Przemysł traci miliardy na przestojach. Dlaczego nawet najlepsza AI nie pomoże bez porządku w danych?

Skala strat w światowej gospodarce robi wrażenie. Z raportu 2025 Global Industry Report (OxMaint)wynika, że nieplanowane przestoje kosztują 500 największych producentów na świecie ok. 1,4 bln dolarów rocznie, co stanowi równowartość ok. 11 proc. ich przychodów. W pojedynczym zakładzie unieruchomienie taśmy na kilka godzin potrafi wygenerować straty sięgające milionów dolarów.

Jednym z najbardziej obiecujących sposobów na ograniczenie tego problemu jest predykcyjne utrzymanie ruchu dzięki zastosowaniu AI. Modele analizują dane z czujników i historię pracy urządzeń, aby wykrywać symptomy awarii i umożliwić reakcję, zanim linia produkcyjna stanie. Technologie predykcyjne mogą ograniczać skalę kłopotów, ale ich skuteczność bezpośrednio zależy od jakości danych. Jeżeli informacje z maszyn są niekompletne, niespójne między zakładami lub nie można ich powiązać z konkretnymi urządzeniami, partiami produkcyjnymi czy zdarzeniami serwisowymi, nawet najbardziej zaawansowany model AI będzie pracował na słabym fundamencie.

Informacji jest mnóstwo, ale brakuje do nich zaufania

Produkcja jest jedną z branż, które dysponują dziś największą ilością danych – z maszyn, systemów ERP i MES, sensorów, procesów jakościowych, magazynów, od dostawców czy z dokumentacji technicznej. Sama ich ilość nie oznacza jednak, że przedsiębiorstwa potrafią efektywnie z nich korzystać. W wielu firmach te same informacje są rozproszone między różnymi systemami, arkuszami kalkulacyjnymi i dokumentami, co utrudnia wdrażanie nowych technologii.

Potwierdzają to analizy rynkowe. W badaniu Gartnera opublikowanym w 2026 r. aż 38 proc. liderów infrastruktury i operacji, którzy doświadczyli problemów z projektami AI, wskazywało niską jakość danych lub ograniczoną ich dostępność jako bezpośrednią przyczynę niepowodzenia projektów. W efekcie problemem przemysłu nie jest dziś brak danych, ale brak zaufania do danych – a to może hamować zarówno wdrożenia sztucznej inteligencji, jak i przygotowanie fabryk do nowych realiów rynkowych.

Wdrożenie AI w zakładzie nie zaczyna się zatem od wyboru modelu czy narzędzia, lecz od odpowiedzi na pytanie, czy firma wie, jakimi danymi dysponuje, skąd one pochodzą i czy można im ufać.

– Przemysł traci ogromne pieniądze przez nieplanowane przestoje. Dziś problemem nie jest już brak technologii ale jakość danych i to jak nimi zarządzamy, przy czym sama poprawa jakości danych już nie wystarcza. Jeżeli firma nie ustali właścicieli danych, standardów identyfikacji, zasad utrzymywania danych referencyjnych i odpowiedzialności za błędy, problemy szybko powrócą. To właśnie tym sposobem przechodzimy z Data Quality w Data Governance. To sposób na zbudowanie zaufania do danych, które stają się częścią procesu produkcyjnego, produktu, relacji z klientem i zgodności regulacyjnej – mówi Krzysztof Surowiecki, Senior Data & Analytics Advisor w Ambiscale, spółce wdrażającej Data Governance dla sektora przemysłowego.

Cyfrowy paszport produktu wchodzi do przemysłu

Uporządkowanie baz danych staje się też koniecznością regulacyjną. Od 18 lutego 2027 r. cyfrowy paszport baterii będzie obowiązkowy dla baterii motoryzacyjnych i przemysłowych powyżej 2 kWh wprowadzanych na rynek UE. Dla producentów, importerów i dostawców oznacza to konieczność przygotowania m.in. identyfikatorów produktów, informacji o łańcuchu dostaw, danych środowiskowych oraz bezpiecznych mechanizmów ich wymiany – zanim wymagania zaczną obowiązywać dla kolejnych kategorii asortymentu.

Firmy będą musiały dysponować ustrukturyzowanymi danymi m.in. o materiałach czy pochodzeniu komponentów. To wyraźny sygnał, że spójne dane przestają być wyłącznie kwestią wewnętrznej efektywności, a stają się warunkiem funkcjonowania na rynku. W przyszłości mogą one także stanowić fundament pod cyfrowe bliźniaki (digital twins), pozwalające symulować zachowanie wyrobów i ograniczać koszty fizycznych testów.

Podobny kierunek dyktuje już sektor motoryzacji. Catena-X, otwarty ekosystem wymiany danych, zrzesza m.in. BMW, Volkswagena, Forda, Renault, Volvo, Boscha, Continentala, Siemensa i ZF. Od kwietnia 2025 r. rejestracja w Catena-X jest integralną częścią procesu zakupowego BMW, a dostawcy muszą być gotowi do wymiany danych w tym formacie.

Presję potęgują też unijne regulacje dotyczące sztucznej inteligencji. AI Act przewiduje maksymalne kary sięgające nawet 35 mln euro lub 7 proc. światowego rocznego obrotu, a w przypadku systemów wysokiego ryzyka przepisy wprost nakazują m.in. odpowiednie zarządzanie i wysoką jakość danych.

– W praktyce oznacza to, że producent będzie musiał coraz częściej nie tylko wiedzieć, co wyprodukował, ale również być w stanie udowodnić, z czego produkt powstał, skąd pochodziły materiały i na jakich danych opiera się ta informacja. Dla firm, których dane są dziś rozproszone między ERP, Excelami i systemami produkcyjnymi, Data Governance staje się więc fundamentem zarówno zgodności regulacyjnej, jak i współpracy z dużymi partnerami – podkreśla Jerzy Kozyra, CEO Ambiscale.

Nie trzeba zaczynać od rewolucji

Eksperci Ambiscale tłumaczą, że wdrożenie Data Governance wcale nie musi oznaczać wieloletniego programu obejmującego od razu całą organizację i wszystkie procesy jednocześnie. Szczególnie w średnich firmach produkcyjnych pierwszym krokiem może być uporządkowanie obszarów o bezpośrednim przełożeniu na bieżącą działalność operacyjną.

W pierwszej kolejności mogą to być:

• dane produktowe i indeksy materiałowe,
• dane o maszynach i urządzeniach,
• konfiguracje produktów i części zamienne,
• dokumentacja techniczna i dane serwisowe,
• informacje o dostawcach i materiałach,
• dane dotyczące partii produkcyjnych,
• określenie właścicieli poszczególnych danych i odpowiedzialności za ich jakość.

Takie podejście pozwala budować Data Governance wokół konkretnych wyzwań biznesowych, zamiast traktować je jako abstrakcyjny projekt informatyczny.

– Nie każda firma musi od razu budować rozbudowany program Data Governance obejmujący całą organizację. Można zacząć od jednej konkretnej potrzeby biznesowej jak np. zmapowania i przygotowania danych do cyfrowego paszportu produktu. Kluczowe jest stworzenie zasad, dzięki którym wiadomo, kto za dane odpowiada, gdzie znajduje się ich właściwa wersja i jakie standardy muszą spełniać – zaznacza Krzysztof Surowiecki.

Usystematyzowane dane ułatwiają następnie skalowanie procesów między fabrykami, integrację systemów, precyzyjne raportowanie, partnerską współpracę z dużymi klientami oraz sprawne wdrażanie kolejnych projektów AI. W przypadku firm produkcyjnych wpływa to również korzystnie na postrzeganie przedsiębiorstwa przez inwestorów i potencjalnych nabywców. Zarządzanie danymi przestaje być więc wyłącznie sposobem na „posprzątanie” plików, a staje się fundamentem do budowania przewagi rynkowej.