News
KajaGrabowiecka
KajaGrabowiecka
MarekMac
Popularne
Główna
Omnichannel pod kontrolą. Jak system ERP łączy sprzedaż, magazyn i finanse w jedną całość?
Wielu polskich przedsiębiorców stawia dziś na sprzedaż wielokanałową. Oferują swoje produkty na marketplace’ach, prowadzą własny sklep internetowy, a jednocześnie obsługują klientów w punktach stacjonarnych. Na papierze wygląda to jak wzorowy przykład skalowania biznesu. W praktyce jednak taki model wiąże się z wieloma wyzwaniami operacyjnymi. Częstym problemem okazuje się ręczne przepisywanie zamówień, aktualizowanie stanów magazynowych czy synchronizacja danych pomiędzy kanałami sprzedaży. W efekcie e-commerce zaczyna przypominać układankę z elementów pochodzących z różnych zestawów puzzli. Rozwiązaniem nie jest zatrudnienie kolejnej osoby do obsługi paneli sprzedażowych, lecz wdrożenie systemu ERP, który stanie się centralnym punktem zarządzania sprzedażą omnichannel. Na czym polega podejście omnichannel? Omnichannel, czyli sprzedaż wielokanałowa, to model dystrybucji łączący tradycyjne formy handlu z nowoczesnymi kanałami cyfrowymi. Klient może swobodnie przechodzić pomiędzy sklepem internetowym, aplikacją mobilną, mediami społecznościowymi oraz salonem stacjonarnym, zachowując spójne doświadczenia zakupowe na każdym etapie kontaktu z marką. Dane klienta, historia zamówień oraz preferencje zakupowe są synchronizowane w czasie rzeczywistym, dzięki czemu firma może zapewnić wysoką jakość obsługi niezależnie od wybranego kanału sprzedaży. W przeciwieństwie do modelu multichannel, w którym poszczególne kanały funkcjonują niezależnie, omnichannel integruje je w jeden spójny ekosystem. Od strony technologicznej wymaga to połączenia systemów ERP, CRM, WMS, platform e-commerce oraz narzędzi marketingowych. W praktyce oznacza to, że pracownik obsługi klienta ma dostęp do pełnej historii kontaktu z kontrahentem, a dział marketingu może skuteczniej personalizować komunikację i kampanie reklamowe. System ERP jako jedno źródło prawdy W środowisku sprzedaży wielokanałowej łatwo o chaos informacyjny. System ERP pełni rolę centralnego źródła danych, które porządkuje procesy i zapewnia spójność informacji w całej organizacji. Przykładowe obszary, w których ERP wspiera strategię omnichannel: Zarządzanie informacją produktową (PIM) – opisy produktów, parametry techniczne i zdjęcia wprowadzane są tylko raz. System automatycznie publikuje je we wszystkich sklepach internetowych i marketplace’ach. Centralna baza stanów magazynowych – każda zmiana dostępności produktu jest natychmiast synchronizowana pomiędzy wszystkimi kanałami sprzedaży. Pozwala to uniknąć oversellingu i problemów z realizacją zamówień. Dynamiczne zarządzanie cenami – zmiana ceny w systemie ERP automatycznie aktualizuje ją we wszystkich kanałach sprzedaży. Obszary, które ERP usprawnia w biznesie Gospodarka magazynowa i logistyka (WMS) Integracja ERP z systemem WMS wspiera zarówno zarządzanie magazynem, jak i procesy wysyłkowe. Oprogramowanie może automatycznie wyznaczać optymalną ścieżkę kompletacji zamówień, generować etykiety kurierskie oraz przekazywać klientowi numer przesyłki bez konieczności wykonywania dodatkowych czynności przez pracownika. Automatyzacja finansów i księgowości Obsługa nawet kilku tysięcy zamówień dziennie nie musi oznaczać ręcznego wystawiania dokumentów sprzedażowych. Nowoczesny system ERP potrafi automatycznie powiązać płatność z konkretnym zamówieniem, wygenerować fakturę i przesłać ją do klienta. Profesjonalna obsługa klienta Jednym z głównych celów strategii omnichannel jest zapewnienie klientowi wygody i spójnych doświadczeń zakupowych. ERP umożliwia realizację takich scenariuszy jak: Click & Collect – klient składa i opłaca zamówienie online, a następnie odbiera towar w wybranym punkcie stacjonarnym. System automatycznie rezerwuje produkt w odpowiedniej lokalizacji. Spójny program lojalnościowy – klient zbiera punkty zarówno za zakupy online, jak i stacjonarne, a następnie wykorzystuje je w dowolnym kanale sprzedaży. Jak wybrać system ERP do strategii omnichannel? Nie każde rozwiązanie ERP jest przygotowane do obsługi sprzedaży wielokanałowej. Dlatego przed wyborem systemu warto przeprowadzić analizę przedwdrożeniową i dokładnie zmapować wszystkie punkty styku klienta z marką. Podczas wyboru oprogramowania należy zwrócić uwagę na: Gotowe integracje i konektory do popularnych marketplace’ów oraz platform e-commerce. Otwarte API umożliwiające dalszą rozbudowę systemu. Wydajność rozwiązania przy dużej liczbie użytkowników i zamówień. Dostępność modułów CRM, OMS i WMS wspierających sprzedaż, logistykę oraz obsługę klienta. Omnichannel jako standard nowoczesnego handlu Klienci oczekują dziś szybkiej realizacji zamówień, aktualnych informacji o dostępności produktów oraz możliwości płynnego przechodzenia pomiędzy kanałami sprzedaży. Firmy, które nadal opierają swoje procesy na arkuszach Excel i ręcznej wymianie danych, coraz częściej przegrywają z organizacjami inwestującymi w automatyzację. Integracja strategii omnichannel z systemem ERP nie jest kosztem, lecz inwestycją w skalowalność i dalszy rozwój przedsiębiorstwa. Bez solidnego fundamentu technologicznego każda kolejna złotówka wydana na marketing może jedynie zwiększać chaos operacyjny. Natomiast dobrze wdrożony ERP pozwala przekuć wzrost sprzedaży w realną przewagę konkurencyjną.
KajaGrabowiecka
![Poznański sznyt technologiczny. Konferencja Smart Warehouse bez tabu [RELACJA]](https://content.myerp.pl/app/uploads/2026/05/Poznanski-sznyt-technologiczny.-Konferencja-Smart-Warehouse-bez-tabu-RELACJA-.png)
Poznański sznyt technologiczny. Konferencja Smart Warehouse bez tabu [RELACJA]
26 i 27 maja Poznań stał się centrum technologicznym. Podczas gdy w sąsiednich pawilonach trwały targi MODERNLOG i ITM, zespół portalu myERP wziął udział w konferencji Smart Warehouse 2026. Smart Warehouse to wydarzenie, które przez lata ugruntowało swoją pozycję jednego z największych eventów logistycznych w Polsce. Pierwotna rada programowa, którą utworzono w 2019 r., zdążyła rozrosnąć się do dziesięciu ekspertów w zakresie logistyki, e-commerce i nowych technologii. Ta edycja Smart Warehouse była wyjątkowa – między innymi ze względu na obecność Platynowego Partnera, Toyota Automated Logistics. To był jednocześnie moment dla marki, by zadebiutować na polskim rynku w wielkim stylu. Katarzyna Błaszkiewicz, Business Development Manager CEE w Toyota Automated Logistics, była zatem istotną twarzą konferencji. W trakcie pierwszego dnia poprowadziła Keynote speech u boku Jamesa Osborna (Director of Customer Engagement). Opowiedzieli więcej o strategicznej wizji marki i nadchodzących projektach oraz celach biznesowych. Dyskusje bez tabu Panelem otwarcia była poprowadzona przez Monikę Dudę-Tulejko (M4 Real Estate) i Jarosława Dąbrowskiego (Hardis Supply Chain) debata o roli partnerstw w branży logistycznej. Wraz z prelegentami – Jamesem Osbornem (Toyota Automated Logistics), Łukaszem Wolskim (GXO), Kamilem Bebenkiem (Beko) i Grzegorzem Szatanem (Allegro) – pochylili się nad kompleksową rolą bezpieczeństwa. Trudno je jednak zapewnić bez odpowiedniej współpracy między producentami, retailerami, operatorami logistycznymi czy integratorami. Źródło: Paweł Miecznik Miecznik Studio Sporą część programu zajęły panele dotyczące automatyzacji magazynowej. Kluczowy wyróżnik? Fakt, że w żadnym nie dało się wyczuć sprzedażowych frazesów. Wszystkie dyskusje podejmowały kwestie trudne i często niewygodne dla kierowników i dyrektorów firm logistycznych. Eksperci nie bali się mówić również o tych wdrożeniach, z których trudno być dumnym. To jednocześnie była okazja dla słuchaczy, by nauczyć się na błędach prelegentów. Wynikały one m.in. z nieprawidłowości w projektach czy problemach z realizacją założonych KPI. Więcej szczegółów uczestnicy mogli poznać na panelach “#warehouse_automation” i “F*ck up case study”. Inne panele, takie jak “#AI_IoT_digitalization”, podejmowały zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją czy Internetem rzeczy. To rozwiązania, które dziś zdecydowanie prowadzą rewolucję w branży technologicznej, a także w logistyce. Nie zabrakło również robotyki. Przez całe dwa dni po pawilonie 3A poruszały się roboty – zarówno na kołach, jak i na własnych nogach. Temat dopełniał panel “#robotics_future_technology”. Obok prelegentów pojawił się humanoid ALF z Politechniki Rzeszowskiej. Quo vadis, technologio? Drugi dzień konferencji, choć krótszy, nie był mniej intensywny. Zespół Manpower Group przedstawił wyniki ogólnopolskiego badania “Dokąd zmierzasz logistyko?”. Raport dogłębnie analizuje poziom cyfryzacji polskich przedsiębiorstw oraz różnorodność inwestycji w nowe technologie. Panel był również okazją do dyskusji nad cyberbezpieczeństwem i zagrożeniami, którym branża logistyczna powinna sprostać. Po południu w Sali Niebieskiej odbyły się warsztaty Sente dotyczące wykorzystania AI w systemie WMS. Wojciech Nowak (Partner zarządzający) oraz Marcin Smereka (CTO) zaprezentowali praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w Teneum. To pozwala na szybkie diagnozowanie problemów i reagowanie na zmiany w czasie rzeczywistym. Po tej prezentacji na sali pojawiły się pytania ze strony słuchaczy. Na zakończenie dnia uczestnicy konferencji zostali zaproszeni do centrum logistyki zwrotów GXO w Poznaniu. Celem wizyty studyjnej było pokazanie autorskich rozwiązań ESG w praktyce. Dzięki nim towary zwrócone w ramach zakupów online mogą stać się wartością. Źródło: Paweł Miecznik Miecznik Studio Świetlista przyszłość Smart Warehouse Jak poinformowała jedna z organizatorów i pomysłodawczyni wydarzenia, Ilona Miziewicz-Groszczyk, “Smart” dokona pewnej ekspansji. Już na starcie pojawiła się zapowiedź współpracy z innymi, europejskimi firmami. Dzięki temu następna konferencja najpewniej zostanie poprowadzona w języku angielskim. Te słowa zdecydowanie chodziły mi po głowie aż do końca wydarzenia. Społeczność Smart Warehouse z roku na rok rośnie w siłę, o czym świadczy aktywne uczestnictwo w konferencji. Warto obserwować, jak to wydarzenie się rozwinie w nadchodzących latach.
KajaGrabowiecka
Jakość danych i governance: fundament skutecznej analityki AI w finansach
Model działa… dopóki nie spotka realnych danych W projektach AI w finansach i controllingu, bardzo szybko wychodzi na jaw jedna dość niewygodna prawda: największym wyzwaniem wcale nie jest sam model ani jego architektura, tylko dane, na których ma pracować. Na etapie pilotażu wszystko zwykle wygląda obiecująco — dane są często „oczyszczone”, zakres ograniczony, a środowisko kontrolowane. Model potrafi wtedy dawać wyniki, które są spójne i biznesowo sensowne, co buduje początkowy entuzjazm. Zderzenie z rzeczywistością następuje dopiero wtedy, gdy podłączamy go do pełnych, produkcyjnych strumieni danych. Wtedy okazuje się, że te same pojęcia są różnie interpretowane w zależności od systemu, dane historyczne mają luki, a ich struktura zmieniała się w czasie. I w tym momencie dyskusja bardzo szybko przestaje dotyczyć strojenia modelu, a zaczyna dotyczyć tego, czy w ogóle mamy jedną, spójną wersję danych wejściowych. Rozproszone definicje rzeczywistości w organizacji W finansach często dane są naturalnie rozproszone pomiędzy wiele obszarów: zarządzanie ryzykiem, sprzedaż, operacje, księgowość czy raportowanie regulacyjne. Każdy z tych obszarów przez lata budował własne systemy i własne definicje kluczowych pojęć. W efekcie to samo pojęcie, na przykład „aktywny klient” czy „przychód netto”, może być liczone w kilku różnych wariantach, zależnie od tego, kto je definiuje i w jakim kontekście. Dopóki te różnice nie zostaną ujednolicone, sztuczna inteligencja nie ma szans nauczyć się jednej rzeczywistości biznesowej. Zamiast tego uczy się kilku równoległych wersji prawdy, które nakładają się na siebie w sposób trudny do wychwycenia. To z kolei prowadzi do sytuacji, w której model działa poprawnie statystycznie, ale jego decyzje w praktyce są niespójne lub trudne do obrony biznesowo. Zarządzanie danymi w praktyce, a nie w teorii Data governance w praktyce bardzo rzadko wygląda jak elegancki dokument czy formalna polityka. Znacznie częściej sprowadza się do bardzo konkretnych i momentami niewygodnych pytań: skąd dokładnie pochodzi dana wartość, kto jest odpowiedzialny za jej definicję, jak została policzona i czy jesteśmy w stanie odtworzyć ją w czasie w identyczny sposób. Dopiero wtedy pojawiają się realne mechanizmy, które pozwalają to uporządkować: katalog danych, śledzenie ich pochodzenia, wersjonowanie definicji biznesowych czy kontrola dostępu oparta na rolach. To wszystko przestaje być „ładną architekturą”, a staje się warunkiem koniecznym tego, żeby w ogóle móc ufać wynikom modeli analitycznych i wykorzystywać je w procesach decyzyjnych. Problem rzadko polega na braku danych Wbrew częstemu przekonaniu, w finansach rzadko mamy do czynienia z realnym brakiem danych. Problemem nie jest ich ilość, tylko jakość, spójność i kontekst. Dane często są niepełne, opóźnione, albo zmieniały sposób wyliczania w czasie bez pełnej dokumentacji tych zmian. Zdarza się też, że pochodzą z różnych systemów, które nigdy nie były projektowane z myślą o wspólnym wykorzystaniu analitycznym. Modele sztucznej inteligencji nie „rozumieją” tych niuansów. Dla nich dane są po prostu wejściem liczbowym, na którym uczą się wzorców. Jeśli te dane są niespójne, to wzorce również będą przypadkowe, nawet jeśli na pierwszy rzut oka wyniki wyglądają wiarygodnie. To właśnie dlatego wiele modeli dobrze wypada w testach, a zawodzi dopiero w środowisku produkcyjnym. AI zaczyna się tam, gdzie kończy się chaos danych W praktyce wdrożeniowej bardzo szybko dochodzi się do momentu, w którym staje się jasne, że bez uporządkowania danych nie da się nawet ocenić, czy model działa poprawnie. Brakuje punktu odniesienia, bo nie istnieje jedna, spójna definicja tego, co jest „prawdą” w danych. Każdy wynik można zakwestionować, bo jego źródło i sposób powstania nie są w pełni przejrzyste. W finansach ten problem jest dodatkowo wzmocniony przez regulacje i wymagania audytowe. Nie wystarczy, że model działa — trzeba jeszcze umieć wyjaśnić, skąd wziął się wynik, jakie dane go wygenerowały i czy można go w pełni odtworzyć. Bez tego sztuczna inteligencja nie jest narzędziem decyzyjnym, tylko czarną skrzynką, której nie da się używać w procesach o wysokiej odpowiedzialności. Rola osoby wdrażającej: łączenie trzech światów Osoba wdrażająca rozwiązania AI w finansach bardzo często znajduje się w roli pośrednika między trzema różnymi perspektywami. Biznes oczekuje szybkich efektów i wartości, zespoły technologiczne koncentrują się na stabilności i architekturze, a obszary ryzyka oraz zgodności z regulacjami wymagają pełnej przejrzystości i możliwości audytu. Bez wspólnego języka te trzy światy bardzo łatwo się rozjeżdżają. Data governance staje się wtedy nie tyle zestawem zasad, co sposobem na doprowadzenie do sytuacji, w której wszyscy mówią o tych samych danych i w ten sam sposób je rozumieją. Dopiero wtedy możliwe jest sensowne skalowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Wniosek… Z doświadczenia projektowego wynika dość jednoznaczny wniosek: modele sztucznej inteligencji można doskonalić iteracyjnie, ale jeśli dane wejściowe są niespójne, każda kolejna iteracja tylko utrwala istniejące problemy. W efekcie zamiast poprawy jakości decyzji otrzymujemy coraz bardziej skomplikowany system, który nadal opiera się na niepewnych fundamentach. Dlatego w finansach (ale nie tylko!) realne wdrożenia AI rzadko zaczynają się od modeli. Zaczynają się od porządkowania danych, ujednolicania definicji i budowania odpowiedzialności za informacje. Dopiero na takim fundamencie sztuczna inteligencja staje się narzędziem, które rzeczywiście wspiera decyzje biznesowe, a nie tylko je symuluje.
KarolKobus
Chmura vs on-premise. Jak Gardens-Software stawia na Twoją niezależność
W dzisiejszym świecie AI jest na ustach wszystkich, a trzeba pamiętać, że to „chmura” była „słowem-kluczem” ostatnich lat, a firmy często ulegały presji, by przechodzić na rozwiązania oparte na abonamentach. Ale co, jeśli płatność co miesiąc za coś, co w zasadzie nigdy nie jest twoje, po prostu nie ma sensu? Gardens-Software wspiera model, w którym płacisz raz, a system jest twój, co gwarantuje pełną niezależność. Kupujesz nie tylko oprogramowanie, ale także kod źródłowy, dzięki temu możesz rozwijać system samemu. Model on-premise: inwestycja w stabilność. Zamiast ciągłych opłat abonamentowych, stawiamy na jednorazową inwestycję, która z każdym rokiem jest coraz bardziej amortyzowana. W przeciwieństwie do rozwiązań chmurowych, nie masz ukrytych kosztów ani rosnących opłat. To twój system, twoje dane, twoja przyszłość. Niezależność i swoboda rozwoju Wielu dostawców systemów ERP boi się, że klient będzie chciał rozwijać oprogramowanie na własną rękę, ponieważ to mogłoby ograniczyć ich zyski. W Gardens-Software jest inaczej. Zapewniamy pełną swobodę w dalszym rozwoju. To unikalne podejście na rynku, które jest ogromną wartością dla firm. Wielu z klientów Gardens wybrało inną drogę, mają swoich własnych deweloperów, którzy rozwijają system. My, jako eksperci, wciąż służymy im pomocą, prowadzimy konsultacje i szkolenia. To model, który działa synergicznie. Warto zauważyć, że ta niezależność jest unikalna na tle konkurencji. Oczywiście enterprisowe rozwiązania są w stanie dostarczyć pewien poziom modyfikacji, ale wiąże się to z bardzo wysokimi kosztami. W przypadku Gardens, klient może rozwijać system samodzielnie, bez konieczności płacenia za nasze wsparcie przy każdej zmianie. Czy jesteś gotowy na niezależność? Wybór między chmurą a modelem on-premise to tak naprawdę wybór między płatnością za dostęp a inwestycją we własność. Gardens oferuje rozwiązanie, które wspiera długoterminowy rozwój i zapewnia niezależność w świecie, gdzie abonamenty stają się coraz powszechniejsze. Prawdziwa wartość nie leży w opłacie abonamentowej, lecz w tym, jak system dopasowuje się do unikalnych potrzeb twojego biznesu, i w tym, jak możesz rozwijać go w sposób, który ma sens dla ciebie.
Gardens
Systemy CRM dostępne w 2026 roku. Co wybrać dla firmy?
CRM (Customer Relationship Management) to oprogramowanie służące do zarządzania relacjami przedsiębiorstwa z klientami. Który system sprawdza się w tym najlepiej? Zachęcamy do przeczytania przewodnika po kilku różnych rozwiązaniach dostępnych na polskim rynku. Systemy CRM – dostępne zarówno w formie modułu, jak i samodzielnego oprogramowania – pomagają zarządzać relacjami z obecnymi oraz potencjalnymi klientami. Gromadzą wszystkie potrzebne dane dotyczące kontrahentów w jednym, bezpiecznym miejscu. To nie tylko dane osobowe, ale także szczegółowy wgląd w historię kontaktów telefonicznych i mailowych oraz preferencje odbiorców. Dodatkowo spora część systemów dostępnych na rynku wspiera firmy w tworzeniu ofert sprzedażowych. Programy CRM dostępne w Polsce Gdybyśmy mieli wytypować te najpopularniejsze rozwiązania CRM, warto przyjrzeć się analizom wyszukiwarek internetowych. Z danych udostępnianych przez Google Trends wynika niesłabnąca popularność systemów takich jak Zoho czy HubSpot. Często wyszukiwane są również informacje na temat rozwiązań firm Microsoft, SAP oraz Salesforce. Poniżej przyglądamy się jeszcze innym systemom, które precyzyjnie odpowiadają na specyficzne potrzeby polskich firm. Część z nich już zasila bazę dostępną na portalu myERP. Przegląd systemów CRM w 2026 roku Salesforce CRM Ten konkretny system Salesforce stanowi zbiór aplikacji do działań marketingowo-sprzedażowych. Tym samym wspiera każdy punkt kontaktu z klientem – od pierwszego maila lub telefonu, przez wysłanie oferty, aż po podpisanie umowy i dostarczenie produktu bądź usługi. System zbudowany i hostowany jest na platformie SaaS, czyli w modelu chmurowym. Oprócz tego można go łatwo integrować z innymi systemami oraz komunikatorami, takimi jak Slack. Często łączony jest z inną aplikacją Salesforce, Tableau, służącą do analizy biznesowej (BI). HubSpot HubSpot to system, którego zdecydowanie nie mogło zabraknąć na tej liście. Cieszy się ogromną popularnością zarówno za granicą, jak i wśród polskich firm. Całościowo program umożliwia śledzenie relacji z klientami na każdym etapie sprzedaży. Tym samym: Zapisuje szczegółowe informacje dotyczące dostawców i klientów, Konwertuje leady, Śledzi kontakt telefoniczny i mailowy z klientem, a także zapisuje daty spotkań odbytych za pośrednictwem komunikatorów, Planuje kontakt z klientem w postaci zadań i innych przypomnień, Generuje raporty dotyczące sprzedaży i nawiązywanego kontaktu, Weryfikuje szanse sprzedażowe na podstawie informacji o kliencie. Microsoft Dynamics 365 Choć Microsoft Dynamics 365 to potężny system ERP, zasługuje na swoją pozycję w tym zestawieniu ze względu na zaawansowane możliwości w zakresie dbania o relacje biznesowe. Na szczególną uwagę zasługuje moduł związany z obsługą klienta. Umożliwia on efektywne zarządzanie zgłoszeniami i zapytaniami od potencjalnych nabywców. Dodatkowo, system pozwala na łatwą integrację z innymi produktami Microsoft, np. komunikatorem MS Teams czy pakietem Office 365. Dodatkowo, dzięki chmurowej architekturze, system jest dostępny z dowolnego miejsca i na każdym urządzeniu. Asseco Softlab CRM Softlab CRM to produkt uzupełniający system ERP firmy Asseco. Pozwala on porządkować działania prowadzone wobec klientów i potencjalnych nabywców w jednym miejscu. Aplikacja pozwala m.in.: Rejestrować leady i podejmowane aktywności handlowe, Prowadzić i monitorować realizację kampanii marketingowych, Przeglądać zadania handlowca w czytelnej formie kalendarza, Analizować sprzedaż i zamówienia w formie dashboardu, Szacować szanse sprzedaży z uwzględnieniem różnych zmiennych. Zoho CRM Spora popularność systemu Zoho wynika m.in. z jego elastyczności i przystępnej ceny. Użytkownicy mogą je przetestować bezpłatnie w ramach okresu próbnego. Podstawowa funkcjonalność Zoho sprawia, że to oprogramowanie, którym powinny zainteresować się mniejsze i średnie firmy. Umożliwia bowiem generowanie i śledzenie leadów, a także prowadzenie całego procesu sprzedażowego krok po kroku. Dodatkowo umożliwia koordynację wszystkich kanałów komunikacji z klientem, zgodnie ze strategią omnichannel. CRM: który wybrać dla biznesu? Wybór idealnego systemu CRM to decyzja strategiczna, która powinna być podyktowana indywidualnymi potrzebami firmy. Nie ma jednego, uniwersalnego rozwiązania. Natomiast odpowiedź na kilka kluczowych pytan może ułatwić wybór: Skala działalności: Małe i rozwijające się firmy chwalą sobie rozwiązania typu Zoho CRM ze względu na niskie koszty wdrożenia. Złożoność procesów: Jeśli Twoja organizacja opiera się na wieloetapowym procesie sprzedażowym, zaawansowane możliwości Salesforce czy Microsoft Dynamics mogą się sprawdzić. Obecny ekosystem IT: Pracujesz głównie na pakiecie Microsoft Office? Naturalnym wyborem będzie Dynamics. Szukasz systemu dopasowanego do polskich realiów? Warto pochylić się nad Asseco Softlab. Nadal masz wątpliwości, na które oprogramowanie się zdecydować? Wypełnij kwestionariusz na koszt-wdrozenia.pl, przedstawiając oczekiwania Twojej firmy wobec rozwiązania IT. Pomożemy Ci dostrzeć do potencjalnego dostawcy, który może spełnić te potrzeby.
KajaGrabowiecka
Zmiany w stażu pracy od 2026 roku – co naprawdę się zmienia i co to oznacza dla HR?
Od 2026 roku wchodzą w życie przepisy, które w praktyce zmieniają sposób myślenia o stażu pracy. To jedna z tych zmian, które na pierwszy rzut oka wydają się „techniczną korektą”, ale w rzeczywistości mają bardzo konkretne skutki – zarówno dla pracowników, jak i dla działów HR. Najważniejsza zmiana? Rozszerzenie katalogu okresów wliczanych do stażu pracy. Od kiedy obowiązują nowe przepisy? Zmiany są wdrażane etapami: od 1 stycznia 2026 r. – w sektorze publicznym od 1 maja 2026 r. – w sektorze prywatnym Co do tej pory wliczaliśmy do stażu? Dotychczas katalog był dość „etatocentryczny”. Uwzględniano głównie: okresy zatrudnienia na umowę o pracę, pracę tymczasową, wybrane okresy związane z ochroną stosunku pracy (np. przywrócenie do pracy), urlopy wychowawcze, opiekuńcze czy służbę wojskową, urlop bezpłatny w ramach porozumienia pracodawców, okres przyznania świadczeń dla osób chronionych w przypadku likwidacji, okres pobierania zasiłku dla bezrobotnych, a także niektóre mniej oczywiste przypadki, jak prowadzenie gospodarstwa rolnego. To się jednak zmienia. Co nowego wlicza się do stażu pracy? Nowe przepisy znacząco rozszerzają katalog okresów. W praktyce oznacza to, że wiele osób „odzyska” lata, które wcześniej nie były uwzględniane. Do stażu pracy będą wliczane m.in.: Działalność gospodarcza i współpraca prowadzenie pozarolniczej działalności gospodarczej, współpraca przy prowadzeniu działalności. Umowy cywilnoprawne umowy zlecenia, umowy agencyjne, okresy współpracy przy tych umowach. Praca za granicą udokumentowane okresy wykonywania pracy zarobkowej poza Polską – nawet jeśli nie była to umowa o pracę. Ważne! Nowe okresy zaliczane są w momencie jeżeli osoba podlegała ubezpieczenie emerytalnemu i rentownemu. Wyjątek stanowią udokumentowane okresy, w których osoba fizyczna nie podlegała ubezpieczeniom emerytalnemu i rentowym na podstawie odrębnych przepisów. Wybrane okresy bez składek niektóre okresy, w których nie było obowiązku opłacania składek (jeśli są odpowiednio udokumentowane), np. ulga na start czy określone sytuacje związane z opieką nad dzieckiem. Służby mundurowe szeroki katalog służb, m.in. Policja, ABW, Straż Graniczna, PSP czy Służba Więzienna. To fundamentalna zmiana – staż pracy przestaje być powiązany wyłącznie z etatem. Co się zmieni w praktyce? Najważniejsza konsekwencja jest prosta: staż pracy wielu pracowników wzrośnie. A to automatycznie wpływa na ich uprawnienia. W szczególności zmiany mogą dotyczyć: wymiaru urlopu wypoczynkowego, długości okresu wypowiedzenia, wysokości dodatku stażowego, prawa do nagrody jubileuszowej, odpraw, czasu potrzebnego do awansu. W praktyce oznacza to, że HR będzie musiał na nowo przeliczyć staż – często „wstecznie” od momentu wejścia przepisów w życie. Kluczowy warunek: dokumenty Jest jeden element, który spina cały system – dokumentacja. Nowe okresy będą uwzględniane tylko wtedy, gdy pracownik je udokumentuje. W praktyce oznacza to: zaświadczenia z ZUS (tzw. USP), umowy, rachunki, potwierdzenia przelewów, inne dokumenty potwierdzające wykonywanie pracy lub aktywności. Co ważne, ZUS nie potwierdzi wszystkiego. W wielu przypadkach konieczne będzie zebranie dodatkowych dowodów. Terminy dostarczania dokumentów – o tym nie można zapomnieć Ustawodawca przewidział konkretne terminy na dostarczenie dokumentów: sektor publiczny – do 31 grudnia 2027 r. sektor prywatny – do 30 kwietnia 2028 r. Po ich upływie pracodawca nie będzie miał obowiązku uwzględniania nieudokumentowanych okresów. To oznacza, że temat nie „rozłoży się sam”, będzie wymagał aktywnej komunikacji z pracownikami. Wyzwania dla HR Z perspektywy działów HR zmiana oznacza kilka konkretnych wyzwań: zebranie i weryfikacja dużej liczby dokumentów, aktualizacja stażu pracy i powiązanych świadczeń, dostosowanie systemów kadrowo-płacowych, komunikacja zasad pracownikom, uniknięcie chaosu dokumentacyjnego. Z drugiej strony to też dobra okazja, żeby uporządkować dane kadrowe i wprowadzić jasne procedury. Na co warto zwrócić uwagę już teraz? Największym błędem byłoby zostawienie tematu „na później”. Warto już teraz: przygotować wewnętrzne zasady przyjmowania dokumentów, ustalić sposób komunikacji z pracownikami, określić, jakie dokumenty będą akceptowane, zaplanować proces weryfikacji. Im wcześniej zostanie to uporządkowane, tym mniej problemów w 2026 roku. Zmiany w stażu pracy to nie tylko nowelizacja przepisów to realna zmiana w podejściu do doświadczenia zawodowego. Dla pracowników oznacza to większe uprawnienia.Dla HR – więcej pracy, ale też większą kontrolę nad procesem, jeśli zostanie dobrze zaplanowany.
Wercom
Marża po fakcie to za późno. Dlaczego produkcja powinna liczyć zysk w trakcie realizacji zlecenia
Marża liczona dopiero po zakończeniu zlecenia jest informacją spóźnioną. Pokazuje, co się wydarzyło, ale nie pozwala już zmienić planu, zatrzymać nieopłacalnego ekspresu, inaczej ułożyć przezbrojeń ani porozmawiać z klientem o dostawie. W produkcji zysk nie znika na końcu miesiąca. Znika wcześniej: w zmianach harmonogramu, mikroprzestojach, błędnych priorytetach, nadgodzinach, kosztach transportu i danych, które trafiają do controllingu za późno. Dlatego firmy produkcyjne powinny patrzeć na marżę w trakcie realizacji zlecenia. Nie po to, aby każdy ruch sprowadzić do księgowości. Po to, aby szybciej widzieć, które decyzje operacyjne pracują na wynik, a które go zjadają. Dlaczego marża liczona po zakończeniu zlecenia jest spóźnioną informacją? Marża po fakcie odpowiada na pytanie: „Ile zarobiliśmy?”. Marża w trakcie realizacji odpowiada na ważniejsze pytanie: „Czy jeszcze możemy coś zmienić, żeby zarobić więcej?”. W wielu firmach produkcyjnych raport powstaje dopiero po zakończeniu tygodnia, zlecenia albo okresu rozliczeniowego. Dane trzeba zebrać z produkcji, magazynu, Excela, ERP-a, dokumentów kosztowych czy zapisów czasu pracy. Tylko że nawet jeśli raport jest poprawny, często opisuje rzeczywistość, która już się zmieniła. Raport po fakcie pokazuje wynik, ale nie daje czasu na reakcję Raport zamykający zlecenie jest potrzebny. Problem zaczyna się wtedy, gdy jest jedynym źródłem wiedzy o rentowności. Jeżeli firma dopiero po zakończeniu produkcji widzi, że zlecenie miało niższą marżę niż zakładano, może już tylko wyciągnąć wnioski. W efekcie np.: Nie cofnie nadmiarowych przezbrojeń. Nie odzyska czasu pracy maszyny. Nie cofnie decyzji o wysyłce dwoma transportami. Nie zmieni kolejności zleceń, aby nie blokować najbardziej rentownej produkcji. To trochę jak prowadzenie samochodu, patrząc głównie we wsteczne lusterko. Da się zobaczyć, gdzie był zakręt. Nie da się dzięki temu bezpiecznie wejść w obecny. Problem marży zaczyna się w codziennych decyzjach operacyjnych Marża nie jest tylko wynikiem ceny sprzedaży i kosztu materiału. W produkcji wpływa na nią wiele decyzji podejmowanych każdego dnia: Czy przyjąć ekspresowe zlecenie od ważnego klienta? Czy przerwać serię i przezbroić maszynę? Czy wysłać zamówienie jednym transportem czy rozbić dostawę? Czy przesunąć mniej pilne, ale bardziej rentowne zlecenie? Czy przyspieszyć produkcję kosztem nadgodzin? Czy zużyć surowiec teraz, czy poczekać na większą serię? Każda z tych decyzji ma koszt. Jeśli firma nie widzi go w trakcie realizacji, zaczyna zarządzać na wyczucie. Gdzie najczęściej wyparowuje marża w produkcji? Marża najczęściej nie znika przez jeden duży błąd. Częściej rozchodzi się w wielu małych decyzjach, które osobno wyglądają niewinnie, ale razem zmieniają wynik zlecenia. W firmie produkcyjnej łatwo zobaczyć przychód. Wpada zamówienie, rośnie portfel zleceń, maszyny pracują, ludzie mają co robić. Trudniej zobaczyć, czy ten ruch naprawdę zarabia. Szczególnie wtedy, gdy plan zmienia się kilka razy dziennie. Zmiany planu i nadmiarowe przezbrojenia Zmiana planu zawsze coś kosztuje. Nawet jeśli w arkuszu wygląda jak przesunięcie kilku wierszy. W praktyce oznacza to np.: zatrzymanie maszyny, zmianę ustawień, przestawienie ludzi, pobranie innego surowca, zmianę kolejności kompletacji, korektę dokumentów. Jeżeli takich zmian jest dużo, produkcja zaczyna płacić „podatek od chaosu”. Szczególnie niebezpieczne są przezbrojenia. Jedno dodatkowe przezbrojenie może wyglądać jak koszt do zaakceptowania. Pięć takich zmian w ciągu dnia może już zjeść dużą część marży. Problem w tym, że bez danych firma często widzi tylko fakt, że zlecenie zostało wykonane. Nie widzi, ile kosztowało dopchnięcie go do końca. Ekspresowe zlecenia i priorytety klientów VIP Klient VIP dzwoni i chce produkcję „na już”. Sprzedaż chce dowieźć relację. Zarząd chce utrzymać kontrakt. Produkcja dostaje polecenie: trzeba zrobić. Sama decyzja nie musi być zła. Złe jest podejmowanie jej bez policzenia konsekwencji. Ekspres może być opłacalny, jeśli klient płaci za przyspieszenie, a firma wie, które koszty wejdą do zlecenia. Może być też pozornie atrakcyjny, jeśli wysoka cena sprzedaży przykrywa dodatkowe przezbrojenia, nadgodziny, transport i opóźnienie innych zleceń. Różnica polega na widoczności. Jeśli planista i controlling widzą wpływ ekspresu na harmonogram, obciążenie zasobów i marżę, mogą podjąć świadomą decyzję. Jeśli tego nie widzą, wygrywa ten, kto ma większą siłę przebicia. Transport, nadgodziny i błędne założenia materiałowe Marża znika również poza samą maszyną. Czasem firma zakłada, że wyśle zamówienie jednym transportem, ale przez opóźnienie musi wysłać je w dwóch partiach. Czasem plan zakłada standardową pracochłonność, ale produkcja trafia na wadliwą partię surowca. A czasem zlecenie wymaga nadgodzin, bo wcześniej w plan weszło coś pilniejszego. W raporcie końcowym te koszty mogą zostać rozliczone. Pytanie brzmi: „Czy ktoś widział je wtedy, gdy można było jeszcze zdecydować inaczej?”. Dlaczego przychody mogą rosnąć, a zysk maleć? Firma może mieć coraz więcej pracy i coraz mniej pieniędzy. To jeden z najbardziej zdradliwych sygnałów w produkcji. Na pierwszy rzut oka biznes wygląda dobrze. Rośnie liczba zamówień. Zespół pracuje intensywnie. Park maszynowy jest obciążony. Klienci kupują. A mimo to wynik finansowy okazuje się słabszy, niż powinien. Dużo pracy nie oznacza dobrej rentowności W produkcji nie każde zlecenie jest tak samo dobre. Część zleceń dobrze wykorzystuje surowiec, pasuje do serii, nie wymaga wielu zmian i przechodzi przez proces płynnie. Inne wyglądają atrakcyjnie w sprzedaży, ale w realizacji blokują zasoby, wymagają częstych przezbrojeń, angażują magazyn i powodują przesunięcia w harmonogramie. Bez danych firma może dojść do paradoksu: 20% pracy finansuje dużą część kosztów, a reszta produkcji jest blisko zera albo poniżej opłacalności. Wtedy przychody rosną, ale zysk maleje. To nie musi oznaczać, że sprzedaż działa źle. Często oznacza to, że sprzedaż nie dostaje informacji zwrotnej z produkcji. Wycena bazuje na założeniu, a nie na tym, co realnie wydarzyło się na hali. Bez zderzenia planu z realiami realizacji nie ma sprzężenia zwrotnego do ofertowania Najważniejsze pytanie brzmi: „Czym różnił się plan od wykonania?”. Jeżeli firma zakładała 10 godzin pracy, a zlecenie zajęło 14 godzin, to trzeba wiedzieć, dlaczego tak się stało. Jeżeli zużycie materiału było wyższe, trzeba wiedzieć, czy zawiniły surowiec, technologia, błąd operatora, zmiana planu czy zbyt optymistyczna wycena. Jeżeli zlecenie wymagało dodatkowego transportu, trzeba ustalić, czy był to koszt wyjątkowy, czy powtarzalny element obsługi danego klienta. Dopiero wtedy powstaje sprzężenie zwrotne do ofertowania: Sprzedaż wie, gdzie cena jest za niska. Produkcja wie, które zlecenia rozbijają harmonogram. Controlling wie, które koszty nie powinny być rozsmarowane po całej firmie. Zarząd widzi, gdzie firma naprawdę zarabia. Bez porównania planu z realizacją marża jest niespodzianką. Z porównaniem staje się narzędziem zarządzania. Co firma powinna widzieć w trakcie realizacji zlecenia? Firma nie musi znać księgowego wyniku co do grosza w każdej minucie produkcji. Potrzebuje informacji zarządczej wystarczająco dobrej, aby podjąć decyzję wtedy, gdy ma ona jeszcze znaczenie. To ważne rozróżnienie. Księgowość zamknie dokumenty później. Controlling przygotuje dokładniejsze analizy. Ale kierownik produkcji, planista albo dyrektor operacyjny potrzebują jak najwcześniej sygnału: to zlecenie zaczyna tracić marżę. Aktualny koszt wytworzenia Na poziomie operacyjnym firma powinna widzieć, jak zmienia się koszt wytworzenia w trakcie pracy. Nie chodzi tylko o strukturę materiałową produktu. Liczą się także: rzeczywisty czas pracy ludzi, czas pracy maszyn, przestoje, przezbrojenia, poprawki, operacje dodatkowe, transport, zużycie surowca, wpływ zmian planu na inne zlecenia. Jeśli te dane spływają po tygodniu, decyzja jest spóźniona. Jeśli spływają w trakcie produkcji, firma widzi odchylenie szybciej. Pozostała marża na zleceniu Sama informacja o koszcie nie wystarczy. Potrzebny jest widok, ile marży zostało jeszcze na zleceniu przy obecnym przebiegu realizacji. To zmienia rozmowę w firmie. Zamiast powiedzieć: „Musimy to dowieźć za wszelką cenę”, można zapytać: „Co się stanie z wynikiem, jeśli dowieziemy to w ten sposób?”. Przykład: jeśli zlecenie zaczyna tracić marżę przez transport, można porozmawiać z klientem o jednej wysyłce zamiast dwóch. Jeśli marżę zjadają przezbrojenia, można sprawdzić, czy część dostawy może poczekać na inną serię. Jeśli problemem jest wadliwy surowiec, można szybciej uruchomić reklamację albo zmienić plan wykorzystania materiału. Wpływ decyzji operacyjnej na wynik Największą wartość daje nie sam raport, ale symulacja konsekwencji: Co się stanie, jeśli przesuniemy to zlecenie? Ile przezbrojeń dojdzie, jeśli przyjmiemy ekspres? Czy bardziej opłaca się dotrzymać terminu dla klienta A, czy uratować marżę na większym zleceniu? Czy priorytet „najmniej przezbrojeń” faktycznie jest najlepszy, jeśli klient płaci za ekspres? To są decyzje biznesowe, a nie informatyczne. System może je policzyć i pokazać warianty. Odpowiedzialność nadal zostaje po stronie ludzi. Jak APS, MES i dane produkcyjne pomagają liczyć marżę w trakcie pracy? Technologia nie rozwiązuje problemu marży sama. Pomaga wtedy, gdy porządkuje dane z planowania, produkcji, magazynu i controllingu. W firmie produkcyjnej marża „na żywo” wymaga trzech elementów: Planu. Danych z realizacji. Wspólnego obrazu sytuacji. Bez planu nie ma punktu odniesienia. Bez danych z hali nie ma rzeczywistości. Bez wspólnego obrazu każdy dział będzie bronił własnej wersji prawdy. APS pokazuje konsekwencje planu System APS pomaga zobaczyć, jak decyzja wpływa na harmonogram, zasoby, przezbrojenia, terminy obciążenie produkcji. To ważne przy zleceniach ekspresowych i zmianach priorytetów. Planista może porównać kilka wariantów: pod termin, pod mniejszą liczbę przezbrojeń, pod najniższy stan magazynowy, pod zysk albo pod obsługę wybranego segmentu klientów. Dzięki temu „optymalny plan” nie jest pustym hasłem. Jest planem zgodnym z funkcją celu. A funkcja celu musi wynikać z biznesu: terminowości, rentowności, cashflow, dostępności surowca albo obsługi strategicznego klienta. MES dostarcza dane z realizacji System MES pokazuje, co naprawdę dzieje się na produkcji. Operator melduje rozpoczęcie i zakończenie pracy. Z kolei system zbiera: czas operacji, przestoje, braki, zużycie surowców, postęp zlecenia, odchylenia od planu. Dzięki temu firma nie czeka na ręczne podsumowanie, które powstanie po kilku dniach. To pozwala zobaczyć marżę w ruchu. Nie jako pełne księgowe zamknięcie, ale jako sygnał zarządczy: zlecenie idzie zgodnie z założeniem albo zaczyna się od niego oddalać. ERP i controlling dostają lepsze dane do rozliczenia ERP nadal pozostaje ważnym miejscem dla danych finansowych, dokumentów, zamówień i rozliczeń. Problem pojawia się wtedy, gdy ERP dostaje dane z produkcji za późno albo w zbyt ogólnej formie. Jeśli dane produkcyjne są dokładniejsze, controlling nie musi opierać się wyłącznie na kluczach podziałowych i uśrednieniach. Może analizować rentowność zleceń, klientów, grup produktów i typów realizacji na podstawie tego, co faktycznie wydarzyło się w procesie. Wtedy raport końcowy nie jest odkryciem, że marża zniknęła. Jest potwierdzeniem i pogłębieniem informacji, którą firma widziała wcześniej. Marża na żywo nie odbiera decyzyjności ludziom Liczenie marży w trakcie realizacji zlecenia nie oznacza, że algorytm ma zarządzać firmą za ludzi. Oznacza, że ludzie dostają lepszy materiał do decyzji. To ważne, bo produkcja nie jest idealnym modelem matematycznym. Są relacje z klientami. Są umowy ramowe. Są sytuacje awaryjne. Są strategiczne zlecenia, które warto zrobić nawet wtedy, gdy pojedyncza realizacja nie wygląda idealnie. System pokazuje warianty, ale to człowiek wybiera decyzję Dobry system nie mówi tylko: „Zrób tak”. Powinien pokazać: „Jeśli zrobisz tak, konsekwencje będą takie…”, np.: Jeśli wybierzesz ekspres, wzrośnie liczba przezbrojeń. Jeśli utrzymasz serię, klient poczeka dłużej. Jeśli rozbijesz dostawę, wzrośnie koszt transportu. Jeśli przesuniesz zlecenie, uratujesz marżę na większym kontrakcie. Jeśli zejdziesz ze stanów magazynowych zbyt nisko, wzrośnie ryzyko braku materiału. Taki widok nie zabiera doświadczenia planisty. Wzmacnia je. Planista nie musi być mistrzem Excela. Może wrócić do swojej właściwej roli: układania produkcji tak, aby firma dowoziła wynik, terminy i przepływ. Czasem zlecenie „pod wodą” ma sens, ale musi być świadome Nie każde nierentowne zlecenie trzeba od razu odrzucić. Czasem firma świadomie realizuje słabsze zlecenie, bo klient jest strategiczny. Czasem opłaca się przyjąć trudną produkcję, bo otwiera drogę do większego kontraktu. Czasem warto dowieźć ekspres, jeśli relacja z klientem ma większą wartość niż marża na jednej dostawie. Różnica polega na świadomości. Jeżeli firma wie, że robi zlecenie poniżej zakładanej marży, może uznać to za decyzję handlową. Jeżeli dowiaduje się o tym po zamknięciu miesiąca, to nie była decyzja. To był koszt braku informacji na czas. Marża powinna być narzędziem zarządzania – nie niespodzianką Firmy, które chcą lepiej zarządzać rentownością, muszą połączyć plan z realizacją. Muszą widzieć, jak zmiany harmonogramu, przezbrojenia, transport, priorytety klientów, stany magazynowe i rzeczywisty czas pracy wpływają na wynik zlecenia. Nie po miesiącu, ale już trakcie pracy. Nie chodzi o to, żeby system „załatwił” marżę. Chodzi o to, żeby produkcja, sprzedaż, controlling i zarząd rozmawiały na podstawie tych samych danych. Wtedy decyzja o ekspresie, przesunięciu zlecenia albo rozmowie z klientem przestaje być intuicją. Staje się decyzją biznesową. A to często jest różnica między firmą, która ma dużo pracy, a firmą, która naprawdę zarabia.
KarolChęciński
ERP dla produkcji laminowanych szyb. Case study wdrożenia systemu
Poznajcie historię sukcesu firmy Finn Lamex Safety Glass Oy – czołowego producenta wysokiej jakości szyb przednich do pojazdów specjalistycznych, kamperów oraz maszyn ciężkich. Po 25 latach korzystania z dotychczasowych rozwiązań IT, organizacja zdecydowała się na cyfrową transformację i wdrożenie nowoczesnego systemu ERP. Jak przebiegała ta aktualizacja i jakie korzyści przyniosła? Juh-Pekk Matikainen, Dyrektor ds. Produkcji w firmie Finn Lamex, podkreśla, że firma operuje w niezwykle wymagającym segmencie branży motoryzacyjnej. Przedsiębiorstwo koncentruje się na produkcji niskoseryjnej, oferując około 2000 zróżnicowanych produktów. Skala zamówień jest bardzo rozpięta – od pojedynczych egzemplarzy po partie liczące kilka tysięcy sztuk rocznie. Proces technologiczny jest wieloetapowy i precyzyjny. Rozpoczyna się od cięcia i kształtowania tafli szkła. Następnie następuje gięcie w specjalistycznych piecach i laminacja folią zabezpieczającą. Końcowe są procesy w autoklawach i rygorystyczną kontrolę jakości. Tak złożony cykl wymagał narzędzia, które zapewni pełną kontrolę nad każdym etapem prac. Zmiana systemu ERP Głównym impulsem do aktualizacji oprogramowania była potrzeba radykalnego zwiększenia mocy produkcyjnych oraz unowocześnienia infrastruktury IT. Block Quote Obecnie, z wyłączeniem obszaru płac, cały łańcuch procesów – od momentu wpłynięcia zamówienia, przez planowanie i produkcję, aż po logistykę i dostawę – jest zarządzany wewnątrz systemu Monitor ERP. Skonsolidowanie danych w jednej bazie sprawiło, że zarządzanie procesami stało się w pełni przejrzyste i przewidywalne. Transparentność i pełna kontrola Kluczowym wymaganiem Finn Lamex była możliwość monitorowania produkcji w trybie ciągłym – 24 godziny na dobę przez 6 dni w tygodniu. Tommi Aitala, Koordynator ds. Logistyki, zaznacza, że nowe rozwiązanie zrewolucjonizowało wgląd w przepływ materiałów. Co więcej, dzięki harmonogramowaniu w czasie rzeczywistym, kadra zarządzająca dokładnie wie, na jakim etapie znajduje się konkretny artykuł. Block Quote Integracja z Maszynami, czyli niezawodna identyfikowalność Jednym z najistotniejszych elementów projektu była automatyzacja procesów śledzenia produktów. Wykorzystując moduł Integracji z Maszynami (Monitor MI) oraz systemy skanowania kodów kreskowych, Finn Lamex wyeliminował ryzyko błędów ludzkich. Automatyczna identyfikowalność zapewnia wiarygodność danych, co w branży motoryzacyjnej, gdzie bezpieczeństwo jest priorytetem, ma kluczowe znaczenie. Business Intelligence w produkcji Firma Finn Lamex wykorzystuje również zaawansowaną analitykę Business Intelligence (Monitor BI) w codziennym operacyjnym zarządzaniu. Moduł ten oferuje błyskawiczny dostęp do kluczowych wskaźników efektywności (KPI) w obszarach sprzedaży, produkcji i logistyki. Różnica w wydajności jest kolosalna: analizy, które dawniej wymagały dwóch godzin żmudnej pracy z arkuszami, teraz są generowane w zaledwie dwie minuty. Co więcej, elastyczność systemu pozwala na tworzenie spersonalizowanych raportów, dostosowanych do specyficznych potrzeb i kreatywności użytkowników.
Monitor ERP System
Jak algorytmy AI przekładają się na mierzalne zyski? Poznaj możliwości inteligentnego planowania produkcji i wiele więcej z nadchodzącego webinaru Comarch. Rynek dynamicznie się zmienia, a koszty operacyjne idą w górę. Z tego powodu firmy produkcyjne i logistyczne szukają sposobów na maksymalne wykorzystanie posiadanych zasobów. Dzisiejszym rozwiązaniem pozostają możliwości oparte na sztucznej inteligencji, co będzie głównym […]
Najnowszeopinie o systemach
Zobacz wszystkie
