בינה מלאכותית ו-IOT בחשיבה והנדסה מחדש של עיצוב תהליכים

מאת סומש מנון

עיצוב תהליכים וחשיבה עשו שינויים עמוקים בשנים האחרונות לאחר שה-AI עשתה את מסע הקיום. בעבר היו לחברות מערכות עצמאיות לתפעול הפונקציות העסקיות שלהן והמערכות שלהן תוכננו בעידן עם מגמות ביעילות תפעולית מבלי לדעת כיצד העתיד יקבל את התפנית של מערכות אלו להתקדם עם השינוי בינה מלאכותית.

עם כניסת מערכות ERP לשוק החלו חברות לחשוב מחדש על פעולות המערכת שלהן והחלו ליישם את הפעילות העסקית שלהן עם חנויות גדולות כמו אורקל ו-SAP עם היצע המוצרים שלהן. מערכות אלו הציעו פתרונות מתקדמים רבים ותהליכים עסקיים מורכבים לדרישות תעשייתיות שונות שיושמו בקלות רבה עם הצעות הווניל שלהן.

כאשר הפעולות היו מורכבות יותר מערכות ה-ERP הללו הותאמו לבצע שינויים רבים בתהליכים כצורך זמן עבור העסקים, והיא הציעה הרבה יותר בזמן שבו העסק יכול היה להסתמך על מערכות אלו כדי ליצור דוחות אוטומטיים, התראות על כשלים, סגירת פעילות סוף החודש של העסק עם רישום ל-General Ledger.

עם הופעת הבינה המלאכותית ולמידת מכונה הפרספקטיבה של חשיבה ועיצוב תהליכים השתנתה כעת הרבה יותר. זה יוצר תובנות חדשות המסייעות לשפר את קבלת ההחלטות בשרשרת האספקה, כל הדרך משיפור הפעילות הקדמית, ועד לבחירות אסטרטגיות, כמו בחירת מודלים נכונים של שרשרת האספקה ​​ושרשרת אספקה ​​נכונה למוצר או לשירות.

התהליכים העסקיים שנבנו קודם לכן על מערכות ERP וטכנולוגיות אינטרנט אלה יכולים כעת עם AI להביא מערך שלם של חשיבה מחודשת לתהליכים כדי שחברות יתחילו להסתכל על התהליכים שלהן; וכיצד זה יכול להשתנות כעת כדי להיות יעיל יותר מהגרסה הקודמת. בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולות לעשות דברים שמערכות ה-ERP לבדן לא יכלו להציע לעשות בעצמן.

בינה מלאכותית ולמידת מכונה עם ניתוח נתונים ביג דאטה יכולים לעזור לעסק לספק מידע ואופטימיזציה של בחירות עיצוב עם חשיבה קוגניטיבית מה שהופך את בני האדם לחכמים יותר עם תהליך תכנון וקבלת החלטות מהיר ויעיל יותר. עם טכנולוגיית בלוקצ'יין וביג דאטה, ניתוח שרשרת האספקה ​​יכול להיות יותר פרואקטיבי ומגיב ועוזר לעסק לקבל תמונה בריאה של כל ישות בתוך שרשרת האספקה ​​כדי לממש את הפתרונות שניתן להתאים ולהתאים לצרכי הלקוח.

חלק מהתחומים הטכנולוגיים שבהם בינה מלאכותית יכולה באמת לשנות את הפעילות העסקית ולהוביל לתכנון מחדש של תהליכים הם עם מערכות Vision, מערכות דיבור, עיבוד שפה טבעית, מערכות מומחים, למידת מכונה ואוטומציה של תהליכי רובוטיקה. כמו כן, זה יכול לעזור בתכנון ותזמון טובים יותר של פעולות בפונקציות ייצור ומחסן.

בעוד האוטומציה יכולה להחליף את כל המשימות החוזרות על עצמן ברובוטים שפועלים עם מערכת מוגדרת מראש של מנועי חוקים, AI יכול לשפר עוד יותר את תהליכי ה-ERP עם נתונים תפעוליים שאפשר ללמוד מהם ולהיות קוגניטיביים מספיק כדי לעזור לקבל החלטות תפעוליות טובות יותר עם טכניקות למידת מכונה.

בינה מלאכותית בשילוב עם מערכת ERP עם נתונים תפעוליים המנוהלים על ידי Big Data Analytics יכולים לעצב מחדש את החברות כיום בחשיבה וביישום מחדש של התהליכים שלהן לרמה גבוהה יותר של הנדסה מחדש. בנקים, שירותי בריאות, חברות ביטוח הם חלק מהענפים שכבר משתמשים בבינה מלאכותית כדי לבצע חלק מהמשימות החוזרות על עצמם ועם צ'אט בוטים כדי ליצור אינטראקציה עם בני אדם כדי לספק תשובות לשאלות נפוצות או לבעיות שהופך את שירות הלקוחות למהיר ויעיל יותר.

אמנם זה גורם לחשש שהעבודות יוחלפו על ידי AI, אבל היתרון הנוסף שאנו יכולים לראות מ-AI הוא שאותו אנשי צוות יכולים להתמקד בפעילויות אחרות בתוך הארגון כדי להיות פרודוקטיביים יותר ולעזור לבינה מלאכותית לספק מידע נוסף כדי ליצור ולבנות אותו יותר. חזק מדי יום כדי לעזור למערכות הבינה המלאכותית הללו לתפקד בצורה חלקה יותר.

יצירתיות באה עם "רק לחבר דברים"; מהלכים עסקיים חכמים רבים מגיעים מקישור מוצרים או שירותים שנראים עצמאיים זה מזה. ברגע שנזהה איזה שילוב של פעילויות יכול לעזור להפוך אותו למשמעותי יותר ובעל ערך טוב יותר, עלינו לשלב את אלה כדי ליצור מוצר שניתן לספק טוב יותר

IOT יכול לעזור לספק יותר ערך לבינה מלאכותית על ידי כך שמערכות מחוברות מדברות זו עם זו. מערכות מייצרות נתונים עצומים שניתן להשתמש בהם כדי ללמוד את דפוסי ההתנהגות שלהן, ואלה יכולים להיות מותאמים עוד יותר על ידי AI לקבלת החלטות תפעוליות על ידי הסקת מסקנות קוגניטיביות משמעותיות כדי לעזור לעסק לתפקד בצורה יעילה יותר. האינטרנט של הדברים האינטליגנטים גורם ליישומי IoT לממש את מלוא הפוטנציאל שלהם. בינה מלאכותית ולמידת מכונה מביאים לשולחן תובנות נתונים מפורטות יותר בקצב מהיר יותר. ארגונים מצפים לעשות שימוש באינטרנט של דברים חכמים כדי לקצור את היתרונות

עם AI ו- IOT חברות צריכות כעת לחשוב מחדש כיצד ניתן להפוך את התהליך מקצה לקצה שלהן, שפועל כעת רק על תהליכי העסקאות והפעולות לטרנספורמציה הרבה יותר גדולה; שיכולים לעזור בצורה אסטרטגית יותר תוך כדי הפעלה ושימוש במערכות המחוברות.

יעילות תפעולית גדולה יותר

תחזיות שנעשו באמצעות בינה מלאכותית המבוססות על הדפוסים הנלמדים הן שימושיות ביותר במונחים של הגדלת היעילות התפעולית של העסק. תובנות מעמיקות משולבות המתקבלות באמצעות בינה מלאכותית יכולות לשמש לשיפור התהליכים העסקיים הכוללים, מה שיכול לגרום ליעילות תפעולית מוגברת ולהפחתת עלויות.

עם תחזיות מדויקות המבוססות על הדפוסים, אתה יכול לקבל תובנות לגבי עלויות ומשימות גוזלות זמן בעסק שלך ולהפוך אותן לאוטומטיות כדי להגביר את רמות היעילות. יתרה מכך, עבור חברות שעובדות בקנה מידה גדול עם רכב והנדסה גבוהים, התובנות המתקבלות באמצעות מערכות IOT ו-AI משולבות יכולות לעזור להן לעצב מחדש את התהליכים שלהן, לשפר את הגדרות הציוד, לחדש מלאי קדימה כדי לחסוך בעלויות קבועות מיותרות.

רמות דיוק גבוהות יותר

המוח האנושי מוגבל לבצע משימות מסוימות בקצב מסוים, וכאשר המוחות אינם פועלים באותן רמות, וזה לא המקרה כמו בזיכרון של מערכות, אנו מועדים אפילו יותר לטעות.

לאינטרנט של דברים חכמים יש את הכוח לפרק כמויות גדולות של נתונים המגיעים ועוברים דרך מכשירים. החלק הכי טוב בזה הוא שמכיוון שכל התהליך מונע על ידי מכונה ותוכנה, ניתן לבצע אותו ללא כל התערבות אנושית, מה שהופך אותו ללא טעויות ומשפר את שיעורי הדיוק.

לדוגמה, עסקאות בנקאות ורכישה מקוונות מועדות לסיכונים גבוהים של פעולות הונאה. עם הכוח המשולב של הבנה אנושית ולמידת מכונה של IoT וטכניקות RPA של בינה מלאכותית, ניתן לצפות מראש הונאות פוטנציאליות, ובכך למנוע הפסדים כלשהם.

ניתוח מרשם וחיזוי לניתוח טוב יותר

IOT בשילוב עם AI יאפשר למכונות לבצע ניתוח חזוי. ניתוח חיזוי מתייחס לענף של ניתוח שבוחן נתונים קיימים, ובהתבסס על התוצאות, הוא חוזה אירועים עתידיים אפשריים. IoT ובינה מלאכותית יכולים לעזור להשיג את התוצאה החזויה הזו וניתן לצמצם את זה עוד יותר עם ניתוח מרשם כדי להתמודד עם תוצאות או כיצד לבחור את התוצאה הטובה ביותר שהחברה תרצה להסיק.

חברות יוכלו לזהות מראש תקלות ותקלות אפשריות ולעבוד על תחזוקתם. בשל כך, הסיכויים להפסדים יורדים במידה רבה כאשר התנאים מתגלים עוד לפני כישלון. זה יוסיף יתרונות עצומים בחיסכון בעלויות של חברות גדולות ויעזור להן להימנע מכשלונות בעסק שלהן.

מערכות חברות תעופה יכולות להשתמש בניתוח חזוי כדי לראות את דפוס תפקוד המערכת ועוד לפני שההתראה מתרחשת היא יכולה לצפות מראש את הגיבויים כדי למנוע תקלות שעלולות לגרום להשבתה בפעילות.

הגברת הצלחת הלקוח ומעורבותם

שביעות רצון ומעורבות לקוחות הם המטרות של כל תאגיד. חברות מבינות את הכוח של AI על ידי הפעלת צ'אטבוטים לאינטראקציה עם לקוחות. ניתן להשתמש בנתוני הלקוחות עם דפוסי הלמידה שלהם כדי לספק להם חוויה אישית יותר לפי בחירתם ולפתור את השאלות שלהם בהתאם.

ניתוח תהליכים יכול להיות יעיל יותר ברגע שנתמקד בגישה הנכונה:

קונטרסט. יש לזהות - ולאתגר - את ההנחות העומדות בבסיס הסטטוס קוו של החברה או התעשייה. זוהי הדרך הישירה ביותר ולעיתים החזקה ביותר להמציא מחדש עסק או תהליך, מכיוון שהיא תמיד רואה מה הלאה ומה ניתן לעשות כדי לשפר אותו

קומבינציה. יצירתיות מגיעה עם חיבור בין מערכות שונות שיש להתחבר כדי לתקשר כדי להפוך אותה לחזקה יותר

אילוץ. יש להסתכל על מגבלות הארגון ולשקול כיצד הן עשויות להפוך למעשה לחוזקות.

הקשר. אם תהרהר כיצד נפתרה בעיה דומה לשלך בהקשר אחר לגמרי, עשויות לצוץ תובנות מפתיעות שיעזרו לחשוף רעיונות חדשים שניתן להמשיך ולקדם לחדשנות או לשרטט את העובדות לפתרון בעיות קיימות.

רחפנים ורובוטים משמשים לאוטומטיות של פונקציות ותהליכים חוזרים של בני אדם ולעזור לקצר את זמן המחזור ולהעצים אותם להניע את השינוי. כדי לנצל באופן מלא את היתרונות של AI, חברות צריכות לחשוב מחדש על תכנון התהליך ופעילויות שיפור התהליך עם AI. מנהלי מוצר ובעלי פונקציונליות צריכים לעבוד יחד עם מחזיקי העניין העסקיים הרלוונטיים במסע השינוי הזה. זה צריך להתחיל בתכנון ברמה גבוהה ואחריו תזרימי תהליכים מפורטים ומדדי שיפור כדי להראות את יעילות העלות והזמן לפני ואחרי תכנון השינוי. AI הוא אמצעי להפליג דרכו, זוהי התחלה לעידן חדש לשינוי העסק שלך.

המאמר נכתב על ידי סומש מנון

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
• קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
• מקור: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/