W jaki sposób małe i średnie przedsiębiorstwa przemysłowe mogą korzystać z SI w systemach ERP
Integracja sztucznej inteligencji (SI) z systemem ERP umożliwia podejmowanie decyzji biznesowych w oparciu o dane. Sztuczna inteligencja pełni przy tym rolę cyfrowego doradcy biznesowego, administratora wiedzy i siły napędowej innowacji. Już dziś małe i średnie przedsiębiorstwa odnoszą korzyści płynące ze zoptymalizowanych procesów, zwiększonej efektywności, oszczędności kosztów i konkurencyjności wynikającej ze zrównoważonego rozwoju.
Sektor MŚP w szczególnym stopniu musi zmierzyć się z wyzwaniem ciągłego optymalizowania procesów i efektywnego wykorzystania zasobów w stale zmieniającym się świecie biznesu. Inteligentne i wydajne oprogramowanie jest niezbędne, aby proces transformacji cyfrowej przebiegał możliwie najefektywniej i bez komplikacji. Systemy ERP, takie jak proALPHA, mają w tym przypadku kluczowe znaczenie, ponieważ stanowią cyfrowy szkielet przedsiębiorstwa.
SI zapewnia przejrzysty wgląd we wszystkie procesy biznesowe i wspiera efektywniejszą współpracę między różnymi działami. Powoduje to zatarcie granic między Big Data i Business Intelligence (BI). Podczas gdy celem BI są głównie analizy odnoszące się do przeszłości, np. w celu utworzenia solidnej bazy danych, pulpitów nawigacyjnych lub zestawień retrospektywnych, SI umożliwia prognozowanie przyszłości i wystosowuje konkretne zalecenia. Potencjał SI wyznacza tym samym nowe standardy w zakresie sterowania przedsiębiorstwem w oparciu o dane.
Zarządzanie wiedzą i transfer wiedzy jako siła napędowa innowacji
Generatywna SI stanowi istotny impuls w zakresie zarządzania i wewnętrznego transferu wiedzy w przedsiębiorstwie. Modele językowe, takie jak ChatGPT (Large Language Models = LLM), są w stanie rozumieć, przetwarzać i generować „naturalny” język. Dzięki udostępnieniu tekstów i treningowi SI powstaje źródło wiedzy w przedsiębiorstwie, którego nie można porównywać z dotychczasowymi bazami danych.
Połączenie środowiska technologicznego i źródła wiedzy w przedsiębiorstwie umożliwia pracownikom szybki dostęp do informacji i wiedzy specjalistycznej z każdej lokalizacji, obszaru działalności i działu. Zintegrowana SI może rozpoznać różnorodne pojęcia, nomenklatury i konteksty. W ten sposób może obsługiwać każdego użytkownika w jego specyficznym języku (specjalistycznym) i w kontekście konkretnego zapytania połączyć użytkownika z odpowiednim ekspertem w przedsiębiorstwie.
Dzięki temu np. odpowiedzi na zapytania klientów mogą być udzielane szybciej, bardziej profesjonalnie i indywidualnie. Baza wiedzy może zostać utworzona w trybie natychmiastowym, istotne informacje mogą bez problemu zostać zapisane w formie cyfrowej, a uzyskiwanie informacji zwrotnych od klienta może zostać zautomatyzowane. Ponadto platforma nieustannie rozwija swoje możliwości.
Poprawa dokładności prognoz i zalecanie konkretnych działań
Dane z systemu ERP, obok modeli językowych, stanowią niewyczerpane źródło dla sterowania przedsiębiorstwem opartego na danych. Również w tym przypadku dzięki SI możliwości opisu, diagnozowania i prognozowania osiągają całkiem nowy poziom i pozwalają na tworzenie konkretnych zaleceń, które zależnie od fazy rozwoju, mogą zostać wdrożone także automatycznie. Dodatkowo narzędzia do wizualizacji i analizy ułatwiają zrozumienie złożonych danych oraz wspomagają podejmowanie decyzji w oparciu o dane.
Dzięki temu możliwe jest nie tylko opisywanie procesów za pomocą pulpitów nawigacyjnych, identyfikowanie błędów za pomocą analiz lub prognozowanie konkretnych zmian np. w zakresie zwiększenia płynności finansowej, ale również formułowanie przez SI zaleceń dotyczących działań, które można z łatwością przełożyć na korzyści monetarne w procesach przedsiębiorstwa, poprzez analizę cyklu konwersji gotówki (Cash Conversion Cycle).
„SI nie jest zabawką, lecz coraz częściej decyduje o tym, kto zdobędzie przewagę konkurencyjną. Tylko firmy, które odpowiednio przygotują swoje dane i systemy, będą mogły wziąć udział w globalnym wyścigu.”
Björn Goerke, CTO w proALPHA
W produkcji może to np. pomóc w szybkim i prostym prognozowaniu zapotrzebowania na określone produkty lub surowce. Na tej podstawie można dopasowywać procesy produkcyjne, aby zwiększyć bezpieczeństwo planowania. Pozwala to na uniknięcie wąskich gardeł, zwiększenie niezawodności dostaw i optymalizację produkcji zgodnie z rzeczywistymi potrzebami rynku.
Automatyzacja i optymalizacja procesów
Za pomocą systemów ERP bazujących na SI można zautomatyzować powtarzające się i czasochłonne zadania. Obejmuje to np. rejestrowanie i przetwarzanie danych, planowanie i kontrolę produkcji oraz zarządzanie zapasami.
Ponadto za pomocą inteligentnych analiz przedsiębiorstwa mogą optymalizować procesy produkcyjne i zwiększać produktywność poprzez przyśpieszanie poszczególnych operacji, aby możliwie najlepiej spełniać wymagania dynamicznego rynku. Poprzez identyfikację anomalii i nieprawidłowości można wykryć nieefektywne procesy i podjąć odpowiednie środki w celu zwiększenia wydajności produkcji.
Za pomocą algorytmów Machine-Learning takie systemy są w stanie uczyć się na podstawie starszych danych, wyciągać z nich wnioski i w ten sposób automatycznie podejmować przyszłe decyzje. Pozwala to nie tylko zaoszczędzić czas, ale również poprawić jakość decyzji.
Parametry dyspozycji w planowaniu zapotrzebowania materiałowego i sterowaniu zapasami
O sukcesie przedsiębiorstw produkcyjnych decyduje możliwie najlepsze sterowanie parametrami dyspozycji, ustalanie sensownych wielkości zamówień, określanie idealnych terminów zamówień i optymalizacja zapasu bezpieczeństwa. Rozwiązanie ERP oparte na SI może m.in. zoptymalizować procesy, zwiększyć opłacalność operacji, poprawić wydajność dostaw i zadowolenie klientów.
Technologie SI, takie jak NEMO wspierają optymalizację zapasów pod wieloma względami. Ustalenie rozsądnej wielkości zamówień i zapasów bezpieczeństwa zapobiega niepotrzebnym kosztom magazynowania oraz zobowiązań kapitałowych w obrębie utrzymania magazynów.
Ponadto SI zapewnia strategiczne bezpieczeństwo planowania poprzez optymalizację przyszłego zapasu i tworzenie dokładnych prognoz zużycia dla produktów i artykułów. Dzięki SI można również wybrać najlepsze okresy do ponownego nabycia surowców oraz najlepsze parametry dyspozycji, co zapewnia terminową dostępność produktów i zapobiega opóźnieniom dostaw towarów. Poprzez analizę okresów ponownego nabycia dla zrealizowanych zamówień lub dostaw, z uwzględnieniem prognoz, niepewnych danych i innych istotnych czynników, można ustalić optymalny moment do złożenia ponownego zamówienia.
Clean Data i optymalizacja danych podstawowych
Wykorzystanie czystych i spójnych danych podstawowych może zapewnić przedsiębiorstwu decydującą przewagą konkurencyjną. Systemy ERP bazujące na SI mogą w sposób zautomatyzowany rozpoznawać zależności, anomalie i nieprawidłowości w zbiorach danych. Miliony rekordów danych zawierają ważne informacje o stanie przedsiębiorstwa i umożliwiają precyzyjny i kompleksowy przegląd danych zakładowych. Umożliwiają one prawidłowe odczytywanie, interpretowanie i analizowanie informacji.
Zautomatyzowane rozpoznawanie podwójnych rekordów danych dodatkowo przyczynia się do poprawy spójności danych. Ponadto dzięki wykorzystaniu technologii Deficiency Mining przedsiębiorstwa mogą stale monitorować jakość danych i identyfikować odchylenia w procesach.
