企業資源規劃（ERP） 系統幫助組織管理和連接各種領域的日常業務流程，例如財務（財務分析、採購、會計）、運營（供應鏈管理和計劃、庫存管理）以及人力資源管理（員工規劃和管理）。

ERP 市場價值預計在 2024 年達到約 520 億美元。[ 隨著 ERP 系統涵蓋的業務流程越來越複雜，傳統的 ERP 變得不夠用了。人工智慧（AI）提供的 ERP 解決方案功能可以幫助企業通過機器學習模型和對話式 AI 系統等應用來簡化複雜的 ERP 流程。當企業領導者意識到這一點，他們會加大對 AI 驅動的 ERP 應用的投資。

2022 年至 2032 年全球企業應用 AI ERP 市場

本文探討了 AI 技術在 ERP 中的主要使用案例和案例研究，以更好地幫助企業領導者為未來的 AI 投資做好準備。

使用案例

1. 財務與會計

AI 在財務管理中可以

  • 自動化重複的會計功能
  • 提高交易處理效率
  • 驗證報表和報告的準確性

欲了解更多，請參閱我們的 財務 AI 研究。

大多數 ERP 提供財務管理工具。然而，使用與原生集成的 AI 可以提高 ERP 在文檔管理和應付賬款流程等領域的能力。關於 ERP 在財務管理和應付賬款流程中的能力增強的詳細分析：

2. 高級分析與預測

大多數運營活動，如供應鏈管理和生產，可以從準確的預測中受益。AI 模型可以利用歷史數據和當前條件來改進預測。更具體的應用包括：

  • 生產：更好地管理季節性，以避免生產過剩或不足。
  • 倉庫管理：更好地進行需求預測，並更好地應對供應鏈中斷。
  • 銷售：對銷售進行更細緻的分析，可以提供更好的預測，從而制定更好的目標，提高員工績效。

觀看三星如何使用 AI 進行更好的需求預測

3. 人力資源

大多數 ERP 系統提供基本的人力資源功能。然而，增加的分析能力可以幫助公司改進大多數人力資源任務，如績效管理、薪酬管理和招聘。

4. 客戶服務

將 AI 集成到 ERP 中可以實現更快、更具成本效益且一致的服務。一個被廣泛引用的好處是聊天機器人，它們可以立即回答顧客的常見問題。從而讓客戶服務代表能夠處理更複雜的客戶查詢。

Vodafone 如何利用 AI 提供智能客戶服務

案例研究

1. AmerisourceBergen

作為一家總部位於美國的藥品批發公司，AmerisourceBergen 之前使用電子表格從各個系統中提取數據以確定生產成本。在提取數據後，還會考慮員工的歷史信息和專業知識，以確定顧客對價格變化的敏感程度。

他們隨後轉向了一個集成系統，該系統自動計算生產成本，分析歷史交易數據，並引入外部數據（如天氣預報），為未來的人工智能部署建立基礎。

使用舊的手動系統，定價團隊成員需要花費 3 小時進行更複雜的價格分析，5 小時進行價格管理的日常任務。通過智能自動化，他們只需花費 1 小時進行價格管理，另 7 小時用於增值活動。

2. 三菱電機

Mitsubishi Electric 在 Oracle Cloud 中實施 AI 和流程自動化後，三菱電機聲稱達到了以下目標：

• 上線時間增加 60%
• 生產量增加 30%
• 手動流程減少 55%
• 占地面積減少 85%

3. 沃爾瑪

作為 SAP HANA 的早期採用者，沃爾瑪聲稱能夠在幾秒鐘內處理其大量交易記錄（該公司擁有超過 11,000 家門店）。

選擇與日常運營相符的 AI 驅動 ERP 系統

機器學習功能不是選擇 ERP 的最重要標準。公司應該選擇符合其日常運營需求的 ERP 系統。然而，以下因素對於確保 ERP 系統在機器學習方面具有前瞻性非常重要：

  • 有效的數據管理：由於 ERP 系統是深度集成到公司的運營中的關鍵生產系統，公司很少有機會現代化它們。因此，公司需要確保在轉換到新的 ERP 系統時，它足夠靈活以按照其運營方式存儲和提供公司數據。只要數據易於訪問，公司就可以使用其 ERP 或其他軟件的機器學習組件來構建機器學習模型，解決其運營問題。
  • 易於集成：不應期望任何單一公司成為公司的機器學習軟件提供商，因為機器學習影響公司的各個運營方面。理想的 ERP 軟件應該易於與第三方提供商集成。

哪些供應商整合了 AI 和 ERP？

隨著企業對於導入 AI 的興趣增加，每個主要的 ERP 供應商都聲稱在其產品中集成了 AI 功能。雖然無法驗證所有這些聲明，但一些供應商聲稱由於機器學習，其 ERP 解決方案有具體的改進：

  1. Infor Coleman：提供帶有聊天、語音和圖像識別功能的會話 UX。
  2. NetSuite Intelligent Cloud Suite：通過集成預測分析提供更好的洞察和更高的效率。
  3. SAP S/4HANA Cloud：是一個基於先進內存平台的實時企業資源規劃套件。HANA 使公司能夠在其數據上使用機器學習算法，或使用連接器構建自己的解決方案。例如，預測分析，HANA 可以促進成本預測，以減少預算超支並做出更準確的資源投資決策。
  4. Microsoft Dynamics AI：提供虛擬代理、銷售洞察和客戶服務洞察，得益於機器學習。
  5. SYSPRO：聲稱其“數字公民”AI 驅動的機器人可以直接集成到 ERP 中，處理整個組織中的重複任務。
  6. Epicor EVA：基於 AI 的語音命令用戶界面，用於提高生產力。據稱它可以簡化報價和調度等日常任務，並提供數據驅動的建議（例如製造中的異常檢測）。

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