Jak AI czyta zdarzenia z czytników Roger RACS, Unicard i Satel i co z tego ma dział kadr?

Tak, AI może wyciągać zdarzenia wejść i wyjść z Roger RACS 5, Unicarda i Satela, zamieniać je w gotową ewidencję czasu pracy i sygnalizować to, czego nikt nie chciał sprawdzać ręcznie: kto wchodzi po godzinach, czyja karta wciąż działa mimo zwolnienia, które drzwi stoją otwarte za długo. Dane są już w systemie. Trzeba tylko między kontrolę dostępu a dział kadr wpiąć warstwę, która te dane rozumie i coś z nimi robi.

Co siedzi w bazie zdarzeń systemu kontroli dostępu i dlaczego interesuje kadrową

Każdy z tych systemów zapisuje każde zbliżenie karty do czytnika: czas co do sekundy, numer karty, identyfikator czytnika, wynik zdarzenia. Wejście, wyjście, odmowa dostępu, alarm. Do tego strefy, harmonogramy uprawnień, lista osób przypisanych do kart.

W Roger RACS 5 zdarzenia trafiają do bazy SQL Server. Każdy rekord ma: datę i godzinę, typ zdarzenia, identyfikator punktu dostępu, numer karty i powiązaną osobę z bazy użytkowników RACS. Przy Unicardzie UniRCP tabela operacji RCP przechowuje pola takie jak czas_wejscia, czas_wyjscia, numer_karty, pracownik, strefa dostępu. W Satelu ACCO NET zdarzenia są analogiczne, a do tego dochodzą zdarzenia alarmowe z systemu INTEGRA: naruszenie strefy, aktywacja wejścia, drzwi otwarte zbyt długo.

Z tego materiału kadrowa może ułożyć pełną ewidencję czasu pracy. Problem w tym, że bez narzędzi robi to ręcznie, przeklikując raporty w oprogramowaniu, albo w ogóle nie robi.

Jak fizycznie podłączyć AI do Roger RACS 5, Unicarda i Satela: API, baza czy eksport?

Roger RACS 5 to pod tym względem najwygodniejszy z trojga. Roger udostępnia RACS 5 Web Service, czyli wbudowaną usługę REST, którą aktywujesz w konfiguracji serwera. AI wywołuje endpointy HTTP i dostaje zdarzenia w formacie JSON: lista wejść i wyjść z danego okresu, lista kart i przypisanych osób, aktualny stan uprawnień do stref. Potrzebujesz konta serwisowego z uprawnieniami odczytu i dostępu do serwera Roger w sieci firmowej. Alternatywna droga: bezpośredni dostęp do bazy SQL Server Express zainstalowanej razem z RACS 5. Szybsza przy dużych wolumenach, ale wymaga dostępu do serwera i zgody administratora IT.

Unicard UniRCP nie ma otwartego REST API. Integracja idzie przez bazę danych systemu: SQL Server lub MySQL, zależnie od wdrożenia. Możliwa jest też inna droga: UniRCP potrafi cyklicznie eksportować pliki CSV lub XLS do wskazanego folderu sieciowego. AI pobiera te pliki co godzinę albo raz na noc, przetwarza je i odkłada wyniki. Mniej eleganckie niż API na żywo, ale działa pewnie i nie wymaga specjalnych uprawnień sieciowych ani ingerencji w konfigurację serwera UniRCP.

Satel ACCO NET: integracja przez bazę ACCO lub przez ACCO SDK dostępne dla zarejestrowanych partnerów Satela. Satel nie publikuje otwartego REST API do ACCO. Jeśli firma nie korzysta z partnera mającego dostęp do SDK, zostają eksporty z oprogramowania ACCO Soft: raporty zdarzeń w formacie XLS, generowane cyklicznie przez harmonogram wbudowany w ACCO Soft. AI czyta te pliki po każdym eksporcie.

Jedno zdanie podsumowania, które warto zapamiętać: Unicard i Satel nie dają otwartego API w stylu REST z dokumentacją na stronie producenta. Jeśli chcesz integracji na żywo bez eksportów, potrzebujesz albo integratora z dostępem do SDK, albo warstwy pośredniej czytającej bazę bezpośrednio.

Co AI robi z tysiącami wpisów z czytników w praktyce

Tygodniowy log nawet małej firmy z kilkunastoma pracownikami i trzema czytnikami to kilkaset wierszy dziennie. Nikt tego nie czyta ręcznie.

AI dostaje surowe zdarzenia i odpowiada na pytania: czy ta osoba była dziś w pracy, o której przyszła, o której wyszła, czy weszła przez wejście główne czy boczne. Z pary "wejście godzina X, wyjście godzina Y" składa dzień pracy. Jeśli brak wyjścia, a następne wejście jest następnego dnia: AI flaguje lukę i opisuje ją. Nie zakłada nic, tylko mówi: brak rejestracji wyjścia, możliwa praca nocna lub błąd czytnika, wymaga potwierdzenia.

Typowo wygląda to tak, że AI generuje raport "kto był i kiedy" dla każdego dnia miesiąca, zestawia go z grafikiem z systemu kadrowego i wypisuje rozbieżności z komentarzem. Na przykład: "Marek Kowalski: ewidencja mówi 8 godzin, czytniki 6h 42 minuty, różnica 78 minut, możliwa praca poza zasięgiem czytnika lub wyjście przez drzwi bez rejestracji". Ten komentarz trafia do kadrowej jako gotowy materiał do wyjaśnienia.

Kierownik pyta: kto był na hali produkcyjnej w nocy z poniedziałku na wtorek? AI odpowiada w kilka sekund. Zamiast przeszukiwania logów w RACS 5 albo ACCO Soft przez pół godziny.

Jeśli system jest podłączony na żywo, alerty można ustawić w czasie rzeczywistym: drzwi otwarte powyżej przyjętego limitu minut, wejście poza harmonogramem strefy, nieznana karta przy zabezpieczonej bramie. Powiadomienie SMS albo e-mail do ochrony lub administratora obiektu.

Karty aktywne na byłych pracownikach: ten problem jest w prawie każdej firmie

Pracownik odchodzi. HR wyrejestrowuje go z Optimy albo enova365. Karta w systemie kontroli dostępu zostaje aktywna, bo nikt nie pamięta, żeby jednocześnie wejść do RACS 5 lub UniRCP i ją zablokować. Dwa systemy, dwa kroki, dwa działy.

Jeden z klientów, firma produkcyjna z trzema halami, odkrył przy przeglądzie, że 9 aktywnych kart jest przypisanych do osób nieobecnych na liście płac. Trzy z tych kart należały do pracowników, którzy odeszli ponad rok wcześniej. Nikt nie traci spokoju, dopóki nie dowie się za późno.

AI porównuje listę aktywnych kart w RACS 5 lub Unicardzie (pola: status_karty, przypisana_osoba, data_wydania, data_ważności) z listą aktywnych pracowników z systemu kadrowego. Każda karta bez odpowiadającego aktywnego pracownika trafia do raportu do sprawdzenia i blokady. Raport co miesiąc albo automatycznie po każdym rozstaniu z pracownikiem.

Osobna sprawa: karty tymczasowe dla gości i podwykonawców. Unicard i Roger RACS 5 mają obsługę kart z datą ważności. AI sprawdza, czy żadna taka karta nie ma przeterminowanej daty, a mimo to wciąż pozwala na wejście. Brzmi technicznie, ale to zwykłe zestawienie dwóch pól: data_waznosci i status_aktywna. Bez automatyzacji nikt tego nie sprawdza regularnie.

Eksport do Optimy i enova365 bez ręcznego przepisywania

Optima (moduł Kadry i Płace) i enova365 (moduł HR) mają własne formaty importu ewidencji czasu pracy. Optima przyjmuje XML lub CSV z polami: pracownik_id, data, godzina_od, godzina_do, kod_nieobecności. Enova365 analogicznie: import przez dedykowany mechanizm lub przez API enova365 REST.

AI robi tę ścieżkę automatycznie. Bierze zdarzenia z czytników za dany miesiąc, składa z nich pełne dni pracy, sprawdza spójność: czy każde wejście ma wyjście, czy brakujące rejestracje to nieobecność czy techniczny brak wpisu. Generuje plik importu gotowy do wczytania. Do tego dostarcza listę wyjątków z jednozdaniowym opisem każdego: co jest nie tak i dlaczego wymaga ręcznego potwierdzenia.

Ważna zasada w tym procesie: brak danych to brak, a nie zero godzin. Jeśli czytnik nie odnotował wyjścia, AI nie wpisuje "0" do ewidencji. Flaguje dzień jako "niekompletne dane z czytnika, wymaga potwierdzenia przez przełożonego". Kadrowa dostaje plik do importu i listę do wyjaśnienia, a nie gotowe falszywe liczby.

Nadgodziny: AI zestawia godziny z czytników z normą z harmonogramu i wypisuje dni, gdy pracownik był dłużej niż wynikałoby z grafiku. Spóźnienia analogicznie. Oba zestawienia trafiają do raportu miesięcznego lub do kadrowej po zamknięciu okresu rozliczeniowego.

RODO i regulamin monitoringu: czego nie wolno i co muszą wiedzieć pracownicy

Dane z czytników to dane osobowe. Tu nie ma miejsca na interpretację.

Po pierwsze: regulamin monitoringu. Kodeks pracy (art. 222-223) wymaga, by firma przed uruchomieniem monitoringu poinformowała pracowników o jego zakresie, celu i zasadach. Przy czytnikach wejść i wyjść cel to kontrola dostępu i ewidencja czasu pracy. Regulamin wchodzi do akt osobowych i pracownik potwierdza zapoznanie się z nim podpisem.

Po drugie: klauzula informacyjna z art. 13 RODO. Pracownik musi wiedzieć, kto jest administratorem danych, jak długo są przechowywane, na jakiej podstawie prawnej: art. 6 ust. 1 lit. c (obowiązek prawny ewidencji czasu pracy) lub lit. f (uzasadniony interes administratora przy kontroli dostępu do obiektu).

Czas przechowywania: dla ewidencji czasu pracy wynika z przepisów o dokumentacji pracowniczej, aktualnie 10 lat. Surowe logi z każdego zbliżenia karty można przechowywać krócej, zależnie od celu. To powinien określić Inspektor Ochrony Danych lub prawnik, nie AI.

Czego AI nie robi w tym kontekście: nie analizuje wzorców zachowań do profilowania pracownika. Przetwarza dane do konkretnych, zdefiniowanych celów. Jeśli firma chce używać logów z czytników do oceny pracownika w innym celu niż ewidencja czasu pracy, potrzebuje dodatkowej podstawy prawnej i konsultacji z IOD.

Osobna sprawa: biometria. Część zestawów Roger RACS 5 i Unicard obsługuje czytniki linii papilarnych lub skanerów twarzy. To dane szczególnej kategorii z art. 9 RODO. Wymaga wyraźnej zgody pracownika lub przepisu szczególnego. Bez tego nie wolno przetwarzać odcisków palców ani wzorców twarzy do ewidencji czasu pracy. Standardowe karty zbliżeniowe tego problemu nie mają.

Od czego zaczynamy w praktyce

Pierwsze spotkanie to nie integracja, a mapa. Jakie czytniki stoją w firmie, który system obsługuje: Roger RACS 5 (albo starsza wersja RACS 4), UniRCP od Unicarda, ACCO NET od Satela. Do tego: jaka baza danych za systemem, czy IT może dać dostęp do bazy lub API, czy eksporty już działają.

Potem lista pól ważnych dla kadr: czas_wejscia, czas_wyjscia, strefa, numer_karty, przypisany_pracownik. Mapa czytników do lokalizacji: czy czytnik "C04-brama-zachodnia" to wejście na halę produkcyjną, do biura czy do magazynu. Bez tej mapy zdarzenia są anonimowe i AI nie wie, co gdzie zliczać.

Trzeci krok: wzorzec typowego dnia pracy, normy dobowe, kody nieobecności, które mają trafiać do Optimy albo enova365.

Pilotaż zwykle na jednym miesiącu wstecz. AI przetwarza miniony miesiąc, kadrowa porównuje wynik z tym, co wpisała ręcznie. Gdzie wyniki się zgadzają, gdzie nie i dlaczego. Po jednej rundzie widać, ile pracy odpada i gdzie są dziury do wyjaśnienia.

Jeśli chcesz sprawdzić, czy to działa przy Waszym systemie i konkretnej konfiguracji sieci, umów się na 15 minut rozmowy. Przejdziemy przez to razem: jakie dane macie, czego brakuje i co AI może z nimi zrobić od pierwszego miesiąca. Możesz też zobaczyć, jak podobne wdrożenia wyglądały u innych firm: realne wdrożenia pokazują konkretne procesy, nie obietnice.