هوش مصنوعی و IOT در تفکر طراحی فرآیند و مهندسی مجدد

توسط سومش منون

طراحی فرآیند و تفکر در چند سال گذشته پس از اینکه هوش مصنوعی سفر خود را به وجود آورد، تغییرات عمیقی ایجاد کرده است. شرکت‌ها قبلاً سیستم‌های مستقلی برای عملیاتی کردن عملکردهای تجاری خود داشتند و سیستم‌های آنها در دوره‌ای با روندهایی در کارایی عملیاتی طراحی شده‌اند که نمی‌دانستند آینده چگونه این سیستم‌ها را با تحول هوش مصنوعی همراه می‌کند.

با استفاده از سیستم های ERP بازار، شرکت ها شروع به بازنگری در عملیات سیستم خود کردند و شروع به اجرای عملیات تجاری خود با فروشگاه های بزرگی مانند Oracle و SAP با ارائه محصولات خود کردند. این سیستم‌ها بسیاری از راه‌حل‌های پیشرفته و فرآیندهای تجاری پیچیده را برای نیازمندی‌های صنایع مختلف ارائه می‌کردند تا با ارائه‌های وانیلی خود به راحتی اجرا شوند.

زمانی که عملیات پیچیده‌تر این سیستم‌های ERP برای انجام بسیاری از فرآیندها به‌عنوان نیاز به زمان برای کسب‌وکارها تغییر می‌کند، و در زمانی که کسب‌وکار می‌توانست برای تولید گزارش‌های خودکار به این سیستم‌ها تکیه کند، هشدارهایی برای خرابی‌ها ارائه می‌دهد. بستن عملیات پایان ماه کسب و کار با ارسال به دفتر کل.

با ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، دیدگاه تفکر فرآیندی و طراحی اکنون بسیار تغییر کرده است. این بینش‌های جدیدی را ایجاد می‌کند که به بهبود تصمیم‌گیری زنجیره تامین، از بهبود عملیات خط مقدم تا انتخاب‌های استراتژیک، مانند انتخاب مدل‌های عملیاتی زنجیره تامین مناسب و زنجیره تامین مناسب برای محصول یا خدمات، کمک می‌کند.

فرآیندهای تجاری که قبلاً بر روی این سیستم‌های ERP و فناوری‌های اینترنتی ساخته شده بودند، اکنون می‌توانند با هوش مصنوعی مجموعه کاملی از تفکر مجدد فرآیند را برای شرکت‌ها به ارمغان بیاورند تا شروع به بررسی فرآیندهای خود کنند. و چگونه این اکنون می تواند تغییر کند تا نسبت به نسخه قبلی کارآمدتر باشد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توانند کارهایی را انجام دهند که سیستم های ERP به تنهایی نمی توانند انجام دهند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌تواند به کسب‌وکار کمک کند تا با تفکر شناختی، انتخاب‌های طراحی را اطلاع‌رسانی و بهینه کند و با برنامه‌ریزی و فرآیند تصمیم‌گیری سریع‌تر و کارآمدتر، انسان‌ها را باهوش‌تر می‌کند. با فناوری بلاک چین و کلان داده، تجزیه و تحلیل زنجیره تامین می تواند فعال تر و پاسخگوتر باشد که به کسب و کار کمک می کند تا تصویر کاملی از هر موجودیت در زنجیره تامین به دست آورند تا راه حل هایی را که می توانند برای نیازهای مشتری سفارشی و متناسب سازی کنند، درک کنند.

برخی از حوزه‌های فناوری که هوش مصنوعی می‌تواند واقعاً عملیات کسب‌وکار را متحول کند و منجر به طراحی مجدد فرآیند شود، سیستم‌های Vision، سیستم‌های گفتاری، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های خبره، یادگیری ماشینی و اتوماسیون فرآیند رباتیک هستند. همچنین، این می تواند به برنامه ریزی و زمان بندی بهتر عملیات در کارکردهای تولید و انبار کمک کند.

در حالی که اتوماسیون می‌تواند همه وظایف تکراری را با ربات‌هایی که با مجموعه‌ای از موتورهای قوانین از پیش تعریف‌شده کار می‌کنند جایگزین کند، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای ERP را با داده‌های عملیاتی برای یادگیری و شناخت کافی برای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی بهتر با تکنیک‌های یادگیری ماشین تقویت کند.

هوش مصنوعی همراه با سیستم ERP با داده‌های عملیاتی که توسط تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ مدیریت می‌شود، می‌تواند شرکت‌ها را در تفکر طراحی مجدد فرآیند و کاربردشان در سطح بیشتری از مهندسی مجدد تغییر شکل دهد. بانک‌ها، مراقبت‌های بهداشتی، شرکت‌های بیمه برخی از شرکت‌هایی هستند که در حال حاضر از هوش مصنوعی برای انجام برخی از وظایف تکراری خود و با ربات‌های چت برای تعامل با انسان‌ها برای ارائه پاسخ به سوالات متداول یا مشکلاتی که خدمات مشتری را سریع‌تر و کارآمدتر می‌کنند، استفاده می‌کنند.

در حالی که این ترس از جایگزینی مشاغل با هوش مصنوعی را به همراه دارد، اما خوبی دیگری که می‌توانیم از هوش مصنوعی ببینیم این است که همین پرسنل می‌توانند روی فعالیت‌های دیگر درون سازمان تمرکز کنند تا مولدتر باشند و به هوش مصنوعی با ارائه اطلاعات بیشتر برای ساخت و ساخت بیشتر آن کمک کنند. هر روز قوی است تا به این سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند تا عملکرد یکپارچه‌تری داشته باشند.

خلاقیت با "فقط اتصال چیزها" به وجود می آید. بسیاری از اقدامات هوشمندانه کسب و کار از پیوند دادن محصولات یا خدماتی که مستقل از یکدیگر به نظر می رسند، ناشی می شود. هنگامی که ما تشخیص دادیم کدام ترکیب از فعالیت ها می تواند به معنی دارتر و ارزش بهتر کمک کند، باید آن ها را ترکیب کنیم تا محصول قابل تحویل بهتری بسازیم.

IOT می تواند با صحبت کردن سیستم های متصل با یکدیگر، ارزش بیشتری برای هوش مصنوعی ایجاد کند. سیستم‌ها داده‌های عظیمی را تولید می‌کنند که می‌توان از آنها برای یادگیری الگوهای رفتارشان استفاده کرد، و این داده‌ها را می‌توان توسط هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری عملیاتی با استنتاج‌های شناختی معنادار برای کمک به عملکرد مؤثرتر کسب‌وکار تنظیم کرد. اینترنت اشیاء هوشمند باعث می شود که برنامه های کاربردی اینترنت اشیا به پتانسیل کامل خود پی ببرند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی اطلاعات دقیق‌تری را با سرعت بیشتری به جدول می‌آورند. شرکت ها مشتاقانه منتظر استفاده از اینترنت چیزهای هوشمند هستند تا از مزایای آن بهره ببرند

با هوش مصنوعی و IOT، شرکت‌ها اکنون باید در مورد اینکه چگونه فرآیند پایان به انتها آن‌ها که اکنون فقط بر روی فرآیندها و عملیات تراکنش‌ها عمل می‌کند به تحولی بسیار بزرگ‌تر تبدیل می‌شود، تجدید نظر کنند. که می تواند در حین کارکرد و استفاده از سیستم های متصل به صورت استراتژیک تر کمک کند.

بهره وری عملیاتی بیشتر

پیش بینی های انجام شده از طریق هوش مصنوعی بر اساس الگوهای آموخته شده از نظر افزایش کارایی عملیاتی کسب و کار بسیار مفید است. بینش‌های عمیق ترکیبی به‌دست‌آمده از هوش مصنوعی می‌تواند برای بهبود فرآیندهای کلی کسب‌وکار استفاده شود که می‌تواند منجر به افزایش کارایی عملیاتی و کاهش هزینه‌ها شود.

با پیش‌بینی‌های دقیق بر اساس الگوها، می‌توانید بینش‌هایی در مورد کارهای هزینه‌بر و زمان‌بر در کسب‌وکار خود به دست آورید و آن‌ها را برای افزایش سطح کارایی خودکار کنید. علاوه بر این، برای شرکت‌هایی که در مقیاس بزرگ با خودروسازی و مهندسی بالا کار می‌کنند، بینش‌های به‌دست‌آمده از طریق سیستم‌های IOT و AI می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا فرآیندهای خود را دوباره طراحی کنند، تنظیمات تجهیزات را بهبود ببخشند، سهام را دوباره پر کنند تا در هزینه‌های ثابت غیرضروری صرفه‌جویی کنند.

سطوح دقت بیشتر

مغز انسان محدود است تا وظایف خاصی را با سرعت مشخصی انجام دهد و زمانی که ذهن در همان سطوح کار نمی کند، که در مورد حافظه سیستم ها صدق نمی کند، ما حتی بیشتر مستعد خطا هستیم.

اینترنت اشیاء هوشمند این قدرت را دارد که حجم زیادی از داده‌هایی را که از طریق دستگاه‌ها وارد می‌شوند و می‌روند را تجزیه کند. بهترین بخش در این مورد این است که از آنجایی که کل فرآیند مبتنی بر ماشین و نرم افزار است، می توان آن را بدون هیچ گونه دخالت انسانی انجام داد، که باعث می شود بدون خطا و نرخ دقت بهبود یابد.

به عنوان مثال، معاملات بانکی و خرید آنلاین مستعد خطرات بالای فعالیت های کلاهبرداری هستند. با ترکیب قدرت درک انسان و یادگیری ماشین اینترنت اشیا و تکنیک‌های RPA هوش مصنوعی، می‌توان کلاهبرداری‌های احتمالی را از قبل پیش‌بینی کرد، بنابراین از هرگونه ضرر و زیان جلوگیری کرد.

تجزیه و تحلیل تجویزی و پیش بینی برای تجزیه و تحلیل بهتر

IOT همراه با هوش مصنوعی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تحلیل پیش‌بینی کنند. تحلیل پیش‌بینی‌کننده به شاخه‌ای از تحلیل اشاره دارد که به داده‌های موجود نگاه می‌کند و بر اساس نتایج، رویدادهای احتمالی آینده را پیش‌بینی می‌کند. اینترنت اشیا و هوش مصنوعی می‌توانند به ایجاد این نتیجه پیش‌بینی‌کننده کمک کنند و این موضوع را می‌توان با تجزیه و تحلیل تجویزی برای مقابله با نتایج یا نحوه انتخاب بهترین نتیجه که شرکت می‌خواهد استنتاج کند، کاهش داد.

شرکت ها قادر خواهند بود از قبل حوادث ناگوار و خرابی های احتمالی را شناسایی کرده و روی تعمیر و نگهداری آنها کار کنند. به همین دلیل، با شناسایی شرایط حتی قبل از شکست، احتمال تلفات به شدت کاهش می یابد. این امر مزایای زیادی را در صرفه جویی در هزینه های شرکت های بزرگ و کمک به آنها برای جلوگیری از شکست در تجارت خود به همراه خواهد داشت.

سیستم‌های خطوط هوایی می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای مشاهده الگوی عملکرد سیستم استفاده کنند و حتی قبل از وقوع هشدار، می‌توانند از پیش‌بینی‌های پشتیبان‌گیری برای جلوگیری از هر گونه خرابی که می‌تواند باعث توقف عملیات شود، پیش‌بینی کند.

افزایش موفقیت و مشارکت مشتری

رضایت مشتری و مشارکت هدف هر شرکتی است. شرکت ها با فعال کردن چت ربات ها برای تعامل با مشتریان به قدرت هوش مصنوعی پی می برند. داده‌های مشتری با الگوهای یادگیری آنها می‌تواند برای ارائه تجربه شخصی‌تر بر اساس انتخاب‌ها و حل سؤالات آنها بر اساس آن استفاده شود.

هنگامی که روی رویکرد صحیح تمرکز کنیم، تجزیه و تحلیل فرآیند می تواند مؤثرتر باشد:

کنتراست. فرد باید مفروضاتی را که وضعیت موجود شرکت یا صنعت را تشکیل می‌دهند شناسایی کرده و به چالش بکشد. این مستقیم ترین و اغلب قوی ترین راه برای اختراع مجدد یک کسب و کار یا فرآیند است، زیرا همیشه می بیند که در آینده چه کاری می توان انجام داد و برای بهبود آن چه کاری می توان انجام داد.

ترکیب. خلاقیت با اتصال سیستم های متفاوت به هم وصل می شود تا ارتباط برقرار کند تا قدرتمندتر شود

محدودیت. باید به محدودیت های یک سازمان نگاه کرد و در نظر گرفت که چگونه ممکن است در واقع به نقاط قوت تبدیل شوند.

زمینه. اگر فکر کنید که چگونه مشکلی مشابه مشکل شما در یک زمینه کاملاً متفاوت حل شده است، ممکن است بینش های شگفت انگیزی ظاهر شود که به کشف ایده های جدیدی کمک می کند که می توانند بیشتر برای نوآوری دنبال شوند یا واقعیت ها را برای حل مشکلات موجود راهبردی کنید.

پهپادها و ربات ها برای خودکارسازی عملکردها و فرآیندهای تکراری انسان و کمک به کوتاه کردن زمان چرخه و توانمندسازی آنها برای ایجاد تغییر استفاده می شوند. برای استفاده کامل از مزایای هوش مصنوعی، شرکت ها باید در طراحی فرآیند و فعالیت های بهبود فرآیند با در نظر گرفتن هوش مصنوعی تجدید نظر کنند. مدیران محصول و صاحبان عملکردی باید با همدیگر با ذینفعان تجاری مرتبط در این سفر تحول همکاری کنند. این باید با طراحی سطح بالا و سپس جریان های فرآیند دقیق و معیارهای بهبود شروع شود تا هزینه و کارایی زمان را قبل و بعد از طراحی تحول نشان دهد. هوش مصنوعی وسیله ای برای عبور از آن است، این آغازی است برای عصر جدیدی برای متحول کردن کسب و کار شما.

مقاله نوشته شده توسط Sumesh Menon

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
• خرید و فروش سهام در شرکت های PRE-IPO با PREIPO®. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/