هوش مصنوعی در ERP: نقش، چالش ها و مزایا

ابزارهای هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در نرم افزارهای سازمانی گنجانده می شوند. این پست انواع مختلف ابزارهای هوش مصنوعی، نحوه ادغام آنها در سیستم های ERP برای بهبود بیشتر فرآیندهای تجاری و چالش های پیاده سازی ابزارهای هوش مصنوعی در ERP را بررسی می کند. بخش پرسش و پاسخ کوتاه نیز ارائه شده است.

برای چندین دهه، سیستم های برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) در نحوه مدیریت و پردازش داده های سازمانی نسبتاً راکد بوده اند. این سیستم های سازمانی هنوز نیاز دارند که افراد داده ها را به سیستم وارد کنند. سپس همین افراد (یا فرآیندهای دسته ای) باید داده ها را از طریق سیستم منتقل کنند تا از برخی عملیات تجاری پشتیبانی کنند. پس از این مراحل پردازش، سیستم می تواند نتایج را در اختیار افراد قرار دهد تا تصمیمات تجاری بگیرند، درآمد را تشخیص دهند و به کارکنان پرداخت کنند. برای چندین دهه، این جریان فرآیند سیستم ERP تغییر چندانی نکرده است.

البته سیستم های ERP در طول سال ها تکامل یافته اند. سیستم‌های ERP مدرن ورودی آسان‌تر و خودکار، اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار، هشدارها و پیام‌ها را در مورد هر رویداد سیستمی قابل تصور، و گزارش‌دهی و ابزار تجسم افسانه‌ای فراهم می‌کنند. سیستم‌های ERP از طریق ابر ارائه می‌شوند، و همه آن‌ها در آخرین رابط کاربری جذاب بصری برای هر دستگاهی که در آن زمان در دسترس شماست، جمع‌بندی شده است. متأسفانه، این پیشرفت های پردازشی ماهیت اساسی سیستم های ERP را تغییر نداده است.

استفاده از هوش مصنوعی در ERP نحوه مدیریت داده ها و فرآیندهای تجاری را به طور اساسی تغییر می دهد. سیستم های ERP دیگر نیازی به تلاش و هوش افراد برای کدنویسی صحیح و وارد کردن جزئیات دقیق تراکنش تجاری برای تکمیل یک عملیات ندارند. مردم دیگر مجبور نخواهند بود صبورانه در کنار صفحه کامپیوتر منتظر بمانند تا گزارش هزینه کارکنان را تأیید کنند یا وضعیت تجهیزات کارخانه و موجودی را نظارت کنند. همچنین نیازی نیست که مردم ده‌ها گزارش را اجرا کنند، سپس آن‌ها را برش داده و با هم تقسیم کنند تا در مورد اینکه آیا نیاز به سفارش 100 ویجت دیگر برای سفارش‌های این ماه دارند، اطلاعات مهمی در مورد کسب‌وکار به دست آورند.

هوش مصنوعی این نوید را می دهد که افراد را از بسیاری از وظایفی که برای تحقق آنها نیاز به هوش انسانی دارند، آزاد کند. در این پست، ما به هوش مصنوعی نگاه می کنیم و توضیح می دهیم که چگونه از آن برای تغییر راه حل های ERP استفاده می شود و به برخی از سوالات متداول پاسخ می دهیم.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی توانایی رایانه ها برای انجام کارهایی که نیاز به هوش دارند، می باشد. نرم افزار هوش مصنوعی برنامه های کاربردی کامپیوتری است که می تواند کارهایی را انجام دهد که قبلاً به شخص یا افرادی برای تکمیل کار نیاز داشتند. دسته‌بندی‌های هوش مصنوعی از سیستم‌های بینایی که می‌توانند تصاویر را ببینند و تشخیص دهند تا ابزارهای یادگیری عمیق که حجم عظیمی از داده‌ها را برای یادگیری الگوها و تصمیم‌گیری روی داده‌ها پردازش می‌کنند، متغیر است.

شکل بالا نمای کلی از حوزه های تحقیق در هوش مصنوعی را نشان می دهد. در اینجا توضیحات سطح بالا از این مناطق و نمونه کاربردهای این سیستم ها آورده شده است.

سیستم های تصویری

این سیستم ها بینایی ماشین و تشخیص تصویر را فراهم می کنند. برنامه های بینایی چشمی برای رایانه ها و برنامه های روباتیک هستند و همچنین در مورد تصویر تصمیم می گیرند. این سیستم ها تصاویر را به دست می آورند و تصاویر را دسته بندی و تصمیم می گیرند. نمونه‌ها سیستم‌هایی هستند که برای تعیین قطعات در یک انبار و دستگاه‌های تشخیص نور و محدوده (lidar) در وسایل نقلیه خودران استفاده می‌شوند.

سیستم های گفتاری

یکی دیگر از اجزای سازنده سیستم های هوش مصنوعی، سیستم های گفتاری متن را به گفتار و گفتار را به متن تبدیل می کند. این سیستم‌ها رابط‌های مهم انسان به ماشین را فراهم می‌کنند که گفتار از همه زبان‌ها و گویش‌ها را قادر می‌سازد تا به متن تبدیل شود که تبدیل به دستورالعمل‌های اجرا شده روی ماشین‌ها می‌شود. معکوس - متن به گفتار - سپس پاسخ گفتار تعاملی را از دستگاه به افراد ارائه می دهد. این ابزارها در قلب ربات‌های مکالمه مورد استفاده در خدمات مصرف‌کننده مانند سیری توسط اپل و الکسا توسط آمازون قرار دارند.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

سیستم های NLP می توانند کلمات گفتاری را درک کنند و تعامل بین ماشین ها و افراد را مدیریت کنند. این سیستم ها طیف وسیعی از عملیات را بر روی اطلاعات زبانی انجام می دهند. سیستم های NLP متن را استخراج، طبقه بندی، ترجمه، پاسخ و تولید می کنند. موتورهای NLP رابط‌هایی را فراهم می‌کنند که این امکان را برای افراد فراهم می‌کند تا از طریق ماشین‌ها «صحبت کنند». ابزارهای ترجمه که به مردم در سراسر جهان اجازه می دهد به زبان های مختلف مکالمه داشته باشند، نمونه بارز NLP در عمل است.

سیستم های خبره

یک سیستم خبره برای مدیریت مجموعه گسترده ای از قوانین ایجاد شده توسط متخصصان در یک حوزه موضوعی خاص استفاده می شود. این سیستم ها به مشکلات منطقی بسیار پیچیده می پردازند و می توانند در هنگام تصمیم گیری از پایگاه های دانش گسترده بهره ببرند. یک سیستم خبره می تواند به پرستاران و پزشکان در تشخیص صحیح یا یادگیری بازی و پیروزی در مسابقات شطرنج در برابر استادان بزرگ جهان کمک کند.

یادگیری خودکار

سیستم‌های یادگیری خودکار یا یادگیری ماشین حجم زیادی از داده‌ها را دریافت می‌کنند و از داده‌ها برای تولید نتایج یاد می‌گیرند. سیستم های یادگیری ماشینی را می توان به عنوان تحت نظارت، بدون نظارت یا با استفاده از یادگیری عمیق طبقه بندی کرد. نوع سیستم یادگیری ماشینی مورد استفاده به ماهیت مساله بستگی دارد، با این حال انواع مختلف آن را نیز می‌توان به صورت موازی در برابر مجموعه‌ای از داده‌ها اجرا کرد تا نتایج را تولید کنند. برنامه‌های یادگیری ماشینی تصویر مصرف‌کننده شامل پیشنهادهای فیلم ارائه‌شده توسط Netflix و تشخیص چهره توسط فیس‌بوک برای برچسب‌گذاری دوستان و خانواده شما در عکس‌ها می‌شود.

رباتیک

سیستم‌های رباتیک سخت‌افزار و نرم‌افزار را از چندین حوزه هوش مصنوعی در دستگاهی ترکیب می‌کنند که می‌تواند کارهایی را انجام دهد که تاکنون به لمس انسان نیاز داشت. رباتیک برای کمک یا جایگزینی افراد در طیف گسترده ای از عملکردها به کار گرفته می شود. این مقاله به 6 River Systems می پردازد که یکی از فروشندگان در این زمینه علامت گذاری کرده است. ربات‌های خودروسازی، جاروبرقی iRobot، وسایل نقلیه انبار مستقل و بهترین دوست انسان (سگ کوچک) همه محصول رباتیک هستند.

برنامه ریزی و زمانبندی

سیستم‌های برنامه‌ریزی زمانی استفاده می‌شوند که یک سیستم از اشیاء برای دستیابی به مجموعه‌ای از اهداف نیاز به فرآیند رویه‌ای داشته باشد. به عنوان مثال، سیستم های حمل و نقل باید تعیین کنند که چگونه می توان ناوگان وسایل نقلیه را برای حمل کالا از انبارها به فروشگاه های خرده فروشی به بهترین نحو مدیریت کرد. کارکنان عملیات انبار باید برنامه ریزی کنند که چگونه مواد را به بهترین شکل ذخیره کنند تا نیازهای سفارش آتی را برآورده کنند. با درک بهتر ابزارهای برنامه ریزی، توجه بیشتری برای رسیدگی به مشکلات مدیریت شده توسط برنامه های ERP جلب می شود.

هوش مصنوعی در ERP چیست؟

در ERP، فناوری‌های هوش مصنوعی وظایفی را برعهده می‌گیرند که قبلاً برای تکمیل آن به هوش انسانی نیاز داشتند. سیستم های ERP ایجاد، پردازش و گزارش را مدیریت می کنند و از مدیریت اطلاعات تجاری برای سازمان ها پشتیبانی می کنند. این پردازش داده های حیاتی نیاز به عملیات تجاری، از جمله امور مالی، عملیات تولیدی، تاسیسات انبار، پروژه ها و پرسنل مورد نیاز برای اجرای کسب و کار دارد. همانطور که نرم‌افزار و ماشین‌های هوش مصنوعی به کسب مهارت‌ها و هوش ادامه می‌دهند، می‌توانند کارهای پیش پا افتاده‌ای را که در حال حاضر نیاز به بازبینی یا تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها دارند، که فقط توسط یک کامپیوتر قابل انجام است، انجام دهند.

هوش مصنوعی برای کمک به همه این حوزه های پردازش داده های سازمانی استفاده می شود. هوش مصنوعی به انجام کارهای سنگین در هر سیستمی کمک می کند تا داده های درست ایجاد شود. ربات‌های مکالمه به کاربران این امکان را می‌دهند که با یک سیستم برای تولید سفارش‌ها، وارد کردن گزارش‌های هزینه، به‌روزرسانی وضعیت شغل و تأیید رسید محصول در انبار، از جمله کارهای دیگر، با یک سیستم صحبت کنند یا پیام‌های متنی ارسال کنند. این ربات‌ها می‌توانند تقریباً هر کاری را که قبلاً کاربر را ملزم می‌کرد تا صفحه‌ای را بالا بکشد و داده‌ها را وارد سیستم کند، انجام دهند. علاوه بر این، زمانی که روبات‌ها مستقل‌تر می‌شوند، بیشتر و بیشتر وظایف مخرب و خطرناک تولید و انبار را بر عهده می‌گیرند.

ابزارهای هوش مصنوعی مکمل بسیاری از مشکلات رایج مدیریت داده های ERP هستند. اطلاعاتی که وارد سیستم های ERP می شوند اغلب ناقص یا حتی نادرست هستند. ورودی‌های گزارش هزینه، جزئیات خط سفارش خرید و اسناد و دفاتر کل ممکن است بخشی از داده‌های لازم برای تکمیل پردازش را نداشته باشند. یک نماینده خدمات مشتری ممکن است از یک آدرس مشتری قدیمی استفاده کند، بدون اینکه بداند مشتری هفته گذشته مکان هایی را جابجا کرده است. برنامه‌ای که به صدها تراکنش در مورد یک فروشنده دسترسی دارد، نسبت به یک مسئول خرید شرکت، بینش به‌روزتری نسبت به سلامت مالی آن فروشنده دارد. ابزارهای هوش مصنوعی برای این مشکلات و سایر مشکلات پردازش ERP با رفع مشکلات داده اعمال می‌شوند و فرآیندهای تجاری را قادر می‌سازند تا به جلو حرکت کنند.

برای حمایت از کسب و کار مولدتر و سودآورتر، هوش مصنوعی برای اتخاذ تصمیمات تجاری مهم تر استفاده می شود. ابزارهای هوش مصنوعی که به مجموعه بزرگتری از داده‌ها دسترسی دارند و می‌توانند بیش از هر شخص دیگری را پردازش کنند، می‌توانند تعیین کنند که کدام سرنخ‌های فروش بیشترین کسب‌وکار را ایجاد می‌کنند، تجهیزاتی که در شرف داغ شدن هستند، قیمت مناسب برای دریافت مشتری، و اینکه کدام کارمندان به احتمال زیاد شرکت را ترک می کنند. این تصمیمات فراتر از اتوماسیون فرآیند اولیه است و چیزی است که ابزارهای هوش مصنوعی را از ابزارهای اتوماسیون گذشته متمایز می کند.

نمونه هایی از هوش مصنوعی در فرآیندهای عمومی تسهیل شده توسط ERP

هوش مصنوعی در حال حاضر برای مشکلات فرآیند کسب و کار که بر صنایع مختلف تأثیر می گذارد، استفاده می شود. راه حل ها به سه دسته کلی تقسیم می شوند:

• کمک و حمایت از کاربران
• بهبود فرایند
• برنامه ریزی و پیش بینی

این راه حل ها راه حل های افقی هستند، زیرا در طیف متنوعی از صنایع استفاده می شوند.

نمونه های رایج کاربردهای هوش مصنوعی در ERP شامل موارد زیر است:

ربات های هوش مصنوعی مکالمه ای

این چت بات ها بسیار شبیه به دستیارهای دیجیتال مصرف کننده بسیار آشنا سیری، الکسا و دستیار دیجیتالی گوگل هستند. اکثر فروشندگان ERP دستیارهای دیجیتالی خود را ارائه کرده اند یا می توانند با استفاده از یکی از چت ربات های مصرف کننده پیشرو ارتباط برقرار کنند. قابلیت‌های این ربات‌های چت همچنان در حال رشد است و برای افرادی که از عملیات هندزفری سود می‌برند، بسیار مفید هستند، مانند یک نماینده فروش که باید هنگام رانندگی از مشتری سفارش بگیرد، یک نماینده خدمات کشاورزی که نیاز به سفارش مجدد قطعات برای تعمیر و کارگران انبار دارد.

ربات های متحرک خودمختار (AMR)

ربات‌ها مدت‌هاست که در خودروها و سایر محیط‌های تولیدی تکراری در تعداد بالا، پایه اصلی بوده‌اند. آخرین نسل ربات‌ها اکنون می‌توانند به طور مستقل حرکت کنند و عملیات را انجام دهند. این روبات‌ها مملو از فناوری‌هایی هستند که در وسایل نقلیه بدون راننده یا خودمختار مانند لیدار و نقشه‌های دوبعدی یا سه‌بعدی محیط اطراف استفاده می‌شوند. با توجه به سرمایه گذاری های صنعت خودرو، هزینه های قطعات به حدی کاهش یافته است که AMR ها اکنون گزینه ای برای شرکت ها در هر اندازه هستند.

اثربخشی کلی تجهیزات (OEE)

هوش مصنوعی برای نظارت و مدل‌سازی رفتار تجهیزات استفاده می‌شود. ابزارهای هوش مصنوعی توسط حجم عظیمی از داده ها پشتیبانی می شوند که اکنون می توانند از طریق دستگاه های اینترنت اشیا (IoT) تامین شوند. هزینه دستگاه‌های اینترنت اشیا به حدی کاهش یافته است که اکنون می‌توان صدها قرائت حسگر را از ماشین‌ها در خط تولید در زمان واقعی نظارت کرد. این حجم عظیم داده کاندیدای عالی برای الگوریتم های یادگیری ماشینی هستند. بینش در مورد زمان کار، عملکرد و کیفیت محصولات، اثربخشی را به سطوح جدیدی می برد.

فروش

ابزارهای هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای مهم فروش، از جمله پیشنهادات سرنخ و فرصت، قیمت‌گذاری محصول، و خودکارسازی پیشنهادات فروش متقابل و بالا استفاده می‌شوند. این فرآیندهای فروش برای بهبود با استفاده از هوش مصنوعی آماده هستند. ابزارهای هوش مصنوعی، با داده‌های مناسب، روی میانگین فروش فروشنده ها ارزش افزوده دارند. این ابزارها می‌توانند به حجم عظیمی از داده‌های تاریخی در پایگاه مشتری نگاه کنند تا مشخص کنند کدام سرنخ‌های فروش باید دنبال شوند و قیمت بهینه را برای سفارش محصول تعیین کنند.

بازاریابی

تیم‌های بازاریابی تجربه‌های غنی‌تری را که توسط هوش مصنوعی طراحی شده است، باز می‌کنند. ابزارهای بازاریابی از حجم داده های جمع آوری شده از مشتریان برای ایجاد پیام ها و تجربیات منحصر به فرد استفاده می کنند. هوش مصنوعی می‌تواند دیدگاه های مشتری را با بررسی رسانه‌های اجتماعی، تعاملات خدمات مشتری و سیستم‌های کیفیت محصول به‌دست آورد. ابزارهای بازاریابی هوشمند همچنین قول می دهند که در صورت عدم تحقق اهداف، خود تنظیم شوند.

برنامه ریزی انبار

هوش مصنوعی برای مرحله بندی و جابجایی مناسب مواد و محصولات در یک انبار کاملاً مناسب است. مدیران انبار اغلب با احساسات خود و اقدامات واکنشی در مورد چگونگی راه اندازی یک انبار کلنجار می روند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را از سیستم‌های سفارش، ساخت و انبار جمع‌آوری کنند و استفاده بهینه از انبار را تعیین کنند و حتی پیکربندی‌ها را برای برآورده کردن تقاضا تغییر دهند. وقتی ابزارهای هوش مصنوعی به افرادی که وظیفه آنها مدیریت این عملیات است کمک می کند، مدیریت انبار معنای کاملاً جدیدی پیدا می کند.

طرح تولید

در نهایت، فرآیندهای برنامه ریزی تولید ، زمانی که هوش مصنوعی در این فرآیندها تزریق می شود، تقویت می شود. مراحل برنامه‌ریزی در سطح کلان تلاش می‌کنند تا برنامه‌ریزی کنند که چه مقدار محصول باید در یک دوره معین تولید شود تا بینش بیشتری در زمانی که به عوامل دیگری که می‌توانند بر رفتار خرید تأثیر می‌گذارند، از جمله احساسات مصرف‌کننده یا تأثیرات آب‌وهوا مرتبط باشند، به دست آورند. سطح خرد - برنامه‌ریزی عملیات تولید فردی - همچنین زمانی که بتواند به تغییرات سفارش پویا دسترسی داشته باشد و به آن واکنش نشان دهد، هوش بیشتری به دست می‌آورد.

چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی و ERP

همانند اجرای هر فناوری جدید، گسترش فناوری هوش مصنوعی با چالش هایی همراه است. برخی از این چالش ها همان است که در هر پروژه فناوری دیده می شود. یک پروژه هوش مصنوعی باید از حمایت یک حامی پروژه برخوردار باشد، به اندازه کافی پرسنل و بودجه داشته باشد و به طور مناسب مدیریت شود تا از گم شدن هدف جلوگیری شود. همان عوامل موفقیت حیاتی که برای هر پروژه فنی اعمال می شود، برای پروژه های هوش مصنوعی نیز صادق است. حتی اگر ابزارهای هوش مصنوعی پرزرق و برق و جدید هستند، لزوماً به این معنی نیست که می توانند از اصول آزمایش شده و واقعی مدیریت پروژه چشم پوشی کنند.

فراتر از اصول اولیه پروژه، پروژه های هوش مصنوعی چالش های منحصر به فردی را ایجاد می کنند. اولین مشکل این است که هوش مصنوعی یک حوزه فنی پیچیده است. به این ترتیب، هر شرکتی که مایل به استفاده کامل از این فناوری است، نیاز به داشتن تخصص مناسب برای مدیریت راه حل دارد. دانشمندان داده با صلاحیت بالا گران هستند اما برای شرکت هایی که ابتکارات هوش مصنوعی بزرگ و بلندمدتی را انجام می دهند ضروری هستند. شرکت‌های کوچک‌تر ممکن است منابع یا نیازی به یک دانشمند داده تمام‌وقت و با دستمزد بالا نداشته باشند، اما باید اطمینان حاصل کنند که پرسنل باهوش داده‌ها ابزارهای هوش مصنوعی را نظارت و تنظیم می‌کنند. ابزارهای هوش مصنوعی اغلب به مراقبت و تغذیه بیشتری نسبت به ابزارهای سنتی پردازش داده نیاز دارند.

به طور مشابه، نرم افزار هوش مصنوعی فقط به تنهایی اجرا نمی شود. فراتر از برخی برنامه های کاربردی نسبتاً ساده هوش مصنوعی، یک شرکت نباید انتظار داشته باشد که به سادگی یک نرم افزار هوش مصنوعی را وصل کند و با آن کار تمام شود. تحقق تمامی مزایای بالقوه ابزارهای نرم افزاری هوش مصنوعی مستلزم نظارت، نگهداری و تنظیمات مداوم در دراز مدت است. سازمان ها باید یک تیم اختصاصی و متقابل از کارشناسان هوش مصنوعی ایجاد کنند تا بر استفاده مداوم از ابزارهای هوش مصنوعی در سازمان نظارت کنند.

داشتن داده های کافی و قابل اعتماد مهم ترین مشکلی است که پیشرفته ترین و تاثیرگذارترین پیاده سازی های هوش مصنوعی با آن روبرو هستند. الگوریتم های پشت پروژه های هوش مصنوعی باید با داده ها تغذیه و آموزش داده شوند تا تصمیم گیری کنند. الگوریتم هوش مصنوعی را تصور کنید که برای محاسبه بهترین قیمت برای یک محصول آموزش داده شده است. بهترین قیمت به عنوان قیمتی تعریف می شود که حاشیه فروش را حفظ کند و همچنان توسط مشتری پذیرفته شود. شرکت هایی که محصولات پیچیده و سفارشی شده دارند ممکن است مجموعه ای محدود از داده ها برای آموزش هوش مصنوعی برای تصمیم گیری داشته باشند. وقتی نوبت به تعیین قیمت می رسد، الگوریتم باید مثال های کافی برای تصمیم گیری مناسب داشته باشد. این ابزارها برای چیزی مانند قیمت بلیط هواپیما یا پارچه فروخته شده در آمازون عالی عمل می کنند، اما ممکن است با مجموعه داده های محدود موجود در محصولات سفارشی تر دست و پنجه نرم کنند.

در نهایت، از آنجایی که نرم‌افزار هوش مصنوعی نقش بیشتری در تصمیم‌گیری‌های مهم تجاری بر عهده می‌گیرد، به همان اندازه ضروری است که یک شرکت پیامدهای نرم‌افزار را درک کند. عواقب یک شرکت برای داشتن ابزاری که تصمیمات بد قیمت گذاری می کند جدی است. اما بدتر از آن، ابزاری که برای تصمیم گیری در مورد استخدام و اخراج استفاده می شود باید به طور گسترده درک و نظارت شود. روشن کردن یک نرم‌افزار ضعیف از هوش مصنوعی ممکن است باعث آسیب‌هایی شود که بازیابی آن دشوار است.

سوالات متداول (سؤالات متداول)

 

1. هوش مصنوعی در ERP چیست؟

هوش مصنوعی در ERP کاربرد نرم افزار و ابزار هوش مصنوعی برای راه حل های ERP است. ابزارهای هوش مصنوعی مورد استفاده در نرم‌افزار ERP شامل چت‌بات‌های تعاملی، اتوماسیون فرآیندهای هوشمند و برنامه‌ریزی مالی با هوش مصنوعی است.

2. ERP با هوش مصنوعی چیست؟

ERP فعال شده با هوش مصنوعی به راهکارهای نرم افزاری ERP با بهره گیری کامل از فناوری های هوش مصنوعی اشاره دارد. در اینجا، هوش مصنوعی بخشی جدایی ناپذیر از راه حل ERP است. فروشندگان ERP با هوش مصنوعی راه حل‌های ERP را به سوی آینده هدایت می‌کنند.

3. هوش مصنوعی پیشرو در فروشندگان ERP چه کسانی هستند؟

فروشندگان برتر ERP نیز در ERP رهبری هوش مصنوعی را بر عهده دارند. بزرگ‌ترین نام‌های این کسب‌وکار دارای مجموعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی بالغ و در حال گسترش هستند. SAP’s Leonardo و Infor’s Coleman AI  نمونه‌هایی هستند.

4. آیا هوش مصنوعی جایگزین ERP خواهد شد؟

هوش مصنوعی به این زودی جایگزین ERP نخواهد شد. ابزارهای هوش مصنوعی پیشرفت های قابل توجهی را برای بسیاری از مشکلات پردازش داده ارائه می دهند. با این حال، هوش مصنوعی جایگزین قابلیت های پردازش داده های ERP نمی شود. هوش مصنوعی اطلاعات بیشتری را به سیستم های ERP اضافه می کند.

5. تحولات کلیدی برای تماشای هوش مصنوعی در ERP در سال 1410 چیست؟

در سال 1410، هوش مصنوعی به رهایی افراد از وظایف پیش پا افتاده ERP مانند کلید زدن داده های از دست رفته یا تصمیم گیری های ساده کمک خواهد کرد. هوش مصنوعی در پیش بینی های بهتر و تصمیم گیری های برنامه ریزی در سطح شرکت بسیار سودمند خواهد بود. در نهایت، به دنبال ابزارهای هوش مصنوعی بگردید تا از یک ویژگی خوب به یک ویژگی ضروری نرم افزار ERP حرکت کنید.

نویسنده مقاله: زهره نوروزی