هوش مصنوعی در erp چیست؟ ویژگی های یک سیستم erp مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در erp یکی از مباحث قابل بحث در حوزه مدیریت می باشد. آیا هوش مصنوعی میتوان فرایندهای نرم افزار erp را خودکار نماید؟ آیا به تسهیل امور کمک میکند؟ در این مقاله به تمام سوالات مربوط به موضوع هوش مصنوعی در erp پاسخ خواهیم داد.

 

هوش مصنوعی در ERP: موج بعدی سیستم های هوشمند ERP

گنجاندن هوش مصنوعی (AI) در سیستم های برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) به طور قابل توجهی توانایی آنها را برای پشتیبانی از عملیات تجاری و کسب وکاری افزایش می دهد. نرم افزار ERP عملکردهای اصلی را ساختار می دهد و مدیریت می کند و هوش مصنوعی این سیستم ها را با فعال کردن اتوماسیون هوشمندتر، بینش عمیق تر و تصمیمات مبتنی بر داده سریعتر تکمیل می کند. این ادغام ERP و AI منجر به نسل جدیدی از راه حل های هوشمند ERP می شود. این سیستم ها می توانند حجم وسیعی از داده ها را تجزیه و تحلیل، فرآیندها را بهینه، مسائل بالقوه را پیش بینی و تصمیم گیری را تقویت کنند. با اتخاذ راه حل های نرم افزاری ERP مبتنی بر هوش مصنوعی، کسب و کارها می توانند کارایی و کاهش هزینه بیشتری داشته باشند و مزیت رقابتی قابل توجهی در بازار به آنها بدهند. در این مقاله، نقش رو به گسترش هوش مصنوعی را در سیستم های ERP بررسی می‌کنیم، قابلیت‌های افزوده شده آن را بررسی می‌کنیم، سیستم های یکپارچه هوش مصنوعی را در کانون توجه قرار می‌دهیم، چالش‌های پیاده‌سازی را مورد بحث قرار می‌دهیم و روندهای آینده را پیش‌بینی می‌کنیم.
هوش مصنوعی قرار است یک استراتژی محوری برای ایجاد تحول دیجیتال در سال های آینده باشد.

 

برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) چیست؟

ERP مجموعه نرم افزارهای جامعی را در بر می گیرد که برای ساده سازی و ادغام فعالیت های کسب وکار طراحی شده اند. اینها شامل مدیریت استراتژیک کسب وکار، تولید، مدیریت موجودی، تدارکات زنجیره تامین، امور مالی، منابع انسانی و روابط با مشتری است.

بیشتر بخوانید: مدیریت استراتژیک چیست؟ چگونه مدیریت استراتژیک را در سازمان بکار بگیریم؟

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی که اغلب AI نامیده می‌شود، به سیستم های رایانه ای اطلاق می‌شود که برای تقلید از وظایفی که به طور سنتی نیاز به عقل انسان دارند، مجهز شده‌اند. این وظایف از تشخیص بصری و تفسیر گفتار تا چالش های پیچیده مانند حل مسئله، تدوین استراتژی تصمیم گیری و ترجمه زبانی را شامل می شود.

 

منظور از هوش مصنوعی در ERP چیست؟

ما به دقت عوامل هوش مصنوعی را به هنگام ظهور در چشم انداز ERP زیر نظر داریم. در حالی که هنوز در مراحل اولیه هستند، این می تواند نشان دهنده یک تغییر جالب در نحوه تعامل کسب و کارها با سیستم های ERP خود در سال 2025 و پس از آن باشد. عوامل هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که به عنوان کارگران دیجیتالی که وظایف کامل کسب وکار را انجام می دهند عمل کنند. چیزی که آنها را از اتوماسیون سنتی متمایز می کند، توانایی آنها در درک زمینه و کار در بخش های مختلف یک سیستم ERP است. به عنوان مثال، یک عامل هوش مصنوعی به طور بالقوه می‌تواند موجودی را نظارت کند، با تامین کنندگان هماهنگ کند، بودجه ها را بررسی کند، و برنامه ریزی ها را تنظیم کند – همه اینها در حالی انجام می شود که از قوانین کسب وکار تعیین شده پیروی می‌کند. یک احتمال جالب این است که چندین عامل هوش مصنوعی با هم کار کنند. تصور کنید که یک عامل بر زنجیره تامین شما نظارت می کند در حالی که دیگری برنامه های تولید را مدیریت می کند. اگر تأخیر تأمین‌کننده رخ دهد، این نمایندگان به طور بالقوه می‌توانند برای تنظیم برنامه‌ها و اطلاع اعضای تیم مربوطه هماهنگی کنند.
هوش مصنوعی (AI) در برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) به ادغام فناوری های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیش بینی در سیستم های ERP اشاره دارد. این سیستم های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند کارهای روتین را خودکار کنند، تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی پیشرفته داده‌ها را ارائه کنند و تصمیم‌گیری را افزایش دهند. هدف هوش مصنوعی در ERP بهبود کارایی عملیاتی و ساده‌سازی فرآیندهای تجاری است.

چرا هوش مصنوعی در ERP مهم است؟

با هوش مصنوعی، سیستم های ERP سنتی می‌توانند به پلتفرم های هوشمندی تبدیل شوند که از داده‌ها یاد می‌گیرند، با شرایط متغیر سازگار می‌شوند و هوش تجاری را در زمان واقعی بهینه می‌کنند، کارایی کلی را افزایش می‌دهند و هزینه‌ها را کاهش می‌دهند. طبق گزارش اخیر موسسه آی بی ام(IBM) برای ارزش کسب وکار، سازمان هایی که از راه‌حل های هوش مصنوعی مولد برای داده‌های خود استفاده می‌کنند، در حال حاضر سودآوری بیشتری را تجربه می‌کنند.
توسعه دهندگان ERP معمولاً سیستم های خود را به صورت مجموعه ای از برنامه های ماژولار طراحی می کنند. که مجموعا ظرفیت مدیریت هر بخش از یک کسب و کار از بخش مالی سازمان گرفته تا تدارکات و زنجیره تامین را دارند. از زمان معرفی اصطلاح “ERP” در دهه 90، صنعت نرم افزار ERP به یک بازار 44 میلیارد دلاری در سال رشد کرده است. امروزه، بسیاری از شرکت های پیشگام جهانی از نوعی راه حل ERP برای دسترسی به “منبع واحد حقیقت” در کل کسب وکار استفاده می کنند.
همانطور که نرم افزار ERP محبوب تر شد – و قابلیت های آن قوی تر شد – سازمان ها این سیستم ها را به عنوان بخشی از یک استراتژی کسب وکار منسجم پذیرفتند. ERP ها به جای اینکه به عنوان یک نرم افزار دیگر عمل کنند، این پتانسیل را دارند که بینش های جدیدی را کشف نمایند و به طور قابل توجهی بر فرآیندهای کسب وکار تأثیر بگذارند، و همچنین راه های جدیدی برای هوش تجاری ارائه دهند. و در دهه 2010، سیستم های ERP برای مدیریت و تجزیه و تحلیل کلان داده ها حیاتی شد زیرا سازمان های مدرن اطلاعات بیشتری نسبت به پردازش یک فرد تولید و جمع آوری کردند.
در طول دهه گذشته، سیستم های ERP با هوش مصنوعی، وظایف انتخابی مانند ورود و تجزیه و تحلیل داده‌ها را خودکار کرده‌اند. اما پیشرفت‌های جدیدتر، مانند هوش مصنوعی مولد، شروع به تغییر چشم‌انداز چشم‌انداز ERP کرده‌اند. سیستم های ابری ERP از قدرت محاسباتی بیشتری بهره می‌برند و از برنامه‌های هوش مصنوعی قوی‌تر پشتیبانی می‌کنند.
مدل های پیشرفته یادگیری ماشین و قابلیت های پردازش زبان طبیعی، سیستم های ERP را کاربرپسندتر و دقیق‌تر کرده‌اند و عصر جدیدی از نرم افزارهای کسب وکار پیچیده را آغاز کرده‌اند. وعده سیستم های ERP با هوش مصنوعی امروزی در تعداد انگشت شماری از معاملات کسب وکار اخیر منعکس شده است.

برای بهینه سازی و بهبود فرایندهای کسب وکارتان همین حالا اقدام کنید!

انواع هوش مصنوعی در ERP کدام اند؟

نرم افزار ERP از فناوری هوش مصنوعی به روش های مختلف برای بهبود و مدیریت عملیات کسب وکاری استفاده می کند. برخی از فناوری های هوش مصنوعی که اغلب در سیستم های ERP ادغام می شوند عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
• پردازش زبان طبیعی
• اتوماسیون فرآیند رباتیک
• یادگیری ماشینی
• چت بات ها و دستیاران مجازی
• تشخیص تصویر

1. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از داده های تاریخی برای پیش بینی روندها و نتایج آینده استفاده می کند. سیستم های ERP با ابزارهای هوش مصنوعی از رفتارهای گذشته و ورودی های خاص سازمان برای پیش‌بینی رفتار مصرف کننده یا پویایی بازار استفاده می‌کنند و به رهبران کسب وکار اجازه می‌دهند تا تصمیم های مبتنی بر داده را به سرعت اتخاذ کنند.

2. پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) به یک سیستم ERP اجازه می دهد تا زبان انسان را درک کند و به آن پاسخ دهد و تعامل بهتر با کاربر را تسهیل می کند. در سال‌های اخیر، فناوری‌های جدیدتر مدل زبان بزرگ (LLM) مانند چت جی پی تی (ChatGPT) به طور قابل‌توجهی این رشته را بهبود بخشیده است، و امکان ابزارهای NLP مرتبط‌تر را در نرم‌افزار ERP فراهم کرده است. به عنوان مثال، NLP می‌تواند متن های بدون ساختار مانند ایمیل های مشتری را برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات پردازش کند، یا درخواست های کاربر پشتیبان را به زبان غیررسمی درک نماید و استفاده از نرم افزار را بصری‌تر کند.

3. اتوماسیون فرآیند رباتیک
اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) کارهای معمول و تکراری – یا کل گردش کار – را با استفاده از “ربات ها” خودکار می کند. برنامه های کاربردی عبارتند از استخراج داده ها، ورود داده ها و انتقال فایل. با استفاده از RPA، یک سیستم ERP ممکن است به طور خودکار گزارش تولید کند، اسناد کلیدی منابع انسانی را توزیع نماید، یا به طور خودکار مدیریت داده ها را برای اطلاعات مشتریان و کارکنان ارائه دهد.

4. یادگیری ماشینی
سیستم های یادگیری ماشینی (ML) در طول زمان از داده ها یاد می‌گیرند تا پیش‌بینی ها و فرآیندهای تصمیم گیری را بهبود بخشند. با استفاده از راه حل های ERP، این فناوری می تواند به کاهش خطاهای عملیاتی و افزایش کارایی کمک کند زیرا هوش مصنوعی در یک کار در طول زمان بهتر می شود. از آنجایی که سیستم های ERP تمایل دارند مقادیر زیادی از داده های خاص سازمان را مهار کنند، مدل های یادگیری ماشین که برای موارد خاص کسب وکار آموزش داده شده‌اند، می‌توانند تأثیر زیادی بر عملکردهای ERP داشته باشند.

5. چت بات ها و دستیاران مجازی
چت بات ها و دستیاران مجازی از NLP برای ارائه پشتیبانی بلادرنگ، بهبود تجربه مشتری و راه اندازی کارمندان از طریق گردش کار نرم افزار ERP استفاده می کنند. در یک سیستم ERP، ربات های گفتگو و دستیاران مجازی در مدیریت پورتال های سلف سرویس کارکنان، مانند پاسخ دادن به سؤالات مربوط به وظایف معمول منابع انسانی، ماهر هستند.

6. تشخیص تصویر
تشخیص تصویر یا بینایی کامپیوتری، از هوش مصنوعی برای شناسایی ورودی های بصری مانند اشیا، متن یا مکان ها استفاده می کند. سیستم های ERP از این فناوری برای تجزیه و تحلیل داده های بصری (مانند فیلم ها یا اسناد اسکن شده) استفاده می کنند و آنها را در قالب های قابل جستجو یا قابل ویرایش ارائه می کنند. همچنین می توان از فناوری تشخیص تصویر برای نظارت بر مواد تولیدی برای کنترل کیفیت بهتر استفاده کرد.

 

مفهوم هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در ERP چیست؟

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی محاوره ای و هوش مصنوعی مولد با تقلید از هوش انسانی و افزودن عملکردهای بیشتر به سیستم های ERP، فرآیندهای تجاری را تغییر داده است. با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، پلتفرم های ERP می‌توانند گزارش ها یا توصیه هایی را توسعه دهند و بینش‌های عملی را بر اساس جمع آوری داده ها در زمان واقعی به سازمان ها ارائه دهند. برخی از این کاربردها عبارتند از:

تولید گزارش

هوش مصنوعی مولد می‌تواند به‌طور خودکار گزارش های کسب وکاری دقیق را از داده های خام ایجاد کند، در زمان صرفه جویی کرده و ثبات را تضمین کند. این گزارش ها می‌توانند بر حسب تقاضا تولید شوند و در صورت نیاز، اطلاعاتی را در اختیار ذینفعان قرار دهند.

تولید محتوا

هوش مصنوعی مولد می تواند ایمیل ها، محتوای بازاریابی، کد یا اسناد فنی را بر اساس پارامترهای از پیش تعریف شده پیش نویس کند. برنامه های کاربردی شامل ایجاد پیام های شخصی برای مصرف کنندگان یا کارمندان یا ترجمه کد از یک زبان به زبان دیگر است.

برنامه ریزی سناریو

هوش مصنوعی سناریوهای مختلف کسب و کار را تولید می کند و نتایج بالقوه را ارزیابی می کند و به طور قابل توجهی ظرفیت برنامه ریزی استراتژیک سیستم های ERP قبلی را ارتقا می دهد. به عنوان مثال، یک سیستم ERP مجهز به هوش مصنوعی ممکن است مقررات پایداری را تجزیه و تحلیل کند و مجموعه‌ای از توصیه‌های سفارشی‌سازی شده را برای کاهش ردپای کربن سازمان ارائه کند.

نمونه هایی از کاربرد هوش مصنوعی در ERP

با توجه به تعداد ابزارهای هوش مصنوعی موجود برای ادغام با پلتفرم های ERP، این فناوری طیف گسترده ای از کاربردهای عملی و موارد استفاده بالقوه دارد. برخی از نمونه های پیاده سازی رایج AIERP عبارتند از:

• پیش بینی تعمیر و نگهداری
  یک سیستم نگهداری پیش‌بینی‌کننده معمولاً شامل حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) یا دوقلوهای دیجیتال است. با استفاده از این سیستم ها، یک سازمان می‌تواند یک قطعه از تجهیزات حیاتی را برای پیش بینی تعمیر و نگهداری معمول یا مسائل مربوط به پرچم نظارت کند و از اختلالات غیرضروری یا تعمیرات پرهزینه در لحظه آخر جلوگیری کند. صنایعی مانند حمل و نقل، زیرساخت های عمرانی انرژی و دفاع به طور قابل توجهی از سیستم پیش بینی کننده تعمیر و نگهداری هوشمند سود می برند، زیرا می تواند از شکستگی ها یا قطعی های بالقوه خطرناک جلوگیری کند. این فناوری به طور موفقیت آمیزی برای افزایش بازده مزرعه بادی و کاهش میزان انرژی غیر ضروری مورد استفاده کارخانه های تولیدی کشاورزی مورد استفاده قرار گرفته است.
• پیش بینی تقاضا و مدیریت هزینه
  پیش بینی تقاضا در سیستم های ERP می تواند در فرآیند برنامه ریزی تولید حیاتی باشد. با استفاده از داده های داخلی تاریخی – و گاهی اوقات مجموعه داده های شخص ثالث – یک سازمان می تواند پیش بینی کند که بازار چگونه ممکن است نوسان کند و برنامه ریزی دقیق تری را امکان پذیر کند. در سیستم های ERP، پیش‌بینی تقاضا را می‌توان با سیستم های مدیریت موجودی ادغام کرد تا از انبارداری جلوگیری شود.
  یادگیری ماشینی همچنین فرآیند مدیریت هزینه را افزایش می دهد. ابزارهای هوش مصنوعی مالی در ERP با استفاده از الگوریتم هایی برای مقایسه پیش‌بینی ها با عملکرد واقعی و ایجاد پیش‌بینی های نقدی دقیق‌تر، به‌طور خودکار جریان های نقدی را بهینه می‌کنند.
• تحول دیجیتال و نوسازی اپلیکیشن
  هوش مصنوعی فرآیند توسعه و انتقال کد را با خودکارسازی هوشمند کدنویسی، آزمایش و مدیریت چرخه عمر برنامه – ابزارهای مختلف سیستم های ERP برای خودکارسازی ترجمه کد یا انتقال داده ها، تغییر می دهد.
• پردازش خودکار فاکتور
  پردازش زبان طبیعی (NLP) و اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) پردازش فاکتورها و سایر کارهای اداری معمول را ساده می کنند، خطاهای ورود دستی را کاهش می دهند و چرخه های پرداخت را تسریع می کنند. برخی از ماژول های ERP دریافت و تأیید فاکتور را برای تحویل به سایت های تولید به‌طور خودکار انجام می‌دهند، در حالی که ابزارهای مالی با کمک هوش مصنوعی، فاکتورهای تأمین‌کننده را با شناسایی سند و ورود هوشمندانه فاکتور پردازش می‌کنند.
• پشتیبانی مشتری
  سیستم های ERP مجهز به هوش مصنوعی به طور چشمگیری فرآیند مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) را بهبود می بخشد. با استفاده از فناوری های پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی (ML) یک ERP می‌تواند به طور خودکار مسائل رایج را حل کند، تجربه کاربر را بهبود بخشد و به سؤالات مصرف‌کننده به صورت آنی و درلحظه، ۲۴ ساعت شبانه روز پاسخ دهد. به عنوان مثال، ماژول مدیریت ارتباط با مشتری از هوش مصنوعی مولد برای نوشتن ایمیل ها و تهیه گزارش های حساب کاربری استفاده می‌کند.
• مدیریت منابع انسانی
  ماژول‌های ERP که برای مدیریت سرمایه انسانی (HCM) طراحی شده‌اند، از قابلیت های هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف معمول، شخصی سازی فرآیند منابع انسانی برای کارکنان، و سطح استعدادها در طول فرآیند استخدام استفاده می‌کنند.
• خرید هدایت شده
  الگوریتم های یادگیری ماشین و توابع جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی که در پلتفرم‌های خرید کسب وکار به مصرف‌کننده (B2C) و کسب وکار به کسب وکار (B2B) تعبیه شده‌اند، کالاها و خدماتی را با معیارهای خاص نشان می‌دهند. برای مثال، موتورهای توصیه می‌توانند به متخصصان تدارکات پیشنهاداتی را ارائه دهند که مطابق با محدودیت های بودجه یا پایداری خاص باشد.
• تشخیص ناهنجاری
  تشخیص ناهنجاری یکی از اولین موارد استفاده عمده برای هوش مصنوعی در سیستم های ERP بود. این فناوری به طور خودکار مشکلات احتمالی کلاهبرداری را علامت‌گذاری می‌کند، سیستم هشدار اولیه را برای ذینفعان فراهم می‌کند و کارشناسان انطباق را برای کارهای پیچیده‌تر آزاد می‌کند. از لحاظ تاریخی، تشخیص ناهنجاری برای بانک ها و سایر مؤسسات مالی مفید بوده است، اگرچه در سال های اخیر این مورد برای پارامترهای پیچیده‌تر مانند استانداردهای از پیش تعریف شده شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) اعمال شده است.
• مدیریت سفارش و زنجیره تامین
  مدیریت هوشمند سفارش می تواند تقریباً همه جنبه های تجارت الکترونیک و فرآیند انجام را نظارت و بهینه سازی کند. از دیکته کردن مسیرهای انجام بر اساس محدودیت های خاص گرفته تا به‌روزرسانی خودکار مشتریان در مورد مکان کالاهایشان. این ابزارهای مدیریت سفارش با قابلیت هوش مصنوعی که در یک سیستم ERP ادغام شده‌اند، مجموعه داده‌های متعددی را با هم ترکیب می‌کنند تا اطمینان حاصل نمایند که فرآیند کسب وکار به‌طور سرتاسری اجرا می‌شود. به عنوان مثال، پلتفرم مدیریت سفارش، کانال های فروش را در یک جریان داده یکپارچه ادغام می‌کند که سطوح موجودی را ردیابی می‌کند و سفارش های مشتری را سازمان دهی می‌کند و همچنین گزینه های بازگشت و ارسال را مدیریت می‌کند. این سیستم همچنین اختلالات بالقوه را شناسایی می کند و انعطاف پذیری زنجیره تامین را بهبود می بخشد.
• خلاصه سازی خودکار
  پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی (ML) می‌توانند گزارش ها یا اسناد طولانی را خلاصه کنند و بینش های کلیدی را برای کارگران انسانی فراهم کنند. به عنوان مثال، یک سازمان ممکن است از الگوریتم های هوش مصنوعی برای جمع آوری نکات کلیدی از اسناد قانونی یا انطباق، یا تولید خلاصه ای از گزارش های داخلی استفاده کند.

بیشتر بخوانید: کاربرد هوش مصنوعی در CRM چیست؟

مزایای بکارگیری هوش مصنوعی در ERP چیست؟

طبق گزارش اخیر موسسه آی بی ام (IBM) برای ارزش کسب وکار، 64 درصد از مدیران اجرایی می گویند که با فشار قابل توجهی از سوی سرمایه گذاران، طلبکاران و وام دهندگان برای تسریع پذیرش هوش مصنوعی مواجه هستند. اما بیش از نیمی از کسب و کارها هنوز رویکرد ثابتی برای اجرا ندارند. این سازمان ها با انتخاب سیستم های ERP هوشمند و پیگیری یک پیاده سازی مدبرانه می توانند از مزایای هوش مصنوعی بهره ببرند. برخی از بهترین شیوه ها برای پیاده سازی عبارتند از:

بهبود و افزایش دقت

سیستم های ERP مجهز به هوش مصنوعی از طریق اتوماسیون و تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته، با کاوش سریع و دقیق مجموعه داده های بزرگی که درک آن برای انسان غیرممکن است، خطای انسانی را کاهش می‌دهد.

بهینه سازی فرآیند کسب و کار

یک کسب و کار موفق و چابک به تغییرات بازار و رویدادهای غیرمنتظره به سرعت پاسخ می دهد. با سیستم های ERP مجهز به هوش مصنوعی، سازمان ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که تمام فرآیندهای کسب وکار در کارآمدترین سطح ممکن عمل می‌کنند و با بینش ها و تحلیل های بلادرنگ به چالش ها به سرعت پاسخ می‌دهند.

بهره وری کارکنان

سیستم های ERP با اتوماسیون فرآیند به‌طور مستقل کارهای معمولی مانند پردازش فاکتور و مدیریت سفارش را انجام می‌دهند و کارمندان انسانی را برای کارهای خلاقانه‌تر و ارزشمندتر آزاد می‌کنند.

امنیت تقویت شده

هوش مصنوعی می‌تواند تهدیدها یا ناهنجاری‌های امنیتی را سریع‌تر و با دقت بیشتری نسبت به کارکنان انسانی شناسایی و کاهش دهد. هوش مصنوعی این کار را با نظارت مستمر سیستم ها برای فعالیت‌های غیرعادی انجام می‌دهد، سیستم های ERP با هوش مصنوعی به طور قابل توجهی امنیت کلی سازمان را افزایش می‌دهند.

زیرساخت مقیاس پذیر

چه یک ERP دارای هوش مصنوعی در فضای ابری میزبانی شود یا به عنوان ترکیبی از فضای داخلی و ابری، سرمایه گذاری در زیرساخت های فناوری اطلاعات مقیاس پذیر به پشتیبانی از قابلیت های هوش مصنوعی پیشرفته کمک می کند.

نظارت مستمر

سازمان‌ها با نظارت و به‌روزرسانی منظم سیستم های ERP مجهز به هوش مصنوعی – یا مشارکت دادن شریک شخص ثالث، می‌توانند عملکرد سیستم را حفظ کرده و از موفقیت بلندمدت اطمینان حاصل کنند.

استراتژی یکپارچه سازی خوب در نظر گرفته شده

مانند سایر روش‌های پیاده‌سازی AIERP، یک استراتژی یکپارچه سازی واضح که با اهداف اصلی کسب وکار همسو باشد، معمولاً به سازمان ها در تحقق اهداف خود کمک می‌کند.

استفاده از هوش مصنوعی در سیستم های برنامه ریزی منابع سازمانی ما فراتر از پیشرفت فناوری است. این در مورد ایجاد یک محیط عملیاتی شهودی تر، کارآمدتر و انسان محورتر است. مزایای ذکر شده شامل تغییر به سمت عملیات تجاری هوشمندتر است که در آن فناوری به ما خدمت می کند و تجربه کاری روزانه ما را بهبود می بخشد.

بیشتر بخوانید: نقش هوش مصنوعی در برنامه ریزی استراتژیک چیست؟

 

وضعیت ERP با هوش مصنوعی در سال 2025

امسال شاهد ظهور الگوهای خاصی با هوش مصنوعی در ERP هستیم. اکثر سیستم هایی که در بررسی ما از برترین سیستم های ERP امسال ارائه شده‌اند، اکنون دارای سطحی از بهبود هوش مصنوعی هستند. در سال 2025 تمایز دیگر این نخواهد بود که آیا یک سیستم ERP دارای ویژگی های هوش مصنوعی است یا خیر، بلکه در پیچیدگی و تخصصی بودن پیاده سازی های هوش مصنوعی آن است.

• کسب و کارهای بیشتری از دستیاران و ربات های هوش مصنوعی استفاده می کنند
  ما متوجه شده ایم که فروشندگان به طور فزاینده ای دستیاران و ربات های هوش مصنوعی را در نرم افزار ERP خود ادغام می کنند. این فقط یک روند زودگذر نیست – به نظر می رسد یک تغییر به سمت جریان های کاری خودکار و کارآمدتر است.
• سیستم های ابری هوش مصنوعی را در دسترس‌تر می‌کنند
  دیده‌ایم که سیستم های ابری ERP دیگر فقط در مورد مدیریت داده‌ها نیستند. آنها راه را برای دسترسی گسترده تر به قابلیت های هوش مصنوعی هموار می کنند. با استفاده از قدرت رایانش ابری، کسب وکارها در هر اندازه می توانند بدون نیاز به سرمایه گذاری سنگین از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی بهره ببرند.
• نیاز به متخصصان بیشتر هوش مصنوعی
  یکی از چالش هایی که متوجه شدیم این است که افراد کافی در زمینه هوش مصنوعی آموزش دیده نیستند. از آنجایی که کسب وکارهای بیشتری به هوش مصنوعی می‌خواهند، جستجو برای متخصصان داغ‌تر می‌شود. مهارت هایی که کسب وکارها به آن نیاز دارند مدام در حال تغییر هستند، بنابراین همیشه چیز جدیدی برای یادگیری وجود دارد.
• همه توسعه دهندگان ERP از سرعت بالایی برخوردار نیستند
  در حالی که بسیاری از توسعه دهندگان ERP با ویژگی های جدید هوش مصنوعی رقابت می کنند، برخی از آنها عقب مانده اند. آنها سعی می کنند جدیدترین ابزارها را اضافه کنند تا رقابتی باقی بمانند و خواسته های مشتریان خود را برآورده کنند. برخی از توسعه دهندگان ERP احتمالاً برای تسریع روند ادغام ویژگی های هوش مصنوعی در راه حل ERP خود به خریدهای استراتژیک متوسل می شوند.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی در برنامه ریزی کسب و کار چیست؟

نتیجه گیری

اکنون تولیدکنندگان از مزایای ادغام فناوری هوش مصنوعی در ERP و نرم افزار تولید خود بهره می برند. ویژگی های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند نظارت درلحظه و آنی، و تعمیر و نگهداری پیش بینی در حال افزایش است. با سیستم های ERP مجهز به هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتری را می توان برای کنترل کیفیت و بازرسی خودکار مورد استفاده قرار داد. سفارش هوشمند مبتنی بر محدودیت ها و برنامه های تولید نیز می تواند اجرا شود. صنایع تولیدی به ذینفعان قابل توجهی از ERP مجهز به هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند و پیاده سازی های پیچیده تا سال 2025 استاندارد می‌شوند. ویژگی های مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون فراتر از نظارت اولیه است و شامل تصمیم گیری مستقل در برنامه ریزی تولید، کنترل کیفیت و بهینه سازی زنجیره تامین می‌شود. پیاده سازی های دنیای واقعی، بهره وری 30 تا 40 درصد را در تسهیلات با استفاده از سیستم های ERP تقویت شده با هوش مصنوعی نشان می‌دهند.

 

نظرات شما برای ما ارزشمند است! برای کمک به ارتقای کیفیت مقالات و تکمیل موضوعات مطرح‌شده، دیدگاه خود را در انتهای این مقاله ثبت کنید. مقالات مرتبط با موضوع هوش مصنوعی در erp نیز برای مخاطبان سایت کارمیز به اشتراک گذاشته شده است. همچنین اگر مایل به دریافت مشاوره یا آشنایی بیشتر با امکانات نرم افزار کارمیز هستید، از طریق ارسال فرم با ما در ارتباط باشید.