Pięta achillesowa cyfryzacji produkcji: dlaczego dwie dekady Przemysłu 4.0 zawiodły w obliczu rzeczywistości

Kiedy wizje programu PowerPoint spotykają się na sali gimnastycznej – rozliczenie

Minęły dwie dekady od początku tzw. czwartej rewolucji przemysłowej, a ta przygnębiająca ocena jest przygnębiająca. Prawie osiemdziesiąt procent wszystkich inicjatyw cyfryzacji produkcji kończy się niepowodzeniem – wskaźnik sukcesu graniczący z samooszukiwaniem się. Podczas gdy konsultanci i firmy programistyczne obiecują przełom w cyfrowym przedsiębiorstwie, kierownicy zakładów i kierownicy produkcji zmagają się z niewygodną prawdą: cyfryzacja produkcji w obecnej formie jest fundamentalnie wadliwa. Nie dlatego, że brakuje technologii, ale dlatego, że logika wdrożenia opiera się na dwóch zasadniczo odmiennych paradygmatach, z których każdy jest skazany na porażkę.

Podejście odgórne, w którym kierownictwo wybiera rozwiązanie programowe po długich prezentacjach i przetargach, regularnie kończy się tą samą katastrofą. To, co na błyszczących slajdach prezentacji jawi się jako idealna integracja wszystkich wymagań, w praktyce okazuje się wieloletnim projektem adaptacyjnym. Systemy MES (Manufacturing Execution Systems) o średnim czasie wdrożenia wynoszącym od piętnastu do szesnastu miesięcy nadal są regułą, a nie wyjątkiem. Systemy te są sztywne, kosztowne w adaptacji i wymagają, aby produkcja dostosowała się do oprogramowania, a nie odwrotnie. Procesy, które przez dziesięciolecia dowiodły swojej optymalności, są zmuszone dopasowywać się do gotowych szablonów. Rezultat: wdrożenia, które nigdy nie przynoszą obiecanego wzrostu wydajności, ponieważ zostały zaplanowane bez uwzględnienia realiów operacyjnych.

Podejście oddolne zawodzi z diametralnie różnych powodów. Makra Excela, bazy danych Accessa i narzędzia programowane na zamówienie pojawiają się z konieczności, gdy działy IT są przeciążone, a standardowe oprogramowanie nie spełnia określonych wymagań. Początkowo pomyślane jako rozwiązania tymczasowe, te odizolowane systemy szybko stają się krytyczne dla biznesu. Ich programiści, często wykwalifikowani pracownicy bez formalnego szkolenia programistycznego, tworzą pragmatyczne narzędzia, które faktycznie działają. Jednak z każdą dodatkową funkcją dług techniczny rośnie wykładniczo. Wadliwa dokumentacja, brak kontroli wersji, brak śladów audytu i niewystarczająca skalowalność to tylko najbardziej oczywiste problemy. Kiedy programista odchodzi z firmy, pozostaje czarna skrzynka, której nikt nie jest w stanie utrzymać, ale wszyscy są zmuszeni nadal używać. Zaległości rosną, a coraz więcej zasobów jest przeznaczanych na utrzymanie przestarzałych rozwiązań zamiast na stawianie czoła nowym wyzwaniom.

Oba podejścia zawodzą nie z przyczyn technicznych, lecz strukturalnych. Cyfryzacja odgórna ignoruje inteligencję operacyjną tych, którzy faktycznie produkują. Inicjatywy oddolne zawodzą z powodu braku zarządzania i wiedzy technicznej. Obietnica Przemysłu 4.0 – inteligentnej, sieciowej i elastycznej produkcji – pozostaje nieosiągalna w tym impasie. Trzy na cztery niemieckie firmy nie mają dobrze rozwiniętej strategii cyfryzacji, a osiemdziesiąt procent z nich działa w oparciu o procesy w dużej mierze manualne lub tylko częściowo zautomatyzowane. Repozytoria danych się zapełniają, ale wnioski pozostają nieuchwytne, ponieważ dane są uwięzione w silosach.

Ukryty cień IT: Kiedy Excel staje się infrastrukturą krytyczną dla biznesu

W halach produkcyjnych niemieckich firm średniej wielkości, a nawet dużych korporacji, istnieje równoległy świat rozwiązań cyfrowych, którego nie ma w żadnym inwentarzu IT. Arkusze kalkulacyjne Excel z makrami obsługują planowanie produkcji. Bazy danych Access zarządzają danymi jakościowymi. Skrypty Pythona, tworzone na zamówienie, analizują dane maszynowe. Ten ukryty system IT stał się kręgosłupem wielu procesów produkcyjnych, ponieważ oficjalne systemy są zbyt powolne, zbyt mało elastyczne lub po prostu nie istnieją.

Historia powstania jest niemal zawsze taka sama: pojawia się problem, dział IT jest przeciążony lub istniejący system ERP nie posiada niezbędnych funkcji. Pracownik z odpowiednimi umiejętnościami technicznymi tworzy pragmatyczne rozwiązanie, wykorzystując dostępne narzędzia. Rozwiązanie działa, rozprzestrzenia się i jest rozszerzane. W krótkim czasie narzędzie staje się aplikacją o znaczeniu krytycznym dla firmy, z której codziennie korzystają dziesiątki pracowników. Ta ewolucja odbywa się poza jakimkolwiek nadzorem IT, bez audytów bezpieczeństwa, strategii tworzenia kopii zapasowych ani profesjonalnej konserwacji.

Ryzyko jest znaczne. Zmiany danych są niemożliwe do wyśledzenia, nie ma rejestrowania, a audytowalność jest niemożliwa. Brakuje koncepcji autoryzacji, co uniemożliwia realizację podstawowych zasad kontroli, takich jak zasada „dwóch oczu”. Dostęp do danych z rozproszonych lokalizacji i przez wielu użytkowników jest problematyczny, zwłaszcza w czasach, gdy standardem powinien być dostęp w czasie rzeczywistym w chmurze. Bezpieczeństwo danych – integralność, spójność czy poufność – nie jest gwarantowane. Stabilność wersji jest zerowa, co oznacza, że ​​aktualizacja systemu operacyjnego lub nowa wersja pakietu Office może sparaliżować całe rozwiązanie. Dokumentacja jest uboga lub jej w ogóle brakuje, a wiedza zostaje utracona, gdy programista odchodzi z firmy.

Mimo to rozwiązania te przetrwały lata, ponieważ mają kluczową zaletę: rozwiązują rzeczywiste problemy i zostały opracowane przez ludzi rozumiejących proces produkcyjny. Arkusz kalkulacyjny do planowania, udoskonalany latami przez kierownika zmiany, często odzwierciedla rzeczywistość produkcji lepiej niż standardowy moduł MES kosztujący miliony euro. To właśnie ta dorozumiana świadomość ich funkcjonalności sprawia, że ​​ich wymiana jest tak trudna. Wszyscy wiedzą, że są problematyczne, ale nikt nie odważy się ich wyłączyć, ponieważ bez nich produkcja uległaby zatrzymaniu.

Prawdziwa tragedia nie leży w istnieniu tych rozwiązań, lecz w tym, że są one symptomem fundamentalnej porażki. Dowodzą one, że lokalna, oparta na potrzebach cyfryzacja działa, gdy jest rozwijana przez odpowiednich ludzi i przy użyciu odpowiednich narzędzi. Jednocześnie dowodzą niezdolności branży IT do dostarczania elastycznych, adaptowalnych narzędzi, które są jednocześnie profesjonalnie utrzymywalne i szybko dostosowują się do konkretnych wymagań. Ta luka między podażą a popytem jest prawdziwą piętą achillesową cyfryzacji produkcji.

Nowa fala: Kiedy sztuczna inteligencja demokratyzuje rozwój oprogramowania

Podczas gdy tradycyjne podejścia do cyfryzacji słabną, trwa fundamentalna zmiana. Platformy low-code i no-code oparte na sztucznej inteligencji obiecują demokratyzację tworzenia oprogramowania. Narzędzia takie jak Lovable, Microsoft Power Platform i Mendix umożliwiają pracownikom bez formalnych umiejętności programistycznych tworzenie funkcjonalnych aplikacji. Liczby robią wrażenie: Gartner przewiduje, że do 2026 roku około 75% wszystkich nowych aplikacji korporacyjnych będzie tworzonych z wykorzystaniem technologii low-code, co stanowi drastyczny wzrost w porównaniu z zaledwie 25% w 2020 roku. Osiemdziesiąt procent użytkowników technologii low-code do 2026 roku będzie pochodzić z działów biznesowych spoza IT.

Technologiczny fundament tej rewolucji leży w połączeniu platform low-code z generatywną sztuczną inteligencją. Zamiast mozolnego składania komponentów metodą „przeciągnij i upuść”, użytkownicy mogą opisywać swoje wymagania w języku naturalnym, a sztuczna inteligencja generuje kod wykonywalny. Lovable, platforma, która szybko zyskała na popularności po rundzie finansowania w wysokości 15 milionów dolarów, umożliwia generowanie kompletnych aplikacji internetowych na podstawie opisów tekstowych, obejmujących front-end, back-end i logikę bazy danych. Cały kod jest synchronizowany z GitHubem, co pozwala programistom przejąć kontrolę nad wygenerowanym kodem i rozwijać go w razie potrzeby. Czas rozwoju skraca się z miesięcy do dni, a koszty mogą spaść nawet o 60 procent.

W przypadku sektora produkcyjnego moment tego rozwoju nie jest przypadkowy. Niedobór wykwalifikowanych pracowników dramatycznie się pogłębia, a presja na digitalizację rośnie. Sześć na dziesięć firm przemysłowych w regionie DACH narzeka na brak analityków danych, a ponad połowa firm nie wdraża w życie uzyskanych spostrzeżeń. Listy oczekujących w działach IT są coraz dłuższe, podczas gdy rzeczywistość produkcyjna nie toleruje opóźnień. Technologia low-code oferuje rozwiązanie: kierownicy produkcji, kierownicy zmian i inżynierowie procesów mogą tworzyć narzędzia, których faktycznie potrzebują, bez konieczności czekania na przeciążone działy IT.

Ponad 800 pracowników monachijskich zakładów użyteczności publicznej to obecnie programiści-obywatele, którzy wykorzystują narzędzia low-code do tworzenia własnych aplikacji. Porsche wdraża ogólnofirmową platformę low-code, która umożliwia działom samodzielną digitalizację procesów. Te historie sukcesu wskazują na fundamentalną zmianę: digitalizacja przenosi się tam, gdzie powstają problemy, zamiast być narzucana przez centralne działy IT.

Wizja autonomicznej firmy: Kiedy oprogramowanie znika

Najbardziej radykalną implikację tego rozwoju sytuacji sformułował sam Satya Nadella, CEO Microsoftu, w niezwykłym oświadczeniu: aplikacje biznesowe, jakie znamy, znikną. Jego argument jest przekonująco logiczny: tradycyjne aplikacje SaaS to w swojej istocie bazy danych CRUD z nałożoną na nie logiką biznesową. Ta logika biznesowa, argumentuje Nadella, będzie coraz częściej przejmowana przez agentów AI, którzy nie są związani z konkretnymi back-endami. Zamiast implementacji własnej logiki przez każdą aplikację, autonomiczni agenci AI będą nią zarządzać w nadrzędnej warstwie AI, uzyskując dostęp do wielu baz danych i systemów.

Więcej na ten temat tutaj:

• YouTube: Satya Nadella o ewolucji SaaS

Ta wizja nie jest odległym marzeniem. Gartner przewiduje, że do 2028 roku jedna trzecia wszystkich aplikacji korporacyjnych będzie wyposażona w zintegrowane funkcje agentowej sztucznej inteligencji (AI). IDC przewiduje, że do 2028 roku wdrożonych zostanie ponad 1,3 miliarda agentów AI. McKinsey podaje, że 78% firm korzysta już z generatywnej AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a 88% planuje zwiększyć budżety na agentów AI.

W przypadku systemów MES (Manufacturing Execution Systems) i aplikacji halowych może to oznaczać koniec obecnej architektury. Zamiast monolitycznych instalacji MES, które wymagają piętnastu miesięcy wdrożenia i stają się sztywne, agenci AI mogliby koordynować procesy produkcyjne, analizować dane dotyczące jakości, przewidywać potrzeby konserwacyjne i optymalizować plany produkcyjne – wszystko konfigurowalne poprzez interakcję z językiem naturalnym. Granica między użytkownikiem a programistą zaciera się, gdy kierownik zmiany może po prostu opisać swojemu agentowi AI, jakiej analizy potrzebuje, a oprogramowanie ją następnie generuje i udostępnia.

Excel, jako przykład tej transformacji, ilustruje jej zakres. Dzięki integracji z Pythonem, Excel przekształca się z arkusza kalkulacyjnego w wirtualnego analityka, który generuje scenariusze, sugeruje rozwiązania i realizuje plany. Ta redefinicja pokazuje, jak tradycyjne narzędzia, dzięki integracji ze sztuczną inteligencją, stają się autonomicznymi asystentami, którzy nie tylko wykonują polecenia, ale także samodzielnie rozwiązują problemy.

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych

Nadchodząca zmiana paradygmatu: lokalna inteligencja zamiast centralnej kontroli

Konwergencja narzędzi programistycznych opartych na sztucznej inteligencji i potrzeba elastycznych rozwiązań dla hal produkcyjnych wskazują na fundamentalną zmianę paradygmatu. Systemy produkcyjne nowej generacji mogą nie być opracowywane przez działy IT ani firmy produkujące oprogramowanie, ale bezpośrednio na hali produkcyjnej przez osoby najlepiej rozumiejące procesy. Ta zmiana rozwiązałaby dylemat „odgórne/oddolne”, otwierając trzecią opcję: zdecentralizowane opracowywanie oprogramowania ze scentralizowanym zarządzaniem.

Coraz częściej spełniane są wymogi techniczne. Platformy low-code z integracją AI umożliwiają szybkie tworzenie prototypowych rozwiązań i ich iteracyjne udoskonalanie. Integracja z GitHub i system kontroli wersji gwarantują, że wygenerowany kod nie zniknie w czarnej skrzynce, ale będzie można nim profesjonalnie zarządzać. Architektury oparte na chmurze umożliwiają natychmiastowe wdrażanie i skalowanie bez kosztownych projektów infrastrukturalnych. Integracje oparte na API pozwalają na bezproblemowe łączenie nowych aplikacji z istniejącymi systemami bez konieczności monolitycznych reimplementacji.

Wyzwania organizacyjne są jednak znaczne. Rozwój obywatelski bez nadzoru nieuchronnie prowadzi do niekontrolowanego rozwoju „shadow IT” ze wszystkimi jego dobrze znanymi zagrożeniami. Bezpieczeństwo, ochrona danych, zgodność z przepisami i łatwość utrzymania muszą być brane pod uwagę od samego początku, a nie na marginesie. Wymaga to nowych struktur organizacyjnych: centralne działy IT muszą przekształcić się z „gatekeeperów” w „enablers”, dostarczających platformy, wyznaczających standardy i oferujących wsparcie, ale pozostawiających rzeczywisty rozwój jednostkom biznesowym. Zarządzanie cyklem życia aplikacji jest niezbędne do kontrolowania niekontrolowanego wzrostu bez tłumienia innowacji.

Te udane przykłady pokazują, jak można osiągnąć tę równowagę. Monachijskie przedsiębiorstwo użyteczności publicznej zatrudnia trenerów oprogramowania, którzy wspierają programistów-obywateli w korzystaniu z narzędzi low-code, a centralne struktury zarządzania zapewniają zgodność ze standardami bezpieczeństwa i jakości. Porsche, we współpracy z MHP, opracowało metodologię wdrażania, która łączy standaryzację w całej firmie z lokalną elastycznością. ZF korzysta z cyfrowej platformy produkcyjnej, która umożliwia poszczególnym zakładom samodzielne wdrażanie i opracowywanie własnych przypadków użycia w ciągu tygodnia, podczas gdy organizacja centralna zapewnia standardy, wytyczne i wsparcie.

Przełom w architekturze oprogramowania korporacyjnego

Jeśli Nadella ma rację, nieuchronny jest koniec architektury oprogramowania korporacyjnego, która istniała od dziesięcioleci. Konsekwencje dla przemysłu wytwórczego byłyby dramatyczne. Obecne systemy MES (Manufacturing Execution Systems) mogłyby stać się przestarzałe, zastąpione modułowymi systemami agentowymi, koordynowanymi przez sztuczną inteligencję. Sztywny podział między systemami ERP, MES, SCADA i innymi systemami produkcyjnymi zostałby złagodzony na rzecz inteligentnej warstwy pośredniczącej, która elastycznie uzyskuje dostęp do różnych źródeł danych i łączy je kontekstowo.

Ta transformacja nie nastąpi z dnia na dzień. Istniejące systemy będą działać latami, a w fazie transformacji dominować będą scenariusze hybrydowe, w których tradycyjne oprogramowanie współistnieje z agentami AI. Kierunek wydaje się jednak jasny: oprogramowanie będzie stawać się coraz bardziej niewidoczne, a interakcja będzie odbywać się za pośrednictwem języka naturalnego i inteligentnych asystentów. Pytanie nie brzmi czy, ale kiedy i jak szybko ta zmiana dotrze do rzeczywistości produkcyjnej.

Zwycięzcami tej transformacji będą firmy, które wcześnie zaczną eksperymentować i zdobędą wiedzę specjalistyczną. Integracja programowania low-code, agentów AI i nowoczesnych architektur danych wymaga nowych umiejętności, których nie posiadają ani tradycyjne działy IT, ani klasyczni inżynierowie produkcji. Organizacje, które odniosą sukces, będą musiały budować hybrydowe zespoły, łączące wiedzę techniczną z wiedzą o procesach.

Granice rewolucji: zarządzanie jako kluczowy czynnik sukcesu

Pomimo całego entuzjazmu, nie należy lekceważyć ryzyka. Rozwiązania low-code i no-code nie rozwiązują automatycznie problemów, które trapiły rozwiązania Excel. Shadow IT może rozwinąć się nawet przy użyciu nowoczesnych narzędzi, jeśli brakuje jasnego zarządzania. Luki w zabezpieczeniach, problemy z jakością danych, uzależnienie od jednego dostawcy i brak skalowalności to realne zagrożenia, które wymagają strategicznego zarządzania.

Wyzwania zaczynają się od adaptacji. O ile technologia low-code doskonale sprawdza się w przypadku prostych i średniej wielkości aplikacji, platformy te osiągają swoje granice przy bardzo złożonej logice biznesowej. Specyficzne wymagania regulowanych branż lub wysoce wyspecjalizowanych procesów produkcyjnych mogą być nieosiągalne za pomocą edytorów wizualnych. W takich przypadkach tradycyjne tworzenie oprogramowania pozostaje niezbędne, wymagając jasnej strategii, która pozwoli określić, kiedy każde podejście jest odpowiednie.

Bezpieczeństwo jest kwestią szczególnie krytyczną. Platformy low-code same w sobie składają się ze złożonego kodu, który może zawierać luki w zabezpieczeniach. Ponieważ oferują one możliwości rozwoju wielu użytkownikom, potencjalnie zwiększa to powierzchnię ataku. Bez skutecznych metod testowania, takich jak statyczne i dynamiczne testowanie bezpieczeństwa aplikacji, mogą pojawić się niebezpieczne aplikacje, zagrażające systemom produkcyjnym. W środowiskach produkcyjnych o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa może to mieć katastrofalne konsekwencje.

Kolejnym ryzykiem jest uzależnienie od dostawcy (vendor lock-in). Wiele platform low-code jest zastrzeżonych, co utrudnia migrację do innych systemów i generuje wysokie koszty przełączenia. Firma, która opracowała setki aplikacji na konkretnej platformie, jest praktycznie uzależniona od jednego dostawcy. Efekty tego uzależnienia należy uwzględnić przy podejmowaniu strategicznych decyzji dotyczących wyboru platformy.

Najważniejsza jest jednak sprawna struktura zarządzania. Bez jasnych zasad dotyczących tego, kto może tworzyć poszczególne aplikacje, jak przeprowadzana jest kontrola jakości, jak egzekwowane są standardy bezpieczeństwa i jak działa zarządzanie cyklem życia, szybko pojawia się chaos. Znalezienie równowagi między swobodą innowacji, którą ma umożliwiać technologia low-code, a niezbędną kontrolą jest trudne, ale kluczowe dla sukcesu.

Przyszłość cyfryzacji hali produkcyjnej: zdecentralizowany ekosystem

Wizja przyszłości, w której pracownicy produkcji sami rozwijają swoje narzędzia cyfrowe, nie jest ani czystą utopią, ani bezwarunkowo pożądana. Stanie się rzeczywistością, ale tylko pod pewnymi warunkami. Kluczem jest stworzenie kontrolowanego ekosystemu, który umożliwi innowacje bez popadania w anarchię.

Ten ekosystem składa się z kilku warstw. Warstwa platformy zapewnia infrastrukturę techniczną: narzędzia low-code, agentów AI, bazy danych, interfejsy API oraz integrację z istniejącymi systemami. Warstwa zarządzania definiuje standardy, polityki bezpieczeństwa, kryteria jakości i procesy wydawnicze. Warstwa włączania oferuje szkolenia, szablony, coaching i wsparcie, pomagając programistom-obywatelom odnieść sukces. Warstwa społecznościowa sprzyja dzieleniu się wiedzą, dzieleniu się najlepszymi praktykami i wspólnemu rozwojowi.

W takim ekosystemie aplikacje nie są rozwijane w izolacji, lecz w ramach ustrukturyzowanego frameworka. Lider zespołu, który potrzebuje nowej analizy, nie zaczyna od zera, lecz korzysta z szablonów i bloków konstrukcyjnych, które zostały już zweryfikowane. Opracowane rozwiązanie przechodzi automatyczne kontrole bezpieczeństwa i jest wdrażane do produkcji dopiero po zatwierdzeniu. Kod jest zarządzany centralnie, dzięki czemu mogą z niego korzystać również inne systemy. Aktualizacje i konserwacja są przeprowadzane systematycznie, a nie doraźnie.

W tym modelu rola profesjonalnych programistów zmienia się fundamentalnie. Zamiast samodzielnie programować każdą aplikację, stają się oni architektami ekosystemu, dostarczając platformy, opracowując złożone integracje, dbając o bezpieczeństwo i wyznaczając standardy. Stają się mentorami dla programistów-obywateli i opiekunami rozwijającego się środowiska aplikacji. Ta zmiana nie oznacza dewaluacji, lecz wzmocnienie ich roli, ponieważ mogą zwielokrotnić wpływ swojej pracy.

Obietnica i rzeczywistość: realistyczna ocena

Dwadzieścia lat po ogłoszeniu Przemysłu 4.0, digitalizacja produkcji stoi na rozdrożu. Stare podejście – odgórne wdrażanie kosztownego, standardowego oprogramowania lub oddolne tworzenie mozaiki Excela i Accessa – zawiodło. Wskaźnik sukcesu na poziomie około dwudziestu procent mówi sam za siebie. Jednocześnie wyzwania są ostrzejsze niż kiedykolwiek: niedobór wykwalifikowanej kadry, globalna presja konkurencyjna, wymogi zrównoważonego rozwoju i potrzeba elastycznej, odpornej produkcji nie pozostawiają alternatywy dla udanej digitalizacji.

Nowa fala narzędzi low-code opartych na sztucznej inteligencji oferuje potencjalne rozwiązanie. Wymagania techniczne szybko się poprawiają, historie sukcesu mnożą się, a zachęty ekonomiczne są atrakcyjne. Obniżenie kosztów rozwoju o sześćdziesiąt procent, skrócenie czasu wprowadzania produktów na rynek z miesięcy do dni i jednoczesne tworzenie rozwiązań, które idealnie wpisują się w istniejące procesy – to przekonujące obietnice.

Należy jednak zachować ostrożność przed nadmiernym optymizmem. Demokratyzacja rozwoju oprogramowania nie rozwiązuje automatycznie wszystkich problemów, a jedynie przesuwa niektóre z nich. Zamiast przeciążonych działów IT, możemy skończyć z niekontrolowanym rozrostem aplikacji. Zamiast sztywnego, ujednoliconego oprogramowania, ryzykujemy niekompatybilne, odizolowane rozwiązania. Zamiast długiego czasu wdrożenia, ryzykujemy niebezpieczne, pospieszne projekty.

Sukces będzie zależał od tego, czy firmy będą w stanie stworzyć odpowiednie ramy. Zarządzanie bez biurokracji, standardy bez sztywności, kontrola bez paraliżu – znalezienie tej równowagi jest prawdziwym wyzwaniem. Sama technologia nie decyduje o sukcesie ani porażce. Kluczowe są dojrzałość organizacyjna, zmiana kulturowa i zarządzanie strategiczne.

Nadchodząca dekada: transformacja czy rewolucja?

Następne dziesięć lat pokaże, czy decentralizacja rozwoju oprogramowania oparta na sztucznej inteligencji fundamentalnie zmieni cyfryzację produkcji, czy też przejdzie do historii jako kolejny nieudany panaceum. Kurs jest już wytyczany. Firmy, które wcześnie zaczną eksperymentować, zbudują platformy, rozwiną wiedzę specjalistyczną i ustanowią struktury zarządzania, odniosą korzyści. Ci, którzy czekają lub pozwolą nowym narzędziom rozprzestrzeniać się bez kontroli, ryzykują pozostanie w tyle lub wywołanie chaosu.

Prowokacyjna teza, że ​​następna generacja systemów halowych będzie budowana lokalnie przez ludzi, którzy faktycznie kontrolują produkcję, nie jest ani niedorzeczna, ani gwarantowana. Stanie się ona rzeczywistością w niektórych obszarach, ale nie całkowicie i nie wszędzie. Modele hybrydowe, w których profesjonalne systemy bazowe współistnieją z lokalnie opracowanymi rozszerzeniami, są bardziej prawdopodobne niż całkowita rewolucja.

Jednak jest bardzo prawdopodobne, że rola działów specjalistycznych w digitalizacji znacząco wzrośnie. Ścisły podział między działami rozwoju IT a działami biznesowymi ulegnie złagodzeniu. Pojawią się nowe profile kompetencyjne, łączące wiedzę techniczną z wiedzą procesową. Cykle innowacji przyspieszą, ponieważ droga od pomysłu do wdrożenia ulegnie drastycznemu skróceniu.

Jeśli wizja Nadelli okaże się słuszna, a aplikacje biznesowe zostaną rzeczywiście zastąpione przez agentów AI, na horyzoncie rysuje się jeszcze bardziej fundamentalna transformacja. Cała architektura oprogramowania korporacyjnego, taka, jaka istniała od dziesięcioleci, ulegnie rozpadowi. Systemy MES (Manufacturing Execution Systems) przestaną funkcjonować jako monolityczne instalacje, a staną się raczej orkiestracją inteligentnych agentów, którzy elastycznie łączą dane i procesy sterowania. Ta przyszłość może być jeszcze odległa o dekadę, ale rozwój jest już w toku.

Niezależnie od tego, który scenariusz się sprawdzi, jedno jest pewne: digitalizacja produkcji, praktykowana przez ostatnie dwadzieścia lat, dobiega końca. Stary porządek, w którym działy IT lub firmy produkujące oprogramowanie decydowały wyłącznie o cyfrowej przyszłości produkcji, rozpada się. Nadchodzi nowa era, w której granice między programistami a użytkownikami, między systemami scentralizowanymi a zdecentralizowanymi oraz między oprogramowaniem standardowym a rozwiązaniami dostosowanymi do indywidualnych potrzeb ulegają renegocjacji. Czy ta nowa era ostatecznie spełni obietnice Przemysłu 4.0, czy jedynie stworzy nowe problemy, okaże się w nadchodzących latach. W każdym razie narzędzia do osiągnięcia sukcesu są po raz pierwszy naprawdę dostępne.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

 

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc