Co takiego ma do zaoferowania sztuczna inteligencja (AI), że coraz częściej jest obszarem inwestycji? Dlaczego bardziej zaawansowana odmiana AI – machine learning budzi spore obawy? Rozwiewamy wszelkie wątpliwości.
| REKLAMA |
 |
Wielki magazyn danych sterowany przez maszyny
Wyobraź sobie wielki magazyn, który działa 365 dni w tygodniu przez 24 h na dobę bez ingerencji człowieka. Każdy etap zamówienia jest ściśle kontrolowany przez maszyny i ciągle optymalizowany. Paczki w wielu kolorach poruszają się w niezliczonej liczbie konfiguracji według określonego schematu. Nie było by w tym nic nadzwyczajnego, gdyby nie fakt, że cały ten proces kontroluje algorytm, który bez przerwy uczy się nowych zasad. Tak w uproszczeniu działa bardzo złożony proces zwany machine learning.
Algorytm bardziej wydajny niż ludzki mózg?
Nie ma możliwości by człowiek mógł kontrolować opisane wyżej przedsięwzięcie. Jednak bez ingerencji programisty, algorytm sam się nie napisze. Dlatego kiedy zostanie utworzony, przechodzi skomplikowane testy, które sprawdzają jego bezbłędne działanie. Wraz ze wzrostem zapytań jakie otrzymuje, uczy się wykonywać zadania i rozpoznawać problemy.
Opisany wyżej mechanizm to machine learning. Jego bardziej zaawansowaną odmianą jest deep learning, czyli jedna z najszybciej rozwijających się gałęzi sztucznej inteligencji (AI). Jego praca opiera się na tworzeniu wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych. Są to modele matematyczne, które odwzorowują procesy uczenia się, zachodzące w ludzkim mózgu. Deep learnig wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, która umożliwia definiowanie problemów oraz kontrolę złożonych zadań.
Maszyny vs ludzki mózg
Wiele firm już teraz korzysta ze sztucznej inteligencji, przykładem mogą być twórcy sprzętu elektronicznego czy systemów rekomendacji.
Czynności jakie wykorzystuje deep learning:
- Rozpoznawanie mowy
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Rozpoznawanie obrazu
- Systemy rekomendacji
Rola deep learning w zwiększeniu wydajności systemu ERP
Ten aspekt odnosi się do sposobu w jaki systemy uczą się poprawy wydajności dzięki przetwarzaniu ogromnej ilości danych. Od systemów ERP oczekuje się bezbłędnego działania, ciągłego rozwoju i zarządzania procesami w szerokim zakresie. Dzięki machine learning te procesy mogą przebiegać jeszcze bardziej sprawnie.
Przykłady zastosowania w systemach ERP:
- analiza ryzyka wystąpienia błędu w produkcji
- skrócenie czasu dostawy
- ulepszenie jakości obsługi klienta przez proces automatyzacji
Przykładem wykorzystania metod sztucznej inteligencji w biznesie jest chociażby analiza ryzyka odejścia kontrahenta (tzw. churn analysis), popularna m.in. w branży telekomunikacyjnej i w bankowości.
Nie jest to jednak domena tylko i wyłącznie dużych korporacji – dla małych i średnich firm ogromną szansą jest zastosowanie metod sztucznej inteligencji, które mogą pracować na danych pochodzących z systemu ERP. Takie podejście może – choć nie musi – pomóc w zatrzymaniu Klienta przy przedsiębiorstwie. Nie musi, ponieważ ostateczne decyzje muszą zostać podjęte przez człowieka.
Jak teraz działają systemy ERP
Technologie automatyzacji kognitywnej koncentrują się na zadaniach opartych na wiedzy, takich jak odpowiadanie na prośby i pytania dotyczące obsługi klienta. System ERP wyposażony w automatyzację kognitywną może naśladować proces myślowy pracownika, który podejmuje najlepsze decyzje w celu przezwyciężenia problemu klienta. Po zidentyfikowaniu problemu system ERP może krok po kroku przeprowadzić klienta przez procedurę, którą należy wykonać, aby go naprawić.
Podczas gdy maszyny pracują nad zwiększeniem produktywności i wydajności, pracownicy mogą zająć się ważniejszymi sprawami biznesowymi.
Jak mogą działać systemy ERP wyposażone w inteligentną automatyzację
Inteligentna automatyzacja idzie o krok dalej niż automatyzacja kognitywna. Ten rodzaj technologii, która nie ogranicza się do rutynowych i przewidywalnych zadań. Inteligentna automatyzacja jest zdolna do radzenia sobie z poważnymi przypadkami i nieoczekiwanymi sytuacjami dzięki sztucznej inteligencji na której się opiera.
Jedną z najpopularniejszych implementacji tej technologii jest przetwarzanie języka naturalnego. Nie ma konieczności porządkowania żądań i zapytań za pomocą tego typu automatyzacji, zamiast tego komunikujesz się z technologią, tak jak z drugim człowiekiem.
Przyszłość systemów ERP kształtuje się obiecująco w połączeniu z machine learning. Rozpoznawanie wzorów, sortowanie obrazów i analiza wizualna to tylko niektóre sposoby pracy z tego typu danymi. Technologia oferuje duży potencjał dla systemów ERP, ponieważ ułatwia śledzenie trendów za pomocą wykresów.
Kiedy sztuczna inteligencja stanie się standardem dla systemów ERP?
Nie da się udzielić jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie. Sztuczna inteligencja wszystkich trzech typów wciąż znajduje swój początek w szerokim zakresie zastosowań. Programiści chcą przetestować, co mogą osiągnąć dzięki AI, podczas gdy firmy chcą wiedzieć, jak odniosą korzyści, jeśli przejdą proces wdrażania.
Możemy z pewnością spodziewać się wzrostu zastosowania takich rozwiązań, w ciągu najbliższych lat. Już teraz firmy, które korzystają z systemów ERP doceniają potęgę automatyzacji procesów operacyjnych. Przykładem może być zastosowanie ERP enova365 w procesie automatyzacji HR.
Nie należy zapominać, że najważniejsza jest rola człowieka, który najpierw pracuje nad implementacją machine learning, potem czuwa nad poprawnym wyuczeniem modeli, a następnie podejmuje decyzje na podstawie pewnych sugestii, które takie algorytmy mogą mu zwrócić.
Źródło: www.enova.pl
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Od półfabrykatu do produktu „na miarę”: wsparcie modelu ATO w systemie BPSC ERP
Cyfrowy duet dla przemysłu mięsnego - ERP w chmurze i Prodaso
Ekosystem narzędzi dla produkcji – Dynamics 365 4FACTORY
