Sztuczna inteligencja i IOT w myśleniu o projektowaniu procesów i ponownej inżynierii

Sumesh Menon

Projektowanie procesów i myślenie dokonały głębokich zmian w ciągu ostatnich kilku lat po tym, jak sztuczna inteligencja rozpoczęła swoją podróż. Przedsiębiorstwa miały kiedyś niezależne systemy do obsługi swoich funkcji biznesowych, a ich systemy były projektowane w epoce trendów w wydajności operacyjnej, w której nie było wiadomo, jak potoczy się przyszłość tych systemów, aby przyspieszyć transformację AI.

Wraz z pojawieniem się na rynku systemów ERP, firmy zaczęły na nowo przemyśleć swoje operacje systemowe i zaczęły wdrażać operacje biznesowe w dużych sklepach, takich jak Oracle i SAP, wraz z ich ofertami produktów. Systemy te oferowały wiele zaawansowanych rozwiązań i złożonych procesów biznesowych dla różnych wymagań branżowych, które można było z łatwością wdrożyć dzięki ich podstawowej ofercie.

Kiedy operacje, w których te systemy ERP były bardziej złożone, były dostosowane do wprowadzania wielu zmian procesowych w miarę potrzeby czasu dla firm i oferowały znacznie więcej w czasie, gdy firma mogła polegać na tych systemach w celu generowania automatycznych raportów, alertów o awariach, zamykanie operacji na koniec miesiąca działalności z księgowaniem w księdze głównej.

Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego perspektywa myślenia procesowego i projektowania zmieniła się znacznie bardziej. Tworzy to nowe spostrzeżenia, które pomagają usprawnić podejmowanie decyzji w łańcuchu dostaw, od usprawnienia operacji na pierwszej linii, po strategiczne wybory, takie jak wybór odpowiednich modeli operacyjnych łańcucha dostaw i właściwego łańcucha dostaw dla produktu lub usługi.

Procesy biznesowe, które wcześniej były zbudowane na tych systemach ERP i technologiach internetowych, mogą teraz, dzięki sztucznej inteligencji, zapewnić firmom kompletny zestaw ponownego przemyślenia procesów, aby mogły zacząć przyglądać się ich procesom; i jak można to teraz zmienić, aby było bardziej wydajne w stosunku do poprzedniej wersji. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą robić rzeczy, których same systemy ERP nie byłyby w stanie zaoferować samodzielnie.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wraz z analizą dużych zbiorów danych mogą pomóc firmom w informowaniu i optymalizowaniu wyborów projektowych dzięki myśleniu kognitywnemu, dzięki czemu ludzie stają się mądrzejsi dzięki szybszemu i wydajniejszemu procesowi planowania i podejmowania decyzji. Dzięki technologii Blockchain i dużym zbiorom danych analityka łańcucha dostaw może być bardziej proaktywna i responsywna, co pomaga firmom uzyskać pełny obraz każdego podmiotu w łańcuchu dostaw, aby zrealizować rozwiązania, które można dostosować i dostosować do potrzeb klienta.

Niektóre obszary technologiczne, w których sztuczna inteligencja może naprawdę zmienić działalność biznesową i doprowadzić do przeprojektowania procesów, to systemy wizyjne, systemy mowy, przetwarzanie języka naturalnego, systemy eksperckie, uczenie maszynowe i automatyzacja procesów w robotyce. Może to również pomóc w lepszym planowaniu i harmonogramowaniu operacji w funkcjach produkcyjnych i magazynowych.

Podczas gdy automatyzacja może zastąpić wszystkie powtarzalne zadania robotami działającymi na podstawie wcześniej zdefiniowanego zestawu silników reguł, sztuczna inteligencja może jeszcze bardziej udoskonalić procesy ERP dzięki danym operacyjnym, z których można się uczyć i być wystarczająco kognitywnym, aby pomóc podejmować lepsze decyzje operacyjne za pomocą technik uczenia maszynowego.

Sztuczna inteligencja w połączeniu z systemem ERP z danymi operacyjnymi zarządzanymi przez analitykę Big Data może przekształcić dzisiejsze firmy w ich myśleniu o przeprojektowaniu procesów i zastosowaniu ich do wyższego poziomu przeprojektowania. Banki, opieka zdrowotna, firmy ubezpieczeniowe to tylko niektóre branże, które już wykorzystują sztuczną inteligencję do wykonywania niektórych swoich powtarzalnych zadań oraz boty czatu do interakcji z ludźmi w celu udzielania odpowiedzi na często zadawane pytania lub problemy, dzięki czemu obsługa klienta jest szybsza i bardziej wydajna.

Chociaż powoduje to obawę, że miejsca pracy zostaną zastąpione przez sztuczną inteligencję, ale innym dobrem, jakie widzimy w sztucznej inteligencji, jest to, że ten sam personel może skupić się na innych działaniach w organizacji, aby być bardziej produktywnym i pomóc AI w dostarczaniu większej ilości informacji, aby uczynić i zbudować bardziej solidne każdego dnia, aby pomóc tym systemom sztucznej inteligencji działać płynniej.

Kreatywność polega na „po prostu łączeniu rzeczy”; wiele mądrych posunięć biznesowych wynika z łączenia produktów lub usług, które wydają się od siebie niezależne. Kiedy już ustalimy, która kombinacja działań może sprawić, że będzie bardziej znacząca i bardziej wartościowa, powinniśmy je połączyć, aby stworzyć produkt lepiej dostarczalny

IOT może pomóc w zapewnieniu większej wartości sztucznej inteligencji dzięki temu, że połączone systemy komunikują się ze sobą. Systemy generują ogromne dane, które można wykorzystać do poznania wzorców ich zachowań, które mogą być dalej dostosowywane przez sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji operacyjnych poprzez wyciąganie znaczących wniosków poznawczych, aby pomóc w skuteczniejszym funkcjonowaniu biznesu. Internet Rzeczy Inteligentnych sprawia, że ​​aplikacje IoT w pełni wykorzystują swój potencjał. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dostarczają bardziej szczegółowe informacje o danych w szybszym tempie. Przedsiębiorstwa nie mogą się doczekać wykorzystania Internetu inteligentnych rzeczy, aby czerpać korzyści

Dzięki AI i IOT firmy muszą teraz ponownie przemyśleć, w jaki sposób można przekształcić ich kompleksowy proces, który teraz działa tylko na procesach i operacjach transakcyjnych, do znacznie większej transformacji; które mogą pomóc bardziej strategicznie podczas obsługi i korzystania z połączonych systemów.

Większa wydajność operacyjna

Prognozy dokonywane przez sztuczną inteligencję na podstawie wyuczonych wzorców są bardzo przydatne w zwiększaniu efektywności operacyjnej biznesu. Połączone dogłębne spostrzeżenia uzyskane dzięki sztucznej inteligencji można wykorzystać do usprawnienia ogólnych procesów biznesowych, co może skutkować zwiększeniem wydajności operacyjnej i obniżeniem kosztów.

Dzięki dokładnym prognozom opartym na wzorcach możesz uzyskać wgląd w koszty i czasochłonne zadania w swojej firmie oraz zautomatyzować je, aby zwiększyć poziom wydajności. Co więcej, w przypadku firm działających na dużą skalę w branży motoryzacyjnej i inżynieryjnej, spostrzeżenia uzyskane dzięki połączonym systemom IOT i sztucznej inteligencji mogą pomóc im przeprojektować procesy, ulepszyć konfigurację sprzętu, uzupełnić zapasy z wyprzedzeniem, aby zaoszczędzić na niepotrzebnych kosztach stałych.

Większe poziomy dokładności

Ludzkie mózgi są ograniczone do wykonywania pewnych zadań w określonym tempie, a kiedy umysły nie działają na tych samych poziomach, co nie ma miejsca w przypadku pamięci systemów, jesteśmy jeszcze bardziej podatni na popełnianie błędów.

Internet inteligentnych rzeczy ma moc rozkładania dużych ilości danych przychodzących i wychodzących przez urządzenia. Najlepsze w tym jest to, że ponieważ cały proces jest sterowany przez maszynę i oprogramowanie, można go wykonać bez jakiejkolwiek interwencji człowieka, co czyni go wolnym od błędów i poprawia wskaźniki dokładności.

Na przykład transakcje bankowe i zakupy online są podatne na wysokie ryzyko oszukańczych działań. Dzięki połączonej sile ludzkiego zrozumienia i uczenia maszynowego IoT oraz technik RPA sztucznej inteligencji, potencjalne oszustwa można przewidzieć z wyprzedzeniem, zapobiegając w ten sposób wszelkim stratom.

Analityka preskryptywna i predykcyjna dla lepszej analizy

IOT w połączeniu ze sztuczną inteligencją umożliwi maszynom przeprowadzanie analiz predykcyjnych. Analityka predykcyjna odnosi się do gałęzi analizy, która analizuje istniejące dane i na podstawie wyników przewiduje możliwe przyszłe zdarzenia. IoT i sztuczna inteligencja mogą pomóc w uzyskaniu tego przewidywalnego wyniku, który można dodatkowo obniżyć za pomocą analiz preskryptywnych, aby poradzić sobie z wynikami lub wybrać najlepszy wynik, który firma chciałaby wywnioskować.

Firmy będą mogły z wyprzedzeniem wykrywać ewentualne wpadki i awarie oraz pracować nad ich utrzymaniem. Z tego powodu szanse na straty są znacznie zmniejszone, ponieważ warunki są wykrywane jeszcze przed awarią. Przyniesie to ogromne korzyści w zakresie oszczędności kosztów dużych firm i pomoże im uniknąć niepowodzeń w ich działalności.

Systemy linii lotniczych mogą korzystać z analizy predykcyjnej, aby zobaczyć wzorzec funkcjonowania systemu, a nawet przed wystąpieniem alertu mogą przewidzieć z wyprzedzeniem kopie zapasowe, aby uniknąć wszelkich awarii, które mogą spowodować przestoje w operacjach.

Zwiększony sukces i zaangażowanie klientów

Zadowolenie i zaangażowanie klientów to cele każdej korporacji. Firmy zdają sobie sprawę z potęgi sztucznej inteligencji, umożliwiając chatbotom interakcję z klientami. Dane klientów wraz z ich wzorcami uczenia się mogą być wykorzystywane do zapewnienia im bardziej spersonalizowanego doświadczenia zgodnie z ich wyborami i odpowiedniego rozwiązywania ich zapytań.

Analiza procesu może być jeszcze bardziej skuteczna, gdy skupimy się na właściwym podejściu:

Kontrast. Należy zidentyfikować – i zakwestionować – założenia leżące u podstaw status quo firmy lub branży. Jest to najbardziej bezpośredni i często najpotężniejszy sposób na ponowne wymyślenie firmy lub procesu, ponieważ zawsze widzi, co dalej i co można zrobić, aby było lepiej

Połączenie. Kreatywność wiąże się z łączeniem różnych systemów w celu komunikacji w celu zwiększenia ich wydajności

Przymus. Należy spojrzeć na ograniczenia organizacji i zastanowić się, w jaki sposób mogą one faktycznie stać się jej mocnymi stronami.

Kontekst. Jeśli zastanowisz się, jak problem podobny do twojego został rozwiązany w zupełnie innym kontekście, mogą pojawić się zaskakujące spostrzeżenia, które pomogą odkryć nowe pomysły, które można dalej realizować w celu wprowadzenia innowacji lub opracować strategię rozwiązania istniejących problemów

Drony i roboty są wykorzystywane do automatyzacji powtarzalnych funkcji i procesów człowieka oraz pomagają skrócić czas cyklu i umożliwić im wprowadzanie zmian. Aby w pełni wykorzystać zalety sztucznej inteligencji, firmy powinny ponownie przemyśleć projektowanie procesów i działania związane z doskonaleniem procesów z uwzględnieniem sztucznej inteligencji. Menedżerowie produktu i właściciele funkcjonalni powinni wspólnie współpracować z odpowiednimi interesariuszami biznesowymi w tej podróży transformacyjnej. Powinno to rozpocząć się od projektu wysokiego poziomu, po którym następują szczegółowe przepływy procesów i metryki poprawy, aby pokazać efektywność kosztową i czasową przed i po zaprojektowaniu transformacji. Sztuczna inteligencja to sposób na przepłynięcie, to początek nowej ery przekształcania Twojej firmy.

Artykuł napisany przez Sumesha Menona

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
• Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/