Produkt kontra usługa
Rynek oprogramowania dla przemysłu, choć oparty na technologii, coraz wyraźniej definiuje się poprzez relacje, kompetencje wdrożeniowe i długoterminowe partnerstwa. Dane z badania (rys. 8) jednoznacznie wskazują, że największe źródło przychodów stanowią usługi wdrożeniowe, na które wskazało aż 85% respondentów. To nie tylko projektowanie architektury systemu i jego konfiguracja, ale również testy, szkolenia, dokumentacja oraz pełna integracja z istniejącą infrastrukturą zakładową. Dla wielu firm to właśnie ten etap, a nie sprzedaż licencji, stanowi najważniejszy element wartości dodanej i przewagi konkurencyjnej.
Na równie istotnym poziomie znajdują się dwa kolejne filary przychodów: sprzedaż standardowego oprogramowania (67%) oraz oprogramowania zaawansowanego (67%). Pierwszy z nich obejmuje gotowe pakiety SCADA/ HMI czy aplikacje do analizy danych, stosowane najczęściej w małych i średnich aplikacjach lub jako część większych projektów automatyki. Z kolei oprogramowanie zaawansowane to obszar znacznie bardziej zindywidualizowany – obejmujący systemy konfigurowane pod konkretne potrzeby branżowe, często z rozbudowaną logiką, integracją z systemami nadrzędnymi oraz niestandardowymi interfejsami.
W strukturze przychodów znalazły się również inne obszary związane z software’em, wskazywane przez 7% respondentów. Choć ich udział jest niewielki, to właśnie one często decydują o jakości i trwałości relacji z klientem. Wśród nich mogą znaleźć się usługi konsultingowe, sprzedaż szkoleń, tworzenie specjalnych rozszerzeń, personalizacja modeli licencjonowania czy wsparcie w obszarze zgodności z przepisami i standardami branżowymi.
Klienci nie kupują dziś już tylko oprogramowania – kupują kompleksowe rozwiązania, know-how i dostęp do kompetentnych zespołów wdrożeniowych. W rezultacie proces zarabiania w sektorze oprogramowania przemysłowego to nie jednorazowa transakcja, lecz długofalowa współpraca, której punktem wyjścia jest produkt, ale prawdziwą wartość buduje się poprzez relację, zaufanie i skuteczne wdrożenie.
Big Data w przemyśle – trend czy praktyka?
Choć pojęcie Big Data od dawna gości w strategiach cyfryzacyjnych wielu firm, to w przemyśle wciąż pozostaje tematem raczej wchodzącym na agendę niż powszechnie wdrażanym. Zgodnie z wynikami badania (rys. 9) 52% ankietowanych zadeklarowało, że temat Big Data zaczyna być popularny. To sygnał, że świadomość możliwości, jakie niesie za sobą przetwarzanie dużych zbiorów danych, rośnie wśród krajowych przedsiębiorstw przemysłowych.
Jednocześnie aż 43% badanych wskazuje, że realne zainteresowanie tym zagadnieniem występuje głównie w wybranych branżach – przede wszystkim w przemyśle procesowym, gdzie dane są generowane w sposób ciągły, a ich jakość i kontekst technologiczny mają bezpośredni wpływ na bezpieczeństwo, efektywność i zgodność z normami. To właśnie w tych środowiskach analityka dużych zbiorów zaczyna być traktowana nie jako luksus, ale jako realne narzędzie optymalizacji operacyjnej.
Z drugiej strony, 38% respondentów przyznaje, że wciąż mało kto mówi o Big Data w sposób konkretny i osadzony w kontekście przemysłowym. Dla wielu firm temat pozostaje jeszcze na horyzoncie, traktowany jako potencjalnie istotny kierunek rozwoju, ale bez wyraźnych planów wdrożeniowych tu i teraz. Niewielki odsetek – 5% badanych – uznał wręcz, że koncepcja ta raczej nie przyjmie się w przemyśle, co może być odzwierciedleniem zmęczenia nadmiernie wyeksploatowaną terminologią, która w praktyce okazuje się zbyt ogólna lub nieadekwatna do warunków produkcyjnych.
Warto w tym kontekście przytoczyć jeden z komentarzy: "Świat poszedł w inną stronę – DataLake". To zdanie dobrze oddaje kierunek, w którym dziś ewoluują rozwiązania informatyczne dla przemysłu – od abstrakcyjnych koncepcji Big Data w stronę konkretnych architektur danych, pozwalających na elastyczne łączenie informacji z różnych źródeł, struktur i formatów. Modele DataLake, zwłaszcza w połączeniu z systemami analitycznymi i narzędziami edge computing, oferują firmom większą kontrolę nad procesem przetwarzania danych i lepsze dopasowanie do specyfiki ich działalności.
Wszystko to wskazuje, że choć Big Data wciąż nie jest standardem w codziennej praktyce przemysłowej, jego elementy przenikają do rzeczywistości firm w bardziej pragmatycznych i dostosowanych formach. Kluczem do dalszego rozwoju tego trendu będzie nie tylko rozwój technologii, ale przede wszystkim umiejętność ich przełożenia na mierzalne korzyści operacyjne.
Chmura w przemyśle – postęp czy ostrożność?
Koncepcja chmury obliczeniowej, choć powszechnie stosowana w sektorze IT, w przemyśle wciąż wzbudza mieszane odczucia. Zgodnie z wynikami badania (rys. 10) 52% respondentów uważa, że upowszechnienie rozwiązań chmurowych w sektorze przemysłowym wymaga jeszcze kilku lat. Jednocześnie 48% ankietowanych dostrzega już dziś symptomy przełomu, wskazując, że chmura staje się faktycznym standardem także w środowiskach produkcyjnych. To niemal równa polaryzacja opinii – świadcząca o tym, że sektor znajduje się w fazie przejściowej, gdzie z jednej strony pojawiają się konkretne wdrożenia, a z drugiej – trwa jeszcze proces przełamywania barier mentalnych i technologicznych.
Na przeszkodzie do pełnej popularyzacji modelu chmurowego wciąż stoi głęboko zakorzeniony konserwatyzm przemysłowych użytkowników. 43% respondentów jednoznacznie deklaruje, że odbiorcy wolą nadal korzystać z klasycznych baz danych i lokalnych systemów obliczeniowych. Dla wielu przedsiębiorstw przewidywalność, niezależność i bezpośredni dostęp do infrastruktury IT są ważniejsze niż elastyczność i skalowalność, które oferuje chmura.
Komentarze respondentów rzucają więcej światła na źródła tej ostrożności. Bezpieczeństwo danych pozostaje najczęściej wskazywaną obawą – firmy boją się nie tylko cyberataków i potencjalnych wycieków informacji, ale również utraty kontroli nad danymi strategicznymi w przypadku ich przeniesienia do zewnętrznych centrów danych. Koszty wdrożenia i utrzymania środowiska chmurowego również pojawiają się jako bariera – wiele organizacji nadal postrzega chmurę jako rozwiązanie drogie, a niekoniecznie uzasadnione w kontekście posiadanych potrzeb. Wskazywana jest także niepewność dotycząca modelu licencyjnego, rozliczeń oraz transparentności usług.
Nie zmienia to faktu, że wśród firm bardziej zaawansowanych cyfrowo rośnie liczba projektów pilotażowych, w których chmura pełni funkcję środowiska testowego, repozytorium danych nieprodukcyjnych lub platformy do zaawansowanej analityki – zwłaszcza w połączeniu z AI i edge computing. To właśnie te wdrożenia, często prowadzone w ograniczonym zakresie, stanowią pierwszy krok do oswajania przemysłu z nowym modelem zarządzania danymi.
Ostatecznie zarysowuje się obraz rynku, który stoi na rozdrożu: między świadomością potencjalnych korzyści a realnymi obawami, które spowalniają adaptację. Kluczowe będzie tu nie tylko dojrzewanie technologii, ale przede wszystkim odpowiedź dostawców na potrzeby przemysłu w zakresie transparentności, cyberbezpieczeństwa oraz efektywności kosztowej.
