Logisztikai felhajtás? Miért vall kudarcot gyakran a drága automatizálás egyszerű alapok miatt – 8 gyakorlati hiba a valós logisztikából
Xpert előzetes kiadás
Hangválasztás 📢
Megjelent: 2025. december 4. / Frissítve: 2025. december 4. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Logisztikai felhajtás? Miért vall kudarcot gyakran a drága automatizálás egyszerű alapok miatt – 8 gyakorlati hiba a valós logisztikából – Kép: Xpert.Digital
Logisztika a felhajtáson túl: A kellemetlen igazság a kudarcot vallott trendekről és a siker alapvető receptjei
Miért omladozik a fényes homlokzat, miközben a valóság másképp néz ki
A logisztikai ágazatot rendszeresen elsodorják az új trendek hullámai, amelyek mindegyike nagyszerű dolgokat ígér. Az automatizálás, a prediktív elemzés és a rendkívül összetett szoftvermegoldások állítólag forradalmasítják az iparágat. De míg a piackutató cégek és a szállítók ezeket a fejleményeket elkerülhetetlen jövőként ábrázolják, a valóság gyakran fájdalmasan ütközik ezekkel az elvárásokkal. A legtöbb esetben a bevezetés tényleges sikere messze elmarad a marketingfelhajtástól. Ez az eltérés nem véletlen, és nem is egyszerűen az átállás költségeinek tulajdonítható. Ehelyett egy alapvető félreértésre utal, amely az iparág nagy részében elterjedt a logisztika működésével kapcsolatban.
Alkalmas:
Az automatizálás mítosza és a költségcsapda
A raktárak és a szállítási folyamatok teljes automatizálását évek óta elkerülhetetlen jövőként emlegetik. A technológiai gyártók és a hozzájuk kapcsolódó tanácsadó cégek vezető nélküli szállítórendszerek képét festik le, amelyek önállóan navigálnak a raktárakban, autonóm megfogók precíz árukigyűjtést végeznek, és intelligens vezérlőrendszerek irányítják az összes folyamatot. A valóság azonban más képet fest.
Az automatizált megoldások kezdeti beruházási költsége messze meghaladja a manuális vagy félig automatizált műveletek költségeit. Ez azonban nem a fő probléma. Sokkal komolyabb az ilyen rendszerekben rejlő összetettség. Az automatizált raktári rendszerek karbantartásához és üzemeltetéséhez magasan képzett személyzetre van szükség, ami problémás egy olyan piacon, ahol hiány van a szakképzett munkaerőből. Az elmélet és a gyakorlat közötti szakadék itt különösen szembetűnővé válik. Sok olyan vállalat, amely hatalmas automatizálási projektekbe fektetett be, előre nem látható problémákról számol be: a raktárakon belüli zavaros folyosók torlódáshoz és hatékonyságvesztéshez vezetnek, a különböző gyártók vezető nélküli szállítórendszerei nem működnek zökkenőmentesen együtt, és a különböző technológiák közötti integráció hiánya az eredetileg tervezettel ellentétes eredményt hoz.
Egy komoly tévhit abban rejlik, hogy az automatizálás alapvető folyamatoptimalizálás nélkül is működni fog. Ha a manuális folyamatok már eleve kaotikusak és nem szabványosítottak, az automatizálás nem oldja meg ezeket a problémákat, hanem csupán egy magasabb komplexitási szintre emeli őket. A valóság kijózanító: a mobil robotok gyakran nem maga a technológia miatt buknak meg, hanem azért, mert a vállalatoknak irreális elvárásaik vannak, és hiányoznak a szükséges előfeltételek. Az iparági szakértők arról számolnak be, hogy még mindig a mobil szállítási rendszerek nagyon korai szakaszában vagyunk. Minden optimista előrejelzés ellenére a vezető nélküli szállítási rendszerek továbbra is széles körben elterjedt piaci rést jelentenek. Egy pillantás a véletlenszerűen kiválasztott raktárakra azt mutatja, hogy a targoncák és a szállítószalagok továbbra is a norma, nem pedig a robotok.
A rendszerek heterogenitását alábecsülik. Amikor egy vállalat különböző gyártók robotjait használja, gyorsan integrációs problémák merülnek fel, ami viszont magas többletköltségekhez vezet. Ezeket a költségeket gyakran nem tervezik meg, és költségvetés-túllépésekhez vezetnek, amelyek alapvetően veszélyeztetik a projekt megtérülését.
Prediktív analitika: Az adatillúzió
Egy másik jelentős trend a döntéshozatalban az adatvezérelt előrejelzések felé való elmozdulás. Prediktív analitika néven szoftvermegoldásokat és tanácsadó cégeket kínáló cégek azt ígérik, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás képes előre jelezni és megelőzni az ellátási lánc zavarait. Az ötlet csábító: ha egyszerűen elegendő adatot gyűjtünk és elemzünk, megjósolhatjuk a jövőt, és proaktívan cselekedhetünk a reaktív helyett.
A valóság egészen más. Tanulmányok kimutatták, hogy a mesterséges intelligenciával foglalkozó szakemberek körülbelül 81 százaléka az adatminőséget jelöli meg legnagyobb problémájaként. Pontosabban, az adatterületen dolgozó igazgatók és menedzserek 90 százaléka úgy véli, hogy a felsővezetés nem fordít kellő figyelmet az adatvédelemre és az adatminőségre. Ennek a paradoxonnak az oka az úgynevezett „garbage in, garbage out” effektus. Ha a bemeneti adatok rosszak, még a legjobb algoritmusok is rossz előrejelzéseket fognak adni. Az ördög a részletekben rejlik.
Az ellátási láncokban előforduló tipikus adathibák közé tartoznak a hiányzó adatpontok, a hibás vagy rosszul kalibrált érzékelők, a hiányos adatleképezések és az egymással nem kommunikáló, inkompatibilis rendszerek. Ezek a problémák nem a technológia hiányából, hanem inkább a nem megfelelő szervezeti folyamatokból erednek. Az új technológiák mellett futó régi rendszerek széttöredezik a rendelkezésre álló információkat. Az osztályok közötti adatsilók súlyosbítják a problémát.
Számos tanulmány kimutatta, hogy a vállalatok jellemzően a potenciálisan értékes adataiknak csak 56 százalékát rögzítik. Ezen rögzített adatok 77 százaléka redundáns, elavult, irreleváns vagy teljesen kategorizálatlan. Ez azt jelenti, hogy végső soron az adatoknak csak 23 százaléka áll rendelkezésre gépi tanulás és mesterséges intelligencia alapú folyamatok számára. Ilyen körülmények között a prediktív elemzések bevezetése hibákra van ítélve.
További probléma az időbeli relevancia: ha a historikus adatokat atipikus események torzítják, a prediktív modellek nem képezhetők megfelelően. A mesterséges intelligencia szakembereinek 47 százaléka szerint a vállalatok túl sok pénzt fektettek be olyan mesterséges intelligencia modellekbe, amelyek nem működnek. A helyzetet tovább súlyosbítja, ha figyelembe vesszük, hogy a rosszul működő prediktív analitikai megoldások túltermeléshez, túlzott készletekhez, magasabb raktározási költségekhez és végső soron bevételkieséshez vezetnek.
A központi tévhit abban rejlik, hogy a technológia használata önmagában megoldja a problémákat. A valóságban először az adatminőséget és az adatkezelést kell javítani, mielőtt a technológia bármilyen előnyt hozna. Azok a vállalatok, amelyek figyelmen kívül hagyják ezt a sorrendet, milliókat fektetnek be anélkül, hogy eredményeket látnának.
A komplexitás csapdája: Amikor az eszközök több problémát okoznak, mint amennyit megoldanak
A sikertelen trendek harmadik fő kategóriájába tartozik a rendkívül összetett szoftverrendszerek bevezetése, különösen a vállalati erőforrás-tervező rendszerek és a raktárkezelő rendszerek, amelyek a teljes működési környezet integrálását ígérik.
A statisztikák figyelemre méltóak. A diszkrét gyártásban az ERP-bevezetések 73 százaléka nem éri el a kitűzött célokat. A költségvetés-túllépések átlagosan 215 százalékot tesznek ki. Az ütemterv-hosszabbítások átlagosan 30 százalékot tesznek ki. Csupán 27 százalék éri el az eredeti célokat. Ezek az adatok elfogadhatatlanok, és strukturális problémára utalnak.
Ezen hibák fő okai ismertek és elkerülhetők: A nem megfelelő változáskezelés az összes hiba 42 százalékát okozza. A rossz adatmigráció 38 százalékot, a tapasztalatlan megvalósító csapatok pedig 35 százalékot. Ez a három tényező önmagában az összes hiba több mint 75 százalékát magyarázza. Ez azt jelenti, hogy a hibák nem technikai jellegűek, hanem szervezeti és emberi dimenziókban rejlenek.
Az egyik leghíresebb katasztrófa a Hershey-é. A cég 112 millió dollárt fektetett egy ERP-bevezetésbe, de a tesztelési fázist lerövidítette, hogy betartsa a szoros határidőt. Amikor a rendszer élesbe került, a tranzakciók nem áramlottak megfelelően a CRM, az ERP és az ellátási lánc menedzsment között. Az eredmény katasztrofális volt: a Hershey nem tudott 100 millió dollár értékű megrendelést feldolgozni Halloweenkor, a legforgalmasabb szezonban. A jövedelmezőség 19 százalékkal esett vissza abban a negyedévben, a részvényárfolyam pedig 8 százalékkal esett.
A súlyos katasztrófáknál is nagyobb problémát jelentenek a kúszó kudarcok. Sok vállalat olyan ERP-rendszereket vezet be, amelyek végül nem igazán működnek. Az alkalmazottak visszatérnek a régi manuális módszerekhez, ezt a jelenséget árnyék-IT-nek nevezik. A rendszer hivatalosan használatban van, de a valóságban az alkalmazottak megkerülik, mert a rendszer túl bonyolult, nem intuitív, vagy nem igazodik a tényleges munkafolyamataikhoz.
A kiváltó ok gyakran a megoldás megválasztásában rejlik. Sok vállalat általános ERP-rendszereket választ, amelyek sok mindenre képesek, de hiányzik belőlük a specializáció. Amikor a vállalatnak jelentős módosításokat kell végrehajtania, a költségek és a bonyolultság megsokszorozódik. A testreszabás olyan mértékűvé válik, hogy a rendszer végül kevésbé rugalmassá válik, mint amit eredetileg helyettesíteni szántak.
Egy második kritikus hiba az adatminőség alábecslése. Új rendszerre való migráció során régi adatok kerülnek átvitelre. Ezek az adatok azonban gyakran elavultak, sérültek, rossz formátumúak, vagy nem tükrözik az új rendszer által bevezetett új munkamódszert. Ennek eredményeként az új rendszer kezdettől fogva hibás alapokon működik. A régi mondás, hogy „szemét be, szemét ki”, tökéletesen érvényes itt.
A világosan meghatározott projektmenedzser hiánya további problémákhoz vezet. A projektmenedzsernek olyan személynek kell lennie, akit a vállalat egésze tisztel, és mélyrehatóan ismeri a folyamatait. Ezt a kritikus szerepet gyakran olyan személyre bízzák, aki nem rendelkezik a szükséges tekintéllyel vagy ismeretekkel, ami gyenge eredményekhez vezet. Az eredmény az elszámoltathatóság hiánya és a projekt kontrollvesztése.
LTW megoldások
LTW Intralogistics – Az áramlás mérnökei - Kép: LTW Intralogistics GmbH
Az LTW nem egyedi komponenseket, hanem integrált, komplett megoldásokat kínál ügyfeleinek. Tanácsadás, tervezés, mechanikai és elektrotechnikai alkatrészek, vezérlési és automatizálási technológia, valamint szoftver és szerviz – minden hálózatba kötve és precízen összehangolva.
A kulcsfontosságú alkatrészek házon belüli gyártása különösen előnyös. Ez lehetővé teszi a minőség, az ellátási láncok és az interfészek optimális ellenőrzését.
Az LTW a megbízhatóságot, az átláthatóságot és az együttműködő partnerséget jelenti. A lojalitás és az őszinteség szilárdan gyökerezik a vállalat filozófiájában – egy kézfogásnak itt még mindig van jelentősége.
Alkalmas:
Trendmentes logisztika: Hogyan győzik le a tiszta folyamatok minden felhajtást és biztosítanak versenyelőnyt
A valós logisztika nyolc gyakorlati kudarca
A főbb trendek mellett más gyakorlati példák is vannak arra, hogyan pazarolnak el milliárdokat a vállalatok azzal, hogy vakon követik a trendeket anélkül, hogy figyelembe vennék az alapvető tényezőket.
Az első hiba a teljesen digitális raktárkezelő rendszerek bevezetése folyamatoptimalizálás nélkül.
Sok vállalat vásárol egy korszerű raktárkezelő rendszert (WMS), és elvárja, hogy az megoldja az összes problémájukat. A valóságban azonban a rendszer csupán digitalizálja a meglévő folyamatproblémákat. Egy rendezetlen raktár rendezetlen marad; az egyetlen különbség az, hogy a rendezetlenséget most digitálisan dokumentálják. A technológia bevezetése mögöttes folyamatfejlesztés nélkül olyan, mint hozzáadni anélkül, hogy előbb kivennénk belőle.
A második gyakorlati hiba az automatizált kereslet-előrejelzésbe vetett hit.
Sok vállalat mesterséges intelligencia alapú előrejelző rendszereket vezet be a készletek optimalizálása érdekében. Ezek a rendszerek ígéretet tesznek a kereslet ingadozásának előrejelzésére és az optimális készletszintek meghatározására. A valóság azonban azt mutatja, hogy az ilyen rendszerek kevéssé hasznosak egy ingadozó és összetett ellátási láncban. Ha a bemeneti adatok hibásak, vagy ha külső sokkok, például geopolitikai válságok vagy világjárványok következnek be, az előrejelzések értéktelenné válnak. Azok a vállalatok, amelyek vakon támaszkodnak az ilyen rendszerekre, végül több túltermelést produkálnak, nem kevesebbet.
A harmadik gyakorlati hiba abban rejlik, hogy a just-in-time stratégiát univerzális stratégiaként alkalmazzák.
A JIT stabil körülmények között nagyszerű volt, de az utóbbi években kockázati tényezővé vált. Azok a vállalatok, amelyek szigorúan érvényesítik a JIT-et és egyetlen beszerzést gyakorolnak, jobban ki vannak téve az ellátási lánc zavarainak. Ha egy beszállító kudarcot vall, vagy egy határt elzárnak, nincsenek pufferek. Egy igazi stratégiához rugalmasságra és pufferekre van szükség, nem csak költségminimalizálásra.
Alkalmas:
A negyedik gyakorlati hiba a felelősség egyértelmű meghatározásának hiánya.
Sok logisztikai szervezet silókban működik. A beszerzés, a raktározás, az értékesítés és a szállítás nem működik együtt. Amikor probléma merül fel, mindenki bizonyítani tudja, hogy helyesen végezte el a dolgát, de az egész rendszer kudarcot vall. A kulcs nem a technológia, hanem a folyamatok egyértelmű felelőssége és integrációja.
Az ötödik gyakorlati hiba az, hogy az emberek helyett a hardverekre hagyatkozunk.
Egy automatizált magasraktár lenyűgöző, de ha a kezelők nincsenek megfelelően kiképezve, vagy nem értik a működését, káosz alakul ki. A vállalatok gyakran figyelmen kívül hagyják az emberi tényezőt. A technológia csak egy eszköz, és a megfelelő emberek és kultúra nélkül még a legjobb eszköz sem fog működni.
A hatodik gyakorlati hiba a szabványosítás hiánya.
Szabványosított folyamatok nélkül mindenki másképp csinálhatja a dolgokat. Ez következetlenséghez, hibákhoz és hatékonyságvesztéshez vezet. Mielőtt egy vállalat automatizálást vezetne be, először szabványosítania kell. A szabványosításnak nem szabad megvárnia a technológiát.
A hetedik gyakorlati hiba az adatminőség elhanyagolása.
A vállalatok analitikai és BI-eszközöket szeretnének, de nincsenek tiszta adataik. Ezért idejük 40-60 százalékát az adatok tisztításával töltik ahelyett, hogy használnák azokat. Ez tiszta pazarlás. A befektetéseket elsősorban az adatminőségbe kellene fordítani, nem pedig a drága BI-eszközökbe.
A nyolcadik gyakorlati hiba a folyamatos fejlesztés hiánya.
Sok vállalat vállalkozik egy nagyszabású projektre, azt várva, hogy az örökre megoldja a problémáikat, majd továbblép a következőre. De a logisztika egy élő organizmus, amelynek folyamatosan fejlődnie kell. Azokat a vállalatokat, amelyek nem fejlődnek folyamatosan, gyorsan megelőzi a valóság.
Az igazi sikerhez vezető út: Alapelvek a felhajtás helyett
Mi működik igazán? A kulcs nem az új technológiában rejlik, hanem az évtizedek óta ismert alapelvekben. Ezek az elvek feltáró jellegűek, nem szexiek, és nem generálnak címlapokat. De működnek.
Az első és legfontosabb alapelv a rend.
A japán 5S módszert 1955-ben fejlesztették ki, és öt lépésből áll: kiválasztás, rendezés, ragyogás, szabványosítás és fenntartás. Azok a vállalatok, amelyek ezt a módszert alkalmazzák, drámai javulást tapasztalnak. A rendezés csökkenti a keresési időt, minimalizálja a hibákat, és alapot teremt a további fejlesztésekhez. Egy olyan vállalat, amely valóban alkalmazza az 5S módszert, 20-30 százalékkal is javíthatja működését további technológia használata nélkül.
A második alapelv az átláthatóság és az egyértelmű folyamatfelelősség.
Mindenkinek ismernie kell a szerepét, a fő teljesítménymutatókat (KPI-okat), és azt, hogy elérik-e azokat. A legtöbb vállalat azért vall kudarcot, mert nincsenek egyértelmű felelősségi körök. Amikor a beszerzés, a raktározás és az értékesítés nem működik együtt, silók jönnek létre. A megoldás nem a technológia, hanem az átszervezés és az egyértelmű kommunikáció.
A harmadik alapelv a folyamatos fejlesztés, amelyet japánul Kaizennek hívnak.
Ez azt jelenti, hogy az alkalmazottak minden nap apró fejlesztéseket hajtanak végre. A Kaizen nagyszerűsége abban rejlik, hogy a legjobb ötletek gyakran attól a személytől származnak, aki nap mint nap elvégzi a munkát. Egy olyan vállalat, amely helyesen alkalmazza a Kaizent, folyamatos fejlesztéseket lát nagyobb beruházások nélkül.
A negyedik alapelv a lépésekben, nem pedig ugrásokban történő skálázhatóság.
A legtöbb nagyszabású bevezetés azért vall kudarcot, mert túl sokat próbálnak túl gyorsan megvalósítani. Jobb stratégia kis kísérleti projekteket indítani, mérni a sikert, tanulni, majd bővíteni. Egy olyan vállalat, amely kicsiben kezd, és korlátozott térben kísérletezik mobil robotokkal, a tanulságokat más területekre is átviheti. Ez kevésbé kockázatos és olcsóbb.
Az ötödik alapelv a szakmai hozzáértésbe vetett bizalom.
Nem minden logisztikai szakember dolgozik az IT osztályon. Sok innovációnak azoktól az emberektől kell származnia, akik nap mint nap elvégzik a munkát. Egy jó vállalat meghallgatja alkalmazottait, és beépíti tudásukat a döntéseibe. Ez nem kerül semmibe, és gyakran értékesebb, mint a drága tanácsadás.
A hatodik alapelv a valódi adatminőség a Big Data illúziója helyett.
Jobb 100 tiszta adatpont, mint 1 millió hibás. Egy vállalatnak először az adatminőséget kell javítania, mielőtt analitikai eszközökbe fektetne be. Ha az adatminőség rossz, minden elemzés értéktelen.
A hetedik alapelv a mérhető dolgokra való összpontosítás.
Nem minden, ami számít, mérhető. De jobb néhány egyértelmű teljesítménymutatóra (KPI) koncentrálni, mint száz összetett mérőszámra. Egy világos KPI-rendszer segít mindenkinek ugyanabba az irányba evezni. A legtöbb vállalat túl sokat mér és túl keveset ért.
A nyolcadik alapelv a rugalmasság a merevség helyett.
Egy túloptimalizált rendszer nem tud gyorsan reagálni a változásokra. A logisztika egy dinamikus rendszer. A robusztusság fontosabb, mint a tökéletesség. Egy olyan rendszer, amely 85 százalékos hatékonyságot és rugalmasságot kínál, jobb, mint egy olyan, amely 95 százalékos hatékonyságot kínál, de rugalmasság nélkül.
A változásmenedzsment katasztrófája
A logisztikai átalakulás gyakran alábecsült aspektusa a változásmenedzsment. Sok vállalat a munkatársai bevonása nélkül vezet be technikai rendszereket. Az eredmény hatalmas ellenállás. Az alkalmazottak féltik az állásukat, nem értik az új rendszereket, és azokat kerülő úton dolgoznak.
A sikeres megvalósítás a kommunikációval kezdődik. Az alkalmazottaknak meg kell érteniük, miért szükséges a változás, hogyan fogja befolyásolni a munkájukat, és hogy a hangjukat meghallgatják. A megfelelő emberek korai bevonása, a tapasztalataikból való tanulás és az igényeiknek megfelelő rendszerek kidolgozása drámaian növeli az elfogadási arányt.
Egy másik kritikus hiba az a feltételezés, hogy a képzés önmagában elegendő. Egy háromnapos workshop az éles indulás előtt nem elég. Az embereknek folyamatos tanulásra, támogatásra, visszajelzési hurkokra és időre van szükségük a változásokhoz való alkalmazkodáshoz. Azok a vállalatok, amelyek valódi támogató programokba fektetnek be, drámaian jobb eredményeket érnek el.
A gazdasági valóság
Ha összeadjuk a számokat, egyértelművé válik, hogy a felkapott trendekbe történő befektetések gyakran rosszul vannak bevetve. Egy átlagos ERP-bevezetés több millió dollárba kerül, és 73 százalékos a kudarcaránya. Egy folyamatos fejlesztési program ennek töredékébe kerül, és sokkal magasabb a sikeraránya.
A logisztika közgazdaságtana egyszerű: kevesebb hiba, gyorsabb átfutási idők, alacsonyabb költségek és jobb ügyfél-elégedettség. Ezeket a célokat nem pusztán drága technológiával, hanem fegyelemmel, szervezettséggel és folyamatos fejlesztéssel lehet elérni. Azok a vállalatok, amelyek elsajátítják ezeket az alapokat, verhetetlen versenyelőnnyel rendelkeznek.
Az irónia az, hogy ezek közül az alapelvek közül sok ingyenes. Egy 5S kezdeményezés szinte semmibe sem kerül, csak időbe és fegyelembe. A Kaizen nem igényel új szoftvert. Az egyértelmű elszámoltathatósághoz csak átláthatóság kell, technológiára nem. Mégis ezeket az alapokat folyamatosan figyelmen kívül hagyják, miközben a vállalatok milliókat pazarolnak felkapott trendekre.
Alkalmas:
A legjobb trend nem az, ha trendet teremtesz.
Az igazság kellemetlen: a logisztika nem a felhajtással, hanem a tiszta folyamatokkal, az egyértelmű elszámoltathatósággal és a valódi szakértelemmel győz. Azok a vállalatok, amelyek elsajátították az alapjaikat, messze felülmúlják azokat, amelyek a legújabb trendeket követik.
Egy sikeres német logisztikai vállalat így fogalmazott: „El akarjuk kerülni a technikai bonyolultságot, mert az nagyobb hibalehetőséghez vezet. Családi vállalkozásként, amelyet nem kockázati tőke finanszíroz, kénytelenek vagyunk megbízhatóan működő megoldásokat kínálni. Nem csillogó, de ez az igazság.”
A logisztika legjobb trendje nem a trendek követése. Ehelyett a vállalatoknak rendbe kell tenniük az alapjaikat, fegyelmezetten kell képezniük alkalmazottaikat, és folyamatosan apró fejlesztéseket kell végrehajtaniuk. Ez évtizedek óta működik, és a következő felhajtási ciklus vége után is sokáig működni fog.
Xpert.Plus raktároptimalizálás – magasraktárak, például raklapraktárak tanácsadás és tervezés
Ott vagyunk Önért - tanácsadás - tervezés - kivitelezés - projektmenedzsment
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
