| REKLAMA |
 |
Ponadto wśród pracowników panuje obawa, że sztuczna inteligencja zabierze im pracę. Badania pokazują jednak, że choć AI pomaga zautomatyzować niektóre procesy, to nie będzie w stanie zastąpić personelu na wszystkich etapach pracy, zwłaszcza jeśli chodzi o planowanie łańcucha dostaw czy zarządzanie zapasami.
Według badania przeprowadzonego przez Światowe Forum Ekonomiczne (WEF), oczekuje się, że sztuczna inteligencja przekształci lub zastąpi niektóre miejsca pracy, ale również stworzy zupełnie nowe kierunki zawodowe. Raport WEF Future of Jobs przewiduje, że do 2025 r. AI i automatyzacja doprowadzą do powstania aż 12 milionów nowych miejsc pracy na całym świecie.
Zatem możemy oczekiwać, że sztuczna inteligencja zamiast zastępować pracowników, zwiększy ich produktywność i możliwości. Dzięki temu zespoły będą mogły skupić się na ważniejszych zadaniach, które wymagają kreatywności i krytycznego myślenia. Zadania te są kluczowe przy podejmowaniu decyzji związanych z prognozowaniem popytu i planowaniem zapasów.
Liderzy biznesowi mogą łagodzić obawy pracowników, zapewniając im niezbędne szkolenia i wsparcie, aby poczuli się pewniej w procesie wdrażania sztucznej inteligencji do ich codziennych zadań. Dzięki temu personel zacznie postrzegać AI jako narzędzie, które może usprawnić pracę, a nie stanowić zagrożenie dla ich zatrudnienia.
Inną powszechną obawą związaną z wdrażaniem sztucznej inteligencji jest prywatność. Systemy AI przetwarzają ogromne ilości danych, zatem firmy muszą zadbać o ochronę klientów i pracowników — podobnie jak w przypadku korzystania z każdej innej technologii. Może to wymagać opracowania skutecznych polityk i protokołów bezpieczeństwa informacji oraz uzyskania niezbędnych zgód kontrahentów i personelu na gromadzenie oraz wykorzystywanie danych. Firmy stosują już dziś tego rodzaju praktyki.
Przedsiębiorstwa nadal mogą kwestionować wiarygodność prognoz sztucznej inteligencji i wahać się przed jej zastosowaniem. Wcześniej wspomniano jednak, że prognozowanie z wykorzystaniem AI jest dokładniejsze niż to prowadzone tradycyjnymi metodami. Sztuczna inteligencja sprawdza się przede wszystkim podczas analizy dużych zbiorów danych. W związku z tym starannie dobierając modele AI i stale monitorując ich wydajność, firmy mogą osiągnąć za pomocą algorytmów dokładne i rzetelne prognozy.
Przyjrzymy się kilku przykładom tego, jak detaliści i firmy z branży pakowanych dóbr konsumpcyjnych (CPG) już teraz wykorzystują AI do osiągania lepszych wyników biznesowych. PacSun, wiodący sprzedawca odzieży lifestyle'owej, zastosował prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji do alokacji i realizacji zamówień, aby zoptymalizować zarządzanie zapasami oraz zredukować braki magazynowe. System umożliwił firmie podwojenie ilości skompletowanych zamówień oraz prognozowanie i alokację popytu w różnych kanałach sprzedaży. Pozwoliło to również na rozdzielanie zapasów między sklepami, centrami dystrybucji i magazynami, zarówno dla sprzedaży stacjonarnej, jak i online.
Innym przykładem jest firma Bimbo Bakeries, która współpracowała z zespołem ds. prognozowania popytu za pomocą AI. Celem kooperacji było stworzenie platformy prognozowania popytu opartego na sztucznej inteligencji. Takie rozwiązanie może wspierać pracowników pierwszej linii za pośrednictwem niestandardowych interfejsów użytkownika (UI).
Teraz każdy, od menedżerów operacyjnych po kierowców DSD, może otworzyć indywidualny interfejs użytkownika, aby dostosować wielkość produkcji i plany dostaw wybierając takie parametry jak SKU, sklep czy dzień tygodnia. Tak zaprojektowane rozwiązanie uwzględnia sezonowość, lokalne wydarzenia, promocje i czynniki zewnętrzne, które mogą zostać pominięte w klasycznych modelach prognozowania popytu i planowania zapasów.
Podczas pandemii przez wiele miesięcy liczne firmy z branży pakowanych towarów konsumpcyjnych oraz konkurujące z nimi przedsiębiorstwa piekarnicze borykały się z problemami logistycznymi i ciągłością łańcuchów dostaw. Natomiast zespół Bimbo potrafił dostosować swoje prognozy i produkcję do nowych warunków w niespełna miesiąc. Kiedy ludzie zaczęli częściej przygotowywać posiłki w domu w związku z zamknięciem restauracji, firma była gotowa, żeby sprostać zwiększonemu zapotrzebowaniu na ich wypieki. W ciągu zaledwie kilku tygodni sztuczna inteligencja umożliwiła Bimbo Bakeries dostosowanie produkcji oraz zaplanowanie tras przejazdu dla dostawców, aby uniknąć wyczerpania zapasów. AI pomogła firmie również optymalnie zaopatrzyć linie produkcyjne, punkty załadunku i ciężarówki, aby sprostać gwałtownie rosnącemu popytowi.
Inna firma z branży towarów konsumpcyjnych również podczas pandemii musiała szybciej reagować i dostosowywać planowanie zapasów oraz realizację zamówień, aby sprostać gwałtownemu wzrostowi popytu na ich produkty. Aby zoptymalizować wyniki biznesowe w tych warunkach rynkowych, ta warta wiele miliardów dolarów globalna firma wprowadziła strategię koncentrującą się na przewadze konkurencyjnej poprzez inwestowanie w dane i analitykę. Jednym z kluczowych obszarów, który mógł przynieść znaczące korzyści biznesowe, było przetwarzanie zamówień i dostępność do realizacji (ATP). System pomógł firmie osiągnąć 4-5% poprawę wskaźnika uzupełnienia zapasów dla strategicznych klientów. Udało się również osiągnąć 10-krotny zwrot z inwestycji (ROI) dzięki zwiększeniu przychodów i zmniejszeniu kar za nieterminowe i niepełne dostawy (OTIF).
Gotowi na większe marże?
Sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować branżę detaliczną i CPG usprawniając prognozowanie popytu, jak również zarządzanie zapasami oraz polityką cenową i promocjami. Przedsiębiorstwa muszą jednak dobrze zaplanować strategię i integrację, aby w pełni wykorzystać możliwości AI. Reagując na obawy pracowników, firmy powinny zaangażować ich w proces wdrażania i podkreślać zalety wykorzystywania AI. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą pokonywać bariery i w pełni wykorzystywać potencjał sztucznej inteligencji, tak jak Bimbo i PacSun, tym samym zwiększając marże i zdobywając przewagę konkurencyjną na rynku.
Źródło: Zebra Technologies
Według badania przeprowadzonego przez Światowe Forum Ekonomiczne (WEF), oczekuje się, że sztuczna inteligencja przekształci lub zastąpi niektóre miejsca pracy, ale również stworzy zupełnie nowe kierunki zawodowe. Raport WEF Future of Jobs przewiduje, że do 2025 r. AI i automatyzacja doprowadzą do powstania aż 12 milionów nowych miejsc pracy na całym świecie.
Zatem możemy oczekiwać, że sztuczna inteligencja zamiast zastępować pracowników, zwiększy ich produktywność i możliwości. Dzięki temu zespoły będą mogły skupić się na ważniejszych zadaniach, które wymagają kreatywności i krytycznego myślenia. Zadania te są kluczowe przy podejmowaniu decyzji związanych z prognozowaniem popytu i planowaniem zapasów.
Liderzy biznesowi mogą łagodzić obawy pracowników, zapewniając im niezbędne szkolenia i wsparcie, aby poczuli się pewniej w procesie wdrażania sztucznej inteligencji do ich codziennych zadań. Dzięki temu personel zacznie postrzegać AI jako narzędzie, które może usprawnić pracę, a nie stanowić zagrożenie dla ich zatrudnienia.
Inną powszechną obawą związaną z wdrażaniem sztucznej inteligencji jest prywatność. Systemy AI przetwarzają ogromne ilości danych, zatem firmy muszą zadbać o ochronę klientów i pracowników — podobnie jak w przypadku korzystania z każdej innej technologii. Może to wymagać opracowania skutecznych polityk i protokołów bezpieczeństwa informacji oraz uzyskania niezbędnych zgód kontrahentów i personelu na gromadzenie oraz wykorzystywanie danych. Firmy stosują już dziś tego rodzaju praktyki.
Przedsiębiorstwa nadal mogą kwestionować wiarygodność prognoz sztucznej inteligencji i wahać się przed jej zastosowaniem. Wcześniej wspomniano jednak, że prognozowanie z wykorzystaniem AI jest dokładniejsze niż to prowadzone tradycyjnymi metodami. Sztuczna inteligencja sprawdza się przede wszystkim podczas analizy dużych zbiorów danych. W związku z tym starannie dobierając modele AI i stale monitorując ich wydajność, firmy mogą osiągnąć za pomocą algorytmów dokładne i rzetelne prognozy.
Przyjrzymy się kilku przykładom tego, jak detaliści i firmy z branży pakowanych dóbr konsumpcyjnych (CPG) już teraz wykorzystują AI do osiągania lepszych wyników biznesowych. PacSun, wiodący sprzedawca odzieży lifestyle'owej, zastosował prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji do alokacji i realizacji zamówień, aby zoptymalizować zarządzanie zapasami oraz zredukować braki magazynowe. System umożliwił firmie podwojenie ilości skompletowanych zamówień oraz prognozowanie i alokację popytu w różnych kanałach sprzedaży. Pozwoliło to również na rozdzielanie zapasów między sklepami, centrami dystrybucji i magazynami, zarówno dla sprzedaży stacjonarnej, jak i online.
Innym przykładem jest firma Bimbo Bakeries, która współpracowała z zespołem ds. prognozowania popytu za pomocą AI. Celem kooperacji było stworzenie platformy prognozowania popytu opartego na sztucznej inteligencji. Takie rozwiązanie może wspierać pracowników pierwszej linii za pośrednictwem niestandardowych interfejsów użytkownika (UI).
Teraz każdy, od menedżerów operacyjnych po kierowców DSD, może otworzyć indywidualny interfejs użytkownika, aby dostosować wielkość produkcji i plany dostaw wybierając takie parametry jak SKU, sklep czy dzień tygodnia. Tak zaprojektowane rozwiązanie uwzględnia sezonowość, lokalne wydarzenia, promocje i czynniki zewnętrzne, które mogą zostać pominięte w klasycznych modelach prognozowania popytu i planowania zapasów.
Podczas pandemii przez wiele miesięcy liczne firmy z branży pakowanych towarów konsumpcyjnych oraz konkurujące z nimi przedsiębiorstwa piekarnicze borykały się z problemami logistycznymi i ciągłością łańcuchów dostaw. Natomiast zespół Bimbo potrafił dostosować swoje prognozy i produkcję do nowych warunków w niespełna miesiąc. Kiedy ludzie zaczęli częściej przygotowywać posiłki w domu w związku z zamknięciem restauracji, firma była gotowa, żeby sprostać zwiększonemu zapotrzebowaniu na ich wypieki. W ciągu zaledwie kilku tygodni sztuczna inteligencja umożliwiła Bimbo Bakeries dostosowanie produkcji oraz zaplanowanie tras przejazdu dla dostawców, aby uniknąć wyczerpania zapasów. AI pomogła firmie również optymalnie zaopatrzyć linie produkcyjne, punkty załadunku i ciężarówki, aby sprostać gwałtownie rosnącemu popytowi.
Inna firma z branży towarów konsumpcyjnych również podczas pandemii musiała szybciej reagować i dostosowywać planowanie zapasów oraz realizację zamówień, aby sprostać gwałtownemu wzrostowi popytu na ich produkty. Aby zoptymalizować wyniki biznesowe w tych warunkach rynkowych, ta warta wiele miliardów dolarów globalna firma wprowadziła strategię koncentrującą się na przewadze konkurencyjnej poprzez inwestowanie w dane i analitykę. Jednym z kluczowych obszarów, który mógł przynieść znaczące korzyści biznesowe, było przetwarzanie zamówień i dostępność do realizacji (ATP). System pomógł firmie osiągnąć 4-5% poprawę wskaźnika uzupełnienia zapasów dla strategicznych klientów. Udało się również osiągnąć 10-krotny zwrot z inwestycji (ROI) dzięki zwiększeniu przychodów i zmniejszeniu kar za nieterminowe i niepełne dostawy (OTIF).
Gotowi na większe marże?
Sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować branżę detaliczną i CPG usprawniając prognozowanie popytu, jak również zarządzanie zapasami oraz polityką cenową i promocjami. Przedsiębiorstwa muszą jednak dobrze zaplanować strategię i integrację, aby w pełni wykorzystać możliwości AI. Reagując na obawy pracowników, firmy powinny zaangażować ich w proces wdrażania i podkreślać zalety wykorzystywania AI. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą pokonywać bariery i w pełni wykorzystywać potencjał sztucznej inteligencji, tak jak Bimbo i PacSun, tym samym zwiększając marże i zdobywając przewagę konkurencyjną na rynku.
Źródło: Zebra Technologies
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
