Inteligența artificială și IOT în Process Design Thinking și Re-Engineering

De Sumesh Menon

Proiectarea proceselor și gândirea au produs schimbări profunde în ultimii câțiva ani, după ce AI și-a făcut călătoria în existență. Companiile obișnuiau să aibă sisteme independente pentru operarea funcțiilor lor de afaceri, iar sistemele lor au fost proiectate într-o eră în care tendințele de eficiență operațională nu știau cum va lua viitorul pentru aceste sisteme să accelereze cu transformarea AI.

Odată cu preluarea sistemelor ERP pe piață, companiile au început să-și regândească operațiunile de sistem și au început să aibă operațiunile lor de afaceri implementate cu magazine mari precum Oracle și SAP cu ofertele lor de produse. Aceste sisteme au oferit multe soluții de vârf și procese complexe de afaceri pentru diferite cerințe ale industriei, care trebuiau implementate cu multă ușurință cu ofertele lor vanilie.

Când operațiunile erau mai complexe, aceste sisteme ERP au fost adaptate pentru a face multe schimbări de proces, ca nevoie de timp pentru afaceri, și a oferit mult mai mult în momentul în care afacerea se putea baza pe aceste sisteme pentru a genera rapoarte automate, alerte pentru eșecuri, închiderea operațiunilor de sfârșit de lună a afacerilor cu postare în Registrul general.

Odată cu apariția inteligenței artificiale și a învățării automate, perspectiva gândirii proceselor și a designului s-au schimbat acum mult mai multe variante. Acest lucru creează noi perspective care ajută la îmbunătățirea procesului decizional în lanțul de aprovizionare, de la îmbunătățirea operațiunilor de primă linie, la alegeri strategice, cum ar fi selectarea modelelor de operare a lanțului de aprovizionare potrivite și a lanțului de aprovizionare potrivit pentru produs sau serviciu.

Procesele de afaceri care au fost construite anterior pe aceste sisteme ERP și tehnologii de internet pot acum, cu AI, să aducă un set complet de regândire a proceselor pentru ca companiile să înceapă să își analizeze procesele; și cum acest lucru se poate schimba acum pentru a fi mai eficient față de versiunea anterioară. AI și învățarea automată pot face lucruri pe care sistemele ERP singure nu le-ar putea oferi pe cont propriu.

Inteligența artificială și învățarea automată cu analiza datelor mari pot ajuta afacerile să informeze și să optimizeze alegerile de proiectare cu gândirea cognitivă, făcând oamenii mai inteligenți cu procesul de planificare și luare a deciziilor mai rapid și mai eficient. Cu tehnologia Blockchain și Big Data, analiza lanțului de aprovizionare poate fi mai proactivă și mai receptivă, ceea ce ajută afacerile să obțină o imagine sănătoasă a fiecărei entități din lanțul de aprovizionare pentru a realiza soluțiile care pot fi personalizate și adaptate nevoilor clienților.

Unele dintre domeniile tehnologice în care AI poate transforma cu adevărat operațiunile de afaceri și poate duce la reproiectarea proceselor sunt sistemele Vision, sistemele de vorbire, procesarea limbajului natural, sistemele expert, învățarea automată și automatizarea proceselor de robotică. De asemenea, acest lucru poate ajuta la o mai bună planificare și programare a operațiunilor în funcțiile de producție și depozit.

În timp ce automatizarea poate înlocui toate sarcinile repetitive cu roboți care funcționează cu un set predefinit de motoare de reguli, AI poate îmbunătăți și mai mult procesele ERP cu date operaționale din care să învețe și să fie suficient de cognitivă pentru a ajuta la luarea unor decizii operaționale mai bune cu tehnici de învățare automată.

AI combinat cu sistemul ERP cu date operaționale gestionate de Big Data analytics poate remodela companiile de astăzi în gândirea și aplicarea procesului de reproiectare la un nivel mai mare de reproiectare. Băncile, asistența medicală, companiile de asigurări sunt unele dintre verticalele care folosesc deja AI pentru a-și îndeplini unele dintre sarcinile repetitive și cu roboti de chat pentru a interacționa cu oamenii pentru a oferi răspunsuri la întrebările frecvente sau la probleme, făcând serviciul clienți mai rapid și mai eficient.

Deși acest lucru duce la teama ca locurile de muncă să fie înlocuite de AI, dar celălalt bun pe care îl putem vedea de la AI este că același personal se poate concentra pe alte activități din cadrul organizației pentru a fi mai productiv și pentru a ajuta AI să furnizeze mai multe informații pentru a le crea și a construi mai multe. robust în fiecare zi pentru a ajuta aceste sisteme AI să funcționeze mai perfect.

Creativitatea vine cu „doar conectarea lucrurilor”; multe mișcări inteligente de afaceri provin din legarea de produse sau servicii care par independente unele de altele. Odată ce identificăm ce combinație de activități poate ajuta să o facem mai semnificativă și mai valoroasă, atunci ar trebui să le combinăm pentru a face un produs mai bun livrabil

IOT poate ajuta la furnizarea de mai multă valoare AI prin faptul că sistemele conectate vorbesc între ele. Sistemele generează date uriașe care pot fi folosite pentru a învăța tiparele comportamentului lor, iar acestea pot fi adaptate în continuare de AI pentru luarea deciziilor operaționale, făcând inferențe cognitive semnificative pentru a ajuta afacerea să funcționeze mai eficient. Internetul lucrurilor inteligente face ca aplicațiile IoT să-și realizeze întregul potențial. Inteligența artificială și învățarea automată aduc informații mai detaliate despre date într-un ritm mai rapid. Întreprinderile așteaptă cu nerăbdare să folosească internetul lucrurilor inteligente pentru a culege beneficiile

Cu AI și IOT, companiile trebuie acum să se regândească la modul în care procesul lor end-to-end poate fi transformat, care acum operează doar pe procesele și operațiunile tranzacționale la o transformare mult mai mare; care poate ajuta mai strategic în timpul operațiunii și utilizării sistemelor conectate.

Eficiență operațională mai mare

Predicțiile făcute prin inteligența artificială bazate pe tiparele învățate sunt extrem de utile în ceea ce privește creșterea eficienței operaționale a afacerii. Perspectivele aprofundate combinate obținute prin inteligența artificială pot fi folosite pentru a îmbunătăți procesele generale de afaceri, ceea ce poate duce la creșterea eficienței operaționale și la scăderea costurilor.

Cu previziuni precise bazate pe modele, puteți obține informații despre costuri și sarcinile consumatoare de timp din afacerea dvs. și le puteți automatiza pentru a crește nivelurile de eficiență. Mai mult, pentru companiile care lucrează la scară mare cu produse auto și inginerie ridicate, cunoștințele obținute prin sistemele IOT și AI combinate le pot ajuta să-și reproiecteze procesele, să îmbunătățească configurațiile echipamentelor, să reînnoiască stocurile pentru a economisi costuri fixe inutile.

Niveluri de precizie mai mari

Creierul uman este limitat să îndeplinească anumite sarcini într-un anumit ritm, iar atunci când mințile nu funcționează la aceleași niveluri, ceea ce nu este cazul ca în cazul memoriei sistemelor, suntem și mai predispuși la greșeli.

Internetul lucrurilor inteligente are puterea de a descompune cantități mari de date care vin și trec prin dispozitive. Cea mai bună parte este că, deoarece întregul proces este condus de mașini și software, poate fi efectuat fără nicio intervenție umană, ceea ce îl face fără erori și îmbunătățește ratele de precizie.

De exemplu, tranzacțiile bancare și de cumpărare online sunt predispuse la riscuri mari de activități frauduloase. Cu puterea combinată a înțelegerii umane și a învățării automate IoT și a tehnicilor RPA ale inteligenței artificiale, potențialele fraude pot fi prevăzute în avans, prevenind astfel orice pierderi.

Analize prescriptive și predictive pentru o analiză mai bună

IOT combinat cu AI va permite mașinilor să efectueze analize predictive. Analiza predictivă se referă la o ramură de analiză care analizează datele existente și, pe baza rezultatelor, prezice posibile evenimente viitoare. IoT și AI pot ajuta la obținerea acestui rezultat predictiv, iar acest lucru poate fi redus în continuare cu analize prescriptive pentru a trata rezultatele sau cum să selecteze cel mai bun rezultat pe care compania ar dori să-l deducă.

Companiile vor putea detecta eventualele accidente și defecțiuni în avans și vor putea lucra la întreținerea acestora. Datorită acestui fapt, șansele de pierderi sunt foarte reduse, deoarece condițiile sunt detectate chiar înainte de defecțiune. Acest lucru va aduce beneficii uriașe în economisirea costurilor companiilor mari și ajutându-le să evite eșecurile în afacerea lor.

Sistemele companiilor aeriene pot utiliza analiza predictivă pentru a vedea tiparul de funcționare a sistemului și chiar înainte de apariția alertei, poate prevedea din timp pentru backup-urile pentru a evita orice defecțiuni care pot cauza opriri în operațiuni.

Succesul și implicarea clienților crescute

Satisfacția și implicarea clienților sunt obiectivele oricărei corporații. Companiile realizează puterea inteligenței artificiale, permițând chatbot-urilor pentru a interacționa cu clienții. Datele clienților cu modelele lor de învățare pot fi folosite pentru a le oferi o experiență mai personalizată conform alegerilor lor și pentru a-și rezolva întrebările în consecință.

Analiza proceselor poate fi și mai eficientă odată ce ne concentrăm pe abordarea corectă:

Contrast. Ar trebui să identifice – și să provoace – ipotezele care stau la baza status quo-ului companiei sau industriei. Acesta este cel mai direct și adesea cel mai puternic mod de a reinventa o afacere sau un proces, deoarece vede întotdeauna ce urmează și ce se poate face pentru a o îmbunătăți.

Combinație. Creativitatea vine cu conectarea sistemelor disparate pentru a fi conectat pentru a comunica pentru a-l face mai puternic

Constrângere. Ar trebui să se uite la limitările unei organizații și să se ia în considerare modul în care acestea ar putea deveni punctele forte.

Context. Dacă reflectați asupra modului în care o problemă similară cu a dvs. a fost rezolvată într-un context complet diferit, pot apărea perspective surprinzătoare care vă ajută la descoperirea de noi idei care pot fi urmărite în continuare pentru inovare sau pentru a stabili strategiile pentru rezolvarea problemelor existente.

Dronele și roboții sunt folosiți pentru a automatiza funcțiile și procesele repetitive umane și pentru a ajuta la scurtarea timpului ciclului și pentru a le împuternici să conducă schimbarea. Pentru a utiliza pe deplin beneficiile AI, companiile ar trebui să regândească proiectarea proceselor și activitățile de îmbunătățire a proceselor, luând în considerare AI. Managerii de produs și proprietarii funcționali ar trebui să colaboreze împreună cu părțile interesate relevante de afaceri în această călătorie de transformare. Aceasta ar trebui să înceapă cu o proiectare la nivel înalt, urmată de fluxuri detaliate de proces și de măsurători de îmbunătățire pentru a arăta eficiența costurilor și a timpului înainte și după proiectarea transformării. AI este un mijloc de a naviga, este un început către o nouă eră pentru transformarea afacerii tale.

Articol scris de Sumesh Menon

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Mintând viitorul cu Adryenn Ashley. Accesați Aici.
• Cumpărați și vindeți acțiuni în companii PRE-IPO cu PREIPO®. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/