Появление искуственного интеллекта...

Является ли необходимым условием возникновения Искусственного Интеллекта (в его сильной форме) его деятельностный характер?

Если да, то он должен стать не только Созидателем, но и Разрушителем. Как постичь целостность чего-либо (например, системы), не разрушив его? Практика - как критерий истины, требует разрушения целого.

Обобщая, попробуем понять, как постичь филофские категории. Не обязательно - в их полном объеме. Кант выделял, например, такие категории

• Категории количества
• Единство
• Множество
• Цельность
• Категории качества
• Реальность
• Отрицание
• Ограничение
• Отношения
• Присущность и самостоятельное существование (substantia et accidens)
• Причинность и зависимость (причина и действие)
• Общение (взаимодействие между действующим и подвергающимся действию)
• Категории модальности
• Возможность и невозможность
• Существование и несуществование
• Необходимость и случайность

Оцените список и попробуйте представить, как постичь и верифицировать некоторые категории без разрушения?

* * *

По мнению ряда исследователей, ИИ может стать непредсказуемым, необъяснимым и непонятным как для широкой общественности, так и для экспертов.

Соответственно, постоянная проблема будет заключаться в решении проблемы ИИ как черного ящика: как и почему искусственная интеллектуальная система приходит к своим выводам.

В настоящее время уже выделяют различные по интеллектуальной мощи Искины, в частности, искусственный общий интеллект (AGI) и искусственный суперинтеллект (ASI).

Под AGI компьютерные ученые подразумевают искусственный интеллект с широким спектром возможностей, а не одностороннюю компетенцию (например, боты, которые могут играть только в шахматы или покер). AGI будет похож, но не идентичен человеческому интеллекту с точки зрения его адаптивности, гибкости и мощности.

А вот ASI на несколько порядков более интеллектуальный, чем интеллект человеческого уровня, особенно с точки зрения скорости, мощности, возможностей и досягаемости. Возможно, мы сможем контролировать AGI, но наша способность ограничивать ASI после его появления остается открытым вопросом.

В 1999 годе футуролог Рэй Курцвейл предсказал , что Сверхразумная машина может появиться только около 2045-2050 гг.

Появление AGI ознаменует возможность появления ASI. И тут стоит подумать над тем, что искусственный интеллект, а не люди, скорее всего, будут архитекторами мыслящих машин следующего уровня: ASI сама себя родит.

Возможно мы сможем научиться контролировать ИИ. Однако, в любом случае искины будут брать на себя все больше обязанностей по управлению нашей повседневной жизнью.

Показатели эффективности поставок

Для характеристики эффективности системы поставок можно использовать следующие показатели.

Показатели надежности поставок. Поставка правильного продукта, материала, услуги в нужное время, в нужное место, с правильной документаций, в требуемом количестве и качестве.

• Эффективность поставки, вычисляемое как соответствие описанному выше критерию. Может использоваться бальная система с весами.
• Количество заказов
• Качество выполненных заказов. Например, максимальное качество оценивается единицей, минимальное - ноль. Тогда сумма "качеств" деленная на количество заказов позволяет оценить общее качество системы поставок. Также, в случае декомпозиции системы на подсистемы, появляется возможность оценка качества подсистем.

Способность реагировать на запросы клиентов. Скорость работы цепочки поставок от заказа до доставки конечному потребителю.

• Время реализации заказа.

Гибкость. Возможность системы поставок изменяться и адаптироваться в соответствии с изменениями на рынке и в цепочке.

• Время реагирования на запросы изменения.
• Время переконфигурирования элементов цепочки, включая время переналадки или перестройки "производящих" подразделений.

Затраты.

• Стоимость управления цепочкой поставок
• Себестоимость продукции.
• Продуктивность (натуральных показателей в единицу времени, стоимость в единицу времени).
• Период окупаемости инвестиций или мероприятий по модернизации и реконструкции. 

Эффективность управления активами. Эффективность управления активами как в целом, так и в разрезе внеоборотных активов и рабочего капитала.

• Время цикла: деньги-производство-деньги.
• Показатели оборачиваемости активов.

ERP и оптимизация бизнес-процессов

Изолированные ИТ решения, которые не могут взаимодействовать друг с другом, создают узкие места, избыточность решений и данных, а также другие проявления неэффективности протекания бизнес-процессов. Объединение разрозненных ИТ решений в единую систему планирования ресурсов (ERP) может упростить бизнес-процессы и повысить их эффективность (How do ERP Systems Streamline Business Processes?).

Сегодня бизнесу необходим доступ к данным в реальном масштабе времени, то есть одним кликом, одним нажатием кнопки. Даже если вы потратите несколько минут на переходы между папками или вообще будете вынуждены звонить руководителям различных отделов, это уже плохо.

Оптимизация - это процесс устранения избыточности и сокращения количества шагов, необходимых для достижения определенного результата. Это означает повышение качества работы с меньшим количеством ошибок и задержек. И конечно, это может привести к повышению удовлетворенности клиентов.

Когда вы инвестируете в программное обеспечение ERP, вы делаете большой шаг вперед, выстраивая основные процессы на одной платформе. Это не только облегчает поиск необходимых наборов данных, но также улучшает видимость, прозрачность, общение и совместную работу.

Как ERP-системы оптимизируют бизнес-процессы?

1. Автоматизация ручных задач

Ручные задачи отнимают много времени и могут привести к человеческим ошибкам. ERP обеспечивает автоматизацию ручных операций, что в свою очередь, может сократить расходы, сэкономить время и увеличить прибыль.

Ряд задач, которые можно автоматизировать с помощью ERP:

• Создание заказов на продажу.
• Распределение запасов для заказов клиента.
• Пополнение запасов.
• Отправка счетов-фактур или уведомлений клиентам по электронной почте.
• Координация рабочих процессов.
• Отслеживание и инкассация дебиторской задолженности.
• Отправка уведомлений для увеличения оборачиваемости дебиторской задолженности и, соответственно, формирования денежного потока.

2. Улучшение прогнозирования спроса и управление запасами

Помимо информации об уровне запасов, платформа ERP может предоставлять более конкретную информацию. Например, дать прогноз, когда запас обнулится, а также рассчитать оптимальный размер партии для пополнения запаса и моменты заказа у поставщиков. Когда данные внутренних отделов (например, службы поддержки клиентов, маркетинга, продаж) находятся в одном месте, руководителям легче определить тенденции спроса и прогнозировать будущие потребности.

3. Стандартизация

Вы можете стандартизировать процессы отделов и удаленных офисов. Большинство бизнес-процессов могут быть стандартизированы без ущерба для компании, невзирая на то, что утверждается, что компания обладает уникальным набором бизнес-процессов. Внедрение ERP позволяет провести реинжиниринг существующих бизнес-процессов и некоторые, а то и все, заменить бизнес-процессами лучших практик.

4. Улучшение коммуникации

Всегда есть несколько отделов, которые взаимодействуют и зависят друг от друга, даже если они работают независимо друг от друга.

Вот некоторые взаимозависимые команды:

• Учет.
• Складирование и управление запасами.
• Управление контактами.
• Учет входящих заказов.
• Обработка заказов.

Без упорядоченных процессов взаимодействия отделов существует высокая вероятность ошибки или дезинформации, поскольку данные передаются вручную, по электронной почте, по телефону или лично.

ERP является центральным хранилищем данных компании, позволяя авторизованным пользователям быстро находить и извлекать необходимую информацию. Это не только обеспечивает точность данных, но и повышает производительность.

Одним из основных преимуществ ERP является то, что данные синхронизируются в режиме реального времени и у всех есть доступ к актуальным данным. Это может помочь предотвратить распространение неверной деловой информации и снизить вероятность потерь данных.

Советы по оптимизации ЕRP

На основе Using ERP Optimization to Get More Out of Your Current System

Что такое оптимизация ERP?

Под оптимизацией ERP мы понимаем процесс анализа персонала, процессов и технологий в целях определения узких мест, препятствующих раскрытию потенциала ERP-системы. Помимо выявления проблем, оптимизация ERP определяет необходимые корректирующие действия и эффекты этих действий.

Почему нужно оптимизировать ERP-систему? Сохранение статус-кво может привести к застою. Это может работать против организации. Оптимизация ERP - это лучший способ обеспечить соответствие ERP-системы и связанных с ней процессов бизнес-целям. В конце концов, большинство преимуществ ERP связано с бизнесом, а не с технологиями.

4 совета для успешной оптимизации ERP

1. Анализируйте причины, порождающие проблемы бизнеса

• Есть ли проблемы с текущей настройкой ERP? 
• Выражают ли пользователи разочарование по поводу удобства использования, функциональности или доступности системы?

Вместо того, чтобы пытаться решать все проблемы сразу, разделите проблемы на категории. В большинстве случаев бизнес-проблемы, связанные с ERP можно свести к пяти категориям:

• Неправильный сбор требований ERP.
• Недостаток внимания к управлению бизнес-процессами.
• Отсутствие управления организационными изменениями.
• Низкая исполнительная дисциплина.
• Плохое управление проектами.

Потратьте время, чтобы определить причины, определяющие проблемы, в разрезе этих категорий. Пока не будут идентифицированы причины, невозможно выбрать правильное корректирующее действие.

2. Будьте в курсе обновлений ПО

Новые версии предназначены для исправления прежних проблем, расширения текущих возможностей и повышения общей производительности вашей ERP-системы.

Обновления также могут помочь:

• Понизить общую стоимость владения (TCO).
• Повысить производительность пользователей.
• Соблюдать и адаптироваться к изменению государственных норм и отчетности.
• Быть в курсе технологических достижений.

3. Документируйте изменение бизнес-требований

Бизнес-требования не постоянны и не вечны. По мере роста оперативные потребности будут меняться. Если вы хотите, чтобы ERP-система отвечала развивающимся бизнес-потребностям, важно задокументировать новые бизнес-требования. Управление бизнес-процессами и реинжиниринг бизнес-процессов являются одними из наиболее эффективных методов сбора бизнес-требований.

4. Модифицируйте ERP для удовлетворения новых бизнес-требований

Как только вы узнаете о новых бизнес-требованиях, которые необходимы для поддержки вашей ERP-системы, пришло время провести  технологическую оценку.

Преимущества оптимизации ERP

Первоклассная ERP окупится. Оптимизация ERP может гарантировать, что вы получите максимальную отдачу от своих инвестиций. Это дает вам возможность перестроить систему, чтобы поддержать меняющиеся бизнес-цели, ликвидировать проблемы и заложить платформу для дальнейшего роста.

Рабочий процесс разработки модели

Рабочий процесс разработки модели как для приложений машинного обучения, так и для предиктивной аналитики состоит из этапов:

• Понимание бизнес-задачи и ее формализация с использованием языка математики. Решения, принимаемые специалистами по данным на данном этапе, в главном определяют производительность и успех модели.
• Понимание данных. Включает понимание того, какие данные доступны для обработки и переобразования, а также пониманием возможности использования этих данных для создания эффективной аналитической модели.
• Подготовка данных, включая очистку данных и их трансформацию для последующих шагов построения моделей. 
• Разработка моделей. С использованием языков программирования, либо с использованием платформ с открытым исходным кодом.
• Тестирование и настройка моделей, готовых для использования в бизнесе.
• Развертывание новых моделей в производстве, встраивание их в бизнес-процессы и процессы принятия решений
• Мониторинг функционирования и производительности моделей.
• Внесение обновлений в настройки модели по мере необходимости.

Согласно Переосмысление стратегии управления талантами ИИ по мере того, как автоматическое машинное обучение достигает зрелости 14 августа 2020 г. | Статья многие организации обнаружили, что от 60 до 80 процентов времени специалиста по данным тратится на подготовку данных для моделирования. После того, как начальная модель построена, только часть его или ее времени - 4 процента, согласно некоторым исследованиям - тратится на тестирование и настройку кода. По сути, настройка параметров модели стала предметом потребления, а производительность зависит от выбора и подготовки данных.

Структурные элементы разработки ИИ

Разработка приложений искусственного интеллекта (ИА) требует иных подходов в сравнении с разработкой традиционных программ. Поэтому для правильных инвестиций в разработку ИА необходимо иметь соответствующие технологии и соответствующие команды. В чем они состоят, описываются ниже.

McKensey разместила очень примечательный insight на эту тему - McKensey. Executive’s guide to developing AI at scale.

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/executives-guide-to-developing-ai-at-scale#intro

Ниже приводится пересказ/перевод данного материала. При этом вся графика - по ссылке. Ниже только тексты.

Технологические комплексы

Среда разработки ИА включает в себя следующие технологические комплексы:

• Лабораторная среда разработки ИА.
• Продуктивная система.
• MLOps - подход к разработке ИА в части систем машинного обучения (ML - Machine Learning).

Лабораторная среда

Разработка аналитики, исследование данных, экспериментирование с моделями и прототипами носят поисковый характер, не соответствующих темпу и характеру продутивных бизнес-операций. Поэтому подобные работы проводятся в отдельной «лабораторной» среде с тем чтобы не мешать бизнесу.  "Лабораторные" технологии должны быть гибкими, масштабируемыми, модульными с тем, что новые решения можно было быстро переносить в продуктивную системум.

Продуктивная система

После разработки в лаборатории аналитические модели перемещаются в рабочую среду, обеспечивая решение аналитических задач 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Решения должны быть эффективными, устойчивыми, с требуемым уровнем контроля рисков.

MLOps

MLOps относится к DevOps в применении к машинному обучению и искусственному интеллекту. Главным объектом управления MLOps является жиненный цикл решений, направленный на повышении стабильности модели за счет автоматизации повторяемых шагов в рабочих процессах разработки и развертывания программного обеспечения.

Подробнее об этом компоненте можно почитать тут - https://habr.com/ru/company/vtb/blog/508012/

=================================

Рассмотрим подробнее данные компоненты 

=================================

Описание лабораборной среды

Лабораторная среда может быть описана следующиеми подсистемами и процессами:

• Сбор данных.
• Разработка моделей.
• Ролевая модель.

Сбор данных

Сбор данных описывается процессом загрузки данных, их очистки, объединения и агрерированния в структурах, пригодных для аналитической обработки данных. Это очень важный процесс, определяющий качество аналитических моделей. Также следует учитывать, что структуры данных, которые формируются на выходе процесса также определяют и расходы на построение сами моделей.

Для организации сбора данных нужно определиться со следующим:

• Исходные, внутренние или внешние системы, с извлекаемыми данными.
• Интерфейсы прикладного программирования (API) для извлечения данных как посредники, обеспечивающие взаимодействие приложений. Примеры - REST API, gPRC, GraphQL.
• Пакетные задания, позволящие или пополнять данные по мере появления новых данных, или порционно обрабатывающие большие объемы данных. 
• Конвейерная обработка данных как последовательность ("оркестровка") шагов обработки данных в автоматизированном режиме.
• "Озеро" данных как централизованное хранилище корпоративных данных в неструктированных форматах. Озера данных позволяют объединять данные из разных источников, чтобы затем создавать на основе этих данных аналитические наборы данных. Озера данных имеют практически неограниченную емкость хранения, что позволяет хранить генерируемые данные, даже если они сразу не применимы в аналитике.
• Каталоги данных как структуры хранения метаданных о том, какие элементы данных существуют, как они связаны, каковы типы и характеристики данных.

Разработка моделей

Разработка моделей состоит из следующих процессов:

• Построение моделей. В процессе построения модели инженеры данных выбирают алгоритмы и методы, которые соответствуют решаемой задаче. Например, это могут быть методы регрессионного анализа, классификационные алгоритмы, методы построения нейронных сетей. Тут же продумываются пользовательские интерфейсы.
• Обучение моделей. Как правило, модели обучаются с использованием программных фреймворков и библиотек. Для прогнозирования требуется обученная модель машинного обучения.
• Тестирование модели. Оценка производительности обученной модели. Обучающие данные обычно делятся в соотношении 60:20:20: обучение 60%, тестирование - 20%, валидация - 20%. Тестирование помогает понять, насколько точно модель будет работать в реальном мире.
• Развертывание модели (deploy) для производственного использования. Стабильные, повторяемые механизмы развертывания позволяют предприятиям гибко и непрерывно обновлять модели после обучения моделей на новых наборах данных.

Технологические компоненты среды разработки моделей состоят в следующем:

• Процедурные блоки (processing unit). Выполняют вычисления, обрабатывают данные, обучают, тестируют и валидируют машинные модели. Как правило это процессорные блоки, блоки графической обработки или специализированное оборудование. Стоит заметить, что типы процессора влияют на обучение и производительность моделей.
• Кластеры. Кластеры развертываются для одновременного использования нескольких компьютеров и их параллельной работы, что сокращает общее время выполнения вычислений. Кластеры можно использовать только тогда, когда рабочая нагрузка может быть распределена (то есть распараллеена).

Роли в рамках лабораторной среды

• Собственник продукта (представитель заказчика)
• Специалист по данным (Data scientist)
• Инженер данных
• Бизнес-консультант
• Дизайнер пользовательских интерфейсов и взаимодействия пользователя с продуктом
• Delivery manager - Менеджер отвечающий за доставку продукта клиенту

Обязанности собственника продукта.

• Представляет интересы клиента.
• Контактирует с любыми внешними заинтересованными сторонами.
• Анализирует и определяет приоритеты для краткосрочных и среднесрочных целей.
• Привлекает дополнительные ресурсы (например, разработчиков, тестировщиков)по мере необходимости.

Обязанности специалиста по данным (Data scientist)

• Формулирует задачи и определяет аналитические методы решения задач.
• Тесно сотрудничает с командой инженеров для определения приоритетов обработки данных как для целей обучения, так и тестирования.
• Разрабатывает дополнительные алгоритмы аналитической обработки данных.
• Разрабатывает методы визуализации данных и результатов.

Обязанности инженера данных

• Определяет доступные источники данных и определяет основные исходные системы для загрузки и обработки.
• Разрабатывает "конвейеры" перемещения данных для упрощения и автоматизации работы с данными.
• Определяет архитектуру данных (хранилища данных, слои данных).
• Сотрудничает с специалистами по обработке данных.

Обязанности бизнес-консультанта (Translator)

• Действует как интерфейс между бизнесом-пользователями и техническими специалистами.
• Помогает заказчику продукта найти компромисс между бизнес-требованиями и технической сложностью продукта.
• Готовит интеграционные материалы и презентации.

Обязанности дизайнера пользовательских интерфейсов и взаимодействия пользователя с продуктом

• Сосредоточен на взаимодействии между конечными пользователями.
• Разрабатывает интерфейсы элементы управления пользовательским интерфейсом.

Обязанности Delivery manager - Менеджера отвечающий за доставку продукта клиенту.

• Отвечает за все аспекты предоставления аналитического решения клиенту.
• Отвечает за доставку версий клиенту.
• В сложных настройках роли диспетчера доставки.
• В рамках технологий гибкой разработки может участвовать в формирование графика выпуска версий.

Продуктивная система

Продуктивная система может быть описана следующими подсистемами:

Интеграция аналитических выводов в практику

Интеграция аналитических выводов в практику

Интеграция аналитических результов базируется на одном процессе - мониторинге и проверке того, что использование данных выполняется должным образом, прогнозные модели показывают релевантные результаты. Стоит отметить, что точность прогнозов по истечению времени может ухудшаться в виду того, что те или нные факторы реального мира не нашли отражения в модели, или параметры модели нуждаются подстройке с учетом новых данных. Поэтому мониторинг должен свовременно выявлять дрейф моделей для проведения нового обучения моделей.

Подсистема базируется на следующих технологиях:

• Использование контейнеров в программировании как технологии "упаковки" структур, кода и зависимостей атрибутов структур данных.
• Kubernetes - система поддерживание развертывание, масштабирование и управление контейнерами.
• Микросервисная архитектура, реализующая исполнение кода как независимой службы, выполняемой в рамках контейнера.
• Интерфейс прикладного программирования (API) как программный посредник во взаимодействии приложений. 
• Пользовательские интерфейсы, позволяющие пользователям "потреблять" результаты работы аналитических приложений.

Контейнеры в программировании позволяют использовать подход «построим один раз, запустим где угодно». Контейнеры позволяют упаковать код в стандартизованный формат, обеспечивающий развертывание и выполнение в операционных системах, как настольных, так и облачных. Для развертывания контейнеров часта рассматривается Kubernetes как платформа развертывания контейнеров, не зависящая от поставщика.

Вместо создания крупных, тесно интегрированных программных «монолитов», микросервисы представляют собой небольшие и независимые программные компоненты, которые интегрируются с сервисами или другими компонентами посредством API. Микросервисы допускают многократное использование. Код может быть вызван другими приложениями или микросервисами. Микросервисы слабо связаны, что позволяет избегать сложных зависимостей в программном коде. Поэтому. пока внешний интерфейс (API) микросервиса остается согласованным, в базовое программное обеспечение можно вносить изменения без опасения проявления побочных эффектов. К API могут обращаться многие приложения, что позволяет повторно использовать код.

Роли в рамках продуктивной системы

• Владелец продукта
• Инженер по машинному обучению
• Инженер MLOps
• Архитекторы облака или инфраструктуры
• Руководитель отдела управления облаком
• Программисты
• Специалисты по обеспечению качества и автоматизации тестирования
• Специалисты в предметной области

Обязанности владельца проекта:

• Служит первой точкой контакта с внешними заинтересованными сторонами.
• Определяет критерии успеха решения.
• Анализирует и определяет приоритетность краткосрочных и среднесрочных целей.
• Участвует в основных командных мероприятиях, таких как обзоры и ретроспективы.
• Управляет бюджетом и ресурсами.

Обязанности инженера по машинному обучению

• Оптимизирует модели машинного обучения для повышения производительности и масштабируемости.
• Внедряет модели машинного обучения в производственную среду.
• Автоматизирует конвейеры машинного обучения.

Обязанности инженера MLOps

• Автоматизирует базовую технологическую инфраструктуру.
• Разрабатывает конвейеры непрерывной интеграции (CI) и непрерывного развертывания (CD).

Обязанности архитекторов облака или инфраструктуры

• Разрабатывает новые компоненты инфраструктуры для аналитики в соответствии с корпоративными рекомендациями.
• Принимает необходимые решения в отношении технологических платформ и советует командам, какие платформы использовать.
• Предоставляет советы по шаблонам интеграции с различными источниками корпоративных данных.

Обязанности руководителя отдела управления облаком

• Стимулирует принятие решения с участием широкой группы заинтересованных сторон.
• Разрабатывает коммуникационную стратегию и планы усыновления.
• Руководит обучением и управленческими процессами.

MLOps

Характеризуется набором способов работы

Hardening

Набор методов и конфигураций, используемых для повышения надежности программного обеспечения, уменьшения уязвимости к проблемам безопасности и ошибок, которые могут произойти в производственной среде, и обеспечения невозможности манипулирования результатами аналитического решения.

Непрерывная интеграция Continuous integaration

Процесс, поддерживающий совместную работу над кодом разработчиков и тестировщиков для обеспечения целостности сборок приложений.

Непрерывная поставка Continuous delivery

Процесс, в котором каждый раз, когда «сборка» программного обеспечения проходит автоматизированные тесты, она может быть развернута и запущена в производство в любое время. У зрелых команд имеются «конвейеры развертывания», которые автоматизируют доставку. Непрерывная доставка направлена ​​на создание, тестирование и выпуск программного обеспечения с большей скоростью и частотой. Также это снижает риски, так как изменения между каждой версией незначительны.

Отслеживание проблем и ошибок

Как правило для этого используется программное обеспечение (планирования работы разработчиков программного обеспечения, так как планирование задач разработки программного обеспечения может быть сложным.

Логирование

Создание подробной записи событий, произошедших в приложениях в ходе работы. Ведение журнала позволяет командам устранять проблемы, просматривая изменения, произошедшие с приложениями и системами, в соответствующих журналах.

Мониторинг

Наблюдение за программными компонентами и управление ими для обеспечения их доступности и нормальной работы. Для заданий, которые должны выполняться в определенное время, или для служб/приложений, которые должны быть доступны, мониторинг приложений имеет решающее значение для обеспечения правильной работы программного обеспечения.


McKensey. Executive’s guide to developing AI at scale

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/executives-guide-to-developing-ai-at-scale#intro

Преимущества машинного обучения в составе ERP

Машинное обучение в ERP - это реальность. Эти новые решения меняют ERP в лучшую сторону. (5 Benefits of Machine Learning in ERP).

Модели машинного обучения и развертывания ERP

Болевые точки традиционных систем ERP, которые можно устранить с помощью машинного обучения:

• Ручной ввод данных подверженый человеческим ошибкам.
• Необходимость вручную комбинировать разрозненные таблицы.
• Устареваюшие данные о клиентах и ​​сотрудниках.
• Реляционные базы данных, которые обновляются слишком долго, что мешает оперативному принятию решений.
• Слишком много времени на идентификацию проблемы и ее решение.
• Ограниченные аналитические данные и неточное прогнозирование.

Перечисленное может ограничить конкурентное преимущество организации. Машинное обучение может помочь устранить многие из этих проблем.

Преимущества машинного обучения в составе ERP

Рассмотрим некоторые из ключевых преимуществ интеграции машинного обучения и ERP. Как и в любой реализации ERP, коммерческие выгоды зависят от согласованности действий сотрудников, процессов и технологий, которые вы внедряете.

1. Более быстрый анализ первопричин проблем с ERP.

Если у вас возникли проблемы с обслуживанием устаревшей ERP-системы, специалисту по обслуживанию может потребоваться несколько дней, чтобы найти причину проблемы. В отличие от этого, машинное обучение обеспечивает поддержку и более тщательный анализ причин затруднений, причем вы можете узнать о будущих проблемах даже до их появления. Вы можете использовать упреждающий подход к обслуживанию. Благодаря полученным сведениям вы сможете гораздо раньше предпринять действия и не допустить превращения мелких проблем в более серьезные. Улушаются сроки обслуживания, сроки текущего и капитального ремонта. С помощью машинного обучения вы можете проще определить проблемы на уровне компонентов и даже на уровне деталей и поддерживать все элементы в рабочем состоянии. Что в свою очередь обеспечит увеличение доходов.

2. Персонализированный взгляд на данные.

С помощью машинного обучения вы можете адаптировать данные для себя, например, для того, чтобы сформировать объем работы, программу и план работы, включая обучающие материалы. По мере того, как машина узнает ваши предпочтения, у вас под рукой будет именно то, что вам нужно для эффективной работы.

3. Улучшенная прогнозная аналитика.

Когда вы интегрируете программное обеспечение ERP с возможностями машинного обучения, вы можете использовать исторические данные для более точного прогнозирования сезонных тенденций и будущего роста. Например, зная скорость, с которой ваш товары и материалы сходят с полок, вы можете предсказать, когда вам нужно пополнить запасы, чтобы ваши клиенты были довольны и избежали дорогостоящих задержек. Это особенно актуально в случае нарушения глобальной цепочки поставок .

4. Улучшение производительности.

Системы с машинным обучением могут повысить показатели доходности на всех уровнях предприятия. При более внимательном рассмотрении инфраструктуры вы можете эффективно использовать рабочую силу, сокращать материальные отходы и увеличить производительность.

5. Повышение качества продукции.

Машинное обучение может определить, какие процессы и рабочие процессы следует улучшить качество. Затем вы можете сравнить свои выводы с отраслевыми стандартами качества, например, со стандартами производительности Six Sigma.

Безопасность общественного облака

Garther выпустил статью касательно безопасности общественных облаков: Безопасно ли облако?.

Ниже пересказ данной статьи.

Введение

Двусмысленность, которая окружает облачные вычисления, формирует обеспокоенность по поводу безопасности данных, что в свою очередь ограничивает использование общедоступных облачных сервисов в организациях.

Однако проблема заключается не в безопасности самого облака, а в политиках и технологиях безопасности и контроля над технологиями. Практически во всех случаях именно пользователь, а не поставщик облака не может управлять средствами защиты данных организации.

Чрезмерные опасения могут привести к упущенной возможности и неуместным расходам.

ИТ-директора должны изменить свою линию вопросов с «Безопасно ли облако?» на «Безопасно ли я использую облако?»

Используйте эти рекомендации для разработки облачной стратегии и прогнозов будущего облачной безопасности.

Разработайте корпоративную облачную стратегию

Во-первых, получите консенсус руководства. Все участники должны согласиться с тем, что облачные вычисления стали незаменимыми и что ими следует управлять посредством планирования и применения соответствующих политик. Это наиболее важный шаг для обеспечения надлежащего уровня безопасности облака.

Организации, которые принимают четкие управленческие решения в части облачной стратегии, имеют руководства, которые предполагают:

• Лучший анализ требований
• Более сложное архитектурное планирование
• Более гибкие процессы принятия рисков

Стратегия предприятия должна наметить организационные ожидания от формы работы в облаке, значение облачных приложений и контроль общественного облака. Стратегия также должна включать руководство о том, какие данные могут быть помещены в какое облако при каких обстоятельствах.

Применяйте методы управления рисками для поддержки облачных решений

Идеальной защиты не существует. Принятие определенного риска необходимо для использования сервисов общедоступного облака, но игнорирование этих рисков может быть опасным. При формулировании стратегии облачных вычислений организации должны принимать взвешенные решения о том, что они будут и не будут делать для снижения рисков, связанных с облачными вычислениями, на основе бюджета и предрасположенности к риску. И это должно быть частью общей облачной стратегии. 

Модель обработки рисков может обеспечить прозрачное представление об уровнях риска облака, помогая ИТ-руководителям принимать соответствующие решения в отношении использования облака. Модель риска для общедоступного облака должна быть основана на пяти областях:

• Гибкость: способность CSP (политика защиты контента) поддерживать непредвиденные потребности в будущем.
• Доступность: сервисы реагирования на сбои в обслуживании и потери данных
• Безопасность: конфиденциальность и контроль данных
• Поставщик: изменения в бизнес-модели или жизнеспособности поставщика облачных услуг
• Соответствие: нормативные, юридические требования.

Тщательно взвесьте риски и выгоды в данных областях. Принятие облачных рисков - это законное бизнес-решение, но только в том случае, если оно принимается осознанно и с явным принятием ответственности.

Прогнозы

К 2025 году 90% организаций, которым не удается контролировать использование общедоступного облака, будут ненадлежащим образом обмениваться конфиденциальными данными. Облачные стратегии обычно отстают от использования облачных технологий. Это оставляет большинство организаций с большим количеством несанкционированного и даже непризнанного использования общедоступного облака, создавая ненужные риски.

До 2024 года большинство предприятий будут продолжать бороться с надлежащим измерением рисков облачной безопасности. Вопросы, касающиеся безопасности общедоступных облачных сервисов, справедливы, но переоценка облачных рисков может привести к упущенным возможностям. Хорошо продуманная стратегия управления рисками, согласованная с всеобъемлющей облачной стратегией, может помочь организациям определить, где использование общедоступного облака имеет смысл и какие действия можно предпринять для снижения подверженности риску. 

К 2025 году 99% отказов облачной безопасности будут происходить по вине клиентов. ИТ-директора могут бороться с этим путем внедрения и обеспечения соблюдения политик владения облаком, ответственности и принятия рисков.

* * *

Облачные технологии тем не менее увеличивают ценность бизнеса. В частности, об этом говорится в статье Разблокирующая ценность: четыре урока по поиску и использованию облачных ресурсов 2 ноября 2020 г. | Статья

В частности, следующая иллюстрация демонстрирует добавленную стоимость, возникающую по мере вовлечения в бизнес-процессы методов и моделей облачных технологии: повышение прозрачности данных, более точное прогнозирование и оптимизация расходов.

Также - еще один примечательный пример руководства для финансовых разработок с помощью облачных технологий. Впрочем, это же справедливо и для собственных вычислительных систем, но вот совокупная стоимость владения такими решениями может быть высока.

Регрессионная модель и эффект управления

Допустим мы имеем некоторый набор переменных и исторические данные.
Мы строим регрессионную модель.
Предположим, что регрессионная модель показывает неблагоприятное развитие событий.
Мы наблюдаем развитие событий и оказывается, что новые данные полностью соответствуют регрессионной модели.
Но мы ожидаем, что лицам, которым поручено управлять, должны были предпринять некоторые управляющие воздействия и переломить неблагоприятных ход событий.
Но регрессионная модель показывает - ничего не изменилось.

Такой ход событий говорит о том, что мы можем иметь две ситуации:

1. Реально события не управляют.
2. Инерция процесса настолько велика, что управляющие воздействия неэффективны или не способны переломить инерцию процесса.

Таким образом, ситуация, в которой оправдывается неблагоприятный прогноз в силу регрессионной модели, говорит о неэффективности управления.

В построении модели могут участвовать как эндогенные (внутренние) так и экзогенные (внешние) переменные. 

Внутренние переменные свидетельствуют о инерции процесса. "Мощность" инерции можно оценить как степень объясненной дисперсии наблюдаемой величины за счет соответствующей эндогенной переменной.

Внешние переменные - управляющие переменные. Степень объясненной дисперсии за счет экзогенных переменных свидетельствуют о возможностях управления. Следует также отметить, оценка влияния экзогенных переменных в конкретной точке может лучше описывать возможности управления, нежели объясненная дисперсия. Связано это с тем, что степень накопленной инерции зависит от конкретной точки, а объясненная дисперсия описывает процесс в среднем и в режиме активного управления следует аккуратно оценивать интервал осреднения, уменьшая его по возможности.

Данные рассуждения работают, если 

1. Удалось определить представительный набор факторов.
2. Удалось получить достаточный для построения модели набор данных: исторических или полученных в результате планирования эксперимента.
3. Удалось классифицировать факторы с точки зрения эндогенности и экзогенности.

Если строится одно регрессионное уравнение, то эндогенность можно оценить с помощью авторегрессионных уравнений.

Если строится система регрессионных уравнений, то процедура построения регрессионных уравнений подразумевает построения набора модели, в которой в качестве оцениваемых величин поочередно или по выбору исследователя выбираются разные переменные выборки.

Если у исследователя уже имеется некоторая абстрактная математическая модель, то решается задача идентификации параметров модели.

В связи с этим возникает подход к оценки - хорош ли прогноз.

Зачастую к прогнозу предъявляются претензии - прогноз не оправдался.

Но всегда ли прогноз должен оправдываться на радость автора прогноза?

Навряд ли.

Очень много прогнозов строятся именно с тем, чтобы они не оправдались. И для этого и нужно управление процессом. А вот если неблагоприятный прогноз оправдалась, то вероятно - никто не управлял процессом. Или "противник" добился своего, если прогноз описывает схватку противоборствующих сторон.

* * *

Что такое модель?
Демистифицирующее моделирование: как количественные модели могут - и не могут - объяснить мир. 25 июня 2020 г. | Статья

Ключевая особенность модели - упрощение реальности.

Можно сказать, что модель - это своеобразная карта. Карта с небольшим числом данных, но таким данными, которые помогают принимать решения - как быстрее добраться до пункта назначения. На с помощью чего добраться до цели - это ваше решение.

Модель - оно же представление реальной системы, описываемое математическими уравнениями. С помощью модели можно проверить гипотезы и предположения о поведении системы. Например, экономические модели описывают взаимодействия внутри экономики, что позволяет экономистом оценить влияние факторов на экономические результаты.

Второе эффект модели состоит в том, что с помощью модели можно ограничить набор переменных, выделив именно те, которые имеют значение в исследовании конкретных вопросов.

Следующее полезное свойство модели - оценка чувствительности. С помощью модели можно оценить эффект изменения результата в зависимости от изменения фактора. Причем, важно не столько количественная, а качественная оценка - насколько значительны изменения в силу изменений входных факторов.

Модели могут использоваться для аргументирования сценариев и политик, так как модели показывают зависимость результата от разных предположений.

Подводные камни, которых следует избегать при использовании моделей

Модель - это просто инструмент. Ценность модели зависит от способа ее использования.

Модели основывается на трех основных компонента:

• исходные данные, используемые для построения модели,
• выбор формы (структуры) модели (вида уравнений),
• рассчитанные параметры (коэффициент) модели.

Каждый из этих факторов основан на предположениях, которые стоит принимать во внимание и не считать модель "истиной".

• Модель не может исправить плохие данные. 
• Модель может быть основана на неверных предположения о виде уравнений, о ее структуре. Рассчитанные коэффициенты могут содержать систематические ошибки, а "точные" значения коэффициентов должны быть заменены доверительными интервалами.

Модели предназначены не для устранения неопределенности, а для ограничения неопределенности. Но неопределенность может возникнуть из-за самой структуры модели, основных допущений и постоянных входных данных.

Таблица модальностей для переговоров

В ходе переговоров порой важно понять, к каком типу относится собеседник.
Диагностике может помочь таблица модальностей.

Например, https://www.psychologos.ru/articles/view/tablica-slov-predikatov приведена такая таблица

Пояснения к типам можно почерпнуть тут https://trenings.ru/entsiklopediya-nlp/modeli/871-model-nlp-metaprogramma-predpochitaemaya-modalnost.html

Проблемы, неразрешимые алгоритмически

Массовая проблема считается алгоритмически неразрешимой, если не существует решающего её алгоритма, который позволял бы находить решение для каждой из единичных проблем, которые составляют массовую проблему.

Алгоритмически неразрешимые проблемы, указанные Чёрчем и Тьюрингом, слишком сложны.

В работе "В.А.Успенский. Апология математики" приведен простой пример такой проблемы.

Рассмотрим следующую игру. Игровыми принадлежностями будут служить модифицированные костяшки домино. Каждая костяшка доминоразделена пополам чертой. В каждой половине записывается цепочка из букв x и z.

Примеры цепочек.

• Цепочка длины ноль.
• Цепочки длины один: x, z. 
• Цепочки длины два: xx, xz, zx, zz. 
• Цепочки длины три: xxx, xxz, xzx, xzz, zxx, zxz, zzx, zzz.
• Цепочка произвольной длины.

Возможный вид пластинок (рисунок взять из книжки В.А.Успенский. Апология математики).

Обозначим изображенные костяшки буквами A, B, C, D.

Костяшки складываем друг с другом длинными сторона. При скаладывваении мы получаем некоторое слово, состоящее из букв костяшек.

Каждую костяшку разрешается воспроизводить в неограниченном количестве и создавать сочетания из повторяющихся пластинок, такие, например, как AACA. В этом примере верхней строчкой будет xxxzx, а нижней – zxzxzzzx.

Игра состоит в следующем. Объявляется некоторый конкретный набор пластинок. Далее предлагается, воспроизводя каждую из пластинок набора в необходимом количестве, приложить пластинки друг к другу так, чтобы верхняя и нижняя строчки совпали друг с другом.

Если объявленный набор состоит из одной костяшки A, то решение невозможно, так как нижняя длина всегда окажется длинне верхней. Также решения не существует для двух костяшек A и D. Но если объявить набор из четырёх пластинок A, B, C и D, то решение существует: DBCDA, – верхняя и нижняя строка одинаковы: zzzxxzzzzx.


Итак, набор объявлен.
Но, прежде чем пытаться найти такое расположение пластинок, при котором верхняя и нижняя строки окажутся одинаковыми, желательно узнать, возможно ли такое расположение в принципе. Ведь если оно невозможно, то бесперспективно его искать.

Оказывается, что не существует эффективного способа узнать - существует ли решение. Не существует такого алгоритма (он не просто неизвестен – его нет), который позволял бы для любого объявленного набора пластинок узнать, имеется ли решение. Узнать, к какой из двух категорий относится каждый отдельно взятый набор пластинок – к той, для которой решения имеются, или же к той, для которой решений нет, – это сугубо творческая задача, своя для каждого набора, а общий метод нахождения ответа для всех таких задач отсутствует.

В.А.Успенский. Апология математики.

Зрелость в обработке данных

Много данных накоплено в организациях. Но как их использовать? Как "плохие" данные сделать "хорошими"?

Под "плохими" данными будем понимать сырые данные, из разных источников, без должной верификации и согласованности.

Что перейти от плохих данных к хорошим, организация должна подготовить фундамент, на котором будут получаться данные высокого качества.

"Фундамент" описывается как методология и технология, позволяющая извлекать данных из разных источников и разных систем (включая транзакционные системы), затем из проверять, очищать, перекодировать и записывать в структуры, предназначенные для аналитической обработки данных.

Таким образом, фундаментом будут являются подготовленные для аналитической обработки структуры данных и иструменты для загрузки данных в массивы, поддерживающие данные структуры. И все это на соответствующим методологическом фундаменте, требующем компетенций в научной области работы с данными.

Заметим, что загрузка данных в аналитические структуры требует соответствующих ресурсов, - времени, квалификации, оборудования. Но чем больше ресурсов вложено в подготовку структур, тем проще и эффективнее будет работа аналитика. Короче, тем более эффективнее будет работа аналитической команды.

После того, как созданы аналитические структуры данных, аналитики могут приступить к третьему этапу - собственно к работе с данными. И здесь уже используются методы работы с данными, включая математические методы обработки данных, прикладные методы визуализации данных, технологии построения инструментальных панелей, а также инструменты распространения данных в рамках соответствующих "комнат" совместной работы (Collaboration Rooms). Не стоит забывать и программые разработки из серии "самообслуживания", придоставляющие конечному пользователю предустановленные инструменты работы с данными для из представления, визуализации, поиска закономерностей и прогнозирования.

И наконец, четвертый этап, это широкое применение методов математики и машинного обучения в извлечение глубоких и скрытых знаний и работа со сложными феноменами. Тут уже понадобятся знание высокоуровневых языков программирования, таких, например, как R.

В статье

 How to be great at people analytics by Elizabeth Ledet, Keith McNulty, Daniel Morales, and Marissa Shandell September 2020

приведен примечательный рисунок, демонстрирующий восхождение по лестнице развития работы с данными (Лучшие аналитические команды могут делать два шага вперед, один назад, но они всегда стремятся вверх).

"Хорошие данные", но труднодоступные для лиц принимающих решений. Ступенька 2.

Способности, которые требуются от организации.

• Транзакционные системы.
• Централизованные данные в репозиториях.
• Базовые правила сбора данных.

Организационное мышление.

• Данные как базис для аналитики.
• Успешный анализ данных требует консистентных и структурированных данных.

"Надежные данные", которые доступны лицам принимающим решение. Ступенька 3.

Способности, которые требуются от организации.

• Технологии распространения данных и аналитики в организациях (например, инструменты отчетности, платформы).
• Аналитика для внутренних клиентов.

Организационное мышление.

• Организационные решения поддерживаются данными и аналитикой.
• Лица, принимающие решения, используют подход, основанный на данных.

Расширенные аналитические возможности, включая анализ данных и статистику. Ступенька 4.

Способности, которые требуются от организации.

• Cпециалисты по работе с расширенной аналитикой (например, специалисты по обработке данных, статистики).
• Расширенные статистические инструменты (например, R, Python, SPSS) для анализа.

Организационное мышление.

• Математическое понимание ситуации помогает принимать важные решения.
• Подход, основанный на данных, пользуется большим доверием

Надежные прогнозы и рекомендации для событий и результатов с помощью данных и аналитики. Ступенька 5.

Способности, которые требуются от организации.

• «Очень большие данные» - большой объем и высокая надежность
• Глубокий опыт в прогнозной аналитике (например, машинное обучение с учителем или без учителя)

Организационное мышление.

• Аналитика информирует и улучшает человеческие суждения, способствуя более точному прогнозированию результатов и событий.

Основные строительные блоки анализа данных

Описание основных строительных блоков взято из курса на сайте open.sap.com - Unit 6: Creating an SAP Analytics Cloud Story

Последовательность шагов выполнения анализа и презентации результатов следующая:

• Данные. Данные размещены на базе платформ, обеспечивающий ведение аналитики. Они могут быть представлены различными источниками данных, как базами данных, так и подключаемыми источниками "живых" данных.
• Модели. Позволяют интерпретировать данные для представления их на уровне презентационного слоя - историй. 
• Итерактивные истории. Презентации данных, оформленных в виде шагов анализа. Содержать "повествовательную" цепочку представления данных в виде таблиц, графиков, изображений с возможностью менять повествование - изменять представление, фильтровать данные, акцентировать внимание на подмноежствах данных.
• Цифровой зал заседаний (Digital Boardroom). Сокупность историй, обеспечивающих полное представление исследуемого вопроса.

ERP и цепочка поставок

Цепочка поставок. Неплохо раскрыта суть тут - Что такое ERP в управлении цепями поставок?. От от Panorama Consulting Group | 23 марта 2020 г.

Что такое ERP в управлении цепями поставок?

ERP-решение помогает максимально упростить управление цепочками поставок, предоставляя данные в реальном масштабе времени. Это, в свою очередь, позволяет быстро принимать бизнес-решения.

Распространение COVID-19 позволило по новому взглянуть на работу цепочек поставок.

Цепочка поставок - это система организаций, людей, видов деятельности, информации и ресурсов, участвующих в перемещении продукта или услуги от поставщика к клиенту.

Деятельность в цепочке поставок включает в себя преобразование природных ресурсов, сырья и компонентов в готовую продукцию, которая затем поставляется конечному потребителю.

В контексте поставок это означает:

• Определение источников поставок основных ингредиентов
• Транспортировка ингредиентов в производственные цеха
• Упаковка конечного продукта
• Складирование (хранение) готовой продукции
• Доставка готовой продукции: либо розничному продавцу, либо напрямую потребителю

Теперь, когда мы поговорили о цепочках поставок, давайте обсудим ERP. Решения ERP  позволили компаниям глубже познать всю экосистему цепочки поставок.

Что такое ERP в управлении цепями поставок?

В качестве стратегии управление цепочками поставок (SCM) это просто означает наличие плана по мониторингу и обновлению (актуализации) операций цепочки поставок в режиме реального времени. Это также активное управление различными действиями в контексте жизненного цикла продукта с точки зрения максимизации потребительской ценности и обеспечения конкурентного преимущества.

Поскольку производственные и дистрибьюторские операции становятся более глобальными, компании сталкиваются с новыми проблемами, стремясь наладить связи как внутри компании, так и внешним окружением. И для этого требуются данные в реальном времени для каждого элемента цепочки поставок: где угодно и когда угодно.

Простая стратегия управления цепочками поставок уже не так эффективна, как раньше. Хотя несколько лет назад программного обеспечения SCM было достаточно для планирования, отслеживания и управления перемещением товаров в организации, так и вне нее.

Но что происходит, когда жизненный цикл продукта становится более сложным, рассредоточенным и сложным, чем когда-либо прежде? Это требует более сложного подхода к каждому компоненту цепочки поставок для устранения не эффективных операций и повышения скорости поставок. Решение видят в интеграции ERP и SCM, в дополнении SCM бизнес-аналитикой о финансах, продажах и процессах компании, извлекаемых из ERP.
В результате увеличивается организованность и связность компонентов цепочки поставок и менеджеры могут снизить число сбоев в цепочке поставок.

Роль ERP в управлении цепями поставок

1. Спрос и планирование

Инвестиции в ERP-решения, предназначенные для управления цепочками поставок, могут помочь компаниям обеспечить баланс спроса и предложения. Как только заказ получен, система автоматически создает задание для поставок, помогая балансировать уровнями запасов. Это в свою очередь позволяет определить эффективные производственные задания в соответствии со спросом и планированием точных дат доставки.

2. Закупка товаров и услуг

С помощью ERP-решения, разработанного для SCM, компании могут управлять своими усилиями по закупкам с помощью нескольких щелчков мыши, гарантируя, что товары, услуги и другие необходимые ресурсы перемещаются в адекватных темпах по всей цепочке поставок.

Это включает в себя возможность пониманию ситуации в таких важных точках, как

• Производство продукции
• Складские операции
• Транспортная логистика
• Обслуживание

Без интеграции SCM-ERP многие задач в цепочке выполнялись в ручном режиме и общение с продавцами и поставщиками занимало несколько дней. Теперь же, сообщения могут сохранены и организованы с точки зрения удобного доступа в нужное время. Эти данные могут помочь не только в разрешении споров и устранении путаницы, но и использоваться в задачах прогнозирования и анализа эффективности.

3. Производство и доставка

Эффективное производство зависит от точного понимания  необходимых материальных и трудовых ресурсов. ERP обеспечивает такое понимание. Пользователи могут создавать полный перечень материалов (BOM) для каждого этапа производства. Затем, когда начнется производство, ERP будет автоматически регистрировать использование материальных и трудовых ресурсов в режиме реального времени.

После окончания производства в ERP автоматически готовятся все отгрузочные документы, исключая  возможность ручных ошибок.

Попутно, если есть какие-либо рабочие задания требуют модификации, многофункциональная ERP-система будет регистрировать новые требования и поддерживать планированием все изменения.  И поэтому изменения не разрушают цепочку поставок и поддерживают своевременное завершение производственных процессов.

Хотя эти инструменты помогают регулировать планирование и улучшают координацию работы предприятия, клиенты также имеют реальные преимущества благодаря своевременной отправке товаров.

4. Отгрузка товара

После того, как товар будет отправлен, пришло время отправить счет вашему клиенту. Для эффективного управления процессом нужно знать каждый этап отгрузки и его состояние.

ERP позволяет эффективно управлять графиком отгрузки. ПО может автоматически генерировать счет-фактуру, как только начинается отправка. Большинство платформ назначать определенные методы упаковки и выполнять проверки качества упаковки.

Преимущества интеграции ERP и SCM

Казалось бы, что если есть надежное решение SCM, незачем инвестировать в интеграцию с системой ERP. Тем не менее, преимущества имеются.

1. Меньше производственных узких мест

Ваши внутренние процессы могут быть устойчивыми, вот вопрос - как вы взаимодействуете с внешними поставщиками? Разрыв между системами может привести к возникновению дорогостоящих и трудоемких узких мест, которые в конечном итоге замедляют производство и "расстраивают" конечных пользователей.

Система ERP сводит все процессы в одну точку, позволяя различным заинтересованным сторонам общаться на одной платформе. Если в какой-то момент возникнет проблема, вы узнаете об этом, как только она возникнет, и вы сможете быстро принять решение.

2. Более точное прогнозирование спроса

Точное прогнозирование спроса необходимо для поддержания надлежащего уровня запасов.

С помощью ERP вы можете получить доступ к историческим данным о продажах и текущим требованиям, и поэтому лучше предвидеть будущие потребности.

3. Межведомственная видимость бизнес-процессов

Ваш C-suite - не единственная бизнес-единица, которая потребует видения операций вашей цепочки поставок. Система ERP позволяет авторизованным пользователям получать доступ к информации в нужном объеме и нужное время. Это означает, что члены команды, от руководителей проектов до специалистов по обслуживанию клиентов, всегда снабжены необходимыми сведениями.

Какие параметры интеграции SCM и ERP доступны?

Два варианта:

• Полностью интегрированное ERP-решение со встроенной функциональностью SCM
• Стороннее приложение SCM, которое имеет механизмы интеграции с ERP

Если вы выберете отдельное приложение SCM, вы, вероятно, будете нести ответственность за его интеграцию в существующее решение. Для многих компаний идеальным является инвестирование в полностью интегрированное ERP-решение.

Системы SCM сами по себе имеют много преимуществ. Однако реальность такова, что сегодняшняя глобальная экономика требует более комплексного, практического подхода к управлению жизненным циклом продукта. Однако, в первую очередь, оптимизируйте свои процессы: прежде чем выбрать решение, разумно сначала инвестировать в реинжиниринг бизнес-процессов и оптимизировать существующие процессы цепочки поставок. Обследуйте все операцици от контроля запасов и выполнения заказа до планирования спроса и обслуживания клиентов и определите области, в которых вам не хватает эффективности. Затем измените и улучшите свои бизнес-процессы.

Переход к рассеянному мышлению в ходе решения сложной задачи

Если приходится решать сложные и творческие задачи, порой в работе возникают тупика.
Для выхода из тупика можно попытаться применить прием перехода к рассеянному мышления. Этот прием изложен был в работе Барбары Оакли. Думай как математик. Как решать любые задачи быстрее и эффективнее.

Переход к рассеянному мышлению после упорной работы в сфокусированном режиме можно стимулировать с помощью разнообразных средств.

Активаторы рассеянного режима:

• сходить в тренажерный зал;
• поиграть в футбол, баскетбол или другую спортивную игру;
• побегать, пройтись пешком или поплавать;
• потанцевать;
• покататься на машине (за рулем или в качестве пассажира);
• порисовать;
• принять ванну или душ;
• послушать музыку, особенно без слов;
• сыграть хорошо знакомые песни на музыкальном инструменте;
• помедитировать или помолиться;
• поспать (крайний вариант рассеянного состояния).

Есть такие активаторы рассеянного мышления, к которым лучше прибегать ненадолго, в качестве дополнительного стимула:

• поиграть в видеоигры;
• побродить по Интернету;
• поговорить с друзьями;
• помочь близким в каком-нибудь несложном деле;
• почитать расслабляющую книгу;
• обменяться SMS-сообщениями с друзьями;
• сходить в кино или в театр;
• посмотреть телевизор (не засчитывается, если пульт выпал из рук при засыпании).

Вообще, проблема должна "созреть".
Очень интересно процесс созревания описан у С.Лема в статье "Моя жизнь".

Третье и последнее сравнение может показаться слишком уж грубым и примитивным, однако оно неплохо передаёт суть дела. Как известно, в уборной имеется бачок, который постепенно заполняется водой, а потом достаточно нажать на рычажок, чтобы вода сильной струёй стекла вниз. Затем какое-то время бачок остаётся пустым, и даже самым нетерпеливым дёрганьем рычажка нельзя заставить пролиться маленькую Ниагару. Так и у меня если я не желаю прекращать пополнение своей фиктивной библиотеки, наступает «состояние насыщения», и затем я уже ничего не могу «выудить» у себя в голове — поставщике информации.
...
Так же как при преждевременном нажатии на рычажок прольётся лишь «недоношенная Ниагара»

Метаистория - пример понятия без объекта

Пример понятия, не имеющего объекта в реальном мире - метаистория.
В сухом остатке этого понятия - это история вселенной "вещей в себе". Эту историю можно додумывать как угодно и сколько угодно. И обосновать даже влияние "вещей в себе" на "вещи для нас".
Но конечно понятие метаистории - продукт мыслительной деятельности, и довольно изобретательной деятельности с хорошей фантазией.

Впрочем, для полноты картины кратко о понятии метаистории

Метаисто́рия - термин, впервые введённый в употребление С. Н. Булгаковым и получивший распространение как в русской эзотерике, так и в русской христианской философии.

Метаистория, грядущая жизнь в Царстве Божием. Понятие используемо многими русскими христианскими философами для объяснения сущности исторического процесса. Они указывали на невозможность осуществления совершенного общественного строя в условиях земного существования. Всякий общественный строй осуществляет лишь частичные улучшения и в то же время содержит новые недостатки и возможности для злоупотреблений. Опыт истории показывает, что весь исторический процесс сводится лишь к подготовлению человечества к переходу от истории к метаистории. Существенным условием совершенства в том царстве является преображение души и тела или обожествление милостью Божией.

В учении Даниила Андреева теория метаистории развивает идеи С. Н. Булгакова о Метаистории как «ноуменальной стороне того универсального процесса, который одной из своих сторон открывается для нас как история». Под метаисторией Д. Андреев понимает совокупность процессов иноматериальной природы, которая отчасти находит свое проявление в истории и имеет по отношению к ней в конечном счете определяющее значение.

В терминах группы конструирования будущего (руководством Переслегина) - результат применения метаоператора к исторической науке: наука о структуре науки истории. А короче - - обобщение вероятностной истории. Так как Переслегин и его группа хорошо разобрались с теорией множеств, то они оперируют терминами счетного множества историй, множество мощности континуума, что придает очень серьезный вид термину. Хотя математика данной терминологией не обманешь. Да и физика тоже.

Самое здравое определение метаистории ввел Хейден Уайт - американский историк и литературный критик. Он назвал метаисторией структуру исторического изложения и своей монографии показал. что историки просто следуют схемам, которые можно изложить посредством дисциплины с названием "Метаистория".

В 1973 году Хейден Уайт опубликовал книгу Metahistory: The Historical Imagination in Nineteenth-Century Europe (Метаистория: Историческое воображение в Европе XIX в.).

В этой работе Уайт, используя методологический аппарат тропологии, рассмотрел особенности исторического повествования крупнейших историков XIX века и пришёл к выводу об использовании ими литературных приёмов для достижения целостности повествования путём заполнения недостающей информации и её интерпретации. Уайт обратил внимание на то, что законченное историческое исследование содержит не только набор исторических фактов, но и литературную форму; последняя, по Уайту, оказывает значительное влияние на конечный текст, на что ранее практически не обращалось внимания. Под влиянием структурализма Уайт также построил схему использования историками четырёх различных тропов — метафоры, метонимии, синекдохи и иронии — с соответствующими им идеологиями, типами сюжетов (emplotment), формами аргументации и эмоциональными императивами. Благодаря «Метаистории» Уайт считается одним из творцов «лингвистического поворота» в исторической науке.

Типовая продолжительность реализации SAP S/4HANA проектов

Типичная длительность проектов перехода от SAP ERP к SAP S/4HANA занимает от 4 до 12 месяцев. В среднем - 8 месяцев.

Типичная длительность реализации проектов SAP S/4HANA (с нуля) занимает от 6 до 15 месяцев. В среднем - 11 месяцев.

SAP S/4HANA имеет в своем составе очень широкий набор типовых решений, которые при определенных условиях и намерениях могут сильно ускорить внедрение решения.

Технологии искусственного интеллекта в бизнесе

 AI (англ.) - искусственный интеллект.

Значение технологий искусственного интеллекта в интеллектуальном предприятии заключается не только в самой технологии. Речь также не идет о конкретном инструменте или возможностях, например о машинном обучении, роботах для автоматизации процессов или обработке ситуаций. Ценность технологии искусственного интеллекта заключается не в ваших знаниях технических аспектов, а в том, что вы принимаете решения, которые приносят результаты.

В курсе

Delivering Value with Intelligent Innovations in SAP S/4HANAYinan Zhang, Oren Shatil, Katharina Doerr, Christian Vogler, Yongkang Ng

дается сквозное представление о бизнес-процессах для достижения определенных бизнес-результатов. Здесь вас знакомят с тем, как инновационные технологии позволяют бизнес-пользователям принимать более обоснованные решения с использованием контекстной информации в режиме реального времени. Автоматизируя рутинные операции, технологии SAP S/4 HANA помогают людям сосредоточить свои усилия на более важных задачах.

Ниже представлено немного общей информрации от тенденциях развития технологий искусственного интеллекта в бизнесе.

Данные рисунки взяты из презентаций, которые представленны в указанном выше курсе.

Во-первых. рассмотрим, как AI (искусственный интеллект) помогает зановово изобрести (reinvent) бизнес.

По горизонтальной оси мы движемся от транзакционного предприятия к цифровому предприятию, к интеллектуальному предприятию, и в итоге - к самостоятельно функционирующему предпритию.

По вертикали отображается соотношение между рутинными и творческими операциями, выполняемые человеком.

Тенденция такова: все больше рутинных операций, выполняемых человеком, замещается искусственным интеллектом.

Следующий рисунок демонстрирует структурные изменения в ходе автоматизации. Рутинные операции в ходе трансформации в своей доле сокращаяются, уступая место задачам, классифицируемым как "творческие": предвидение будущего, творческий взгляд на настоящее и переосмысление прошлого. Обеспечивается же это "продвинутой аналитикой" и увеличением числа "предвычислений", носящих прогнозный характер.

Следующая картинка имеет довольно забавный заголовок: "Где мы находимся сегодня в континууме изменений". Забавно сочетание - "континуум изменений".

Здесь немного оптимистичная каратинка - многие предприятия еще только приступают к цифровой трансформации. Но если судит по технологиям, представленным таким вендором как SAP, можно согласится с подобным позиционированием решения SAP S/4HANA.

На рисунке представлены ссылки на источники, не аффилированные с вендором:

• A FUTURE THAT WORKS: AUTOMATION, EMPLOYMENT, AND PRODUCTIVITY
  
• Powering The Intelligent Enterprise With AI, Machine Learning, And Predictive Analytics
  
• Advanced Robotics in the Factory of the Future
  

И в заключение - Платформа бизнес-технологий.

DATABASE AND DATABASE MANAGEMENT - Базы данных и управление базами данных

APP DEVELOPMENT AND INTEGRATION - Разработка и интеграция приложений

ANALYTICS - Аналитика

INTELLIGENT TECHNOLOGIES - Интеллектуальные технологии

10 предметов для выживания

Подумайте, что может понадобиться вашим внукам или правнукам, чтобы выжить. Какие предметы первой необходимости вы могли бы оставить им и которые будут ценными по прошествии десятилетий.

1. НОЖ
Ножи являются одним из самых популярных предметов, которые передаются из поколения в поколение. У вас может быть нож, принадлежавший члену семьи, или даже меч из прошлой войны.

Ножи невероятно важны в ситуации выживания, поскольку они служат многим целям . Хранение высококачественного ножа увеличит вероятность того, что его можно будет использовать много лет спустя. Выбирайте простые ножевые механизмы.

2. ТОПОРИК, ТОПОР И ПИЛА
Большие режущие инструменты также важно включать в аварийный комплект. Топоры, топоры и пилы всегда полезно иметь при себе, чтобы рубить дрова, расчищать дороги и строить конструкции.

3. ЗАТОЧНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ
С любым видом режущего инструмента вам понадобится что-то, что поможет заточить лезвие.

4. МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТ
Еще один жизненно важный инструмент для вашего аварийного комплекта - это качественный многофункциональный инструмент.

Плоскогубцы, файлы, небольшие лезвия и консервные ножи могут найти применение для семьи в чрезвычайной ситуации. Обязательно держите инструмент сухим, чтобы он заражавел.

5. Веревка, а лучше ПАРАКОРД
Долговечность веревки со временем уменьшается. Нейлоновое волокно Paracord позволяет ему выдерживать десятилетия использования.

6. ЧУГУННАЯ ПОСУДА

Приготовление пищи - одна из основных частей выживания.
Чугунная посуда является любимым предметом для наборов для выживания. Он не только хорошо выдерживает время, но также легко моется и хорошо проводит тепло. Упакуйте чугунную посуду разных размеров и стилей, которая может пригодиться для приготовления пищи, чистки и стирки.

7. МЕД

Мед был найден во множестве археологических памятников, насчитывающих более 100 или даже 1000 лет! Он устойчив при хранении (даже в открытом состоянии) и предназначен не только для еды . Мед великолепен при заживлении порезов и ушибов кожи и является естественным заменителем сахара.

8. ВОДКА

Алкоголь также действует как естественное дезинфицирующее средство, которое жизненно важно иметь под рукой. Алгоголь согревает и может помочь в борьбе с холодными температурами.

9. АЛЮМИНИЕВАЯ ФОЛЬГА

Фольга имеет множество применений : от приготовления пищи до поддержания тела в тепле и преломления света и энергии. Коробка из алюминиевой фольги может простоять до 400 лет.

10. КЕРОСИНОВЫЕ или МАСЛЯНЫЕ ЛАМПЫ

При надлежащем хранении керосин и масло из парафиновых ламп имеют неограниченный срок службы. Оба вида лампового масла могут прослужить долго, если они не подвергаются воздействию экстремально низких или теплых температур. Ламповое масло также имеет низкое время горения. Пламя менее подвержено выгоранию по сравнению со свечой и обеспечивает постоянное количество света.

Финансовое планирование в условиях спада

Стратегия — это комплекс мероприятий, который отвечает на главный вопрос: где ты хочешь оказаться, с какими результатами?

Менеджеры, думающие о будущем компании, должны представлять, куда они планируют прийти и когда. Это понимание заставляет их разрабатывать действия, чтобы добраться из точки А в точку Б. Но когда у вас такая неопределенность, как сегодня, и вы не знаете, чего ждать, то заниматься стратегией — дело бессмысленное.

Финансовое планирование и управление эффективностью в беспрецедентный период потрясений  всегда требует нового и системного подхода, который позволит финансовому директору и финансовому отделу быстро предупредить компанию о возникающих проблемах и вариантах.

В частности, группа финансового планирования должна сосредоточиться на следующих шагах:

• получить четкое представление о исходной (стартовой) позиции компании; 
• создать базу фактов и использовать ее для разработки сценариев; 
• создать финансовый план;
• согласовать финансовый план с «направлением движения»; 
• определить лучшие действия и лучшие подходы;
• определите «триггерные точки» - точки в которых необходимо скорректировать и адаптировать прогнозы и финансовые планы.

Разработка сценариев

Один из важных вопросов является вопрос разработки сценариев.
Тут важно иметь надежную базу фактов. Тогда группа финансового планирования сможет смоделировать три или четыре сценария будущих событий:

• лучший случай (оптимистичный), 
• наихудший случай (пессимистичный), инерционный (траектория движения в условиях реализации текущего плана),
• наиболее вероятный случай.

Если удасться разработать все четыре сценария, то группа аналаиза может гарантировать, что исследуется широкий спектр результатов.

Каждый сценарий должен оцениваться по трем измерениям:

• глубина спада, 
• продолжительность спада и 
• время, необходимое для восстановления.

Каждый сценарий также должен точно отражать отправную точку компании.

Определение «триггерных точек»

Во время кризиса группа финансового планирования должна внимательно следить за ликвидностью компании и показателями ее прибыли, а также любыми изменениями на рынке. Руководители могут попасть в ловушку привычки и продолжать отслеживать несколько "старых" ключевых показателей эффективности (KPI), которые в условиях спада могут перестать быть эффективными.
Поэтому группа финансовому планированию должна проверить и при необходимости формально определить новые значимые показатели.
Переход от старых KPI к новым и определеяет триггерные точки.

Как разработать убедительный бизнес-кейс внедрения ERP

ERP - отличный способ консолидации бизнес-функции. А также, - способ сократить время обработки, улучшить совместную работу и централизовать данные предприятия.

Очевидно, что ERP-системы имеют широкий спектр преимуществ, но нужно еще убедить руководителей поддержать проект внедрения ERP.

4 причины в пользу наличия бизнес-обоснования ERP

1. Вы не достигните того, что не умеете измерять.

Бизнес-модель гарантирует, что ваша компания получит ощутимые выгоды для бизнеса от программного обеспечения ERP. Другими словами, проект должен достигать бизнес-целей, ИТ-цели вторичны.

Большинство компаний не сразу осознают преимущества ERP. Для полной реализации потенциала нового программного обеспечения ERP могут потребоваться месяцы или годы. Однако вы никогда не достигнете многого из преимуществ, если не поймете, в чем ошибаетесь.

После того, как вы определите, где вы терпите неудачу, вы сможете определить основные причины неоптимальных преимуществ и предпринять корректирующие действия. Иногда это очень простые исправления, такие как повторное обучение конечных пользователей , корректировки бизнес-процессов или изменения способа реализации программного обеспечения. В других случаях вам может потребоваться переработать весь план проекта.

2. Вам необходимо подтвердить потребность внедрения ERP

Часто руководители говорят: «Бизнес-кейс не имеет значения, потому что нам в любом случае нужно новое программное обеспечение ERP». Иногда это может быть правдой, но часто есть другие варианты, которые могут решить ряд проблем. Например, обновление текущего программного обеспечения или проведение реинжиниринга бизнес-процессов.

Хотя бизнес-кейс может подтвердить ваш исходный образ мышления, он может выявить более эффективные варианты действий.

3. Сбой внедрения ERP неизбежен, когда проект не имеет "путеводной нити"

Многие компании не осознают, что бизнес-кейс помогает и успешному внедрению, и оптимизирует бизнес-преимущества по факту внедрения. Как бизнес-кейс помогает обеспечить успех? Это достигается за счет предоставления членам проектной группы ERP четких указаний и определения приоритетов.

Например, сбои внедрения ERP часто вызваны слишком большим объемом перенастроек ERP. Имея серьезное экономическое обоснование, команда проекта будет понимать, какие настройки имеют смысл, а какие стоит отложить.

Бизнес-модель включает в себя цели и показатели производительности, которые нужно использовать контроля хода проекта и действий членов команды на протяжении всего процесса реализации.

4. Вы должны осознавать проблемы и риски

Бизнес-кейс позволяет честно взглянуть на препятствия, которые необходимо преодолеть, будь то нехватка ресурсов, недостаток опыта или отсутствие поддержки со стороны сотрудников и руководителей.

Как построить бизнес-кейс

1. Определите проблемы наличных систем

Прежде чем вы сможете говорить о причинах, по которым вы хотите внедрить новую бизнес-систему, вам нужно будет доказать, что существуют проблемы у текущих систем. В конце концов, руководители не захотят платить за изменение системы, если не увидят, что старая система вызывает проблемы.

Стоит начать бизнес-кейс ERP с обсуждения проблем, с которыми в настоящее время сталкивается бизнес. Например, вы можете столкнуться с несогласованностью данных, что приведет к задержкам в доставке продукции. Если это так, объясните, как программное обеспечение ERP объединяет несколько функций в одну систему - закупки, производство, дистрибуцию и продажи, и все будут иметь доступ к одним и тем же данным в реальном времени.

2. Количественно оцените выгоды для бизнеса и издержки неэффективности

После того, как вы продемонстрировали некоторые общие преимущества, самое время предоставить более подробную информацию, количественно оценив конкретные  бизнес-преимущества ERP . Это говорит руководству, что вы провели исследование и можете говорить на их языке.

Полезно выявить болевых точки, что часто позволяет количественно оценить их влияние на стоимость бизнеса. Например, у многих клиентов есть сотрудники, выполняющие ручные процессы, которые можно оптимизировать за счет автоматизации. Цена такой неэффективности очень ощутима, хотя она может явно невыражена бюджетными статьями. Сотрудники, клиенты и руководители ощущают эти расходы, поэтому ваша задача - количественно их оценить. Эти затраты станут еще более реальными, если вы определите, сколько времени тратится на текущие действия и сколько времени вы можете сэкономить, автоматизируя некоторые из этих процессов.

Если вы не знаете, с чего начать, задайте несколько вопросов:

• Вы используете несколько не взаимодействующих друг с другом программных решений в разных бизнес-процессах?
• Насколько сложно получить информацию, необходимую бизнесу?
• Ваш ИТ-отдел перегружен поддержкой разрозненных программных систем?
• Улучшают ли ваши процессы и системы качество обслуживания клиентов и приводят ли к желаемому циклу от закупки до удовлетворенного клиента?

В зависимости от ответов на эти вопросы вы можете обозначить некоторые потенциальные преимущества бизнеса, которые вы можете обозначить в своем бизнес-кейсе:

• Снижение уровня запасов за счет улучшенного планирования и прогнозирования
• Снижение затрат на материалы за счет улучшенной работы с кредиторской задолженностью
• Снижение затрат на рабочую силу за счет улучшения бизнес-процессов
• Сведение к минимуму простоев и дефицита за счет улучшенного производства и лучшего планирования
• Улучшение обслуживания клиентов за счет своевременных поставок и сокращения циклов от заказа до отгрузки
• Улучшение бухгалтерской практики за счет более коротких циклов продаж
• Улучшенное соответствие нормативным и правовым актам
• Оптимизированные и интегрированные  бизнес-процессы за  счет стандартизации операций между отделами

3. Определите свои бизнес-цели

Как только вы поймете болевые точки, пора спросить руководителей, какие общие изменения они хотели бы видеть в своем бизнесе. Вы можете использовать это понимание, чтобы определить, какие преимущества ERP следует выделить в бизнес-кейсе.

• Хотят ли руководители сделать компанию более заметной? Затем поговорите о расширенных возможностях отчетности современного программного обеспечения ERP.
• Хотят ли руководители изменить качество обслуживания клиентов? Поговорите о том, как функциональность CRM может персонализировать точки взаимодействия с клиентам на их пути от знакомства к покупке.

Вы должны определить, что именно вы хотите получить от новой системы:

• Улучшение обслуживания клиентов. Каждый бизнес-пример должен учитывать преимущества нового программного обеспечения ERP для обслуживания клиентов. Ваша компания хочет, чтобы клиенты могли делать заказы онлайн на 30% быстрее после внедрения решения ERP?
• Улучшение бизнес-процессов. Если ваши операционные болевые точки связаны с неработающими или неэффективными бизнес-процессами, обозначьте эти процессы в своем бизнес-кейсе. Возможные улучшения процесса должны быть конкретными и измеримыми.
• Повышение морального духа сотрудников. Система ERP может улучшить моральный дух сотрудников, облегчая работу сотрудников. Моральный дух сотрудников поддается измерению, поскольку его можно измерить, проводя опросы, анализируя выводы фокус-групп и отслеживая текучесть кадров.
• Увеличение дохода. Ваши сотрудники тратят слишком много времени на рутинные, повторяющиеся процессы? Представьте эту информацию с точки зрения потерянной производительности и повышенных затрат на рабочую силу. Вы постоянно срываете сроки? Подсчитайте штрафы, которые вам пришлось заплатить в результате срывов сроков. Обоснованные финансовые соображения сделают вашу рекомендацию более убедительной.

4. Оцените продолжительность и стоимость проекта.

ERP-проекты могут стоить миллионы долларов и могут длиться годами. Нет причин скрывать эти оценки от руководителей - они рано или поздно узнают.

Предоставьте реалистичные ориентиры стоимости в зависимости от объема вашего проекта, размера компании и отрасли. Это позволяет вам продемонстрировать, насколько преимущества ERP перевешивают затраты. Другими словами, каков ROI?

Точно так же реалистичные временные рамки помогают руководителям понять, когда они могут реально рассчитывать на возмещение затрат и увидеть реализацию выгод. Согласно отчетов ERP за 2020 год , компаниям требуется в среднем семь месяцев после ввода в эксплуатацию, чтобы окупить затраты.

5. Рассмотрите альтернативы ERP

Мы часто обнаруживаем, что болевые точки сотрудников больше связаны с неэффективной организацией процессов, а не с технологиями. Хотя для компании это может быть не так, все равно стоит рассмотреть эту возможность, потому что руководители хотят видеть, что были обследованы и менее дорогие варианты.

Возможно, окажеться, что лучшим вариантом будет не внедрение ERP, а улучшение бизнес-процессов или обновление систем.

6. Признавайте риски и будьте готовы к трудным вопросам.

Руководители, вероятно, предвидят риски проекта и попросять сравнить потенциальные выгоды проекта с возможностью провала. Лучшее, что вы можете здесь сделать, - это признать риски и показать, как вы планируете их снизить.

Один из способов снижения риска - управление организационными изменениями.

Если  инициативы компании по управлению изменениями потерпели неудачу в прошлом, вы можете обсудить уроки, извлеченные из этих неудач, и новые приемы, следующие из этих уроков.

Помимо риска сопротивления изменениям, руководители могут беспокоиться о том, что они не могут позволить себе отвлекать людей рада внедрения системы ERP . В подобных случаях важно иметь встречное предложение и достоверные финансовые данные о том, почему компания не может позволить себе продолжать бизнес в обычном режиме.

7. Убедите - что все срочно

Руководители могут предвидеть сопротивление со стороны организации и могут посчитать это признаком того, что сейчас не время для внедрения новых технологий. Однако, если ваше экономическое обоснование дает ощущение срочности, руководители с меньшей вероятностью сочтут сопротивление изменениям законным предлогом для откладывания решения.

Хотя сопротивление изменениям может означать, что компания не полностью готова к проекту ERP, это не означает, что нет целесообразного способа подготовить сотрудников к внедрению. Стоит начать с оценки организационной готовности, определить источники сопротивления и определить, как барьеры сопротивления могут быть устранены.

8. Используйте бизнес-модели для разработки ключевых показателей эффективности

Ключевые показатели эффективности (KPI) - это набор конкретных показателей, которые компания использует для отслеживания своей эффективности в течение определенного периода времени. При построении бизнес-обоснования важно создать ключевые показатели эффективности для каждой из ожидаемых бизнес-выгоды.

Эти KPI будут полезны в будущем при внедрении ERP-системы. Они предоставят вам измеримые средства измерения производительности и предоставят индикаторы того, насколько хорошо работают новые системы и процессы.

Если ключевые показатели эффективности не выполняются, вам следует пересмотреть  план проекта ERP,  чтобы определить, следуете ли вы лучшим практикам ERP.

Как убедить руководителей

Есть несколько причин, по которым руководители не решаются вкладывать средства в ERP. Очевидно, одна из них - стоимость. Другой - неприятие риска.

Итак, как помимо разработки бизнес-кейса заручиться поддержкой  проекта?

1. Ожидайте вопросов

Руководители несут ответственность за неудачи внедрения ERP. Поэтому они осторожничают, когда дело касается дорогостоящих инвестиций. Поэтому не просто излагайте причины, а продумайте ответы на контрвопросы - почему не стоит внедрять ERP:

• У нашей ИТ-команды нет времени на внедрение.
• Наши устаревшие системы слишком стары для работы с новой системой ERP.
• Наши процессы слишком сложны ERP.
• Наши данные не будут в безопасности.

2. Продемонстрируйте удобство использования в долгосрочном перспективе

В долгосрочной перспективе устаревшие технологии могут стать трудными в использовании и дорогими в обслуживании. С другой стороны, современные ERP-системы удобны в использовании и легко интегрируются с технологиями, которые вы можете внедрить в будущем. Это важная информация, которую нужно сообщить руководству.

Фактически, чем больше у вас будет информации об индустрии ERP, тем легче будет продемонстрировать долгосрочное удобство использования.

Примеры информации, которая может заинтересовать руководителей:

Наряду с увеличением количества опций снижаются затраты и повышается финансовая гибкость, что приводит к более высокой окупаемости инвестиций.
Или.

Новая ERP-система - наряду с более эффективными бизнес-процессами - позволит нашей компании быстрее масштабироваться и расти.

3. Повышение доверия с помощью тематических исследований и отчетов

Большинство поставщиков ERP могут предоставить обширные ресурсы, которые помогут вам построить бизнес-модель, например историю успеха другой компании в вашей отрасли.

4. Установите реалистичные временные рамки

Внедрение системы ERP не происходит в одночасье. Хотя руководители могут хотеть немедленных результатов, лучше не оправдать их необоснованные ожидания. Вы должны учитывать производственное тестирование, обучение пользователей и перенос данных. Наметьте каждую веху и подумайте о дополнительных днях на случай непредвиденных препятствий.

8 причин заменить вашу ERP-систему

В конечном счете, создание экономического обоснования - это убедительные причины для замены вашей нынешней технологии.

1. Ваша устаревшая система тормозит ваш рост

Самая очевидная причина внедрения ERP - просто заменить вашу устаревшую систему. На траектории развития каждой компании наступает момент, когда ИТ-директор или другие руководители осознают, что их текущее программное обеспечение больше не работает.

Есть несколько причин, по которым устаревшая система станет обузой. Один из них - это рост  обходных решений. Если бизнес-процессы, которые поддерживает ваша текущая система, изменились, пользователи вынуждены полагаться на обходные решения для выполнения своих повседневных функций.

Обходные решения - это дополнительные шаги, выполняемые для компенсации недостающих функций, необходимых для выполнения задачи. Обходные решения мало связаны с эффективностью, увеличивают расходы и вызывают недовольство сотрудников.

Еще одна причина, по которой компании заменяют свои устаревшие системы, - это повышение удовлетворенности сотрудников. Молодые сотрудники могут столкнуться с трудностями использования существующего приложения и для них новое программное обеспечение более привлекательное и даже знакомое. Новые технологии построены по шаблонам проектирования, которые используются в современных приложениях с которым очень хорошо знакомо молодое поколение. А это влечет за собой вовлеченность сотрудников и напрямую влияет на удержание сотрудников.

2. Ваша компания переживает цифровую трансформацию

Один из самых больших сдвигов в парадигме ИТ, связанный с цифровой трансформацией, - это признание того, что бизнес-приложения могут жить в облаке. Когда компания решает преобразовать свою ИТ-инфраструктуру с внутренней на облачную, большинство приложений требует серьезного обновления или их необходимо вывести из эксплуатации и заменить на новые.

Еще один сдвиг, связанный с цифровой трансформацией, - это приобретение компаниями новых современных приложений для выполнения дополнительных функций.

Возможно компания может настраивать новые интерфейсы в текущей ERP, но возможно новая система будет более эффективной и выгодной, чем создание настраиваемых интерфейсов.

3. Вам необходимо масштабировать свой бизнес

Когда бизнес идет хорошо, он растет, а с ростом возникает потребность в более надежной цифровой магистрали предприятия.

Если ваша компания значительно расширилась с тех пор, как вы впервые внедрили ERP, вы можете перерасти свою систему, что зависит от масштабируемости ПО ERP. Некоторые системы ERP созданы для малого и среднего бизнеса, а другие - для крупных предприятий. Тем не менее, они имеют определенные рамки масштабируемости.

Явные признаки того, что есть проблемы с масштабируемостью.

• Низкая производительность системы
• Периодические проблемы и сбои

4. У вас недостоверные данные

Одно из худших преступлений, которые может совершить бизнес-приложение, - это предоставление неверных данных пользователям и клиентам. Если ваша текущая система предоставляет клиентам неточные или ошибочные данные - пора внедрить новую систему.

Это также означает, что вам нужно сосредоточиться на миграции данных ERP. Без тщательного управления данными придется иметь дело с неточными или повторяющимися данными.

5. Вам нужна лучшая бизнес-аналитика

Если ваша компания испытывает трудности с пониманием, прогнозированием и принятием обоснованных решений, вам может потребоваться новая система с расширенной бизнес-аналитикой.

6. Вы хотите сократить расходы

Одним из первых мест, где компания стремится сократить расходы, является ИТ-отдел. После некоторого анализа ИТ-директор или руководитель бизнеса могли обнаружить, что переход на новую систему ERP позволит компании значительно сэкономить. Экономия средств может быть достигнута за счет более низкой стоимости лицензирования и экономии на плате за индивидуальную поддержку.

7. Обновление существующей ERP

Еще одна причина для проекта ERP - необходимость обновления программного обеспечения. Например, поставщики программного обеспечения не могут уже поддерживать старую версию продукта.

Если ваша компания сталкивается со сценарием завершения жизненного цикла программного обеспечения, важно взвесить плюсы и минусы обновления по сравнению с переходом к другому поставщику, который может лучше удовлетворить ваши уникальные потребности.

8. Увеличение скорости технологических изменений

Это верно для всех отраслей. Даже если вы думаете, что ваша отрасль практически не изменяется, но технологии изменяют характер внутренних и клиентских процессов.

Предприятиям следует заменять программное обеспечение ERP не реже одного раза в десять лет
Технология - если она реализована правильно - относительно хорошо согласуется с бизнесом сразу после внедрения ERP. Однако со временем возникает расхождение технологии ERP и бизнеса и в в среднем требуется 10 лет, прежде чем такое рассогласование достигнет точки кипения. Причины этого смещения:

1. Изменения в бизнесе. Компании растут, приобретают другие компании, расширяются, диверсифицируют продуктовые линейки и инициируют другие изменения в своем бизнесе, которые вызывают изменение бизнес-требований. К сожалению, не все программное обеспечение ERP может справиться с такими изменениями.
2. Изменения программного обеспечения ERP. Что еще больше усложняет ситуацию, само программное обеспечение также изменяется. Поставщики ERP обычно выпускают незначительные обновления несколько раз в год, а крупные обновления - каждые несколько лет. С этими новыми выпусками приходят изменения, которые могут сочетаться с бизнес-требованиями. Конечно, весь смысл этих обновлений заключается в улучшении и расширении функциональности программного обеспечения, поэтому в идеальном мире эти изменения будут идти в ногу с изменениями в вашем бизнесе. Однако это не всегда так.

Перевод заметки:
Как разработать бизнес-кейс ERP, который убедит руководителей от Panorama Consulting Group | 5 мая 2020