Share
Διαβάστε επίσης
Νέα & Ανακοινώσεις
Με μεγάλη επιτυχία πραγματοποιήθηκαν οι Ενημερωτικές Εκδηλώσεις της SOFTONE για την Ψηφιακή Κάρτα Εργασίας σε Αθήνα και Θεσσαλονίκη
Νέα & Ανακοινώσεις
Tην καινοτόμο πλατφόρμα SHOPRANOS Digital Commerce της SOFTONE επέλεξε η ΑΝΕΔΗΚ ΚΡΗΤΙΚΟΣ για τη δημιουργία ενός σύγχρονου B2B ηλεκτρονικού καταστήματος
Cloud
Οι τάσεις που μετασχηματίζουν το CRM και την παροχή υπηρεσιών
Trends & Views
Πώς ο Ψηφιακός Μετασχηματισμός λειτουργεί προς όφελος της επιχείρησής σας
Η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) έρχεται σταδιακά στο προσκήνιο της αγοράς του ERP. Πρόκειται, για έναν πανίσχυρο τρόπο επέκτασης του ERP, με ανεξάντλητες δυνατότητες.
Καταρχάς, ένα από τα βασικά πλεονεκτήματα του ERP είναι πως αυτοματοποιεί τις διεργασίες των επιχειρήσεων, προκειμένου να λάβουν ακόμα καλύτερες αποφάσεις είτε πρόκειται για την παραγωγή, είτε για τις πωλήσεις. Αυτό που θα επιτύχει η ΑΙ είναι να επεκτείνει τις δυνατότητες αυτές, αναλύοντας ακόμα μεγαλύτερο όγκο ιστορικών data sets σε σχέση με το παρελθόν. Μάλιστα, η ΑΙ θα χρησιμοποιήσει τα ιστορικά δεδομένα έτσι ώστε να μάθει από τα προηγούμενα patterns, προς όφελος της επιχείρησής σας.
Κατά δεύτερον, μια από τις μεγαλύτερες δαπάνες που καλούνται να αντιμετωπίσουν οι επιχειρήσεις, είναι το κόστος εισαγωγής των δεδομένων τους τόσο στο ERP, όσο και σε άλλα συστήματα. Η χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων κοστίζει στις επιχειρήσεις, χιλιάδες εργατοώρες κάθε χρόνο. Μπορεί για κάποιες μεγάλες επιχειρήσεις το γεγονός αυτό να είναι αποδεκτό, αλλά για ακόμα περισσότερες μικρομεσαίες, η χειροκίνητη εισαγωγή θα δημιουργήσει επιπρόσθετες δαπάνες, ιδίως εφόσον προκύψουν ζητήματα λανθασμένων ή διπλότυπων δεδομένων.
Εφόσον συνδυαστεί με το ERP, η ΑΙ θα μπορεί να διδαχθεί από τις πηγές του data-input και στη συνέχεια, να δημιουργήσει workflows που θα προμηθεύουν δεδομένα από μια αρχική πηγή (όπου αυτά απαιτούνται) σε όλη την έκταση των πολλαπλών ενσωματωμένων εφαρμογών. Έτσι, θα μειώνεται ο συνολικός χρόνος εισαγωγής δεδομένων, αλλά και η πιθανότητα λαθών.
Ακολούθως, τα δεδομένα αυτά θα μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως μέσο εκμάθησης για την ΑΙ, κάνοντας απλούστερη τη σύνδεση μεταξύ τους με νέους τρόπους, σε όλες τις εφαρμογές. Επιπρόσθετα, η ΑΙ μπορεί να πάει ένα «βήμα» πιο πέρα και να μάθει για παράδειγμα, τόσο από τις κλήσεις πελατών και την ανταπόκριση του τμήματος εξυπηρέτησης της επιχείρησης, προκειμένου να προβλέπει και να ανταποκρίνεται σε πιθανά προβλήματα προτού αυτά κλιμακωθούν. Κάθε φορά που η ΑΙ αναγνωρίζει κάποιο πρότυπο, θα παρουσιάζει και προτάσεις ώστε να υποστηρίξει τους συνεργάτες σας ή θα μπορεί να συντονίζει τα διαφορετικά τμήματα, προτείνοντας προληπτική συντήρηση που θα περιορίζει τις πρόσθετες κλήσεις για service.
Τέλος, η ΑΙ θα μπορεί να αξιοποιήσει τα δεδομένα του ERP ώστε να βελτιώσει την εξυπηρέτηση πελατών, ενώ θα μπορεί να αναλύσει τα ιστορικά δεδομένα για να προτείνει τις πλέον αποτελεσματικές εσωτερικές διεργασίες workflow. Φερ’ ειπείν, εάν κάποιος εργαζόμενος χρειάζεται να ακολουθήσει ένα προκαθορισμένο σετ βημάτων για να ολοκληρώσει μια εργασία, κάθε φορά που ολοκληρώνει κάποιο βήμα, η ΑΙ θα προτείνει την επόμενη εργασία, παρέχοντας ταυτόχρονα και τις απαιτούμενες πληροφορίες για την υλοποίησή της. Το αποτέλεσμα δεν είναι μόνο ότι οι εργασίες θα ολοκληρώνονται ως όφειλαν, αλλά και ότι οι εργαζόμενοι θα μπορούν να χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα το χρόνο τους, βελτιώνοντας την παραγωγικότητά τους.