Es ist immer anders.
Der Einsatz von maschinellem Lernen in ERP-Organisationen hilft bei der Optimierung und ermöglicht es, datengetriebene Entscheidungen effizienter zu gestalten. Zahlreiche Unternehmen nutzen bereits teilweise eine stärker automatisierte Software, die eine regelbasierte Verarbeitung integriert, um Geschäftsaufgaben zu automatisieren, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und die Datenkonsistenz zu wahren.
Auf dem Weg zur digitalen Transformation ebnet die Verschmelzung von künstlicher Intelligenz, SAP ERP und maschinellen Lernalgorithmen den Weg für ERP-Lösungen. Durch die Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken oder enormer Effizienz durch Automatisierung.
Trotz der Effizienzgewinne, die die regelbasierte Automatisierung mit sich bringt, wird ihr Potenzial durch die Unfähigkeit der Software, wie ein Mensch zu lernen und sich anzupassen, eingeschränkt. Intelligente Unternehmen gehen diese Einschränkung an, indem sie einen erheblichen Teil ihrer sich wiederholenden Aufgaben im Tagesgeschäft automatisieren.
Dies wird durch die Einbindung fortschrittlicher intelligenter Technologien wie maschinellem Lernen und KI erreicht. Außerdem lernen sie das Potenzial der künstlichen Intelligenz in der ERP-Umgebung kennen. Durch die Integration von maschinellem Lernen in SAP-ERP-Systeme sind Unternehmen in der Lage, ihre vielen verschiedenen Abläufe durch Geschäftsautomatisierung und KI zu verbessern.
Beim maschinellen Lernen befassen wir uns mit den transformativen Auswirkungen dieser bahnbrechenden Integration auf Unternehmen aller Größenordnungen und Branchen.
Stellen Sie sich die Möglichkeiten vor, die sich aus der Nutzung von Datenanalyse und vorausschauender Wartung innerhalb der ERP-Umgebung ergeben und die eine intelligentere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglichen. Klingt verblüffend, oder?
Was ist mit maschinellem Lernen gemeint?
Lassen Sie uns zunächst definieren, was der Begriff maschinelles Lernen (ML) eigentlich bedeutet. Es handelt sich um eine Technologie aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), die Computer in die Lage versetzt, Daten zu erfassen und zu interpretieren, um Aufgaben auszuführen. Das Wesen des maschinellen Lernens liegt in der Anwendung fortschrittlicher Algorithmen, um Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu gewinnen. Je größer die Datenmenge ist, mit der diese Algorithmen konfrontiert werden, desto besser sind sie in der Lage, diese zu verstehen.
Der Mechanismus, der dahinter steckt, besteht darin, dass Computer den verfügbaren Daten ausgesetzt werden, so dass sie sich anpassen und aus früheren Berechnungen lernen können, um die zugrunde liegenden Muster zu erkennen. Dieser Prozess umfasst die Erkundung und Automatisierung von Daten durch verschiedene ML-Algorithmen.
Da Maschinen zu selbständigen Lernern werden, sind sie in der Lage, Vorhersagen zu treffen und die Algorithmen selbst zu verbessern. Diese Technologie hilft zum Beispiel bei der Erkennung von Spam, eine Fähigkeit, die von fast allen Internet-Sicherheits- und Antivirenprogrammen genutzt wird, um aufkommende Bedrohungen zu erkennen.
Mit zunehmender Erfahrung steigern die Algorithmen des maschinellen Lernens kontinuierlich ihre Effizienz. Als technologisches Gebiet hat das maschinelle Lernen bemerkenswerte Höhen erreicht und wird heute in großem Umfang eingesetzt.
Die Entwicklung des maschinellen Lernens
Die Entwicklung des maschinellen Lernens ist seit seinen Anfängen tiefgreifend. Während es zunächst aufgrund seiner Fähigkeiten in der Mustererkennung an Bedeutung gewann, ist es inzwischen so weit fortgeschritten, dass es komplexe mathematische Berechnungen in einem beschleunigten Tempo ausführen kann, was es ungemein wertvoll macht. Ein Großteil der maßgeschneiderten Empfehlungen, denen wir begegnen, basiert auf maschinellem Lernen.
Die Routenvorschläge auf Google Maps, die Produktempfehlungen auf Amazon und die Videoempfehlungen auf Plattformen wie Netflix, YouTube und Hulu kratzen nur an der Oberfläche ihrer Möglichkeiten.
Wir befinden uns jetzt in der Ära des maschinellen Lernens, in der Maschinen mit der Problemlösung durch Mustererkennung betraut werden. Die Analyse von Mustern und Trends bietet ein proaktives Mittel zur Vermeidung von Problemen.
Integrieren Sie maschinelles Lernen in Ihr ERP-Geschäft mit Aicomp
Mit Aicomp als vertrauenswürdigem Partner können Sie das volle Potenzial von maschinellen Lernalgorithmen nutzen, die speziell auf Ihre ERP-Anforderungen zugeschnitten sind. Unser Fachwissen über ERP-Lösungen in Verbindung mit maschinellem Lernen gewährleistet eine nahtlose Integration, die Ihrem Unternehmen datengestützte Einblicke, verbesserte Effizienz und die Fähigkeit zur Anpassung an sich entwickelnde Branchenanforderungen bietet. Gemeinsam machen wir uns auf den Weg zu einem intelligenteren, agileren und wettbewerbsfähigeren ERP-Ökosystem, das Ihr Unternehmen in die Zukunft führt.
Maschinelles Lernen kann in der Verpackungsindustrie eingesetzt werden, um sowohl die Einrichtung als auch die Laufzeiten zu optimieren. ML kann zum Beispiel eingesetzt werden für:
- Optimierung der Anwendung von Verschlüssen:
Manche Maschinen sind nicht in der Lage, alle Verschlüsse effizient zu verarbeiten. Mithilfe des maschinellen Lernens kann ermittelt werden, welche Verschlüsse für bestimmte Maschinen am besten geeignet sind, wodurch die Genauigkeit der Verschlussanbringung verbessert wird.
- Erhöhung der Produktionsgeschwindigkeit:
Maschinen haben unterschiedliche Geschwindigkeiten für das Aufbringen von Verschlüssen. Mithilfe des maschinellen Lernens kann vorhergesagt werden, welcher Verschlusstyp für eine optimale Geschwindigkeit verwendet werden sollte, was die Produktionseffizienz erhöht.
- Abfallreduzierung:
Durch die Analyse historischer Daten kann das maschinelle Lernen Muster und Parameter identifizieren, die zu weniger Abfall während des Herstellungsprozesses führen und so helfen, Material- und Produktverschwendung zu minimieren.
- Optimierung der Stückliste:
Unterschiedliche Verschlüsse können zu Abweichungen in der Stückliste führen. Mithilfe von maschinellem Lernen kann die Stückliste für jede Produktkonfiguration vorhergesagt und so der Materialverbrauch und die Kostenberechnung optimiert werden.
- Analyse der Auswirkungen von Produktmerkmalen:
Mithilfe des maschinellen Lernens kann beurteilt werden, wie sich Änderungen der Produktmerkmale auf die Maschinenrüstzeiten, die Bearbeitungszeiten und die Abfallerzeugung auswirken. Diese Analyse hilft dabei, fundierte Entscheidungen über Produktplanung und -kalkulation zu treffen.
- Handhabung komplexer Interaktionen:
Das maschinelle Lernen ist gut geeignet, um komplexe, nichtlineare Beziehungen zwischen Produktmerkmalen und Maschinendaten zu verarbeiten. Es kann die Auswirkungen verschiedener Merkmalskombinationen auf die Maschinenleistung erfassen und modellieren.
- Datengestützte Prognosen:
Modelle für maschinelles Lernen können auf der Grundlage bestimmter Merkmalskombinationen Fertigungskennzahlen wie Laufzeit, Rüstzeit und Ausschuss vorhersagen. Diese Vorhersagefähigkeit erstreckt sich sowohl auf bestehende Produktvarianten als auch auf neue, bisher unbekannte Konfigurationen.
- Integrationen mit Branchenlösung:
KI und maschinelles Lernen können in branchenspezifische Softwarelösungen wie VCPowerPack integriert werden, um Entscheidungsprozesse zu automatisieren und damit effizienter und genauer zu machen.
- Vorhersage der Kundennachfrage:
Durch die Analyse von Kundendaten kann das maschinelle Lernen Verbrauchsmuster vorhersagen und Trends erkennen, was eine bessere Verwaltung des Materialbedarfs und geringere Lagerkosten ermöglicht.
- Empfehlungssysteme:
Mithilfe von CRM-Daten (Customer Relationship Management) kann maschinelles Lernen Verpackungsempfehlungen für bestimmte Produkte geben, wodurch Reklamationen minimiert und der Produktschutz verbessert werden.
- Fehler-Erkennung:
Anhand von Fehlermustern trainierte neuronale Netze können für die Fehlererkennung in Echtzeit während des Verpackungsprozesses eingesetzt werden. Dies gewährleistet eine schnelle Reaktion auf Fehler, erhält die Produktqualität und reduziert Reklamationen.
Fazit
Zum Abschluss dieser Untersuchung über die tiefgreifenden Auswirkungen des maschinellen Lernens im ERP-Bereich wird deutlich, dass sich die Definition von Enterprise Resource Planning (ERP) erheblich verändert. ERP-Systeme beschränken sich nicht mehr auf die reine Datenverwaltung und Prozessautomatisierung, sondern passen sich an die sich ständig verändernde Dynamik der Branchen an.
Mit Hilfe des maschinellen Lernens ist es möglich, kontinuierlich aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und fundierte Vorhersagen zu treffen, die nicht nur die ERP-Landschaft umgestalten, sondern auch ihre Rolle als strategische Ressource für Unternehmen stärken. Der ständige Wandel, der das Geschäftsumfeld kennzeichnet, ist nicht länger eine Herausforderung, sondern eine Chance, da maschinelles Lernen ERP-Systeme in die Lage versetzt, proaktiv auf Veränderungen zu reagieren, aufkommende Trends zu erkennen und Erkenntnisse zu liefern, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen.
