Poka Yoke

Poka Yoke w języku japońskim poka błędy, yokeru zapobieganie. Poka Yoke jest także określana jako mistake proofing czy error proofing (zapobieganie błędom). Poka Yoke to metoda na tworzenie z myśleniem o zapobieganiu nieumyślnym błędom. Jest widoczna od bankomatów czy telefonów komórkowych do systemów drogowych czy produkcyjnych. Do najbardziej widocznych dla nas są np. znaki i blokady wjazdu wysokich samochodów pod niskie wiadukty drogowe poprzez zastosowanie żółtych pasów czy znaków, umieszczania karty SIM w telefonie poprzez wycięcie jednego rogu karty lub poprzez uniemożliwienie zatankowania paliwa innego niż to co jest przeznaczone dla danego samochodu poprzez odpowiednie końcówki.

Metoda Poka Yoke z uwagi na stworzenie jest dla przemysłu głównie dla automotive jest tam najczęściej stosowana. Zastosowanie Poka Yoke może być podzielone jako:

1. Funkcje regulacyjne (regulatory functions)
1.1. Metody kontroli / sterowania (control methods)
1.2. Metody ostrzegania (warning methods)

2. Funkcje ustawiające (setting functions)
2.1. Metody kontaktu (contact methods)
2.2. Metody ustalonej wartości (fixe value methods)
2.3. Metody koniecznego kroku (motion step methods)

Zastosowane w Poka Yoke urządzania pozwalają na uproszczenie procesu np. produkcyjnego lub obsługi innych urządzeń. Zapobiegają i eliminują niepotrzebne błędy wynikające z braku wiedzy użytkowników lub braku ich czasu na poznanie dokładnej instrukcji wykonania danej czynności.

Jeśli potrzebujesz wsparcie w procesach produkcyjnych lub intralogistycznych zapraszamy do kontaktu.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 300 zadowolonych klientów

Doradztwo Przemysł 4.0

Przemysł 4.0 (Industry 4.0) jest stałym trendem wpisującym się w strategie cyfrowej transformacji (Digital Transformation) zarówno firm przemysłowych jak i logistycznych.

Koncepcja Przemysłu 4.0 koncentruje się na wykorzystaniu technologii w procesach biznesowych jak produkcja, łańcuch dostaw (Supply Chain Management), logistyka, procesy magazynowe, procurment, itd.

Nasze doradztwo Przemysł 4.0 koncentruje się na wykorzystaniu technologii do optymalizacji procesów logistycznych, magazynowych, sprzedażowych i produkcyjnych. Przykładowe technologie wykorzystywane w Przemyśle 4.0:

Zobacz ofertę na

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Ocena innowacyjności

Często ocena innowacyjności czy opinia o innowacyjności produktu czy usługi jest kluczowym elementem dla startupów czy projektów badawczo-rozwojowych. Opinie takie są zarówno potwierdzeniem wymyślenia innowacyjnego w skali kraju czy świata produktu czy usługi i wykorzystywane są zarówno na potrzeby wewnętrzne, pozyskania kapitału np. poprzez dotację ze środków unijnych czy poprzez fundusze typu Bridge Alfa czy Venture Capital w fazie zalążkowej seed. Obecne dotacje bazują na przyznawaniu środków na projekty B+R Badanie i Rozwój (R&D – Research and Development) głównie projektom, które wykazują innowacje w zakresie procesowym, produktowym czy organizacyjnym.

W przypadku tego typu środków opinie o innowacyjności lub wręcz B+R Due Diligence są must have. Co powinna zawierać opinia o innowacyjności? Zakres powinien uwzględniać opis produktu czy usługi, technologii, opis zespołu odpowiedzialnego za stworzenie technologii, jego doświadczenia i kompetencje, opis innowacji wg. np. wg. definicji wykorzystywanej przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju lub przez podręcznik Oslo Manual.

Jeśli potrzebujesz wsparcia technologicznego w swoich projektach B+R zapraszamy do kontaktu. Zrealizowaliśmy kilkadziesiąt projektów typu Due Diligence.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego dla Startupów

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Hiperautomatyzacja

Hiperautomatyzacja (Hyper-Automation) to zbiór wielu technologii czy narzędzi automatyzujących wiele procesów biznesowych w firmach. Hiperautomatyzacja jest jednym z elementów strategii cyfrowej transformacji (Digital Transformation) i często jest wdrażana razem z innymi projektami transformacyjnymi.

W skład technologii, które można zaliczyć do pojęcia Hipeautomatyzacji mogą wchodzić:

  • RPA – Robotic Process Automation – automatyzacja procesów poprzez zastosowanie robotów, obecnie bardzo popularna technologia.
  • Chatboty, Voiceboty – narzędzia do automatycznej komunikacji z klientami używane już powszechnie w kontakcie z klientem przez stronę internetową i systemy Call Contact Center.
  • iBPMS – Intelligent Business Process Management Systems – inteligentne systemy do zarządzania procesami biznesowymi.
  • Process and Data Mining dla Big Data – narzędzia do eksploracji procesów biznesowych.
  • OCR – Optical Character Recognition – narzędzia do rozpoznawania tekstu, stosowane od dawna, ciągle potrzebne i wchodzące w kolejne obszary procesów biznesowych.
  • LowCode – systemy do budowania aplikacji bez konieczności kodowania lub z niewielką ilością kodu, które są przyszłością developmentu.
  • AI – Artificial Intelligence czyli narzędzia sztucznej inteligencji szukające szerokiego zastosowania w większości obszarów biznesowych firm.

Jeśli potrzebujesz doradztwa lub audytu procesów pod katem wykorzystania narzędzi Hiperautomatyzacji w przedsiębiorstwie to zapraszamy do kontaktu.

Zapraszamy do zapoznania się z ofertą Doradztwa Strategicznego IT i Strategii IT

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Architektura systemów pod Big Data

Duże ilości danych wymagają zaplanowania architektury pod kątem ich zbierania, przechowywania, ich analizy czy udostępniania do innych systemów. W tradycyjnym modelu dane są zbierane przez hurtownie danych z systemów np. ERP, CRM, eCommerce, WMS, itd. a analizowane w systemach klasy Business Inteligence.

Poniżej przykładowy flow od źródeł danych, poprzez ich zbieranie, transformację, przechowywanie i analizę.

Źródła danych dla Big Data

  • Aplikacje mobilne
  • Aplikacje dedykowane
  • Systemy ERP, WMS, CRM, POS, MES, MRP, APS, TMS, itd.
  • Systemy eCommerce jak sklepy internetowe, marketplace
  • Bazy OLTP
  • Bazy logów, eventów
  • API innych firm
  • itd.

Zbieranie i transformacja danych

  • Konektory
  • Zbieranie danych
  • Workflow Manager
  • Platforma Spark
  • Python Libs
  • Batch Query Engine
  • Event Streaming

Przechowywanie danych

  • Data lake
  • Data warehouse

Analiza danych, predictive, sztuczna inteligencja (AI – Artificial Intelligence), uczenie maszynowe (Machine Learning)

  • Data Science Platform
  • Biblioteki Machine Learning
  • Analityka czasu rzeczywistego

Rezultaty analizy danych

  • Dashboardy
  • Wbudowana analityka
  • Rozszerzona analityka
  • Aplikacje wbudowane, frameworki app

Powyższy schemat architektury pozwala na zbieranie danych biznesowych, wyciąganie danych z systemów operacyjnych, dostarczanie danych do magazynów danych wg. określonych schematów, transformację danych dla narzędzi analitycznych, przechowywanie danych aby mogły być one używane do analizy z uwzględnieniem kosztów przechowywania, czasów dostępów czy czasów dostarczenia danych, analizę danych poprzez systemy lub platformy do analizy, analizy historyczne i próby przewidywania przyszłości (predictive) aż do prezentacji wyników analizy danych dla wewnętrznych lub zewnętrznych użytkowników np. w systemach czy aplikacjach.

Jakie są najnowsze trendy w architekturze Big Data?

  1. Zmiana systemów On Prem na Cloud Data Warehouse
  2. Zmiana Hadoop na Data Lakes
  3. Zmiany ETP (Extract Transform Load) na ELT (Extract Load Transform)
  4. Zmiana Workflow Manager na Dataflow Automation

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Dark store dla Retail, eCommerce i Omnichannel

Dark Store to termin określający sklepu lub punkty przeznaczone dla obsługi zamówień internetowych (Click & Collect, Pick Up Point). Pierwsze dark store-y pojawiły się już w USA, Wielkiej Brytanii czy Francji. Dark story pozwalają na odbieranie zamówień złożonych przez aplikacje internetowe. Ich model biznesowy oparty jest na niższych kosztach obsługi (piking, replenishment), lokalizacji w miejscach o dobrych warunkach komunikacyjnych z niższym czynszem, itd.

Obecnie trend budowy sklepów Dark Store czy sklepów automatycznych jest bardzo popularny dzięki pandemii wirusa Corona. tego typu usługi pozwalają na bezpieczne zakupy i stają się coraz bardziej popularne na Świecie. W Polsce tego typu usługi zaczynają być coraz bardziej popularne a sieci takie jak Żabka rozpoczynają projekty testowe.

Dark Story wykorzystują silnie technologię zarówno w obszarze logistyki, magazynowania, pickingu, integracji z zamówieniami (OMS – Order Management System), platformami eCommerce, systemami predykcyjnymi w obszarze sprzedaży (BI – Business Intelligence) jak i także obsługi klienta (braki towarów, zamienniki, reklamacje, etc.). Cały model biznesowy polega na sprawnym, szybkim i tanim przygotowywaniu zamówień dla klientów.

Jeśli potrzebujesz doradztwa w obszarze projektowania systemów, sklepów, logistyki, magazynów, systemów predykcyjnych zapraszamy do kontaktu.

Zobacz naszą ofertę w obszarze:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Trendy technologiczne 2020 – 2021

Obecnie obserwujemy kilka dominujących trendów technologicznych, które będą miały wpływ na nasze życie i biznesy w najbliższych miesiącach i latach. Dodatkowo dzięki takim zjawiskom jak Covid pojawiają się nowe trendy lub zostają wzmocnione inne.

Poniżej lista zaobserwowanych trendów w rozwoju technologii na świecie:

  • Robotyzacja i automatyzacja procesów – zastępowanie ludzi w procesach powtarzalnych przez systemy informatyczne, unikanie błędów ludzkich i minimalizacja kosztów zatrudnienia i szkolenia personelu. Zobacz także RPA – Robotic Process Automation
  • Blockchain – wykorzystanie technologii blockchain np. w jednostkach rządowych, samorządowych i służbie zdrowia.
  • Chmura, Cloud Computing – wykorzystanie chmury zarówno w corowych procesach biznesowych jak i pomocniczych. Przenoszenie do chmury obliczeń, systemów i baz danych. Zobacz: doradztwo Cloud
  • Big Data – Zbieranie dużych ilości danych z wielu źródeł i ich łączenie w celu wykorzystania w systemach podejmowania decyzji. Zobacz: doradztwo Big Data
  • Sztuczna Inteligencja (Artificial Inteligence) – Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w tym uczenia maszynowego (Deep i Machine Learning) w nowoczesnym biznesie i handlu internetowym.
  • Praca zdalna i dygitalizacja procesów backoffice – trend nabierający na sile związany głównie z pracą zdalną spowodowaną pandemią wirusa Covid. Narzędzia pracy zdalnej, dostęp do systemów firmy oraz dokumentów (EOD – Elektroniczny Obieg Dokumentów, DMS, EMS) w postaci cyfrowej z dowolnego miejsca na Świecie.
  • Handel elektroniczny (eCommerce) – istniejący i silny trend wzrostowy sprzedaży produktów i usług poprzez kanały cyfrowe jak eCommerce, Mobile, Social Media, Marketplace, etc.. Zobacz usługi dla eCommerce
  • Monetyzacja danych – zbieranie, łączenia, tłumaczenie i poszukiwanie nowych strumieni przychodów opartych na danych. Zobacz: nowe strumienie przychodów.
  • Systemy predykcyjne, systemy podejmowania decyzji – systemy prodykcyjne, systemy wspierające podejmowanie decyzji, systemy System Business Intelligence (BI)Business Intelligence (BI) oparte na hurtowniach danych.
  • Mobile – trend posiadania i wykorzystywania urządzeń mobilnych, transmisji danych, wykorzystania technologii 5G i Internetu Rzeczy (IoT).
  • Omnichannel – sprzedaż i tracking użytkowników w świecie offline (Retail) i w internecie (mobile, eCommerce, social media, itd.) oraz w Contact Center. Zobacz doradztwo technologiczne dla Omnichannel
  • 5G – wykorzystanie sieci dużych przepustowości do integracji urządzeń, pojazdów i ludzi w czasie rzeczywistym. Zobacz Doradztwo 5G
  • Privacy – ochrona danych użytkowników w sieci. Bardzo silny trend występujacy np. w Niemczech i USA.
  • Inteligentne Miasta (Smart City) – technologie dla inteligentnych miast wykorzystujące technologie 5G, IoT, Big data i chmury. Zobacz doradztwo Smart City
  • Autonomiczne pojazdy – trend przyszłości zarówno w samochodach, dronach, statkach powietrznych jak i morskich.
  • Cyfrowy bliźniak (Digital Twin) – testowanie realnego świata w stworzonych ich cyfrowych modelach.
  • Bezpieczeństwo (Cybersecurity) – zabezpieczenie danych zarówno prywatnych jak i firmowych przed wyciekami i kradzieżą.

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Wybór dostawców systemów i rozwiązań tele-informatycznych

Przed wyborem dostawców systemów i rozwiązań tele-informatycznych staje każde przedsiębiorstwo. Każdy podejmuje decyzje kierując się swoim doświadczeniem, rekomendacjami szefów IT (CIO, CTO), poleceniem z innych zaprzyjaźnionych firm, ceną zaoferowaną przez dostawcę, itd. Wybór dostawcy jest kluczowy dla systemów corowych i zła decyzja będzie miała konsekwencje przez lata. Dostawcy poprzez integrację z systemami klienta często są nie do zmiany (zjawisko Vendor Locking).

Przykładowe przykłady problemów z dostawcami:

  • Zły wybór dostawcy IT pochłania duże pieniądze i bezcenny czas kluczowych ludzi w firmie, którzy uczestnicząc w projekcie wdrożenia systemu, nie zajmują się rozwijaniem biznesu (spis wymagań funkcjonalnych, spotkania z dostawcami, analiza przedwdrożeniowa, migracja danych, szkolenia z nowego systemu, itd.).
  • Problemy z błędami, SLA (Service Level Agreement) po wdrożeniu – przerzucanie się odpowiedzialnością, kto ma zapłacić za błędy, które zostały wykryte po wdrożeniu systemów.
  • Problemy z upgradem systemów do kolejnych wersji i duże koszty z modułami dedykowanymi, które zostały źle napisane nie uwzględniając zasad danego systemu, lub zostały napisane świadomie obniżając koszty dostawcy.
  • Rosnące koszty utrzymania i rozwoju systemu.
  • Wolne wprowadzania zmian przez dostawce
  • Rosnąca ilość błędów często związana z rosnącym długiem technologicznym, starzejącą się technologią i brakiem dostępnych specjalistycznych zasobów od danej technologii.
  • Problemy finansowe dostawcy mające wpływ na pracę z klientem.
  • Zmuszanie klienta do nowych inwestycji poprzez zatrzymanie rozwoju i wsparcia danego systemu lub kompatybilności.
  • itd.

Jak zwiększyć prawdopodobieństwo doboru odpowiedniej technologii i wyboru odpowiedniego dostawcy:

  • Analiza potencjalnej technologii (systemów) w kontekście jej nowoczesności, długu technologicznego, roadmapy rozwoju, globalnego zasięgu, skalowalności, bezpieczeństwa, modyfikowaności, kosztów zmian, kosztów licencjonowania, kosztów utrzymania, itd.
  • Analiza dostawców, ich elastyczność, doświadczenie, zasoby ludzkie, sytuacja finansowa, opinia u producenta technologii, opinia u klientów, ilość wdrożeń, koszty wdrożeń, koszty utrzymania, itd.

GoTechnologies wspiera organizacje w wyborze dostawców systemów tele-informatycznych, analizach przedwdrożeniowych, optymalizacji procesów biznesowych za pomocą technologii, optymalizacji kosztów systemów informatycznych, itd.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Hurtownie danych

Hurtownie danych są systemami integrującymi duże ilości danych (Big Data) z wielu źródeł, często organizowane tematycznie np. hurtownia danych finansowych. Hurtownie danych są podstawą w rozproszonych i większych organizacjach do działań opartych na danych jak analizy, forecasting, podejmowania decyzji czy raportowanie operacyjne. Hurtownie danych pracują w trybie do odczytu i z ich danych można korzystać np. przez zapytania SQL, aplikacje jak Tableau, Qlick czy Power Bi. Hurtownie danych są także podstawą zasilania systemów klasy BI Business Intelligence, które pozwalają na analizę danych np. za pomocą kostek analitycznych OLAP (Online Analytical Processing).

Na rynku możemy spotkać hurtownie danych wdrażanych na chmurze (Cloud) lub na własnych serwerach. Oba warianty mają swoje zalety i wady. Ciekawym trendem są hurtownie danych

Zastosowanie hurtowni danych:

  • Wykorzystanie dobrej jakości danych do celów analitycznych
  • Wykorzystanie dobrej jakości danych do celów decyzyjnych strategicznych i operacyjnych
  • Archiwizacja danych
  • Raporty

Źródłami zasilania hurtowni danych mogą być:

Jeśli potrzebujesz wsparcia w systemach informatycznych czy Big Data zapraszamy do kontaktu.

Zobacz także:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów

Uczenie maszynowe – Machine Learning, Uczenie głębokie – Deep Learning

Pojęcia Uczenie maszynowe (Machine Learning), Głębokie uczenia (Deep Learning) czy Sztuczna Inteligencja (AIArtificial Intelligence) pojawiają się w ostatnich dość często i są grupowane jako technologie automatyzujące, predykcyjne oraz wspierające podejmowanie decyzji. Technologie opierają się na sieciach neuronowych. To one budzą zarówno zachwyt jak i przerażenie.

Machine Learning i sieci neuronowe

Machine Learning jest podstawą obecnych systemów Sztucznej Inteligencji i zajmuje się eksploracją danych (Data Mining). Machine Learning koncentruje się na wyszukiwaniu wzorców danych w dużych zbiorach danych zasilanych przez różne systemy lub procesy. Uczenie maszynowe często z uwagi na potrzebę dużej mocy obliczeniowej korzysta z chmur obliczeniowych (Cloud) lub specjalistycznych superkomputerów.

Deep Learning a ludzie

Deep Learning jako „dziecko” Machine Learningu pozwala skoncentrować się na człowieku i jego zachowaniach. Deep learning potrafi wchodzić w interakcję z człowiekiem, słucha dźwięków, muzyki, głosu, obserwuje np. rozpoznając obrazy. Deep Learning jest bardzo popularny z uwagi na koncentracji na zachowaniach człowieka, co w przypadku obecnych biznesów jest kluczowe.

Gdzie najprościej wykorzystać Machine Learning?

W organizacjach gdzie są spełnione dwa elementy. Są zbierane duże ilości danych (Big Data) oraz, w których innowacja jest w DNA firmy. Duże ilości aktualnych danych pozwalają „uczyć” systemy zachowań np. użytkowników czy linii produkcyjnej. Czym więcej danych na początku tym lepsze wyniki uczenia. Jeśli danych jest mniej systemy muszą za każdym razem kiedy wystąpi nieoczekiwana sytuacja uczyć się, co wydłuża proces wdrożenia i produkcyjnego wykorzystania tychże systemów.

Zobacz naszą ofertę doradztwa technologicznego:

Zapraszamy do kontaktu:

pfederowicz@gotechnologies.pl

Ponad 200 zadowolonych klientów