Искусственный интеллект и Интернет вещей в процессе проектирования мышления и реинжиниринга

Сумеш Менон

Дизайн процессов и мышление претерпели глубокие изменения за последние несколько лет после того, как ИИ начал свое существование. Раньше компании имели независимые системы для выполнения своих бизнес-функций, и их системы были разработаны в эпоху тенденций в области операционной эффективности, не зная, как в будущем эти системы будут развиваться с преобразованием ИИ.

С приходом на рынок ERP-систем компании начали переосмысливать свои системные операции и начали осуществлять свои бизнес-операции с крупными магазинами, такими как Oracle и SAP, с их предложениями продуктов. Эти системы предлагали множество высокотехнологичных решений и сложных бизнес-процессов для различных отраслевых требований, которые можно было легко реализовать с помощью их ванильных предложений.

Когда операции были более сложными, эти ERP-системы были адаптированы для внесения многих изменений в процессы по мере необходимости для бизнеса, и они предлагали гораздо больше в то время, когда бизнес мог полагаться на эти системы для создания автоматических отчетов, оповещения о сбоях, закрытие операций в конце месяца с публикацией в Главной книге.

С появлением искусственного интеллекта и машинного обучения перспектива процессного мышления и дизайна значительно изменилась. Это создает новые идеи, которые помогают улучшить процесс принятия решений в цепочке поставок, начиная с улучшения операций на переднем крае и заканчивая стратегическим выбором, таким как выбор правильных операционных моделей цепочки поставок и правильной цепочки поставок для продукта или услуги.

Бизнес-процессы, которые ранее были построены на этих ERP-системах и интернет-технологиях, теперь с помощью ИИ могут принести компаниям полный набор переосмысления процессов, чтобы они могли начать смотреть на свои процессы; и как это теперь может измениться, чтобы быть более эффективным по сравнению с предыдущей версией. ИИ и машинное обучение могут делать то, что сами по себе ERP-системы предложить не могут.

Искусственный интеллект и машинное обучение с аналитикой больших данных могут помочь бизнесу информировать и оптимизировать выбор дизайна с помощью когнитивного мышления, делая людей умнее за счет более быстрого и эффективного планирования и принятия решений. Благодаря технологии Blockchain и большим данным аналитика цепочки поставок может быть более активной и оперативной, что поможет бизнесу получить целостную картину каждого объекта в цепочке поставок, чтобы реализовать решения, которые можно настраивать и адаптировать к потребностям клиентов.

Некоторые из технологических областей, в которых ИИ может действительно трансформировать бизнес-операции и привести к перепроектированию процессов, — это системы машинного зрения, речевые системы, обработка естественного языка, экспертные системы, машинное обучение и автоматизация процессов робототехники. Кроме того, это может помочь в улучшении планирования и планирования операций в производственных и складских функциях.

В то время как автоматизация может заменить все повторяющиеся задачи роботами, которые работают с заранее определенным набором механизмов правил, ИИ может еще больше улучшить процессы ERP с помощью операционных данных, чтобы учиться и быть достаточно когнитивным, чтобы помочь принимать более эффективные оперативные решения с помощью методов машинного обучения.

ИИ в сочетании с ERP-системой с операционными данными, управляемыми аналитикой больших данных, может сегодня изменить компании в их мышлении о реорганизации процессов и применении к более высокому уровню реинжиниринга. Банки, здравоохранение, страховые компании — вот некоторые из вертикалей, которые уже используют ИИ для выполнения некоторых повторяющихся задач и чат-ботов для взаимодействия с людьми, чтобы давать ответы на часто задаваемые вопросы или проблемы, что делает обслуживание клиентов более быстрым и эффективным.

Хотя это вызывает опасение, что рабочие места будут заменены ИИ, но другое преимущество, которое мы можем видеть в ИИ, заключается в том, что тот же персонал может сосредоточиться на других видах деятельности в организации, чтобы быть более продуктивным и помогать ИИ предоставлять больше информации, чтобы каждый день делать и укреплять его, чтобы помочь этим системам ИИ функционировать более плавно.

Творчество приходит с «просто соединением вещей»; многие умные бизнес-движения исходят из объединения продуктов или услуг, которые кажутся независимыми друг от друга. Как только мы определим, какая комбинация действий может помочь сделать его более значимым и более ценным, мы должны объединить их, чтобы сделать продукт с лучшим результатом.

Интернет вещей может повысить ценность искусственного интеллекта за счет взаимодействия подключенных систем друг с другом. Системы генерируют огромные данные, которые можно использовать для изучения моделей их поведения, и они могут быть дополнительно адаптированы ИИ для принятия оперативных решений путем создания значимых когнитивных выводов, чтобы помочь бизнесу работать более эффективно. Интернет интеллектуальных вещей позволяет приложениям IoT полностью реализовать свой потенциал. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют быстрее получать более подробные данные. Предприятия с нетерпением ждут возможности использовать Интернет интеллектуальных вещей, чтобы воспользоваться преимуществами

Благодаря ИИ и IoT компаниям теперь необходимо переосмыслить, как можно преобразовать их сквозной процесс, который теперь работает только с транзакционными процессами и операциями, в гораздо более масштабную трансформацию; это может помочь более стратегически при эксплуатации и использовании подключенных систем.

Повышение операционной эффективности

Прогнозы, сделанные с помощью искусственного интеллекта на основе изученных закономерностей, очень полезны с точки зрения повышения операционной эффективности бизнеса. Объединение глубоких знаний, полученных с помощью искусственного интеллекта, можно использовать для улучшения общих бизнес-процессов, что может привести к повышению операционной эффективности и снижению затрат.

Благодаря точным прогнозам, основанным на шаблонах, вы можете получить представление о стоимостных и трудоемких задачах в своем бизнесе и автоматизировать их для повышения уровня эффективности. Более того, компаниям, работающим в больших масштабах с высокими автомобильными и инженерными разработками, информация, полученная с помощью систем Интернета вещей и искусственного интеллекта, может помочь им перепроектировать свои процессы, улучшить настройки оборудования, заранее пополнить запасы, чтобы сэкономить на ненужных фиксированных затратах.

Более высокие уровни точности

Человеческий мозг ограничен выполнением определенных задач с определенной скоростью, и когда разум не работает на тех же уровнях, что не так, как в случае с памятью систем, мы еще более склонны совершать ошибки.

Интернет интеллектуальных вещей способен разбивать большие объемы данных, поступающих и проходящих через устройства. Самое приятное в этом то, что, поскольку весь процесс управляется машиной и программным обеспечением, его можно выполнять без какого-либо вмешательства человека, что делает его безошибочным и повышает точность.

Например, банковские операции и транзакции онлайн-покупок подвержены высокому риску мошеннических действий. Благодаря сочетанию возможностей человеческого понимания, машинного обучения Интернета вещей и методов RPA искусственного интеллекта потенциальные мошенничества можно предвидеть заранее, что предотвращает любые убытки.

Предписывающая и предиктивная аналитика для лучшего анализа

Интернет вещей в сочетании с искусственным интеллектом позволит машинам выполнять прогнозный анализ. Предиктивная аналитика относится к области анализа, которая рассматривает существующие данные и на основе результатов предсказывает возможные будущие события. Интернет вещей и искусственный интеллект могут помочь сделать этот предсказуемый результат, и его можно дополнительно снизить с помощью предписывающей аналитики, чтобы иметь дело с результатами или с тем, как выбрать лучший результат, который компания хотела бы вывести.

Компании смогут заранее обнаруживать возможные сбои и сбои и работать над их устранением. Благодаря этому вероятность потерь значительно снижается, поскольку условия обнаруживаются еще до отказа. Это добавит огромные преимущества в экономии затрат крупных компаний и поможет им избежать неудач в их бизнесе.

Системы авиакомпаний могут использовать прогнозный анализ, чтобы увидеть схему функционирования системы, и даже до того, как произойдет оповещение, они могут заранее предвидеть резервное копирование, чтобы избежать любых сбоев, которые могут привести к простою операций.

Увеличение успеха и вовлеченности клиентов

Удовлетворение потребностей клиентов и вовлеченность являются целями для любой корпорации. Компании осознают мощь ИИ, используя чат-ботов для взаимодействия с клиентами. Данные клиентов с их шаблонами обучения могут быть использованы для предоставления им более персонализированного опыта в соответствии с их выбором и соответствующим решением их запросов.

Анализ процессов может стать еще более эффективным, если мы сосредоточимся на правильном подходе:

контраст. Нужно определить — и оспорить — предположения, лежащие в основе статус-кво компании или отрасли. Это самый прямой и часто самый мощный способ заново изобрести бизнес или процесс, поскольку он всегда видит, что будет дальше и что можно сделать, чтобы сделать его лучше.

Сочетание. Креативность приходит с подключением разрозненных систем, чтобы они могли общаться, чтобы сделать их более мощными.

скованность. Нужно смотреть на ограничения организации и думать, как они могут на самом деле стать сильными сторонами.

Контекст. Если вы задумаетесь о том, как проблема, похожая на вашу, была решена в совершенно другом контексте, могут возникнуть удивительные идеи, которые помогут раскрыть новые идеи, которые можно использовать для инноваций, или выработать стратегию решения существующих проблем.

Дроны и роботы используются для автоматизации повторяющихся функций и процессов, выполняемых человеком, и помогают сократить время цикла и дать им возможность управлять изменениями. Чтобы в полной мере использовать преимущества ИИ, компаниям следует переосмыслить разработку процессов и мероприятия по улучшению процессов с учетом ИИ. Менеджеры по продукту и функциональные владельцы должны совместно работать вместе с соответствующими заинтересованными сторонами в этом пути трансформации. Это должно начинаться с высокоуровневого проектирования, за которым следуют подробные потоки процессов и показатели улучшения, чтобы показать эффективность затрат и времени до и после проектирования преобразования. ИИ — это средство преодоления препятствий, это начало новой эры преобразования вашего бизнеса.

Статья написана Сумеш Менон

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
• Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
• Источник: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/