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.