كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في برمجيات تخطيط موارد المؤسسات؟
عندما صاغ جون مكارثي مصطلح الذكاء الاصطناعي لأول مرة في عام 1956 ، لم يفكر في أحلامه الغريبة أنه في يوم من الأيام ، سيدير الذكاء الاصطناع عجلة القيادة في كل صناعة. ما يجعل هذه التكنولوجيا مرغوبة للغاية هو قدرتها على محاكاة الوظائف البشرية في غمضة عين. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الوليدة ، إلا أن إنجازاته مذهلة. من صانع الشاي الآلي الذي يقدم لك كوبًا مليئًا بالشاي الغني بالروائح ، إلى معالجة طلبات القروض بشكل أسرع بكثير من نظرائهم من البشر ، إلى إرسال سلسلة ويب مخصصة وتوصيات أفلام في Netflix ، لإجراء تشخيص طبي أكثر دقة. وفقط عندما تبدو القائمة منتهية ، وجدت AI أيضًا تطبيقًا في أنظمة ERP أيضًا. وفقًا لـ Gartner ، بحلول عام 2020 ، سيستخدم كل منتج برمجي تقنية AI.
ولكن كيف سيجعل الذكاء الاصطناعي هذا التحول ممكنًا؟
منذ ظهور أنظمة تخطيط موارد المؤسسات ، تمكنت الشركات من الوصول إلى العديد من البيانات المنظمة التي لم تكن ممكنة في وقت سابق. وقد ساعدهم ذلك على تبسيط الموارد وأتمتة المهام وتقليل الاعتماد البشري ، وساعد الإدارات المختلفة على العمل جنبًا إلى جنب. ولكن مع ظهور البيانات غير المنظمة ، ستصبح أنظمة تخطيط موارد المؤسسات عديمة الفائدة. هذا هو المكان الذي ستلعب فيه منظمة العفو الدولية دورًا مهمًا حيث يمكنها تحويل مجموعات كبيرة من البيانات غير المنظمة إلى معلومات وإجراءات وقرارات ذات مغزى.
أنظمة ERP الممكّنة بالذكاء الاصطناعي ستعطل خدمة العملاء
خدمة العملاء هي وظيفة تجارية حاسمة. إذا لم يتم التعامل معها بشكل صحيح ، فسوف تتقلص قاعدة عملائك. تتعامل أنظمة ERP مع المهمة بكفاءة. ولكن عندما يقترن بقوة الذكاء الاصطناعي ، يمكنهم فعل العجائب. تقوم منظمة العفو الدولية بفحص تقارير العمل وتحليل المكالمات السابقة بين وكلاء الخدمة والعملاء بشكل نقدي. وبناءً على ذلك ، تقوم بإعداد الحلول الذكية التي تساعد وكلاء الخدمة أثناء الرد على الأسئلة. على الرغم من أنه وفقًا لتقدير وكيل الخدمة لاستخدام الإجابة جزئيًا أو كليًا ، إلا أنه يوفر دعمًا كبيرًا. بالإضافة إلى ذلك ، تستمر قاعدة بيانات الحلول الذكية في التزايد والتحسن بمرور الوقت.
ستُحسّن أنظمة ERP الممكّنة بالذكاء الاصطناعي إلى حد كبير عملية إدارة العمل
فكر في الحالة التالية: يعاني أحد عملائك من مشاكل خدمة متعددة في نفس الوقت. وقضايا الخدمة المختلفة في مراحل مختلفة من الإنجاز. علاوة على ذلك ، يتم التعامل مع كل قضية من قبل قسم مختلف. قد لا يكون نظام ERP العادي مفيدًا في مثل هذا السيناريو. من ناحية أخرى ، يمكن لأنظمة ERP الممكّنة بالذكاء الاصطناعي تخطيط وجدولة عملية عمل فنيي الخدمة بكفاءة بناءً على إمكاناتهم الفنية وتوافرهم وتاريخ العمل السابق. نظرًا لقدرتها على تفسير المعلومات من أنظمة متعددة ، فإنها تبقي الفنيين على اطلاع دائم على الوضع الحالي لجميع مشكلات الخدمة ، وتقترح أيضًا أجزاء الخدمة المطلوبة.
ستعمل أنظمة ERP الممكّنة بالذكاء الاصطناعي على حل مشكلات الإدارة بسهولة
تعتبر أنظمة ERP جيدة عندما يتعلق الأمر بمعالجة مشكلات الإدارة ، ولكن عندما يقترن بالذكاء الاصطناعي ، سيكون هناك تحسن كبير في هذه القدرة. في غضون ذلك ، تتطور نظم تخطيط موارد المؤسسات إلى مساعدين رقميين ممكّنين بالذكاء الاصطناعي ، ويمكن لفنيي الخدمة التمتع بحرية التنقيب حتى السبب الجذري لبيانات المشاكل لتحسين الدعم والصيانة. يحتوي DA على قاعدة بيانات كبيرة تتكون مما يلي:
إرشادات حول كيفية التعامل مع أنواع مختلفة من مشكلات الصيانة
- تفاصيل تتعلق بالحالة الحالية والسابقة لكل جهاز وأيضًا أداءها مقارنة بالوحدات المماثلة المثبتة على مواقع أخرى
- قاعدة بيانات ضخمة من التوصيات القائمة على الأدلة التي تساعد الفنيين على حل المشكلات في الموقع
- أنظمة ERP الممكّنة بالذكاء الاصطناعي قادرة على الصيانة التنبؤية
- تعمل أنظمة ERP العادية على مبدأ “الصيانة الوقائية”. هذا يعني أن تخطيط موارد المؤسسات يمكنه تخطيط وجدولة أعمال الصيانة بمجرد أن يكتشف وجود خلل في النظام.
لكن لا يمكن التنبؤ بالمستقبل!
دعونا نفهم هذا بمساعدة مثال. لنفترض أنك تنتج اكسسوارات للدراجات النارية مثل الفرامل ، والأبواق ، والحوامل ، وما إلى ذلك. فجأة في يوم واحد ، هناك انخفاض في عدد المنتجات المصنعة. سيلاحظ نظام ERP العادي انخفاض عدد المنتجات المصنعة ، والبحث عن منطقة المشكلة ، وإحاطة مدير النظام حول المنطقة المتأثرة (في هذه الحالة ، ضع في اعتبارك أن حزام النقل لديه مشكلة).
يخطو نظام ERP الذي يدعم الذكاء الاصطناعي خطوة إلى الأمام. يستخدم مفهوم “الصيانة التنبؤية” لتقدير عمر الحزام الناقل من خلال تحليل حالة “الوقت الحقيقي” لمكوناته. إذا أشار التحليل إلى أن المحركات والبكرات في الحزام الناقل تعمل بشكل سيء ، فسوف يدرك مدير الأنظمة ذلك. وهذا يساعد مدير الأنظمة على اتخاذ إجراء تصحيحي حتى قبل مواجهة مشكلة حقيقية في الحزام الناقل ، مما يقلل بشكل كبير من التأثير على الإنتاجية.