Всего лишь плод нашего коллективного воображения до недавнего времени, ИИ (искусственный интеллект) в настоящее время является движущей тенденцией в технологиях. По данным Gartner, внедрение AI увеличилось на 270% в период с 2015 по 2019 год. Ожидается, что к 2027 году мировой рынок ИИ достигнет примерно 267 миллиардов долларов, согласно Fortune Business Insights. Одной из областей, в которой AI оказывает огромное влияние, является программное обеспечение для планирования ресурсов предприятия или ERP. Какова связь между ERP и ИИ и как AI улучшает ERP? Давайте обсудим.

Аналитика данных и прогнозирование

Анализ данных и прогнозирование этих данных необходимы в любом программном обеспечении для бизнеса. В управляемой AI - ERP данные становятся действительно мощным инструментом благодаря способности ИИ работать с огромными объемами данных. Помимо высокопроизводительных вычислений, AI также предоставляет подробные сведения о производительности бизнеса, клиентах, продажах и многом другом в режиме реального времени.

С помощью ИИ ваше решение ERP также может обрабатывать исторические данные и прогнозировать будущую производительность и потребности. Например, если вы ведете сезонный или циклический бизнес, AI и ERP могут предоставить вам гораздо более надежный способ прогнозирования простоев и подъемов, что позволит вам сделать более экономичный выбор в будущем.

Управление цепочкой поставок

AI в ERP также может дать вам более четкий контроль над цепочкой поставок . Управление вашим складом и запасами станет значительно проще, поскольку искусственный интеллект анализирует различные точки данных, включая колебания спроса, сбои в цепочке поставок и многое другое. AI упрощает логистику и помогает обеспечить своевременную доставку клиентам. Складская обработка и даже планирование маршрутов стали проще благодаря ERP на основе ИИ.

Оптимизированный бизнес-офис

Исторически сложилось так, что бухгалтерский отдел был наиболее устойчивым к изменениям, возможно, благодаря наследию электронных таблиц или большому объему бумажных файлов во многих офисах. AI и ERP переносят отдел бухгалтерии в 21 век, предоставляя компаниям возможность быстро и легко проверять отчеты и счета-фактуры между отделами, отдельными офисами и проектами. AI также может автоматизировать процессы, чтобы упростить ежеквартальные отчеты и отчеты за год.

Улучшение «мягкого прикосновения»

Это может показаться нелогичным, но AI в ERP также может улучшить так называемые «мягкие» процессы, включая обслуживание клиентов и управление персоналом. ИИ автоматизирует все данные и процессы в HR, безошибочен и более эффективен. И это может даже обеспечить набор новых сотрудников на основе данных. С точки зрения бизнеса, наличие простого доступа к полному файлу клиента помогает гарантировать, что сотрудники компании точно знают, где находятся и были болевые точки этого клиента. Таким образом, они могут обеспечить лучшее обслуживание клиентов.

Наконец, ERP и AI могут помочь оптимизировать вашу воронку продаж. Чат-боты могут решать сегментацию и реагировать в режиме реального времени на ранних этапах воронки, освобождая ваших агентов по продажам, чтобы они могли сосредоточиться и вмешаться, когда цель подготовлена и готова к конверсии.

ERP и AI — это преобразующая комбинация программного обеспечения для бизнеса.

Со временем ERP-системы эволюционировали. Современные ERP-системы предлагают более простой автоматизированный ввод данных, автоматизацию бизнес-процессов, а также фантастические функции отчетности и визуализации. Интеграция искусственного интеллекта в ERP коренным образом изменит способ управления корпоративными данными и операциями. С помощью систем ERP предприятиям не нужно будет тратить время и энергию на правильное кодирование и ввод каждой последней детали транзакции, чтобы завершить действие. Искусственный интеллект может еще больше освободить людей от многочисленных обязанностей, для выполнения которых в настоящее время требуется человеческий интеллект.

Искусственный интеллект (ИИ) это «способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные» с людьми. Применение программного обеспечения и методов искусственного интеллекта к решениям ERP известно как AI в ERP. Интерактивные чат-боты, интеллектуальная автоматизация процессов и финансовое планирование с использованием ИИ — все это примеры инструментов AI, используемых в программном обеспечении ERP. Система ERP с возможностями искусственного интеллекта работает, чтобы влиять на повседневные процессы и операции компании. Компании могут повысить производительность, расширяя человеческие возможности за счет оптимизации рутинных процессов, устранения человеческих ошибок и сокращения эксплуатационных расходов. Множество функций компании, включая бухгалтерский учет, аналитику, интеллектуальный анализ данных, автоматизацию продаж и управление складом, могут выиграть от применения AI в системах ERP.

Чтобы получить конкурентное преимущество, предприятия прибегают к интеллектуальным технологиям и искусственному интеллекту. Интеллектуальное производство и машинное обучение уже помогают предприятиям повышать производительность, например, с точки зрения финансов и управления клиентами. Давайте рассмотрим, как AI повлияет на ERP-системы в этих трех областях.

• Обработка данных и бизнес-аналитика. Осмысление растущего объема данных — одна из основных проблем, с которыми мы сталкиваемся. Имея так много информации о клиентах, их поведении и процессах организации, трудно не воспользоваться и извлечь из нее соответствующие идеи. С AI и ML, интегрированными в ваше облачное программное обеспечение ERP, вы сможете вводить данные в надежные алгоритмы AI. После этого вы сможете определить тенденции в вашем процессе и операциях, которые в противном случае могли бы быть незаметны.
• Автоматизация процессов. Автоматизация бизнес-процессов поможет вам сэкономить время и деньги. Есть некоторые обязанности, которые выполняются часто и повторяются в каждом бизнесе. Такие рутинные процессы можно автоматизировать с помощью машинного обучения. Кроме того, это поможет вам сэкономить много времени, денег и человеческих ресурсов. С искусственным интеллектом и машинным обучением, встроенными в вашу ERP-систему и производственное программное обеспечение, вы можете направить свои человеческие ресурсы на более важные и высокоприоритетные задачи.
• Пользовательский опыт. Направление взаимодействия пользователей с клиентами упрощается за счет интеграции ИИ или машинного обучения в ERP любой компании. Использование данных о клиентах дает представление о динамике цепочки спроса и предложения и помогает понять тенденции покупок. Передовые алгоритмы искусственного интеллекта в сочетании с ERP помогают отслеживать поведение клиентов, измерять, как часто они посещают веб-сайты, и оценивать покупательную способность потребителей. Понятно, что AI ERP оптимизирует бизнес-процессы, улучшая качество обслуживания клиентов и доверие потребителей. Еще одним преимуществом этого метода является то, что его можно использовать для отслеживания пробелов, решения проблем и быстрого исправления ошибок.
• Улучшенные маркетинговые решения: интеграция ERP с искусственным интеллектом и машинным обучением также помогает в изучении неизведанных возможностей для бизнеса. Такой подход предоставляет о клиентах информацию об их моделях покупок, поле, возрасте, демографии и других факторах. Благодаря ERP-системе, поддерживающим AI, предприятия теперь могут лучше обслуживать клиентов и взаимодействовать с различными рыночными группами. До этого момента многие рынки игнорировались, но внедрение ИИ улучшило видимость рынка и позволило компании изучить другие возможности.

Есть и другие многочисленные преимущества ERP-системы на базе AI для улучшения бизнес-процессов. Далее рассмотрим некоторые из них.

1. Интеллектуальная обработка данных: программное обеспечение ERP — это умный способ повысить производительность и эффективность ваших бизнес-процессов, но оно не может обрабатывать данные с той же сверхзвуковой скоростью, что и система с поддержкой ИИ, без вмешательства человека. С помощью ERP-системы, интегрированной с искусственным интеллектом, вы можете получать доступ к данным в режиме реального времени из многих отделов и делать соответствующие выводы для точного и эффективного планирования. Без какой-либо или очень небольшой помощи человека он генерирует подробные отчеты.
2. Интегрированная и расширенная аналитика. Технология искусственного интеллекта способна обрабатывать огромные объемы данных. Стандартная система ERP может создавать подробные отчеты, оценивая имеющиеся у нее исторические данные, но система с поддержкой AI идет гораздо дальше. Вы можете использовать прогнозную аналитику, чтобы повысить уверенность в своих решениях. Это повышает гибкость вашего бизнеса и позволяет подходить к проблемам со всех сторон.
3. Повышение точности прогнозирования. Искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более привлекательными в качестве многообещающих технологий для повышения точности прогнозов ERP-система с возможностями искусственного интеллекта помогает компании улучшать свои процедуры прогнозирования. Это программное решение предназначено для устранения разрыва между прогнозируемыми и фактическими потребностями, от оценки бизнес-требований и потребностей в персонале до движения денежных средств и других основных видов деятельности.
4. Повышение автоматизации. Ручной ввод данных может привести к огромной нагрузке на ваших сотрудников, стоить вам многих человеко-часов и быть подверженным ошибкам. Комбинируя ERP-систему с AI, вы можете автоматизировать рабочие процессы, сэкономить время, устранив необходимость взаимодействия с человеком при загрузке данных, и повысить эффективность работы.
5. Максимальное повышение эффективности процессов. Бизнес-операции еще больше улучшаются за счет добавления AI в вашу ERP-систему. Это передовое решение ERP анализирует ваши предыдущие данные, чтобы рекомендовать наиболее продуктивные процессы или рабочие процессы. Бизнес-операции оптимизированы, и каждая работа выполняется быстро и без ошибок, что приводит к значительной экономии времени и повышению эффективности.
6. Упрощенный доступ к данным. Когда искусственный интеллект стал частью ERP-систем, предприятия получили возможность извлекать информацию из больших наборов данных и преобразовывать ее в полезную информацию. В конечном итоге это привело к выбору и действиям, выгодным для расширения бизнеса.
7. Обеспечение большей гибкости. Внедрение ERP с поддержкой AI оптимизирует бизнес-процессы и делает компании более гибкими. Благодаря интеграции ИИ рутинные процедуры, которые когда-то отнимали значительную часть продуктивного времени ваших сотрудников и приводили к снижению эффективности, теперь автоматизированы.
8. Создавайте специализированные бизнес-отчеты . Внедрение технологии искусственного интеллекта меняет способ создания отчетов. Интегрированная система ERP может извлекать корпоративные данные и создавать подробные отчеты в нужном для пользователей формате. Это устраняет необходимость ручного извлечения данных, расчетов и согласования отчетов. Благодаря автоматизации поиск конкретной информации значительно упрощается, и, что наиболее важно, повышается качество отчетов, что повышает ценность аналитических решений для роста компании и повышения рентабельности инвестиций.

Мы предлагаем легко настраиваемые и быстро развертываемые отраслевые решения, такие как система управления складом (WMS), планирование производственных ресурсов (MRP) и решение Point-of-Sale (POS). Помимо готовых отраслевых решений, предлагаем интегрируемые модули ERP для улучшения, ускорения и упрощения процессов. Наша платформа, предлагает встроенные функции BI и AI в основной ERP в качестве функций.

Согласно исследованию рынка, к 2025 году рынок AI + ERP вырастет примерно на 190 миллиардов долларов. Пришло время предприятиям перейти на новейшие операции и процессы ERP-системы, потому что цифровая трансформация — это новая особенность новой эры. В то время как машинное обучение помогает реструктурировать бизнес-среду, внедряя инновации и автоматизацию, AI упрощает управление задачами. Появление новейших ERP-решений служит примером операционной эффективности, для достижения которой в ближайшем будущем потребуются искусственный интеллект и машинное обучение.

Организации вкладывают значительные средства в технологии искусственного интеллекта (ИИ), используя их наряду с машинным обучением и расширенной аналитикой, чтобы сделать свои бизнес-данные более действенными, чем когда-либо. Ожидается, что к 2025 году мировой рынок ИИ будет оцениваться в 38,46 млрд долларов .

Вы планируете последовать передовому примеру? Интегрируя инструменты искусственного интеллекта в свое корпоративное программное обеспечение, вы можете расширить функциональность своих основных функций и получить больше от своих инвестиций.

Сегодня мы поговорим о роли AI в ERP и о том, как он меняет бизнес к лучшему.

1. Выявление сложных шаблонов данных

Одним из элементов, который отличает ИИ от механической или основанной на правилах аналитики данных, является то, что AI может адаптироваться и учиться. Поскольку он обрабатывает данные, проходящие через вашу ERP-систему, AI не просто повторно извлекает из них одни и те же детали. Скорее, он ищет в себе глубокие и сложные закономерности.

Когда ERP позволяет такую же степень адаптивности, вы можете выйти за рамки простого сбора бизнес-данных. Вы можете использовать его для повышения производительности и эффективности операций.

При минимальном руководстве со стороны человека искусственный интеллект в ERP может помочь в планировании, решении проблем и разработке стратегии в вашей организации.

2. Расширенные модели прогнозирования

Точные прогнозы помогают более эффективно выполнять такие функции, как складирование и управление цепочками поставок.

Например, цепочки поставок меняются почти постоянно, что затрудняет отставание традиционных систем ERP. Когда возможности искусственного интеллекта интегрированы в процессы ERP, вы можете улучшить прогнозы, сопоставляя исторические данные с текущими условиями.

В производственной сфере это упрощает балансировку спроса и предложения, помогая организациям избежать общих проблем с перепроизводством или недопроизводством.

Инструменты искусственного интеллекта также могут обнаруживать неэффективные процессы по мере их возникновения, предлагая решения для повышения производительности и сокращения ненужных затрат. Система даже может определить, какие процессы потребляют слишком много энергии, предлагая альтернативы и используя предиктивную диагностику для минимизации потерь ресурсов.

На складе AI помогает менеджерам улучшить прогнозирование спроса, чтобы руководство могло подготовить свой персонал к сбоям в цепочке поставок.

Что касается продаж, более точный и детализированный анализ данных помогает членам команды находить более жизнеспособных клиентов, что повышает производительность сотрудников и коэффициент конверсии.

3. Более точное программное обеспечение для аудита и учета

Многие компании уже полагаются на программное обеспечение ERP для бухгалтерского учета, аудита и подготовки финансовых документов.

С программным обеспечением AI вы можете запускать эти отчеты с помощью интеллектуальной программы, способной выявлять распространенные проблемы, от нарушений при вводе данных до подозрительных или необычных транзакций.

С помощью нескольких щелчков мыши AI может быстро проанализировать все данные, собранные как пользователями, так и поставщиками, и оценить общую степень вашего финансового риска. Некоторые инструменты даже можно обучать с помощью экспертных знаний CPA с помощью приложений машинного обучения.

Обладая таким уровнем интеллекта, финансовые отделы могут использовать AI в ERP для повышения точности своих прогнозов, подобно тому, как менеджеры складов используют программное обеспечение для более точных прогнозов.

В бухгалтерском учете ИИ может делать больше, чем прогнозировать отчет о прибылях и убытках (P&L). AI также может использовать внутренние и внешние драйверы данных для поиска тенденций и корреляций, которые поддерживают ваши задачи прогнозирования.

Примеры внутренних драйверов данных включают:

• Прошлые финансовые показатели вашей компании
• Ваш текущий портфель работ
• Прогнозируемые заказы на проекты
• Предстоящие выпуски продуктов
• Новые рыночные возможности

Ваша группа финансового планирования и анализа (FP&A) уже должна постоянно следить за этими факторами прогнозирования, поскольку они предсказуемы и специфичны для вашего бизнеса.

С другой стороны, внешние драйверы обычно находятся вне вашего контроля. К ним могут относиться:

• Колебания цен на товары
• Макроэкономические тенденции
• Воздействие на цепочку поставок
• Инфляция и изменение курса валют

4. Расширенные HR-функции

Большинство решений ERP предоставляют базовые функции управления персоналом (HR). Благодаря расширенным аналитическим возможностям, предоставляемым системами AI, вы можете усилить эти функции.

AI может помочь менеджерам по персоналу внимательно следить за производительностью сотрудников, чтобы они могли принимать более обоснованные решения в отношении вознаграждений.

ИИ также может упростить и оптимизировать процессы найма и адаптации, используя данные о кандидатах для более точного анализа их навыков и опыта.

5. Улучшенное обслуживание клиентов

Превосходное обслуживание клиентов зависит от надежных данных. Представителям компании нужен быстрый доступ к информации о покупателе, как только поступает вопрос или запрос. Обладая этой информацией, они могут дать индивидуальный ответ, соответствующий индивидуальным потребностям.

В некоторых случаях вы можете компенсировать часть этого ручного труда с помощью чат-бота. Исследования показывают, что почти 40% пользователей Интернета по всему миру предпочитают взаимодействовать с чат-ботом, а не с агентом виртуального сервиса, и на то есть веские причины. Современные боты на базе искусственного интеллекта стали более интеллектуальными, интуитивно понятными и способными, чем когда-либо прежде.

Если вы уже внедрили ERP-систему, рассматривали ли вы возможность дополнить ее функциями AI? Это может помочь вашей команде выявить недостатки, устранить неточности и повысить уровень обслуживания.

Если вы еще не внедрили платформу ERP, самое время начать изучать роль AI в ERP. Все больше решений предоставляют эти расширенные функции, и важно знать, что вам нужно, а что нет, прежде чем приступить к выбору ERP .

Наша команда консультантов по ERP может помочь вам оценить, где AI может принести наибольшую пользу вашим операциям. Свяжитесь с нами для платной консультации .

В течение десятилетий системы планирования ресурсов предприятия (ERP) оставались относительно застойными решениями в том, как они управляют корпоративными данными и обрабатывают их. Эти корпоративные системы по-прежнему требуют, чтобы люди вводили данные в систему. Эти же люди (или пакетные процессы) должны затем перемещать данные по системе для поддержки некоторых бизнес-операций. После этих шагов обработки система может сделать результаты доступными для людей, чтобы они могли принимать бизнес-решения, признавать доход и платить сотрудникам. На протяжении десятилетий технологический процесс этой ERP-системы практически не менялся.

Конечно, ERP-системы развивались с годами. Современные ERP-системы обеспечивают более простой и автоматизированный ввод данных, автоматизацию бизнес-процессов, оповещения и сообщения о каждом мыслимом системном событии, а также потрясающие инструменты отчетности и визуализации. ERP-системы поставляются через облако, и все они заключены в новейший визуально привлекательный пользовательский интерфейс для любого устройства, которое у вас может быть под рукой в то время. К сожалению, эти усовершенствования обработки не изменили фундаментальной природы ERP-систем.

Использование AI в ERP радикально изменит способ управления бизнес-данными и процессами. Системы ERP больше не будут требовать от людей усилий и интеллекта для правильного кодирования и ввода каждой мельчайшей детали бизнес-транзакции для завершения операции. Людям больше не придется терпеливо ждать у экрана компьютера, чтобы утвердить отчеты о расходах сотрудников или контролировать состояние заводского оборудования и запасов. Людям также не нужно будет запускать десятки отчетов, а затем нарезать их вместе, чтобы получить важные бизнес-идеи о том, нужно ли им заказывать еще 100 виджетов для заказов в этом месяце.

Искусственный интеллект обещает еще больше освободить людей от многих задач, для выполнения которых требуется человеческий интеллект. Давайте дополнительно рассмотрим искусственный интеллект и объясним, как он используется для преобразования решений ERP, и дадим ответы на некоторые часто задаваемые вопросы.

Искусственный интеллект — это способность компьютеров выполнять задачи, требующие интеллекта. Программное обеспечение ИИ — это компьютерные приложения, которые могут выполнять задачи, для выполнения которых ранее требовался человек или люди. Категории искусственного интеллекта варьируются от систем зрения, которые могут видеть и распознавать изображения, до инструментов глубокого обучения, которые обрабатывают огромные объемы данных для изучения закономерностей и принятия решений на основе данных.

Системы технического зрения

Эти системы обеспечивают машинное зрение и распознавание изображений. Приложения машинного зрения — это глаза для компьютеров и приложений робототехники, а также принимают решения по изображению. Эти системы получают изображения, классифицируют и принимают решения по изображениям. Примерами являются системы, используемые для определения деталей на складе, и устройства обнаружения света и дальности (лидары) на автономных транспортных средствах.

Речевые системы

Еще один структурный элемент систем AI, речевые системы преобразуют текст в речь и речь в текст. Эти системы обеспечивают критически важные интерфейсы человек-машина, которые позволяют превращать речь на всех языках и диалектах в текст, который становится инструкциями, выполняемыми на машинах. Обратное — преобразование текста в речь — обеспечивает интерактивный речевой ответ устройства людям. Эти инструменты лежат в основе диалоговых ботов, используемых в потребительских сервисах, таких как Siri от Apple и Alexa от Amazon.

Обработка естественного языка (NLP)

Системы НЛП могут понимать произносимое слово и управлять взаимодействием между машинами и людьми. Эти системы выполняют широкий спектр операций с лингвистической информацией. Системы НЛП извлекают, классифицируют, переводят, отвечают и генерируют текст. Механизмы НЛП предоставляют интерфейсы, которые позволяют людям «разговаривать» через машины. Инструменты перевода, которые позволяют людям во всем мире вести беседу на разных языках, являются ярким примером НЛП в действии.

Экспертные системы

Экспертная система используется для управления обширным набором правил, созданных экспертами в определенной предметной области. Эти системы решают очень сложные логические задачи и могут использовать обширные базы знаний при принятии решений. Экспертная система может помочь медсестрам и врачам поставить правильный диагноз или научиться играть и побеждать в шахматах против мировых гроссмейстеров.

Машинное обучение (ML)

Системы машинного обучения обрабатывают большие объемы данных и учатся на них для получения результатов. Системы машинного обучения можно разделить на контролируемые, неконтролируемые или использующие глубокое обучение. Тип используемой системы машинного обучения зависит от характера проблемы, но различные типы также могут работать параллельно с массивом данных для получения результатов. Приложения машинного обучения, предназначенные для потребителей, включают в себя предложения фильмов, предоставленные Netflix, и распознавание лиц, используемое Facebook, чтобы отмечать ваших друзей и семью на фотографиях.

Робототехника

Системы робототехники объединяют аппаратное и программное обеспечение из нескольких областей искусственного интеллекта в устройство, которое может выполнять задачи, которые ранее требовали участия человека. Робототехника используется для помощи или замены людей в широком спектре функций. Роботы для производства автомобилей, пылесос iRobot, автономные складские транспортные средства и лучший друг человека (непритязательная собака) — все это продукты робототехники.

Планирование

Системы планирования используются, когда система объектов нуждается в процедурном процессе для достижения набора целей. Например, транспортным системам необходимо определить, как лучше всего управлять парком транспортных средств для перевозки товаров со складов в розничные магазины. Персоналу складских операций необходимо спланировать, как наилучшим образом хранить материалы, чтобы удовлетворить требования к предстоящим заказам. По мере того, как инструменты планирования становятся более понятными, им уделяется все больше внимания для решения проблем, управляемых приложениями ERP.

В ERP технологии искусственного интеллекта берут на себя задачи, для выполнения которых ранее требовался человеческий интеллект. ERP-системы управляют созданием, обработкой и составлением отчетов, а также поддерживают управление бизнес-информацией для организаций. Эти критически важные потребности в обработке данных охватывают бизнес-операции, включая финансы, производственные операции, складские помещения, проекты и персонал, необходимый для ведения бизнеса. По мере того, как программное обеспечение и машины AI продолжают приобретать навыки и интеллект, они могут выполнять все больше и больше повседневных задач, которые в настоящее время требуют от человека просмотра или анализа огромных объемов данных, которые могут быть выполнены только компьютером.

ИИ используется для помощи во всех этих областях обработки корпоративных данных. AI помогает с предварительной тяжелой работой, необходимой в любой системе для создания правильных данных. Разговорные боты позволяют пользователям общаться или отправлять текстовые сообщения системе для создания заказов, ввода отчетов о расходах, обновления статуса задания и подтверждения получения продукта на складе, среди других задач. Эти боты могут выполнять практически любую задачу, которая ранее требовала от пользователя открытия экрана и ввода данных в систему. Кроме того, по мере того, как роботы становятся более автономными, они берут на себя все больше и больше изнурительных и опасных производственных и складских задач.

Инструменты искусственного интеллекта дополняют и могут решать многие распространенные проблемы управления данными ERP. Информация, поступающая в ERP-системы, часто бывает неполной или даже неверной. В записях отчета о расходах, деталях строк заказа на покупку и в журналах главной книги может отсутствовать сегмент данных, необходимых для завершения обработки. Представитель службы поддержки клиентов может использовать старый адрес клиента, не зная, что клиент переехал на прошлой неделе. Приложение с доступом к сотням транзакций о поставщике имеет более актуальную информацию о финансовом состоянии этого поставщика, чем сотрудник компании по закупкам. Инструменты искусственного интеллекта применяются к этим и другим проблемам обработки ERP, устраняя проблемы с данными, позволяя бизнес-процессам двигаться вперед.

Для поддержки более продуктивного и прибыльного бизнеса, AI используется для принятия более важных бизнес-решений. Инструменты искусственного интеллекта, имеющие доступ к большему объему данных и способные обрабатывать больше, чем любой человек, могут определить, какие лиды продаж принесут наибольшую прибыль, какое оборудование может перегреться, правильную цену для клиента, и какие сотрудники, скорее всего, покинут компанию. Эти решения выходят за рамки базовой автоматизации процессов и отличают инструменты ИИ от инструментов автоматизации прошлого.

Примеры использования AI в распространенных процессах, поддерживаемых ERP

В настоящее время ИИ применяется для решения проблем бизнес-процессов, затрагивающих несколько отраслей. Решения делятся на три большие категории:

• Вспомогательные средства и дополнения
• Совершенствование процессов
• Планирование и прогнозирование

Эти решения являются горизонтальными решениями, поскольку они используются в самых разных отраслях.

Общие примеры приложений AI в ERP включают следующее:

Разговорные AI-боты

Эти чат-боты очень похожи на хорошо знакомых потребителю цифровых помощников Siri, Alexa и цифрового помощника Google. Большинство поставщиков ERP придумали своих собственных цифровых помощников или могут общаться с помощью одного из ведущих потребительских чат-ботов. Возможности этих чат-ботов продолжают расти, и они очень полезны для людей, которые получают выгоду от операций без помощи рук, таких как торговый представитель, которому необходимо разместить заказ во время поездки от клиента, представитель выездного обслуживания, которому необходимо повторно заказ запчастей для ремонта и складских рабочих.

Автономные мобильные роботы (AMR - Autonomous Mobile Robots)

Роботы уже давно являются опорой в автомобилестроении и других крупномасштабных повторяющихся производственных средах. Роботы последнего поколения теперь могут передвигаться и выполнять операции автономно. Эти роботы оснащены технологиями, используемыми в беспилотных или автономных транспортных средствах, такими как лидар и 2D- или 3D-карты окрестностей. Благодаря инвестициям автомобильной промышленности стоимость компонентов упала до такой степени, что AMR теперь являются вариантом для компаний любого размера.

Общая эффективность оборудования (OEE - Overall Equipment Effectiveness)

ИИ используется для мониторинга и моделирования поведения оборудования. Инструменты искусственного интеллекта поддерживаются огромными объемами данных, которые теперь можно передавать через устройства Интернета вещей (IoT). Стоимость устройств IoT упала до такой степени, что теперь можно отслеживать показания сотен датчиков с машин на производственной линии в режиме реального времени. Эти огромные объемы данных — идеальные кандидаты для алгоритмов машинного обучения. Информация о времени безотказной работы, производительности и качестве продуктов выводит OEE на новый уровень.

Продажи

Инструменты искусственного интеллекта используются для улучшения важных процессов продаж , включая рекомендации потенциальных клиентов и возможностей, ценообразование продуктов и автоматизацию предложений по допродаже и перекрестным продажам. Эти процессы продаж созрели для улучшения с помощью AI. Инструменты ИИ с правильными данными имеют преимущество перед средним торговым представителем. Эти инструменты могут просматривать огромное количество исторических данных о клиентской базе, чтобы определить, какие потенциальные клиенты следует использовать, и установить оптимальную цену для заказа продукта.

Маркетинг

Команды по маркетингу открывают более богатые возможности, основанные на искусственном интеллекте. Маркетинговые инструменты используют объемы данных, полученных от клиентов, для адаптации уникальных сообщений и опыта. AI может собирать информацию о клиентах, просматривая социальные сети, взаимодействие со службой поддержки и системы качества продукции. Интеллектуальные маркетинговые инструменты также обещают самонастраиваться, когда цели не достигаются.

Планирование склада

AI идеально подходит для правильной организации и перемещения материалов и продуктов на складе. Менеджеры склада часто остаются наедине со своими интуитивными чувствами и реактивными мерами в отношении того, как лучше всего настроить склад. Алгоритмы ИИ могут собирать данные из систем заказа, производства и склада, определять оптимальное использование склада и даже изменять конфигурации в соответствии со спросом. Управление складом приобретает совершенно новый смысл, когда инструменты AI помогают людям, чья работа заключается в управлении этими операциями.

Планирование производства

Наконец, процессы планирования производственного производства получают значительный импульс, когда в эти процессы внедряется искусственный интеллект. Этапы планирования на макроуровне пытаются спланировать, сколько продукта необходимо произвести за определенный период, чтобы получить дополнительную информацию при привязке к другим факторам, которые могут влиять на покупательское поведение, включая настроения потребителей или погодные воздействия. Микроуровень — планирование отдельных производственных операций — также получает дополнительный интеллект, когда он может получить доступ и реагировать на динамические изменения в заказе.

Проблемы внедрения AI и ERP

Как и при внедрении любой новой технологии, внедрение технологии AI сопряжено с трудностями. Некоторые из этих проблем такие же, как и в любом технологическом проекте. Проект ИИ должен иметь поддержку со стороны квалифицированных специалистов, быть достаточно укомплектованным персоналом и финансироваться, а также должным образом управляться, чтобы избежать расползания масштаба. Те же критические факторы успеха, которые применимы к любому техническому проекту, применимы и к проектам AI. Несмотря на то, что инструменты ИИ блестящие и новые, это не обязательно означает, что они смогут обойти проверенные и верные принципы управления проектами.

Помимо основ проекта, проекты AI ставят уникальные задачи. Первая проблема заключается в том, что ИИ — сложная техническая область. Таким образом, любая компания, желающая в полной мере воспользоваться преимуществами этой технологии, должна иметь соответствующий опыт для управления решением. Высококвалифицированные специалисты по обработке и анализу данных обходятся дорого, но необходимы компаниям, берущим на себя масштабные и долгосрочные инициативы в области искусственного интеллекта. Небольшие компании могут не иметь ресурсов или потребности в высокооплачиваемом специалисте по обработке данных, работающем полный рабочий день, но им необходимо обеспечить, чтобы персонал, разбирающийся в данных, контролировал и корректировал инструменты AI. Инструменты ИИ часто требуют большего ухода и поддержки, чем традиционные инструменты обработки данных.

Точно так же программное обеспечение ИИ не работает само по себе. Помимо некоторых относительно простых приложений AI, компания не должна ожидать, что просто подключит часть программного обеспечения ИИ и покончит с этим. Для реализации всех потенциальных преимуществ программных инструментов AI потребуется постоянный мониторинг, техническое обслуживание и корректировка в долгосрочной перспективе. Организациям необходимо создать специальную межфункциональную группу экспертов по AI для наблюдения за текущим использованием инструментов ИИ в организации.

Наличие достаточного количества надежных данных — самая насущная проблема, с которой сталкиваются самые передовые и эффективные реализации AI. Алгоритмы, лежащие в основе проектов ИИ, должны получать и обучать данные для принятия решений. Представьте себе алгоритм AI, обученный вычислять лучшую цену на продукт. «Лучшая» цена определяется как та, которая сохраняет прибыль от продаж и все же будет принята покупателем. У компаний, которые производят сложные специализированные продукты, может быть ограниченный набор данных для обучения ИИ принятию решения. Когда дело доходит до определения цены, алгоритм должен иметь достаточное количество примеров для принятия правильного решения. Эти инструменты отлично работают для чего-то вроде стоимости авиабилета или удлинителей, продаваемых на Amazon, но они могут иметь проблемы с ограниченными наборами данных, доступными для большего количества продуктов, изготовленных на заказ.

Наконец, поскольку программное обеспечение AI все больше берет на себя роль принятия важных бизнес-решений, не менее важно, чтобы компания понимала последствия от принятых решений со стороны программного обеспечения. Последствия для компании наличия инструмента, который принимает неверные ценовые решения, могут быть серьезными. Но, что еще хуже, инструмент, используемый для принятия решений о найме и увольнении, необходимо понимать и тщательно контролировать. Включение паршивой части программного обеспечения ИИ может привести к повреждению, которое будет трудно восстановить.

В заключении, часто задаваемые вопросы (FAQ)

AI в ERP — это применение программного обеспечения и инструментов искусственного интеллекта к решениям ERP. Инструменты искусственного интеллекта, используемые в программном обеспечении ERP, включают интерактивных чат-ботов, интеллектуальную автоматизацию процессов и финансовое планирование с использованием искусственного интеллекта.

ERP с поддержкой AI относится к программным решениям ERP, использующим все преимущества технологий ИИ. Здесь искусственный интеллект является неотъемлемой частью решения ERP. Поставщики ERP-систем с поддержкой AI прокладывают путь к будущему ERP-решений.

Ведущие поставщики ERP также лидируют в области AI в ERP. Крупнейшие имена в бизнесе имеют зрелые и расширяющиеся стеки решений ИИ. Примерами могут служить Leonardo от SAP и Coleman AI от Infor.

AI не заменит ERP в ближайшее время. Инструменты искусственного интеллекта значительно улучшают многие проблемы обработки данных. Однако искусственный интеллект не заменяет возможности обработки данных ERP; ИИ добавляет дополнительный интеллект в ERP-системы.

В 2023 году искусственный интеллект продолжит помогать людям избавляться от рутинных задач ERP, таких как ввод отсутствующих данных или принятие простых решений. ИИ будет наиболее полезен для улучшения прогнозов и планирования решений на корпоративном уровне. Наконец, обратите внимание на инструменты искусственного интеллекта, чтобы превратиться из приятной функции в обязательную функцию программного обеспечения ERP.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q

← Вернуться в раздел публикаций ERP