Kecerdasan Buatan dan IOT dalam Pemikiran Desain Proses dan Re-Engineering

Oleh Sumesh Menon

Proses Desain dan pemikiran telah membuat perubahan besar dalam beberapa tahun terakhir setelah AI memulai perjalanannya. Perusahaan biasanya memiliki sistem independen untuk menjalankan fungsi bisnisnya dan sistem mereka dirancang di era dengan tren efisiensi operasional yang tidak mengetahui bagaimana masa depan sistem ini akan mengambil alih transformasi AI.

Dengan sistem ERP yang memasuki pasar, perusahaan mulai memikirkan kembali operasi sistem mereka dan mulai menerapkan operasi bisnis mereka dengan toko-toko besar seperti Oracle dan SAP dengan penawaran produk mereka. Sistem ini menawarkan banyak solusi canggih dan proses bisnis yang kompleks untuk berbagai kebutuhan industri agar dapat diterapkan dengan lebih mudah dengan penawaran vanilla mereka.

Ketika operasi menjadi lebih kompleks, sistem ERP ini disesuaikan untuk melakukan banyak perubahan proses sesuai kebutuhan waktu bagi bisnis, dan menawarkan lebih banyak waktu di mana bisnis dapat mengandalkan sistem ini untuk menghasilkan laporan otomatis, peringatan kegagalan, menutup operasi akhir bulan bisnis dengan memposting ke Buku Besar.

Dengan munculnya AI dan pembelajaran mesin, perspektif proses berpikir dan desain kini telah mengubah lebih banyak varian. Hal ini menciptakan wawasan baru yang membantu meningkatkan pengambilan keputusan rantai pasokan, mulai dari peningkatan operasi lini depan, hingga pilihan strategis, seperti pemilihan model operasi rantai pasokan yang tepat dan rantai pasokan yang tepat untuk produk atau layanan.

Proses bisnis yang sebelumnya dibangun di atas sistem ERP dan teknologi internet, kini dengan AI dapat menghadirkan serangkaian pemikiran ulang proses yang lengkap bagi perusahaan untuk mulai melihat proses mereka; dan bagaimana hal ini sekarang dapat berubah menjadi lebih efisien dari versi sebelumnya. AI dan pembelajaran mesin dapat melakukan hal-hal yang tidak dapat dilakukan oleh sistem ERP sendiri.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dengan analitik data besar dapat membantu bisnis untuk menginformasikan dan mengoptimalkan pilihan desain dengan pemikiran kognitif menjadikan manusia lebih pintar dengan proses perencanaan dan pengambilan keputusan lebih cepat dan efisien. Dengan teknologi Blockchain dan data besar, analisis rantai pasokan dapat menjadi lebih proaktif dan responsif sehingga membantu bisnis mendapatkan gambaran menyeluruh dari setiap entitas dalam rantai pasokan untuk mewujudkan solusi yang dapat disesuaikan dan disesuaikan dengan kebutuhan pelanggan.

Beberapa bidang teknologi di mana AI benar-benar dapat mengubah operasi bisnis dan mengarah pada desain ulang proses adalah dengan sistem Vision, sistem ucapan, pemrosesan bahasa alami, sistem pakar, pembelajaran mesin, dan otomatisasi proses Robotika. Selain itu, hal ini dapat membantu perencanaan dan penjadwalan operasi yang lebih baik dalam fungsi manufaktur dan gudang.

Meskipun otomatisasi dapat menggantikan semua tugas berulang dengan robot yang beroperasi dengan serangkaian mesin aturan yang telah ditentukan sebelumnya, AI dapat lebih meningkatkan proses ERP dengan data operasional untuk dipelajari dan menjadi cukup kognitif untuk membantu membuat keputusan operasional yang lebih baik dengan teknik pembelajaran mesin.

AI yang dikombinasikan dengan sistem ERP dengan data operasional yang dikelola oleh analisis Big Data dapat membentuk kembali perusahaan-perusahaan saat ini dalam proses mereka mendesain ulang pemikiran dan aplikasi ke tingkat rekayasa ulang yang lebih tinggi. Bank, Layanan Kesehatan, Perusahaan Asuransi adalah beberapa sektor vertikal yang telah menggunakan AI untuk melakukan beberapa tugas berulang dan dengan bot Obrolan untuk berinteraksi dengan manusia guna memberikan jawaban atas pertanyaan umum atau masalah sehingga membuat layanan pelanggan lebih cepat dan efisien.

Meskipun hal ini menimbulkan ketakutan akan pekerjaan yang digantikan oleh AI, namun manfaat lain yang dapat kita lihat dari AI adalah personel yang sama dapat fokus pada aktivitas lain dalam organisasi agar lebih produktif dan membantu AI dengan menyediakan lebih banyak informasi untuk membuat dan membangunnya lebih baik. kuat setiap hari untuk membantu sistem AI ini berfungsi dengan lebih lancar.

Kreativitas muncul dengan “hanya menghubungkan berbagai hal”; banyak langkah bisnis yang cerdas datang dari menghubungkan produk atau layanan yang tampak independen satu sama lain. Setelah kita mengidentifikasi kombinasi aktivitas mana yang dapat membantu menjadikannya lebih bermakna dan bernilai lebih baik, maka kita harus menggabungkannya untuk menghasilkan produk yang lebih baik.

IOT dapat membantu memberikan nilai lebih pada AI dengan membuat sistem yang terhubung berkomunikasi satu sama lain. Sistem menghasilkan data dalam jumlah besar yang dapat digunakan untuk mempelajari pola perilaku mereka, dan data ini selanjutnya dapat disesuaikan oleh AI untuk pengambilan keputusan operasional dengan membuat kesimpulan kognitif yang bermakna untuk membantu fungsi bisnis menjadi lebih efektif. Internet of Intelligent Things membuat aplikasi IoT mewujudkan potensi penuhnya. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menghadirkan wawasan data yang lebih mendetail dengan lebih cepat. Perusahaan berharap dapat memanfaatkan internet untuk hal-hal cerdas untuk mendapatkan manfaatnya

Dengan adanya AI dan IOT, perusahaan kini perlu memikirkan kembali bagaimana proses end-to-end mereka dapat ditransformasikan yang kini hanya beroperasi pada proses transaksional dan operasi menuju transformasi yang jauh lebih besar; yang dapat membantu secara lebih strategis saat mengoperasikan dan memanfaatkan sistem yang terhubung.

Efisiensi Operasional Lebih Besar

Prediksi yang dilakukan melalui kecerdasan buatan berdasarkan pola yang dipelajari sangat berguna dalam meningkatkan efisiensi operasional bisnis. Gabungan wawasan mendalam yang diperoleh melalui kecerdasan buatan dapat digunakan untuk meningkatkan proses bisnis secara keseluruhan, sehingga dapat meningkatkan efisiensi operasional dan menurunkan biaya.

Dengan prediksi akurat berdasarkan pola, Anda bisa mendapatkan wawasan tentang tugas-tugas yang memakan biaya dan waktu dalam bisnis Anda dan mengotomatiskannya untuk meningkatkan tingkat efisiensi. Selain itu, bagi perusahaan yang bekerja dalam skala besar dengan bidang otomotif dan teknik tinggi, wawasan yang diperoleh melalui gabungan sistem IOT dan AI dapat membantu mereka merancang ulang proses mereka, meningkatkan pengaturan peralatan, mengisi kembali stok di masa depan untuk menghemat biaya tetap yang tidak perlu.

Tingkat Akurasi Lebih Besar

Otak manusia dibatasi untuk melakukan tugas-tugas tertentu pada kecepatan tertentu, dan ketika pikiran tidak beroperasi pada tingkat yang sama, tidak seperti halnya memori sistem, kita bahkan lebih rentan membuat kesalahan.

Internet of Intelligent Things memiliki kekuatan untuk memecah sejumlah besar data yang masuk dan keluar melalui perangkat. Bagian terbaiknya adalah karena seluruh proses digerakkan oleh mesin dan perangkat lunak, proses ini dapat dilakukan tanpa campur tangan manusia, sehingga bebas kesalahan dan meningkatkan tingkat akurasi.

Misalnya, transaksi perbankan dan pembelian online rentan terhadap tingginya risiko aktivitas penipuan. Dengan gabungan kekuatan pemahaman manusia dan pembelajaran mesin IoT serta teknik kecerdasan buatan RPA, potensi penipuan dapat diramalkan sebelumnya, sehingga mencegah kerugian apa pun.

Analisis Preskriptif dan Prediktif untuk Analisis yang lebih baik

IOT yang dikombinasikan dengan AI akan memungkinkan mesin melakukan analisis prediktif. Analisis prediktif mengacu pada cabang analisis yang melihat data yang ada, dan berdasarkan hasilnya, analisis ini memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan. IoT dan AI dapat membantu membuat hasil prediktif ini dan hal ini dapat diturunkan lebih lanjut dengan analisis preskriptif untuk menangani hasil atau cara memilih hasil terbaik yang ingin disimpulkan oleh perusahaan.

Perusahaan akan dapat mendeteksi kemungkinan kecelakaan dan kegagalan terlebih dahulu dan melakukan pemeliharaan. Oleh karena itu, kemungkinan kerugian sangat berkurang karena kondisi telah terdeteksi bahkan sebelum kegagalan. Hal ini akan menambah manfaat besar dalam menghemat biaya perusahaan-perusahaan besar dan membantu mereka menghindari kemunduran dalam bisnis mereka.

Sistem maskapai penerbangan dapat menggunakan analisis prediktif untuk melihat pola fungsi sistem dan bahkan sebelum peringatan terjadi, sistem tersebut dapat memperkirakan cadangannya untuk menghindari kegagalan yang dapat menyebabkan waktu henti dalam operasi.

Peningkatan Kesuksesan dan Keterlibatan Pelanggan

Kepuasan dan keterlibatan pelanggan adalah tujuan bagi perusahaan mana pun. Perusahaan menyadari kekuatan AI dengan mengaktifkan chatbots untuk berinteraksi dengan pelanggan. Data pelanggan dengan pola pembelajaran mereka dapat digunakan untuk memberi mereka pengalaman yang lebih dipersonalisasi sesuai pilihan mereka dan menyelesaikan pertanyaan mereka dengan tepat.

Analisis Proses dapat menjadi lebih efektif jika kita fokus pada pendekatan yang tepat:

Kontras. Kita harus mengidentifikasi—dan menantang—asumsi yang mendasari status quo perusahaan atau industri. Ini adalah cara yang paling langsung dan sering kali merupakan cara yang paling ampuh untuk menemukan kembali bisnis atau proses karena selalu melihat apa yang selanjutnya dan apa yang dapat dilakukan untuk menjadikannya lebih baik.

Kombinasi. Kreativitas hadir dengan menghubungkan sistem yang berbeda agar terhubung untuk berkomunikasi agar lebih kuat

Paksaan. Seseorang harus melihat keterbatasan organisasi dan mempertimbangkan bagaimana keterbatasan tersebut dapat menjadi kekuatan.

Konteks. Jika Anda merenungkan bagaimana masalah yang serupa dengan masalah Anda diselesaikan dalam konteks yang sama sekali berbeda, wawasan mengejutkan mungkin muncul yang membantu mengungkap ide-ide baru yang selanjutnya dapat diupayakan untuk inovasi atau menyusun strategi fakta untuk menyelesaikan masalah yang ada.

Drone dan robot digunakan untuk mengotomatiskan fungsi dan proses berulang yang dilakukan manusia serta membantu mempersingkat waktu siklus dan memberdayakan mereka untuk mendorong perubahan. Untuk sepenuhnya memanfaatkan manfaat AI, perusahaan harus mempertimbangkan kembali desain proses dan aktivitas peningkatan proses dengan AI. Manajer Produk dan pemilik Fungsional harus bekerja sama dengan pemangku kepentingan bisnis terkait dalam perjalanan transformasi ini. Hal ini harus dimulai dengan desain tingkat tinggi yang diikuti dengan alur proses terperinci dan metrik perbaikan untuk menunjukkan efisiensi biaya dan waktu sebelum dan sesudah desain transformasi. AI adalah sarana untuk berlayar, ini adalah awal dari era baru untuk mentransformasi bisnis Anda.

Artikel ditulis oleh Sumesh Menon

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/