Nieplanowane przestoje kosztują 500 największych producentów na świecie ok. 1,4 bln dolarów rocznie, czyli równowartość ok. 11 proc. ich przychodów – wynika z 2025 Global Industry Report (OxMaint). Jednym z najbardziej obiecujących sposobów ograniczenia tego problemu jest predykcyjne utrzymanie ruchu dzięki zastosowaniu AI.
Produkcja jest jedną z branż, które mają dziś najwięcej danych – z maszyn, systemów ERP i MES, czujników, procesów jakościowych, magazynów, dostawców czy dokumentacji technicznej. Jednocześnie ich ilość nie oznacza jeszcze, że firmy potrafią efektywnie z nich korzystać. W wielu przedsiębiorstwach te same informacje często są rozproszone między różnymi systemami, arkuszami i dokumentami, co utrudnia wdrażanie nowych technologii. Potwierdzają to również dane Gartnera: w badaniu opublikowanym w 2026 r. 38 proc. liderów infrastruktury i operacji, którzy doświadczyli problemów z projektami AI, wskazywało niską jakość danych lub ograniczoną ich dostępność jako bezpośrednią przyczynę niepowodzenia projektów[1]. W efekcie problemem przemysłu nie jest dziś brak danych, ale brak zaufania do danych – a to może ograniczać zarówno wdrożenia AI, jak i przygotowanie firm do nowych wymogów rynku.
Ambiscale, spółka wdrażająca Data Governance dla sektora przemysłowego, tłumaczy jednak, że porządkowanie danych w produkcji nie musi zaczynać się od wielkiej transformacji. Firmy mogą zacząć od danych produktowych, materiałowych, dostawców, partii, indeksów i wskazania właścicieli danych. Taki pierwszy krok pozwala zbudować wiarygodną bazę pod AI, nowe wymogi regulacyjne i dalsze skalowanie biznesu.
AI na produkcji zaczyna się od danych
Nieplanowane przestoje kosztują 500 największych producentów na świecie ok. 1,4 bln dolarów rocznie, czyli równowartość ok. 11 proc. ich przychodów – wynika z 2025 Global Industry Report (OxMaint)[2]. Jednym z najbardziej obiecujących sposobów ograniczenia tego problemu jest predykcyjne utrzymanie ruchu dzięki zastosowaniu AI. Modele analizują dane z czujników i historię pracy urządzeń, aby wykrywać symptomy awarii i pozwolić na reakcję, zanim zatrzyma się linia produkcyjna. To szczególnie istotne w sytuacji, gdy koszt przestoju może sięgać milionów dolarów. Technologie predykcyjne mogą ograniczać skalę tego problemu, ale ich skuteczność jest bezpośrednio uzależniona od jakości danych. Jeżeli dane z maszyn są niekompletne, niespójne między zakładami lub nie można ich powiązać z konkretnymi urządzeniami, partiami produkcyjnymi czy zdarzeniami serwisowymi, nawet najbardziej zaawansowany model AI będzie pracował na słabym fundamencie.
To oznacza zmianę podejścia do cyfryzacji produkcji. Wdrożenie sztucznej inteligencji nie zaczyna się od wyboru modelu czy narzędzia, ale od odpowiedzi na pytanie, czy firma wie, jakimi danymi dysponuje, skąd one pochodzą i czy można im ufać.
Przemysł traci ogromne pieniądze przez nieplanowane przestoje. Dziś problemem nie jest już brak technologii ale jakość danych i to jak nimi zarządzamy, przy czym sama poprawa jakości danych już nie wystarcza. Jeżeli firma nie ustali właścicieli danych, standardów identyfikacji, zasad utrzymywania danych referencyjnych i odpowiedzialności za błędy, problemy szybko powrócą. To właśnie tym sposobem przechodzimy z Data Quality w Data Governance. To sposób na zbudowanie zaufania do danych, które stają się częścią procesu produkcyjnego, produktu, relacji z klientem i zgodności regulacyjnej – mówi Krzysztof Surowiecki, Senior Data & Analytics Advisor w Ambiscale.
Cyfrowy paszport produktu wchodzi do przemysłu
Od 18 lutego 2027 r. cyfrowy paszport baterii będzie obowiązkowy dla baterii motoryzacyjnych i przemysłowych powyżej 2 kWh wprowadzanych na rynek UE[3]. Dla producentów, importerów i dostawców oznacza to konieczność przygotowania m.in. identyfikatorów produktów, informacji o łańcuchu dostaw, danych środowiskowych oraz bezpiecznych mechanizmów ich wymiany – zanim wymagania zaczną obowiązywać dla kolejnych kategorii produktów[4].
Firmy zatem będą musiały dysponować ustrukturyzowanymi danymi m.in. o materiałach czy pochodzeniu komponentów. To jeden z pierwszych wyraźnych sygnałów, że spójne dane o produkcie przestają być wyłącznie kwestią efektywności, a stają się elementem warunkującym funkcjonowanie na rynku. W przyszłości mogą też stanowić fundament digital twins – cyfrowych bliźniaków pozwalających symulować zachowanie produktów i ograniczać koszty testów.
Podobny kierunek dyktuje już sektor motoryzacji. Catena-X[5], otwarty ekosystem wymiany danych, skupia m.in. BMW, Volkswagena, Forda, Renault, Volvo, Boscha, Continentala, Siemensa i ZF. Od kwietnia 2025 r. rejestracja w Catena-X jest integralną częścią procesu zakupowego BMW, a dostawcy muszą być gotowi do wymiany danych w tym standardzie.
Presję zwiększają również regulacje dotyczące AI. AI Act przewiduje maksymalne kary sięgające nawet 35 mln euro lub 7 proc. światowego rocznego obrotu, a w przypadku systemów wysokiego ryzyka wymogi obejmują wprost m.in. odpowiednie zarządzanie i jakość danych[6].
W praktyce oznacza to, że producent będzie musiał coraz częściej nie tylko wiedzieć, co wyprodukował, ale również być w stanie udowodnić, z czego produkt powstał, skąd pochodziły materiały i na jakich danych opiera się ta informacja. Dla firm, których dane są dziś rozproszone między ERP, Excelami i systemami produkcyjnymi, Data Governance staje się więc fundamentem zarówno zgodności regulacyjnej, jak i współpracy z dużymi partnerami – podkreśla Jerzy Kozyra, CEO Ambiscale.
Nie trzeba zaczynać od rewolucji
Wdrożenie Data Governance nie musi oznaczać wieloletniego programu obejmującego wszystkie dane i wszystkie procesy przedsiębiorstwa jednocześnie. Szczególnie w średnich firmach produkcyjnych pierwszym krokiem może być uporządkowanie obszarów, które mają bezpośrednie przełożenie na działalność operacyjną.
W pierwszej kolejności mogą to być m.in.: dane produktowe i indeksy materiałowe, dane o maszynach i urządzeniach, konfiguracje produktów i części zamienne, dokumentacja techniczna, dane serwisowe, informacje o dostawcach i materiałach, dane dotyczące partii produkcyjnych, czy określenie właścicieli poszczególnych danych i odpowiedzialności za ich jakość. Takie podejście pozwala budować Data Governance wokół konkretnych problemów biznesowych, zamiast traktować je jako abstrakcyjny projekt technologiczny.
Nie każda firma musi od razu budować rozbudowany program Data Governance obejmujący całą organizację. Można zacząć od jednej konkretnej potrzeby biznesowej jak np. zmapowania i przygotowania danych do cyfrowego paszportu produktu. Kluczowe jest stworzenie zasad, dzięki którym wiadomo, kto za dane odpowiada, gdzie znajduje się ich właściwa wersja i jakie standardy muszą spełniać – zaznacza Krzysztof Surowiecki.
Usystematyzowane dane ułatwiają następnie skalowanie procesów między zakładami, integrację systemów, raportowanie, współpracę z dużymi klientami i wdrażanie kolejnych projektów AI. W przypadku firm produkcyjnych może to również wpływać na postrzeganie przedsiębiorstwa przez potencjalnych inwestorów czy nabywców. W efekcie Data Governance przestaje być jedynie sposobem na „posprzątanie” danych, a staje się elementem przygotowania firmy do dalszego rozwoju i budowania przewagi konkurencyjnej.
_____________________________________________
Ambiscale – spółka informatyczna należąca do grupy kapitałowej HEXE Capital, wdrażająca rozwiązania w zakresie Data Governance, wspierając przedsiębiorstwa produkcyjne i przemysłowe w przejściu od rozproszonych danych znajdujących się w ERP, arkuszach kalkulacyjnych i systemach produkcyjnych do uporządkowanego modelu zarządzania danymi. Celem jest stworzenie fundamentu dla skalowania działalności, wdrażania AI, raportowania, spełniania wymogów regulacyjnych oraz współpracy z klientami i partnerami w coraz bardziej cyfrowych łańcuchach dostaw. Wielokrotnie nagradzana w branży IT, m.in. Top Web Developers Clutch i Digital Impact Awards.
[1] https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-04-07-gartner-says-artificial-intelligence-projects-in-infrastructure-and-operations-stall-ahead-of-meaningful-roi-returns
[2] https://oxmaint.com/industries/manufacturing-plant/manufacturing-maintenance-global-industry-report-2025
[3] https://single-market-economy.ec.europa.eu/single-market/digital-product-passport/batteries_en
[4] https://digiprodpass.com/blogs/digital-product-passport-guide