Kedves Olvasó,

Németh Márió vagyok, több mint 18 éve foglalkozom ipari automatizációval, digitális gyártással és gyárak modernizációjával. Projektmenedzserként és üzletfejlesztőként dolgozom a gyártóipar különböző szereplőivel, a gépgyártóktól az OEM-eken át az integrátorokig.
Az elmúlt években egyre többször találkoztam ugyanazzal a jelenséggel: a digitalizációról sokszor technológiai oldalról beszélünk, miközben a valódi kihívás a döntéshozatal, a folyamatok és a szervezeti működés szintjén jelenik meg.
Ezt a blogot és weboldalt azért indítottam, hogy:
közérthetően beszéljek ipari digitalizációról,
hidat képezzek mérnök és üzleti gondolkodás között,
valós, gyárból származó tapasztalatokat osszak meg,
és bemutassam, hogyan lehet az adatokból valódi üzleti értéket teremteni.
Célom nem egy újabb hype-os Ipar 4.0 magazin létrehozása, hanem egy olyan felület, ahol szakmai párbeszédek indulhatnak el — mérnökök, döntéshozók és technológiai vállalatok között.
A digitalizáció akkor sikeres, ha nem csak technológia, hanem üzleti eszköz.

Miért indítottam ezt a blogot?
Azért, mert a gyárakban születő tapasztalatok és tanulságok nagy része ma nem kerül felszínre. A problémák és a megoldások zárt falak között maradnak — pedig ugyanazokat a mintázatokat látjuk sok helyen:
adatot gyűjtünk, de nem használjuk
futnak pilotok, de nem skálázódnak
van technológia, nincs ownership
van gépadat, nincs elemzési kapacitás
van üzleti igény, nincs folyamatgazda
A digitalizációval foglalkozó tartalmak többsége technológiai vagy marketing fókuszú. Amit kevesen fednek le: a gyártói, mérnöki és üzleti szempont egyszerre.
Ez a blog ezt a hidat szeretné megépíteni.

Kinek szól?
Elsősorban azoknak, akik ipari környezetben:
✓ beruházási vagy technológiai döntéseket hoznak,
✓ digitalizációs projekteket indítanak,
✓ gyárat, termelést vagy műszaki területet vezetnek,
✓ vagy csak jobban meg akarják érteni, merre tart a gyártás jövője.

Mit találsz itt?
ipari digitalizáció gyakorlati tapasztalatai
adatalapú működés esettípusai
OT/IT áthidalása
döntéshozási és megtérülési szempontok
statisztikai és AI alkalmazási minták
tipikus hibák és elakadásminták
gyártói példák (konfidentiális információk nélkül)