John McCarthy가 1956년 인공 지능이라는 용어를 처음 만들었을 때 그는 언젠가는 AI가 모든 산업의 바퀴를 돌게 되리라는 그의 꿈을 거의 생각하지 않았습니다. 이 기술을 매우 바람직하게 만드는 것은 눈 깜짝할 사이에 인간의 기능을 모방할 수 있는 능력입니다. 인공 지능은 아직 초기 단계에 있지만 그 성과는 놀랍습니다. 향기로운 차가 가득 담긴 컵을 제공하는 로봇 차 제조기부터 사람보다 훨씬 빠른 대출 신청 처리, Netflix의 개인화된 웹 시리즈 및 영화 추천 전송, 보다 정확한 의료 진단에 이르기까지. 그리고 목록이 끝나는 것처럼 보일 때 AI는 ERP 시스템에서도 응용 프로그램을 찾았습니다. Gartner에 따르면 2020년까지 모든 소프트웨어 제품은 AI 기술을 사용할 것입니다.
하지만 AI는 어떻게 이러한 변화를 가능하게 만들까요?
ERP 시스템이 등장한 이후 기업은 이전에는 불가능했던 많은 구조화된 데이터에 액세스할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 리소스를 간소화하고, 작업을 자동화하고, 인적 의존도를 줄이고, 여러 부서가 함께 작업할 수 있도록 지원했습니다. 그러나 비정형 데이터의 출현으로 ERP 시스템은 무용지물이 될 것입니다. 여기서 AI는 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트를 의미 있는 정보, 작업 및 결정으로 변환할 수 있으므로 중요한 역할을 합니다.
AI 지원 ERP 시스템은 고객 서비스를 방해할 것입니다.
고객 서비스는 중요한 비즈니스 기능입니다. 제대로 처리하지 않으면 고객 기반이 축소됩니다. ERP 시스템은 작업을 효율적으로 처리합니다. 그러나 인공 지능의 힘과 결합하면 놀라운 일을 할 수 있습니다. AI는 작업 보고서를 검토하고 서비스 에이전트와 고객 간의 과거 통화를 비판적으로 분석합니다. 이에 서비스 상담원의 질문에 답하면서 도움을 주는 스마트 솔루션을 준비합니다. 답변의 일부 또는 전체를 사용하는 것은 서비스 에이전트의 재량이지만 큰 지원을 제공합니다. 또한 스마트 솔루션의 데이터베이스는 시간이 지남에 따라 지속적으로 성장하고 개선됩니다.
AI 지원 ERP 시스템은 비즈니스 운영 프로세스를 크게 개선합니다.
다음 상황을 고려하십시오. 고객 중 한 명이 동시에 여러 서비스 문제를 겪고 있습니다. 다양한 서비스 문제가 서로 다른 완료 단계에 있습니다. 또한 각 사건은 다른 부서에서 처리합니다. 일반 ERP 시스템은 이러한 시나리오에서 유용하지 않을 수 있습니다. 반면 AI 지원 ERP 시스템은 기술 능력, 가용성 및 과거 작업 이력을 기반으로 서비스 기술자의 작업 프로세스를 효율적으로 계획하고 일정을 잡을 수 있습니다. 여러 시스템의 정보를 해석할 수 있기 때문에 기술자가 모든 서비스 문제의 현재 상태를 최신 상태로 유지하고 어떤 서비스 부품이 필요한지 제안합니다.
AI 지원 ERP 시스템은 관리 문제를 쉽게 해결할 것입니다.
ERP 시스템은 관리 문제를 해결하는 데 있어서는 좋지만 인공 지능과 결합하면 이 능력이 크게 향상될 것입니다. 그 동안 ERP 시스템이 AI 지원 디지털 비서로 발전함에 따라 서비스 기술자는 지원 및 유지 관리를 개선하기 위해 문제 데이터의 근본 원인을 드릴다운할 수 있는 자유를 가질 수 있습니다. DA에는 다음으로 구성된 대규모 데이터베이스가 있습니다.
다양한 유형의 유지 관리 문제를 처리하는 방법에 대한 지침
- 각 장치의 현재 및 이전 상태와 다른 사이트에 설치된 유사한 장치와 비교한 성능에 대한 세부 정보
- 기술자가 현장에서 문제를 해결하는 데 도움이 되는 증거 기반 권장 사항의 방대한 데이터베이스
- AI 지원 ERP 시스템은 예측 유지 관리가 가능합니다.
- 일반적인 ERP 시스템은 "예방 유지 보수" 원칙에 따라 작동합니다. 이는 ERP가 시스템의 이상을 감지하는 즉시 유지 관리를 계획하고 예약할 수 있음을 의미합니다.
그러나 미래는 예측할 수 없습니다!
예를 통해 이를 이해해 봅시다. 브레이크, 경적, 마운트 등과 같은 오토바이 액세서리를 생산한다고 가정해 보겠습니다. 하루아침에 갑자기 가공품이 줄어듭니다. 일반적인 ERP 시스템은 생산되는 제품의 감소를 감지하고 문제 영역을 찾고 시스템 관리자에게 해당 영역에 대해 브리핑합니다(이 경우 컨베이어 벨트에 문제가 있다고 간주).
AI 지원 ERP 시스템은 한 단계 더 나아갑니다. "예측 유지보수" 개념은 구성 요소의 "실시간" 상태를 분석하여 컨베이어 벨트의 수명을 예측하는 데 사용됩니다. 분석 결과 컨베이어 벨트의 모터와 풀리가 제대로 작동하지 않는 것으로 나타나면 시스템 관리자는 이를 인식할 것입니다. 이를 통해 시스템 관리자는 컨베이어 벨트에 실제 문제가 발생하기 전에 수정 조치를 취하여 생산성에 미치는 영향을 크게 줄일 수 있습니다.
