AI ERP 如何優化企業流程

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。

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：

• Dynamics 應付賬款自動化
• Blackbaud 應付賬款自動化
• Sage 應付賬款自動化
• 應付賬款 ERP 集成

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。

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。

• Case Study: AmerisourceBergen

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%

• Our Stories | MITSUBISHI ELECTRIC Factory Automation

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）。

• 了解沃爾瑪如何在其門店擴展 AI 的使用

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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