Integracja ERP z AI oznacza rewolucję w skutecznym zarządzaniu firmą ze względu na możliwość skokowego zwiększenia efektywności operacyjnej oraz optymalizacji procesów. W naszym artykule prezentujemy 12 ważnych pytań i odpowiedzi dot. ważnych aspektów związanych z integracją sztucznej inteligencji z systemem ERP dopasowanym do konkretnych potrzeb przedsiębiorstwa.

Integracja AI z ERP polega na wdrożeniu zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i innych technologii AI do istniejącego systemu ERP, aby poprawić jego funkcjonalność poprzez automatyzację procesów, analizę danych i prognozowanie.

Proces integracji AI z systemem ERP obejmuje 7 kroków.

Integracja AI z ERP może być kosztowna, szczególnie jeśli wymaga zakupu nowego oprogramowania, sprzętu, szkoleń dla pracowników oraz usług konsultingowych. Jednak koszty mogą być zmniejszone dzięki chmurowym rozwiązaniom i stopniowej implementacji.

Tak, integracja AI z programem ERP często wymaga zamówienia specjalistycznych usług i narzędzi, które nie są standardowo dostępne w typowych systemach ERP. Firmy mogą korzystać z usług dostawców oprogramowania lub specjalistów od AI.

Czas integracji AI z programem ERP i etap szczegółowych testów uwzględniających zróżnicowane scenariusze użytkowania systemu zależy od skali i złożoności projektu. Integracja i testy mogą trwać od kilku miesięcy do nawet kilku lat, w zależności od wielkości przedsiębiorstwa, ilości danych, które trzeba przetworzyć oraz specyficznych wymagań i potrzeb firmy.

Do integracji AI z ERP potrzebne są dane historyczne dotyczące sprzedaży, produkcji, finansów, zarządzania zasobami ludzkimi, łańcucha dostaw oraz dane dotyczące operacji biznesowych. Im bardziej szczegółowe i dokładne dane, tym lepsze wyniki AI.

Tak, integracja AI z ERP wymaga specjalistycznej wiedzy z zakresu zarówno technologii AI, jak i systemów ERP. Konieczne jest zaangażowanie specjalistów ds. danych, programistów oraz konsultantów ERP.

Najczęściej wykorzystywane technologie to uczenie maszynowe, głębokie uczenie, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), analiza predykcyjna oraz chatboty i wirtualni asystenci.

Tak, integracja AI z oprogramowaniem ERP może wpływać na bezpieczeństwo danych. Konieczne jest zapewnienie odpowiednich środków ochrony danych, takich jak szyfrowanie, kontrola dostępu i zgodność z regulacjami prawnymi dotyczącymi ochrony danych.

Często tak. Integracja AI z systemem klasy ERP może wymagać aktualizacji lub rozbudowy istniejącej infrastruktury IT, aby sprostać wymaganiom związanym z przetwarzaniem dużych ilości danych i uruchamianiem zaawansowanych algorytmów AI.

Tak, modele AI wymagają stałego monitorowania, aby zapewnić ich dokładność i skuteczność. Regularne aktualizacje są również konieczne, aby dostosować algorytmy do zmieniających się warunków biznesowych i danych.

Przykłady obejmują m.in. prognozowanie popytu, optymalizację zarządzania zapasami, automatyzację procesów księgowych, personalizację ofert dla klientów, analizę nastrojów pracowników oraz predykcyjne utrzymanie ruchu maszyn i urządzeń.

Umów prezentację systemu VENDO.ERP®

AI uruchomiło rewolucję w rozwoju systemów ERP otwierając nowe możliwości w kontekście zarządzania produkcją i łańcuchami dostaw na poziomie strategicznym i operacyjnym. Innymi słowy, integracja systemów ERP z AI może znacząco przyczynić się do skokowego rozwoju automatyzacji w zakresie planowania, optymalizacji procesów, kontroli, raportowania i prognozowania. W naszym artykule prezentujemy konkretne przykłady opcjonalnego wykorzystania AI w programach ERP dla firm produkcyjnych.

Przykład: firma produkująca części samochodowe może korzystać z AI do analizy danych historycznych, trendów rynkowych i innych zmiennych, aby przewidzieć przyszły popyt na swoje produkty. Dzięki temu system ERP może automatycznie dostosowywać poziomy zapasów, planować zamówienia surowców i unikać zarówno nadmiaru, jak i niedoboru zapasów.

Przykład: fabryka mebli może wykorzystać AI do analizy zamówień, dostępności surowców i zdolności produkcyjnych w celu optymalizacji harmonogramów produkcji. Dzięki temu AI w ERP może tym samym przewidywać przestoje, identyfikować wąskie gardła i sugerować optymalne sekwencje produkcyjne, co prowadzi do zwiększenia efektywności i redukcji kosztów.

Przykład: producent elektroniki może używać AI do monitorowania procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym, analizując dane z czujników i kamer na liniach produkcyjnych. Dzięki temu AI w systemie ERP może wykrywać nieprawidłowości, przewidywać potencjalne problemy z jakością i sugerować natychmiastowe działania korekcyjne, co prowadzi do zmniejszenia liczby wadliwych produktów i zwiększenia satysfakcji klientów.

Przykład: zakład produkcyjny może wykorzystać AI do analizy danych z maszyn i urządzeń w celu przewidywania awarii i planowania konserwacji. Dzięki temu AI wykorzystane w programie ERP może identyfikować wzorce wskazujące na zbliżającą się awarię, co pozwala na przeprowadzenie konserwacji w dogodnym czasie i minimalizację przestojów.

Przykład: fabryka odzieży może korzystać z AI do automatyzacji procesów administracyjnych, takich jak przetwarzanie faktur, zarządzanie zamówieniami i planowanie zasobów. Dzięki temu AI w oprogramowaniu klasy ERP może analizować dane, automatycznie generować raporty i sugerować działania, co zwiększa efektywność administracji i redukuje koszty operacyjne.

Przykład: producent żywności może używać AI do optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw, monitorując dostawy surowców, analizując dane dotyczące dostawców i przewidując potencjalne problemy. AI w ERP może sugerować alternatywne źródła zaopatrzenia, optymalizować trasy transportu i minimalizować opóźnienia, co prowadzi do bardziej efektywnego i niezawodnego łańcucha dostaw.

Umów prezentację systemu VENDO.ERP®

AI, czyli sztuczna inteligencja coraz częściej i szerzej wykorzystywana w systemach ERP, co umożliwia niezwykły rozwój oprogramowania do zarządzania przedsiębiorstwami. Dzięki zaawansowanym algorytmom AI, programy ERP mogą nie tylko lepiej automatyzować procesy, ale również znacznie szybciej analizować ogromne ilości danych oraz prognozować przyszłe zdarzenia ze znacznie większą precyzją. Tym samym system ERP wsparty przez sztuczną inteligencję uzyskuje jeszcze większe zdolności w zakresie planowania i zarządzania. Warto podkreślić, że integracja AI z ERP ma potencjał do znaczącej transformacji sposobu, w jaki firmy zarządzają swoimi procesami biznesowymi. AI pomaga bowiem jeszcze skuteczniej automatyzować rutynowe zadania na poziomie strategicznym, zarządczym i operacyjnym.  Krótko mówiąc, wdrożenie AI w systemach ERP to krok ku przyszłości, który może przynieść wymierne korzyści w postaci zwiększonej efektywności operacyjnej, lepszej jakości decyzji biznesowych oraz optymalizacji kosztów.

Automatyczne przetwarzanie danych: AI e ERP jeszcze skuteczniej automatyzuje rutynowe zadania, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie faktur i generowanie raportów. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych działaniach.

Inteligentne przepływy pracy: systemy ERP wzbogacone o AI mogą dynamicznie dostosowywać przepływy pracy w odpowiedzi na zmieniające się warunki biznesowe, co zwiększa ich elastyczność i efektywność.

Prognozowanie i planowanie: algorytmy uczenia maszynowego analizują dane historyczne i bieżące, co pozwala generować jeszcze dokładniejsze prognozy dotyczące popytu, produkcji oraz finansów. Tym samym systemy ERP zintegrowane ze sztuczną inteligencją efektywniej wspierają procesy podejmowania decyzji strategicznych oraz umożliwiają skuteczniejsze planowanie w wielu obszarach.

Analiza predykcyjna: AI identyfikuje wzorce i przewiduje przyszłe zdarzenia, takie jak awarie maszyn czy zmiany w popycie, co umożliwia lepsze zarządzanie łańcuchem dostaw i zasobami.

Personalizacja: AI analizuje dane klientów, umożliwiając personalizację ofert i komunikacji, co zwiększa satysfakcję i lojalność klientów.

Chatboty i asystenci wirtualni: automatyczne systemy wsparcia klienta odpowiadają na pytania i rozwiązują problemy, poprawiając jakość obsługi i redukując koszty.

Rekrutacja i zatrudnienie: AI w ramach programu ERP do zarządzania działem kadrowo-płacowym przetwarza CV i profile kandydatów, identyfikując najlepsze dopasowania, co przyspiesza proces rekrutacji.

Analiza nastrojów i zaangażowania pracowników: AI monitoruje i analizuje dane dotyczące zaangażowania pracowników, co pomaga w lepszym zarządzaniu zasobami ludzkimi.

Zarządzanie produkcją: AI monitoruje i optymalizuje procesy produkcyjne w czasie rzeczywistym, identyfikując wąskie gardła i proponując usprawnienia.

Zarządzanie zasobami i utrzymanie ruchu: AI przewiduje potrzebę konserwacji i optymalizuje harmonogramy, co zwiększa efektywność operacyjną.

Analiza ryzyka: AI analizuje dane finansowe, identyfikując potencjalne ryzyka i oszustwa, co zwiększa bezpieczeństwo finansowe.

Optymalizacja kosztów: algorytmy AI sugerują sposoby na redukcję kosztów i optymalizację wydatków, co poprawia rentowność firmy.

Przeczytaj także

Umów prezentację systemu VENDO.ERP®

Przełomu z dnia na dzień nie będzie. Prace nad komercjalizacją i dostępnością sztucznej inteligencji trwają już od dobrych kilku lat. Postęp będzie raczej ewolucyjny i sztuczna inteligencja raczej nie zmieni ludzkości w ciągu jednej nocy. Sama w sobie jest początkiem drogi. Z czasem powstaną jej lepsze modele. Gdzie nas zaprowadzą, trudno powiedzieć – mówi Bartłomiej Rutkowski, dyrektor sprzedaży, CFI Systemy Informatyczne Sp. z o.o., twórcy i dostawcy rozwiązania VENDO.ERP®, z którym rozmawia Przemysław Ozga

Przemysław Ozga: Trwa wielki wyścig technologiczny – kolejne generacje półprzewodników dają nam coraz większe możliwości obliczeniowe. Czy najbardziej zaawansowane technologie (np. sztuczna inteligencja w jej najlepszym wydaniu) są skazane prędzej czy później na demokratyzację? Czy wszystkie firmy będą miały równy dostęp do najsilniejszych algorytmów jutra?

Bartłomiej Rutkowski: Dzieje się tak, ale nie zawsze na rynku przedsiębiorstw. Największe uwolnienie technologii ma miejsce na rynku konsumenckim, często niekomercyjnym. Otwarte są na przykład najróżniejsze portale internetowe czy aplikacje, które udostępniają użytkownikom swoje algorytmy. Sztuczna inteligencja z kolei jest pożądana przez wolne zawody, dzięki czemu powstały portale i aplikacje tworzące grafiki, filmy, treści, dźwięki. A także te składające w jeden spójny obraz różne materiały graficzne. Poza technologiami należącymi do największych korporacji, wiele kodów jest otwartych dla użytkowników, którzy mogą je również samodzielnie rozwijać.

Sztuczna inteligencja w firmach dopiero zaczyna być szerzej wykorzystywana. Sami jako CFI, badamy możliwości narzędzi do generowania treści czy grafik. Ale jesteśmy świadomi całej palety różnych rozwiązań opartych o SI. Jesteśmy przecież również producentem rozwiązań bazujących na algorytmach sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. To, że wiele z tych technologii jest otwartych, nieodpłatnych służy ich nauce, rozwojowi, dzięki czemu stają coraz sprawniejsze. Nie oznacza to, że ta tendencja pozostanie.

Dzisiaj cieszymy się, że sztuczna inteligencja nam pomaga, zwiększając np. naszą efektywność, ale też jednocześnie trochę się od niej uzależniamy. Gdy się odpowiednio przemodelujemy w codziennej pracy, możliwe, że ktoś po drugiej stronie zaoferuje nam płatność za doskonalszą wersję SI. Gdy o dostępie będą decydowały pieniądze, ze wspomnianą w pytaniu demokratyzacją może być różnie. Nie musi być to natomiast jedyny kierunek. W biznesie, w którym my działamy jest oczywiście trochę inaczej. Oferujemy naszym klientom rozwiązania oparte o AI i IoT. Implementując je w realizowanych projektach, stale rozwijamy narzędzia i dostarczamy naszym klientom w ramach kontraktów nowe wersje naszych rozwiązań.

Największe przedsiębiorstwa przede wszystkim stać na pożądane przez nie technologie, są też przeważnie na wyższym etapie rozwoju cyfrowego i mogą pozwolić sobie na eksperymentowanie, na błędy. Rzeczywiście pierwsze wdrożenia naszego systemu APS (VENDO.Alice) realizowaliśmy w większych firmach. Obecnie rynek jest o wiele szerszy, w czym pomagają m.in. unijne dotacje na cyfryzację i przemysł 4.0., w które idealnie wpisuje się sztuczna inteligencja. Opisana w pytaniu tendencja jest więc naturalna.

Przełomu z dnia na dzień nie będzie. Prace nad komercjalizacją i dostępnością sztucznej inteligencji trwają już dobrych kilka lat. Postęp będzie raczej ewolucyjny i sztuczna inteligencja raczej nie zmieni ludzkości w ciągu jednej nocy. Sama w sobie jest początkiem drogi. Z czasem powstaną lepsze modele, ale gdzie nas zaprowadzą, trudno powiedzieć. Wszyscy uczestniczymy w tym procesie (ewolucji AI), kształcimy i doskonalimy algorytmy – zarówno producenci rozwiązań jak i ich użytkownicy. Jeśli chodzi o nas to już dziś wspieramy przedsiębiorstwa w optymalizacji procesów produkcyjnych wykorzystując AI do planowania produkcji czy redukcji odstępstw i błędów w zachowaniu pracowników produkcyjnych względem procesu.

Dostępna moc obliczeniowa, dzięki której rozwija się sztuczna inteligencja jest coraz większa. Dlatego też powstają coraz to lepsze algorytmy, które będą nam dostarczać coraz ciekawsze możliwości i bardziej zaawansowane rozwiązania. Pytanie, w jakim stopniu sztuczna inteligencja zastąpi w niektórych czynnościach człowieka. Już teraz wspiera nas w drobniejszych, bardziej powtarzalnych aktywnościach, układa dane, planuje, wyciąga dla nas wnioski, ale decyzje wciąż należą do nas. Zobaczymy jak to się rozwinie w biznesie i produkcji oraz czy i kiedy będziemy gotowi oddać decyzyjność. Obecnie sztuczna inteligencja wspiera rozwiązania z dziedziny automatyzacji czy robotyzacji, przeliczając w czasie rzeczywistym ogromne ilości danych. Czym więcej będziemy ich gromadzić, tym precyzyjniejsze będą wnioski a kropki tak połączone, aby jak najlepiej odzwierciedlać rzeczywistość produkcyjną. Ważne jest to, że biznes już od jakiegoś czasu agreguje dane z procesów produkcyjnych i magazynowych, aby je ze sobą zderzyć i zobaczyć, jaki będzie rezultat w kontekście danego problemu, co wcześniej nie było tak oczywiste lub nawet niemożliwe do osiągnięcia. Menedżer produkcji wie dzięki temu, dlaczego jakość wyrobów czy minimalizacja usterek wychodzą na jednej zmianie lepiej niż na drugiej. Aby to udowodnić, musi to jednak najpierw zmierzyć i przeanalizować.

Nasi klienci to zarówno firmy działające globalnie, jak i te mniejsze, średniej wielkości działające jedynie na lokalnym, rodzimym rynku. Mamy więc pełen przekrój. Zmiany w gospodarce były w ostatnich latach niezwykle dynamiczne. Wzrost cen rozłożony w czasie pozwala zazwyczaj firmom na adaptację. Nie jest to nagły cios, z którym mieliśmy do czynienia po pandemii, po której niektóre firmy miały problem z przetrwaniem, więc myślały innymi kategoriami niż informatyzacja. U innych rosnące gwałtowanie koszty energii przełożyły się na inwestycje w odnawialne źródła energii, w nowoczesne rozwiązania oraz narzędzia informatyczne pozwalające zarządzać nową sytuacją i optymalizować koszty. Pod lupę wzięto m.in. pracę parków maszynowych oraz procesy logistyczne.

Potrzebne było opomiarowanie i analiza, jak maszyny odnajdują się w procesach produkcyjnych, kluczowe też stało się zwiększenie elastyczności działania. Spajanie wszystkich informacji umożliwiło im adekwatną reakcję. Ponadto dało również możliwość tworzenia planów i scenariuszy przyszłości.

APS jest narzędziem do planowania i optymalizacji planów produkcji. Bazuje na danych z modułu produkcyjnego, który umożliwia tworzenie pełnej hierarchii produktu, niekiedy skomplikowanej, złożonej z wielu półproduktów lub podzespołów. Te półwyroby firma produkcyjna może zamawiać lub produkować sama np. na magazyn, a następnie wywoływać lub produkować pod konkretne zamówienia klientów. System APS pozwala nam to wszystko poukładać w czasie i przy optymalnych kosztach. Dla zleceniodawcy pytającego o koszt i czas produkcji, możemy przygotować w aplikacji wyjściową kalkulację. Posiadając dane w systemie ERP, producent na bazie tych parametrów jest w stanie nawet „w locie” przygotować scenariusz działania dla różnego nakładu produkcyjnego. Dzięki algorytmom planistycznym system ustawia plan produkcyjny według zadanych kryteriów i ich wag – jeśli firma produkcyjna chce minimalizować koszty produkcji, może wydłużyć czas. Jeśli klientowi zależy na czasie, zakład produkcyjny przestawia priorytet zlecenia, biorąc pod uwagę np. kary umowne – system mu to pokaże. Plan produkcji w systemie APS wpływa także na zakupy. System dostarczy osobie za nie odpowiedzialnej dane co i na kiedy jest potrzebne produkcji. Dostawcy dostają w tym wypadku zapytanie z odpowiednimi parametrami. A dział zakupów generuje jednym przyciskiem zamówienie na ofertę, która mu najlepiej odpowiada (np. pod względem cen i/lub terminów).

Temat jest pewnym wyzwaniem, nie tyle od strony narzędzi informatycznych, ale z uwagi na złożoność zagadnienia od strony merytorycznej. W projektach wiele czasu poświęcamy na tworzenie matrycy przezbrojeń. Pokazujemy niejednokrotnie klientom, jak system APS może czerpać z posiadanych danych, podpowiadać, elastycznie działać i optymalnie planować serie zgodnie z informacjami z matrycy. Natomiast stworzenie idealnej matrycy jest niemalże niemożliwe. Potrzebna do tego wiedza jest w fabrykach rozsiana, więc opisanie wszystkich możliwych przypadków i wyjątków nt. przezbrojeń jest niezwykle trudne. Matryca najczęściej opisuje w fabryce kluczowe elementy lub produkty. Gdy jest już zaimplementowana w systemie, algorytmy planistyczne wykorzystują ją w optymalny dla fabryki sposób minimalizując przezbrojenia.

Największa siła tkwi w połączeniu wiedzy i integracji wszystkich dostępnych rozwiązań. Z jednej strony mam na myśli procesy produkcyjne, z drugiej strony logistykę, zaopatrzenie i przepływy magazynowe. To właśnie wiedza i analiza wszystkich procesów w organizacji, pozwoli zapanować nad ich pełnym przepływem. I umożliwi optymalizację procesową i kosztową przedsiębiorstwa. System APS jest niejako wypadkową wspomnianej wiedzy i danych – na ich podstawie przygotuje najefektywniejszy plan produkcji.

To, w czym możemy pomóc firmie produkcyjnej w kontekście ludzi – wykorzystując nasze rozwiązania – to jak najbardziej optymalne wykorzystanie kompetencji posiadanych zasobów. Przykładowo, jeśli mamy osobę o wysokich kompetencjach przy maszynie, ważne jest, aby nie została ona oddelegowana do maszyny, którą obsłuży osoba o niższych kwalifikacjach. Kluczowe jest zapewnienie ciągłości produkcji i dynamiczna obsada stanowisk. Jeśli ktoś obsługuje giętarkę, nie powinien np. obsługiwać lasera, bo nie ma takich kompetencji i odwrotnie. Zarządzanie zasobami według umiejętności jest możliwe dzięki nowoczesnym algorytmom pracującym w oparciu o zdefiniowaną w fabryce matrycę kompetencji.

Innym aspektem jest pozyskanie pracownika z rynku pracy i zbudowania jego ścieżki rozwoju. Natomiast tu wchodzimy w obszar kompetencji działów HR. Działy w fabrykach nie zawsze ze sobą ściśle współpracują odnośnie wymiany informacji nt. pracowników. A informacje, które ze sobą wymieniają, to najczęściej sygnał o nieobecności pracownika, nie zaś o ścieżkach jego długofalowego rozwoju w organizacji – aczkolwiek zauważamy też pozytywne zmiany w tym obszarze w wielu polskich firmach produkcyjnych.

Przez lata systemy produkcyjne w większości zasilane były danymi jedynie w oparciu o działanie człowieka, którego optyka i zdanie były niekiedy jedyną prawdą w firmie. Człowiek był ostatnią instancją, a popełniany przez niego błąd zostawał przenoszony do systemu. To, co w polskich fabrykach rozwija się szybciej niż sama sztuczna inteligencja, to dane zintegrowane z maszynami i pozyskiwanie informacji z maszyn z warstwy OT, które człowiek dopiero potwierdza, przez co fabryka ma mniejszy margines na manipulacje czy szum informacyjny.

To daje firmom produkcyjnym ogromne możliwości, np. poprawnego liczenia wyprodukowanych sztuk czy wykonanych operacji w danym czasie, jednoznaczną identyfikowalność. Te wszystkie elementy są bardzo istotne z uwagi na wydajność czy koszty, ale przede wszystkim na jakość. Jesteśmy w stanie monitorować online parametry procesów produkcyjnych i analizować historię, odchylenia. Możemy poprawnie zidentyfikować ewentualne braki naprawialne i nienaprawialne a także zarządzać odpadami bazując na realnych danych.

Dziękuję za rozmowę.

Sztuczna inteligencja jest początkiem drogi [wersja pdf]

Wywiad ukazał się w dwumiesięczniku Production Manager (1/24)

Autor: Bartłomiej Rutkowski

W dzisiejszym, niezwykle dynamicznym świecie biznesu cyfrowa transformacja stała się nieodzownym elementem sukcesu i budowania konkurencyjności. Przedsiębiorstwa w Polsce doskonale wiedzą, że powinny dostosować się do zmieniających się tendencji technologicznych oraz rosnących oczekiwań klientów. Cyfrowa transformacja i wykorzystanie dostępnego potencjału technologicznego stały się kluczowymi czynnikami poprawy efektywności operacyjnej, budowania innowacji produktów i usług oraz tworzenia wartości dla klientów.

Jednym z kluczowych aspektów cyfrowej transformacji przedsiębiorstw jest dość modne w ostatnich latach pojęcie przemysłu 4.0, odnoszące się w głównej mierze do integracji zaawansowanych technologii: sztucznej inteligencji (AI), Internetu rzeczy (IoT), analizy danych (Big Data), robotyki czy automatyzacji, w celu rozwoju inteligentnych fabryk i procesów produkcyjnych. Przemysł 4.0 jest wiodącym nurtem transformacji cyfrowej firm produkcyjnych i zdecydowanie wymaga strategicznego podejścia. Doskonałym narzędziem, które wspiera budowę strategii transformacji cyfrowej w przedsiębiorstwach produkcyjnych, jest mapa drogowa.

Mapa drogowa określa cele, obszary działalności, zadania i ich priorytety oraz poszczególne kroki
transformacji cyfrowej, które przedsiębiorstwo musi podjąć, aby zrealizować przyjęte w niej założenia. To właśnie mapa drogowa definiuje strategię cyfrowej transformacji przedsiębiorstwa. Istotne elementy mapy drogowej obejmują poniższe aspekty.

Całościowa ocena własnej infrastruktury technologicznej, systemów, procesów i kompetencji. Identyfikujemy obszary wymagające usprawnień oraz określamy priorytety transformacji. Ustalenie jasnych celów, które chcemy osiągnąć przez implementację strategii cyfrowej transformacji. Zdefiniowane cele powinny być związane z budowaniem konkurencyjności, innowacjami (produktowymi, procesowymi), efektywnością operacyjną i obsługą klienta.

Mapa drogowa powinna wskazać potrzebę wdrożenia konkretnych technologii, systemów, narzędzi cyfrowych, które wspierają zdefiniowane cele transformacji. Przykładowe technologie to system MES oparty na czujnikach Internetu rzeczy, system optymalizacji i sterowania produkcją klasy APS (sztuczna inteligencja), narzędzia analityczne (systemy klasy BI/Big Data), robotyka czy chmura obliczeniowa.

Przemiana cyfrowa wymaga również zmiany kultury organizacyjnej przedsiębiorstwa. Mapa drogowa powinna uwzględniać budowę otwartej, innowacyjnej i elastycznej komunikacji, która wspiera współpracę, uczenie się i adaptację do zmian. W tym aspekcie możemy również wesprzeć firmę narzędziami i technologiami, które umożliwią wdrożenie centrów wymiany wiedzy i wewnętrzną dystrybucję informacji.

Mapa drogowa powinna definiować obszar podnoszenia umiejętności pracowników, aby skutecznie korzystali z nowych technologii. Niezbędne mogą być nie tylko szkolenia czy programy rozwoju, ale także rekrutacja osób z odpowiednimi kwalifikacjami.

mapa drogowa powinna również obejmować aspekty związane z zabezpieczeniem danych w wymiarze ryzyk związanych z cyberbezpieczeństwem. Ważnym elementem jest inwestowanie nie tylko w rozwiązania technologiczne, ale także zabezpieczenie prawne, tj. przestrzeganie regulacji dotyczących ochrony danych.

W przygotowaniach do cyfrowej transformacji przedsiębiorstwa warto podkreślić niezwykle istotną rolę, jaką odgrywają systemy ERP, które integrują i pozwalają zarządzać kluczowymi obszarami biznesowymi przedsiębiorstwa: procesami produkcji, sprzedaży, finansów, łańcuchów dostaw czy personelem. Sprawny i dobrze dopasowany do organizacji system ERP zapewni spójność danych i optymalizację procesów, dzięki czemu umożliwi podejmowanie lepszych decyzji
na podstawie dostępnych i ujednoliconych informacji.

Można zatem stwierdzić, że system klasy ERP jest podstawowym narzędziem wspierającym transformację cyfrową, bo koncentruje wszystkie obszary działalności firmy, automatyzując procesy, i zapewnia dostęp do danych w czasie rzeczywistym. Dopiero integracja
systemów ERP z innymi technologiami, takimi jak IoT czy sztuczna inteligencja, umożliwia tworzenie
inteligentnych rozwiązań biznesowych, optymalizację produkcji i usprawnienie działań operacyjnych, tym samym umożliwiając organizacji lepsze zarządzanie.

Wdrażając strategię cyfrowej transformacji, nie możemy zapomnieć, po co to robimy. Każda zmiana to akcja powodująca reakcję. Wprowadzanie gruntownych zmian w organizacji nigdy nie należało do łatwych i przyjemnych. Spodziewać się możemy różnych zachowań ze strony pracowników i nieprzewidzianych zdarzeń, przeciwności losu. W dzisiejszych czasach konkurowanie wymaga uwzględnienia strategii cyfrowej transformacji. Jeśli połączymy choćby kilka kluczowych elementów przyczyniających się do wzmocnienia pozycji firmy na rynku. Takich jak analiza rynku i tendencji, personalizacja i lepsza obsługa klienta, optymalizacja procesów biznesowych, innowacje i rozwój produktów/usług, kultura innowacji i uczenia się, natychmiast zrozumiemy. Zrozumiemy, że bez odpowiednich narzędzi cyfrowych nie będzie możliwe skuteczne i szybkie:

Wdrożenie strategii cyfrowej transformacji to kluczowy czynnik budowy konkurencyjności na rynku w erze przemysłu 4.0. Wszystkie te działania wymagają jednak strategicznego podejścia, które obejmuje analizę rynku. Ale też optymalizację procesów biznesowych, innowacje, personalizację obsługi klienta, rozwój kompetencji pracowników i zmianę kultury organizacyjnej.

Wykorzystanie nowoczesnych technologii, innowacji i lepszej obsługi klienta – zarówno systemów klasy ERP, jak i wyspecjalizowanych narzędzi informatycznych (APS, MES, IoT, Big Data) – odgrywa istotną rolę we wdrożeniu strategii cyfrowej transformacji. Powinien być to jednak proces długofalowy, uwzględniający zmieniające się tendencje technologiczne i rynkowe oraz rozwój przedsiębiorstwa. Jako dostawca systemów klasy ERP (VENDO.ERP®) oraz specjalizowanych rozwiązań, m.in. klasy APS opartych na AI (VENDO.Alice) czy IoT (VENDO.MES), wspieramy naszych klientów również w procesie transformacji cyfrowej. Prowadząc proces przygotowania mapy drogowej oraz pozyskując dotacje na wdrożenie innowacji.

Artykuł ukazał się na łamach miesięcznika Production Manager 3/2023

Może przyspieszać procesy produkcyjne, optymalizować działania, redukować koszty, poprawiać jakość i monitorować stan urządzeń. Wykorzystanie AI pozwala również na prognozowanie awarii i automatyzację.

O przykładach wykorzystania sztucznej inteligencji w systemie ERP opowiada autorowi artykułu pt.: ”Inteligencja w okularach”, który ukazał się w najnowszym numerze dwumiesięcznika KAIZEN, nasz ekspert Gracjan Przeniosło. Opowiada o zaawansowanym systemie planowania, harmonogramowania i sterowania produkcją – VENDO.Alice, a także o predykcyjnym oprogramowaniu analizującemu zachowanie pracowników w celu poprawy bezpieczeństwa i redukcji strat – VENDO.Cassandra.

Polecamy!

VENDO.Alice to system APS, który wykorzystuje zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji do efektywnego planowania i zarządzania procesem produkcji. Jego głównym celem jest optymalizacja harmonogramów produkcyjnych oraz reagowanie na zmiany i wydarzenia na hali produkcyjnej. Ten system jest oparty na praktycznych zastosowaniach sztucznej inteligencji. To pozwala mu doskonalić się na podstawie zgromadzonego doświadczenia i zdobywanej w ten sposób wiedzy.

Cassandra to zaawansowane narzędzie analityczne, wykorzystujące sztuczną inteligencję, które prognozuje przyszłe zachowanie zarówno pracowników, jak i organizacji jako całości. To narzędzie pomaga identyfikować wzorce zachowań. Wpływa też na poprawę wyników w różnych obszarach, takich jak bezpieczeństwo, ograniczenie strat czy zarządzanie. Wykorzystuje modele predykcyjne, które nie tylko analizują dane, ale także tworzą elementy gier, co pozwala na wdrożenie zasad Lean Management.

Gościem podcastu Marka Maca z portalu myERP.pl jest Bartłomiej Lux, Prokurent w CFI Systemy Informatyczne – VENDO.ERP. Panowie rozmawiają na temat wykorzystania sztucznej inteligencji (#AI) i maszynowego uczenia (#ML) w systemach ERP – AI w systemach ERP.

AI można zdefiniować jako technologię, która symuluje ludzką inteligencję. To uczenie maszynowe lub przetwarzanie języka naturalnego, w którym technologia uczy się na podstawie danych.

Technologia sztucznej inteligencji wbudowana bezpośrednio w systemy ERP uczy się i pomaga w automatyzacji procesów lub tworzyć lepsze doświadczenia użytkownika. Umożliwiając systemom lepsze zrozumienie użytkowników i reagowanie na nie.

Producenci szukają inteligentnych technologii i sztucznej inteligencji, żeby zapewnić im przewagę nad konkurencją. Uczenie maszynowe i inteligentna produkcja już teraz pomagają firmom produkcyjnym poprawić wydajność, terminowość i jakość.

Produkcja to jedna z branż, która intensywnie wykorzystuje systemy ERP i to właśnie ten obszar korzysta już z rozwiązań AI. Dostęp do danych w czasie rzeczywistym i dostosowywalnych raportów, które umożliwiają decydentom w całej organizacji podejmowanie szybszych i lepszych decyzji.

Sztuczna inteligencja, dzięki uczeniu maszynowemu, usprawnia sposób, w jaki ERP przetwarza i analizuje dane. Technologia sztucznej inteligencji analizuje większe zbiory danych w czasie, w którym żaden człowiek nie potrafi. To oznacza, że zdolność sztucznej inteligencji do pracy z ogromnymi ilościami danych zapewnia szybszy i dokładny wgląd w dane w czasie rzeczywistym. Na przykład sztuczna inteligencja może analizować zachowania zakupowe różnych kategorii klientów, która umożliwia dostosowanie zapasów bezpośrednio do ich potrzeb. Ponadto sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do odczytywania danych historycznych i uczenia się na podstawie wcześniejszych wzorców zachowań.

Automatyzacja procesów biznesowych pomaga zaoszczędzić zarówno czas, jak i pieniądze. Kiedy rutynowe procesy, takie jak fakturowanie i zamykanie miesiąca, mogą zająć godziny, a nawet dni, marnujesz dużo czasu i pieniędzy. ERP już teraz ogromnie pomagają producentom w tej dziedzinie i poprawiają produktywność — szczególnie w przypadku tych producentów, którzy wciąż tkwią w świecie Excela . 

System ERP pomaga w planowaniu, księgowości, zarządzaniu zapasami i inżynierii, a także  automatyzują procesy produkcyjne. Automatyzacja procesów biznesowych za pomocą ERP pozwala zrobić więcej mniejszym kosztem, a to co pozwala na podejmowanie większej liczby zadań przy obecnych zasobach.

Technologia sztucznej inteligencji zwiększa wydajność systemów ERP w zakresie automatyzacji procesów. Po zintegrowaniu z systemem ERP sztuczna inteligencja wykrywa nieefektywne procesy i proponuje rozwiązanie, które obniża koszty i poprawia wydajność. Sztuczna inteligencja pozwala również na diagnostykę predykcyjną, która minimalizuje marnotrawstwo zasobów.

Konferencja „Praktyczne Aspekty Zarządzania Produkcją”, zorganizowana przez Production Manager już za nami. Jeśli chcesz obejrzeć co mówił nasz prowadzący, to klikaj w obrazek i uzyskaj dostęp do darmowego i pełnego wystąpienia.

ALICE podejmuje na bieżąco decyzje w zakresie zarządzania pracą pracowników, maszyn, zasobów na hali produkcyjnej, pracuje cały czas 365/7/24 i jest zawsze do dyspozycji.

Moduł VENDO.ERP® Produkcja opiera się (jak większość dostępnych na rynku systemów ERP) na wykresie Gantta i typowym harmonogramowaniu.

Obok tradycyjnego planowania produkcji w VENDO.ERP® jest też inteligentne planowanie. Inteligentne planowanie to system VENDO.Alice, który podejmuje decyzje w czasie rzeczywistym!

Jako autonomiczny system VENDO.Alice podejmuje decyzje w zakresie zarządzania produkcją. Ale jeżeli jednak chcesz, aby ostatnie słowo należało do człowieka to jest to możliwe. Inteligentne planowanie będzie wspierało Cię w podejmowaniu najbardziej optymalnej decyzji. Alice zawsze będzie przetwarzała więcej informacji i analizowała więcej wariantów niż człowiek, to jego cecha i DNA.

Wygląd działania VENDO.Alice.