Как искусственный интеллект меняет автоматизацию ERP - систем

На волне цифровой эпохи системы планирования общеорганизационных ресурсов (ERP), как основной инструмент корпоративного управления, претерпевают глубокие изменения. Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) дало мощный импульс эволюции ERP - систем, особенно в автоматизированных процессах, что привело к беспрецедентным изменениям.

Ограничения процессов автоматизации традиционных ERP - систем

Хотя традиционные ERP - системы автоматизировали некоторые бизнес - процессы, такие как обработка заказов, управление товарно - материальными запасами и т. Д., степень автоматизации относительно ограничена. Перед лицом сложных и постоянно меняющихся бизнес - сценариев и огромного объема данных автоматизация процессов в традиционных ERP - системах часто оказывается бессильной. Например, при управлении производственно - сбытовой цепочкой традиционные ERP - системы сталкиваются с трудностями при точном прогнозировании изменений спроса на сырье в режиме реального времени, что приводит к накоплению или дефициту запасов; Что касается финансового учета, то, хотя основная работа по ведению бухгалтерского учета и составлению ведомостей может быть завершена, для проведения сложного финансового анализа и поддержки процесса принятия решений требуется значительное ручное вмешательство.

Оптимизация ERP - систем в автоматизированных процессах, управляемых ИИ

(1) Машинное обучение для достижения точных прогнозов и интеллектуальных решений

Машинное обучение является одной из основных технологий ИИ, которая позволяет ERP - системам изучать закономерности из огромного количества исторических данных для достижения точных прогнозов и интеллектуальных решений. Что касается прогнозов продаж, анализируя многомерные данные, такие как исторические данные о продажах, рыночные тенденции и поведение клиентов, алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать продажи различных продуктов в разных регионах и в разное время, обеспечивая надежную основу для разработки производственных планов и стратегий инвентаризации предприятий. Возьмем, к примеру, компанию с быстрым потреблением, которая использует систему ERP, управляемую ИИ, для анализа данных о продажах за последние несколько лет с помощью алгоритмов машинного обучения, в сочетании с сезонными факторами, рекламными кампаниями и другой информацией, чтобы точно предсказать пик продаж напитка в летние месяцы, компания заранее увеличила производство и запасы, избегая дефицита, но также сократила затраты, связанные с отставанием в запасах.

(2) Автоматизация роботизированных процессов (RPA) для повышения эффективности работы

RPA является еще одним важным приложением ИИ для автоматизации процессов. Он может имитировать действия человека на компьютере и автоматически выполнять повторяющиеся и регулярные задачи. В ERP - системах RPA может автоматизировать ввод данных, процесс утверждения, создание отчетов и другие работы. Например, в процессе финансового возмещения RPA может автоматически считывать информацию о требовании, вводить ее в систему ERP и утверждать в соответствии с установленными правилами утверждения, что значительно сокращает цикл возмещения и повышает эффективность работы. Кроме того, RPA может работать без перерыва 7 × 24 часа, уменьшая количество человеческих ошибок и повышая точность и согласованность данных.

(3) Обработка естественного языка (NLP) Упрощение взаимодействия человека и машины

Технология NLP позволяет ERP - системам понимать естественный язык человека и облегчать взаимодействие между человеком и машиной. Пользователи могут общаться с ERP - системами с помощью голоса или текста, запрашивать информацию, давать инструкции и т.д. Например, если сотрудники предприятия хотят узнать о запасах того или иного продукта, просто скажите умным устройствам, что они « проверяют запасы продуктов ХХ», и ERP - система сможет быстро дать точный ответ. Этот способ взаимодействия на естественном языке снижает порог работы для пользователей ERP - систем и повышает эффективность работы, особенно для сотрудников, которые не знакомы со сложными системными операциями.

Фактические случаи, когда ИИ изменяет процессы автоматизации ERP - систем

Перед внедрением технологии ИИ крупная производственная компания строила производственные планы для своей ERP - системы в основном на основе ручного опыта и простого анализа данных. Из - за быстрых изменений рыночного спроса часто возникают ситуации, когда производственные планы не связаны с фактическим спросом, что приводит к увеличению производственных издержек. После внедрения ERP - систем, управляемых ИИ, анализ и прогнозирование данных о рыночном спросе, поставках сырья и производственных мощностях в режиме реального времени с помощью алгоритмов машинного обучения автоматически генерируют точные производственные планы. В то же время использование автоматизированных производственных заказов RPA, заявок на закупку материалов и других процессов значительно повышает эффективность производства, снижает затраты на производство. Согласно статистике, за год после внедрения технологии ИИ предприятие снизило производственные затраты на 15% и повысило производительность на 20%.

IV. Перспективы на будущее

По мере того, как технологии ИИ продолжают развиваться и внедряться, процессы автоматизации ERP - систем будут подвергаться более глубоким изменениям. В будущем ИИ может быть глубоко интегрирован с такими технологиями, как Интернет вещей (IoT) и блокчейн, чтобы еще больше расширить возможности и сценарии применения ERP - систем. Например, с помощью технологии IoT, собирающей в режиме реального времени эксплуатационные данные производственного оборудования, логистических транспортных средств и т. Д., ИИ может анализировать и обрабатывать эти данные, чтобы реализовать интеллектуальное обслуживание оборудования и интеллектуальное планирование логистики; Технология блокчейна может обеспечить более безопасное и надежное хранение и совместное использование данных в ERP - системах и повысить надежность и безопасность данных.

Искусственный интеллект радикально меняет процессы автоматизации ERP - систем, предлагая предприятиям более высокую эффективность, более низкие затраты и более точную поддержку принятия решений. Компании должны активно внедрять технологии ИИ и в полной мере использовать свой потенциал в ERP - системах, чтобы повысить свою конкурентоспособность и адаптироваться к растущей конкуренции на рынке.