Materiały konferencyjne SEP 2019

4.3. Propozycja rozszerzenia modelu architektury systemu informatycznego w KGHM Polska Miedź o narzędzia typu Big Data Omówiony w poprzednim punkcie model architektury systemu informatycznego w KGHM Polska Miedź umożliwia sprawną obsługę procesów biznesowych w zakresie przechowywania, przetwarzania, analizy, integracji oraz udostępniania danych w postaci raportów. Zakres da- nych ogranicza się do hurtowni tematycznych. Ilość danych jest stosunkowo nieduża, a procesy ładowania danych odbywają się zazwyczaj raz na dobę (w poszczególnych przypadkach czę- ściej). Przewiduje się, że w niedalekiej przyszłości w związku z prowadzonymi i planowanymi projektami wzrośnie zapotrzebowanie na gromadzenie i przetwarzanie dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. Mówi się o wdrożeniu nowych systemów w dziedzinie górnictwa, me- chaniki, geologii (geodezji) czy szeroko rozumianego pojęcia IOT (ang. Internet of Things - Internet Rzeczy) [22] związanego z obsługą i analizą danych pochodzących z urządzeń prze- mysłowych (pompy wody, czujniki samojezdnych maszyn górniczych, przenośniki taśmowe, czujniki drgań sejsmicznych itp.). Oprócz typowych danych strukturalnych pojawia się także potrzeba gromadzenia danych nieustrukturyzowanych takich jak np. obraz pochodzący z kamer przemysłowych czy dźwięki pochodzące z górotworu lub pracujących maszyn. Do analizy tego typu danych będzie można wykorzystać algorytmy, metody i narzędzia sztucznej inteligencji [23], eksploracji danych (ang. data mining) [24], jak i uczenia maszynowego (ang. Machine le- arning) [25]. Potrafią one przetwarzać i analizować sygnały (np. rozpoznawanie obrazów) w czasie rzeczywistym i na tej podstawie podejmować odpowiednie kroki decyzyjne. Pomocny w takim przypadku może okazać się system podejmowania decyzji, który wyśle komunikat do urządzenia (np. wentylator klimatyzacji) z informacją o jego zatrzymaniu z jednoczesnym po- wiadomieniem odpowiednich służb (komunikat na raporcie, mail, sms itp.). Rozbudowa modelu architektury systemu informatycznego w KGHM Polska Miedź o nowe narzędzia Big Data nie zakłóca procesu implementacji założeń Data Governance oraz SOA Governance. Po rozszerzeniu modelu o narzędzia Big Data, procesy oraz ludzie zostaną objęci nadzorem wspomnianych koncepcji. PODSUMOWANIE Wyzwania, które stawia przed nami koncepcja Przemysłu 4.0, zmusza przedsiębiorstwa do wprowadzania odpowiednich zmian organizacyjnych, prawnych i technologicznych. Imple- mentacja koncepcji Przemysł 4.0 to być albo nie być w ciągu kilku czy kilkunastu najbliższych lat. Pozwala nie tylko na uzyskanie przewagi konkurencyjnej, ale jest także fundamentem sta- bilnego przedsiębiorstwa. KGHM Polska Miedź z całą pewnością aspiruje do grona firm, które za cel stawiają sobie pełną zgodność z koncepcją Przemysłu 4.0. Pierwsze kroki zostały posta- wione czego odzwierciedleniem jest uruchomienie Programu KGHM 4.0. W skład przyjętego programu wchodzi wiele kluczowych projektów realizowanych w różnych obszarach działal- ności firmy. W niniejszym artykule zostały przedstawione plany budowy centrum zarządzania danymi i usługami jako jednego z głównych elementów Platformy 4.0. Prace zostały już roz- poczęte w ramach dwóch projektów: „Architektura zorientowana na usługi SOA” oraz „Opra- cowanie procesów Data Governance, w tym polityk i standardów dla danych przetwarzanych w ramach obszarów biznesowych”. W pierwszym etapie planowane jest wdrożenie głównie na- rzędzi analitycznych, w drugim zaś narzędzi Big Data umożliwiających analizę danych prze- mysłowych oraz przetwarzanie danych m.in . z systemów informacji przestrzennej.