Trong nhiều năm, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đã chuyển sang các hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) để giúp họ quản lý, tự động hóa và hợp lý hóa hoạt động của họ. Điều gì sẽ xảy ra nếu ERP có thể tự học và trở nên thông minh hơn, mạnh mẽ hơn và có khả năng hơn bao giờ hết?
Vâng, học máy (machine learning) trong ERP là một thực tế. Nhiều nhà cung cấp ERP đã phát triển khả năng học máy khiến cho một công cụ vốn đã mạnh mẽ trở nên mạnh mẽ hơn.
Những giải pháp mới này đang thay đổi lĩnh vực ERP tốt hơn. Cùng đọc tiếp để tìm hiểu năm lợi ích hàng đầu mà bạn có thể đạt được khi chuyển đổi từ các hệ thống cũ sang các lựa chọn thay thế nâng cao hiện nay.

Khi bạn nghĩ về học máy hoặc trí tuệ nhân tạo, tâm trí của bạn có khả năng đi thẳng đến các hệ thống điện toán đám mây. Xét cho cùng, đám mây là nền tảng cho một loạt các dự án học máy, bao gồm cả các dự án từ Microsoft Azure, Amazon Web Services và Google Cloud Platform.
Tuy nhiên, ngay cả việc cài đặt ERP tại chỗ cũng có thể được hưởng lợi từ việc học máy, miễn là các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tiếp cận phương pháp Hybrid Cloud. Hoặc, họ có thể tận dụng chức năng này trong môi trường ERP dựa trên đám mây thuần túy.

Qua nhiều năm và qua các đợt tùy chỉnh, các hệ thống ERP cũ đã bắt đầu mất tính linh hoạt. Một hệ thống kế thừa là một giải pháp phần mềm doanh nghiệp cũ không còn được cải tiến. Chúng lần đầu tiên được tạo ra vào những năm 1980 hoặc đầu những năm 1990 và thường dựa trên công nghệ cũ hơn, chẳng hạn như nền tảng IBM AS / 400, Phần mềm tiến độ hoặc thậm chí là DOS.
Các hệ thống cũ này đơn giản là không thể theo kịp các mô hình kinh doanh kỹ thuật số để xác định doanh nghiệp hiện đại.
Bạn đang nghĩ đến việc thay thế hệ thống ERP truyền thống hoặc kế thừa của mình bằng giải pháp ERP học máy? Hãy cùng xem một vài điểm đau mà điều này có thể giải quyết:
Nhập dữ liệu phụ thuộc vào nhập thủ công và dễ bị lỗi của con người
Sự cần thiết phải kết hợp thủ công các bảng tính Excel khác nhau trên nền tảng ảo
Dữ liệu liên quan đến khách hàng và nhân viên đã lỗi thời
Cơ sở dữ liệu quan hệ mất quá nhiều thời gian để cập nhật, cản trở việc ra quyết định
Quá nhiều thời gian trễ giữa xác định và giải quyết vấn đề
Hiểu biết phân tích hạn chế và dự báo ngắn hạn, không chính xác
Tất cả những điều trên là những vấn đề quan trọng có thể cản trở tiến trình tổ chức của bạn và hạn chế lợi thế cạnh tranh của tổ chức. Tuy nhiên, học máy có khả năng đảo ngược hoặc loại bỏ nhiều thách thức này.

Tiếp theo, hãy xem xét một số lợi ích chính bạn có thể đạt được khi bạn tích hợp khả năng này vào thiết kế ERP mới của mình. Như vậy, với bất kỳ dự án triển khai ERP nào, lợi ích kinh doanh mà bạn nhận ra phụ thuộc vào sự liên kết giữa con người và quy trình của bạn với công nghệ mà bạn đang triển khai. Nói cách khác, tập trung vào quản lý quy trình kinh doanh và quản lý thay đổi tổ chức có thể làm tăng lợi ích của bạn và lợi tức đầu tư.

Nếu bạn gặp vấn đề về bảo trì với hệ thống ERP hiện tại của mình, một kỹ thuật viên dịch vụ có thể mất nhiều ngày để đi đến gốc rễ của vấn đề. Ngược lại, ERP tích hợp học máyhỗ trợ các kỹ thuật viên phân tích nguyên nhân gốc rễ kỹ lưỡng hơn, cho phép bạn tìm hiểu về những khó khăn sớm hơn, đôi khi ngay cả trước khi chúng xuất hiện.
Với kiến ​​thức nâng cao này, bạn có thể thực hiện một cách tiếp cận chủ động để bảo trì, thay vì một cách duy nhất là phản ứng với sự cố. Với những hiểu biết chi tiết, bạn có thể thực hiện hành động nhanh hơn và ngăn chặn các vấn đề nhỏ nhanh chóng leo thang thành những thách thức quan trọng hơn.
Đồng thời, các mốc thời gian Bảo trì, Sửa chữa và Đại tu (MRO) của bạn sau đó sẽ được cải thiện. Với học máy, bạn có thể dễ dàng xác định chính xác hơn các vấn đề ở cấp độ thành phần và thậm chí cấp độ một phần, giữ tất cả các mục trong điều kiện hoạt động và gia tăng doanh thu của bạn.

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể có một cái nhìn chi tiết, tùy chỉnh vào quy trình công việc của mình để tìm ra những việc cần làm và những việc không nên làm? Làm thế nào để các quy trình và khách hàng của bạn có thể hưởng lợi từ cùng một báo cáo thông minh trên ERP?
Với ERP học máy, bạn có thể điều chỉnh những hiểu biết về dữ liệu của mình để tiết lộ chính xác những gì bạn muốn học. Khi máy tìm hiểu sở thích của bạn, những hiểu biết này sẽ chỉ trở nên mạnh mẽ hơn theo thời gian, tạo ra hiệu quả hoạt động mới và cho phép chuyển đổi trải nghiệm của khách hàng.

3. Phân tích dự đoán được cải thiện

Khi bạn đầu tư vào bất kỳ hệ thống ERP hoặc ứng dụng phân tích kinh doanh nào, bạn có thể tìm kiếm các khả năng báo cáo mạnh mẽ, cho dù đây là dự báo nhu cầu hay báo cáo tài chính ERP. Tuy nhiên, nhiều hệ thống hiện tại thiếu tính năng này, ít nhất là ở mức độ mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hiện đại yêu cầu nó.
May mắn thay, khi bạn tích hợp phần mềm ERP với khả năng của học máy, bạn có thể tận dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán chính xác hơn xu hướng theo mùa và tăng trưởng trong tương lai. Chẳng hạn, việc biết tỷ lệ hàng tồn kho của bạn thấp hơn hạn mức yêu cầu, có thể giúp bạn dự đoán khi nào bạn sẽ cần phải bổ sung để giữ cho khách hàng của bạn hài lòng và tránh sự chậm trễ tốn kém.
Điều này đặc biệt có liên quan trong trường hợp gián đoạn chuỗi cung ứng toàn cầu.

Hệ thống ERP của bạn có thể giúp tổ chức của bạn trở nên hiệu quả hơn không? Đây thường là trường hợp, và đặc biệt là với học máy.
Các hệ thống có khả năng này có thể cải thiện tỷ lệ sản lượng trên tất cả các cấp trong doanh nghiệp của bạn, từ hệ thống máy móc đến các nhà máy sản xuất của bạn. Với cái nhìn cận cảnh hơn về việc sử dụng tiện ích và cơ sở hạ tầng, bạn có thể tạo ra một lực lượng lao động hiệu quả hơn, giảm lãng phí vật liệu trong khi tối đa hóa sản lượng của bạn.

Bạn có nhận thấy sự giảm sút trong chất lượng sản phẩm của bạn gần đây? Ngay cả một đánh giá tiêu cực trên phương tiện truyền thông xã hội cũng có thể khiến công ty của bạn rơi vào tình trạng khó khăn, vì vậy doanh nghiệp phải trả tiền để giữ cho sản phẩm và dịch vụ của bạn luôn nổi bật.
Rất may, ERP tích hợp học máy được thiết kế để giúp bạn đạt được mục tiêu này. Các hệ thống này giúp bạn phân tích các dịch vụ hiện tại của bạn và xác định quy trình và quy trình công việc nào đang cải thiện hoặc làm tổn thương xếp hạng chất lượng tổng thể của bạn.
Sau đó, bạn có thể so sánh kết quả của mình với các quy định chất lượng của ngành, chẳng hạn như tiêu chuẩn hiệu suất Six Sigma.