Integracja ERP z AI

AI – definicja, którą wszyscy znamy

Artificial intelligence – sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki, która polega na tworzeniu algorytmów i modeli matematycznych, pozwalających maszynom na uczenie się dzięki danym, podejmowanie decyzji oraz przewidywanie przyszłych zdarzeń. AI obejmuje szereg różnych technologii: uczenie maszynowe (ML), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) czy widzenie komputerowe oraz robotyka. W potocznym rozumieniu, AI obejmuje maszyny oraz systemy zdolne do naśladowania ludzkiej inteligencji.

Zastosowanie AI

Dzięki interakcji zachodzącej między algorytmami, AI może wykonywać czynności podobne do tych wykonywanych przez ludzi. AI stosuje się w oprogramowaniu klasy ERP, optymalizując wiele procesów  np. w zarządzaniu księgowością, sprzedażą czy zarządzaniu produkcją.

Uważa się, iż dzięki zastosowaniu AI, możliwe jest zwiększenie potencjału przedsiębiorstwa. Stosując tę technologię, systemy mogą bowiem analizować duże ilości danych, optymalizować procesy, przewidywać potencjalne problemy i usprawniać proces podejmowania decyzji.

Szczególnie interesującym rozwiązaniem jest zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji w chatbotach. Funkcjonalność ta rodzi jednakże również problemy. Narzędzia wspomagane przez modele językowe, mogą bowiem generować odpowiedzi, które są nieprecyzyjne, niezrozumiałe, a nawet po prostu błędne. Rola człowieka – użytkownika AI – jego konkretnej wiedzy i rozsądnego, krytycznego stosunku do generowanej przez AI informacji, wydaje się być zatem nie do zastąpienia.

Czy wdrożenie AI w systemach ERP przynosi wymierne korzyści?

AI, czyli sztuczna inteligencja coraz szerzej wykorzystywana jest w systemach ERP. Dzięki zaawansowanym algorytmom sztucznej inteligencji, programy ERP mogą lepiej automatyzować procesy i szybciej analizować w sytuacji, gdy ilość danych poddawanych analizie rośnie wykładniczo. AI pozwala także prognozować przyszłe zdarzenia ze znacznie większą precyzją. Dzięki temu system ERP wsparty przez AI uzyskuje jeszcze większe zdolności w zakresie planowania i zarządzania. Ponadto AI pomaga skuteczniej automatyzować rutynowe zadania na poziomie strategicznym, zarządczym i operacyjnym. Wdrożenie AI w systemach ERP przynosi wymierne korzyści w postaci zwiększonej efektywności operacyjnej, lepszej jakości podejmowanych decyzji biznesowych oraz optymalizacji kosztów.

Jak AI znajduje zastosowanie w inteligentnej automatyzacji produkcji?

Najnowocześniejsze modele AI rozwijają się w kierunku lepszego zapamiętywania i analizowania kontekstu, co czyni je coraz bardziej skutecznymi w zadaniach wymagających skupienia i uwagi. Takim obszarem jest również zarządzanie produkcją. Jest to zakres ERP, w którym cały czas doskonalone są algorytmy planowania produkcji. W tym celu uwzględnia się szereg czynników: niezbędne wyposażenie na linii produkcyjnej, dostępność maszyn, cykle technologiczne, konieczne przeglądy, przezbrojenia, kooperacje, przestoje, dostępność fachowców czy planowanie zaopatrzenia. Trzeba jednak pamiętać, iż nadmierne bazowanie na AI w zarządzanie produkcją, skomplikowanym procesie, na który wpływa tak wiele czynników, w obecnym momencie może być nieskuteczne. Jako przykład może posłużyć proces planowania zaopatrzenia. Czy w tym przypadku sieci neuronowe mogą przewidzieć sytuację na rynku? Sieci potrzebują pełnego obrazu powtarzalnych cykli środowiska, predykcja zaopatrzenia wymaga predykcji popytu, a w tym przypadku zmienność danych zależna jest od zmiennej sytuacji globalnej. Automatyzacja i analiza otrzymuje zatem dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji niewątpliwe wsparcie. Pozostała częścią procesu decyzyjnego muszą jednak zająć się kompetentni pracownicy. Dzięki automatyzacji powtarzalnych działań, które usprawnić może AI, mają oni na to czas.

Zaawansowane algorytmy są w stanie usprawnić liczne procesy biznesowe

Jak to się dzieje, że awansowane algorytmy sztucznej inteligencji usprawniają procesy biznesowe? Najnowocześniejsze modele AI bazują na imitacji tego, w jaki sposób człowiek jest w stanie skupić uwagę i analizować kontekst wypowiedzi. Modele sztucznej inteligencji są w stanie coraz lepiej „skupiać uwagę” i dzięki temu stają się coraz lepsze. Ma to przełożenie dla projektowania procesów biznesowych. Oto kilka z nich:

• Sztuczna inteligencja ułatwia automatyzację czasochłonnych procesów, które do tej pory przeprowadzane były ręcznie. Przykładem jest tu żmudne rejestrowanie danych, nadzorowanie produkcji i zarządzanie zapasami. Zautomatyzowanie tych procesów może zredukować błędy ludzkie, zwiększając jednocześnie efektywność i oszczędzając koszty.
• Większa dokładność prognozowania. Dzięki integracji SI, systemy ERP będą analizować znaczną liczbę danych pochodzących z różnych źródeł. Efektem bezpośrednim jest podniesienie dokładności prognoz. W dalszej perspektywie prowadzi to do zoptymalizowania planowania, właściwego dopasowania produkcji i większej wydajności. Dzięki AI systemy ERP efektywnie zbierają i analizują dane, podnosząc efektywność prognozowania i optymalizując planowanie produkcji.
• Wysoka jakość. Systemy AI sprawniej identyfikują nieprawidłowości i przyczyny błędów. Przynosi to mierzalny efekt w postaci wzrostu ogólnej jakości procesów produkcyjnych.
• Wzrost elastyczności. Z pomocą sztucznej inteligencji, maszyny i procesy mogą być projektowane w bardziej elastyczny sposób. Najbardziej efektywne jest to w procesie wytwarzania produktów dopasowanych do indywidualnych potrzeb czy w przypadku dostosowywania ich do zmieniających się warunków rynkowych.
• Optymalizacja w produkcji. Systemy ERP wspierane przez sztuczną inteligencję pomagają bardziej efektywnie sterować maszynami i procesami. Prowadzi to do wzrostu produktywności, redukcji kosztów i minimalizacji przestojów maszyn. Dzięki temu dostępność i wykorzystanie urządzeń znacząco wzrasta.
• Automatyczne wprowadzanie i zatwierdzanie dokumentów. Bazujący na AI OCR umożliwia szybkie pozyskiwanie informacji z zeskanowanych dokumentów i ich całkowitą digitalizację. Algorytmy w Comarch ERP Optima i Comarch ERP XL, wykrywają regularność w wystawianiu dokumentów i sugerują fakturowanie cykliczne.
• Wizualne wyszukiwanie produktów czyli Visual Search otwiera w zakresie e-commerce. Technologia pozwala użytkownikom wykorzystywać zdjęcia zamiast tekstu i szybko odnaleźć interesujący towar.
• Praca w magazynie – systemy Comarch oferują funkcjonalności, które w znacznym stopniuj wspierają pracę kierowników i magazynierów. Należy do nich aplikacja Comarch WMS, pomagająca w zarządzaniu przestrzenią i rozmieszczeniem towarów w magazynach wysokiego składowania.

Warunki funkcjonowania sztucznej inteligencji

Systemy ERP wykorzystują mechanizmy AI, uczenia maszynowego i deep learning. Niezawodność systemów ERP, które wspiera sztuczna inteligencja, w dużym stopniu zależy od jakości danych, na których oparta jest AI. Należy zatem pamiętać o tworzeniu kompatybilnych interfejsów, zapewnienie spójności danych oraz ich zabezpieczeniu. W zamkniętych systemach AI dane nie są udostępniane zewnętrznym podmiotom, co gwarantuje większe bezpieczeństwo oraz poufność.

Podsumowując, w pewnych dziedzinach AI wspiera specjalistów, ale nie może ich w pełni zastąpić. AI jest na razie w stanie automatyzować proste zadania, ale nie osiąga jeszcze poziomu kreatywności i zdolności do tworzenia nowych rozwiązań, który cechuje ekspertów.