Zavedení agilního způsobu práce do společnosti nemusí nutně znamenat „velký třesk“, který naruší zavedené principy. Příběh Tatra banky ukazuje, že to může být příběh evoluce. Podíváme se na to, jak Tatra banka využila svůj funkční procesní model, vyspělé řízení projektů a zakořeněnou lean kulturu jako základ pro svou agilní evoluci. Všechny tyto funkční modely umožnily bance postupně přejít od lokálních zlepšení k fungující agilní organizaci. Budeme diskutovat o konkrétních příkladech toho, jak tato evoluce zvýšila hodnotu pro zákazníky (rychlejší inovace, lepší digitální služby), pro banku (stabilita, škálovatelnost, řízení rizik) a pro zaměstnance (jasnější cíle, větší autonomie, smysluplnější spolupráce). Na závěr budeme otevřeně diskutovat o rizicích a nevýhodách.

AI dnes zásadně mění způsob, jak firmy pracují s informacemi – a hlavně zrychluje, jak rychle dokážou zavádět změny a doručovat hodnotu. V této přednášce si ukážeme, co odlišuje AI pomocníka od AI agenta, jak agenti fungují a proč dávají největší smysl ve spojení s principy Lean a Agile. Podíváme se na to, kde mohou AI agenti převzít rutinní práci, odhalovat plýtvání, zlepšovat tok práce a pomáhat týmům s rychlejšími iteracemi i rozhodováním. Součástí budou praktické ukázky prototypování a nasazení agentů v prostředí M365. Odnesete si konkrétní inspiraci, na co si dát pozor a jak začít.

Snaha o zvýšení organizační agilitya posílení inovativnosti často naráží na limity organizační vyspělosti. Výsledkem pak bývá, že se agilní transformace zvrhne v pouhou sadu frustrujících ceremonií, artefaktů a rolí, které samy o sobě nepřinášejí skutečnou změnu. Agilní transformace přitom představuje vyšší úroveň organizační schopnosti – a nelze ji dosáhnout pouhým nasazením metodik či rámců. Zaměříme se na skutečné předpoklady agility: jak postupně kultivovat důvěru a soudržnost, jak sladit týmy na společném účelu a výsledcích, jak nastavit funkční role, rozhodování. Proč začít s leanem. A teprve na tomto pevném základě rozvíjet spolupráci, inovace a schopnost rychle reagovat na změny – aby se agilita stala přirozeným projevem zdravého týmu i celé organizace, nikoli jen souborem rituálů a nástrojů.

Transformace ve velkých firmách není sled projektů. Je to systémový posun. V tomto bloku se podíváme na změnu z nadhledu a zaměříme se na firemní transformace v celé jejich komplexitě. Zástupci dvou tradičních českých společností se podělí o zkušenosti s tím, jak pracují s komplexitou, slaďují různé úrovně změn a udržují směr v čase. Jaké vzorce se opakují u úspěšných transformací? Jaké napětí je přirozené a nelze se mu vyhnout? Čekají vás odpovědi, které jdou za hranici nástrojů a dotýkají se struktury, leadershipu a dlouhodobé konzistence.

Odpor většinou nekřičí. Projevuje se argumenty, pochybnostmi, odkládáním nebo stažením se do ústraní. V tomto interaktivním bloku se zaměříme na mezilidskou úroveň změny. Formou moderovaného dialogu uslyšíte příběh o tom, jak se z „hlasů opozice“ stali aktivní spoluúčastníci změny. Společně budeme hledat, co dělá z rozdílných názorů zdroj energie místo polarizace. Udržitelná změna totiž nespočívá v potlačení nesouhlasu, ale ve schopnosti s ním pracovat.

Zavádění nových technologií, jakkoli přínosných, vyžaduje psychologický posun. Nejistotu mohou cítit i zkušení odborníci, když čelí automatizaci, novým nástrojům a měnícím se očekáváním. V závěrečném bloku se podíváme na to, jak organizace v praxi zvládají změny spojené s AI. Uslyšíte konkrétní příběhy implementací včetně reakcí lídrů. Zaměříme se také na to, co dnes znamená připravenost na AI a co budou budoucí transformace vyžadovat od lídrů. Připojte se k formulaci hlavních závěrů dne.

1. část: Idris Kahil - Industrial System and Enterprise Architect, Safran Cabin. Název: Od kusovníku k logistice: Moderní Manufacturing Engineering v Safran Cabin Anotace: Jak efektivně řídit procesy v prostředí, kde se design neustále vyvíjí? Uvidíte konkrétní workflow, kde AVIX slouží jako centrální uzel pro standardizaci práce, digitální pracovní návody a objektivní definici času na základě importovaných kusovníků. Zaměříme se na praktické dopady balancování linek na produktivitu a způsob, jakým data z procesního inženýrství řídí zásobování materiálem v ERP systému. Získáte inspiraci, jak nahradit statickou dokumentaci živým, propojeným systémem.

2. část: Miroslav Marek - Co-Founder, Edmund. Jak AI mění údržbu: Od reaktivních zásahů k datově řízeným rozhodnutím Anotace: Umělá inteligence se rychle stává běžnou součástí průmyslové praxe – ale kde skutečně dává smysl? V této přednášce ukážeme, jak lze AI prakticky využít v oblasti údržby: od práce s technickou dokumentací a PLC projekty až po rychlé hledání příčin poruch a odstávek. Na konkrétních příkladech z praxe ukážeme, jak datově řízený přístup pomáhá zkracovat prostoje, zlepšovat rozhodování a zkracuje čas od problému k řešení.

1. část: Jan Němec - Chief Executive officer, AXIOM TECH s.r.o. Název: Hledání úspor ve složité výrobě a logistice je náročný proces, protože plýtvání se může skrývat nejen v samotných pracovních postupech a datech, ale také v každodenních změnách výrobního plánu. Inspirací vám mohou být úspěšné příklady výrazných úspor realizovaných prostřednictvím simulace výrobních procesů a pokročilého plánování, které představí Jan Němec a Pavel Čejka. Na konkrétních případových studiích z projektů, kde jsme využili digitalizaci pomocí simulačního softwaru na podporu LEAN a zeštíhlení procesů, vám ukážeme, s jakými problémy jsme se setkali – například prostoje ve výrobě nebo úzká místa v logistice –, jak jsme je řešili a jakou digitalizaci jsme použili. Dozvíte se, jaké výsledky přineslo zavedení těchto řešení a jaká byla návratnost projektu či investice.

2. část: Tony Smith - Solutions Engineer, Minitab. Title: Fix the Flow, Not Just the Capacity: Using Simulation to Transform Emergency Department Flow Abstract: Emergency Departments across the world struggle to meet the 4-hour patient wait target. The instinctive response is often to add more beds or increase staffing but capacity alone is rarely the true constraint. In this session, we explore how Lean thinking, combined with process simulation, helps organisations understand the real drivers of performance: flow, variability (mura), and overburden (muri). Using a healthcare case study, we demonstrate how digital experimentation can reveal bottlenecks, test improvement scenarios, and support evidence-based decisions before costly changes are implemented.

1. část: Tomáš Hradský - CEO, PHARIS, s.r.o. Název: Nemáte MES? Pak zapomeňte na lean, AI i chytrou továrnu Anotace: Simulace, predikce, umělá inteligence… zní to dobře. Ale bez kvalitních dat z výroby je to jen drahá iluze. Přednáška ukáže, proč je MES naprostým základem řízení výroby a proč nemá smysl zavádět pokročilé nástroje, dokud nemáte data pod kontrolou.

2. část: Tomáš Trávníček - Senior Consultant SC&C Partner spol. s r.o.. Název: Lean Six Sigma metody s nejmodernějšími nástroji v Minitab Solution Center Anotace: V moderním průmyslovém prostředí generují systémy MES (Manufacturing Execution Systems) obrovské množství dat, která však často zůstávají nevyužitým „digitálním prachem“. Tento příspěvek prakticky demonstruje, jak transformovat surová procesní data v jasnou strategii pro zlepšování kvality a efektivity. Ukážeme si ucelený pracovní postup, který kombinuje tradiční Lean Six SIgma metody s nejmodernějšími nástroji: Analýza příčin (Root Cause Analysis): Jak využít umělou inteligenci k bleskové generaci Ishikawa diagramu (rybí kosti) na základě historických záznamů o neshodách v MES. Prediktivní analýza: Využití nasbíraných dat pro předpovídání výkyvů kvality dříve, než nastanou. Optimalizace skrze DoE: Návrh a příprava plánovaného experimentu (Design of Experiments) v softwaru Minitab, který slouží k exaktnímu potvrzení hypotéz a nastavení optimálního procesního okna. Cílem prezentace je ukázat, že propojení datové disciplíny (MES), kreativní inteligence (AI) a statistické preciznosti (Minitab) je klíčem k udržitelnému řízení výroby v éře Industry 4.0.

1. část (R. Melezínek): Organizace procesů a řízení rizik v rostoucí společnosti. Rychle jste jako firma vyrostli, cítíte potřebu strukturální změny, z venku se na vás valí balíky nových předpisů a trh se dynamicky mění? Pojďme se spolu podívat jaké je to dobrodružství, jak se s ním vypořádat a co nás může na nejbližší cestě potkat.

2. část (T. Marek): Jak zavedení metody FMEA se softwarem APIS pomáhá systematické identifikaci a eliminaci procesních rizik, sdílení poznatků mezi procesními týmy napříč organizací, lepší koordinaci a posílení kultury neustálého zlepšování.

1. část (M. Šimek, V. Strnad): Lean principy jsou základ, ale i vyladěná výroba má své rezervy. Často tam, kde chybí rychlé sdílení dat. Přijďte si poslechnout, jak tento problém vyřešili v kolínské Toyota Motor Manufacturing Czech Republic. O své zkušenosti se s vámi podělí Milan Šimek z firmy Sewio, který stál u zrodu technologie Real-Time Locating System (RTLS), a Vladimír Strnad z Toyoty, který měl digitalizaci v závodě na starosti. Ukážou vám, jak v Kolíně využili lokační data k tomu, aby povýšili klasický kanban na digitální úroveň a rozšířili využití RTLS o další moduly, E-Pokayoke, Safety zóny či monitoring logistiky. Dozvíte se, jak díky přesnému sledování rozpracované výroby redukovali výrobní pozice, rezervní zásoby, eliminovali prostoje a abnormality, a přiblížili se skutečné Just-in-Time výrobě.

2. část (K. Fekete): Před deseti lety, byla realizace komplexního investičního projektu v generální odstávce strášákem a na prodloužení generální odstávky se dalo vsadit. Jak změnit individialismus ve velké firmě tak, aby aktivity jednotlivých útvarů do sebe zapadaly a vzájemně se podporovaly? Co je vhodné udělat pro to, aby dlouhodobě frustrovaný tým dosahoval vysoké výkonnosti?

1. část (P. Elbert): Jak aplikovat Lean principy v prostředí, kde má produkt trvanlivost pět dní, objednávky se mění během dne a zásoby si nemůžete dovolit? Tato případová studie z rychloobrátkové výroby ukáže, jak se tahový systém adaptuje na hybridní model řízení, jak se standardizuje práce s „živým“ materiálem a jak se zlepšuje stabilita procesu uprostřed vysoké variability. Konkrétní výsledky – snížení reworku, pokles odpadu, optimalizace změn a vysoké celkové úspory dokazují, že Lean není vázaný na automotive. Je to přenositelný systém i pro každou rychloobrátkovou výrobu.

2. část (D. Skala): Umělá inteligence se dnes posouvá od „copilotů“ pro jednotlivce k agentům, kteří dokážou samostatně vykonávat úkoly napříč systémy, týmy a procesy. AI inženýr ze společnosti CISCO, Nizozemsko představí nejdůležitější trendy v AI, které formují využití ve firmách: agentická workflow, firemní vyhledávání nad znalostmi (RAG), automatizaci rozhodování, bezpečnost a governance. Odnesete si inspiraci, co se vyplatí aplikovat už dnes, abyste dosáhli měřitelného zvýšení efektivity.