Mitä tapahtuu erpin evoluutiossa ja ikään kuin 3.0 versiossa?
Miten AI vaikuttaa erppeihin?
Tänä päivänä suuret alustatoimittajat keskittyvät rakentamaan autonomisen erpin konseptia, missä järjestelmistä tulee yhä enemmän itseohjautuva ja itsestään toimiva. Tämä on piirre, joka toteutetaan agenttien avulla, jotka ovat järjestelmän palvelukomponentteja. Komponentit kykenevät AI-ohjatusti itsenäiseen päätöksentekoon normaaleissa olosuhteissa.
AI luo mahdollisuuden, missä koko järjestelmän toiminta siirtyy perinteisemmän tyyppisestä reaktiivisesta toimintamallista proaktiiviseen suuntaan. Pystytään esimerkiksi tekemään asioita, missä tukipalveluista käsin voidaan tehostaa reaalimaailman prosesseja ja antaa niille kuvitteellista työntöä järjestelmän välityksellä.
Laadukas data luo pohjan AI-ohjatun liiketoiminnan kehittämiselle
Yhtälön toteutumiseksi tarvitaan asianmukainen data. Datasta ja sen laadusta on puhuttu paljon. Usein datan laadun on valitettavasti annettu olla. AI-intensiivisestä näkökulmasta pitäisi sen sijaan ajatella, että on pakollista huolehtia datan laadusta.
Käytännössä laadukas data on AI:n polttoainetta, jota ilman ei pystytä tekemään järkeviä päätöksiä. Tämä tuo modernien erppien analytiikkanäkökulman mukaan kuvioon - aikaisemmin kun on totuttu siihen, että toiminnanohjaus on erpissä ja analytiikka on erillisessä järjestelmässä. Sen sijaan tänä päivänä suurten alustavalmistajien erpeissä on mukana paljon omaa analytiikkakyvykkyyttä, joka on integroitu ratkaisuun. Nämäkin piirteet ovat AI-ohjattuja ja niiden ajatuksena on, että pyritään keskittymään automaattisesti asioihin, jotka eivät ole suunnitelman mukaisia. Eli tavallaan ohjataan käyttäjää näkemään mahdollisia poikkeamia prosessissa mahdollisimman helposti. Esimerkkejä näistä ovat mm. liiketoimintaprosessien monitorit, kuten kysynnän ennustaminen, joka on analytiikkaa ja jonka mukaiset ratkaisut tulevat tänä päivänä nykyaikaisiin toiminnanohjausratkaisuihin valmisratkaisuna, osana tuotetta.
Hyperautomaatio on integraatiotason työnkulkua ja robotiikkaa. AI hyppää mukaan tähänkin kuvioon. AI onkin nähtävä toimijana, joka orkestroi kaikkea oleellista.
AI:n hyötyjä
Tuotannon optimointi ja ennakointi on yksi merkittävimmistä AI:n tuomista eduista. AI pystyy analysoimaan valtavia määriä historiadataa ja tunnistamaan tuotantoon vaikuttavia tekijöitä, joita ihmisen olisi vaikea havaita. Se voi esimerkiksi ennakoida laitteiden huoltotarpeet, optimoida materiaalitilaukset ja säätää tuotantokapasiteettia kysynnän mukaan.
Toinen keskeinen hyöty liittyy laadunvalvontaan. AI voi seurata tuotantoprosessia reaaliajassa ja havaita poikkeamat välittömästi. Se oppii tunnistamaan laatuongelmien juurisyyt ja voi ehdottaa korjaavia toimenpiteitä ennen kuin ongelmat eskaloituvat. Tämä vähentää merkittävästi hävikkiä ja parantaa asiakastyytyväisyyttä.
Varastonhallinnassa tekoäly tuo älykkyyttä ennustamiseen. Se analysoi sesonkivaihtelut, markkinatrendit ja historiallisen kysynnän luodakseen tarkat varastoennusteet. Tämä auttaa optimoimaan varastotasot niin, että pääomaa ei sitoudu turhaan mutta saatavuus pysyy hyvänä.
Asiakaspalvelun näkökulmasta AI mahdollistaa proaktiivisen kommunikaation. Jos tuotannossa ilmenee viiveitä, järjestelmä voi automaattisesti informoida asiakkaita ja ehdottaa vaihtoehtoisia ratkaisuja. Se voi myös oppia asiakkaiden ostokäyttäytymisestä ja tarjota personoituja suosituksia.
Erityisen kiinnostava mahdollisuus on AI:n kyky yhdistää dataa eri lähteistä. Se voi esimerkiksi analysoida tuotantodatan lisäksi säätietoja, raaka-aineiden hintakehitystä ja kilpailijoiden toimintaa luodakseen kokonaisvaltaisen kuvan liiketoimintaympäristöstä. Tämä tukee strategista päätöksentekoa.
Taloushallinnon puolella tekoäly tehostaa kustannuslaskentaa ja budjetointia. Se voi tunnistaa säästökohteita, optimoida hinnoittelua ja ennustaa kassavirtaa huomattavasti tarkemmin kuin perinteiset menetelmät.
Yritysasiakas, haluaisitko kuulla lisää tietystä osa-alueesta tai onko mielessäsi jokin erityinen haaste, johon olet hakemassa ratkaisua?
Kohderyhmä: Pienet ja keskisuuret yritykset, joilla on matala tai keskitason kypsyystaso / datan hyödyntämisen aste.
1. Alkukartoitus (45 min):
- Kyselytutkimus asiakkaalle ennen tapaamista, joka kartoittaa nykyiset datalähteet, käytössä olevat työkalut ja teknologiat, sekä yleiset dataan liittyvät tarpeet ja haasteet.
- Tietojen alustava kerääminen ja valmistelu analysointia varten.
2. Tietojen tarkastelu ja syvällinen analysointi (3–5h):
- Syvällinen tarkastelu datan laadusta, saatavuudesta, integraatioiden tehosta, ja tietomallien käytöstä.
- ETL-prosessien ja datan käsittelyketjun analysointi.
- Tietoturvan ja tietosuojan perusteellinen tarkastus, mukaan lukien GDPR-vaatimustenmukaisuus.
- Datan hyödyntämisen ja analytiikan mahdollisuuksien arviointi, mukaan lukien tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) käyttömahdollisuudet.
- Suorituskyvyn ja skaalautuvuuden arviointi, keskittyen erityisesti Azure-palveluiden optimointiin.
- Yksityiskohtainen raportti havainnoista, mahdollisista puutteista, ja parannusehdotuksista, jotka voivat sisältää suosituksia työkaluista, teknologioista, ja prosesseista.
3. Yhteenveto ja suositukset (45 min–1h):
- Yksityiskohtaisen raportin esittely asiakkaalle.
- Toimenpide-ehdotusten ja parannussuunnitelmien läpikäynti.
- Jatkotoimenpiteiden ja mahdollisen yhteistyön suunnittelu.
Hyödyt:
- Kattava käsitys datan nykytilasta ja sen hyödyntämisen mahdollisuuksista.
- Käytännön toimenpiteet ja suositukset datan laadun, tietoturvan, ja analytiikan parantamiseksi.
- Selkeä polku kohti tehokkaampaa datan hyödyntämistä ja digitaalisen transformaation edistämistä.
Atsalea on ymmärtävä teknologiakumppani!