人工智慧改進傳統雲ERP的10種方法

隨著數字化轉型的程式加快，企業開始重新評估ERP的作用。傳統ERP經過多年僵硬化定製過於追求生產的一致性，而忽視了客戶的需求變化，導致系統缺乏靈活性，已經無法滿足當今數字業務模型的增長需求。目前，人工智慧（AI）、機器學習發展迅速，成為了很多企業的必備幫手，雲ERP供應商要想解決傳統ERP系統的問題，或許需要這兩大王者的幫助！

用更高的智慧和洞察力挽救傳統ERP系統

要想新的商業模式取得成功，企業需要快速響應各種突發情況，及時作出應對策略。但是，對於傳統ERP系統來說，這幾乎是實現不了的，因為傳統ERP技術堆疊和系統並不是基於交付中最重要的資料而研發的。

成功的商業模式必定是基於成功的雲ERP。在技術支援下，雲ERP平臺和應用程式為企業提供了靈活性。許多人採用應用程式程式設計介面（API）的方法與傳統ERP系統整合，來獲得增量資料。在如今的雲ERP時代，基於雲平臺重新構建IT架構可以獲得更快的速度、更大的規模以及客戶透明度，但是事實好像並不如此。

當ERP系統不斷學習改進時，新的商業模式就開始蓬勃發展，這也是ERP平臺能夠發揮的最大作用之一。雲平臺可以提供更強大的整合選項和更大的靈活性來定製應用程式，並提高可用性。

以下是人工智慧改進雲ERP的10種方法：

1、 雲ERP平臺需要建立一個知識自學系統，用人工智慧進行調配，從實地操作到架構設計，並且跨越供應商網路。 建立一個基於雲的基礎設施，整合核心ERP Web服務、應用程式和實時監控，為人工智慧和機器學習演算法提供穩定的資料流，從而加快整個系統的學習速度。雲 ERP平臺整合路線圖需要包括API和Web服務，以便與供應商和買方系統連線，同時與傳統ERP系統整合，來整理分析他們生成的資料。

波士頓諮詢集團，未來工廠的人工智慧，2018年4月

2、 從語音系統到高階診斷，虛擬代理有可能重新定義製造領域。 Apple的Siri，Amazon的Alexa，Google Voice和Microsoft Cortana都有可能被修改，以簡化操作任務和流程，為複雜任務提供指導方向。比如，機械製造商正在試用語音代理提供的工作指令，簡化按訂單配置、生產的工作流程。Amazon已經成功與汽車製造商合作，並且獲得過很多獎項。

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3、 在資料結構層面設計物聯網（IoT）。 透過資料結構層面的設計，雲ERP平臺能夠利用物聯網裝置產生的海量資料流，向人工智慧和機器學習應用程式提供物聯網資料，彌補很多公司在追求新業務模式方面的智慧差距。Capgemini（凱捷管理顧問公司）提供了一個物聯網用例分析（如下圖所示），著重介紹了生產資產維護和資產跟進的實現方式。其中，雲ERP平臺可以透過物聯網支援加速整個過程。

資料來源：凱捷物聯網（IOT）研究，釋放物聯網在運營中的商業價值

4、 人工智慧可以改進整體裝置效率（OEE），但是目前效果並不明顯。 透過人工智慧和機器學習，製造商將有機會深入瞭解OEE，然後實現OEE績效平穩化。當雲ERP平臺成為一個持續的學習系統，機器和生產資產的實時監控就可以更好的維護車間的平穩執行。

行業分析

5、 將機器學習演算法設計為可跟蹤、可追溯的，以預測供應商和產品質量。 機器學習擅長透過基於約束的演算法查詢不同資料集的模式。供應商在他們的質量和交付計劃效能水平上差距很大，使用機器學習可以跟蹤應用程式，以確定供應商的風險大小。

6、 雲ERP供應商可以透過人工智慧和機器學習來縮小PLM、CAD、ERP和CRM系統之間的配置差距。 成功的產品配置策略依賴於一個基於生命週期的產品配置檢視，它不僅可以緩解工程師的設計壓力，還能緩解銷售和市場營銷以及製造者在構建產品時的各種衝突。人工智慧可以實現生命週期配置管理，簡化流程中的CPQ和產品配置策略，避免時間浪費。

7、 透過高質量的資料，可以提高需求預測的準確性，並基於機器學習預測模型與供應商達成更好的協作。 透過建立自學知識系統，雲ERP供應商可以極大地提高資料延遲率，從而提高預測的準確性。

8、 透過分析機器資料來確定何時需要替換給定部件，從而減少裝置故障並提高資產利用率。 使用配備IP地址的感測器，可以在每臺機器的健康級別上捕獲穩定的資料流。雲ERP供應商有機會捕獲機器級資料，使得機器學習技術可以透過生產車間的整個資料集來查詢生產效能模式，在機器出現故障的情況下，這一點是極為重要的。

9、 使用生產事故報告預測可能的生產問題需要在雲ERP平臺實現。 比如，當地的飛機制造商正在透過預測模型和機器學習比對過去的事故報告。傳統的ERP系統無法發現這些問題，最後會導致生產速度變慢甚至停止。

10、 透過機器學習演算法彙總分析供應商檢測、質量控制、退料審查（RMA）和產品故障資料，來提升產品質量。 雲ERP平臺處於一個獨特的地位，能夠在整個產品的生命週期內進行擴充套件，並從供應商到客戶捕獲高質量的資料。對於傳統的ERP系統而言，製造商通常按型別分析廢料。所以，現在有必要弄清楚產品失敗的原因，機器學習恰好可以完成這個任務。