Grupa Kapitałowa JSW na drodze do modelu organizacji opartej na danych

Transformacja do modelu data driven uruchamia i zarazem porządkuje szereg zmian w kluczowych dla konkurencyjności obszarach analizy predykcyjnej, cyberbezpieczeństwa czy adaptacji rozwiązań sztucznej inteligencji.

Era intuicyjnego zarządzania odchodzi w przeszłość – dzisiaj przewagę zdobywają te firmy, które potrafią skutecznie przekształcać ogromne ilości danych w użyteczną wiedzę i realne działania. Data-Driven Organization to nie tylko modny termin, ale konieczność dla przedsiębiorstw chcących nadążyć za dynamicznym rynkiem i coraz bardziej wymagającymi oczekiwaniami klientów.

Planowanie i stopniowanie transformacji

Obecnie każda interakcja biznesowa, każda operacja produkcyjna czy transakcja generuje dane – od procesów zakupowych, przez łańcuchy dostaw, aż po wydajność maszyn i infrastrukturę IT. Wyzwanie polega jednak nie tylko na ich zbieraniu, ale na mądrym wykorzystywaniu w sposób, który przekształca organizację w elastyczny i przewidujący mechanizm. Przedsiębiorstwa, które potrafią to robić, osiągają większą efektywność operacyjną, lepszą optymalizację kosztów, zwiększone bezpieczeństwo i zdolność do przewidywania zagrożeń oraz rozpoznawania szans rynkowych.

W świecie przemysłowym i technologicznym transformacja w organizację opartą na danych oznacza m.in. rozwój zaawansowanych hurtowni danych, które pozwalają na integrację informacji z różnych systemów i obszarów działalności. Dzięki temu możliwe jest automatyzowanie procesów operacyjnych, szczególnie w obszarze OT (Operational Technology), gdzie wdrażanie inteligentnych systemów monitorowania pozwala na precyzyjne zarządzanie infrastrukturą i minimalizację ryzyka awarii. Równolegle, nowoczesne podejście do raportowania oparte na analizie predykcyjnej umożliwia proaktywne utrzymanie kluczowych zasobów organizacji oraz wzmocnienie jej bezpieczeństwa na wielu poziomach.

Grupa Kapitałowa JSW podjęła wyzwanie transformacji w tym kierunku, stawiając na rozwój nowoczesnych hurtowni danych biznesowych i tych pochodzących z procesów technologicznych, automatyzację obszaru OT oraz wdrożenie zaawansowanego raportowania wspierającego proaktywne utrzymanie infrastruktury i bezpieczeństwo. To strategiczny krok, który pozwala nam nie tylko lepiej zarządzać danymi, ale także zwiększać efektywność operacyjną i minimalizować ryzyka.

Takie podejście wymaga nie tylko inwestycji w infrastrukturę i nowoczesne technologie, ale także zmiany kultury organizacyjnej – pracownicy i menedżerowie muszą nauczyć się myśleć w kategoriach danych i traktować je jako fundament decyzji biznesowych i operacyjnych. To długofalowy proces, ale jego efekty mogą całkowicie zmienić sposób funkcjonowania naszych przedsiębiorstw, czyniąc je bardziej odpornym, elastycznym i gotowym na przyszłe wyzwania.

Właśnie w tym kierunku zmierza nasza transformacja – sukcesywnie, krok po kroku, budujemy organizację opartą na danych, inteligentną, dynamiczną i skutecznie reagującą na zmieniające się warunki rynkowe co nie jest łatwe w sektorze wydobycia surowców naturalnych, uzależnionym w wielu wymiarach od czynników środowiskowych.

Wyzwania początkowe

Każda wielka zmiana niesie ze sobą wyzwania, a transformacja Grupy Kapitałowej JSW w organizację opartą na danych nie była wyjątkiem. Od samego początku zdawaliśmy sobie sprawę, że przekształcenie rozproszonych informacji w jednolity, spójny system wymaga strategicznego podejścia, inwestycji technologicznych oraz zmiany sposobu myślenia o zarządzaniu danymi.

Jednym z największych wyzwań, przed którymi stanęliśmy, było pozyskiwanie i integrowanie danych z różnych systemów, lokalizacji oraz obszarów działalności. W naszej organizacji funkcjonowało wiele niezależnych baz danych oraz systemów IT, które działały w odizolowanych środowiskach, co utrudniało wymianę informacji i tworzenie jednolitego obrazu przedsiębiorstwa.

Dodatkowym utrudnieniem był brak jednolitych standardów przechowywania i opisywania danych, co prowadziło do niespójności i utrudniało ich późniejszą analizę. W wielu przypadkach dane były zapisywane w różnych formatach, a ich jakość pozostawiała wiele do życzenia – brakowało aktualizacji, część informacji była niekompletna lub dublowała się w różnych systemach.

Drugim istotnym problemem był brak wystarczającej infrastruktury IT, która umożliwiłaby efektywne gromadzenie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym. W niektórych lokalizacjach brakowało stabilnych połączeń sieciowych, co utrudniało synchronizację systemów i bieżącą rejestrację informacji.

Ponadto, obszar OT (Operational Technology) był w dużej mierze oparty na starszych systemach, które nie były zaprojektowane z myślą o nowoczesnym zarządzaniu danymi i integracji z hurtowniami danych. To oznaczało konieczność stopniowej modernizacji sprzętu oraz wdrożenia rozwiązań umożliwiających automatyczne zbieranie danych z maszyn i urządzeń oraz czujników środowiskowych w czasie rzeczywistym.

Wyzwanie stanowiła również rozproszona struktura danych – każda jednostka biznesowa prowadziła własne repozytoria informacji, które były gromadzone według wewnętrznych procedur i zasad. Brak spójnego modelu danych powodował trudności w tworzeniu jednolitej hurtowni danych, a zebrane pomiary wymagały czasochłonnego czyszczenia, ujednolicania i standaryzacji.

Dodatkowo, w wielu obszarach brakowało modeli analitycznych, które mogłyby przekształcać surowe dane w wartościowe informacje dla menedżerów i operatorów. Aby rozwiązać ten problem, konieczne było wdrożenie nowoczesnych narzędzi do analizy i raportowania, które mogłyby dostarczać czytelne, zautomatyzowane raporty oraz prognozy wspierające podejmowanie decyzji.

Na początku transformacji organizacja nie dysponowała wystarczająco zaawansowanymi narzędziami analitycznymi i systemami raportowania, które mogłyby na bieżąco analizować dane i przekształcać je w wartościowe informacje. Procesy raportowania były często manualne i czasochłonne, co nie pozwalało na szybkie reagowanie na awarie infrastruktury czy zmieniające się warunki rynkowe.

Świadomi tych wyzwań, opracowaliśmy mapę drogową działań, która podzieliła cały proces na etapy, uwzględniające zarówno modernizację infrastruktury, jak i rozbudowę hurtowni danych, wdrożenia nowych narzędzi analitycznych oraz modyfikacje procesów utrzymania i zarządzania. Dzięki takiemu podejściu krok po kroku pokonywaliśmy kolejne bariery i budowaliśmy solidne fundamenty pod organizację opartą na danych.

Kluczowe elementy transformacji

Aby skutecznie zarządzać danymi, Grupa Kapitałowa JSW wdrożyła nowoczesne hurtownie danych biznesowych i technologicznych, które pozwalają na centralizację i strukturalizację informacji. Dzięki temu dane stały się bardziej dostępne i uporządkowane, co umożliwia ich skuteczniejsze wykorzystanie w analizie i podejmowaniu decyzji. Kolejnym kluczowym krokiem była automatyzacja obszaru OT (Operational Technology). Wdrożenie nowoczesnych systemów monitorowania i sterowania procesami przemysłowymi pozwoliło na zwiększenie odporności na awarie oraz poprawę efektywności operacyjnej. Automatyzacja przetwarzania danych wpłynęła także na podniesienie poziomu bezpieczeństwa, ponieważ systemy są teraz w stanie szybciej wykrywać i reagować na potencjalne zagrożenia. Nad całością działań w obszarze OT czuwa zespół Centrum Zaawansowanej Analityki Danych.

Jednym z najistotniejszych aspektów transformacji było wdrożenie szerokiego raportowania operacyjnego i strategicznego. Dzięki nowoczesnym narzędziom analitycznym możliwe jest stopniowe przechodzenie od działań reaktywnych w kierunku rozwijania możliwości predykcyjnych, które będą wspierały proaktywne utrzymanie infrastruktury. Raportowanie pozwoliło również na dokładne monitorowanie procesów produkcyjnych i tych związanych z zapewnieniem bezpieczeństwem oraz umożliwiło optymalizację procesów zarządzania. Dostęp do rzetelnych danych umożliwia menedżerom na różnych szczeblach podejmowanie decyzji w oparciu o rzeczywiste informacje.

Zapewnienie ciągłości zbierania danych w specyficznych warunkach eksploatacji podziemnej stanowi jeden z fundamentów transformacji i jest istotnym elementem bieżącego utrzymania infrastruktury. Wdrożenie rozwiązań umożliwiających integrację różnych źródeł informacji w jednolity ekosystem pozwoliło na eliminację problemów związanych z fragmentaryzacją danych. Dodatkowo, systemy monitorowania jakości danych oraz ich kontrola w czasie rzeczywistym dają gwarancję wiarygodność analiz i raportów. Istotnym aspektem jest również poprawa bezpieczeństwa infrastruktury IT i OT. Grupa Kapitałowa JSW wdrożyła zaawansowane systemy monitorowania, które umożliwiają wykrywanie anomalii oraz identyfikację nieautoryzowanego dostępu do sieci. Dodatkowe zabezpieczenia, takie jak firewalle, IDS/IPS oraz segmentacja sieci, pozwalają na minimalizację ryzyka cyberataków. Równocześnie organizacja skupiła się na szkoleniach dla pracowników, aby zwiększyć ich świadomość w zakresie cyberbezpieczeństwa oraz reagowania na potencjalne zagrożenia.

Nowe możliwości niesie SI

Nową szansa otwierająca się przez Grupą Kapitałową JSW jest rozwój sztucznej inteligencji. Znane od lat algorytmy kognitywne wzbogacone możliwościami generatywnej sztucznej inteligencji otwierają nowe możliwości w zakresie analizy danych i prezentacji wyników. Dzięki możliwości efektywnego przetwarzania ogromnych ilości danych geologicznych i sejsmicznych mogą pomóc w identyfikacji i rozpoznaniu złóż surowców oraz optymalizacji procesów wydobywczych. Zakładamy, że zaawansowane modele predykcyjne mogą pomóc lepiej przewidywać wydajność i jakość złóż oraz optymalizować harmonogramy wydobycia. Będzie również możliwe rzeczywiste przejście do proaktywnego utrzymania infrastruktury produkcyjnej i wspierającej, co będzie prowadziło do zwiększenia efektywności operacyjnej. Jednocześnie zwiększy się możliwości monitorowania czynników ryzyka, takich jak np. tąpania czy wyrzuty metanu lub zagrożenia dla ludzi wynikające z pracy różnych maszyn. Pozwoli to zbudować rozwiązania poprawiające ciągłość prowadzenia eksploatacji i zwiększające bezpieczeństwo pracujących ludzi.

Z kolei generatywna sztuczna inteligencja może wesprzeć symulacje procesów wydobywczych lub wspierających, pozwalając na testowanie różnych scenariuszy i optymalizację strategii eksploatacyjnych bez konieczności przeprowadzania kosztownych prób w rzeczywistości. Nie bez znaczenia będzie możliwość automatyzacji tworzenia raportów lub dokumentacji technicznej. Powinno to znacznie przyspieszyć procesy administracyjne i umożliwić pracownikom koncentrację na bardziej strategicznych zadaniach. Dzięki analizie danych operacyjnych i działań użytkowników będzie możliwe opracowanie rekomendacji dotyczących optymalizacji procesów.

Niezależnie od rodzaju sztucznej inteligencji podstawą do jej efektywnego wykorzystania są dane. Dzięki inwestycjom i zmianom zrealizowanym w poprzednich latach Grupa Kapitałowa JSW posiada dobrą bazę, żeby budować nowe rozwiązania i skutecznie wykorzystać możliwości jakie daje sztuczna inteligencja. Obecnie produkcyjnie zaimplementowano pierwsze algorytmy predykcyjne i generatywne wspierające cyberbezpieczeństwo.

Stopniowo zakres stosowania SI w tym obszarze będzie poszerzany. Przeprowadzono też kilka projektów proof of concept w zakresie predykcyjnej analizy pracy maszyn czy analizy obrazów z kamer zainstalowanych pod ziemią do monitorowania procesów technologicznych. Wyniki z tych prób będą wykorzystane w kolejnych planowanych projektach. W zaawansowanym stadium jest projekt budowy własnego rozwiązania wykorzystującego duży model językowy. Jego zadaniem będzie wsparcie użytkowników w dostępie do wiedzy organizacyjnej, specjalistycznej wiedzy branżowej i prawa górniczego oraz umożliwiającego przetwarzanie bieżącej dokumentacji. Specyfiką testowanych i projektowanych rozwiązań jest ich implementacja w środowisku on-premise. Wynika to z wielu ograniczeń związanych z regulacjami w zakresie ochrony danych obowiązujących w branży i regulacji wewnętrznych.

Rozwój zastosowań Sztucznej Inteligencji będzie musiał być połączony z implementacją rygorystycznych wymogów dotyczących bezpieczeństwa i etyki systemów SI oraz ochrony użytkowników przed potencjalnymi zagrożeniami zgodnie z dyrektywą AI ACT. Na tym etapie istotna jest analiza ryzyka związanego z SI oraz opracowanie i wdrożenie odpowiednich działań mitygujących oraz polityk regulujących ten obszar wewnątrz organizacji.

NIS2 i uKSC przyspieszają spajanie architektury informacji

Dodatkowym wyzwaniem dla Grupy Kapitałowej JSW w obszarze danych i informacji są regulacje prawne, takie jak Dyrektywa NIS2 oraz nowelizacja Ustawy o Krajowym Systemie Cyberbezpieczeństwa (KSC). Nowe przepisy wymuszają na organizacjach wzmocnienie środków ochrony oraz wdrożenie zaawansowanych procedur zarządzania incydentami i ryzykiem cybernetycznym.

Dostosowanie się do tych wymogów prawnych staje się kluczowym elementem naszej strategii cyberbezpieczeństwa, a zarazem wyzwaniem wymagającym nie tylko zaawansowanych rozwiązań technologicznych, ale również ścisłej współpracy między działami IT, compliance oraz zarządzania ryzykiem. Grupa Kapitałowa JSW, będąc organizacją opartą na danych, kładzie szczególny nacisk na integrację nowych regulacji z istniejącą architekturą bezpieczeństwa, co pozwala na skuteczne zarządzanie zagrożeniami oraz utrzymanie zgodności z przepisami.

Przyszłość i dalsze kroki

Transformacja Grupy Kapitałowej JSW do modelu Data-Driven Organization to proces długofalowy i dynamiczny. Kluczowe działania na przyszłość obejmują dalszy rozwój sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego, które mają na celu jeszcze bardziej zaawansowaną analizę danych i automatyzację procesów.

Nieodłącznym elementem dalszej transformacji jest także nieustanne doskonalenie zabezpieczeń i zgodność z regulacjami prawnymi. Wdrażane rozwiązania muszą nie tylko zwiększać efektywność operacyjną, ale również minimalizować ryzyko związane z cyberzagrożeniami oraz wymogami regulacyjnymi. Organizacja konsekwentnie inwestuje w innowacyjne technologie ochronne, integrując je z istniejącą infrastrukturą bezpieczeństwa, aby zapewnić jeszcze większą odporność na zagrożenia i zwiększyć kontrolę nad danymi.

Zrównoważona i świadoma strategia rozwoju pozwoli Grupie Kapitałowej na dalsze usprawnienie procesów zarządzania danymi, jednocześnie zapewniając zgodność z nowymi regulacjami oraz ochronę kluczowych zasobów. Integracja nowoczesnych technologii z kompleksową strategią zarządzania danymi i bezpieczeństwem stanie się fundamentem dalszej ewolucji organizacji.

Podsumowanie

Transformacja Grupy Kapitałowej JSW w organizację opartą na danych w dobie rosnącej roli danych
w zarządzaniu przedsiębiorstwem, przejście od intuicyjnego podejmowania decyzji do modelu opartego na zaawansowanej analizie informacji, stają się niezbędne dla utrzymania konkurencyjności.

Kluczowym wyzwaniem tej transformacji było nie tylko zbieranie i integracja danych z różnych źródeł i systemów, ale przede wszystkim ich efektywne wykorzystanie w analizie predykcyjnej i automatyzacji procesów. Implementacja nowoczesnych hurtowni biznesowych, unifikacja standardów danych oraz wdrożenie zaawansowanych narzędzi analitycznych pozwoliły na ujednolicenie informacji i stworzenie spójnej bazy wspierającej strategiczne decyzje.

W obszarze technologii operacyjnych (OT) kluczowym krokiem była modernizacja infrastruktury i wdrożenie inteligentnych systemów monitorowania, co przyczyniło się do zwiększenia niezawodności i odporności na awarie. Dzięki automatyzacji i integracji systemów Grupa Kapitałowa JSW może lepiej przewidywać zagrożenia oraz optymalizować procesy biznesowe w czasie rzeczywistym.

Jednym z największych wyzwań pozostaje cyberbezpieczeństwo, które wraz z rozwojem technologii wymaga coraz bardziej zaawansowanych metod ochrony. Wdrażanie strategii opartych na zasadach Zero Trust, monitorowanie sieci za pomocą XDR i NDR oraz szkolenia pracowników w zakresie cyberhigieny to działania, które pozwalają organizacji skutecznie reagować na zagrożenia i minimalizować ryzyko.

Dalszy rozwój transformacji koncentruje się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego do jeszcze bardziej precyzyjnej analizy danych i automatyzacji procesów decyzyjnych.

Grupa Kapitałowa JSW konsekwentnie dąży do budowy organizacji inteligentnej, elastycznej i odpornej na zmieniające się warunki rynkowe. Wdrażanie nowoczesnych technologii, doskonalenie strategii bezpieczeństwa oraz rozwój kompetencji pracowników to fundamenty przyszłościowego modelu zarządzania opartego na danych.

Tomasz Błaszczyk, CEO JSW IT Systems
Krzysztof Szymański, Dyrektor w JSW IT Systems