„ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების მიერ შემოტანილი ცვლილებები დაეხმარება კომპანიებს, რომლებიც გამოიყენებენ მათ და შექმნის ბარიერებს მათთვის, ვინც ამას არ აკეთებს“, – ჯეფ ბეზოსი.
დღეს ხელოვნური ინტელექტი (AI) ტექნოლოგიურ ტენდენციაზე მეტია; ეს არის აუცილებლობა ბიზნესისთვის, რომელიც ისწრაფვის ეფექტურობის, მასშტაბურობისა და კონკურენტული უპირატესობისკენ. PWC-ის თანახმად, კომპანიის აღმასრულებელთა 54% აცხადებს, რომ ხელოვნურმა ინტელექტუალმა უკვე მნიშვნელოვნად გაზარდა მათი ბიზნესის პროდუქტიულობა. და ეს მხოლოდ დასაწყისია – პროგნოზირებულია, რომ 2023 წლიდან 2030 წლამდე, ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიის საშუალო წლიური ზრდის ტემპი 37.3%-ს მიაღწევს.
თუმცა, ისევე როგორც ჩაქუჩი, რომელსაც შეუძლია დაეხმაროს კვალიფიციურ ხელოსანს მტკიცე სტრუქტურის აშენებაში, მაგრამ მხოლოდ ლითონის ნაკეთობის ფუნქციას ასრულებს გაუწვრთნელ ხელში, ხელოვნური ინტელექტი მუშაობს მხოლოდ მაშინ, როდესაც მას სწორად იყენებენ. ხელოვნური ინტელექტის პირველადი „სამშენებლო მასალა“ მონაცემებია. ამ მონაცემების სიზუსტე, შესაბამისობა და ხარისხი განსაზღვრავს, მოუტანს თუ არა სარგებელს ხელოვნური ინტელექტი ბიზნესს ან, პირიქით, გამოიწვევს ცრუ პროგნოზებს და არასწორ გადაწყვეტილებებს. ხარვეზიანი ან არასრული მონაცემები დახრილ ფრჩხილებს ჰგავს – საუკეთესო ხელსაწყოებითაც კი, შედეგი მოლოდინს არ გაამართლებს. სწორედ ამიტომ, კომპანიებმა, რომლებიც იყენებენ AI-ს, ყურადღება უნდა გაამახვილონ არა მხოლოდ ალგორითმებზე, არამედ მონაცემთა შეგროვების, ანალიზისა და სტრუქტურირების სტრატეგიებზე.
მაგრამ რატომ უნდა უზრუნველყონ ბიზნესებმა მონაცემთა სისტემების ოპტიმიზაცია, რომლებიც უკვე „საკმარისად კარგად“ მუშაობენ? ღირს თუ არა პროცესის ცვლილებების რისკი ხელოვნური ინტელექტის გულისთვის? მოდით უფრო სიღრმისეულად განვიხილოთ არსებული მოცემულობა.
AI გადაწყვეტილებების ღირებულება ბიზნესისთვის: კონკრეტული სარგებელი
მსოფლიოში, სადაც მონაცემთა მოცულობა ექსპონენტურად იზრდება, ბიზნესის საყრდენი მხოლოდ გამოცდილება და ადამიანური რესურსები ვერ იქნება. მაშინაც კი, თუ თქვენ შეკრებთ ანალიტიკოსთა მთელ გუნდს, ისინი ვერ შეძლებენ დიდი რაოდენობის მონაცემების დამუშავებას და ანალიზს ისე სწრაფად და ზუსტად, როგორც AI. მაგრამ ეს არ არის მთავარი – რეალური ღირებულება იმაში მდგომარეობს, რომ ადამიანური რესურსები ისეთ პროცესებზე არ დაიხარჯოს, რომელთა ავტომატიზირებაც შესაძლებელია. ხელოვნური ინტელექტი არ ანაცვლებს ადამიანებს; ის ეხმარება მათ რუტინული ამოცანების შესრულებით და საშუალებას აძლევს თანამშრომლებს კონცენტრაცია მოახდინონ სტრატეგიულ გადაწყვეტილებებზე.
AI-ის სწორად გამოყენება ბიზნესში უამრავ სარგებელს გვთავაზობს: გაუმჯობესებული მომხმარებელთა ურთიერთქმედება, უფრო მაღალი ოპერაციული ეფექტურობა, გაძლიერებული უსაფრთხოება, ინოვაციური პროდუქტები, სერვისები და სხვა. კომპანიები, რომლებიც აქტიურად იყენებენ AI-ს, ქმნიან თავიანთი ინდუსტრიების მომავალს, ხდებიან ბაზრის ლიდერები, აძლიერებენ თავიანთ პოზიციებს და ზრდიან ღირებულებას არა მხოლოდ მომხმარებლების თვალში, არამედ პოტენციურ თანამშრომლებსა და პარტნიორებში.
შეიძლება ჩანდეს, რომ AI ეფექტურია მხოლოდ დიდი IT კომპანიებისთვის, მაგრამ ეს მითია. ხელოვნური ინტელექტი უკვე ადაპტირებულია ბიზნეს პროცესების უმეტესობაზე და სთავაზობს მათ უნიკალურ მახასიათებლებს სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის. მაგალითად:
- სარეკომენდაციო სისტემები: AI აანალიზებს მომხმარებლების წარსულ პრეფერენციებს და მათზე დაყრდნობით წარმოქმნის შემდგომ რეკომენდაციებს.
- ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები: AI უზრუნველყოფს მომხმარებელთა მომსახურების ავტომატიზაციას, რაც სწრაფ პასუხებს იძლევა გავრცელებულ კითხვებზე.
- მოთხოვნის პროგნოზირება: ხელოვნური ინტელექტი გეეხმარებათ შექმნათ უფრო ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზები, რაც უკეთესი დაგეგმვისა და რესურსების განაწილების საშუალებას იძლევა.
- წარმოება და ლოჯისტიკური პროცესები: AI აუმჯობესებს მარაგის და მიწოდების მენეჯმენტს, უზრუნველყოფს პროდუქტის ხარისხის კონტროლს და ოპტიმიზებს მიწოდების მარშრუტებს გარე ფაქტორების გათვალისწინებით.
- პერსონალიზებული რეკლამა: AI უზრუნველყოფს მომხმარებლის გამოცდილების პერსონალიზაციას აუდიტორიის პრეფერენციების იდენტიფიცირებით, რაც ეხმარება თითოეული მომხმარებლისთვის ყველაზე რელევანტური რეკლამის შექმნას.
- ფინანსური ანალიზი: AI სწრაფად აღმოაჩენს თაღლითურ ქმედებებს ბანკებსა და სხვა ფინანსურ ინსტიტუტებში და ავტომატიზირებს საფონდო ბირჟაზე ვაჭრობას.
- ჯანდაცვა: ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო ხშირად გამოიყენება დაავადებების დიაგნოსტიკისა და სამედიცინო სერვისების მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის.
- HR და დასაქმება: ხელოვნური ინტელექტი ეფექტურად გამოიყენება რეზიუმეების გასაანალიზებლად, კანდიდატების რანჟირებისა და საწყისი ინტერვიუს ჩასატარებლად და ა.შ.
ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილების არჩევამდე, მნიშვნელოვანია ზუსტად განსაზღვროთ რას მოელით მისგან – სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, რა სარგებელი გსურთ მიღოთ თქვენი ბიზნესისთვის. ეს დაგეხმარებათ გაიგოთ, თუ რომელი ტიპის ხელოვნური ინტელექტი შეესაბამება თქვენს საჭიროებებს, რადგან AI-ს, ისევე როგორც ნებისმიერ სხვა მეცნიერებას, აქვს საკუთარი მიმართულებები. ამჟამად, ყველაზე გავრცელებული ტიპებია შემეცნებითი სერვისები და მანქანური სწავლება.
შემეცნებითი სერვისები მიზნად ისახავს ადამიანის ტვინის აქტივობის სიმულაციას – მაგალითად, ხმის ამოცნობა, გამოსახულების ამოცნობა, ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP), განწყობის ანალიზი და კონტენტის გენერირება.
უფასო გენერაციული ინსტრუმენტები, როგორიცაა ChatGPT და Microsoft Copilot, უკვე ფართოდ გამოიყენება ბიზნეს პროცესების ოპტიმიზაციისთვის. ChatGPT-ს ნამდვილად შეუძლია კომპანიის ოპერაციების ზოგიერთი ასპექტის ავტომატიზაცია რუტინული ამოცანების გატარებით. თუმცა, ზუსტი პროცესებისთვის, როგორიცაა მოთხოვნის პროგნოზირება, ასეთი ინსტრუმენტი შეიძლება არ იყოს საუკეთესო გამოსავალი. უფასო გენერაციული ხელსაწყოების გამოყენებისას აუცილებელია გახსოვდეთ, რომ მათი ალგორითმები სტოქასტური და არაპროგნოზირებადია – თქვენ არასოდეს მიიღებთ ერთსა და იმავე პასუხს ორჯერ, თუნდაც არ შეცვალოთ მოთხოვნა. ასევე არსებობს ხელოვნური ინტელექტის “ჰალუცინაციების” რისკი – შემთხვევები, როდესაც ინსტრუმენტი წარმოქმნის ინფორმაციას, რომელიც არ არის გამყარებული რეალური ფაქტებით. გარდა ამისა, ეს ხელსაწყოები არ იძლევა თქვენი კონფიდენციალური მონაცემების უსაფრთხოების გარანტიას, რადგან თქვენ მიერ შეყვანილი ინფორმაცია ღიად გამოიყენება მოდელის შემდგომი ტრენინგისთვის.
ამჟამად, მანქანური სწავლების ალგორითმებზე დაფუძნებული უფრო რთული გადაწყვეტილებები ყველაზე დიდ მნიშვნელობას ანიჭებს ბიზნესს. ერთი მაგალითია SMART Decision HUB, რომელიც გთავაზობთ კომპანიის საჭიროებებზე მორგებულ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა მოთხოვნის პროგნოზირება, ფასების ოპტიმიზაცია, სამუშაო ძალის მართვა, მარკეტინგული პროცესის ოპტიმიზაცია და მომხმარებელთა პერსონალიზებული ურთიერთქმედება. თუ არ ხართ დარწმუნებული, თუ როგორ უნდა აირჩიოთ ყველაზე შესაბამისი გადაწყვეტილება თქვენი ბიზნესისთვის, ღირს კონსულტაცია გამყიდველებთან. ექსპერტებთან თანამშრომლობით, შეგიძლიათ თქვენი მონაცემები ამუშაოთ თქვენთვის და არა პირიქით. ვენდორებს შეუძლიათ არა მხოლოდ საჭირო ხელსაწყოს დანერგვა, არამედ დახმარება თქვენი არსებული მონაცემების მომზადებაში მისი ეფექტური გამოყენებისთვის. ზოგიერთ შემთხვევაში, მათ შეუძლიათ გირჩიონ, თუ რომელი მონაცემები გაკლიათ, სასურველი AI გადაწყვეტილებისგან მაქსიმალური შედეგის მისაღებად.
AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა ის არის, რომ ისინი საშუალებას აძლევს ბიზნესს იმოქმედონ პროაქტიულად და არა რეაქტიულად. თუმცა, ნებისმიერი AI გადაწყვეტილებისთვის, სწორად მუშაობისა და ზუსტი შედეგების მისაღებად სჭირდება განახლებული, კარგად სტრუქტურირებული მონაცემები – რომელთა უზრუნველყოფაც ERP სისტემას საკმაოდ ეფექტურად შეუძლია.
ERP სისტემები, როგორც AI მონაცემთა წყარო: როგორ მუშაობს
თქვენს ბიზნეს პროცესებში ხელოვნური ინტელექტის (AI) დანერგვამდე, მნიშვნელოვანია გახსოვდეთ ერთი რამ: AI არ ქმნის; ის ასახავს შედეგებს მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე. ნებისმიერი მეცნიერების მსგავსად, ხელოვნური ინტელექტი აგებულია მათემატიკურ ალგორითმებზე და ზუსტ გამოთვლებზე. რაც უფრო ზუსტი იქნება მონაცემები, მით უფრო ზუსტი იქნება შედეგები. თუ ხელოვნური ინტელექტი მიიღებს არასტრუქტურირებულ ან არასწორ მონაცემებს, მისი შედეგი იქნება ცდომილებებით სავსე, რაც გამოიწვევს პროცესებში ქაოსს მათი ოპტიმიზაციის ნაცვლად.
ქაოსის ავტომატიზაცია შესაძლებელია- მაგრამ მხოლოდ მისი სტრუქტურირების შემდეგ. სწორედ აქ ჩნდება ERP (Enterprise Resource Planning) სისტემების საჭიროება. ისინი აორგანიზებენ ინფორმაციას კომპანიის ყველა ბიზნეს პროცესის შესახებ: ფინანსები, მარაგები, წარმოება, მიწოდების ჯაჭვი და სხვა. ERP სისტემები, როგორიცაა Dynamics 365 Business Central, უზრუნველყოფს ერთიან წვდომის წერტილს შესაბამის და სანდო მონაცემებზე, რომელიც შეიძლება ეფექტურად იქნას გამოყენებული ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მომზადებისა და გასაუმჯობესებლად.
ERP სისტემის მონაცემების ეფექტურად გამოყენება AI ინსტრუმენტებთან საშუალებას აძლევს ბიზნესს გააანალიზოს სტრუქტურირებული ინფორმაციის დიდი მოცულობა, აღმოაჩინოს ფარული შაბლონები და აწარმოოს პროგნოზები ოპერაციების ოპტიმიზაციისთვის. განვიხილოთ, თუ როგორ შეუძლია ERP სტრუქტურულ მონაცემებს ხელი შეუწყოს AI მუშაობის გაუმჯობესებას:
- ფინანსური მონაცემები: ERP სისტემები ამუშავებს საბუღალტრო აღრიცხვას, ხარჯების მართვას, ბიუჯეტირებას და ფინანსურ ანგარიშგებას. AI-ს შეუძლია გააანალიზოს ეს მონაცემები ფულადი სახსრების ნაკადების პროგნოზირებისთვის, ფინანსური რისკების გამოსავლენად, თაღლითობის პროგნოზირებისთვის და ხარჯების ოპტიმიზაციისთვის.
- ფასები: ERP სისტემები ინახავს ინფორმაციას კომპანიის გაყიდვების, აქციების, ბიუჯეტის და მარკეტინგული სტრატეგიების შესახებ. ამ მონაცემებზე დაყრდნობით, ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრირებულ გადაწყვეტილებებს – როგორიცაა SMART Price Insights – შეუძლია ბიზნესის ფასების სტრატეგიების ავტომატიზაცია და ოპტიმიზაცია მოთხოვნილებაზე ორიენტირებული სტრატეგიის გამოყენებით.
- წარმოების მონაცემები: ERP სისტემები აერთიანებს ინფორმაციას წარმოების დაგეგმვისა და კონტროლის, პროდუქტის ან მომსახურების ხარისხისა და გაყიდვების შესახებ. ამ ინსაითებზე დაყრდნობით, ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს, როგორიცაა SMART Demand Forecast, შეუძლიათ გააუმჯობესონ წარმოების ეფექტურობა მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზირებით.
- ლოჯისტიკური მონაცემები: ERP სისტემები მოიცავს ინფორმაციას მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტის, საწყობისა და პროდუქტის დისტრიბუციის შესახებ. AI-ს შეუძლია ამ მონაცემების გაანალიზება მიწოდების მარშრუტების ოპტიმიზაციისთვის, მარაგების მართვისა და მოთხოვნის პროგნოზირებისთვის.
- გაყიდვებისა და მარკეტინგის მონაცემები: ERP სისტემები ამუშავებენ მომხმარებლის შეკვეთებს, გაყიდვების ისტორიას და მარკეტინგული კამპანიის შესრულებას. AI გადაწყვეტილებებს, როგორიცაა SMART Personal Engagement, შეუძლიათ მომხმარებელთა შეთავაზებების პერსონალიზაცია, ბაზრის ტენდენციების პროგნოზირება და მარკეტინგული სტრატეგიების ეფექტურობის შეფასება.
- HR მონაცემები: ERP სისტემები მართავენ პერსონალის ინფორმაციას, მათ შორის თანამშრომლების მუშაობასა და ტრენინგებს. AI-ს შეუძლია გამოიყენოს ეს მონაცემები სამუშაო გრაფიკის ოპტიმიზაციისა და პერსონალის საჭიროებების პროგნოზირებისთვის. მაგალითად, SMART Flexi Scheduler ეფექტურად მართავს გუნდურ სამუშაო საათებს სამუშაო დატვირთვის თანაბრად განაწილებით.
ERP სისტემების, როგორც AI-ის მონაცემთა წყაროს გამოყენებისას, აუცილებელია გვესმოდეს, რომ მონაცემთა სტრუქტურა გადამწყვეტი მნიშვნელობის მატარებელია AI-ის ეფექტური გამოყენებისთვის. მაგრამ როგორ შეიძლება ამ სტრუქტურის უზრუნველყოფა? SMART business-მა აირჩია მონაცემთა უნივერსალური სტრუქტურის დანერგვა, რამაც მნიშვნელოვნად გააუმჯობესა AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების ეფექტურობა. მაშინ, რა ხდის ამ სტრუქტურას უნიკალურს?
მონაცემთა უნივერსალური სტრუქტურა (UDS) არის ინფორმაციის ორგანიზების მიდგომა, რომელიც უზრუნველყოფს თანმიმდევრულობას, სტანდარტიზაციას და ხელმისაწვდომობას სხვადასხვა სისტემებისა და მომხმარებლებისთვის. იგი მოიცავს მონაცემთა შენახვისა და დამუშავების ერთიანი ფორმატების, სტრუქტურებისა და სტანდარტების გამოყენებას, რაც სხვადასხა ინფორმაციის წყაროების გაერთიანებას ემსახურება.
როგორც უკვე აღვნიშნეთ, AI მუშაობს მათემატიკური ალგორითმებით. მონაცემთა გამოყენება, რომელიც არ არის ადაპტირებული UDS-თან, ჰგავს a + b = c განტოლების ამოხსნას x და y ცვლადებით. შეიძლება ეს შესაძლებელია, მაგრამ ეს ჰგავს გერმანიიდან საფრანგეთში ფეხით მოგზაურობას, როცა თვითმფრინავით ან სულ მცირე მატარებლით გადაადგილება ბევრად უფრო მარტივია. არასტრუქტურირებული მონაცემების გამოყენება თითქმის შეუძლებელია სტანდარტული AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მოთხოვნებისთვის – მით უმეტეს, რომ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია შეიძლება დაიკარგოს უბრალოდ სტანდარტული სტრუქტურისადმი მისი არარსებობის გამო. სწორედ ამიტომ, გადამწყვეტი ნაბიჯი ბიზნეს პროცესებში ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის მომზადებისთვის არსებული მონაცემების სრული სტრუქტურირება და ადაპტაციაა – ამოცანა, სადაც ERP სისტემებმა და ვენდორებმა შეიძლება შესაძლოა შეუცვლელი დახმარება აღმოგიჩინონ. ვენდორებს, როგორებიც არიან SMART business-ის ექსპერტები, შეუძლიათ უზრუნველყონ საუკეთესო ვარიანტები ხელმისაწვდომი ინფორმაციის სტრუქტურირებისთვის ხოლო ERP სისტემა არსებითი მონაცემების წყაროს AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების დანერგვისთვის იყენებს. რაც უფრო დეტალური წინასწარი მუშაობა მონაცემებზე, მით უფრო სწრაფი და ეფექტური იქნება ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების შედეგები.
როგორ აძლიერებს Dynamics 365 Business Central და SMART Demand Forecast პროგნოზის სიზუსტეს – ERP სისტემის ინტეგრაციის პრაქტიკული მაგალითი AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებით
თანამედროვე კომპანიები, რომლებსაც ბაზარზე წამყვანი პოზიციების შენარჩუნება სურთ, არ ჯერდებიან მხოლოდ მომხმარებელთა ლოიალობას – ისინი მიზნად ისახავენ წინასწარ განსაზღვრონ მომხმარებლის საჭიროებები. ამაში გადამწყვეტ როლს მოთხოვნის პროგნოზირება თამაშობს, რომელიც ბიზნესის ეფექტური მენეჯმენტის აუცილებელი კომპონენტია წარმოების, შესყიდვების, ლოჯისტიკისა და მარკეტინგის მასშტაბით. თუმცა, გლობალიზაცია და მზარდი მოთხოვნა პერსონალიზაციაზე მონაცემთა მოცულობის სწრაფ ზრდას უკავშირდება, რომელიც ბიზნესმა მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზის მისაღწევად უნდა გააანალიზოს. მექანიკური მეთოდები არ კმარა – ისინი ნელი, შეცდომისკენ მიდრეკილი და უძლურია დიდი მოცულობის მონაცემების დამუშავების მიმართულებით. AI-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები მონაცემების სწრაფი ანალიზით და შაბლონების იდენტიფიცირებით თამაშის წესებს ცვლიან. ისინი ხელს უწყობენ არა მხოლოდ ანალოგებზე დაფუძნებული ახალი პროდუქტების მოთხოვნის პროგნოზირებას, არამედ ანომალიების აღმოფხვრას და გამოთვლების სიზუსტის გაუმჯობესებას. ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე მოთხოვნის პროგნოზირება საშუალებას აძლევს კომპანიებს სწრაფად უპასუხონ ცვლილებებს, პროცესების ოპტიმიზაციას და რესურსების ეფექტურად მართვას – ეს კი წარმატების კრიტიკული ფაქტორია მთელ მიწოდების ჯაჭვში.
მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზირება უფრო დიდ გავლენას ახდენს კომპანიის ოპერაციებზე, ვიდრე ვიდრე ეს ერთი შეხედვით ჩანს, რადგან ყველა ბიზნეს პროცესი ერთმანეთთან მჭიდროდ არის დაკავშირებული. მაგალითად, მოთხოვნის პროგნოზირების ერთჯერადმა წარუმატებლობამ შეიძლება ადვილად გამოიწვიოს პრობლემები HR დეპარტამენტში. რატომ ხდება ასე? მოთხოვნის არაზუსტმა პროგნოზმა შეიძლება გამოიწვიოს პროდუქციის დეფიციტი ან ჭარბი რაოდენობა, რაც პირდაპირ იმოქმედებს წარმოებაზე. თუ არასწორი გამოთვლების გამო წარმოება ამოიწურება ნედლეულით ან აღჭურვილობით, წარმოიქმნება შეფერხებები, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს პერსონალის გადატვირთვა ან დეფიციტი და პრობლემები შეუქმნას HR-ს. შემდგომში, ამან შეიძლება გავლენა მოახდინოს ფინანსურ შესრულებაზე, ლოჯისტიკაზე და მომხმარებელთა მომსახურების დონეზე.
ამ გამოწვევების დაძლევა SMART Demand Forecast-ით არის შესაძლებელი. ეს მანქანურ სწავლებაზე დაფუძნებული სისტემა შემდეგი უპირატესობებით გამოირჩევა:
- პროგნოზის სიზუსტის გაუმჯობესება: გადაწყვეტილებაში ინტეგრირებული ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების ალგორითმები ითვალისწინებს ფაქტორების ოპტიმალურ კომპლექტს, რომლებიც გავლენას ახდენენ პროგნოზის სიზუსტეზე.
- მარაგების დონის შემცირება და ხელმისაწვდომობის ოპტიმიზაცია: მოწინავე ანალიტიკური ალგორითმები ზუსტი მოთხოვნის პროგნოზირების საშუალებას იძლევა, რაც უზრუნველყოფს პროდუქტის ხელმისაწვდომობას საჭიროების შემთხვევაში ზედმეტი მარაგების გარეშე. ეს ამცირებს ჩამოწერას, ოპტიმიზებს მარაგს, ზრდის მოგებას, აუმჯობესებს მომსახურებას და ზრდის ბიზნესის რეპუტაციას.
- დაბალი შრომითი ხარჯები: SMART Demand Forecast ოპტიმიზირებს დაგეგმვასა და ანალიტიკას, ამცირებს სამუშაო დატვირთვას გუნდებზე, ამცირებს ადამიანურ შეცდომების რაოდენობას და გადააქვს ყურადღება რუტინული ამოცანებიდან სტრატეგიულ განვითარებაზე.
- ბიზნეს გადაწყვეტილების სწრაფი მიღების შესაძლებლობა: Power BI-ის ანალიტიკური შესაძლებლობები მხარს უჭერს მენეჯმენტის დროულ გადაწყვეტილებებს განახლებულ მონაცემებზე დაყრდნობით. SMART Demand Forecast საშუალებას იძლევა უზრუნველყოთ გაყიდვების რეტროსპექტული ანალიზი, შეაფასოთ შეყვანილი მონაცემების ხარისხი, პრომო კომპლექტი და კომპენსირებული გაყიდვები.
SMART Demand Forecast-ის გადაწყვეტილების ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა არის მისი უნარი შეასრულოს სცენარის პროგნოზირება კომპანიის ERP სისტემის სპეციფიკური მონაცემებზე დაყრდნობით. ეს მიდგომა საშუალებას აძლევს ბიზნესს თეორიულად განიხილონ სხვადასხვა სტრატეგიის პოტენციური შედეგები დროისა და რესურსების წინასწარი ინვესტიციის გარეშე. სხვადასხვა სცენარის შედეგებზე დაყრდნობით, კომპანიის ლიდერებს შეუძლიათ მიიღონ ყველაზე მომგებიანი მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები მომავალი განვითარების სტრატეგიებთან დაკავშირებით.
მოთხოვნის პროგნოზირებისას, ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები SMART Demand Forecast-ში ითვალისწინებს კომპანიის სპეციფიკურ დეტალებს. მაგალითად, SMART business-ის კლიენტისთვუს – McDonald’s Georgia-სთვის, პროგნოზის აგრეგაცია განხორციელდა ყოველკვირეულად თითოეული ობიექტისთვის, წინა მიდგომის ნაცვლად, რომელიც აერთიანებდა პროგნოზებს მთელი ქსელისთვის. პრაქტიკაში, ამ კორექტირებამ ხელი შეუწყო გაყიდვების პროგნოზის 83% სიზუსტის მიღწევას თითოეული ლოკაციისთვის, ოთხკვირიანი აგრეგირებული ყოველკვირეული მონაცემების საფუძველზე.
კვლევის მიხედვით, მოთხოვნის ზუსტმა პროგნოზმა შეიძლება გამოიწვიოს:
- გაყიდვების მოცულობის 15%-იანი ზრდა
- მომხმარებელთა კმაყოფილების 20%-იანი გაუმჯობესება
- ვალის რისკის 7%-ით შემცირება
- კონკურენტუნარიანობის 15%-იანი ზრდა
- წარმოების დაგეგმვის 7%-იანი ოპტიმიზაცია
- მარკეტინგული ეფექტურობის 15%-იანი ზრდა
- მოგების 25%-იანი ზრდა
* მონაცემები მოწოდებულია McKinsey & Company-ის, Gartner-ის, IDC-ის, Ipsos-ისა და დოქტორი სტივ მორლიჯის მიერ – “The Little Book of Operational Forecasting”.
თუ თქვენ ჯერ კიდევ არ შეგირჩევიათ თქვენს კონკრეტულ საჭიროებებზე მორგებული ავტომატიზაციის სისტემა – გამოგვიგზავნეთ მოთხოვნა და SMART business-ის ექსპერტები დაგეხმარებიან სწორი გადაწყვეტილების შერჩევაში:
