Aby podniky zvládly rychlou a efektivní tranformaci, musejí přehodnotit své IT strategie a plány a pochopit přínosy propojení umělé inteligence se systémy pro plánování podnikových zdrojů (ERP). Tyto technologie jdou ruku v ruce, protože pokrývají stejné spektrum.
ERP řešení rozšířená o umělou inteligenci budou mít nutně výrazný dopad na každodenní provoz. Rovnováha lidí, procesů a technologií se změní. Řešení s umělou inteligencí (AI) převezmou v komplexním modelu podnikových procesů rutinní úlohy, které dnes vykonávají lidé. Konkrétně tato změna je stimulována neustálou potřebou snižovat provozní náklady. Jde o nevratný proces: „Buď sami zavádíte a šíříte zásadní změny, nebo vás k zásadním změnám přinutí vnější faktory.“
AI zároveň dokáže rozšířit možnosti lidí a zvýšit efektivitu organizace jako celku. K tomu může dojít posunem těžiště lidské práce na nerutinní, analytické a kreativní úlohy. Takový posun je však možný pouze v případě, že bude podnik řešit AI a ERP současně.
Vývoj ERP řešení v uplynulých dvou desetiletích vedl k tomu, že podniky získaly velké objemy strukturovaných dat. Neustále však bojují s přetavením dat do smysluplných informací, rozhodnutí a akcí. V posledních pěti letech situaci komplikuje strmý nárůst objemu nestrukturovaných dat, která podniky shromažďují bez jasné představy, jak je vhodně využít.
Veškeré ingredience pro recept na řešení této situace jsou k dispozici a průběžně se zdokonalují:
• ERP řešení, která podnikům umožní úsporný a efektivní provoz
• Řešení pro velká data, která zpracovávají strukturovaná i nestrukturovaná data
• Analytická řešení, která prezentují informace uživatelsky přívětivým způsobem
• Cloudová infrastruktura, která zajistí širokou dostupnost podnikových řešení
• Výpočetní výkon, který podnikovým řešením umožní zvládat rozsáhlé soubory dat a složité algoritmy
• Paměťové databázové technologie, které dokážou zkoumat velké objemy dat v reálném čase
• AI řešení, která se umějí učit, mluvit, číst, reagovat, předpovídat a dělat transakce
• Technologie internetu věcí (IoT), které zachytávají údaje o provozu a výkonu v reálném čase
Příkladem funkční oblasti, kde nalézá umělá inteligence uplatnění, jsou služby zákazníkům. Letecká společnost KLM před nedávnem zavedla AI řešení, jehož smyslem je zlepšit reakci na dotazy klientů kladené prostřednictvím sociálních médií.
Řešení, které je schopné hloubkového učení a zpracování přirozeného jazyka, pro KLM vyvinula společnost DigitalGenius. Zvládá přes 60 000 zákaznických otázek a odpovědí a počet stále roste, protože „inteligentní řešení“ se neustále učí a zdokonaluje. Když pracovník zákaznické podpory přijme dotaz, AI řešení navrhne odpověď. Na uvážení pracovníka je, zda se bude návrhem řídit, či nikoli. S klientem tedy stále ve výsledku komunikuje člověk, protože to zákazníci považují za důležité. KLM je první leteckou společností, která AI řešení v zákaznických službách zavedla.
ERP řešení s umělou inteligencí pro zákaznické služby spojuje interakci s klienty a proces řízení zakázek. AI řešení chápe a učí se z historických kon-
trolních výkazů a objednávek. Podle povahy požadavku zákazníka navrhuje pracovníkovi podpory odpověď. AI řešení pomáhá s plánováním a rozvrhováním práce tím, že vyhledává nejbližší možný termín vyslání servisního technika. To dokáže díky tomu, že zná požadovanou kvalifikaci i dostupnost náhradních dílů.
Takový scénář je relevantní například ve městech. Města poskytují řadu služeb podnikatelským subjektům a občanům. Jeden klient může mít v danou chvíli i více požadavků. ERP systém s umělou inteligencí by v takovém případě dokázal poskytnout přehled o stavu všech služeb na základě dotazů do mnoha systémů a intepretace dat. Může existovat řada zakázek v různých fázích rozpracovanosti, které zajišťují různé provozní jednotky. ERP s AI pomůže pracovníkovi podpory se vhodnou komunikací s klientem a zajistí efektivní koordinaci práce všech dotčených oddělení.
Další funkční oblastí, kde se uplatní integrace AI s ERP, je údržba. Digitální asistent (DA) může pomáhat servisnímu technikovi s analýzou příčin problémů u korektivní údržby. DA disponuje podrobnými znalostmi technické struktury, provozních parametrů a historie údržby daného zařízení. Ví také, jak zařízení funguje v porovnání s podobnými řešeními na jiných místech. Technik údržby klade digitálnímu asistentovi otázky a dostává odpovědi s doporučeními vycházejícími z dostupných údajů. DA je získává z hlavního ERP systému a dalších zdrojů. Kontrolní zprávy a objednávky jsou důležité procesní dokumenty, které je žádoucí pro tento účel uchovávat.
Umělá inteligence se začíná uplatňovat také v oblasti prediktivní údržby, která se odlišuje od údržby preventivní. Preventivní údržba je založená na časovém harmonogramu, výskytu určité události nebo dosažené hodnotě na měřidle, a výsledkem je předvídatelná, plánovaná práce. Prediktivní údržba je oproti tomu podstatně více vázána na okamžité údaje o aktuálním stavu a činnosti zařízení. Při zachytávání takových informací a jejich předávání do ERP systému s AI často hrají stěžejní roli různé snímače a jiné technologie internetu věcí. Cílem prediktivní údržby je snížit náklady na údržbu. Zatímco podle principů preventivní údržby má být například určitá součástka vyměněna, prediktivní údržba může podle skutečného stavu doporučit výměnu pozdější.
Do oblasti umělé inteligence postupně proniká SAP. Nabízí cloudové řešení pro prediktivní údržbu založené na předpovědních modelech a algoritmech strojového učení. Servisní technik má přístup k přehledům klíčových ukazatelů a nástrojům pro generování aktuálních reportů. Systém technikovi zprostředkovává informace o aktuálním stavu infrastruktury a umožňuje zasáhnout podle potřeby.
Společnost SAP před nedávnem představila řešení „SAP CoPilot“, diskuzního robota pro podnikové uživatele. SAP CoPilot je založený na zpracování přirozeného jazyka a technologiích strojového učení. Jeho hlavním účelem je zkoumat data a obchodní situace a prostřednictvím digitálního asistenta pomáhat uživatelům při rozhodování založeném na ověřitelných skutečnostech. SAP CoPilot se učí z empirických dat, což znamená, že postupně vzrůstá spolehlivost jeho doporučení.
ERP řešení doplněná o umělou inteligenci mají nesmírný potenciál. Před realizací projektu je však nutné učinit řadu kroků, jedním z nichž je formulování digitální strategie.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU