Tekoäly ja IOT prosessisuunnittelussa ja uudelleensuunnittelussa

Kirjailija: Sumesh Menon

Prosessisuunnittelu ja ajattelu ovat tehneet perusteellisia muutoksia muutaman viime vuoden aikana tekoälyn syntymisen jälkeen. Yrityksillä oli aiemmin itsenäisiä järjestelmiä liiketoimintojensa hoitamiseen, ja niiden järjestelmät suunniteltiin aikakaudella, jolloin toiminnan tehokkuus kehittyi tietämättä, kuinka tulevaisuudessa nämä järjestelmät muuttuvat AI-muutoksen myötä.

ERP-järjestelmien tultua markkinoille yritykset alkoivat miettiä järjestelmätoimintaansa uudelleen ja ryhtyivät toteuttamaan liiketoimintaansa suurten liikkeiden, kuten Oraclen ja SAP:n, kanssa tuotevalikoimallaan. Nämä järjestelmät tarjosivat monia huippuluokan ratkaisuja ja monimutkaisia ​​liiketoimintaprosesseja eri toimialojen vaatimuksiin, jotka oli helppo toteuttaa vaniljatarjouksillaan.

Kun toiminnot, joissa monimutkaisempia nämä ERP-järjestelmät räätälöitiin tekemään monia prosessimuutoksia yritysten ajantarpeen vuoksi, ja se tarjosi paljon enemmän aikaan, jolloin yritys saattoi luottaa näihin järjestelmiin automaattisten raporttien, vikahälytusten luomiseen, liiketoimintojen päättäminen kuun lopussa kirjaamalla pääkirjaan.

Tekoälyn ja koneoppimisen myötä prosessiajattelun ja -suunnittelun näkökulma on nyt muuttunut paljon enemmän. Tämä luo uusia oivalluksia, jotka auttavat parantamaan toimitusketjun päätöksentekoa aina etulinjan toiminnan parantamisesta strategisiin valintoihin, kuten oikeiden toimitusketjun toimintamallien ja oikean toimitusketjun valintaan tuotteelle tai palvelulle.

Liiketoimintaprosessit, jotka aiemmin rakennettiin näihin ERP-järjestelmiin ja Internet-teknologioihin, voivat nyt tekoälyn avulla tuoda täydellisen sarjan prosessien uudelleenajattelua, jotta yritykset voivat alkaa tarkastella prosessejaan. ja kuinka tämä voi nyt muuttua tehokkaammaksi edellisestä versiosta. Tekoäly ja koneoppiminen voivat tehdä asioita, joihin ERP-järjestelmät eivät yksin pystyisi.

Tekoäly ja koneoppiminen big datan analytiikan avulla voivat auttaa yrityksiä informoimaan ja optimoimaan suunnitteluvalintoja kognitiivisen ajattelun avulla, mikä tekee ihmisistä älykkäämpiä suunnittelu- ja päätöksentekoprosessissa nopeampia ja tehokkaampia. Blockchain-teknologian ja big datan avulla toimitusketjun analytiikka voi olla ennakoivampaa ja reagoivampaa, mikä auttaa yrityksiä saamaan kokonaisvaltaisen kuvan toimitusketjun jokaisesta kokonaisuudesta toteuttaakseen ratkaisuja, jotka voidaan räätälöidä ja räätälöidä asiakkaiden tarpeiden mukaan.

Jotkut teknologia-alueet, joilla tekoäly voi todella muuttaa liiketoimintaa ja johtaa prosessien uudelleensuunnitteluun, ovat Vision-järjestelmät, puhejärjestelmät, luonnollisen kielen käsittely, asiantuntijajärjestelmät, koneoppiminen ja robotiikan prosessiautomaatio. Tämä voi myös auttaa parantamaan tuotanto- ja varastotoimintojen toimintojen suunnittelua ja ajoittamista.

Vaikka automaatio voi korvata kaikki toistuvat tehtävät roboteilla, jotka toimivat ennalta määritetyillä sääntömoottoreilla, tekoäly voi edelleen parantaa ERP-prosesseja käyttötiedoilla, joista voidaan oppia ja olla tarpeeksi kognitiivinen auttaakseen tekemään parempia toiminnallisia päätöksiä koneoppimistekniikoiden avulla.

Tekoäly yhdistettynä ERP-järjestelmään Big Data -analytiikan hallinnoiman operatiivisen datan kanssa voi muuttaa nykypäivän yrityksiä prosessien uudelleensuunnittelussa ja soveltamisessa entistä laajemmalle uudelleensuunnittelulle. Pankit, terveydenhuolto ja vakuutusyhtiöt ovat osa toimialoista, jotka käyttävät jo tekoälyä joihinkin toistuviin tehtäviinsä ja chat-botteja vuorovaikutukseen ihmisten kanssa tarjotakseen vastauksia usein kysyttyihin kysymyksiin tai ongelmiin, mikä tekee asiakaspalvelusta nopeampaa ja tehokkaampaa.

Vaikka tämä tuo pelkoa työpaikkojen korvaamisesta tekoälyllä, mutta toinen tekoälystä näkevä hyvä asia on se, että sama henkilöstö voi keskittyä muihin toimintoihin organisaatiossa ollakseen tuottavampi ja auttaa tekoälyä tarjoamaan enemmän tietoa sen tekemiseksi ja rakentamiseksi. vankka joka päivä auttaakseen näitä tekoälyjärjestelmiä toimimaan saumattomasti.

Luovuuden mukana tulee "vain asioiden yhdistäminen"; monet älykkäät liikeliikkeet johtuvat toisistaan ​​riippumattomien tuotteiden tai palveluiden yhdistämisestä. Kun olemme tunnistaneet, mikä toimintojen yhdistelmä voi auttaa tekemään siitä mielekkäämmän ja arvokkaamman, meidän pitäisi yhdistää ne, jotta saataisiin parempi toimitettava tuote

IOT voi auttaa tarjoamaan enemmän arvoa tekoälylle antamalla yhdistetyt järjestelmät keskustelemaan keskenään. Järjestelmät tuottavat valtavasti dataa, jota voidaan käyttää niiden käyttäytymismallien oppimiseen, ja tekoäly voi edelleen räätälöidä niitä operatiivista päätöksentekoa varten tekemällä merkityksellisiä kognitiivisia päätelmiä, jotka auttavat yritystoimintaa tehokkaammin. Älykkäiden esineiden Internet saa IoT-sovellukset toteuttamaan täyden potentiaalinsa. Tekoäly ja koneoppiminen tuovat taulukkoon tarkempia tietoja nopeammin. Yritykset odottavat innolla voivansa hyödyntää älykkäiden asioiden Internetiä hyötyäkseen siitä

Tekoälyn ja IOT:n myötä yritysten on nyt pohdittava uudelleen, kuinka niiden päästä päähän -prosessi voidaan muuttaa, mikä nyt toimii vain transaktioprosesseissa ja -toiminnoissa, paljon suuremmaksi muutokseksi; jotka voivat auttaa strategisemmin käytettäessä ja käytettäessä yhdistettyjä järjestelmiä.

Suurempi toimintatehokkuus

Tekoälyn avulla tehdyt ennusteet, jotka perustuvat opittuihin kaavoihin, ovat erittäin hyödyllisiä liiketoiminnan tehokkuuden lisäämisessä. Tekoälyn avulla saatuja syvällisiä näkemyksiä voidaan käyttää kokonaisvaltaisten liiketoimintaprosessien parantamiseen, mikä voi johtaa toiminnan tehostumiseen ja kustannusten laskuun.

Malleihin perustuvilla tarkoilla ennusteilla voit saada tietoa yrityksesi kustannuksista ja aikaa vievistä tehtävistä ja automatisoida ne tehokkuuden lisäämiseksi. Lisäksi suuressa mittakaavassa korkean autoteollisuuden ja tekniikan parissa työskenteleville yrityksille IOT- ja tekoälyjärjestelmien yhdistettyjen näkemysten avulla ne voivat suunnitella uudelleen prosessejaan, parantaa laiteasetuksiaan ja täydentää varastoja etukäteen tarpeettomien kiinteiden kustannusten säästämiseksi.

Suuremmat tarkkuustasot

Ihmisen aivot rajoittuvat suorittamaan tiettyjä tehtäviä tietyllä nopeudella, ja kun mielet eivät toimi samalla tasolla, mikä ei pidä paikkaansa järjestelmien muistin kanssa, olemme vielä alttiimpia virheille.

Älykkäiden esineiden internetillä on valta hajottaa suuria määriä laitteiden kautta tulevaa ja kulkevaa dataa. Parasta tässä on, että koska koko prosessi on kone- ja ohjelmistoohjattu, se voidaan suorittaa ilman ihmisen väliintuloa, mikä tekee siitä virheetöntä ja parantaa tarkkuutta.

Esimerkiksi pankki- ja verkkoostotapahtumat ovat alttiita suurille petollisen toiminnan riskeille. Yhdessä ihmisen ymmärryksen ja IoT-koneoppimisen sekä tekoälyn RPA-tekniikoiden avulla mahdolliset petokset voidaan ennakoida etukäteen, mikä estää menetyksiä.

Preskriptiivinen ja ennustava analytiikka parempaan analyysiin

IOT yhdistettynä tekoälyyn mahdollistaa laitteiden ennustavan analyysin. Ennustava analytiikka viittaa analyysin osa-alueeseen, joka tarkastelee olemassa olevaa dataa ja ennustaa tulosten perusteella mahdollisia tulevia tapahtumia. IoT ja tekoäly voivat auttaa tekemään tämän ennakoivan tuloksen, ja tätä voidaan edelleen vähentää ohjelmoivan analytiikan avulla, jotta voidaan käsitellä tuloksia tai kuinka valita paras tulos, jonka yritys haluaisi päätellä.

Yritykset pystyvät havaitsemaan mahdolliset onnettomuudet ja viat etukäteen ja huolehtimaan niiden ylläpidosta. Tästä johtuen menetysmahdollisuudet pienenevät huomattavasti, kun olosuhteet havaitaan jo ennen vikaa. Tämä lisää valtavia etuja suurten yritysten kustannussäästöissä ja auttaa niitä välttämään takaiskuja liiketoiminnassaan.

Lentoyhtiöiden järjestelmät voivat käyttää ennakoivaa analyysiä nähdäkseen järjestelmän toimintakuvion, ja jo ennen varoitusta voidaan ennakoida varmuuskopioille, jotta vältytään häiriöiltä, ​​jotka voivat aiheuttaa seisokkeja toiminnassa.

Lisääntynyt asiakkaiden menestys ja sitoutuminen

Asiakastyytyväisyys ja sitoutuminen ovat jokaisen yrityksen tavoitteita. Yritykset ymmärtävät tekoälyn tehoa mahdollistamalla chatbottien vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa. Asiakastietoja ja heidän oppimismallejaan voidaan käyttää tarjoamaan heille henkilökohtaisempi kokemus heidän valintojensa mukaan ja ratkaisemaan heidän kyselynsä sen mukaisesti.

Prosessianalyysi voi olla entistä tehokkaampi, kun keskitymme oikeaan lähestymistapaan:

Kontrasti. Tulisi tunnistaa – ja kyseenalaistaa – oletukset, jotka tukevat yrityksen tai toimialan status quoa. Tämä on suorin ja usein tehokkain tapa keksiä yritys tai prosessi uudelleen, koska se näkee aina mitä seuraavaksi ja mitä voidaan tehdä sen parantamiseksi

Yhdistelmä. Luovuuden mukana tulee erilaisten järjestelmien yhdistäminen kommunikointiin, jotta se olisi tehokkaampaa

Rajoite. On syytä tarkastella organisaation rajoituksia ja miettiä, kuinka niistä voisi itse asiassa tulla vahvuuksia.

Tausta. Jos pohdit, kuinka samankaltainen ongelma ratkaistiin täysin eri kontekstissa, voi syntyä yllättäviä oivalluksia, jotka auttavat löytämään uusia ideoita, joita voidaan jatkaa innovaatioiden edistämiseksi tai strategoida tosiasiat olemassa olevien ongelmien ratkaisemiseksi.

Droneja ja robotteja käytetään automatisoimaan ihmisen toistuvia toimintoja ja prosesseja sekä auttamaan lyhentämään syklin aikaa ja antamaan heille mahdollisuus ajaa muutosta. Hyödyntämään tekoälyn edut täysimääräisesti yritysten tulisi harkita uudelleen prosessisuunnittelua ja prosessien parantamista tekoälyn avulla. Tuotepäälliköiden ja toiminnallisten omistajien tulisi työskennellä yhdessä asianmukaisten liikesidosryhmien kanssa tällä muutosmatkalla. Tämän pitäisi alkaa korkean tason suunnittelulla, jota seuraa yksityiskohtaiset prosessivirrat ja parannusmittarit kustannus- ja aikatehokkuuden osoittamiseksi ennen muunnossuunnittelua ja sen jälkeen. Tekoäly on keino purjehtia läpi, se on alku uudelle aikakaudelle liiketoimintasi muuttamisessa.

Artikkelin on kirjoittanut Sumesh Menon

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
• Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/