工作场所的AI如何改变ERP系统

过去几年中,机器学习和AI在工作场所中的兴起已得到充分证明,并且机器的增长毫无疑问。但是AI技术的最新变化 现在特别对ERP软件产生了影响。

多年来,我们一直在工作场所中讨论和研究AI。实际上,思维 机器的梦想-或噩梦- 已经存在于人类脑中很多年了。那么,为什么现在所有的噪音呢?这是因为几种不同的技术进步共同推动了 工业4.0的 数字化转型。其中包括:

计算能力:可用性(通常通过云计算)以及系统的功能和成本已达到许多人工智能算法可以实时运行的水平。在消费者领域中最明显的例子是处理实时语音的设备的增加。
连接的机器:通过物联网,系统比以往任何时候都更能连接到物理世界,这意味着它们可以在最新信息上运行。很快,几乎所有事物都将具有一个传感器,机器可以将其用作决策输入。
机器信任:区块链 和其他机器对机器信任技术 的 兴起意味着机器可以前所未有地相互信任。这减少了手动验证和验证的需要。
移动警报: 移动技术极大地提高了机器向人们发出问题警报的能力。现在几乎每个人都有移动设备,当事情变得困难时,这些机器可以轻松地给朋友打电话。

雇主可以使用许多不同的模型在工作场所实施AI。随着选项的继续增加,人工智能即服务的趋势可能会越来越大,只要实现效果,最终用户就不必考虑实现人工智能。 例如,SAP 和 Google 已经开发了嵌入式AI平台。

工作场所的AI在工作中学习
就像在主管和新员工之间的关系一样,在工作场所中部署AI可能会非常有进展。这发生在三个阶段,在这个阶段中,员工(在这种情况下,是一个支持AI的流程或机器人)从依赖更多经验的人员的位置逐步上升到可以独立做出决定的位置。

阶段1.依赖AI
在早期,不清楚AI同事有资格执行哪些任务,因此花时间监督其工作并培训如何处理已知情况至关重要。在此阶段,机器可以帮助执行重复性任务,但是在发生异常时需要指导。这就像我们大多数人今天与计算机系统进行交互的方式一样,尤其是当它们具有复杂的计划算法或预测能力时。计算机会为要执行的操作提出建议,我们接受或拒绝它们。

阶段2.相互依赖的AI
计算机开始学习如何根据历史模式解决问题,而无需在每个步骤中都进行说明。这是机器学习的用武之地,因为机器着眼于如何处理相似的情况并应用相似的逻辑-尽管不一定相同。这称为 训练模型 -即为机器提供大量高质量的历史数据,以便它可以找到可以应用的行为模式。这类似于您有一个工作六个月的员工。您仍然可以选择检查他们的工作或要求批准某些操作,但是当您对建议更加自信时,可以将更多的控制权委派给他们。

如今,工作场所中的大多数AI功能都在这一点上,并且缺乏高质量的数据来正确地训练模型,这通常会阻止大规模采用该模型。因此,经常需要清理培训数据以消除机器不需要学习的行为。

阶段3.独立的AI
AI的最后阶段发生在机器实际处理已知和未知情况时,并且可以可靠地做出与人类一样好或更好的决策和建议。这就是所谓 的 奇点,在机器智能向前推进人类的智慧。我们离在商业企业软件中看到这种类型的AI还有一些距离。但是研究实验室正在研究它,并且它即将到来。

人工智能和ERP
那么,所有这些与ERP系统(www.xberp.cn)有什么关系?ERP供应商开始使用AI功能来 执行 传统上需要人工的ERP系统中的任务。例如,AI可用于执行重复性任务,以纠正错误或纠正规则应用不一致的情况。

它也可以用来代替将延迟引入流程的手动工作。例如, SAPS / 4HANA ERP套件结合了机器学习功能和预测分析功能,使企业能够利用实时洞察并将其自动应用于特定的业务环境。

使用AI承担这些类型的工作,可以使事件的数字版本与实际情况保持一致,从而使系统能够更接近实时地运行。随着时间的流逝,设想能够进入一个黑暗的ERP 世界(或 智能ERP)是很现实的, 在这里,人们只能通过关键异常或违反关键绩效指标的方式参与进来。

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