmurową, aby nadążać za dynamicznie rozwijającymi się technologiami operacyjnymi (OT). Konwergencja technologii informatycznych (IT) i OT nie jest już futurystyczną wizją ani ideologiczną koncepcją — stała się rzeczywistością.
Postępująca cyfryzacja fabryk oraz przemysłu procesowego sprawiła, że dane stały się jednym z najcenniejszych zasobów w operacjach przemysłowych. Wraz z rozpowszechnieniem czujników, urządzeń przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT) oraz zautomatyzowanych systemów, ilość i tempo generowania danych na halach produkcyjnych osiągnęły bezprecedensowy poziom.
Ta eksplozja danych doprowadziła do rosnącego zapotrzebowania na analitykę czasu rzeczywistego o dużej przepustowości, umożliwiającą uzyskanie praktycznych wniosków wspierających operacje, utrzymanie ruchu, jakość i zgodność regulacyjną. Przedsiębiorstwa przemysłowe coraz częściej polegają na analityce, aby optymalizować wydajność, ograniczać przestoje, zapewniać jakość produktu oraz spełniać rygorystyczne wymagania regulacyjne. Wciąż jednak pozostaje fundamentalne pytanie: jakie podejście jest najlepsze do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych i czy dane przemysłowe powinny być przetwarzane i analizowane lokalnie (on-premises), czy w chmurze?
Na rynku dostępnych jest coraz więcej rozwiązań programowych, ukierunkowanych na różnorodne potrzeby branżowe. Najlepsze rozwiązania oferują holistyczną platformę umożliwiającą budowanie i wykonywanie wielu analiz danych. Choć środowiska chmurowe zapewniają skalowalność oraz nowoczesne funkcje i stały się w wielu branżach standardem, rozwiązania lokalne (on-premises) nadal są często postrzegane jako zapewniające większą kontrolę, suwerenność danych oraz przewagę wydajnościową. Dla organizacji przechodzących transformację cyfrową kluczowe jest zrozumienie zalet i kompromisów obu podejść w celu opracowania skutecznej strategii danych.
Zaawansowana analityka ma krytyczne znaczenie biznesowe
Analiza danych stanowi fundament współczesnej doskonałości operacyjnej w przemyśle. Przy odpowiednich narzędziach i infrastrukturze analityka może przekształcać surowe dane w użyteczną wiedzę wspierającą mierzalne korzyści biznesowe. Do kluczowych zastosowań należą:
- Monitorowanie procesów w czasie rzeczywistym: natychmiastowy wgląd w parametry takie jak temperatura, ciśnienie czy przepływ umożliwia szybką reakcję w przypadku odchyleń.
- Optymalizacja procesów i operacji: zaawansowane algorytmy pozwalają identyfikować wąskie gardła, nieefektywności i niestabilności procesu, umożliwiając ciągłe doskonalenie.
- Automatyczne raportowanie: szczególnie cenne w branżach silnie regulowanych, systemy raportowania oparte na danych redukują błędy ludzkie i usprawniają dokumentację zgodności.
- Wsparcie zarządzania jakością: analityka pomaga utrzymywać rygorystyczne standardy jakości poprzez monitorowanie zmiennych procesowych i wykrywanie odchyleń.
- Predykcyjne utrzymanie ruchu: zamiast reagować na awarie, organizacje mogą je przewidywać i minimalizować nieplanowane przestoje.
- Efektywność energetyczna: dane w czasie rzeczywistym pomagają optymalizować zużycie energii w procesach, wspierając cele zrównoważonego rozwoju.
- Analiza przyczyn źródłowych i badanie odchyleń: dane historyczne i bieżące pozwalają szybko identyfikować przyczyny problemów produkcyjnych oraz niezgodności produktu.
Analityka danych przemysłowych ma znaczenie krytyczne dla ciągłości biznesu (mission-critical), umożliwiając szybsze i trafniejsze decyzje wpływające na wynik finansowy produkcji oraz satysfakcję użytkowników końcowych. Poprawne prowadzenie analiz wymaga jednak odpowiednich narzędzi programowych. Próby realizowania analityki przy użyciu arkuszy kalkulacyjnych, pakietów Business Intelligence lub innych niedostosowanych platform powodują, że znacząca część potencjalnej wartości danych pozostaje niewykorzystana.
Silne argumenty przemawiające za modelem SaaS
Wraz z cyfryzacją przemysłu platformy typu software-as-a-service (SaaS) stają się coraz bardziej atrakcyjne do realizacji analityki przemysłowej. Według badania Flexera z 2019 roku, 94% organizacji realizowało przynajmniej część swoich procesów w chmurze, a Fortinet odnotował stały wzrost wykorzystania chmury w kolejnych trzech latach. Hostowane w chmurze i zarządzane przez dostawców rozwiązania SaaS oferują producentom liczne strategiczne korzyści.
Efektywność kosztowa
SaaS eliminuje potrzebę ponoszenia wysokich nakładów inwestycyjnych na serwery lokalne, pamięć masową i personel IT. Koszty operacyjne stają się przewidywalne, a organizacje płacą wyłącznie za faktyczne wykorzystanie. W dłuższym horyzoncie taki model zwykle obniża całkowity koszt posiadania (TCO), szczególnie po uwzględnieniu cykli wymiany sprzętu, aktualizacji oraz kosztów przestojów.
Skalowalność i elastyczność
Platformy SaaS są projektowane tak, aby rozwijały się wraz z przedsiębiorstwem. Niezależnie od tego, czy firma rozszerza produkcję o nowe linie, zwiększa liczbę użytkowników czy integruje dodatkowe źródła danych, skalowanie środowiska SaaS często sprowadza się do zmiany poziomu subskrypcji. Nie ma potrzeby zakupu nowego sprzętu ani rekonfiguracji systemów legacy.
Automatyczne aktualizacje i utrzymanie
Jedną z największych zalet SaaS jest ograniczenie konieczności obsługi technicznej po stronie użytkownika. Dostawca zajmuje się wszystkim — od poprawek błędów po wdrażanie nowych funkcji. Dzięki temu użytkownicy zawsze mają dostęp do najnowszych możliwości oraz zabezpieczeń, bez zakłócania pracy operacyjnej.
Dostępność i współpraca
Platformy analityczne w chmurze mogą być używane z dowolnego miejsca z dostępem do Internetu. Jest to szczególnie istotne w dzisiejszym środowisku pracy hybrydowej i globalnej. Zespoły z różnych działów i lokalizacji mogą współpracować na tych samych danych w czasie rzeczywistym, przyspieszając podejmowanie decyzji i innowacje.
Bezpieczeństwo i zgodność regulacyjna
Wiodący dostawcy SaaS inwestują znaczące środki w infrastrukturę bezpieczeństwa, obejmującą m.in. szyfrowanie, wykrywanie włamań, kontrolę dostępu oraz dzienniki audytowe. Wielu utrzymuje także certyfikacje lub wdraża procesy jakości i usługi wspierające zgodność z GxP, co ma szczególne znaczenie w branżach silnie regulowanych, np. w naukach przyrodniczych (life sciences). Takie potwierdzenia ułatwiają użytkownikom końcowym spełnianie wymogów branżowych w porównaniu do rozwiązań budowanych i utrzymywanych wewnętrznie.
Centralizacja i spójność w złożonych organizacjach
W dużych przedsiębiorstwach, gdzie operacje obejmują wiele zakładów, a kontrola regulacyjna jest intensywna, możliwość centralizacji analityki znacząco zwiększa produktywność. Przykładowo, firma farmaceutyczna wdrażająca nowy proces produkcyjny w trzech zakładach w różnych krajach może dzięki centralnej platformie SaaS, połączonej z lokalnymi źródłami danych, monitorować te same kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) w każdej lokalizacji, wykrywać rozbieżności, dzielić się doświadczeniami oraz jednolicie egzekwować najlepsze praktyki.
Osiągnięcie takiego poziomu synchronizacji i kontroli jest trudne w przypadku rozproszonych rozwiązań lokalnych. SaaS zapewnia warstwę spójności kluczową w sytuacjach, gdy jakość produktu i zgodność regulacyjna są nienegocjowalne.
Typowe zastrzeżenia wobec SaaS
Pomimo istotnych zalet, niektóre obawy powstrzymują organizacje przed wdrożeniem SaaS do analityki przemysłowej. Są one zrozumiałe i powinny być rzetelnie adresowane.
Bariery IT
Organizacje mogą spodziewać się znaczącego wysiłku IT podczas przechodzenia z systemów legacy do platform chmurowych. Obawy mogą dotyczyć m.in. udostępnienia platformom dostępu do warstw sieci wewnętrznych oraz integracji z historianami danych, systemami realizacji produkcji (MES), systemami zarządzania informacją laboratoryjną (LIMS) oraz innymi bazami danych. Jednak najlepsi dostawcy SaaS coraz częściej oferują konektory i technologie integracyjne zgodne z najwyższymi standardami cyberbezpieczeństwa, które pozwalają uniknąć zakłócania istniejącej infrastruktury danych.
Obawy dotyczące własności danych
Firmy często obawiają się utraty kontroli nad danymi w chmurze, co rodzi pytania: kto jest właścicielem danych? gdzie są przechowywane? czy można je łatwo odzyskać? Takie obawy można ograniczyć poprzez wybór dostawców zapewniających pełną transparentność infrastruktury danych i zasad własności.
Kluczowa jest odpowiednia architektura chmurowa zachowująca integralność danych. Wiodące platformy SaaS do zaawansowanej analityki, takie jak Seeq, wykonują zapytania do danych „na żądanie” bezpośrednio w istniejących repozytoriach, bez konieczności wstępnego przetwarzania, przenoszenia lub duplikowania danych. Dane pozostają niezmienione i w swojej pierwotnej lokalizacji.
Wymagania dotyczące zgodności i bezpieczeństwa
Branże silnie regulowane wymagają od dostawców spełnienia rygorystycznych standardów zgodności. Jeśli dostawca SaaS nie posiada kluczowych certyfikacji lub nie ma doświadczenia w sektorach regulowanych, producenci mogą zasadnie wahać się przed wdrożeniem. Rozwiązaniem jest dokładna weryfikacja dostawcy (vendor due diligence) — wybór partnerów rozumiejących środowiska regulacyjne i oferujących odpowiednie zapewnienie zgodności, w tym dedykowane wersje produktu dla środowisk specjalistycznych, takich jak GxP.
Postrzeganie kosztów
Organizacje posiadające już infrastrukturę lokalną często zakładają, że wdrożenie SaaS oznacza dublowanie kosztów. Wiele z nich pomija jednak ukryte koszty utrzymania starzejących się systemów, w tym ręczne aktualizacje, przestoje oraz fragmentację danych w silosach, co może generować wydatki większe niż początkowo zakładano. W rzeczywistości wyższy całkowity koszt posiadania dla rozwiązań on-premises jest dobrze udokumentowany.
Obawy wydajnościowe
Niektórzy użytkownicy obawiają się, że rozwiązania chmurowe nie spełnią wymagań dotyczących opóźnień w aplikacjach sterowania w czasie rzeczywistym. Choć jest to uzasadniona obawa, większość platform SaaS jest wykorzystywana do monitorowania i analityki, a nie do sterowania procesem. Ponadto przetwarzanie brzegowe (edge computing) pozwala wypełnić lukę wydajnościową, realizując zadania czasu rzeczywistego lokalnie, a jednocześnie wykorzystując chmurę do bardziej zaawansowanej analityki. Innymi słowy, kluczowe jest właściwe zdefiniowanie zakresu wdrożenia i charakteru procesu podlegającego sterowaniu.
Kontrola nad aktualizacjami
W modelu SaaS dostawca zazwyczaj decyduje o terminach wdrożeń aktualizacji. Jednak wiele organizacji preferuje — lub jest zobowiązanych z powodów regulacyjnych, jak w przypadku walidowanych systemów GxP w branży life sciences — aby przed wdrożeniem przeprowadzić walidację aktualizacji.
Niektórzy dostawcy oprogramowania zapewniają użytkownikom pełną kontrolę nad aktualizacjami, umożliwiając przejście na nowe wersje w dogodnym momencie. Przykładowo Seeq Pharma Analytics & AI Suite oferuje osobne środowiska produkcyjne i testowe, a nowe wersje oprogramowania są wdrażane do środowiska testowego kwartalnie. Użytkownik może następnie przeanalizować dokumentację zmian pod kątem regulacyjnym i wykonać wymagane testy oraz weryfikacje przed zatwierdzeniem aktualizacji do środowiska produkcyjnego.
Optymalizacja na platformach SaaS
Wraz z postępującą transformacją cyfrową rośnie potrzeba skalowalnej, responsywnej i bezpiecznej analityki. Choć systemy lokalne oferują poczucie kontroli i znajomość środowiska, platformy analityczne SaaS stanowią nowoczesną, elastyczną i wydajną alternatywę odpowiadającą na wymagania współczesnego przemysłu.
SaaS jest szczególnie dobrze dopasowany do organizacji, które chcą standaryzować operacje w wielu zakładach, poprawić współpracę i ograniczyć narzut IT. Możliwość centralnego monitorowania i optymalizacji procesów, przy jednoczesnym zachowaniu zgodności regulacyjnej i integralności danych, stanowi istotną przewagę konkurencyjną.
Obawy dotyczące sterowania w pętli zamkniętej (closed-loop control) koordynowanego przez zaawansowaną analitykę danych są uzasadnione. Jednak organizacje mogą znacząco skorzystać z wykorzystania systemów edge computing, które łączą centralną analitykę w chmurze ze sterowaniem czasu rzeczywistego na poziomie hali produkcyjnej.
Najlepsza strategia analityczna dla każdej firmy musi być zgodna z celami produkcyjnymi, środowiskiem regulacyjnym oraz dostępną infrastrukturą. Najważniejszą rolą analityki danych nie jest zastąpienie ekspertów procesowych, lecz ich dalsze wzmocnienie — tak, aby mogli podejmować lepsze decyzje szybciej i skuteczniej wspierać optymalną efektywność operacyjną.
