AI és RPA: hype vagy értéknövelő technológiák
Az üzleti világban nincs titkos recept a garantált sikerhez. A vállalat digitális gerincét képező vállalati erőforrás-tervezés (ERP) szintjén intelligens cselekvést végrehajtó vállalatok azonban előrébb járnak. A legjobb gyakorlatok felhasználhatók annak szemléltetésére, hogy a mesterséges intelligencia (AI) és a robotfolyamat-automatizálás (RPA) milyen új távlatokat nyit meg, mint értéknövelő kulcstechnológiákat.
Az AI és RPA által támogatott ERP rendszerek hogyan teszik alkalmassá a gyáripart a jövő kihívásaira
A rendszerek optimalizálják energiafogyasztásukat a folyamatos működés során, a gépek minőségellenőrzést végeznek a gyártás során, a mobil robotok egymástól függetlenül jutnak át a gyárcsarnokokon – a mesterséges intelligencia (AI) és a robotizált folyamatautomatizálás (RPA) ipari potenciálja óriási. Ezek az új technológiák nagyobb hatékonyságot, rugalmasságot és megbízhatóságot biztosítanak a termelésben – és ezáltal egyértelmű versenyelőnyt.
A mesterséges intelligencia nem egy távoli jövőkép: a Reichelt elektronik tanulmánya azt mutatja, hogy a németországi megkérdezett ipari vállalatok több mint fele (58 százaléka) már alkalmaz mesterséges intelligenciát a termelésben – 31 százalékuk, 27 százalékuk legalábbis. részben. Mesterséges intelligenciát alkalmaznak a termelékenység növelése, a minőség-ellenőrzés, a folyamatok optimalizálása és a kiberbiztonság javítása érdekében.
A mesterséges intelligencia által támogatott ERP rendszerek (gyakran még mindig elképzelhetetlen) lehetőségei
A mesterséges intelligencia a vállalati folyamatok számos végén alkalmazható, és már most is valódi hozzáadott értéket teremt, például a terepi szolgáltatásmenedzsmentben. A helyszíni szervízben a vevő telephelyén dolgozó munkatársaknak gyakran meg kell küzdeniük azzal a problémával, hogy szervizelés esetén – például ha egy gép meghibásodik – a gyors diagnózis rendkívül nehézkes, ezért a pótalkatrészek beszerzése némi időt igénybe vehet. idő. Ez azt jelenti, hogy a terepszolgálatban dolgozó munkatársak a tervezéstől kezdve felhívják kollégáikat, hogy azonosítsák a hibát és tegyenek javaslatot a cselekvésre. Ez rengeteg erőforrást leköt, és sok időbe kerül – az ügyféloldali leállás minden perce pedig túl sok. Itt egy mesterséges intelligencia által támogatott szervizmegoldás az ERP rendszerrel összekapcsolva nyújthat támogatást: egy átfogó adat- és tudásközpontban a szervizdokumentumok, de egy meglévő szervizeset teljes gépi dokumentációja és információs bázisa is megkereshető hasonló szolgáltatási esetekre. Ily módon az eredmények gyorsan szállíthatók, hogy a lehető legjobb alapot biztosítsák egy adott szolgáltatási alkalmazásra vonatkozó döntés meghozatalához.
Az adat- és tudásportál az adatbankokból táplálkozik az építési, szolgáltatási tudáscikkekkel és a technikusok implicit tudásával , és egy dokumentumkezelő rendszeren keresztül kapcsolódik össze . Az ERP rendszer digitális és mesterséges intelligenciával dúsított folyamat- és adatközpontként működik azáltal, hogy az összes információt egyesíti. Ez azt jelenti, hogy a javítási és karbantartási műveletek gyorsabban elvégezhetők – ideális esetben proaktívan, azaz még azelőtt, hogy egy adott szervizeset bekövetkezne. A megoldás azonban sokkal több lehetőséget rejt magában: egyben a kezdeti szikrát is teljesen új üzleti modellek kidolgozásához. Az ötlet az, hogy az ügyfelek közvetlen hozzáférést biztosítsanak a tudástartalomhoz, azaz külső kutatási kérelmeket önkiszolgálásként lehessen lebonyolítani annak érdekében, hogy a legjobb esetben önállóan oldják meg a zavart. A mesterséges intelligencia által támogatott szolgáltatások támogatják a gyártóipart olyan partnerökoszisztémák kiépítésében és karbantartásában, amelyek ügyfélközpontú ajánlatokkal növelik a termelékenységet. Pontosan itt jönnek be az intelligens ERP-rendszerek, amelyek jelentősen felgyorsítják az átalakítási folyamatot.
RPA a monotónia és jobb adatminőség ellen
Az AI és az RPA olyan ERP-területen is elvállalhat olyan feladatokat, amelyek korábban emberi, kézi beavatkozást igényeltek – különösen az üzleti adatok ismétlődő feldolgozását. Az RPA-nak köszönhetően az alkalmazottaknak már nem kell ezeket manuálisan átvinniük az ERP rendszerbe. Figyelembe véve, hogy ez a fárasztó és monoton eljárás minden üzleti folyamatra vonatkozik, beleértve a könyvelést, a gyártási műveleteket és a készletkezelést, óriási lehetőség rejlik az idő- és humánerőforrás-megtakarításban. Az RPA használatának azonban más előnyei is vannak: A robotizált folyamatautomatizálás megbízhatóvá teszi az ERP rendszeren belüli adatokat, és megakadályozza a feldolgozási problémákat, a duplikációkat, a sérült másolatokat vagy az üzleti folyamatok megzavarását. Végül ez jobb adatminőséget biztosít – ez az igazi Achilles-sarok a digitalizációs projektekben.
Az RPA további optimalizálási lehetőségeket is feltár a megrendelések bevitele és feldolgozása során. Mivel a rendelési folyamat a legtöbb vállalatnál szabványosított folyamat, az RPA segítségével nem csak hatékonyabb, hanem költséghatékonyabb is lehet. A szoftverrobot minden feladatot önállóan el tud végezni – a megrendelés visszaigazolásától a szállítólevél kinyomtatásán át a számla kiállításáig.
Az ügyfélkommunikációban is vannak szabványosított folyamatok: Az ismétlődő megkeresések automatikusan – és ezáltal gyorsabban – feldolgozhatók az RPA segítségével, ami viszont pozitív hatással van a vevői elégedettségre. Az ügyfelek aggodalmait úgy is előtérbe helyezheti, hogy a fontos kérdéseket közvetlenül a felelős személyre ruházza át. Az RPA rendszer kérésre automatikusan kézbesíti az olyan dokumentumokat is, mint a banki kivonatok és a számlák.
Három mesterséges intelligencia használati forgatókönyv a tipikus ERP-folyamatokhoz
Általában az AI képes optimalizálni a különböző üzleti folyamatokat. A megfelelő megoldások két kategóriába sorolhatók: felhasználói segítségnyújtás és bővítések, folyamatautomatizálás és fejlesztés a vállalat minden területén.
Gondoljunk csak a párbeszédes AI-botokra. Ezek a chatbotok hasonlóak a jól ismert digitális asszisztensekhez, mint például a Siri és az Alexa. Ezeknek a chatbotoknak a képességei egyre szélesebbek, és minden gyártási részlegben használhatók. Például a downstream logisztikában: A beszélgetési mesterséges intelligencia minden irányítási rendszerben használható olyan folyamatok kezelésére, mint a minőség-ellenőrzés, a termékvisszahívási eljárások, a készlet- és ellátási lánc menedzsment. Az alkalmazottak megadhatják a beszerzési kérelmeket, és rendszeresen ellenőrizhetik a szállítások állapotát a robottal való interakció révén. Azt is használhatják, hogy hangutasítással lekérdezzék egy megrendelés vagy szállítás állapotát. Ez erőforrásokat és időt szabadít fel, és csökkenti az adatbeviteli tevékenységekre jellemző hibaarányt.
Az AI-t a rendszer viselkedésének figyelésére és modellezésére is használják, vagyis az úgynevezett általános berendezés hatékonyságának (OEE) optimalizálására. Az AI-eszközöket az ERP-rendszerhez és a Dolgok Internetéhez (IoT) kapcsolódó, gépekhez kapcsolódó rendszerek hatalmas adatmennyisége táplálja. Az IoT-berendezések költsége ma már mérsékelt, ami lehetővé teszi az ipari vállalatok számára, hogy a gyártósoron lévő gépek több száz szenzorleolvasását valós időben figyeljék. Ez a hatalmas adatmennyiség pedig a gépi tanulási (ML) algoritmusok alapja. Így leegyszerűsödik a termék üzemidejének, teljesítményének és minőségének betekintése.
Az AI technológia a raktár- és termeléstervezés területén is nyereségesen használható, például anyagok és termékek raktári szállítása és mozgatása terén. Az AI-algoritmusok kombinálhatják a rendelési, gyártási és tárolási rendszerek adatait, hogy meghatározzák a raktár optimális kihasználtságát. Az igényeknek megfelelően módosíthatják a konfigurációkat is. A gyártási tervezési folyamatokat a mesterséges intelligencia is támogathatja. A makroszintű tervezési fázisban megjósolható, hogy egy adott időszakban hány terméket kell legyártani. További betekintést nyerhetünk a vásárlási viselkedésbe is. Az egyes gyártási folyamatok tervezése is további intelligenciára tesz szert, ha hozzá tud férni a dinamikus rendelésváltozásokhoz és reagál rájuk.
Precíziós leszállás vakrepülés helyett
Az AI és az RPA középtávon megváltoztatja az iparágat – különösen a közepes méretű gyártó vállalatoknál. Az AI már most is fontos szerepet játszik a kereslettervezésben, az IIoT-projektekben és az ellátási lánc digitalizálásában. A megfelelő eszközök például előre jelezhetik a szállítási szűk keresztmetszetek vagy az árváltozások hatásait, és alternatív cselekvési módokat javasolhatnak.
A sikeresen digitalizált vállalatoknál egy mesterséges intelligencia által támogatott ERP rendszer egyesíti a különböző egységekből származó adatokat – gyorsabban és értelmesebben, mint valaha. Az önellenőrző, önoptimalizáló folyamatok és digitális asszisztensek a robotizált folyamatautomatizálás és az üzleti analitika területéről egy „egyetlen igazságforrást” használnak, amely a további digitalizációs projektek és új és nyereséges üzleti modellek alapját képezi. A vállalatoknak ezért most kell cselekedniük, hogy versenyképesek maradjanak.
Forrás: Proalpha Group – Michael Finkler Ügyvezető igazgató
