Artykuły

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. Block Quote 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.

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.

Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę – od narzędzia optymalizującego procesy po technologię, która realnie wpływa na jakość pracy i obsługi klienta. W erze Industry 5.0 liczy się już nie tylko efektywność, ale także indywidualne podejście i synergia między człowiekiem a technologią. AI przestaje być wyłącznie mechanizmem automatyzacji – dziś pomaga firmom budować lepsze doświadczenia pracowników i klientów, dostosowując procesy do ich rzeczywistych potrzeb. Jakie zmiany wprowadza i dlaczego personalizacja staje się istotna? Od automatyzacji do personalizacji – jak AI zmienia doświadczenia pracowników i klientów Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje podchodzą do pracy i interakcji z klientami. Przez lata głównym celem wdrażania AI była automatyzacja procesów – eliminowanie powtarzalnych zadań, zwiększanie efektywności i redukcja kosztów. Dziś jednak AI to znacznie więcej niż narzędzie optymalizacyjne. W erze Industry 5.0 sztuczna inteligencja staje się katalizatorem personalizacji, umożliwiając tworzenie bardziej intuicyjnych środowisk pracy i dostosowanych do indywidualnych potrzeb doświadczeń klientów. W przestrzeni zawodowej AI wspiera pracowników, odciążając ich z monotonnych zadań i dostarczając wartościowych danych do podejmowania decyzji. Systemy ERP wyposażone w algorytmy uczenia maszynowego analizują historyczne trendy, przewidują zapotrzebowanie na zasoby i sugerują najlepsze strategie produkcji. Tym samym ludzie mogą skupić się na działaniach wymagających kreatywności, innowacyjnego myślenia i strategicznego podejścia. Dla klientów zmiana jest równie istotna. Inteligentne algorytmy umożliwiają personalizację interakcji na niespotykaną dotąd skalę – od dynamicznych rekomendacji produktowych po obsługę w czasie rzeczywistym za pomocą chatbotów i asystentów AI. Firmy mogą lepiej rozumieć potrzeby odbiorców i oferować rozwiązania dopasowane do ich oczekiwań, co bezpośrednio wpływa na lojalność i satysfakcję. Transformacja od automatyzacji do personalizacji to dowód na to, że AI nie zastępuje człowieka – staje się jego sprzymierzeńcem. W nowoczesnym środowisku pracy i biznesie liczy się nie tylko wydajność, ale także doświadczenie i relacje. To właśnie tam sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę, kształtując przyszłość, w której technologia i człowiek współpracują na nowych zasadach. AI i Industry 5.0 – synergia technologii i człowieka Wraz z nadejściem Industry 5.0 zmienia się rola technologii w środowisku pracy. Przez lata sztuczna inteligencja była wykorzystywana głównie do automatyzacji, mającej na celu zwiększenie efektywności i redukcję kosztów. Dziś AI staje się kluczowym elementem nowego podejścia, w którym technologia nie zastępuje ludzi, lecz ich wspiera – zwiększając komfort pracy, pomagając podejmować lepsze decyzje i dostosowując procesy do indywidualnych potrzeb. Industry 5.0 to era, w której AI przestaje być wyłącznie narzędziem, a staje się partnerem człowieka w codziennej pracy. To przejście od technologii skupionej na automatyzacji do takiej, która wzmacnia kompetencje ludzkie i wspiera rozwój biznesu na nowych zasadach. W inteligentnych fabrykach AI analizuje ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, pomagając w optymalizacji produkcji, prognozowaniu popytu i redukcji marnotrawstwa. Ale to nie wszystko – nowoczesne systemy uczą się preferencji i zachowań użytkowników, dostosowując interfejsy i sposoby współpracy tak, aby były jak najbardziej intuicyjne. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na kreatywnych i strategicznych aspektach swojej pracy, a nie na powtarzalnych zadaniach. Podobnie wygląda rola AI w relacjach z klientami. Personalizowane interakcje, inteligentne rekomendacje i dynamiczne systemy obsługi pozwalają firmom lepiej odpowiadać na potrzeby odbiorców. W efekcie budowana jest nie tylko efektywność operacyjna, ale także głębsze, bardziej wartościowe relacje z użytkownikami i partnerami biznesowymi. Industry 5.0 to era, w której AI przestaje być wyłącznie narzędziem, a staje się partnerem człowieka w codziennej pracy. To przejście od technologii skupionej na automatyzacji do takiej, która wzmacnia kompetencje ludzkie i wspiera rozwój biznesu na nowych zasadach. Nowoczesne systemy ERP – jak AI wspiera zarządzanie produkcją? Współczesne systemy ERP ewoluują wraz z rosnącymi wymaganiami rynku. W erze Industry 5.0 tradycyjne zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa ustępuje miejsca inteligentnym, adaptacyjnym rozwiązaniom, w których sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje procesy, ale także wspiera podejmowanie decyzji. AI analizuje dane w czasie rzeczywistym, przewiduje zmiany w popycie i optymalizuje łańcuch dostaw, pozwalając firmom działać szybciej i bardziej precyzyjnie. Jednym z kluczowych obszarów, w których AI zmienia sposób zarządzania produkcją, jest predykcyjne planowanie zasobów. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego systemy ERP mogą prognozować zapotrzebowanie na surowce i komponenty, minimalizując ryzyko przestojów i marnotrawstwa. Dodatkowo AI pomaga w automatycznym wykrywaniu anomalii w procesach produkcyjnych, co umożliwia wcześniejszą reakcję na potencjalne problemy. AI zmienia również sposób, w jaki menedżerowie podejmują decyzje. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym systemy ERP dostarczają nie tylko raporty, ale także konkretne rekomendacje dotyczące optymalizacji produkcji, redukcji kosztów czy poprawy wydajności. Zintegrowane mechanizmy sztucznej inteligencji pomagają w dynamicznym dostosowywaniu strategii operacyjnej, zwiększając elastyczność i odporność organizacji na zmiany rynkowe. AI w ERP to nie tylko automatyzacja, ale również inteligentne zarządzanie, które pozwala firmom skuteczniej planować, reagować i rozwijać się w dynamicznym świecie przemysłu. To przyszłość, w której dane przestają być jedynie statystyką – stają się kluczowym narzędziem podejmowania strategicznych decyzji. Przyszłość AI w przemyśle – jakie zmiany czekają organizacje? Sztuczna inteligencja nie jest już technologią przyszłości – to rzeczywistość, która kształtuje sposób działania nowoczesnych organizacji. W przemyśle jej wpływ wykracza daleko poza automatyzację – AI staje się kluczowym narzędziem wspierającym strategiczne zarządzanie, optymalizację procesów i rozwój nowych modeli biznesowych. Jakie zmiany czekają firmy w najbliższych latach? Jednym z głównych kierunków rozwoju AI w przemyśle jest inteligentna analiza danych w czasie rzeczywistym. Systemy wyposażone w algorytmy uczenia maszynowego potrafią identyfikować anomalie w procesach produkcyjnych, przewidywać awarie maszyn i optymalizować zużycie zasobów. Firmy coraz częściej korzystają z AI do predykcyjnego utrzymania ruchu, które pozwala ograniczyć przestoje i zredukować koszty związane z niespodziewanymi awariami. Kolejną istotną zmianą jest rozwój interakcji między człowiekiem a technologią. W modelu Industry 5.0 AI pełni rolę asystenta, który wspiera pracowników, dostarczając im wartościowych informacji i automatyzując powtarzalne zadania. Zamiast zastępować ludzi, inteligentne systemy stają się ich partnerami, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji i zwiększając komfort pracy. Nie można także zapominać o etycznych i regulacyjnych wyzwaniach związanych z rozwojem AI. Odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie istotne dla budowania zaufania zarówno wśród pracowników, jak i klientów. Przejrzystość algorytmów, ochrona prywatności oraz unikanie uprzedzeń w analizie danych to kwestie, które będą miały coraz większe znaczenie w strategiach organizacji wdrażających AI. Przyszłość AI w przemyśle to nie tylko większa efektywność, ale przede wszystkim nowa jakość zarządzania – oparta na danych, inteligentnej automatyzacji i synergii człowieka z technologią. Organizacje, które już dziś dostosują się do tej zmiany, zyskają realną przewagę konkurencyjną i lepiej przygotują się na wyzwania jutra Sztuczna inteligencja redefiniuje sposób funkcjonowania nowoczesnych organizacji – od automatyzacji procesów po inteligentne wspieranie decyzji i personalizację doświadczeń. Industry 5.0 stawia na współpracę człowieka z technologią, gdzie AI nie zastępuje ludzi, lecz wzmacnia ich kompetencje, pozwalając działać szybciej, precyzyjniej i bardziej świadomie. Firmy, które już teraz wdrażają inteligentne systemy analizy danych, optymalizacji produkcji czy predykcyjnego zarządzania, budują nie tylko bardziej efektywne, ale i elastyczne organizacje, zdolne do dynamicznego reagowania na zmieniające się warunki rynkowe. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią wykorzystać AI nie jako cel sam w sobie, ale jako narzędzie do tworzenia wartości – zarówno dla biznesu, jak i dla ludzi.

MBV AG, wiodący producent próbników mikrobiologicznych powietrza, dzięki Proalpha ERP osiąga całościową integrację i automatyzację procesów produkcyjnych i biznesowych. Strategiczna cyfryzacja zwiększa efektywność i konkurencyjność przedsiębiorstwa.  MBV AG słynie z produkcji precyzyjnych próbników stosowanych na całym świecie w przemyśle farmaceutycznym, kosmetycznym i spożywczym, a także w badaniach naukowych i produkcji sprzętu medycznego. Aby sprostać rosnącym wymaganiom w zakresie jakości i efektywności, MBV opracowało i wdrożyło kompleksową strategię cyfryzacji. Kluczowym elementem tej strategii była implementacja systemu Proalpha ERP.  Pełna integracja ERP Jednym z głównych celów cyfryzacji w MBV było stworzenie wspólnej infrastruktury informatycznej dla przedsiębiorstwa i jego spółki zależnej Femron. Wcześniej obie firmy wymieniały informacje głównie poprzez pocztę e-mail, co prowadziło do zbędnych nakładów pracy i nieefektywnych procesów. Obecnie jednolity system ERP Proalpha zapewnia centralną pulę danych obejmującą cały łańcuch wartości. Block Quote Efektywność dzięki automatyzacji  Automatyzacja w MBV rozpoczyna się już na etapie konstrukcji. Po zatwierdzeniu rysunku 3D wszystkie dane produktu zostają automatycznie przeniesione do danych podstawowych artykułów w systemie Proalpha. Standaryzacja ułatwia komunikację zarówno wewnętrzną, jak i z klientami oraz spółką zależną Femron. Na podstawie rozmów z klientami konfigurator produktów Proalpha automatycznie tworzy oferty i w razie potrzeby rejestruje nowe artykuły bezpośrednio w systemie.  Z każdym przychodzącym zamówieniem rozpoczyna się łańcuch procesów przebiegających między MBV i Femron. System ERP tworzy i kontroluje zlecenia, planuje procesy produkcyjne i automatycznie generuje wszystkie potrzebne dokumenty. „Dzięki Proalpha wszystkie etapy pracy mają ściśle zdefiniowany przebieg, co znacząco zwiększa naszą efektywność” – wyjaśnia Tiefenbach.  Przejrzystość we wszystkich aspektach i elastyczne skalowanie  MBV wykorzystuje Proalpha Integration Workbench (INWB) do replikacji danych podstawowych i automatycznej wymiany dokumentów. Dzięki temu wszystkie działy mają zawsze dostęp do aktualnych danych. Zintegrowane zarządzanie dokumentami i CRM oraz moduł Advanced Planning and Scheduling (APS) zapewniają optymalne planowanie zasobów i wysoką jakość danych.  „Możliwość łatwego dostępu do wszystkich danych i tworzenia szczegółowych zestawień ma dla mnie jako COO szczególnie dużą wartość”, podkreśla Tiefenbach. Obszerne funkcje Proalpha Analyzer do tworzenia raportów i analiz wspierają kierownictwo firmy przy podejmowaniu decyzji.  Spojrzenie w przyszłość z Proalpha ray  W 2024 MBV wdroży wersję oprogramowania Proalpha ray obsługiwaną za pośrednictwem przeglądarek internetowych. Poprzez aplikacje internetowe system Proalpha umożliwia pracownikom efektywną pracę niezależnie od lokalizacji. „Możliwość obsługi w sieci Web była dla nas ważna od samego . Zarówno z domu, jak i z biura, dzięki ray każdy może realizować swoje zadania z dowolnego miejsca. To jest przyszłość” – mówi Tiefenbach.   Konsekwentna cyfryzacja i wykorzystanie najnowocześniejszej technologii ERP pomogły MBV w optymalizacji procesów, redukcji kosztów i zwiększeniu konkurencyjności. Dzięki partnerskiemu wsparciu Proalpha MBV AG pozostaje pionierem w branży, doskonale przygotowanym na wyzwania nowoczesnej produkcji.