Proses Tasarımı Düşüncesinde ve Yeniden Mühendislikte Yapay Zeka ve Nesnelerin İnterneti

kaydeden Sumesh Menon

Süreç Tasarımı ve düşünme, yapay zekanın varoluş yolculuğunu gerçekleştirmesinin ardından son birkaç yılda derin değişiklikler yaptı. Şirketler, iş fonksiyonlarını yürütmek için bağımsız sistemlere sahipti ve sistemleri, operasyonel verimlilik trendlerinin olduğu, bu sistemlerin yapay zeka dönüşümüne adım atma sırasının gelecekte nasıl değişeceğinin bilinmediği bir dönemde tasarlandı.

ERP sistemlerinin pazara girmesiyle birlikte firmalar sistem operasyonlarını yeniden düşünmeye başladılar ve iş operasyonlarını Oracle, SAP gibi büyük mağazalarla, ürün teklifleriyle hayata geçirmeye başladılar. Bu sistemler, farklı endüstri gereksinimlerine yönelik, vanilya teklifleriyle çok daha kolay uygulanabilecek birçok üst düzey çözüm ve karmaşık iş süreci sunuyordu.

Operasyonlar daha karmaşık hale geldiğinde, bu ERP sistemleri birçok süreci gerçekleştirecek şekilde uyarlandığında, işletmelerin zamana ihtiyaç duyması nedeniyle çok daha fazlasını sunuyordu ve işletmenin otomatik raporlar, arıza uyarıları oluşturmak için bu sistemlere güvenebileceği bir zamanda çok daha fazlasını sunuyordu. İşletmenin ay sonu işlemlerini Genel Muhasebe'ye kayıt ederek kapatmak.

Yapay zeka ve makine öğreniminin ortaya çıkışıyla birlikte süreç düşüncesi ve tasarım perspektifi artık çok daha fazla değişti. Bu, ön saflardaki operasyonların iyileştirilmesinden doğru tedarik zinciri işletim modellerinin ve ürün veya hizmet için doğru tedarik zincirinin seçilmesi gibi stratejik seçimlere kadar tedarik zinciri karar verme sürecini iyileştirmeye yardımcı olan yeni bilgiler yaratır.

Daha önce bu ERP sistemleri ve internet teknolojileri üzerine inşa edilen iş süreçleri artık yapay zeka ile şirketlerin kendi süreçlerine bakmaya başlamaları için eksiksiz bir süreç yeniden düşünme seti sunabiliyor; ve bunun artık önceki sürüme göre daha verimli olacak şekilde nasıl değişebileceği. Yapay zeka ve makine öğrenimi, ERP sistemlerinin tek başına yapmayı sağlayamayacağı şeyleri yapabilir.

Yapay zeka ve büyük veri analitiği ile makine öğrenimi, işletmelerin bilişsel düşünme ile tasarım seçimlerini bilgilendirmesine ve optimize etmesine yardımcı olarak planlama ve karar verme süreçlerinde insanları daha akıllı hale getirerek daha hızlı ve daha verimli hale getirebilir. Blockchain teknolojisi ve büyük verilerle, tedarik zinciri analitiği daha proaktif ve duyarlı olabilir; bu da işletmenin, müşteri ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilecek ve uyarlanabilecek çözümleri gerçekleştirmek için tedarik zincirindeki her bir varlığın bütünsel bir resmini elde etmesine yardımcı olur.

Yapay zekanın iş operasyonlarını gerçekten dönüştürebileceği ve sürecin yeniden tasarlanmasına yol açabileceği teknolojik alanlardan bazıları Görüş sistemleri, konuşma sistemleri, doğal dil işleme, uzman sistemler, makine öğrenimi ve Robotik süreç otomasyonudur. Ayrıca bu, üretim ve depo fonksiyonlarındaki operasyonların daha iyi planlanmasına ve programlanmasına yardımcı olabilir.

Otomasyon, tüm tekrarlanan görevleri önceden tanımlanmış bir dizi kural motoruyla çalışan robotlarla değiştirebilirken, yapay zeka, ERP süreçlerini öğrenilebilecek operasyonel verilerle daha da geliştirebilir ve makine öğrenimi teknikleriyle daha iyi operasyonel kararlar almaya yardımcı olacak kadar bilişsel olabilir.

Büyük Veri analitiği tarafından yönetilen operasyonel verilerle ERP sistemi ile birleştirilen yapay zeka, bugün şirketleri süreç yeniden tasarlama düşüncesinde ve uygulamalarında daha yüksek bir yeniden mühendislik düzeyine kadar yeniden şekillendirebilir. Bankalar, Sağlık Hizmetleri, Sigorta şirketleri, yinelenen bazı görevlerini yerine getirmek için halihazırda yapay zekayı kullanan ve sık sorulan sorulara veya sorunlara yanıtlar sağlamak amacıyla insanlarla etkileşime geçmek için Chat botları kullanan ve müşteri hizmetlerini daha hızlı ve daha verimli hale getiren dikey sektörlerden bazılarıdır.

Bu, işlerin yerini yapay zekanın alacağı korkusunu beraberinde getirse de yapay zekadan görebildiğimiz diğer bir fayda da aynı personelin daha üretken olmak için organizasyon içindeki diğer faaliyetlere odaklanabilmesi ve yapay zekanın kendisini daha iyi hale getirmesi ve inşa etmesi için daha fazla bilgi sağlamasına yardımcı olabilmesidir. Bu yapay zeka sistemlerinin daha sorunsuz çalışmasına yardımcı olmak için her gün daha güçlü hale geliyoruz.

Yaratıcılık “sadece şeyleri birbirine bağlamakla” gelir; Akıllı iş hamlelerinin çoğu, birbirinden bağımsız görünen ürün veya hizmetlerin birbirine bağlanmasından kaynaklanır. Hangi faaliyet kombinasyonunun onu daha anlamlı ve değer açısından daha iyi hale getirmeye yardımcı olabileceğini belirledikten sonra, daha iyi teslim edilebilir bir ürün oluşturmak için bunları birleştirmeliyiz.

IoT, bağlı sistemlerin birbirleriyle konuşmasını sağlayarak yapay zekaya daha fazla değer sağlanmasına yardımcı olabilir. Sistemler, davranış kalıplarını öğrenmek için kullanılabilecek çok büyük veriler üretir ve bunlar, işletmenin daha etkili işleyişine yardımcı olmak için anlamlı bilişsel çıkarımlar yapılarak operasyonel karar alma için yapay zeka tarafından daha da özelleştirilebilir. Akıllı Nesnelerin İnterneti, IoT uygulamalarının tüm potansiyellerini ortaya çıkarmasını sağlar. Yapay zeka ve makine öğrenimi, daha ayrıntılı veri içgörülerini daha hızlı bir şekilde masaya getiriyor. İşletmeler, avantajlardan yararlanmak için akıllı nesnelerin internetinden yararlanmayı sabırsızlıkla bekliyor

Yapay zeka ve IoT ile şirketlerin artık yalnızca işlemsel süreçler ve operasyonlar üzerinde çalışan uçtan uca süreçlerinin çok daha büyük bir dönüşüme nasıl dönüştürülebileceğini yeniden düşünmeleri gerekiyor; Bu, bağlı sistemleri çalıştırırken ve kullanırken daha stratejik olarak yardımcı olabilir.

Daha Fazla Operasyonel Verimlilik

Öğrenilen kalıplara dayanarak yapay zeka aracılığıyla yapılan tahminler, işletmenin operasyonel verimliliğinin artırılması açısından oldukça faydalıdır. Yapay zeka yoluyla elde edilen birleştirilmiş derinlemesine bilgiler, genel iş süreçlerini iyileştirmek için kullanılabilir ve bu da operasyonel verimliliğin artmasına ve maliyetlerin azalmasına neden olabilir.

Kalıplara dayalı doğru tahminlerle, işletmenizdeki maliyet ve zaman alıcı görevler hakkında öngörüler elde edebilir ve bunları otomatikleştirerek verimlilik düzeylerini artırabilirsiniz. Ayrıca, yüksek otomotiv ve mühendislikle büyük ölçekte çalışan şirketler için, IOT ve yapay zeka sistemlerinin bir araya getirilmesiyle elde edilen içgörüler, onların süreçlerini yeniden tasarlamalarına, ekipman kurulumlarını iyileştirmelerine, gereksiz sabit maliyetlerden tasarruf etmek için stokları önceden doldurmalarına yardımcı olabilir.

Daha Yüksek Doğruluk Seviyeleri

İnsan beyni belirli görevleri belirli bir hızda gerçekleştirmekle sınırlıdır ve sistemlerin hafızasında olduğu gibi zihinler aynı seviyelerde çalışmadığında hata yapmaya daha yatkın oluruz.

Akıllı Nesnelerin İnterneti, cihazlardan gelen ve giden büyük miktarda veriyi parçalama gücüne sahiptir. Bunun en güzel tarafı ise tüm süreç makine ve yazılım odaklı olduğu için hiçbir insan müdahalesine gerek kalmadan gerçekleştirilebiliyor, bu da işlemin hatasız olmasını sağlıyor ve doğruluk oranlarını artırıyor.

Örneğin, bankacılık ve çevrimiçi satın alma işlemleri dolandırıcılık faaliyetleri açısından yüksek risklere açıktır. İnsan anlayışının, IoT makine öğreniminin ve yapay zekanın RPA tekniklerinin birleştirilmiş gücüyle, olası dolandırıcılıklar önceden öngörülebilir ve böylece herhangi bir kayıp önlenebilir.

Daha iyi Analiz için Kuralcı ve Tahmine Dayalı analizler

Yapay zeka ile birleştirilen IOT, makinelerin tahmine dayalı analiz yapmasına olanak tanıyacak. Tahmine dayalı analitik, mevcut verilere bakan ve sonuçlara dayanarak gelecekteki olası olayları tahmin eden bir analiz dalını ifade eder. Nesnelerin İnterneti ve yapay zeka, bu öngörücü sonucun elde edilmesine yardımcı olabilir ve bu, sonuçlarla veya şirketin çıkarım yapmak isteyeceği en iyi sonucun nasıl seçileceğiyle ilgilenmek için kuralcı analitiklerle daha da azaltılabilir.

Firmalar olası aksilik ve arızaları önceden tespit edip bakımları üzerinde çalışabilecek. Bu nedenle koşullar arızadan önce tespit edildiğinden kayıp olasılığı büyük ölçüde azalır. Bu, büyük şirketlerin maliyetlerinden tasarruf etmelerine ve işlerinde aksaklıklardan kaçınmalarına yardımcı olmak açısından büyük fayda sağlayacaktır.

Havayolu sistemleri, sistem işleyişinin modelini görmek için tahmine dayalı analiz kullanabilir ve hatta uyarı gerçekleşmeden önce, operasyonlarda aksama süresine neden olabilecek herhangi bir arızayı önlemek için yedeklemeleri önceden öngörebilir.

Artan Müşteri Başarısı ve Katılımı

Müşteri memnuniyeti ve bağlılığı her kurumun hedefidir. Şirketler, müşterilerle etkileşime geçmek için sohbet robotlarını etkinleştirerek yapay zekanın gücünün farkına varıyor. Öğrenme kalıplarıyla birlikte müşteri verileri, onlara tercihlerine göre daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak ve sorgularını buna göre çözmek için kullanılabilir.

Doğru yaklaşıma odaklandığımızda Süreç Analizi daha da etkili olabilir:

Kontrast. Şirketin veya sektörün statükosunu destekleyen varsayımlar belirlenmeli ve bunlara meydan okunmalıdır. Bu, bir işi veya süreci yeniden keşfetmenin en doğrudan ve çoğu zaman en güçlü yoludur çünkü her zaman bir sonraki adımın ne olduğunu ve onu daha iyi hale getirmek için ne yapılabileceğini görür.

Kombinasyon. Yaratıcılık, farklı sistemleri daha güçlü hale getirmek için iletişim kurmak üzere birbirine bağlamakla gelir

Kısıtlama. Bir kuruluşun sınırlamalarına bakmalı ve bunların gerçekte nasıl güçlü yönlere dönüşebileceğini düşünmeliyiz.

bağlam. Sizinkine benzer bir sorunun tamamen farklı bir bağlamda nasıl çözüldüğünü düşünürseniz, yenilik için daha fazla takip edilebilecek yeni fikirlerin ortaya çıkarılmasına veya çözülmesi için mevcut sorunlara ilişkin gerçeklerin stratejilendirilmesine yardımcı olan şaşırtıcı içgörüler ortaya çıkabilir.

Drone'lar ve robotlar, insanın tekrarlayan fonksiyonlarını ve süreçlerini otomatikleştirmek, döngü süresinin kısaltılmasına yardımcı olmak ve değişimi yönlendirmek için onları güçlendirmek için kullanılıyor. Yapay zekanın faydalarından tam anlamıyla yararlanmak için şirketlerin süreç tasarımı ve süreç iyileştirme faaliyetlerini yapay zekayla birlikte yeniden düşünmesi gerekiyor. Ürün Yöneticileri ve Fonksiyonel Sahipler bu dönüşüm yolculuğunda ilgili iş paydaşlarıyla birlikte çalışmalıdır. Bu, yüksek düzeyde tasarımla başlamalı ve ardından dönüşüm tasarımından önceki ve sonraki maliyet ve zaman verimliliğini göstermek için ayrıntılı süreç akışları ve iyileştirme ölçümleri ile başlamalıdır. Yapay zeka, ilerlemenin bir yoludur; işinizi dönüştürmek için yeni bir çağın başlangıcıdır.

Sumesh Menon tarafından yazılan makale

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/