Wdrożenia AI dla firm produkcyjnych i logistyki w Łodzi
Projektuję i wdrażam systemy AI dla łódzkich firm: wyszukiwanie po dokumentach technicznych i kontraktach (RAG), dostrajanie modeli pod branżę i automatyzacje procesów. Modele uruchamiam lokalnie — na Twoim serwerze albo na moim sprzęcie w Polsce. Dla centrów usług wspólnych i firm produkcyjnych oznacza to, że dane kadrowe, umowy i dokumentacja produkcyjna nie wychodzą poza infrastrukturę firmy.
Rozmawiasz z systemem AI. Model działa lokalnie w Polsce — pytania nie trafiają do zewnętrznych dostawców. Polityka prywatności · Regulamin
Co AI zmienia w łódzkich firmach
Łódź ma specyficzną mieszankę: przemysł włókienniczy i produkcja, centra usług wspólnych obsługujące klientów z całej Europy, oraz logistyka wynikająca z położenia na skrzyżowaniu A1 i A2. Każda z tych branż potrzebuje czego innego.
Produkcja i włókiennictwo
Dokumentacja techniczna, karty materiałowe, normy jakościowe i historia reklamacji to zwykle tysiące plików PDF, do których nikt nie zagląda, bo szukanie trwa dłużej niż zapytanie kolegi. RAG odpowiada na pytanie „jakie parametry barwienia stosowaliśmy przy tej partii" w kilka sekund, cytując źródłowy dokument.
Centra usług wspólnych (BSS)
Łódź to jeden z największych ośrodków BSS w Polsce. Zespoły obsługują procesy finansowe i kadrowe dla klientów z kilkunastu krajów — a to oznacza dane osobowe pod RODO i coraz częściej wymóg, żeby nie trafiały do modeli w chmurze. Model uruchomiony lokalnie rozwiązuje ten problem u źródła, a nie klauzulą w umowie.
Logistyka i transport
Położenie w centrum kraju robi z Łodzi węzeł magazynowy. Automatyzacja obiegu dokumentów przewozowych, dopasowywanie zleceń i wyciąganie danych z CMR to procesy, w których model wykonuje pracę, jaką dziś robi się ręcznie.
Pracuję zdalnie i na miejscu — Łódź jest w zasięgu jednego dnia roboczego z każdego miejsca w Polsce, co przy wdrożeniach wymagających dostępu do infrastruktury klienta ma znaczenie.
Cztery wdrożenia, które najszybciej zwracają się w łódzkich firmach
Nie sprzedaję „transformacji cyfrowej". Wdrażam konkretne systemy — a poniższe przykłady biorę z tego, co realnie robią firmy w Łodzi i regionie: produkcja, obsługa procesów dla zagranicznych klientów, transport.
RAG — pytania do firmowych dokumentów
System, który odpowiada na pytania w oparciu o Twoje karty technologiczne, normy jakościowe, umowy z kontrahentami i historię reklamacji — z podaniem źródła każdej odpowiedzi. Zamiast szukać w segregatorze, technolog pyta „jakie parametry stosowaliśmy przy tej partii" i dostaje odpowiedź z numerem dokumentu. Działający przykład: asystent gietrzwałd.com.
Lokalny agent AI
Asystent działający na Twoim sprzęcie — serwerze w firmie albo urządzeniu wielkości dłoni. Dla centrów usług wspólnych przetwarzających dane kadrowe i finansowe klientów z całej Europy ma to konkretny skutek: dane osobowe nie opuszczają firmy, więc nie ma tematu transferu do modelu w chmurze. Bez abonamentu za zapytanie.
Fine-tuning — model pod Twoją branżę
Dostrajanie modelu do słownictwa, którego używa Twoja firma: nazewnictwo surowców i tkanin, oznaczenia partii, szablony pism do kontrahentów, żargon branżowy. Efekt: mniej poprawiania po modelu i przewidywalny format odpowiedzi — także wtedy, gdy dokumenty są dwujęzyczne.
Automatyzacje procesów
Łączenie AI z tym, czego firma już używa: poczta, arkusze, ERP, API przewoźników. Wyciąganie danych z listów przewozowych i faktur, segregowanie zapytań ofertowych, przygotowywanie odpowiedzi do akceptacji przez człowieka — z zachowaniem kontroli na każdym kroku.
Zgodność z AI Act — zanim stanie się problemem
Rozporządzenie 2024/1689 (AI Act) obowiązuje w całej Unii, a obowiązki wchodzą etapami do 2028 roku. Zakres zależy od kategorii ryzyka systemu i od tego, czy jesteś dostawcą, czy podmiotem stosującym. Kalendarium terminów →
Klasyfikacja ryzyka systemu
Ustalenie, do której kategorii AI Act trafia Wasz system: zakazany, wysokiego ryzyka, ograniczonego czy minimalnego — oraz czy jesteście dostawcą, czy podmiotem stosującym. Od tego zależy cały zakres obowiązków, a błędna kwalifikacja bywa kosztowna w obie strony.
Dokumentacja i nadzór
Dokumentacja techniczna, rejestrowanie zdarzeń, opis danych treningowych, nadzór człowieka i informowanie użytkowników, że rozmawiają z AI. Buduję to razem z systemem, nie po fakcie — dopisywanie zgodności do gotowego wdrożenia kosztuje wielokrotnie więcej.
AI a RODO i tajemnica firmy
Ocena, czy dane osobowe i informacje poufne mogą trafić do wybranego modelu, i zaprojektowanie architektury, w której nie opuszczają organizacji. Tu wdrożenie lokalne zwykle rozwiązuje problem u źródła, zamiast go obudowywać zapisami w umowie.
Normy, według których pracujemy
AI Act mówi co, normy techniczne mówią jak to udokumentować. Nie deklarujemy certyfikacji — stosujemy metodykę.
Co dostajesz w dokumentacji wdrożenia
- Opis pochodzenia danych — źródło każdego elementu bazy i sposób weryfikacji.
- Klasyfikacja systemu wg AI Act — rola, kategoria ryzyka, obowiązujące artykuły.
- Rejestr ryzyk — zagrożenia, zastosowane środki, status.
- Wyniki testów — mierzalna trafność na zbiorze kontrolnym.
- Plan utrzymania — co i jak często weryfikować.
O te dokumenty pyta audytor, ubezpieczyciel i klient korporacyjny. Więcej o zgodności i RODO →
Dlaczego akurat u mnie
Zgodność doradzają zwykle prawnicy bez zaplecza technicznego albo inżynierowie bez znajomości przepisów. Robię jedno i drugie — projektuję system i dokumentuję go tak, żeby przeszedł audyt.
Działający system, nie prezentacja
Trzy systemy, które można sprawdzić od ręki. Każdy obejmował pełny cykl — od danych, przez wdrożenie, po dokumentację zgodności.
gietrzwald.com — serwis na 150-lecie objawień w 24 językach
Serwis wielojęzyczny na 150. rocznicę objawień, projektowany dla pielgrzymów z całej Europy. Pełny cykl: dane, wdrożenie, audyt praw autorskich.
Zobacz szczegóły wdrożenia →gietrzwałd.com — testowa wersja z asystentem AI
Asystent AI na polskim modelu, uruchomiony na urządzeniu edge. Odpowiada wyłącznie z bazy wiedzy i wskazuje źródła; zgodność z art. 50 AI Act udokumentowana.
Zobacz szczegóły wdrożenia →gnss.day — parametry orientacji Ziemi przez API
Publiczny serwis danych naukowych z REST API: parametry orientacji Ziemi wykorzystywane w precyzyjnym pozycjonowaniu satelitarnym.
Zobacz szczegóły wdrożenia →Dlaczego lokalnie, a nie w chmurze
Wysłanie dokumentów firmowych do zewnętrznego modelu oznacza, że opuszczają one Twoją infrastrukturę — problem wobec RODO i polityki bezpieczeństwa klienta.
Modele lokalne rozwiązują to u źródła: dane nie wychodzą poza serwer, nie ma opłat za zapytanie ani zależności od cennika dostawcy. Dysponuję sprzętem (RTX A5000 48 GB, RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB) pozwalającym trenować i uruchamiać modele na miejscu.
dr inż. Bartłomiej Oszczak
Ekspert Polskiej Akademii Nauk.
Specjalizuję się w algorytmach pozycjonowania, nawigacji satelitarnej GNSS i przetwarzaniu danych — czyli w dziedzinach, gdzie błąd obliczeniowy ma bezpośrednie konsekwencje. To podejście przenoszę na projekty AI: liczy się poprawność i mierzalny wynik, nie efektowne demo.
Dwukrotnie, jako jedyny reprezentant Polski, prezentowałem wyniki badań na konferencji ION GNSS+ w Stanach Zjednoczonych. Współpracowałem z Kanadyjską Agencją Kosmiczną w Montrealu i Europejską Agencją Kosmiczną.
Recenzuję artykuły w międzynarodowych czasopismach naukowych i występuję jako ekspert oceniający. Ta praca polega na weryfikowaniu, czy deklarowane wyniki rzeczywiście wynikają z przedstawionych danych — nawyk, który przydaje się przy ocenie obietnic składanych wokół AI.
- PANekspert Polskiej Akademii Nauk
- Recenzentmiędzynarodowe czasopisma naukowe
- Ekspertocena wniosków i projektów
- 2013ION GNSS+, USA — prezentacja wyników badań
- 2014ION GNSS+, USA — druga prezentacja
- CSAKanadyjska Agencja Kosmiczna, Montreal
- ESAEuropejska Agencja Kosmiczna
Na czym pracuję
Sprzęt i narzędzia, którymi dysponuję — istotne, bo przekładają się na to, co da się zrobić bez wysyłania danych na zewnątrz.
AI tam, gdzie nie ma serwerowni
Nie każde wdrożenie potrzebuje chmury i stałego łącza. Buduję układy, w których model działa bezpośrednio na urządzeniu w terenie — na hali produkcyjnej, w maszynie, na dronie. Dane są przetwarzane na miejscu, na zewnątrz idzie tylko wynik.
Małe modele na własnym sprzęcie
Uruchamiam i trenuję modele językowe na urządzeniach klasy Jetson Orin Nano — bez chmury i bez abonamentu za zapytania. Sprawdzam empirycznie, co taki układ faktycznie udźwignie, zamiast obiecywać parametry z karty katalogowej.
GNSS i precyzyjne pozycjonowanie
Odbiorniki geodezyjne i RTK we własnym laboratorium: u-blox ZED-F9P (GPS, GLONASS, Galileo), NovAtel FlexPak6 OEM628 i FlexPak3. Korekty różnicowe, NTRIP, obliczenia pozycji — łącznie ponad 100 GB własnych danych pomiarowych.
Prototypy i integracje sprzętowe
Raspberry Pi 4 i 5, klastry StackyPi, mikrokontrolery z nakładkami HAT. Od czujnika, przez transmisję danych, po model podejmujący decyzję — całość jako jeden działający układ, nie zestaw niepołączonych elementów.
Porozmawiajmy o Twoim procesie
Pierwsza rozmowa jest bezpłatna i bez zobowiązań. Powiedz, co zajmuje w firmie najwięcej czasu — ocenię wprost, czy AI to rozwiązanie, czy lepiej zainwestować gdzie indziej.