Współczesny przemysł staje przed realnymi wyzwaniami związanymi z rosnącymi kosztami energii oraz koniecznością spełniania coraz bardziej rygorystycznych wymagań środowiskowych. Wielu przedsiębiorców wciąż traktuje energię jako koszt stały, który trudno w pełni kontrolować. Tymczasem systemy MES pokazują, że efektywnością energetyczną można zarządzać równie świadomie, jak wydajnością produkcji. To właśnie MES dostarcza informacji, które pozwalają połączyć świat planowania produkcji z rzeczywistym zużyciem mediów na maszynach i liniach. Dzięki temu organizacja nie tylko wie, ile energii zużywa, ale rozumie przede wszystkim — dlaczego zużywa jej tyle, a nie mniej.

Wdrożenie systemu MES (Manufacturing Execution System) to nie tylko instalacja oprogramowania i podłączenie maszyn. To przede wszystkim proces transformacji organizacyjnej, w którym technologia staje się narzędziem do realizacji jasno zdefiniowanych celów biznesowych.Aby wdrożenie zakończyło się sukcesem, warto podejść do niego metodycznie — krok po kroku. Poniżej opisujemy, jak wygląda proces wdrożenia MES w praktyce, z uwzględnieniem najlepszych praktyk i doświadczeń z projektów realizowanych z wykorzystaniem systemu OmniMES.

W erze przemysłowej transformacji cyfrowej, globalny rynek interfejsów człowiek-maszyna (HMI) osiągnął wartość 24,5 miliarda USD w 2024 roku i przewiduje się jego wzrost do 55,2 miliarda USD do 2033 roku, przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) 9,7%. Jednocześnie rynek oprogramowania symulacyjnego wzrósł z 19,95 miliarda USD w 2024 roku do przewidywanych 36,22 miliarda USD do 2030 roku przy CAGR 10,4%. Te dynamiczne trendy odzwierciedlają fundamentalną zmianę w podejściu do optymalizacji zasobów produkcyjnych.

Współczesna transformacja cyfrowa w przemyśle wymaga implementacji zaawansowanych rozwiązań komunikacyjnych, które zapewnią interoperacyjność systemów oraz umożliwią efektywne wykorzystanie danych operacyjnych. Protokół Sparkplug B, stanowiący rozwinięcie standardu MQTT dla zastosowań przemysłowych, oferuje ustrukturyzowane podejście do komunikacji w ramach Industrial Internet of Things (IIoT). Integracja tego protokołu z systemami Manufacturing Execution Systems (MES) otwiera nowe możliwości w zakresie predykcyjnego utrzymania ruchu oraz optymalizacji zużycia energii w procesach produkcyjnych.

Porównanie algorytmów TensorFlow, XGBoost, LightGBM i CatBoost w wykrywaniu awarii w systemach MES. Praktyczne zastosowania, analiza danych czasowych i tabelarycznych oraz wydajność pod kątem szybkości i zasobów obliczeniowych.

Praktyczne wykorzystanie algorytmów XGBoost, LightGBM i CatBoost w systemach MES do wykrywania awarii. Opis metod analizy danych, klasyfikacji stanów maszyn (produkcja, awaria, postój planowany i nieplanowany) oraz implementacji powiadomień w czasie rzeczywistym, minimalizujących przestoje.