Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji, Uczenia Maszynowego i Rozszerzonej Rzeczywistości w Systemach ERP

Sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i rozszerzona rzeczywistości (AR) odgrywają istotną rolę w doskonaleniu i optymalizacji systemów ERP (Enterprise Resource Planning), które są kluczowymi narzędziami zarządzania w wielu firmach.

Poniżej przedstawiam kilka sposobów, w jakie te zaawansowane technologie wpływają na systemy ERP:

• Prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami: mogą analizować duże ilości danych historycznych, trendy rynkowe oraz dane związane z produkcją i dostawami, aby precyzyjnie prognozować popyt na produkty. Dzięki temu systemy ERP mogą lepiej zarządzać zapasami, minimalizować nadmiarowe lub niewystarczające zasoby, co prowadzi do oszczędności i optymalizacji procesów.

Poniżej przedstawiamy wykorzystanie uczenia maszynowego w prognozowaniu popytu w IFS Cloud na podstawie prognozy pogody. Funkcjonalność ta ma niesamowite zastosowanie w branży spożywczej: poprawia trafność prognoz, umożliwiając dokładniejsze dostosowanie dostaw i zapasów do zmieniających się warunków pogodowych. Dzięki temu firmy spożywcze mogą unikać nadmiernego marnotrawstwa, obniżać koszty oraz zwiększać efektywność łańcucha dostaw:

• Automatyzacja procesów biznesowych: pozwalają na automatyzację rutynowych zadań w systemach ERP, takich jak przetwarzanie faktur, zarządzanie dokumentami czy obsługa klienta. To zwiększa efektywność pracy, redukuje błędy ludzkie i pozwala pracownikom skupić się na bardziej wartościowych zadaniach.
• Personalizacja doświadczenia użytkownika: Dzięki analizie danych, AI może personalizować interfejsy i dostosowywać funkcjonalności systemów ERP do indywidualnych potrzeb użytkowników. To zwiększa użyteczność systemu i przyspiesza proces podejmowania decyzji.
• Wsparcie w podejmowaniu decyzji: Algorytmy ML mogą analizować dane operacyjne i biznesowe w czasie rzeczywistym, dostarczając decydentom bardziej precyzyjnych i informacji. To pomaga w podejmowaniu lepszych decyzji strategicznych i operacyjnych.
• Monitorowanie wydajności i detekcja anomali: AI i ML umożliwiają systemom ERP analizowanie wskaźników wydajności oraz wykrywanie nieprawidłowości lub problemów operacyjnych w czasie rzeczywistym. To pozwala na szybką reakcję i minimalizację ryzyka.
• Rozwój predykcyjny: AI i ML mogą przewidywać potencjalne problemy lub szanse biznesowe na podstawie analizy danych. To pozwala firmom dostosować swoje strategie i działania, aby lepiej reagować na zmieniające się warunki rynkowe.
• IoT: Integracja systemów ERP z IoT to połączenie dwóch zaawansowanych technologii, które może przynieść wiele korzyści dla firm takich jak śledzenie zasobów i monitorowanie maszyn i urządzeń w czasie rzeczywistym. Te dane przesłane do systemu ERP pozwala na lepszą kontrolę nad zasobami i ich wykorzystanie. IoT dostarcza systemowi ERP dużej ilości danych, które można analizować i wykorzystywać do podejmowania lepszych decyzji biznesowych. Na przykład, może to obejmować dane o zużyciu energii, które mogą być używane do identyfikacji obszarów, gdzie można zaoszczędzić energię, co prowadzi do obniżenia kosztów.

Przykładowy ekran z IFS Cloud służący do wizualizacji danych pobieranych z maszyn i urządzeń:

• Wykorzystanie rozszerzonej rzeczywistości to dodatkowe możliwości – Uczenie maszynowe odgrywa kluczową rolę w rozwijaniu aplikacji opartych na rozszerzonej rzeczywistości (AR), które znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach. W szkoleniach, AR wykorzystuje algorytmy ML do tworzenia interaktywnych środowisk edukacyjnych, co pozwala na bardziej zaangażowane i skuteczne uczenie się.

W marketingu, AR może dostarczać interaktywne doświadczenia dla klientów, pozwalając na przymierzenie ubrań wirtualnie lub eksplorację produktów. Uczenie maszynowe umożliwia dostosowanie tych doświadczeń do indywidualnych preferencji konsumentów.

W obszarze obsługi klienta, AR może być wykorzystywane do udzielania wskazówek czy wsparcia technicznego w czasie rzeczywistym, a algorytmy ML pozwalają na szybkie i precyzyjne rozwiązywanie problemów klientów.

W obszarze serwisu, AR może umożliwić technikom dostęp do instrukcji i danych w czasie rzeczywistym, co skraca czas przestoju i minimalizuje ryzyko błędów. AR pozwala na rozpoznawanie maszyn, monitorowanie ich stanu oraz zdalną współpracę ekspertów, co przyspiesza procesy serwisowe.

Zastosowanie AR w obszarze prac serwisowych pozwala na znaczne usprawnienie komunikacji pomiędzy klientem a centrum wsparcia:

W efekcie, integracja AI, ML i AR z systemami ERP znacząco poprawia ich wydajność, precyzję i użyteczność, co przyczynia się do bardziej efektywnego zarządzania zasobami i doskonalenia operacji biznesowych w firmach.

Autor

PhD Katarzyna Grobler-Dębska

Business Architect InfoConsulting