Montei
Toors

Toors: Automatizace zpracování reklamací

Pro Toors jsme navrhli a implementovali systém, který automatizuje reklamační workflow od příjmu po odpověď zákazníkovi.

Manufacturing / Quality Operations2026Toors

Klíčové metriky

70-80 %

Automatizace typických případů

Pravidla a AI pokrývají většinu repetitivních reklamací.

Dny -> hodiny

Rychlost zpracování

Typické případy jsou vyřešeny výrazně rychleji.

1 FTE

Uvolněná kapacita

Kapacita se může plně věnovat specializované práci.

Problém

Reklamační agenda byla závislá na původním procesu s ruční koordinací a omezenou škálovatelností.

Řešení

Dodali jsme webový systém s workflow enginem, automatickou klasifikací a auto-odpověďmi pro typické případy.

Bezpečnost

Každý krok procesu je dohledatelný v audit trailu a navržený pro bezpečné řízení přístupů.

Hlavní výsledky

  • Automatická klasifikace reklamací podle pravidel a AI
  • Interní dashboard s workflow, statistikami a přehledem SLA
  • Auditovatelný proces od přijetí po uzavření případu

Průběh projektu

01

Discovery a mapování procesu

Analýza současných kroků, datové struktury a integračních potřeb.

02

MVP implementace

Nový formulář, workflow engine, klasifikace a interní dashboard.

03

Rozšíření o AI

AI-asistované odpovědi pro složité případy a pokročilejší analytika.

Technický snapshot

Klient: Toors

Odvětví: Manufacturing / Quality Operations

Rok: 2026

Technologie: 5

ReactNode.jsPostgreSQLRule-based automationAI-assisted classification
"Největší dopad projektu je kapacitní: 1 FTE se může věnovat práci s vyšší přidanou hodnotou."

Detailní popis

Pro Toors jsme řešili use case digitalizace a automatizace reklamačního procesu, který byl historicky postaven na kombinaci formulářů, emailové koordinace a lokální evidence. Cílem nebylo pouze proces „přepsat“, ale výrazně snížit množství repetitivní operativy a zkrátit čas reakce na typické reklamace.

V první fázi jsme detailně rozebrali stávající tok od přijetí reklamace přes klasifikaci až po odpověď zákazníkovi. Identifikovali jsme, že většina případů je opakovatelná a řešitelná podle jasných pravidel. To otevřelo prostor pro kombinaci rule-based automatizace a AI-asistence, která zajišťuje konzistentní rozhodování a zrychlení procesu bez ztráty kontroly kvality.

Technicky jsme navrhli moderní webový systém nad PostgreSQL s workflow enginem a interním dashboardem pro tým kvality. Ten nabízí přehled stavů, SLA, statistik i trendů závad. Součástí řešení je auditní stopa všech akcí a připravenost na integrační scénáře podle možností klientova okolního systému.

Z business pohledu byl klíčový výsledek kapacitní: automatizace typických případů uvolnila přibližně 1 FTE, který se nyní může naplno věnovat specializované práci místo operativního přepisování a koordinace. Projekt tak přinesl nejen technologické zlepšení, ale hlavně praktický dopad na výkon týmu kvality.