Jedna inteligentna warstwa
dla całej fabryki.

Łączymy dane ze sprzedaży, produkcji, zakupów, logistyki i controllingu, aby firma mogła szybciej planować, wykrywać problemy i podejmować trafniejsze decyzje. Agenci AI analizują informacje z istniejących systemów, wskazują ryzyka i wspierają zespoły w codziennej pracy. Bez wymiany obecnych narzędzi i bez tworzenia kolejnego dashboardu.

Dla zarządu, COO, produkcji, supply chain, jakości, UR i controllingu.
Problem

Decyzje zapadają zbyt późno.

Cztery powtarzające się objawy, które codziennie kosztują zakład czas, marżę i zaufanie do danych.

01
SILOS

Rozjechane plany

Sprzedaż, produkcja i zakupy pracują na różnych danych i ręcznie uzgadniają plany.

02
LATENCY

Widzimy za późno

Awarie, opóźnienia i straty produkcyjne są widoczne dopiero, gdy uderzają w wyniki.

03
KNOW-HOW

Wiedza w głowach

Kluczowa wiedza operacyjna zostaje u kilku ekspertów, zamiast być dostępna dla całej organizacji.

04
INTEGRATION

Systemy nie rozmawiają

ERP, MES, WMS, CMMS i SCADA działają osobno — nie tworzą wspólnego obrazu sytuacji.

Efekt
Jeden operacyjny obraz zakładu — dane, wiedza i decyzje w jednym miejscu.
AI4factory Advisor

Znajdź najlepsze zastosowania AI
dla swojej fabryki 
w 3 minuty.

Odpowiedz na 4 pytania: typ produkcji, priorytety, dane, poziom ambicji. Otrzymasz 3–5 rekomendacji z uzasadnieniem, KPI i pierwszym krokiem wdrożeniowym.

advisor.session // 4 steps
LIVE
STEP01

Profil zakładu

INPUT · 30s

Typ produkcji, branża, rola linii — kontekst, w którym rekomendacje mają sens.

STEP02

Priorytety biznesowe

PICK · 45s

Max 3: terminy, OEE, jakość, zapasy, awarie, marża. Ustawiasz oś decyzji.

STEP03

Dostępne dane

SCAN · 40s

ERP, MES, SCADA/IoT, WMS, CMMS, QMS, CRM, Excel — z czego realnie da się zbudować model.

STEP04

Poziom ambicji

SCOPE · 25s

Asystent → analityk → doradca → agent → autonomia. Wybierasz, jak głęboko wchodzimy.

Output
3–5 rekomendacji · KPI · pierwszy krok wdrożeniowy
System Architecture

Łańcuch wartości

MOD_001

Popyt i sprzedaż

Forecast accuracy, dostępność.

STANDBY
MOD_002

S&OP / IBP

Service level, plan adherence, marża.

STANDBY
MOD_003

Zakupy i surowce

Stock-out, rotacja, OTD dostawców.

STANDBY
MOD_004

Planowanie produkcji

OTIF, setup time, czas planowania.

STANDBY
CORE

Produkcja

OEE, throughput, WIP.

CORE_ENGINE: ACTIVE
MOD_006

Jakość

FPY, scrap, reklamacje.

STANDBY
MOD_007

Utrzymanie ruchu

MTBF, MTTR, downtime.

STANDBY
MOD_008

Logistyka

OTIF, lead time.

STANDBY
MOD_009

Controlling

Koszt jednostkowy, marża.

STANDBY
AI4Factory Process Intelligence System
Scenariusze AI i Agentic AI

Od pojedynczego modelu do agenta, który wykonuje decyzję.

Scenariusz · 00 / 08

Popyt / S&OP

Od prognozy do skoordynowanego planu sprzedaży i produkcji.

AIModel

Prognoza popytu, sezonowość, symulacje scenariuszy „co‑jeśli” i analiza wpływu promocji.

AGENTICWykonanie

Agent S&OP koordynuje sprzedaż, produkcję i zakupy — negocjuje kompromisy między działami i proponuje decyzję do akceptacji.

KPI
Forecast accuracy +15%
KPI
Skrócenie cyklu S&OP z 5 dni do 1 dnia
KPI
Dostępność 99%
Co robi agent
  • Aktualizuje prognozę na podstawie nowych zamówień i sygnałów rynkowych
  • Wykrywa konflikty między planem sprzedaży a możliwościami produkcji
  • Rekomenduje realokację zasobów i priorytetów
Integracje
ERPCRMAPSHurtownia danych
ModelAgentDecyzja
Jak działa

Jak system zamienia dane w decyzje i działania

Pięć etapów jednej pętli. Kliknij, aby zatrzymać przepływ i poznać szczegóły.

ETAP 01 / 05

Percepcja

Zbieramy sygnały z całej fabryki w czasie rzeczywistym.

Dane z ERP, MES, SCADA/PLC, WMS, CMMS, QMS, CRM, dokumentów, IoT i ludzi.

ERPMESSCADAWMSCMMSQMSCRMIoTDocs
Źródeł danych
40+
Przykład: system nie tylko rejestruje spadek ciśnienia na linii. Rozumie jego wpływ na konkretne zlecenie, klienta, termin, materiał i marżę — następnie proponuje możliwe działania.
Dopasowanie

Do Twojego typu produkcji i branży.

Wybierz typ produkcji — zobacz, na czym skupia się AI w Twoim kontekście.

AICOREETOLOTSERMASPROCASM
ETO

Jednostkowa / ETO

Niestandardowe wyroby i projekty.

Fokus AI

Wycena, zasoby, ryzyko projektu, wiedza ekspercka.

WycenaZasobyRyzykoWiedza
Najedź lub kliknij węzeł, aby zablokować wybór
Poziomy autonomii

Human‑in‑the‑loop. Ty decydujesz, ile autonomii oddajesz.

Przesuń wskaźnik po skali — zobacz, jak zmienia się podział ról między człowiekiem a AI.

Człowiek 80%20% AI
L1
Informuje

Asystent

Odpowiada, generuje raporty i udostępnia wiedzę.

Q&ARaportyWyszukiwanie wiedzy
Przykład interakcji

„Pokaż OEE linii 3 z ostatniej zmiany.”

Auto‑demo · kliknij L1–L5, aby zatrzymać

Zasada: człowiek zachowuje kontrolę nad decyzjami o wysokim ryzyku. Każde działanie jest objęte rolami, politykami, audytem i historią decyzji.

Bezpieczeństwo i governance

Integracje, audyt, zgodność.
Bez kompromisów.

Nie zastępujemy ERP, MES, WMS, CMMS ani SCADA. Dodajemy nad nimi warstwę rozumienia, planowania i wykonania — w architekturze hybrydowej (Azure Foundry / cloud, opcjonalnie on‑premise).

RBACAPIAUDITGDPR
RBAC

Role i uprawnienia

Granularne polityki dostępu dla ludzi i agentów — kto może co, na jakich danych i w jakim kontekście.

Role per proces i per system
Zakresy danych i akcji
Segregacja obowiązków (SoD)
audit.logagent.s&op → propozycja realokacji · wymaga: planner_lead
Auto‑demo · kliknij warstwę, aby zatrzymać
Jak zaczynamy

Od potrzeby biznesowej do skalowania rozwiązania.

Fazy nachodzą na siebie — kolejna zaczyna się zanim poprzednia dobiegnie końca. Kliknij pasek, żeby zobaczyć szczegóły.

Tydzień
0
4
8
12
16
20
24+
FAZA 03 · tydzień 5–13 · 6–8 tyg.
Deploy

1–2 działające scenariusze z baseline i pomiarem efektu.

Deliverables
BaselineAgent v1Pomiar KPIRunbook
Rezultat fazy
Mierzalny efekt w produkcji
Wchodzi jako input do fazy 04

Zamień rozproszone dane
w inteligencję operacyjną.

Zacznij od warsztatu Discovery — mapa procesów, danych, KPI i business case. Pierwszy krok: Agent Planisty Produkcji lub Operator Copilot.