Rozliczanie-Czasu-Pracy-w-Produkcji-z-ERP

Rozliczanie Czasu Pracy w Produkcji z ERP

Efektywne zarządzanie czasem pracy zyskuje na znaczeniu. Integracja systemów ERP staje się kluczowa dla optymalizacji procesów, zwiększając wydajność i redukując koszty. Artykuł ten eksploruje, jak zaawansowane systemy ERP rewolucjonizują raportowanie i zarządzanie czasem pracy, dostarczając głębszych wglądów w procesy produkcyjne i poprawiając zarządzanie zasobami ludzkimi.

Znaczenie Raportowania Czasu Pracy w Produkcji

Raportowanie czasu pracy w przemyśle produkcyjnym jest kluczowym elementem zapewniającym płynność i efektywność operacyjną. Dokładne śledzenie czasu pracy pozwala na optymalizację procesów, identyfikację obszarów wymagających usprawnień, a także zapewnia zgodność z przepisami prawa pracy. Wpływa to bezpośrednio na wydajność pracowników i rentowność przedsiębiorstwa.

Zarządzanie czasem pracy ewoluowało od prostych kart czasowych, przez bardziej złożone systemy elektroniczne, aż po zintegrowane rozwiązania w ramach systemów Enterprise Resource Planning (ERP). Te zaawansowane narzędzia nie tylko automatyzują zbieranie danych o czasie pracy, ale również umożliwiają ich analizę w kontekście innych aspektów działalności przedsiębiorstwa, takich jak zarządzanie zapasami, planowanie produkcji czy finanse.

Współczesne systemy ERP, z ich zdolnością do integracji różnorodnych danych i procesów biznesowych, odgrywają kluczową rolę w usprawnianiu zarządzania czasem pracy. Umożliwiają one nie tylko śledzenie czasu pracy w realnym czasie, ale również dostarczają cenne informacje dla menedżerów i pracowników HR, co przekłada się na lepsze planowanie zasobów ludzkich i optymalizację kosztów pracy.

Dokładne raportowanie czasu pracy w produkcji ma również istotne znaczenie z perspektywy przestrzegania przepisów prawa pracy, zwłaszcza w kontekście nadgodzin, urlopów, przerw oraz innych regulacji dotyczących czasu pracy. W dobie globalizacji i ciągłych zmian w przepisach, przedsiębiorstwa muszą zapewnić zgodność z lokalnymi i międzynarodowymi standardami, co jest możliwe dzięki elastycznym i modułowym systemom ERP.

Ponadto, efektywne zarządzanie czasem pracy ma bezpośredni wpływ na morale pracowników. Systemy ERP, poprzez transparentność i precyzję w śledzeniu czasu pracy, przyczyniają się do budowania zaufania i uczciwości w miejscu pracy. Pracownicy, mający jasność co do zasad ewidencjonowania czasu pracy, czują się bardziej cenieni i są bardziej zaangażowani w swoją pracę.

Podsumowując, raportowanie czasu pracy w produkcji, wspomagane przez systemy ERP, jest nieodzownym elementem nowoczesnego zarządzania przedsiębiorstwem. Umożliwia nie tylko optymalizację procesów produkcyjnych, ale również zapewnia zgodność z przepisami i podnosi morale pracowników. W kolejnych rozdziałach szczegółowo omówimy, jak systemy ERP transformują zarządzanie czasem pracy, jakie są najlepsze praktyki w ich implementacji oraz jakie wyzwania mogą pojawić się podczas wdrażania tych systemów.

Rola Systemów ERP w Zarządzaniu Czasem Pracy

Zrozumienie roli systemów ERP (Enterprise Resource Planning) w zarządzaniu czasem pracy wymaga przyjrzenia się, jak te złożone narzędzia informatyczne integrują i automatyzują różne aspekty działalności przedsiębiorstwa, w tym zarządzanie zasobami ludzkimi. Systemy ERP stanowią rdzeń dla efektywnego gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych o czasie pracy, umożliwiając przedsiębiorstwom dokładne śledzenie i optymalizację wykorzystania zasobów ludzkich.

Kluczową zaletą systemów ERP jest ich zdolność do integracji danych z różnych działów firmy, co pozwala na holistyczne podejście do zarządzania czasem pracy. Dzięki temu, menedżerowie i pracownicy HR mogą lepiej planować grafiki pracy, przewidywać zapotrzebowanie na pracowników i efektywniej zarządzać zasobami. Systemy te oferują również funkcjonalności takie jak automatyczne obliczanie nadgodzin, zarządzanie urlopami i nieobecnościami, co znacząco usprawnia procesy HR.

Zaawansowane narzędzia analityczne w systemach ERP pozwalają na głęboką analizę danych o czasie pracy, dostarczając cennych wglądów w efektywność pracowników i całościowych procesów produkcyjnych. Analiza tych danych może pomóc w identyfikacji wzorców, takich jak regularne przestoje czy szczytowe okresy pracy, co z kolei umożliwia lepsze dostosowanie procesów i zmniejszenie kosztów.

Ponadto, systemy ERP umożliwiają lepszą komunikację i współpracę między różnymi działami firmy. Zintegrowane informacje o czasie pracy są dostępne dla wszystkich upoważnionych użytkowników, co wspiera szybkie podejmowanie decyzji i zwiększa transparentność procesów. To z kolei przekłada się na zwiększenie zaufania i satysfakcji wśród pracowników.

Wprowadzenie systemu ERP do zarządzania czasem pracy może wiązać się z wyzwaniami, takimi jak potrzeba szkolenia pracowników czy dostosowania istniejących procesów biznesowych do nowego systemu. Jednak korzyści płynące z automatyzacji i integracji danych znacząco przewyższają te początkowe trudności.

Zrozumienie tego, jak systemy ERP transformują zarządzanie czasem pracy, jest kluczowe dla efektywnego zarządzania przedsiębiorstwem. W kolejnym rozdziale przyjrzymy się bliżej integracji systemów ERP z procesami produkcyjnymi, badając konkretne przypadki użycia i najlepsze praktyki, które pomogą przedsiębiorstwom w pełni wykorzystać potencjał tych systemów.

Integracja Systemów ERP z Procesami Produkcyjnymi

Integracja systemów ERP (Enterprise Resource Planning) z procesami produkcyjnymi jest fundamentem efektywnego zarządzania przedsiębiorstwem produkcyjnym. Systemy te, łącząc funkcje zarządzania czasem pracy z innymi operacjami biznesowymi, oferują kompleksowe rozwiązanie, które poprawia przepływ pracy i zwiększa ogólną wydajność.

Jednym z kluczowych aspektów integracji ERP z produkcją jest automatyzacja przepływu informacji między różnymi działami. Dzięki temu, dane o czasie pracy pracowników są bezpośrednio powiązane z danymi produkcyjnymi, co pozwala na lepsze planowanie i koordynację pracy. Systemy ERP umożliwiają także monitorowanie postępu produkcji w czasie rzeczywistym, co jest nieocenione w szybkim reagowaniu na ewentualne problemy czy opóźnienia.

Kolejnym ważnym elementem jest zdolność systemów ERP do analizy wydajności. Przez połączenie danych o czasie pracy z wynikami produkcyjnymi, firmy mogą dokładnie ocenić, jak wykorzystanie czasu pracy wpływa na efektywność produkcji. Ta analiza pozwala na identyfikację obszarów, w których możliwe jest usprawnienie procesów, co przekłada się na zwiększenie wydajności i redukcję kosztów.

Współczesne systemy ERP oferują również funkcje planowania zasobów produkcyjnych, które są niezbędne do optymalizacji wykorzystania maszyn i urządzeń. Integracja danych o czasie pracy z planowaniem produkcji umożliwia lepsze dopasowanie zasobów ludzkich do potrzeb produkcyjnych, co jest kluczowe w osiąganiu maksymalnej wydajności.

Kluczową zaletą integracji ERP z procesami produkcyjnymi jest też poprawa jakości danych. Precyzyjne i aktualne informacje pozwalają na szybsze podejmowanie decyzji i zwiększają efektywność operacyjną. Ponadto, zintegrowane systemy ERP ułatwiają przestrzeganie norm jakościowych i regulacji prawnych, co jest szczególnie ważne w branżach o wysokich wymaganiach regulacyjnych.

Niemniej jednak, integracja systemów ERP z procesami produkcyjnymi nie jest pozbawiona wyzwań. Wymaga ona starannej analizy istniejących procesów, umiejętnego dostosowania oprogramowania do specyficznych potrzeb firmy oraz efektywnego zarządzania zmianą. W praktyce oznacza to konieczność bliskiej współpracy między działami IT, HR, produkcji oraz zarządem, aby zapewnić płynną i efektywną integrację.

Kluczowe Wnioski i Kierunki Rozwoju

W naszym artykule przeszliśmy przez kluczowe aspekty zarządzania czasem pracy w kontekście produkcji, podkreślając rolę systemów ERP w efektywnym i zintegrowanym podejściu do tej dziedziny. Widzieliśmy, jak ERP transformuje tradycyjne metody śledzenia czasu pracy, integrując różne aspekty biznesowe i zapewniając głęboką analizę danych, co jest niezbędne dla optymalizacji procesów i zwiększenia wydajności.

Zrozumienie wyzwań związanych z wdrożeniem i integracją systemów ERP z procesami produkcyjnymi jest kluczowe dla ich skutecznego wykorzystania. Przedsiębiorstwa, które efektywnie wdrażają te systemy, mogą znacząco poprawić zarządzanie czasem pracy, co przekłada się na lepszą wydajność, niższe koszty i zwiększoną satysfakcję pracowników.

W przyszłości możemy spodziewać się dalszych innowacji w dziedzinie zarządzania czasem pracy, zwłaszcza w kontekście rosnącego wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w systemach ERP. Te technologie będą jeszcze bardziej usprawniać procesy i dostarczać jeszcze głębszych wglądów w dane, co pozwoli przedsiębiorstwom na jeszcze lepsze dostosowanie się do dynamicznie zmieniającego się środowiska biznesowego.

Na koniec, chcielibyśmy zaprosić wszystkich zainteresowanych praktycznymi aspektami wdrażania i użytkowania systemów ERP do udziału w webinarze: „Za kulisami wdrożeń Symfonia R2Płatnik. Czas pracy oczami praktyków”, który odbędzie się 13 grudnia. To wyjątkowa okazja, aby dowiedzieć się więcej o rzeczywistych doświadczeniach i najlepszych praktykach związanych z wykorzystaniem systemów ERP w zarządzaniu czasem pracy.

Do zobaczenia na webinarze!

 

Link do zapisu

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

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 zamówień, lepsze 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 popytu, optymalizację 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.
AI w systemach ERP zastosowania i funkcje
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