Chronologicznie, najnowsze na górze.
Jakość odpowiedzi AI zależy bardziej od stanu dokumentacji niż od modelu. Sześć kroków, które robią z DTR, instrukcji i norm bazę, z której asystent naprawdę korzysta.
DTR maszyny to komplet dokumentów: budowa, obsługa, konserwacja, bezpieczeństwo. Co realnie zawiera, jak ją uporządkować i gdzie AI faktycznie pomaga, a gdzie nie.
Sukces wdrożenia AI to nie jedna liczba. Framework KPI na trzech poziomach (adopcja, proces, biznes), z baseline przed startem i kryterium korekty. Jak zmierzyć, czy naprawdę zadziałało.
Asystent serwisowy AI to jedno z niewielu zastosowań AI w utrzymaniu ruchu, które w średniej fabryce broni się bez trzyletniego czekania na zwrot. Trzy zastosowania, które działają, dwa, które rozczarowują, dla kogo się opłaca i od czego zacząć.
Przegląd pierwszego półrocza 2026 w średnich firmach produkcyjnych: które zastosowania AI weszły do codziennego użycia, które zostały w prezentacji i co decydowało o różnicy.
Pilot purgatory to pilot AI, który nie wygrywa i nie przegrywa, tylko tkwi w przedłużaniu. Dlaczego piloty grzęzną i po czym poznać, że wasz jest gotowy do decyzji go/no-go.
O jakości asystenta AI w biurze technicznym nie decyduje liczba gigabajtów, tylko spójność źródeł. Realny sizing: chunki, progi wolumenu i dlaczego naiwna konfiguracja zawodzi.
AI w planowaniu produkcji: gdzie realnie pomaga, a gdzie daje tylko iluzję kontroli. Które zastosowania w harmonogramowaniu i APS się bronią, a które to obietnice vendorów.
Budować własny model AI czy kupić gotowy. Uczciwe ramy decyzji dla firmy produkcyjnej: koszt utrzymania, ludzie, czas do wartości i ryzyko. Kiedy kupno wygrywa, a kiedy własne rozwiązanie ma sens.
AI w kontroli jakości dokumentacji technicznej wychwytuje niespójności formalne: rozjazd rysunek-specyfikacja, braki, złe wersje. Pokazujemy, co łapie, czego nie i gdzie musi zostać człowiek.
Dlaczego RAG czasem się myli i jak to ograniczać. Chunking, embeddingi, reranking, projektowanie odpowiedzi „nie wiem" i jak w ogóle zmierzyć jakość, zanim zaufacie odpowiedziom.
Jak sprawić, żeby AI odpowiadało z Waszej dokumentacji (DTR, instrukcje, karty serwisowe), a nie z głowy. Co to jest RAG, dlaczego pasuje do dokumentacji technicznej i gdzie ma granice.
Kiedy trzymać AI u siebie, a kiedy w chmurze. Uczciwa lista przesłanek: wrażliwość danych, wolumen, koszty ukryte (ludzie, prąd), latencja, NIS2 i wariant hybrydowy.
Ile realnie sprzętu potrzebuje lokalny model językowy w fabryce. Jak rozmiar modelu przekłada się na VRAM i klasę karty, dlaczego liczy się realne wykorzystanie, a nie szczyt, i kiedy wystarczy jedna karta.
Zanim wyślecie zapytanie ofertowe, zadajcie te dziesięć pytań. Oddzielają dostawcę AI gotowego na produkcję od ładnej prezentacji.
Sensowny pilot AI w produkcji mieści się w 8 tygodniach, ale tylko jako odpowiedź na jedno wąskie pytanie. Co da się sprawdzić, a co jest hasłem sprzedażowym.
Konstruktorzy wklejają rysunki i opisy techniczne do publicznych narzędzi AI, bo to przyspiesza pracę. Pokazujemy, gdzie naprawdę wycieka wiedza i jak zareagować bez zakazów, które i tak nie działają.
Demo robi wrażenie, codzienność biura konstrukcyjnego jest inna. Rozbieramy, które zadania AI realnie zdejmuje z konstruktora, a które tylko obiecuje na slajdzie.
Asystent serwisowy jest tak dobry, jak wiedza, którą go karmicie. Ten post jest o samej wiedzy: skąd ją wziąć, jak ją podać modelowi, dlaczego retrieval bywa zawodny i jak utrzymać jakość, gdy zgłoszeń przybywa.
Ofertowanie z rysunku technicznego to wąskie gardło, które kosztuje zlecenia. Jak AI skraca cykl z dni do godzin, gdzie są granice i co musisz mieć, żeby to zadziałało.
Zanim odpalisz pilotaż AI, odpowiedz na pięć pytań. Sprawdzają, czy firma jest gotowa na wdrożenie, czy tylko goni trend. Prosta samoocena dla średniej produkcji.
Jak zbudować uczciwy business case dla AI w produkcji? Które korzyści wpisywać, które pomijać, jakie ukryte koszty liczyć i gotowa ramka ROI do wypełnienia własnymi liczbami.
Jak naprawdę działa AI do generowania instrukcji pracy w średniej firmie produkcyjnej. Architektura pipeline'u, kategorie kosztów (pilotaż 30 do 70 tys. PLN, pełne wdrożenie 4 do 6 m-c), kiedy ROI schodzi poniżej 18 miesięcy, a kiedy lepiej odpuścić.
Pięć konkretnych workflowów AI, które amortyzują się w średniej polskiej firmie produkcyjnej w mniej niż 18 miesięcy. Asystent serwisowy, generowanie SOP, drawing-to-offer, orkiestracja wiedzy, audyt. Liczby, pułapki i framework startu w 4 tygodnie.
