News
KajaGrabowiecka
MarekMac
MarekMac
Popularne
Główna
MCP w e-commerce – jak Twój sklep zaczyna rozmawiać z AI
Warto zacząć od pytania, które brzmi niepozornie, ale w praktyce jest jednym z najlepszych testów dojrzałości operacyjnej firmy – ile czasu zajmuje w Twoim e-commerce dodanie nowego wariantu produktu do sklepu internetowego? Dzień, tydzień, a może nikt już nawet nie pamięta, bo odpowiedź zawsze brzmi „trzeba zapytać dział IT”? Jeśli to pytanie wywołało choćby cień westchnienia, ten artykuł powstał z myślą właśnie o Twoim e-commerce, ponieważ odpowiedź na nie zmienia się szybciej, niż większość organizacji zdaje sobie z tego sprawę, a stoi za tym właśnie standard o nazwie MCP. Trzy etapy AI oraz dlaczego MCP to przełom O sztucznej inteligencji mówi się od kilku lat z rosnącą intensywnością, warto jednak zauważyć, że przez cały ten czas AI wykonywało zasadniczo jedną czynność, a mianowicie prowadziło rozmowę, zmieniało się jedynie to, jak dobrze i jak sprawnie tę rozmowę prowadziło. Ten proces daje się jednak opisać znacznie precyzyjniej, jeśli podzielimy go na trzy wyraźne etapy, z których każdy kolejny reprezentuje jakościowo inny poziom użyteczności dla biznesu. Pierwszy etap to moment, w którym AI zaczęło pisać teksty. Model językowy potrafi przygotować opis produktu, treść wiadomości e-mail czy post na social media, co jest niewątpliwie wygodne i realnie oszczędza czas pracy zespołu marketingu czy obsługi klienta. Wynik pracy modelu trafia jednak zawsze najpierw do człowieka, który musi go przeczytać, ewentualnie poprawić, a następnie ręcznie umieścić tam, gdzie docelowo ma się znaleźć; innymi słowy, AI pisze, a człowiek nadal przenosi. Drugi etap to moment, w którym AI zaczęło odpowiadać na pytania dotyczące firmowych danych. Można było zapytać model o coś, co znajduje się w dokumentach albo w bazie danych przedsiębiorstwa, i otrzymać sensowną, trafną odpowiedź, co samo w sobie stanowiło ogromne ułatwienie w porównaniu z ręcznym przeszukiwaniem plików czy systemów. Mimo to w samym systemie wciąż nic się nie zmieniało; model wyłącznie odczytywał informacje i przekazywał je dalej, pozostając w roli analityka, a nie wykonawcy. Trzeci etap, w którym znajdujemy się właśnie teraz, polega na tym, że AI zaczyna wykonywać konkretne działania, a możliwe stało się to właśnie dzięki MCP. Model nie tylko odpowiada, lecz sam wykonuje operacje bezpośrednio w systemie, np. zakłada nowy produkt, zmienia cenę, buduje konfigurator, tworzy zamówienie itp. Wszystko to, co wcześniej wymagało wejścia w panel administracyjny i przeklikania się przez kolejne ekrany, dziś można zrealizować jednym poleceniem wypowiedzianym zwyczajnym, naturalnym językiem. Tę różnicę łatwo zbagatelizować, jeśli poprzestaje się na samej lekturze, dlatego warto unaocznić ją sobie w inny sposób. Jest to moment, w którym z całego procesu znika jego najdroższy i najbardziej podatny na błędy etap, czyli przepisywanie. Kiedy człowiek otrzymuje gotowy tekst albo gotową odpowiedź i musi ją ręcznie wprowadzić do systemu, dzieje się jednocześnie kilka niekorzystnych rzeczy – zajmuje to czas, wymaga pełnego skupienia, a to właśnie w tym miejscu najczęściej rodzą się pomyłki, takie jak literówka w cenie, zapomniana kategoria produktu czy błędnie wpisany zakres wymiarów. Trzeci etap eliminuje ten krok, ponieważ AI nie podaje już człowiekowi gotowca do przepisania, lecz wykonuje operację samodzielnie, od razu w miejscu, w którym powinna zostać wykonana. Czym jest MCP i dlaczego to działa Żeby sztuczna inteligencja mogła wykonywać operacje w konkretnym systemie, na przykład w sklepie internetowym, potrzebny był wspólny język, którym system i asystent AI mogłyby się ze sobą porozumiewać; coś w rodzaju instrukcji obsługi, którą system samodzielnie przekazuje modelowi, opisując, co potrafi zrobić, jakich informacji do tego potrzebuje i co ostatecznie zwróci jako odpowiedź. Ten wspólny język to właśnie MCP, a więc standard, który powstał pod koniec 2024 roku i w bardzo krótkim czasie przyjęły go wszystkie liczące się firmy tworzące modele sztucznej inteligencji, co samo w sobie jest sygnałem, jak istotną lukę wypełnił. Zanim ten standard się pojawił, każde połączenie systemu z asystentem trzeba było budować osobno, niemal jak indywidualną umowę między dwiema stronami, które nie mówią tym samym językiem i wymagają obecności tłumacza po środku. Im więcej systemów i asystentów funkcjonowało w firmie, tym więcej takich osobnych, kosztownych „tłumaczeń” trzeba było stworzyć i później utrzymywać. Dzięki MCP wystarczy natomiast, że system raz opisze, co potrafi zrobić, a każdy asystent, który posługuje się tym samym protokołem, od razu wie, w jaki sposób z tej wiedzy skorzystać, bez konieczności pisania odrębnej integracji dla każdej pojedynczej pary system – asystent. To właśnie ten mechanizm stoi za stwierdzeniem, że sklep internetowy może dziś rozmawiać z AI, i to on stanowi przewagę, którą polski e-commerce dopiero zaczyna dostrzegać i doceniać. Dla właściciela sklepu przekłada się to na jedno konkretne zdanie, warte zapamiętania – Twój sklep można podłączyć do asystenta AI, którego już dziś używasz w codziennej pracy, a on będzie w nim realnie pracował, a nie jedynie o nim opowiadał. MCP w praktyce: przykład, który znasz Najlepiej widać to na przykładzie, który nie ma w sobie nic ze spektakularnej technologii, a mimo to doskonale ilustruje, na czym polega opisywana zmiana. W jednej z firm co miesiąc trzeba było przygotować raport godzin pracy zespołu, czyli zadanie, które w takiej czy innej formie wykonuje niemal każda organizacja zatrudniająca osoby rozliczane z czasu pracy. Wcześniej wyglądało to następująco – raz w miesiącu ktoś wchodził do systemu ewidencji czasu pracy, filtrował wpisy, przenosił dane do arkusza kalkulacyjnego, ręcznie liczył odchylenia od normy, formatował gotowy wynik, a następnie rozsyłał go do zarządu oraz osobno do poszczególnych pracowników. Były to godziny pracy poświęcane co miesiąc na to samo zadanie, przy czym na każdym etapie istniało realne ryzyko drobnej, ale kosztownej pomyłki. Dzisiaj cały ten proces przebiega automatycznie, ósmego dnia każdego miesiąca, bez jakiegokolwiek udziału człowieka system sam pobiera dane, sam wylicza odchylenia, a następnie sam przygotowuje i wysyła dwie odrębne wiadomości – jedną zbiorczą, przeznaczoną dla zarządu, oraz drugą, indywidualną, skierowaną do każdego pracownika z osobna. W tym miejscu pojawia się jednak moment kluczowy dla zrozumienia, na czym polega prawdziwa wartość sztucznej inteligencji, w odróżnieniu od zwykłej automatyzacji, sam algorytm liczący godziny istniał już wcześniej i działał sprawnie bez żadnego udziału AI. Problem polegał na tym, że taka mechaniczna reguła nie potrafi odróżnić sytuacji, w której ktoś rzeczywiście pracował mniej, od sytuacji, w której w danym tygodniu wypadł po prostu długi weekend, dla prostego algorytmu liczącego godziny obie te sytuacje wyglądają identycznie. Dopiero dołożenie sztucznej inteligencji do tego procesu rozwiązało ten problem, ponieważ model samodzielnie sprawdza kalendarz dni wolnych, zanim jeszcze oceni wyniki, i dzięki temu potrafi rozróżnić brak pracy wynikający z urlopu od braku pracy niewynikającego z żadnego oczywistego powodu. Jest to dokładnie ta różnica, która oddziela zwykły czat, potrafiący jedynie udzielać odpowiedzi, od sztucznej inteligencji rozumiejącej kontekst i zdolnej wykonać pracę wymagającą pewnej dozy osądu. Kto odpowiada za bezpieczeństwo MCP w Twoim sklepie Kiedy klient pyta dzisiaj, czy jego sklep da się połączyć z AI, w rzeczywistości pyta jednocześnie o trzy odrębne kwestie, nawet jeśli sam nie potrafi ich tak precyzyjnie nazwać. Po pierwsze, czy AI może czytać dane jego sklepu, sprawdzając stany magazynowe, ceny czy zamówienia. Po drugie, czy AI może te dane realnie zmieniać, zakładając produkty, aktualizując ceny albo budując konfiguratory. Po trzecie wreszcie, czy w razie potrzeby ktoś będzie w stanie udowodnić, kto dokładnie dokonał danej zmiany, czyli czy istnieje wiarygodny ślad pokazujący, że była to konkretna operacja wykonana przez AI, a nie na przykład pomyłka pracownika. Na pierwsze z tych pytań odpowie dziś niemal każda agencja zajmująca się wdrożeniami e-commerce. Na drugie i trzecie jest jednak w stanie odpowiedzieć wyłącznie ten, kto jest właścicielem samego systemu, a więc jego modelu danych i całej warstwy uprawnień, na której zbudowany jest serwer MCP. Żeby bezpiecznie wpuścić AI do sklepu, trzeba bowiem wiedzieć nie tylko, co dany system w ogóle potrafi zrobić, lecz również jak dokładnie zapisuje każdą wprowadzoną zmianę i kto formalnie ma prawo taką zmianę zlecić. To właśnie ta różnica decyduje ostatecznie o tym, czy MCP w sklepie internetowym pozostaje ciekawostką technologiczną, czy staje się pełnoprawnym i bezpiecznym narzędziem codziennej pracy. Co MCP oznacza dla Twojego e-commerce już dziś Jeśli prowadzisz sklep internetowy albo firmę sprzedającą online, ten artykuł miał przekazać Ci jedną, zasadniczą myśl – sztuczna inteligencja przestała być wyłącznie narzędziem do pisania tekstów, a stała się, właśnie dzięki MCP, narzędziem do faktycznego wykonywania pracy operacyjnej. Nie jest to odległa wizja przyszłego roku, lecz proces, który dzieje się już teraz, krok po kroku, w konkretnych, działających systemach. Pytanie, które warto sobie w tym miejscu zadać, nie brzmi już, czy sztuczna inteligencja kiedyś zmieni branżę e-commerce, lecz raczej, które z powtarzalnych i czasochłonnych zadań w Twojej firmie mogłyby już dzisiaj zniknąć z listy rzeczy wykonywanych ręcznie. W kolejnym artykule z tej serii pokażemy dokładnie, jak MCP wygląda w praktyce, krok po kroku, na żywym przykładzie budowy produktu konfigurowalnego, takiego jak parapet cięty na wymiar, prowadzonej w rozmowie z asystentem AI, bez konieczności choćby jednorazowego otwierania panelu administracyjnego. Podsumowanie – MCP w trzech zdaniach Sztuczna inteligencja przeszła drogę od pisania tekstów, przez odpowiadanie na pytania, aż po realne wykonywanie operacji dzięki MCP, a każdy z tych etapów oznacza jakościowo inny poziom wartości dla biznesu. Stało się to możliwe dzięki wspólnemu standardowi, który pozwala systemom i asystentom AI porozumiewać się ze sobą bez konieczności budowania osobnej integracji dla każdej pojedynczej pary. To już nie jest teoria, lecz działający mechanizm, a firmy, które zrozumieją MCP jako pierwsze, zyskają realną przewagę, zanim zdąży to zrobić konkurencja.
BłażejŁukomski
Z systemem WMS można już rozmawiać. Praktyczne możliwości AI zaprezentowane na Warehouse Compass Day
Dostęp do danych magazynowych bez przeglądania raportów i analizowania kolejnych zestawień? Dzięki sztucznej inteligencji wystarczy zadać pytanie systemowi WMS, aby uzyskać potrzebne informacje. Jak takie rozwiązanie działa w praktyce, przekonało się 40 uczestników Warehouse Compass Day „Pogad[AI] ze swoim magazynem”, który odbył się 15 października w biurze Sente we Wrocławiu. Podczas wydarzenia mogli samodzielnie przetestować możliwości rozmowy z systemem Teneum WMS i sprawdzić, jak AI może wspierać codzienne zarządzanie magazynem. WMS, który odpowiada na pytania Hasło wydarzenia nabrało dosłownego znaczenia na warsztacie „AI w Teneum WMS w praktyce”. Uczestnicy pracowali na działającym systemie z Asystentem AI: pytali o wydajność magazynu i szukali sposobu na sprawiedliwe przyznawanie premii magazynierom. Z danych WMS może dziś korzystać nie tylko operator, lecz także właściciel firmy, kierownik magazynu, a nawet handlowiec – przez telefon, w samochodzie lub w dowolnym innym miejscu. „Ważniejsze niż wyniki na ekranie jest doświadczenie pracy z systemem nie poprzez klikanie i pisanie na klawiaturze, ale poprzez zwykłą rozmowę, tak jak z człowiekiem” – podsumował Marcin Smereka, CTO w Sente, który prowadził warsztat. Arkusz to jeszcze nie AI Piotr Susz z Locura Consulting rozpoczął dzień od uporządkowania pojęć. „Sztuczną inteligencją nie jest automatyzowanie arkuszy. AI w magazynie działa wtedy, kiedy rozwiązanie autonomicznie zastępuje pracę człowieka i daje lepsze efekty niż przed wdrożeniem” – tłumaczył. Przykład takiego rozwiązania przedstawił Przemysław Mysiak z Tedmarku. Agent AI, który wspiera obsługę reklamacji, wykrywa kary niesłusznie naliczane przez przewoźników. Firma oszczędza dzięki temu dziesiątki tysięcy złotych miesięcznie. Od promptowania do własnych agentów Piotr Susz przekonywał, że budowanie agentów AI przestało być domeną programistów. Osoba bez umiejętności programowania może nauczyć się korzystać z MCP (ang. Model Context Protocol – standard łączenia AI z zewnętrznymi danymi i narzędziami). i łączyć modele z własnymi danymi. Sam w lutym nie wiedział, czym jest terminal, a w październiku rozwijał kilkanaście aplikacji, które na siebie zarabiają. Podkreślał przy tym, że fundamentem pozostają dane i bezpieczeństwo. Podobne doświadczenia mieli paneliści. Lech Biernat, CEO Olza Logistic, opowiadał o pracowniku, który bez żadnych kursów po czterech–pięciu miesiącach prowadzi w firmie zaawansowane prace programistyczne. Najpierw dane, potem agenci W panelu „Magazyn przyszłości” wielokrotnie wracał temat danych. „Zanim wdroży się skomplikowanych agentów, trzeba pomyśleć, gdzie zbierać dane, żeby ci agenci je zobaczyli” – mówił Przemysław Tytro, dyrektor generalny Tedmarku. Przemysław Świtacz z Movu Robotics radził inwestować w gromadzenie danych już teraz, zanim bezpowrotnie przepadną. Wojciech Nowak z Sente zwrócił uwagę na architekturę rozwiązań. „Model warto użyć do tego, żeby z procesu zrobić powtarzalny algorytm. Potem do wykonywania już go nie używamy, bo algorytm działa deterministycznie”. Taka architektura ogranicza ilość danych wysyłanych do chmury i koszty, które zdaniem panelistów będą rosnąć. AI wspiera decyzje, ale nie zastępuje doświadczenia Piotr Susz porównał modele językowe do lupy: mogą znacząco zwiększać możliwości osób, które potrafią logicznie analizować problemy, ale jednocześnie wzmacniają znaczenie krytycznej oceny wyników. Pokazał to warsztat Wojciecha Nowaka i Piotra Susza, podczas którego uczestnicy z pomocą agenta AI analizowali procesy magazynowe, identyfikowali obszary optymalizacji i szacowali potencjalne oszczędności. Szczególnie żywą dyskusję wywołała klasyfikacja ABC, jej konfiguracja i wpływ na efektywność magazynu. Różne doświadczenia uczestników pokazały, że nie istnieje jeden uniwersalny przepis na optymalizację: AI pomaga analizować scenariusze, ale o zasadności zmian decydują realia konkretnej firmy. Jeden proces na początek Z dnia płynie praktyczny wniosek. Wybrać jeden proces, przetestować na nim AI i sprawdzić efekty, a gdy coś się nie uda, wyciągnąć wnioski i próbować dalej. Z decyzją nie warto zwlekać, bo jak mówi Piotr Susz, w logistyce zawsze brakuje czasu. Doświadczenia z warsztatów pokazują zarazem, że interfejs konwersacyjny jest dopiero jedną z możliwości. Aby AI mogła realnie wspierać decyzje i procesy, potrzebuje niezawodnego systemu oraz aktualnych danych. W Teneum WMS architektura AI-native łączy te fundamenty z dalszym rozwojem funkcji opartych na sztucznej inteligencji. Organizatorem Warehouse Compass Day jest Sente, producent systemu Teneum WMS i Teneum ERP. Patronat medialny: Forsal, Logistics Manager, Logistyczny.com, Logistyka360, myERP.pl, logistyka.net, Trans Info.
Sente
Od ERP do EPM – kiedy przestają wystarczać obecne narzędzia
Narzędzia „finansowe” rosną w firmie warstwami. Najpierw jest system finansowo-księgowy i Excel, potem przychodzi ERP, a nad nim i tak zostaje arkusz kalkulacyjny, w którym powstają budżet, prognozy i raporty dla zarządu. Momentu, w którym przydaje się kolejna warstwa, czyli system EPM, nie wyznacza jedno zdarzenie. Widać go po tym, jak zmienia się codzienna praca działu finansowego. Jak w rosnącej firmie przybywa narzędzi finansowych W mniejszej firmie wystarcza system finansowo-księgowy i Excel. W usługach i handlu ten układ potrafi trwać latami: obok księgowości pracują systemy sprzedażowe i kasowe, a dyrektor finansowy składa z nich obraz firmy w arkuszu. ERP pojawia się zwykle wtedy, gdy firma musi zapanować nad produkcją, zakupami i magazynem. W firmach produkcyjnych jest standardem, bo tam trzeba rozliczać zlecenia, materiały i stany magazynowe. Przy pewnej skali i pewnym modelu biznesowym trudno się bez niego obejść. Wdrożenie ERP porządkuje ewidencję, ale nie zamyka tematu narzędzi dla służb finansowych. Budżet, prognozy, analiza rentowności i raporty zarządcze dalej powstają poza nim. Działy finansowe często przyjmują to jako stan naturalny. Jak mówi Mariusz Sumiński z FlexiSolutions, wielu dyrektorów finansowych przywykło do schematu: „ERP robi to, co robi, a powyżej jest Excel”. Tymczasem nad ERP od lat istnieje osobna klasa systemów, przygotowana właśnie do tej pracy. Automatyzacja wchodzi do coraz większej liczby obszarów firmy, więc dociera też do księgowości i controllingu. Coraz więcej firm traktuje stabilność procesów finansowych jako element ładu korporacyjnego i bezpieczeństwa. Część firm sięga w tym miejscu po BI. Systemy Business Intelligence dobrze agregują dane z ERP i pokazują sprzedaż po klientach, produktach czy regionach. Dział finansowy potrzebuje jednak czegoś więcej niż wizualizacji: budżetu w kilku wersjach, alokacji kosztów, prognozy liczonej na zmienionych założeniach. Dlatego o EPM mówi się czasem „BI dla finansów”. To narzędzie, które odwzorowuje logikę controllingu. Dlaczego EPM przez lata kojarzył się tylko z największymi Systemy klasy EPM nie są nowością. Na Zachodzie są dostępne od co najmniej dwudziestu lat, a w Polsce pierwsze wdrożenia pojawiły się kilkanaście lat temu. Przez długi czas korzystały z nich jednak głównie największe organizacje. Powód był prosty. Na rynku były tylko globalne systemy z globalnymi cennikami, wdrażane przez firmy z Wielkiej Czwórki albo wyspecjalizowanych integratorów. Dla średniej firmy taki projekt był po prostu za drogi, a brakujące narzędzie łatwiej było zastąpić dodatkowym etatem. Dziś ten obraz się zmienia z kilku powodów naraz. Technologia tanieje. Duże globalne systemy mają lżejsze wersje. Pojawiły się też systemy polskie, rozwijane i wdrażane przez lokalnych producentów. EPM coraz częściej trafia więc do firm średniej wielkości, zwłaszcza tych, które szybko rosną. Po czym rozpoznać, że firma zbliża się do tego momentu Rzadko jest to jedna decyzja zarządu. Częściej kilka objawów w codziennej pracy, które narastają stopniowo i do których zespół zdążył się przyzwyczaić. Budżetowanie trwa miesiącami. Proces ten to w większości firm największe wydarzenie w roku controllingu. Często zaczyna się we wrześniu i kończy w grudniu, styczniu, a czasem w lutym. Bywa, że budżet zamyka się dopiero wtedy, gdy część zaplanowanych zdarzeń już się wydarzyła. Prognozy robi się rzadziej, niż potrzebuje zarząd. Rzeczywistość zawsze odbiega od budżetu, więc firmy robią jego rewizje i prognozy. Kiedy jednak każda aktualizacja oznacza powtórzenie dużej części budżetowego „wyzwania”, a nikt nie chce tego robić co miesiąc czy co kwartał. Bywa więc tak, że zarząd dostaje nowy plan wtedy, gdy zespół znajdzie na to czas. Plik, którego nikt w całości nie rozumie. Mimo ERP i BI raport zarządczy opiera się na dziesiątkach powiązanych arkuszy albo na jednym ogromnym skoroszycie. Przepływy między zakładkami ktoś zbudował wiele lat temu, a tej osoby często nie ma już w firmie. Pod liczbami z takiego pliku ktoś jednak się podpisuje. Żaden z tych objawów osobno nie przesądza o potrzebie nowego systemu. Pokazują one raczej, że praca działu finansowego zaczyna rosnąć szybciej niż jego narzędzia. Zbudować samemu czy kupić? Firma, która dochodzi do tego momentu, ma zwykle dwie drogi. Może dalej rozwijać własne narzędzia albo sięgnąć po gotowy system EPM. Obie mają swoje mocne strony i swoje koszty. Własne narzędzia Własna droga to najczęściej kolejne arkusze, makra i automatyzacje budowane przez zespół controllingu. Ten dylemat odżył w ostatnich latach, bo z pomocą AI łatwiej dziś zbudować własną aplikację do zbierania budżetu czy raportowania. Zaletą jest pełna kontrola: narzędzie robi dokładnie to, czego potrzebuje zespół, i można je zmieniać bez udziału dostawcy. Trzeba jednak pamiętać o dwóch rzeczach. Logikę controllingu, czyli alokacje, wersje planu i reguły raportowania, zna controlling, a przekazanie tej wiedzy informatykom czy osobom od BI bywa trudniejsze, niż się wydaje. Do tego firma bierze na siebie utrzymanie i rozwój narzędzia, także wtedy, gdy zmienią się ludzie w zespole. Gotowy system EPM Gotowy system wnosi koncepcję procesu, którą dostawcy systemów EPM rozwijali przez 15–20 lat wdrożeń. Budżetowanie, prognozowanie, raportowanie zarządcze i konsolidacja nie są w nim budowane od zera, tylko dopasowywane do firmy. System EPM pracuje na danych z ERP i jest od niego niezależny. Wybór ERP, na przykład SAP czy Comarch, nie przesądza o wyborze platformy EPM. W firmach usługowych i handlowych bez klasycznego ERP system pobiera dane z systemu finansowo-księgowego i systemów transakcyjnych; można go też dołożyć później, do systemów, które już działają. Wdrożenie da się zaplanować pod rytm pracy działu finansowego. Często celuje się w to, by pierwszy budżet powstał już w nowym systemie, albo w start od nowego roku, z budżetem przeniesionym z Excela i pierwszą prognozą liczoną w systemie. Po stronie kosztów jest samo wdrożenie i uruchomienie, które w mniejszych firmach może się nie zwrócić tu i teraz. Nie ma jednej odpowiedzi na pytanie, co jest lepsze, co wybrać. Własne narzędzia mają sens, gdy proces jest stabilny, a zespół ma kompetencje i czas, żeby je rozwijać. Gotowy system warto rozważyć, gdy planowanie obejmuje coraz więcej osób, a firma nie chce, żeby proces zależał od jednego pliku albo jednej osoby. W obu przypadkach dobrze jest podjąć tę decyzję świadomie, zanim kolejny arkusz stanie się następnym plikiem, którego nikt w całości nie rozumie. Artykuł powstał wspólnie z partnerem: FlexiEPM – polska platforma epm dla controllingu
FlexiSolutions
Nowa maszyna stoi, a zlecenie się opóźnia. Dlaczego inwestycje w produkcję nie zawsze przekładają się na wyniki?
Polscy producenci inwestują więcej i produkują więcej. Wolne moce na hali nie gwarantują jednak terminowych dostaw. Wystarczy jeden spóźniony podzespół albo nieaktualna lista materiałowa. Przed kolejną rundą inwestycji warto sprawdzić, czy zarządzanie produkcją dojrzało do większej skali. Inwestycje rosną, koszty też Według GUS nakłady inwestycyjne przedsiębiorstw niefinansowych wzrosły w pierwszym półroczu 2026 roku o 13,7% rok do roku. Wynik finansowy brutto był w tym samym czasie wyższy o 29,1%. Przemysł także notuje wzrosty: w sierpniu produkcja sprzedana była o 4,3% wyższa niż przed rokiem, a w okresie styczeń–sierpień o 3,5%. Obraz nie jest jednak jednolity. Po wyeliminowaniu wpływu czynników sezonowych produkcja w sierpniu spadła o 1,2% w porównaniu z lipcem, a ceny produkcji sprzedanej wzrosły o 4,2% rok do roku. Firmy rozbudowują zakłady i jednocześnie pilnują kosztów. Wygrywają te, które szybko korygują plany produkcji, zakupy i obciążenie zasobów. Nowa linia nie rozwiąże problemów z planowaniem Dodatkowe centrum obróbcze zwiększa potencjał firmy, ale nie zmienia tego, jak działa planowanie. Nowe stanowiska oznaczają zmiany w harmonogramach, zaopatrzeniu i obsadzie. Przy produkcji jednostkowej i wariantowej dochodzi synchronizacja dokumentacji technicznej, list materiałowych i kolejnych zmian konstrukcyjnych. Typowy scenariusz: zakupy pracują na jednym zestawieniu, konstruktorzy na drugim, a planiści na trzecim. Rozbieżność wychodzi na jaw dopiero wtedy, gdy zagraża terminowi. Przy kilku zleceniach da się to jeszcze wyłapać ręcznie. Przy kilkudziesięciu równolegle realizowanych zamówieniach już nie. Marża zależy od planowania Więcej zamówień poprawia przychody, ale wymaga dokładniejszej kontroli kosztów każdej realizacji. W produkcji projektowej o rentowności decydują ceny materiałów, rzeczywisty czas pracy, wykorzystanie maszyn, liczba zmian konstrukcyjnych i koszt poprawek. Zarząd potrzebuje porównania kalkulacji wstępnej z rzeczywistym kosztem wykonania. Dzięki temu widać, które produkty i zlecenia dają zakładaną marżę, a gdzie pojawiają się nieplanowane wydatki. System ERP łączy dane z produkcji, zakupów, magazynu, sprzedaży i finansów, więc odchylenia widać na bieżąco, a nie po zamknięciu projektu. Co uporządkować w danych przed rozbudową Im większa produkcja, tym więcej informacji musi być aktualnych i dostępnych w wielu działach naraz. System ERP Proalpha dla firm produkcyjnych obsługuje m.in.: planowanie zapotrzebowania materiałowego z uwzględnieniem terminów zamówień, struktury produktów i ich warianty, harmonogramowanie produkcji według dostępności zasobów, koszty rzeczywiste i rentowność zleceń, przepływ danych między konstrukcją, produkcją, magazynem i zakupami. Ważna jest też integracja ERP z systemami PLM, MES i narzędziami do zaawansowanego planowania, aby wszystkie działy korzystały z tych samych danych. Cztery pytania do sprawdzenia przed kolejną inwestycją Ile czasu zajmuje przygotowanie wiarygodnego harmonogramu produkcji? Jak szybko da się sprawdzić dostępność materiałów dla nowego zamówienia? Czy firma zna rzeczywistą rentowność poszczególnych projektów? Jak często dane między działami trzeba uzgadniać ręcznie? Jeśli odpowiedzi są niepokojące, obecne narzędzia mogą nie udźwignąć większej skali. W Proalpha rozwój firm produkcyjnych analizujemy przez pryzmat powiązanych procesów: od oferty i projektowania produktu, przez planowanie i realizację produkcji, po rozliczenie kosztów. Wyniki gospodarki dają powody do ostrożnego optymizmu. Producenci, którzy uporządkują procesy przed rozbudową, wykorzystają go w pełni. Źródła danych: GUS, Wyniki finansowe przedsiębiorstw niefinansowych w I półroczu 2026 r., 24.08.2026. GUS, Produkcja sprzedana przemysłu w sierpniu 2026 r., 18.09.2026. GUS, Wskaźniki cen produkcji sprzedanej przemysłu w sierpniu 2026 r., 18.09.2026.
Proalpha
4 największe wymagania z branży rybnej
Według danych Organizacji Narodów Zjednoczonych ds. Wyżywienia i Rolnictwa (FAO) globalne spożycie ryb w 2020 roku wyniosło ponad 158 mln ton, osiągając tym samym rekordowo wysoki poziom. Branża wykazuje tendencje wzrostowe, jednak producentów czekają też trudne wyzwania. Ale jakie one są i jak można im sprostać wykorzystując potencjał cyfryzacji? Branża rybna od lat systematycznie się rozwija: na przestrzeni od 2009 do 2020 roku wolumen sprzedaży wzrósł o ok. 35 mln ton i kształtuje się dziś na poziomie 158,2 mln ton, co daje wzrost o niemal 28 procent. W tym samym czasie, producenci i dystrybutorzy napotykają szereg wyzwań, które zmuszają ich do reorganizacji procesów. Dobra wiadomość jest taka, że potencjał optymalizacji jest ogromny. Nowe możliwości daje przede wszystkim cyfryzacja, gwarantując efektywniejsze procesy, niższe koszty oraz dokładniejsze dane. I nie tylko duże przedsiębiorstwa mogą czerpać z tego korzyści. Generalnie w branży rybnej istnieją 4 główne wyzwania, którym małe i średnie zakłady przetwórstwa ryb mogą z powodzeniem sprostać przy użyciu cyfrowych rozwiązań. Wyzwanie 1: Jak zoptymalizować proces zakupu świeżych ryb? Wiele przedsiębiorstw działających w branży rybnej zaopatruje się w świeży towar na rynkach hurtowych i taka praktyka stała się już w mniejszym lub w większym stopniu standardem. Bardzo często nabywcy udają się we wczesnych godzinach porannych na rynki zlokalizowane w pobliżu wybrzeża, aby tam kupić najlepszej jakości towar. Niektórzy z nich mają nawet swoich stałych dostawców. I ta praktyka zakupowa nie zmieniła się praktycznie od ponad 30 lat: wybierz ryby, złóż ofertę, sfinalizuj zakup. Jest tu jednak pewien haczyk: przedsiębiorca uzyskuje informację o zakupionej ilości dopiero po otrzymaniu listy zakupów od swojego pracownika. Byłoby o wiele prościej, gdyby kupujący rejestrował za pomocą mobilnego urządzenia przenośnego wszystkie zakupy online bezpośrednio w systemie ERP. W wyniku tego dane byłyby wprowadzane tylko raz, co z kolei miałoby bezpośrednie przełożenie na wyższą efektywność całego przedsiębiorstwa. Dzięki temu można by było nie tylko dokładniej planować produkcję, ale również zaoszczędzić czas i lepiej wykorzystać dostępne zasoby. Wyzwanie 2: Jak usprawnić proces sprzedaży i dystrybucji wyrobów rybnych? Mobilne urządzenia przenośne sprawdzają się nie tylko w procesie zaopatrzenia w surowiec, ale również na etapie sprzedaży i dystrybucji wyrobów rybnych. Bezproblemową komunikację pomiędzy przedstawicielami handlowymi i systemem ERP zapewni mobilne ERP. Wykorzystując laptopy, tablety i smartphony pracownicy w terenie mogą szybko zalogować się do centralnego systemu poprzez zabezpieczone połączenie. Dzięki takiemu rozwiązaniu można na miejscu u klienta sprawdzić, czy żądana ilość jest aktualnie dostępna w magazynie, a także określić w czasie rzeczywistym prawidłowe ceny. Pozwala to zagwarantować dostępność towarów i terminową realizację dostaw. Brzmi dobrze, prawda? Hubert Bernegger, prezes zarządu Eisvogel GmbH może to potwierdzić: „Rozwiązanie dla przedstawicieli handlowych umożliwiło nam racjonalizację zasobów w obszarze administracyjnym. Ponadto rejestracja zamówień bezpośrednio u klienta trwa średnio 1,5 do 2 godzin krócej, ponieważ klienci mogą teraz składać zamówienia online.“ Jest to możliwe dzięki strategii stuprocentowej integracji, która obejmuje więcej niż tylko zaopatrzenie i sprzedaż. Firma Eisvogel odwzorowała w systemie ERP wszystkie procesy. Od zamówienia surowców poprzez pakowanie i etykietowanie pod klienta aż do planowania tras w ramach własnej logistyki. Wyzwanie 3: Jak zagwarantować pełne śledzenie pochodzenia wyrobów rybnych? Potencjał cyfrowo zorganizowanych informacji jest widoczny zwłaszcza w przypadku śledzenia pochodzenia. Ten scenariusz jest znany chyba wszystkim: dzwoni klient z informacją o zanieczyszczeniu nieorganicznym wykrytym w marynowanych śledziach. Towar trzeba wycofać ze sprzedaży. Nagle sytuacja staje się jeszcze bardziej nerwowa: których wsadów to dotyczy? W jakim dniu je przygotowano, o której godzinie, na jakich maszynach? I jakich surowców użyto do produkcji? Pracując z rozwiązaniem cyfrowym, w którym śledzenie pochodzenia jest zintegrowane z systemem ERP, wszystkie te informacje są dostępne na naciśnięcie klawisza. W tym celu muszą być rejestrowane wszystkie kluczowe dane w całym łańcuchu przepływu towarów. System łączy dane pochodzące z systemu kontroli procesów z danymi z obszaru zaopatrzenia i laboratorium, a także z urządzeń pomiarowych i wag. Ta pula informacji stanowi źródło danych dla analiz, które wykonuje się w przypadku konieczności wycofywania partii produktu z rynku. Co do zasady, im więcej cyfrowych procesów w przedsiębiorstwie, tym szybciej można zidentyfikować pochodzenie wyrobów rybnych. Ponadto, w przypadku wycofania danej partii towaru ze sprzedaży, całą procedurę można przeprowadzić przy stosunkowo niewielkich nakładach czasowych. To, co kiedyś zajmowało cały dzień, dziś może być zrobione w niecałą godzinę. Wyzwanie 4: Jak obniżyć koszty certyfikacji? Handel detaliczny stawia wysokie wymagania nie tylko w zakresie śledzenia pochodzenia, ale również w zakresie przejrzystej certyfikacji wyrobów rybnych, co z kolei wiąże się z wysokimi kosztami. Niezależnie od tego, jaki znak jakości jest widoczny na produktach, Marine Stewardship Council (MSC), Aquaculture Stewardship Council (ASC) czy też International Featured Standard Food (IFS Food) warto zauważyć, że wszystkie certyfikaty są przyznawane dopiero po serii restrykcyjnych audytów. Jeśli proces kontroli produktów i procesów bazuje na papierowej dokumentacji przepływu towarów, to wiąże się z to z dużymi nakładami pracy i czasu, zarówno dla audytora, jak i dla pracowników firmy. Dużo lepszym rozwiązaniem jest przeprowadzenie procesu certyfikacji przy wsparciu systemu IT. Pozwala to zredukować nakłady pracy i czasu, a w rezultacie obniżyć koszty. Branżowe oprogramowanie ERP gwarantuje dostępność danych na naciśnięcie klawisza. Dzięki temu można wyeliminować wewnętrzne koszty, czyli pracę pracowników. Co ważne, koszty pracy audytora także będą w tym przypadku niższe. Pozytywny wpływ cyfryzacji na zakłady przetwórstwa ryb Jest wiele przykładów na to, jak cyfrowe rozwiązania mogą usprawnić cały proces przetwórstwa ryb, czy to w obszarze produkcji czy też w obszarze kompletacji lub sprzedaży. Nie oznacza to jednak, że transformacja zakładu w cyfrową fabrykę będzie postępować samoistnie. Na początek potrzeba na to wiele czasu i zasobów. Jednak po pierwszych doświadczeniach, obawy związane z wysokimi kosztami inwestycyjnymi, brakującymi kompetencjami cyfrowymi pracowników czy też bezpieczeństwem danych stopniowo miną. Z praktyki wynika, że pracownicy szybko przyswajają nowe technologie. Przykłady z naszej praktyki pokazują, że w wielu przypadkach zredukowano koszty, które do tej pory kształtowały się standardowo na bardzo wysokim poziomie. Dodatkowym atutem jest zachowanie bezpieczeństwa danych dzięki wbudowanym mechanizmom kontroli wewnętrznej i braku luk w ścieżce audytu. Wszystko wskazuje na to, że w przyszłości rozwiązania cyfrowe staną się nieodłącznym elementem każdego zakładu przetwórstwa ryb, podobnie jak maszyny do filetowania ryb, maszyny pakujące czy smartphony. Cyfryzacja stanie się standardem: niewielu będzie podkreślać jej rolę, ale nikt nie będzie chciał zrezygnować z korzyści, które daje.
CSB- System
“System do wszystkiego jest do niczego”. To powiedzenie przestało być prawdziwe
“Oprogramowanie, które służy do wszystkiego, w rzeczywistości jest do niczego”. Dowiedz się, dlaczego elastyczny system ERP skutecznie obala ten mit. Firma skaluje, a procesy stają się coraz bardziej skomplikowane. Dane są rozproszone pomiędzy systemem ERP, osobnym WMS-em dla logistyki, zewnętrznym PIM-em do zarządzania danymi produktowymi i jeszcze inną aplikacją dla handlowców w terenie. Kiedy pojawia się pomysł konsolidacji, z głębi firmy – najczęściej z działu logistyki – dobiega znajomy głos: “Zawsze lepszy będzie dedykowany system do magazynu niż jeden ERP do wszystkiego. Jak coś jest do wszystkiego, to jest do niczego”. Czy na pewno tak jest? To przekonanie już zdążyło ugruntować się wśród wielu przedsiębiorstw – i nie bez powodu. Podczas rozmowy z dyrektorem IT dużej firmy handlowo-dystrybucyjnej, zatrudniającej ponad 350 osób, usłyszeliśmy dokładnie te same obawy. Dlaczego firmy wolą dedykowany WMS zamiast systemu ERP? Ich dotychczasowy, popularny na polskim rynku ERP, nie radził sobie z realiami nowoczesnego magazynu. Brakowało sprawnej obsługi lokalizacji, integracji czytników kodów, danych kurierskich czy chociażby przeliczania gabarytów. Dlatego podjęto decyzję o wdrożeniu zewnętrznego WMS-a. Z tego samego powodu dołożono zewnętrzny PIM oraz osobną platformę sprzedaży mobilnej. W firmie pojawiły się też inne bolączki związane z IT. Dodawanie nowych atrybutów do kartotek drastycznie spowalniało system. Do tego brakowało obsługi cyrylicy, a sprzedaż hurtowa i detaliczna z jednej kartoteki wywoływała konflikty jednostek, które łatano prowizorycznymi obejściami. Przedstawiciel firmy sam jednak przyznał: “Może dziś są już rozwiązania, które by to pogodziły”. Miał rację. Kiedy system “do wszystkiego” faktycznie oznacza “do niczego”? Dariusz Żurek, współwłaściciel Destiny Software, otwarcie zgadza się z rynkową diagnozą: Block Quote W przypadku standardowych systemów ERP, uniwersalność często wiąże się z bolesnymi kompromisami. Tymczasem Platforma Destiny powstała z zupełnie innego założenia. Zintegrowany i elastyczny system ERP powinien być fundamentem, a nie sztywnym pakietem modułów. Platforma stanowi bazę, na której opierają się “szkielety” poszczególnych obszarów (sprzedaż, magazyn, księgowość), które można niemal dowolnie dopasowywać do specyfiki klienta. Jak tłumaczy Dariusz, łączone są tu dwie idee: “wspólny system, za którego budowę nie trzeba płacić od zera, i rozwiązania dedykowane, które są jego częścią”. Platforma zamiast systemu ERP z pudełka Jest kilka kluczowych kwestii, które udowadniają, że elastyczny system ERP sprawdza się lepiej niż sztywne rozwiązania pudełkowe. Warto wziąć pod uwagę następujące aspekty: Aktualizacje, które nie niszczą modyfikacji. Standardowo każda większa aktualizacja budzi obawy o dalsze funkcjonowanie tych dedykowanych rozwiązań. W przypadku Destiny, standard i dopasowania klienta funkcjonują w osobnych przestrzeniach wdrożeniowych. Dlatego, gdy wchodzi nowa aktualizacja wymuszona przez zmiany prawne, specyficzne modyfikacje firmy wciąż działają bez zarzutu. Dowolne pola bez spowalniania systemu. Rozbudowa bazy o nowe dane często wpływa niekorzystnie na wydajność ERP. Wynika to z faktu, że nowe pola to struktury sztucznie “doklejane” do bazy. Z kolei architektura Destiny pozwala na swobodne dodawanie danych. Mogą to być listy wyboru, kwoty do 10 miejsc po przecinku, a nawet pola z unikalnymi uprawnieniami. Potrzebujesz tajnej specyfikacji widocznej tylko dla zarządu? Dla systemu to żaden problem – traktuje je jako natywne elementy tabeli, więc nie zwalnia. Funkcje są włączane, a nie dopisywane. Przypuśćmy, że firma potrzebuje nazw asortymentu w języku rosyjskim. Wystarczy aktywować wbudowany moduł tłumaczeń dla towarów i własnych słowników, oparty na pełnym kodowaniu UTF-8. Wówczas system błyskawicznie poradzi sobie z cyrylicą. Brak uzależnienia od jednego programisty. Obawiasz się, że wiedza o systemie zniknie wraz z tym jednym programistą, który po latach jako jedyny rozumie kod? W przypadku Platformy Destiny każda operacja ma jedno, konkretne miejsce w kodzie, a dokumentacja wdrożeniowa precyzyjnie opisuje poszczególne funkcjonalności. Dzięki temu wdrożeniowiec jest w stanie szybko odnaleźć dedykowane funkcje. Co więcej, przeszkolenie nowego pracownika z wprowadzania prostych zmian nie powinno zająć dłużej niż 2 godziny. Prawdziwe źródło problemu to brak elastyczności Czas zrewidować stare przekonania. Problem wcale nie leży w tym, że system potrafi obsłużyć wiele obszarów działalności firmy. Komplikacje pojawiają się wtedy, gdy oprogramowanie działa sztywno, zmuszając organizację do dopasowywania swoich procesów do gotowych schematów. “Do niczego” staje się system, którego nie da się dostosować do unikalnego DNA firmy. Dobrze zaprojektowany, elastyczny system ERP, taki jak Platforma Destiny, łączy zalety gotowego standardu z rozwiązaniami w pełni dedykowanymi. Udowadnia tym samym, że jeden spójny ekosystem IT w firmie to wcale nie mit.
PatrykRatajak
System EDI – co to jest i jak wybrać odpowiednie oprogramowanie?
Technologia elektronicznej wymiany danych (EDI) ma swoje korzenie w latach 60., ale jej wysoka niezawodność i bezpieczeństwo sprawiają, że do dziś stanowi fundament zautomatyzowanej komunikacji B2B. Jeśli zastanawiasz się, co kryje się za tym skrótem oraz jak oprogramowanie EDI może zoptymalizować procesy w Twojej firmie, poniższy artykuł rozwieje Twoje wątpliwości. Dowiedz się, jak technicznie działa system EDI, czym różni się od pojedynczego pliku oraz jak wdrożyć to rozwiązanie. EDI – do czego służy ten system? EDI (ang. Electronic Data Interchange) to technologia umożliwiająca bezpośrednią wymianę ustrukturyzowanych dokumentów biznesowych (takich jak zamówienia zakupu, faktury czy potwierdzenia dostaw) między systemami informatycznymi różnych firm. Całość odbywa się w ustandaryzowanym formacie i bez konieczności ręcznego wprowadzania danych. W praktyce najczęściej wymiana przez system EDI zachodzi między dostawcami i odbiorcami. Dlatego też często ten program jest traktowany jako rozwiązanie idealne dla branży handlowej. Może jednak być również dobrym rozwiązaniem dla biur rachunkowych, które na co dzień wymieniają dokumenty ze swoimi klientami. Głównym celem tego systemu jest minimalizacja kosztów i czasu potrzebnego na tradycyjny obieg dokumentów. Tym samym praktycznie całkowicie eliminuje papier, ale również pocztę e-mail. Wynika to z tego, że nawet przesyłanie wiadomości e-mailowych odbywa się wraz z udziałem człowieka. W przypadku EDI, zaangażowanie ludzi nie jest konieczne – cały proces ma charakter systemowy. Automatyzacja komunikacji redukuje do zera ryzyko kosztownych błędów przy przepisywaniu zamówień. Prawidłowo wdrożony system EDI staje się bezawaryjnym mostem między systemami ERP albo finansowo-księgowymi różnych firm, poprawiając widoczność w całym łańcuchu dostaw. Techniczne aspekty EDI – standardy, protokoły i formaty Aby wymiana dokumentów była w ogóle możliwa, każda ze stron musi posługiwać się identycznym słownikiem biznesowym. Zanim utworzony zostanie plik EDI, oprogramowanie tłumaczące konwertuje i mapuje parametry wewnętrzne na globalne standardy dokumentów. Wśród nich należą między innymi: EDIFACT – międzynarodowy standard ONZ, powszechnie stosowany w Europie, ANSI ASC X12 – główny standard w Ameryce Północnej, ODETTE i VDA – dedykowane dla przemysłu motoryzacyjnego, XML – uniwersalny język znaczników, stosowany w różnych branżach, m.in. w platformach e-commerce. Bezpieczeństwo transferu takich danych zapewniane jest przez szyfrowane protokoły sieciowe dedykowane do przesyłania plików. Oprogramowanie EDI najczęściej wykorzystuje takie standardy transferu jak VAN, AS2, FTP/sFTP oraz bezpieczne połączenia HTTPS. Dlaczego warto inwestować w EDI? Niewielka interwencja ludzka – elektroniczna wymiana danych sprawia, że dokumenty przepływają z i do systemu ERP lub finansowo-księgowego praktycznie bez czynnika ludzkiego. To znacznie przyspiesza proces zamówień, a także działa korzystnie na wydajność firm. Redukcja błędów – co naturalnie wynika z wyżej wymienionej korzyści w postaci automatycznej wymiany dokumentów. Wysyłka pocztą czy kurierem, a także kwestie związane z sortowaniem i drukowaniem dokumentów nie odbywają się przy korzystaniu z systemu EDI. Redukcja kosztów – automatyzacja procesów EDI ogranicza koszty związane z wprowadzaniem danych i sortowaniem dokumentów. Wdrożenie systemu natychmiastowo zmniejsza wydatki na papier, druk oraz fizyczne przechowywanie dokumentów. Optymalizacja łańcucha dostaw – dzięki automatycznej komunikacji z dostawcami, naturalnie zmniejsza się ryzyko opóźnień i przestojów. Lepsza współpraca z kontrahentami – szybka wymiana informacji znacząco usprawnia komunikację z partnerami biznesowymi, co działa korzystnie na dalszej współpracy. Wysokie bezpieczeństwo – EDI wykorzystuje szyfrowanie i mechanizmy uwierzytelniania, co zapewnia bezpieczną transmisję i odbiór danych wrażliwych. Integracja EDI – z czym i jak można połączyć system? System EDI można bezpiecznie połączyć z wewnętrznymi oprogramowaniami firmy, a także z krajowymi platformami podatkowymi czy globalnym ekosystemem partnerów handlowych. Istnieje kilka sposobów na taką integrację: Integracja bezpośrednia (point-to-point) – polega na połączeniu EDI z każdym osobnym systemem. Nie jest to jednak efektywne podejście. Wymusza to ciągłe monitorowanie zmian w standardach, a także ręczne zarządzanie aktualizacjami prawnymi. Integracja poprzez zewnętrznego partnera – wówczas firma jedynie integruje system ERP z platformą dostawcy. Jest to znacznie wygodniejsze rozwiązanie, które odciąża wewnętrzny zespół IT od konieczności utrzymywania tysięcy połączeń jednocześnie. Mając to wszystko na uwadze, jesteście gotowi do rozpoczęcia oceny systemów. Oprócz oceny rozwiązań pod kątem wymagań biznesowych, musisz również porównać systemy ze sobą. Ale zebranie wszystkich potrzebnych informacji od każdego rozważanego dostawcy nie jest łatwe. Nie wspominając już o próbie zorganizowania tego wszystkiego w spójny sposób, tak abyś Ty i inni interesariusze mogli określić, który z nich jest najlepszy. Mamy jednak narzędzie, które może wyeliminować ból głowy związany z porównywaniem dostawców.
MarekMac
Gdzie znika zysk? 5 największych pułapek rentowności w firmach produkcyjnych
Firma realizuje plan sprzedaży. Linie pracują. Zamówienia trafiają do klientów. Wolumen się zgadza, ale marża spada. To nie jest wyjątek. W 2025 roku produkcja sprzedana polskiego przemysłu wzrosła o 3,0%, jednak wynagrodzenia zwiększyły się o 8,0%, a wydajność pracy tylko o 3,5%. Sam wzrost skali działalności nie wystarczył więc, aby zrównoważyć presję kosztową. Innymi słowy: produkcja rosła, a wydajność również się poprawiała, ale wynagrodzenia rosły wyraźnie szybciej. Sam wzrost skali działalności nie gwarantował więc neutralizacji presji kosztowej. To nie jest jeszcze dowód na spadek marży w każdej firmie. Pokazuje jednak mechanizm, który może tę marżę ściskać: jeśli ceny i produktywność nie rosną wystarczająco szybko, wzrost kosztu pracy może przełożyć się na niższą rentowność. Problem zwykle nie leży w jednym dużym wydatku. Zysk znika stopniowo: na niekorzystnym miksie sprzedaży, droższych materiałach, rabatach, zapasach, niewykorzystanych mocach i spóźnionych decyzjach. Największym wyzwaniem jest brak połączenia planowania popytu, produkcji, kosztów i finansów. Plan wolumenowy jest wykonany, ale miks przestaje zarabiać Więcej sprzedanych sztuk nie musi oznaczać większego zysku. Liczy się to, które produkty kupują klienci, przy jakiej cenie netto i z jakim kosztem obsługi. Dodatkowy wolumen może pochodzić z niskomarżowych SKU. Może też generować więcej krótkich serii, przezbrojeń, ekspresowych dostaw lub specjalnych warunków handlowych. Produkt atrakcyjny na poziomie marży po kosztach bezpośrednich może tracić rentowność po uwzględnieniu kosztów pośrednich, logistyki i obsługi klienta. Dlatego rentowność warto analizować co najmniej według produktu, klienta, kanału sprzedaży, zakładu i linii produkcyjnej. Średnia marża dla całej firmy łatwo ukrywa obszary, które realizują sprzedaż, ale nie budują wyniku. Koszty rosną szybciej niż ceny W II kwartale 2026 roku wzrost jednostkowych kosztów produkcji deklarowało 67% badanych przedsiębiorstw. Jednocześnie 58,3% firm przetwórstwa przemysłowego wskazywało na duże trudności z przeniesieniem wzrostu kosztów na ceny. Największym zagrożeniem jest opóźnienie reakcji. Jeżeli materiał drożeje dzisiaj, ale jego wpływ na marżę firma widzi dopiero po zamknięciu miesiąca, przez kilka tygodni może realizować nierentowne zamówienia. Potrzebny jest szybki scenariusz: jak zmieni się wynik po wzroście ceny materiału, wynagrodzeń lub energii? Które produkty jako pierwsze spadną poniżej oczekiwanej marży? Gdzie potrzebna jest korekta ceny, rabatu, receptury albo warunków współpracy? Zapasy poprawiają dostępność, ale zamrażają gotówkę Produkcja preferuje długie serie. Sprzedaż chce wysokiej dostępności. Zakupy dążą do korzystniejszych cen większych partii. Każdy z tych celów jest zrozumiały, ale ich suma może prowadzić do nadprodukcji. W I kwartale 2026 roku wartość zapasów przedsiębiorstw wzrosła o 8,6% r/r. Produkcja w toku zwiększyła się o 7,0%, a zapasy produktów gotowych o 3,7%. Cykl konwersji gotówki wydłużył się do 37,1 dnia. Nadmierny zapas oznacza nie tylko kapitał w magazynie. To także koszty składowania, ryzyko starzenia produktów, przeceny i odpisy. Zbyt niski zapas generuje z kolei braki, ekspresowe zakupy i zmiany harmonogramu. Potrzebny jest wspólny model, który łączy prognozę popytu, poziom obsługi klienta, plan produkcji i wpływ zapasu na cash flow. Niewykorzystane moce podnoszą koszt każdej sztuki Koszty stałe nie znikają, gdy linia produkuje mniej. Amortyzacja, utrzymanie zakładu i część wynagrodzeń nadal obciążają wynik. W II kwartale 2026 roku wykorzystanie zdolności produkcyjnych w przetwórstwie wynosiło 79,1%, poniżej wieloletniej średniej 80,7%. Udział kosztów stałych w kosztach operacyjnych przedsiębiorstw w I kwartale pozostawał wysoki — 31,5% wobec średniej wieloletniej 28,5%. Dlatego plan sprzedaży trzeba przełożyć na wykorzystanie linii, liczbę zmian, czas pracy, przezbrojenia i koszt niewykorzystanych mocy. Dopiero wtedy widać, czy dodatkowe zamówienie poprawi wynik, czy tylko zajmie zasoby. Każdy dział planuje poprawnie, ale firma nie ma jednego planu Problemem nie jest brak danych. W firmie produkcyjnej danych jest zwykle aż nadto — w ERP, systemach produkcyjnych, CRM, HR, arkuszach Excel i narzędziach BI. Problem zaczyna się wtedy, gdy każdy system pokazuje tylko fragment rzeczywistości. Informacja o wolumenie jest w jednym miejscu. Koszty materiałów w drugim. Dane o pracy i wynagrodzeniach w kolejnym. Ceny i rabaty w CRM, a analiza rentowności — w Excelu. Żeby odpowiedzieć na proste pytanie: „dlaczego marża spadła?”, ktoś musi zebrać te informacje, połączyć je, sprawdzić, czy dotyczą tego samego okresu i wersji danych, a następnie przygotować raport. To oznacza ręczną pracę, opóźnienia i ryzyko błędu. Dlaczego spójne platformy finansowe dają lepsze rezultaty niż rozproszone systemy? Spójna platforma finansowa może połączyć dane z różnych systemów w jednym modelu planistycznym. Nie oznacza to zastępowania ERP, CRM czy systemów produkcyjnych. Chodzi o to, aby dane z tych źródeł mogły zostać zsynchronizowane i wykorzystane w jednym środowisku finansowym. Dzięki temu nie trzeba za każdym razem ręcznie zbierać raportów z całej organizacji, kopiować danych do kolejnych arkuszy i ustalać, która wersja jest aktualna. Zespół pracuje na jednej wersji prawdy — ze wspólnymi definicjami, założeniami, kalkulacjami i raportami. Wtedy problemy takie jak rosnący koszt pracy, niekorzystny miks SKU, spadek wykorzystania linii, wyższy koszt materiałów czy wzrost zapasów nie muszą być odkrywane dopiero po zamknięciu miesiąca. Można je wcześniej monitorować, analizować i uwzględniać w prognozach. Co daje to firmie produkcyjnej? Spójny model finansowy pozwala połączyć dane operacyjne z wynikiem finansowym. W praktyce oznacza to możliwość analizowania m.in.: rentowności produktów i SKU, rentowności klientów i kanałów sprzedaży, wpływu cen, rabatów i miksu produktowego na marżę, kosztów materiałów i ich wpływu na COGS, kosztów pracy i wydajności, wykorzystania mocy produkcyjnych i linii, zapasów oraz ich wpływu na kapitał obrotowy i gotówkę, kosztów zakładów i poszczególnych obszarów produkcji, odchyleń między planem, forecastem a wykonaniem, scenariuszy typu „co się stanie, jeśli…”. Dzięki temu finansowy obraz firmy nie jest oderwany od tego, co dzieje się na produkcji. Od raportowania do planowania To ważna różnica między samym raportowaniem a zarządzaniem wynikiem. Raport może powiedzieć: marża spadła o 2 pkt proc. Spójny model planistyczny powinien pozwolić pójść krok dalej: Co się stanie, jeśli wzrosną ceny materiałów?Jak zmieni się wynik przy innym miksie SKU?Czy podwyżka ceny zrekompensuje spadek wolumenu?Jaki będzie wpływ dodatkowej zmiany na koszt jednostkowy?Jak zmieni się EBITDA i cash flow przy wyższym poziomie zapasów? Dzięki temu firma może reagować na przyczyny, a nie tylko opisywać skutki. Jednym z przykładów takiego podejścia jest Prophix Prophix nie zastępuje ERP, CRM, HR ani systemów produkcyjnych. Łączy dane z tych źródeł z procesami planowania, budżetowania, forecastingu i analizy wyniku. W firmach produkcyjnych szczególnie istotne są możliwości: integracji danych z ERP, CRM, HRIS, plików i innych źródeł, budowania budżetów, rolling forecastów i modeli driver-based, tworzenia scenariuszy i analiz „what-if”, analizowania rentowności na poziomie produktu, SKU, klienta, zakładu czy regionu, powiązania wolumenu, cen, kosztów materiałów, pracy, zapasów i COGS z wynikiem finansowym, automatyzacji procesów i ograniczenia ręcznego łączenia arkuszy, workflow z właścicielami, terminami i akceptacjami, raportowania oraz analizy odchyleń, wykorzystania funkcji AI do pracy z danymi, raportami i założeniami. W efekcie dane operacyjne i finansowe mogą pracować w jednym, spójnym modelu zamiast funkcjonować jako oddzielne wyspy. Nie chodzi więc o to, aby mieć kolejny system. Chodzi o to, aby przestać zarządzać firmą na podstawie wielu niespójnych wersji tej samej informacji. Więcej o zastosowaniu Prophix w firmach produkcyjnych można znaleźć na stronie Prophix dla branży produkcyjnej – Solemis.
RomanZleśny
Sztuczna inteligencja coraz mocniej wpływa na sposób funkcjonowania firm i instytucji publicznych, otwierając nowe możliwości, ale stawiając też pytania o koszty wdrożeń, bezpieczeństwo oraz kierunek cyfrowej transformacji. Jak wykorzystać potencjał nowych technologii w gospodarce i administracji? Na te pytania będą szukać odpowiedzi uczestnicy trzeciej edycji konferencji Symfonia Digital Day, która odbędzie się 5 listopada pod […]
