Махеш Бабу М.Г.: новаторский качество решения в сфере решения AI-аугментирования в планировании производства SAP

Глобальный производственный ландшафт находится в состоянии постоянной эволюции, с которой сталкиваются сложные танцы сложных цепочек поставок, колеблющиеся рыночные требования и непреклонное давление для гиперэффективности. Традиционные системы планирования производства, долгое время от производственных операций, все больше напряжены благодаря необходимости адаптивности в реальном времени и способностью управлять огромным количеством переменных. Эта среда создала критический спрос на более интеллектуальные и отзывчивые парадигмы планирования.

ИИ становится глубокой трансформирующей силой, сдерживая обещание значительного расширения возможностей принятия решений, оптимизации распределения дефицитных ресурсов и оптимизации рабочих процессов в цепочке производственной цепочки создания стоимости. Действительно, традиционные производственные парадигмы часто сталкиваются с такими проблемами, как зависимость от устаревших машин и процессов, наряду с высокими затратами на рабочую силу.

Напротив, системы планирования на основе искусственного интеллекта могут использовать сложные алгоритмы для проведения анализа данных в реальном времени, прогнозировать сдвиги спроса с большей точностью и динамически корректировать графики производства к изменяющимся условиям. Этот переход представляет собой не просто технологическое обновление, но и фундаментальное изменение того, как совершается и достигается совершенство производства.

В авангарде интеграции ИИ в сложную область SAP Manufacturing Solutions находится Mahesh Babu Mg, выдающийся лидер производства поставок SAP. Его карьера, охватывающая более 19 лет, отражает обширный опыт и глубокий опыт в решениях по производству и планированию SAP, охватывая SAP ECC, SAP APO и SAP S/4HANA. MG продемонстрировала глубокое понимание производственных бизнес -процессов и архитектурного дизайна во множестве отраслей.

В своем нынешнем качестве он руководит SAP Premium Hub Coe Manufacturing и PLM -командой, роль, которая подчеркивает его лидерство и значительную техническую хватку. Сертифицированный эксперт по планированию и производству SAP S/4HANA, MG также является известным автором двух выпусковSAP Press Book, «PP/DS с SAP S/4HANA» (в частности, первое издание, ISBN 978-1-4932-1872-1 иВторое издание)

Эти комплексные руководства по передовым планированию и планированию, охватывающие критические области, такие как основные данные, эвристика, оптимизатор PP/DS и мониторинг оповещения, быликаталогизировано Библиотекой Конгресса, закрепил его статус выдающегося авторитета в этой области.

Эта уникальная комбинация глубоких, практических знаний SAP PP/DS и дальновидных исследований в области расширения ИИ позиционирует его как важную связь между установленными предприятиями и следующей волной интеллектуальных технологий. Это гарантирует, что его понимание одновременно инновационно и легко применимы в реальных контекстах производства.

Объединяя свой обширный опыт в SAP PP/DS и его мастерство в прототипировании HANA, MG концептуализировал и выполнил значительное поведенческое исследование. Это исследование было разработано для тщательного изучения качества управленческих решений при работе в системах планирования, связанных с AI. В эксперименте был представлен концептуальный совместный пилот ИИ, смоделированный на возможностях SAP Joule, интегрированный непосредственно с функциями PP/DS.

В структурированной среде контролируемых семинаров участвующим планировщикам было поручено сравнить традиционные эвристические результаты с рекомендациями, основанными на искусственном интеллекте, с рекомендациями, основанными на искусственном интеллекте. Результаты этого эксперимента были убедительными: пользователи, дополненные со-пилотом ИИ, смогли принимать решения о планировании на 30% быстрее, продемонстрировали более высокий уровень принятия на 20% для оптимизированных последовательностей и, что важно, способствовало снижению поздних порядков на 12%. Эти статистически значимые результаты, упорно подчеркивая, как помощник ИИ, такой как джоу, может не только ускорить цикл планирования, но и существенно повысить качество принятых решений.

Концепция AI Copilots, таких как Sap Joule, которая обеспечивает контекстные идеи и автоматизируйте задачи через естественный язык, является центральным. Хотя стандартный джоул для PP/DS не был доступен во время исследования, исследование этой парадигмы MG через концептуальную модель является особенно проницательным. Прямая связь между AI-авгументированным качеством решений и сокращением поздних заказов на 12% подчеркивает ощутимый бизнес-результат, учитывая основную болезнь в производстве, связанную с удовлетворенностью клиентов и эксплуатационными затратами.

Понимание, полученные из этого новаторского исследования, впоследствии сообщили о содержании исполнительных семинаров MG и его различных публикациях. Это еще больше укрепило его репутацию влиятельного лидера мысли в быстро развивающейся области планирования производства, управляемого искусственным интеллектом.

Профессиональные усилия MG резко сосредоточены на расширении возможностей производственных отраслей по всей Северной Америке, чтобы оптимально использовать возможности решений для производства цепочки поставок SAP. Конечная цель состоит в том, чтобы значительно улучшить их планирование производства и планирование. Производственный сектор, особенно в Северной Америке, в настоящее время ориентируется на период глубокой трансформации, в значительной степени развиваемый в результате широко распространенной цифровизации и неотложной необходимости для строительства более устойчивых и гибких цепочек поставок.

Принятие ИИ широко признано ключевым фактором в этом постоянном смене, причем значительный процент компаний активно изучает или уже внедряет технологии ИИ в рамках их деятельности. Работа MG напрямую противостоит практическим проблемам и открывает возможности, присущие этому развивающемуся промышленному ландшафту. Северная Америка является важным рынком для консалтинговых услуг SAP SCM, и многочисленные крупные производственные предприятия активно стремятся к специализированному опыту для навигации по этим изменениям.

Концептуальная природа «SAP Joule» в PP/DS для исследования MG указывает на упреждающую позицию, исследуя будущий потенциал ИИ еще до того, как стандартные решения будут общеприняты. Это критический подход для организаций, стремящихся к тому, чтобы опережать быстрые технологические достижения.

Решение традиционных проблем PP/DS с помощью ИИ-управляемых

Традиционные системы планирования производства и подробного планирования (PP/DS), в то же время устойчивые, присутствующие неотъемлемые проблемы, которые вызвали разведку в расширение искусственного интеллекта. MG отмечает: «В традиционных PPD планировщики и планировщики полагаются на автоматизированные алгоритмы планирования и планирования выполнения фона, а также оптимизаторы в PPD для решения проблем планирования и планирования, связанных с производством готовых продуктов и сборки. Однако не все такие проблемы планирования и планирования могут решить планирование/планирование Algorits и или/или/или/или с оптимизатором. Этот разрыв часто требует значительного ручного вмешательства.

Планировщики посвящают значительное время для просмотра оповещений, генерируемых интерактивными транзакциями, выявляя такие проблемы, как потенциальные задержки в поставках заказа на продажу из -за недоступности мощности на сборочной линии или дни расчеты поставки, падающие ниже критических порогов. В этих случаях планировщики вручную переориентируют производственные заказы или создают новые для смягчения проблем. Традиционные методологии планирования производства часто борются с такими аспектами, как изменчивость спроса, отсутствие операционной видимости в реальном времени и неотъемлемость, когда они сталкиваются с динамическими изменениями, все они могут усугубить эти ручные усилия.

Цель концептуального исследования была сформирована этими существующими ограничениями и возникающим потенциалом ИИ. «SAP Joule-это совместный пилот, который понимает бизнес-семантику в системе Connected Cloud ERP. На данный момент в стандартном решении нет возможностей для джоула. Таким образом, это концептуальное исследование фокусируется на воздействии и преимуществах соавтового планирования производства и подробного планирования производства, способного и подробного планирования.

Основной вариант использования ядра состоял в том, чтобы обучить модель ИИ с использованием исторических данных о предупреждении PP/DS и соответствующих действиях разрешения, предпринятых планировщиками. Этот подход был направлен на автоматизацию принятия решений для более часто наблюдаемых и часто трудоемких оповещений в рамках монитора оповещения в системе PP/DS, а также улучшают метрики, такие как время выполнения заказа и своевременная доставка за счет тщательного рассмотрения ресурсов и доступности компонентов.

Тем не менее, его эффективность часто зависит от эвристики и предупреждающего монитора для управления исключениями, требуя, чтобы планировщики вручную вмешивались для предупреждений, таких как «Расчет поставки дней», приводит к значению, которое находится под определенным порогом »или« задержка в доставке порядка продаж, обусловленного недоступностью в мощности ».

Видение совместного пилота ИИ, способного понимать бизнес-контекст и взаимодействовать с помощью естественного языка, непосредственно рассматривает ручное бремя, связанное с этими общими оповещениями. Предполагается, что эта автоматизация даст значительный повышение эффективности, часто цитируемое преимущество ИИ в производственном секторе.

Основное внимание в исследовании на обучении ИИ с действиями планировщиков предполагает метод кодификации и масштабирования ценных молчаливых знаний, которые в настоящее время хранятся опытными планировщиками, потенциально стандартизируя лучшие практики и ускорение обучения для новых членов команды. Это дальновидное исследование в возможности совместного пилота, даже при отсутствии стандартного решения PP/DS Joule, обеспечивает решающую перспективу для организаций, разрабатывающих долгосрочные стратегии искусственного интеллекта.

Ключевая роль прототипирования HANA в проектировании экспериментов с AI-августами

Техническая архитектура поведенческого эксперимента MG была значительно сформирована его опытом в области прототипирования SAP HANA. Это мастерство имело решающее значение для установления основополагающих структур данных, необходимых для исследования. MG заявляет: «Экспертиза по прототипированию HANA используется для создания артефактов для захвата деталей оповещений и действий, предпринятых планировщиком в моделях HANA, которые впоследствии могут быть использованы для обучения модели ИИ».

Эти артефакты, в основном таблицы и взгляды HANA, были тщательно разработаны для записи нюансов оповещений, генерируемых в системе PP/DS, и последующих корректирующих действий, осуществляемых людьми -планировщиками. Этот механизм сбора данных был основан на событиях, гарантируя, что собранная информация была динамической отражением текущих мероприятий по планированию.

SAP HANAИ его возможности хорошо подходят для такой обработки и аналитики в реальном времени, обеспечивая идеальную платформу для получения динамических данных о событиях, необходимой для обучения отзывной модели ИИ. Это согласуется с более широкой тенденцией использования ML и AI в анализе данных SAP для улучшения анализа данных в реальном времени и облегчения прогнозного моделирования.

Практическое применение этого сбора данных на основе HANA дополнительно иллюстрируется конкретным сценарием, который MG описывает: «Например, поскольку сборка 3-го уровня в производственных оповещениях поднимается, чтобы уведомить планировщика о задержке, планировщик решается путем выполнения эвристики планирования вручную для восстановления плана, так как на этом уровне планируется очень частые неудачи.

Таким образом, это предупреждение, наряду с характером продукта/местоположения в сочетании с предпринятыми действиями, отражается с использованием артефактов HANA, таких как таблицы и представления, обновленные на основе событий, происходящих в системе PPDS ». Этот подробный пример подчеркивает, как эксплуатационные данные, включая конкретные типы оповещения, контекстную информацию о продукте и местоположении, и шаги точного разрешения, предпринятые планировщиками, могут быть систематически собраны и структурированы.

Этот процесс создания артефактов HANA является прямым применением методов подготовки данных, жизненно важных для эффективного обучения модели машинного обучения и удовлетворяет фундаментальную необходимость высококачественных, комплексных данных для повышения производительности ИИ. Недавние разработки, такие как извлечение данных для PP/DS для SAP S/4HANA, охватывающего данные заказа, операции и емкость ресурсов, указывают на движение отрасли к облегчению извлечения данных в аналитических целях, аналогично тому, что MG -прототип.

Выбор фокусировать прототип на сборке 3-го уровня с очень частыми сбоями планирования предполагает стратегический выбор области с высоким воздействием, где ИИ может продемонстрировать значительную ценность, учитывая постоянную болезнь, наилучшую практику в идентификации использования искусственного интеллекта.

Кроме того, захват не только оповещения и действий, но и характер продукта/местоположения указывает на создание богатого контекстуального набора данных. Такие многомерные данные неоценимы для обучения сложных моделей искусственного интеллекта, способных понимать нюансы за пределами простых классификаций оповещения, что приводит к более точным и контекстуально релевантным рекомендациям, управляемым ИИ.

Создание надежных сравнений: выбор участников и сценариев для исследований поддержки решений искусственным интеллектом

Дизайн контролируемых семинаров в исследовании MG уделял упор на тщательный выбор участников и сценариев, чтобы обеспечить надежное и значимое сравнение между традиционными решениями по планированию человека и теми, которые дополнены концептуальным совместным пилотом искусственного интеллекта. Учитывая сфокусированный характер исследования, был сделан конкретный выбор для повышения достоверности результатов.

MG разъясняет это, заявляя: «Поскольку объем этого исследования контролируется и ограничивается двумя типами оповещения (задержка в порядке выполнения и в отношении использования возможностей), выбранные роли были руководителем производства для готовой продукции и руководителя планирования для линий сборки готовой продукции». Это преднамеренное ограничение масштаба к двум критическим типам оповещения и соответствующим их соответствующим надзорным ролям позволило более глубокий, более контролируемый анализ влияния ИИ на конкретные, но важные, планирующие задачи.

Выбор руководителя производства для готовой продукции и руководителя планирования для сборки готовой продукции в качестве ролей участников является критическим аспектом экспериментального дизайна. Эти роли непосредственно и обычно участвуют в управлении типами исследуемых предупреждений-задержки выполнения порядка и чрезмерное использование мощности. Это выравнивание гарантирует, что задачи, представленные во время семинара, являются экологически действительными, что означает, что они тщательно отражают реальные обязанности и проблемы, с которыми сталкиваются участники.

Сценарии, сосредоточенные на задержке в порядке выполнения и чрезмерного использования возможностей, решают общие и очень эффективные проблемы в производственном секторе. Эти вопросы имеют значительные финансовые и оперативные последствия, что делает их потенциальное смягчение через ИИ убедительное предложение для предприятий. Использование контролируемых семинаров является стандартной и эффективной методологией поведенческой науки для сравнения эффективности человека в различных условиях, таких как инструменты поддержки принятия решений ИИ и без него.

«Контролируемый» характер этих семинаров помогает изолировать специфическое влияние инструмента ИИ, минимизируя влияние посторонних переменных. Кроме того, для надежного сравнения в исследованиях, оценивающих принятие решений человеком и ИИ, сценарии должны бытьРазработано таким образом, чтобы нормативные или оптимальные решения могут быть объективно определены. Типы предупреждений, выбранные MG, обычно устанавливали «лучшие» или «худшие» пути разрешения, что позволяет оценить четкий эталон, по которому могут быть оценены как человеческие, так и AI-аугированные решения. Это тщательное сочетание конкретных типов оповещения с соответствующими надзорными ролями усиливает реализм эксперимента и, следовательно, применимость его выводов к фактическим организационным структурам и рабочим процессам.

Измерение воздействия: ключевые метрики для оценки решений о планировании AI-AUGENT

Чтобы строго оценить влияние совместного пилота искусственного интеллекта, MG приоритет наборе ключевых метрик, сосредоточенных на скорости принятия решений, качеством последовательностей действий, рецептных AI, и ощутимых операционных результатов, таких как своевременность порядка. Для измерения того, как быстро могут быть приняты решения с помощью ИИ, исследование было сосредоточено на отзывчивости ИИ.

MG объясняет: «Скорость принятия решения измеряется задержкой между подсказкой ввода в чат -бот для производства первоначального ответа. Например, для подсказки:« Сколько приоритетных предупреждений о задержке задержки присутствует за продукты, за которые я несет, »чат -бот будет использовать AI для понимания оперативных действий PPDS и запускает действий для создания предупреждений и реагирования с числа оповещений».

Этот показатель непосредственно определяет способность ИИ быстро обрабатывать запросы естественного языка, взаимодействовать с базовой системой PP/DS и предоставляют планировщики с соответствующей информацией, что является критическим фактором в быстро развивающихся производственных средах. Такая отзывчивость согласуется с общими показателями эффективности искусственного интеллекта.

Качество предложений ИИ, в частности, принятие предлагаемых последовательностей действия, было оценено с использованием сложной меры. «Контекстуальная точность использовалась для измерения принятия последовательности для оценки действий, запускаемых ИИ, сравнивая его с ручной последовательности действий с одинаковой подсказкой», - заявляет М.Г. Этот подход выходит за рамки простого бинарного принятия или отклонения совета ИИ.

Наконец, своевременность порядка, важнейшая производительность KPI, часто измеряемая путем производства KPI, была ключевой мерой результата, отраженной в 12% -ном снижении поздних порядков, о которых сообщалось под углом исследования. Методы проверки модели ИИ были применены для обеспечения надежности и точности этих метрик, включая проверку ответов чата для актуальности и правильности. Комбинация этих метрик-скорости, качества последовательности решений/действия и оперативного результата-обеспечивает целостную структуру для оценки эффективности AI-пилота, гарантируя, что улучшения в одной области не происходят за счет других.

Пример подсказки для скорости принятия решений также подчеркивает предполагаемую изощренность ИИ, способную понимать естественный язык, пользовательский контекст (например, «продукты, за которые я отвечаю») и запускает сложные взаимодействия бэкэнд -систем. Это указывает на расширенные возможности будущих помощников по планированию.

Непредвиденная динамика: взаимодействие планировщиков с предложениями ИИ по сравнению с традиционной эвристикой

Взаимодействие между планировщиками человека и системами поддержки принятия решений, управляемых ИИ, часто может выявлять неожиданную динамику, а исследование MG дало ценную информацию в этом отношении. Одно из ключевых наблюдений было сосредоточено на глубоком влиянии характеристик обучающих данных на рекомендации ИИ.

MG отмечает: «С помощью моделированного чат-бота, подобного джоуле, качество и схема обучающих данных повлияли на предложения AI.

Этот первоначальный режим обучения привел к конкретному, хотя и неоптимальному поведению ИИ. Основная важность качества обучения данных является устоявшимся принципом в разработке ИИ; Недостатки в данных могут привести к неточным прогнозам и ошибочному принятию решений.

Эта зависимость от наблюдаемых моделей в учебных данных привела к интересному сценарию. MG уточняет: «Но когда емкость все еще доступна в течение той же недели, предложение ИИ заключалось в том, чтобы перенести приказ на следующую неделю; это было смягчено путем представления проверки пропускной способности в качестве действия, прежде чем предложить перенесенное действие в учебные данные».

Это поведение искусственного интеллекта, где оно предложило менее оптимальное решение из-за предубеждений в его обучении, иллюстрирует, как модели ИИ могут изучать непреднамеренные закономерности, если данные обучения не являются достаточными всеобъемлющими или репрезентативными для всей соответствующей логики принятия решений.

Такое поведение, если она не исправлена, может негативно повлиять на доверие планировщиков и привести к плохим операционным решениям. Стратегия смягчения, облегчающая учебные данные, чтобы включить явную проверку потенциала, - отражает итеративный процесс уточнения, распространенный в разработке модели машинного обучения.

Этот опыт подчеркивает проблему внедрения «здравого смысла» или неявных контекстуальных правил, которые человеческие планировщики интуитивно применяют, такие как проверка для более немедленной доступности мощностей, прежде чем предположить более длительный отсрочен.

Модели ИИ учатся из шаблонов, и если данные обучения не полностью инкапсулируют всю желаемую логику решений, ИИ будет демонстрировать эти пробелы. Способность диагностироватьпочемуИИ сделал неоптимальное предложение (из -за учебных моделей данных) имело решающее значение для его коррекции, подчеркивая ценность прозрачности и объяснения в системах ИИ, которые жизненно важны для укрепления доверия пользователей и обеспечения эффективного человеческого надзора. Этот итеративный цикл, где поведение искусственного интеллекта влияет на потенциальное взаимодействие с пользователем и ожидание негативного взаимодействия из -за недостатков искусственного интеллекта, стимулирует уточнение ИИ, что имеет решающее значение для разработки практических и надежных инструментов поддержки принятия решений искусственным интеллектом.

Осязаемые преимущества: оперативное и финансовое влияние сокращения поздних заказов с помощью ИИ

Снижение поздних заказов на 12%, достигнутое в концептуальном исследовании MG, приводит к значительным и многогранным преимуществам для производственных организаций, охватывая как оперативную эффективность, так и финансовые улучшения. Традиционные подходы к разрешению задержек порядка, особенно те, которые вытекают из сбоев в целом, часто являются громоздкими и реактивными.

Как описывает MG, «в традиционных сценариях планирования, когда задержки в продаже задержки по продаже задержки для производства продуктов в запланированную продолжительность, необходимо будет выполнять ночные фоновые прогоны для планирования заказа на производство в будущем слотах, имеющихся в будущих слотах.

Кроме того, управление высокоприоритетными заказами на продажу часто требует ручного вмешательства планировщиками для перемещения других производственных заказов, трудоемкого и потенциально подверженного ошибкам процесса.

Ай-аугментный подход чат-бота, как это было исследовано в исследовании, предлагает сдвиг парадигмы в сторону более гибкого и автоматизированного разрешения. MG подчеркивает этот контраст: «С помощью подхода на основе чат-бота планировщик может просто спросить чат-бота, является ли какой-либо из высокоприоритетных заказов на продажи задерживается, и поручить решить проблему, что, в свою очередь, использует возможности ИИ для автоматического запуска соответствующих перенсительных действий». Эта возможность напрямую учитывает основной источник неэффективности и стоимости.

Снижение поздних заказов на 12% представляет собой существенное усиление оперативного производства. Известно, что в промышленности, поздние поставки и перечисления, завышают эксплуатационные расходы посредством ускоренной доставки и сверхурочных, снижают удовлетворенность клиентов, приводят к снижению удержания и могут даже нанести репутационный ущерб. Следовательно, уменьшение поздних заказов дает улучшение использования ресурсов и более плавные потоки производства.

Финансовые последствия одинаково убедительны, с потенциалом для прямой экономии затрат (плохая временная доставка может составлять почти 10% затрат), увеличение доходов от повышенной лояльности клиентов и более здоровой прибыли. Исследования от организаций, таких как Aberdeen Group, показали корреляцию между более высокими временными показателями доставки и повышенной прибыльностью проекта, причем лучшие в своем классе фирмы значительно превосходят других в этой метрике.

Более того, автоматизация перенулирования для критических, высокоприоритетных заказов не только уменьшает прямую рабочую нагрузку планировщика, но, что более важно, гарантирует, что стратегические бизнес-цели, такие как выполнение ключевых заказов клиентов, рассматриваются с последовательности и эффективностью.

Это сводит к минимуму риск доходов, связанный с этими жизненно важными счетами, демонстрируя, как ИИ может защитить критические потоки доходов и укрепить важные отношения с клиентами, обеспечивая приоритетное и эффективное решение проблем с неотложными удовлетворением. Сдвиг от реактивного, партии-ориентированного перенести, к проактивному разрешению, управляемому искусственным интеллектом, означает фундаментальное повышение в планировании гибкости. Это позволяет производителям реагировать на сбои быстрее и тем самым минимизировать их каскадные негативные воздействия по всей цепочке поставок.

От эксперимента до экспертизы: формирование исполнительных семинаров и лидерства в мыслях с ИИ Insights

Необывающие результаты поведенческого эксперимента MG, в частности, продемонстрированные достижения в эффективности планировщиков и повышение качества решений, стали основополагающими элементами в формировании его исполнительных семинаров и влиятельных писаний, включая его авторитетные книги SAP Press.

Центральным принципом его послания для лидеров отрасли и практикующих является преобразующий потенциал ИИ, позволяющий парадигме «Управление исключением» в планировании производства. Как отмечает MG, «типичный планировщик или планировщик управляет тысячами материалов в рамках своей области обязанностей, и их время расходов на разрешение более распространенного и тривиального предупреждения о планировании/пропускной способности в PPD занимает большую часть своего времени».

Это обширное участие в рутинном разрешении оповещения часто отвлекает от более стратегической деятельности.

Внедрение инструментов, управляемых искусственным интеллектом, предлагает четкий путь для облегчения этого бремени. MG подчеркивает критический сдвиг в фокусе, который облегчает ИИ: «Когда их внимание и фокус необходимы для более сложных предупреждений и управления бизнесом. Это планирование производства, управляемое искусственным интеллектом, побуждает предприятия и их команду по планированию к цели« Не управлять системой, просто управлять реальными исключениями ».

Эта философия, где системы ИИ искусно обрабатывают общие и менее критические оповещения, позволяет людям -планировщикам посвятить свой опыт и когнитивную пропускную способность навигациям по -настоящему сложным сценариям, управлению значительным бизнес -исключением и осуществлению инициатив стратегического планирования.

Принцип «Управление исключением» является уважаемым подходом в управлении операциямиТ, сосредоточив внимание на отклонениях, которые действительно требуют экспертного вмешательства, и ИИ служит мощным фактором для этого. Экспериментальные результаты MG, такие как более высокое принятие решений на 30% и сокращение поздних заказов на 12%, предоставляют конкретные, поддерживаемые данными доказательства, которые преобразуют абстрактные дискуссии о потенциале ИИ в осязаемые демонстрации стоимости. Это эмпирическое обоснование особенно убедительно в исполнительных семинарах, помогая лидерам в их инвестиционных решениях.

Более того, реальное лидерство мысли играет решающую роль в производственном секторе. Таким образом, работа MG не только способствует академическому пониманию, но и служит практическим инструментом для пропаганды и образования, преодолевая разрыв между потенциалом ИИ и пониманием исполнительной власти и вкладом. Это переопределение роли планировщика - от оператора системы до стратегического решения проблем - является решающим аспектом интеграции искусственного интеллекта, что требует новых навыков и сдвига в организационном мышлении, темы, вероятно, являются центральными для обучения в образовании MG.

Стратегическое усыновление: направление организаций в области AI-Augmented SAP PP/DS

Основываясь на выводах его исследования, MG предоставил стратегические советы для организаций, рассматривающих интеграцию систем планирования, в рамках их существующих ландшафтов SAP PP/DS. Первоначальное, хотя и ограниченное, исследование продемонстрировало четкую бизнес -выгоду. Как утверждает MG, «с этим ограниченным исследованием и экспериментом выгода для бизнеса была рассчитана при увеличении 12% в срочном порядке выполнения заказов клиентов».

Это количественное улучшение служит сильной отправной точкой и свидетельством потенциала ИИ. Опираясь на это, основная рекомендация-инициировать принятие ИИ, нацеливаясь на высокоэффективные варианты использования, когда возврат инвестиций очевидна и измерима. Это согласуется с более широкими стратегиями принятия искусственного интеллекта, которые выступают за начинание с четких бизнес-целей и четко определенных приложений, которые предлагают ощутимую ценность.

MG предлагает конкретный путь для ценного расширения: «При дальнейшем использования, таких как анализ журналов заданий планирования и оптимизатора для определения ошибок планирования и планирования и использования ИИ для автоматизации разрешения более распространенных ошибок, принесет большую ценность для предприятий».

Этот адвокат указывает на постепенную стратегию усыновления. Анализ журналов работы планирования и оптимизатора является стратегически проницательным следующим шагом, поскольку эти журналы представляют богатые, структурированные источники данных, легко доступные в SAP Systems.

Используя эти существующие данные для ИИ инициатив, которые могут снизить начальный барьер для входа для дальнейшего исследования ИИ, предлагая прагматический путь к масштабированию выгод ИИ. Автоматизация разрешения общих ошибок, выявленных в этих журналах, усиливает философию «Управление исключением». Это не только освобождает планировщиков, но и снижает рабочую нагрузку на поддержку ИТ и системных администраторов, позволяя им сосредоточиться на более сложных системных проблемах или усовершенствованиях, что расширяет влияние на эффективность ИИ за пределами отдела планирования.

Первоначальный успех улучшения 12% во временном исполнении действует как важное доказательство концепции. Совет по борьбе с дальнейшим использованием подразумевает стратегию демонстрации ощутимой ценности на раннем этапе, а затем использование этого успеха для защиты и направления более широкого принятия ИИ в организации - ключевой принцип для эффективного управления изменениями и стратегического масштабирования. Организации также должны обеспечить надежное качество и управление данными, поскольку они являются важными предпосылками для любого успешного развертывания ИИ в средах SAP. В то время как советы MG фокусируются на расширении вариантов использования, основной контекст SAP, включая стратегию SAP по масштабированию AI Enterprise AI, остается важным фактором для долгосрочного успеха.

Путешествие интеграции ИИ в планирование производства, которое освещает работу MG, выявляет путь к значительно расширенным эксплуатационным возможностям. Его поведенческий эксперимент, демонстрирующий, что концептуальный соавтор ИИ для SAP PP/DS может улучшить скорость принятия решений на 30% и снизить поздние заказы на 12%, предлагает убедительные доказательства практической ценности ИИ. Более глубоко, эти результаты защищают сдвиг в роли планировщика в отношении модели «Управление исключением».

Автоматизируя обработку обычных оповещений и общих разрешений ошибок, ИИ дает возможность опытным планировщикам посвятить их опыт сложным стратегическим проблемам, которые действительно требуют человеческой изобретательности. Эта синергия между человеческим интеллектом и искусственным интеллектом не является отдаленной теоретической концепцией, а достижимой реальностью, предлагающей производственные отрасли, особенно в Северной Америке, используя решения SAP, путь к большей эффективности, повышенную гибель и более сильную конкурентную позу.

Новаторские исследования и стратегические идеи, предоставленные такими экспертами, как MG, имеют решающее значение для навигации по этой трансформации, гарантируя, что принятие искусственного интеллекта является одновременно эффективным и соответствует развивающимся требованиям современного производства. Продолжающаяся эволюция интеллектуального планирования производства, несомненно, будет сформировать это растущее сотрудничество. Здесь человеческий надзор руководствуется властью ИИ разблокировать новые уровни производительности и инноваций.