1. Schemat generowania zamówień zakupu
2. Przykładowe reguły AI
3. Tematy powiązane
(AsystentAI)
1. Schemat generowania zamówień zakupu
W oparciu o moją wiedzę o systemie Trawers ERP oraz dane zawarte w dostarczonych plikach,
mogę zaproponować logiczny i zautomatyzowany schemat generowania zamówień zakupu przy wsparciu AI.
Całość oparta będzie o dane gromadzone przez Trawers, dostępne raporty, oraz narzędzia automatyzacji
takie jak Alerty i AutoRun.
Cele działań AI:
1. Prognozowanie zapotrzebowania na towary.
2. Automatyczna identyfikacja braków i propozycji zakupu.
3. Generowanie propozycji lub zamówień zakupu.
4. Automatyczne powiadomienia i zatwierdzanie.Dane wejściowe z Trawers do analizy:
AI może wykorzystywać dane gromadzone przez Trawers z wielu źródeł:
| Źródło danych | Opis |
| ------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ |
| Kartoteki towarowe | stany magazynowe, minimalne/maksymalne ilości, poziomy zamawiania. |
| Historia sprzedaży (Zamówienia od klientów) | analizy sezonowości, trendów, powtarzalności. |
| Zamówienia zakupu | czasy realizacji dostaw, częstość uzupełniania, rotacja towarów. |
| Rezerwacje i zapotrzebowania produkcji | dane z modułu produkcji lub zamówień klientów. |
| Stany magazynowe w wielu lokalizacjach | stany bieżące w magazynach, np. centralnym i podrzędnych. |
| Dane dostawców | terminy, wiarygodność, minimalne wartości zamówień. |
Proponowane działania AI:1. Analiza progowa (proste AI)
* AI analizuje stany magazynowe w stosunku do wartości minimalnych.
* Jeśli stan < minimum, generuje zapotrzebowanie.
* Można rozszerzyć o analizę historii sprzedaży z ostatnich X dni.
2. Uczenie maszynowe: prognozowanie popytu
* Użycie algorytmu regresji lub LSTM (jeśli dane sezonowe) do przewidywania zapotrzebowania.
* Możliwość korekty przez dane o świętach, promocjach itp.
* Model może być trenowany lokalnie (na eksportowanych danych) lub w chmurze.
3. Kategoryzacja towarów ABC/XYZ
* Klasyfikacja towarów pod kątem ważności i rotacji.
* Towary typu A - częściej analizowane i częściej zamawiane.
* Towary typu C - tylko przy braku lub na zamówienie.
Automatyzacja w Trawers:Alerty systemowe
* Automatyczne uruchamianie alertów np. 'Towar X poniżej minimum - propozycja zakupu'.
* Powiadomienia e-mail lub systemowe do działu zakupów.
AutoRun - harmonogram zadań
* Codzienne uruchamianie procedury generującej analizę zapotrzebowania.
* Wygenerowanie raportu lub automatyczne tworzenie dokumentów PZ/ZZ.
Przykład:
```
AutoRun: analiza_zapotrzebowania
Czas: codziennie 7:00
Akcja: wygeneruj propozycje zakupu dla towarów poniżej minimum
Efekt: Zapis do tabeli PROPOZYCJE_ZAKUPU
```
Tworzenie dokumentów zakupowych:
Możliwości:
* Automatyczne generowanie dokumentów typu ZZ (zamówienie zakupu)
z poziomu tabeli wygenerowanej przez AI.
* Możliwość ręcznej akceptacji lub włączenia trybu automatycznego
dla wybranych dostawców/towarów.
Raportowanie i kontrola:
* AI może tworzyć raport: Zalecane zamówienia zakupu dostępny z poziomu menu lub jako automatyczny e-mail.
* Dodatkowo może pokazywać: ryzyko braku, czas do wyczerpania, odchylenia od prognozy.
Proponowane etapy wdrożenia:
| Etap | Opis |
| ---- | ------------------------------------------------------------------- |
| 1. | Eksport danych historycznych do analizy (CSV lub SQL). |
| 2. | Wstępna analiza progowa + test alertów. |
| 3. | Wdrożenie klasyfikacji ABC/XYZ. |
| 4. | Trening modelu prognozującego popyt. |
| 5. | Włączenie automatycznego generowania propozycji zamówień (AutoRun). |
| 6. | Testy i optymalizacja. |
2. Przykładowe reguły AI
Poniżej przedstawiam przykładowe reguły AI, które mogą być wdrożone w Trawersie (we współpracy z AutoRun, alertami i skryptami),
aby automatycznie generować propozycje zamówień zakupu.
Przykładowe reguły AI do zakupów:Reguła 1: Stan poniżej minimum -> zapotrzebowanieOpis: Dla każdego towaru, jeśli aktualny stan magazynowy jest mniejszy niż minimalny,
utwórz propozycję zakupu.
Reguła 2: Wygeneruj zamówienie na podstawie prognozOpis: AI prognozuje zużycie towaru na podstawie ostatnich 90 dni.
Jeśli prognoza na 14 dni > stan, zaproponuj zakup.
Reguła 3: Uwzględnij czas dostawy (lead time)Opis: Jeśli czas dostawy wynosi X dni, uwzględnij zużycie z tego okresu
przy podejmowaniu decyzji zakupowej.
Reguła 4: Nie zamawiaj, jeśli towar jest w drodzeOpis: Sprawdź otwarte zamówienia zakupu - nie twórz nowych, jeśli pokrywają zapotrzebowanie.
Reguła 5: Nie zamawiaj towarów typu C częściej niż raz w miesiącuOpis: Towary typu C (wg klasyfikacji ABC) mogą być zamawiane tylko,
gdy nie były zamawiane w ostatnich 30 dniach.
Jak zaimplementować te reguły w Trawers:
1. Funkcje - mogą być uruchamiane przez AutoRun codziennie.
2. Wyniki zapisywane do tabeli pomocniczej (np. `PROPOZYCJE_ZAKUPU`).
3. Alert może automatycznie powiadamiać operatora, że są nowe propozycje zakupu.
4. Operator może zatwierdzić propozycje i wygenerować dokument ZZ.