Od chaosu w produkcji do precyzyjnej sprzedaży B2C: Case Study cyfrowej transformacji MAG-SELL [1/2]

Gdy rozwój rodzi chaos

Każdy lider zna to uczucie – ekscytację płynącą z rosnących słupków sprzedaży i ekspansji na nowe rynki. Ale znamy też ciemniejszą stronę tego medalu: moment, w którym dotychczasowe procesy, niczym zużyta maszyneria, zaczynają zgrzytać pod naporem skali. Zgłosił się do nas klient MAG-SELL, lider w produkcji filamentów do druku 3D, który znalazł się dokładnie w tym punkcie krytycznym.

Firma odnosiła sukcesy, zdobywając rynki Europy Zachodniej, ale za fasadą wzrostu krył się operacyjny chaos. Był to chaos, który nie tylko generował wymierne straty finansowe, ale także podkopywał morale zespołu i zagrażał relacjom z kluczowymi dystrybutorami. MAG-SELL stanęło przed wyborem: albo zaryzykować utratę płynności i reputacji, pogrążając się w nieładzie, albo zainwestować w fundamentalną zmianę, która pozwoliłaby odzyskać kontrolę i otworzyć zupełnie nowe perspektywy. To historia o tym, jak podjęli to drugie, odważne wyzwanie i jak, krok po kroku, przeprowadziliśmy ich przez kompleksową transformację cyfrową.

Diagnoza – ukryte koszty operacyjnego chaosu

Aby zrozumieć skalę problemu, musieliśmy zanurzyć się w codzienność operacyjną MAG-SELL. To, co na pierwszy rzut oka wydawało się serią drobnych niedociągnięć, po głębszej analizie okazało się systemowym nowotworem, toczącym firmę od środka.

Mgła wojny na magazynie

Podstawowym źródłem problemów był brak zintegrowanego systemu do zarządzania magazynem (WMS) – zarówno surowców, jak i gotowych produktów. Granulat, kluczowy materiał produkcyjny, był przyjmowany i wydawany bez precyzyjnej ewidencji. Skutek? Materiał dosłownie „znikał”. Różnice inwentaryzacyjne na niektórych zmianach sięgały alarmujących 18%. Kadra zarządzająca, nie mając twardych danych, obwiniała pracowników o niedbalstwo, co prowadziło do narastających konfliktów i spadku motywacji. Zespół czuł się niesłusznie oskarżany, a menedżerowie bezradni.

Czarna dziura produkcji

Chaos przenosił się na linię produkcyjną. Operatorzy pracowali na maszynach, ale zarządzanie procesem opierało się na notatkach i arkuszach kalkulacyjnych. Po wyprodukowaniu, przemysłowych szpul filamentu, następował najbardziej bolesny etap. Wyobraźmy sobie szpulę o wadze kilku kilogramów. Zgodnie ze starym procesem, jeśli zamówienie B2B opiewało na określoną, standardową długość, to końcówka nawoju – często będąca pełnowartościowym odcinkiem – była traktowana jako odpad i po prostu wyrzucana.

Co gorsza, brakowało mechanizmu, który pozwoliłby te „odpady” przekształcić w produkt dla klienta detalicznego. Próby ręcznego cięcia i przewijania na mniejsze szpule na potrzeby testowych zamówień B2C generowały kolejne straty czasu i materiału. W efekcie, firma nie tylko marnowała surowiec, ale także gotowy, przetworzony produkt. Sumaryczne straty poprodukcyjne, uwzględniające zarówno odpady technologiczne (ok. 8%), jak i te wynikające z nieefektywnego podziału (ok. 7%), sięgały łącznie 15% całości produkcji. To tak, jakby co siódma ciężarówka z gotowym towarem zjeżdżała prosto na wysypisko.

Biznesowe konsekwencje

Ten wewnętrzny paraliż miał druzgocące skutki zewnętrzne:

• Relacje z B2B: Menedżerowie, nie potrafiąc określić realnych mocy przerobowych ani dokładnych stanów magazynowych, nie byli w stanie podać wiążących terminów dostaw. Dystrybutorzy, zwłaszcza na wymagających rynkach zachodnich, odczuwali rosnącą nerwowość. Aby zabezpieczyć się przed nieregularnością dostaw, musieli utrzymywać zawyżone stany magazynowe, co generowało dla nich dodatkowe koszty i zmniejszało ich elastyczność rynkową.
• Zablokowany kanał B2C: Sprzedaż detaliczna była marzeniem odłożonym na półkę. Koszty i chaos związane z przygotowaniem małych partii produktu sprawiały, że była ona całkowicie nieopłacalna. Firma świadomie rezygnowała z całego, wysokomarżowego segmentu rynku.
• Punkt krytyczny: Rosnąca liczba zamówień, spływających w różnych językach, w połączeniu z rosnącymi kosztami magazynowania produktów, na które akurat nie było popytu, doprowadziła do spadku płynności finansowej. To był dzwonek alarmowy, który ostatecznie skłonił zarząd MAG-SELL do poszukiwania ratunku w technologii. Wiedzieli, że bez radykalnych kroków, ich ekspansja zakończy się spektakularną implozją.

Architektura zmiany – holistyczne podejście i budowanie zaufania

MAG-SELL, nauczone bolesnymi doświadczeniami, podchodziło do wyboru partnera technologicznego z ogromną ostrożnością. Największą obawą było trafienie na nierzetelnego dostawcę, który wykorzysta ich brak kompetencji w IT, zainkasuje środki i pozostawi z niedziałającym, nieprzystającym do realiów systemem. Potrzebowali kogoś, kto weźmie pełną odpowiedzialność – od doradztwa, przez dostawę sprzętu, aż po stworzenie i wdrożenie dedykowanego oprogramowania.

Nasze podejście, oparte na trzech filarach – GOTOMA General (doradztwo i sprzęt), Codarius (e-commerce) i GOTOMA Software House (oprogramowanie) – idealnie odpowiadało na tę potrzebę. Zrozumieliśmy, że MAG-SELL nie potrzebuje po prostu programu. Potrzebowali partnera, który przeprowadzi ich przez cały proces, edukując, szkoląc i wdrażając zmiany krok po kroku.

Przełamanie nieufności – siła „proof of concept”

Kluczowym elementem, który zadecydował o wyborze naszej firmy, było nieszablonowe podejście do prezentacji oferty. Zamiast zasypywać klienta dziesiątkami slajdów i obietnic, dostarczyliśmy działające wersje demonstracyjne kluczowych modułów systemu – tzw. „Proof of Concept” (PoC). Pozwoliliśmy im dotknąć przyszłości. Menedżerowie i pracownicy mogli na własne oczy zobaczyć, jak mogłoby wyglądać ewidencjonowanie materiału za pomocą czytnika RFID, jak intuicyjny może być panel do raportowania produkcji na tablecie i jak dane z tych operacji w czasie rzeczywistym pojawiają się w centralnym systemie. To namacalne doświadczenie rozwiało ich obawy i zbudowało fundament zaufania, niezbędny przy tak długofalowym projekcie.

Projekt systemu: jedno źródło prawdy

Architektura rozwiązania została zaprojektowana tak, by stworzyć cyfrowy krwiobieg dla całej organizacji, eliminując silosy informacyjne i zapewniając jedno, spójne źródło prawdy. Trzonem systemu stała się zintegrowana platforma składająca się z trzech, ściśle współpracujących ze sobą komponentów:

1. System zarządzania magazynem (WMS): Odpowiedzialny za pełną kontrolę nad przepływem materiałów. Każda dostawa granulatu, opakowań czy etykiet miała być od momentu przyjęcia ważona i oznaczana unikalnym kodem. Każde pobranie na produkcję – rejestrowane i powiązane z konkretnym pracownikiem i zleceniem.
2. System zarządzania produkcją (MES): Cyfrowe serce hali produkcyjnej. Jego zadaniem było planowanie, nadzorowanie i raportowanie pracy linii produkcyjnych. Dane o wydajności, zużyciu surowca, awariach i postępach zleceń miały być zbierane w czasie rzeczywistym.
3. Platforma e-commerce (B2B/B2C): Nowoczesny front sprzedażowy, zintegrowany z „zapleczem”. Miał on nie tylko obsługiwać zamówienia, ale także czerpać dane o realnych stanach magazynowych z WMS i planowanej produkcji z MES, aby dynamicznie zarządzać dostępnością produktów i precyzyjnie szacować terminy dostaw.

Całość miała być spięta jednym, centralnym panelem administracyjnym oraz uzupełniona o aplikację mobilną dla pracowników magazynu, pozwalającą na wykonywanie operacji (np. skanowanie, lokalizacja towaru, zmiana statusu) bezpośrednio na hali.

Wprowadzenie sztucznej inteligencji: Rola AI

Na tę solidną strukturę nałożyliśmy warstwę sztucznej inteligencji, która miała wynieść optymalizację na zupełnie nowy poziom. Zaproponowaliśmy wykorzystanie AI w trzech kluczowych obszarach:

• Predykcja błędów i konserwacja predykcyjna: Analizując dane historyczne z maszyn (parametry pracy, mikrozastoje, alerty), system miał uczyć się wzorców poprzedzających awarie i sugerować działania serwisowe zanim dojdzie do kosztownego przestoju.
• Prognozowanie popytu: Na podstawie danych sprzedażowych z poprzednich okresów, trendów rynkowych i sezonowości, AI miało sugerować produkcję określonych typów filamentów z wyprzedzeniem, np. w okresach, gdy ceny granulatu są niższe.
• Optymalizacja produkcji i podziału produktu: Algorytm, znając kolejkę zamówień B2B i B2C oraz prognozowany popyt, miał w inteligentny sposób planować podział wielkich szpul poprodukcyjnych, maksymalizując wykorzystanie materiału i minimalizując ilość odpadów.

Tak zarysowany, ambitny plan stał się naszą mapą drogową na najbliższe dwa lata współpracy.

W drugiej części naszego case study zdradzimy jak przebiegała dalej ta współpraca.

Chcesz dowiedzieć się więcej? Zapraszamy do kontaktu z naszymi specjalistami.