Strefa PREMIUM
Uzyskaj dostęp do unikatowych treści.
Usługa jest całkowicie BEZPŁATNA.
Wymagana jest jedynie rejestracja konta w naszym Portalu.
W produkcji – niezależnie od branży – liczą się precyzja i tempo. Surowiec otrzymany dziś może znacząco różnić się od tego z poprzedniej dostawy, koszty energii potrafią zmieniać się z miesiąca na miesiąc, a presja na niską cenę i wysoką jakość nie słabnie. Do tego dochodzi codzienność, którą zna większość kierowników produkcji: analiza danych, raportowanie i szukanie przyczyn odchyleń zajmują coraz więcej czasu.
Dla branży mięsnej dodać można kolejne wyzwania, jak pełna identyfikowalność partii, kontrola jakości, odpady i brakowość, presja terminów oraz wymagania sieci handlowych dotyczące etykietowania czy dokumentacji. Nic więc dziwnego, że coraz więcej firm zaczyna przyglądać się sztucznej inteligencji jako wsparciu w codziennej pracy. Żeby jednak to wsparcie było skuteczne, jest jeden warunek – AI musi być wdrożona z głową i osadzona w realnych procesach.
Najpierw porządek w danych: „jedno źródło prawdy” zamiast papieru i Exceli
Wyobraźmy sobie prostą sytuację z produkcji – raporty pokazują rosnącą ilość braków. Nie ma jednak kluczowych danych: ile jest odpadu, gdzie powstaje, od kiedy, na jakich operacjach? Czy to jednorazowa sytuacja, czy może zdarzała się wcześniej? W wielu firmach dane są rozproszone pomiędzy różnymi systemami, plikami i notatkami, a czasem także w głowach pojedynczych osób. Oczywiście są zakłady, które mają dane uporządkowane i dobrze opisane. Problem polega na tym, że nawet tam czas potrzebny na ich analizę i wyciągnięcie wniosków bywa nieproporcjonalnie długi. Zanim ktoś odświeży raport, wyeksportuje dane do Excela, zweryfikuje je z produkcją i złoży wszystko w jedną historię, mijają godziny, które można było przeznaczyć na realne zarządzanie procesem.
Sztuczna inteligencja może tu pomóc. Jest tylko jedno „ale”. AI działa dopiero wtedy, gdy ma kontekst i dane. Bez nich technologia jest martwa. Dlatego fundamentem jest zbieranie danych z hali na bieżąco i ich centralizacja w systemie ERP, zamiast przepisywania informacji z papieru na koniec dnia. Przykładowy proces możemy oprzeć o kilka narzędzi:
– Aplikację na hali (np. Panel Produkcyjny Nav24) standaryzująca sposób rejestracji przezbrojeń, przestojów, braków i ilości.
– Dynamics 365 Business Central jako centralne miejsce dla danych o produkcji, zakupach, sprzedaży, logistyce i finansach. To nasze „źródło prawdy” do raportowania i decyzji.
– Raporty Power BI jako warstwa analityczna do KPI produkcyjnych i jakościowych.
Mówiąc wprost: największe straty czasu biorą się z szukania danych i ręcznej analizy w Excelu – dlatego sensownie jest zacząć od znalezienia i uporządkowania problemu, który dziś realnie boli (np. reklamacje, braki, opóźnienia), a potem dopiero budować automatyzacje i asystentów AI.
Wdrożenie asystenta AI
Kiedy dane są w jednym miejscu, można zrobić coś, co jeszcze niedawno brzmiało jak science fiction – porozmawiać ze sztuczną inteligencją. Porozmawiać w sensie dosłownym: możemy zapytać AI o stan produkcji językiem naturalnym i w odpowiedzi dostać analizę wraz z rekomendacjami co do dalszych działań.
Za przykład niech posłuży agent stworzony w Microsoft Copilot Studio. To element szerszego ekosystemu Microsoft, obejmującego m. in. narzędzia Microsoft 365 i system ERP Dynamics 365 Business Central, który oferuje dziś najbardziej zaawansowane i spójne możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w środowisku produkcyjnym. Taki agent:
– analizuje dane o produkcji, jakości, logistyce i kosztach bezpośrednio z Business Central;
– w razie potrzeby dopytuje o zakres analizy (np. okres, linie lub gniazda produkcyjne);
– identyfikuje kluczowe problemy oraz ich powtarzalność;
– rekomenduje konkretne działania na podstawie rzeczywistych danych;
– potrafi wykonać akcję – np. wysłać gotowy plan działań do brygadzisty lub kierownika produkcji.
Dzięki temu AI nie działa w oderwaniu od procesów, lecz jest głęboko osadzona w narzędziach, z których firmy korzystają na co dzień
Jak wygląda rzeczywistość z agentem AI?
Asystent nie ma być inteligentną wyszukiwarką, tylko sposobem na skrócenie drogi od otrzymanego sygnału o problemie do podjęcia działań. Zobrazujmy to na prostym przykładzie.
Jest 6:30. Kierownik produkcji wchodzi do biura, a telefony już szaleją. Sieć handlowa pyta o potwierdzenie terminu dostawy partii konfekcjonowanej. Jednak dzień wcześniej na rozbiorze pojawiło się kilka zapisów o odchyleniach jakościowych. Znalezienie odpowiednich danych tradycyjnymi metodami zajmie 3-4 godziny.
Zamiast tracić czas na ręczne poszukiwania, kierownik wpisuje w Teams: „Co wydarzyło się na produkcji w ostatnim tygodniu i gdzie mamy największe odchylenia?”. Odpowiedź wraz z rekomendacjami pojawia się po kilku minutach. Nawet przy bardzo ostrożnym założeniu mówimy maksymalnie o kwadransie. A teraz przyjmijmy, że rok zawiera 250 dni roboczych. Łatwo policzyć, ile czasu może uwolnić przemyślane wykorzystanie sztucznej inteligencji.
W tym układzie AI nie zastępuje kierownika. Staje się jego prawą ręką, asystentem, który przygotowuje analizę, ale decyzja i odpowiedzialność pozostają po stronie człowieka.
Sztuczna inteligencja w praktyce dla branży mięsnej: gdzie realnie oddaje czas?
Sztuczna inteligencja ma sens wtedy, gdy dotyka codziennych problemów: jakości, strat, terminów czy komunikacji. Jak ekosystem Microsoft może wesprzeć zakłady mięsne?
Szybsze dojście do przyczyny braków i odchyleń jakościowych
Częsty schemat u naszych klientów jest prosty: trigger (reklamacja/opóźnienie), raport, Excel, telefony, weryfikacja i dopiero decyzja. Agent w Copilot Studio pozwala pominąć większość tych kroków, bo łączy dane z ERP i od razu układa je we wniosek wraz z rekomendacją.
Automatyczne alerty zamiast „gaszenia pożarów”
Uruchamianie agenta można ustawić cyklicznie albo zdarzeniowo (np. gdy pojawi się konkretny typ odpadu lub przekroczenie normy). Wtedy informacja trafia do Teams, maila czy jako wiadomość SMS zanim problem pojawi się w raporcie. W praktyce oznacza to mniej sytuacji, w których problem jakościowy wychodzi dopiero na etapie reklamacji.
Standaryzacja pracy operatorów i szybki dostęp do instrukcji
Asystent może przeszukiwać podpięte zasoby (np. bazę plików z instrukcjami dla operatorów) i na tej podstawie odpowiadać na nasze zapytania. To szczególnie przydatne w zakładach o rotacji kadr: operator zamiast szukać odpowiedniego segregatora z instrukcjami, pyta Copilota o procedurę.
Szybsza obsługa „papierologii”
Tam, gdzie produkcja spotyka się z administracją (komunikacja z sieciami, potwierdzenia, raporty dla jakości, przygotowanie notatek po audycie), Microsoft 365 i Copilot pomagają skrócić czas przygotowania treści i podsumowań.
Unikaj wdrożenia sztucznej inteligencji na siłę
Jak zacząć? Rekomendujemy start od jednego, konkretnego problemu, który dziś kosztuje Twoją firmę najwięcej czasu i pieniędzy. Dla zakładów mięsnych często są to:
– reklamacje i analiza przyczyn (jakość, waga, etykieta);
– straty/odpady i ich źródła;
– opóźnienia na gniazdach i wąskie gardła;
– kontrola partii i szybkie „cofnięcie” informacji po numerze lot.
Gdy już uda Ci się go znaleźć i opanować, przyjdzie czas na skalowanie wdrożonego rozwiązania AI.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja skraca drogę od sygnału na produkcji do decyzji i działania, porządkuje dane, automatyzuje komunikację i buduje jeden, spójny obraz procesu. A ponieważ zakłady mięsne mają mało marginesu na opóźnienia i błędy, zyski można szybko zmierzyć – w jakości, w odpadach, w terminowości i w mniejszej liczbie „ręcznych obejść”.
Jeśli chcesz sprawdzić to na własnym przykładzie, wybierz jeden problem (np. nawracające braki na gnieździe, reklamacje z danego kanału, opóźnienia konfekcjonowania) i oceń, czy agent AI i automatyzacje w ekosystemie Microsoft mają sens w Twoim procesie. Zapraszamy na krótką, niezobowiązującą konsultację, podczas której możemy przejść przez realny scenariusz i uczciwie określić, jak powinno wyglądać wdrożenie sztucznej inteligencji w Twojej firmie.
Napisz na kontakt@nav24.pl i umów się na niezobowiązującą rozmowę diagnostyczną.
O Nav24
Spółka Nav24 powstała w październiku 2013 roku. Jej założyciele – Arkadiusz Leśniak, Zdzisław Zeman i Jakub Leśniak postanowili wykorzystać swoje wieloletnie doświadczenie z systemami ERP Microsoft. W połączeniu z coraz większym wsparciem klientów i pozytywnymi referencjami zaowocowało to decyzją o wspólnym założeniu firmy Nav24.
Zaczynając od 4 osobowego zespołu, dziś Nav24 tworzy ponad 60 ekspertów, a jej działania wykraczają daleko poza wdrożenia systemów. W oparciu o wiedzę i doświadczenie naszych pracowników tworzymy modyfikacje i rozszerzenia dopasowane do potrzeb naszych klientów, projektujemy własne aplikacje i przygotowujemy raporty Power BI.
Zrealizowaliśmy ponad 180 projektów i liczba ta stale rośnie. Nasze kompetencje potwierdzają nie tylko zdobyte wyróżnienia, ale przede wszystkim opinie zadowolonych klientów.
