Wpływ transformacji w obszarze obiegu danych w zakresie procesów inżynierskich można rozpatrywać:
- w zakresie systemów dziedzinowych, tj. MES, EAM, CMMS, CAx itp.,
- w zakresie zbierania, agregowania, składowania oraz analityki danych.
Znaczenie warstwy zbierania, agregowania oraz przetwarzania danych jest na tyle duże, że w ostatniej dekadzie spowodowało wydzielenie tzw. warstwy przetwarzania brzegowego (ang. edge computing) w architekturze systemów informatycznych i danych.
W przypadku organizacji korzystającej w swojej działalności z danych praktycznie każda technologia, która zapewnia wartościowe informacje, może być istotna. Stąd też w przypadku procesów inżynierskich mamy do czynienia z szerokim wachlarzem technologii i systemów informatycznych. Niektóre kluczowe komponenty techniczne mogą być stosowane podczas implementacji mechanizmów transformacji cyfrowej w zakresie procesów inżynierskich i przemysłu 4.0, niezależnie od tego, czy mamy do czynienia z przedsiębiorstwem produkcyjnym, czy usługowym. Jednak w przypadku, kiedy firma nie prowadzi klasycznych działań produkcyjnych, modele łańcucha wartości mogą być zdecydowanie inne, a wybrane komponenty nie będą występowały w danym łańcuchu. Na przykład firmy usługowe, w szczególności takie, których usługi oparte są na infrastrukturze informatycznej i produktach cyfrowych, mogą korzystać z komponentów służących do zbierania danych (np. sensory) tylko w szczątkowym zakresie.
Jak widać na rysunku, rozwiązania z trzech najniższych poziomów są technologiami związanymi ze zbieraniem, składowaniem i przetwarzaniem danych, natomiast technologie i narzędzia znajdujące się na górze piramidy bazują na obrobionych już danych.
Transformacja cyfrowa procesów inżynierskich może odbywać się na różnych poziomach, tj. zbieranie, agregacja oraz przetwarzanie i analiza danych.
W zależności od branży oraz obiektów transformacji działania mogą przyjmować formę np. wdrażania rozwiązań MES, EAM, CMMS, CAx itp. W przypadku firm produkcyjnych bardzo często docelowy stos technologiczny będzie obejmował większość tych systemów, tj. systemy klasy ERP, systemy komputerowego wsparcia projektowania CAD/CAM, zarządzania produkcją MES, czy utrzymania ruchu CMMS.
Drugim, bardzo ważnym obszarem transformacji, który dotyczy bezpośrednio procesów inżynierskich, są systemy i rozwiązania, które są wdrażane we wszystkich warstwach zbierania, agregacji oraz analityki danych. Działają one na obiektach związanych z wyżej wymienionymi operacjami. Poniżej zaprezentowano ich krótką charakterystykę.
Zbieranie danych (ang. sensing)
Przed rozpoczęciem wdrażania procesów transformacji cyfrowej, należy upewnić się, że organizacja dysponuje solidnymi podstawami w zakresie zbierania i gromadzenia danych w całym przedsiębiorstwie. Gromadzenie danych może odbywać się np. poprzez czujniki w przepływie procesu – potencjalnie wspomagane przez urządzenia Internetu rzeczy IoT – które zbierają i agregują dane, lub poprzez czynniki zewnętrzne związane z logistyką i wykrywaniem popytu. Innym aspektem zbierania danych są systemy wizyjne maszyn i związane z nimi algorytmy, które analizują dane dotyczące obrazu za pomocą obliczeń brzegowych oraz algorytmów computer vision, a także wysyłają podsumowane dane do systemów agregacji. Na tym i wyższych poziomach udział w zbieraniu danych biorą też systemy zarządzania produkcją MES, lub utrzymania ruchu CMMS.
Agregacja danych (ang. data aggregation)
Zamiast przechowywać dane w silosach, czyli w sposób rozproszony, należy je agregować na wspólnej platformie (niekoniecznie lokalizacji fizycznej). Może to być np. wewnętrzne jezioro danych (ang. data lake) hostowane lokalnie lub usługa Storage as a Service (STaaS) oferowana przez zewnętrznego dostawcę usług w regionalnym centrum danych lub w chmurze. Ta druga opcja zazwyczaj łączy się również z dodatkowymi usługami, wynikającymi z możliwości przetwarzania w centrum danych lub chmurze. Agregacja danych ma kluczowe znaczenie w kontekście umożliwienia wszystkim zaangażowanym w procesy przedsiębiorstwa uzyskania tzw. jednej wersji prawdy. Na tym poziomie agregowane są dane pochodzące praktycznie ze wszystkich wspomnianych wyżej rozwiązań (tj. MES, EAM, CMMS, CAx itp.).
Analityka danych (ang. analytics)
Proces ten może być realizowany w przedsiębiorstwie w bardzo zróżnicowany sposób. Czasami okazuje się, że systemy dziedzinowe (MES, MRP, CRM) nie posiadają modułów analitycznych. Wtedy analizy często przeprowadzane są w formie dodatkowych procesów, realizowanych poprzez eksport danych i użycie osobnych, niezintegrowanych z systemami dziedzinowymi, narzędzi. Niezależnie od obszaru analizy danych, np. systemów raportowania i statystyk lub systemów, które generują sugestie i automatyzują podejmowanie decyzji, będą w nich wykorzystywane dane pochodzące z narzędzi typu MES, EAM, CMMS, ERP.