5-najważniejszych-trendów-w-zakresie-ERP

5 najważniejszych trendów w zakresie ERP

Połączenie tradycyjnych systemów podstawowych z nowymi, w pełni zintegrowanymi rozwiązaniami w chmurze. Przemysł musiał w ostatnich latach stawić czoła wielu wyzwaniom związanym m.in. z pandemią koronawirusa oraz wojną w Ukrainie, których skutkiem jest trwający kryzys surowcowy i energetyczny. Miało to ogromny wpływ na klasyczne obszary ERP, takich jak zaopatrzenie, gospodarkę materiałową, controlling i logistykę. W jaki sposób najlepiej zminimalizować ryzyko i na co przedsiębiorstwa muszą zwrócić uwagę, aby w przyszłości sprostać takim wyzwaniom? Przedstawiamy 5 trendów w zakresie ERP, które skupiają się w szczególności na średnich przedsiębiorstwach produkcyjnych.

Ostatnie lata wyraźnie wykazał, w jakich obszarach systemy ERP powinny wspierać przedsiębiorstwa, aby szybciej, bardziej elastycznie i adaptacyjnie reagowały zarówno na sytuację geopolityczną, jak i gospodarczą. Uwzględnione muszą zostać również uwarunkowania prawne, których realizacja wymaga zwykle wprowadzenia nowych funkcji, procesów i innowacji. Tylko ten, kto nadąża za pojawiającymi się trendami, będzie mógł lepiej przygotować swoje przedsiębiorstwo na obecne oraz przyszłe kryzysy oraz stale zaostrzane przepisy i tym samym pozostać konkurencyjnym

Michael Finkler

Dyrektor zarządzający ds. Business Development , proALPHA

5 najważniejszych trendów w zakresie ERP, z którymi przedsiębiorstwa powinny się zapoznać

Szybka reakcja na czasy kryzysowe i regulacje prawne

Największym wyzwaniem jest reakcja we właściwym czasie na szybko zmieniającą się sytuację, np. problemy dotyczące łańcucha dostaw, czy też wzrastające koszty energii. Ta zdolność będzie w przyszłości decydowała o zachowaniu konkurencyjności. Regulacje prawne na szczeblu narodowym oraz europejskim stają się również dla małych i średnich przedsiębiorstw coraz bardziej restrykcyjne.

Przyjrzyjmy się przykładowo przyszłym ustawom o prawie do emisji gazów cieplarnianych [1]. Tylko przedsiębiorstwa, które będą posiadać systemy do zarządzania energią i emisją dwutlenku węgla, będą w stanie przygotowywać sprawozdania na temat zrównoważonego rozwoju, wymagane na poziomie krajowym i europejskim od roku obrotowego 2023. W tym celu systemy ERP, poprzez które następuje wymiana wszystkich danych i realizacja najważniejszych procesów, muszą zostać wyposażone w nową, zintegrowaną funkcjonalność.

Zapewnienie stabilnego łańcucha dostaw

Odporność przedsiębiorstwa na zmiany zależy również od stabilności łańcucha dostaw. Szczególnie w czasach, w których ograniczone są środki (finansowe) oraz zasoby, znaczenie systemu ERP, wykorzystanego przez przedsiębiorstwo, znacznie rośnie. Jako cyfrowy szkielet przedsiębiorstwa system ERP odgrywa decydującą rolę poprzez zespajanie ekosystemów partnerskich i zaziębianiu łańcuchów dostaw, gwarantując ciągłość produkcji. Niewykluczone, że klasyczne planowanie produkcji ponownie się odrodzi.

Zastrzyk innowacji poprzez sztuczną inteligencję (SI)

Dzięki przemysłowemu Internetowi rzeczy (ang. IIoT) przedsiębiorstwa mają obecnie dostęp do większej liczby źródeł i danych do przeprowadzania obszerniejszych analiz. Również sprzęt komputerowy i algorytmy są ulepszane z roku na rok. W ten sposób procesy biznesowe i produkcyjne będą w przyszłości optymalizowane poprzez SI. Przy pomocy inteligentnych i predykcyjnych rozwiązań do procesów zakupowych, łatwych do zintegrowania narzędzi z chmury bazujących na SI oraz uczenia maszynowego, klasyczny system ERP staje się znacznie inteligentniejszy i otrzymuje niezbędne umiejętności do wdrażania automatyzacji.

Wysokie zapotrzebowanie w zakresie mobilnego ERP i dostępu do danych w czasie rzeczywistym

Rozpowszechnione w ostatnich latach nowe modele pracy wymuszają na dostawcach systemów ERP dostosowanie rozwiązań do rosnącej liczby pracowników mobilnych. Zarządzanie zleceniami klientów, wnioskami urlopowymi lub koordynacja projektów może już przebiegać całkowicie zdalnie. Nowa ustawa dotycząca rejestracji czasu pracy [2] w Niemczech, podkreśla dodatkowo konieczność zastosowania mobilnego, wieloplatformowego systemu ERP, dostępnego za pośrednictwem chmury. Dostęp do danych w czasie rzeczywistym należy już do standardowych wymagań realizowanych np. za pomocą pulpitów nawigacyjnych do tworzenia szczegółowych sprawozdań i prognoz.

Chmura w firmach średniej wielkości – ewolucja zamiast rewolucji

W dzisiejszych czasach w branży produkcyjnej wciąż niezwykle rzadko stosowane są kompletne rozwiązania chmurze. Jednym z głównych powodów jest fakt, że systemy ERP są kluczowe dla funkcjonowania przedsiębiorstwa. Dlatego ich szybki transfer do chmury nie jest priorytetem. Małe i średnie przedsiębiorstwa nadal zachowują ostrożność przy rozważaniu przenoszenia złożonych procesów produkcyjnych do chmury. Podczas gdy rozwiązania z zakresu eProcurement niezwykle często są już realizowane za pośrednictwem chmury, skomplikowane i w znacznym stopniu zmodyfikowane aplikacje są nadal wykorzystywane on-premises.

Z tego względu w ramach implementacji systemów ERP lub innych komponentów w chmurze obserwowana jest raczej ewolucja zamiast rewolucji. Tylko poprzez sukcesywne uzupełnienie kluczowych procesów branżowych w standardzie i zwiększoną konfigurowalność systemów ERP, można wyczerpać pełny potencjał chmury. Warunkiem jest przy tym rosnąca akceptacja ze strony małych i średnich przedsiębiorstw. Dostawcy muszą więc zapewnić dostosowanie prędkości transformacji cyfrowej do różnorodnych wymagań swoich klientów. W praktyce polega to na wsparciu klientów w sukcesywnym rozszerzaniu tradycyjnych systemów podstawowych o nowe, w pełni zintegrowane usługi z chmury.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Platforma Proalpha Industrial AI wprowadza sztuczną inteligencję

Grupa Proalpha, jeden z wiodących dostawców rozwiązań ERP i aplikacji biznesowych, prezentuje platformę Proalpha Industrial AI zawierającą spójną ofertę do praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w sektorze przedsiębiorstw przemysłowych. W tym celu platforma udostępnia katalog ponad 30 aplikacji biznesowych AI dla procesów podstawowych w obrębie centralnych obszarów działalności, które zapewniają wartość dodaną w przedsiębiorstwie – od zakupów i produkcji, przez usługi posprzedażowe, aż po serwis. Kolejne 100 aplikacji AI zostało już zdefiniowanych i znajduje się w opracowaniu. Portfolio aplikacji AI gotowych do użycia jest łatwo dostępne i może stać się prawdziwym motorem innowacji dla firm stojących pod coraz większą presją podyktowaną sytuacją na rynku. Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje sprawdzone rozwiązania AI firmy Empolis i Nemo stworzone dla technologii chmury w ofercie SaaS, do integracji zarówno z ekosystemem Proalpha, jak i z systemami innych dostawców. Ponadto platforma pozwala przedsiębiorstwom na inteligentne przetwarzanie danych za pomocą odpowiednich, wstępnie skonfigurowanych aplikacji AI, w zależności od scenariusza wykorzystania. Nie ma przy tym znaczenia, czy analizowane są uporządkowane dane (np. tabele w zakupach), czy też dane nie posiadające uporządkowanej struktury (np. dokumenty, notatki, lub dokumentacja z serwisu). Dzięki temu ukryta wiedza może zostać przekształcana w zbiór konkretnych informacji, na podstawie których można podejmować rzetelne decyzje. Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia rozpoznawanie, diagnozowanie i prognozowanie na podstawie danych specyficznych dla przedsiębiorstwa, na całkowicie nowym poziomie oraz przygotowuje konkretne zalecenia, które mogą być wdrażane również automatycznie. Dalsze korzyści dla przedsiębiorstw: Łatwa integracja technologii pozwala na szybkie realizowanie wymagań, a tym samym na szybkie wdrażanie odpowiednich rozwiązań na rynku. Natychmiastowe efekty działań (Quick Wins) i zrozumiałe wyniki analiz inteligentnych asystentów AI przyczyniają się do rozbudowy zaufania w stosunku do AI w działach specjalistycznych. Przedsiębiorstwa mogą przygotować się do wykorzystania innowacyjnych technologii AI w celu sprostania aktualnym i przyszłym wyzwaniom oraz zmianom na rynku. „Dzięki naszemu oprogramowaniu biznesowemu Industrial AI chcemy wspierać przedsiębiorstwa produkcyjne przy wdrażaniu rozwiązań opartych na AI, niezależnie od stopnia dojrzałości i tempa realizacji”, wyjaśnia Christoph Kull, President Business Applications w Proalpha. „W tym celu kluczowe znaczenie ma odejście od dominującej wcześniej metody wykorzystywania AI wszędzie po trochu, na korzyść wyspecjalizowanych rozwiązań zapewniających przedsiębiorstwom szybkie i widoczne efekty w praktyce. Jest to możliwe, gdy implemantacja AI przebiega stopniowo, poprzez aplikacje gotowe do natychmiastowego użycia, czyli proces po procesie i obszar biznesowy po obszarze biznesowym.” Działy specjalistyczne jako motor AI Jeżeli niemiecka gospodarka nie chce stracić pozycji siły napędowej innowacji, AI musi znaleźć zastosowanie tam, gdzie naprawdę może dokonać różnicy – w poszczególnych działach specjalistycznych, zamiast napędzać dyskusję o zasadniczą rację bytu sztucznej inteligencji”, mówi Kull. „Powód: działy specjalistyczne lepiej niż ktokolwiek inny znają główne procesy i dane potrzebne do wykorzystania AI. Pracownicy fachowi wiedzą, gdzie AI może przynieść konkretną wartość dodaną i gdzie potrzebna jest optymalizacja procesów, aby osiągnąć rzeczywisty wzrost produktywności.” Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia operacyjne stosowanie AI z podejściem holistycznym, które umożliwia perspektywę zarówno oddolną, jak i odgórną. Po usystematyzowaniu wyników analiz opartych na AI przez działy specjalistyczne, wyniki te muszą trafić do kadry kierowniczej, aby ustalić dalszą strategię zastosowania AI. Aplikacje AI do natychmiastowego zastosowania Platforma Proalpha Industrial AI obejmuje obecnie ponad 30 aplikacji AI dla obszarów biznesowych ERP, Financial Management, Human Capital Management, Spend Management, Digital Shopfloor i Customer Experience. Kolejnych 100 aplikacji AI dla tych obszarów biznesowych jest obecnie w trakcie implementacji. Dzięki tym narzędziom przedsiębiorstwa mogą redukować np. swoje zapasy magazynowe poprzez dokładniejsze prognozy zużycia, optymalizować parametry dyspozycji i okresy ponownego nabycia oraz usprawniać produkcję poprzez skrócenie czasu przebiegu i czasu spoczynku. W ten sposób efektywniejsze procesy pozwalają na poprawę terminowości dostaw. Podstawą jest optymalizacja danych podstawowych sterowana przez AI poprzez wyszukiwanie błędów oraz trendów, a także ciągła kontrola jakości danych oraz migracje danych zgodnie z planem. Cyfryzacja procesów i regularne zestawianie danych w formie tabel często nie wystarcza, aby zwiększyć produktywność pracowników w procesach wymagających użycia wiedzy. Obsługa klienta jest na to doskonałym przykładem – odpowiedź na zapytanie klienta może być szybsza, bardziej profesjonalna i zindywidualizowana, jeżeli dostępna jest odpowiednia wiedza na temat kompleksowych zapytań serwisowych dotyczących danej branży. Wiedza ta znajduje się najczęściej poza granicami systemu ERP, np. w podręcznikach, dokumentacji, e-mailach lub czatach. Z tego względu przetwarzanie nieuporządkowanych danych z różnych źródeł w oparciu o AI przyczynia się do wzrostu produktywności o 30-40 procent w procesach opartych na wiedzy, ponieważ istotne informacje mogą zostać przekazane w formie cyfrowej do odpowiedniej osoby w odpowiednim czasie. Zwłaszcza w czasach zmian demograficznych i braku wykwalifikowanej kadry pracowniczej zarządzanie wiedzą oparte na sztucznej inteligencji staje się dla wielu przedsiębiorstw przemysłowych średniej wielkości czynnikiem decydującym o przetrwaniu. Twin Transformation ze wsparciem AI Szczególnie przedsiębiorstwa produkcyjne muszą mierzyć się z wymaganiami swoich klientów i partnerów związanymi ze zrównoważonym rozwojem oraz zmieniającymi się regulacjami prawnymi (takimi jak raportowanie ESG). Dlatego dla większości firm już dziś kluczowe znaczenie ma możliwość ustalania i optymalizowania śladu węglowego w odniesieniu do całego przedsiębiorstwa i jego produktów. Platforma Proalpha Industrial AI umożliwia firmom przeglądanie, analizowanie i efektywną optymalizację śladu węglowego zarówno dla całego przedsiębiorstwa (Corporate Carbon Footprint), jak i dla poszczególnych produktów (Product Carbon Footprint) poprzez wykorzystanie AI do analizy danych zużycia energii w czasie rzeczywistym. W ten sposób możliwe jest również identyfikowanie najwyższego zużycia energii i nieprawidłowości w obrębie parku maszynowego i poszczególnych procesów. Ponadto przedsiębiorstwa mogą uzyskać pełną przejrzystość swoich procesów produkcyjnych w zakresie zużycia energii na każdym etapie pracy oraz efektywnie optymalizować system. Analizy wykonywane przez AI pozwalają przedsiębiorstwom pogodzić efektywność finansową i ekologiczną oraz zapewniają im znaczną przewagę konkurencyjną na rynku. Block Quote Kull dodaje: „Chcemy udostępnić nasze rozwiązania oparte na AI przedsiębiorstwom każdej wielkości, aby producenci zwiększali swoją produktywność, rozszerzali możliwości biznesowe i tym samym przygotowali się na przyszłość.” Więcej informacji na temat platformy Proalpha Industrial AI jest dostępnych na stronie www.proalpha.com/en/ai-hub.
Platforma-Proalpha-Industrial-AI-wprowadza-sztuczną-inteligencję-do-sektora-przedsiębiorstw-przem
Proalpha_logo
zweryfikowano

0/5

Proalpha

ERP dla produkcji


Proalpha
Lubuskie
1700 osób
Zobacz profil
Branża
Automotive, Budownicza, Elektronika, Meblarska, Medyczna, Metalurgiczna, Produkcyjna, Tworzywa sztuczne
Opis
Grupa Proalpha to firma funkcjonująca na rynku od 30 lat, obsługująca ponad 8 tysięcy klientów na całym świecie. System proALPHA ERP jest przeznaczony dla średnich przedsiębiorstw produkcyjnych i dostępny jest w 15 wersjach językowych....
rozwiń