Mahesh Babu MG: SAP 제조 계획에서 AI-Augmented Decision Quality를 선도

글로벌 제조 풍경은 복잡한 공급망의 복잡한 춤, 변화하는 시장 요구, 그리고 하이퍼 효율성에 대한 끊임없는 압력에 직면하여 영원한 진화의 상태에있다.전통적인 생산 계획 시스템, 제조 운영의 기초 기둥, 점점 더 실시간 적응 가능성과 광범위한 변수를 관리 할 수있는 능력의 필요성에 의해 긴장되어 있습니다.이 환경은 더 지능적이고 반응하는 계획 패러다임에 대한 중요한 수요를 육성했습니다. AI는 의사 결정 능력을 크게 향상시키고, 부족한 자원의 할당을 최적화하고, 제조 가치 체인을 통한 운영 작업 흐름을 단순화하는 약속을 지니고 있으며, 실제로 전통적인 제조 패러다임은 오래된 기계 및 프로세스에 의존하는 것과 같은 도전과 함께 높은 인력 비용과 함께 종종 직면합니다. 대조적으로, AI 기반의 계획 시스템은 정기적 데이터 분석을 수행하기 위해 정교한 알고리즘을 활용하고, 더 정확하게 수요 변화를 예측하며, 변화하는 조건에 따라 생산 스케줄을 동적으로 조정할 수 있습니다.This transition represents not merely a technological upgrade but a fundamental redesign of how manufacturing excellence is pursued and achieved. SAP 제조 솔루션의 정교한 도메인에 AI를 통합하는 선구자는 SAP Supply Chain Manufacturing의 유명한 리더 인 Mahesh Babu MG입니다. 그의 경력은 SAP 제조 및 계획 솔루션에 대한 광범위한 경험과 깊은 전문성을 반영하며 SAP ECC, SAP APO 및 SAP S/4HANA를 포함합니다. MG는 많은 산업 분야에서 제조 비즈니스 프로세스 및 건축 디자인에 대한 깊은 이해를 보여주었습니다. 현재, 그는 SAP 프리미엄 허브 CoE 제조 및 PLM 팀을 이끌고 있으며, 이 역할은 그의 리더십과 상당한 기술적 능력을 강조합니다.SAP S/4HANA 생산 계획 및 제조 전문가 인 MG는 또한 두 번의 유명한 저자입니다. , “PP/DS with SAP S/4HANA” (특히 첫 번째 버전, ISBN 978-1-4932-1872-1 및 ) SAP Press 책 제2판 마스터 데이터, heuristics, PP/DS 최적화 및 경보 모니터링과 같은 중요한 영역을 다루는 고급 계획 및 스케줄링에 관한 이러한 포괄적 인 가이드는 , 현장에서 우수한 권위자로서의 지위를 확립. 의회 도서관에 의해 카탈로그 깊고 실용적인 SAP PP/DS 지식과 AI 확장에 대한 미래 지향적 연구의이 독특한 조합은 그를 확립 된 기업 시스템과 지능형 기술의 다음 파도 사이의 중요한 링크로 위치시킵니다.This ensures his insights are both innovative and readily applicable in real world manufacturing contexts. SAP PP/DS에 대한 그의 광범위한 배경과 HANA 프로토 타입 기술을 결합하여 MG는 상당한 행동 연구를 개념화하고 실행했습니다.이 연구는 AI-augmented 계획 시스템에서 작동할 때 관리 결정의 품질을 철저하게 조사하도록 설계되었습니다.이 실험에는 SAP Joule의 기능을 모델링하여 PP/DS 기능과 직접 통합 된 개념적인 AI 공동 파일럿이 포함되었습니다. 컨트롤 워크샵의 구조화 된 환경에서 참가 계획자는 AI 기반 권장 사항과 전통적인 heuristic 기반 출력을 비교하는 작업을 수행했습니다.이 실험의 결과는 설득력있었습니다 : AI 공동 파일럿에 의해 확장 된 사용자는 30 % 더 빨리 일정 결정에 도달 할 수있었습니다, 최적화 된 시퀀스에 대한 20% 더 높은 수용률을 보여주었고, 중요한 것은 늦은 주문의 12 % 감소에 기여했습니다.이 통계적으로 중요한 결과는 Joule와 같은 엔터티와 같은 AI 보조가 계획주기를 가속화 할 수있는 방법을 강력하게 강조 할 수있었습니다. 자연 언어를 통해 컨텍스트 통찰력을 제공하고 작업을 자동화하는 SAP Joule와 같은 AI 코폴리오트의 개념은 여기서 핵심입니다.PP/DS에 대한 표준 Joule는 연구 당시 사용할 수 없었지만, 개념적 모델을 통해이 패러다임을 탐구하는 MG의 연구는 특히 통찰력이 있습니다.AI가 향상된 품질 결정과 늦은 주문의 12% 감소 사이의 직접적인 연관성은 고객 만족과 운영 비용과 관련된 제조의 주요 고통점을 해결하는 실질적인 비즈니스 결과를 강조합니다. 이 혁신적인 연구에서 얻은 통찰력은 나중에 MG의 이그 제 큐 티브 워크샵과 그의 다양한 출판물의 내용을 알려주었습니다.이것은 AI-driven manufacturing planning의 빠르게 진보하는 분야에서 영향력있는 사고 리더로서의 그의 명성을 더욱 강화했습니다. MG의 전문적인 노력은 북아메리카 전역의 제조 산업이 SAP Supply Chain 제조 솔루션의 능력을 최적화하는 데 중점을 둡니다.최종 목표는 제조 계획 및 일정 운영을 크게 향상시키는 것입니다.제조 부문, 특히 북아메리카에서는 현재 광범위한 디지털화와 더 탄력적이고 민첩한 공급망을 구축하는 긴급한 필요성에 의해 주도되는 심각한 변화의 시기를 탐구하고 있습니다. 인공지능의 채택은 이 진행중인 변화에서 핵심 기여자로 널리 인정되고 있으며, 기업의 상당수는 활동 내에서 인공지능 기술을 적극적으로 탐구하거나 이미 구현하고 있습니다. MG의 작업은 실용적인 도전에 직접적으로 직면하고 이러한 진화하는 산업 풍경에 속하는 기회를 해제합니다.North America는 SAP SCM 컨설팅 서비스의 중요한 시장으로, 수많은 대형 제조 기업이 이러한 변화를 탐색하기 위해 전문 지식을 적극적으로 찾고 있습니다. MG의 PP/DS 연구에서 "SAP Joule"의 개념적 성격은 인공지능의 미래 잠재력을 일반적으로 사용할 수 있기 전에조차도 탐구하는 적극적인 입장을 나타냅니다. AI 기반 통찰력으로 전통적인 PP/DS 도전에 대처하기 전통적인 생산 계획 및 상세 일정 (PP/DS) 시스템은 강력하지만 AI 확장에 대한 탐구를 촉구하는 내재적 인 도전을 가지고 있습니다. MG은 "전통적인 PPDS에서, 계획자와 스케줄러는 자동화 된 배경 실행 계획 및 스케줄링 알고리즘과 PPDS의 최적화자에 의존하여 완성 된 제품 및 조립 제조와 관련된 계획 및 스케줄링 문제를 해결합니다. 계획자들은 상호 작용 거래에 의해 생성된 경고를 검토하는 데 상당한 시간을 할애하고, 조립 라인에서의 용량 불가능성으로 인해 판매 주문 배달에서 잠재적 인 지연 또는 비판적인 경계 이하로 떨어지는 공급 계산으로 인한 문제를 식별합니다.이 경우 계획자는 제조 주문을 수동으로 재prioritize하거나 문제를 완화하기 위해 새로운 주문을 만듭니다.전통적인 생산 계획 방법론은 종종 수요 변동성, 실시간 운영 가시성 부족 및 역동적 인 변화에 직면 할 때 내재적 인 불연결성과 같은 측면과 싸우며 이러한 수동적인 노력을 악화시킬 수 있습니다. 개념 연구의 목적은 이러한 기존 제한 사항과 AI의 새로운 잠재력에 의해 형성되었습니다. “SAP Joule는 연결된 클라우드 ERP 시스템의 비즈니스 의미를 이해하는 공동 조종사입니다. PPDS의 경우 현재 표준 솔루션에 Joule 기능이 없습니다. 핵심 사용 사례는 PP/DS 시스템 내에서 경고 모니터 내에서 더 자주 관찰되고 종종 시간이 소요되는 경고에 대한 의사 결정을 자동화하고 PP/DS 시스템 내에서 리드 타임 및 타임 배달과 같은 메트릭을 향상시키는 것을 목표로했습니다.This approach aimed to automate decision-making for the more frequently observed and often time-consuming alerts within the Alert Monitor within the PP/DS system and enhance metrics such as times lead and on-time delivery by meticulously considering resource and component availability. 그러나, 그 효과는 종종 예외를 관리하기 위해 heuristics 및 경고 모니터에 달려 있으며, 계획자는 "일의 공급 계산 결과는 정의된 한계 아래에있는 값"또는 "용량의 부재로 인한 판매 주문의 배달 지연"과 같은 경고에 수동으로 개입해야합니다. 비전은 비즈니스 맥락을 이해하고 자연 언어를 통해 상호 작용 할 수있는 인공 지능 조종사의 비전은 이러한 일반적인 경고와 관련된 수동 부담을 직접적으로 해결합니다.This automation is expected to yield significant efficiency gains, a frequently cited advantage of AI in the manufacturing sector. 계획자 행동을 통해 AI를 훈련시키는 연구의 초점은 경험이 풍부한 계획자들이 현재 보유하고 있는 귀중한 비밀 지식을 코딩하고 확장하는 방법을 제안하며, 잠재적으로 최선의 관행을 표준화하고 새로운 팀 구성원의 학습을 가속화합니다.This forward-looking exploration into co-pilot capabilities, even in the absence of a standard PP/DS Joule solution, provides a crucial perspective for organizations developing long-term AI strategies. AI-augmented 실험을 설계하는 HANA 프로토 타입의 핵심 역할 MG 행동 실험의 기술 아키텍처는 SAP HANA 프로토 타입에 대한 그의 전문 지식에 의해 크게 형성되었습니다.이 기술은 연구에 필요한 기초 데이터 구조를 구축하는 데 중요했습니다. MG는 "HANA 프로토 타입 전문 지식은 AI 모델을 훈련시키기 위해 나중에 사용할 수있는 HANA 모델에서 계획자에 의해 수행 된 경고와 행동의 세부 사항을 캡처하기 위해 유전자를 만들기 위해 활용됩니다."라고 말합니다. 이러한 유물, 주로 HANA 테이블 및 뷰는 PP/DS 시스템 내에서 생성 된 경고의 뉘앙스를 기록하고 인간 계획자에 의해 구현 된 이후의 수정 작업을 세밀하게 설계되었습니다.이 데이터 캡처 메커니즘은 이벤트 주도되었으며 수집된 정보가 진행중인 계획 활동의 역동적 반영이되도록 보장했습니다. 이 기능은 이러한 실시간 데이터 처리 및 분석에 적합하며, 응답 AI 모델을 훈련하는 데 필수적인 동적 이벤트 데이터를 캡처하는 이상적인 플랫폼을 제공합니다.이 기능은 SAP 데이터 분석에서 ML 및 AI를 활용하여 실시간 데이터 분석을 향상시키고 예측 모델링을 촉진하는 광범위한 추세와 일치합니다. 사프 하나 이 HANA 기반 데이터 캡처의 실용적 응용 프로그램은 MG이 설명하는 특정 시나리오에 의해 더 설명됩니다 : "예를 들어, 제조의 레벨 3 조립에 대 한 알림이 지연에 대 한 계획자에 게 알림을 제기 하는 경우, 계획자는 재생 계획을 수동으로 계획 heuristics를 실행하여 해결, 이 수준에서 계획의 매우 빈번한 실패가 있기 때문에. 따라서 이 경고는 제품/ 위치의 성격과 수행된 조치와 함께 PPDS 시스템에서 일어나는 이벤트에 따라 업데이트된 테이블 및 뷰와 같은 HANA 유형을 사용하여 캡처됩니다.”이 상세한 예제는 특정 경고 유형, 제품 및 위치에 대한 컨텍스트 정보, 그리고 계획자에 의해 수행되는 정확한 해상도 단계를 포함한 운영 데이터가 체계적으로 수집되고 구조화 될 수있는 방법을 강조합니다. 이 HANA 유물을 만드는 과정은 효과적인 기계 학습 모델 훈련에 필수적인 데이터 준비 기술의 직접적인 적용이며 강력한 AI 성능을 지원하기 위해 고품질, 포괄적 인 데이터의 근본적인 필요성을 해결합니다.최근 개발, SAP S/4HANA에 대한 PP/DS 데이터 추출, 주문 세부 사항, 운영 및 리소스 용량을 다루는 것은 MG가 프로토 타입 한 것과 비슷한 분석 목적으로 이러한 데이터 추출을 용이하게하는 업계의 움직임을 나타냅니다. 매우 자주 계획 실패를 일으키는 레벨 3 조립에 프로토 타입을 집중하는 선택은 AI가 지속적인 통증점을 해결함으로써 중요한 가치를 입증 할 수있는 높은 영향 영역의 전략적 선택을 제안합니다. 또한 경고와 행동뿐만 아니라 제품 / 위치의 성격을 캡처하는 것은 풍부한 컨텍스트 데이터 세트를 생성하는 것을 의미합니다.이와 같은 다차원 데이터는 단순한 경고 분류 이상의 뉘앙스를 이해할 수있는 정교한 AI 모델을 훈련하는 데 소중합니다. 강력한 비교를 만드는 방법: AI 의사 결정 지원 연구에 대한 참가자 및 시나리오 선택 MG의 연구에서 제어 워크샵의 설계는 참가자와 시나리오 선택에 중점을 두었으며 전통적인 인간 지향 계획 결정과 개념 AI 공동 파일럿에 의해 증폭 된 것 사이의 강력하고 의미있는 비교를 보장했습니다. MG는 "이 연구의 범위가 통제되고 두 가지 유형의 경고로 제한되었기 때문에 (수령 완료 및 용량 사용 중 지연) 선택된 역할은 완료 상품의 생산 감독자와 완료 상품 조립 라인의 일정 감독자였습니다."이 범위의 의도적 인 제한은 두 가지 중요한 경고 유형과 그에 해당하는 관련 감독 역할으로 인해 특정하지만 중요한 계획 작업에 대한 AI의 영향에 대한 더 깊고 통제 된 분석이 가능했습니다. 완제품 생산 감독자의 선택 및 완제품 조립 라인에 대한 일정 감독자의 참가자 역할은 실험 설계의 중요한 측면입니다.이 역할은 조사 중인 경고 유형의 관리에 직접적이고 일상적으로 관련되어 있습니다. - 주문 성취 지연 및 용량 과도한 사용.이 조정은 워크샵에서 제시된 작업이 환경적으로 유효하다는 것을 보장합니다. 시나리오는 순서 충족의 지연과 능력의 과도한 사용을 중심으로 제조 부문에서 일반적이고 매우 영향력있는 문제를 해결합니다.이 문제는 중요한 재정적 및 운영적 영향을 미치며 AI를 통해 잠재적 인 감소를 비즈니스를위한 설득력있는 제안입니다.통제 워크샵의 사용은 AI 의사 결정 지원 도구와 같은 다른 조건에서 인간의 성과를 비교하는 행동 과학의 표준적이고 효과적인 방법론입니다. 이러한 워크샵의 “통제된” 성격은 외부 변수의 영향을 최소화함으로써 AI 도구의 특정 영향을 고립시키는 데 도움이됩니다.또한 AI 의사 결정을 평가하는 연구에서 강력한 비교를 위해서는 시나리오가 있어야합니다. 규범적 또는 최적의 결정을 객관적으로 식별할 수 있도록 설계되었습니다. MG이 선택한 경보 유형은 일반적으로 "더 나은"또는 "더 나쁜"해상도 경로를 확립하여 인간과 AI가 향상된 결정을 평가할 수있는 명확한 기준을 제공합니다. 특정 경보 유형과 관련 감독 역할의 신중한 조합은 실험의 현실성을 강화하고 결과적으로 실제 조직 구조와 운영 작업 흐름에 대한 결과의 적용성을 향상시킵니다. 영향을 측정하는 방법: AI-augmented planning decisions를 평가하는 핵심 측정 인공지능 조종사의 영향을 엄격하게 평가하기 위해 MG는 결정 속도, 인공지능이 권장하는 행동 순서의 품질 및 명령의 타이밍과 같은 구체적인 운영 결과에 초점을 맞춘 핵심 지표 세트를 우선시했습니다. MG는 “결정 속도는 초기 응답을 생성하기까지 채팅봇에 대한 입력 프롬프트 사이의 지연 시간에 의해 측정됩니다. 예를 들어, ‘내가 책임지고 있는 제품에 대해 얼마나 많은 우선 순위 지연 주문 알림이 존재하는가’라는 알림을 위해 채팅봇은 인공지능을 사용하여 프롬프트 및 백엔드 PPDS 조치를 이해하고 트리거하여 알림을 생성하고 알림 수에 응답할 것입니다.”라고 설명합니다. 이 매개 변수는 AI가 자연 언어 쿼리를 신속하게 처리하고, 기본 PP/DS 시스템과 상호 작용하며, 빠른 제조 환경에서 중요한 요소인 관련 정보를 계획자에게 제공하는 능력을 직접적으로 계산합니다. AI의 제안의 품질, 특히 제안된 액션 시퀀스의 수용량은 정교한 측정 방법을 사용하여 평가되었습니다. "대문적 정확도는 AI가 유발 한 행동을 평가하기 위해 시퀀스 수용량을 측정하는 데 사용되었으며 동일한 권장 사항을 가진 수동 시퀀스의 행동과 비교했습니다." MG는 말합니다.이 접근법은 AI의 조언을 간단하게 바이너리 수용 또는 거부하는 것 이상입니다. 마지막으로, KPIs를 제조함으로써 자주 측정되는 중요한 제조 KPI 인 주문 타이밍은 연구 각도에서 보고 된 늦은 주문의 12 % 감소로 반영되는 주요 결과 측정입니다.AI 모델 검증 기술은 이러한 측정의 신뢰성과 정확성을 보장하기 위해 적용되었으며, 채팅봇 응답의 관련성과 정확성을 확인하는 것을 포함합니다.이 측정의 조합 - 속도, 결정 / 행동 순서의 품질 및 운영 결과는 AI 공동 조종사의 효과를 평가하기위한 전체적인 프레임 워크를 제공하며, 한 영역의 개선이 다른 영역의 손해에 오지 않도록 보장합니다. 결정 속도에 대한 예제 프롬프트는 또한 자연 언어, 사용자 컨텍스트 (예를 들어, "제가 책임지는 제품")를 이해하고 복잡한 백엔드 시스템 상호 작용을 유발할 수있는 AI의 환상적인 정교함을 강조합니다. 예상치 못한 역학 : AI 제안과 플랜서의 상호 작용 vs 전통적인 heuristics 인간 계획자와 AI 기반 의사 결정 지원 시스템 간의 상호 작용은 종종 예기치 않은 역학을 드러낼 수 있으며 MG의 연구는 이와 관련하여 귀중한 통찰력을 제공했습니다. MG은 "Joule와 같은 모델화된 채팅봇을 사용하면 교육 데이터의 품질과 패턴이 AI 제안에 엄청난 영향을 미쳤다.capacity overload 케이스의 경우, 교육 데이터는 과부하를 일으키는 주문이 다음 주로 재계획된 시나리오로 구성되었다"고 지적했다. 이 초기 훈련 체제는 특정한, 비록 최적화되지 않은, AI 행동으로 이어졌습니다.교육 데이터 품질의 우선적인 중요성은 AI 개발에서 잘 확립 된 원칙입니다; 데이터의 결함은 부정확한 예측과 결정을 내릴 수 있습니다. MG는 "하지만 동일한 주 내에 용량이 여전히 사용할 수있을 때 AI의 제안은 다음 주에 순서를 재계획하는 것이 었습니다; 이것은 훈련 데이터에서 재계획 조치를 제안하기 전에 용량 검사를 조치로 도입함으로써 완화되었습니다."라고 설명합니다. AI 훈련의 편견으로 인해 덜 최적의 솔루션을 제안하는이 AI 행동은 교육 데이터가 충분히 포괄적이지 않거나 모든 관련 의사 결정 논리를 대표하지 않는 경우 AI 모델이 의도하지 않은 패턴을 배울 수있는 방법을 보여줍니다. 이러한 행동은, 수정되지 않으면, 계획자 신뢰에 부정적인 영향을 미칠 수 있고, 나쁜 운영 결정을 초래할 수 있습니다.The mitigation strategy—enriching the training data to include an explicit capacity check—reflects an iterative refinement process common in machine learning model development. 이 경험은 인간 계획가가 직관적으로 적용하는 "일반적인 합리성"또는 암시적 인 상황 규칙을 포함시키는 도전을 강조합니다. such as checking for more immediate capacity availability before suggesting a longer deferral. AI 모델은 패턴에서 배우고, 훈련 데이터가 원하는 모든 의사 결정 논리를 완전히 캡슐화하지 않으면 AI는 이러한 틈을 나타냅니다. AI가 suboptimal 제안을 한 것은 (데이터 패턴 훈련으로 인해) 그것의 수정에 중요한 것이었으며, AI 시스템의 투명성과 설명 가능성의 가치가 중요하며, 이는 사용자 신뢰를 구축하고 효과적인 인간 감독을 가능하게하는 데 중요합니다.This iterative loop, where AI behavior influences potential user interaction and the anticipation of negative interaction due to AI flaws, drives AI refinement, which is critical for developing practical and reliable AI decision support tools. 왜 실현 가능한 이익: AI로 늦은 주문을 줄이는 운영 및 재정적 영향 MG의 개념적 연구에서 달성된 늦은 주문의 12% 감소는 제조 조직에 상당하고 다각적 인 혜택을 가져옵니다, 운영 효율성과 재정적 개선을 모두 포함합니다.전통적인 주문 지연 해결 방법, 특히 가게 바닥 방해로 인한 접근 방식은 종종 부담스럽고 반응적입니다. MG에 따르면, "전통적인 계획 시나리오에서 판매 주문 지연이 예정된 기간에 제품을 제조하기위한 상점 바닥 지연으로 인해 발생하면, 밤중 배경 실행은 미래에 사용할 수있는 용량 슬롯에 저장된 제조 주문을 스케줄링하기 위해 실행되어야합니다. 또한, 높은 우선 순위의 판매 주문을 관리하는 것은 종종 다른 제조 주문을 재계획하기 위해 계획자에 의한 수동 개입이 필요하며 시간이 많이 소요되며 잠재적으로 오류가 발생할 수 있습니다. 연구에서 탐구한 AI-augmented chatbot 접근 방식은 더 민첩하고 자동화 된 해상도를 향한 패러다임 전환을 제공합니다. MG는이 대조를 강조합니다 : "chatbot 기반 접근법을 사용하면 계획자는 높은 우선 순위의 판매 주문이 지연되었는지 채팅봇에게 질문하고 문제를 해결하도록 지시 할 수 있으며, 이는 AI 기능을 활용하여 해당 변경 조치를 자동으로 유발합니다."이 기능은 효율성과 비용의 주요 원인을 직접 해결합니다. 늦은 주문의 12% 감소는 상당한 운영 개선을 나타냅니다. 산업적으로, 늦은 배달 및 배후 주문은 가속화된 배송 및 초과 시간을 통해 운영 비용을 팽창시키는 것으로 알려져 있으며, 고객 만족도를 줄이고 저장량을 줄이고 심지어 명성을 손상시킬 수 있습니다. 재정적 영향도 매력적이며, 직접적인 비용 절감 잠재력 (시간 배달이 약 10%의 비용을 차지할 수 있음), 고객 충성도 향상 및 더 건강한 이익 마진으로 인한 수익 증가.아버딘 그룹과 같은 단체의 연구는 더 높은 시간 배달 비율과 프로젝트 수익성 향상 사이의 상관 관계를 보여주었으며, 최고 수준의 회사는이 측정계에서 다른 기업을 상당히 뛰어넘고 있습니다. 또한, 중요하고 우선 순위 높은 주문에 대한 재계획의 자동화는 계획자의 직접적인 작업량을 줄일뿐만 아니라 전략적 비즈니스 목표, 예를 들어 주요 고객 주문을 수행하는 것과 같은 전략적 비즈니스 목표가 일관되고 효율적으로 해결되도록 보장합니다. 이것은 이러한 중요한 계정과 관련된 수익 위험을 최소화하여 인공지능이 중요한 수익 흐름을 보호하고 중요한 고객 관계를 강화할 수 있는 방법을 보여주며 긴급한 성취 도전에 우선적이고 효과적인 대처를 보장합니다.반응적, 배치 지향적 재계획에서 선동적 인, 인공지능 지향적 해결으로의 전환은 계획의 유동성을 근본적으로 향상시킬 수 있습니다.이로써 제조업체는 방해에 더 신속하게 대응하여 공급망 전반에 걸쳐 부정적인 영향을 최소화 할 수 있습니다. 실험에서 전문성으로: AI 통찰력으로 임원 워크샵과 사고 리더십을 형성 MG의 행동 실험의 설득력있는 결과, 특히 계획자 효율성과 의사 결정 품질 향상에 대한 입증 된 이득은 그의 임원 워크샵과 권위있는 SAP Press 책을 포함한 영향력있는 작문을 형성하는 기본 요소가되었습니다. 업계 지도자와 실무자들에게 전하는 메시지의 핵심 원칙은 제조 계획에서 “예외적인 관리” 패러다임을 가능하게 하는 AI의 변형적 잠재력이다. MG이 관찰하는 바와 같이, “일반적인 계획자 또는 스케줄러는 책임 영역 내에서 수천 개의 재료를 관리하며, PPDS에서 더 일반적이고 비정상적인 계획 / 용량 알림을 해결하는 데 시간을 소비하는 것은 대부분의 시간을 소요합니다.” 일상적인 경보 해결에 대한 이러한 광범위한 참여는 종종 더 전략적인 활동을 억제합니다. 인공지능 도구의 도입은 이 부담을 완화하는 명확한 경로를 제공합니다. MG는 인공지능이 촉진하는 초점의 중요한 전환을 강조합니다 : “이 AI-driven 제조 계획은 비즈니스와 계획 팀을 ‘시스템을 관리하지 말고 실제 예외를 관리하십시오.’라는 목표로 이끌어 냅니다.” AI 시스템이 일반적이고 덜 중요한 경고를 적절하게 처리하는이 철학은 인간 계획자가 전문 지식과인지 대역폭을 진정으로 복잡한 시나리오를 탐색하고, 중요한 비즈니스 예외를 관리하고, 전략적 계획 이니셔티브를 수행하는 데 전념 할 수있게합니다. “예외적인 관리”의 원칙은 운영 관리자에서 잘 고려된 접근법입니다. MG의 실험적 결과는 30% 더 빠른 의사 결정과 12% 늦은 주문의 감소와 같은 AI의 잠재력에 대한 추상적인 토론을 가시적 가치 증명으로 바꾸는 구체적인 데이터 기반 증거를 제공합니다. t 따라서 MG의 작업은 학문적 이해에 기여할뿐만 아니라 AI의 잠재력과 경영진의 이해 및 구매 사이의 격차를 교차시키는 옹호와 교육을위한 실용적인 도구가되며 시스템 운영자에서 전략적 문제 해결자로의 계획자의 역할을 재정의하는 것은 AI 통합의 중요한 측면이며 새로운 기술과 조직적 사고 방식의 변화가 필요합니다. 전략적 채택: AI-augmented SAP PP/DS 환경을 향한 조직 안내 그의 연구 결과를 바탕으로 MG는 기존 SAP PP/DS 환경 내에서 AI-augmented 계획 시스템을 통합하는 것을 고려하는 조직에 전략적 조언을 제공했습니다.이 초기, 비록 제한된, 연구는 명확한 비즈니스 이익을 보여주었습니다. MG이 말했듯이, "이 제한된 연구와 실험으로 비즈니스에 대한 이익은 고객 주문 수행 시간에 12 % 증가로 계산되었습니다." 이 측정 가능한 개선은 인공지능의 잠재력에 대한 강력한 출발점이자 증거입니다.이를 바탕으로, 주요 권장 사항은 인공지능의 채택을 목표로하여 높은 영향력의 사용 사례를 목표로하는 것입니다.이 투자의 수익이 분명하고 측정 가능합니다.This aligns with wider AI adoption strategies that advocate for starting with clear business objectives and well-defined applications that offer tangible value. MG는 가치있는 확장을위한 특정 경로를 제안합니다 : "계획 및 최적화 작업 기록을 분석하여 계획 및 일정 오류를 식별하고 AI를 활용하여 더 일반적인 오류를 자동화하면 비즈니스에 많은 가치를 가져올 것입니다." 계획 및 최적화 작업 로그를 분석하는 것은 SAP 시스템 내에서 쉽게 사용할 수있는 풍부하고 구조화 된 데이터 원본을 나타내기 때문에 전략적으로 현명한 다음 단계입니다. AI 이니셔티브에 대한 기존 데이터를 활용하면 AI 혜택을 확장하는 실용적인 경로를 제공함으로써 AI 탐색에 대한 초기 장벽을 낮출 수 있습니다.이 로그에서 식별된 일반적인 오류의 해결을 자동화하면 "예외적인 관리" 철학이 강화됩니다.이 계획자들을 자유롭게 할뿐만 아니라 IT 지원 및 시스템 관리자에 대한 작업 부하를 줄일뿐만 아니라 더 복잡한 시스템 문제 또는 개선에 집중할 수 있도록하여 계획 부서를 넘어 AI의 효율성 영향을 확대합니다. 초기 12%의 실현 성과 향상은 중요한 개념 증명으로 작용합니다.다른 사용 사례를 해결하기위한 조언은 실질적인 가치를 일찍 증명하고 그 성공을 활용하여 조직 내에서 더 광범위한 AI 채택을 챔피언화하고 안내하는 전략을 의미합니다.조직은 또한 SAP 환경 내에서 AI의 성공적인 배포를위한 중요한 전제 조건이기 때문에 강력한 데이터 품질과 통제를 보장해야합니다.MG의 조언은 사용 사례 확장에 초점을 맞추지만, SAP의 기업 AI 확장 전략을 포함한 기본적인 SAP 맥락은 장기적인 성공을위한 중요한 고려 사항입니다. MG의 작업에 의해 밝혀진 인공지능(AI)을 제조 계획에 통합하는 여정은 인공지능의 실행 능력을 크게 향상시키는 길을 밝힙니다. 그의 행동 실험은 SAP PP/DS에 대한 개념적인 인공지능 공동 파일럿이 의사 결정 속도를 30% 향상시키고 늦은 주문을 12% 줄일 수 있다는 것을 보여주며 인공지능의 실용적 가치에 대한 설득력있는 증거를 제공합니다. 일상적인 경고와 일반적인 오류 해상도의 처리를 자동화함으로써 AI는 숙련된 계획가들이 복잡하고 전략적 도전에 전문성을 헌신할 수 있게 해줍니다.이 인간 지능과 인공 지능 사이의 상호작용은 먼 이론적 개념이 아니라 실현 가능한 현실이며, 특히 북미의 제조 산업에 SAP 솔루션을 활용하여 효율성 향상, 민첩성 향상 및 더 강력한 경쟁 자세를 제공합니다. MG과 같은 전문가들이 제공하는 혁신적인 연구와 전략적 통찰력은이 변화를 탐색하는 데 중요하며, AI의 채택이 영향력 있고 현대 제조의 변화하는 요구와 일치한다는 것을 보장합니다.지능형 제조 계획의 지속적인 진화는 의심 할 여지없이이 증가하는 협력에 의해 형성 될 것입니다.