هوش مصنوعی(AI) در حال تغییر راه حل‌های سیستم مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP)
بدون شک، می‌توان پیش بینی کرد که هوش مصنوعی(AI) تأثیر عمیقی بر روی راه حل‌های مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) در آینده خواهد داشت. هوش مصنوعی(AI) سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا مدل عملیاتی خود را که شامل فرآیندهای کسب و کار، برنامه‌های کاربردی نرم افزاری، ساختارهای حکومتی و زیرساخت‌های فناوری است، بهینه سازی کنند.
برای سازمان دهی این تحول، سازمان‌ها باید راهبردهای فناوری اطلاعات و نقشه‌های خود را اصلاح کنند و ارزش یکپارچگی هوش مصنوعی(AI) و مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) را به دست آورند. این تکنولوژی‌ها بسیار مرتبط هستند، زیرا آنها تمام کسب و کار را پوشش می‌دهند.
راه حل‌های مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) مبتنی بر هوش مصنوعی(AI) به طور پیش فرض تأثیر بسزایی بر روی قلب و روح عملیات روزمره کسب و کار خواهند داشت. مخلوطی از مردم، فرآیند و تکنولوژی در حال تغییر است. راه حل‌های هوش مصنوعی(AI) وظایف معمول را در مدل فرایند کسب و کار به پایان می‌رساند که در حال حاضر توسط انسان انجام می‌شود. این تغییرات خاص به دلیل نیاز مداوم به کاهش هزینههای عملیاتی انجام می‌شود. این یک فرآیند غیرقابل برگشت است: “شما یا درگیر این تغییر خواهید شد یا تغییر داده خواهید شد.”
در عین حال هوش مصنوعی(AI) می‌تواند توانایی‌های افراد و اثربخشی سازمان را به طور کلی افزایش دهد. این را می‌توان با تغییر تمرکز به کارهای غیر معمول، تحلیلی و خلاق انجام داد. چنین تغییری می‌تواند تنها زمانی رخ بدهد که هوش مصنوعی(AI) و مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) هم زمان مورد توجه قرار گیرند.
مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP)
سازمان‌ها با تکامل راه حل‌های مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) طی دو دهه گذشته دسترسی به اطلاعات را به صورت ساختار یافته‌ای به دست آورده‌اند. با این وجود، آنها همچنان در تلاش برای تبدیل اطلاعات به دانش، تصمیمات و اقدامات معنی دار هستند. در پنج سال گذشته، این وضعیت با رشد انفجاری داده‌های بدون ساختار که سازمان‌ها را بدون درک روشنی از نحوه استفاده درست از آنها مواجه شدند، که در نتیجه بیشتر مورد چالش قرار گرفتند.
عناصر تشکیل دهنده برای حل این وضعیت در دسترس هستند و هر روز بیشتر و بالغ‌تر می‌شوند:
- راه حل‌های مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا عملیات‌ها را مقرون به صرفه و موثر اجرا کنند.
- راه حل‌های داده‌ای بزرگ که می‌توانند داده‌های ساختاری و غیر ساختاری را مدیریت کنند.
- راه حل‌های تجزیه و تحلیل کسب و کار که می‌تواند اطلاعات را با تجربه کاربر پسند ارائه دهد.
- زیرساخت ابری که می‌تواند راه حل‌های سازمانی را به طور گسترده‌ای در دسترس قرار دهد.
- قدرت محاسباتی که اجازه می‌دهد راه حل‌های سازمانی برای مدیریت مجموعه‌های داده‌های بزرگ و الگوریتم‌های پیچیده اجرا شوند.
- فن آوری‌های پایگاه داده برای کشف مجموعه داده‌های بزرگ در زمان واقعی.
- راه حل‌های هوش مصنوعی(AI) که می‌توانند یادگیری، صحبت کردن، خواندن، پاسخ دادن، پیش بینی و انجام معاملات را انجام دهند.
- فناوری اینترنت اشیا (IoT) برای گرفتن اطلاعات عملکرد در زمان واقعی.
خدمات هوش مصنوعی(AI)
خدمات مشتری نمونه ای از یک منطقه کاربردی تکنولوژی هوش مصنوعی(AI) در حال ظهور است. اخیرا، فناوری خبره یک راه حل هوش مصنوعی به قصد بهبود پاسخ به سوالات مشتری را از طریق کانال‌های رسانه‌های اجتماعی را راه اندازی کرده است.
این بیش از ۶۰۰۰۰ پرسش و پاسخ مشتری را به عهده دارد. این تعداد رشد می‌کند، زیرا “راه حل هوش مصنوعی(AI)” همچنان به یادگیری و بهبود ادامه می‌دهد. هنگامی که یک نماینده خدمات مشتری یک سوال دریافت می‌کند، پاسخی به عنوان راه حل پیشنهاد می‌دهد. این به نفع نماینده سرویس برای پیگیری مشاوره است. تعامل انسان با مشتری هنوز وجود دارد، زیرا مشتریان از این مهم آگاهی پیدا کرده‌اند.
مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) مبتنی بر هوش مصنوعی(AI)
یک راه حل مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) برای خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی(AI)، ادغام تعامل مشتری با فرایند مدیریت سفارش کار است. راه حل هوش مصنوعی(AI) از گزارش بازرسی‌های تاریخی و دستور کار یاد میگیرد. بسته به ماهیت تقاضای مشتری، پاسخی پیشنهاد شده به عامل سرویس ارائه می‌شود. راه حل هوش مصنوعی(AI) با برنامه ریزی و مدیریت کار با پیدا کردن اولین راه حل ممکن از تاریخچه، به تکنسین خدمات کمک می‌کند. این راه‌کار ممکن است زیرا مجموعه مهارت‌های مورد نیاز و دسترسی قطعات مورد نیاز را درک می‌کند.
این سناریو برای مثال برای شهرهایی مناسب است که آنها خدمات متعدد را به مشتریان تجاری و مسکونی ارائه می‌دهند. یک مشتری ممکن است در هر نقطه از زمان بیش از یک مسئله سرویس داشته باشد. یک راه حل مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) مبتنی بر هوش مصنوعی(AI) در این مورد توانایی ارائه بینش به وضعیت تمام خدمات را با دسترسی و تفسیر داده‌ها از بسیاری از سیستم‌ها را دارد. در مراحل تکمیل فرایند توسط واحدهای عملیاتی مختلف ممکن است دستور کارهای زیادی وجود داشته باشد. راه حل مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) مبتنی بر هوش مصنوعی(AI) عملیات را با برقراری ارتباط مناسب با مشتری و هماهنگی مؤثر کار با بخش‌ها به عهده میگیرد.
نت(نگهداری و تعمیرات) مبتنی بر هوش مصنوعی(AI)
تعمیر و نگهداری یکی دیگر از زمینه‌های کاربردی است که هوش مصنوعی(AI) با راه حل‌های مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) ادغام خواهد شد. دستیار دیجیتال (DA) می‌تواند به تکنسین خدمات با تجزیه و تحلیل ریشه‌ای برای مسائل مربوط به تعمیرات اصلاح کمک کند. DA در درک عمیق ساختار فنی، عملکرد و تاریخچه نگهداری تجهیزات خبره است. همچنین می‌داند که تجهیزات در مقایسه با واحدهای مشابه در بخش‌های دیگر چگونه عمل می‌کند. تکنسین سرویس سوالات خود را به DA می‌دهد و توصیه‌های مبتنی بر شواهد را ارائه می‌دهد. DA از سیستم مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) و منابع از OEM بدست می‌آورد. گزارش‌های بازرسی و دستور کار، اسناد فرایند مهم برای حفظ آن هستند.
راه حل‌های هوش مصنوعی(AI) در زمینه تعمیر و نگهداری پیش بینی شده، که متفاوت از نگهداری پیشگیرانه است، شروع به ظاهر شدن کرده‌اند. دومی توسط زمان، رویدادها، یا شمارش متر انجام می‌شود و نتیجه کار برنامه ریزی شده و برنامه ریزی شده است. تعمیر و نگهداری پیش بینی بسیار بیشتر بر اساس اطلاعات در زمان واقعی در مورد عملکرد واقعی تجهیزات است. اغلب، فناوری‌های حسگرها و اینترنت اشیا (IoT) نقشی حیاتی در گرفتن این اطلاعات و انتقال آن به راه حل مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) مبتنی بر هوش مصنوعی(AI) دارند. تعمیر و نگهداری پیش بینی هدف کاهش هزینههای تعمیر و نگهداری است. در جایی که تعمیر و نگهداری پیشگیرانه نشان می دهد که بخشی باید جایگزین شود، تعمیر و نگهداری پیش بینی ممکن است توصیه شود که آن را بعدا بر اساس شرایط واقعی جایگزین کنید.
پتانسیل راه حل‌های مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) مبتنی برهوش مصنوعی(AI) بسیار زیاد است. قبل از اینکه بتوانید در پی اجرای پروژه، اقدامات لازم را انجام دهید. استراتژی دیجیتال یکی از آنهاست. فناوری خبره در حال حرکت در راستای توسعه راه‌کارهای بیشتر جهت کمک به راه حل‌های مدیریت منابع سرمایه‌ای(ERP) مبتنی برهوش مصنوعی(AI) با سیستم‌های خود می‌باشد.