Do zwiększenia odporności na zmiany, konieczna jest pełna kontrola nad codziennymi procesami zapewniającymi prawidłowe funkcjonowanie przedsiębiorstwa. Oprócz przejrzystości we wszystkich obszarach i efektywności w zakresie operacji gospodarczych, obejmuje to również sprawny przebieg procesów wzdłuż łańcucha dostaw. Niekompletne lub błędne dane, duplikaty, czy też brakujące informacje, szybko stają się poważnymi przeszkodami do osiągnięcia wyznaczonych celów strategicznych przedsiębiorstwa. Warunkiem dla poprawnego i wydajnego przebiegu procesów oraz dla wykorzystania sztucznej inteligencji jest odpowiedni fundament: nienaganna jakość danych.
| REKLAMA |
 |
Inteligentne wykorzystanie cyfryzacji może zapewnić sprawny przebieg procesów wzdłuż łańcucha dostaw. Należy przy tym zwrócić szczególną uwagę na jakość i ilość danych podstawowych oraz danych transakcji. Ma to bowiem ogromny wpływ na efektywność procesów, również tych opartych na sztucznej inteligencji (SI). W celu poprawy jakości danych oraz umożliwienia stosowania SI w systemie ERP, przedsiębiorstwa powinny:
Tylko w ten sposób możliwe jest trwałe zapewnienie jakości informacji oraz stworzenie tzw. Single Point of Truth, w ramach którego każda informacja jest jednoznaczna i dostępna w każdej chwili. Do osiągnięcia tego celu przedsiębiorstwa muszą przeprowadzać zautomatyzowane kontrole jakości i poprawności, regularnie czyścić dane, wykorzystywać workflow i stosować się do ustalonych zasad podczas rejestracji nowych danych. Lista kontrolna dostępna w proALPHA oferuje bardziej szczegółowe informacje w tym zakresie.
Zarządzanie danymi z wykorzystaniem wszystkich istotnych informacji
Kolejnym krokiem po oczyszczeniu danych, również w branży produkcyjnej, jest inteligentne zarządzanie danymi, w celu możliwie kompleksowego wykorzystania własnego systemu ERP. Za pomocą rozwiązania Advanced Analytics NEMO opartego na sztucznej inteligencji, system ERP+ proALPHA łączy się z platformą innowacyjną, która zapewnia kompletną integrację wszystkich rozwiązań oferowanych przez przedsiębiorstwa Grupy proALPHA. Przykładowo za pomocą modułowego oprogramowania do całościowego controllingu oferowanego przez Planning wszystkie informacje niezbędne do prawidłowego planowania procesów przedsiębiorstwa poprzez symulacje i analizy odchyleń są importowane z systemu ERP.
Interfejsy API dostarczają wszelkich istotnych informacji i udostępniają je w odpowiedniej strukturze do przeprowadzania symulacji, planowania i analiz. Zmiany wartości w połączonych systemach są uwzględniane automatycznie, zapewniając aktualność dostępnych danych.
Optymalizacja konserwacji i napraw za pomocą informacji serwisowych przygotowywanych przez sztuczną inteligencję
System ERP stanowi cyfrowy węzeł integrujący wszystkie procesy i dane – z możliwością wykorzystania sztucznej inteligencji. Aby uzyskać oczekiwane korzyści wynikające ze stosowania sztucznej inteligencji, dane produkcyjne muszą być zapisywane w czasie rzeczywistym, odchylenia od planu ustalane natychmiastowo, a wyniki bezpośrednio wizualizowane. Przejrzystość procesów i dostępność informacji mają tu zasadnicze znaczenie dla sprawnego współdziałania pracowników w ramach technologii wykorzystywanej w przedsiębiorstwie.
Prof. Marco Huber, z Instytutu Fraunhofera IPA i Uniwersytetu w Stuttgarcie, wypowiedział się na ten temat w następujący sposób:
Dzięki przejęciu Empolis ta teoria może być realizowana w praktyce w rozwiązaniu proALPHA, np. przez pracowników serwisu, którzy w szybki i łatwy sposób będą mogli skorzystać z dostępnej wiedzy w odpowiednim kontekście. Poprzez integrację rozwiązania Emplois Service Express opartego na SI z systemem ERP+ proALPHA, dla przedsiębiorstw otwiera się możliwość nieograniczonego dostępu do ważnych informacji serwisowych o każdej porze. Za pomocą Decision Trees system, wspierany przez sztuczną inteligencję, stale się uczy, aby opracowywać możliwie najlepsze rozwiązania i dzięki temu zapewniać szybsze przeprowadzanie napraw i konserwacji.
Powtarzające się zadania rutynowe – RPA chętnie się tym zajmie
Podczas przetwarzania informacji serwisowych coraz powszechniej stosowane są zautomatyzowane procesy m.in. z wykorzystaniem Robotic Process Automation, w skrócie RPA, wykonujące zadania zgodnie z ustalonym workflow. Procesy te naśladują rzeczywistego użytkownika, który uruchamia aplikacje i inicjuje procesy cyfrowe. Stanowi to realne odciążenie dla pracowników, którzy nie muszą już wykonywać rutynowych zadań, a przy tym prowadzi do zmniejszenia ryzyka wystąpienia błędów podczas przetwarzania danych praktycznie do zera, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów.
RPA może być wykorzystywane w przypadku wszystkich usystematyzowanych procesów, które podlegają jasnym zasadom i cechują się dużą powtarzalnością. Zadania tego typu to:
W odróżnieniu od podobnych technologii do realizowania automatyzacji, dla RPA nie jest konieczny ani interfejs aplikacji wymagający obszernych prac programistycznych, ani ingerencja w istniejące systemy czy infrastrukturę informatyczną przedsiębiorstwa. Oprogramowanie jest ściśle powiązane z systemem ERP, obsługiwane zwykle przez wirtualne maszyny, skalowalne i może być używane przez całą dobę. Dlatego wdrożenie RPA jest szczególnie opłacalne w obszarach działalności o dużej liczbie powtarzających się operacji.
Aby umożliwić systemom RPA realizację bardzo złożonych procesów w przyszłości, trwają prace nad kognitywnymi robotami działającymi w oparciu o oprogramowanie, które mogą rozwijać się samodzielnie za pomocą sztucznej inteligencji. Z dzisiejszej perspektywy trudno sobie nawet wyobrazić, w jakich obszarach automatyzacja znajdzie jeszcze zastosowanie.
Źródło: www.proalpha.com/pl
- Ustalić kluczowe procesy decydujące o sukcesie firmy
- Zdefiniować kryteria jakości Sprawdzić istniejące pule danych
- Usunąć dublety
- Tworzyć jednoznacznie identyfikowalne dane
- Starannie opracowywać i regularnie sprawdzać dane
Tylko w ten sposób możliwe jest trwałe zapewnienie jakości informacji oraz stworzenie tzw. Single Point of Truth, w ramach którego każda informacja jest jednoznaczna i dostępna w każdej chwili. Do osiągnięcia tego celu przedsiębiorstwa muszą przeprowadzać zautomatyzowane kontrole jakości i poprawności, regularnie czyścić dane, wykorzystywać workflow i stosować się do ustalonych zasad podczas rejestracji nowych danych. Lista kontrolna dostępna w proALPHA oferuje bardziej szczegółowe informacje w tym zakresie.
Zarządzanie danymi z wykorzystaniem wszystkich istotnych informacji
Kolejnym krokiem po oczyszczeniu danych, również w branży produkcyjnej, jest inteligentne zarządzanie danymi, w celu możliwie kompleksowego wykorzystania własnego systemu ERP. Za pomocą rozwiązania Advanced Analytics NEMO opartego na sztucznej inteligencji, system ERP+ proALPHA łączy się z platformą innowacyjną, która zapewnia kompletną integrację wszystkich rozwiązań oferowanych przez przedsiębiorstwa Grupy proALPHA. Przykładowo za pomocą modułowego oprogramowania do całościowego controllingu oferowanego przez Planning wszystkie informacje niezbędne do prawidłowego planowania procesów przedsiębiorstwa poprzez symulacje i analizy odchyleń są importowane z systemu ERP.
Interfejsy API dostarczają wszelkich istotnych informacji i udostępniają je w odpowiedniej strukturze do przeprowadzania symulacji, planowania i analiz. Zmiany wartości w połączonych systemach są uwzględniane automatycznie, zapewniając aktualność dostępnych danych.
Optymalizacja konserwacji i napraw za pomocą informacji serwisowych przygotowywanych przez sztuczną inteligencję
System ERP stanowi cyfrowy węzeł integrujący wszystkie procesy i dane – z możliwością wykorzystania sztucznej inteligencji. Aby uzyskać oczekiwane korzyści wynikające ze stosowania sztucznej inteligencji, dane produkcyjne muszą być zapisywane w czasie rzeczywistym, odchylenia od planu ustalane natychmiastowo, a wyniki bezpośrednio wizualizowane. Przejrzystość procesów i dostępność informacji mają tu zasadnicze znaczenie dla sprawnego współdziałania pracowników w ramach technologii wykorzystywanej w przedsiębiorstwie.
Prof. Marco Huber, z Instytutu Fraunhofera IPA i Uniwersytetu w Stuttgarcie, wypowiedział się na ten temat w następujący sposób:
Na przykładzie konserwacji predykcyjnej urządzeń i instalacji można doskonale zademonstrować, jak istotna jest akceptowalność sztucznej inteligencji, jej przejrzystość i zrozumiałość. W przypadku alarmu wywołanego przez SI, użytkownicy muszą być w stanie stwierdzić, dlaczego ostrzeżenie zostało wywołane. Tą prawidłowość można również przenieść na inne procesy wykorzystujące sztuczną inteligencję.
Dzięki przejęciu Empolis ta teoria może być realizowana w praktyce w rozwiązaniu proALPHA, np. przez pracowników serwisu, którzy w szybki i łatwy sposób będą mogli skorzystać z dostępnej wiedzy w odpowiednim kontekście. Poprzez integrację rozwiązania Emplois Service Express opartego na SI z systemem ERP+ proALPHA, dla przedsiębiorstw otwiera się możliwość nieograniczonego dostępu do ważnych informacji serwisowych o każdej porze. Za pomocą Decision Trees system, wspierany przez sztuczną inteligencję, stale się uczy, aby opracowywać możliwie najlepsze rozwiązania i dzięki temu zapewniać szybsze przeprowadzanie napraw i konserwacji.
Powtarzające się zadania rutynowe – RPA chętnie się tym zajmie
Podczas przetwarzania informacji serwisowych coraz powszechniej stosowane są zautomatyzowane procesy m.in. z wykorzystaniem Robotic Process Automation, w skrócie RPA, wykonujące zadania zgodnie z ustalonym workflow. Procesy te naśladują rzeczywistego użytkownika, który uruchamia aplikacje i inicjuje procesy cyfrowe. Stanowi to realne odciążenie dla pracowników, którzy nie muszą już wykonywać rutynowych zadań, a przy tym prowadzi do zmniejszenia ryzyka wystąpienia błędów podczas przetwarzania danych praktycznie do zera, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów.
RPA może być wykorzystywane w przypadku wszystkich usystematyzowanych procesów, które podlegają jasnym zasadom i cechują się dużą powtarzalnością. Zadania tego typu to:
- przenoszenie i transfer plików i folderów,
- kopiowanie, wklejanie, porównywanie danych,
- wypełnianie formularzy oraz pozyskiwanie danych z dokumentów o określonej lub częściowo określonej strukturze.
W coraz większej liczbie przedsiębiorstw proces zamawiania stał się operacją standardową, która dzięki RPA jest wydajniejsza i tańsza. Zamówienie jest pobierane z systemu ERP i porównywane ze zgłoszeniami z przyjęcia zewnętrznego. Po pomyślnej kontroli system RPA zatwierdza fakturę do płatności w systemie ERP", wyjaśnia Paweł Orzeszko z proALPHA na podstawie praktycznego przykładu, typowego dla przedsiębiorstw produkcyjnych średniej wielkości. "Wszystkie przynależne zadania, od wysłania potwierdzenia zamówienia, przez wydruk dowodu dostawy, aż do wystawienia faktury, można wykonać automatycznie, ku uciesze pracowników, którzy dotychczas musieli samodzielnie się tym zajmować.
W odróżnieniu od podobnych technologii do realizowania automatyzacji, dla RPA nie jest konieczny ani interfejs aplikacji wymagający obszernych prac programistycznych, ani ingerencja w istniejące systemy czy infrastrukturę informatyczną przedsiębiorstwa. Oprogramowanie jest ściśle powiązane z systemem ERP, obsługiwane zwykle przez wirtualne maszyny, skalowalne i może być używane przez całą dobę. Dlatego wdrożenie RPA jest szczególnie opłacalne w obszarach działalności o dużej liczbie powtarzających się operacji.
Aby umożliwić systemom RPA realizację bardzo złożonych procesów w przyszłości, trwają prace nad kognitywnymi robotami działającymi w oparciu o oprogramowanie, które mogą rozwijać się samodzielnie za pomocą sztucznej inteligencji. Z dzisiejszej perspektywy trudno sobie nawet wyobrazić, w jakich obszarach automatyzacja znajdzie jeszcze zastosowanie.
Źródło: www.proalpha.com/pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Real-Time Intelligence – od trendu do biznesowego must-have
Sposób prowadzenia działalności gospodarczej dynamicznie się zmienia. Firmy muszą stale dostosowywa… / Czytaj więcej
EPM – co to jest? Czy jest alternatywą dla BI?
Nowoczesne systemy BI i EPM dostarczają wiedzy potrzebnej do efektywnego zarządzania firmą. Czy zna… / Czytaj więcej
W jaki sposób firmy zwiększają swoją odporność na zmiany?
Do zwiększenia odporności na zmiany, konieczna jest pełna kontrola nad codziennymi procesami zapewn… / Czytaj więcej
Dlaczego systemy kontrolingowe są potrzebne współczesnym firmom?
Narzędzia Corporate Performance Management (CPM) pozwalają na przyśpieszenie tempa podejmowania dec… / Czytaj więcej
Hurtownie danych – funkcje i znaczenie dla BI
Przepisów na sukces biznesu jest na rynku wiele. Nie ulega jednak wątpliwości, że jednym z kluczowy… / Czytaj więcej
Po co dane w handlu? Okazuje się, że ich analityka może dać nawet 30 proc. większe zyski!
Jak wynika z badania firmy doradczej Capgemni, producenci FMCG oraz firmy związane z handlem detali… / Czytaj więcej
