Ugrás a tartalomra

AI, üzleti szoftver és adatelemzés KKV-knak

Digitális megoldások a vállalat napi működésére.

Üzleti alkalmazásokat, automatizálást és adatelemzési megoldásokat fejlesztünk kis- és középvállalatok számára. A cél nem egy újabb elszigetelt rendszer, hanem a meglévő folyamatok egyszerűsítése és a már rendelkezésre álló adatok jobb felhasználása.

Miben segítünk

Négy fő területre fókuszálunk. Egy bevezetés elindítható egy jól körülhatárolt működési problémával, majd szükség esetén tovább bővíthető.

  • AI és automatizálás

    Visszatérő adminisztratív és döntéstámogató feladatok gépi támogatása ott, ahol a feladat, az adatok és az ellenőrzési igény alapján indokolt.

    • Dokumentumok és beérkező adatok feldolgozása
    • Keresés és összefoglalás a belső anyagokban
    • Ismétlődő lépések automatizálása, ellenőrzési pontokkal
  • Üzleti alkalmazások

    Célzott, a működésre szabott alkalmazások — nagy ERP-bevezetés helyett.

    • Raktár, termelés, bérlés, szolgáltatási folyamatok
    • Jogosultságok, jóváhagyás, naplózás
    • Webes és mobilon is használható felület
  • Adat és előrejelzés

    Kimutatások és előrejelzések a meglévő adatokból, a napi döntésekhez illesztve.

    • Egységes adatalap és ellenőrzött adatimport
    • Vezetői és operatív riportok
    • Kereslet- és kapacitástervezés
  • Integráció és üzemeltetés

    A rendszerek összekötése és stabil működtetése: adatkapcsolatok, üzemeltetés, biztonság.

    • Kapcsolat számlázó, webshop és könyvelési rendszerekhez
    • Adatmigráció és validáció
    • Felügyelet, mentés, hozzáférés-kezelés

Milyen helyzetekben érdemes velünk beszélni

Az alábbi helyzetekben érdemes megvizsgálni, hogy célzott fejlesztéssel, integrációval, adatelemzéssel vagy automatizálással egyszerűsíthető-e a működés.

  • Sok kézi munka és táblázat

    Az adminisztráció Excelben és e-mailben zajlik. Az adatokat többször beírják, és nehéz kideríteni, melyik verzió az érvényes.

  • Egymástól elszigetelt rendszerek

    A számlázás, a raktár és a webshop külön adatbázisban dolgozik. Az összesítés kézi egyeztetéssel készül.

  • A működésre nincs megfelelő rendszer

    A raktári, termelési, bérlési vagy szolgáltatási folyamatot egy általános szoftver nem fedi le, egy nagy ERP bevezetése pedig aránytalan lenne.

  • Lassú vagy ellentmondásos riportok

    A vezetői kimutatás napokkal késik, és a különböző forrásokból más számok jönnek ki.

  • Tervezés megfelelő adat nélkül

    A készlet-, kapacitás- vagy beszerzési döntések tapasztalati becslésen alapulnak, mert nincs használható előrejelzés.

  • AI, de csak valódi feladatra

    Van igény az AI bevezetésére, de csak akkor, ha egy konkrét feladat elvégzését érdemben egyszerűbbé teszi.

Lépésenkénti bevezetés

Nem kell mindent egyszerre lecserélni. Egy jól választott részterülettel kezdünk, azt összekötjük a már használt rendszerekkel, a bővítés pedig az eredmények és az üzleti igények alapján dönthető el.

  1. 01

    Egy problémával kezdünk

    Olyan területet választunk, ahol a változás rövid időn belül látszik a napi munkában.

  2. 02

    A meglévő rendszerekre építünk

    A számlázó, a webshop, a könyvelés és a táblázatok maradnak, ha jól működnek. Ezekhez illesztünk, nem helyettük dolgozunk.

  3. 03

    A fejlesztés a szükséges részre koncentrál

    A visszatérő technikai funkciók — felhasználókezelés, jogosultságok, riportok, adatimport — bevált megoldásokkal készülnek, így a munka nagyobb része a vállalat saját folyamatára fordítható.

  4. 04

    Bővítés akkor, ha indokolt

    A további modulok üzleti döntés kérdései, nem egy előre megvásárolt csomag részei.

Adat és előrejelzés

Az adatelemzés akkor hasznos, ha döntéshez kötődik.

A riportokat és az előrejelzést nem külön rendszerben építjük, hanem abban a felületben, ahol a munka is zajlik. Így a kimutatás nem havi visszatekintés, hanem a napi döntések háttere: mennyit érdemes rendelni, elég-e a kapacitás, hol keletkezik felesleges készlet.

  • Egységes adatalap a meglévő rendszerekből, ellenőrzött importtal.
  • Kereslet- és kapacitástervezés a tényadatok alapján.
  • Előrejelzés a bizonytalanság jelzésével, nem egyetlen számként.
  • Riportok, amelyek minden érintettnél ugyanazt az eredményt adják.
Kereslet: tényadat és előrejelzés
  • Tényadat
  • Előrejelzés
  • Bizonytalansági sáv
0255075100t0IdőszakMennyiség

Sematikus ábra a megjelenítés bemutatására. Nem ügyféladat.

Hogyan dolgozunk

Négy szakasz, mindegyik önmagában is értékelhető eredménnyel. A folytatásról a szakasz zárásakor döntünk.

  1. 01

    Felmérés

    Átnézzük a folyamatot és a rendelkezésre álló adatokat. A végén írásban rögzítjük, mi oldható meg és milyen ráfordítással.

  2. 02

    Első megoldás

    Egy szűkebb, valós feladatra készül működő megoldás, a rendelkezésre álló adatokkal vagy reprezentatív mintával kipróbálva, előre meghatározott értékelési szempontok szerint.

  3. 03

    Bevezetés

    Adatmigráció, integrációk, betanítás és átállás a napi használatra, a meglévő rendszerekkel együtt.

  4. 04

    Üzemeltetés és bővítés

    Felügyelet, hibakezelés, jogosultságok és a következő terület fejlesztése — igény szerinti ütemben.

Mérnöki referenciák

Nyilvános szakmai anyagok

Nyilvánosan elérhető mérnöki anyagokat és referencia-megvalósításokat teszünk közzé. Ezek azt mutatják, hogyan építünk — nem kereskedelmi termékek és nem ügyfélmunkák.

Anyagok megnyitása a GitHubon
  • cRentSys

    Referencia-architektúra

    Autóbérlési működés nyilvános szakmai anyaga: foglalás, flottakezelés, munkatársi feladatkiosztás, riportok, jogosultság- és naplózási elvek. Jelenleg specifikáció szintű anyag, nem ügyfélnél működő rendszer.

    Nyilvános tárhely megnyitása
  • ForecastLabAI

    Referencia-architektúra

    Kiskereskedelmi kereslet-előrejelzés mérnöki mintamegoldása: előrejelzési munkafolyamat, kimutatások és modellkiértékelés FastAPI és PostgreSQL környezetben. Nem kereskedelmi bevezetés.

    Nyilvános tárhely megnyitása
  • Élelmiszeripari termelési WMS specifikáció

    Referencia-architektúra

    Termelési folyamat, tételszintű nyomon követés, HACCP és minőségellenőrzési pontok, jogosultságkezelés és üzemeltetési megfigyelhetőség leírt referencia-architektúrája.

    Nyilvános tárhely megnyitása
  • Raktárkezelő rendszer

    Referencia-architektúra

    Raktári nyilvántartás mérnöki megvalósítása: FEFO-elvű kiadás, tétel- és lejáratkövetés, több raktár, készletfoglalás, adatimport, adatexport és monitorozás.

    Nyilvános tárhely megnyitása

Kapcsolat

Beszéljük át a konkrét feladatot.

Írjon néhány sort arról, hol tart most a folyamat és mit szeretne elérni. Egy rövid egyeztetés után elmondjuk, mi a realista első lépés — akkor is, ha az nem fejlesztés.