Czego MECSPE 2026 nauczyło nas o rzeczywistym stanie ERP – MES i AI

Spacerując po ogromnych pawilonach targów MECSPE 2026 w Bolonii, nie sposób nie dostrzec fizycznej rzeczywistości włoskiego przemysłu wytwórczego. Pomiędzy rytmicznym szumem zautomatyzowanych magazynów pionowych a wystawami ciężkiego sprzętu, wyczuwa się wyraźną narrację. Sektor wytwórczy aktywnie dąży do integracji cyfrowej, aby utrzymać przewagę konkurencyjną na złożonym rynku globalnym.

Jednak jako konsultant biznesowy, nie skupiałem się wyłącznie na sprzęcie. Wraz z Alessandro Rappinim spędziliśmy czas w pawilonach oprogramowania, zaglądając pod maskę systemów, które faktycznie obsługują te maszyny. Chcieliśmy zobaczyć, jak branża oprogramowania reaguje na ogromny szum wokół sztucznej inteligencji.

Odwiedziliśmy stoiska globalnych graczy, takich jak Infor, a także silnych krajowych i europejskich gigantów, takich jak Zucchetti, TeamSystemi CentroSoftware. Słowo „AI” widniało na niemal każdym banerze.

Jednak bliższe przyjrzenie się rzeczywistemu kodowi i przepływom pracy ujawniło zupełnie inną, o wiele bardziej złożoną rzeczywistość.

Monolity i chatbot Mirage

Gdy przyjrzymy się dzisiejszym głównym dostawcom systemów ERP i MES, zauważymy, że nacisk na sztuczną inteligencję jest głośny, ale pod względem mechanicznym ostrożny.

W wielu tradycyjnych i monolitycznych systemach oprogramowania, wielka „integracja AI” ostatecznie sprowadzała się do konwersacyjnego chatbota przykręconego do panelu ERP. Narzędzia te są z pewnością przydatne do pobierania podstawowych danych, takich jak sprawdzanie stanu zapasów konkretnego komponentu lub sprawdzanie salda otwartego dostawcy. Są to jednak w zasadzie zaawansowane zapytania tylko do odczytu, opakowane w interfejs języka naturalnego, opierające się wyłącznie na podpowiedziach człowieka, a nie na samodzielnym działaniu.

To ostrzeżenie jest jak najbardziej uzasadnione z perspektywy architektury przedsiębiorstwa. Jak pisałem wcześniej, nie można po prostu pozwolić, by jakiś halucynogenny algorytm nadpisał Twoje podstawowe księgi finansowe lub zmienił złożony wykaz materiałów. Duzi gracze podejmują ostrożne kroki, ponieważ ich klienci wymagają absolutnej stabilności i zgodności.

Jednak chatbot, który poda aktualny poziom zapasów danego produktu lub podsumowuje saldo dostawcy, jest bardzo daleki od autonomicznego, agentowego wykonywania poleceń, które obiecywano nam na rok 2026.

Piaskownica startupów: gdzie powstaje zapowiedź kolejnej implementacji sztucznej inteligencji

Podczas gdy giganci działają ostrożnie, ekosystem startupów traktuje sztuczną inteligencję jako warstwę bazową, a nie dodatek. Tutaj zobaczyłem prawdziwy potencjał dużych modeli językowych zastosowanych w logistyce przemysłowej.

Doskonałym przykładem było stoisko Quindi (startupu, który robi furorę dzięki współpracy z firmami takimi jak Bianchi). Ich system stosuje LLM bezpośrednio do mechaniki predykcyjnej, aktywnie uwalniając planistę produkcji od koszmaru związanego z reharmonogramowaniem MES.

Ich demonstracja była genialna w swojej prostocie. Przygotowali ścianę LED z dokładnie dwoma przyciskami.

Jeden przycisk symuluje zakłócenia w pracy fabryki w czasie rzeczywistym. Drugi uruchamia sztuczną inteligencję, która natychmiast analizuje nowe ograniczenia i proponuje przeliczony, zoptymalizowany pod kątem zysku plan produkcji.

W tym miejscu technologia przestaje być jedynie sztuczką, a zaczyna generować rzeczywisty zwrot z inwestycji. Inne zwinne firmy programistyczne prezentowały podobne innowacje, wykorzystując sztuczną inteligencję do szybkiego tworzenia przepływów pracy w stylu BPM i realizowania konkretnych sesji zbierania danych bezpośrednio w oprogramowaniu do zarządzania.

Ponieważ startupy mają mniejszy dług techniczny i mniej ograniczeń wynikających z przeszłości, obecnie wyznaczają trendy w praktycznym zastosowaniu sztucznej inteligencji.

Narzędzie kontra produkt Rzeczywistość

Moim najważniejszym osobistym wnioskiem z MECSPE 2026 jest weryfikacja harmonogramów.

W branży oprogramowania, AI jest traktowane jako potężne narzędzie dostępne dla programistów, a nie jako gotowy, pudełkowy produkt gotowy dla użytkownika końcowego. Kupując dziś rozwiązanie AI, firma w zasadzie kupuje surowe możliwości LLM. Co więcej, dostawcy rzadko precyzują, z którego modelu bazowego korzystają – czy jest to amerykański, europejski, chiński model LLM, czy też model opracowany i wyszkolony wewnętrznie? Czy działa w chmurze? A jeśli tak, to gdzie dokładnie będą przechowywane dane? Uważam to pominięcie za niezwykle istotne w przypadku danych firmowych będących własnością firmy. Ostatecznie, po nabyciu tych możliwości od strony trzeciej, dostawca i klient muszą wspólnie opracować konkretny przepływ pracy.

To uwypukla fundamentalną prawdę o naszej branży. Procesy korporacyjne po prostu nie ewoluują tak szybko, jak oprogramowanie.

Nieustannie słyszymy o roku 2026 jako „Roku Agentów”. Ale skoro dla większości firm podstawową rzeczywistością jest wciąż prosty chatbot zintegrowany z pulpitem nawigacyjnym, musimy przyznać, że wciąż jesteśmy daleko od prawdziwej automatyzacji działań agentów, przynajmniej w naszej branży. Technologia może i jest gotowa, ale zarządzanie danymi i procesy ludzkie pozostają w tyle od lat.

Natychmiastowy sukces: wizualne uproszczenie

Skoro więc autonomiczni agenci są wciąż na horyzoncie, na czym obecnie skupiają się użytkownicy systemów ERP? Odpowiedź, którą zaobserwowałem na MECSPE, to uproszczenie.

Każdy dostawca, duży czy mały, aktywnie dąży do ograniczenia liczby kliknięć potrzebnych do wykonania zadania. Nacisk został mocno przesunięty w stronę reprezentacji wizualnej i danych umożliwiających podejmowanie działań, głównie za pośrednictwem inteligentnych widżetów.

Użytkownicy muszą mieć dostęp do informacji o stanie swojego łańcucha dostaw na pierwszy rzut oka. Potrzebują przycisków z możliwością działania bezpośrednio na ekranach głównych

Właśnie taką filozofię stosujemy w naszych widżetach P2-i dla Infor LN. Zanim powierzysz zarządzanie swoją fabryką sztucznej inteligencji, Twoi operatorzy muszą mieć jasną, natychmiastową i wizualną kontrolę nad swoimi danymi ERP. Uproszczenie interfejsu to obowiązkowy pierwszy krok w kierunku przyszłej automatyzacji.

Praktyczne spostrzeżenia dla liderów przedsiębiorstw

Jeśli jesteś CEO lub dyrektorem ds. IT i próbujesz odnaleźć się w szumie medialnym dotyczącym sztucznej inteligencji, oto na czym powinieneś się teraz skupić:

1. Nie zwracaj uwagi na chatbota: Oceniając aktualizację ERP, nie daj się rozproszyć botom konwersacyjnym. Zapytaj dostawcę, jak jego sztuczna inteligencja radzi sobie z dynamicznym planowaniem, wykrywaniem anomalii i automatyzacją złożonych przepływów pracy.
2. Unikaj pułapki związanej z religią dostawcy: Nie bierz bezkrytycznie jednego ekosystemu oprogramowania. Zamiast tego skup się na zapewnieniu, że Twoje oprogramowanie bazowe posiada nowoczesne narzędzia i architekturę niezbędną do bezproblemowej integracji wyspecjalizowanych pionów (takich jak podejście Infor API-first poprzez Infor OS i sieć integracyjną ION). Jeśli Twój monolityczny system ERP działa zbyt wolno, warto rozważyć zwinne integracje. Innowacyjne narzędzia prezentowane przez rozwijające się startupy sugerują, że możesz z powodzeniem nałożyć inteligentne, predykcyjne modele na istniejące systemy wykonawcze.
3. Najpierw wyczyść swoje dane: Żadne z tych zaawansowanych narzędzi do planowania nie zadziała, jeśli Twoje dotychczasowe dane są zanieczyszczone. Sztuczna inteligencja nie zoptymalizuje hali produkcyjnej, jeśli czasy routingu w systemie nie były aktualizowane od 2018 roku.
4. Zainwestuj w wizualizacje już teraz: Zanim zaczniesz korzystać z autonomicznych agentów, zainwestuj w uproszczenie interfejsu użytkownika. Wdrażaj widżety i pulpity nawigacyjne, które ograniczą liczbę kliknięć dla Twojej obecnej kadry. Jeśli Twoi pracownicy nie będą mogli łatwo odczytać danych, sztuczna inteligencja Cię nie uratuje.

Droga przed nami

Konferencja MECSPE 2026 udowodniła, że ​​sektor przemysłowy jest spragniony innowacji. Ale pokazała również, że musimy ograniczyć nasze oczekiwania. Sztuczna inteligencja to absolutna przyszłość przedsiębiorstw, ale pojawi się dzięki starannej, wspólnej inżynierii, a nie magii.

Napisane przez Andreę Guaccio 

9 marca 2026 r