AI w systemach ERP zastosowania i funkcje

AI w systemach ERP: zastosowania i funkcje

Rozwój systemów ERP jest w coraz większym stopniu napędzany poprzez nowe sposoby wykorzystania technologii AI, uczenia maszynowego i automatyzacji end-to-end. Dowiedz się, jakie rozwiązania są w zasięgu Twojej firmy - poznaj korzyści i możliwości wynikające z dostępnych innowacji.

System ERP (Enterprise Resource Planning), czyli system do planowania zasobów przedsiębiorstwa, to złożony zestaw narzędzi, który integruje kluczowe obszary działalności firmy - od finansów i HR, po produkcję, logistykę i sprzedaż. Współczesne ERP stanowią technologiczne centrum organizacji, a ich rozwój coraz silniej napędzają innowacje z obszaru sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML).

Dzięki takim rozwiązaniom jak SAP Cloud ERP (S/4HANA Cloud), systemy biznesowe zyskują zdolność do samodzielnego analizowania danych, przewidywania trendów i sugerowania najlepszych decyzji. Integracja AI z ERP nie tylko automatyzuje procesy, ale też znacząco zwiększa efektywność operacyjną i precyzję działań.

W dalszej części tekstu przyjrzymy się, jak sztuczna inteligencja zmienia funkcjonalność ERP, jakie konkretne zastosowania ma w poszczególnych modułach i jak rozwiązania oferowane przez SUPREMIS - m.in. SAP Business One, SAP Cloud ERP, Business Technology Platform, Joule czy  SAP Analytics Cloud - wspierają cyfrową transformację firm.

Rola sztucznej inteligencji w transformacji funkcjonalności ERP

Jak algorytmy AI zmieniają rdzeń ERP

Działanie w oparciu o tradycyjne reguły biznesowe ustępuje miejsca inteligentnym algorytmom, które w oparciu o uczenie maszynowe (ML) potrafią przewidywać, rekomendować i automatyzować decyzje. Dzięki automatyzacji kompletnych procesów biznesowych (end-to-end) firmy zyskują krótszy czas realizacji zamówieńlepsze zarządzanie zapasami i większą płynność finansową.

Systemy oparte na technologii in-memory, takie jak SAP HANA Cloud, umożliwiają błyskawiczne przetwarzanie ogromnych wolumenów danych, co przekłada się na szybsze raporty, analizy i prognozy. Dane są przechowywane i przetwarzane bezpośrednio w pamięci operacyjnej (RAM) przy minimalnym obciążeniu zasobów sprzętowych, dzięki wykorzystaniu innowacyjnych technik kompresji danych. Kolumnowa baza danych SAP HANA została zaprojektowana do jednoczesnej obsługi operacji transakcyjnych (OLTP) i analitycznych (OLAP) w ramach jednego systemu, bez konieczności ich rozdzielania.

Automatyzacja procesów biznesowych end-to-end

Jednym z największych atutów AI w ERP jest możliwość automatyzacji procesów w oparciu o różnego rodzaju integracje. Nowoczesne systemy ERP (jak SAP Business One, SAP Business ByDesign, SAP Cloud ERP) działają jako informatyczne jądro organizacji, do którego można przyłączać przydatne narzędzia. Przykładem może być integracja SaldeoSMART dla SAP Business One, wykorzystująca OCR (Optyczne Rozpoznawanie Znaków) do odczytu i księgowania danych z dokumentów. Dzięki temu proces wprowadzania faktur staje się nawet o 50% tańszy i znacznie szybszy, a cały obieg dokumentacji - w pełni zautomatyzowany.

Połączenie rozwiązań SAP z komplementarnym narzędziem chmurowym SAP SuccessFactors automatyzuje zarządzanie kapitałem ludzkim (HCM), dzięki zaawansowanej analityce i planowaniu wspieranymi przez AI i ML. SuccessFactors umożliwia analizę danych w czasie rzeczywistym celem przyspieszenia procesów decyzyjnych i pomaga dostosować strategię rekrutacyjną do bieżącej sytuacji.

Optymalizacja zarządzania zasobami i łańcuchem dostaw

Sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe rewolucjonizują planowanie zapasów i prognozowanie popytu. W rozwiązaniach ERP takich jak SAP Business One można tworzyć zaawansowane modele predykcyjne, które pozwalają skuteczniej zarządzać podażą i produkcją. SAP Business One dostarcza swoje możliwości poprzez integrację z SAP Analytics Cloud oraz poprzez wbudowaną automatyzację procesów za pomocą inteligentnych botów.

Dodatkowo add-on produkcja rozszerzona BEAS Manufacturing wspiera planowanie zdolności produkcyjnych i harmonogramowanie zadań. Działanie dostarczanej przez Boyum IT platformy można rozwijać dzięki implementacji dodatkowych narzędzi takich jak system zarządzania magazynem Produmex WMS. System optymalizuje logistykę, kompletację i inwentaryzację, ułatwiając kontrolę procesów wewnętrznych oraz skoordynowane i terminowe przemieszczanie materiałów między logistyką a produkcją.

Personalizacja i ergonomia pracy

Sztuczna inteligencja wpływa również na codzienną wygodę użytkowników. Asystenci AI podpowiadają kolejne kroki, sugerują oznaczenia księgowe i automatycznie dopasowują interfejs do roli użytkownika. W systemach SAP kluczowym elementem tego doświadczenia jest SAP Fiori - spójne, nowoczesne środowisko pracy dostępne na każdym urządzeniu. W swoim działaniu jest oparte na roli pełnionej przez użytkownika (role-based) i dopasowuje się do jego sposobu działania, co pozytywnie wpływa zarówno na wydajność, jak i zadowolenie.

Konkretne zastosowania AI w modułach ERP

AI w księgowości i finansach

AI wspiera księgowość na wielu poziomach: od automatycznego odczytu faktur (OCR), po predykcję terminów płatności i analizę ryzyka kredytowego. Dzięki integracji SAP Business One z narzędziami takimi jak SaldeoSMART, procesy finansowe stają się szybsze, bardziej przejrzyste i odporne na błędy. Aplikacja wykorzystuje technologię OCR do odczytu papierowych i elektronicznych dokumentów (np. faktur). Skanowane faktury są analizowane, kluczowe informacje pobierane, a następnie importowane bezpośrednio do systemu SAP B1, co znacznie usprawnia pracę działu rachunkowego i eliminuje konieczność ręcznego przepisywania danych.

AI w logistyce, handlu i produkcji

W logistyce i produkcji AI odpowiada za prognozowanie popytuoptymalizację zatowarowania i planowanie produkcji. Rozwiązania takie jak Produmex WMS i BEAS Manufacturing wspierają efektywność operacyjną, a SUPREMIS E-commerce zapewnia integrację ERP z platformami B2B/B2C, dzięki czemu dane o produktach i stanach magazynowych są zawsze aktualne.

SUPREMIS E-commerce to platforma sprzedaży internetowej zbudowana w technologii PWA (Progressive Web App). Platforma oparta jest na silniku open source, co zapewnia elastyczność, skalowalność i możliwość tworzenia nowych funkcjonalności. Pełna dwukierunkowa integracja z systemami SAP, w szczególności z SAP Business One pozwala na aktualizowanie danych, kontrolę nad produktami online z poziomu sklepu i ERP, operacje multistore (zarządzanie wieloma sklepami z poziomu jednego panelu administracyjnego), koordynację z systemem CRM, dokumentację zamówień, zarządzanie promocjami, wspieranie działań SEO oraz wprowadzanie mechanizmów up-sellingu i cross-sellingu.

Analiza danych i zarządzanie ryzykiem

Zaawansowane narzędzia Business Intelligence, jak SAP Analytics Cloud (SAC), wykorzystują AI do predykcji marży, popytu czy cash flow. Dzięki funkcjom Smart Insights i Smart Discovery nawet osoby bez wiedzy analitycznej mogą tworzyć raporty i scenariusze „co jeśli” wspierające codzienne decyzje biznesowe. Proces podejmowania decyzji opiera się wyłącznie na faktach i weryfikowalnych danych.

Inteligentne mechanizmy w obszarze finansów i księgowości mają konkretne zastosowania w minimalizowaniu ryzyka strat - z ich pomocą można przewidywać opóźnienia płatności, zarządzać limitami kredytowymi i windykacją. W kontekście logistyki konserwacja predykcyjna minimalizuje ryzyko przestojów i obniża koszty utrzymania sprzętu.

Asystent AI w ERP – co realnie potrafi

Asystenci AI w ERP to coś więcej niż chatboty - potrafią prowadzić rozmowy w języku naturalnym, wskazywać rozwiązania, sugerować działania i łączyć dane z różnych modułów, realizując koncepcję „next best action”. W przystępny i intuicyjny sposób wspierają sprzedaż, serwis i finanse, a jednocześnie skracają czas reakcji na potrzeby klienta. 

Najbardziej konkretnym przykładem asystenta AI w portfolio SAP jest Joule, określany jako generatywny copilot. Użytkownicy mogą komunikować się z SAP Joule tekstowo lub za pomocą głosu - zadawać pytania, prosić o wskazówki, stworzenie wykresu lub wygenerowanie informacji na podstawie danych zapisanych w systemie SAP. Dzięki Joule pracownik może np. błyskawicznie uzyskać dostęp do najnowszego zamówienia od wybranego klienta, co ogranicza do minimum ryzyko błędu ludzkiego.

Joule wpisuje się w szerszy trend wprowadzania do systemów ERP copilotów, których rolą jest asystowanie, streszczanie danych, podpowiadanie kroków i usprawnianie żmudnych zadań (np. opis faktury czy draft raportu).

AI dopasowane do potrzeb firmy

Dostawcy tacy jak SAP rozwijają AI wbudowaną w swoje systemy (Embedded AI), ale też pozwalają samodzielnie poszerzać możliwości oprogramowania w zakresie tej technologii. Udostępniona przez producenta warstwa techniczna AI Foundation na platformie SAP Business Technology Platform działa jako baza dla innowacji opartych na AI. Obejmuje zestaw gotowych usług i narzędzi opartych na AI, które umożliwiają deweloperom i partnerom tworzenie rozszerzeń i aplikacji bazujących na AI w systemie ERP. AI Foundation wspiera programowanie m.in. chatbotów i automatycznych silników decyzyjnych, które mogą być zintegrowane z systemami SAP S/4HANA i SuccessFactors, a także agentów AI.

Mini-case’y: jak wdrożenia ERP wpływają na biznes

Doświadczenia klientów SUPREMIS pokazują, że wdrożenie systemów SAP przynosi realne, mierzalne efekty:

  • Barilla Poland skróciła terminy realizacji zleceń i zredukowała błędy w dostawach.
  • Adgar Poland usprawniła księgowość i obieg dokumentów, zyskując pełną kontrolę nad raportowaniem.
  • GTV Poland wdrożyła SAP Business One z bazą HANA, zwiększając stabilność i dostępność systemu.

Jak wybrać ERP z AI dla swojej firmy

Kryteria oceny rozwiązania

Podczas wyboru systemu ERP z AI warto zwrócić uwagę na:

  • Dojrzałość modeli ML,
  • Jakość danych i dostępne integracje,
  • Ład korporacyjny (Governance),
  • Wytłumaczalność AI (Explainability),
  • Skalowalność i model chmurowy,
  • Bezpieczeństwo danych i zgodność z prawem,
  • Przyjazność interfejsu (UX).

Te elementy składają się na stabilny fundament całego systemu, decydujący o przyszłej jakości użytkowania i wysokości ROI.

Systemy takie jak SAP Business One, SAP Cloud ERP czy SAP ByDesign oferują elastyczność i pełną zgodność z wymogami prawnymi, a SUPREMIS zapewnia wsparcie wdrożeniowe i dostęp do wachlarza lokalnych rozszerzeń, w tym JPK, KSeF i RODO.

Ścieżka wdrożenia i zarządzanie zmianą

Proces wdrożenia ERP odbywa się etapami - od analizy, przez szkolenia pracowników, po uruchomienie produkcyjne. SUPREMIS stosuje metodykę Agile, co pozwala szybko reagować na potrzeby klienta, sprawnie kontrolować budżet, ograniczyć wydatki i skutecznie mierzyć kluczowe wskaźniki (KPI), takie jak DSO czy precyzja prognoz.

Przyszłość AI w ERP: agenci i nowe trendy

Agenci AI

Już teraz kluczowe dla biznesu jest codzienne wykorzystanie agentic AI – inteligentnych agentów, którzy samodzielnie wykonują przeznaczone im zadania. Mogą pełnić rolę wirtualnych asystentów, pomagając w planowaniu i koordynacji działań firmy (zarządzanie kalendarzem, pocztą e-mail, przypomnieniami, odpowiedzi na pytania), ale też wykonywać bardziej zaawansowane zadania związane z budżetowaniem, planowaniem inwestycji, alokacją zasobów czy analizą ryzyka. Agentic AI służy także wsparciem jako dostępna całą dobę pomoc techniczna czy bonusowe narzędzie dla działu marketingu.

Włączenie agentów AI do codziennego rytmu pracy firmy to kolejny krok w kierunku pełnej automatyzacji procesów biznesowych.

AI × IoT × Przemysł 4.0

Integracja sztucznej inteligencji z Internetem Rzeczy (AIoT) umożliwia tworzenie systemów ERP, które reagują w czasie rzeczywistym – dzięki szybkiemu przetwarzaniu pozyskiwanych z urządzeń IoT informacji takich jak subtelne zmiany w parametrach porównywane do danych historycznych są w stanie np. przewidywać awarie maszyn i automatycznie zamawiać części zamienne. Konserwacja predykcyjna pozwala znacznie obniżyć koszty utrzymania sprzętu. 

AIoT wspomaga optymalizację logistyki i łańcucha dostaw, a w sektorach wymagających ścisłej kontroli takich jak żywność czy leki pozwala spełniać surowe normy regulacyjne (np. HACCP, GDP), redukować straty i doskonalić zarządzanie zaopatrzeniem.

Hiperautomatyzacja i „real-time enterprise”

Hiperautomatyzacja łączy AI, RPA (Robotyczna Automatyzację Procesów) i analizę strumieniową, dążąc do automatyzacji działań biznesowych end-to-end. Podczas gdy AI jest wykorzystywana do automatyzacji decyzji oraz do zaawansowanych funkcji, takich jak prognozowanie, analizy i reagowanie na ryzyko, Robotyczna Automatyzacja Procesów działa jako „klej” łączący AI z procesami, wykonując powtarzalne, rutynowe zadania, takie jak przetwarzanie faktur. W przypadku hiperautomatyzacji, boty RPA współpracują z inteligentnymi algorytmami.

Systemy ERP bazujące na bazach in-memory, zintegrowanej hiperautomatyzacji i bieżącym strumieniowaniu zdarzeń pozwalają realizować koncepcję real-time enterprise - modelu zarządzania o maksymalnie skróconym czasie reakcji na wydarzenia rynkowe, zmienne oczekiwania klientów i sytuacje losowe.

Najczęstsze pytania (FAQ)

Czym różni się AI w ERP od ERP z dodatkami AI?
AI wbudowana w system, jak w SAP Cloud ERP, działa natywnie i kompleksowo. Z kolei dodatki, np. SaldeoSMART, rozszerzają wybrane obszary funkcjonalne wykorzystywanego systemu, takie jak np. księgowość.

Czy małe firmy również mogą korzystać z AI w ERP?
Tak. SAP Business One i SAP Business ByDesign to rozwiązania stworzone z myślą o MŚP – skalowalne, elastyczne i gotowe do integracji z modułami AI.

Jak szybko widać ROI po wdrożeniu AI?
Pierwsze efekty pojawiają się niemal od razu np.  predykcja popytu poprawia precyzję prognoz.

Czy korzystanie z AI w ramach ERP jest zgodne z RODO i KSeF?
Tak, SUPREMIS dostarcza zgodne z przepisami rozszerzenia, a chmurowe rozwiązania SAP gwarantują bezpieczeństwo danych.

Czy potrzebuję data scientistów, by korzystać z AI w ERP?
Nie. Implementacja AI w systemach ERP ułatwia pracę zwykłym użytkownikom, a wręcz eliminuje konieczność posiadania specjalistycznej wiedzy. Codzienne użytkowanie usprawnia przyjazny interfejs i szeroka automatyzacja. Inteligentne systemy ERP potrafią przypominać i sugerować działania oraz proponować optymalny układ elementów interfejsu dostosowany do potrzeb użytkownika.

Kluczowe wnioski dla decydentów

Integracja AI z ERP to dziś nie luksus, lecz warunek rozwoju. Najwięcej korzyści przynosi wdrożenie funkcjonalności AI w działach finansów, logistyki i predykcji sprzedaży. Po podjęciu decyzji o transformacji technologicznej warto rozpocząć działania od małego projektu pilotażowego (Proof of Concept), mierzyć wyniki i rozwijać możliwości skalowalnych rozwiązań ERP zgodnie z potrzebami firmy. 

Partner, taki jak SUPREMIS - Złoty Partner SAP, zapewnia nie tylko technologię, ale też know-how i gotowe rozszerzenia, dzięki którym wdrożenie przebiega sprawnie i bezpiecznie.

Przejmij kontrolę nad cyfrową transformacją swojej firmy

Skontaktuj się z ekspertami SUPREMIS, zobacz demo najnowszych rozwiązań SAP i dowiedz się, jak moduły AI mogą zwiększyć efektywność Twojej organizacji.

Oferujemy także szkolenia z zakresu SAP HANA i obsługi funkcji AI w ERP – dla zespołów finansowych, sprzedażowych i logistycznych.

Zrób pierwszy krok w stronę inteligentnego przedsiębiorstwa.

Checklista: Gotowość do implementacji AI 

Zanim rozpoczniesz wdrożenie funkcji AI do swojego systemu ERP:

  • zadbaj o jakość danych i dobór procesów,
  • wybierz ograniczony zakres potrzebnych funkcji,
  • wybierz i zdefiniuj wskaźniki KPI,
  • sprawdź zgodność systemu z aktualnymi przepisami,
  • wyznacz właścicieli procesów,
  • zabezpiecz budżet na fazę pilotażową.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Droga do pełnej autonomii. Jak mądrze wdrażać sztuczną inteligencję w systemach ERP?

Sztuczna inteligencja to obecnie kluczowy element budowy tzw. Autonomicznego Przedsiębiorstwa w nowoczesnym sektorze produkcyjnym. Jesteśmy świadkami transformacji, która całkowicie redefiniuje podejście do zarządzania operacyjnego. Zamiast tradycyjnych systemów wymagających nieustannego nadzoru, firmy budują architekturę, w której oprogramowanie samodzielnie zarządza procesami end-to-end, zwalniając personel do realizacji zadań o charakterze strategicznym. Wdrażanie zaawansowanych algorytmów wymaga jednak metodycznego planu i zrozumienia, w jaki sposób ewoluuje ta technologia. Poniżej przyglądamy się, jak wygląda droga od doradczych modeli Augmented AI, poprzez kalibrację z udziałem człowieka (Human-in-the-Loop), aż po zaawansowane, samodzielne środowiska typu Agentic AI. Świadomość tych etapów pozwala firmom przygotować się na wyzwania i płynnie delegować odpowiedzialność na systemy autonomiczne. Stopniowe budowanie zaufania: Od wsparcia do samodzielności  Sztuczna inteligencja nie staje się w pełni niezależna zaraz po uruchomieniu oprogramowania. Ewolucja od systemów wspierających użytkownika (Augmented AI) do w pełni autonomicznych algorytmów (Agentic AI) to rygorystyczny proces inżynieryjny. Przekazywanie maszynom coraz większych uprawnień wykonawczych odbywa się stopniowo, w oparciu o rosnącą skuteczność i budowane latami zaufanie. Augmented AI: Analiza i rekomendacje pod ludzkim nadzorem Na wczesnych etapach transformacji cyfrowej, firmy opierają się na modelu Augmented AI (rozszerzonej inteligencji). Modele językowe (LLM) oraz sieci neuronowe działają tu jako potężne silniki rekomendacyjne. System gromadzi dane spływające m.in. z maszyn, modułów logistycznych i finansowych, by w czasie rzeczywistym identyfikować anomalie i podsuwać gotowe rozwiązania. Ostateczna decyzja i odpowiedzialność wciąż należą jednak do człowieka. Przykładowo, system analizujący drgania i temperaturę może z dużym prawdopodobieństwem przewidzieć awarię maszyny CNC w ciągu dwóch dni. Zaproponuje on zamówienie nowych części i korektę planu produkcji. To jednak inżynier musi ocenić trafność tej sugestii i ręcznie zatwierdzić działania zapobiegawcze w systemie ERP. Human-in-the-Loop, czyli oswajanie algorytmów z biznesem Aby system AI mógł stać się samodzielny, musi przejść etap intensywnej nauki oparty na mechanizmie Human-in-the-Loop (człowiek w pętli). Każda odpowiedź systemu, którą człowiek akceptuje, odrzuca lub edytuje, stanowi paliwo dla procesu zwanego fine-tuningiem (dostrajaniem). Proces ten przypomina naukę języków obcych. Uczeń na początku potrzebuje nauczyciela, który koryguje błędy i wyjaśnia kontekst. Dzięki tym informacjom zwrotnym z czasem wypowiada się coraz swobodniej, a ingerencja nauczyciela ogranicza się do minimum. W systemach AI interakcje z użytkownikiem (w tym poprawiane prompty i odpowiedzi) służą dwóm celom optymalizacyjnym: Dostosowanie merytoryczne: system uczy się slangu korporacyjnego, unikalnych procedur oraz kontekstu operacyjnego danej fabryki. Dostosowanie preferencyjne: algorytmy przyswajają preferowany styl, oczekiwaną szczegółowość raportów i próg akceptacji ryzyka biznesowego. W tym celu wykorzystuje się metody takie jak Supervised Fine-Tuning (SFT) lub Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), a także optymalizacje bezpośrednie (m.in. DPO, IPO czy KTO). Z czasem, gdy skuteczność modelu rośnie, poprawki stają się rzadkością. Agentic AI: Kontrolowane oddelegowanie zadań W momencie, gdy algorytmy działają niemal bezbłędnie, zarząd może podjąć decyzję o aktywacji modelu Agentic AI, stopniowo zdejmując blokady na najmniej ryzykownych procesach. AI otrzymuje uprawnienia do edycji parametrów w systemie ERP, takich jak autonomiczne przesuwanie dat dostaw bez pytania pracowników o zgodę. Block Quote Cztery poziomy zaawansowania sztucznej inteligencji Rozwój AI pociąga za sobą zmianę charakteru interakcji na linii człowiek–maszyna. Architektura techniczna w systemach ERP i ewolucja tej relacji układają się w spójny model czterech er: Poziom 1 – Era Narzędzia (Autonomia zerowa): Prosta automatyzacja zadań (np. boty RPA) i uruchamianie skryptów bazujące na bezpośrednich poleceniach. Każda akcja (jeden prompt = jeden wynik) wymaga wywołania i kontroli przez człowieka. Poziom 2 – Era Asystenta (Autonomia minimalna): Wprowadzenie autonomii warunkowej. System pamięta kontekst, dysponuje regułami brzegowymi (np. limitami budżetowymi) i realizuje działania w imieniu użytkownika, który autoryzuje jedynie sytuacje wykraczające poza standardowe ramy. Poziom 3 – Era Współpracownika (Autonomia umiarkowana): Działanie skoordynowanych agentów AI. Oprogramowanie pracuje asynchronicznie, przekazuje ustalenia między zespołami, generuje raporty na podstawie wglądu do kalendarza i wewnętrznych plików. Operator reaguje niemal wyłącznie w momencie wykrycia anomalii. Poziom 4 – Era Agenta (Autonomia wysoka): Pełna samodzielność algorytmów. Modele Agentic AI zarządzają wieloetapowymi procesami end-to-end z poziomu oprogramowania ERP, potrafią adaptować się do zmian rynkowych i uczą się na bieżąco. Rola człowieka sprowadza się do wyznaczania strategicznych celów. Block Quote Dane ERP to fundament trenowania AI Aby cyfrowi agenci mogli działać bezawaryjnie, potrzebują dostępu do czystych i ustrukturyzowanych danych, które gromadzi system ERP. Zależność tę precyzuje Olaf Wojak: Block Quote Biorąc pod uwagę fakt, że z końcem 2027 roku starsze generacje oprogramowania (jak SAP ECC) przestaną być w pełni wspierane, planowanie migracji do nowoczesnego środowiska (np. SAP Cloud ERP) to krok niezbędny, by odpowiednio przygotować architekturę danych pod algorytmy AI. Transformacja u boku SUPREMIS SUPREMIS, będący Partnerem SAP od blisko 20 lat, dysponuje własnym Centrum Kompetencji AI. Eksperci firmy pomagają ocenić gotowość cyfrową organizacji i bezpiecznie przeprowadzić ją przez proces delegowania zadań algorytmom. Korzystając z rozwiązań takich jak certyfikowany pakiet SUPREMIS Go Cloud for SAP GROW Fast, organizacja może uruchomić system chmurowy z wbudowanym mechanizmem AI już w 16 tygodni, redukując presję na kadrę i skalując zysk. Nowy cykl na horyzoncie Niniejszy artykuł inauguruje 6-częściową edukacyjną serię SUPREMIS pt. „Droga do Autonomicznego Przedsiębiorstwa z AI w SAP Cloud ERP”. W kolejnych tygodniach eksperci przybliżą m.in. kwestie: Tworzenia strategii Autonomous Enterprise (dla CEO i COO). Poprawy wyników na hali produkcyjnej (dla Dyrektorów Produkcji). Prognozowania w Łańcuchu Dostaw (dla Dyrektorów Supply Chain). Odciążenia działu finansowego i controllingu (dla CFO). Minimalizacji kosztów oraz ryzyka podczas migracji (dla całego zespołu C-level).
3D Artificial Intelligence Background Concept
Superemis_logo_stopka
zweryfikowano

5/5(1 głosy)

SUPREMIS

Systemy ERP dla Każdej Branży - Doświadczenie i Kompetencje


SAP Business One
+1
Mazowieckie
100 osób
Zobacz profil
Branża
Biura rachunkowe, Budownicza, Dystrybucja, eCommerce, Meblarska, Produkcyjna, Spożywcza FMCG
Opis
SUPREMIS to największy Polski Złoty Partner SAP w zakresie produktu SAP Business One oraz wielokrotnie nagradzany lider w regionie Europy Centralnej i Wschodniej....
rozwiń