{"id":1041,"date":"2026-09-21T13:30:25","date_gmt":"2026-09-21T13:30:25","guid":{"rendered":"https:\/\/run-bit.com\/shenzhou\/?page_id=1041"},"modified":"2026-09-23T08:58:54","modified_gmt":"2026-09-23T08:58:54","slug":"produkty","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/run-bit.com\/?page_id=1041&lang=pl","title":{"rendered":"Rozwi\u0105zania IT\/OT"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"template-services.php","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-1041","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":{"top_bg_text":"IT\/OT","rb_intro_title":"Poznaj nasze rozwi\u0105zania IT\/OT dla przemys\u0142u","rb_intro_text":"\u0141\u0105czymy automatyk\u0119 przemys\u0142ow\u0105, modele Digital Twin, analiz\u0119 danych i bezpieczn\u0105 komunikacj\u0119, aby wspiera\u0107 codzienn\u0105 prac\u0119 zak\u0142ad\u00f3w. Nasze rozwi\u0105zania pomagaj\u0105 podejmowa\u0107 trafniejsze decyzje, optymalizowa\u0107 procesy i bezpiecznie udost\u0119pnia\u0107 dane mi\u0119dzy warstw\u0105 OT i IT.","rb_read_more":"Czytaj wi\u0119cej","rb_uses_title":"Zastosowania","title_section_image":526,"rb_cards_background":"","rb_p1_name":"TwinPilot","rb_p1_summary":"Dost\u0119pny zdalnie 24\/7 model ML, wytrenowany na podstawie Digital Twin, stale ucz\u0105cy si\u0119 i podejmuj\u0105cy decyzje na podstawie setek czynnik\u00f3w nawet co minut\u0119.","rb_p1_solution":"<p>TwinPilot to dost\u0119pny zdalnie 24\/7 model uczenia maszynowego, kt\u00f3ry wspiera podejmowanie decyzji i sterowanie maszynami, instalacjami oraz procesami przemys\u0142owymi. Prace zaczynamy od stworzenia cyfrowego bli\u017aniaka uk\u0142adu (Digital Twin), odwzorowuj\u0105cego jego zachowanie i zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy zmiennymi. Nast\u0119pnie na jego podstawie trenujemy model ML, wykorzystuj\u0105c tak\u017ce uczenie ze wzmocnieniem (RL), aby przygotowa\u0107 go do podejmowania decyzji w r\u00f3\u017cnych warunkach pracy. Po wdro\u017ceniu model nie przestaje si\u0119 uczy\u0107: korzysta z kolejnych danych i do\u015bwiadcze\u0144, doskonal\u0105c spos\u00f3b reagowania na zmiany procesu. Mo\u017ce uwzgl\u0119dnia\u0107 jednocze\u015bnie setki czynnik\u00f3w i aktualizowa\u0107 decyzje nawet co minut\u0119, dopasowuj\u0105c nastawy do aktualnej sytuacji, cel\u00f3w produkcyjnych i ogranicze\u0144 technologicznych. Zdalne dzia\u0142anie pozwala korzysta\u0107 z modelu przez ca\u0142\u0105 dob\u0119 oraz rozwija\u0107 go wraz ze zmieniaj\u0105cymi si\u0119 potrzebami zak\u0142adu. TwinPilot wsp\u00f3\u0142pracuje z istniej\u0105cymi sterownikami PLC, kt\u00f3re realizuj\u0105 sterowanie podstawowe i funkcje zabezpieczaj\u0105ce, a decyzje modelu s\u0105 wdra\u017cane w uzgodnionych granicach pracy instalacji.<\/p>","rb_p1_problem":"<ul><li>Sterowanie uk\u0142adami nieliniowymi z wieloma wzajemnie zale\u017cnymi zmiennymi w czasie rzeczywistym.<\/li><li>Optymalizacja zu\u017cycia energii elektrycznej w ch\u0142odzeniu, HVAC, spr\u0119\u017carkach i procesach przemys\u0142owych oraz zu\u017cycia energii w kot\u0142owniach.<\/li><li>Dob\u00f3r nastaw do temperatury otoczenia, warunk\u00f3w pogodowych, obci\u0105\u017cenia maszyn i bie\u017c\u0105cego zapotrzebowania produkcji.<\/li><li>Rozpoznawanie powtarzalnych cykli i nawyk\u00f3w produkcyjnych, aby przewidywa\u0107 zapotrzebowanie i odpowiednio wcze\u015bniej korygowa\u0107 prac\u0119 instalacji.<\/li><li>Koordynacja pracy wsp\u00f3\u0142zale\u017cnych urz\u0105dze\u0144 z uwzgl\u0119dnieniem jako\u015bci procesu, wydajno\u015bci i ogranicze\u0144 technologicznych.<\/li><li>Optymalizacja jednej maszyny lub wi\u0119kszej instalacji po integracji z jej systemem sterowania.<\/li><\/ul>","rb_p1_image":"","rb_p2_name":"TwinLogic","rb_p2_summary":"Wz\u00f3r matematyczny lub algorytm opracowany na podstawie bada\u0144 modelu ML wytrenowanego z wykorzystaniem Digital Twin, s\u0142u\u017c\u0105cy do deterministycznego podejmowania decyzji.","rb_p2_solution":"<p>TwinLogic pozwala prze\u0142o\u017cy\u0107 wyniki pracy wytrenowanego modelu uczenia maszynowego na wz\u00f3r matematyczny lub algorytm podejmuj\u0105cy decyzje w spos\u00f3b deterministyczny. Najpierw tworzymy cyfrowego bli\u017aniaka uk\u0142adu (Digital Twin), kt\u00f3ry odwzorowuje jego zachowanie, zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy zmiennymi oraz istotne warunki pracy. Na tej podstawie trenujemy model ML, a nast\u0119pnie prowadzimy badania jego reakcji na r\u00f3\u017cne dane wej\u015bciowe, nastawy i scenariusze. Wyniki tych bada\u0144 s\u0142u\u017c\u0105 do opracowania wzoru matematycznego lub algorytmu, kt\u00f3ry mo\u017cna wykorzysta\u0107 w sterowniku PLC albo systemie nadrz\u0119dnym. Dla tych samych danych wej\u015bciowych i tego samego stanu algorytm wyznacza ten sam wynik, co u\u0142atwia przewidywanie, testowanie i dokumentowanie jego dzia\u0142ania. Gotowa logika pracuje bez konieczno\u015bci bie\u017c\u0105cego uczenia modelu, zgodnie ze zweryfikowanym zakresem zastosowania. Po zmianie technologii lub warunk\u00f3w eksploatacji mo\u017cemy ponownie przeprowadzi\u0107 badania na Digital Twin i przygotowa\u0107 zaktualizowan\u0105 wersj\u0119 algorytmu.<\/p>","rb_p2_problem":"<ul><li>Identyfikacja zale\u017cno\u015bci w instalacjach, dla kt\u00f3rych dob\u00f3r nastaw na podstawie prostych regu\u0142 jest niewystarczaj\u0105cy.<\/li><li>Opracowanie wzoru matematycznego lub algorytmu do deterministycznego wyznaczania parametr\u00f3w sterowania w PLC albo systemie nadrz\u0119dnym.<\/li><li>Analiza historycznej pracy ch\u0142odzenia, HVAC, spr\u0119\u017carek i kot\u0142owni w celu wskazania korzystniejszych zakres\u00f3w nastaw.<\/li><li>Por\u00f3wnywanie scenariuszy obci\u0105\u017cenia i warunk\u00f3w zewn\u0119trznych w zweryfikowanym zakresie pracy modelu.<\/li><li>Przygotowanie charakterystyk, korekcji i zale\u017cno\u015bci wspomagaj\u0105cych istniej\u0105ce regulatory.<\/li><li>Okresowe ponowne trenowanie i sprawdzanie modelu po zmianach technologii, urz\u0105dze\u0144 lub sposobu eksploatacji.<\/li><\/ul>","rb_p2_image":"","rb_p3_name":"TwinScope","rb_p3_summary":"Symulacje zachowania uk\u0142adu z wykorzystaniem Digital Twin i wytrenowanego modelu ML, dostarczaj\u0105ce wniosk\u00f3w i raport\u00f3w do oceny planowanych zmian.","rb_p3_solution":"<p>TwinScope s\u0142u\u017cy do badania zachowania maszyn, instalacji i proces\u00f3w w \u015brodowisku wirtualnym. Punktem wyj\u015bcia jest cyfrowy bli\u017aniak uk\u0142adu (Digital Twin), na podstawie kt\u00f3rego trenujemy model uczenia maszynowego. Badania prowadzone z wykorzystaniem wytrenowanego modelu pozwalaj\u0105 symulowa\u0107 r\u00f3\u017cne scenariusze, sprawdza\u0107 wp\u0142yw wielu czynnik\u00f3w i por\u00f3wnywa\u0107 mo\u017cliwe warianty dzia\u0142ania. W ten spos\u00f3b mo\u017cna przeanalizowa\u0107 sytuacje, kt\u00f3rych odtwarzanie na rzeczywistej instalacji by\u0142oby kosztowne, czasoch\u0142onne, trudne organizacyjnie lub wi\u0105za\u0142oby si\u0119 z ryzykiem dla procesu. Z wynik\u00f3w symulacji wyci\u0105gamy spostrze\u017cenia i przygotowujemy raporty pomagaj\u0105ce oceni\u0107 planowane zmiany oraz wybra\u0107 kierunek dalszych prac. TwinScope wspiera weryfikacj\u0119 efekt\u00f3w nowych nastaw, zmian algorytm\u00f3w czy modernizacji, a tak\u017ce rozpoznawanie powtarzalnych profili pracy. Ka\u017cdy raport odnosi wyniki do przyj\u0119tych za\u0142o\u017ce\u0144 i zakresu odwzorowania uk\u0142adu, tak aby stanowi\u0142y czyteln\u0105 podstaw\u0119 decyzji technicznych.<\/p>","rb_p3_problem":"<ul><li>Symulowanie scenariuszy \u201eco si\u0119 stanie, je\u015bli\u2026\u201d przy zmianie obci\u0105\u017cenia, nastaw, konfiguracji lub warunk\u00f3w zewn\u0119trznych.<\/li><li>Badanie nietypowych i granicznych warunk\u00f3w pracy, kt\u00f3rych odtwarzanie na rzeczywistym obiekcie by\u0142oby ryzykowne lub kosztowne.<\/li><li>Weryfikacja efekt\u00f3w zmiany nastaw lub modernizacji poprzez por\u00f3wnanie scenariuszy przed i po zmianie w \u015brodowisku wirtualnym.<\/li><li>Rozpoznawanie powtarzalnych profili produkcji i obci\u0105\u017cenia oraz badanie zachowania uk\u0142adu w odpowiadaj\u0105cych im scenariuszach.<\/li><li>Przygotowywanie raport\u00f3w, zestawie\u0144 i wniosk\u00f3w z symulacji na potrzeby projektowania, planowania pr\u00f3b oraz wyboru kierunku dalszych prac.<\/li><\/ul>","rb_p3_image":"","rb_p5_name":"PlantAgent","rb_p5_summary":"Asystent AI wspieraj\u0105cy analiz\u0119 log\u00f3w, baz danych, dokumentacji i raport\u00f3w technicznych.","rb_p5_solution":"<p>PlantAgent to asystent AI wspieraj\u0105cy analiz\u0119 informacji z przedsi\u0119biorstwa. \u0141\u0105czy kontekst pochodz\u0105cy z log\u00f3w maszyn, baz danych, dokumentacji i raport\u00f3w, aby pomaga\u0107 zespo\u0142om produkcji oraz utrzymania ruchu szybciej odnajdywa\u0107 potrzebne informacje i wyja\u015bnia\u0107 przebieg zdarze\u0144. U\u017cytkownik mo\u017ce zadawa\u0107 pytania w j\u0119zyku naturalnym, por\u00f3wnywa\u0107 dane z r\u00f3\u017cnych okres\u00f3w i przygotowywa\u0107 podsumowania bez r\u0119cznego przegl\u0105dania wielu \u017ar\u00f3de\u0142. Zakres analiz, dost\u0119p do informacji i spos\u00f3b prezentowania odpowiedzi dopasowujemy do organizacji. Wnioski i propozycje dzia\u0142a\u0144 s\u0142u\u017c\u0105 wsparciu specjalist\u00f3w, kt\u00f3rzy mog\u0105 sprawdzi\u0107 je w danych \u017ar\u00f3d\u0142owych przed podj\u0119ciem decyzji.<\/p>","rb_p5_problem":"<ul><li>Analiza log\u00f3w sterownik\u00f3w, alarm\u00f3w i zdarze\u0144 w celu odtworzenia przebiegu przestoj\u00f3w oraz wskazania zale\u017cno\u015bci czasowych.<\/li><li>Wyszukiwanie informacji w dokumentacji technicznej, instrukcjach, raportach serwisowych i historii interwencji.<\/li><li>Przygotowywanie podsumowa\u0144 zmian produkcyjnych, powtarzaj\u0105cych si\u0119 usterek i zdarze\u0144 wymagaj\u0105cych uwagi.<\/li><li>Zadawanie pyta\u0144 o dane produkcyjne i eksploatacyjne w j\u0119zyku naturalnym, w zakresie udost\u0119pnionych \u017ar\u00f3de\u0142.<\/li><li>\u0141\u0105czenie wynik\u00f3w analiz TwinScope z informacjami o pracy instalacji, obs\u0142udze i zmianach technologicznych.<\/li><li>Wsparcie przygotowania raport\u00f3w oraz propozycji dalszych kontroli i dzia\u0142a\u0144 do weryfikacji przez zesp\u00f3\u0142 techniczny.<\/li><\/ul>","rb_p5_image":"","rb_p6_name":"PlantGate","rb_p6_summary":"Bramka IT\/OT porz\u0105dkuj\u0105ca bezpieczn\u0105 wymian\u0119 danych mi\u0119dzy sterownikami PLC a systemami informatycznymi.","rb_p6_solution":"<p>PlantGate to bramka komunikacyjna \u0142\u0105cz\u0105ca \u015bwiat automatyki przemys\u0142owej OT z systemami informatycznymi IT. Udost\u0119pnia wybrane dane z maszyn i sterownik\u00f3w w uporz\u0105dkowanej postaci z wykorzystaniem przemys\u0142owych protoko\u0142\u00f3w komunikacyjnych, dzi\u0119ki czemu mog\u0105 z nich korzysta\u0107 aplikacje analityczne, systemy raportowe i narz\u0119dzia zarz\u0105dzania produkcj\u0105. Zakres integracji obejmuje uzgodnienie \u017ar\u00f3de\u0142 danych, ich nazw, jednostek, cz\u0119stotliwo\u015bci przesy\u0142ania oraz zasad dost\u0119pu. Rozwi\u0105zanie porz\u0105dkuje wymian\u0119 informacji i u\u0142atwia rozbudow\u0119 instalacji o kolejne urz\u0105dzenia lub odbiorc\u00f3w danych. Ewentualne przesy\u0142anie polece\u0144 do warstwy OT wymaga osobnego okre\u015blenia uprawnie\u0144 i warunk\u00f3w wykonania; podstawowe sterowanie oraz zabezpieczenia pozostaj\u0105 w sterownikach PLC.<\/p>","rb_p6_problem":"<ul><li>Przekazywanie danych z PLC i urz\u0105dze\u0144 pomiarowych do system\u00f3w IT z wykorzystaniem przemys\u0142owych protoko\u0142\u00f3w komunikacyjnych.<\/li><li>Zbieranie informacji o zu\u017cyciu energii, temperaturach, ci\u015bnieniach, stanach maszyn i licznikach produkcyjnych.<\/li><li>Integracja maszyn z bazami danych, systemami raportowymi oraz aplikacjami do monitorowania produkcji.<\/li><li>Ujednolicenie struktury danych z wielu urz\u0105dze\u0144, w tym nazw sygna\u0142\u00f3w, jednostek i znacznik\u00f3w czasu.<\/li><li>Dostarczanie danych dla TwinPilot, TwinLogic, TwinScope i PlantAgent zgodnie z zakresem konkretnego wdro\u017cenia.<\/li><li>Rozbudowa komunikacji o kolejne linie i lokalizacje z ustaleniem zasad dost\u0119pu, diagnostyki po\u0142\u0105cze\u0144 i obs\u0142ugi przerw w transmisji.<\/li><\/ul>","rb_p6_image":"","rb_p4_name":"PlantLink","rb_p4_summary":"Zdalny dost\u0119p do PLC z redundantnym po\u0142\u0105czeniem internetowym, ograniczaj\u0105cy koszty wyjazd\u00f3w serwisowych i umo\u017cliwiaj\u0105cy wsparcie zespo\u0142u RUNBIT.","rb_p4_solution":"<p>PlantLink zapewnia bezpieczny zdalny dost\u0119p do sterownik\u00f3w PLC na potrzeby diagnostyki, serwisu i wsparcia technicznego. Po\u0142\u0105czenie z instalacj\u0105 przez Internet pozwala rozpocz\u0105\u0107 analiz\u0119 problemu bez oczekiwania na przyjazd specjalisty oraz ograniczy\u0107 koszty dojazd\u00f3w, nocleg\u00f3w i czasu sp\u0119dzanego w podr\u00f3\u017cy. Cz\u0119\u015b\u0107 prac diagnostycznych i programistycznych mo\u017cna wykona\u0107 ca\u0142kowicie zdalnie, a w pozosta\u0142ych przypadkach lepiej przygotowa\u0107 wizyt\u0119 na obiekcie. Po drugiej stronie po\u0142\u0105czenia mo\u017ce pracowa\u0107 zesp\u00f3\u0142 RUNBIT: nasi automatycy mog\u0105 po\u0142\u0105czy\u0107 si\u0119 ze sterownikiem, przeanalizowa\u0107 jego dzia\u0142anie i pom\u00f3c osobie obecnej przy maszynie w przeprowadzeniu uzgodnionych czynno\u015bci. Takie wsparcie u\u0142atwia wsp\u00f3\u0142prac\u0119 z lokalnym utrzymaniem ruchu i skraca czas rozpocz\u0119cia serwisu. PlantLink uwzgl\u0119dnia redundantny dost\u0119p do Internetu, dzi\u0119ki czemu \u0142\u0105cze zapasowe ogranicza skutki awarii podstawowej drogi komunikacji. Uprawnienia u\u017cytkownik\u00f3w, zabezpieczenia oraz zasady dost\u0119pu i prze\u0142\u0105czania \u0142\u0105czy dobieramy do infrastruktury przedsi\u0119biorstwa. Zakres oszcz\u0119dno\u015bci zale\u017cy od rodzaju usterek, liczby obs\u0142ugiwanych lokalizacji i prac mo\u017cliwych do wykonania zdalnie.<\/p>","rb_p4_problem":"<ul><li>Zdalna diagnostyka PLC i analiza dzia\u0142ania maszyny, ograniczaj\u0105ce potrzeb\u0119 wyjazdu specjalisty na obiekt.<\/li><li>Wsparcie osoby obecnej przy maszynie przez automatyk\u00f3w RUNBIT po\u0142\u0105czonych zdalnie ze sterownikiem.<\/li><li>Pomoc podczas uruchomie\u0144, uzgodnione prace programistyczne i przygotowanie serwisu na podstawie wcze\u015bniejszej analizy zdalnej.<\/li><li>Obs\u0142uga instalacji w oddalonych zak\u0142adach przy ograniczeniu koszt\u00f3w podr\u00f3\u017cy, nocleg\u00f3w i czasu dojazdu.<\/li><li>Utrzymanie alternatywnej drogi dost\u0119pu do Internetu na wypadek awarii podstawowego \u0142\u0105cza.<\/li><li>Organizacja dost\u0119pu dla uprawnionych pracownik\u00f3w i serwisant\u00f3w zgodnie z zasadami obowi\u0105zuj\u0105cymi w przedsi\u0119biorstwie.<\/li><\/ul>","rb_p4_image":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/run-bit.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1041","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/run-bit.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/run-bit.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/run-bit.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/run-bit.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=1041"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/run-bit.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1041\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1087,"href":"https:\/\/run-bit.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/1041\/revisions\/1087"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/run-bit.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=1041"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}