تاثیرات هوش‌مصنوعی بر ERP

با ورود هوش مصنوعی در بازار‌های کسب‌و‌کار، بسیاری از فرآیند‌ها در بخش‌های مختلف از هوش مصنوعی تاثیر گرفته‌اند. سیستم ERP به عنوان یک نرم‌افزار مدیریت یکپارچه کسب‌وکار با بهره‌گیری از AI بسیاری از فرآیند‌های تکراری مثل پردازش صورتحساب‌ها، مدیریت موجودی و وارد کردن داده‌ها، خودکار می‌کند. تاثیر هوش‌مصنوعی در ERP موجب کاهش هزینه‌ها و صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهروری افزون بر قابلیت‌های ERP ایجاد می‌کند.

یکی دیگر از تاثیرات هوش‌مصنوعی در نرم‌افزار ERP ایجاد توانایی مازاد در تصمیم‌گیری‌ها و حل مشکلات و تمرکز برای کارکنان، کارمندان و رهبران است.

🔍خط تولید هر چند وقت یک بار خراب می شود؟

🔍آیا تامین‌کنندگان محصول به موقع محصولات را تحویل می‌دهند؟

🔍میزان بهروری کارمندان رو به افزایش یا کاهش است؟

هوش‌مصنوعی حتی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ در اطلاعات ورودی یک کسب‌و‌کار، بازار پیش‌رو را تخمین بزند و میزان تقاضا محصول را پیش‌بینی کند.

در ادامه نتایج ترکیب هوش مصنوعی و ای‌ آر پی را بیشتر در این مقاله ستکا مورد بررسی قرار می‌دهیم.

تاثیرات هوش‌مصنوعی بر ERP چیست؟

📚بیشتر بخوانید:

🔗استقرار ERP

🔗دلایل اهمیت سیستم ERP

🔗مزایا سیستم ERP

قابلیت‌های هوش مصنوعی در ERP

مدیریت سرمایه انسانی (HCM): می‌تواند متن توصیف شغلی را برای موقعیت‌های شغلی جدید بر اساس مهارت‌های مورد نیاز تهیه کرده یا متنی برای مستندات ارزیابی عملکرد تولید کند.

زنجیره تأمین و فرآیندهای سفارش مشتری: می‌تواند با استفاده از تحلیل‌ها مشکلات زنجیره تأمین را که ممکن است بر سفارش‌های جاری تأثیر بگذارد شناسایی کند و به طور خودکار ایمیل یا پیامکی برای مشتریان ارسال نماید.

تولید: می‌تواند با تحلیل داده‌ها، خرابی احتمالی تجهیزات در تولید را پیش‌بینی کند که این امر می‌تواند به ثبت دستور کار تعمیرات و تولید مستندات مربوط به رفع اشکال و تعمیر تجهیزات توسط GenAI منجر شود.

امور مالی: می‌تواند گزارش‌های دوره‌ای و توضیحات متنی درباره تغییرات و نوسانات را تولید کند.

انواع فناوری‌های هوش مصنوعی در ERP

فناوری‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل پیش‌بینی فقط فناوری‌هایی نیستند که تأثیرات چشمگیری بر سیستم‌های ERP دارند. شناسایی تصویر، تحلیل ناهنجاری و ربات‌های خودکار نیز به سرعت در حال ایجاد نوآوری‌های جدید هستند. در ادامه، فهرستی از فناوری‌های هوش مصنوعی که بیشترین تأثیر را بر سیستم‌های ERP دارند، ارائه شده است.

یادگیری ماشین (ML)

یادگیری ماشین به یکی از اجزای قدرتمند سیستم‌های ERP تبدیل شده است و قابلیت‌های پیشرفته تحول آفرین را برای بهبود کارایی عملیاتی و کاهش خطاها در طیف وسیعی از وظایف ارائه می‌دهد. فناوری‌های ML در حال افزایش محبوبیت هستند و انتظار می‌رود که بازار جهانی این فناوری از ۲۱.۱۷ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ به ۲۰۹.۹۱ میلیارد دلار تا سال ۲۰۲۹ برسد. 

ML به سیستم‌های ERP این امکان را می‌دهد که الگوها را شناسایی کرده و از داده‌ها بیاموزند تا پیش‌بینی‌هایی انجام دهند بدون اینکه به‌طور مشخص برای این کار برنامه‌ریزی شده باشند. در نتیجه، ML نه تنها به اتوماسیون وظایف روزمره کمک می‌کند، بلکه می‌تواند تصمیم‌گیری‌ها را به‌طور قابل توجهی تقویت کند و تحلیل‌های پیش‌بینی را برای برنامه‌ریزی و پیش‌بینی بهتر ارائه دهد.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی، لایه بنیادی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند. در سال گذشته، فناوری مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، مانند چت جی پی تی(ChatGPT)، انقلابی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده است که به کامپیوترها امکان می‌دهد پاسخ‌های مرتبط و مناسب‌تری نسبت به مدل‌های سنتی NLP تولید کنند. این امر منجر به رشد چشمگیر فناوری NLP شده است. انتظار می‌رود بازار جهانی این فناوری از ۱۹.۷ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ به ۱۱۲.۳ میلیارد دلار تا سال ۲۰۳۰ برسد.

در زمینه سیستم‌های ERP، NLP این امکان را می‌دهد که متون غیر ساختاریافته، مانند بازخورد مشتریان، ایمیل‌ها و گزارش‌ها پردازش شوند و همچنین دستورها یا پرسش‌های کاربران را به زبان طبیعی درک کند. این قابلیت برای استخراج بینش‌ها از داده‌ها، اتوماسیون ورود داده‌ها و تعامل کاربران با سیستم ERP به‌صورت گفتگویی بسیار حیاتی است. 

تأثیر NLP در توانایی آن برای پر کردن شکاف بین ارتباطات انسانی و درک ماشین نهفته است که دسترسی و قابلیت استفاده از سیستم‌های ERP را بهبود می‌بخشد.

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی واسط‌هایی هستند که کاربران از طریق آن‌ها از قابلیت‌های NLP بهره‌مند می‌شوند. این فناوری‌ها بر اساس قابلیت‌های NLP ساخته شده‌اند و از گفت‌وگوهای نوشته شده یا پاسخ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی مکالمات و کمک به کاربران در انجام وظایف خاص درون سیستم ERP، مانند بازیابی اطلاعات یا ناوبری در نرم‌افزار، استفاده می‌کنند. 

آن‌ها به‌صورت ۲۴ ساعته و فوری به کاربران کمک می‌کنند و نیاز به مداخله دستی را کاهش می‌دهند که منجر به افزایش رضایت کاربران و کارایی کسب‌وکار می‌شود. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی برای وظایفی که نیاز به تعامل کاربر دارند، مانند پرسش‌های خدمات مشتری و پورتال‌های خود سرویس کارکنان، بسیار مناسب هستند.

تحلیل پیش‌بینی

تحلیل پیش‌بینی، که گاهی به آن مدل‌سازی پیش‌بینی گفته می‌شود، نوعی تحلیل پیشرفته است که از داده‌های تاریخی، الگوریتم‌های آماری و تکنیک‌های ML برای شناسایی احتمال نتایج آینده استفاده می‌کند. در سیستم‌های ERP، این تحلیل نقش حیاتی در وظایفی مانند پیش‌بینی تقاضا، زمان‌بندی نگهداری و برنامه‌ریزی مالی ایفا می‌کند. 

به‌عنوان مثال، تحلیل پیش‌بینی می‌تواند داده‌های فروش گذشته و روندهای بازار را تحلیل کند تا تقاضای آینده محصولات را پیش‌بینی کند. سپس شرکت‌ها می‌توانند سطوح موجودی و برنامه‌های تولید را برای جلوگیری از مازاد یا کمبود کالا تنظیم کنند. ادغام تحلیل پیش‌بینی در سیستم‌های ERP با بهینه‌سازی تخصیص منابع هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، رضایت مشتری را با پیش‌بینی نیازها بهبود می‌بخشد و به‌صورت پیشگیرانه به مشکلات احتمالی قبل از تبدیل شدن به بحران‌ها می‌پردازد.

شناسایی تصویر

شناسایی تصویر به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که اشیاء، مکان‌ها، افراد و اعمال را در تصاویر شناسایی کنند. در سیستم‌های ERP، این فناوری می‌تواند پردازش و تحلیل داده‌های بصری، مانند تصاویر ویدئویی یا اسناد اسکن‌شده را اتوماسیون کند. به‌عنوان مثال، این فناوری می‌تواند نواقص یا ناهنجاری‌ها را در مواد خام شناسایی کند تا کیفیت کنترل در تولید حفظ شود. 

همچنین می‌تواند کالاها را شناسایی و پیگیری کند تا مدیریت موجودی بهتری داشته باشد و برای اسکن اسناد به فرمت‌های قابل ویرایش و قابل جستجو استفاده شود. با تسهیل تحلیل خودکار و دقیق داده‌های بصری، فناوری شناسایی تصویر به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بینش‌های عمیق‌تری در مورد محصولات و فرآیندهای خود کسب کنند.

اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)

اتوماسیون فرآیند رباتیک از ربات‌های نرم‌افزاری، که به آن‌ها "بات" نیز گفته می‌شود، برای اتوماسیون وظایف روزمره در سراسر برنامه‌ها استفاده می‌کند و از قوانین و دستورالعمل‌های از پیش تعیین‌شده که شبیه به تعاملات انسانی با سیستم‌های کامپیوتری است، بهره می‌برد. محبوبیت ربات‌ها در حال افزایش است. یک مطالعه در سال ۲۰۲۲ توسط Robocorp نشان داد که ۶۷ درصد از پاسخ‌دهندگان در سال گذشته در فناوری RPA سرمایه‌گذاری کرده‌اند و ۸۱ درصد دیگر نیز قصد دارند سرمایه‌گذاری‌های خود در این زمینه را در سال آینده افزایش دهند.

 در زمینه سیستم‌های ERP، RPA در انجام وظایفی که در عین اهمیت، زمان‌بر و مستعد خطاهای انسانی هستند، مانند ورود داده‌ها و پردازش تراکنش‌ها، بسیار مؤثر است. با حذف نیاز به مداخله انسانی، RPA به کارمندان این امکان را می‌دهد که بر روی ابتکارات استراتژیک‌تر تمرکز کنند.

داده‌کاوی و تحلیل‌های پیشرفته

سیستم‌های ERP مقادیر زیادی از داده‌های عملیاتی بین‌بخشی، از جمله داده‌های مالی، منابع انسانی و مشتری را تجمیع می‌کنند. داده‌کاوی و تحلیل‌های پیشرفته این داده‌ها را برای کشف الگوها، همبستگی‌ها و بینش‌هایی که به‌راحتی قابل مشاهده نیستند، مورد بررسی قرار می‌دهند تا از تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه و درک عمیق از عملیات کسب‌وکار، رفتار مشتری و روندهای بازار پشتیبانی کنند.

 فناوری‌های داده‌کاوی و تحلیل‌های پیشرفته می‌توانند در پیش‌بینی تقاضای آینده، شناسایی فرصت‌های صرفه‌جویی در هزینه و بهینه‌سازی عملیات زنجیره تأمین نقش مهمی ایفا کنند. نتیجه این است که تصمیم‌گیری‌های پیشگیرانه و مبتنی بر داده که منجر به بهبود کارایی عملیاتی، کاهش هزینه‌ها و افزایش رضایت مشتری می‌شود.

📚بیشتر بخوانید: نرم‌افزار زنجیره تامین

تحلیل احساسات

تحلیل احساسات یکی از جنبه‌های NLP است که احساسات موجود در متن را تفسیر و طبقه‌بندی می‌کند و بینش‌هایی را درباره احساسات مشتریان تا درک برند ارائه می‌دهد. در سیستم‌های ERP، تحلیل احساسات می‌تواند نقش مهمی در سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (نرم‌افزار CRM) ایفا کند، با تحلیل بازخوردها، نظرات و تعاملات شبکه‌های اجتماعی برای سنجش رضایت مشتری و شناسایی نقاط قابل بهبود. وظایفی مانند نظارت بر شهرت برند، درک نیازهای مشتری و تنظیم استراتژی‌های بازاریابی می‌توانند به‌شدت از توانایی فناوری تحلیل احساسات برای بهبود استراتژی‌های تعامل با مشتری، پیشگیری از مشکلات مشتری و بهینه‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری بر اساس تغییرات در ادراکات مشتری بهره‌مند شوند.

تشخیص ناهنجاری

همه کسب‌وکارها با چالش‌های غیرمنتظره‌ای مواجه می‌شوند که خارج از کنترل آن‌هاست، مانند رکود اقتصادی، اختلالات زنجیره تأمین، تغییرات مقررات و بلایای طبیعی. موفقیت در برابر این مشکلات اغلب به سرعت پاسخ‌دهی کسب‌وکارها برای کاهش آسیب بستگی دارد. فناوری تشخیص ناهنجاری می‌تواند تفاوتی ایجاد کند و به شرکت‌ها کمک کند تا نقاط داده یا رویدادهایی را که به‌طور قابل توجهی از حالت عادی خارج شده را اخطار دهد.

سوالات متداول تاثیر هوش‌مصنوعی در ERP

آیا هوش‌مصنوعی جایگزین ERP می‌شود؟

خیر، هوش مصنوعی نمی تواند به طور کامل جایگزین سیستم‌های ERP (Enterprise Resource Planning) شود. فقط در بخش‌های مختلف سیستم باعث افزایش بهروری و کاهش‌ خطا‌های انسانی می‌شود.

هوش‌مصنوعی چگونه به بهبود مدیریت زنجیره تامین کمک می‌کند؟

هوش مصنوعی با پیش‌بینی تقاضا و تولید، بهینه‌سازی مدیریت موجودی، کاهش زمان و هزینه‌ها، انتخاب و ارزیابی تأمین‌کنندگان، بهبود زمان‌بندی و هماهنگی زنجیره تأمین باعث رشد در زنجیره تامین می‌شود.

آیا پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ERP هزینه‌بر است؟

پیاده‌سازی AI در ERP هزینه‌هایی به همراه دارد، اما با توجه به افزایش بهره‌وری، کاهش خطاها، و بهینه‌سازی منابع، در بلندمدت می‌تواند به کاهش هزینه‌های عملیاتی سازمان کمک کند.

آیا ERP می تواند خودکار باشد؟

بله، اتوماسیون در ERP شامل استفاده از فناوری هایی مانند اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) و هوش‌مصنوعی(AI) برای انجام فرآیند‌های معمول، تکراری و وارد کردن داده‌ها استفاد می‌شود.

چه فناوری‌های برای هوش مصنوعی در ERP استفاده می‌شود؟

ML(Machine Learning) یا یادگیری ماشین، NLP (پردازش طبیعی زبان)، چت بات‌ها از فناوری‌های کاربردی در هوش مصنوعی است.

منبع:

gartner

netsuite

اطلاعات بیشتر