Синхронизация производства с прогнозируемыми продажами важна для производителей. Если продукции будет выпущено мало, то может возникнуть ее нехватка, и будут упущены возможности продаж. Перепроизводство заморозит драгоценный капитал в непроданном товаре. Искусственный интеллект помогает производителям напрямую связывать действия клиентов и продавцов с цепочкой поставок.
«Традиционные прогнозы продаж не обязательно являются лучшим источником данных при планировании производства. ИИ дает менеджерам по продажам информацию для точного удовлетворения спроса», - говорит корпоративный архитектор SAP Даррен Гудман. - «Планируя спрос, производители могут принимать решения, основанные на фактах, более точно прогнозирующих объем продаж».
Самообучающееся приложение
Приложение для анализа вероятности закрытия сделок полагается на алгоритмы машинного обучения. Работая в облаке SAP S/4HANA, программа использует фактические, плановые и прогнозные модели продаж для определения ключевых факторов, влияющих на закрытие заказов на продажу, отображая корреляции в красочных графиках. Со временем приложение становится «умнее» и дает еще более точные результаты.
«Мы заменили исторически несвязанные, менее точные данные моделью, которая обеспечивает лучшее соответствие спроса и предложения в торговле, финансах и планировании производства», - говорит Гудман. - «В будущем такие интеллектуальные технологии будут использоваться, чтобы выявлять прерывания цикла обращения денежных средств до того, как они произойдут. Со временем менеджеры по продажам могут обучать модельх, чтобы создавать обновленные версии с потенциально более высокой точностью».
Производители серьезно относятся к ИИ
Недавние исследования показали, что к 2024 году для обеспечения согласования цепочек поставок более 60 % из 2000 мировых производителей будут использовать искусственный интеллект. Повышение производительности при этом превысит 20 %.
По словам старшего вице-президента SAP Свена Денекена, ИИ приносит пользу всей компании. «Он поддерживает основанные на данных решения, предоставляя информацию о будущем, - говорит он. - Прогнозные модели помогают каждому отделу и компании в целом достичь общих целей по доходам и марже. Информация доступна в системе АСУ предприятия всем отделам».
ИИ способствует гибкости бизнеса
Искусственный интеллект способен на гораздо большее, чем простое сокращение разрыва между спросом и предложением. Он может освободить от рутинных задач, таких как анализ данных, тайм-менеджмент, логистика и сравнение бюджетов. Это означает, что команды могут сосредоточиться на более важных задачах, которые зависят от присущих только людям возможностей, таких как принятие решений и установление отношений.
