Mahesh Babu MG: Pionier w zakresie jakości decyzji w SAP Manufacturing Planning

Globalny krajobraz produkcyjny znajduje się w stanie ciągłej ewolucji, w obliczu skomplikowanego tańca złożonych łańcuchów dostaw, zmiennych wymagań rynkowych i nieuchronnej presji na hiper-efektywność. Tradycyjne systemy planowania produkcji, długie kamień węgielny operacji produkcyjnych, są coraz bardziej napięte przez potrzebę adaptacyjności w czasie rzeczywistym i zdolność do zarządzania szeroką gamą zmiennych. Sztuczna inteligencja pojawia się jako głęboko transformacyjna siła, która obiecuje znacząco zwiększyć zdolności podejmowania decyzji, zoptymalizować alokację rzadkich zasobów i usprawnić operacyjne przepływy pracy w całym łańcuchu wartości produkcyjnym. W przeciwieństwie do tego, systemy planowania oparte na sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać zaawansowane algorytmy do przeprowadzania analiz danych w czasie rzeczywistym, przewidywać zmiany popytu z większą dokładnością i dynamicznie dostosowywać harmonogramy produkcji do zmieniających się warunków. W czołówce integracji sztucznej inteligencji z zaawansowanymi rozwiązaniami produkcyjnymi SAP jest Mahesh Babu MG, wyróżniony lider w dziedzinie produkcji łańcucha dostaw SAP. Jego kariera, obejmująca ponad 19 lat, odzwierciedla szerokie doświadczenie i głębokie doświadczenie w zakresie rozwiązań SAP Manufacturing and Planning, obejmujących SAP ECC, SAP APO i SAP S/4HANA. W swojej obecnej roli kieruje zespołem SAP Premium Hub CoE Manufacturing and PLM, co podkreśla jego przywództwo i znaczną wiedzę techniczną.Certyfikowany ekspert ds. planowania i produkcji SAP S/4HANA, MG jest również uznanym autorem dwóch edycji , „PP/DS with SAP S/4HANA” (w szczególności pierwsze wydanie, ISBN 978-1-4932-1872-1, oraz ) w SAP Press książka Druga edycja Te kompleksowe przewodniki dotyczące zaawansowanego planowania i harmonogramu, obejmujące kluczowe obszary, takie jak dane główne, heurystyka, optymalizator PP/DS i monitoring alarmowy, zostały opracowane w celu Potwierdził swoją pozycję jako autorytet w tej dziedzinie. Katalog Biblioteki Kongresu To unikalne połączenie głębokiej, praktycznej wiedzy SAP PP/DS i przyszłościowych badań nad rozszerzeniem sztucznej inteligencji stawia go jako kluczowe połączenie między ugruntowanymi systemami przedsiębiorstwa a następną falą inteligentnych technologii. Łącząc swoje bogate doświadczenie w SAP PP/DS z wiedzą na temat prototypowania HANA, MG zaprojektował i przeprowadził znaczące badanie behawioralne.Badanie to zostało zaprojektowane w celu dokładnego zbadania jakości decyzji menedżerskich podczas pracy w systemach planowania zwiększonego przez sztuczną inteligencję. W ustrukturyzowanym środowisku kontrolowanych warsztatów uczestniczący planodawcy mieli za zadanie porównać tradycyjne wyniki oparte na heurystyce z zaleceniami opartymi na sztucznej inteligencji.Rezultaty tego eksperymentu były przekonujące: użytkownicy zwiększeni przez współpilota sztucznej inteligencji byli w stanie osiągnąć decyzje o planowaniu o 30% szybciej, wykazały 20% wyższą stopę akceptacji dla zoptymalizowanych sekwencji i, co najważniejsze, przyczyniły się do 12% redukcji opóźnionych zamówień.Te statystycznie istotne wyniki mocno podkreślają, jak asystent sztucznej inteligencji, taki jak jednostka podobna do Joule, może nie tylko przyspieszyć cykl planowania, ale także znacząco poprawić jakość podejmowanych Koncepcja copilotek sztucznej inteligencji, takich jak SAP Joule, które dostarczają wglądów kontekstowych i automatyzują zadania za pośrednictwem języka naturalnego, jest tutaj centralna. Chociaż standardowy Joule dla PP/DS nie był dostępny w czasie badania, badanie tego paradygmatu przez MG za pomocą modelu koncepcyjnego jest szczególnie wnikliwe. Wgląd zebrany w wyniku tego pionierskiego badania przekazał następnie treści warsztatów wykonawczych MG i jego różnych publikacji.To dodatkowo umocniło jego reputację jako wpływowego lidera myśli w szybko rozwijającej się dziedzinie planowania produkcji opartej na AI. Profesjonalne wysiłki MG koncentrują się na zwiększeniu zdolności przemysłu produkcyjnego w całej Ameryce Północnej do optymalnego wykorzystania możliwości rozwiązań produkcyjnych SAP w łańcuchu dostaw. Ostatecznym celem jest znaczna poprawa ich planowania i planowania produkcji. Sektor produkcyjny, zwłaszcza w Ameryce Północnej, przechodzi obecnie okres głębokiej transformacji, w dużej mierze napędzanej szeroko rozpowszechnioną cyfryzacją i pilną potrzebą budowania bardziej odpornych i elastycznych łańcuchów dostaw. Przyjęcie sztucznej inteligencji jest powszechnie uznawane za kluczowy czynnik w tej ciągłej zmianie, a znaczny odsetek firm aktywnie bada lub już wdraża technologie sztucznej inteligencji w swoich działaniach. praca MG bezpośrednio stawia czoła praktycznym wyzwaniom i otwiera możliwości związane z tym zmieniającym się krajobrazem przemysłowym. Koncepcjonalny charakter „SAP Joule” w badaniach PP/DS dla MG wskazuje na proaktywne podejście, badając przyszły potencjał sztucznej inteligencji, nawet zanim standardowe rozwiązania będą powszechnie dostępne. Rozwiązywanie tradycyjnych wyzwań PP/DS z wiedzą opartą na sztucznej inteligencji Tradycyjne systemy planowania produkcji i szczegółowego planowania (PP/DS), choć są solidne, stanowią nieodłączne wyzwania, które doprowadziły do eksploracji powiększania sztucznej inteligencji. MG zauważa: „W tradycyjnym PPDS planujący i planujący opierają się na zautomatyzowanych algorytmach planowania i planowania w tle oraz optymalizatorach w PPDS do rozwiązywania problemów planowania i planowania związanych z produkcją gotowych produktów i zespołów. Planerzy poświęcają znaczny czas na przeglądanie ostrzeżeń generowanych przez transakcje interaktywne, identyfikując problemy, takie jak potencjalne opóźnienia w dostarczaniu zamówień na sprzedaż z powodu braku dostępności mocy na linii montażowej lub obliczenia podaży dni spadających poniżej krytycznych progów.W tych przypadkach planerzy ręcznie ponownie priorytetują zamówienia na produkcję lub tworzą nowe, aby złagodzić problemy.Tradycyjne metody planowania produkcji często zmagają się z aspektami takimi jak zmienność popytu, brak widoczności operacyjnej w czasie rzeczywistym i nieodłączna nieelastyczność w obliczu dynamicznych zmian, co może pogorszyć te ręczne wysiłki. Celem badania koncepcyjnego były te istniejące ograniczenia i pojawiający się potencjał sztucznej inteligencji. „SAP Joule jest współpilotem, który rozumie semantykę biznesową w połączonym systemie ERP w chmurze. Dla PPDS nie ma obecnie możliwości Joule w standardowym rozwiązaniu. Celem tego podejścia było zautomatyzowanie podejmowania decyzji w odniesieniu do częściej obserwowanych i często czasochłonnych ostrzeżeń w Alert Monitor w systemie PP/DS oraz wzmocnienie wskaźników, takich jak czas prowadzenia i dostawy na czas, poprzez dokładne rozważenie zasobów i dostępności komponentów. Jednakże jego skuteczność często zależy od heurystyki i monitora ostrzegawczego do zarządzania wyjątkami, wymagając od planistów ręcznego interwencji w przypadku ostrzeżeń, takich jak „liczenie dostaw dni w wartości poniżej określonego progu” lub „opóźnienie w dostarczaniu zlecenia sprzedaży spowodowane brakiem dostępności mocy”. Wizja współpilota sztucznej inteligencji, zdolnego do zrozumienia kontekstu biznesowego i interakcji za pomocą naturalnego języka, bezpośrednio rozwiązuje obciążenie ręczne związane z tymi powszechnymi ostrzeżeniami. Koncentracja badania na szkoleniu AI z działaniami planistów sugeruje metodę kodowania i skalowania cennej cichej wiedzy obecnie posiadanej przez doświadczonych planistów, potencjalnie standaryzując najlepsze praktyki i przyspieszając naukę dla nowszych członków zespołu. Kluczowa rola prototypowania HANA w projektowaniu eksperymentów zwiększonych przez AI Techniczna architektura eksperymentu behawioralnego MG została znacząco ukształtowana przez jego wiedzę w zakresie prototypowania SAP HANA. Ta umiejętność była kluczowa przy ustalaniu podstawowych struktur danych niezbędnych do badania. MG stwierdza, że „specjalność w zakresie prototypowania HANA jest wykorzystywana do tworzenia artefaktów, aby uchwycić szczegóły ostrzeżeń i działań podejmowanych przez planistę w modelach HANA, które później mogą być wykorzystane do szkolenia modelu AI”. Te artefakty, głównie tabele i widoki HANA, zostały starannie zaprojektowane, aby rejestrować niuanse alertów generowanych w systemie PP/DS i późniejsze działania korygujące wdrożone przez planistów ludzkich. i jego możliwości są dobrze przystosowane do takiego przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i analityki, zapewniając idealną platformę do przechwytywania dynamicznych danych zdarzeń niezbędnych do szkolenia model AI responsywny. SAP HANA Praktyczne zastosowanie tego przechwytywania danych opartego na HANA jest dodatkowo ilustrowane przez konkretny scenariusz MG opisuje: „Na przykład, dla montażu poziomu 3 w produkcji ostrzeżenia są podnoszone, aby powiadomić planistę o opóźnieniu, planista rozwiązał wykonując heurystykę planowania ręcznie, aby zregenerować plan, jak na tym poziomie istnieją bardzo częste niepowodzenia planowania. Tak więc ten alarm, wraz z charakterem produktu/lokalizacji, w połączeniu z podjętymi działaniami, są przechwytywane przy użyciu artefaktów HANA, takich jak tabele i widoki aktualizowane na podstawie zdarzeń zachodzących w systemie PPDS.” Ten szczegółowy przykład podkreśla, w jaki sposób dane operacyjne, w tym określone typy alarmów, informacje kontekstowe o produkcie i lokalizacji oraz precyzyjne kroki rozdzielania podejmowane przez planistów, można systematycznie zbierać i strukturować. Ten proces tworzenia artefaktów HANA jest bezpośrednim zastosowaniem technik przygotowywania danych niezbędnych do skutecznego szkolenia modeli uczenia maszynowego i rozwiązuje podstawową potrzebę wysokiej jakości, kompleksowych danych do zasilania wydajności sztucznej inteligencji. Ostatnie wydarzenia, takie jak wydobycie danych dla PP/DS dla SAP S/4HANA obejmujące szczegóły zamówień, operacje i zdolność zasobów, wskazują na ruch branży w kierunku ułatwiania wydobycia takich danych do celów analitycznych, podobnie jak to, co MG prototypowała. Wybór skoncentrowania prototypu na montażu poziomu 3 z bardzo częstymi niepowodzeniami planowania sugeruje strategiczny wybór obszaru o dużym wpływie, w którym sztuczna inteligencja mogłaby wykazać znaczącą wartość poprzez rozwiązanie trwałego punktu bólu, najlepszej praktyki w identyfikacji przypadków użycia sztucznej inteligencji. Ponadto przechwytywanie nie tylko ostrzeżeń i działań, ale także charakteru produktu/lokalizacji wskazuje na stworzenie bogatego, kontekstowego zbioru danych.Takie wielowymiarowe dane są nieocenione dla szkolenia zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji zdolnych do zrozumienia niuansów poza prostymi klasyfikacjami ostrzeżeń, prowadząc do bardziej dokładnych i kontekstowo istotnych zaleceń opartych na sztucznej inteligencji. Tworzenie solidnych porównań: wybór uczestników i scenariuszy dla badań wsparcia decyzji AI Projektowanie kontrolowanych warsztatów w badaniu MG kładzie duży nacisk na staranną selekcję uczestników i scenariuszy, aby zapewnić solidne i znaczące porównanie tradycyjnych decyzji dotyczących planowania opartych na ludziach i tych zwiększonych przez koncepcyjny współpilotaż AI. MG wyjaśnia to stwierdzając: „Ponieważ zakres niniejszego badania jest kontrolowany i ograniczony do dwóch rodzajów ostrzeżeń (opóźnienie w realizacji zamówienia i nadużycie zdolności), wybrane role były nadzorcą produkcji towarów gotowych i nadzorcą planowania linii montażu towarów gotowych.” Wybór nadzorcy produkcji dla towarów gotowych i nadzorcy planowania linii montażu towarów gotowych jako ról uczestników jest kluczowym aspektem projektowania eksperymentalnego.Role te są bezpośrednio i rutynowo zaangażowane w zarządzanie typami ostrzeżeń poddanych dochodzeniu – opóźnienia w realizacji zamówień i nadmierne wykorzystanie mocy. Scenariusze, koncentrujące się na opóźnieniu realizacji zamówienia i nadmiernym wykorzystaniu zdolności, dotyczą powszechnych i bardzo wpływowych problemów w sektorze produkcyjnym.Te problemy mają znaczne konsekwencje finansowe i operacyjne, co czyni ich potencjalne złagodzenie za pomocą sztucznej inteligencji przekonującą propozycją dla przedsiębiorstw.Użycie kontrolowanych warsztatów jest standardową i skuteczną metodologią w naukach behawioralnych do porównywania wyników ludzkich w różnych warunkach, takich jak narzędzia wsparcia decyzji AI i bez nich. „Kontrolowany” charakter tych warsztatów pomaga wyodrębnić specyficzny wpływ narzędzia AI poprzez zminimalizowanie wpływu zmiennych zewnętrznych. Typy ostrzeżeń wybierane przez MG zazwyczaj ustanawiają „lepsze” lub „gorsze” ścieżki rozstrzygania, umożliwiając jasny punkt odniesienia, w stosunku do którego można oceniać zarówno ludzkie, jak i zwiększone decyzje AI. To ostrożne powiązanie określonych typów ostrzeżeń z odpowiednimi rolami nadzorczymi zwiększa realizm eksperymentu, a tym samym zastosowanie jego wyników do rzeczywistych struktur organizacyjnych i operacyjnych przepływów pracy. Pomiar wpływu: kluczowe metryki oceny decyzji dotyczących planowania zwiększonego przez sztuczną inteligencję Aby rygorystycznie ocenić wpływ współpilota AI, MG zwróciła uwagę na zestaw kluczowych wskaźników koncentrujących się na szybkości podejmowania decyzji, jakości zalecanych przez AI sekwencji działań i konkretnych wynikach operacyjnych, takich jak terminowość zamówień. MG wyjaśnia: „Szybkość podejmowania decyzji jest mierzona przez opóźnienie między promptem wejściowym do czatbota do produkcji początkowej odpowiedzi. Na przykład, w przypadku promptu, „jak wiele ostrzeżeń o opóźnionych zamówieniach o wysokim priorytecie jest obecnych dla produktów, za które jestem odpowiedzialny”, chatbot użyje sztucznej inteligencji, aby zrozumieć prośbę i wywołać działania backend PPDS, aby generować alerty i reagować liczbą ostrzeżeń.” Metryka ta bezpośrednio mierzy zdolność sztucznej inteligencji do szybkiego przetwarzania zapytań w języku naturalnym, interakcji z podstawowym systemem PP/DS i dostarczania planistom odpowiednich informacji, co jest kluczowym czynnikiem w szybko rozwijających się środowiskach produkcyjnych. Jakość sugestii AI, w szczególności akceptacja proponowanych sekwencji działań, została oceniona przy użyciu wyrafinowanej metody. „Precyzja kontekstowa została wykorzystana do pomiaru akceptacji sekwencji w celu oceny działań wywołanych przez AI, porównując ją z ręczną sekwencją działań o tej samej prośbie” – stwierdza MG. Wreszcie, terminowość zamówień, kluczowy wskaźnik KPI produkcji często mierzony przez produkcję KPI, był kluczowym wskaźnikiem wyników, odzwierciedlonym w 12% zmniejszeniu liczby późnych zamówień zgłoszonych pod kątem badania. techniki walidacji modelu AI zostały zastosowane w celu zapewnienia niezawodności i dokładności tych wskaźników, w tym weryfikacji reakcji chatbotów na znaczenie i poprawność. Połączenie tych wskaźników - szybkość, jakość decyzji / sekwencji działań i wynik operacyjny - zapewnia holistyczne ramy oceny skuteczności współpilota AI, zapewniając, że ulepszenia w jednej dziedzinie nie przychodzą kosztem innych. Przykładowe wskazówki dotyczące szybkości podejmowania decyzji podkreślają również przewidywaną wyrafinowanie sztucznej inteligencji, która jest w stanie zrozumieć naturalny język, kontekst użytkownika (np. „produkty, za które jestem odpowiedzialny”) i wywołać złożone interakcje systemowe. Nieprzewidywalna dynamika: interakcje planistów z sugestiami AI w porównaniu z tradycyjną heurystyką Interakcja między planistami ludzkimi a systemami wsparcia decyzji opartymi na sztucznej inteligencji często może ujawnić nieoczekiwaną dynamikę, a badanie MG dostarczyło w tym względzie cennych informacji. MG zauważa: „W przypadku przypadków przeciążenia pojemności, dane szkoleniowe składały się ze scenariuszy, w których zamówienia, które spowodowały przeciążenie, zostały przeniesione na następny tydzień”. Podstawowe znaczenie jakości danych szkoleniowych jest dobrze ugruntowaną zasadą w rozwoju sztucznej inteligencji; niedobory w danych mogą prowadzić do niedokładnych prognoz i błędnego podejmowania decyzji. Ta zależność od obserwowanych wzorców w danych szkoleniowych doprowadziła do ciekawego scenariusza. „Ale gdy zdolność jest nadal dostępna w tym samym tygodniu, sztuczna inteligencja zaproponowała przestawienie kolejności na następny tydzień; to zostało złagodzone poprzez wprowadzenie kontroli zdolności jako działania przed zaproponowaniem działania przestawienia w danych szkoleniowych.” To zachowanie AI, w którym sugerowano mniej optymalne rozwiązanie ze względu na uprzedzenia w szkoleniu, ilustruje, jak modele AI mogą uczyć się niezamierzonych wzorców, jeśli dane szkoleniowe nie są wystarczająco kompleksowe lub reprezentatywne dla wszystkich istotnych logik podejmowania decyzji. Takie zachowanie, jeśli nie zostanie skorygowane, może negatywnie wpłynąć na zaufanie planistów i doprowadzić do złych decyzji operacyjnych.Strategia łagodzenia – wzbogacanie danych szkoleniowych o wyraźną kontrolę zdolności – odzwierciedla proces iteracyjnego udoskonalania, który jest powszechny w rozwoju modelu uczenia maszynowego. To doświadczenie podkreśla wyzwanie włączania „zwyczajnego rozsądku” lub domniemanych reguł kontekstowych, które intuicyjnie stosują ludzkie planistki, takie jak sprawdzenie bardziej natychmiastowej dostępności mocy przed sugerowaniem dłuższego opóźnienia. Modele sztucznej inteligencji uczą się z wzorców, a jeśli dane szkoleniowe nie w pełni zakapsulują całej pożądanej logiki decyzyjnej, sztuczna inteligencja pokaże te luki. Sztuczna inteligencja przedstawiła suboptimalną sugestię (ze względu na szkolenie wzorców danych) była kluczowa dla jej korekty, podkreślając wartość przejrzystości i wyjaśnienia w systemach sztucznej inteligencji, które są niezbędne do budowania zaufania użytkowników i umożliwienia skutecznego ludzkiego nadzoru.Ta iteracyjna obwódka, w której zachowanie sztucznej inteligencji wpływa na potencjalną interakcję użytkowników i przewidywanie negatywnej interakcji z powodu wad sztucznej inteligencji, napędza wyrafinowanie sztucznej inteligencji, które jest kluczowe dla opracowania praktycznych i niezawodnych narzędzi wsparcia decyzji AI. Dlaczego Praktyczne korzyści: operacyjny i finansowy wpływ redukcji opóźnionych zamówień za pomocą AI 12% redukcja opóźnionych zamówień osiągnięta w badaniu koncepcyjnym MG przekłada się na znaczące i wieloaspektowe korzyści dla organizacji produkcyjnych, obejmujące zarówno wydajność operacyjną, jak i poprawy finansowe. Jak opisuje MG, „W tradycyjnych scenariuszach planowania, gdy opóźnienie w zamówieniu sprzedaży jest spowodowane opóźnieniami w produkcji produktów w zaplanowanym czasie, nocne biegi będą musiały zostać wykonane, aby zaplanować zamknięte zamówienia produkcyjne do przyszłych dostępnych gniazd pojemnościowych. Ponadto zarządzanie zamówieniami sprzedaży o wysokim priorytecie często wymaga ręcznej interwencji planistów w celu ponownego zaplanowania innych zamówień produkcyjnych, co jest procesem czasochłonnym i potencjalnie podatnym na błędy. Podejście chatbotów zwiększone przez sztuczną inteligencję, jak zostało zbadane w badaniu, oferuje zmianę paradygmatu w kierunku bardziej elastycznej i zautomatyzowanej rozdzielczości. MG podkreśla ten kontrast: „Z podejściem opartym na chatbocie planista może po prostu zapytać chatbota, czy którekolwiek z zamówień sprzedaży o wysokim priorytecie są opóźnione i zwrócić się o rozwiązanie problemu, co z kolei wykorzystuje możliwości sztucznej inteligencji do automatycznego uruchamiania odpowiednich działań przekształcających.” Ogólnie rzecz biorąc, wiadomo, że opóźnione dostawy i opóźnione zamówienia zwiększają koszty operacyjne poprzez przyspieszone wysyłki i nadgodziny, zmniejszają satysfakcję klientów, prowadząc do zmniejszonej retencji, a nawet mogą powodować uszkodzenia reputacji. Konsekwencje finansowe są równie imponujące, z potencjałem bezpośrednich oszczędności kosztów (słaba dostawa na czas może stanowić prawie 10% kosztów), zwiększone przychody ze zwiększonej lojalności klientów i zdrowsze marże zysku.Badania przeprowadzone przez podmioty takie jak Grupa Aberdeen wykazały korelację między wyższymi wskaźnikami dostaw na czas a lepszą rentownością projektu, a najlepsze firmy w swojej klasie znacznie przewyższają inne pod tym względem. Ponadto automatyzacja przestawiania ważnych, wysokopriorytetowych zleceń nie tylko zmniejsza bezpośrednie obciążenie planistą, ale co ważniejsze, zapewnia spójność i wydajność realizacji strategicznych celów biznesowych, takich jak realizacja kluczowych zleceń klientów. To minimalizuje ryzyko przychodów związane z tymi kluczowymi kontami, pokazując, w jaki sposób sztuczna inteligencja może chronić krytyczne strumienie przychodów i wzmacniać ważne relacje z klientami, zapewniając priorytetowe i skuteczne radzenie sobie z pilnymi wyzwaniami związanymi z realizacją. Od eksperymentu do wiedzy specjalistycznej: kształtowanie warsztatów wykonawczych i przywództwa myślowego za pomocą wglądu AI Przekonujące wyniki eksperymentu behawioralnego MG, w szczególności wykazane korzyści w zakresie efektywności planowania i poprawy jakości podejmowania decyzji, stały się podstawowymi elementami kształtującymi jego warsztaty kierownicze i wpływowe pisma, w tym jego autorytatywne książki SAP Press. Głównym założeniem jego przesłania dla liderów branży i praktyków jest transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w celu umożliwienia paradygmatu „zarządzania przez wyjątki” w planowaniu produkcji. Jak zauważa MG, „typowy planista lub planista zarządza tysiącami materiałów w swojej dziedzinie odpowiedzialności, a ich spędzanie czasu na rozwiązanie bardziej powszechnych i trivialnych ostrzeżeń dotyczących planowania / zdolności w PPDS zajmuje większość czasu”. To rozległe zaangażowanie w rutynowe rozwiązywanie alarmów często zniechęca do bardziej strategicznych działań. Wprowadzenie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji oferuje jasną drogę do złagodzenia tego obciążenia. MG podkreśla krytyczną zmianę skupienia, którą ułatwia sztuczna inteligencja: „Kiedy ich uwaga i skupienie są potrzebne do bardziej złożonych ostrzeżeń i zarządzania biznesem. Ta filozofia, w której systemy sztucznej inteligencji umiejętnie radzą sobie z powszechnymi i mniej krytycznymi alertami, umożliwia planistom ludzkim poświęcenie swojej wiedzy i poznawczej przepustowości na poruszanie się po naprawdę złożonych scenariuszach, zarządzanie znacznymi wyjątkami biznesowymi i podejmowanie inicjatyw planowania strategicznego. Zasada „zarządzania wyjątkami” jest dobrze rozważanym podejściem w zarządzaniu operacjami Eksperymentalne wyniki MG, takie jak 30% szybsze podejmowanie decyzji i 12% redukcja opóźnionych zamówień, dostarczają konkretnych, opartych na danych dowodów, które przekształcają abstrakcyjne dyskusje na temat potencjału AI w konkretne demonstracje wartości. t Dlatego praca MG nie tylko przyczynia się do zrozumienia akademickiego, ale także służy jako praktyczne narzędzie do promowania i edukacji, pomijając lukę między potencjałem AI a zrozumieniem wykonawczym i zakupem.Ta nowa definicja roli planisty - od operatora systemu do strategicznego rozwiązywacza problemów - jest kluczowym aspektem integracji AI, wymagającym nowych umiejętności i zmiany mentalności organizacyjnej, tematów prawdopodobnie centralnych w edukacyjnym zasięgu MG. Przyjęcie strategiczne: Kierowanie organizacjami w kierunku środowisk SAP PP/DS zwiększonych przez sztuczną inteligencję Opierając się na wynikach swoich badań, MG udzielił strategicznych porad dla organizacji rozważających integrację systemów planowania zwiększonego przez sztuczną inteligencję w ramach istniejących krajobrazów SAP PP/DS. Początkowe, choć ograniczone, badanie wykazało wyraźną korzyść biznesową. Opierając się na tym, jednym z głównych zaleceń jest inicjowanie przyjmowania sztucznej inteligencji poprzez ukierunkowanie na przypadki wykorzystania o dużym wpływie, w których zwrot z inwestycji jest oczywisty i wymierny. MG sugeruje konkretną drogę do cennej ekspansji: „Jeśli dalsze przypadki użycia, takie jak analiza dzienników planowania i optymalizacji pracy, aby zidentyfikować błędy planowania i planowania oraz wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji rozwiązywania bardziej powszechnych błędów, przyniosą wiele wartości dla firm”. Analiza dzienników pracy planowania i optymalizacji jest strategicznie sprytnym następnym krokiem, ponieważ te dzienniki stanowią bogate, ustrukturyzowane źródła danych łatwo dostępne w systemach SAP. Wykorzystanie tych istniejących danych dla inicjatyw AI może obniżyć początkową barierę wejścia do dalszej eksploracji sztucznej inteligencji, oferując pragmatyczną drogę do skalowania korzyści płynących z sztucznej inteligencji.Automatyzacja rozwiązywania powszechnych błędów zidentyfikowanych w tych dziennikach wzmacnia filozofię „zarządzania wyjątkami”. Początkowy sukces 12% poprawy w czasie spełnienia działa jako kluczowy dowód koncepcji. Doradztwo w zakresie rozwiązywania dalszych przypadków użytkowania oznacza strategię demonstracji konkretnej wartości na wczesnym etapie, a następnie wykorzystanie tego sukcesu w celu zwycięstwa i poprowadzenia szerszego przyjęcia sztucznej inteligencji w organizacji – kluczowej zasady skutecznego zarządzania zmianami i skalowania strategicznego. Organizacje powinny również zapewnić solidną jakość danych i zarządzanie, ponieważ są to krytyczne warunki wstępne dla każdego pomyślnego wdrożenia sztucznej inteligencji w środowiskach SAP. Podczas gdy porady MG koncentrują się na rozszerzeniu przypadku użytkowania, podstawowy kontekst SAP, w tym strategia SAP w zakresie skalowania sztucznej inteligencji przedsiębiorstw, pozostaje Jego eksperyment behawioralny, pokazujący, że koncepcyjny współpilota AI dla SAP PP/DS może poprawić szybkość podejmowania decyzji o 30% i zmniejszyć opóźnione zamówienia o 12%, oferuje przekonujące dowody na praktyczną wartość sztucznej inteligencji. Automatyzując obsługę rutynowych ostrzeżeń i rozwiązań dotyczących powszechnych błędów, AI umożliwia wykwalifikowanym planistom poświęcenie swojej wiedzy na złożone, strategiczne wyzwania, które naprawdę wymagają ludzkiego wynalazku.Ta synergia między ludzkim intelektem a sztuczną inteligencją nie jest odległą koncepcją teoretyczną, ale osiągalną rzeczywistością, oferując przemysłom produkcyjnym, zwłaszcza tym w Ameryce Północnej, wykorzystując rozwiązania SAP, drogę do większej wydajności, lepszej zwinności i silniejszej pozycji konkurencyjnej. Pionerskie badania i strategiczne spostrzeżenia dostarczane przez ekspertów takich jak MG są kluczowe w nawigacji po tej transformacji, zapewniając, że przyjęcie sztucznej inteligencji jest zarówno wpływowe, jak i dostosowane do zmieniających się wymagań nowoczesnej produkcji.