Şüphe yok ki, yapay zeka, (AI) öngörülebilir gelecekte Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) çözümlerinin kullanma alanı üzerinde büyük bir etkisi olacak. Organizasyonların iş süreçlerini, yazılım uygulamalarını, yönetim yapılarını ve teknoloji altyapısında oluşan işletim modellerini daha da optimize etmesini sağlayacak.
Ancak bu dönüşümü organize etmek için kuruluşların IT stratejilerini ve yol haritalarını yenilemesi ve yapay zeka ve kurumsal kaynak planlaması (ERP) entegrasyonunu gözden geçirmesi gerekiyor. Bu teknolojiler de aynı spekturumda olduğu için yan yana anılması oldukça mümkün.
AI-destekli EPR çözümleri, doğal olarak günlük operasyonların merkezini etkileyecektir. İnsanın, sürecin ve teknolojinin karışımı değişecek. AI çözümleri, şu anda insanlar tarafından gerçekleştirilen uçtan uca iş süreci modelinde rutin görevleri üstlenecek. Bu özel değişiklik, operasyonel maliyeti düşürmek için devam etmekte olan bir ihtiyaç tarafından yönlendirilecek. Bu geri döndürülemez bir süreç: “Ya bozarsınız ya da bozulursunuz”
Aynı zamanda AI, insanların yeteneklerini ve organizasyonların etkinliğini bir bütün olarak artırabilir. Bu, odağı rutin olmayan, analitik, yaratıcı görevlere kaydırarak gerçekleştirilebilir. Böyle bir geçiş, ancak AI ve ERP’nin aynı anda ele alındığında gerçekleşebilir.
Son yirmi yılda ERP çözümlerinin gelişimi ile kuruluşlar, bol miktarda yapılandırılmış verilere erişim kazandı. Bununla birlikte, kuruluşlar anlamlı bilgi, kararlar ve eylemlerdeki verileri dönüştürmekle mücadele etmeye devam ediyorlar. Bu durum son beş yılda, organizasyonların düzgün bir şekilde nasıl kullanacakları konusunda belli bir yaklaşımı olmadıkları yapılandırılmamış verilerin patlamasıyla da daha da ileriyi gitti.
Bu durumu çözecek unsurlar ise şu anda mevcut ve her geçen gün daha da olgunlaşıyor:
* Kuruluşların düşük maliyetli ve verimli operasyonlar yürütmelerini sağlayan ERP çözümleri
* Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri yönetebilen büyük veri çözümleri.
* Kullanıcı dostu bir deneyimle bilgi sağlayabilen iş analitiği çözümleri.
* Kurumsal çözümlere yaygın bir şekilde erişebilecek bulut altyapısı.
* Kurumsal çözümlerin büyük veri setlerini ve karmaşık algoritmaları yönetmesine izin veren bilgisayar gücü.
* Gerçek zamanlı olarak büyük veri setlerini keşfetmek için bellek içi veri tabanı teknolojileri.
* Öğrenebilir, konuşabilir, okuyabilir, cevaplayabilir, tahmin edebilir ve işlemleri gerçekleştirebilen AI çözümleri.
* Gerçek Zamanlı Performans Bilgisi elde etmek için Internet Of Things (IoT) teknolojisi.
AI teknolojisinin ortaya çıkardığı işlevsel alanın bir örneği de Müşteri Hizmetleri. Çok yakın bir tarihte Havayolu şirketi KLM, sosyal medya kanallarıyla alınan müşteri taleplerine verilen yanıtı geliştirebilen bir AI çözümü hazırladı.
KLM için derin öğrenme ve doğal dil işleme çözümü DigitalGenius tarafından geliştirildi. 60 binden fazla müşteri sorusu ve cevabını yönetebiliyor. “Akıllı çözüm” daha çok öğrenmeye ve gelişmeye devam ettiği için bu sayı artmaya devam ediyor. Bir müşteri hizmetleri temsilcisi bir soru aldığında, çözüm, önerilen bir cevap veriyor. Tavsiyeyi dikkat almak ya da almamak servis acentalarının takdirine kalıyor. Müşteri ile olan insan etkileşimi hala var, çünkü müşteriler bunu hala çok önemsiyor.
Müşteri hizmetleri için AI destekli bir EPR çözümü, müşteri etkileşimini çalışma düzeni yönetim süreci ile entegre eder. AI çözümü, tarihi denetim raporlarından ve çalışma düzenini anlar ve öğrenir. Müşteri sorgularına bağlı olarak, servis temsilcisine önerilen bir cevap verir. AI çözümü, bir servis teknisyeni göndermek için mümkün olan en erken tarihin bulunması ile işin planlanması ve zamanlaması ile yardımcı olur. Bu, gerekli beceri setini ve gerekli servis parçalarının kullanılabilirliğini öğrendiği için de mümkündür.
Bu senaryo, şehirler için geçerli bir örnek. Ticari ve konut müşterilerine birden çok hizmet sunuyorlar. Bir müşterinin zaman içinde herhangi bir noktada birden fazla hizmet sorunu olabilir. Bu durumda, AI destekli bir ERP çözümü, birçok sistemden gelen verilere erişerek ve bunları yorumlayarak tüm hizmetlerin durumuyla ilgili bilgi sağlayabilir. Farklı operasyonel birimler tarafından yönetilen ve farklı aşamalarda birçok iş çalışma düzeni mevcut. AI destekli bir ERP çözümü, temsilcinin müşterisine yeterli iletişimi sağlamak ve departmanlarla yapılan işin etkin koordinasyonunda yardımcı olacaktır.
AI’nın ERP çözümleriyle entegre edilebileceği bir diğer işlevsel alan ise bakım. Bir dijital asistan (DA) düzeltici bakım sorunları için servis teknisyenine temeldeki sorunu analiz etmeden yardımcı olabilir. DA, sorunlu ekipmanın teknik yapısı, performansı ve bakım geçmişi hakkında derin bir anlayışa sahiptir. Ayrıca, ekipmanın diğer sitelerdeki benzer birimlerle karşılaştırıldığında nasıl performans gösterdiğini de bilir. Servis teknisyeni DA’ya soru soruyor ve kanıtı dayalı önerileri alıyor. DA çekirdek ERP sisteminden ve OEM’den gelen bilgileri edindi. Kontrol raporları ve çalışma düzeni, bu amaçla sürdürülmesi gereken önemli süreç belgeleridir.
AI çözümleri, koruyucu bakımdan farklı olan tahmini bakım alanında ortaya çıkmaya başladı. Daha sonra zaman, olaylar veya sayaç okumalarıyla hareket geçer ve planlı, programlanmış çalışmayla da sonuçlanır. Tahmini bakım, ekipmanın gerçek performansıyla ilgili gerçek zamanlı bilgilere dayanır. Çoğu zaman, sensörler ve diğer IoT teknolojileri bu bilgileri yakalamak ve AI destekli ERP çözümüne aktarmak açısından kritik bir rol oynar. Tahmini bakım, bakım maliyetine azaltmaya odaklıdır. Koruyucu bakım bir parçanın değiştirilmesi gerektiğine işaret ediyorsa, tahmini bakım, daha sonra gerçek duruma göre değiştirilmesini önerebilir.
AI destekli ERP çözümlerinin potansiyeli büyük. Bir proje uygulamasına başlamadan önce atmanız gereken bir kaç adım vardır. Dijital bir stratejinin oluşturulması da bunlardan biri.
(Bas de Baat)
