Systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) zawsze były na czele innowacji technologicznych w biznesie. Z integracją Sztucznej Inteligencji (AI), te systemy stały się jeszcze bardziej zaawansowane, torując drogę nowej erze automatyzacji i inteligencji biznesowej.
Jak AI może pomóc w rozwijaniu systemów ERP?
Mówiąc wprost, narzędzia AI zastosowane w systemach ERP opierają się na włączeniu do nich inteligentnych algorytmów i możliwości uczenia maszynowego. Pozwala to firmom na automatyzację zadań, wydobywanie informacji z ogromnych zbiorów danych oraz przewidywanie przyszłych wyników na podstawie danych historycznych.
Możemy znaleźć zastosowania dla nowoczesnych narzędzi w wielu modułach. AI wpływa na wszystkie działy w firmach, od produkcji i księgowości po sprzedaż.
Analiza Predykcyjna: AI może przewidywać trendy biznesowe na podstawie danych historycznych. Pomaga to w prognozowaniu zakupów surowców, opracowaniu wskaźników sprzedaży, a nawet przewidywaniu awarii maszyn przed ich wystąpieniem.
Jaka jest wartość wdrożenia?
Automatyzacja Procesów: Rutynowe zadania, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie faktur i aktualizacje zamówień, mogą być zautomatyzowane. Pracownicy mogą zaoszczędzony czas przeznaczyć na realizację kluczowych zadań, jak na przykład pozyskiwanie nowych klientów.
Zrozumienie Klienta: Zaawansowane analizy pomagają w zrozumieniu preferencji, zachowań i wzorców zakupowych klientów, umożliwiając firmom dostosowywanie ofert dla lepszego wyróżnienia się na rynku. Jest to bardzo często wykorzystywane w firmach z branży e-commerce, która może w ten sposób lepiej dopasować reklamy do potencjalnych klientów.
Optymalizacja Łańcucha Dostaw: Dzięki analizie predykcyjnej firmy mogą przewidywać zakłócenia w łańcuchu dostaw i dokonywać terminowych korekt, aby utrzymać płynność produkcji i zatowarowania.
Ulepszona Obsługa Użytkownika: Dzięki chatbotom i asystentom głosowym użytkownicy mogą bezproblemowo wchodzić w interakcje z systemem ERP, redukując krzywą uczenia się i czyniąc oprogramowanie bardziej dostępnym.
Przykłady Narzędzi i Platform:
SAP S/4HANA: Jeden z liderów rynku ERP, SAP zintegrował możliwości AI w swoim pakiecie S/4HANA. Na przykład wykorzystuje AI do automatyzacji weryfikacji faktur, dopasowywania i procesów zatwierdzania, redukując wysiłek ręczny, poprawiając dokładność i przyspieszając cykle przetwarzania faktur.
Oracle ERP Cloud: Oracle zawsze był pionierem w adaptacji technologii. Ich pakiet ERP Cloud integruje analitykę napędzaną przez AI, oferując wglądy w finanse, zaopatrzenie i inne operacje biznesowe.
Microsoft Dynamics 365: Rozwiązanie ERP Microsoftu, Dynamics 365, zawiera wglądy napędzane przez AI. Niezależnie od tego, czy chodzi o prognozy sprzedaży, wglądy w klienta czy prognozowanie finansowe, platforma oferuje kompleksowe rozwiązanie AI.
Infor CloudSuite: Rozwiązanie ERP Infor wykorzystuje AI do wglądów specyficznych dla branży. Dzięki swojej platformie o nazwie Coleman AI, firmy mogą wydobywać wglądy dostosowane do ich unikalnych potrzeb.
Epicor ERP: Epicor włączył do swojego rozwiązania ERP sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, skupiając się na analizie predykcyjnej i inteligencji biznesowej.
Monitorowanie jakości dokumentacji
Programy ERP wykorzystują wiele narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, jednak trudno znaleźć w nich funkcję pozwalającą analizować jakości dokumentacji. Taką funkcjonalność oferuje DocsQuality, które można łatwo zintegrować z dowolnym systemem ERP. Wprowadzenie monitorowania jakości dokumentacji pozwoli na budowanie przewagi konkurencyjnej poprzez dodanie unikalnej wartości do oferty systemu ERP.
DocsQuality używa metod opartych na sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, przeszkolonych na ponad 100 000 prawdziwych, dokumentach biznesowych do wykrywania nieczytelnych treści i zaciemnień, takich jak złe oświetlenie skanów, nieczytelny ręcznie pisany tekst, plamy na papierze, słabej jakości zdjęcia dokumentów oraz wiele innych.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w systemach ERP to nie tylko trend, to przyszłość zarządzania biznesem. W miarę jak te systemy stają się mądrzejsze, firmy mogą oczekiwać znacznych ulepszeń w efektywności, podejmowaniu decyzji i rentowności.
AI powinna być postrzegana jako narzędzie zwiększające możliwości, a nie je zastępujące.