Platforma-Proalpha-Industrial-AI-wprowadza-sztuczną-inteligencję-do-sektora-przedsiębiorstw-przem

Platforma Proalpha Industrial AI wprowadza sztuczną inteligencję

Grupa Proalpha, jeden z wiodących dostawców rozwiązań ERP i aplikacji biznesowych, prezentuje platformę Proalpha Industrial AI zawierającą spójną ofertę do praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w sektorze przedsiębiorstw przemysłowych. W tym celu platforma udostępnia katalog ponad 30 aplikacji biznesowych AI dla procesów podstawowych w obrębie centralnych obszarów działalności, które zapewniają wartość dodaną w przedsiębiorstwie – od zakupów i produkcji, przez usługi posprzedażowe, aż po serwis. Kolejne 100 aplikacji AI zostało już zdefiniowanych i znajduje się w opracowaniu. Portfolio aplikacji AI gotowych do użycia jest łatwo dostępne i może stać się prawdziwym motorem innowacji dla firm stojących pod coraz większą presją podyktowaną sytuacją na rynku.

Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje sprawdzone rozwiązania AI firmy Empolis i Nemo stworzone dla technologii chmury w ofercie SaaS, do integracji zarówno z ekosystemem Proalpha, jak i z systemami innych dostawców. Ponadto platforma pozwala przedsiębiorstwom na inteligentne przetwarzanie danych za pomocą odpowiednich, wstępnie skonfigurowanych aplikacji AI, w zależności od scenariusza wykorzystania. Nie ma przy tym znaczenia, czy analizowane są uporządkowane dane (np. tabele w zakupach), czy też dane nie posiadające uporządkowanej struktury (np. dokumenty, notatki, lub dokumentacja z serwisu). Dzięki temu ukryta wiedza może zostać przekształcana w zbiór konkretnych informacji, na podstawie których można podejmować rzetelne decyzje.

Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia rozpoznawanie, diagnozowanie i prognozowanie na podstawie danych specyficznych dla przedsiębiorstwa, na całkowicie nowym poziomie oraz przygotowuje konkretne zalecenia, które mogą być wdrażane również automatycznie.

Dalsze korzyści dla przedsiębiorstw:

  • Łatwa integracja technologii pozwala na szybkie realizowanie wymagań, a tym samym na szybkie wdrażanie odpowiednich rozwiązań na rynku.
  • Natychmiastowe efekty działań (Quick Wins) i zrozumiałe wyniki analiz inteligentnych asystentów AI przyczyniają się do rozbudowy zaufania w stosunku do AI w działach specjalistycznych.
  • Przedsiębiorstwa mogą przygotować się do wykorzystania innowacyjnych technologii AI w celu sprostania aktualnym i przyszłym wyzwaniom oraz zmianom na rynku.

"Dzięki naszemu oprogramowaniu biznesowemu Industrial AI chcemy wspierać przedsiębiorstwa produkcyjne przy wdrażaniu rozwiązań opartych na AI, niezależnie od stopnia dojrzałości i tempa realizacji", wyjaśnia Christoph Kull, President Business Applications w Proalpha. "W tym celu kluczowe znaczenie ma odejście od dominującej wcześniej metody wykorzystywania AI wszędzie po trochu, na korzyść wyspecjalizowanych rozwiązań zapewniających przedsiębiorstwom szybkie i widoczne efekty w praktyce. Jest to możliwe, gdy implemantacja AI przebiega stopniowo, poprzez aplikacje gotowe do natychmiastowego użycia, czyli proces po procesie i obszar biznesowy po obszarze biznesowym."

Działy specjalistyczne jako motor AI

Jeżeli niemiecka gospodarka nie chce stracić pozycji siły napędowej innowacji, AI musi znaleźć zastosowanie tam, gdzie naprawdę może dokonać różnicy – w poszczególnych działach specjalistycznych, zamiast napędzać dyskusję o zasadniczą rację bytu sztucznej inteligencji", mówi Kull. "Powód: działy specjalistyczne lepiej niż ktokolwiek inny znają główne procesy i dane potrzebne do wykorzystania AI. Pracownicy fachowi wiedzą, gdzie AI może przynieść konkretną wartość dodaną i gdzie potrzebna jest optymalizacja procesów, aby osiągnąć rzeczywisty wzrost produktywności."

Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia operacyjne stosowanie AI z podejściem holistycznym, które umożliwia perspektywę zarówno oddolną, jak i odgórną. Po usystematyzowaniu wyników analiz opartych na AI przez działy specjalistyczne, wyniki te muszą trafić do kadry kierowniczej, aby ustalić dalszą strategię zastosowania AI.

Aplikacje AI do natychmiastowego zastosowania

Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje obecnie ponad 30 aplikacji AI dla obszarów biznesowych ERP, Financial Management, Human Capital Management, Spend Management, Digital Shopfloor i Customer Experience. Kolejnych 100 aplikacji AI dla tych obszarów biznesowych jest obecnie w trakcie implementacji.

Dzięki tym narzędziom przedsiębiorstwa mogą redukować np. swoje zapasy magazynowe poprzez dokładniejsze prognozy zużycia, optymalizować parametry dyspozycji i okresy ponownego nabycia oraz usprawniać produkcję poprzez skrócenie czasu przebiegu i czasu spoczynku. W ten sposób efektywniejsze procesy pozwalają na poprawę terminowości dostaw.

Podstawą jest optymalizacja danych podstawowych sterowana przez AI poprzez wyszukiwanie błędów oraz trendów, a także ciągła kontrola jakości danych oraz migracje danych zgodnie z planem. Cyfryzacja procesów i regularne zestawianie danych w formie tabel często nie wystarcza, aby zwiększyć produktywność pracowników w procesach wymagających użycia wiedzy. Obsługa klienta jest na to doskonałym przykładem – odpowiedź na zapytanie klienta może być szybsza, bardziej profesjonalna i zindywidualizowana, jeżeli dostępna jest odpowiednia wiedza na temat kompleksowych zapytań serwisowych dotyczących danej branży. Wiedza ta znajduje się najczęściej poza granicami systemu ERP, np. w podręcznikach, dokumentacji, e-mailach lub czatach. Z tego względu przetwarzanie nieuporządkowanych danych z różnych źródeł w oparciu o AI przyczynia się do wzrostu produktywności o 30-40 procent w procesach opartych na wiedzy, ponieważ istotne informacje mogą zostać przekazane w formie cyfrowej do odpowiedniej osoby w odpowiednim czasie. Zwłaszcza w czasach zmian demograficznych i braku wykwalifikowanej kadry pracowniczej zarządzanie wiedzą oparte na sztucznej inteligencji staje się dla wielu przedsiębiorstw przemysłowych średniej wielkości czynnikiem decydującym o przetrwaniu.

Twin Transformation ze wsparciem AI

Szczególnie przedsiębiorstwa produkcyjne muszą mierzyć się z wymaganiami swoich klientów i partnerów związanymi ze zrównoważonym rozwojem oraz zmieniającymi się regulacjami prawnymi (takimi jak raportowanie ESG). Dlatego dla większości firm już dziś kluczowe znaczenie ma możliwość ustalania i optymalizowania śladu węglowego w odniesieniu do całego przedsiębiorstwa i jego produktów.

Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia firmom przeglądanie, analizowanie i efektywną optymalizację śladu węglowego zarówno dla całego przedsiębiorstwa (Corporate Carbon Footprint), jak i dla poszczególnych produktów (Product Carbon Footprint) poprzez wykorzystanie AI do analizy danych zużycia energii w czasie rzeczywistym. W ten sposób możliwe jest również identyfikowanie najwyższego zużycia energii i nieprawidłowości w obrębie parku maszynowego i poszczególnych procesów. Ponadto przedsiębiorstwa mogą uzyskać pełną przejrzystość swoich procesów produkcyjnych w zakresie zużycia energii na każdym etapie pracy oraz efektywnie optymalizować system. Analizy wykonywane przez AI pozwalają przedsiębiorstwom pogodzić efektywność finansową i ekologiczną oraz zapewniają im znaczną przewagę konkurencyjną na rynku.

"Dzięki platformie Proalpha Industrial AI możemy połączyć stabilny fundament, który stanowi nasza obszerna ekspertyza branżowa dla firm z sektora produkcyjnego, z najnowocześniejszą technologią AI firm Empolis i Nemo."

Christoph Kull

President Business Application | Proalpha Group

Kull dodaje: "Chcemy udostępnić nasze rozwiązania oparte na AI przedsiębiorstwom każdej wielkości, aby producenci zwiększali swoją produktywność, rozszerzali możliwości biznesowe i tym samym przygotowali się na przyszłość."

Więcej informacji na temat platformy Proalpha Industrial AI jest dostępnych na stronie www.proalpha.com/en/ai-hub.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Migracja danych w ERP – wyzwania, błędy i skuteczne praktyki

Migracja danych to jeden z najtrudniejszych etapów wdrożenia systemu ERP, który może zdecydować o sukcesie lub porażce całego projektu. Firmy produkcyjne często napotykają na problemy związane z jakością danych, ich spójnością oraz integracją z nowym środowiskiem ERP. Brak odpowiedniego przygotowania może prowadzić do błędów, które spowalniają procesy biznesowe i generują dodatkowe koszty. W tym artykule przyjrzymy się najczęstszym wyzwaniom migracji danych oraz sprawdzonym metodom, które pomagają firmom skutecznie przenieść swoje zasoby do nowego systemu ERP. Migracja danych w ERP – kluczowe wyzwania i jak im sprostać Migracja danych to jeden z najbardziej wymagających etapów wdrożenia systemu ERP. Proces ten nie sprowadza się jedynie do technicznego przeniesienia informacji ze starego systemu do nowego – wymaga strategicznego podejścia, dogłębnej analizy oraz precyzyjnego planowania. Nieodpowiednie zarządzanie tym etapem może prowadzić do utraty kluczowych danych, błędów w raportach czy nawet zakłóceń w codziennej działalności firmy. W branży produkcyjnej, gdzie precyzja i płynność operacji mają istotne znaczenie, jakość oraz spójność danych są fundamentem skutecznego zarządzania procesami. Niezależnie od tego, czy migracja odbywa się w ramach modernizacji istniejącego ERP, czy wdrożenia nowego systemu, firmy muszą zmierzyć się z szeregiem wyzwań. Należą do nich m.in. integracja danych z różnych źródeł, eliminacja duplikatów oraz zapewnienie ich zgodności z nową architekturą systemu. Skuteczna migracja danych wymaga nie tylko technologicznych rozwiązań, ale również odpowiedniego przygotowania zespołu oraz jasno określonej strategii. W kolejnych sekcjach przyjrzymy się najczęstszym problemom, jakie mogą pojawić się na tym etapie, oraz najlepszym praktykom, które pozwalają je wyeliminować, zapewniając płynne i bezpieczne przejście do nowego systemu ERP. Dlaczego migracja danych w ERP to wyzwanie? Migracja danych w systemie ERP jest procesem znacznie bardziej skomplikowanym, niż mogłoby się wydawać. Choć na pierwszy rzut oka wydaje się to jedynie kwestią technicznego przeniesienia informacji z jednego systemu do drugiego, w rzeczywistości wymaga dogłębnej analizy, precyzyjnego planowania i dbałości o każdy detal. Jednym z największych wyzwań jest różnorodność źródeł danych. W firmach produkcyjnych informacje są często rozproszone pomiędzy różnymi systemami – od arkuszy kalkulacyjnych, przez starsze aplikacje ERP, aż po rozwiązania CRM i systemy do zarządzania łańcuchem dostaw. Każde z tych narzędzi może przechowywać dane w innym formacie, strukturze i standardzie, co utrudnia ich jednolitą migrację. Dodatkowo, wiele firm zmaga się z problemem jakości danych. Niekompletne, nieaktualne lub zduplikowane informacje mogą powodować błędy, które wpłyną na działanie nowego systemu i efektywność operacyjną przedsiębiorstwa. Wdrożenie ERP to doskonała okazja do uporządkowania danych, jednak bez odpowiednich procedur i narzędzi może się to okazać zadaniem czasochłonnym i kosztownym. Nie można też zapominać o aspektach organizacyjnych. Migracja danych wymaga zaangażowania nie tylko zespołu IT, ale także pracowników operacyjnych, którzy na co dzień pracują z tymi informacjami. Brak ich udziału w procesie może skutkować błędnym mapowaniem danych, a w konsekwencji problemami z ich interpretacją i wykorzystaniem w nowym środowisku ERP. Najczęstsze problemy w migracji danych ERP Migracja danych ERP to proces, który wiąże się z wieloma wyzwaniami technicznymi i organizacyjnymi. Nawet najlepszy system nie spełni swojej roli, jeśli dane, na których bazuje, są niekompletne, niespójne lub niepoprawnie przeniesione. Problemy pojawiają się zarówno w fazie ekstrakcji informacji ze starych systemów, jak i podczas ich mapowania oraz integracji z nową architekturą ERP. Poniżej przedstawiamy najczęstsze trudności, które mogą opóźnić lub skomplikować cały proces. Jakość danych – niepełne, nieaktualne i zduplikowane informacje Jednym z największych problemów jest niska jakość danych zgromadzonych w dotychczasowych systemach. Przestarzałe rekordy, powielone wpisy czy brakujące informacje mogą prowadzić do błędów w raportowaniu i zakłóceń w działaniu nowego ERP. Bez dokładnego audytu i oczyszczenia danych ryzyko nieprawidłowego funkcjonowania systemu znacząco wzrasta. Brak spójności danych – różne formaty i struktury Firmy często korzystają z wielu narzędzi do zarządzania produkcją, finansami czy relacjami z klientami. Dane z tych systemów mogą być przechowywane w różnych formatach, co utrudnia ich jednolitą migrację. Konieczne jest stworzenie strategii mapowania danych, aby zapewnić ich poprawną interpretację w nowym ERP. Problemy z integracją systemów Wdrożenie nowego ERP rzadko oznacza całkowite zastąpienie wszystkich dotychczasowych rozwiązań. Często wymagana jest integracja z innymi systemami, np. MES, WMS czy CRM. Niezgodność interfejsów i brak odpowiednich narzędzi do synchronizacji mogą powodować problemy z przepływem danych między systemami. Obsługa dużych zbiorów danych W firmach produkcyjnych ilość informacji do przeniesienia może być ogromna – obejmuje m.in. dane transakcyjne, historię zamówień, specyfikacje produktów czy parametry maszyn. Zarządzanie dużą ilością danych wymaga odpowiedniej infrastruktury i narzędzi do migracji, aby uniknąć spowolnień i błędów w trakcie procesu. Błędy w mapowaniu danych Mapowanie danych to proces dopasowania starych rekordów do struktury nowego systemu. Jeśli zostanie wykonane błędnie, może prowadzić do niepoprawnego przypisania wartości, co z kolei wpłynie na raporty, analizy i codzienną pracę użytkowników ERP. Najlepsze praktyki migracji danych do systemu ERP 1. Audyt i oczyszczenie danych przed migracją Przed rozpoczęciem migracji należy przeprowadzić dokładny przegląd danych. Niezbędne jest usunięcie duplikatów, poprawienie błędnych rekordów i uzupełnienie brakujących informacji. Dzięki temu nowy system nie zostanie obciążony nieaktualnymi lub niepoprawnymi danymi, co mogłoby prowadzić do problemów operacyjnych. 2. Zdefiniowanie strategii migracji – „big bang” czy podejście etapowe? Wybór odpowiedniego podejścia do migracji ma kluczowe znaczenie. Strategia „big bang”, czyli jednorazowe przeniesienie wszystkich danych, może być skuteczna, ale wiąże się z większym ryzykiem błędów i przestojów. Alternatywą jest migracja etapowa, w której dane są przenoszone stopniowo, co umożliwia lepszą kontrolę procesu i szybszą reakcję na ewentualne problemy. 3. Automatyzacja procesów migracyjnych Wdrożenie odpowiednich narzędzi do automatycznej ekstrakcji, transformacji i załadowania danych (ETL) pozwala znacznie przyspieszyć proces migracji i ograniczyć ryzyko błędów wynikających z manualnego przetwarzania danych. Automatyzacja usprawnia także mapowanie danych i ułatwia ich integrację z nowym systemem. 4. Testowanie i walidacja danych – eliminacja ryzyka Migracja danych nie kończy się na ich załadowaniu do nowego systemu. Konieczne jest przeprowadzenie szczegółowych testów, aby zweryfikować poprawność przeniesionych rekordów oraz ich zgodność z procesami biznesowymi. Testowanie powinno obejmować zarówno dane historyczne, jak i nowe wpisy, aby upewnić się, że ERP działa zgodnie z oczekiwaniami. 5. Szkolenie zespołu i zaangażowanie użytkowników Nawet najlepiej zaplanowana migracja może się nie powieść, jeśli użytkownicy nie będą wiedzieli, jak efektywnie korzystać z nowego systemu. Pracownicy powinni być zaangażowani w proces od samego początku – ich wiedza o danych operacyjnych może pomóc w identyfikacji potencjalnych problemów. Szkolenia i warsztaty pozwolą szybciej adaptować się do zmian i zwiększą efektywność pracy z ERP. 6. Monitoring i optymalizacja po migracji Migracja danych nie kończy się w momencie uruchomienia nowego systemu. Kluczowe jest monitorowanie działania ERP, identyfikowanie potencjalnych problemów oraz optymalizacja procesów na podstawie rzeczywistych danych operacyjnych. Regularne przeglądy i korekty pozwalają na bieżąco dostosowywać system do potrzeb firmy. Migracja danych do systemu ERP to proces wymagający nie tylko odpowiednich narzędzi, ale przede wszystkim strategii i zaangażowania zespołu. Błędy w tym obszarze mogą prowadzić do zakłóceń operacyjnych i utraty kluczowych informacji, dlatego kluczowe jest dokładne planowanie, audyt jakości danych oraz testowanie migracji przed pełnym wdrożeniem. Skutecznie przeprowadzona migracja pozwala firmie produkcyjnej na płynne przejście do nowego systemu i maksymalne wykorzystanie jego możliwości.
Obrazek wyróżniający dla 'Migracja danych w ERP – wyzwania, błędy i skuteczne praktyki'
Proalpha_logo
zweryfikowano

0/5

Proalpha

ERP dla produkcji


Proalpha
Lubuskie
1700 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Elektronika, Meblarska, Medyczna, Metalurgiczna, Produkcyjna, Tworzywa sztuczne
Opis
Grupa Proalpha to firma funkcjonująca na rynku od 30 lat, obsługująca ponad 8 tysięcy klientów na całym świecie. System proALPHA ERP jest przeznaczony dla średnich przedsiębiorstw produkcyjnych i dostępny jest w 15 wersjach językowych....
rozwiń