Przemysł i inżynieria

Wiedza o maszynach zostaje w firmie, raporty liczą się same, pilotaż kończy się decyzją

Dlaczego teraz

Kluczowa wiedza o maszynach i procesach jest w głowach dwóch osób przed emeryturą, odnalezienie właściwej normy trwa zbyt długo, a raporty produkcyjne powstają ręcznie z kilku systemów. Stare MES i ERP nie wiadomo, czy są gotowe na AI, a pilotaże ciągną się miesiącami bez decyzji

Trzy osoby, które muszą powiedzieć tak

Dyrektor produkcji — wiedza ekspertów zabezpieczona, raporty automatyczne

Szef IT / OT — receptury i dane produkcyjne poza chmurą, ocena legacy

Zarząd — pilotaż z jasną bramką: skalować albo zakończyć

Scenariusze biznesowe

Utrwalanie wiedzy ekspertów przed odejściem

Obszar: Adopcja i kompetencje

Problem: Kluczowa wiedza o maszynach i procesach jest w głowach dwóch osób przed emeryturą

Jak to działa: Audyt wiedzy (CDF-F0.K); Rejestr Braków Wiedzy oraz cyfrowy bliźniak z Dziennikiem nauki utrwalający sposób pracy eksperta

Co zyskujesz: Sposób pracy odchodzącego eksperta zostaje w firmie w formie, z której może korzystać następca — zanim będzie za późno

Produkt: TWIN:DESK + CDF

Asystent norm i kart technologicznych

Obszar: Wiedza i dokumenty

Problem: Odnalezienie właściwej normy lub karty technologicznej trwa zbyt długo

Jak to działa: Centralna baza RAG z OCR i podglądem źródeł

Co zyskujesz: Technolog znajduje właściwą kartę lub normę pytaniem, z cytatem — bez przeszukiwania segregatorów i dysków

Produkt: TWIN:DESK

Automatyczne raportowanie produkcyjne

Obszar: Analizy i raportowanie

Problem: Raporty produkcyjne przygotowywane są ręcznie z kilku systemów

Jak to działa: Harmonogramowe uruchamianie skryptów (RRULE) i wykonywanie kodu w czacie do obliczeń na danych produkcyjnych

Co zyskujesz: Raport zmianowy i dobowy powstaje automatycznie z tych samych obliczeń — kierownik czyta wynik, zamiast go składać

Produkt: TWIN:DESK

Ocena gotowości systemów legacy do AI

Obszar: Integracje i niezawodność

Problem: Stare systemy MES i ERP — nie wiadomo, które są gotowe na AI

Jak to działa: CDF-F0.L: ocena starszych systemów pod kątem AI — lista priorytetów modernizacji

Co zyskujesz: Modernizacja idzie tam, gdzie AI da wartość; systemy, których nie warto ruszać, zostają na liście „odłożyć” z uzasadnieniem

Produkt: CDF

Szybka decyzja: skalować pilotaż czy zakończyć

Obszar: Adopcja i kompetencje

Problem: Pilotaże AI ciągną się miesiącami bez decyzji o wdrożeniu

Jak to działa: Sprint poznawczy (CDF-F4) z Cognitive SLA i bramką „skaluj albo zakończ”

Co zyskujesz: Pilotaż kończy się w 2–4 tygodnie decyzją opartą na mierzalnych kryteriach — nie ma opcji „przedłużmy jeszcze trochę”

Produkt: CDF

Automatyzacje operacyjne bez angażowania programisty

Obszar: Automatyzacja procesów

Problem: Drobne automatyzacje wymagają programisty

Jak to działa: Reguły if/then w języku naturalnym; przepływy n8n; Decision Learning Layer proponujący automatyzację powtarzalnych decyzji po zatwierdzeniu

Co zyskujesz: Kierownik zmiany definiuje regułę po polsku, a system proponuje kolejne automatyzacje na podstawie powtarzalnych decyzji

Produkt: TWIN:DESK

Lokalne AI dla danych produkcyjnych i receptur

Obszar: Bezpieczeństwo i suwerenność

Problem: Dane produkcyjne i receptury nie mogą trafić do chmury

Jak to działa: Klasyfikacja danych i routing do modeli lokalnych; blokada wklejania danych poufnych

Co zyskujesz: Receptury i parametry procesu zostają w zakładzie — technicznie, nie deklaratywnie

Produkt: PROXY:AI

Dowody

Wdrożenie w LW Bogdanka — środowisko przemysłowe, lokalnie, 2 miesiące

Integracje n8n, Langflow, GitHub, Jira

Jak zaczynamy

Ocena wstępna (CDF-Eval) w zakładzie i Sprint poznawczy na raportowaniu produkcyjnym jednej linii