Delujoči sistemi v proizvodnih podjetjih, kjer je Kopa celovito prisotna s svojimi rešitvami, generirajo dragocene podatke, ki so gorivo napredne analitike. Skozi obdobje zadnjih nekaj let so se pričakovanja odločevalcev spremenila in ko je v to zgodbo vstopila še umetna inteligenca (AI) in algoritmi, ki se stalno izboljšujejo, so se odprle nove dimenzije. Pričakovanja torej ne temeljijo več samo na točnih trenutnih podatkih, ampak segajo v zanesljivo napovedovanje dogajanja in v avtomatizme, ki so sposobni ob odstopanjih tudi ukrepati. Zaradi odgovornosti seveda ključne ukrepe še vedno sprejema človek, dobi pa zanesljive »namige«, katera odločitev je najprimernejša.

Integracija umetne inteligence (AI) v sistem za načrtovanje virov podjetja (ERP) lahko zagotovi več prednosti:

Avtomatizacija procesov: AI lahko avtomatizira ponavljajoče se in dolgotrajne naloge v sistemih ERP, kot so vnos podatkov, ustvarjanje poročil in obdelava transakcij. Ta avtomatizacija zmanjša ročni vnos, minimizira napake in poveča splošno učinkovitost.

Inteligentno odločanje: sistemi ERP, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko analizirajo ogromne količine podatkov iz različnih virov in zagotovijo dragocene vpoglede za procese odločanja. Z algoritmi strojnega učenja lahko umetna inteligenca prepozna vzorce, trende in korelacije v podatkih, kar podjetjem omogoča sprejemanje bolj informiranih in točnih odločitev.

Prediktivna analitika: z uporabo algoritmov umetne inteligence lahko sistemi ERP analizirajo pretekle podatke in ustvarijo napovedne modele. Ti modeli lahko napovejo prihodnje povpraševanje, prepoznajo potencialna tveganja, optimizirajo ravni zalog in podpirajo proaktivno odločanje. To podjetjem pomaga pri učinkovitem načrtovanju, zmanjšanju stroškov in izboljšanju zadovoljstva strank.

Izboljšana uporabniška izkušnja: AI lahko izboljša uporabniško izkušnjo s prilagajanjem interakcij in racionalizacijo procesov. Sistemi ERP, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko analizirajo podatke o strankah, njihove preference in vedenjske vzorce, da zagotovijo prilagojena priporočila, optimizirajo cenovne strategije in zagotovijo ciljno usmerjene tržne akcije.

Učinkovito upravljanje virov: AI lahko optimizira dodeljevanje virov v sistemih ERP z analizo podatkov o zalogah, proizvodnji in dobavni verigi. Prepozna lahko ozka grla, optimizira poteke dela in racionalizira operacije, kar vodi do izboljšane uporabe virov, zmanjšanih stroškov in povečane produktivnosti.

Inteligentni pomočniki in klepetalni roboti: Integracija klepetalnih robotov ali virtualnih pomočnikov, ki jih poganja AI, v sistemih ERP izboljša uporabniško izkušnjo in zagotovi hitre in natančne odgovore na poizvedbe. Ti pomočniki lahko obravnavajo rutinske naloge, odgovarjajo na poizvedbe in vodijo uporabnike skozi sistem, kar zmanjša potrebo po človeškem posredovanju in izboljša splošno uporabnost sistema.

Odkrivanje goljufij in obvladovanje tveganja: Algoritmi umetne inteligence lahko zaznajo anomalije in vzorce, ki kažejo na goljufive dejavnosti v sistemu ERP. Z nenehnim spremljanjem transakcij, vedenja uporabnikov in sistemskih dnevnikov lahko AI prepozna potencialna tveganja, označi sumljive dejavnosti in izboljša varnostne ukrepe.

Nenehne izboljšave: umetna inteligenca se lahko nenehno uči iz podatkov in uporabniških interakcij znotraj sistema ERP, kar mu omogoča, da sčasoma izboljša svojo učinkovitost. To omogoča sistemom ERP, da se prilagodijo spreminjajočim se poslovnim potrebam, prepoznajo priložnosti za optimizacijo in zagotovijo inteligentna priporočila za izboljšanje procesov.

Uporaba po korakih

Na splošno lahko vključitev umetne inteligence v sisteme ERP znatno poveča operativno učinkovitost, zmožnosti odločanja in zadovoljstvo strank. Podjetjem omogoča, da izkoristijo vpoglede, ki temeljijo na podatkih, avtomatizirajo procese in odklenejo nove priložnosti za rast in konkurenčnost. V podjetju KOPA že nekaj časa uporabljamo AI za iskanje vzorcev v podatkih, ki jih uporabljamo pri napovedovanju prodajnih trendov.

Umetna inteligenca lahko napove vzorce prodaje z analizo zgodovinskih podatkov o prodaji, zunanjih dejavnikov in vedenja strank.

V KOPI smo razvili postopek za uporabo AI za napovedovanje prodajnih vzorcev, ki je sestavljen iz sledečih korakov:

Zbiranje podatkov: Zbiranje ustreznih podatkov, vključno s preteklimi podatki o prodaji, informacijami o izdelkih, podrobnostmi o cenah, promocijskimi dejavnostmi, demografskimi podatki strank in drugimi podatki, ki lahko vplivajo na prodajo. Dragoceni so lahko tudi zunanji viri podatkov, kot so ekonomski kazalniki, vremenski vzorci ali trendi družbenih medijev.
Predhodna obdelava podatkov: Očistimo zbrane podatke, da zagotovimo doslednost in kakovost. Ta korak vključuje odstranjevanje dvojnikov, obravnavanje manjkajočih vrednosti, standardizacijo formatov in normalizacijo podatkov.
Izbira lastnosti: Določimo ključne funkcije ali spremenljivke, ki bodo verjetno vplivale na prodajo. To lahko vključuje dejavnike, kot so sezonskost, cene, tržne akcije, demografski podatki strank ali informacije o konkurentih.
Priprava podatkov o usposabljanju: Pretekle podatke o prodaji razdelimo na nize podatkov o usposabljanju in testiranju. Podatki o usposabljanju bodo uporabljeni za usposabljanje modela AI, podatki o testiranju pa bodo ocenili delovanje modela.
Izbira modela in usposabljanje: izberemo ustrezen model AI za napovedovanje prodaje, kot so regresijski algoritmi, modeli za napovedovanje časovnih vrst ali algoritmi strojnega učenja, kot so odločitvena drevesa, naključni gozdovi ali nevronske mreže.
Vrednotenje in uravnavanje modela: ocenimo zmogljivost usposobljenega modela z uporabo nabora podatkov za testiranje. Meritve, kot je povprečna kvadratna napaka (MSE), povprečna kvadratna napaka (RMSE) ali povprečna absolutna odstotna napaka (MAPE), se lahko uporabijo za oceno točnosti modela.
Napoved prodaje: Ko je model usposobljen in potrjen, ga je mogoče uporabiti za napovedovanje prihodnjih vzorcev prodaje. V model vnesemo ustrezne podatke za želeno časovno obdobje, kot so prihajajoče promocije, spremembe cen ali tržni pogoji. Model AI bo analiziral podatke in ustvaril napovedi za prihodnje vzorce prodaje.
Spremljanje in izboljšanje: nenehno spremljamo napovedi modela in jih primerjamo z dejanskimi podatki o prodaji. Ta postopek pomaga prepoznati kakršna koli neskladja in ustrezno izboljša model. Sčasoma se lahko model AI uči iz novih podatkov in izboljša svojo natančnost pri napovedovanju prodajnih vzorcev.

Pomembno je vedeti, da je natančnost napovedi prodaje odvisna od kakovosti podatkov, izbranega modela AI in kompleksnosti prodajnega okolja. Redno posodabljanje in ponovno usposabljanje modela z novimi podatki lahko pomaga ohranjati njegove napovedne zmožnosti.

Kopa ERP in AI sta nepogrešljiva kombinacija za podjetja, ki si želijo izboljšati svoje poslovne rezultate. Pametna avtomatizacija, napredna analitika podatkov, optimizacija delovnih tokov in prilagodljivost so le nekatere od prednosti, ki jih prinaša integracija AI v Kopa ERP. Ne glede na to, ali ste že uporabnik Kopa ERP ali pa razmišljate o uvedbi sistema v svoje podjetje, je uporaba AI v Kopa ERP ključna za doseganje konkurenčne prednosti v sodobnem poslovnem svetu. To pomeni večjo učinkovitost, natančnost ter boljše poslovno odločanje, kar vodi v dvig poslovnih rezultatov in zadovoljstvo strank.