Az automatikus azonosítás (Auto ID) technológiái évtizedek óta meghatározzák a gyártás, logisztika és raktározás hatékonyságát – mégis, sok vállalatnál ma is félreértések övezik, mikor és miért érdemes egyik vagy másik megoldást választani.

A Gyorsítósáv negyedik epizódjában
Virág Péter, a Smartindy üzletágvezetője segít eligazodni a vonalkódok, QR-kódok, RFID-címkék és újabb azonosítási módszerek világában.

A beszélgetésből kiderül:
– milyen tévhitek keringenek a technológiák körül,
– milyen fizikai és gazdasági korlátai vannak az RFID-nek,
– és hogyan néz ki egy jól megtervezett azonosítási folyamat a gyártásban.

💬
„Az automatikus azonosítás célja nem az, hogy mindenre csipet tegyünk, hanem hogy gyorsan, pontosan és megbízhatóan tudjuk, mi hol van – a megfelelő technológiával.”
— Virág Péter, Smartindy

Péter gyakorlati példákkal mutatja be, hogyan kell gondolkodni az automatikus azonosításról:
nem divat, hanem funkcionalitás kérdése, ahol az üzleti cél és a környezet dönti el, melyik megoldás a nyerő.

Szóba kerül:
– a Direct Part Marking (DPM),
– a kamerás azonosítás,
– a rádiófrekvenciás kapuk tervezése,
– valamint az is, miért kulcsfontosságú a rendszeres minősítés és hibajavítás.

A beszélgetés második felében a fókusz az RFID-n van:
hogyan működik a passzív és aktív tag,
mikor éri meg bevezetni,
milyen fizikai korlátai vannak a rádióhullámoknak,
és hogyan kezelik az adatbiztonságot a gyártócégek.

A példák a Decathlon RFID-s fizetőkapuitól egészen a raktárkapuk irányérzékeny olvasásáig vezetik végig a hallgatót azon, hogyan lehet a technológiát jól integrálni a vállalati folyamatokba.

📌 Témakörök az adásban:

• vajon a QR-kód biztonságos ipari környezetben?
• kiválthatja-e az RFID teljesen a vonalkódot?
• és miért van még mindig létjogosultsága a klasszikus címkéknek a csúcstechnológiás gyárakban is?

⏱️ Időbélyegek és témák:

00:00 – Bevezetés: a vonalkód örökzöld szerepe az iparban
02:00 – Mítoszrombolás: igaz-e, hogy a QR nem ipari megoldás?
05:00 – Az RFID ára és fejlődése – miért nem váltotta le a vonalkódot?
07:00 – Auto ID alapok: vizuális, rádióhullámos és fizikai azonosítás
10:00 – 1D, 2D és DPM – miben különböznek az ipari kódolások?
14:00 – Gravírozott és lézeres jelölés: miért tartósabb, mint a címke?
18:00 – Hibajavítás, kódminőség és az olvasók szerepe
21:00 – RFID alapok: mi történik a csip és az olvasó között?
25:00 – Passzív vs. aktív tag – mikor melyiket használjuk?
27:00 – Példák a gyakorlatból: Decathlon, könyvtár, logisztika
33:00 – RFID kapuk és zónák tervezése – irányérzékeny olvasás
38:00 – A rádióhullámok korlátai: fém, víz és emberi test
40:00 – Hibrid rendszerek: RFID és vonalkód együtt
43:00 – Biztonság és adatvédelem az automatikus azonosításban
47:00 – Tervezés és folyamatfejlesztés: miért nem elég a technológia?
53:00 – Zárógondolatok: az Auto ID jövője a gyártásban

🎧 Ez az epizód azoknak a gyártó, feldolgozó és logisztikai cégeknek szól,
akik szeretnék megérteni, hogyan lehet az automatikus azonosítást lépésről lépésre,
kockázatok nélkül és megtérülően bevezetni a működésükbe.

💬 Mit gondoltok:
a gyártás jövőjében az automatikus azonosítás legnagyobb előnye
a pontosság, a sebesség vagy a biztonság lesz?

A digitalizáció alapja az adat – de vajon tényleg érdemes minden adatot gyűjteni? Ebben az epizódban Kaszás Gábor, a Biotron Kft. szoftver- és hardverfejlesztője segít rendet tenni az adatgazdálkodás körüli zűrzavarban: mitől lesz értékes az adat, hogyan épül fel egy jól működő adatgyűjtő rendszer, és hogyan kapcsolható össze biztonságosan az IT- és az OT-világ.

👉 „Az adatok önmagukban értéktelenek – csak akkor érnek valamit, ha információt tudunk kinyerni belőlük.” – Kaszás Gábor

A beszélgetés gyakorlati példákon keresztül mutatja be, hogyan fejleszthet egy cég fokozatosan és megtérülően. Szó lesz arról, hogyan lehet a „Józsi bácsi-tudást” digitalizálni, mit jelent a Unified Namespace vagy az MQTT az ipari adatkommunikációban, és miért érdemes az adatgyűjtést mindig céllal, nem pedig technológiával kezdeni.

📌 Témakörök az adásban:
● Az ipari adatgyűjtés nem arról szól, hogy „minél több szenzor, annál jobb”.
● Az igazi érték abban rejlik, ha tudjuk, mire és hogyan használjuk az adatot. Egyetlen jól mért paraméter is képes forradalmasítani egy folyamatot – ha a cél világos, a rendszer pedig biztonságos és átgondolt.

🎯 Időbélyegek és témák:
00:00 – Bevezetés: kell-e minden adatot gyűjteni?
03:50 – Az IT és OT világ különbsége: miért veszélyes a „borospince-hálózat”?
07:10 – Hogyan épül fel egy adatgyűjtő rendszer: szenzorok, gateway-ek, szerverek
11:40 – IT–OT integráció és biztonsági kihívások
17:20 – OPC UA, MQTT és Unified Namespace – szabványok, amik megoldást hozhatnak
23:30 – Miért nem az adat a cél, hanem a felhasználás?
27:40 – Vezeték nélküli szenzorok, nyílt forráskód és közösségi fejlesztés
31:50 – A „Józsi bácsi-effektus”: hogyan digitalizáljuk a tapasztalatot?
36:10 – Pozíció- és képalapú adatgyűjtés, valós idejű döntéstámogatás
39:10 – Adatminőség, valós idejűség és az „elektronikus hulladék” problémája
42:10 – Kis lépések, nagy hatás: mitől lesz hasznos a digitalizáció?
46:00 – Felhő vagy lokális adatkezelés – mikor melyik éri meg?
50:10 – Biztonság, kiberfenyegetések és emberi tényező
55:00 – NIS2 megfelelőség röviden: mit jelent ez a gyártócégeknek?

🎧 Kinek szól az epizód?
Gyártó, feldolgozó és logisztikai cégek vezetőinek, akik szeretnék adatalapúvá, hatékonyabbá és átláthatóbbá tenni működésüket – drága rendszerek nélkül, fokozatos fejlesztésekkel.

💬 Te mit gondolsz: az adat az új arany, vagy csak akkor érték, ha tudjuk, mit kezdünk vele?
Oszd meg velünk a véleményed!

Spotify 🎵 | YouTube ▶️ | Apple Podcast 🎧

A mesterséges intelligencia ma már nem csak a sci-fi világában létezik – hanem egyre több gyártó- és feldolgozóipari cég hétköznapjainak része.
Az epizódban Fábián Zoltán segít tisztázni a leggyakoribb AI-mítoszokat, és bemutatja: hogyan segíthet a mesterséges intelligencia minőségbiztosításban, karbantartásban és az ellátási lánc optimalizálásában.

👉 „Az AI nem elveszi a munkahelyeket, hanem megszünteti az unalmas, monoton feladatokat – hogy az emberek valódi alkotó munkát végezhessenek.” – Fábián Zoltán

Az adásból kiderül, hogy az AI nem feltétlenül drága vagy elérhetetlen technológia.
Egy jól megválasztott, fokozatosan építkező projekt akár hónapok alatt kézzelfogható eredményeket hozhat:
– csökkenti a selejtet,
– előre jelzi a gépek meghibásodását,
– pontosabbá teszi a készletgazdálkodást.

Szó lesz arról is, hogyan érdemes egy cégnél az első AI-lépéseket megtenni, milyen adatokat kell gyűjteni, és mik a tipikus buktatók, amelyeket jobb elkerülni.

📌 Témakörök az adásban:
● AI-mítoszok a gyártásban: mi igaz és mi nem?
● Konkrét felhasználási területek – minőségellenőrzéstől a digitális ikerig
● Az első lépések egy feldolgozóipari cégnél: mi kell a sikeres AI-projekthez?

🎯 Időbélyegek és témák:
00:00 – Bevezetés
01:00 – AI-mítoszok a gyártásban
05:00 – Prediktív karbantartás és adatigény
08:00 – AI az ellátási láncban
11:00 – Költségek és megtérülés
13:00 – Mi is az AI valójában?
17:00 – Célok és adatgyűjtés
20:00 – AI-felelős vagy csapat?
21:00 – Konkrét ipari példák
26:00 – Hol nem használható az AI?
27:00 – Digitális iker
31:00 – AI és munkahelyek jövője
32:00 – Első lépések AI-projekt indításakor
38:00 – Tipikus buktatók
43:00 – Költségtervezés
45:00 – Zárás

🎧 Ez az epizód azoknak a gyártó, feldolgozó és logisztikai cégeknek szól, akik szeretnék megérteni, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát lépésről lépésre, kockázatok nélkül és megtérülően bevezetni a működésükbe.

💬 Mit gondoltok: az AI legnagyobb haszna a gyártásban a minőség, a hatékonyság vagy a munkaerőhiány enyhítése lesz?
Írd meg kommentben!

Az ipari digitalizáció – tényleg csak robotok és óriási költségek?
A Gyorsítósáv első adásában Csernok Árpád (Smartindy Kft.) segít tisztázni a leggyakoribb tévhiteket. Megmutatja: a digitalizáció minden vállalat számára elérhető, ha okosan és fokozatosan közelítik meg.

👉 „A rendszer nem oldja meg a problémát – előbb rendet kell tenni.” – Csernok Árpád

Hallgasd meg, ha kíváncsi vagy:

• mikor érdemes belevágni,

• hogyan lehet régi gépekkel is adatvezérelt működést kialakítani,

• miért van gyorsasági előnye a KKV-knak a multikkal szemben.

📌 Témák az adásban:

• Mítoszrombolás – nem csak robotok és hatalmas költségek

• Szemléletváltás – miért folyamat, nem egyszeri beruházás?

• Gyakorlati tippek – hogyan induljon el egy KKV?

🎯 Időbélyegek:
00:00 – Bevezetés
02:00 – Tévhitek a digitalizációról
12:00 – Adatalapú döntéshozatal, KKV-előnyök
18:00 – Szemléletváltás, nem bevezetés
21:00 – Külső és belső kényszerek
27:00 – „Kislépések” stratégiája
30:00 – Mikor nem kell digitalizálni?
35:00 – Rend és rendszer
37:00 – Kézzelfogható előnyök
43:00 – Külső tanácsadók szerepe
45:00 – Zárás

🎧 Kinek szól?
Gyártó, termelő és logisztikai cégeknek, akik szeretnék megérteni, hogyan lehet apró, megtérülő digitalizációs lépésekkel versenyelőnyre szert tenni – akár régi gépekkel, akár szűkebb büdzsével.

💬 Kérdés neked: szerinted a digitalizáció legnagyobb előnye a jövőben a költségcsökkentés, a jobb minőség vagy a gyorsabb döntéshozatal lesz?

"Minden területen javulást fogunk elérni: hatékonyságban, költségcsökkentésben, a termék minőségében, az ügyfélkiszolgálásban és a logisztikai folyamatokban. Ezek adják a digitalizáció igazi értékét.” – Csernok Árpád, Smartindy Kft.A Gyorsítósáv podcast első epizódja bemutatja, hogy a digitalizáció nem csak a multik kiváltsága. Apró, megtérülő lépésekkel minden gyártó és szolgáltató vállalat versenyelőnyhöz juthat – még régi gépekkel és szűkebb erőforrások mellett is.🎧 Premier: 2025.09.25.Csatlakozz, és tudd meg, hogyan indulj el a digitalizáció útján tévhitek nélkül, gyakorlatias szemmel!