Polska nowelizacja ustawy KSC (transponująca dyrektywę NIS2) wchodzi w fazę realnej egzekucji w drugiej połowie 2026. Fabryki produkujące chemię, żywność, maszyny, motoryzację, elektronikę lub wyroby medyczne — jeżeli mają więcej niż 50 osób — są klasyfikowane jako „podmioty istotne" i podlegają pełnemu pakietowi obowiązków. Artykuł rozbiera 10 wymagań Art. 21 NIS2 z perspektywy MES: które funkcje już produkują dowody compliance, czego brakuje, jak każde zewnętrzne API (OpenAI, chmurowe LLM, SaaS MES) zwiększa powierzchnię audytową, i co konkretnie zrobić w pozostałych miesiącach 2026.

18 lutego 2027 paszport baterii staje się obowiązkowy dla baterii EV, przemysłowych powyżej 2 kWh i LMT — pierwszy moment, w którym Digital Product Passport (DPP) z koncepcji unijnej zmienia się w konkretny wymóg produkcyjny. Dla MES oznacza to obowiązek wystawienia kilkunastu atrybutów per sztuka: pochodzenie surowców, ślad węglowy, zawartość recyklatu, batch ID, durability, dane o zdrowiu ogniwa. Artykuł rozbiera ESPR (2024/1781) i Battery Regulation (2023/1542) bez wody: które funkcje MES już to produkują, czego brakuje, jak architektonicznie podpiąć GS1 Digital Link, i co zrobić w pozostałych 9 miesiącach przed deadline'em.

2 sierpnia 2026 zaczynają obowiązywać przepisy AI Act dotyczące systemów wysokiego ryzyka. Część funkcji MES — predykcja awarii, monitoring operatorów, AI w kontroli jakości i wsparcie decyzji o przeniesieniach kadrowych — może zostać sklasyfikowana jako high-risk z karą do 15 mln EUR za naruszenia. Artykuł pokazuje konkretnie, które funkcje MES są pod regulacją (Annex I + Annex III), które prawie na pewno nie, jakie obowiązki musi spełnić deployer i provider, oraz co zrobić w pozostałych ~3 miesiącach.

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.