Přeskočit na obsah
/cs/odvetvi/vyroba
odvětví

Výroba.

Rozumíme výrobnímu provozu — od SAP a MES až po OEE dashboardy a prediktivní údržbu. Nepřicházíme s generickým řešením, ale s integracemi, které sedí na váš ERP a vaše KPIs.

01 · problém

S čím přicházejí klienti.

Výrobní provoz žije z dat, která se neumí dostat ven. SAP, MES, OEE systémy, čidla na lince a tabulkové reporty z dílny generují gigabajty informací denně, ale management je vidí v Excelu týden po události. Prediktivní údržba zůstává buzzword, protože napojení čidel na vyhodnocení vyžaduje data engineera, kterého ve firmě nemáte.

Externí ERP konzultanti účtují 2 500 Kč za hodinu a každá úprava trvá týdny. Když přijde nová zakázka s odlišnou specifikací, výrobní plánovači stráví celé dopoledne ručním kopírováním dat mezi systémy. AI a IoT vypadají jako řešení z konference, ne z reality středně velké výroby.

02 · jak na to

Jak to děláme.

Začínáme tam, kde data už jsou — SAP, MES, čidla, ruční zápisy z dílny. Stavíme datovou vrstvu (Snowflake, BigQuery nebo PostgreSQL podle velikosti) a nad ní reporting dashboardy, které management vidí v reálném čase: OEE po linkách, předpověď výpadků, plnění zakázek, spotřebu energií.

Prediktivní údržba není magie — je to model, který si přečte historii poruch a čidlových dat a najde vzorce. Stavíme jednoduché modely, které fungují v provozu, ne PhD práce. Pro plánování výroby a poptávek nasazujeme AI asistenty, kteří umí číst RFQ e-maily a předvyplnit kalkulační šablonu — operátor jen schválí.

03 · jak postupujeme

4 kroků od auditu k růstu.

  1. 01

    Datový audit

    3 týdny: mapujeme zdroje dat (SAP, MES, čidla, Excel), identifikujeme manuální kroky a quick wins. Žádné slibování — ROI počítáme z reálných čísel.

  2. 02

    Datová vrstva a dashboardy

    4-8 týdnů: stavíme central data warehouse, ETL z primárních systémů, dashboardy v Metabase nebo Lookeru. Management vidí OEE a KPIs v reálném čase.

  3. 03

    AI/ML use cases

    8-12 týdnů: prediktivní údržba pro klíčové stroje, AI asistent na RFQ, anomálie ve spotřebě. Každý use case má jasnou ROI metriku, kterou měříme.

  4. 04

    Provoz a rozšíření

    Měsíční sledování modelů (drift, accuracy), iterace nad daty, rozšíření na další linky nebo závody.

další krok

Audit ukáže, kde začít.

Dvoutýdenní diagnostika napříč tech, byznysem a marketingem. Výstup: prezentace zjištění a konkrétní návrh řešení pro vaše odvětví.