Planowanie produkcji
Łączenie danych o zamówieniach, materiałach, kosztach, terminach i dostępności zasobów oraz wskazywanie braków wymagających decyzji.
AGENTY AI DLA PRODUKCJI I OPERACJI
Agenci AI, którzy pracują na danych z ERP i wspierają procesy produkcyjne.
Sawlabs projektuje agentów AI, automatyzacje i małe narzędzia dla procesów związanych z planowaniem produkcji, sprzedażą i obsługą klienta. Rozwiązania łączą modele AI z dokumentami, danymi, API oraz systemami używanymi przez zespół.
- od 2017doświadczenie w systemach dla branży produkcyjnej
- 7–14 dnido pierwszego pilotażu jednego procesu
- .NET · ERP · AIsystemy biznesowe, integracje i agenci
AGENCI AI
Agent AI nie tylko odpowiada. Pracuje na danych i wykonuje uzgodnione działania.
Dla dyrektora operacyjnego lub kierownika produkcji oznacza to wsparcie procesu tam, gdzie zespół musi połączyć dane, ocenić kontekst i zdecydować o kolejnym kroku.
Gdzie agent może pomóc
Sprzedaż i wyceny
Odczyt zapytania, pobranie danych produktu i kosztów, przygotowanie wariantów wyceny oraz zapis po zatwierdzeniu.
Obsługa klienta
Klasyfikacja zgłoszenia, wyszukanie właściwych danych i przygotowanie odpowiedzi albo kolejnego działania dla pracownika.
To przykładowe scenariusze, nie opis gotowych wdrożeń u klientów.
Jak działa
-
01
Czyta kontekst
Odczytuje kontekst z wiadomości, dokumentu albo rekordu.
-
02
Łączy dane
Łączy i analizuje dane z ERP, API lub bazy wiedzy.
-
03
Przygotowuje wynik
Przygotowuje decyzję, warianty lub odpowiedź.
-
04
Wykonuje akcję
Wykonuje zatwierdzoną akcję i zapisuje ślad działania.
Nie każdy proces potrzebuje agenta.
Stałe, przewidywalne reguły lepiej obsługuje zwykła automatyzacja. Agent ma sens, gdy trzeba zinterpretować niejednoznaczne dane albo wybrać działanie. W jednym rozwiązaniu można połączyć obie techniki.
Kontrola jest częścią rozwiązania.
- Ograniczony zakresDostęp obejmuje tylko dane i akcje potrzebne w procesie.
- Zatwierdzanie działańIstotne operacje mogą czekać na potwierdzenie człowieka.
- Historia i logiMożna sprawdzić użyte narzędzia oraz rezultat operacji.
- Obsługa wyjątkówBrak danych lub niepewny przypadek trafia do pracownika.
Pierwszy pilot może objąć jeden proces, uzgodniony rezultat i bezpieczny dostęp do potrzebnych danych.
Opisz procesPROJEKTY
Zobacz, jak rozwiązania pracują na realnych danych.
Poniższe projekty pokazują różne poziomy pracy: od połączenia ChatGPT z ERP, przez agenta korzystającego z narzędzi, po mniejsze integracje i automatyzacje.
PRODUKT WŁASNY · CHATGPT × ERP
NovaInsight
NovaInsight łączy ChatGPT z danymi systemu ERP. Użytkownik pyta po polsku o rozliczenia, rentowność produkcji albo ryzyko płatnicze. System pobiera właściwe dane, porządkuje wynik i przygotowuje propozycję działania.
Operacje zmieniające dane wracają do ERP dopiero po zatwierdzeniu przez użytkownika, a zapis można odtworzyć w historii audytu.
- ChatGPT
- MCP
- SQL / ERP
- audyt operacji
- 1Rejestracja wyceny
- 2Analiza kosztu produkcji
- 3Rekomendacja ceny
01
19 500 PLNwartość zapisanej wyceny
Zobacz pełny przebieg
02
32,02 PLN/szt.planowany TKW dla 500 szt.
Zobacz pełny przebieg
03
39,00 PLN/szt.rekomendowana cena
Zobacz pełny przebieg
PROJEKT WŁASNY
Pełna Sprawa
Pomoc w kompletowaniu zgłoszeń serwisowych dla firm obsługujących pompy ciepła i klimatyzację.
PROTOTYP · OBSŁUGA SERWISU
Od zgłoszenia do uporządkowanej sprawy
Przy zgłoszeniu awarii często brakuje danych urządzenia, opisu problemu albo zdjęć. Zebranie tych informacji oznacza dodatkowe telefony i wiadomości.
Pełna Sprawa to prototyp narzędzia dla serwisów pomp ciepła i klimatyzacji. Pokazany scenariusz prowadzi od wiadomości klienta, przez uzupełnienie potrzebnych informacji, do uporządkowanego podsumowania dla koordynatora serwisu.
Zobacz Pełną Sprawę (otwiera w nowej karcie)
Powiększ podgląd
PROTOTYP · AGENT AI Z NARZĘDZIAMI
Personal Manager MCP
Agent dostępny z poziomu ChatGPT, który pracuje na rzeczywistych danych użytkownika: zadaniach, przepisach i liście zakupów. Zamiast tylko odpowiadać, wybiera odpowiednie narzędzie, pobiera dane albo wykonuje wskazaną akcję.
Prototyp pokazuje architekturę, którą można zastosować także w procesach firmowych: uwierzytelnienie użytkownika, ograniczony zestaw uprawnień, integracje przez API oraz wyraźny rezultat każdej operacji.
- MCP
- ChatGPT
- Auth0
- API
- 1Polecenie użytkownika
- 2Dobór narzędzia MCP
- 3Odczyt lub kontrolowana akcja
01
Poleceniezadanie i termin w jednym zdaniu
Powiększ
02
Rezultatzadanie zapisane z terminem
Powiększ
03
Wykonany krokaktualizacja wskazanego zadania
Powiększ
Pozostałe projekty
Nie każdy problem potrzebuje pełnej aplikacji. Czasem wystarczy jedno dobrze ograniczone narzędzie albo workflow.
NipMcp
Narzędzie MCP do pobierania danych firmy po NIP lub KRS z publicznego API. Daje agentowi typowany sposób odczytu danych zamiast polegania na odpowiedzi z pamięci modelu.
ReciptAI
Prototyp aplikacji, która zamienia zdjęcie paragonu w uporządkowane dane o wydatku i podsumowanie kategorii.
Automatyzacje w platformie n8n
Automat do klasyfikacji maili, pobierania danych ze stron i łączenia ChatGPT z zewnętrznymi narzędziami.
Masz proces, który wygląda podobnie?
Opisz, co zespół robi dziś ręcznie i z jakich danych korzysta. Na tej podstawie można określić, czy warto zacząć od automatyzacji, agenta czy prostszego narzędzia.
WSPÓŁPRACA
Od jednego procesu do działającego prototypu lub MVP.
Zakres jest dobierany do problemu. Czasem wystarczy workflow z jednym krokiem AI, a czasem potrzebny jest agent, integracja z kilkoma systemami albo małe narzędzie wewnętrzne.
Prototyp / MVP w 7-14 dni
Ograniczona wersja rozwiązania sprawdzająca jeden najważniejszy scenariusz na realnym przykładzie.
Zakres orientacyjny:
- jeden proces lub scenariusz,
- jedno główne źródło danych albo integracja,
- działający przepływ do demonstracji,
- wnioski i propozycja kolejnego kroku.
Automatyzacja procesu
Przewidywalny workflow łączący istniejące narzędzia, API i - tam, gdzie ma to sens - pojedyncze zadania wykonywane przez model AI.
Zakres orientacyjny:
- integracje i webhooki,
- ekstrakcja lub klasyfikacja danych,
- obsługa błędów i wyjątków,
- raport lub rezultat w narzędziu zespołu.
Agent AI / internal tool
Agent korzystający z firmowych danych i narzędzi albo lekka aplikacja, która prowadzi użytkownika przez konkretny proces.
Zakres orientacyjny:
- dostęp do wybranych źródeł,
- narzędzia i akcje przez API,
- uwierzytelnienie oraz uprawnienia,
- zatwierdzenia i historia operacji, jeśli wymaga tego proces.
7-14 dni dotyczy pierwszego prototypu/MVP po uzgodnieniu zakresu i uzyskaniu dostępu do potrzebnych danych lub API. Pełne wdrożenie, bezpieczeństwo produkcyjne i kolejne integracje są wyceniane oraz planowane osobno.
Jak zaczynamy
-
01
Proces i dane
Opisujesz, co zespół robi dziś ręcznie, gdzie znajdują się dane i jaki rezultat ma powstać.
-
02
PoC / MVP
Powstaje najmniejsza wersja pozwalająca sprawdzić kluczowy scenariusz na realnym przykładzie.
-
03
Decyzja po użyciu
Na podstawie wyniku można zakończyć pracę na prototypie, poprawić rozwiązanie albo przejść do wdrożenia i kolejnych integracji.
KONTAKT
Opisz proces, który dziś wymaga ręcznej pracy.
W formularzu warto podać, co robi zespół, z jakich danych lub systemów korzysta i jaki efekt ma zostać osiągnięty. Na tej podstawie można ocenić, czy właściwym początkiem będzie automatyzacja, agent, proste narzędzie czy inne rozwiązanie.
Najbardziej pomaga: krótki przykład procesu, używane narzędzia i oczekiwany rezultat.
Email: kontakt@sawlabs.pl