Jak ograniczenia zasobów w projektach ERP prowadzą do problemów po starcie produkcyjnym

Jak ograniczenia zasobów w projektach ERP prowadzą do problemów po starcie produkcyjnym

W większości organizacji problemy po go-live nie wynikają z błędów technicznych. Ich źródłem są decyzje - lub ich brak - podjęte wiele miesięcy wcześniej, zwykle na etapie analizy, konfiguracji i testów. Najczęściej mają wspólny mianownik: niedobór zasobów po stronie biznesu.

Transformacja ERP to nie wdrożenie systemu, lecz zmiana operacyjna obejmująca procesy, dane i ludzi. Jeśli organizacja nie zabezpieczy odpowiedniej obsady ról, nawet najlepszy system nie dostarczy oczekiwanej wartości.

Poniżej pokażę, jakie ograniczenia zasobowe powstają, dlaczego są tak groźne po starcie produkcyjnym oraz co mogą zrobić liderzy, aby ich uniknąć.

Kluczowe wnioski

  • Ograniczenia zasobowe pojawiają się już na wczesnych etapach projektu, ale ich konsekwencje ujawniają się dopiero po go-live, wpływając na adopcję systemu, jakość danych i stabilność operacyjną.
  • Najczęstsze problemy to przeciążenie SME*, niewystarczająca pojemność testowa oraz brak właścicieli decyzji międzyobszarowych.
  • Niedobory zasobów generują ukryty dług techniczny, który ujawnia się dopiero po uruchomieniu systemu.
  • Aby ograniczyć ryzyko, organizacje powinny planować obsadę ról z taką samą starannością jak wybór systemu oraz korzystać z niezależnego doradztwa ERP.

SME*(Subject Matter Expert) – ekspert dziedzinowy odpowiedzialny za dostarczanie wiedzy merytorycznej niezbędnej do prawidłowego zaprojektowania, skonfigurowania i przetestowania systemu ERP.

W praktyce to zazwyczaj osoby z biznesu – np. kierownik magazynu, główna księgowa, planista produkcji, specjalista ds. zakupów czy kontroler finansowy. Nie są konsultantami ERP, ale bez ich wiedzy projekt nie ma szans działać poprawnie po go-live.

Ukryte ryzyko niedoobsadzonych projektów ERP

Wiele organizacji zakłada, że główny ciężar prac poniesie partner wdrożeniowy. To błędne założenie. Sukces ERP zależy przede wszystkim od wiedzy biznesowej - a ta znajduje się wewnątrz organizacji, nie u dostawcy.

To właśnie tutaj pojawiają się pierwsze luki zasobowe:

  • SME uczestniczą w warsztatach projektowych,
  • przeglądają integracje,
  • testują procesy,
  • a jednocześnie wykonują swoje codzienne obowiązki.

Z czasem jakość cierpi. Projekt posuwa się naprzód na podstawie niezweryfikowanych założeń, bo nikt nie miał czasu ich zakwestionować.

Case study, czyli przykład z wdrożenia

Organizacja sektora publicznego pominęła kluczowe wymagania HR na etapie analizy. Brak nadzoru i ograniczona dostępność SME doprowadziły do luk integracyjnych i rozproszonej architektury. Po wdrożeniu okazało się, że system nie spełnia kilku krytycznych wymagań bez kosztownych modyfikacji - problem, który można było wykryć wiele miesięcy wcześniej.

To klasyczny przykład, jak niedobory zasobów tworzą problemy, których nie da się „załatać” po go-live.

Jak ograniczenia zasobów destabilizują system po stracie

Gdy system jest już na produkcji, błędy zaczynają ujawniać się lawinowo. Ich źródłem są zwykle niedociągnięcia w trzech obszarach: projektowaniu, testach i przygotowaniu organizacji do zmiany.

1. Niepełne testy prowadzą do luk funkcjonalnych

Brak pełnego udziału użytkowników w testach scenariuszowych powoduje pominięcie kluczowych przypadków.

Przykładowo, dystrybutor nie przetestował scenariuszy drop shipment z zagranicznymi dostawcami. System „działał”, ale nie radził sobie w realnych procesach, co prowadziło do problemów z obsługą klienta.

2. Przeciążenie zmianami ogranicza adopcję

Bez dedykowanych agentów zmiany komunikacja staje się jednostronna. Użytkownicy czują się nieprzygotowani, adopcja spada, a zespoły wracają do manualnych obejść.

3. Brak kontroli nad dostawcą

Gdy zasoby wewnętrzne są przeciążone, organizacja przyjmuje harmonogram i decyzje projektowe narzucone przez integratora.

Przykładowo, dostawcy SCM często promują konfiguracje szablonowe. Bez nadzoru wewnętrznego finalny system jest zoptymalizowany pod prostotę wdrożenia, a nie pod strategiczne potrzeby firmy.

Dlaczego zarząd powinien się tym przejmować

Luki zasobowe to nie problem HR, lecz ryzyko biznesowe. ERP spina łańcuch dostaw, finanse, obsługę klienta i procesy HR. Błędy w obsadzie ról tworzą efekt domina w całym modelu operacyjnym.

Kluczowe pytania dla liderów:

  • Kto jest właścicielem decyzji procesowych w obszarach O2C lub P2P?
  • Czy SME mają realną możliwość kwestionowania decyzji integratora?
  • Czy projekt uwzględnia backfill i zabezpieczenie ciągłości operacji?

Zbyt niska inwestycja w te obszary prowadzi później do wysokich kosztów napraw, opóźnień i utraconych korzyści.

Rekomendacje strategiczne, aby uniknąć luk zasobowych

1. Przeprowadź ocenę zasobów według ról już na etapie planowania

Zdefiniuj role dla każdego strumienia: dane, testy, raportowanie, projektowanie procesów, zmiana organizacyjna. Zidentyfikuj luki i przeciążenia. Buduj shortlistę ERP z uwzględnieniem wymagań kadrowych, a nie tylko funkcjonalnych.

2. Zapewnij dedykowany czas pracy SME

ERP to inicjatywa strategiczna, nie „projekt dodatkowy”. Rekomendowane jest 30–50% czasu wybranych SME, a w kluczowych rolach - pełne oddelegowanie. Może to wymagać czasowego backfillu.

3. Priorytetyzuj use case’y pod kątem wartości i dostępności zasobów

Stosuj scoring wartości vs. gotowości, aby nie przeciążać zespołu w początkowych fazach. Zaawansowane scenariusze AI w ERP wymagają wysokiej jakości danych i dostępności ekspertów - nie wdrażaj ich, jeśli organizacja nie ma odpowiedniej przepustowości.

4. Wzmacniaj zespół ekspertami zewnętrznymi tam, gdzie brakuje kompetencji

W obszarach takich jak konsolidacja wielopodmiotowa czy zaawansowane planowanie łańcucha dostaw warto zaangażować niezależnych konsultantów ERP. Ich rolą jest transfer wiedzy i wsparcie decyzyjne, a nie przejęcie kontroli nad projektem.

5. Dopasuj kamienie milowe do cykli operacyjnych

Firmy produkcyjne, dystrybucyjne i logistyczne mają okresy szczytowe. Harmonogram projektu powinien unikać zamknięć roku, audytów czy sezonów wysokiej produkcji, aby chronić zasoby i zapobiegać wypaleniu.

Dlaczego to ma znaczenie po go-live?

Ograniczenia zasobowe prowadzą do luk w adopcji, obejść procesowych i utraty ROI. Nawet najlepszy system ERP nie zadziała, jeśli zabraknie właściwych ludzi we właściwym czasie.

Trzy kluczowe ryzyka długoterminowe:

  • Ryzyko finansowe: koszty napraw, dodatkowego wsparcia i przeróbek często przewyższają oszczędności wynikające z „szczupłego” modelu zasobowego.
  • Utrata talentów: przeciążone zespoły odchodzą po go-live, pozostawiając lukę kompetencyjną w najgorszym możliwym momencie.
  • Utrata wpływu na dostawcę: po starcie produkcyjnym zależność od integratora rośnie. Bez silnego zespołu wewnętrznego trudniej negocjować zmiany i eskalować problemy.

Stabilność po go-live nie jest kwestią szczęścia. To efekt świadomych decyzji podjętych na długo przed uruchomieniem systemu. Jeśli organizacja nie zabezpieczy zasobów, nawet najlepszy ERP nie dostarczy wartości.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Czy dane Twojej firmy są naprawdę AI-ready? Oto jak przygotować architekturę danych pod sztuczną inteligencję

Wdrażanie AI w środowisku ERP nie jest już futurystyczną wizją – to realny kierunek rozwoju firm, które chcą zwiększać efektywność operacyjną, automatyzować procesy i podejmować decyzje w oparciu o wiarygodne dane. Jednak zanim jakikolwiek model LLM zacznie generować wartość, organizacja musi odpowiedzieć na jedno fundamentalne pytanie: czy nasze dane są gotowe na sztuczną inteligencję? W praktyce oznacza to, że dane muszą być dokładne, spójne, ustrukturyzowane, odpowiednio zarządzane i dostępne w całym ekosystemie systemów biznesowych. Brak tych fundamentów prowadzi do błędnych prognoz, nieudanych automatyzacji i decyzji opartych na niepełnych lub sprzecznych informacjach. Poniżej przedstawiam kluczowe obszary, które każdy CEO, CFO, CIO i COO powinien przeanalizować przed rozpoczęciem transformacji opartej na AI – szczególnie w kontekście nowoczesnych systemów ERP, takich jak Microsoft Dynamics 365 Finance & Supply Chain Management. Spójność i dokładność danych – fundament skutecznych modeli AI Sztuczna inteligencja wymaga jednolitego, wiarygodnego zestawu danych. Tymczasem wiele firm nadal funkcjonuje w oparciu o rozproszone systemy, moduły i aplikacje legacy, które przechowują dane częściowo pokrywające się, lecz niespójne. Jeżeli różne działy raportują odmienne wartości dla tego samego wskaźnika – np. przychodu, marży czy poziomu zapasów – to AI nie będzie w stanie wygenerować poprawnych rekomendacji. Modele LLM uczą się na danych, które im dostarczamy. Jeśli dane są sprzeczne, wyniki również będą sprzeczne. Ekspercka wskazówka: Standaryzacja kluczowych definicji biznesowych, integracja systemów oraz regularne audyty danych to nie opcja, lecz konieczność. Dopiero wtedy AI może wspierać organizację w podejmowaniu szybkich i trafnych decyzji. Struktura danych – AI nie poradzi sobie z chaosem Modele LLM najlepiej działają na danych ustrukturyzowanych. W praktyce oznacza to, że informacje muszą być: poprawnie skategoryzowane, przechowywane w formatach możliwych do odczytu maszynowego, dostępne w jednym, spójnym ekosystemie danych. Jeśli kluczowe informacje znajdują się w arkuszach Excel, skanach PDF, e‑mailach lub notatkach odręcznych, sztuczna inteligencja nie będzie w stanie ich poprawnie przetworzyć. To prowadzi do błędów w raportowaniu, nieprecyzyjnych analiz i nieefektywnej automatyzacji. Praktyczna obserwacja z projektów ERP: Jeżeli pracownicy muszą ręcznie „wyciągać” dane z wielu źródeł, aby przygotować raport, to AI również będzie mieć z tym problem – tylko na znacznie większą skalę. Ład danych – jasne zasady to mniejsze ryzyko i większa przewidywalność Brak spójnych polityk zarządzania danymi prowadzi do chaosu informacyjnego, błędów ludzkich i ryzyka naruszeń bezpieczeństwa. W kontekście AI oznacza to, że modele mogą przetwarzać dane nieaktualne, nieautoryzowane lub błędnie wprowadzone. Przykłady ryzyk: brak kontroli dostępu może prowadzić do nadpisania danych finansowych, niejasne zasady aktualizacji danych mogą skutkować błędami w automatyzacji, brak odpowiedzialności za jakość danych prowadzi do nieprzewidywalnych wyników AI. Ekspercka wskazówka: AI‑ready governance to jasne role, odpowiedzialności i procesy. Bez tego nawet najlepszy system ERP nie zapewni wiarygodnych wyników. Skalowalność danych – AI rośnie szybciej niż infrastruktura Firmy często zaczynają od małych pilotaży AI, które działają poprawnie… dopóki nie próbujemy rozszerzyć ich na cały biznes. Wtedy okazuje się, że infrastruktura danych nie jest przygotowana na większą liczbę transakcji, użytkowników czy źródeł danych. Jeśli prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji działa dla jednej linii produktowej, ale zawodzi przy analizie całego łańcucha dostaw – to sygnał, że architektura danych wymaga modernizacji. Kluczowe obszary do analizy: magazynowanie danych – data lakes, chmura, architektura hybrydowa, moc obliczeniowa – HPC, GPU, skalowalne środowiska chmurowe, integracja – płynny przepływ danych między systemami on‑prem i cloud. Skalowalna architektura danych to warunek konieczny, aby AI mogła rosnąć wraz z biznesem. AI zaczyna się od danych – nie od technologii Wiele firm traktuje AI jako technologię plug‑and‑play. Tymczasem jej prawdziwa wartość ujawnia się dopiero wtedy, gdy dane są: dokładne, spójne, ustrukturyzowane, właściwie zarządzane, dostępne w całej organizacji. Bez tego nawet najbardziej zaawansowane modele nie przyniosą oczekiwanych rezultatów. Konsultanci xalution Group wspierają organizacje w przygotowaniu danych do wdrożeń AI i nowoczesnych systemów ERP. Jeśli chcesz ocenić gotowość swoich danych lub rozpocząć transformację opartą na sztucznej inteligencji, jesteśmy gotowi pomóc.
Czy dane Twojej firmy są naprawdę AI-ready? Oto jak przygotować architekturę danych pod sztuczną inteligencję
Logo firmy xalution Group
zweryfikowano

0/5

xalution Group

Zwinne rozwiązania dla Twojego biznesu


Microsoft Dynamics 365
Cała Polska
+1
Zobacz profil
Branża
Automotive, Chemiczna, Dystrybucja, eCommerce, Hotelarstwo, Meblarska, Metalurgiczna, Produkcyjna, Sektor publiczny, Transportowa, Produkcja maszyn, Produkcja zaawansowanych technologii i elektroniki, Cyfrowa transformacja przedsiębiorstw
Opis
Zwinne rozwiązania i inteligentne usługi dla zoptymalizowania Twoich procesów biznesowych....
rozwiń