Le 10 migliori applicazioni e casi di studio dell'IA nei sistemi ERP
I sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) aiutano le organizzazioni a gestire i processi aziendali fondamentali, come finanza, operazioni e risorse umane, all'interno di un'unica piattaforma.
Con la crescente complessità e l'adozione sempre maggiore di dati nei processi aziendali, le imprese stanno integrando sempre più funzionalità di intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico e l'IA conversazionale, nei sistemi ERP per automatizzare le attività, migliorare il processo decisionale e aumentare l'efficienza.
Scopri le 10 principali applicazioni dell'IA nei sistemi ERP con esempi concreti.
Casi d'uso dell'intelligenza artificiale applicata ai sistemi ERP
1. Finanza e contabilità
L'intelligenza artificiale apporta velocità e precisione alle attività finanziarie :
- Automatizza le attività di routine come l'elaborazione delle fatture e la registrazione delle transazioni.
- Aiuta a verificare l'accuratezza dei rendiconti finanziari.
- Può ridurre gli errori manuali e migliorare la gestione del flusso di cassa.
La maggior parte dei sistemi ERP offre strumenti per la gestione finanziaria. Tuttavia, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale con integrazioni native può aumentare le capacità degli ERP in aree quali la gestione documentale e il processo di contabilità fornitori.
2. Analisi e previsioni avanzate
La maggior parte delle attività operative, come la gestione della catena di approvvigionamento e l'intelligenza artificiale, migliorano la pianificazione delle risorse aziendali (ERP) con previsioni più accurate, utilizzando dati storici e condizioni attuali. Analizza sia i dati passati che quelli attuali per aiutare le aziende a prepararsi per il futuro. Alcuni esempi chiave includono:
- Produzione: Evita la sovrapproduzione o l'esaurimento delle scorte prevedendo le tendenze stagionali.
- Magazzino: Prevedere la domanda per gestire al meglio le scorte e ridurre gli sprechi.
- Vendite: Prevedere le vendite con maggiore precisione per definire obiettivi realistici e migliorare le prestazioni del team.
Ad esempio, ADK Marketing Solutions ha sostituito parte del suo consolidato flusso di lavoro di previsione dell'audience televisiva con il sistema automatizzato di intelligenza artificiale di dotData per far fronte alla crescente variabilità dei modelli di visione.
L'approccio precedente si basava su medie a lungo termine e aggiustamenti manuali, il che limitava la capacità di reagire alle tendenze a breve termine. Utilizzando dotData, il team ha automatizzato la generazione delle caratteristiche, testato rapidamente diverse configurazioni di dati e aggiornato i modelli predittivi con cadenza mensile. I risultati includono:
- Riduzione del 20% degli errori di previsione
- Tempi di previsione più rapidi del 30-40%
- Maggiore efficacia pubblicitaria, a supporto di decisioni più accurate in materia di acquisto di spazi pubblicitari. 1
3. Risorse umane
L'intelligenza artificiale potenzia gli strumenti di base delle risorse umane con analisi più intelligenti:
- Consente di personalizzare la formazione e lo sviluppo dei dipendenti.
- Può esaminare i curriculum , classificare i candidati e persino rispondere automaticamente alle domande dei candidati.
- Fornisce supporto alle valutazioni delle prestazioni e alla pianificazione salariale con informazioni basate sui dati.
Scopri come l'intelligenza artificiale viene utilizzata per automatizzare il processo di reclutamento:
4. Servizio clienti
I chatbot basati sull'intelligenza artificiale, gli assistenti generativi basati sull'IA e gli assistenti virtuali aiutano a:
- Garantire un servizio di intelligenza artificiale costante 24 ore su 24.
- Rispondere immediatamente alle domande di base dei clienti.
- Consentire agli operatori umani di concentrarsi su questioni complesse.
Scopri come Vodafone sfrutta l'intelligenza artificiale per offrire un servizio clienti intelligente:
5. Gestione intelligente dei report e dei documenti
Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono:
- Redigere report utilizzando i dati ERP in tempo reale.
- Riassumere documenti lunghi , come ad esempio documenti legali o di conformità.
- Aiuta i dipendenti redigendo e-mail o messaggi.
Queste caratteristiche riducono il tempo dedicato alla scrittura e alla lettura, migliorando al contempo la chiarezza e la precisione.
6. Logistica della catena di approvvigionamento e gestione delle scorte
L'intelligenza artificiale rende la gestione della catena di approvvigionamento più flessibile e prevedibile:
- Prevede il fabbisogno di scorte e riduce le interruzioni della catena di approvvigionamento.
- Consente di monitorare l'evasione degli ordini , contribuendo a evitare ritardi nelle consegne.
- Rileva tempestivamente le anomalie , dando il tempo di intervenire.
Ad esempio, l'utilizzo da parte di World Market di un sistema ERP intelligente, basato sulla visibilità in tempo reale dell'inventario e sull'instradamento intelligente degli ordini, dimostra come le soluzioni ERP basate sull'intelligenza artificiale possano ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento e dell'inventario, riducendo le distanze di spedizione, consentendo la spedizione dal negozio e il ritiro in negozio (BOPIS), e garantendo un'evasione degli ordini più rapida ed economica. 2
7. Automazione dei processi aziendali
L'intelligenza artificiale può automatizzare le attività di routine nella vita aziendale quotidiana:
- L'RPA (Automazione Robotica dei Processi) gestisce l'inserimento dei dati e il trasferimento dei documenti.
- L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai dipendenti di porre domande al sistema ERP in linguaggio semplice.
- L'intelligenza artificiale può essere d'aiuto nell'elaborazione delle fatture , nell'organizzazione dei file e nella generazione di report.
8. Manutenzione predittiva
Utilizzando i dati provenienti da sensori o gemelli digitali , l'intelligenza artificiale può:
- Prevedi quando le macchine necessitano di manutenzione.
- Prevenire guasti imprevisti.
- Riduci i costi di riparazione e i tempi di inattività grazie all'analisi predittiva basata su dati in tempo reale.
9. Sicurezza e rilevamento delle anomalie
I sistemi ERP basati sull'intelligenza artificiale possono monitorare i sistemi per:
- Segnala attività insolite (come possibili frodi).
- Avvisare tempestivamente i team addetti alla conformità.
- Proteggi i dati e le transazioni sensibili.
Questo è particolarmente utile per banche e società finanziarie, ma ora apporta benefici a tutti i settori con grandi volumi di dati.
10. Approvvigionamento e acquisti guidati
L'intelligenza artificiale aiuta le aziende ad acquistare in modo più intelligente:
- Trova prodotti o fornitori che corrispondono a regole predefinite come il budget o la sostenibilità.
- Raccomanda i fornitori in base agli ordini precedenti o alle prestazioni.
Ad esempio, la piattaforma Ariba di SAP suggerisce fornitori che soddisfano standard di approvvigionamento etico o specifici obiettivi di prezzo. 3
Esempi concreti tratti da aziende che si occupano di intelligenza artificiale applicata ai sistemi ERP
SAP Cloud ERP
SAP Cloud ERP è una soluzione di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) fornita come software-as-a-service (SaaS). Funziona sull'infrastruttura cloud di SAP e offre accesso in tempo reale a dati e applicazioni.
La piattaforma supporta funzioni chiave come finanza, approvvigionamento , vendite , produzione e risorse umane all'interno di un sistema unificato.
Pitney Bowes di SAP
Pitney Bowes, fornitore globale di tecnologie per spedizioni e servizi postali, è migrato da un sistema ERP locale obsoleto a SAP S/4HANA Cloud.
Integrando la soluzione con SAP Sales Cloud e altre applicazioni tramite SAP Business Technology Platform, l'azienda ha standardizzato i processi, semplificato il proprio panorama IT e migliorato l'efficienza operativa.
Il nuovo ambiente cloud ha consentito l'automazione dei flussi di lavoro dall'ordine all'incasso, ha ridotto la complessità del sistema e ha supportato il passaggio dell'azienda dalla vendita di prodotti singoli alla fornitura di soluzioni di servizi integrate. 4
Oracle Pianificazione delle risorse aziendali
Oracle L'ERP è una suite software basata su cloud che integra e automatizza i processi aziendali fondamentali, come finanza, approvvigionamento e gestione dei progetti, all'interno di un'unica piattaforma.
- Gestione finanziaria: Gestisce le operazioni contabili e finanziarie, tra cui la contabilità generale, i conti attivi e passivi, la gestione della liquidità e la rendicontazione finanziaria. Fornisce informazioni in tempo reale sulle performance finanziarie e supporta le previsioni e la conformità normativa.
- Gestione dei progetti: consente alle organizzazioni di pianificare, eseguire e monitorare i progetti dall'inizio alla fine. Collega le attività di progetto, i budget e le risorse, fornendo al contempo visibilità sulle prestazioni finanziarie e sull'andamento del progetto.
- Approvvigionamento: automatizza il processo dall'approvvigionamento al pagamento, aiutando le aziende a gestire i rapporti con i fornitori e le attività di acquisto, nonché a controllare la spesa. Si avvale inoltre di analisi e apprendimento automatico per migliorare la selezione dei fornitori e la conformità alle politiche di acquisto.
- Gestione del rischio e conformità: aiuta le organizzazioni a individuare i rischi, monitorare le attività degli utenti e garantire la conformità alle normative. Controlli automatizzati, strumenti di audit e funzionalità di sicurezza contribuiscono a proteggere i dati finanziari e a ridurre frodi o violazioni delle policy.
- Gestione delle prestazioni aziendali (EPM): supporta la pianificazione strategica, la definizione del budget, le previsioni e il consolidamento finanziario. Aiuta le organizzazioni a comprendere la redditività, ad allineare i piani operativi e finanziari e a migliorare le prestazioni aziendali a lungo termine.
- Analisi ERP: dashboard, report e visualizzazioni di dati per analizzare dati finanziari, di approvvigionamento e di progetto. Queste informazioni aiutano le aziende a monitorare gli indicatori chiave di performance e a controllare i costi.
Figura 1: Dashboard di gestione del progetto ERP AI Oracle 5
Microsoft Dynamics 365: CRM e ERP Agentic
Dynamics integra agenti di intelligenza artificiale e funzionalità Copilot nei suoi sistemi CRM ed ERP per automatizzare decisioni aziendali, flussi di lavoro e operazioni. Le caratteristiche principali includono:
- Agenti di intelligenza artificiale per flussi di lavoro autonomi: gli agenti di intelligenza artificiale monitorano i dati aziendali, analizzano il contesto ed eseguono automaticamente attività come la gestione delle richieste dei clienti, la previsione del flusso di cassa o l'ottimizzazione delle operazioni della catena di approvvigionamento.
- Piattaforma CRM e ERP unificata: collega le funzioni CRM front-office (vendite, marketing, assistenza) con le funzioni ERP back-office (finanza, operations, supply chain), consentendo ai team di lavorare con dati condivisi e collaborare tra i diversi reparti.
- Dati e analisi in tempo reale: fornisce dashboard e analisi in tempo reale, aiutando le organizzazioni a monitorare le prestazioni, tenere traccia dei KPI e prendere decisioni basate sui dati.
- Automazione del flusso di lavoro e ottimizzazione dei processi: automatizza i processi ripetitivi o complessi come la pianificazione, il monitoraggio delle spese, i flussi di lavoro di assistenza e la gestione degli ordini, riducendo il lavoro manuale e migliorando l'efficienza operativa.
- Integrazione con l'ecosistema Microsoft: si integra con Azure, Microsoft 365, Power Platform e Copilot, consentendo l'automazione, le interazioni in linguaggio naturale e i flussi di lavoro personalizzati tra i sistemi aziendali.
Figura 2: Dashboard dell'agente di riconciliazione dei conti di Dynamics 365 che mostra le funzionalità di automazione di Copilot. 6
Scegliere sistemi ERP basati sull'intelligenza artificiale in linea con le vostre operazioni quotidiane.
Le funzionalità di machine learning non sono il criterio più importante nella scelta di un sistema ERP. Le aziende dovrebbero selezionare i sistemi ERP in base ai benefici che apporteranno alle loro attività operative quotidiane. Tuttavia, i fattori elencati di seguito sono importanti per garantire che il sistema ERP sia a prova di futuro in termini di machine learning:
Gestione efficace dei dati
Le aziende raramente hanno l'opportunità di modernizzare i propri sistemi ERP, poiché si tratta di sistemi di produzione critici profondamente integrati nelle operazioni aziendali. Pertanto, è fondamentale che il nuovo sistema ERP scelto sia sufficientemente flessibile da archiviare e fornire dati aziendali con un livello di dettaglio granulare, in linea con le esigenze operative.
Fintanto che i dati sono facilmente accessibili, le aziende potrebbero utilizzare i componenti di apprendimento automatico del loro ERP o di altri software per creare modelli di apprendimento automatico in grado di risolvere i loro problemi operativi.
Facilità di integrazione
Non ci si può aspettare che un'unica azienda sia il fornitore di software di machine learning per un'intera società, poiché il machine learning ha un impatto su ogni aspetto delle operazioni aziendali. Un software ERP ideale dovrebbe essere facilmente integrabile con fornitori terzi.
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