Kiến thức ERP

AI giúp gia tăng hiệu quả cho hệ thống ERP


Thực tế cho thấy AI (Artificial Intelligence) không còn là vấn đề ý tưởng hay tưởng tượng nữa mà nó thực sự đã trở thành vấn đề công nghệ. Theo Gartner dự báo thì vào năm 2021 có khoảng 80% công nghệ mới nổi lên sẽ chứa đựng AI như một thành phần chính (Key Component). Vậy 1 hệ thống phần mềm ERP với khả năng chứa đựng toàn bộ quy trình nghiệp vụ và dữ liệu bên trong Doanh nghiệp sẽ tận dụng được gì từ AI? Trong bài viết này chúng tôi sẽ phân tích góc nhìn về AI sẽ giúp gia tăng gì ở hệ thống ERP trong tương lai.

1. Marketing, Bán hàng, Dịch vụ khách hàng (CRM)

– AI giúp hệ thống ERP nhanh chóng hiểu chính xác hơn khách hàng của chúng ta mong muốn gì (KYC - Know Your Customer) để có thể thúc đẩy kinh doanh và nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng.
– AI giúp tăng cường khả năng bán hàng tự động nhờ các ứng dụng Chatbot có khả năng thông minh hơn và thực thi các nhiệm vụ ở chế độ thời gian thực 24/7 (Realtime).

Marketing, Bán hàng, Dịch vụ khách hàng (CRM)

– AI giúp cải thiện khả năng dịch vụ khách hàng thông qua việc sử dụng dữ liệu kết hợp từ các bộ phận để đo lường và đánh giá được chính xác hơn chất lượng dịch vụ khách hàng của nhân viên, cá tính khách hàng để từ đó hỗ trợ phân luồng và sắp xếp kế hoạch dịch vụ khách hàng tốt hơn.

2. Quản lý nguồn nhân lực (HRMS)

– Với dữ liệu nhân sự, trình độ, kỹ năng, kinh nghiệm, đánh giá,... nguồn nhân lực bên trong hệ thống ERP, AI sẽ dễ dàng giúp xác định điểm cân bằng (Balance Score Card) thông qua đó đưa ra các đề xuất tăng/giảm lương, thay đổi vị trí công tác, cải tiến các quy trình đào tạo nhân viên, quy trình tuyển dụng,...
– Dữ liệu bảng tin, trao đổi giữa các nhân viên, giữa nhân viên và trưởng nhóm/bộ phận, giữa nhân viên và cấp quản lý,... được xử lý thông qua AI sẽ giúp Doanh nghiệp nhìn được toàn cảnh và hiểu nhân viên của mình, nhờ đó có khả năng đem lại hạnh phúc cho nhân viên hơn.

3. Tài chính (FA)

– Với sự hỗ trợ của AI dòng tiền sẽ được phân tích kịp thời hơn, thêm vào đó là khả dự báo xa hơn và chính xác hơn giúp giảm thiểu rủi ro cân đối dòng tiền.
– Dữ liệu chi tiết về chi phí cùng dòng thời gian khi đi qua hệ thống AI sẽ giúp Doanh nghiệp dễ dàng nhận diện các khoản chi phí phù hợp và không phù hợp để tiến hành điều chỉnh các hoạt động nhằm hướng đến mục tiêu giảm chi phí giá thành, tăng chất lượng sản phẩm, dịch vụ.

Tài chính

4. Điều hành (OFFICE)

– Luồng công việc, quy trình xử lý sẽ được tối ưu hóa nhờ đưa AI vào, như vậy việc kết nối giữa các bộ phận, phòng ban trong công ty trở lên dễ dàng hơn, thông minh hơn và tối ưu hơn.
– Dữ liệu phức tạp giữa kinh doanh, kho hàng, sản xuất,… là trở ngại trước đây thì nay nhờ AI trở thành nguồn dữ liệu đáng kể để tối ưu hóa luồng công việc nội bộ.

5. Dự án (PM)

– Quản lý dự án chưa bao giờ là dễ dàng cả, với AI mọi quyết định được đưa ra dựa trên thông tin dữ liệu dự án và lịch sử dự án. Thay vì mỗi dự án chúng ta cần các trợ lý thì AI sẽ thay thế bằng các trợ lý ảo trong việc cảnh báo, nhắc nhở, gợi ý quyết định đối với cấp quản lý dự án.
– Khi một dự án hình thành, cơ cấu tổ chức dự án được thiết lập, kế hoạch được thông qua và đi vào vận hành, khi đó AI sẽ thay thế con người chúng ta để “Giám sát” các vấn đề (Issue), thay đổi dự án (CR), đánh giá sức khỏe dự án (Health check),...

6. Mua hàng (SCM)

– Việc áp dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) có thể giúp cải thiện đáng kể hệ thống chuỗi cung ứng. Ví dụ, 1 chiếc ô tô có hàng 10000 chi tiết, việc lắp ráp 1 chiếc ô tô có thể bị chậm chễ khi chuỗi cung ứng không đáp ứng, AI giữ vai trò then chốt trong việc tính toán nhằm đưa ra kế hoạch cho chuỗi cung ứng thật sự tốt hơn bởi giới hạn tính toán và phân tích khối lượng dữ liệu của máy tốt hơn con người.
– AI có thể giúp cải thiện đáng kể về chuỗi cung ứng nhờ đó cân bằng được khả năng thiếu, thừa cũng như đưa ra các đánh giá và kiến nghị về lựa chọn nhà cung cấp.

7. Kho hàng (WMS)

– Với dữ liệu không gian kho, nguồn cung,... AI cho chúng ta giải pháp tối ưu để sắp xếp hàng và vị trí cần thiết.
– AI cũng giúp tăng cường khả năng “Dịch vụ” của kho thông qua việc đề xuất kế hoạch, đưa ra cảnh báo và công tác dự báo.

Mua hàng

8. Sản phẩm (PLC) & Sản xuất (MRP)

– AI tham gia vào phân tích toàn bộ chu trình sản xuất sản phẩm, nhờ đó có thể đưa ra các giải pháp nhằm giảm giá thành và nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ.
– Dữ liệu về sản phẩm, bán hàng và dịch vụ khách hàng giúp AI có thể tham gia vào tiến trình nghiên cứu và phát triển sản phẩm dịch vụ mới (Research & Develop).

9. Tài sản (EAM)

– Máy hiểu máy dễ dàng hơn, chính vì vậy việc cân đối năng lực của máy móc khi áp dụng các thuật toán AI chỉ là vấn đề dùng thuật toán nào cho phù hợp.
– Với AI lịch bảo trì máy là hoàn toàn tự động nhờ việc giám sát toàn bộ hoạt động và cân đối được nguồn lực. Việc quen hay bỏ xót gần như là không thể, vì lẽ đó máy móc trở lên hoạt đồng bền bỉ hơn, ổn định hơn.

10. Phân tích và dự báo (PI)

Phân tích

– AI có khả năng làm việc với dữ liệu lớn cùng việc tự học để tự cải thiện mình thì nguồn dữ liệu từ hệ thống phần mềm ERP là điều kiện lý tưởng để giúp AI học và hoàn thiện. AI sẽ đi cùng doanh nghiệp và như 1 cánh tay “Trung thành” trong quá trình phát triển của doanh nghiệp.
– AI có thể học và thực hiện phân tích không ngừng nghỉ. Ví dụ, với 1 quy trình được đưa vào áp dụng chúng ta chỉ có thể định kỳ xem xét và đánh giá dựa trên 1 nhóm thông tin nhất định để cải tiến, nhưng với AI có thể xem xét đánh giá trong toàn bộ tiến quá trình và toàn bộ thông tin.
– AI có thể học và đưa ra dự báo chính xác hơn. Ví dụ, dựa vào dữ liệu lịch sử, dữ liệu kho hàng, dữ liệu mua hàng, dữ liệu bán hàng, dữ liệu sản xuất,... có thể đưa ra được dự báo chính xác sản lượng sản xuất và nhu cầu thị trường về 1 dòng sản phẩm cụ thể.

AI - Bước tiến trong hệ thống quản lý tổng thể doanh nghiệp | SINNOVA-ERP



Tin liên quan

28.06.2014

Tổng quan về ERP

Trong môi trường kinh doanh áp lực. Để vươn tới mục tiêu cung cấp sản phẩm và dịch vụ tới khách hàng nhanh hơn, rẻ hơn, tốt hơn đối thủ nhằm tăng năng lực cạnh tranh của mình, doanh nghiệp cần nỗ lực hoàn thiện công tác quản lý để sử dụng hiệu quả nhất các nguồn lực trong quá trình sản xuất kinh doanh. 

Chi tiết...
28.06.2014

ERP là gì?

Với những ai khi bắt đầu làm về lĩnh vực ERP thì chắc chắn sẽ lên Google tìm kiếm "ERP là gì?". Hiện giờ có rất nhiều định nghĩa về nó, các bạn nên chọn riêng cho mình một cách hiểu. Bài viết đề cập đến định nghĩa ERP và các vấn đề liên quan khác, hi vọng sẽ đem đến cho bạn những hiểu biết cơ bản về nó.

Chi tiết...
21.11.2019

ERP: Đồng lòng xây dựng một tương lai bền vững

Truyện “Thầy bói xem voi” khuyên người ta: Muốn hiểu biết sự vật, sự việc phải xem xét chúng một cách toàn diện. Nếu như có sự đồng lòng để nhìn nhận sự việc như mục tiêu ban đầu là góp tiền để xem voi thì có lẽ cả năm ông thầy bói đã đặt được mục tiêu.

Chi tiết...
06.01.2020

5 Lời khuyên cho việc viết một yêu cầu đề xuất phần mềm thành công

“Giữa nguy cơ tính toán và quyết định liều lĩnh là sự phân chia giữa lợi nhuận và thua lỗ” - Tuyên bố này rất phù hợp với quy trình mua sắm và triển khai một ứng dụng phần mềm. Luôn có rủi ro liên quan tới bất cứ khoản đầu tư mới nào. Vậy làm thế nào để giảm thiểu rủi ro và đưa ra quyết định sáng suốt hơn khi nói đến hệ thống mới của bạn.

Chi tiết...
09.02.2015

Quản trị biến động khi triển khai ERP

Nỗ lực quản trị con người khi xuất hiện sự thăng trầm tất yếu phải xảy ra khi tổ chức trải qua một giai đoạn thay đổi, chuyển mình lớn". Bài viết trình bày 4 kỹ thuật quản trị biến động trong quá trình triển khai ERP tại doanh nghiệp.

Chi tiết...
Logo

Bằng sáng tạo, chúng tôi tạo ra các ứng dụng được cập nhật về công nghệ, quy trình xử lý thông minh, giao diện đẹp. Am hiểu sâu sắc về nhiều ngành nghề kinh doanh, SINNOVA đã và đang cung cấp các giải pháp tổng thể doanh nghiệp (ERP) chuyên ngành giúp kết nối các hoạt động và đem lại hiệu quả hơn bao giờ hết.

  • Tầng 10, Tòa nhà Sannam - Dịch Vọng Hậu, Cầu Giấy, Hà Nội
  • T: +84 24 3200 8740
  • F: +84 24 3200 8741
  • E: info@sinnovasoft.com

Liên hệ mua hàng

  • M: +84 98 3991 138
  • S: sinnova_kd

Liên hệ hỗ trợ

  • M: +84 98 3991 148
  • S: sinnova_sp