Digitalna platforma DEP: Temelj AI industrije 4.0

AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0••By 3L3C

Kako DEP, inovativna digitalna platforma razvijena u Hrvatskoj, gradi temelj za AI, prediktivno održavanje i industriju 4.0 u proizvodnim i energetskim tvrtkama.

digitalna transformacijaindustrija 4.0AI u proizvodnjiDEP platformakorisničko iskustvoinovacijeenergetski sektor
Share:

Digitalna platforma DEP: Temelj AI industrije 4.0 u hrvatskoj proizvodnji

Digitalna transformacija hrvatske industrije u 2025. više nije pitanje „Treba li nam to?“, nego „Koliko brzo to možemo napraviti – i s kojim povratom?“. U proizvodnim i energetskim tvrtkama pritisak je dvostruk: s jedne strane rastu troškovi energije i rada, s druge raste očekivanje kupaca za brzim, personaliziranim uslugama i vrhunskom kvalitetom.

U serijalu „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“ bavimo se upravo tim raskrižjem. U ovom tekstu fokusiramo se na jedan od najkonkretnijih domaćih pokušaja da se napravi „prečac“ do industrije 4.0 – Digital Enterprise Platform (DEP), inovativnu platformu za digitalnu transformaciju poduzeća, razvijenu kroz EU projekt u suradnji InfoDoma i Fakulteta organizacije i informatike.

Ovaj članak pokazuje zašto je DEP više od klasičnog IT projekta, kako se uklapa u AI strategiju svake ozbiljne proizvodne ili energetske tvrtke i koje konkretne korake možete poduzeti već ove godine da iskoristite sličan pristup u vlastitoj organizaciji.

1. Što je DEP i zašto je važan za Industriju 4.0?

DEP – Digital Enterprise Platform – osmišljen je kao integrirana platforma koja poduzeću pomaže da:

  • procijeni vlastitu zrelost za digitalnu transformaciju
  • poveže sve ključne poslovne procese i sustave
  • uspostavi interaktivnu vezu s kupcima i krajnjim korisnicima
  • kontinuirano prikuplja podatke o navikama i potrebama kupaca
  • brže uvodi inovacije u proizvode i usluge

Projekt je inicijalno bio usmjeren na energetski sektor, ali koncept je izravno primjenjiv na proizvodne tvrtke – osobito u kontekstu industrije 4.0, gdje su podaci i povezani sustavi osnovni preduvjet za ozbiljnu primjenu AI tehnologija.

Bez kvalitetne digitalne platforme poput DEP‑a, AI u proizvodnji ostaje skup eksperiment, a ne strateška prednost.

DEP je strukturiran oko nekoliko ključnih komponenti:

  • CESS (Customer Experience Support System) – sustav za upravljanje korisničkim iskustvom
  • IMS (Innovation Management System) – sustav za upravljanje inovacijama
  • komponente za procjenu digitalne zrelosti poduzeća
  • moduli za poboljšanje korisničkog iskustva i integraciju poslovnih procesa

U praksi, to znači da tvrtka ne razvija samo još jedan softver, nego temeljnu digitalnu infrastrukturu koja omogućuje uvođenje AI‑a, automatizacije i naprednih analitika.

2. Od zrelosti do rezultata: kako DEP strukturira digitalnu transformaciju

Jedna od najvećih pogrešaka kod digitalne transformacije u proizvodnji je „skakanje na tehnologiju“ bez jasne slike trenutnog stanja. DEP projekt je zato krenuo upravo od alata za procjenu zrelosti poduzeća za digitalnu transformaciju.

2.1. Procjena zrelosti – nužan prvi korak

Alat za zrelost pokriva tipično ove dimenzije:

  • Tehnološka infrastruktura – razina automatizacije, povezanost strojeva, IoT senzori
  • Podaci i analitika – prikupljanje, kvaliteta, dostupnost i korištenje podataka
  • Organizacija i kompetencije – digitalne vještine zaposlenika, kultura učenja
  • Procesi i standardi – koliko su procesi definirani, mjerljivi i optimizirani
  • Orijentacija na kupca – sposobnost razumijevanja i brzog odgovora na potrebe tržišta

Za hrvatsku proizvodnu tvrtku to znači da umjesto generičke „digitalne strategije“ dobivate konkretnu dijagnostiku: gdje zaostajete, gdje ste već jaki i koje investicije imaju najveću isplativost.

2.2. Vertikalni model za energetiku – lekcije za proizvodnju

DEP je posebno analizirao vertikalnu industriju energetike – od regulative i poslovnih modela do korisničkog iskustva i digitalnih kanala. Iako je sektor specifičan, logika se lako prenosi na proizvodnju:

  • umjesto „kupca energije“ imate kupca proizvoda
  • umjesto pametnih brojila imate strojeve, senzore i proizvodne linije
  • umjesto tarife imate konfigurabilan proizvod i personaliziranu ponudu

Zaključak: vertikalni pristup (rješenja prilagođena specifičnoj industriji) puno je učinkovitiji od generičkih IT projekata. Za AI i industriju 4.0, to znači da sustav mora razumjeti baš vaše tokove – od planiranja proizvodnje do servisa i povratne informacije krajnjeg kupca.

3. CESS: kako podaci o kupcima hrane AI u proizvodnji

U središtu DEP platforme nalazi se Customer Experience Support System (CESS) – sustav koji omogućuje stalni dotok podataka o kupcima i njihovom ponašanju.

3.1. Zašto je korisničko iskustvo važno i za proizvodne tvrtke

U klasičnoj proizvodnji fokus je često na internoj učinkovitosti: OEE, iskorištenje strojeva, smanjenje zaliha. No industrija 4.0 traži dvosmjernu vezu s tržištem:

  • razumijevanje načina korištenja proizvoda
  • praćenje performansi u stvarnom okruženju
  • rano otkrivanje problema ili nezadovoljstva
  • identifikacija prilika za nove usluge ili varijante proizvoda

CESS upravo to omogućuje – prikuplja, strukturira i analizira podatke iz različitih dodirnih točaka s kupcem (servis, call centar, digitalni kanali, ugrađeni senzori u proizvodu).

3.2. Kako CESS stvara osnovu za AI scenarije

Dobro postavljen CESS postaje izvor podataka za razne AI primjene u proizvodnji:

  • Prediktivno održavanje – kombinacija podataka sa strojeva i servisnih intervencija otkriva obrasce kvarova
  • AI‑om vođena kontrola kvalitete – povezivanje reklamacija s podacima iz proizvodnje otkriva uzroke ponavljajućih defekata
  • Personalizirani proizvodi i usluge – analiza navika kupaca pomaže u dizajnu novih funkcionalnosti
  • Dinamičko planiranje kapaciteta – predviđanje potražnje na temelju stvarnog korištenja, a ne samo prodajnih planova

Primjer: proizvođač industrijske opreme koji kroz DEP‑ov CESS prikuplja podatke o korištenju stroja kod kupca može trenirati modele za predviđanje kvarova i ponuditi „servis kao uslugu“. Time se iz klasične prodaje opreme prelazi na servisno-orijentirani, AI‑podržan poslovni model.

4. IMS: sustavno upravljanje inovacijama, ne samo povremenim projektima

Drugi ključni stup DEP platforme je IMS – Innovation Management System. Umjesto da inovacije ovise o pojedincima i entuzijastima, IMS stvara strukturirani sustav u kojem ideje nastaju, evaluiraju se, testiraju i implementiraju.

4.1. Zašto je IMS kritičan za AI i digitalnu transformaciju

Uvođenje AI‑a u proizvodni pogon nije samo tehničko pitanje. U pravilu mijenja:

  • uloge ljudi na liniji
  • način planiranja i odlučivanja
  • KPI‑eve i odgovornosti

Bez jasnog procesa upravljanja inovacijama, AI projekti često završe kao izolirani pilot projekti koji nikad ne uđu u produkcijsko okruženje. DEP‑ov IMS adresira to kroz:

  • strukturirano prikupljanje ideja (od operatera do menadžmenta)
  • definirane kriterije za odabir projekata (utjecaj, izvedivost, usklađenost sa strategijom)
  • jasne faze razvoja (koncept, prototip, eksperimentalni rad, produkcija)

4.2. Od prototipa do produkcije

U sklopu DEP projekta razvijeni su prototipovi CESS i IMS sustava, pušteni u eksperimentalni rad, a zatim unaprijeđeni u proizvode implementirane u produkcijsko okruženje. To je ključna lekcija za svaku proizvodnu tvrtku koja želi uvoditi AI:

  1. počnite malim, jasno definiranim prototipom (npr. prediktivno održavanje za jednu liniju)
  2. testirajte na ograničenom uzorku (eksperimentalni rad)
  3. skalirajte tek kad su rezultati mjerljivo dobri

IMS pomaže da taj proces bude ponovljiv i transparentan, a ne ad‑hoc.

5. Što hrvatski proizvođači mogu naučiti iz DEP projekta

DEP je nastao uz značajnu potporu EU fondova i u partnerstvu s akademskom zajednicom. To ga čini dobrim referentnim modelom za sve koji danas planiraju ozbiljniji iskorak prema industriji 4.0 i AI‑u u Hrvatskoj.

5.1. Ključne lekcije projekta DEP

Iz perspektive proizvodne tvrtke, najvažnije poruke su:

  • Ne preskačite fazu istraživanja i modeliranja. DEP je krenuo industrijskim istraživanjem i razradom koncepata (CESS, IMS, modeli zrelosti) prije razvoja koda.
  • Vertikalni fokus donosi rezultate. Dubinsko razumijevanje jedne industrije (energetike) stvorilo je platformu koja se lako prilagođava drugim sektorima, uključujući proizvodnju.
  • Kupac je u središtu i Industrije 4.0. Digitalizacija bez povezivanja s krajnjim korisnikom propušta pola potencijala AI‑a.
  • Inovacije moraju biti sustavne. IMS pristup pokazuje kako izgraditi „tvornicu inovacija“, a ne loviti jedan „magični“ projekt.
  • Zaštita intelektualnog vlasništva je dio strategije. DEP je od početka uključivao zaštitu IP‑a kao jedan od očekivanih rezultata.

5.2. Vaši praktični koraci za 2025.

Ako ste menadžer u proizvodnji ili energetici i želite se pomaknuti s teorije na praksu, u narednih 6–12 mjeseci možete:

  1. Napraviti brzu procjenu digitalne zrelosti. Iako možda nemate identičan alat kao u DEP‑u, možete procijeniti ključne dimenzije (tehnologija, podaci, ljudi, procesi, kupac) i definirati početno stanje.
  2. Mapirati kupca i korisničko iskustvo. Identificirajte sve dodirne točke s klijentom i razmislite koja se tri izvora podataka mogu relativno brzo digitalizirati.
  3. Definirati prvi AI slučaj uporabe. Za većinu proizvodnih tvrtki to će biti:
    • prediktivno održavanje ključne opreme
    • AI‑podržana kontrola kvalitete
    • optimizacija rasporeda proizvodnje
  4. Uspostaviti mini‑IMS. Čak i jednostavan proces (predaja ideja, evaluacija, odabir i praćenje) stvara kulturu inovacija.
  5. Razmotriti partnerstvo. DEP je pokazao snagu suradnje tvrtke i akademskog partnera. Slično partnerstvo može ubrzati i vašu industriju 4.0 inicijativu.

Zaključak: DEP kao polazna točka za AI strategiju u hrvatskoj industriji

DEP nije samo projekt iz razdoblja 2017.–2020., nego model kako strukturirati digitalnu transformaciju tako da ona kasnije prirodno prihvati AI, automatizaciju i naprednu analitiku. U serijalu „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“ upravo takve primjere uzimamo kao putokaz – od dijagnostike zrelosti, preko sustavne brige o korisničkom iskustvu, do profesionalnog upravljanja inovacijama.

Za hrvatske proizvodne i energetske tvrtke koje žele ostati konkurentne u narednom desetljeću, poruka je jasna: AI bez stabilne digitalne platforme je preskup eksperiment; AI na temelju platforme poput DEP‑a postaje izvor trajne konkurentske prednosti.

Ako razmišljate gdje krenuti, krenite od tri pitanja:

  1. Znamo li realno gdje smo na putu digitalne zrelosti?
  2. Imamo li pouzdan, kontinuiran tok podataka od kupca do proizvodnje?
  3. Imamo li sustav koji od ideje vodi do implementirane inovacije?

Odgovori na ta pitanja odredit će koliko brzo i koliko uspješno ćete iskoristiti AI i industriju 4.0 u vlastitoj organizaciji – i hoćete li 2030. biti među liderima ili pratiteljima.