| REKLAMA |
 |
W Polsce jest niemal 24 mln mkw. powierzchni magazynowych i przemysłowych. Choć inwestycje rosną jak na drożdżach, to presja związana z kosztami paliwa, materiałów i pracy zmusza firmy produkcyjne i handlowe do poszukiwania sposobów optymalizacji. Branża logistyczna wiele obiecuje sobie szczególnie po automatyzacji i robotyzacji magazynów. Z raportu "Logistyka w Polsce" wynika, że 75% firm dostrzega w tym obszarze największe szanse na rozwój logistyki. Do tej pory stosowane technologie oparte o sztuczną inteligencję, miały jednak bardzo wąskie zastosowanie. To może się zmienić dzięki polskim inżynierom i naukowcom. Pracują oni nad technologią, która ma szansę zrewolucjonizować zarządzanie magazynem: sztuczna inteligencja będzie na bieżąco podpowiadać człowiekowi optymalne rozwiązania. Pierwsze testy pokazują, że robi to bardzo skutecznie.
Gra w wyzwanie
Ale zacznijmy od początku. Dwa lata temu inżynierowie z PSI Polska rozpoczęli współpracę z grupą naukowców z Politechniki Poznańskiej i Wrocławskiej, m.in. dr inż. Sławomirem Suszem z Wydziału Mechanicznego dolnośląskiej uczelni. Interdyscyplinarny zespół zaczął eksperymentować ze sztuczną inteligencją oraz uczeniem maszynowym. Choć nie są to nowe technologie, to wykorzystanie ich w logistyce jest wciąż w początkowym stadium.
Prace nad Warehouse Intelligence podzielono na pięć etapów. W pierwszym opracowano prototyp środowiska WI. W drugim inżynierowie PSI Polska rozpoczęli tworzenie symulacji, czyli stworzenie cyfrowego bliźniaka rzeczywistego magazynu.
Kolejne etapy pracy nad projektem to odpowiednio: trenowanie modeli ML, przygotowanie aplikacji, dzięki której użytkownik końcowy może przyjmować rekomendacje sugerowane przez sztuczną inteligencję oraz w końcu etap piąty zakłada pilotażowe uruchomienie całego systemu w magazynie LPP.
System optymalizuje picking
Pierwsze uzyskane wyniki są bardzo obiecujące. Okazało się, że wykorzystanie sztucznej inteligencji skróciło długość ścieżek kompletacyjnych w LPP aż o 30%. Jak to możliwe?
Pierwszy z modułów Warehouse Intelligence złamał utarte reguły i schematy, jakimi posługiwali się pickerzy na magazynie i miał rację. Podpowiedzi algorytmu przyniosły już wymierne oszczędności. Szacuje się, że ponad 1/3 kosztów logistyki magazynowej pochodzi z kompletacji zamówienia. Ten proces jest kosztowny szczególnie w przestrzeniach, gdzie występuje dużym wolumen zamówień, np. w e-commerce.
NCBIR dostrzegł potencjał
Efekt wdrożenia w LPP to tylko część projektu Warehouse Intelligence. Jego celem jest opracowanie innowacyjnego środowiska kompleksowej analizy, planowania i optymalizacji procesów intralogistycznych, który bazować będzie na algorytmie sztucznej inteligencji. Oznacza to de facto możliwość optymalizacji wszystkich procesów magazynowych. Wykorzystanie mechanizmów uczenia maszynowego ze wzmocnieniem okazało się na tyle innowacyjnym podejściem, że na dofinansowanie projektu środki przyznało Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. NCBIR. Firma PSI Polska dostała grant na badania i rozwój w wysokości niemal 3 mln złotych.
Obecnie realizowany jest czwarty etap projektu, którego celem jest intensywne uczenie algorytmów sztucznej inteligencji. W całym procesie jest on kluczowy. Nie ma tutaj drogi na skróty. Trenowanie algorytmu po to, by był on zdolny do działania w docelowej lokalizacji trwa około trzy miesiące. Biorąc pod uwagę, że system będzie obsługiwał przestrzeń, w której znajdują się miliony produktów i w której pracują setki pracowników, jeden kwartał na naukę to tempo ekspresowe.
Dostawca szacuje, że ostatni, piąty etap zakończy się na początku przyszłego roku.
PEAR podpowie opłacalność inwestycji
Opisywana technologia będzie integralną częścią systemu PSIwms, dostawca nie zamyka jednak do niej drzwi firmom zewnętrznym. Warehouse Intelligence będzie mógł być integrowany z dowolnymi systemem klasy WMS i z jego zalet będzie mogła korzystać dowolna firma handlowa i produkcyjna. Technologia będzie dostępna w dwóch wersjach: automatycznej (algorytmy sztucznej inteligencji – Warehouse Intelligence) i jako analizator ze wsparciem człowieka, określony mianem PEAR. Pod tym terminem kryje się analizator procesu logistycznego, który pozwala przeprowadzać symulacje i obserwować je na trójwymiarowym modelu wraz z jego aktualnymi wskaźnikami KPI. Z tego rozwiązania już w najbliższym czasie będzie mogło skorzystać LPP.
Eksperci z Accenture prognozują, że do 2035 sztuczna inteligencja zwiększy wydajność w logistyce o ponad 40%. Warto podkreślić, że firmy, które zaczną korzystać z AI w operacjach logistycznych wcześniej niż ich rynkowi konkurenci dostaną premię za pierwszeństwo.
Źródło: PSI Polska
Gra w wyzwanie
Ale zacznijmy od początku. Dwa lata temu inżynierowie z PSI Polska rozpoczęli współpracę z grupą naukowców z Politechniki Poznańskiej i Wrocławskiej, m.in. dr inż. Sławomirem Suszem z Wydziału Mechanicznego dolnośląskiej uczelni. Interdyscyplinarny zespół zaczął eksperymentować ze sztuczną inteligencją oraz uczeniem maszynowym. Choć nie są to nowe technologie, to wykorzystanie ich w logistyce jest wciąż w początkowym stadium.
Na rynku istnieją technologie wspierające pracowników bardzo wybiórczo, głównie w obszarze ścieżki zbiórki. Nikt wcześniej nie stworzył technologii opartej o sztuczną inteligencję, która byłaby w stanie optymalizować wszystkie procesy magazynowe, traktując problem całościowo. Zdecydowaliśmy się podjąć to wyzwanie – mówi Jerzy Danisz Kierownik Centrum Kompetencji WMS w firmie PSI Polska, opisując początki projektu.
Prace nad Warehouse Intelligence podzielono na pięć etapów. W pierwszym opracowano prototyp środowiska WI. W drugim inżynierowie PSI Polska rozpoczęli tworzenie symulacji, czyli stworzenie cyfrowego bliźniaka rzeczywistego magazynu.
Nasza idea polega na opracowaniu algorytmów sztucznej inteligencji, których zadaniem jest takie zarządzanie magazynem, aby osiągnąć optymalne wydajności poszczególnych procesów. Model ML (czyli algorytm machine learning/uczenia maszynowego) dostawał zadanie i miał znaleźć jak najlepsze rozwiązanie. Jeżeli udało mu się skutecznie zoptymalizować dany proces, wygrywał. Jeżeli nie, musiał próbować robić to dalej, aż do skutku. W ten sposób niejako metodą prób i błędów algorytm dochodzi to optymalnego rozwiązania, przy czym symulacja magazynu (cyfrowy bliźniak) pozwala na szybkie i praktycznie bezkosztowe przeanalizowanie setek tysięcy możliwych scenariuszy pracy magazynu – tłumaczy Jerzy Danisz.
Kolejne etapy pracy nad projektem to odpowiednio: trenowanie modeli ML, przygotowanie aplikacji, dzięki której użytkownik końcowy może przyjmować rekomendacje sugerowane przez sztuczną inteligencję oraz w końcu etap piąty zakłada pilotażowe uruchomienie całego systemu w magazynie LPP.
System optymalizuje picking
Pierwsze uzyskane wyniki są bardzo obiecujące. Okazało się, że wykorzystanie sztucznej inteligencji skróciło długość ścieżek kompletacyjnych w LPP aż o 30%. Jak to możliwe?
Podstawowym zadaniem wdrożonego algorytmu jest efektywne rozwiązywanie tzw. „problemu komiwojażera” (z angielskiego TSP). Polega on na wyznaczeniu najkrótszej trasy łączącej kilka punktów na mapie. W przypadku magazynu system musi wyznaczyć optymalną trasę przejścia dla kilkudziesięciu lokacji pickingowych. To, co na pierwszy rzut oka wydaje się proste, w rzeczywistości stanowi istotny problem dla matematyków od lat .– opowiada Jerzy Danisz z PSI Polska.
Pierwszy z modułów Warehouse Intelligence złamał utarte reguły i schematy, jakimi posługiwali się pickerzy na magazynie i miał rację. Podpowiedzi algorytmu przyniosły już wymierne oszczędności. Szacuje się, że ponad 1/3 kosztów logistyki magazynowej pochodzi z kompletacji zamówienia. Ten proces jest kosztowny szczególnie w przestrzeniach, gdzie występuje dużym wolumen zamówień, np. w e-commerce.
Elementy poszczególnych zamówień są pobierane z miejsc ich składowania, a następnie pakowane i przygotowywane do wysyłki. Koszty kompletacji i pakowania zależą bezpośrednio od SKU, czyli jednostek magazynowych, a w naszym przypadku są to znaczące liczby. Dlatego optymalizacja w tym obszarze ma dla nas ogromne znaczenie. Wpływa bezpośrednio na wydajność magazynową i sprawność obsługi zamówień naszych klientów – opisuje Sebastian Sołtys, dyrektor ds. logistyki z LPP.
NCBIR dostrzegł potencjał
Efekt wdrożenia w LPP to tylko część projektu Warehouse Intelligence. Jego celem jest opracowanie innowacyjnego środowiska kompleksowej analizy, planowania i optymalizacji procesów intralogistycznych, który bazować będzie na algorytmie sztucznej inteligencji. Oznacza to de facto możliwość optymalizacji wszystkich procesów magazynowych. Wykorzystanie mechanizmów uczenia maszynowego ze wzmocnieniem okazało się na tyle innowacyjnym podejściem, że na dofinansowanie projektu środki przyznało Narodowe Centrum Badań i Rozwoju. NCBIR. Firma PSI Polska dostała grant na badania i rozwój w wysokości niemal 3 mln złotych.
Obecnie realizowany jest czwarty etap projektu, którego celem jest intensywne uczenie algorytmów sztucznej inteligencji. W całym procesie jest on kluczowy. Nie ma tutaj drogi na skróty. Trenowanie algorytmu po to, by był on zdolny do działania w docelowej lokalizacji trwa około trzy miesiące. Biorąc pod uwagę, że system będzie obsługiwał przestrzeń, w której znajdują się miliony produktów i w której pracują setki pracowników, jeden kwartał na naukę to tempo ekspresowe.
Stworzenie algorytmu obsługującego tak złożony obiekt, jakim jest magazyn, to bardzo skomplikowany i złożony proces. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem bazują na interakcji z tzw. środowiskiem. W naszym przypadku środowiskiem jest magazyn, a konkretnie jego wierna cyfrowa kopia. Poprzez wielokrotne (idące często w setki tysięcy) powtarzanie różnych wariantów pracy magazynu na środowisku treningowym algorytm uczy się postępowania z konkretnymi sytuacjami (np. doborem sposobu kompletacji w zależności od struktury zleceń wydania). Następnie eksponując algorytm na dane z rzeczywistego magazynu, jest w stanie błyskawicznie zasugerować kierownikowi magazynu optymalne rozwiązanie. – wyjaśnia Jerzy Danisz.
Dostawca szacuje, że ostatni, piąty etap zakończy się na początku przyszłego roku.
PEAR podpowie opłacalność inwestycji
Opisywana technologia będzie integralną częścią systemu PSIwms, dostawca nie zamyka jednak do niej drzwi firmom zewnętrznym. Warehouse Intelligence będzie mógł być integrowany z dowolnymi systemem klasy WMS i z jego zalet będzie mogła korzystać dowolna firma handlowa i produkcyjna. Technologia będzie dostępna w dwóch wersjach: automatycznej (algorytmy sztucznej inteligencji – Warehouse Intelligence) i jako analizator ze wsparciem człowieka, określony mianem PEAR. Pod tym terminem kryje się analizator procesu logistycznego, który pozwala przeprowadzać symulacje i obserwować je na trójwymiarowym modelu wraz z jego aktualnymi wskaźnikami KPI. Z tego rozwiązania już w najbliższym czasie będzie mogło skorzystać LPP.
PEAR pozwala estymować opłacalność potencjalnych lub planowanych inwestycji i zmian. Użytkownik dostaje informacje, czy konkretna reorganizacja np. zakup nowego sortera będzie opłacalna i w jakim stopniu wpłynie na biznesowe operacje. W takiej sytuacji zdecydowanie łatwiej podjąć decyzję – tłumaczy Jerzy Danisz.
Eksperci z Accenture prognozują, że do 2035 sztuczna inteligencja zwiększy wydajność w logistyce o ponad 40%. Warto podkreślić, że firmy, które zaczną korzystać z AI w operacjach logistycznych wcześniej niż ich rynkowi konkurenci dostaną premię za pierwszeństwo.
Źródło: PSI Polska
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.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
PSI Polska, dostawca systemów IT dla logistyki i przemysłu, realizuje wdrożenie systemu zarządzania… / Czytaj więcej
Wdrożenie systemu WMS w dobrym stylu
Dobrze przeprowadzone wdrożenie WMS może podnieść wydajność logistyki bez zatrzymania sprzedaży — c… / Czytaj więcej
Jak Infor ERP LN i automatyzacja magazynu SALMA wyniosły Etisoft na nowy poziom logistyki
Automatyzacja magazynu w Etisofcie pokazuje, że połączenie Infor ERP LN, systemu SALMA i robotów AM… / Czytaj więcej
Strategie kompletacji zamówień w nowoczesnych magazynach
Kompletacja zamówień to jeden z najbardziej pracochłonnych i kosztownych etapów pracy magazynu. To… / Czytaj więcej
Rossmann wdraża nowoczesny system WMS do obsługi e-commerce
Rossmann, lider rynku drogeryjnego w Polsce, wybrał system Astro WMS® do zarządzania operacjami mag… / Czytaj więcej
Firma Rolnex wdraża integrację WMS GO z Wapro ERP
Asseco Business Solutions zakończyło wdrożenie systemu WMS by Asseco w konfiguracji GO i w pełnej i… / Czytaj więcej
