Zamówienia spadają siedemnasty miesiąc z rzędu, koszty wejściowe znów rosną, a ceny wyjściowe nie nadążają. Pół dnia o tym, co w tej sytuacji da się realnie zmierzyć i poprawić – na jednej linii, jednym przepływie danych, jednej decyzji.
wzrostu produkcji sprzedanej przemysłu rok do roku w sierpniu 2026 – przy konsensusie +6,3% i spadku o 7,5% wobec lipca.
kolejnych miesięcy spadku nowych zamówień. Koszty wejściowe znów przyspieszyły, ceny wyjściowe są najniżej od pół roku.
polskich firm stosuje już narzędzia AI – wzrost z 14% pod koniec 2024. W przetwórstwie wpływ na zatrudnienie najniższy w gospodarce: 0,1%.
Produkcja rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano, a marża jest pod presją. AI jest już w firmach – problemem jest skala: 10,2% deklaruje gotowość do wdrożenia na skalę, a 54% wskazuje integrację z istniejącymi systemami jako główną barierę. To spotkanie jest o tej warstwie, nie o modelach.
Sesje opierają się na wdrożeniach, które już działają u producenta.
30 min
15 min
30 min
50 min
Zużycie surowców, wody i energii oraz odpady i emisje to często pierwsze sygnały nieefektywności operacyjnej. Pokażemy, jak połączenie danych operacyjnych ze środowiskowymi pozwala wskazać źródła strat i wspierać decyzje, od strategicznych po operacyjne. Miarą sukcesu nie jest liczba raportów, tylko lepsze wykorzystanie zasobów, mniej odpadów i emisji oraz wyższa efektywność operacyjna.
25 min
Statystyczną kontrolę procesu, analizę przyczyn źródłowych i działania korygujące zespoły jakości i utrzymania ruchu znają od lat. Pokażemy, jak analityka w czasie rzeczywistym, alerty, przeszukiwanie historii incydentów i AI oddają te metody w ręce osób najbliżej problemu: ludzi na linii. Metody zostają te same, zmienia się moment i miejsce, w którym działają.
10 min
25 min
Platforma self-healing data, którą wdrożyliśmy u producentów dóbr konsumpcyjnych, nie tylko wykrywa błędne dane. Proponuje poprawną wartość na podstawie modelu ML wraz z uzasadnieniem, kieruje trudne przypadki do właściwego eksperta i uczy się na jego decyzjach. Opowiemy, jak rozszerzyliśmy ją o agentów AI: modele LLM rozstrzygające sporne rekordy i modele decyzyjne, które zamiast tekstu zwracają skalibrowaną pewność. Pokażemy trzy silniki i miejsce, w którym system oddaje decyzję człowiekowi.
30 min
Planowanie i zarządzanie zespołem to obszary, w których decyzje wciąż zapadają na podstawie arkuszy, doświadczenia i intuicji, a odejście kluczowej osoby potrafi zaskoczyć całą organizację. Pokażemy, jak dane, które firma już ma, połączone w Microsoft Fabric i Power BI, pomagają lepiej planować i wcześniej dostrzegać sygnały, na które warto zareagować.
25 min
Zamiast jednego, z góry ustalonego zestawu danych zespół agentów AI dostaje szerokie spektrum sygnałów: sezonowość, cykle, promocje, szoki podażowe, pogodę, zewnętrzne dane sell-out. Wyposażeni w wiedzę o procesach biznesowych i ontologię firmy, agenci sami proponują, które sygnały uwzględnić, stawiają hipotezy, budują eksperymenty i sprawdzają je względem prognozy, której firma używa dziś. Biznes nie musi znać się na modelach ML, żeby stawiać hipotezy i podejmować decyzje w punktach wskazanych przez agentów, a data scientiści odzyskują czas na to, co wymaga ich wiedzy.
25 min
Rapid Delivery i metoda 777 to dwa sposoby na to, żeby pierwszą wartość zobaczyć szybko, a decyzję o dalszych krokach podjąć na podstawie wyników, a nie obietnic. Opowiemy, jak działają w praktyce.
60 min
Projektuje korporacyjne ekosystemy danych i raportowania oraz architekturę informacji, która sprawia, że dane ESG stają się użyteczne na co dzień, nie tylko w raporcie rocznym. Łączy wymagania regulacyjne z realiami systemów źródłowych: ERP, zakupów, logistyki, produkcji. Pracował przy konsolidacji danych emisyjnych i operacyjnych dla organizacji działających w kilkudziesięciu krajach.
Principal BI Lead w Clouds On Mars, odpowiada za standardy i nowe rozwiązania w zespole konsultantów BI. Zaczynał od analiz ekonomicznych w energetyce, potem jako kontroler finansowy wdrażał raportowanie i automatyzował budżetowanie. Od 10 lat w konsultingu BI: blisko 100 projektów dla ponad 40 klientów z przemysłu, automotive, energetyki i technologii, w obszarze finansów, efektywności i polityki cenowej. Absolwent zarządzania i inżynierii produkcji na AGH, studiów podyplomowych z controllingu, Management Program in Corporate Finance i programu Leadership na Harvardzie.
Head of Products w Clouds On Mars. Odpowiada za strategię produktową, partnerstwa i wprowadzanie na rynek rozwiązań łączących dane, AI i ekosystem Microsoft. Zaczynał w automotive, gdzie nauczył się dyscypliny jakości i operacji, potem optymalizował procesy i budował analitykę w FMCG, a następnie wrócił do IT, łącząc technologię z myśleniem biznesowym.
Senior Consultant w Clouds On Mars. Ma ponad 10 lat doświadczenia w dostarczaniu projektów IT i zarządzaniu programami, a dziś prowadzi dla klientów enterprise projekty strategii i governance wdrożeń AI. Łączy warsztat delivery z praktyczną znajomością narzędzi AI, ekosystemu Microsoft i zarządzania zmianą w organizacji. Pomaga firmom przejść od eksperymentów z AI do uporządkowanego wdrożenia na skalę.
Konsultant BI i data z blisko 20-letnim doświadczeniem w analityce, architekturze hurtowni danych i uczeniu maszynowym. W Clouds On Mars prowadzi projekty na Microsoft Fabric i Power BI, od modelu danych i warstwy semantycznej po predykcję i automatyzację decyzji. Pracował dla międzynarodowych organizacji z retail, pharma, e-commerce i HR. Zajmuje się wykorzystaniem ML do kontroli jakości danych oraz agentów AI w budowie rozwiązań analitycznych.
Engagement Manager w Clouds On Mars, rozwijający partnerstwa i relacje z klientami enterprise. Ma ponad 15 lat doświadczenia w rozwoju biznesu w branży IT i technologii na rynkach USA i EMEA. Łączy liderów z ekspertami danych i AI, pomagając lepiej zrozumieć wyzwania i wyznaczyć kierunek dalszych działań. Jako gospodarz podcastu DDDM FM rozmawia z liderami i praktykami o danych, sztucznej inteligencji oraz lepszych decyzjach biznesowych. Tworzy przestrzeń do wymiany doświadczeń, budowania zaufania i szukania wspólnych możliwości.
Spotkanie jest bezpłatne, na zaproszenie. Napiszcie, ilu osób z Waszego zakładu dotyczy zgłoszenie i jaki problem chcielibyście, żebyśmy poruszyli – agenda ma jeszcze miejsce na Wasze pytania.