Кейс внедрения

Как производство перешло от Excel и датчиков к единому операционному контуру

IoT, ERP и Google Sheets в одном pipeline — и впервые данные «с железа» стали частью управленческой аналитики

Клиент Роданика
Отрасль Производство
Объём данных 1,5 ТБ
Источников данных 5
Платформа ANG Platform

Данные были. Картины не было.

Роданика — производственное предприятие со станками, датчиками и несколькими учётными системами. Данных хватало. Но они существовали в изоляции: IoT-метрики никуда не шли, ERP жил отдельно, а оперативный учёт вёлся в Google Sheets прямо в цехе.

Нет мониторинга оборудования

Данные со станков и датчиков (OPC-UA) не интегрированы ни с одной бизнес-системой

Ручной сбор показателей

Производственные KPI собираются вручную в Excel и Google Sheets с задержкой 1–2 дня

Решения постфактум

К моменту, когда картина складывается, ситуация на производстве уже изменилась

Разрыв между системами

ERP, 1С и операционные источники существуют как отдельные острова данных

Пять источников — один pipeline

Все источники данных подключены через Apache NiFi. Ingestion настроен для каждого типа источника отдельно, включая промышленный протокол OPC-UA для станков.

ERP
Excel
Google Sheets API
OPC-UA (IoT)
Поток данных
ERP + 1С
Excel / Google Sheets
OPC-UA датчики
Apache NiFi — единый ingestion
ANG Platform
Visiology BI

Впервые данные «с железа» — загрузка оборудования, время простоя, температура, отклонения от нормы — стали частью единой управленческой аналитики.

Что изменилось в управлении

01
Прозрачность производства

Единая картина по всем линиям: IoT + ERP + ручные данные в одном дашборде. Исчезли «слепые зоны».

02
Реакция в моменте

Данные доступны в реальном времени. Раньше отчёты готовились с задержкой 1–2 дня.

03
Видимость простоев

Подключение IoT позволило выявить скрытые простои и нестабильные линии, которые раньше были невидимы.

04
Ноль ручных выгрузок

Ручная консолидация Excel-таблиц и выгрузок из Google Sheets полностью автоматизирована.

Это не про BI. Это про цифровое управление производством.

Практически каждое производственное предприятие среднего размера выглядит сегодня одинаково: станки с датчиками, Excel рядом, ERP отдельно. Роданика — типовой сценарий отрасли.

Барьер для перехода — не технологический. Технологии существуют. Барьер — убеждение, что «для нашего объёма это сложно и дорого». 1,5 ТБ — это достаточно для полноценного data pipeline с реальным управленческим эффектом.

ANG Platform превратил разрозненные данные в управляемую систему производства.

Что использовалось

Apache NiFi OPC-UA ANG Platform Visiology Google Sheets API ERP On-premise

Количественные показатели эффективности будут опубликованы по итогам полного производственного цикла.

Следующий кейс
Как аптечная сеть из 50 точек перестала
управлять бизнесом вслепую
Читать кейс ЮниФарма  →