Các hệ thống ERP cũ nhằm mục đích đảm bảo tính nhất quán trong sản xuất với sự linh hoạt và có khả năng đáp ứng các thay đổi trong yêu cầu của khách hàng. Bằng cách thực hiện phương pháp dựa trên từng đối tượng doanh nghiệp để tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy vào nền tảng của họ, các nhà cung cấp Cloud ERP có thể bổ sung những thiếu sót của hệ thống ERP cũ.
Xóa bỏ các nhược điểm của hệ thống ERP cũ bằng trí tuệ thông minh và chi tiết hơn
Các công ty cần phải có khả năng đối phó nhanh các tình huống bất ngờ, không quen thuộc và không lường trước được bằng các quyết định thông minh nhanh chóng dựa trên các mô hình kinh doanh kỹ thuật số mới. Hệ thống ERP sẽ không thể thực hiện được điều này. Các công nghệ CNTT và các hệ thống ERP cũ không được thiết kế để có thể xử lý tốt nhất.
Tất cả đều thay đổi nhanh chóng. Một mô hình kinh doanh rõ ràng, các chiến lược thành công là những gì Cloud ERP cung cấp. Các nền tảng và ứng dụng Cloud ERP tạo cho tổ chức sự linh hoạt để ưu tiên cho các kế hoạch tăng trưởng về có thể khắc phục những hạn chế về CNTT. Và nhiều người đã sử dụng phương pháp Giao diện lập trình ứng dụng (API) để tích hợp với các hệ thống ERP cũ để thu được dữ liệu gia tăng mà các hệ thống này cung cấp. Trong thời đại ngày nay của Cloud ERP, khai trừ và thay thế không phổ biến như sắp xếp lại toàn bộ kiến trúc CNTT để tăng tốc độ, quy mô và tính minh bạch của khách hàng bằng nền tảng đám mây đầu tiên.
Các mô hình kinh doanh mới phát triển mạnh khi hệ thống ERP liên tục cải tiến. Đó là một trong những điểm khác biệt lớn nhất giữa nền tảng Cloud ERP hiện này và các phiên bản cũ. Nền tảng đám mây cung cấp các tùy chọn tích hợp cao hơn và linh hoạt hơn để tùy chỉnh các ứng dụng và cải thiện khả năng sử dụng vốn là một trong những hạn chế lớn nhất của các hệ thống ERP cũ. Được thiết kế để cung cấp kết quả bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về AI và máy học, nền tảng Cloud ERP và các ứng dụng có thể làm trẻ hóa hệ thống ERP và đóng góp của chúng cho tăng trưởng kinh doanh.
Sau đây là 10 cách để cải thiện hệ thống ERP đám mây với trí tuệ nhân tạo AI và học máy, để hạn chế các nhược điểm của các hệ thống ERP cũ:
Nền tảng đám mây ERP cần tạo và củng cố hệ thống kiến thức tự học mà dàn xếp AI và máy học từ thấp đến cao và trên các mạng lưới nhà cung cấp.
Cơ sở hạ tầng đám mây tích hợp các dịch vụ web ERP, ứng dụng và giám sát thời gian thực để cung cấp luồng dữ liệu ổn định cho trí tuệ nhân tạo AI và thuật toán học máy tăng tốc độ của toàn bộ hệ thống. Lộ trình tích hợp nền tảng ERP trên nền tảng đám mây cần bao gồm các API và dịch vụ web để kết nối với nhiều nhà cung cấp và hệ thống người mua bên ngoài các bức tường của nhà sản xuất trong khi tích hợp với các hệ thống ERP cũ để tổng hợp và phân tích dữ liệu trong hàng thập kỷ.
Siri của Apple, Alexa của Google, Google Voice và Microsoft Cortana có khả năng điều chỉnh để hợp lý hóa các tác vụ và quy trình, hướng dẫn theo ngữ cảnh và hướng dẫn các tác vụ phức tạp. Một ví dụ về một nhiệm vụ mà nhân viên ảo có thể thực hiện hôm nay là khả năng hướng dẫn các công nhân sản xuất lựa chọn từ thùng sản phẩm chính xác theo yêu cầu của đơn nguyên liệu. Các nhà sản xuất máy móc đang thử nghiệm công cụ sử dụng giọng nói có thể hướng dẫn công việc chi tiết giúp hợp lý hóa việc đặt cấu hình theo trật tự và sản xuất theo đơn đặt hàng. Amazon đã hợp tác thành công với các nhà sản xuất ô tô và có được thiết kế thành công. Họ có thể tiếp tục thành công với các nhà sản xuất máy móc.
Internet of Things (IoT) được thiết kế để hỗ trợ cấu trúc dữ liệu và đạt được thành công khi thử nghiệm thu thập dữ liệu được thực hiện và mở rộng trên quy mô lớn
Nền tảng đám mây ERP có tiềm năng tận dụng các thiết bị IoT có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn bằng cách thiết kế hỗ trợ ở cấp cấu trúc dữ liệu trước tiên. Cung cấp dữ liệu dựa trên IoT cho tris tuệ nhân tạo AI và các ứng dụng học máy liên tục sẽ thu hẹp khoảng cách mà nhiều công ty phải đối mặt khi theo đuổi các mô hình kinh doanh mới. Capgemini đã phân tích về các trường hợp sử dụng IoT dưới đây, nhấn mạnh khả năng theo dõi hệ thống bảo trì tài sản và theo dõi tài sản. Các nền tảng đám mây ERP có thể thực hiện tốt các nhiệm vụ này bằng cách thiết kế có hỗ trợ IoT.
Giảm thiểu khả năng thiết bị bị hỏng và tăng hiệu suất sử dụng tài sản bằng cách phân tích dữ liệu máy để xác định thời điểm cần thay thế.
Có thể dựa trên mức độ ổn định của luồng dữ liệu để xác định sức khỏe của máy bằng các cảm biến được trang bị địa chỉ IP. Các nhà cung cấp Cloud ERP có cơ hội tuyệt vời để nắm bắt dữ liệu cấp máy và sử dụng các kỹ thuật học máy để tìm các mẫu sản xuất bằng cách sử dụng toàn bộ tập dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghiệp chế biến, khi doanh thu sẽ bị ảnh hưởng nếu máy móc bị hỏng. Các nhà máy lọc dầu đang sử dụng các mô hình học máy bao gồm hơn 1.000 biến liên quan đến đầu vào vật liệu, đầu ra và chu trình xử lý bao gồm các điều kiện thời tiết để ước tính lỗi thiết bị.
Thiết kế các thuật toán học máy theo dõi và truy tìm nguồn gốc để dự đoán lô của nhà cung cấp có chất lượng cao nhất hoặc thấp nhất
Thuật toán học máy học vượt trội trong việc tìm kiếm các mẫu trong các tập dữ liệu đa dạng bằng cách liên tục áp dụng các thuật toán dựa trên ràng buộc. Các nhà cung cấp khác nhau về chất lượng và mức độ hiệu suất lịch trình giao hàng của họ. Sử dụng học máy, có thể tạo một ứng dụng theo dõi và theo dõi có thể cho biết lô hàng nào từ nhà cung cấp nào là rủi ro nhất và những nhà cung cấp có chất lượng vượt trội.
Trí tuệ nhân tạo AI và học máy có thể cung cấp thông tin chi tiết về Hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE) có thể được cải thiện rõ ràng như thế nào hiện nay
Các nhà sản xuất sẽ chào đón cơ hội để có cái nhìn sâu sắc hơn về cách họ có thể ổn định sau đó bình thường hóa hiệu suất OEE ở các cửa hàng. Khi nền tảng ERP trên nền tảng đám mây hoạt động như một hệ thống kiến thức luôn học hỏi, dữ liệu giám sát thời gian thực từ máy móc và tài sản sản xuất cung cấp thông tin chi tiết cần thiết cho các khu vực để cải thiện hoạt động tại các cửa hàng.
Các nhà cung cấp Cloud ERP có thể thu hẹp khoảng cách cấu hình giữa các hệ thống PLM, CAD, ERP và CRM bằng cách sử dụng AI và học máy
Các chiến lược cấu hình sản phẩm thành công nhất dựa trên vòng đời của các cấu hình sản phẩm. Họ có thể làm giảm bớt xung đột giữa cách thiết kế kỹ thuật sản phẩm với CAD và PLM, cách bán hàng và tiếp thị bán nó với CRM và cách sản xuất xây dựng nó bằng hệ thống ERP. AI và máy học có thể cho phép quản lý vòng đời cấu hình và ngăn chặn thời gian chết trong sản xuất và giảm khả năng thua lỗ, tinh giản CPQ và các chiến lược cấu hình sản phẩm trong quá trình này.
Cải thiện độ chính xác dự báo nhu cầu và hợp tác tốt hơn với các nhà cung cấp dựa trên những hiểu biết từ các mô hình tiên đoán dựa trên học máy có thể đạt được với dữ liệu chất lượng cao hơn
Bằng cách tạo ra một hệ thống kiến thức tự học, các nhà cung cấp dịch vụ ERP đám mây có thể cải thiện đáng kể tốc độ dữ liệu dẫn đến độ chính xác dự báo cao hơn. Bao thanh toán trong các chương trình bán hàng, tiếp thị và quảng cáo tiếp tục tinh chỉnh độ chính xác dự báo.
Thực hiện các thuật toán tự học sử dụng các báo cáo sự cố sản xuất để dự đoán các vấn đề sản xuất trên dây chuyền lắp ráp cần phải xảy ra trong các nền tảng đám mây ERP
Một nhà sản xuất máy bay địa phương sử dụng mô hình dự báo và học máy để so sánh các báo cáo sự cố trong quá khứ. Với các hệ thống ERP cũ, những vấn đề này sẽ không được phát hiện và khiến sản xuất đình trệ, dây chuyền phải dừng lại.
Cải thiện chất lượng sản phẩm bằng cách có các thuật toán học máy tổng hợp, phân tích và liên tục học hỏi từ kiểm tra nhà cung cấp, kiểm soát chất lượng, Cấp phép vật liệu trả lại (RMA) và dữ liệu lỗi sản phẩm
Các nền tảng Cloud ERP có thể mở rộng vòng đời của một sản phẩm và thu thập dữ liệu chất lượng từ nhà cung cấp cho khách hàng. Với các nhà sản xuất hệ thống ERP cỹ thường dựa vào phân tích các tài liệu phế liệu theo loại hoặc gây ra theo sau bởi RMA. Đã đến lúc tìm hiểu sự thật về lý do tại sao sản phẩm không thành công và việc học máy có thể cung cấp thông tin chi tiết để đến đó.
.jpg "Chìa khóa giải quyết thách thức trong bảo vệ trẻ em trên không gian mạng")
