Termin AI - Sztuczna Inteligencja już na stałe zagościł w języku biznesowym i zdecydowana większość firm jest albo w trakcie analizy jej zastosowań w swoich branżach lub z powodzeniem wdraża takie projekty obecnie. Warto jednak uporządkować terminologię związaną z AI i jej zastosowaniem w biznesie. W tym artykule przedstawimy opisy głównych zastosowań poszczególnych elementów sztucznej inteligencji na przykładzie systemów ERP firmy Comarch.
| REKLAMA |
 |
Systemy Comarch ERP już teraz z sukcesami wykorzystują mechanizmy AI w zakresie:
W dobie cyfryzacji i rosnącej konkurencji, firmy szukają nowych sposobów na zwiększenie efektywności i redukcję kosztów. Jednym z rozwiązań, które zyskują na popularności, jest automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą robotów software’owych. Roboty software’owe są programowalne i działają na podstawie zgromadzonej wiedzy i praktyki biznesowej. Dzięki temu mogą one wykonywać różnorodne zadania, od prostych do skomplikowanych, zgodnie z ustalonymi procedurami i standardami.
Jednym z największych atutów robotów software’owych jest ich zdolność do eliminacji “błędu ludzkiego”. Roboty działają z precyzją i konsekwencją, które są trudne do osiągnięcia dla człowieka, zwłaszcza przy wykonywaniu monotonnych i powtarzalnych zadań. To przekłada się na większą jakość wykonywanych zadań i mniejszą liczbę błędów.
W systemach Comarch ERP, roboty są wykorzystywane do automatyzacji wielu, różnych procesów biznesowych. Pomagają one przygotowywać zamówienia zakupu, wysyłać dokumenty do księgowości, czy przesyłać pliki JPK i deklaracje do urzędów. Dzięki temu, pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych zadaniach, podczas gdy rutynowe procesy są automatyzowane.
Optymalizacja Procesów biznesowych z AI
Roboty mogą wykonywać powtarzalne operacje właściwie 24/7, przyspieszając procesy i zmniejszając czas oczekiwania na efekt. W systemach Comarch ERP XL, robotyzacja jest realizowana za pomocą silnika modelowania procesów biznesowych (BPM). To pozwala na symulowanie pracy użytkownika przez oprogramowanie ERP i kontrolowanie procesów nawet przy wystąpieniu nieoczekiwanych zdarzeń zewnętrznych.
Roboty w systemach Comarch ERP oferują inteligentne podpowiedzi podczas wystawiania dokumentów, wysyłki dokumentów do księgowości i innych operacji. Automatyzacja procesów przyczynia się do optymalizacji dostosowania interfejsu użytkownika i poprawy ergonomii pracy. Dzięki robotom możliwe jest automatyczne generowanie i wysyłanie wezwań do zapłaty do kontrahentów, którzy spóźniają się z płatnościami. Automatyzacja dotyczy także kontroli i wysyłki automatycznej not odsetkowych.
Automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą uczących się robotów software’owych to przyszłość zarządzania przedsiębiorstwem. Dzięki nim, firmy mogą zwiększyć swoją efektywność, redukować koszty i skupić się na tym, co naprawdę ważne - tworzeniu wartości dla klientów.
Wykorzystanie elementów uczenia maszynowego w systemach Comarch ERP
W systemach Comarch ERP , sztuczna inteligencja , a dokładnie mechanizmy uczenia maszynowego są wykorzystywane w coraz większym zakresie np. w branży e commerce gdzie to właśnie AI odgrywa kluczową rolę w tworzeniu spersonalizowanych rekomendacji dla klientów.
Na podstawie zebranych danych, takich jak historie zakupów, preferencje czy zachowania użytkowników, algorytmy AI przyporządkowują klientów do odpowiednich segmentów. Dzięki temu można dostosować ofertę do indywidualnych potrzeb zainteresowań. Algorytmy rekomendacyjne analizują historię zakupów, przeglądane produkty i preferencje klientów. Na tej podstawie generują spersonalizowane rekomendacje, np. “Klienci, którzy kupili ten produkt, zainteresowali się również produktem x, y ,z …”
Co więcej AI analizuje zachowanie klientów, identyfikując produkty powiązane lub uzupełniające. Na tej podstawie można automatycznie proponować klientom dodatkowe produkty (cross-selling) lub wyższej jakości wersje produktów (up-selling). AI może także dostosowywać ceny produktów w czasie rzeczywistym na podstawie popytu, dostępności czy preferencji klientów. Jednym z bardziej zaawansowanych narzędzi jest też automatyczne generowanie promocji lub rabatów dla konkretnych grup klientów w zależności od stopnia lojalności klientów wielkości zamówienia i innych zdefiniowanych parametrów.
Mechanizm deep learning
W systemach ERP mechanizm deep learning, czyli głębokie uczenie, jest szczególnie przydatny do analizy dużych zbiorów danych i wykrywania ukrytych wzorców, które mogą nie być widoczne dla tradycyjnych metod analizy. Deep learning może być wykorzystywane do analizy historycznych danych sprzedaży i identyfikacji trendów, co pozwala na dokładniejsze prognozowanie przyszłych wyników sprzedaży Algorytmy głębokiego uczenia mogą pomóc również w optymalizacji łańcucha dostaw poprzez prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami i planowanie produkcji Deep learning może pomóc w wykrywaniu nieprawidłowości lub problemów operacyjnych w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybką reakcję i minimalizację ryzyka.
Automatyzacja procesów: Deep learning może być wykorzystywane do automatyzacji różnych procesów biznesowych, takich jak obsługa faktur zakupu, co przyczynia się do poprawy wydajności i redukcji błędów.
Procesy Deep Learning i uczenia maszynowego to dwa główne mechanizmy wykorzystywane np.:
1. W inteligentnej analizie obrazów
Comarch OCR wykorzystuje sztuczną inteligencję do rozpoznawania tekstu na fakturach, co przyspiesza procesy księgowości. Dzięki temu użytkownicy mogą uniknąć ręcznego wprowadzania danych z dokumentów.
2. Urealnianie Cash-Flow:
W Comarch ERP XL system automatycznie wyznacza “spodziewany termin płatności” dla dokumentów poza terminem. Jest to data, którą mechanizmy AI określiły jako najbardziej prawdopodobną pod kątem rzeczywistej spłaty należności.
3. Inteligentne rekomendacje finansowe:
W obszarze zarządzania płynnością finansową, AI może rekomendować odpowiednią wysokość limitu kredytowego dla kontrahenta. Mechanizmy sztucznej inteligencji analizują dane i wyznaczają rating dla każdego z kontrahentów
Generatywna Sztuczna Inteligencja oparta o komunikację w języku naturalnym
Generatywna Sztuczna Inteligencja (GAI) oparta o komunikację w języku naturalnym to zaawansowana technologia, która umożliwia maszynom komunikację z ludźmi w sposób naturalny i intuicyjny. Oto jak to działa w kontekście systemu Comarch ChatERP:
Comarch ChatERP umożliwia użytkownikom komunikację z programem tak, jakby rozmawiali z innym człowiekiem. Można zadawać pytania, wydawać polecenia i otrzymywać odpowiedzi w naturalnym języku.
Interakcja z Comarch ChatERP przypomina zwykłą rozmowę. Asystent nie tylko odpowiada na pytania, ale także pamięta historię konwersacji i dostosowuje swoje odpowiedzi do kontekstu. Dzięki zdolności do komunikacji w naturalnym języku, nowi użytkownicy mogą łatwo nauczyć się korzystać z systemu. Nie muszą znać skomplikowanych poleceń czy procedur. Użytkownicy mogą szybko uzyskać dostęp do danych przechowywanych w systemie. Wystarczy zadać pytanie, a asystent natychmiast dostarczy odpowiedzi. Inteligentny asystent nie tylko dostarcza informacji, ale także pomaga w podejmowaniu decyzji. Dzięki temu użytkownicy mogą oszczędzić czas i przyspieszyć swoje procesy biznesowe.
Wykorzystaj narzędzia AI w swoim biznesie!
Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w Systemach ERP otwiera przed firmami nowe możliwości optymalizacji procesów, poprawy efektywności i zwiększenia konkurencyjności. Systemy ERP, takie jak Comarch, stanowią doskonały przykład na to, jak AI może być skutecznie wykorzystana do wspierania działań biznesowych na różnych poziomach organizacji. W dobie ciągłych zmian i rosnącej konkurencji, inwestycja w AI w systemach ERP staje się nie tylko koniecznością, ale również kluczem do sukcesu na rynku.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej jak Twoja firma może maksymalnie wykorzystać mechanizmy sztucznej inteligencji w celu zwiększenia efektywności w każdym kluczowym obszarze biznesowym skontaktuj się z autorem: wiceprezesem firmy GECOS.
Autor: Łukasz Zięba, Dyrektor Operacyjny
Źródło: www.gecos.pl
- automatyzacji i robotyzacji procesów
- uczenia maszynowego Machine Learning
- tzw. deep learning
- generatywnej sztucznej inteligencji opartej o język naturalny
W dobie cyfryzacji i rosnącej konkurencji, firmy szukają nowych sposobów na zwiększenie efektywności i redukcję kosztów. Jednym z rozwiązań, które zyskują na popularności, jest automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą robotów software’owych. Roboty software’owe są programowalne i działają na podstawie zgromadzonej wiedzy i praktyki biznesowej. Dzięki temu mogą one wykonywać różnorodne zadania, od prostych do skomplikowanych, zgodnie z ustalonymi procedurami i standardami.
Jednym z największych atutów robotów software’owych jest ich zdolność do eliminacji “błędu ludzkiego”. Roboty działają z precyzją i konsekwencją, które są trudne do osiągnięcia dla człowieka, zwłaszcza przy wykonywaniu monotonnych i powtarzalnych zadań. To przekłada się na większą jakość wykonywanych zadań i mniejszą liczbę błędów.
W systemach Comarch ERP, roboty są wykorzystywane do automatyzacji wielu, różnych procesów biznesowych. Pomagają one przygotowywać zamówienia zakupu, wysyłać dokumenty do księgowości, czy przesyłać pliki JPK i deklaracje do urzędów. Dzięki temu, pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych zadaniach, podczas gdy rutynowe procesy są automatyzowane.
Optymalizacja Procesów biznesowych z AI
Roboty mogą wykonywać powtarzalne operacje właściwie 24/7, przyspieszając procesy i zmniejszając czas oczekiwania na efekt. W systemach Comarch ERP XL, robotyzacja jest realizowana za pomocą silnika modelowania procesów biznesowych (BPM). To pozwala na symulowanie pracy użytkownika przez oprogramowanie ERP i kontrolowanie procesów nawet przy wystąpieniu nieoczekiwanych zdarzeń zewnętrznych.
Roboty w systemach Comarch ERP oferują inteligentne podpowiedzi podczas wystawiania dokumentów, wysyłki dokumentów do księgowości i innych operacji. Automatyzacja procesów przyczynia się do optymalizacji dostosowania interfejsu użytkownika i poprawy ergonomii pracy. Dzięki robotom możliwe jest automatyczne generowanie i wysyłanie wezwań do zapłaty do kontrahentów, którzy spóźniają się z płatnościami. Automatyzacja dotyczy także kontroli i wysyłki automatycznej not odsetkowych.
Automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą uczących się robotów software’owych to przyszłość zarządzania przedsiębiorstwem. Dzięki nim, firmy mogą zwiększyć swoją efektywność, redukować koszty i skupić się na tym, co naprawdę ważne - tworzeniu wartości dla klientów.
Wykorzystanie elementów uczenia maszynowego w systemach Comarch ERP
W systemach Comarch ERP , sztuczna inteligencja , a dokładnie mechanizmy uczenia maszynowego są wykorzystywane w coraz większym zakresie np. w branży e commerce gdzie to właśnie AI odgrywa kluczową rolę w tworzeniu spersonalizowanych rekomendacji dla klientów.
Na podstawie zebranych danych, takich jak historie zakupów, preferencje czy zachowania użytkowników, algorytmy AI przyporządkowują klientów do odpowiednich segmentów. Dzięki temu można dostosować ofertę do indywidualnych potrzeb zainteresowań. Algorytmy rekomendacyjne analizują historię zakupów, przeglądane produkty i preferencje klientów. Na tej podstawie generują spersonalizowane rekomendacje, np. “Klienci, którzy kupili ten produkt, zainteresowali się również produktem x, y ,z …”
Co więcej AI analizuje zachowanie klientów, identyfikując produkty powiązane lub uzupełniające. Na tej podstawie można automatycznie proponować klientom dodatkowe produkty (cross-selling) lub wyższej jakości wersje produktów (up-selling). AI może także dostosowywać ceny produktów w czasie rzeczywistym na podstawie popytu, dostępności czy preferencji klientów. Jednym z bardziej zaawansowanych narzędzi jest też automatyczne generowanie promocji lub rabatów dla konkretnych grup klientów w zależności od stopnia lojalności klientów wielkości zamówienia i innych zdefiniowanych parametrów.
Mechanizm deep learning
W systemach ERP mechanizm deep learning, czyli głębokie uczenie, jest szczególnie przydatny do analizy dużych zbiorów danych i wykrywania ukrytych wzorców, które mogą nie być widoczne dla tradycyjnych metod analizy. Deep learning może być wykorzystywane do analizy historycznych danych sprzedaży i identyfikacji trendów, co pozwala na dokładniejsze prognozowanie przyszłych wyników sprzedaży Algorytmy głębokiego uczenia mogą pomóc również w optymalizacji łańcucha dostaw poprzez prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami i planowanie produkcji Deep learning może pomóc w wykrywaniu nieprawidłowości lub problemów operacyjnych w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybką reakcję i minimalizację ryzyka.
Automatyzacja procesów: Deep learning może być wykorzystywane do automatyzacji różnych procesów biznesowych, takich jak obsługa faktur zakupu, co przyczynia się do poprawy wydajności i redukcji błędów.
Procesy Deep Learning i uczenia maszynowego to dwa główne mechanizmy wykorzystywane np.:
1. W inteligentnej analizie obrazów
Comarch OCR wykorzystuje sztuczną inteligencję do rozpoznawania tekstu na fakturach, co przyspiesza procesy księgowości. Dzięki temu użytkownicy mogą uniknąć ręcznego wprowadzania danych z dokumentów.
2. Urealnianie Cash-Flow:
W Comarch ERP XL system automatycznie wyznacza “spodziewany termin płatności” dla dokumentów poza terminem. Jest to data, którą mechanizmy AI określiły jako najbardziej prawdopodobną pod kątem rzeczywistej spłaty należności.
3. Inteligentne rekomendacje finansowe:
W obszarze zarządzania płynnością finansową, AI może rekomendować odpowiednią wysokość limitu kredytowego dla kontrahenta. Mechanizmy sztucznej inteligencji analizują dane i wyznaczają rating dla każdego z kontrahentów
Generatywna Sztuczna Inteligencja oparta o komunikację w języku naturalnym
Generatywna Sztuczna Inteligencja (GAI) oparta o komunikację w języku naturalnym to zaawansowana technologia, która umożliwia maszynom komunikację z ludźmi w sposób naturalny i intuicyjny. Oto jak to działa w kontekście systemu Comarch ChatERP:
Comarch ChatERP umożliwia użytkownikom komunikację z programem tak, jakby rozmawiali z innym człowiekiem. Można zadawać pytania, wydawać polecenia i otrzymywać odpowiedzi w naturalnym języku.
Interakcja z Comarch ChatERP przypomina zwykłą rozmowę. Asystent nie tylko odpowiada na pytania, ale także pamięta historię konwersacji i dostosowuje swoje odpowiedzi do kontekstu. Dzięki zdolności do komunikacji w naturalnym języku, nowi użytkownicy mogą łatwo nauczyć się korzystać z systemu. Nie muszą znać skomplikowanych poleceń czy procedur. Użytkownicy mogą szybko uzyskać dostęp do danych przechowywanych w systemie. Wystarczy zadać pytanie, a asystent natychmiast dostarczy odpowiedzi. Inteligentny asystent nie tylko dostarcza informacji, ale także pomaga w podejmowaniu decyzji. Dzięki temu użytkownicy mogą oszczędzić czas i przyspieszyć swoje procesy biznesowe.
Wykorzystaj narzędzia AI w swoim biznesie!
Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w Systemach ERP otwiera przed firmami nowe możliwości optymalizacji procesów, poprawy efektywności i zwiększenia konkurencyjności. Systemy ERP, takie jak Comarch, stanowią doskonały przykład na to, jak AI może być skutecznie wykorzystana do wspierania działań biznesowych na różnych poziomach organizacji. W dobie ciągłych zmian i rosnącej konkurencji, inwestycja w AI w systemach ERP staje się nie tylko koniecznością, ale również kluczem do sukcesu na rynku.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej jak Twoja firma może maksymalnie wykorzystać mechanizmy sztucznej inteligencji w celu zwiększenia efektywności w każdym kluczowym obszarze biznesowym skontaktuj się z autorem: wiceprezesem firmy GECOS.
Autor: Łukasz Zięba, Dyrektor Operacyjny
Źródło: www.gecos.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.
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), s… / Czytaj więcej
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od… / Czytaj więcej
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. T… / Czytaj więcej
ERP a modele produkcji: jak zestroić strategię z wymaganiami rynku
Czego wymagają dziś klienci firm produkcyjnych? Szybkiej realizacji zamówień, personalizacji produk… / Czytaj więcej
Standaryzacja we wdrożeniach ERP: Fundament efektywności i globalnej skali działania
Systemy ERP od lat pełnią centralną rolę w transformacji cyfrowej firm – jako platformy integrujące… / Czytaj więcej
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocze… / Czytaj więcej
