Spis treści
- ERP przestaje być systemem do zbierania danych
- Dlaczego AI w ERP ma sens właśnie teraz
- Od interfejsu do rozmowy z systemem. Co zmienia Epicor PRISM
- AI zaczyna uczestniczyć w procesach biznesowych
- Chmura przestała być ryzykiem. Stała się akceleratorem zmian.
- AI zmieni nie tylko użytkowników ERP. Zmieni także wdrożenia
- Największa zmiana nie jest technologiczna
- Przyszłość ERP w erze AI
- Zobacz Webinar: AI, Epicor PRISM i Cloud ERP w praktyce
- Autor:
Przez wiele lat rozwój systemów ERP przebiegał ewolucyjnie. Pojawiały się nowe moduły, kolejne integracje, bardziej zaawansowane raportowanie czy automatyzacja wybranych procesów. Fundament pozostawał jednak taki sam. ERP był systemem, do którego użytkownik wprowadzał dane, a następnie wyszukiwał w nim informacje potrzebne do pracy i podejmowania decyzji.
Dziś obserwujemy zmianę o zupełnie innej skali. Sztuczna inteligencja nie jest już kolejną funkcją dodaną do systemu ERP. Staje się nową warstwą działania całej organizacji. Wpływa zarówno na sposób korzystania z systemów biznesowych, jak i na sposób ich wdrażania, rozwijania oraz utrzymywania. Z perspektywy firm produkcyjnych jest to jeden z najważniejszych kierunków rozwoju technologii ostatnich lat.
ERP przestaje być systemem do zbierania danych
Przez dekady podstawowym zadaniem ERP było porządkowanie informacji i procesów biznesowych. Produkcja, zakupy, magazyn, sprzedaż, finanse czy planowanie funkcjonowały w jednym środowisku i korzystały ze wspólnego źródła danych. Dzięki temu organizacje mogły skuteczniej zarządzać działalnością operacyjną oraz podejmować decyzje na podstawie wiarygodnych informacji. System ERP stał się fundamentem nowoczesnego przedsiębiorstwa produkcyjnego.
Jednocześnie sposób korzystania z tych systemów przez lata pozostawał bardzo podobny. Aby znaleźć potrzebne informacje, użytkownik musiał znać strukturę systemu, przechodzić pomiędzy ekranami, raportami i modułami oraz samodzielnie analizować dane.
Dziś zaczyna się zmieniać sama relacja człowieka z systemem. Coraz częściej nie chodzi już o to, jak znaleźć informację. Chodzi o to, jak otrzymać odpowiedź.
Dlaczego AI w ERP ma sens właśnie teraz
Jeszcze kilka lat temu wiele projektów związanych ze sztuczną inteligencją funkcjonowało obok kluczowych procesów biznesowych. Organizacje eksperymentowały z AI, ale często trudno było połączyć ją z codziennym funkcjonowaniem firmy. Obecnie sytuacja wygląda inaczej.
To właśnie w systemach ERP znajdują się dane operacyjne, historia procesów, informacje produkcyjne, finansowe i logistyczne. Tam powstaje rzeczywisty obraz funkcjonowania przedsiębiorstwa.
Dlatego ERP stał się naturalnym miejscem dla rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję. AI nie działa już na oderwanych zestawach danych. Może analizować procesy zachodzące w czasie rzeczywistym, identyfikować zależności, wykrywać odchylenia oraz wspierać użytkowników w podejmowaniu decyzji na podstawie pełnego kontekstu biznesowego. Najważniejsze jest jednak coś innego. Nie chodzi o samą automatyzację. Chodzi o skrócenie czasu pomiędzy pojawieniem się problemu a podjęciem właściwej decyzji.
Od interfejsu do rozmowy z systemem. Co zmienia Epicor PRISM
Jednym z najbardziej widocznych efektów wykorzystania AI w systemach ERP jest zmiana sposobu interakcji użytkownika z systemem. Przez lata pracownicy musieli uczyć się obsługi ERP. Znajomość ekranów, raportów i logiki działania systemu była niezbędna, aby efektywnie korzystać z jego możliwości.
Rozwiązania takie jak Epicor PRISM, rozwijane w ekosystemie Epicor Kinetic, zaczynają odwracać ten model.
- zamiast wyszukiwać informacje, użytkownik może zadać pytanie w języku naturalnym,
- zamiast budować raport, może poprosić system o wyjaśnienie przyczyn opóźnień produkcyjnych,
- zamiast analizować wiele źródeł danych, może otrzymać podsumowanie sytuacji wraz z rekomendacjami działań.
AI zaczyna uczestniczyć w procesach biznesowych
Jeszcze ciekawsze zmiany dotyczą samych procesów operacyjnych. AI nie jest dziś jedynie narzędziem wspierającym analizę danych. Coraz częściej staje się aktywnym uczestnikiem procesów biznesowych, pomagając firmom podejmować szybsze i trafniejsze decyzje.
Zakupy i łańcuch dostaw
W obszarze zakupów AI może przejąć znaczną część działań wykonywanych dziś ręcznie.
- analizować ceny, dostępność materiałów i ryzyka związane z dostawcami,
- wspierać przygotowanie zapytań ofertowych,
- rekomendować najlepsze decyzje zakupowe,
- automatyzować wybrane działania w procesie zakupowym.
W efekcie firmy mogą ograniczać poziom zapasów, efektywniej wykorzystywać kapitał obrotowy i szybciej reagować na zmiany w łańcuchu dostaw.
Planowanie produkcji i prognozowanie
Podobny kierunek rozwoju obserwujemy w planowaniu produkcji oraz prognozowaniu popytu.
Nowoczesne modele predykcyjne uczą się na bieżąco, analizują wzorce występujące w danych i dostosowują prognozy do zmieniających się warunków biznesowych. Dzięki temu ERP może wspierać bardziej dynamiczne planowanie oraz szybciej reagować na zmiany związane z:
- dostępnością materiałów,
- obciążeniem maszyn,
- zmianami popytu,
- ograniczeniami produkcyjnymi.
To szczególnie istotne w środowisku produkcyjnym, gdzie nawet niewielkie odchylenia mogą wpływać na terminowość realizacji zamówień i rentowność działalności.
Kontrola jakości
AI znajduje zastosowanie również w kontroli jakości.
Rozwiązania wykorzystujące kamery, czujniki oraz mechanizmy Computer Vision pozwalają wykrywać anomalie i niezgodności produkcyjne w czasie rzeczywistym. Informacje o wykrytych problemach mogą automatycznie trafiać do systemu ERP, skracając czas reakcji i ograniczając koszty związane z wadami produkcyjnymi.
Chmura przestała być ryzykiem. Stała się akceleratorem zmian.
Przez wiele lat jednym z największych wyzwań związanych z ERP były aktualizacje systemu.
Dla wielu organizacji upgrade oznaczał osobny projekt. Długie testy, analizę modyfikacji, poprawki kodu oraz ryzyko zakłócenia działania procesów biznesowych.
Model cloud zmienia te realia. Regularne aktualizacje, krótszy czas wdrażania nowych funkcjonalności oraz szybszy dostęp do innowacji powodują, że chmura staje się dziś jednym z najważniejszych czynników przyspieszających rozwój systemów ERP.
Jest to szczególnie istotne w kontekście AI.
Coraz więcej nowych funkcji pojawia się właśnie w środowiskach chmurowych. W praktyce platformy rozwijane w modelu cloud, takie jak Epicor Kinetic, stają się dziś głównym miejscem wdrażania nowych funkcji AI i automatyzacji. Organizacje działające w modelu cloud mogą szybciej korzystać z kolejnych możliwości dostarczanych przez producentów systemów ERP.
Co więcej, sama sztuczna inteligencja zaczyna wspierać również proces aktualizacji. Agenci AI są w stanie pomagać w identyfikacji obszarów wymagających zmian po stronie kodu czy konfiguracji. Ogranicza to zakres pracy programistycznej i pozwala szybciej przeprowadzać niezbędne zmiany podczas kolejnych aktualizacji systemu.
AI zmieni nie tylko użytkowników ERP. Zmieni także wdrożenia
To właśnie tutaj znajduje się drugi, często mniej widoczny, ale niezwykle istotny obszar transformacji. Większość dyskusji o AI koncentruje się na nowych funkcjonalnościach dostępnych dla użytkowników końcowych. Tymczasem równie duże zmiany zachodzą po stronie projektów wdrożeniowych.
Analiza wymagań, przygotowanie dokumentacji, porządkowanie danych czy tworzenie materiałów szkoleniowych należą dziś do najbardziej czasochłonnych etapów wdrożeń ERP.
Sztuczna inteligencja może znacząco usprawnić wszystkie te działania. Automatyczne generowanie dokumentacji projektowej, weryfikacja danych dostarczanych przez klienta, tworzenie instrukcji użytkownika czy materiałów szkoleniowych na podstawie nagrań i prototypów pozwala skrócić wiele procesów, które do tej pory wymagały dużego zaangażowania zespołów projektowych.
Co istotne, zmiana nie polega wyłącznie na szybszym wykonywaniu pojedynczych zadań projektowych. W praktyce AI zaczyna skracać cały cykl wdrożeniowy – od analizy wymagań, przez przygotowanie dokumentacji, aż po szkolenie użytkowników i uruchomienie systemu w organizacji.
W efekcie wdrożenia mogą przebiegać szybciej, a organizacje wcześniej osiągać zakładane korzyści biznesowe.
Największa zmiana nie jest technologiczna
Warunek konieczny to dane, kompetencje i organizacja gotowa na AI. Warto jednak pamiętać, że potencjał AI w ERP nie ujawnia się automatycznie. Systemy sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, na których pracują – jeśli informacje o dostawcach, materiałach czy klientach są niespójne, zdublowane lub nieaktualne, AI może równie podejmować błędne decyzje. Dlatego punktem wyjścia pozostaje uporządkowanie danych podstawowych, jasne zasady dostępu i bezpieczeństwa informacji oraz określenie odpowiedzialności za jakość i governance danych.
Jednak przygotowanie danych to dopiero początek. AI w systemach ERP będzie wymagać zmian nie tylko od ludzi, ale również od całych organizacji. Pracownicy będą stopniowo przechodzić od wykonywania powtarzalnych operacji do nadzorowania procesów realizowanych przez system, interpretowania rekomendacji AI, obsługi wyjątków oraz podejmowania decyzji tam, gdzie potrzebny jest kontekst biznesowy i doświadczenie.
Coraz ważniejsze będą więc kompetencje łączące znajomość procesów biznesowych z rozumieniem danych i technologii: umiejętność współpracy z AI, krytyczna ocena jego rekomendacji, projektowanie i optymalizacja procesów oraz zarządzanie automatyzacją i agentami AI.
Przyszłość ERP w erze AI
Zmiana może sięgać jeszcze głębiej. Organizacje będą musiały zastanowić się nie tylko nad tym, jak przeszkolić obecnych pracowników, ale również nad tym, jak powinny wyglądać przyszłe role, zespoły i całe działy. Jeżeli znaczną część operacyjnej pracy w finansach, zakupach, logistyce, obsłudze klienta czy planowaniu będzie wykonywał lub wspierał ERP wyposażony w AI, dotychczasowe granice pomiędzy funkcjami mogą zacząć się zacierać. Mniejsze znaczenie może mieć liczba osób wykonujących transakcje, a większe – zespoły odpowiedzialne za zarządzanie procesami end-to-end, jakość danych, obsługę wyjątków, kontrolę decyzji AI i ciągłe doskonalenie automatyzacji.
Dlatego wdrożenie AI do ERP nie powinno być traktowane wyłącznie jako kolejny projekt technologiczny. To potencjalnie zmiana modelu operacyjnego firmy – wymagająca nowych kompetencji, nowych zakresów odpowiedzialności, a w niektórych przypadkach również przeprojektowania struktur organizacyjnych. Organizacje, które przygotują się jednocześnie od strony danych, technologii, ludzi i sposobu działania, będą miały znacznie większą szansę wykorzystać AI nie tylko do automatyzacji istniejących procesów, ale do ich rzeczywistego przeprojektowania.
Najbliższe lata przyniosą dalszy rozwój agentów AI, rozwiązań predykcyjnych oraz coraz większą autonomizację procesów biznesowych. ERP pozostanie centrum operacyjnym przedsiębiorstwa, ale jego rola będzie wyraźnie inna niż jeszcze kilka lat temu. System nie będzie już wyłącznie miejscem przechowywania danych. Będzie aktywnie wspierał użytkowników w analizowaniu informacji, rekomendowaniu działań i realizacji procesów biznesowych.
Zobacz Webinar: AI, Epicor PRISM i Cloud ERP w praktyce
Rozwiązania takie jak Epicor Kinetic pokazują już dziś kierunek tej zmiany, łącząc procesy biznesowe, możliwości chmury oraz funkcje AI w jednym środowisku pracy. To właśnie dlatego warto dziś patrzeć na ERP nie jak na kolejną inwestycję technologiczną, ale jak na fundament organizacji przygotowanej do funkcjonowania w erze AI.
Już 3 września podczas webinaru „Unlocking Epicor PRISM & Cloud: How AI Is Transforming Epicor Kinetic” pokażemy konkretne przykłady wykorzystania AI w środowisku Epicor Kinetic oraz omówimy rolę PRISM i chmury w rozwoju nowoczesnych systemów ERP.
Porozmawiamy nie tylko o technologii, ale przede wszystkim o tym, co te zmiany oznaczają dla firm produkcyjnych i ich codziennej działalności.
Autor:
Piotr Krzysztoporski
Vice President, Chief Professional Services Officer
