AI és automatizálás gyártásnak.
A gyártás a részleteken múlik. Mi azokat automatizáljuk, amiket senki nem szeret csinálni.
Diszkrét és folyamatos gyártók 30 és 200 fő között.
Amit a gyártásban látunk
Az egyedi ajánlatok napokig tartanak, és addigra az ügyfél már máshol vásárol.
A B2B vevők gyors átfutást várnak. Az egyedi konfigurációkhoz specifikációkat, költségeket és átfutási időket kell összeszedni három külön rendszerből, majd ezeket ajánlattá formálni. Egy senior árajánlat-készítő ezt jól csinálja, csak lassan, és nincs elég senior kapacitás, hogy lépést tudjatok tartani.
A beszállítói számlák csendes pénzelszívók.
Egy közepes gyártó havonta több száz beszállítói számlát dolgoz fel. Mindegyiket össze kell vetni a megrendeléssel és a bevételezéssel. Az eltéréseket le kell követni. Az adatot be kell vinni az ERP-be. Lassú, hibára hajlamos folyamat, ami sosem ér véget.
A B2B ügyfélszolgálat néhány kulcsemberre épül.
A visszatérő ügyfelek tudják, kinek írjanak. Ha az az ember nem elérhető, minden csúszik. Státuszkérdések, szállítási visszaigazolások, dokumentumkérések: a legtöbb rutin, de minden az emlékezeten és e-mail szálakon múlik.
Mivel kezdenénk
Az Árajánlat-generáló AI a legtöbb gyártónál a leglátványosabb problémát oldja meg. Ezt általában elsőként vezetjük be, majd mellé építjük a számla- és e-mail automatizációt, hogy a teljes back-office képet lefedjük.
Árajánlat-generáló AI
Termékspecifikációkat, költségeket és ügyfélspecifikus árazást húz ki az ERP-ből, és a saját sablonotokban állítja össze az ajánlatot. A senior árajánlat-készítők átnézik és jóváhagyják. Az ajánlatkészítés átfutási ideje jellemzően 2–4 napról egy nap alá csökken.
Számlázó AI
Webshop, ERP, projektzárás → számla → ügyfél. Automatikusan, több pénznemben, több ÁFA-szabállyal, Számlázz.hu integrációval.
E-mail Kezelő AI Asszisztens
Státuszkérdések, dokumentumkérések, rutin visszaigazolások: automatikusan kezelve. A komplexebb esetek a megfelelő account managerhez kerülnek, teljes kontextussal együtt.
Hol van általában szükség egyedi fejlesztésre a gyártók esetében
A gyártók jellemzően olyan problémákkal keresnek meg minket, amelyeket a dobozos SaaS nem fed le: a saját ERP- és PO-struktúrára szabott beszállítói számlafeldolgozás (az egyik leggyakoribb projektünk), prediktív karbantartási modellek termelőberendezésekhez, képfelismerés minőségellenőrzéshez, szezonalitáshoz kötött kereslet-előrejelzés, valamint döntéstámogató rendszerek a termeléstervezéshez. Az adatok többnyire rendelkezésre állnak – csak nincsenek kihasználva.
Mesélj az egyedi igényedről →Hogy nézhet ki ez
Egy 110 fős magyar gyártócég havi 1200+ beszállítói számlát dolgozott fel. Három pénzügyes az ideje nagy részében számlákat egyeztetett megrendelésekkel és bevételezésekkel, hiányzó hivatkozásokat keresett, és adatot vitt be az ERP-be.
Felépítettünk egy dokumentumfeldolgozó pipeline-t, ami kinyeri az adatokat a számla-PDF-ekből (bármilyen formátum, bármilyen nyelv), automatikusan egyezteti a megrendelésekkel és bevételezésekkel, jelzi a kivételeket, és tiszta tételeket könyvel az ERP-be. A számlák kb. 75%-a most emberi érintés nélkül dolgozódik fel. A három pénzügyes a kivételeket kezeli, és abbahagyta az adatbevitelt. A CFO az egyiküket pénzügyi elemzésre tette át.
Anonimizált · NDA alatt · Az eredmények projektenként változnak
Számla emberi érintés nélkül feldolgozva
A pipeline élesítése után
Pénzügyes átirányítva pénzügyi elemzésre
Adatbevitelről értékesebb munkára
Beszélj valakivel, aki ismeri a gyártást.
Mondd el, hol veszítetek időt a gyártási működésben (ajánlatadás, back office, ügyfélszolgálat vagy termeléstervezés). Megmondjuk, hova illeszkedik az AI, és hol nem.