Advanced Analytics

Advanced Analytics: podejmowanie trafnych decyzji na podstawie Big Data

Wszystko z jednej ręki – od raportowania do optymalizacji procesów

Advanced Analytics to dzisiaj wizja przyszłości, ale już niedługo to rzeczywistość dla małych i średnich firm. Advanced Analytics to przewidywanie wydarzeń na podstawie samodzielnie zebranych danych.

W rozmowie ze Stefanem Dornseiferem, dyrektorem Business Unit Advances Analytics, wyjaśniamy, jaki wpływ na prognozy biznesowe MSP mają dane, które zebrali. Dla niecierpliwych zebraliśmy najważniejsze fakty, o tym jak przygotować się do automatyzacji cyfrowej, która już jest.

Basic & Descriptive – Business Intelligence (BI) dzisiaj

Dla małych i średnich przedsiębiorstw największe znaczenie mają analizy, opracowywanie i prezentacja danych z przeszłości. Cel to przejście do analiz ad ho i raportów, ale też pulpitów nawigacyjnych, które sprawdzane są na bieżąco. Sprawdzenie kontretnie co się dzieje i przede wszystkim dlaczego.

Klienci korzystają ze specyficznych kokpitów dla każdego obszaru, które tworzą sprawozdania analityczne, tzw. Guided Analytics. Zapewniają one szybkie rozpoznanie odchyleń, także trendów. Poznają w ten sposób meandry własnych danych. Jak z przewodnikiem u boku, „zwiedzają” procesy biznesowe od zakupów, poprzez gospodarkę materiałową i Customer Relationship Management. CRM, w którym mamy nie tylko dane klienta, ale też jego pełną historię.

Przegląd kluczowych zagadnień

Co napędza średnie firmy w codziennej pracy? Po naciśnięciu jednego przycisku wyświetlają się standardowe zestawienia dzienne, ale też krytyczne wskaźniki i kompleksowe zapytania ad hoc. Są to podstawowe wymagania, które spełniane są w łatwy i szybki sposób, przede wszystkim za pomocą właściwych narzędzi. Należą do nich:

  • Narzędzia BI obsługiwane intuicyjne, które są przygotowane specjalnie na potrzeby klientów (Guided Tours).
  • Narzędzia dostosowane do danej roli, które spełniają wymagania wielowymiarowej analizy danych, zależnie od sprawowanej funkcji. Od dyrektora zarządzającego, przez kierownika działu do referenta.
  • Interaktywne kokpity biznesowe, które synchronizują dane między sobą i pozwalają na podejmowanie właściwych decyzji.

A dla specjalnych wymagań, jak raportowanie ad hoc, istnieje narzędzie, które nazwaliśmy  InfoZoom. Intuicyjne narzędzie, w którym za pomocą kilku kliknięć myszką widzimy specyficzne analizy danych w mgnieniu oka. Również niekompletne i błędne dane są szybko zidentyfikowane.

Predictive i Prescriptive – Advanced Analytics jutro

W przyszłości wykorzystamy analizy danych, które wykorzystamy jako fundament dla jakości danych i dla długoterminowej poprawy, także dla utrzymania trafności decyzji. W tym celu niezbędne są reguły i procesy definiowane w ramach automatyzacji cyfrowej.

Dla Advanced Analytics przewidziane są w tym celu dwie fazy:

  • Predictive Analytics, czyli pierwsza faza, która wykorzystuje informacje i dane historyczne, żeby stworzyć prognozę przyszłych wydarzeń w formie symulacji. Do tego celu wykorzystywane są modele statyczne.
  • Prescriptive Anlaytics, czyli druga faza, która korzysta z tych danych i dalej je modyfikuje. Oznacza to, że na podstawie danych historycznych i modeli statycznych powstają zalecenia, które pokazują jak należy postępować w przypadku zaistnienia konkretnej sytuacji.

W przyszłości nasze rozwiązanie ERP będzie mogło automatycznie podejmować niezbędne środki. A to już dzisiaj jest możliwe przy użyciu Advanced Analytics.

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