IoT
Tutti parlano di intelligenza artificiale o AI. Poiché trovo l'argomento molto stimolante, ho voluto indagare fino a che punto questo ha senso anche all'interno di una soluzione ERP e fino a che punto siamo già arrivati in questo settore. E poiché la mia passione è SAP, l'ho fatto utilizzando SAP S/4HANA.
Esistono già numerosi processi di supporto all'ERP che utilizzano l'intelligenza artificiale e che, in ultima analisi, lavorano con i dati e le interfacce dell'ERP. In collaborazione con l'ETH/EPFL, Swisscom ha sviluppato diversi temi come lo smistamento/consegna automatica delle e-mail in arrivo nel servizio clienti, la classificazione intelligente dei documenti scansionati e il riconoscimento vocale "schwiizerdütsche". Per quanto riguarda l'Industrial Internet of Things (IIOT), conosciamo bene la soluzione di manutenzione predittiva, che utilizza una grande quantità di dati (dei sensori) per prevedere quando la manutenzione è dovuta. A tal fine, i dati dei clienti e delle apparecchiature vengono estratti dall'ERP e i nuovi ordini di assistenza vengono creati automaticamente nell'ERP in base al risultato del calcolo.
SAP ha integrato diversi algoritmi di autoapprendimento nell'ERP nella sua ultima versione di S/4HANA 1709.
Il sistema assegna automaticamente i pagamenti in entrata alle fatture. Se il cliente fornisce il numero di cliente e di fattura al momento del pagamento, ad esempio tramite PVR, questo funziona già oggi senza intelligenza artificiale. Tuttavia, se queste informazioni mancano e, ad esempio, nel testo o nei frammenti del riferimento è disponibile solo il nome del cliente, prima era necessario un intervento manuale.
Il sistema viene ora addestrato sulla base delle assegnazioni passate. A tal fine, circa il 75% dei dati viene utilizzato per l'apprendimento. L'accuratezza del compito viene poi verificata con il modello creato simulando il restante 25% (di cui si conosce il compito) attraverso il modello e confrontandolo con il risultato atteso. In questo modo è possibile calcolare l'accuratezza statistica.
Quando vengono ricevuti nuovi pagamenti, viene utilizzato il modello. Se l'accuratezza è inferiore al valore di soglia (ad esempio il 90%), è necessaria l'approvazione manuale delle proposte di assegnazione da parte dell'impiegato; tutte le altre assegnazioni vengono eseguite automaticamente e possono essere visualizzate e annullate in un registro in qualsiasi momento.
Il database SAP HANA dispone di funzionalità di machine learning. Tuttavia, gli algoritmi sono solitamente collegati all'ERP tramite API e il cloud, in modo da poter programmare in modo agile insieme all'ERP (non è necessario aggiornare l'ERP principale) e utilizzare costantemente le librerie più recenti.
Un secondo esempio è l'analisi predittiva dei contratti di acquisto. In questo caso, il sistema prevede la scadenza e l'utilizzo dei contratti esistenti (ad esempio i contratti a volume, ecc.) in modo da poter beneficiare di condizioni migliori e rinnovare i contratti per tempo.
Per il futuro sono già previste molte altre funzioni intelligenti, ad esempio:
| Consumer Retention | Integrated Digital Content Processing for Content Management |
| Brand Impact (Marketing) | Quotation Conversion Probability Rate |
| Reduce Free Text Item Purchases | Finance Predictive Accounting (Richtiges Konto aufgrund der Erfahrungen) |
| Procure: Invoice Payment Block | Customer Behaviour Segmentation |
| Forecasting Key KPIs in Accounts Receivables Management | Delivery Performance/in Time |
| Account Payables Mgmt and Cash Discount Analytics | Email2Record |
| Cash and Liquidity Management | Product Compliance |
| Produce: Defect Recording (inclusive Text Recognition, Image Recognition) | Customer Retention |
| Predictive Physical Inventory Counting | HR Resumee Matching (Bewerberprofile) |
| Automation in Source of Supply Assignment (Bezugsquellenfindung) | HR Learning Recommender (Ausbildungplanung) |
| Smart Variant Configuration: Merkmalsvorschläge aufgrund der bewährten Konfigurationen | Project Forecast based on historical data |
| Cognitive Operational Procurement | Solution Recommendation |
| SAP CoPilot (Mobile Assistant, quasis ein Business SIRI) | Service Ticketing |
Sarà un'esperienza entusiasmante! Grazie alla sua esperienza nell'intelligenza artificiale combinata con il know-how di SAP, Swisscom è naturalmente in una posizione ideale come partner di consulenza per i nostri clienti. Non solo vengono utilizzati gli algoritmi standard di SAP, ma la combinazione con altri fattori abilitanti è possibile in qualsiasi momento, per cui possiamo anche guadagnare punti rispetto al gruppo internazionale di software, soprattutto con le specialità svizzere, o sviluppare nuove automazioni con l'intelligenza artificiale insieme ai nostri clienti dove non esiste ancora una soluzione.
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