Amikor az ERP már nem elég: így születik meg az Proalpha AI Platform – egy történet a gyártócsarnoktól a mesterséges intelligenciáig
Hogyan válik az ERP valódi üzleti intelligenciává? – AI, automatizálás és a jövő középvállalata
Egy hétfő reggel, ami mindent elmond a digitalizációról
Hétfő, 6:42.
A műszakvezető már bent van az üzemben. A kávé még forró, a termelési lista viszont már hidegzuhany: az egyik gyártási sor csúszik.
Nem dráma. Még.
De ha délutánig nem áll helyre, akkor:
csúszik a kiszállítás
borul a heti terv
jönnek a telefonok az értékesítéstől
Ismerős? A legtöbb gyártó középvállalatnál pontosan így indul a nap. Az ERP-ben ott vannak az adatok. A MES-ben ott vannak a részletek. Excelben ott vannak a „gyors mentések”. E-mailekben a beszállítói visszaigazolások.
És valahol ebben az adathalmazban ott lapul a válasz is arra, miért csúszik a termelés.
Csak éppen senkinek nincs ideje végigbogarászni.
Pont ez az a valós üzleti helyzet, amire ma már nem elég egy klasszikus vállalatirányítási rendszer.
Pontosan innen indul az a történet, amely végül a Proalpha AI Platform megszületéséhez vezetett.
A gyártóiparból indult, de ma már sokkal többről szól
A Proalpha ERP évtizedeken át a német ipari középvállalatok világában építette fel a szakértelmét. Gépgyártás, fémipar, műanyagipar, elektronika, stb. – olyan környezetek, ahol:
- minden perc állásidő pénzbe kerül
- az anyaghiány dominóhatást indít
- a határidő nem marketingfogalom, hanem szerződéses kötelezettség
Az ERP itt nem adminisztrációs eszköz. Hanem túlélési infrastruktúra, operatív irányítóközpont.
De az elmúlt években egyre világosabb lett:
az ERP önmagában már nem elég.
Nem azért, mert rossz lenne. Hanem mert a környezet lett brutálisan komplex.
- Több adat keletkezik, mint amit ember át tud látni
- Több rendszer beszél egymással – vagy épp nem beszél
- Több döntést kell gyorsabban meghozni, kisebb hibahatárral
Itt lép színre a mesterséges intelligencia – de nem úgy, ahogy sokan elképzelik.
Nem „AI ikon” kellett – hanem valódi üzleti intelligencia
Sok vállalatnál ma így néz ki a „digitalizáció”:
Van egy meglévő folyamatunk → ráteszünk egy AI modult → kész.
Csakhogy ez gyakran csak annyi, mint régi bort új palackba tölteni. A folyamat marad ugyanaz, csak kap egy „okos” réteget.
A proALPHA megközelítése más irányba indult el. A kérdés nem az volt, hogy:
„Hová tudunk AI-t rakni?”
Hanem az, hogy:
„Hol fáj legjobban az ügyfél napi működése – és hogyan tudjuk ezt rendszerszinten okosabbá tenni?”
Miért nem elég ma már az ERP önmagában?
Egy modern ERP rendszer képes:
✔ rögzíteni
✔ összekapcsolni
✔ riportálni
De a mai üzleti környezetben ez már csak az alap.
A valódi kérdés ma inkább ez:
– Észreveszi-e a rendszer magától, ha probléma közeleg?
– Segít-e dönteni, nem csak adatot mutatni?
– Összekapcsolja-e a számokat az üzleti kontextussal?
A mesterséges intelligencia szerepe itt nem egy extra funkció. Hanem az, hogy az ERP köré épült adatvilágot valódi üzleti intelligenciává alakítsa.
Innen vezetett az út három kulcsterület összekapcsolásához.
Az AI platform három alappillére
A vállalatirányítás és az AI találkozása nem egyetlen technológiáról szól, hanem több terület összekapcsolásáról.
1, Strukturált adatok – a számok mögötti mintázatok
Az ERP, HCM, pénzügyi és beszerzési rendszerek tele vannak strukturált adatokkal:
- rendelések
- készletszintek
- szállítási határidők
- költséghelyek
- munkaidő-adatok
Ezekből lehet riportot készíteni. Dashboardot építeni. De az igazi kérdés az:
Tud-e a rendszer önállóan észrevenni mintákat, kockázatokat, eltéréseket?
A platform egyik pillére pontosan erre fókuszál:
az adatokból nem csak kimutatást, hanem döntéstámogató intelligenciát épít.
2. Strukturálatlan adatok – ahol a tudás rejtőzik
A valóságban a céges tudás jelentős része nem az ERP-ben van. Hanem:
- e-mailekben
- szervizjelentésekben
- műszaki dokumentációkban
- jegykezelő rendszerekben
- belső wiki-oldalakon
Ez az a terület, ahol a klasszikus rendszerek elvéreznek.
Itt jön képbe a tudásalapú megközelítés:
összekapcsolni a fogalmakat, entitásokat, összefüggéseket – hogy a rendszer ne csak adatot lásson, hanem jelentést is.
Az AI itt képes:
fogalmakat és kapcsolatokat felismerni
tudásgráfokat építeni
a rejtett tudást üzleti kontextusba helyezni
Így a rendszer már nem csak adatot, hanem értelmezett információt kezel.
3. Dokumentumvezérelt folyamatok – ahol az idő vész el
Gondoljunk csak bele, hány folyamat indul egy dokumentummal:
- számla
- megrendelés
- szerződés
- biztosítási irat
- HR dokumentum
Hány helyen ül még mindig ember, aki:
- megnyitja a PDF-et
- kiolvassa belőle az adatokat
- beírja egy rendszerbe
Ez nem hozzáadott értékű munka. Ez digitális adatmásolás.
Az intelligens dokumentumfeldolgozás ezt a lépést emeli ki a képből:
a rendszer felismeri, értelmezi és továbbítja az adatokat a megfelelő üzleti folyamatba. Automatikusan.
Az igazi váltás: AI, ami a folyamatok mentén gondolkodik
A következő nagy lépés az úgynevezett agentikus AI – amikor a mesterséges intelligencia már nem csak elemez, hanem szerepet kap a folyamatokban.
Képzeljünk el digitális „asszisztenseket”, amelyek:
figyelik az adatokat több rendszerben
összefüggéseket találnak
javaslatokat tesznek
bizonyos keretek között lépéseket is kezdeményeznek
Példák a gyakorlatból
🔧 Termelési AI agent
Előre jelzi, ha egy beszállítói késés miatt gyártási csúszás várható.
Pénzügyi AI agent
Elemzi a vevői fizetési szokásokat, és kockázati figyelmeztetést ad.
Ügyfélélmény AI agent
Felismeri, ha egy ügyfél több negatív interakció után lemorzsolódási kockázatot jelent.
Ez már nem riport.
Ez aktív üzleti támogatás.
Miért kulcskérdés a középvállalatoknak?
A nagyvállalat felvesz egy 10 fős AI csapatot.
A középvállalat nem.
Ott nincs külön data scientist részleg.
Ott a diszpécser, a pénzügyes, a beszerző küzd az idővel.
Ezért kritikus, hogy az AI:
- ne projekt legyen
- ne külön rendszer legyen
- ne szakértőhöz kötött luxus legyen
Hanem beépített képesség a meglévő vállalati rendszerekben.
Olyan, mint ma az Excel. Senki nem „Excel-projektet” indít.
Egyszerűen használja. Az AI is efelé halad. Láthatatlanul, de egyre mélyebben beépülve a napi működésbe.
Vissza a hétfő reggelhez
Képzeljük el újra a cikk eleji jelenetet.
Hétfő, 6:42. Csúszik az egyik gyártási sor.
De most a rendszer már:
- jelzi, hogy a késés oka egy beszállítói csúszás
- összekapcsolja ezt egy korábbi minőségi problémával
- látja, hogy emiatt egy másik vevői határidő veszélybe kerül
- és javaslatot tesz az áttervezésre
A műszakvezető nem adatokat böngész.
Hanem
Döntést hoz
Ez a különbség az adatvezérelt működés és az intelligens működés között.
Nem technológiai váltás, hanem szemléletváltás
A történet nem arról szól, hogy „lett még egy AI megoldás”.
Hanem arról, hogy az ERP köré épült világ egy új szintre lép:
az adat már nem csak rögzít
nem csak riportál
hanem aktívan segít gondolkodni
Ez a szemlélet áll az Proalpha AI Platform mögött is:
az ipari precizitás találkozása a mesterséges intelligencia rugalmasságával.
És ha minden a tervek szerint halad, pár év múlva már nem is fogjuk külön kimondani azt a szót, hogy „AI”.
Csak annyit mondunk majd:
„Így működik egy jól szervezett vállalat.”