AI-alapú ERP rendszerek: Amikor az adatok cselekvésekhez vezetnek
AI-alapú ERP rendszerek: Amikor az adatok cselekvésekhez vezetnek
Az ERP-rendszerbe integrált mesterséges intelligenciával (AI) az üzleti döntések adatvezéreltté válnak. Ezekben a forgatókönyvekben az AI digitális üzleti tanácsadóként, tudásmenedzserként és innovációs ösztönzőként működik. A kis- és középvállalkozások (kkv-k) már ma is olyan előnyöket tapasztalnak, mint az optimalizált folyamatok, a megnövekedett hatékonyság, a költségmegtakarítás és a fenntartható versenyhelyzet.
A folyamatosan változó üzleti világban különösen a kkv-k szembesülnek a folyamatok folyamatos optimalizálásával és az erőforrások hatékony felhasználásával. Az intelligens és hatékony szoftver elengedhetetlen ahhoz, hogy a kapcsolódó digitális átalakítási folyamat a lehető leghatékonyabb és legegyszerűbb legyen. ERP-rendszerek, mint például a proALPHA , döntő fontosságúak ebből a szempontból, mivel ezek szolgálják a vállalat digitális gerincét.
Az AI átláthatóbb képet ad az összes üzleti folyamatról, és elősegíti a hatékonyabb együttműködést a különböző részlegek között, ezáltal elmosódik a határvonal a Big Data és az üzleti intelligencia (BI) között. Míg a BI hajlamos a múltbeli helyzetek elemzésére összpontosítani, például szilárd adatbázis, irányítópultok vagy retrospektív értékelések létrehozására, addig az AI lehetővé teszi a jövő előrejelzését és cselekvési javaslatokat. Mint ilyen, az AI-ban rejlő lehetőségek emelik az adatvezérelt vállalatirányítást.
A tudásmenedzsment és -transzfer ösztönzi az innovációt
A generatív AI jelentős lökést ad a vállalaton belüli menedzsment és belső tudástranszfer számára. A nagy nyelvi modellek (LLM), mint például a ChatGPT, képesek „természetes” nyelv megértésére, feldolgozására és generálására. Mivel a mesterséges intelligencia szövegekkel való betáplálása és továbbképzése révén fokozódik, ez példátlan tudásforrást szabadít fel a vállalatoknál.
Ahogy a vállalatok technológiai és tudáskörnyezete egyre inkább összekapcsolódik, az alkalmazottak gyorsan hozzáférnek az információkhoz és a szakértelemhez minden helyszínen, üzleti egységben és részlegben. Az integrált mesterséges intelligencia különféle szókészleteket, nómenklatúrákat és kontextusokat képes felismerni. Így minden felhasználót az ő sajátos (műszaki) nyelvén ki tud szolgálni, és kapcsolatba hozhatja őket a megkeresésben említett témában jártas kollégával.
Ennek köszönhetően gyorsabban, szakszerűbben és személyesen is megválaszolhatóak az ügyfelek megkeresései. A tudásbázis egy szempillantás alatt létrehozható, a releváns információk könnyedén digitalizálhatók, és megkönnyíthető a vásárlói visszajelzések automatizálása. Ezenkívül a platform képességei folyamatosan fejlődnek.
Jobb előrejelzési pontosság és cselekvési javaslatok
Az ERP rendszerben tárolt adatok a nagy nyelvi modellek mellett kimeríthetetlen forrásként szolgálnak az adatvezérelt vállalati menedzsment számára. Itt a mesterséges intelligencia növeli a leírás, a diagnózis és a prognózis lehetőségeit – beleértve a konkrét cselekvési javaslatokat, amelyek végül automatikusan végrehajthatók. Ezenkívül a vizualizációs és elemző eszközök megkönnyítik az összetett adatok megértését és elősegítik az adatvezérelt döntéshozatalt.
Ez nemcsak a folyamatok műszerfalakon keresztüli leírását, a hibák elemzésekkel történő azonosítását vagy az olyan konkrét lehetőségek, mint például a likviditásjavulás előrejelzését teszi lehetővé, hanem azt is lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia monetárisan értékelt javaslatokat adjon az üzleti folyamatok cselekvésére a készpénzkonverziós ciklus elemzésével.
“A mesterséges intelligencia nem játékszer, hanem egyre inkább meghatározza, hogy ki szerez versenyelőnyt vagy sem. Csak azok maradhatnak előrébbek a globális versenyben, akik ennek megfelelően készítik elő adataikat és rendszereiket.”
Björn Goerke, a proALPHA műszaki igazgatója
Például a gyártásban ez hozzájárulhat ahhoz, hogy könnyen és gyorsan előre jelezhető legyen az egyes termékek vagy alapanyagok iránti kereslet. Ezen betekintések alapján a termelés a tervezési megbízhatóság növelése érdekében módosítható, ezáltal elkerülhető a szűk keresztmetszetek, javítható a szállítási megbízhatóság, és a termelés a piac tényleges igényei szerint optimalizálható.
A folyamatok automatizálása és optimalizálása
A mesterséges intelligencia alapú ERP rendszerek segítségével az ismétlődő és időigényes feladatok automatizálhatók. Ide tartozik például az adatgyűjtés és -feldolgozás, a termelés tervezése és nyomon követése, valamint a készletkezelés.
Ezenkívül a vállalatok intelligens elemzésekkel optimalizálhatják a termelési folyamatokat, és a munkafolyamatok felgyorsításával növelhetik a termelékenységet, hogy optimálisan megfeleljenek a dinamikus piac igényeinek. Az anomáliák és szabálytalanságok azonosításával feltárhatók a gyártási folyamatok elégtelenségei, és megfelelő intézkedések tehetők a termelési teljesítmény fokozására.
A gépi tanulási algoritmusok felhasználásával ezek a rendszerek képesek tanulni a múltbeli adatokból, következtetéseket levonni és a jövőbeni döntéseket automatikusan meghozni. Ez nemcsak időt takarít meg, hanem a döntés minőségét is javítja.
Készlet ellenőrzés és MRP paraméterek
A vállalat sikere szempontjából kulcsfontosságú az MRP-paraméterek optimális szabályozása, ésszerű rendelési mennyiségek meghatározása, az ideális rendelési időzítés beállítása és a biztonsági készlet optimalizálása. Az AI-alapú ERP-megoldások erősíthetik ezeket a folyamatokat, költséghatékonyabbá tehetik a működési munkafolyamatokat, javíthatják a szállítási teljesítményt és növelhetik az ügyfelek elégedettségét.
Az olyan mesterséges intelligencia technológiák, mint a NEMO, több módon is támogatják a készletoptimalizálást. Az ésszerű rendelési mennyiségek és biztonsági készletek meghatározásával a vállalatok elkerülik a felesleges raktározási költségeket és a lekötött készpénzt a készletkezelés során.
Ezen túlmenően az AI stratégiai tervezési megbízhatóságot biztosít az optimális jövőbeli raktárkészlethez azáltal, hogy pontos fogyasztási előrejelzéseket készít a termékekhez és alkatrészekhez. Megjósolja a legjobb feltöltési időket és MRP-paramétereket is, biztosítva a termékek időben történő elérhetőségét és elkerülve az áruszállítási késéseket. A múltbeli rendelések vagy szállítások utántöltési idejének elemzésével, valamint az előrejelzések, bizonytalanságok és egyéb releváns tényezők figyelembevételével meghatározható az újrarendelés optimális ideje.
Tiszta adatok és törzsadatok optimalizálása
A tiszta, optimalizált törzsadatok használata döntő fontosságú lehet a vállalat versenyelőnyéhez. A mesterséges intelligencia által támogatott ERP-rendszerek automatikusan felismerik az adatkészletekben lévő mintákat, anomáliákat és szabálytalanságokat. Adatpontok millióiból nyernek értékes betekintést a vállalat jelenlegi állapotába, pontos és átfogó képet adva az operatív adatleltárról. Képesek az információk pontos olvasására, értelmezésére és elemzésére.
Ezenkívül a duplikált rekordok automatikus azonosítása javítja az adatok konzisztenciáját. A hiány-bányászati technológia kihasználásával a vállalatok folyamatosan nyomon követhetik működésük adatminőségét és észlelhetik a folyamateltéréseket.
