Sztuczna inteligencja w przemyśle kojarzy się przede wszystkim z robotyzacją, inteligentnymi maszynami i przewidywaniem awarii. Tymczasem AI w firmie produkcyjnej może usprawniać również codzienne procesy poza halą produkcyjną, od obsługi faktur i zgłoszeń po zarządzanie zakupami i dokumentowanie pracy.
W wielu zakładach część zadań nadal wymaga ręcznego przepisywania danych, wymiany e-maili czy pracy w Excelu. Jak wykorzystać AI i automatyzację, żeby ograniczyć te czynności bez wymiany istniejących systemów? Opowiadamy w poniższym artykule.
Najważniejsze informacje
- AI w firmie produkcyjnej może usprawniać nie tylko pracę na hali, ale również procesy administracyjne, zakupowe i operacyjne.
- Praktyczne zastosowania AI obejmują m.in. automatyczne odczytywanie faktur, rejestrowanie zgłoszeń głosowych i uzupełnianie formularzy.
- AI i automatyzacja workflow mogą działać razem. Sztuczna inteligencja przetwarza informacje, a automatyzacja odpowiada za obieg dokumentów, akceptacje i monitorowanie zadań.
- Wdrożenie AI nie musi wymagać wymiany ERP. Platformy no-code takie jak Qalcwise pozwalają usprawniać wybrane procesy i integrować je z istniejącymi systemami.
- Najlepiej zacząć od jednego procesu, w którym można łatwo zmierzyć oszczędność czasu i ograniczenie ręcznej pracy.
Gdzie wykorzystać AI i automatyzację w firmie produkcyjnej?
Nie każdy proces wymaga sztucznej inteligencji. AI sprawdza się przy przetwarzaniu dokumentów i rozpoznawaniu informacji, natomiast automatyzacja workflow odpowiada za przepływ zadań, akceptacje i kontrolę statusów. Połączenie obu technologii pozwala usprawnić cały proces. Jak może to wyglądać w praktyce? Oto 5 przykładów zastosowania AI i automatyzacji w firmie produkcyjnej.
1. Automatyczne odczytywanie faktur dzięki AI/OCR
Ręczne przepisywanie danych z faktur zajmuje czas i zwiększa ryzyko błędów. Technologia OCR wspirana przez AI pozwala automatycznie odczytywać informacje z dokumentów, takie jak dane kontrahenta, kwoty czy terminy płatności. Następnie dokumenty mogą trafiać do elektronicznego obiegu, gdzie przechodzą przez kolejne etapy weryfikacji i akceptacji.
Jak wygląda to w praktyce? W firmie produkcyjnej MCPP Poland wdrożono w Qalcwise moduł AI OCR w zaledwie 2 dni. Rozwiązanie wspiera obecnie obsługę około 500 faktur miesięcznie, ograniczając konieczność ręcznego wprowadzania danych. Przeczytaj case study MCPP Poland.
2. Rejestrowanie zgłoszeń za pomocą Voice AI
Zgłoszenie awarii, niezgodności czy wykonanej pracy często wymaga ręcznego uzupełnienia formularza. Dzięki Voice AI pracownik może zamiast tego nagrać krótką wypowiedź, którą system przekształci w tekst, rozpozna potrzebne informacje i wykorzysta do uzupełnienia odpowiednich pól.
Przykładowo pracownik może głosowo opisać problem z dostawą materiałów, a aplikacja przygotuje na tej podstawie zgłoszenie do weryfikacji i zatwierdzenia.
Takie rozwiązanie można stworzyć w Qalcwise, wykorzystując funkcję Voice AI. Pozwala ono ograniczyć ręczne wprowadzanie danych i przyspieszyć rejestrowanie zgłoszeń.
3. Obsługa reklamacji i niezgodności
Reklamacje i zgłoszenia niezgodności często wymagają współpracy kilku działów, a informacje krążą między pracownikami w wiadomościach e-mail. Utrudnia to monitorowanie postępów i wydłuża czas obsługi.
Automatyzacja pozwala uporządkować cały proces, od rejestracji zgłoszenia, przez przypisanie odpowiedzialności, po monitorowanie statusu i historii działań.
Przykładem jest wdrożenie Qalcwise w firmie produkującej pieczywo mrożone, gdzie platforma wspiera m.in. obsługę niezgodności i zgłaszanie awarii.
4. Automatyzacja zakupów i zapotrzebowania
Zapotrzebowania zakupowe, akceptacje i przekazywanie danych do systemu ERP to obszary, w których ręczna obsługa może wydłużać realizację zadań.
Automatyzacja pozwala usprawnić cały proces, od złożenia zapotrzebowania, przez jego akceptację, po przekazanie informacji do działu zakupów. Dzięki temu łatwiej monitorować statusy, ograniczyć ręczną wymianę danych i usprawnić współpracę między działami.
5. Raportowanie i dokumentowanie pracy
Raporty z wykonanych prac, zgłoszenia serwisowe i aktualizacje statusów często powstają w różnych arkuszach i wiadomościach e-mail. Utrudnia to zebranie informacji i przygotowanie aktualnych zestawień.
Cyfryzacja tych procesów pozwala gromadzić dane w jednym miejscu i wykorzystywać je do bieżącego monitorowania zadań oraz tworzenia raportów. Dzięki temu pracownicy poświęcają mniej czasu na ręczne zbieranie informacji, a osoby zarządzające mają łatwiejszy dostęp do aktualnych danych.
7 sygnałów, że Twoja firma produkcyjna potrzebuje AI i automatyzacji
Sprawdź, czy rozpoznajesz te sytuacje w swojej organizacji:
- Czy pracownicy ręcznie przepisują dane z faktur i dokumentów?
- Czy rejestrowanie zgłoszeń i awarii wymaga wypełniania wielu pól?
- Czy reklamacje są obsługiwane głównie przez e-mail lub Excel?
- Czy zapotrzebowania zakupowe wymagają ręcznego przekazywania informacji?
- Czy trudno sprawdzić aktualny status dokumentu lub zgłoszenia?
- Czy raportowanie wymaga zbierania danych z wielu źródeł?
- Czy część procesów nadal odbywa się poza systemem ERP?
Jeśli na kilka pytań odpowiadasz „tak”, warto przyjrzeć się możliwościom automatyzacji. Nie zawsze potrzebne jest AI. Czasem wystarczy elektroniczny formularz, automatyczny obieg dokumentów lub integracja z ERP.
Jak wdrożyć AI w firmie produkcyjnej bez wymiany ERP?
Wdrożenie AI nie musi oznaczać przebudowy istniejących systemów. Najlepiej zacząć od jednego, czasochłonnego procesu, np. obsługi faktur czy rejestrowania zgłoszeń.
Następnie warto określić, które czynności można zautomatyzować, gdzie przyda się AI i jakie dane trzeba wymieniać z systemem ERP. Pomocne mogą być aplikacje no-code, które uzupełniają istniejące rozwiązania i pozwalają stopniowo rozwijać automatyzację.
Takie podejście umożliwia m.in. Qalcwise, łącząc automatyzację workflow, funkcje AI i integracje z zewnętrznymi systemami.
Więcej o cyfryzacji przeczytasz w artykule Automatyzacja procesów w firmie produkcyjnej – które procesy warto cyfryzować poza ERP?.
AI w przemyśle - od czego warto zacząć?
Wykorzystanie AI w firmie produkcyjnej nie musi oznaczać dużych inwestycji ani rewolucji w dotychczasowych procesach. Warto zacząć od zidentyfikowania obszarów, w których pracownicy tracą najwięcej czasu na powtarzalne czynności.
Nie zawsze rozwiązaniem będzie sztuczna inteligencja. Czasem wystarczy automatyzacja prostego procesu, a w innych przypadkach najlepsze efekty przyniesie połączenie obu technologii. Najważniejsze, żeby punktem wyjścia był rzeczywisty problem biznesowy, a nie sama technologia.
