{"id":104573,"date":"2026-10-20T19:34:39","date_gmt":"2026-10-20T19:34:39","guid":{"rendered":"https:\/\/skyplanner.ai\/?p=104573"},"modified":"2026-10-20T19:35:52","modified_gmt":"2026-10-20T19:35:52","slug":"wskaznik-fpy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/","title":{"rendered":"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki"},"content":{"rendered":"
\n\n

Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki<\/h1>\n\n
\n\n

Strona g\u0142\u00f3wna<\/a> » Zasoby<\/a> » Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki<\/p>\n\n\n

<\/path><\/svg><\/span><\/span>Szacowany czas czytania: <\/span>9<\/span> minut<\/span><\/p>\n\n<\/div>\n

\n\n

Wska\u017anik FPY, czyli wydajno\u015b\u0107 pierwszego przej\u015bcia, okre\u015bla odsetek sztuk, kt\u00f3re spe\u0142niaj\u0105 uzgodnione wymagania jako\u015bciowe przy pierwszym przej\u015bciu przez zdefiniowany proces \u2014 bez napraw, poprawek ani ponownego testu po wyniku negatywnym. Pokazuje, jaka cz\u0119\u015b\u0107 produkcji by\u0142a zgodna od razu, a nie jaka ostatecznie spe\u0142ni\u0142a wymagania.<\/p>\n\n\n

To rozr\u00f3\u017cnienie ma znaczenie, gdy liczba gotowych sztuk wygl\u0105da dobrze, ale zak\u0142ad z trudem nad\u0105\u017ca z produkcj\u0105. Naprawione cz\u0119\u015bci nadal mog\u0105 trafi\u0107 do wysy\u0142ki, lecz ich przygotowanie poch\u0142on\u0119\u0142o czas potrzebny na inne zlecenia. \u015aledzenie FPY wraz z nak\u0142adem pracy na doprowadzenie cz\u0119\u015bci do zgodno\u015bci ujawnia to, czego nie wida\u0107 w \u0142\u0105cznej liczbie dobrych sztuk. Powi\u0105zanie tych prac z rejestrami produkcyjnymi i harmonogramowaniem w SkyPlanner pomaga oceni\u0107 ich wp\u0142yw na zdolno\u015bci produkcyjne i dostawy.<\/p>\n\n\n

Jak obliczy\u0107 wska\u017anik FPY<\/h2>\n\n\n

Skorzystaj z tego wzoru:<\/p>\n\n\n

Wska\u017anik FPY (%) = Liczba sztuk zaakceptowanych za pierwszym razem \u00f7 Liczba sztuk wchodz\u0105cych do zdefiniowanego procesu \u00d7 100<\/strong><\/p>\n\n\n

Licz poszczeg\u00f3lne sztuki, a nie kontrole ani pojedyncze wady. Cz\u0119\u015b\u0107, kt\u00f3ra nie przesz\u0142a kontroli, zosta\u0142a poprawiona, a nast\u0119pnie zaakceptowana, zalicza si\u0119 do ko\u0144cowej liczby dobrych sztuk, ale nie do sztuk zgodnych za pierwszym razem. Cz\u0119\u015b\u0107 z kilkoma wadami nadal liczy si\u0119 w tym obliczeniu jako jedna sztuka niezgodna.<\/p>\n\n\n

Zanim zaczniesz zbiera\u0107 dane, okre\u015bl granice procesu. Mo\u017cesz mierzy\u0107 operacj\u0119 obr\u00f3bki skrawaniem, stanowisko testowe lub ca\u0142\u0105 marszrut\u0119 produkcyjn\u0105. Licznik i mianownik musz\u0105 dotyczy\u0107 tej samej grupy sztuk w przyj\u0119tych granicach procesu.<\/p>\n\n\n

Przyk\u0142ad: FPY 90%, uzysk ko\u0144cowy 96%<\/h3>\n\n\n

Wyobra\u017amy sobie parti\u0119 500 cz\u0119\u015bci po obr\u00f3bce skrawaniem, dla kt\u00f3rej znamy komplet wynik\u00f3w pierwszej kontroli:<\/p>\n\n\n

Wynik pierwszego przej\u015bcia<\/th>Liczba cz\u0119\u015bci<\/th>Dalszy przebieg<\/th><\/tr><\/thead>
Zaakceptowane bez poprawek<\/td>450<\/td>Gotowe do nast\u0119pnej operacji<\/td><\/tr>
Skierowane do poprawek<\/td>40<\/td>30 zostaje p\u00f3\u017aniej zaakceptowanych; 10 ostatecznie trafia na z\u0142om<\/td><\/tr>
Od razu zez\u0142omowane<\/td>10<\/td>Nie mog\u0105 przej\u015b\u0107 dalej<\/td><\/tr>
\u0141\u0105cznie na wej\u015bciu do operacji<\/td>500<\/td>Ka\u017cda cz\u0119\u015b\u0107 ma jeden wynik pierwszego przej\u015bcia<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n

Wska\u017anik FPY wynosi:<\/p>\n\n\n

450 \u00f7 500 \u00d7 100 = 90%<\/strong><\/p>\n\n\n

Po poprawkach mamy 480 zaakceptowanych cz\u0119\u015bci: pocz\u0105tkowe 450 oraz 30 doprowadzonych do zgodno\u015bci. Uzysk ko\u0144cowy dla tej partii wynosi wi\u0119c:<\/p>\n\n\n

480 \u00f7 500 \u00d7 100 = 96%<\/strong><\/p>\n\n\n

Obie warto\u015bci s\u0105 przydatne. FPY opisuje wynik pierwszego przej\u015bcia. Uzysk ko\u0144cowy okre\u015bla odsetek sztuk ostatecznie zaakceptowanych, w tym tych po udanych poprawkach. Raportowanie wy\u0142\u0105cznie 96% ukrywa poprawki potrzebne do doprowadzenia tych 30 cz\u0119\u015bci do zgodno\u015bci.<\/p>\n\n\n

Pozosta\u0142e 10% w obliczeniu FPY nie jest te\u017c wska\u017anikiem z\u0142omu. W tym przyk\u0142adzie ostatecznie z\u0142omowanych jest 20 cz\u0119\u015bci, wi\u0119c ko\u0144cowy udzia\u0142 z\u0142omu wynosi 4%. Pozosta\u0142e 6% pierwotnej partii doprowadzono do zgodno\u015bci dzi\u0119ki dodatkowej pracy. Odj\u0119cie samego udzia\u0142u z\u0142omu da\u0142oby uzysk ko\u0144cowy, a nie wska\u017anik FPY.<\/p>\n\n\n

Zanim zaufasz wynikowi, ustal w\u0142a\u015bciwe zasady liczenia<\/h2>\n\n\n

Same obliczenia s\u0105 proste. Wi\u0119kszej uwagi wymaga zachowanie znaczenia \u201epierwszego przej\u015bcia\u201d, zw\u0142aszcza gdy dane produkcyjne i wyniki kontroli pochodz\u0105 z r\u00f3\u017cnych system\u00f3w.<\/p>\n\n\n

1. Wybierz jeden proces i grup\u0119 por\u00f3wnywalnych produkt\u00f3w.<\/strong> Pozytywny wynik pierwszego przej\u015bcia przy obr\u00f3bce skrawaniem nie oznacza ko\u0144cowej akceptacji ca\u0142ego zespo\u0142u. Jasno okre\u015bl marszruty i wymagania odbioru, aby zmiana struktury asortymentu nie wygl\u0105da\u0142a na popraw\u0119 jako\u015bci.<\/p>\n\n\n

2. Przypisz wyniki do w\u0142a\u015bciwej grupy wej\u015bciowej.<\/strong> Zacznij od partii lub innej identyfikowalnej grupy, dla kt\u00f3rej znane s\u0105 wyniki pierwszego przej\u015bcia. Dziel\u0105c liczb\u0119 sztuk uko\u0144czonych i zaakceptowanych dzisiaj przez liczb\u0119 sztuk dzisiaj rozpocz\u0119tych, mo\u017cesz po\u0142\u0105czy\u0107 dane dotycz\u0105ce r\u00f3\u017cnych cz\u0119\u015bci, zw\u0142aszcza gdy operacje trwaj\u0105 d\u0142u\u017cej ni\u017c jedn\u0105 zmian\u0119.<\/p>\n\n\n

3. Zachowaj pierwotny wynik.<\/strong> Odr\u00f3\u017cniaj akceptacj\u0119 za pierwszym razem od p\u00f3\u017aniejszej akceptacji po poprawkach lub ponownych testach. Nadpisanie negatywnego wyniku po zaakceptowaniu naprawionej cz\u0119\u015bci sprawia, \u017ce historia wygl\u0105da lepiej, ale nie zmienia tego, co si\u0119 wydarzy\u0142o.<\/p>\n\n\n

4. W przyj\u0119tych granicach procesu licz ka\u017cd\u0105 sztuk\u0119 tylko raz.<\/strong> Wiele wad, powtarzane testy i kolejne wpisy czasu nie zwi\u0119kszaj\u0105 liczby pierwotnych sztuk. Korzystaj z identyfikator\u00f3w cz\u0119\u015bci lub uzgodnionej ewidencji partii, kt\u00f3ra zachowuje informacje o liczbie sztuk i historii poprawek.<\/p>\n\n\n

5. Pokazuj sztuki bez rozstrzygni\u0119tego wyniku.<\/strong> Cz\u0119\u015bci oczekuj\u0105ce na kontrol\u0119 nie s\u0105 automatycznie ani zaakceptowane, ani odrzucone. Wykazuj ich liczb\u0119, a ostateczny FPY danej grupy oblicz dopiero po uzyskaniu kompletu wynik\u00f3w pierwszego przej\u015bcia, zamiast po cichu pomija\u0107 w obliczeniach problematyczne cz\u0119\u015bci.<\/p>\n\n\n

Operacja mo\u017ce obejmowa\u0107 kilka zaplanowanych kontroli w ramach standardowej marszruty. Prawid\u0142owe wykonanie ca\u0142ej uzgodnionej sekwencji za pierwszym razem to co innego ni\u017c powtarzanie testu po wyniku negatywnym lub usuwanie wady. Uwzgl\u0119dnij to rozr\u00f3\u017cnienie w definicji pomiaru i stosuj je konsekwentnie.<\/p>\n\n\n

Je\u015bli raport zawiera tylko \u0142\u0105czn\u0105 liczb\u0119 sztuk wykonanych i wadliwych<\/a>, sprawd\u017a znaczenie tych p\u00f3l, zanim potraktujesz je jako podstaw\u0119 obliczenia FPY. Musisz wiedzie\u0107, czy liczba zaakceptowanych sztuk obejmuje cz\u0119\u015bci naprawione i czy ponowne przetwarzanie nie spowodowa\u0142o wielokrotnego policzenia tych samych sztuk.<\/p>\n\n\n

Wska\u017anik FPY a skumulowany uzysk (RTY)<\/h2>\n\n\n

Wynik pojedynczej operacji mo\u017ce wygl\u0105da\u0107 dobrze, cho\u0107 przej\u015bcie ca\u0142ej marszruty wymaga wielu poprawek. Skumulowany uzysk (RTY) pokazuje \u0142\u0105czny wynik pierwszego przej\u015bcia przez kolejne etapy procesu.<\/p>\n\n\n

Dla sp\u00f3jnej sekwencji etap\u00f3w pomn\u00f3\u017c ich wska\u017aniki FPY wyra\u017cone jako u\u0142amki dziesi\u0119tne:<\/p>\n\n\n

RTY (%) = FPY na etapie 1 \u00d7 FPY na etapie 2 \u00d7 \u2026 \u00d7 100<\/strong><\/p>\n\n\n

Wyobra\u017amy sobie, \u017ce \u015bledzimy 1 000 cz\u0119\u015bci przechodz\u0105cych przez trzy operacje. W tym przyk\u0142adzie w obserwowanej grupie pozostaj\u0105 tylko cz\u0119\u015bci, kt\u00f3re na ka\u017cdym etapie przesz\u0142y za pierwszym razem; cz\u0119\u015bci naprawione nie wracaj\u0105 do tej grupy.<\/p>\n\n\n

Operacja<\/th>Cz\u0119\u015bci z obserwowanej grupy na wej\u015bciu<\/th>Cz\u0119\u015bci zaakceptowane za pierwszym razem<\/th>FPY etapu<\/th><\/tr><\/thead>
Obr\u00f3bka skrawaniem<\/td>1 000<\/td>900<\/td>90%<\/td><\/tr>
Obr\u00f3bka wyka\u0144czaj\u0105ca<\/td>900<\/td>810<\/td>90%<\/td><\/tr>
Testowanie<\/td>810<\/td>729<\/td>90%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n

0,90 \u00d7 0,90 \u00d7 0,90 \u00d7 100 = 72,9% RTY<\/strong><\/p>\n\n\n

Ka\u017cda operacja ma FPY na poziomie 90%, ale tylko 729 z pierwotnych 1 000 cz\u0119\u015bci przechodzi wszystkie trzy bez niezgodno\u015bci. \u015arednia z tych trzech warto\u015bci wynios\u0142aby 90% i ukry\u0142aby efekt kumulacji.<\/p>\n\n\n

W rzeczywistej produkcji naprawione cz\u0119\u015bci mog\u0105 wraca\u0107 do przep\u0142ywu, a produkty mog\u0105 przechodzi\u0107 r\u00f3\u017cnymi marszrutami. Korzystaj ze wska\u017anik\u00f3w dla etap\u00f3w sp\u00f3jnej marszruty, obliczonych wed\u0142ug zgodnych zasad. Nie mn\u00f3\u017c niepowi\u0105zanych \u015brednich z r\u00f3\u017cnych dzia\u0142\u00f3w, nazywaj\u0105c wynik zaobserwowanym odsetkiem sztuk zgodnych w ca\u0142ym procesie. Zachowanie historii pierwszego przej\u015bcia ka\u017cdej sztuki pozwala sprawdzi\u0107, ile pierwotnych sztuk rzeczywi\u015bcie przesz\u0142o ca\u0142\u0105 marszrut\u0119 bez poprawek.<\/p>\n\n\n

Jaki poziom FPY mo\u017cna uzna\u0107 za dobry?<\/h2>\n\n\n

U\u017cyteczny cel uwzgl\u0119dnia produkt, proces, wymagania jako\u015bciowe i skutki niezgodno\u015bci. Og\u00f3lny punkt odniesienia nie wystarczy, by oceni\u0107, czy konkretna operacja przynosi dobre wyniki.<\/p>\n\n\n

Zacznij od trendu dla por\u00f3wnywalnej produkcji. Analizuj warto\u015b\u0107 procentow\u0105 razem z liczb\u0105 zmierzonych sztuk, przyczynami niezgodno\u015bci i zakresem prac poprawkowych. Wy\u017cszy FPY ma znaczenie, gdy obowi\u0105zuj\u0105 te same zasady akceptacji. Nie jest popraw\u0105, je\u015bli zesp\u00f3\u0142 jedynie z\u0142agodzi\u0142 kryteria kontroli lub usun\u0105\u0142 problematyczne sztuki z mianownika.<\/p>\n\n\n

Aby poprawi\u0107 wynik, szukaj powtarzalnego problemu, na kt\u00f3ry mo\u017cesz wp\u0142yn\u0105\u0107. Grupuj niezgodno\u015bci z pierwszego przej\u015bcia wed\u0142ug operacji i potwierdzonej przyczyny. Powracaj\u0105cy problem wymiarowy w jednym produkcie mo\u017ce kierowa\u0107 uwag\u0119 na narz\u0119dzie, uchwyt, materia\u0142 lub metod\u0119, ale sam wska\u017anik nie powie, co jest przyczyn\u0105. Zweryfikuj dane z osobami wykonuj\u0105cymi prac\u0119, usu\u0144 przyczyn\u0119 i ponownie zmierz por\u00f3wnywaln\u0105 produkcj\u0119.<\/p>\n\n\n

Uwzgl\u0119dnij te\u017c obci\u0105\u017cenie zwi\u0105zane z doprowadzaniem cz\u0119\u015bci do zgodno\u015bci. Dwie operacje o takim samym FPY mog\u0105 mie\u0107 zupe\u0142nie inne konsekwencje, je\u015bli jedna wymaga szybkiej poprawki, a druga zajmuje wsp\u00f3\u0142dzielon\u0105 maszyn\u0119 na wiele godzin. W tym miejscu wynik jako\u015bciowy staje si\u0119 podstaw\u0105 decyzji planistycznej.<\/p>\n\n\n

Oblicz realne zapotrzebowanie na zdolno\u015bci produkcyjne wynikaj\u0105ce z poprawek, kt\u00f3re wp\u0142ywaj\u0105 na FPY<\/h2>\n\n\n

Wr\u00f3\u0107my do partii 500 sztuk. Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce ka\u017cda z 40 pr\u00f3b poprawy wymaga dodatkowych 12 minut na tym samym centrum obr\u00f3bczym \u2014 niezale\u017cnie od tego, czy cz\u0119\u015b\u0107 zostanie ostatecznie zaakceptowana, czy trafi na z\u0142om.<\/p>\n\n\n

40 pr\u00f3b \u00d7 12 minut = 480 minut = 8 maszynogodzin<\/strong><\/p>\n\n\n

Raport uzysku ko\u0144cowego wykazuje 480 zaakceptowanych sztuk. Plan produkcji musi r\u00f3wnie\u017c uwzgl\u0119dnia\u0107 te osiem dodatkowych godzin. Dodatkowe przezbrojenia, kontrola lub obs\u0142uga cz\u0119\u015bci mog\u0105 wymaga\u0107 dalszych nak\u0142ad\u00f3w czasu na innych etapach.<\/p>\n\n\n

Nie zak\u0142adaj, \u017ce 10% sztuk niezaakceptowanych za pierwszym razem oznacza dok\u0142adnie 10% utraconych zdolno\u015bci produkcyjnych. Marszruty naprawcze i czasy ich realizacji s\u0105 r\u00f3\u017cne. Oblicz rzeczywisty nak\u0142ad pracy dla zasob\u00f3w produkcyjnych, kt\u00f3re musz\u0105 j\u0105 wykona\u0107. Rozr\u00f3\u017cniaj te\u017c maszynogodziny i godziny pracy operator\u00f3w, gdy opisuj\u0105 one r\u00f3\u017cne ograniczenia.<\/p>\n\n\n

Je\u015bli czas centrum obr\u00f3bczego jest ju\u017c w pe\u0142ni zaplanowany przed wa\u017cn\u0105 wysy\u0142k\u0105, umieszczenie poprawek w osobnej kolejce nie zwi\u0119kszy jego zdolno\u015bci produkcyjnych. Zmieni jedynie to, kt\u00f3re zlecenie uda si\u0119 uko\u0144czy\u0107 jako pierwsze. Wczesne wykrycie konfliktu daje czas na ustalenie priorytetu, wykorzystanie innego odpowiedniego zasobu lub ponowne rozwa\u017cenie obiecanego terminu dostawy \u2014 zanim problem zaskoczy ci\u0119 w ostatniej chwili.<\/p>\n\n\n

Uwzgl\u0119dnij zarejestrowane poprawki w kolejnym planie produkcji dzi\u0119ki SkyPlanner<\/h2>\n\n\n

SkyPlanner \u0142\u0105czy rejestracj\u0119 czasu produkcji, szczeg\u00f3\u0142owe raporty i harmonogramowanie wspomagane sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. W zak\u0142adzie, w kt\u00f3rym poprawki stale zak\u0142\u00f3caj\u0105 dostawy, to praktyczny kolejny krok: pokaza\u0107 nak\u0142ad pracy potrzebny do odzyskania zgodnych sztuk i znale\u017a\u0107 dla zatwierdzonych operacji naprawczych realne miejsce w harmonogramie obok zlece\u0144 klient\u00f3w.<\/p>\n\n\n

Funkcja Timer w SkyPlanner rejestruje czas pracy oraz liczb\u0119 wyprodukowanych lub wadliwych sztuk. Raport All Timelogs Report \u0142\u0105czy wpisy z operacj\u0105, etapem procesu, stanowiskiem roboczym i osob\u0105. Zawiera te\u017c godziny rozpocz\u0119cia i zako\u0144czenia, liczb\u0119 uko\u0144czonych i wadliwych sztuk, zarejestrowany czas oraz uwagi. W tym raporcie mo\u017cna przegl\u0105da\u0107, edytowa\u0107 i zatwierdza\u0107 wpisy.<\/p>\n\n\n

Je\u015bli prace naprawcze s\u0105 oznaczone w zapisach operacji i ewidencji czasu, mo\u017cesz sprawdzi\u0107, na co po\u015bwi\u0119cono zarejestrowany czas, zamiast traci\u0107 t\u0119 informacj\u0119 w zbiorczej sumie dziennej. Do obliczenia FPY zachowaj dane o akceptacji przy pierwszej pr\u00f3bie oraz histori\u0119 poprawek z dokumentacji jako\u015bciowej lub systemu MES. Te dane wyja\u015bniaj\u0105 wynik jako\u015bciowy, a powi\u0105zane zapisy czasu pokazuj\u0105 nak\u0142ad pracy potrzebny do odzyskania zgodnych sztuk.<\/p>\n\n\n

Nast\u0119pnie wprowad\u017a do harmonogramu zatwierdzone operacje naprawcze<\/a>, ich czasy trwania oraz zasoby, na kt\u00f3rych mo\u017cna je wykona\u0107. Arcturus, sztuczna inteligencja odpowiedzialna za harmonogramowanie w SkyPlanner, planuje prac\u0119 z uwzgl\u0119dnieniem zdefiniowanych zdolno\u015bci produkcyjnych, zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy operacjami i priorytet\u00f3w. O\u015b czasu Gantt pokazuje wynikow\u0105 kolejno\u015b\u0107 i terminy zako\u0144czenia. Ty ustalasz priorytety i decydujesz, kt\u00f3re ustalenia maj\u0105 pozosta\u0107 niezmienne, a Arcturus oblicza harmonogram z uwzgl\u0119dnieniem wzajemnych powi\u0105za\u0144.<\/p>\n\n\n

Dla naszej przyk\u0142adowej partii pytanie staje si\u0119 konkretne: gdzie zmie\u015bci\u0107 osiem dodatkowych godzin obr\u00f3bki i co stanie si\u0119 ze zleceniami, kt\u00f3re ju\u017c korzystaj\u0105 z tego zasobu? Ponowne przeliczenie wsp\u00f3lnego planu<\/a> pokazuje skutki tego wyboru bez r\u0119cznego korygowania osobnej kolejki dla ka\u017cdego stanowiska roboczego, kt\u00f3rego dotyczy zmiana.<\/p>\n\n\n

SkyPlanner integruje si\u0119 z dowolnym systemem ERP lub MES przez otwarte REST API. Mo\u017cesz zachowa\u0107 systemy, w kt\u00f3rych przechowujesz zlecenia i histori\u0119 jako\u015bci, a jednocze\u015bnie uwzgl\u0119dni\u0107 wynikaj\u0105ce z nich prace w harmonogramowaniu produkcji przy ograniczonych zdolno\u015bciach produkcyjnych.<\/p>\n\n\n

Sprawd\u017a, jak brak akceptacji za pierwszym razem wp\u0142ywa na dostawy<\/h2>\n\n\n

Wybierz jedn\u0105 operacj\u0119, w kt\u00f3rej ko\u0144cowa liczba zaakceptowanych sztuk regularnie maskuje dodatkow\u0105 prac\u0119. Na prezentacj\u0119 SkyPlanner przygotuj wyniki pierwszej pr\u00f3by, typow\u0105 zatwierdzon\u0105 marszrut\u0119 naprawcz\u0105 oraz zlecenie klienta, na kt\u00f3rego realizacj\u0119 wp\u0142ywaj\u0105 te poprawki.<\/p>\n\n\n

To konkretny punkt wyj\u015bcia, by sprawdzi\u0107, jak zarejestrowane dane produkcyjne i wsp\u00f3lny harmonogram mog\u0105 pom\u00f3c twojemu zespo\u0142owi reagowa\u0107: zrozumie\u0107 nak\u0142ad pracy potrzebny do odzyskania zgodnych sztuk, oceni\u0107, kt\u00f3re prace konkuruj\u0105 o dost\u0119pne zdolno\u015bci produkcyjne, i podj\u0105\u0107 kolejn\u0105 decyzj\u0119 o dostawie na podstawie planu uwzgl\u0119dniaj\u0105cego prac\u0119, kt\u00f3ra pozosta\u0142a do wykonania. Um\u00f3w prezentacj\u0119 SkyPlanner<\/a>, aby przyjrze\u0107 si\u0119 swojemu procesowi, lub najpierw wypr\u00f3buj SkyPlanner na danych demonstracyjnych<\/a>.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki Strona g\u0142\u00f3wna » Zasoby » Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki Wska\u017anik FPY, czyli wydajno\u015b\u0107 pierwszego przej\u015bcia, okre\u015bla odsetek sztuk, kt\u00f3re spe\u0142niaj\u0105 uzgodnione wymagania jako\u015bciowe przy pierwszym przej\u015bciu przez zdefiniowany proces \u2014 bez napraw, poprawek ani ponownego testu po wyniku negatywnym. Pokazuje, jaka cz\u0119\u015b\u0107 produkcji by\u0142a zgodna … Czytaj dalej<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":104594,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_uag_custom_page_level_css":"","footnotes":""},"categories":[2562,305],"tags":[],"class_list":["post-104573","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-efektywnosc-produkcji","category-zasoby","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-33"],"acf":[],"yoast_head":"\nWska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Oblicz wska\u017anik FPY, nie licz\u0105c naprawionych cz\u0119\u015bci jako zgodnych od razu. Sprawd\u017a, jak poprawki zajmuj\u0105 moce produkcyjne i jak planowa\u0107 je w SkyPlanner.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Oblicz wska\u017anik FPY, nie licz\u0105c naprawionych cz\u0119\u015bci jako zgodnych od razu. Sprawd\u017a, jak poprawki zajmuj\u0105 moce produkcyjne i jak planowa\u0107 je w SkyPlanner.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"SkyPlanner\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-10-20T19:34:39+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-10-20T19:35:52+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1672\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"941\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/d90eac23cfbf5af3a2c4a38ff10376b5\"},\"headline\":\"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki\",\"datePublished\":\"2026-10-20T19:34:39+00:00\",\"dateModified\":\"2026-10-20T19:35:52+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/\"},\"wordCount\":2015,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/first-pass-yield-hero.png\",\"articleSection\":[\"Efektywno\u015b\u0107 produkcji\",\"zasoby\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/\",\"name\":\"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/first-pass-yield-hero.png\",\"datePublished\":\"2026-10-20T19:34:39+00:00\",\"dateModified\":\"2026-10-20T19:35:52+00:00\",\"description\":\"Oblicz wska\u017anik FPY, nie licz\u0105c naprawionych cz\u0119\u015bci jako zgodnych od razu. Sprawd\u017a, jak poprawki zajmuj\u0105 moce produkcyjne i jak planowa\u0107 je w SkyPlanner.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/first-pass-yield-hero.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/first-pass-yield-hero.png\",\"width\":1672,\"height\":941,\"caption\":\"Machined flanges pass inspection directly or take a correction loop, illustrating first-pass yield and rework.\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/zasoby\\\/wskaznik-fpy\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/\",\"name\":\"SkyPlanner\",\"description\":\"AI-powered production scheduling and planning software\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#organization\",\"name\":\"Skycode Oy\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/05\\\/Skyplanner-logo-2.svg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2022\\\/05\\\/Skyplanner-logo-2.svg\",\"width\":223,\"height\":43,\"caption\":\"SkyPlanner APS\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"legalName\":\"Skycode Oy\",\"alternateName\":[\"Skycode\",\"SkyPlanner\",\"SkyPlanner APS\"],\"description\":\"Skycode Oy is the Finnish software company that develops and publishes SkyPlanner APS, AI production scheduling and advanced planning and scheduling (APS) software for manufacturers worldwide. Founded in 1997 as a sole proprietorship and incorporated as Skycode Oy in 2008.\",\"foundingDate\":\"1997\",\"taxID\":\"2204947-0\",\"vatID\":\"FI22049470\",\"telephone\":\"+358407000002\",\"email\":\"support@skyplanner.ai\",\"address\":{\"@type\":\"PostalAddress\",\"streetAddress\":\"Rantakatu 2 G 11\",\"postalCode\":\"65100\",\"addressLocality\":\"Vaasa\",\"addressCountry\":\"FI\"},\"brand\":{\"@type\":\"Brand\",\"name\":\"SkyPlanner\"},\"knowsAbout\":[\"Production Scheduling\",\"Advanced Planning and Scheduling\",\"Manufacturing AI\",\"Finite Capacity Scheduling\",\"ERP Integration\",\"MES Integration\"],\"areaServed\":\"Worldwide\",\"contactPoint\":[{\"@type\":\"ContactPoint\",\"contactType\":\"sales\",\"url\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/contact-sales\\\/\",\"areaServed\":\"Worldwide\"},{\"@type\":\"ContactPoint\",\"contactType\":\"customer support\",\"email\":\"support@skyplanner.ai\",\"telephone\":\"+358407000002\",\"areaServed\":\"Worldwide\"}],\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.wikidata.org\\\/wiki\\\/Q141672132\",\"https:\\\/\\\/skycode.fi\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/skycodeoy\\\/\",\"https:\\\/\\\/www.finder.fi\\\/IT-konsultointi+IT-palvelut\\\/Skycode+Oy\\\/Vaasa\\\/yhteystiedot\\\/1934882\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/skyplanner.ai\\\/pl\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/d90eac23cfbf5af3a2c4a38ff10376b5\",\"name\":\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki","description":"Oblicz wska\u017anik FPY, nie licz\u0105c naprawionych cz\u0119\u015bci jako zgodnych od razu. Sprawd\u017a, jak poprawki zajmuj\u0105 moce produkcyjne i jak planowa\u0107 je w SkyPlanner.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki","og_description":"Oblicz wska\u017anik FPY, nie licz\u0105c naprawionych cz\u0119\u015bci jako zgodnych od razu. Sprawd\u017a, jak poprawki zajmuj\u0105 moce produkcyjne i jak planowa\u0107 je w SkyPlanner.","og_url":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/","og_site_name":"SkyPlanner","article_published_time":"2026-10-20T19:34:39+00:00","article_modified_time":"2026-10-20T19:35:52+00:00","og_image":[{"width":1672,"height":941,"url":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero.png","type":"image\/png"}],"author":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","Szacowany czas czytania":"10 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/"},"author":{"name":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#\/schema\/person\/d90eac23cfbf5af3a2c4a38ff10376b5"},"headline":"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki","datePublished":"2026-10-20T19:34:39+00:00","dateModified":"2026-10-20T19:35:52+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/"},"wordCount":2015,"publisher":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero.png","articleSection":["Efektywno\u015b\u0107 produkcji","zasoby"],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/","name":"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero.png","datePublished":"2026-10-20T19:34:39+00:00","dateModified":"2026-10-20T19:35:52+00:00","description":"Oblicz wska\u017anik FPY, nie licz\u0105c naprawionych cz\u0119\u015bci jako zgodnych od razu. Sprawd\u017a, jak poprawki zajmuj\u0105 moce produkcyjne i jak planowa\u0107 je w SkyPlanner.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/#primaryimage","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero.png","contentUrl":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero.png","width":1672,"height":941,"caption":"Machined flanges pass inspection directly or take a correction loop, illustrating first-pass yield and rework."},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/zasoby\/wskaznik-fpy\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#website","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/","name":"SkyPlanner","description":"AI-powered production scheduling and planning software","publisher":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#organization","name":"Skycode Oy","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/Skyplanner-logo-2.svg","contentUrl":"https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/Skyplanner-logo-2.svg","width":223,"height":43,"caption":"SkyPlanner APS"},"image":{"@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/"},"legalName":"Skycode Oy","alternateName":["Skycode","SkyPlanner","SkyPlanner APS"],"description":"Skycode Oy is the Finnish software company that develops and publishes SkyPlanner APS, AI production scheduling and advanced planning and scheduling (APS) software for manufacturers worldwide. Founded in 1997 as a sole proprietorship and incorporated as Skycode Oy in 2008.","foundingDate":"1997","taxID":"2204947-0","vatID":"FI22049470","telephone":"+358407000002","email":"support@skyplanner.ai","address":{"@type":"PostalAddress","streetAddress":"Rantakatu 2 G 11","postalCode":"65100","addressLocality":"Vaasa","addressCountry":"FI"},"brand":{"@type":"Brand","name":"SkyPlanner"},"knowsAbout":["Production Scheduling","Advanced Planning and Scheduling","Manufacturing AI","Finite Capacity Scheduling","ERP Integration","MES Integration"],"areaServed":"Worldwide","contactPoint":[{"@type":"ContactPoint","contactType":"sales","url":"https:\/\/skyplanner.ai\/contact-sales\/","areaServed":"Worldwide"},{"@type":"ContactPoint","contactType":"customer support","email":"support@skyplanner.ai","telephone":"+358407000002","areaServed":"Worldwide"}],"sameAs":["https:\/\/www.wikidata.org\/wiki\/Q141672132","https:\/\/skycode.fi\/","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skycodeoy\/","https:\/\/www.finder.fi\/IT-konsultointi+IT-palvelut\/Skycode+Oy\/Vaasa\/yhteystiedot\/1934882"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/#\/schema\/person\/d90eac23cfbf5af3a2c4a38ff10376b5","name":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/d5cfcd5c06352082aff699784151984268501dafe5084791a9f280d4e3ec500f?s=96&d=mm&r=g","caption":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4"}}]}},"uagb_featured_image_src":{"full":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero.png",1672,941,false],"thumbnail":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero-150x150.png",150,150,true],"medium":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero-300x169.png",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero-768x432.png",768,432,true],"large":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero-1024x576.png",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero-1536x864.png",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero.png",1672,941,false],"betterdocs-category-thumb":["https:\/\/skyplanner.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/first-pass-yield-hero-360x203.png",360,203,true]},"uagb_author_info":{"display_name":"Jussi M\u00e4ntyl\u00e4","author_link":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/author\/jussi\/"},"uagb_comment_info":0,"uagb_excerpt":"Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki Strona g\u0142\u00f3wna » Zasoby » Wska\u017anik FPY: wz\u00f3r, przyk\u0142ad i ukryte poprawki Wska\u017anik FPY, czyli wydajno\u015b\u0107 pierwszego przej\u015bcia, okre\u015bla odsetek sztuk, kt\u00f3re spe\u0142niaj\u0105 uzgodnione wymagania jako\u015bciowe przy pierwszym przej\u015bciu przez zdefiniowany proces \u2014 bez napraw, poprawek ani ponownego testu po wyniku negatywnym. Pokazuje, jaka cz\u0119\u015b\u0107 produkcji by\u0142a zgodna…","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/104573","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=104573"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/104573\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":104635,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/104573\/revisions\/104635"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/104594"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=104573"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=104573"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/skyplanner.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=104573"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}