Rekomendowane treści i usługi pomocne w transformacji

Samoocenę dojrzałości cyfrowej można przeprowadzić na wiele sposobów. Używane w tym celu metody powstają już od ponad dekady. Czasami są to narzędzia proste i uniwersalne, które skupiają się na zastosowaniu wybranych technologii, a czasami są to wyspecjalizowane metodyki. Zależnie od branży oraz rodzaju przedsiębiorstwa, jest kilka narzędzi na które warto zwrócić uwagę. W przypadku projektowania strategii transformacji i tworzenia mapy drogowej należy obowiązkowo przeprowadzić oceny, najlepiej wszystkie z wymienionych:

• Samoocena dojrzałości cyfrowej – narzędzie stworzone przez Fundację Platforma Przemysłu Przyszłości z uwzględnieniem kluczowych dla przemysłu 4.0 aspektów rozwoju przedsiębiorstwa. Umożliwia identyfikację etapu rozwoju firmy w kilkunastu wymiarach opartych na 3 filarach, którymi są: organizacja, procesy i technologie.

 Metodyka ADMA – opracowana na zlecenie Komisji Europejskiej jako narzędzie wsparcia europejskiego przemysłu w transformacji cyfrowej, ADMA (ang. Advanced Manufacturing) wskazuje firmom ścieżki rozwoju i pozwala realizować ideę fabryki przyszłości. W szczególności należy zwrócić uwagę na obszary:

• a. skan ADMA: Transformacja 1: Zaawansowane technologie produkcyjne (ang. Transformation 1: Advanced Manufacturing Technologies), obszar: Integracja (ang. Integration);
• b. skan ADMA: Transformacja 2: Fabryka cyfrowa (ang. Transformation 2: Digital Factory), obszary: wszystkie;
• c. skan ADMA: Transformacja 4: Kompleksowa inżynieria zorientowana na klienta (ang. Transformation 4: End-to-End Customer Focussed Engineering), obszary: Integracja klientów (ang. Customer integration), Zarządzanie jakością i solidnością (ang. Managing quality & robustness);
• d. skan ADMA: Transformacja 6: Inteligentna produkcja (ang. Transformation 6: Smart Manufacturing), obszary: Od sztywnej automatyzacji do elastycznego wytwarzania (ang. From rigid automation to flexible manufacturing), Zadania na hali produkcyjnej (ang. Shop floor tasks), Elastyczność i szybkość reagowania (ang. Flexible & quick response), Zasada First Time Right (ang. First time right), Wizualizacja i zarządzanie KPI (ang. KPI visualisation & management);
• e. skan ADMA: Transformacja 7: Otwarta fabryka skoncentrowana na łańcuchu wartości (ang. Transformation 7: Value Chain Oriented Open Factory), obszar: Zarządzanie zewnętrzną wiedzą (ang. External knowledge management).
• Big Data Business Model Maturity Index – jest to metoda, której użycie pozwala odpowiedzieć na pytania dotyczące przetwarzania i analizy danych, poprzez ocenę dojrzałości Big Data za pomocą specjalnie stworzonego indeksu.
• Digital Twin Infrastructure Industry Maturity Model – jest to model, który dotyczy technologii tzw. cyfrowych bliźniaków, czyli cyfrowych replik istniejących fizycznie obiektów, procesów i systemów. Bada i ocenia on dojrzałość konstrukcji budowlanych, wspiera głównych uczestników ogólnego cyklu życia budynku cyfrowego oraz ich interakcje w świecie cyfrowych bliźniaków. Definiuje nie tylko odpowiednie role i odpowiedzialność właścicieli, architektów, generalnych wykonawców i partnerów handlowych, ale także dostawców, administracji, organizacji normalizacyjnych oraz władz mających jurysdykcję w zakresie pozwoleń.
• Ocena poziomu zdolności analitycznych przedsiębiorstwa (ang. Levels of analytics capability: aspirational, experienced, and transformed) – więcej informacji na temat tej metody można znaleźć w publikacji „Creating a Data-Driven Organization” autorstwa Carla Andersona oraz w artykule „Big Data, Analytics and the Path from Insights to Value”.

Ćwiczenia do wykonania

Wykonaj następujące ćwiczenia, aby utrwalić informacje przedstawione w tym rozdziale:

Ćwiczenie pierwsze: W przypadku wybranych kluczowych procesów biznesowych opisz, w jaki sposób można ulepszyć każdy z nich, przechodząc przez pięć faz indeksu dojrzałości modelu biznesowego w zakresie Big Data. Zidentyfikuj klienta, produkt i konsekwencje operacyjne, które każda z pięciu faz może mieć dla wybranego kluczowego procesu biznesowego.

Ćwiczenie drugie: Określ, jakie wskaźniki KPI są kluczowe dla prowadzenia biznesu, oraz w jaki sposób były dotychczas monitorowane. Z jakich systemów były czerpane dane do ich wyliczania? Czy pochodziły z systemów dziedzinowych SCM, ERP, MES, SCADA, CMMS? Czy były zbierane, agregowane i wyliczane ręcznie lub automatycznie w innych systemach?

Ćwiczenie trzecie: Spróbuj opisać, jakich danych potrzebowałbyś i z jakich systemów musiałyby one pochodzić, abyś mógł otrzymać bardziej wartościowe informacje niż tylko same wielkości KPI? Wymagania mogą dotyczyć transformacji istniejących oraz utworzenia nowych procesów i modeli biznesowych. Spróbuj określić wymagania wobec aktualnych lub planowanych systemów dziedzinowych SCM, ERP, MES, SCADA, CMMS.