Procesy zakupowe, takie jak wybór dostawców czy zamawianie materiałów, w wielu firmach da się częściowo zautomatyzować z pomocą AI.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje przegląd procesów zakupowych firmy oraz wskazanie tych, które nadają się do wsparcia narzędziami AI.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm chcących sprawdzić, czy i jak AI może usprawnić ich procesy zakupowe.

Ile to trwa

Przegląd procesów zakupowych mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Kluczowe obszary procesów zakupowych analizowane podczas przeglądu

W ramach przeglądu szczegółowej analizie poddaje się wszystkie etapy łańcucha zaopatrzenia w przedsiębiorstwie, począwszy od momentu wykrycia braku towaru lub surowca, aż po rozliczenie płatności i wprowadzenie dokumentów do ewidencji. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji oraz zaawansowanej automatyzacji mogą wspierać różne fazy tego procesu, jednak ich dobór zależy od specyfiki działalności firmy i skali operacji.

Podczas audytu weryfikacji podlegają następujące elementy:

Prognozowanie popytu i planowanie stanów magazynowych. Analizuje się dotychczasowe metody wyliczania zapotrzebowania, poziomy stanów minimalnych oraz rotację towarową. Algorytmy uczenia maszynowego (czyli metody analizy danych, które automatycznie budują modele na podstawie danych historycznych) mogą prognozować przyszłe zakupy z uwzględnieniem sezonowości, trendów rynkowych oraz czasu realizacji dostaw przez poszczególnych kontrahentów.
Pozyskiwanie i porównywanie ofert od dostawców. Weryfikuje się sposób gromadzenia cenników, które często trafiają do firmy w zróżnicowanych formatach, takich jak arkusze kalkulacyjne, pliki tekstowe, wiadomości poczty elektronicznej lub pliki PDF (Portable Document Format, czyli przenośny format dokumentów). Narzędzia cyfrowe mogą automatycznie standaryzować te dane i zestawiać ceny jednostkowe, warunki rabatowe oraz koszty transportu.
Generowanie i autoryzacja zamówień zakupu. Sprawdza się obieg dokumentów ZD (czyli zamówień do dostawców generowanych w systemie magazynowym) oraz ścieżki ich akceptacji. Automatyzacja pozwala na tworzenie projektów zamówień w oparciu o wyliczone zapotrzebowanie, co odciąża pracowników od ręcznego wpisywania indeksów towarowych.
Wprowadzanie i weryfikacja dokumentów magazynowych oraz faktur. Analizuje się czas potrzebny na rejestrację dokumentów PZ (czyli przyjęć zewnętrznych towaru do magazynu) oraz faktur zakupu. Narzędzia klasy IDP (Intelligent Document Processing, czyli inteligentne przetwarzanie dokumentów łączące rozpoznawanie znaków z analizą kontekstową) pozwalają na automatyczny odczyt pozycji z faktur i ich parowanie z dokumentami przyjęcia towaru.
Ocena rzetelności dostawców. Weryfikuje się historię realizacji zamówień pod kątem terminowości, kompletności dostaw oraz zgodności cen z ustaleniami handlowymi. Modele analityczne mogą automatycznie klasyfikować dostawców i wskazywać potencjalne ryzyka w łańcuchu dostaw.

Ocena gotowości infrastruktury IT i jakości danych

Wdrożenie jakichkolwiek narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję wymaga solidnych fundamentów w postaci uporządkowanych danych oraz stabilnej infrastruktury informatycznej. Przegląd procesów zakupowych obejmuje techniczną weryfikację środowiska IT pod kątem spójności bazodanowej i możliwości integracji.

Analizie poddaje się bazy danych systemów ERP (Enterprise Resource Planning, czyli zintegrowanych systemów do zarządzania zasobami przedsiębiorstwa), takich jak InsERT Subiekt GT oraz nexo, Comarch ERP Optima, WAPRO Mag, Sage Symfonia, enova365 czy SAP. Kluczowym zagadnieniem jest struktura kartotek towarowych. Jeśli w bazie występują zduplikowane indeksy towarowe, brak unikalnych kodów EAN (European Article Number, czyli międzynarodowych kodów kreskowych identyfikujących towary) lub niespójne jednostki miary, algorytmy analityczne nie będą w stanie prawidłowo interpretować danych.

Weryfikacja obejmuje również wydajność serwerów bazodanowych opartych na silnikach SQL (Structured Query Language, czyli języku zapytań wykorzystywanym w relacyjnych bazach danych) oraz stabilność połączeń sieciowych. Prace analityczne mogą być prowadzone w środowisku systemów Windows oraz Linux, w tym na serwerach sieciowych i pamięciach masowych NAS (Network Attached Storage, czyli sieciowych pamięciach masowych służących do bezpiecznego przechowywania danych). Wszelkie analizy danych biznesowych mogą zostać objęte bezpłatną umową NDA (Non-Disclosure Agreement, czyli umową o zachowaniu poufności), która gwarantuje pełną ochronę informacji handlowych i cenników firmy.

Warianty usprawnień procesów zakupowych

W zależności od stopnia skomplikowania procedur oraz wolumenu przetwarzanych dokumentów, rekomendowane usprawnienia mogą przybierać różne formy technologiczne. Przegląd pozwala precyzyjnie dobrać rozwiązanie, aby uniknąć nadmiarowych nakładów pracy i środków.

Wyróżnia się cztery główne warianty modernizacji działu zakupów:

Automatyzacja oparta na regułach biznesowych. Jest to rozwiązanie deterministyczne, które nie wymaga zaawansowanych sieci neuronowych. Sprawdza się przy powtarzalnych operacjach, takich jak automatyczne generowanie zamówień po osiągnięciu zdefiniowanego poziomu minimalnego w programie magazynowym lub cykliczne pobieranie cenników przez interfejs API (Application Programming Interface, czyli interfejs programistyczny umożliwiający bezpośrednią wymianę danych między różnymi aplikacjami).
Inteligentne rozpoznawanie i digitalizacja dokumentów. Zastosowanie technologii OCR (Optical Character Recognition, czyli optycznego rozpoznawania znaków) wspomaganej przez modele językowe pozwala na bezbłędne odczytywanie faktur wielostronicowych, faktur korygujących oraz specyfikacji towarowych. System automatycznie dopasowuje pozycje z dokumentu papierowego lub pliku graficznego do kartotek w systemie ERP.
Zaawansowana analityka predykcyjna. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego do modelowania popytu w oparciu o wielowymiarowe dane historyczne. Narzędzie uwzględnia nie tylko przeszłą sprzedaż, ale również czynniki makroekonomiczne, wahania kursów walut, czas transportu oraz promocje planowane przez dział marketingu.
Asystenci zakupowi oparci na modelach językowych LLM. Duże modele językowe (Large Language Models, czyli zaawansowane modele sztucznej inteligencji trenowane na zbiorach tekstowych) mogą wspierać kadrę zaopatrzeniową w analizie długich umów ramowych, porównywaniu klauzul handlowych oraz przygotowywaniu zapytań ofertowych w językach obcych.

Błędy popełniane przy samodzielnych próbach wdrażania sztucznej inteligencji w zaopatrzeniu

Wiele przedsiębiorstw podejmuje próby samodzielnej automatyzacji zakupów, które kończą się niepowodzeniem lub błędnymi decyzjami zaopatrzeniowymi. Wynika to zazwyczaj z pominięcia etapu rzetelnego audytu technicznego i procedur operacyjnych.

Do najczęstszych błędów należą:

Wdrażanie algorytmów bez wcześniejszego oczyszczenia bazy danych. Zastosowanie modeli analitycznych na bazie zawierającej podwójne kartoteki lub błędne stany magazynowe prowadzi do zjawiska określanego w informatyce jako wprowadzenie błędnych danych wejściowych skutkujące błędnymi wynikami wyjściowymi. W efekcie system może rekomendować zamówienie towarów, które zalegają w magazynie pod innym indeksem.
Przesyłanie poufnych danych handlowych do publicznych chmur obliczeniowych. Samodzielne korzystanie z darmowych narzędzi online do analizy cenników lub umów stwarza ryzyko wycieku strategicznych informacji o marżach i warunkach handlowych do podmiotów trzecich. Narzędzia tego typu powinny działać w środowisku bezpiecznym, z zachowaniem kontroli nad przepływem informacji.
Próba zastąpienia sprawdzonych funkcji systemu ERP zewnętrznymi narzędziami. Często firmy inwestują w skomplikowane zewnętrzne aplikacje, podczas gdy posiadane oprogramowanie magazynowe posiada wbudowane mechanizmy automatyzacji, które wystarczy prawidłowo skonfigurować i zintegrować.
Całkowite wyeliminowanie nadzoru człowieka nad procesem decyzyjnym. Pozostawienie algorytmom pełnej decyzyjności w zakresie wysyłania zamówień do dostawców bez wcześniejszej weryfikacji przez pracownika może prowadzić do niekontrolowanych wydatków w przypadku nagłych anomalii rynkowych.

Kiedy problem w dziale zakupów nie wymaga wdrażania sztucznej inteligencji

Rzetelny przegląd procesów pozwala również wskazać sytuacje, w których wdrażanie zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji jest nieuzasadnione technicznie i ekonomicznie. W wielu przypadkach trudności w dziale zakupów wynikają z podstawowych braków konfiguracyjnych lub problemów sprzętowych.

Sztuczna inteligencja nie jest potrzebna, gdy:

Problem wynika z niepoprawnej konfiguracji parametrów logistycznych w systemie ERP. Jeżeli w programie magazynowym nie zdefiniowano stanów minimalnych, stanów optymalnych lub jednostek pakowania, wystarczy przeszkolenie personelu i uzupełnienie parametrów w bazie danych.
Wystarczające jest wdrożenie standardu EDI (Electronic Data Interchange, czyli elektronicznej wymiany danych między systemami informatycznymi partnerów handlowych). W relacjach z dużymi dystrybutorami bezpośrednia wymiana komunikatów zamówień i faktur całkowicie eliminuje potrzebę ręcznego wprowadzania danych.
Przyczyną opóźnień są problemy z wydajnością serwera lub sieci lokalnej. Wolne działanie programu magazynowego, zawieszanie się generowania raportów czy błędy zapisu w bazie SQL wymagają optymalizacji środowiska serwerowego, a nie wdrażania nowych modeli analitycznych.

Etapy realizacji przeglądu procesów zakupowych

Przegląd procesów realizowany jest w sposób uporządkowany, z zachowaniem pełnej ciągłości bieżącej pracy działu zaopatrzenia i księgowości. Całość prac realizowana jest bezpośrednio w siedzibie przedsiębiorstwa lub w trybie bezpiecznej analizy środowiska IT.

Procedura audytowa obejmuje następujące kroki:

Krok 1: Wstępna inwentaryzacja techniczna. Serwisant weryfikuje wykorzystywane oprogramowanie magazynowo-księgowe, wersje systemów operacyjnych oraz strukturę bazy danych. Na tym etapie możliwe jest podpisanie bezpłatnej umowy NDA, co zapewnia bezpieczeństwo danych firmowych.
Krok 2: Mapowanie procesów zaopatrzeniowych. Zespołowo analizuje się ścieżkę każdego zamówienia, od zgłoszenia zapotrzebowania przez pracownika, przez zbieranie ofert, aż po akceptację faktury zakupu i płatność. Identyfikuje się powtarzalne czynności manualne.
Krok 3: Analiza jakości danych i spójności indeksów. Badane są próbki kartotek towarowych, historia transakcji oraz formaty cenników otrzymywanych od dostawców. Sprawdza się gotowość struktur bazodanowych do integracji z modułami automatyzacji.
Krok 4: Opracowanie raportu z rekomendacjami. Przygotowywany jest dokument podsumowujący stan faktyczny, wskazujący wąskie gardła oraz przedstawiający konkretne propozycje usprawnień z podziałem na proste reguły konfiguracyjne oraz narzędzia zaawansowane.

Często zadawane pytania

Czy przeprowadzenie przeglądu wymaga przekazywania haseł administratora lub dostępów do kont bankowych?

Nie, standardowa procedura przeglądu nie wymaga przekazywania poufnych haseł dostępowych ani dostępów do bankowości elektronicznej. Wszystkie weryfikacje konfiguracji oprogramowania oraz struktur baz danych mogą być wykonywane na dedykowanych kontach audytowych lub bezpośrednio w obecności wyznaczonego pracownika firmy. Domyślnie nie prosi się o hasła klienta, a w wyjątkowych sytuacjach technicznych każda operacja jest szczegółowo wyjaśniana przed jej wykonaniem.

Jakie programy magazynowe i systemy ERP mogą współpracować z narzędziami automatyzacji zakupów?

Większość powszechnie stosowanych w firmach systemów posiada otwarte interfejsy programistyczne lub relacyjne bazy danych umożliwiające integrację. Do środowisk podatnych na integrację należą między innymi programy z rodziny InsERT (Subiekt GT, Subiekt nexo), Comarch ERP (Optima, XL), WAPRO ERP (WAPRO Mag), Sage Symfonia, enova365 oraz systemy klasy SAP. Podczas przeglądu weryfikowana jest wersja oprogramowania oraz dostępność odpowiednich modułów integracyjnych.

Czy małe przedsiębiorstwo handlowe może odnieść korzyści z przeglądu procesów zakupowych?

Tak, nawet w firmach o niewielkiej skali działalności ręczne wprowadzanie faktur i porównywanie ofert od kilku hurtowni pochłania wiele godzin pracy w skali miesiąca. Przegląd pozwala zidentyfikować proste usprawnienia, takie jak automatyczny odczyt dokumentów czy reguły generowania zamówień w posiadanym programie magazynowym, które nie generują wysokich kosztów wdrożenia, a przynoszą natychmiastowe oszczędności czasu.

Czym różni się klasyczna automatyzacja od narzędzi wykorzystujących modele sztucznej inteligencji?

Klasyczna automatyzacja działa według ściśle zdefiniowanych reguł logicznych (na przykład: jeśli stan magazynowy spadnie poniżej określonej liczby sztuk, wygeneruj zamówienie na zadaną ilość). Narzędzia sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego potrafią analizować dane nieustrukturyzowane (takie jak skany faktur o różnym układzie graficznym, treść wiadomości e-mail) oraz uczyć się na podstawie trendów historycznych, prognozując zmienne zapotrzebowanie zależne od wielu czynników jednocześnie.

Jakie wsparcie techniczne przysługuje po wykonaniu przeglądu?

Po zakończeniu przeglądu i przekazaniu raportu z rekomendacjami firma otrzymuje wsparcie powdrożeniowe i doradcze przez okres do 30 dni. Ponadto wykonana usługa analityczna objęta jest gwarancją do 12 miesięcy, co daje pewność rzetelności przygotowanych ekspertyz technicznych.

Rekomendacje techniczne po zakończeniu przeglądu zaopatrzenia

Prawidłowo przeprowadzony przegląd procesów zaopatrzeniowych dostarcza kadrze zarządzającej precyzyjnej mapy drogowej modernizacji działu zakupów. Uporządkowanie struktur bazodanowych w systemie ERP, eliminacja dublujących się indeksów towarowych oraz wdrożenie bezpiecznych mechanizmów automatycznego odczytu faktur pozwalają firmie przygotować stabilne środowisko pod dalszy rozwój technologiczny, minimalizując ryzyko błędów magazynowych i przestojów w dostawach.

22 378 48 09

Przegląd procesów zakupowych pod kątem AI