Co już dziś potrafią algorytmy i w jaki sposób wytyczają właściwą drogę w labiryncie opcji? Prawie każdego dnia pojawiają się publikacje o nowych obszarach zastosowania sztucznej inteligencji. Jednak im więcej rozwiązań jest oferowanych na rynku, tym trudniej je analizować i wybierać spośród nich te najbardziej obiecujące. Dlatego opracowaliśmy proste metody pozwalające na zachowanie orientacji.
| REKLAMA |
 |
Możliwość szerokiego zastosowania sztucznej inteligencji już od zawsze szła w parze z różnorodnymi wyobrażeniami na temat jej roli w naszym świecie. Różne są oceny aktualnych osiągnięć sztucznej inteligencji. Podczas gdy dla wielu naukowców krokiem milowym jest właściwa interpretacja ręcznie zapisanych notatek, inni całkowicie bagatelizują takie umiejętności w porównaniu z intelektualnymi możliwościami człowieka, nieosiągalnymi dla żadnej maszyny. Kto ma rację?
Obie strony. Faktem jest, że systemy posiadające tzw. silną sztuczną inteligencję jeszcze nie istnieją. Wszystkie znane dziś zastosowania sztucznej inteligencji można scharakteryzować jako "słabe". Oznacza to, że zostały skonstruowane do wykonania określonego zadania i zoptymalizowane zgodnie ze zdefiniowanym scenariuszem. Tego rodzaju rozwiązań nie sposób dziś zliczyć, tym bardziej, że ich liczba stale rośnie.
Przedsiębiorstwa zainteresowane wprowadzeniem inteligentnych rozwiązań stoją przed trudnym zadaniem, aby znaleźć to właściwe, które przyniesie im najwięcej korzyści. Orientację może ułatwić zbiór pożądanych umiejętności podzielonych na kategorie. Kompetencje sztucznej inteligencji w odniesieniu do potrzeb przedsiębiorstw można bowiem podzielić na trzy kategorie: ocena, wyciąganie wniosków, działanie.
Ocena: opis aktualnego stanu
Algorytmy potrafią doskonale rozpoznawać i przedstawiać stan faktyczny na podstawie danych. Typowym przykładem może być interpretacja rachunków wejściowych do dalszego opracowania. Również wychwytywanie anomalii w obrębie danych masowych z produkcji nie stanowi żadnego problemu. Dodatkowo sztuczna inteligencja poddawana regularnym treningom pozwala na coraz szybszą ocenę, czy np. stan maszyny zbliża się do wartości krytycznej i podjęcie odpowiednich kroków zapobiegawczych.
Częścią treningu jest także nauka rozpoznawania obrazów. Jeżeli komputer jest w stanie przejąć kontrolę wzrokową linii produkcyjnej, oznacza to odciążenie pracowników i ogólną poprawę jakości. Dzięki temu komponenty zawierające usterki nie zostaną zamontowane, a źle wykonane artykuły nie trafią do sprzedaży.
Wyciąganie wniosków: określanie przyszłego zapotrzebowania
Szczegółowa analiza danych coraz częściej jest przeprowadzana przez algorytmy. Ich zastosowanie w modelach przygotowujących prognozy i zalecenia znacznie wykracza poza klasyczną konserwację predykcyjną. Za pomocą sztucznej inteligencji możliwe jest prognozowanie zbytu i sterowanie zaopatrzeniem w artykuły długoterminowe i materiały o dużej wartości, co stanowi niemałą zaletę wobec sytuacji, w jakiej znajdują się łańcuchy logistyczne na całym świecie. Również jakość w zakresie produkcji cechuje się dużym potencjałem do zastosowania sztucznej inteligencji. Dzięki niej dane sensoryczne mogą być na bieżąco analizowane i porównywane z wynikami kontroli jakości. Pozwala to na szybsze rozpoznanie błędów i ograniczenie liczby wadliwych produktów, a w efekcie umożliwia dokładniejsze skonfigurowanie parametrów maszyn i urządzeń produkcyjnych.
W zakresie zarządzania magazynami i organizacji serwisu dla klientów istnieją już liczne aplikacje sterowane sztuczną inteligencją. Dzięki nim pracownicy mogą w szybki i łatwy sposób uzyskać informacje potrzebne do przeprowadzenia akcji serwisowych. Technicy mają stały dostęp do bazy danych serwisu i wykorzystując istotne dane, mogą szybciej wykonywać naprawy i konserwacje.
Działanie: przeprowadzanie koniecznych prac
Na trzecim poziomie inteligentne systemy współdziałają z otoczeniem, uczą się na podstawie przeprowadzonych akcji i wyciągają wnioski na przyszłość, aby osiągnąć ustalony cel. Do tej kategorii zaliczyć można słynny przypadek AlphaGo. Ten samouczący się program w 2016 roku wywołał sensację jako pierwsza maszyna, która pokonała mistrza chińskiej gry planszowej Go. Dziś samouczące się roboty znajdują zastosowanie w wielu obszarach, również w przedsiębiorstwach produkcyjnych. Przykładem mogą być ramiona robotów, które są w stanie chwytać dotąd nieznane przedmioty i przy tym ich nie uszkadzać, ani nie upuszczać. Innym przypadkiem zastosowania tego rodzaju są pojazdy autonomiczne, czy też nielubiane wśród wielu użytkowników chatboty.
Również systemy ERP coraz chętniej sięgają po tego typu rozwiązania, np. sterowanie głosowe, czy inteligentny asystent. To jednak dopiero początek, a w nadchodzących latach możemy spodziewać się ofensywy technologicznej, ponieważ systemy ERP z pewnością będą bezpośrednio lub pośrednio, poprzez platformy zewnętrzne, czerpać z osiągnięć sztucznej inteligencji. Stanie się ona integralną częścią kluczowych procesów, aż do ich całkowitej automatyzacji. Eksperci z organizacji międzybranżowej Bitkom są przekonani, że sztuczna inteligencja jest przełomową technologią dla wszystkich gałęzi przemysłu. Dlatego przedsiębiorstwa nie powinny zwlekać i już dziś zdobywać własne doświadczenia.
Źródło: www.proalpha.com/pl
Obie strony. Faktem jest, że systemy posiadające tzw. silną sztuczną inteligencję jeszcze nie istnieją. Wszystkie znane dziś zastosowania sztucznej inteligencji można scharakteryzować jako "słabe". Oznacza to, że zostały skonstruowane do wykonania określonego zadania i zoptymalizowane zgodnie ze zdefiniowanym scenariuszem. Tego rodzaju rozwiązań nie sposób dziś zliczyć, tym bardziej, że ich liczba stale rośnie.
Przedsiębiorstwa zainteresowane wprowadzeniem inteligentnych rozwiązań stoją przed trudnym zadaniem, aby znaleźć to właściwe, które przyniesie im najwięcej korzyści. Orientację może ułatwić zbiór pożądanych umiejętności podzielonych na kategorie. Kompetencje sztucznej inteligencji w odniesieniu do potrzeb przedsiębiorstw można bowiem podzielić na trzy kategorie: ocena, wyciąganie wniosków, działanie.
Ocena: opis aktualnego stanu
Algorytmy potrafią doskonale rozpoznawać i przedstawiać stan faktyczny na podstawie danych. Typowym przykładem może być interpretacja rachunków wejściowych do dalszego opracowania. Również wychwytywanie anomalii w obrębie danych masowych z produkcji nie stanowi żadnego problemu. Dodatkowo sztuczna inteligencja poddawana regularnym treningom pozwala na coraz szybszą ocenę, czy np. stan maszyny zbliża się do wartości krytycznej i podjęcie odpowiednich kroków zapobiegawczych.
Częścią treningu jest także nauka rozpoznawania obrazów. Jeżeli komputer jest w stanie przejąć kontrolę wzrokową linii produkcyjnej, oznacza to odciążenie pracowników i ogólną poprawę jakości. Dzięki temu komponenty zawierające usterki nie zostaną zamontowane, a źle wykonane artykuły nie trafią do sprzedaży.
Wyciąganie wniosków: określanie przyszłego zapotrzebowania
Szczegółowa analiza danych coraz częściej jest przeprowadzana przez algorytmy. Ich zastosowanie w modelach przygotowujących prognozy i zalecenia znacznie wykracza poza klasyczną konserwację predykcyjną. Za pomocą sztucznej inteligencji możliwe jest prognozowanie zbytu i sterowanie zaopatrzeniem w artykuły długoterminowe i materiały o dużej wartości, co stanowi niemałą zaletę wobec sytuacji, w jakiej znajdują się łańcuchy logistyczne na całym świecie. Również jakość w zakresie produkcji cechuje się dużym potencjałem do zastosowania sztucznej inteligencji. Dzięki niej dane sensoryczne mogą być na bieżąco analizowane i porównywane z wynikami kontroli jakości. Pozwala to na szybsze rozpoznanie błędów i ograniczenie liczby wadliwych produktów, a w efekcie umożliwia dokładniejsze skonfigurowanie parametrów maszyn i urządzeń produkcyjnych.
W zakresie zarządzania magazynami i organizacji serwisu dla klientów istnieją już liczne aplikacje sterowane sztuczną inteligencją. Dzięki nim pracownicy mogą w szybki i łatwy sposób uzyskać informacje potrzebne do przeprowadzenia akcji serwisowych. Technicy mają stały dostęp do bazy danych serwisu i wykorzystując istotne dane, mogą szybciej wykonywać naprawy i konserwacje.
Działanie: przeprowadzanie koniecznych prac
Na trzecim poziomie inteligentne systemy współdziałają z otoczeniem, uczą się na podstawie przeprowadzonych akcji i wyciągają wnioski na przyszłość, aby osiągnąć ustalony cel. Do tej kategorii zaliczyć można słynny przypadek AlphaGo. Ten samouczący się program w 2016 roku wywołał sensację jako pierwsza maszyna, która pokonała mistrza chińskiej gry planszowej Go. Dziś samouczące się roboty znajdują zastosowanie w wielu obszarach, również w przedsiębiorstwach produkcyjnych. Przykładem mogą być ramiona robotów, które są w stanie chwytać dotąd nieznane przedmioty i przy tym ich nie uszkadzać, ani nie upuszczać. Innym przypadkiem zastosowania tego rodzaju są pojazdy autonomiczne, czy też nielubiane wśród wielu użytkowników chatboty.
Również systemy ERP coraz chętniej sięgają po tego typu rozwiązania, np. sterowanie głosowe, czy inteligentny asystent. To jednak dopiero początek, a w nadchodzących latach możemy spodziewać się ofensywy technologicznej, ponieważ systemy ERP z pewnością będą bezpośrednio lub pośrednio, poprzez platformy zewnętrzne, czerpać z osiągnięć sztucznej inteligencji. Stanie się ona integralną częścią kluczowych procesów, aż do ich całkowitej automatyzacji. Eksperci z organizacji międzybranżowej Bitkom są przekonani, że sztuczna inteligencja jest przełomową technologią dla wszystkich gałęzi przemysłu. Dlatego przedsiębiorstwa nie powinny zwlekać i już dziś zdobywać własne doświadczenia.
Źródło: www.proalpha.com/pl
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
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.
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.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
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.
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.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
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.
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.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
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.
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
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
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?
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?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
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.
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.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym 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 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.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
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.
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.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Jak wycisnąć 100% z Microsoft 365 – sprawdzone rozwiązania
Współczesne organizacje, które integrują swoje systemy ERP czy CRM z Microsoft 365, coraz częściej… / Czytaj więcej
Polska lokalizacja autorstwa IT.integro z certyfikatem zgodności z Ustawą o Rachunkowości
Aplikacja lokalizacyjna dla Dynamics 365 Business Central opracowana przez IT.integro - Polish Loca… / Czytaj więcej
IBM Power11 wyznacza nowe standardy w zakresie infrastruktury IT dla przedsiębiorstw
IBM zaprezentował nową generację serwerów IBM® Power®. Serwery IBM Power11 zostały przeprojektowane… / Czytaj więcej
Nowy model co rok? Fani elektroniki już jej nie kupują, tylko wynajmują
Po co kupować, skoro jutro pojawi się nowszy model? Z takiego założenia wychodzi coraz więcej konsu… / Czytaj więcej
Według najnowszego badania Slack, codzienne korzystanie z AI wzrosło o 233%
Z najnowszego raportu Slack Workforce Index wynika, że wykorzystanie sztucznej inteligencji wśród p… / Czytaj więcej
AI napędza polski przemysł
Sztuczna inteligencja przestaje być wizją przyszłości, a staje się jednym z kluczowych czynników ws… / Czytaj więcej
