Przejdź do treści
PKPatryk Korpyta

Dane i AI

Liczby, które mówią, co zrobić — a nie tylko co się stało

Ustawiam KPI i buduję dashboardy, które pokazują stan firmy bez ręcznego składania arkuszy. Dane odświeżają się automatycznie, a AI dopisuje krótki komentarz — co się zmieniło, dlaczego i na co zwrócić uwagę.

Umów bezpłatną rozmowęJak to wygląda

Brzmi znajomo?

Typowe sygnały, że to dobry moment

  • Ktoś traci kilka godzin tygodniowo na składanie tego samego raportu
  • Każdy dział liczy wskaźniki po swojemu i wyniki się nie zgadzają
  • Dashboard ma 40 wykresów, a i tak nikt nie wie, co z niego wynika
  • O problemach dowiadujecie się po fakcie, z raportu za poprzedni miesiąc

Efekty

Co zyskujesz

Jedna wersja prawdy

Wspólne definicje wskaźników i jeden model danych. Koniec sporów o to, czyje liczby są dobre.

Raporty bez ręcznej pracy

Dane pobierają się z ERP, WMS, sklepu i arkuszy automatycznie. Godziny tygodniowo wracają do zespołu.

Komentarz AI do liczb

Krótkie podsumowanie, co się zmieniło i dlaczego, oraz sygnały o odchyleniach, zanim staną się problemem.

Wskaźniki, które prowadzą do działań

Mniej wykresów, więcej decyzji. Każdy KPI ma właściciela, cel i sposób reagowania.

Proces

Jak wygląda współpraca

Typowo: 4–10 tygodni

  1. 1

    Cele i pytania

    Ustalamy, jakie decyzje mają wspierać raporty i jakie pytania zadaje zarząd, kierownicy i zespoły.

  2. 2

    Drzewo KPI i dane

    Projektuję zestaw wskaźników, definicje i źródła danych. Sprawdzam jakość danych i luki.

  3. 3

    Dashboardy

    Buduję model danych i dashboardy w wybranym narzędziu. Testujemy je w codziennej pracy.

  4. 4

    Dane i AI

    Ustawiam automatyczne odświeżanie, alerty i komentarze AI. Szkolę użytkowników.

Co dostajesz

  • Drzewo KPI z definicjami, celami i właścicielami
  • Model danych połączony z systemami firmy
  • Dashboardy dla zarządu, kierowników i zespołów
  • Automatyczne odświeżanie, alerty i podsumowania AI
  • Instrukcja i szkolenie dla użytkowników

Dla kogo

  • Zarządy, które co miesiąc czekają na raport, zanim podejmą decyzję
  • Menedżerowie produkcji i logistyki, którzy chcą widzieć wyniki zmiany na bieżąco
  • Firmy, w których raporty składa się ręcznie z ERP, arkuszy i maili
  • Zespoły, które mają Power BI, ale dashboardy nikomu nie pomagają

Najpierw decyzje, potem wykresy

Najczęstszy problem z raportowaniem nie leży w narzędziu. Firmy mają Power BI, mają dane, a mimo to decyzje zapadają na wyczucie — bo dashboard pokazuje wszystko, tylko nie to, co ważne. Dlatego zaczynam od pytania: jakie decyzje mają wynikać z tych liczb? Dopiero potem projektuję wskaźniki i wykresy.

KPI w duchu Lean

Z Lean wynoszę prostą zasadę: wskaźnik ma sens tylko wtedy, gdy ktoś na niego reaguje. Łączę wskaźniki wynikowe (co już się stało) z wyprzedzającymi (co się zaraz stanie) i układam je w drzewo — od celów zarządu po tablicę wyników zespołu na zmianie. Dzięki temu każdy wie, na co wpływa i co ma zrobić, gdy liczba odbiega od celu.

Raportowanie z AI

Automatyczne odświeżanie danych to dopiero początek. Do dashboardów dodaję warstwę AI: krótkie podsumowania zmian, wykrywanie nietypowych odchyleń, prognozy i możliwość zadania pytania zwykłym językiem. W Faraone Poland wdrażałem raportowanie BI, a narzędzia do prognozowania i automatyzacji raportów buduję w Pythonie z pomocą AI.

Przykłady

  • Produkcja — OEE, przestoje i wydajność na zmianę, z automatycznym raportem rano i komentarzem do odchyleń.
  • Logistyka i magazyny — wydajność kompletacji, rotacja zapasów i dokładność stanów.
  • Usługi i biura — czas obsługi spraw, obciążenie zespołów i realizacja budżetu.

Dashboardy i raportowanie w Szczecinie i zdalnie

Warsztaty projektowe z zarządem i kierownikami prowadzę na miejscu w Szczecinie i regionie albo online. Budowę modelu danych i dashboardów realizuję zdalnie, więc współpracuję z firmami z całej Polski.

FAQ

Pytania o kpi i dashboardy

W jakich narzędziach budujesz dashboardy?

Najczęściej w Power BI, Metabase lub Streamlit. Power BI sprawdza się w firmach pracujących na Microsoft 365, Metabase to dobre i tanie rozwiązanie open source, a Streamlit pozwala zbudować aplikację w Pythonie z dowolną logiką i AI. Dobieram narzędzie do Waszych systemów i budżetu.

Z jakich systemów mogą pochodzić dane?

Z ERP, WMS, systemów sklepowych, baz danych, arkuszy Excel i Google Sheets, a także z plików eksportowanych z maszyn czy systemów kurierskich. Jeśli dane są rozproszone, łączę je w jeden model.

Na czym polega komentarz AI?

Model językowy analizuje zmiany w danych i pisze krótkie podsumowanie — na przykład że wydajność spadła na drugiej zmianie z powodu dłuższych przezbrojeń. Może też odpowiadać na pytania zadane zwykłym językiem i sygnalizować nietypowe odchylenia.

Jakie KPI warto mierzyć?

To zależy od celów, ale zwykle zaczynam od kilku wskaźników z każdego obszaru — na przykład terminowość, czas realizacji, wydajność, jakość i koszt. W produkcji często OEE, w magazynie wydajność kompletacji i dokładność stanów, w biurze czas obsługi spraw.

Zobacz też

Wszystkie usługi

Audyt operacyjny i procesowy

Diagnoza całej firmy albo jednego procesu. Dostajesz mapę strat przeliczonych na złotówki, listę zadań do automatyzacji i plan na 90 dni.

3–5 tygodniSzczegóły

Usprawnianie i optymalizacja procesów

Lean w praktyce — krótszy czas realizacji, mniej błędów i niższe koszty. Zmiany wprowadzam razem z Twoim zespołem, tak żeby zostały na stałe.

8–16 tygodniSzczegóły

Wdrożenie AI w firmie

Od wyboru zastosowań, przez pilotaż, po zespół, który na co dzień pracuje z AI. Z jasnymi zasadami bezpieczeństwa i policzonym zwrotem.

6–12 tygodniSzczegóły

Zobaczmy, gdzie Twoja firma traci czas

Opowiedz mi w kilku zdaniach, co dziś spowalnia pracę. W 30 minut ustalimy, od czego warto zacząć — nawet jeśli finalnie nie będziemy współpracować.

Umów bezpłatną rozmowę+48 533 265 668