Jak AI podłączone do Humansoft HermesSQL i Corax odpowiada handlowcom o stany, zlecenia i marżę?

HermesSQL i Corax siedzą na bazie MS SQL Server. AI łączy się przez standardowe połączenie bazodanowe tylko do odczytu, bez modyfikowania instalacji programu i bez kupowania żadnych dodatkowych modułów od Humansoft. Handlowiec pisze na czacie firmowym: "Ile mamy zaworu DN50 w magazynie i kiedy jedzie kolejna dostawa?", a odpowiedź jest za kilka sekund, bo AI zagląda wprost do tabel z dokumentami, stanami i zamówieniami.

Skąd AI bierze dane i jak technicznie wygląda to połączenie?

HermesSQL i Corax pracują na Microsoft SQL Server. To oznacza, że integracja nie wymaga żadnego API, żadnego middleware ani dodatkowych licencji od producenta. Tworzymy osobnego użytkownika SQL z uprawnieniami wyłącznie do SELECT na wybranych tabelach i widokach, a AI dostaje narzędzie, które uruchamia parametryzowane zapytania. Jedyny warunek techniczny: baza musi być dostępna z serwera, na którym stoi AI, czyli albo w tej samej sieci lokalnej, albo przez tunel VPN.

Które dane otwieramy? Zależy od procesów, które chcemy objąć. Najczęściej wyciągamy:

• stany magazynowe z podziałem na stan wolny i rezerwacje z aktywnych ZK (zamówień od klientów)
• otwarte ZD (zamówienia do dostawców) z numerem dokumentu i planowanym terminem dostawy
• nagłówki i pozycje ZP (zleceń produkcyjnych) z Coraxa razem z listą materiałową
• kartoteki kontrahentów: grupy rabatowe, warunki płatności i limity kredytowe
• rozrachunki: należności z terminem, kwotą i stanem rozliczenia
• cenniki i przeliczniki rabatów indywidualnych
• faktury sprzedaży FS i faktury zakupu FZ do liczenia marży na kliencie lub towarze

AI nigdy nie pisze do bazy. Nie wystawia dokumentów, nie modyfikuje stanów, nie zmienia niczego w kartotekach. Wszystko, co robi, to odczytuje dane i przedstawia je w zrozumiałej formie lub jako gotowy projekt do zatwierdzenia przez człowieka.

Co handlowiec dostaje na pytanie o dostępność towaru?

Typowa sytuacja: handlowiec prowadzi rozmowę telefoniczną z klientem, który pyta, czy dostanie 40 sztuk konkretnego zaworu na przyszły wtorek i czy przejdzie rabat 8 procent. Wcześniej musiał albo przełączyć rozmowę i samemu logować się do programu, albo czekać na odpowiedź z magazynu. Teraz pisze jedno zdanie do AI przez Teams lub okno czatu w przeglądarce.

AI sprawdza:

• stan wolny: bieżący stan minus aktywne rezerwacje z otwartych ZK
• otwarte PZ i ZD: ile towaru jedzie, z jakiego dokumentu i na kiedy
• rabat kontrahenta: z kartoteki lub przypisanej grupy cenowej, na przykład "Hurt_A"

Odpowiedź wygląda mniej więcej tak: "Stan wolny 28 szt. magazyn główny, 12 szt. Oddział Południe. Na ZD/2025/0341 jedzie 60 szt., termin dostawy 4 marca. Kontrahent ma grupę cenową Hurt_A, standardowy rabat 5 proc., powyżej wymaga akceptacji kierownika." Handlowiec odpowiada klientowi bez przerywania rozmowy i bez angażowania nikogo z magazynu.

To samo działa przy pytaniu o historię zakupów kontrahenta albo o to, czy klient ma jakieś otwarte, nieopłacone faktury przed kolejną rozmową. Handlowiec wie zanim zadzwoni, a nie w trakcie. Różnica w komforcie pracy jest natychmiastowa.

Jak AI pilnuje zleceń produkcyjnych w Coraxie i gdzie szuka brakującego surowca?

Corax prowadzi zlecenia produkcyjne ZP z pełną listą materiałową, czyli recepturą przypisaną do każdego wyrobu. Każde ZP ma zaplanowaną datę realizacji i listę komponentów z normą zużycia. Problem, który pojawia się regularnie w firmach produkcyjnych: brak surowca odkrywany jest dopiero wtedy, gdy pracownik przychodzi po materiał do magazynu. Do tego momentu zlecenie jest wpisane w plan i kierownik produkcji nie ma powodu sądzić, że coś jest nie tak.

AI zmienia ten moment wykrycia. Każdego ranka przegląda wszystkie otwarte ZP z planowanym terminem realizacji w ciągu, powiedzmy, 10 dni, porównuje potrzebne ilości każdego komponentu z bieżącym stanem wolnym i identyfikuje zlecenia zagrożone brakiem. Wynik ląduje u kierownika produkcji jako gotowa lista: "ZP/2025/0217, wyrób: uszczelka kołnierzowa DN80, termin 7 marca. Brakuje: śruba M16x60 ze stali nierdzewnej, potrzeba 320 szt., stan wolny 40 szt., brak aktywnego ZD do dostawcy."

U jednego z naszych klientów, producenta armatury przemysłowej, taki codzienny raport zastąpił półtoragodzinne ręczne zestawianie, które planista robił każdego ranka z kilku widoków w programie i jednej tabeli w Excelu. Nie dlatego, że to była zła metoda. Po prostu AI robi to samo szybciej i nie pomija pozycji, gdy otwartych ZP jest kilkadziesiąt naraz.

Marża po kliencie, rabaty i rozrachunki w jednym pytaniu

Kierownik sprzedaży chce wiedzieć, czy warto dawać klientowi kolejny rabat. Pyta AI: "Jaka była marża na firmie ABC za ostatni kwartał i czy mają zaległości?" AI łączy faktury sprzedaży FS z cenami z faktur zakupu FZ albo z ceną nabycia z kartoteki towaru, wylicza różnicę na każdej pozycji i zestawia z rozrachunkami. Odpowiedź zawiera marżę w podziale na grupy towarowe i listę przeterminowanych faktur z datami i kwotami.

To samo działa w drugą stronę: "Na czym zarabiamy najmniej w tej kategorii produktów?" albo "Który towar idzie ze stratą przy rabatach powyżej 10 procent?" AI przechodzi przez historię faktur i zwraca zestawienie bez eksportu do Excela i bez czekania na raport z działu finansów.

Jeden szczegół, który często zaskakuje handlowców: AI może sprawdzić, jaki rabat dany kontrahent dostał przy poprzednich transakcjach i porównać go z obowiązującym cennikiem grupowym. Handlowcy często nie pamiętają, co ustalono rok temu przy negocjacjach. Teraz wystarczy zapytać przed rozmową.

Jak AI przygotowuje projekt zamówienia do dostawcy?

AI nie wystawia ZD samodzielnie. Przygotowuje projekt do zatwierdzenia przez kupca lub kierownika. Zbiera informacje z trzech miejsc:

• towary z bieżącym stanem poniżej zdefiniowanego minimum w kartotece towaru
• komponenty brakujące do otwartych ZP z Coraxa, które mają planowaną realizację w najbliższych dniach
• pozycje z aktywnych ZK, do których brakuje towaru na stanie wolnym

Na tej podstawie AI zestawia listę pozycji do domówienia z sugerowanymi ilościami i przypisanym dostawcą z kartoteki towaru. Kupiec przegląda listę, koryguje ilości tam, gdzie widzi coś innego, na przykład wie, że dostawca ma aktualnie dłuższy czas realizacji, zatwierdza i sam wystawia ZD w programie. AI ma tu wyłącznie dostęp do odczytu. Ten podział jest celowy: firma zachowuje pełną kontrolę nad dokumentami zakupowymi, a AI robi robotę przygotowawczą, która wcześniej zajmowała godzinę zbierania danych z różnych miejsc.

Od czego zaczyna się wdrożenie?

Pierwsza rozmowa to zawsze audyt danych. Sprawdzamy, jak uzupełnione są kartoteki towarów i kontrahentów, czy receptury w Coraxie są aktualne, czy rozrachunki są prowadzone na bieżąco, czy stany magazynowe odzwierciedlają rzeczywistość. Jeśli dane są niekompletne, AI odda niekompletne odpowiedzi. Porządek w bazie danych jest warunkiem, który trzeba spełnić przed wdrożeniem, a nie po nim.

Potem ustalamy, które pytania i procesy obsługujemy w pierwszej kolejności. W większości przypadków zaczyna się od zapytań o dostępność i stany magazynowe, bo to przynosi natychmiastowy efekt dla handlowców. Kontrola zleceń produkcyjnych i przygotowanie zamówień do dostawców dochodzą zazwyczaj w kolejnym kroku, gdy zespół oswoi się z nowym sposobem pracy.

Technicznie: zakładamy użytkownika SQL z uprawnieniami SELECT, mapujemy potrzebne tabele i widoki, budujemy narzędzia dla modelu AI, testujemy na realnych danych z produkcji. Przy dobrze utrzymanej bazie i jasno zdefiniowanych procesach całość zamyka się w kilku dniach roboczych.

Jeśli chcesz sprawdzić, co konkretnie można wyciągnąć z Twojej instalacji HermesSQL lub Coraxa, umów się na bezpłatny audyt. Możesz też zobaczyć, jak podobne połączenia wyglądają u innych firm, w naszych realnych wdrożeniach.