Haha

Sem probal in dela slabo. Se vedno prevec halucinira. Importal sem tudi vse anonimizirane support maile, ki so v tisocih, pa ne dela dobro niti za bazicne stvari. :D

Tebi deluje v redu?

Zdravo,
kako imate urejeno notranjo dokumentacijo?
Pravila, protokole, zadolžitve....

Mi smo imeli do sedaj v Google Docsih, ampak je problem, kot pri večini, da se razen izjem (npr. cenik), ne gre tja pogledat.

Zdaj bomo zadevo premestili na Zoho Learn, ki ima vsaj na videz boljše iskanje - semantično. Pa možnost kvizov (to že delamo prek njih) in internih tutorialov.

Kaj ste probali in ni delalo, poznate kakšen primer dobre prakse?

M

@kopriva, hahaha :D

Evo, se lotim naslednjit teden še to! :D

Cena je cca 5c na sms enoto.

Haha :D

Ja, spletna stran nam ni v veliko referenco. Je na to-do listi, ampak še čaka.

Sinhro imamo za API. Uredili so nam, da pošlje dejansko iz telefonske številke, ki jo uporabljata obe optiki. Za razliko od IDja (kjer bi lahko že pisalo npr. Della Spina). To smo naredili zato, da lahko ljudje odgovorijo na SMS in ga mi dobimo ali pa že kliknejo takoj na telefonsko za klic. Skratka to je kanal do stranke, ki je že odprt.
Slaba stran je, da če ima kdo pri operaterju blokirana reklamna sporočila, ne dostavi. Ampak to info dobimo od Sinhro nazaj in potem pošljemo mail.

V drugi temi sem opisal, kako smo z AI in 3D tiskom izboljšali izkušnjo izbiranja okvirjev. Druga večja stvar, ki sem se je lotil reševat je avtomatizacija pošiljanja SMS obvestil, da so očala pripravljena na prevzem. 



Problem

Vsak dan smo:
- odprli etui, iz njega vzeli listek s št. naročila,
- v Odooju ročno našli naročilo, na listek napisali ime stranke, datum in kakšen tip očal je,
- copy pastali vsebino SMS sporočila v telefonu in poslali.

Precej zamudno delo brez dodane vrednosti.
Da bi zadevo avtomatizirali je bilo treba izboljšat tako proizvodno stran operacije, kot tudi retail. Začet smo morali z majhnimi listki/nalepkami s črtnimi kodami in drugimi informacijami, ki zamenjajo na roko napisat listek s številko naročila v delavnici. 

Na strani optike pa potem branje te črtne kode in avtomatsko pošiljanje SMS obvestil stranki.


Najprej sem z AI naredil solidno skripto za XML-RPC komunikacijo z Odoojem, da smo lahko dobili ven podatke o stranki, tipu očal, datumu, v kateri optiki je prevzem itd..

Nato je AI naredil skripto, ki je ob skeniranju črtne kode manufacturing orderja prek Raspberry Pija, ki je povezan na termo tiskalnik, avtomatsko sprintal nalepko z vsemi podatki za ta očala. 



Glavni del je v optikah, kjer spet na Raspberry Piju teče skripta (ki jo je seveda spisal AI), ki prebere črtno kodo, gre v Odoo pogledat tel. št., kater tip očal je in kje je prevzem, in na podlagi tega pošlje personalizirano SMS obvestilo prek APIja. Uporabljamo Sinhro (z našo tel. številko), ki so se zelo izkazali. API je super dokumentiran, da ga zna AI brez problema uporabit, prav tako so zelo odzivni za testiranje in implementacijo.

Del v optikah teče na Raspberry Pi 4 z 4.3 inčnim touch zaslonom (ampak sem zraven dal še miško, da si lahko hitrejši, če iščeš kaj konkrektno).

UI je narejen tako, da je zelo jasno razvidno, če so kakšne težave pri pošiljanju (cela konzola se obarva rdeče dokler ne potrdiš, da si zadevo rešil). S klikom na zaslonu vidiš tudi vsebino SMSa.


Kaj smo rešili s tem:
- 45 minut dela na dan,
- zmanjšali smo napake tako v delavnici kot v optikah,
- strankam točno povemo katera očala so narejena (prej tega nismo mogli, ker bi bilo preveč dela),
- obvestimo jih prek kanala na katerega se lahko stranke takoj odzovejo (pošljejo SMS ali pokličejo).

Skozi uporabo smo videli, da je treba ša nekaj stvari uredit. Na primer zapisat v lognote orderja, da je SMS delivered, da mora skripta pogledat dva koraka v globino za telefonsko, ker so eni legacy profili strukturirani na drugačen način…. ampak to smo lahko vse takoj popravili. Ravno tu se mi zdi, da je čar AI-ja, da si lahko veliko bolj agilen in dejansko sam (brez programerskega znanja), nadgrajuješ stvari.

V fizičnih optikah smo naleteli na precej praktičen problem, ki smo ga (kot prvega) rešili z AI.
Na spletni strani so naši okvirji označeni z imeni obmorskih mest. Fizično na okvirjih pa so natisnjene samo kode. Oboje, imena in kode, imamo v ERPu.



Kaj se je dogajalo?
Stranke so si doma ogledale okvirje na spletu, zapisale ime, potem pa v optiki iskale po policah (in seveda niso našle). Zaposleni so morali najprej pogledati v ERP za barcode in potem skupaj s stranko iskat po policah. Če je bil model čisto nov, se je zgodilo, da ga niti sami nismo znali takoj najti. Zelo časovno potratno in nerodno.


Odločitev: pod okvirje bomo dali tablice z imenom in kodo.
Tako stranka lažje sama najde okvir, mi hitreje pomagamo, lažje sortiramo pomešane modele in hkrati tudi sami hitreje povezujemo imena z okvirji.

Prototip smo naredili v Shapr3D, kjer smo testirali velikost črk, barve in pozicijo. Hitro smo ugotovili, da črke ne smejo biti preveč izbočene, ker senčijo. Ko smo imeli obliko, pa je nastal nov problem kako narediti tablice za 250 modelov.

Shapr3D za to ni primeren. Avtomatizacije ni, jaz nisem ne oblikovalec ne programer.
Zato sem se obrnil na ChatGPT.



Prosil sem ga, da mi napiše skripto v OpenSCAD-u. Koda sicer ni delovala v prvo, ampak po nekaj popravkih sem imel rešitev, kjer sem lahko enostavno zamenjal ime in kodo. Veliko hitreje kot prej, a 250 kosov bi še vedno trajalo občutno predolgo.

Še enkrat sem vprašal ChatGPT kako lahko to naredim hitreje, ker mi si sploh nisem znal predstavljat kaj vse zna. Ppredlagal je CSV tabelo in Python skripto.

O Pythonu nisem imel pojma in sem ga moral spraševa kako sploh inštaliram Python, kako pridem do prave mape v Terminalu in vsakič, ko sem dobil error, sem ga prilepil v ChatGPT.

Iz Odooja sem izvozil imena in kode v CSV, zagnal skripto in zgodil se je magic! Za vseh 250 okvirjev so se avtomatsko generirale STL datoteke.



Sledilo je 3D tiskanje. Z manjšo šobo (0,2 mm), da je bil tekst lepo čitljiv.



In kaj je pri tem najbolj fascinantno?
Da smo brez predhodnega znanja naredili nekaj, za kar bi morali sicer najeti nekoga zunanjega.
Nekaj, kar ni ostalo v digitalnem svetu, ampak je postalo fizična rešitev, ki jo lahko primeš v roke.
Nekaj, kar rešuje čisto konkreten problem in poenostavi življenje nam in našim strankam.

Jaz vibe coadeam skoraj vsak dan. :D Ampak na precej osnoven način, samo s ChatGPT in Claudom.

V večini so to python skripte, ki mi/nam olajšajo delo. Od generiranja stl fajlov za 3D tisk imen/kod okvirjev, do pošiljanja SMSov in delanja statistike. Pri meni je AI naredil velik preskok ne samo stroškovno (da ne najamemo zunanjih za vsako stvar), ampak predvsem časovno, ko lahko nekaj začneš prototipirat takoj in v dveh, treh dneh imaš že rešitev, ki so potem nadgrajuješ. Bom napisal par konkretnih primerov, ki jih uporabljamo vsak dan.

Da ne bo samo reklamist pisal nove teme. :D

Kaj ste počeli od zadnjega IM piknika (2015)?

Jaz sem failal en hardware projekt (Oivo), začel delat Male avanture (3-4 dnevne outdoor avanture za dajanje konkretnih idej kaj pustolovskega se lahko počne v Sloveniji in okolici), 2019 pa launchal Della Spino. Delamo in prodajamo očala na drugačen način. Lahko si izbereš tri okvirje, ki so ti všeč, mi v vse tri damo notri tvojo dioptrijo in ti jih pošljem na preizkus. Nosiš jih teden dni in se šele nato odločiš ali katere kupiš ali vse vrneš. Prodajamo online in offline (optiki v Lj in Mb).

Marin