هوش مصنوعی (AI) در برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) به ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در سیستم‌های ERP اشاره دارد. این سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند وظایف روتین را خودکار کنند، تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی پیشرفته داده‌ها را ارائه دهند و تصمیم‌گیری را بهبود بخشند. هدف هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) بهبود بهره‌وری عملیاتی و ساده‌سازی فرآیندهای تجاری است.
چرا هوش مصنوعی در ERP مهم است؟
با هوش مصنوعی، سیستم‌های ERP سنتی می‌توانند به پلتفرم‌های هوشمندی تبدیل شوند که از داده‌ها یاد می‌گیرند، با شرایط متغیر سازگار می‌شوند و هوش تجاری را در زمان واقعی بهینه می‌کنند، کارایی کلی را افزایش می‌دهند و هزینه‌ها را کاهش می‌دهند. طبق گزارش اخیر موسسه IBM برای ارزش تجاری، سازمان‌هایی که از راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد برای داده‌های SAP [1]خود استفاده می‌کنند، در حال حاضر سودآوری بیشتری را تجربه می‌کنند.
فروشندگان ERP معمولاً سیستم‌های خود را به عنوان مجموعه‌ای از برنامه‌های ماژولار طراحی می‌کنند. که در کنار هم ظرفیت مدیریت هر بخش از یک کسب‌وکار را از بخش مالی سازمان گرفته تا تدارکات و لجستیک زنجیره تأمین دارند. از زمان معرفی اصطلاح “ERP” در دهه 90، صنعت نرم‌افزار ERP به یک بازار 44 میلیارد دلاری در سال تبدیل شده است. امروزه، بسیاری از شرکت‌های پیشرو جهانی از نوعی راه‌حل ERP برای دسترسی به “منبع واحد حقیقت” در کل کسب‌وکار استفاده می‌کنند.
با محبوب‌تر شدن نرم‌افزار ERP و افزایش قابلیت‌های آن ، سازمان‌ها این سیستم‌ها را به عنوان بخشی از یک استراتژی کسب‌وکار منسجم پذیرفتند. سیستم‌های ERP به جای اینکه به عنوان یک نرم‌افزار دیگر عمل کنند، پتانسیل کشف بینش‌های جدید و تأثیر قابل توجه بر فرآیندهای تجاری و همچنین ارائه راه‌های جدید برای هوش تجاری را دارند. و در طول دهه ۲۰۱۰، سیستم‌های ERP برای مدیریت و تجزیه و تحلیل کلان داده حیاتی شدند، زیرا سازمان‌های مدرن اطلاعات بیشتری نسبت به آنچه یک فرد ممکن است پردازش کند، تولید و جمع‌آوری کردند.
در طول دهه گذشته، سیستم‌های ERP مجهز به هوش مصنوعی، وظایف انتخابی مانند ورود و تجزیه و تحلیل داده‌ها را خودکار کرده‌اند. اما پیشرفت‌های اخیر، مانند هوش مصنوعی مولد، شروع به تغییر چشمگیر چشم‌انداز ERP کرده‌اند. سیستم‌های ERP ابری از قدرت محاسباتی بیشتری بهره می‌برند و از برنامه‌های هوش مصنوعی قوی‌تری پشتیبانی می‌کنند.
مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین و قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های ERP را کاربرپسندتر و دقیق‌تر کرده‌اند و عصر جدیدی از نرم‌افزارهای تجاری پیچیده را آغاز کرده‌اند. نوید سیستم‌های ERP مجهز به هوش مصنوعی امروزی در تعداد انگشت‌شماری از معاملات تجاری اخیر منعکس شده است. از جمله همکاری ۱۳ میلیارد دلاری مایکروسافت با OpenAI و معرفی نرم‌افزار ERP مبتنی بر هوش مصنوعی آن، Microsoft Dynamics 365.2 SAP، یکی دیگر از فروشندگان پیشرو ERP، دستیار هوش مصنوعی مولد خود با نام Joulie را در سال ۲۰۲۳ معرفی کرد.
انواع هوش مصنوعی در ERP
نرم‌افزار ERP از فناوری هوش مصنوعی به روش‌های مختلف برای بهبود و مدیریت عملیات تجاری استفاده می‌کند. برخی از فناوری‌های هوش مصنوعی که اغلب در سیستم‌های ERP ادغام می‌شوند عبارتند از:
- تحلیل پیش‌بینی‌کننده
- پردازش زبان طبیعی
- اتوماسیون فرآیند رباتیک
- یادگیری ماشین
- چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
- تشخیص تصویر
تحلیل پیش‌بینی‌کننده
تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های تاریخچه برای پیش‌بینی روندها و نتایج آینده استفاده می‌کند. سیستم‌های ERP که با ابزارهای هوش مصنوعی ترکیب شده‌اند، از رفتارهای گذشته و ورودی‌های خاص سازمان برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده یا پویایی بازار استفاده می‌کنند و به رهبران کسب‌وکار اجازه می‌دهند تا به سرعت تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) به یک سیستم ERP اجازه می‌دهد تا زبان انسان را درک کرده و به آن پاسخ دهد و تعاملات بهتر کاربر را تسهیل کند. در سال‌های اخیر، فناوری‌های جدیدتر مدل زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT به طور قابل توجهی این رشته را بهبود بخشیده‌اند و امکان ابزارهای NLP ظریف‌تر و مرتبط‌تر با متن را در نرم‌افزار ERP فراهم می‌کنند.
به عنوان مثال، NLP می‌تواند در متن بدون ساختار عبارت هایی مانند ایمیل‌های مشتری را برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات پردازش کند یا پرس‌وجوهای کاربر پشتیبان را به زبان غیررسمی درک کند و استفاده از نرم‌افزار را شهودی‌تر کند.
اتوماسیون فرآیند رباتیک
اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) وظایف روتین و تکراری – یا کل گردش‌های کاری – را با استفاده از “ربات‌ها” خودکار می‌کند. کاربردها شامل استخراج داده‌ها، ورود داده‌ها و انتقال فایل‌ها است. با استفاده از RPA، یک سیستم ERP ممکن است به طور خودکار گزارش‌ها را تولید کند، اسناد کلیدی منابع انسانی را توزیع کند یا به طور خودکار مدیریت داده‌ها را برای اطلاعات مشتری و کارمند ارائه دهد.
یادگیری ماشین
سیستم‌های یادگیری ماشین (ML) با گذشت زمان از داده‌ها “یاد می‌گیرند” تا پیش‌بینی‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری را بهبود بخشند. با استفاده از راه‌حل‌های ERP، این فناوری می‌تواند به کاهش خطاهای عملیاتی و افزایش کارایی کمک کند، زیرا هوش مصنوعی با گذشت زمان در یک کار بهتر می‌شود. از آنجایی که سیستم‌های ERP تمایل به مهار مقادیر زیادی از داده‌های خاص سازمان دارند، مدل‌های ML که برای موارد خاص تجاری آموزش دیده‌اند، می‌توانند تأثیر عمده‌ای بر عملکردهای ERP داشته باشند.
چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی از NLP برای ارائه پشتیبانی در زمان واقعی، بهبود تجربه مشتری و هدایت کارمندان از طریق گردش‌های کاری نرم‌افزار ERP استفاده می‌کنند. در یک سیستم ERP، چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی در مدیریت پورتال‌های سلف سرویس کارمندان، مانند پاسخ به سؤالات مربوط به وظایف روتین منابع انسانی، مهارت دارند.
تشخیص تصویر
تشخیص تصویر یا بینایی کامپیوتر، از هوش مصنوعی برای شناسایی ورودی‌های بصری مانند اشیاء، متن یا مکان‌ها استفاده می‌کند. سیستم‌های ERP از این فناوری برای تجزیه و تحلیل داده‌های بصری – مانند فیلم‌ها یا اسناد اسکن شده – و ارائه آنها در قالب‌های قابل جستجو یا قابل ویرایش استفاده می‌کنند. فناوری تشخیص تصویر همچنین می‌تواند برای نظارت بر مواد تولیدی برای کنترل کیفیت بهتر مورد استفاده قرار گیرد.
هوش مصنوعی مولد در ERP
در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی محاوره‌ای و هوش مصنوعی مولد با تقلید از هوش انسانی و افزودن عملکردهای بیشتر به سیستم‌های ERP، فرآیندهای تجاری را متحول کرده‌اند.
با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، پلتفرم‌های ERP می‌توانند گزارش‌ها یا توصیه‌هایی را توسعه دهند و بر اساس جمع‌آوری داده‌های بلادرنگ، بینش‌های عملی را در اختیار سازمان‌ها قرار دهند. برخی از این کاربردها عبارتند از:
تولید گزارش
هوش مصنوعی مولد می‌تواند به طور خودکار گزارش‌های تجاری دقیقی را از داده‌های خام ایجاد کند، در زمان صرفه‌جویی کند و ثبات را تضمین کند. این گزارش‌ها می‌توانند بر اساس تقاضا تولید شوند و اطلاعات مورد نیاز ذینفعان را در اختیار آنها قرار دهند.
تولید محتوا
هوش مصنوعی مولد می‌تواند ایمیل‌ها، محتوای بازاریابی، کد یا اسناد فنی را بر اساس پارامترهای از پیش تعریف شده تهیه کند. کاربردها شامل تولید پیام‌های شخصی‌سازی شده برای مصرف‌کنندگان یا کارمندان یا ترجمه کد از یک زبان به زبان دیگر است.
برنامه‌ریزی سناریو
هوش مصنوعی سناریوهای مختلف تجاری را تولید می‌کند و نتایج بالقوه را ارزیابی می‌کند و ظرفیت برنامه‌ریزی استراتژیک سیستم‌های ERP قبلی را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، یک سیستم ERP مجهز به هوش مصنوعی ممکن است مقررات پایداری را تجزیه و تحلیل کند و مجموعه‌ای از توصیه‌های سفارشی را برای کاهش ردپای کربن یک سازمان ارائه دهد.
نمونه‌هایی از هوش مصنوعی در ERP
با توجه به تعداد ابزارهای هوش مصنوعی موجود برای ادغام با پلتفرم‌های ERP، این فناوری طیف گسترده‌ای از کاربردهای عملی و موارد استفاده بالقوه را دارد. برخی از پیاده‌سازی‌های رایج هوش مصنوعی ERP عبارتند از:
نگهداری پیش‌بینانه
یک سیستم نگهداری پیش‌بینانه معمولاً شامل حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) یا دوقلوهای دیجیتال است. با استفاده از این سیستم‌ها، یک سازمان می‌تواند یک قطعه از تجهیزات حیاتی را برای پیش‌بینی نگهداری معمول یا شناسایی مشکلات، نظارت کند و از اختلالات غیرضروری یا تعمیرات پرهزینه دقیقه نودی جلوگیری کند.
صنایعی مانند حمل و نقل، زیرساخت‌های مدنی انرژی و دفاع به طور قابل توجهی از نگهداری پیش‌بینانه هوشمند بهره‌مند می‌شوند، زیرا می‌تواند از خرابی‌ها یا قطعی‌های بالقوه خطرناک جلوگیری کند. این فناوری با موفقیت برای افزایش خروجی مزرعه بادی و کاهش میزان انرژی غیرضروری مورد استفاده توسط کارخانه‌های تولیدی کشاورزی استفاده شده است.
پیش‌بینی تقاضا و مدیریت هزینه
پیش‌بینی تقاضا در سیستم‌های ERP می‌تواند در فرآیند برنامه‌ریزی تولید بسیار مهم باشد. با استفاده از داده‌های داخلی تاریخی – و گاهی اوقات مجموعه داده‌های شخص ثالث ، یک سازمان می‌تواند پیش‌بینی کند که بازار چگونه ممکن است نوسان کند و برنامه‌ریزی دقیق‌تری را امکان‌پذیر سازد. در سیستم‌های ERP، پیش‌بینی تقاضا می‌تواند با سیستم‌های مدیریت موجودی ادغام شود تا از کمبود موجودی جلوگیری شود.
یادگیری ماشینی همچنین فرآیند مدیریت هزینه را تقویت می‌کند. ابزارهای هوش مصنوعی مالی اوراکل با استفاده از الگوریتم‌هایی برای مقایسه پیش‌بینی‌ها با عملکرد واقعی و ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق‌تر نقدی، به طور خودکار جریان‌های نقدی را بهینه می‌کنند.
تحول دیجیتال و نوسازی برنامه
هوش مصنوعی با خودکارسازی هوشمند کدنویسی، آزمایش و مدیریت چرخه عمر برنامه، فرآیند توسعه و مهاجرت کد را متحول می‌کند . ابزارهای مختلفی در سیستم‌های ERP برای خودکارسازی ترجمه کد یا مهاجرت داده‌ها وجود دارد.
پردازش خودکار فاکتور
NLP [2]و RPA [3]پردازش فاکتورها و سایر اسناد روتین را ساده می‌کنند، خطاهای ورود دستی را کاهش می‌دهند و چرخه‌های پرداخت را سرعت می‌بخشند. برخی از ماژول‌های ERP SAP، رسید و تأیید فاکتور را برای تحویل به سایت‌های تولید خودکار می‌کنند، در حالی که ابزارهای مالی مبتنی بر هوش مصنوعی اوراکل، فاکتورهای تأمین‌کننده را با تشخیص سند و ورود هوشمند فاکتور پردازش می‌کنند.
پشتیبانی مشتری
سیستم‌های ERP مجهز به هوش مصنوعی فرآیند مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) را به طرز چشمگیری بهبود می‌بخشند. با استفاده از فناوری‌های NPL و ML، یک ERP می‌تواند به طور خودکار مسائل رایج را حل کند، تجربه کاربر را بهبود بخشد و به سؤالات مصرف‌کننده در زمان واقعی و 24 ساعت شبانه‌روز پاسخ دهد. برای مثال، ماژول مدیریت ارتباط با مشتری SAP از هوش مصنوعی مولد برای نوشتن ایمیل و تهیه خلاصه حساب‌ها استفاده می‌کند.
مدیریت منابع انسانی
ماژول‌های ERP که برای مدیریت سرمایه انسانی (HCM) طراحی شده‌اند، از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف روتین، شخصی‌سازی فرآیند منابع انسانی برای کارمندان و شناسایی استعدادها در طول فرآیند استخدام استفاده می‌کنند.
به عنوان مثال، SAP SuccessFactors، ماهانه به بیش از 4 میلیون کارمند مشتری توصیه‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهد و به طور خودکار کاندیداهایی را که با شرح وظایف خاص مطابقت دارند، شناسایی می‌کند.
خرید هدایت‌شده
الگوریتم‌های یادگیری ماشین و توابع جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی که در پلتفرم‌های خرید کسب و کار به مصرف‌کننده (B2C) و کسب و کار به کسب و کار (B2B) تعبیه شده‌اند، کالاها و خدماتی را که معیارهای خاصی را برآورده می‌کنند، شناسایی می‌کنند.
به عنوان مثال، موتورهای توصیه می‌توانند مانند شبکه Ariba SAP، پیشنهاداتی را مطابق با محدودیت‌های پایداری یا بودجه خاص به متخصصان تدارکات ارائه دهند.
فرآیندکاوی
فرآیندکاوی از الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل گردش‌های کاری یک کسب و کار استفاده می‌کند. با حجم زیادی از داده‌های سازمانی تاریخچه ذخیره شده در یک محصول ERP، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای ساده‌تر، مقرون به صرفه‌تر یا پایدارتری را توصیه کند و همچنین ناکارآمدی‌ها یا نقاط درد را آشکار سازد.
تشخیص ناهنجاری
تشخیص ناهنجاری یکی از اولین موارد استفاده عمده هوش مصنوعی در سیستم‌های ERP است. این فناوری به طور خودکار مشکلات احتمالی کلاهبرداری را شناسایی می‌کند و یک سیستم هشدار اولیه برای ذینفعان فراهم می‌کند و متخصصان انطباق را برای انجام کارهای پیچیده‌تر آزاد می‌کند.
از نظر تاریخی، تشخیص ناهنجاری برای بانک‌ها و سایر موسسات مالی مفید بوده است، اگرچه در سال‌های اخیر این مورد استفاده برای پارامترهای پیچیده‌تری مانند استانداردهای KPI از پیش تعریف شده اعمال شده است.
مدیریت سفارش و زنجیره تامین
مدیریت هوشمند سفارش می‌تواند تقریباً هر جنبه‌ای از تجارت الکترونیک و فرآیند اجرا را نظارت و بهینه کند. از تعیین مسیرهای اجرا بر اساس محدودیت‌های خاص گرفته تا به‌روزرسانی خودکار مشتریان در مورد محل کالاهایشان. این ابزارهای مدیریت سفارش مبتنی بر هوش مصنوعی که در یک سیستم ERP ادغام شده‌اند، چندین مجموعه داده را ترکیب می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که فرآیند تجارت از ابتدا تا انتها به راحتی اجرا می‌شود.
به عنوان مثال، پلتفرم مدیریت سفارش IBM Sterling®، کانال‌های فروش را در یک جریان داده یکپارچه ادغام می‌کند که سطوح موجودی را ردیابی می‌کند و سفارشات مشتری را سازماندهی می‌کند – و همچنین گزینه‌های بازگشت و ارسال را مدیریت می‌کند. این سیستم همچنین اختلالات احتمالی را شناسایی می‌کند و انعطاف‌پذیری زنجیره تامین را بهبود می‌بخشد.
خلاصه‌سازی خودکار
پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML) که می‌توانند گزارش‌های طولانی یا اسناد را خلاصه کنند ، بینش‌های کلیدی را برای کارکنان انسانی فراهم می‌کند. به عنوان مثال، یک سازمان ممکن است از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای جمع‌آوری نکات کلیدی از اسناد قانونی یا انطباق یا تولید خلاصه‌ای از گزارش‌های داخلی استفاده کند.
مزایای هوش مصنوعی در ERP
دقت بهبود یافته
سیستم‌های ERP مجهز به هوش مصنوعی، خطای انسانی را از طریق اتوماسیون و تجزیه و تحلیل پیشرفته داده‌ها کاهش می‌دهند و به سرعت و با دقت مجموعه داده‌های بزرگی را که درک آنها برای انسان غیرممکن است، کاوش می‌کنند.
بهینه‌سازی فرآیند کسب و کار
یک کسب و کار موفق و چابک به سرعت به تغییرات بازار و رویدادهای غیرمنتظره پاسخ می‌دهد. با سیستم‌های ERP مجهز به هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که تمام فرآیندهای تجاری در کارآمدترین سطح ممکن عمل می‌کنند و با بینش و تجزیه و تحلیل بلادرنگ، به سرعت به چالش‌ها پاسخ می‌دهند.
بهره‌وری کارکنان
سیستم‌های ERP با اتوماسیون فرآیند، کارهای تکراری مانند پردازش فاکتور و مدیریت سفارش را به صورت مستقل انجام می‌دهند و کارمندان انسانی را برای کارهای خلاقانه‌تر و ارزشمندتر آزاد می‌کنند.
امنیت پیشرفته
هوش مصنوعی می‌تواند تهدیدات یا ناهنجاری‌های امنیتی را سریع‌تر و با دقت بیشتری نسبت به کارمندان انسانی شناسایی و کاهش دهد. هوش مصنوعی این کار را با نظارت مداوم سیستم‌ها برای فعالیت‌های غیرمعمول انجام می‌دهد. سیستم‌های ERP مجهز به هوش مصنوعی، امنیت کلی سازمان را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهند.
هوش مصنوعی در بهترین شیوه‌های ERP
طبق گزارش اخیر موسسه IBM برای ارزش تجاری، ۶۴٪ از مدیران عامل می‌گویند که با فشار قابل توجهی از سوی سرمایه‌گذاران، طلبکاران و وام‌دهندگان برای تسریع پذیرش هوش مصنوعی مواجه هستند. اما بیش از نیمی از کسب‌وکارها هنوز رویکرد ثابتی برای پیاده‌سازی ندارند. با انتخاب سیستم‌های هوشمند ERP و دنبال کردن یک پیاده‌سازی متفکرانه، این سازمان‌ها می‌توانند از مزایای هوش مصنوعی بهره‌مند شوند. برخی از بهترین شیوه‌ها برای پیاده‌سازی عبارتند از:
مدیریت دقیق داده‌ها: داده‌هایی که برای آموزش و تنظیم یک هوش مصنوعی موفق و هدفمند استفاده می‌شوند، عموماً با کیفیت بالا، بدون خطا و به صورت ایمن ذخیره می‌شوند.
زیرساخت مقیاس‌پذیر: چه یک ERP مجهز به هوش مصنوعی در فضای ابری میزبانی شود و چه به عنوان ترکیبی از فضای ابری و داخلی، سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های فناوری اطلاعات مقیاس‌پذیر به پشتیبانی از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی کمک می‌کند.
نظارت مداوم: با نظارت و به‌روزرسانی منظم سیستم‌های ERP مجهز به هوش مصنوعی – یا مشارکت یک شریک شخص ثالث – سازمان‌ها می‌توانند عملکرد سیستم را حفظ کرده و موفقیت بلندمدت را تضمین کنند.
استراتژی یکپارچه‌سازی سنجیده: همانند سایر شیوه‌های پیاده‌سازی ERP و هوش مصنوعی، یک استراتژی یکپارچه‌سازی شفاف که با اهداف اصلی کسب‌وکار همسو باشد، معمولاً به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به اهداف خود دست یابند.
منبع
https://www.ibm.com/think/topics/ai-in-erp
[1] System, application, product
[2] Natural language processing
[3] Robotic Process Automation
