פריוריטי מנהלת את העסק: הזמנות, מלאי, ייצור, רכש וכספים. Figureit היא שכבת BI לפריוריטי. מערכת AI מבוססת דאטה ליעילות עסקית, שמתחברת לפריוריטי ולמערכות שסביבה, מציגה דוחות ודשבורדים, מתריעה על חריגות ועונה בעברית על שאלות של רווחיות ותפעול. העמוד הזה מיועד למי שמנהל מפעל, חברת הפצה או קבוצת חברות על פריוריטי, ואין אצלו אנליסט.
מה מקבל לקוח פריוריטי מ-Figureit
לקוח פריוריטי מקבל מ-Figureit ארבעה דברים: דשבורדים שמתעדכנים לבד, דוחות אוטומטיים, התראות על חריגות, ותשובות בעברית לשאלות שאף אחד לא תכנן מראש. כולם נשענים על נתוני הכספים, המלאי והתפעול שבפריוריטי, יחד עם מה שנמצא מחוץ לה.
החלק האחרון הוא העיקר. ברוב הארגונים פריוריטי היא המערכת המרכזית, אבל לא היחידה. השכר מנוהל לפעמים במערכת אחרת. שעות העבודה נמצאות בשעון הנוכחות. נתוני רצפת הייצור יושבים במערכת ייעודית או באקסל. התקציב הוא קובץ אצל סמנכ"ל הכספים. והשאלות שמעניינות הנהלה עוברות כמעט תמיד דרך יותר ממקום אחד.
Figureit מחברת את כל אלה למקום אחד ולומדת את ההגדרות שלכם: מה נכנס לרווח גולמי, איך מחושבת עלות ליחידה, ומה נחשב אצלכם חריג.
אילו שאלות נענות, ואילו חריגות צפות
Figureit עונה על השאלות שעולות בישיבת הנהלה, ושהיום דורשות ייצוא מפריוריטי לאקסל או פנייה למיישם. שואלים אותן בעברית רגילה, ומקבלים טבלה, גרף והסבר.
| השאלה | מה צריך להיות מחובר, בדרך כלל |
|---|---|
| אילו לקוחות נשארים רווחיים אחרי הנחות, הובלה והחזרות? | פריוריטי |
| באילו מוצרים העלות ליחידה עלתה ברבעון האחרון, ולמה? | פריוריטי ונתוני רצפת הייצור |
| כמה מלאי לא זז שלושה חודשים, ובאיזה מחסן? | פריוריטי |
| מה עלות השכר של כל קו ייצור, כולל שעות נוספות? | פריוריטי, שכר ונוכחות |
| איך כל מחלקה עומדת מול התקציב באמצע החודש? | פריוריטי וקובץ התקציב |
החלק השני הוא מה שלא שאלתם. אתם מגדירים מה נחשב חריג, והמערכת מתריעה כשזה קורה, גם לטלפון:
- חומר גלם שהתייקר, ומה זה עושה לשוליים של המוצרים שמשתמשים בו.
- מלאי שלא יספיק לביקוש הצפוי, או מלאי שהפסיק לזוז.
- יתרת לקוחות באיחור שגדלה.
- סעיף שחוצה את התקציב לפני סוף החודש.
- ירידה בתפוקה או קפיצה בעלות ליחידה בקו מסוים.
ביומיום זה נראה כך. מנהל התפעול במפעל רואה בבוקר איזה קו ירד בתפוקה אתמול, ולא בסיכום החודש. סמנכ"ל הכספים בחברת הפצה רואה איזה לקוח גדול מפסיק להיות רווחי כשמוסיפים הובלה והחזרות. והמנכ"ל רואה את החריגים הגדולים במסך אחד, בלי לאסוף אותם משלושה דוחות.
זה משנה גם את ישיבת ההנהלה. במקום "נבדוק ונחזור אליכם בשבוע הבא", שואלים את שאלת ההמשך באותה ישיבה.
איך החיבור לפריוריטי וההטמעה עובדים
את ההטמעה עושה הצוות של Figureit, ועולים לאוויר תוך שבועות. לא נדרש אצלכם צוות דאטה, ופריוריטי ממשיכה לנהל את התפעול כרגיל.
התהליך בנוי משלושה שלבים:
- חיבור. פריוריטי מתחברת יחד עם שאר המקורות: שכר, נוכחות, מערכות ייצור וקובצי אקסל. מכאן הנתונים מסתנכרנים אוטומטית, בלי ייצוא ידני.
- מידול ואימות. המערכת לומדת את ההגדרות העסקיות שלכם, והצוות שלנו מטפל בהקמה, במידול ובאימות, כולל בדיקה של המספרים מול דוחות שאתם כבר מכירים. זה השלב שבזכותו אפשר לסמוך על התשובות. AI שלא מכיר את העסק ימציא תשובה שנשמעת טוב.
- שימוש. שואלים בעברית, קובעים אילו דוחות יישלחו ובאיזו תדירות, ומגדירים התראות. דוחות אפשר לייצא ל-PDF או לאקסל, או לשתף בקישור.
Figureit לא מחליפה את פריוריטי, ולא מנהלים בה את התפעול. הזמנות, חשבוניות ותנועות מלאי ממשיכות להירשם בפריוריטי, והדוחות התפעוליים היומיים נשארים שם.
ההרשאות נקבעות לפי תפקיד, כך שכל מנהל רואה רק את הנתונים שרלוונטיים לו. בקבוצה עם כמה חברות או אתרים, המבנה הארגוני ממופה בכמה רמות. על אחסון, הצפנה ובידוד הנתונים אפשר לקרוא בעמוד האבטחה, ועל שלבי העבודה באיך זה עובד.
במה זה שונה ממחולל הדוחות של פריוריטי
מחולל הדוחות של פריוריטי מפיק דוחות מתוך פריוריטי. Figureit מיועדת לשאלות שחוצות מערכות, ולחריגות שאף אחד לא חיפש.
כדאי לדייק מה הכלים של פריוריטי יודעים. נכון לאוקטובר 2026, פריוריטי מתארת באתר שלה את Priority Analytics ככלי לבניית דוחות בשירות עצמי, בלי קוד, שמשלב נתונים מכל תחום במערכת, כולל ספריית תרשימים ודוחות לכמה חברות. היא גם משלבת בינה מלאכותית ב-ERP, כולל שאילתות בשפה טבעית.
לדוחות תפעוליים קבועים זה בדרך כלל הכלי הנכון: הזמנות פתוחות, יתרות לקוחות, תנועות מלאי. הנתונים מגיעים ישר מהמקור, ואין מערכת נוספת לתחזק.
ההבדל הוא בשני מקומות:
- מה המערכת רואה. לפי התיאור הזה, הכלים המובנים עובדים על הנתונים שבפריוריטי. שאלה שצריכה גם את מערכת השכר, את רצפת הייצור או את קובץ התקציב מתחילה שם ונגמרת באקסל.
- מי עושה את העבודה. בכלי של שירות עצמי, מישהו אצלכם בונה את הדוח ומתחזק אותו. ככל שהדוח מורכב יותר, זה נופל על מי שמכיר את מבנה הנתונים, ובדרך כלל זה המיישם. ב-Figureit ההקמה והמידול הם חלק מהשירות.
על היכולות והמגבלות של מחוללי דוחות באופן כללי כתבנו במאמר על מחולל הדוחות ב-ERP.
במה זה שונה מפרויקט Power BI על פריוריטי
פרויקט Power BI על פריוריטי נותן דשבורדים טובים, ודורש מודל נתונים ומישהו שיבנה ויתחזק אותו. ב-Figureit ההטמעה היא חלק מהשירות, ושאלה חדשה לא חוזרת למפתח.
Power BI הוא כלי חזק, ונכון לאוקטובר 2026 פריוריטי אף מציעה מחבר לכלי BI חיצוניים. אם יש אצלכם אנליסט או צוות BI, והשאלות יציבות, זו בחירה טובה. הקושי מתחיל כשאין מי שיתחזק את המודל, או כשכל ישיבה מולידה שאלה שהדשבורד לא תוכנן אליה.
| מחולל הדוחות של פריוריטי | פרויקט Power BI | Figureit | |
|---|---|---|---|
| מי בונה | משתמש שמכיר את המערכת, או מיישם | אנליסט או מפתח BI | הצוות של Figureit מטמיע, אתם שואלים |
| מה מחובר | פריוריטי | פריוריטי ומערכות נוספות, דרך מודל נתונים | פריוריטי ושאר המערכות, במקום אחד |
| שאלה חדשה | בונים דוח חדש | חוזרים למי שבנה | שואלים בעברית |
| מתאים ל | דוחות תפעוליים קבועים | ארגון עם צוות BI | ארגון מורכב בלי צוות דאטה |
השוואה רחבה יותר נמצאת במאמר על חלופות ל-Power BI.
למי זה לא מתאים
Figureit לא מתאימה לכל לקוח פריוריטי. היא מיותרת כשהשאלות פשוטות, או כשכבר יש מי שעונה עליהן.
- חסר לכם דוח תפעולי אחד או שניים. מחולל הדוחות של פריוריטי יעשה את זה, בלי מערכת נוספת.
- יש לכם צוות BI ומחסן נתונים שעובדים. אם השאלות נענות בזמן, אין סיבה להחליף.
- הכול נמצא בפריוריטי, והשאלות לא משתנות. דשבורד קבוע מספיק.
- אתם מחפשים מערכת שתחליט במקומכם. Figureit מציפה ועונה. את ההחלטות מקבלים אתם.
היא מתאימה כשיש כמה מערכות, אין אנליסט, והשאלות משתנות משבוע לשבוע. כך זה בדרך כלל במפעלים ובחברות הפצה, שבהם המורכבות התפעולית גדלה מהר יותר מהיכולת לנתח אותה.