Jak AI czyta dane z Prodio i Qcadoo i co potem robi ze zleceniami, brakami i raportem zmiany?

Prodio i Qcadoo można podłączyć do AI bez żadnego dużego projektu IT. Oba systemy udostępniają dane przez API, a AI może na ich podstawie odpowiadać na pytania o status zlecenia, zestawiać braki po stanowiskach i co wieczór generować raport zmiany dla właściciela. Ten sposób sprawdza się szczególnie w firmach produkcyjnych liczących kilkanaście do kilkudziesięciu osób, gdzie kierownik produkcji robi za planistę, brygadzistę i centrum informacyjne hali jednocześnie.

Jakie dane z Prodio i Qcadoo trafiają do AI?

Zanim AI może cokolwiek powiedzieć, musi mieć dostęp do danych. W Prodio najważniejsze pola to:

• Zlecenie produkcyjne: numer zlecenia, nazwa wyrobu, ilość planowana, ilość wykonana, termin realizacji, status (Nowe, W realizacji, Zakończone, Zatrzymane)
• Operacje na zleceniu: nazwa operacji, przypisane stanowisko, czas planowany, czas zarejestrowany start/stop, pracownik, który otwierał i zamykał operację
• Braki: ilość, przyczyna, stanowisko, zmiana, data zdarzenia
• Zużycie materiałów: nazwa materiału, ilość planowana według normy, ilość faktycznie pobrana

Qcadoo ma podobną strukturę, ale trochę głębszą. Zlecenie produkcyjne powiązane jest z technologią, czyli zdefiniowaną sekwencją operacji technologicznych z przypisanymi stanowiskami roboczymi i normami czasu. Rejestracja produkcji to osobny dokument: operator wpisuje ilość wykonaną, czas rzeczywisty, braki z przyczyną. Zapotrzebowanie materiałowe zestawia co zaplanowano, a co faktycznie pobrano z magazynu. To dwa różne dokumenty w systemie i oba nadają się do analizy przez AI.

Prodio udostępnia REST API po aktywowaniu klucza w ustawieniach konta. Qcadoo też ma API, a w wersjach on-premise można podpiąć się bezpośrednio do bazy danych PostgreSQL, na której działa. W praktyce synchronizujemy dane co kilka minut do lekkiej warstwy pośredniej. Stamtąd AI pobiera je przy każdym pytaniu lub przy zapytaniach cyklicznych.

AI odpowiada na pytania o zlecenia: kiedy będzie gotowe i gdzie teraz jest?

Handlowiec pyta kierownika: "Kiedy schodzi zlecenie 3142 na uchwyty do Nowaków?" Kierownik odkłada co robił, idzie sprawdzić w systemie, wraca z odpowiedzią. Albo odpowiada z pamięci i się myli. To codzienność w wielu halach.

Po podpięciu AI do Prodio to pytanie można zadać wprost na firmowym czacie, w Teamsach albo przez Messengera. AI sprawdza aktualny status zlecenia, widzi które operacje są zamknięte, która jest teraz otwarta i na jakim stanowisku, ile czasu zostało do normy. Podaje szacowany czas zakończenia. Nie zgaduje: liczy na podstawie zarejestrowanego postępu i historycznych czasów podobnych operacji w tym samym systemie. Jeśli norma jest przekroczona, też to powie.

U jednego z naszych klientów, firmy produkującej elementy metalowe, właściciel odbierał kilkanaście telefonów dziennie z pytaniami o terminy. Po wdrożeniu AI jako punktu pytań o zlecenia handlowcy piszą zapytanie na czacie i dostają odpowiedź w kilka sekund. Właściciel przestał być centrum informacyjnym hali.

AI potrafi też odpowiedzieć na pytania przekrojowe. "Które zlecenia mają termin w tym tygodniu i jak daleko są z realizacją?" Takie zestawienie bez AI wymagałoby ręcznego przeglądania widoku Prodio albo eksportu do Excela i własnoręcznego liczenia.

Zestawienie braków po stanowiskach: gdzie naprawdę ucieka materiał?

Braki w Prodio mają przypisane stanowisko i przyczynę. W Qcadoo rejestracja produkcji zawiera kolumnę z ilością braków i pole przyczyny. Przez tydzień, dwa, miesiąc zbiera się tego sporo. Problem polega na tym, że nikt tego nie podsumowuje na bieżąco. Dane są w systemie, ale żeby zobaczyć, że stanowisko S3 generuje dwa razy więcej odpadów niż S1, trzeba ręcznie wyciągać raporty i je zestawiać. Mało kto to robi regularnie.

AI robi to automatycznie i cyklicznie. Co poniedziałek rano właściciel dostaje zestawienie: które stanowisko miało ile braków w minionym tygodniu, jakie były najczęstsze przyczyny, czy widać trend wzrostowy na konkretnej linii lub zmianie. Można też zapytać wprost: "Pokaż braki z zmiany porannej w zeszłym tygodniu z podziałem na operacje." AI przeszukuje zarejestrowane dane i odpowiada.

To szczególnie przydatne, gdy firma rozlicza operatorów za jakość albo szuka, gdzie traci się materiał bez oczywistej przyczyny. Bez zagregowanych danych trudno odróżnić problem systemowy: zużyte narzędzie, zły materiał od dostawcy, od jednorazowego błędu operatora. AI sam z siebie tego nie oceni, ale da Ci dane ułożone tak, żeby człowiek mógł wyciągnąć wniosek.

Zlecenia bez ruchu: jak AI wyłapuje to, co utknęło na hali?

Status "W realizacji" w Prodio czy w Qcadoo oznacza, że zlecenie zostało uruchomione. Ale co, jeśli nikt nie loguje czasu na danej operacji od ośmiu godzin? Albo od dwóch dni? System nie krzyknie. Zlecenie siedzi w kolejce, termin się zbliża, a nikt o tym nie wie.

AI może to monitorować. Ustawiamy próg: jeśli na otwartym zleceniu nie ma żadnej nowej rejestracji czasu przez więcej niż określoną liczbę godzin, AI wysyła alert. Do właściciela, planisty, kierownika zmiany. W treści: numer zlecenia, nazwa wyrobu, ostatnia zarejestrowana operacja, pracownik który ją otwierał i ile zostało do planowanego terminu.

Brzmi prosto. Ale eliminuje sytuacje, gdzie klient dzwoni po odbiór towaru, a okazuje się, że zlecenie utknęło trzy dni temu na operacji lakierowania, bo skończył się materiał. Nikt nie pomyślał, żeby powiedzieć kierownikowi. Takie rzeczy zdarzają się regularnie w firmach, gdzie każdy jest "zajęty" i nie ma komu pilnować całości.

Raport zmiany generowany automatycznie z danych systemowych

Typowo raport zmiany wygląda tak: brygadzista na koniec dnia siada, przegląda Prodio albo Qcadoo, zapamiętuje co ważne, ewentualnie dzwoni do właściciela i opowiada co się działo. Często ten raport w ogóle nie powstaje, bo nie ma czasu ani chęci po ośmiu godzinach na hali. Informacje przepadają.

AI może ten raport generować samodzielnie, pod koniec każdej zmiany. Dane bierze bezpośrednio z systemu: ile zleceń zamknięto, ile sztuk wyprodukowano, ile braków zarejestrowano, które zlecenia są opóźnione względem terminu, jakie materiały zostały pobrane z magazynu. Format jest stały, właściciel dostaje go o tej samej porze na e-mail albo przez komunikator.

W Prodio pobieramy dane z API: zdarzenia z danego dnia, zamknięte i otwarte operacje, zarejestrowane braki. W Qcadoo to może być zapytanie o rejestracje produkcji z ostatnich ośmiu godzin. AI zbiera dane, układa je w czytelną strukturę i wysyła. Bez przepisywania czegokolwiek ręcznie, bez czekania aż brygadzista znajdzie czas.

Od czego zaczynamy, zanim cokolwiek zadziała?

Zaczynamy od dostępu do danych. W Prodio sprawdzamy, czy API jest aktywowane i czy mamy klucz. W Qcadoo weryfikujemy wersję instalacji i to, czy API jest dostępne w danej konfiguracji. To jedyna techniczna rozmowa z IT albo administratorem systemu. Zwykle trwa godzinę.

Potem ustalamy z klientem dwa, trzy pytania, które właściciel lub kierownik zadaje najczęściej. Nie budujemy od razu wszystkiego. Zaczynamy od jednego przepływu: najczęściej pytania o status zlecenia albo od raportu zmiany. Gdy to działa i ludzie z tego korzystają, rozszerzamy o kolejne funkcje. Braki po stanowiskach, alerty o zleceniach bez ruchu.

Dane z Prodio i Qcadoo to głównie numery zleceń, czasy i ilości. Nie ma tu wrażliwych danych klientów ani informacji finansowych, więc z perspektywy RODO integracja jest stosunkowo prosta. Jeśli firma ma restrykcyjne wymagania co do miejsca przetwarzania danych, model językowy uruchamiamy lokalnie, na serwerze klienta.

Jeśli chcesz zobaczyć, jak to wygląda w praktyce dla firmy podobnej do Twojej, zajrzyj do naszych realnych wdrożeń. A jeśli masz konkretny system i konkretny proces do omówienia, umów się na bezpłatny audyt. Na spotkaniu dostaniesz konkretną odpowiedź: co da się podpiąć, jak szybko i co z tego będziesz miał na co dzień.