عملیات هوشمند
کاربردهای هوش مصنوعی

چگونه می‌‌‌توان عملیات هوشمند را با استفاده از فناوری شناختی بازگشایی کرد؟

0

در سده‌‌ای که پیش رو دارید، کسب‌‌‌وکارها بیش از همیشه و روزبه‌‌‌روز به سوی هوشمندسازی فرایندهای خود گام برمی‌دارند. در حقیقت، بخش عمده‌‌ای از ارزش شرکت‌‌‌ها به واسطه داده‌‌‌ها و اطلاعاتی است که در اختیار دارند. در این میان که داشتن مجموعه‌ای از دیتاها، به عنوان سرمایه شرکت‌ها شناخته می‌‌‌شود، فناوری شناختی به عنوان دانشی جدید، حوزه‌‌ای است که شرکت‌‌‌ها روی آن تمرکز کرده‌اند تا با بهره‌گیری از آن، به هوشمندسازی فرایندهای خود بپردازند. برای وضوح بیشتر موضوع، در ابتدا به بیان تعاریف عملیات هوشمند و فناوری شناختی می‌‌‌پردازیم.

عملیات هوشمند چیست؟

عملیات هوشمند یک رویکرد مبتکرانه و جدید برای دستیابی به برتری عملیاتی است. در این عملیات، متخصصان با به کار گیری انواع تحول دیجیتال در همه عرصه‌‌های کسب‌‌‌وکار، به بهبود فرایندها، بهینه سازی تولید، به حداقل رساندن خرابی تجهیزات، افزایش عملکرد انسان و مدیریت خطرات عملیاتی می‌‌‌پردازند.

فناوری شناختی چه معنایی دارد؟

فناوری شناختی، حوزه‌‌ای از علوم رایانه است که از طریق روش‌‌های مختلف از جمله پردازش زبان طبیعی، داده کاوی و شناسایی الگو، عملکردهای مغز انسان را تقلید می‌‌‌کند. در آینده انتظار می‌‌‌رود فناوری شناختی تأثیر شدیدی بر نحوه تعامل انسان‌ها و فناوری در سال‌‌های آینده، به ویژه در زمینه‌‌های اتوماسیون، یادگیری ماشین و فناوری اطلاعات داشته باشد.

عملیات هوشمند و فناوری شناختی

همیشه داده‌‌‌های زیادی وجود دارد که به ما کمک کند بینش وسیع‌تری نسبت به فرایند‌‌‌ها به دست آوریم، توصیه‌‌‌هایی که دریافت می‌‌‌کنیم را بهتر درک کنیم و از نبوغ خود الهام بگیریم؛ حتی وقتی هیچ کتاب آموزشی، تخصص و روش بهینه‌‌ای در این زمینه وجود ندارد. اما کسب‌و‌کارها برای به‌‌دست آوردن بیشترین ارزش از فناوری هوش مصنوعی، ابتدا باید از استراتژی‌ها و ابزارهای مناسب استفاده کنند.

خبر خوب این است که عدم اطمینان جهانی امروز، مشاغل را مجبور می‌‌‌کند که سریعاً مدیریت داده‌‌‌ها و قابلیت‌‌‌های تجزیه و تحلیل خود را به مدل‌‌هایی که بیشتر دیجیتالی‌اند، تغییر دهند. کانون توجه بازار پیش‌‌بینی می‌‌‌کند هوش مصنوعی هسته اصلی سازمان‌ها تا پایان سال ۲۰۲۱ باشد، زیرا ۵۰ درصد برنامه‌‌‌های خرید، متمرکز بر تجربه کاربر است.

هوش مصنوعی و سایر فناوری‌‌‌های شناختی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و اتوماسیون فرایند رباتیک با تبدیل داده‌‌‌های ERP به بینش خودکار و ارزش تجاری در زمان واقعی، این جهش مهم را تقویت می‌‌‌کنند. چنین اقدامی می‌‌‌تواند شرکت‌‌‌ها را به عنوان یک شرکت هوشمند با سرعت و آینده‌نگری به توانایی‌‌‌های خود نزدیک کند تا تغییرات شناسایی شده در اکوسیستم داخلی و خارجی را کاملاً بررسی کنند.

بررسی اجمالی و مروری بر ارزش افزوده

فعالیت‌‌‌های شناختی چه سهمی در کسب‌‌‌وکارها دارند؟ از بسیاری جهات، مشاغل به طور پیوسته زمینه را برای فعالیت‌های شناختی فراهم می‌‌‌کنند. آن‌ها حجم گسترده‌‌ای از داده‌‌‌ها را جمع‌آوری می‌‌‌کنند. پرواضح است که داده‌‌‌ها و منابع اطلاعاتی از هر جنس که باشند، در حیطه فعالیت‌‌‌های شناختی قرار می‌‌‌گیرند. مشاغل و کسب‌‌‌وکارها مجموعه وسیعی از سیستم‌‌‌های معاملاتی، سامانه‌‌‌های تجزیه و تحلیل و سنسورهای ارزیابی را توسعه می‌‌‌دهند. اکنون، بیشتر کسب‌وکار‌ها در حال تلاش برای رسیدن به یک نقطه اوج در مدیریت کسب‌‌‌وکار خود و توانمندشدن در برنامه‌ریزی منابع سازمانی شان‌اند؛ زیرا این سرمایه گذاری‌‌‌های دیجیتال بینش بهتری نسبت به آنچه انسان‌‌‌ها می‌‌‌توانند پردازش کنند، ایجاد می‌‌‌کنند. این در حالی است که چنین فرایندی در حال حاضر به یک چالش مهم برای کسب‌‌‌وکارها تبدیل شده است.

متأسفانه، قوانین ساده و نسبتاً راکد و بدون تغییر حاکم بر موتورهای معاملاتی هیچ تطابقی با بازار بسیار پویا و بی‌ثبات ندارند. به گفته جوشوا گرین باوم، که یکی از مدیران و مشاوران برنامه‌‌‌های سازمانی است: «توانایی یک شرکت در مدیریت تغییر، عامل مهمی است که سرعت و میزان تحول دیجیتال آن شرکت را تضمین می‌‌‌کند. فرایندهای جدید به تجارب کاربری جدید، عادات کاری جدید و مفاهیم جدیدی می‌‌‌انجامد و این تحولات، نیازمند نقش‌های سازمانی جدید برای کاربران تجاری، تغییرات اساسی در بخش‌های فناوری، اطلاعات و ذینفعان خارجی خواهد بود.

نمونه عملیات هوشمند در شرکت داهلر

شرکت داهلر پیام گرین باوم را به وضوح دریافت کرده و پذیرفته است. این شرکت، ارائه‌دهنده راه‌حل‌‌‌هایی در زمینه مواد تشکیل‌دهنده طبیعی برای تولیدکنندگان مواد غذایی و آشامیدنی در سراسر جهان است. شرکت داهلر با ترکیب برنامه‌ریزی هوشمند منابع سازمانی و یادگیری ماشین، به خودکارسازی فرایندهای مربوط به حساب‌‌‌های دریافتنی‌اش دست زد. این تصمیم باعث افزایش ۲۰ درصدی تعداد ارسال‌‌‌های این شرکت شد. در نهایت، در مجموع تقریباً ۳۰۰۰ ارسال در هر ماه ثبت شد و این شرکت با ادغام کدهای جدید در الگوریتم خود، به افزایش بازده خود ادامه می‌‌‌دهد.

هاوارد مولی رئیس بخش عملکرد شرکت‌‌‌های فناوری اطلاعات شرکت داهلر می‌‌‌گوید: «این روش در هزینه‌های ما صرفه‌جویی به دنبال داشته است. نیرو و هزینه‌ای که از این تغییر حفظ می‌شود، می‌‌‌تواند صرف کارهای غیراداری مانند پیگیری فاکتورهای پرداخت نشده شود و این یک مرحله مهم در سفر ما است که به صورت دیجیتالی عملکرد مالی‌مان را تغییر ‌‌‌دهیم.»

یادگیری ترکیب این روش سرمایه‌گذاری دیجیتال با بهترین روش‌های مرتبط، در  کنار یک پلتفرم ابری و یک نرم‌افزار کاربردی برای مدیریت پول نقد، به تیم هاوارد مولی قدرت می‌بخشد تا در تغییر فرهنگ تجارت شرکت هر روز بیش از قبل به پیش براند. با دستیابی به ابزارهای هوشمند، تیم مالی به سرعت و با دقت در عرض چند دقیقه یک روند اصلاحی را در پیش می‌گیرند.

همان‌طور که تجربه شرکت داهلر اثبات می‌‌‌کند، فناوری‌‌‌های هوشمند، فرایندهای تجاری را قادر می‌‌‌سازند تا بصیرت، پاسخگویی و بهره‌وری بیشتری داشته باشند. سرعت و دقتی که در آن عملیات می‌‌‌تواند بدون از دست دادن حتی یک درصد از کارایی به اجرا درآید، یک مزیت رقابتی قابل توجه برای این شرکت به شمار می‌رود.

هوش خودآموز عصر جدیدی از تاب‌آوری را به ارمغان می‌‌‌آورد

در شرکت‌هایی که با سیستم‌های قدیمی فرایندهای خود را تعریف کرده‌اند، واضح است که چارچوب‌های تعریف‌شده در پایان روز نمی‌‌توانند در بالاترین سطح خود که مورد نیاز امروز کسب‌‌‌وکارهاست عمل کنند. موضوع هوشمندسازی فرایندها، چیزی نیست که به‌سادگی قابل انجام باشد. معاملات و تجزیه و تحلیل‌‌‌ها با استفاده از مجموعه داده‌‌‌های مختلف که به شکل سنتی جمع‌آوری شده‌اند، دیگر برای تصمیم‌گیری‌ها کافی نیست.

ایجاد ارزش واقعی برای یک شرکت هوشمند با قابلیت‌‌‌های شناختی، نمی‌‌تواند یک برگشت به عقب باشد. مشاغل به نسل جدیدی از ERP‌‌‌ ها نیاز دارند که با این مدل داده کار کنند و استانداردی از اطلاعات و اقدامات را در کل شرکت تنظیم کنند.

سازمان‌‌‌ها می‌‌‌توانند یک بار و برای همیشه، با تبدیل اطلاعات استاتیک به روش کاربردی خود، با استفاده از یک مدل شناختی تطبیقی خودآموز، با یک هوش دانای کل کار کنند. این قابلیت می‌‌‌تواند یک مزیت قابل توجه مانند پیش‌‌بینی‌‌‌های تقویت‌شده در گردش پول، کارایی درآمد، نیازهای متقاضی و بهره‌وری زنجیره تامین را به همراه داشته باشد. در عین حال داده‌‌‌های داخلی و خارجی، کشف سیستماتیک سازمان و تصمیم‌گیری‌‌‌های پیشرفته را تسریع می‌‌‌بخشد.

 

یادگیری ماشینی لینکدین چطور توسعه پیدا کرده است؟

مقاله قبلی

آموزش توزیع شده مدل های یادگیری عمیق با پای تورچ

مقاله بعدی

شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

نظرات

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *