Business Intelligence w logistyce
Większość polskich firm logistycznych do niedawna decydowała się na inwestycje przede wszystkim w obszary, które są bezpośrednio związane z ich działalnością operacyjną, np. środki transportu oraz magazyny i ich wyposażenie. Systemy informatyczne, które funkcjonują w firmach z tego sektora to przede wszystkim systemy branżowe (np. systemy magazynowe) oraz moduły systemów klasy ERP. 
Niewiele jest wdrożonych, zaawansowanych rozwiązań informatycznych opierających się na kapitale informacyjnym zgromadzonym w firmie. Wiedzy zawartej nie tylko w systemach, a przede wszystkim, w głowach ludzi, którzy w firmie pracują. Jak do tej pory szczególnie trudno było o dobre uzasadnienie biznesowe dla projektów Business Intelligence, które potrafią wesprzeć zarządzanie przedsiębiorstwem na poziomie operacyjnym i strategicznym. To się właśnie zmienia.
Business Intelligence może być postrzegane jako kolejny etap rozwoju systemów informatycznych w tej branży. Etap związany, przede wszystkim, z podniesieniem rentowności portfela własnych usług oraz możliwością podejmowania szybkich i trafnych decyzji. Ewolucja rozwiązań informatycznych w logistyce wykorzystuje najlepsze doświadczenia IT z innych segmentów rynku (bankowość, telekomunikacja), gdzie znacznie wcześniej skorzystano z dobrodziejstw BI. Nie dotyczy to tylko Systemów Wspomagania Decyzji, ale również zastosowania koncepcji ntegracji Systemów Informatycznych oraz rozwiązań dla e-commerce. Informatyka w logistyce „nadrabia zaległości” w błyskawicznym tempie – istnieją już gotowe, sprawdzone wzorce architektury i narzędzia dla jej rozwoju.
Historia
Zgodnie z definicją powstałą już pod koniec lat 80-tych zeszłego wieku, BI to procesy obejmujące uzyskiwanie dostępu oraz przetwarzanie i analizę danych, wspierających podejmowanie decyzji zarządczych. Dzięki wdrożonym narzędziom typu Business Intelligence kadra menedżerska może podejmować decyzje natury „taktycznej”, jak również dostrajać strategię biznesową tak, aby uzyskać lub zwiększać przewagę nad konkurencją.
Geneza BI, jeszcze z czasów mainframe’ów, związana była z potrzebą otrzymywania (zwykle od własnego działu IT) raportów i zestawień. Zarówno w określonej wcześniej, standardowej postaci, jak i takiej, która powstaje ad-hoc - wyzwanie, szczególnie gdy większość zainteresowanych nie miała bezpośredniego dostępu do komputerów. W latach 70-tych z dostępnością było już lepiej, ale działy IT nie były w stanie przygotować w akceptowalnym czasie raportów, które odbiegałyby od pierwotnie określonego standardu. Dziś trudno sobie wyobrazić sytuację, gdy kadra menedżerska czeka na raport - podstawę decyzji - przez całe dni lub tygodnie. Dopiero era pecetów (i to dopiero tych, które były połączone w sieć) oraz dojrzałość narzędzi typu BI pozwoliła na efektywne tworzenie raportów przez samych zainteresowanych.
Aby sprostać dzisiejszym wymaganiom rynkowym menedżerowie podejmują decyzje szybko, i chcą mieć pewność, że decyzje te podjęli w oparciu o właściwe informacje. I to nie tylko po to, aby firma „rosła”, ale coraz częściej, aby po prostu przetrwała.
Zastosowania
Względnie rzadko zdarzają się sytuacje, gdy zatwierdza się projekt tylko dlatego, aby firma mogła „pochwalić się” wdrożeniem nowoczesnej technologii. Zatem narzędzie, jakim jest Business Intelligence jest jedynie tak dobre, jak zastosowanie, w jakim zostanie użyte. Takich zastosowań jest niemało, ale pamiętajmy, że szukamy takiego,, które w pierwotnie zaplanowanym czasie da wymierne korzyści.
Rys 1. Procesy wspierane przez Business Intelligence (źródło: Gartner)
Podstawowe, potencjalne obszary zastosowań BI to:
Badanie rentowności produktów, usług, klientów - utrudnione w efekcie skomplikowanej struktury i powiązań poszczególnych miejsc powstawania kosztów oraz sposobów rozproszenia informacji w poszczególnych systemach specjalistycznych,
Planowanie operacyjne - przewidywanie zdarzeń biznesowych oraz prognozowanie trendów na podstawie zgromadzonych danych historycznych, dotyczące zarówno prognozowania sprzedaży (Customer Relationship Management) jak i prognozowania popytu (Supply Chain Management),
Planowanie strategiczne – wspierane metodologią Balanced ScoreCard bądź Activity Base Costing oraz stosowania metryk wydajności (Key Performance Indicators) na potrzeby zarządzania przedsiębiorstwem.
Przykład - prognozowanie sprzedaży
Podstawowym założeniem funkcjonalnym systemów prognozujących sprzedaż jest połączenie użyteczności prognoz opartych na modelach statystycznych z wiedzą i intuicją ekspertów. Wykorzystywane są informacje zgromadzone w bazach danych wszystkich systemów informatycznych przedsiębiorstwa. System taki zarządza i automatyzuje proces obiegu prognoz pomiędzy działami oraz jednostkami terenowymi i porównuje prognozy z wykonaniem w dowolnym ujęciu. Daje możliwość analizy różnych scenariuszy.
System Prognozowania Sprzedaży wykorzystuje zazwyczaj złożone algorytmy statystyczne i metody ekonometryczne do analizy danych historycznych uzupełnionych o wybrane czynniki zewnętrzne, mające wpływ na wielkość sprzedaży. W oparciu o najbardziej adekwatną metodę, generuje prognozę (miesięczną, tygodniową lub nawet dzienną) w rozbiciu na produkty lub grupy produktów, uwzględniając strukturę sieci sprzedaży. Może także uwzględniać sposób sprzedaży czy sposób zamawiania towaru. System może automatycznie wykrywać i eliminować tzw. obserwacje odstające (np. promocje) z danych historycznych, określać trendy, znajdować zjawiska wahań cyklicznych, sezonowości itp.
W wyniku zastosowania systemu wspierającego proces prognozowania w przedsiębiorstwie, można osiągnąć m.in.
- zmniejszenie niezbędnych rezerw (kosztów zakupu) oraz optymalizację kosztów transportu i dystrybucji,
- zmniejszenie kosztów magazynowania towarów oraz lepsze wykorzystanie powierzchni magazynowych,
- bardziej precyzyjne dostosowanie zamówień do sprzedaży oraz uwolnienie kapitału zamrożonego w stanach magazynowych, co w bezpośredni sposób przekłada się na płynność finansową firmy.
Solidne podstawy
Wybór obszaru, który BI ma wesprzeć musi być związany z analizą jego źródeł danych. Nawet doskonały system raportowy nie będzie pomocny służyć niczemu dobremu, jeśli nie będzie zasilany wiarygodnymi i spójnymi danymi. Dane te są zwykle gromadzone, ale większość środowisk informatycznych w firmach logistycznych to mieszanka rozwiązań pochodzących od różnych dostawców, w tym produkty własnego działu IT oraz budowane na potrzeby poszczególnych działów, rozwijane latami arkusze Excel’owe. Wszystko to powstawało latami w oparciu o względnie skromne budżety działów IT.
Pierwszym etapem budowy rozwiązania BI jest określenie, a nawet częściej stworzenie rzetelnych źródeł danych. Zwykle wiąże się to z przygotowaniem interfejsów do systemów, które w firmie już funkcjonują oraz przygotowaniem infrastruktury, która pozwoli na sprawną realizację procesu zasilania danymi. Najlepiej tak, aby nie powodować problemów w funkcjonowaniu już działających (juz wykorzystywanych) w firmie systemów informatycznych.
Skuteczne zastosowanie BI wiąże się ze stworzeniem Hurtowni Danych, której wdrożenie musi poprzedzić budowę praktycznie dowolnego rozwiązania typu BI. Informacje zgromadzone w przedsiębiorstwie w postaci baz „rozumianych” jedynie przez specjalistyczne, logistyczne systemy branżowe przetworzone są do postaci zrozumiałej przez inne narzędzia. Jednocześnie zmieniany jest sam sposób przechowywania danych – są zintegrowane, przeznaczone tylko do odczytu, wersjonowane itd. Coraz popularniejsza jest idea Data Mart’ów - tematycznych baz danych, stanowiących element owej hurtowni. Dodatkową korzyścią takiego podejścia jest ograniczenie pracochłonności i kosztów wprowadzenia lub zmiany źródła danych (systemu).
Jak zacząć?
W dobrym starcie projektu BI pomóc może firma konsultingowa, która doradzi jak metodycznie podejść do projektu, zapewni skuteczne zarządzanie jego przebiegiem i pomoże zbudować niezawodną architekturę dla heterogenicznych rozwiązań informatycznych. Ułatwi to spełnienie wszystkich wymagań funkcjonalnych oraz zabezpieczy jakość gromadzonych i przetwarzanych informacji. Takie podejście do realizacji projektu pozwoli uniknąć błędów, które są częstą przyczyną braku przydatności biznesowej zakończonego przedsięwzięcia.
Źródło: www.infovide.pl
Źródło: www.infovide.pl
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Real-Time Intelligence – od trendu do biznesowego must-have
Sposób prowadzenia działalności gospodarczej dynamicznie się zmienia. Firmy muszą stale dostosowywa… / Czytaj więcej
EPM – co to jest? Czy jest alternatywą dla BI?
Nowoczesne systemy BI i EPM dostarczają wiedzy potrzebnej do efektywnego zarządzania firmą. Czy zna… / Czytaj więcej
W jaki sposób firmy zwiększają swoją odporność na zmiany?
Do zwiększenia odporności na zmiany, konieczna jest pełna kontrola nad codziennymi procesami zapewn… / Czytaj więcej
Dlaczego systemy kontrolingowe są potrzebne współczesnym firmom?
Narzędzia Corporate Performance Management (CPM) pozwalają na przyśpieszenie tempa podejmowania dec… / Czytaj więcej
Hurtownie danych – funkcje i znaczenie dla BI
Przepisów na sukces biznesu jest na rynku wiele. Nie ulega jednak wątpliwości, że jednym z kluczowy… / Czytaj więcej
Po co dane w handlu? Okazuje się, że ich analityka może dać nawet 30 proc. większe zyski!
Jak wynika z badania firmy doradczej Capgemni, producenci FMCG oraz firmy związane z handlem detali… / Czytaj więcej
