Agentyczna AI w planowaniu łańcucha dostaw producentów
Oct 20, 2026 • 13 min
Planowanie łańcucha dostaw w produkcji jest coraz trudniejsze: nasilają się zakłócenia, popyt ulega fragmentacji, a polityka handlowa wciąż się zmienia. W obliczu tak dużej niestabilności producenci coraz chętniej sprawdzają, co może im dać AI. Z badania RELEX Solutions „State of the Supply Chain 2026” wynika, że 32% respondentów już teraz aktywnie inwestuje w AI i ją skaluje, a 67% deklaruje większe niż rok temu zaufanie do AI w podejmowaniu decyzji w łańcuchu dostaw.
Jednym z najbardziej obiecujących rodzajów AI dla produkcji jest agentyczna AI. Opiera się na generatywnej AI i innych formach sztucznej inteligencji, a tworzone dzięki niej autonomiczne narzędzia samodzielnie analizują wyzwania i wykonują zadania. Ta nowsza, bardziej niezależna technologia daje producentom potrzebną funkcjonalność tylko wtedy, gdy jest właściwie zastosowana. Skuteczni producenci korzystają zarówno z wygody gotowych agentów ogólnych, jak i z nieograniczonych możliwości agentów dopasowanych do potrzeb.
Skuteczna agentyczna AI potrzebuje sprawdzonego fundamentu planistycznego
Agenci muszą rozumieć kontekst planistyczny, w którym działają. Składają się na niego dane podstawowe, logika planowania, ograniczenia, przepływy pracy, reguły biznesowe, uprawnienia decyzyjne oraz definicje tego, co dla danego klienta oznacza „dobry” wynik.
Bez tego fundamentu agenci mogą robić wrażenie w rozmowie, ale zawodzić w działaniu. A w planowaniu łańcucha dostaw podstawą są zaufanie, wyjaśnialność i kontrola.
Agentyczną AI należy budować na sprawdzonym fundamencie planistycznym, a nie obok niego ani w oderwaniu od niego. RELEX już dziś zapewnia taki fundament dzięki planowaniu opartemu na AI, doświadczeniu branżowemu wbudowanemu w logikę planowania oraz wyspecjalizowanym możliwościom optymalizacji, uczenia maszynowego i heurystyki w obszarze planowania popytu i podaży. RELEX pomaga ponad 600 klientom automatyzować codzienną pracę planistyczną i osiągać wymierną wartość biznesową.
Agentyczna AI to kolejna warstwa: dzięki niej ta automatyzacja staje się bardziej interaktywna i proaktywna, a planistom łatwiej z niej korzystać przy codziennych decyzjach.
Rys. 1: Na platformie RELEX Rebot pełni rolę centralnego punktu, który w razie potrzeby uruchamia odpowiednich agentów.
Dlaczego większość producentów potrzebuje zarówno agentów ogólnych, jak i dopasowanych do potrzeb
Jeśli chodzi o rodzaje agentów, większość z nich można zaliczyć do agentów ogólnych (nazywanych też „agentami produktowymi”) albo agentów dopasowanych do potrzeb (często określanych również jako „agenci dla konkretnego klienta”).
Żaden z tych typów nie jest z założenia lepszy od drugiego. W praktyce, aby odnosić sukcesy, producenci potrzebują obu rodzajów.
Agenci ogólni do typowych zadań, takich jak przegląd prognoz
Agenci ogólni to gotowi agenci, którzy wspierają producentów w typowych zadaniach planistycznych, potrzebnych większości firm produkcyjnych.
W tej kategorii znajdziesz powtarzalne schematy planistyczne, które występują u wielu klientów, takie jak przegląd prognoz, rozwiązywanie problemów, testowanie warunków skrajnych i analiza ograniczeń. Tacy agenci powinni być gotowi do natychmiastowego wdrożenia. Powinni opierać się na logice planowania zgodnej z najlepszymi praktykami i szybko przynosić wartość bez rozbudowanego dostosowywania.
Agenci dopasowani do zadań planistycznych specyficznych dla Twojej firmy
Agenci dopasowani do potrzeb zajmują się „długim ogonem” planowania, którego nie da się w pełni pokryć sztywnym zestawem agentów ogólnych. Sprawdzają się tam, gdzie producenci potrzebują większej elastyczności, na przykład w środowiskach, w których procesy planowania, przepływy pracy, definicje, źródła danych lub uprawnienia decyzyjne różnią się w zależności od firmy. Klienci muszą mieć swobodę tworzenia agentów, którzy odzwierciedlają ich własny kontekst planistyczny, reguły biznesowe i model operacyjny.
Większość platform agentycznych dla producentów opiera się na jednym z tych podejść. RELEX łączy oba, dzięki czemu można skorzystać z zalet każdego z nich.
Jak RELEX Open łączy agentów ogólnych i dopasowanych do potrzeb
Wdrażając standardowe funkcje planistyczne, producenci mogą jednocześnie skorzystać z rozwiązania RELEX Open, aby połączyć RELEX z resztą przedsiębiorstwa oraz rozbudować platformę o agentów dopasowanych do potrzeb i nowe przepływy pracy oparte na AI.
Oprócz dashboardów i wizualizacji RELEX Open zawiera interfejs dialogowy o nazwie Rebot. Producenci mogą za jego pomocą zadawać złożone pytania, dochodzić przyczyn problemów, uruchamiać analizy i wspierać podejmowanie decyzji w języku naturalnym. Rebot jest zarówno inteligentnym asystentem planisty, jak i orkiestratorem, który w razie potrzeby wywołuje odpowiednich agentów.
RELEX Open łączy sprawdzoną platformę gotową do wdrożenia i agentów obsługujących powtarzalne schematy planistyczne z rozszerzalnym fundamentem, który można dostosować do szczególnych potrzeb każdego producenta.
Rozwiązanie RELEX Open, zbudowane na sprawdzonym, wysoce skalowalnym i konfigurowalnym fundamencie planistycznym RELEX, zapewnia trzy podstawowe możliwości:
- Wdrażaj: szybko uruchom sprawdzoną i skalowalną platformę do planowania łańcucha dostaw, która umożliwia korzystanie z agentów ogólnych w powtarzalnych schematach planistycznych.
- Łącz: zintegruj planowanie z resztą przedsiębiorstwa za pomocą otwartej warstwy integracyjnej opartej na MCP i A2A, która pozwala powiązać planowanie z innymi systemami i obszarami działalności.
- Rozbudowuj: szybko twórz nowe funkcje za pomocą narzędzi opartych na AI i promptów, w tym agentów dopasowanych do procesów, definicji i sposobów pracy specyficznych dla klienta.
Wdróż 5 podstawowych agentów RELEX dla producentów
Rys. 2: Agenci gotowi do wdrożenia na platformie RELEX obsługują typowe zadania z zakresu planowania produkcji.
Współpraca z wieloma firmami produkcyjnymi pokazała nam w RELEX, że pewne problemy wracają w kółko. Największe możliwości dalszego usprawnienia codziennego planowania produkcji kryją się w przeglądzie planów, rozwiązywaniu problemów, symulowaniu alternatyw, diagnozowaniu przyczyn i wskazywaniu potencjału usprawnień.
Te powtarzalne, wartościowe schematy rozpoznaje i rozwiązuje pięciu agentów produktowych, łatwych we wdrożeniu. Koncentrują się oni na podstawowych obszarach planowania popytu i podaży, które regularnie pojawiają się u różnych klientów.
| Agent RELEX | Wyzwanie w produkcji | Co robi agent RELEX |
|---|---|---|
| Agent przeglądu prognoz | Niektóre sytuacje wymagają czasu na przegląd i doświadczenia planisty, nawet przy wysoce zautomatyzowanym procesie prognozowania opartym na ML. | Automatyzuje przeglądy prognoz i dostarcza zwięzłe podsumowanie z wyróżnieniem pozycji wymagających uwagi. Gdy potrzebna jest głębsza analiza, przekazuje sprawę agentowi rozwiązywania problemów z prognozami. |
| Agent rozwiązywania problemów z prognozami | Ustalenie, dlaczego niektóre prognozy wyglądają nieoczekiwanie, jest czasochłonne. Planiści muszą sprawdzać dane wejściowe, zachowanie modelu i ostatnie zmiany, co wydłuża cykl przeglądu. | Gromadzi istotne dane, diagnozuje problemy z prognozami i, po upoważnieniu przez planistę, wdraża działania korygujące. Podsumowuje wnioski i rekomendacje, aby przyspieszyć rozwiązanie problemu. |
| Agent testowania warunków skrajnych | W obliczu niepewności planista musi sterować systemem planowania. Ważne decyzje powinny uwzględniać wiele możliwych scenariuszy przyszłości, a nie tylko najbardziej prawdopodobny plan, ale ręczne przeprowadzenie takiej analizy zajmuje dużo czasu. | Przeprowadza błyskawiczną analizę scenariuszową, aby przetestować alternatywne warianty popytu lub podaży, pomagając planistom ocenić pewność planu przed podjęciem strategicznych decyzji. – Pomaga planistom przygotować bardziej odporne plany podaży, zarówno na scenariusze sprzyjające, jak i pesymistyczne. – Umożliwia szybsze reagowanie i lepsze decyzje, zwłaszcza gdy zmieniają się warunki rynkowe. – Wspiera lepsze zarządzanie ryzykiem i pomaga planistom zmierzać ku wyższej rentowności. |
| Agent przeglądu ograniczeń | Modele optymalizacji podaży są złożone, a sprawdzenie, czy wiernie odzwierciedlają rzeczywistość, nie jest łatwe. Gdy wyniki wyglądają nieoczekiwanie, najczęściej pada pytanie: „Co ogranicza plan?” Znalezienie odpowiedzi często wymaga żmudnego, ręcznego dochodzenia. | Analizuje plan, aby wskazać wąskie gardła ograniczające realizację, wraz z ich przyczynami źródłowymi i wpływem na kolejne etapy. Agent szybko przeprowadza analizę i pozwala planistom sprawdzić: – które ograniczenia są wiążące, – jak te ograniczenia wpływają na plan, – jakie przyczyny źródłowe warto zbadać. |
| Agent odblokowywania ograniczeń | Choć RELEX optymalizuje plan z uwzględnieniem wszystkich ograniczeń, ustalenie, które z nich ograniczają plan i dlaczego, nadal wymaga dużego doświadczenia i czasu. | Rekomenduje korekty mocy produkcyjnych, które usuwają wąskie gardła w podaży, i prowadzi planistów przez analizy uzupełniające. Zmiany weryfikuje w różnych scenariuszach przyszłości, zanim zostaną zatwierdzone. – Wykrywa wąskie gardła w podaży, które uniemożliwiają zaspokojenie popytu. – Proponuje rozwiązania i stosuje je w scenariuszach do oceny przez planistę. |
Przykład z praktyki: jak agent przeglądu prognoz pomógł producentowi żywności szybciej rozwiązywać problemy
Agenci są już dostępni i gotowi do wdrożenia, czego dowodem jest przykład jednego z klientów RELEX, dużego producenta żywności. Zespół zauważył, że mimo wysokiej trafności prognoz wciąż pojawiają się problemy z prognozowaniem, w których mógłby pomóc agent. Planiści chcieli sprawdzić, czy uda się rzadziej eskalować analizy.
Agent przeglądu prognoz został wdrożony i od razu zabrał się do pracy nad tymi problemami. Zespół zauważył szybsze przeglądy prognoz oraz ogólnie mniej problemów wymagających eskalacji do centralnego zespołu RELEX. Mniej eskalacji oznaczało szybsze rozwiązywanie problemów i mniej ręcznych korekt.
Dziś nowi użytkownicy w zespole tego producenta zaczynają pracować samodzielnie już po kilku tygodniach (zamiast miesięcy), a obecni użytkownicy rozwiązują problemy o 50–70% szybciej. Analizy, które kiedyś były niemożliwe, stały się dla zespołu rutyną.
Łącz i rozbudowuj, aby tworzyć własnych agentów AI dla produkcji
Rys. 3: Agenci dopasowani do potrzeb rozszerzają możliwości planistyczne tak, aby odpowiadały specyfice każdego producenta.
Agenci produktowi sprawdzają się u wielu klientów, ale w RELEX widzimy, że wielu agentów trzeba dostosować do potrzeb konkretnego klienta, aby zoptymalizować planowanie produkcji. Procesy planowania w poszczególnych firmach znacznie się różnią: inne są systemy, priorytety i definicje tego, co „normalne”. Ten „długi ogon” wymaga platformy zbudowanej z myślą o szybkim, prowadzonym tworzeniu rozwiązań, a nie o sztywnym zestawie opcji.
Nowe możliwości, od logiki biznesowej po umiejętności agentów, można tworzyć, weryfikować i publikować za pomocą promptów i automatyzacji opartej na AI, bez czekania na cykl wydań. Zespół Forward Deployed Engineers (FDE) w RELEX wraz z platformą RELEX Open pomaga producentom wypracować rozwiązania dopasowane do ich potrzeb i maksymalizujące sukces biznesowy.
Połącz platformę z istniejącym środowiskiem technologicznym
RELEX Open bezproblemowo integruje się z narzędziami i funkcjami, z których zespół już korzysta. Weźmy producenta, który regularnie dostaje od dostawców e-maile z informacją o opóźnionych dostawach. Ręczne przenoszenie tych informacji do systemów ERP i planistycznych zajmuje czas, opóźnia przeplanowanie i spowalnia podejmowanie decyzji.
Zamiast tego klient może połączyć swoją pocztę e-mail z RELEX, aby platforma automatycznie wychwytywała właściwe informacje we właściwym kontekście planistycznym. RELEX może następnie uwzględnić je w planie, przeanalizować alternatywy i zarekomendować dalsze działania.
Rozbuduj funkcjonalność za pomocą agentów dopasowanych do potrzeb
Po wdrożeniu i połączeniu systemów producent może zbudować na platformie to, czego potrzebuje. Weźmy na przykład planistę podaży, który w każdy poniedziałek rano przeprowadza przegląd: porównuje plan z popytem, wskazuje możliwe luki i ocenia kolejne najlepsze warianty zaspokojenia oczekiwanego popytu.
Ten wieloetapowy przegląd może korzystać z agentów ogólnych, ale może też wymagać dodatkowych funkcji agentycznych dopasowanych do procesu klienta. RELEX Open pozwala zbudować dokładnie to, co jest potrzebne, aby poniedziałkowy przegląd odbywał się bez wysiłku i automatycznie.
Pierwsze kroki z agentyczną AI RELEX dla producentów
Każdy producent ma własną drogę do AI. Podejście RELEX polega na tym, by każdy klient mógł rozwijać się we własnym tempie, bez narzucania jednego tempa ani jednego modelu. RELEX zapewnia klientom sprawdzony fundament kompleksowego planowania łańcucha dostaw i szybki zwrot z inwestycji (ROI), a do tego narzędzia agentyczne, które łatwo wdrożyć, połączyć i rozbudować. Dzięki temu klienci zaczynają czerpać wartość biznesową od pierwszego dnia, a jednocześnie zyskują drogę do dalszej automatyzacji i innowacji.
Producenci mogą teraz zainwestować w sprawdzony fundament i agentów obsługujących powtarzalne schematy planistyczne, a następnie szybko budować agentów dopasowanych do potrzeb i nowe funkcje na tej samej otwartej platformie.
Agenci AI dla producentów: najczęściej zadawane pytania
Czym jest agentyczna AI?
Agentyczna AI to określenie autonomicznych systemów zdolnych do złożonego, wieloetapowego planowania, które działają w imieniu użytkownika. Dzięki dużym modelom językowym (LLM) agenci potrafią przetwarzać informacje i komunikować się jak chatbot oparty na generatywnej AI, ale zamiast tylko odpowiadać na pytanie, idą krok dalej i wykonują działania.
Czym agentyczna AI w produkcji różni się od zastosowań w innych branżach?
Planowanie produkcji wiąże się ze złożonością, która w innych branżach wygląda inaczej: wieloetapowa produkcja, ograniczenia dotyczące mocy produkcyjnych i materiałów, czasy realizacji dostaw od dostawców oraz zależności między popytem a podażą, które przenoszą się na całą sieć. Agent działający w takim środowisku nie może rozumować ogólnikowo o „biznesie”. Musi rozumieć rzeczywisty kontekst planisty, w tym dane podstawowe, logikę planowania, przepływy pracy, reguły biznesowe i uprawnienia decyzyjne.
Dlatego agentyczną AI dla produkcji trzeba budować na sprawdzonym fundamencie planistycznym, a nie dołączać ją jako osobny dodatek. Bez takiego oparcia agent może brzmieć przekonująco, ale tworzyć rekomendacje, które nie wytrzymują konfrontacji z rzeczywistymi ograniczeniami produkcji. Z tego powodu zaufanie i wyjaśnialność mają tu większe znaczenie niż w obszarach biznesu, w których stawka jest niższa.
Które zadania z zakresu planowania produkcji najlepiej nadają się do agentycznej AI?
Najlepiej nadają się do tego zadania powtarzalne, czasochłonne i wymagające zebrania informacji z wielu źródeł, zanim planista będzie mógł działać. Dobrym przykładem jest przegląd prognoz: nawet przy skutecznym prognozowaniu opartym na ML ktoś nadal musi sprawdzić oznaczone pozycje i zdecydować, które wymagają uwagi. Kolejnym jest rozwiązywanie problemów z nieoczekiwanymi wynikami prognoz, bo zwykle oznacza to przeglądanie historii sprzedaży, zachowania modelu i ostatnich zmian, byle tylko zrozumieć, co się stało. Do agenta dobrze pasują też planowanie scenariuszowe i testowanie warunków skrajnych: ręczne przeliczanie wielu możliwych wariantów przyszłości przy każdej ważnej decyzji nie skaluje się, a agent może to zrobić natychmiast.
To samo dotyczy ustalania, co ogranicza plan: pytanie „dlaczego tak się dzieje?” pada nieustannie, a odpowiedź często wymaga powolnego, ręcznego dochodzenia. Te schematy powtarzają się u producentów niezależnie od branży, dlatego świetnie nadają się dla agentów ogólnych, gotowych do wdrożenia, a nie dla rozwiązań budowanych na zamówienie.
Czym różnią się gotowi agenci AI od agentów tworzonych na zamówienie w produkcji?
Gotowi agenci (nazywani też agentami ogólnymi lub produktowymi) powstają po to, by rozwiązywać problemy wspólne dla większości producentów, takie jak przegląd prognoz czy analiza ograniczeń. Mają działać przy minimalnej konfiguracji i szybko przynosić wartość, ponieważ schemat planowania, na którym się opierają, niewiele różni się między firmami.
Agenci tworzeni na zamówienie (inaczej: „dopasowani do potrzeb”) odpowiadają za całą resztę: procesy, definicje i uprawnienia decyzyjne właściwe dla sposobu działania konkretnej firmy. Żaden sztywny zestaw standardowych agentów nie obejmie tego „długiego ogona”, dlatego producenci potrzebują możliwości budowania agentów dopasowanych do własnego kontekstu planistycznego. Większość producentów ostatecznie potrzebuje obu rodzajów. Gotowi agenci obsługują to, co wspólne, a agenci na zamówienie to, co wyróżnia daną firmę.
Czy producenci powinni budować, czy kupować rozwiązania z agentyczną AI?
Producenci mają wspólne wymagania wobec agentów, ale każdy z nich ma też własne uwarunkowania, wynikające z branży, ograniczeń i rodzaju produkcji. RELEX odpowiada na obie potrzeby: producenci mogą kupić gotowego agenta, który szybko się wdraża, a następnie zbudować dodatkowych agentów do zadań wykraczających poza zakres jakiegokolwiek gotowego rozwiązania.
Jak producenci decydują, od czego zacząć z agentyczną AI?
Większość zaczyna od schematów planistycznych, które są powszechne, niskoryzykowne i nie wymagają rozbudowanego dostosowywania, bo tam wartość pojawia się najszybciej i nie zaburza istniejących przepływów pracy. Później producenci mogą rozwijać się we własnym tempie, bez narzucania jednej mapy drogowej. Gdy zaufanie do agentów rośnie, a braki w standardowych narzędziach stają się widoczne, warto przejść do bardziej dopasowanych funkcji, odzwierciedlających własne procesy i reguły decyzyjne firmy. Punkt wyjścia ma mniejsze znaczenie niż przestrzeń do dalszego rozwoju. Sztywne wdrożenie, które ma pasować wszystkim, zwykle utyka w miejscu, a elastyczne pozwala budować coraz większą automatyzację w tempie, na które firma jest gotowa.
Jakie ryzyka producenci powinni rozważyć przed wdrożeniem agentycznej AI?
Największym ryzykiem jest wdrożenie agenta, który w rozmowie brzmi kompetentnie, ale został zbudowany bez wystarczającego wglądu w rzeczywisty kontekst planistyczny. Bez dostępu do danych podstawowych, logiki planowania, reguł biznesowych i uprawnień decyzyjnych agent może tworzyć rekomendacje, które na pierwszy rzut oka wydają się rozsądne. Po zastosowaniu w realnych warunkach okazują się jednak nietrafione. W produkcji to większy problem niż w obszarach o niższej stawce, bo błędna rekomendacja może wpłynąć na wykorzystanie mocy produkcyjnych i terminy dostaw albo wywołać kosztowne korekty na dalszych etapach.
Dlatego przejrzystość i wyjaśnialność są równie ważne jak zaawansowanie samego agenta. Producenci powinni szukać agentów, którzy działają w jasno określonych granicach, a nie takich, którzy funkcjonują jak czarna skrzynka bez żadnej odpowiedzialności. Najlepsi agenci dla produkcji wyjaśniają swój tok rozumowania i zostawiają miejsce na ludzką weryfikację decyzji o wyższej stawce.
Autor
Powiązane artykuły
7 sposobów, w jakie oprogramowanie AI do planowania rozwiązuje wyzwania w łańcuchu dostaw producentów mięsa
Poznaj siedem możliwości planowania łańcucha dostaw z wykorzystaniem AI, które pomagają ograniczyć spadek marż w produkcji mięsa czerwonego.
Historia klienta: Qualtia
Qualtia nawiązała współpracę z RELEX, aby odejść od ręcznych procesów i podejmowania decyzji w oderwaniu od siebie, zwiększając synchronizację i automatyzację w swoim łańcuchu dostaw.
Historia klienta: Premium Nexus
Premium Nexus, duży franczyzobiorca marki CU od BGF Retail, prowadzi dziś ponad 600 sklepów i trzy centra dystrybucji w całej Mongolii.