Zatem 2025 nie był wyłącznie czasem przełomów technologicznych, ale też konsekwentnego porządkowania fundamentów: danych, architektury systemów i przepływu informacji pomiędzy działami. Dzięki temu mogliśmy działać sprawniej i szybciej reagować na potrzeby klientów. To doświadczenie utwierdziło nas w przekonaniu, że konsekwencja i dbałość o detale są równie ważne jak odważne decyzje.
AI w CMMS: porządkowanie wiedzy zamiast dokładania kolejnych raportów
W 2025 roku temat sztucznej inteligencji przewijał się w wielu rozmowach, ale z mojej perspektywy kluczowe było jedno pytanie: czy AI faktycznie pomaga ludziom podejmować lepsze decyzje. W Utrzymaniu Ruchu problemem rzadko jest brak danych. Znacznie częściej jest nim ich nadmiar, brak kontekstu oraz trudność w szybkim dotarciu do informacji, które naprawdę mają znaczenie. Na to trzeba nałożyć liczny park maszynowy sięgający nierzadko kilkuset maszyn i urządzeń, zwielokrotnione przez mnogość zagadnień na których technik musi się po prostu znać: mechanika, elektryka, pneumatyka, hydraulika a czasami nawet automatyka. To wszystko pod dużą presją czasu i oczekiwań płynących z Produkcji.
W odpowiedzi na te potrzeby w naszym CMMS powstał QAI — nie jako próba zastąpienia doświadczenia techników czy kierowników UR, ale jako narzędzie wspierające i porządkujące wiedzę historyczną dotyczącą awarii, prewencji i działań naprawczych co ma przełożyć się na skuteczność podejmowanych decyzji. Zamiast kolejnych raportów użytkownik otrzymuje możliwość szybkiego zrozumienia sytuacji na podstawie realnych danych z przeszłości.
Najważniejsza zmiana polega na skróceniu drogi od informacji do decyzji. W praktyce oznacza to szybszą diagnostykę problemów, bardziej świadome planowanie pracy utrzymania ruchu i ograniczenie decyzji podejmowanych wyłącznie intuicyjnie, bez oparcia w faktach.
AI w MES i problem przeważeń w produkcji spożywczej
Drugim istotnym obszarem R&D w 2025 roku było zaproszenie do grona naszych partnerów byteLake i wspólne wykorzystanie sztucznej inteligencji w systemach MES do zaopiekowania problemu przeważeń. W branży spożywczej zagadnienie jest tematem powszechnie znanym, ale często traktowanym jako nieunikniony element procesu, a nie realny obszar do optymalizacji. Z jednej strony znajduje się zobowiązanie wobec konsumenta aby w opakowaniu znalazła się ilość której statystykę, zasady obliczania wyznacza i restrykcyjnie kontroluje Główny Urząd Miar a na drugiej szali mamy koszty, jeśli produktu w opakowaniu jest „średnio statystycznie” za dużo.
Dziś średnie przeważenia na produkcji (tzw. zjawisko giveaway / overfill) w zależności od branży sięgają nawet 5%. W tej sytuacji już niewielka poprawa może przynieść realny zwrot z inwestycji i przełożyć się na oszczędności sięgające dziesiątek tysięcy złotych miesięcznie. Problem polega na tym, że w wielu firmach przeważenia są analizowane dopiero po zakończeniu produkcji, kiedy na reakcję jest już za późno.
Połączenie danych z linii produkcyjnych z algorytmami AI pozwala przenieść analizę do momentu, w którym proces jeszcze trwa. Dzięki temu możliwe jest szybsze wykrywanie przyczyn odchyleń i ograniczanie strat w czasie rzeczywistym. W tym miejscu technologia przestaje być narzędziem raportowym, a zaczyna pełnić funkcję realnego wsparcia decyzyjnego.
Jedna platforma produkcyjna zamiast silosów systemowych
Trzecim, najbardziej strategicznym kierunkiem rozwoju w 2025 roku była dalsza rozbudowa jednej Platformy Produkcyjnej Queris, łączącej w sobie planowanie, zarządzanie produkcją oraz działem technicznym (APS + MES + CMMS).
W rzeczywistości operacyjnej plany produkcyjne zmieniają się dynamicznie, dostępność zasobów bywa niepewna, a każda decyzja niesie konsekwencje kosztowe. W sytuacji kiedy każdy dział pracuje na innym zestawie danych, mając w ten sposób odrębny obraz rzeczywistości, tarcia i konflikty pomiędzy nimi są czymś nieuniknionym. Wspólna platforma pozwala spojrzeć na planowanie, realizację produkcji i utrzymanie ruchu jako na jeden spójny strumień informacji.
Efektem jest wyraźne przyspieszenie decyzji oraz ograniczenie sytuacji, w których problemy są „przerzucane” pomiędzy działami zamiast być rozwiązywane wspólnie.
Dane są dostępne, ale nie wtedy, gdy są potrzebne
Klienci nieposiadający platformy produkcyjnej mierzą się z problemami dużej rozbieżności pomiędzy rzeczywistością operacyjną a danymi widocznymi w systemach. Informacje bywają niespójne, wprowadzane z opóźnieniem i pozbawione kontekstu, co znacząco utrudnia pracę planistów i kierowników produkcji.
Dobrym przykładem jest zagadnienie zużycia surowców i raportowania produkcji wyłącznie za pomocą systemu ERP gdzie dokumenty RW i PW wprowadzane są jeden do nawet trzech dni po faktycznym zużyciu surowca lub zarejestrowaniu produkcji. W efekcie planista „widzi” w systemie materiał, który fizycznie już dawno nie istnieje, albo nie widzi postępu na zleceniu, które już de facto zostało wyprodukowane. Takie zjawisko generuje kolejne problemy planistyczne i napięcia operacyjne.
Jednym z kluczowych kierunków w Queris jest uporządkowanie jakości, aktualności i spójności danych, tak aby wszystkie kluczowe role w zakładzie pracowały na tym samym obrazie sytuacji.
Skala danych jako realne wyzwanie technologiczne
Największym wyzwaniem technologicznym ostatnich lat, które miało swój finał w 2025 roku była skala zbieranych danych operacyjnych oraz możliwość ich wykorzystywania w obszarze raportowania. Systemy MES generują miliony wpisów produkcyjnych oraz setki tysięcy zdarzeń z maszyn lub zleceń rocznie, co przy niewłaściwej architekturze szybko doprowadzi do problemów z wydajnością i shutdown’u systemu w przypadku intensywnej pracy na danych raportowych dla dłuższego horyzontu czasowego.
Dlatego też Queris MES posiada dodatkową warstwę hurtowni danych, która oddziela obsługę procesów w czasie rzeczywistym od warstwy analitycznej. Produkcja może działać bez opóźnień, a jednocześnie możliwa jest długookresowa analiza danych dotyczących pracy maszyn, ludzi, produkcji, zużyć, efektywności. Izolacja od warstwy produkcyjnej pozwala również na bezpieczne „wpięcie” systemów klasy BI (i przy połączeniu z ERP) dokonywanie najbardziej wymagających i zaawansowanych analiz kosztowych.
To podejście otworzyło realną drogę do wykorzystania MES jako narzędzia dla zespołów leanowych i controllingowych, bez konieczności ręcznego eksportu danych i bez dociążania systemów operacyjnych.
Kierunek na 2026 rok
Wchodząc w 2026 rok, nie szukamy jednego hasła przewodniego. Skupiamy się na dalszym rozwijaniu platformy produkcyjnej w oparciu o realne potrzeby klientów i codzienną praktykę zakładów produkcyjnych. Z mojego fotela CTO jedno pozostaje niezmienne: technologia ma sens tylko wtedy, gdy pomaga ludziom. Naszym celem produktowym i wdrożeniowym są szybsze i lepsze decyzje — bez chaosu, bez domysłów i bez gaszenia pożarów.
Mariusz Zaborski
Board Member / Chief Technology Officer
