En İyi 10 ERP Yapay Zeka Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması

Kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemleri, kuruluşların finans, operasyonlar ve insan kaynakları gibi temel iş süreçlerini tek bir platformda yönetmelerine yardımcı olur.

İş süreçleri daha karmaşık ve veri odaklı hale geldikçe, şirketler görevleri otomatikleştirmek, karar verme süreçlerini iyileştirmek ve verimliliği artırmak için makine öğrenimi ve diyalogsal yapay zeka gibi yapay zeka yeteneklerini ERP sistemlerine giderek daha fazla entegre ediyor.

Gerçek hayattan örneklerle en iyi 10 ERP yapay zeka kullanım alanını keşfedin.

ERP Yapay Zeka kullanım örnekleri

1. Finans ve muhasebe

Yapay zeka, finansal işlemlere hız ve doğruluk kazandırıyor:

• Fatura işleme ve işlem kaydı gibi rutin işleri otomatikleştirir .
• Finansal raporların doğruluğunu kontrol etmeye yardımcı olur.
• Bu, manuel hataları azaltabilir ve nakit akışı yönetimini iyileştirebilir.

Çoğu ERP sistemi finansal yönetim için araçlar sunar. Bununla birlikte, yapay zekanın yerel entegrasyonlarla kullanımı, belge yönetimi ve hesap ödeme süreci gibi alanlarda ERP sistemlerinin yeteneklerini artırabilir.

2. Gelişmiş analitik ve tahminleme

Tedarik zinciri yönetimi ve yapay zeka gibi çoğu operasyonel faaliyet, geçmiş veriler ve mevcut koşulları kullanarak daha iyi tahminler yaparak kurumsal kaynak planlamasını (ERP) geliştirir. Şirketlerin geleceğe hazırlanmasına yardımcı olmak için hem geçmiş hem de güncel verileri analiz eder. Başlıca örnekler şunlardır:

• Üretim: Mevsimsel eğilimleri öngörerek aşırı üretimden veya stok tükenmesinden kaçının.
• Depo: Talebi tahmin ederek envanteri daha iyi yönetin ve israfı azaltın.
• Satışlar: Daha gerçekçi hedefler belirlemek ve ekip performansını artırmak için satışları daha doğru tahmin edin.

Örneğin, ADK Marketing Solutions, izleme alışkanlıklarındaki artan değişkenliği gidermek için uzun süredir kullandığı TV izleyici tahmin iş akışının bazı bölümlerini dotData'nın otomatik yapay zeka sistemiyle değiştirdi.

Önceki yaklaşım, uzun vadeli ortalamalara ve manuel ayarlamalara dayanıyordu; bu da kısa vadeli trendlere karşı duyarlılığı sınırlıyordu. dotData'yı kullanarak ekip, özellik üretimini otomatik hale getirdi, birden fazla veri yapılandırmasını hızlı bir şekilde test etti ve tahmin modellerini aylık döngüde güncelledi. Sonuçlar şunlardır:

• Tahmin hatalarında %20 azalma
• %30-40 daha hızlı tahmin süreleri
• Daha yüksek reklam etkinliği, daha doğru medya satın alma kararlarını destekler. ¹

3. İnsan kaynakları

Yapay zeka, daha akıllı içgörülerle temel İK araçlarını geliştiriyor:

• Çalışanlar için kişiselleştirilmiş eğitim ve gelişim imkanları sunar.
• Özgeçmişleri inceleyebilir , adayları sıralayabilir ve hatta adayların sorularını otomatik olarak yanıtlayabilir.
• Veriye dayalı içgörülerle performans değerlendirmelerini ve maaş planlamasını destekler.

İşe alım süreçlerinin otomasyonunda yapay zekanın nasıl kullanıldığını görün:

4. Müşteri hizmetleri

Yapay zekâ destekli sohbet robotları , üretken yapay zekâ asistanları ve sanal asistanlar şu konularda yardımcı olur:

• Günün 24 saati kesintisiz yapay zeka hizmeti sağlayın.
• Müşterilerin temel sorularına anında yanıt verin.
• İnsan kaynakların karmaşık konulara odaklanmasını sağlayın.

Vodafone'un yapay zekayı kullanarak nasıl akıllı müşteri hizmetleri sunduğunu izleyin:

5. Akıllı raporlama ve belge yönetimi

Üretken yapay zeka araçları şunları yapabilir:

• Gerçek zamanlı ERP verilerini kullanarak raporlar yazın .
• Hukuki veya uyumluluk dosyaları gibi uzun belgeleri özetleyin .
• Çalışanlara e-posta veya mesaj taslakları hazırlayarak yardımcı olun.

Bu özellikler, yazma ve okuma için harcanan zamanı azaltırken, aynı zamanda açıklık ve doğruluğu da artırır.

6. Tedarik zinciri lojistiği ve stok yönetimi

Yapay zekâ, tedarik zinciri yönetimini daha esnek ve öngörülebilir hale getiriyor:

• Stok ihtiyaçlarını tahmin eder ve tedarik zinciri aksamalarını azaltır.
• Siparişlerin yerine getirilme sürecini takip ederek teslimat gecikmelerinin önlenmesine yardımcı olur.
• Olası aksaklıkları erken tespit ederek harekete geçmek için zaman kazandırır.

Örneğin, World Market'in gerçek zamanlı envanter görünürlüğü ve akıllı sipariş yönlendirmesiyle desteklenen akıllı bir ERP sistemi kullanması, yapay zeka destekli ERP çözümlerinin, nakliye mesafelerini azaltarak, mağazadan gönderim ve BOPIS (Çevrimiçi Sipariş ve Teslimat) özelliklerini etkinleştirerek ve daha hızlı, daha uygun maliyetli sipariş karşılama sağlayarak tedarik zinciri ve envanter yönetimini nasıl optimize edebileceğini göstermektedir. ²

7. İş süreçlerinin otomasyonu

Yapay zeka, günlük iş hayatındaki rutin görevleri otomatikleştirebilir:

• RPA (Robotik Süreç Otomasyonu), veri girişi ve belge transferlerini yönetir.
• Doğal Dil İşleme (NLP), çalışanların ERP sistemine sade bir dille sorular sormasına olanak tanır.
• Yapay zeka , fatura işleme , dosya düzenleme ve rapor oluşturma konularında yardımcı olabilir.

8. Öngörücü bakım

Yapay zeka, sensörlerden veya dijital ikizlerden elde edilen verileri kullanarak şunları yapabilir:

• Makinelerin ne zaman bakıma ihtiyaç duyacağını tahmin edin.
• Beklenmedik arızaları önleyin.
• Gerçek zamanlı verilerden elde edilen tahmine dayalı analizlerle onarım maliyetlerini ve arıza sürelerini azaltın.

9. Güvenlik ve anormallik tespiti

Yapay zekâ destekli ERP sistemleri, sistemleri şu amaçlarla izleyebilir:

• Olağandışı faaliyetleri (örneğin olası dolandırıcılığı) bildirin.
• Uyumluluk ekiplerini önceden uyarın.
• Hassas verileri ve işlemleri koruyun.

Bu özellik özellikle bankalar ve finans kuruluşları için faydalı olsa da, artık büyük veri hacimlerine sahip tüm sektörlere yarar sağlıyor.

10. Tedarik ve yönlendirilmiş satın alma

Yapay zeka şirketlerin daha akıllıca satın alma yapmasına yardımcı oluyor:

• Bütçe veya sürdürülebilirlik gibi önceden belirlenmiş kurallara uyan ürünleri veya tedarikçileri bulur.
• Bu sistem, geçmiş siparişlere veya performansa dayanarak tedarikçileri önermektedir.

Örneğin, SAP'nin Ariba platformu, etik tedarik standartlarını veya belirli fiyatlandırma hedeflerini karşılayan tedarikçileri önermektedir. ³

ERP yapay zeka şirketlerinden gerçek hayattan örnekler

SAP Cloud ERP

SAP Cloud ERP, yazılım hizmeti (SaaS) olarak sunulan bir kurumsal kaynak planlama çözümüdür. SAP'nin bulut altyapısı üzerinde çalışır ve verilere ve uygulamalara gerçek zamanlı erişim sağlar.

Platform, finans, tedarik , satış , üretim ve insan kaynakları gibi temel işlevleri tek bir sistem içinde desteklemektedir.

Pitney Bowes, SAP ile birlikte

Küresel bir kargo ve posta teknolojisi sağlayıcısı olan Pitney Bowes, eski şirket içi ERP sisteminden SAP S/4HANA Cloud'a geçiş yaptı.

Şirket, çözümü SAP Business Technology Platform aracılığıyla SAP Sales Cloud ve diğer uygulamalarla entegre ederek süreçleri standartlaştırdı, BT altyapısını basitleştirdi ve operasyonel verimliliği artırdı.

Yeni bulut ortamı, siparişten tahsilata kadar olan iş akışlarının otomatikleştirilmesini sağladı, sistem karmaşıklığını azalttı ve şirketin bağımsız ürünler satmaktan entegre hizmet çözümleri sunmaya geçişini destekledi. ⁴

Oracle Kurumsal Kaynak Planlaması

Oracle ERP, finans, tedarik ve proje yönetimi gibi temel iş süreçlerini tek bir platformda entegre eden ve otomatikleştiren bulut tabanlı bir yazılım paketidir.

• Finansal yönetim: Genel defter, borç ve alacak hesapları , nakit yönetimi ve finansal raporlama dahil olmak üzere muhasebe ve finansal işlemleri yönetir. Finansal performansa ilişkin gerçek zamanlı bilgiler sağlar ve tahminleme ile mevzuat uyumluluğunu destekler.
• Proje yönetimi: Kuruluşların projeleri baştan sona planlamasını, yürütmesini ve izlemesini sağlar. Proje görevlerini, bütçelerini ve kaynaklarını birbirine bağlarken, projenin finansal performansına ve ilerlemesine ilişkin görünürlük sağlar.
• Tedarik: Tedarikçi ilişkilerini ve satın alma faaliyetlerini yönetmelerine ve harcamaları kontrol etmelerine yardımcı olarak, kaynak bulmadan ödemeye kadar olan süreci otomatikleştirir. Ayrıca, tedarikçi seçimini ve satın alma politikalarına uyumu iyileştirmek için analitik ve makine öğrenimi kullanır.
• Risk yönetimi ve uyumluluk: Kuruluşların riskleri tespit etmesine, kullanıcı faaliyetlerini izlemesine ve düzenlemelere uyumu sağlamasına yardımcı olur. Otomatik kontroller, denetim araçları ve güvenlik özellikleri, finansal verileri korumaya ve dolandırıcılık veya politika ihlallerini azaltmaya yardımcı olur.
• Kurumsal Performans Yönetimi (EPM): Stratejik planlama, bütçeleme, tahminleme ve finansal konsolidasyonu destekler. Kuruluşların karlılığı anlamalarına, operasyonel ve finansal planlarını uyumlu hale getirmelerine ve uzun vadeli iş performansını iyileştirmelerine yardımcı olur.
• ERP analitiği: Finansal, tedarik ve proje verilerini analiz etmek için gösterge panelleri, raporlar ve veri görselleştirmeleri. Bu bilgiler, işletmelerin temel performans göstergelerini izlemesine ve maliyetleri kontrol etmesine yardımcı olur.

Şekil 1: Oracle ERP Yapay Zeka proje yönetim paneli. ⁵

Microsoft Dynamics 365: Agentic CRM ve ERP

Dynamics, iş kararlarını, iş akışlarını ve operasyonları otomatikleştirmek için yapay zeka ajanlarını ve Copilot özelliklerini CRM ve ERP sistemlerine entegre eder. Başlıca özellikler şunlardır:

• Otonom iş akışları için yapay zeka ajanları: Yapay zeka ajanları işletme verilerini izler, bağlamı analiz eder ve müşteri taleplerini karşılama, nakit akışını tahmin etme veya tedarik zinciri operasyonlarını optimize etme gibi görevleri otomatik olarak gerçekleştirir.
• Birleşik CRM ve ERP platformu: Ön ofis CRM işlevlerini (satış, pazarlama, hizmet) arka ofis ERP işlevleriyle (finans, operasyonlar, tedarik zinciri) birleştirerek ekiplerin ortak veriler üzerinden çalışmasına ve departmanlar arası iş birliği yapmasına olanak tanır.
• Gerçek zamanlı veri ve analiz: Kuruluşların performansı izlemesine, temel performans göstergelerini (KPI'lar) takip etmesine ve veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olan gerçek zamanlı gösterge panoları ve analizler sağlar.
• İş akışı otomasyonu ve süreç optimizasyonu: Planlama, gider takibi, hizmet iş akışları ve sipariş yönetimi gibi tekrarlayan veya karmaşık süreçleri otomatikleştirerek manuel iş yükünü azaltır ve operasyonel verimliliği artırır.
• Microsoft ekosistemiyle entegrasyon: Azure, Microsoft 365, Power Platform ve Copilot ile entegre olarak kurumsal sistemler genelinde otomasyon, doğal dil etkileşimleri ve özel iş akışları sağlar.

Şekil 2: Copilot otomasyon yeteneklerini gösteren Dynamics 365 hesap mutabakat aracısı kontrol paneli. ⁶

Günlük operasyonlarınıza uygun yapay zeka destekli ERP sistemlerini seçmek

Makine öğrenmesi yetenekleri, ERP seçiminde en önemli kriter değildir. Şirketler, günlük iş operasyonlarını yürütürken kendilerine nasıl fayda sağlayacağına göre ERP sistemlerini seçmelidir. Bununla birlikte, ERP sisteminin makine öğrenmesi açısından geleceğe dönük olmasını sağlamak için aşağıdaki faktörler önemlidir:

Etkin veri yönetimi

Şirketler, operasyonlarına derinlemesine entegre olmuş kritik üretim sistemleri olan ERP sistemlerini modernize etme şansına nadiren sahip olurlar. Bu nedenle şirketler, yeni bir ERP sistemine geçtiklerinde, sistemin operasyonlarıyla uyumlu olarak şirket verilerini ayrıntılı bir şekilde depolayabilecek ve sağlayabilecek kadar esnek olduğundan emin olmalıdırlar.

Verilere erişim kolay olduğu sürece, şirketler operasyonel sorunlarını çözmek için ERP veya diğer yazılımlarının makine öğrenimi bileşenlerini kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilirler.

Entegrasyon kolaylığı

Makine öğrenimi bir şirketin faaliyetlerinin her yönünü etkilediğinden, tek bir şirketten şirketin tüm makine öğrenimi yazılım sağlayıcısı olması beklenmemelidir. İdeal bir ERP yazılımı, üçüncü taraf sağlayıcılar için kolay entegre edilebilir olmalıdır.

Referans Linkleri

1.

https://cdn.featuredcustomers.com/CustomerCaseStudy.document/ADK_En_final.pdf

2.

World Market | IBM

3.

Sustainability and Ethical Sourcing in Procurement - SAP Community

4.

Pitney Bowes: Gaining efficiency, insights, and agility with a swift migration to the cloud

5.

ERP Project Management | Oracle

6.

Agentic ERP Software Solutions | Microsoft Dynamics 365

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder