Mahesh Babu MG: เป็นผู้นําด้านคุณภาพการตัดสินใจที่เพิ่มขึ้นด้วย AI ใน SAP Manufacturing Planning

ภูมิทัศน์การผลิตทั่วโลกอยู่ในสภาพของการพัฒนาอย่างต่อเนื่องที่ต้องเผชิญกับการเต้นรําที่ซับซ้อนของโซ่ซัพพลายที่ซับซ้อนความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงและความดันที่ไม่สามารถเอาชนะได้สําหรับประสิทธิภาพสูง ระบบการวางแผนการผลิตแบบดั้งเดิมซึ่งเป็นรากฐานของการดําเนินงานการผลิตมีความเครียดมากขึ้นโดยความต้องการในการปรับตัวในเวลาจริงและความสามารถในการจัดการความหลากหลายของตัวแปร สภาพแวดล้อมนี้ได้เพาะปลูกความต้องการที่สําคัญสําหรับรูปแบบการวางแผนที่ชาญฉลาดและตอบสนองมากขึ้น AI เป็นกําลังการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งซึ่งมีแนวโน้มที่จะเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจอย่างมีนัยสําคัญเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายทรัพยากรที่หายากและปรับปรุงกระบวนการทํางานในการดําเนินงานทั่วโซ่ค่าผลิต ในความเป็นจริง paradigms การผลิตแบบดั้งเดิมมักจะเผชิญกับความท้าทายเช่นการพึ่งพาเครื่องจักรและกระบวนการที่ทันสมัยพร้อมกับต้นทุนแรงงานสูง ในทางตรงกันข้ามระบบการวางแผนที่ขึ้นอยู่กับ AI สามารถใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงความต้องการด้วยความแม่นยํามากขึ้นและปรับการวางแผนการผลิตให้สอดคล้องกับเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลง การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียง แต่เป็นการอัพเกรดทางเทคโนโลยี แต่ยังเป็นการเปลี่ยนรูปแบบพื้นฐานของวิธีที่ประสบความสําเร็จในการผลิต ในแนวหน้าของการรวม AI ในโดเมนที่ซับซ้อนของโซลูชั่นการผลิต SAP คือ Mahesh Babu MG ซึ่งเป็นผู้นําที่โดดเด่นของ SAP Supply Chain Manufacturing. มืออาชีพของเขาที่ครอบคลุมกว่า 19 ปีสะท้อนถึงประสบการณ์มากมายและความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้งในโซลูชั่นการผลิตและการวางแผนของ SAP รวมถึง SAP ECC, SAP APO และ SAP S/4HANA MG ได้แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับกระบวนการธุรกิจการผลิตและการออกแบบสถาปัตยกรรมในหลายอุตสาหกรรม ในฐานะที่เป็นปัจจุบันเขาเป็นผู้นําทีมงาน SAP Premium Hub CoE Manufacturing และ PLM ซึ่งเป็นบทบาทที่เน้นความสําคัญของผู้นําและความรู้ด้านเทคนิคอย่างมีนัยสําคัญ MG เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน SAP S/4HANA Production Planning & Manufacturing ที่ได้รับการรับรอง , “PP/DS with SAP S/4HANA” (โดยเฉพาะอย่างยิ่งรุ่นแรก ISBN 978-1-4932-1872-1 และ ) SAP หนังสือพิมพ์ รุ่นที่สอง คู่มือที่ครอบคลุมเหล่านี้เกี่ยวกับการวางแผนและวางแผนขั้นสูงซึ่งครอบคลุมพื้นที่ที่สําคัญเช่นข้อมูลหลัก heuristics เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ PP / DS และการตรวจสอบเตือนภัย , ปรับปรุงสถานะของเขาเป็นผู้มีอํานาจที่โดดเด่นในสาขา แคตตาล็อกโดย Library of Congress การรวมกันที่ไม่ซ้ํากันของความรู้ที่ลึกซึ้งและปฏิบัติของ SAP PP / DS และการวิจัยในอนาคตเกี่ยวกับ AI Augmentation ทําให้เขาเป็นลิงค์ที่สําคัญระหว่างระบบองค์กรที่สร้างขึ้นและคลื่นต่อไปของเทคโนโลยีอัจฉริยะ สิ่งนี้ทําให้มั่นใจได้ว่าความเข้าใจของเขาเป็นนวัตกรรมและสามารถนําไปใช้ได้ง่ายในสภาพแวดล้อมการผลิตในโลกจริง การรวมพื้นหลังที่กว้างขวางของเขาใน SAP PP/DS และทักษะในการประดิษฐ์ HANA MG สร้างแนวคิดและดําเนินการการศึกษาพฤติกรรมที่สําคัญ การวิจัยนี้ถูกออกแบบมาเพื่อตรวจสอบคุณภาพของการตัดสินใจการจัดการเมื่อทํางานภายใต้ระบบการวางแผนที่เพิ่มขึ้นด้วย AI การทดลองมีแนวคิด AI co-pilot แบบจําลองตามความสามารถของ SAP Joule ซึ่งรวมเข้ากับฟังก์ชั่น PP/DS โดยตรง ในสภาพแวดล้อมที่โครงสร้างขึ้นของการประชุมเชิงปฏิบัติการที่มีการควบคุมผู้วางแผนที่เข้าร่วมงานได้รับการรับผิดชอบในการเปรียบเทียบผลการส่งออกแบบ Heuristic แบบดั้งเดิมกับคําแนะนําที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผลลัพธ์ของการทดลองนี้น่าทึ่ง: ผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้นโดย AI Co-Pilot สามารถเข้าถึงการตัดสินใจในการวางแผนได้เร็วขึ้น 30% แสดงอัตราการยอมรับที่สูงขึ้น 20% สําหรับลําดับที่เพิ่มประสิทธิภาพและเป็นสิ่งสําคัญซึ่งมีส่วนร่วมในการลดการสั่งซื้อที่ล่าช้า 12% ผลลัพธ์ที่สําคัญทางสถิติเหล่านี้เน้นอย่างแข็งแกร่งว่าผู้ช่วย AI เช่น entity เช่น Joule ไม่เพียง แต่สามารถเร่งวงจรการวางแผน แต่ยังช่วยเพิ่มคุณภาพของการตัดสินใจที่เกิดขึ้น แนวคิดของ co-pilots AI เช่น SAP Joule ซึ่งให้ข้อมูลเชิงปฏิบัติและอัตโนมัติงานผ่านทางภาษาธรรมชาติเป็นศูนย์กลางที่นี่ แม้ว่า Joule มาตรฐานสําหรับ PP/DS ไม่สามารถใช้ได้ในเวลาของการศึกษา แต่การสํารวจพารามิเตอร์นี้โดย MG ผ่านรูปแบบแนวคิดเป็นสิ่งสําคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเชื่อมโยงโดยตรงระหว่างการตัดสินใจคุณภาพที่เพิ่มขึ้นโดย AI และการลด 12% ในคําสั่งซื้อล่วงหน้าเน้นผลการดําเนินธุรกิจที่สัมผัสได้ซึ่งเป็นจุดเจ็บปวดที่สําคัญในการผลิตที่เกี่ยวข้องกับความพึงพอใจของลูกค้าและค่าใช้จ่ายในการดําเนินงาน ความเข้าใจที่รวบรวมจากการวิจัยขั้นต้นนี้ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับเนื้อหาของการประชุมเชิงปฏิบัติการผู้บริหารของ MG และบทพิมพ์ต่างๆ สิ่งนี้ได้เสริมสร้างชื่อเสียงของเขาในฐานะผู้นําความคิดที่มีอิทธิพลในด้านการวางแผนการผลิตที่เคลื่อนไหวด้วย AI ได้อย่างรวดเร็ว ความพยายามระดับมืออาชีพของ MG มุ่งเน้นไปที่การช่วยให้อุตสาหกรรมผลิตทั่วอเมริกาเหนือสามารถใช้ประโยชน์จากโซลูชั่นการผลิตโซลูชั่นโซลูชั่นซัพพลายโซลูชั่น SAP ได้อย่างดีที่สุด วัตถุประสงค์ขั้นสุดท้ายคือการปรับปรุงการวางแผนและการวางแผนการผลิตของพวกเขาอย่างมีนัยสําคัญ ภาคการผลิตโดยเฉพาะอย่างยิ่งในอเมริกาเหนือในขณะนี้กําลังเดินผ่านช่วงเวลาของการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งซึ่งส่วนใหญ่จะกระตุ้นโดยการดิจิทัลที่แพร่หลายและความต้องการอย่างเร่งด่วนในการสร้างโซลูชั่นการจัดหาที่ทนทานและยืดหยุ่นมากขึ้น การใช้ AI ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางเป็นปัจจัยสําคัญในการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องนี้ซึ่งเป็นจํานวนมากของ บริษัท การสํารวจหรือใช้เทคโนโลยี AI ในระหว่างการดําเนินงานของพวกเขา การทํางานของ MG จะเผชิญหน้ากับความท้าทายในทางปฏิบัติโดยตรงและเปิดโอกาสที่เป็นเอกลักษณ์ในภูมิทัศน์อุตสาหกรรมที่เปลี่ยนแปลงนี้อเมริกาเหนือเป็นตลาดที่สําคัญสําหรับบริการการให้คําปรึกษา SAP SCM กับ บริษัท การผลิตขนาดใหญ่จํานวนมากกําลังมองหาความเชี่ยวชาญด้านความเชี่ยวชาญเพื่อนําไปสู่การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ ลักษณะแนวคิดของ “SAP Joule” ใน PP/DS สําหรับการศึกษาของ MG แสดงให้เห็นถึงทัศนคติเชิงรุกในการสํารวจศักยภาพในอนาคตของ AI แม้ก่อนที่โซลูชั่นมาตรฐานจะสามารถใช้ได้ทั่วโลก นี่เป็นวิธีการที่สําคัญสําหรับองค์กรที่มุ่งมั่นที่จะอยู่ด้านหน้าของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว การตอบสนองความท้าทาย PP / DS แบบดั้งเดิมด้วยความเข้าใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบบการวางแผนการผลิตแบบดั้งเดิมและการวางแผนรายละเอียด (PP/DS) ในขณะที่แข็งแกร่งมีความท้าทายที่เกิดขึ้นซึ่งนําไปสู่การสํารวจการขยายตัวของ AI MG กล่าวว่า “ใน PPDS แบบดั้งเดิมนักวางแผนและนักวางแผนขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมการวางแผนและการวางแผนพื้นหลังอัตโนมัติและนักวางแผนใน PPDS เพื่อแก้ปัญหาการวางแผนและการวางแผนที่เกี่ยวข้องกับการผลิตผลิตภัณฑ์สําเร็จรูปและการประกอบ อย่างไรก็ตามปัญหาการวางแผนและการวางแผนดังกล่าวไม่สามารถแก้ไขได้โดยอัลกอริทึมการวางแผน / การวางแผนและ / หรือผู้เพิ่มประสิทธิภาพ” ข้อบกพร่องนี้มักต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองอย่างมาก นักวางแผนใช้เวลาอย่างมีนัยสําคัญในการตรวจสอบการแจ้งเตือนที่สร้างขึ้นโดยการทําธุรกรรมแบบโต้ตอบเพื่อระบุปัญหาเช่นความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นในการจัดส่งคําสั่งขายเนื่องจากไม่สามารถใช้ได้ในสายการประกอบหรือการคํานวณการจัดหาของวันที่ลดลงภายใต้ขอบเขตที่สําคัญ ในกรณีเหล่านี้นักวางแผนจะตั้งค่าคําสั่งซื้อการผลิตใหม่ด้วยตนเองหรือสร้างคําสั่งซื้อใหม่เพื่อบรรเทาปัญหา วิธีการวางแผนการผลิตแบบดั้งเดิมมักจะต่อสู้กับแง่มุมเช่นความแตกต่างของความต้องการขาดการมองเห็นการดําเนินงานในเวลาจริงและความไม่ยืดหยุ่นตามธรรมชาติเมื่อเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกซึ่งทุกอย่างสามารถทําให้ความพยายามด้วยตนเองนี้รุนแรงขึ้น วัตถุประสงค์ของการศึกษาแนวคิดถูกกําหนดโดยข้อ จํากัด เหล่านี้ที่มีอยู่และศักยภาพที่เกิดขึ้นของ AI “SAP Joule เป็นนักบินร่วมซึ่งเข้าใจความหมายทางธุรกิจในระบบ ERP โคลนที่เชื่อมต่อ สําหรับ PPDS ไม่มีความสามารถ Joule ที่สามารถใช้ได้ในโซลูชั่นมาตรฐานในขณะนี้ ดังนั้นการศึกษาแนวคิดนี้มุ่งเน้นไปที่ผลกระทบและประโยชน์ของการวางแผนการผลิตที่เปิดใช้งานโดยนักบินร่วม / chatbot และการวางแผนรายละเอียด” MG อธิบาย กรณีการใช้งานหลักคือการฝึกอบรมรุ่น AI โดยใช้ข้อมูลการเตือน PP / DS ในประวัติศาสตร์และกิจกรรมการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องที่ดําเนินการโดยนักวางแผน วิธีการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่ออัตโนมัติการตัดสินใจเกี่ยวกับการเตือนที่สังเกตเห็นบ่อยขึ้นและมักใช้เวลามากขึ้นภายใน Alert Monitor ในระบบ PP / DS และปรับปรุงเมตริกเช่นเวลานําและการส่งมอบในเวลาโดยการพิจารณาความพร้อมของทรัพยากรและส่วนประกอบอย่างละเอียด อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพของมันมักขึ้นอยู่กับ heuristics และเครื่องตรวจสอบเตือนภัยสําหรับการจัดการข้อยกเว้นที่ต้องการนักวางแผนที่จะแทรกแซงด้วยตนเองสําหรับเตือนภัยเช่น "ผลการคํานวณการจัดหาของวันในค่าที่ต่ํากว่าขอบเขตที่กําหนดไว้" หรือ "ความล่าช้าในการส่งมอบคําสั่งการขายที่เกิดจากการขาดความพร้อมของความจุ" วิสัยทัศน์ของ AI Co-Pilot ซึ่งสามารถเข้าใจสภาพแวดล้อมทางธุรกิจและโต้ตอบผ่านภาษาธรรมชาติได้โดยตรงจัดการกับภาระการทํางานที่เชื่อมโยงกับการแจ้งเตือนทั่วไปเหล่านี้ การอัตโนมัตินี้คาดว่าจะนําไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสําคัญซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่มักกล่าวถึงของ AI ในอุตสาหกรรมผลิต ความมุ่งเน้นของการศึกษาเกี่ยวกับการฝึกอบรม AI ด้วยการกระทําของนักวางแผนแสดงให้เห็นถึงวิธีการเข้ารหัสและปรับขนาดความรู้ที่เงียบสงบที่มีค่าที่มีอยู่ในขณะนี้โดยนักวางแผนที่มีประสบการณ์ซึ่งอาจเป็นมาตรฐานการปฏิบัติที่ดีที่สุดและเร่งการเรียนรู้สําหรับสมาชิกในทีมใหม่ ๆ การสํารวจในอนาคตนี้ในความสามารถในการทดลองร่วมแม้ในกรณีที่ไม่มีโซลูชั่น PP / DS Joule มาตรฐานให้โอกาสสําคัญสําหรับองค์กรที่พัฒนากลยุทธ์ AI ในระยะยาว บทบาทสําคัญของ HANA prototyping ในการออกแบบการทดลอง AI-augmented สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของการทดลองพฤติกรรมของ MG ได้รับการสร้างขึ้นอย่างมีนัยสําคัญโดยความเชี่ยวชาญของเขาใน SAP HANA prototyping ความเชี่ยวชาญนี้เป็นสิ่งสําคัญในการสร้างโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานที่จําเป็นสําหรับการศึกษา MG กล่าวว่า “ความเชี่ยวชาญในการสร้างเอกสาร HANA จะถูกนํามาใช้เพื่อสร้างวัตถุประดิษฐ์เพื่อจับรายละเอียดของการแจ้งเตือนและการกระทําที่ผู้วางแผนทําในรุ่น HANA ซึ่งสามารถนํามาใช้ในการฝึกอบรมรุ่น AI ในภายหลัง” สิ่งประดิษฐ์เหล่านี้ส่วนใหญ่เป็นตารางและมุมมองของ HANA ได้รับการออกแบบอย่างละเอียดเพื่อบันทึกความแตกต่างของการแจ้งเตือนที่สร้างขึ้นภายในระบบ PP/DS และกระบวนการแก้ไขต่อไปนี้ที่ดําเนินการโดยนักวางแผนมนุษย์ กลไกการจับข้อมูลนี้เป็นเหตุการณ์ที่ขับเคลื่อนเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่เก็บรวบรวมเป็นการสะท้อนแบบไดนามิกของกิจกรรมการวางแผนในปัจจุบัน และความสามารถของมันเหมาะสําหรับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เช่นนี้ให้แพลตฟอร์มที่เหมาะสําหรับการจับข้อมูลเหตุการณ์แบบไดนามิกที่จําเป็นสําหรับการฝึกอบรมรูปแบบ AI ที่ตอบสนองได้ สิ่งนี้ตรงกับแนวโน้มที่กว้างขวางในการใช้ ML และ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลของ SAP เพื่อเพิ่มการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และช่วยให้การสร้างรูปแบบการคาดการณ์ได้ แอปเปิ้ล การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติของการจับข้อมูลนี้ขึ้นอยู่กับ HANA จะแสดงให้เห็นด้วยสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจง MG ลักษณะ: “ตัวอย่างเช่นสําหรับการประกอบระดับ 3 ในการผลิตการแจ้งเตือนจะถูกยกขึ้นเพื่อแจ้งเตือนผู้วางแผนเกี่ยวกับความล่าช้า ผู้วางแผนจะแก้ไขโดยการดําเนินการการวางแผน heuristics ด้วยตนเองเพื่อฟื้นฟูแผนเนื่องจากในระดับนี้มีการวางแผนล้มเหลวบ่อยมาก ดังนั้นการแจ้งเตือนนี้พร้อมกับลักษณะของผลิตภัณฑ์ / สถานที่รวมถึงการกระทําที่ดําเนินการจะถูกจับโดยใช้วัตถุประสงค์ของ HANA เช่นตารางและมุมมองที่อัปเดตขึ้นอยู่กับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในระบบ PPDS” ตัวอย่างรายละเอียดนี้เน้นวิธีที่ข้อมูลการดําเนินงานรวมถึงประเภทการแจ้งเตือนที่เฉพาะเจาะจงข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และสถานที่และขั้นตอนการแก้ไขที่แม่นยําที่ผู้วางแผนดําเนินการสามารถเก็บรวบรวมและโครงสร้างได้ กระบวนการสร้างงานศิลปะ HANA เป็นการประยุกต์ใช้โดยตรงของเทคนิคการเตรียมข้อมูลที่สําคัญสําหรับการฝึกอบรมรูปแบบการเรียนรู้เครื่องที่มีประสิทธิภาพและตอบสนองความต้องการพื้นฐานสําหรับข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและครอบคลุมเพื่อเสริมสร้างประสิทธิภาพ AI ที่แข็งแกร่ง การพัฒนาล่าสุดเช่นการสกัดข้อมูลสําหรับ PP/DS สําหรับ SAP S/4HANA ที่ครอบคลุมรายละเอียดการสั่งซื้อการดําเนินงานและความจุทรัพยากรแสดงให้เห็นถึงการเคลื่อนไหวของอุตสาหกรรมเพื่ออํานวยความสะดวกในการสกัดข้อมูลดังกล่าวเพื่อวัตถุประสงค์ด้านการวิเคราะห์คล้ายกับสิ่งที่ MG prototyped การเลือกที่จะมุ่งเน้น prototype บนการประกอบระดับ 3 กับความล้มเหลวในการวางแผนที่พบบ่อยมากแนะนําให้เลือกพื้นที่ที่มีผลกระทบสูงซึ่ง AI สามารถแสดงให้เห็นถึงคุณค่าอย่างมีนัยสําคัญโดยการแก้ไขจุดเจ็บปวดที่คงทนซึ่งเป็นแนวทางที่ดีที่สุดในการระบุกรณีการใช้ AI นอกจากนี้การจับภาพไม่เพียง แต่การแจ้งเตือนและการกระทํา แต่ยังลักษณะของผลิตภัณฑ์ / สถานที่นําไปสู่การสร้างชุดข้อมูลที่อุดมไปด้วยพื้นฐาน ข้อมูลหลายมิติดังกล่าวเป็นสิ่งสําคัญในการฝึกอบรมรูปแบบ AI ที่ซับซ้อนที่สามารถเข้าใจความแตกต่างนอกเหนือจากการจัดอันดับการแจ้งเตือนที่เรียบง่ายนําไปสู่คําแนะนําที่นําไปสู่ AI ที่มีความแม่นยําและเกี่ยวข้องกับพื้นฐาน การเปรียบเทียบที่แข็งแกร่ง: การเลือกผู้เข้าร่วมและสถานการณ์สําหรับการศึกษาการสนับสนุนการตัดสินใจ AI การออกแบบการประชุมเชิงปฏิบัติการที่มีการควบคุมในการศึกษาของ MG มีความสําคัญอย่างยิ่งกับการเลือกผู้เข้าร่วมและสถานการณ์อย่างละเอียดเพื่อให้มั่นใจได้ว่ามีการเปรียบเทียบที่แข็งแกร่งและมีความหมายระหว่างการตัดสินใจการวางแผนแบบมนุษย์แบบดั้งเดิมและสิ่งที่เพิ่มขึ้นโดย AI Conceptual Co-Pilot เนื่องจากลักษณะที่มุ่งเน้นของการศึกษาการเลือกที่เฉพาะเจาะจงได้รับการทําเพื่อเพิ่มความถูกต้องของผลลัพธ์ MG ทําความชัดเจนนี้โดยระบุว่า "เนื่องจากขอบเขตของการศึกษานี้ถูกควบคุมและ จํากัด ไปยังสองประเภทการเตือนภัย (ความล่าช้าในการบรรลุคําสั่งและการใช้กําลังการใช้งาน) บทบาทที่เลือกคือผู้ดูแลการผลิตสําหรับสินค้าสําเร็จรูปและผู้ดูแลการวางแผนสําหรับสายการประกอบสินค้าสําเร็จรูป" การจํากัดขอบเขตนี้ให้สองประเภทการเตือนภัยที่สําคัญและบทบาทการดูแลที่เกี่ยวข้องที่เกี่ยวข้องของพวกเขาช่วยให้การวิเคราะห์ผลกระทบของ AI บนงานการวางแผนที่เฉพาะเจาะจง แต่มีความสําคัญมากขึ้น การเลือกผู้ดูแลการผลิตสําหรับสินค้าสําเร็จรูปและผู้ดูแลการวางแผนสําหรับสายการประกอบสินค้าสําเร็จรูปเป็นบทบาทของผู้เข้าร่วมเป็นส่วนสําคัญของการออกแบบการทดลอง บทบาทเหล่านี้มีส่วนร่วมโดยตรงและเป็นประจําในการจัดการประเภทของการแจ้งเตือนที่ได้รับการตรวจสอบ - ความล่าช้าในการปฏิบัติตามคําสั่งและการใช้กําลังการผลิตมากเกินไป การปรับตัวนี้ช่วยให้มั่นใจว่างานที่นําเสนอในระหว่างการประชุมเชิงปฏิบัติการมีความถูกต้องทางสิ่งแวดล้อมซึ่งหมายความว่าพวกเขาสะท้อนถึงความรับผิดชอบและท้าทายในโลกจริงที่ผู้เข้าร่วมเผชิญหน้า สถานการณ์เหล่านี้ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ความล่าช้าในการบรรลุคําสั่งและการใช้กําลังเกินไปจะแก้ไขปัญหาที่พบบ่อยและมีผลกระทบสูงในอุตสาหกรรมผลิต ปัญหาเหล่านี้มีผลกระทบทางการเงินและการดําเนินงานที่สําคัญทําให้การบรรเทาศักยภาพของพวกเขาผ่าน AI เป็นข้อเสนอที่น่าทึ่งสําหรับธุรกิจ การใช้การประชุมเชิงปฏิบัติการที่มีการควบคุมเป็นวิธีการมาตรฐานและมีประสิทธิภาพในวิทยาศาสตร์พฤติกรรมสําหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของมนุษย์ภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกันเช่นด้วยและไม่มีเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ AI ธรรมชาติ "ควบคุม" ของการประชุมเชิงปฏิบัติการเหล่านี้ช่วยในการแยกผลกระทบเฉพาะของเครื่องมือ AI โดยการลดผลกระทบของตัวแปรต่าง ๆ นอกจากนี้สําหรับการเปรียบเทียบที่แข็งแกร่งในการศึกษาประเมินมนุษย์ versus AI การตัดสินใจสถานการณ์ต้องเป็น ออกแบบเพื่อให้สามารถระบุการตัดสินใจตามกฎระเบียบหรือที่ดีที่สุดได้โดยวัตถุประสงค์ ประเภทการเตือนที่เลือกโดย MG โดยปกติแล้วจะมีการกําหนดเส้นทางการแก้ปัญหา "ดีขึ้น" หรือ "เลวร้ายขึ้น" ซึ่งช่วยให้สามารถให้คะแนนการตัดสินใจที่เพิ่มขึ้นจากมนุษย์และ AI ได้อย่างชัดเจน การจับคู่อย่างระมัดระวังของประเภทการเตือนที่เฉพาะเจาะจงกับบทบาทการดูแลที่เกี่ยวข้องช่วยเพิ่มความเป็นจริงของการทดลองและดังนั้นจึงช่วยเพิ่มความสามารถในการประยุกต์ใช้ของผลลัพธ์ให้กับโครงสร้างองค์กรและกระบวนการทํางานที่เกิดขึ้นจริง การวัดผลกระทบ: เมตรหลักสําหรับการประเมินการตัดสินใจการวางแผนที่เพิ่มขึ้นด้วย AI เพื่อประเมินผลกระทบของ AI Co-Pilot อย่างเคร่งครัด MG ได้ให้ความสําคัญกับชุดของวัดหลักที่มุ่งเน้นไปที่ความเร็วในการตัดสินใจคุณภาพของลําดับการกระทําที่แนะนําโดย AI และผลการดําเนินงานที่สัมผัสเช่นเวลาการสั่งซื้อ เพื่อวัดความเร็วในการตัดสินใจที่สามารถทําได้ด้วยความช่วยเหลือของ AI การศึกษามุ่งเน้นไปที่ความสามารถในการตอบสนองของ AI MG อธิบายว่า “ความเร็วในการตัดสินใจจะวัดโดยความล่าช้าระหว่างการแจ้งเตือนการป้อนไปยัง chatbot ไปจนถึงการผลิตการตอบสนองเริ่มต้น ตัวอย่างเช่นสําหรับการแจ้งเตือน ‘การแจ้งเตือนการสั่งซื้อที่ล่าช้าด้วยความสําคัญสูงจํานวนมากที่มีอยู่สําหรับผลิตภัณฑ์ที่ฉันเป็นผู้รับผิดชอบ’ chatbot จะใช้ AI เพื่อเข้าใจการแจ้งเตือนและกระตุ้นการกระทํา PPDS backend เพื่อสร้างการแจ้งเตือนและตอบสนองด้วยจํานวนการแจ้งเตือน” เมตริกนี้วัดปริมาณความสามารถของ AI ในการประมวลผลคําถามภาษาธรรมชาติได้อย่างรวดเร็วโต้ตอบกับระบบ PP / DS ที่อยู่เบื้องต้นและให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับนักวางแผนซึ่งเป็นปัจจัยสําคัญในสภาพแวดล้อมการผลิตที่รวดเร็ว ความสามารถในการตอบสนองดังกล่าวสอดคล้องกับมาตรการประสิทธิภาพของผู้ช่วย AI ที่พบบ่อย คุณภาพของข้อเสนอแนะของ AI, โดยเฉพาะอย่างยิ่งการยอมรับของลําดับการกระทําที่นําเสนอ, ได้รับการประเมินโดยใช้มาตรฐานที่ซับซ้อน “ความแม่นยําในพื้นฐานถูกนํามาใช้เพื่อวัดการยอมรับลําดับเพื่อประเมินการกระทําที่กระตุ้นโดย AI โดยการเปรียบเทียบกับลําดับการกระทําด้วยตนเองที่มีข้อเสนอแนะเดียวกัน” MG กล่าวว่า วิธีการนี้เกินไปจากการยอมรับหรือปฏิเสธคําแนะนําของ AI ที่เรียบง่าย สุดท้ายความถูกต้องของคําสั่งซื้อซึ่งเป็น KPI ที่สําคัญในการผลิตซึ่งมักจะวัดโดยการผลิต KPI เป็นมาตรฐานผลลัพธ์ที่สําคัญซึ่งสะท้อนให้เห็นในการลด 12% ของคําสั่งซื้อที่ลงทะเบียนในมุมของการศึกษา เทคนิคการยืนยันแบบจําลอง AI ถูกนํามาใช้เพื่อให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือและความแม่นยําของเมตริกเหล่านี้รวมถึงการตรวจสอบการตอบสนองของ chatbot สําหรับความเกี่ยวข้องและความถูกต้อง การรวมกันของเมตริกเหล่านี้ – ความเร็วคุณภาพของการตัดสินใจ / การกระทําและผลการดําเนินงาน – ให้โครงสร้างที่ครอบคลุมสําหรับการประเมินประสิทธิภาพของ AI co-pilot ให้แน่ใจว่าการปรับปรุงในพื้นที่หนึ่งไม่ได้เกิดขึ้นเสียค่าของคนอื่น ๆ ตัวอย่างคําแนะนําสําหรับความเร็วในการตัดสินใจยังเน้นความซับซ้อนที่มองเห็นได้ของ AI ซึ่งสามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติการเชื่อมโยงกับผู้ใช้ (เช่น "ผลิตภัณฑ์ที่ฉันรับผิดชอบ") และกระตุ้นการโต้ตอบระบบด้านหลังที่ซับซ้อน สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถขั้นสูงของผู้ช่วยวางแผนในอนาคต Dynamics Unforeseen: การโต้ตอบของนักวางแผนกับข้อเสนอแนะของ AI กับ heuristics แบบดั้งเดิม การโต้ตอบระหว่างนักวางแผนมนุษย์และระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI มักจะเปิดเผยไดนามิกที่ไม่คาดคิดและการศึกษาของ MG ได้ให้ความเข้าใจที่มีค่าในแง่มุมนี้ หนึ่งในคําสังเกตสําคัญที่มุ่งเน้นไปที่ผลกระทบอย่างลึกซึ้งของลักษณะข้อมูลการฝึกอบรมต่อคําแนะนําของ AI MG กล่าวว่า “ด้วย chatbot แบบจําลองแบบ Joule คุณภาพและรูปแบบของข้อมูลการฝึกอบรมมีผลกระทบอย่างมากต่อข้อเสนอแนะของ AI ในกรณีที่มีความจุเกินไปข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยสถานการณ์ที่คําสั่งที่ก่อให้เกิดการโหลดเกินไปได้รับการวางแผนใหม่ไปยังสัปดาห์ถัดไป” แผนการฝึกอบรมขั้นต้นนี้นําไปสู่พฤติกรรม AI ที่เฉพาะเจาะจงแม้ว่าจะไม่ดีที่สุด ความสําคัญสูงสุดของคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรมเป็นหลักการที่แข็งแกร่งในการพัฒนา AI; ข้อบกพร่องในข้อมูลสามารถนําไปสู่การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องและการตัดสินใจที่ผิดพลาด การพึ่งพาในรูปแบบที่สังเกตเห็นในข้อมูลการฝึกอบรมนี้นําไปสู่สถานการณ์ที่น่าสนใจ MG อธิบายว่า " แต่เมื่อความจุยังคงมีอยู่ภายในสัปดาห์เดียวกันข้อเสนอของ AI คือการวางแผนการสั่งซื้อไปยังสัปดาห์ถัดไป สิ่งนี้ถูกบรรเทาโดยการแนะนําการตรวจสอบความจุเป็นกิจกรรมก่อนที่จะนําเสนอการวางแผนการกระทําในข้อมูลการฝึกอบรม" การพฤติกรรม AI นี้ซึ่งนําเสนอโซลูชั่นที่ไม่ดีที่สุดเนื่องจากข้อบกพร่องในการฝึกอบรมตัวอย่างว่าโมเดล AI สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ไม่ตั้งใจได้อย่างไรหากข้อมูลการฝึกอบรมไม่ครอบคลุมเพียงพอหรือเป็นตัวแทนของกลยุทธ์การตัดสินใจที่เกี่ยวข้องทั้งหมด การพฤติกรรมดังกล่าวหากไม่ได้แก้ไขอาจส่งผลกระทบต่อความไว้วางใจของนักวางแผนและนําไปสู่การตัดสินใจในการดําเนินงานที่ไม่ดี กลยุทธ์ในการลดความเสียหาย – การเสริมสร้างข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อรวมถึงการตรวจสอบความจุอย่างชัดเจน – แสดงให้เห็นถึงกระบวนการซับซ้อนแบบซ้ํากันที่พบบ่อยในการพัฒนารูปแบบการเรียนรู้เครื่อง ประสบการณ์นี้เน้นความท้าทายของการแทรกซ้อน "ความรู้สึกธรรมดา" หรือกฎ contextual implicit ที่นักวางแผนมนุษย์ใช้งานได้โดยอัจฉริยะเช่นการตรวจสอบความพร้อมของความจุทันทีก่อนที่จะแนะนําการล่าช้าที่ยาวนานขึ้น รูปแบบ AI เรียนรู้จากรูปแบบและถ้าข้อมูลการฝึกอบรมไม่ครอบคลุมกลยุทธ์การตัดสินใจที่ต้องการทั้งหมด AI จะแสดงช่องว่างเหล่านี้ ความสามารถในการวินิจฉัย AI ทําคําแนะนําที่ไม่เหมาะสม (เนื่องจากรูปแบบการฝึกอบรมข้อมูล) เป็นสิ่งสําคัญสําหรับการแก้ไขมันเน้นค่าของความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายในระบบ AI ซึ่งเป็นสิ่งสําคัญในการสร้างความไว้วางใจของผู้ใช้และช่วยให้สามารถตรวจสอบมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โลก iterative นี้ซึ่งพฤติกรรม AI มีอิทธิพลต่อการโต้ตอบของผู้ใช้ที่มีศักยภาพและการคาดการณ์การโต้ตอบเชิงลบเนื่องจากข้อบกพร่องของ AI ช่วยกระตุ้นการปรับปรุง AI ซึ่งเป็นสิ่งสําคัญในการพัฒนาเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ AI ที่ใช้งานได้และเชื่อถือได้ ทําไม ประโยชน์ที่สัมผัส: ผลการดําเนินงานและทางการเงินของการลดคําสั่งซื้อที่ล่าช้าด้วย AI การลด 12% ในคําสั่งซื้อที่ล่าช้าที่ประสบความสําเร็จในการศึกษาแนวคิดของ MG แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ที่สําคัญและมีหลายด้านสําหรับองค์กรการผลิตซึ่งครอบคลุมทั้งประสิทธิภาพการดําเนินงานและการปรับปรุงทางการเงิน วิธีการแบบดั้งเดิมในการแก้ปัญหาความล่าช้าของคําสั่งซื้อโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกิดจากความผิดปกติของร้านค้าและชั้นมักจะยากลําบากและตอบสนอง ในสถานการณ์การวางแผนแบบดั้งเดิมเมื่อความล่าช้าในการสั่งซื้อการขายเกิดจากความล่าช้าในการผลิตผลิตภัณฑ์ตามระยะเวลาที่กําหนดแล้วการทํางานพื้นหลังในเวลากลางคืนจะต้องดําเนินการเพื่อวางแผนคําสั่งซื้อการผลิตที่ปิดกั้นไปยังช่องการผลิตที่มีอยู่ในอนาคต จากนั้นการประมวลผลการสั่งซื้อด้านหลังสําหรับการขายจะต้องดําเนินการเพื่อคํานวณวันที่สัญญาการสั่งซื้อการขายใหม่ นอกจากนี้การจัดการคําสั่งซื้อการขายที่มีความสําคัญสูงมักจะต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองจากผู้วางแผนเพื่อวางแผนการผลิตอื่น ๆ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลานานและอาจมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด วิธีการแชทบอทที่เพิ่มขึ้นด้วย AI ตามที่ได้รับการสํารวจในการศึกษาเสนอการเปลี่ยนแปลง paradigm ไปยังความละเอียดที่ยืดหยุ่นและอัตโนมัติมากขึ้น MG เฉพาะความแตกต่างนี้: “ด้วยวิธีการที่ขึ้นอยู่กับแชทบอทผู้วางแผนสามารถถามแชทบอทได้ว่าคําสั่งซื้อขายที่มีความสําคัญสูงใด ๆ จะล่าช้าและสั่งแก้ไขปัญหานี้ซึ่งในทางกลับกันใช้ความสามารถของ AI เพื่อกระตุ้นการกระทําเปลี่ยนเวลาที่สอดคล้องกันโดยอัตโนมัติ” ความสามารถนี้ตอบสนองโดยตรงกับแหล่งที่สําคัญของการขาดประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย การลด 12% ในคําสั่งซื้อที่ล่าช้าหมายถึงการปรับปรุงการดําเนินงานอย่างมีนัยสําคัญ ในอุตสาหกรรมการจัดส่งที่ล่าช้าและคําสั่งซื้อด้านหลังเป็นที่รู้จักกันดีว่าเพิ่มค่าใช้จ่ายในการดําเนินงานผ่านการจัดส่งที่เร่งด่วนและเวลานานเกินไปลดความพึงพอใจของลูกค้านําไปสู่การเก็บรักษาที่ลดลงและอาจทําให้เกิดความเสียหายต่อชื่อเสียง ดังนั้นการลดคําสั่งซื้อที่ล่าช้าจะนําไปสู่การใช้ทรัพยากรที่ดีขึ้นและกระแสการผลิตที่ราบรื่นขึ้น ผลกระทบทางการเงินยังน่าทึ่งด้วยศักยภาพในการประหยัดค่าใช้จ่ายโดยตรง (การส่งมอบตรงเวลาที่ไม่ดีอาจเป็นค่าใช้จ่ายเกือบ 10% ของค่าใช้จ่าย) เพิ่มรายได้จากความมุ่งมั่นของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นและขอบเขตผลกําไรที่มีสุขภาพดีขึ้น การวิจัยจากองค์กรเช่น Aberdeen Group ได้แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการส่งมอบตรงเวลาที่สูงขึ้นและผลกําไรของโครงการที่เพิ่มขึ้นโดย บริษัท ที่ดีที่สุดในชั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าคนอื่น ๆ ในการวัดนี้ นอกจากนี้การอัตโนมัติของการเปลี่ยนเวลาสําหรับคําสั่งซื้อที่สําคัญและมีความสําคัญสูงไม่เพียง แต่ช่วยลดภาระงานโดยตรงของนักวางแผน แต่สิ่งสําคัญกว่านั้นยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าเป้าหมายทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์เช่นการปฏิบัติตามคําสั่งซื้อของลูกค้าที่สําคัญจะได้รับการตอบสนองอย่างสม่ําเสมอและมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ช่วยลดความเสี่ยงรายได้ที่เกี่ยวข้องกับบัญชีที่สําคัญเหล่านี้และแสดงให้เห็นว่า AI สามารถปกป้องแหล่งรายได้ที่สําคัญและเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่สําคัญโดยการรับประกันการจัดการความท้าทายการปฏิบัติอย่างเร่งด่วนอย่างเป็น priorized และมีประสิทธิภาพ การเปลี่ยนแปลงจากการวางแผนแบบเร่งปฏิกิริยาแบบมวลไปสู่การแก้ปัญหาแบบโปรตีนที่ขับเคลื่อนด้วย AI หมายถึงการเพิ่มความยืดหยุ่นในการวางแผนอย่างรุนแรง สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถตอบสนองต่อการสั่นสะเทือนได้เร็วขึ้นและช่วยลดผลกระทบเชิงลบของพวกเขาในโซลูชั่นการจัดหา จากการทดลองไปสู่ความเชี่ยวชาญ: การสร้างการประชุมเชิงปฏิบัติการและผู้นําความคิดด้วยความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือจากการทดลองพฤติกรรมของ MG โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนและการปรับปรุงคุณภาพการตัดสินใจได้กลายเป็นองค์ประกอบพื้นฐานในการกําหนดรูปร่างการประชุมเชิงปฏิบัติการและบทความที่มีอิทธิพลของเขารวมถึงหนังสือ SAP Press ที่มีอํานาจ หลักการหลักของข้อความของเขาแก่ผู้นําและผู้ปฏิบัติงานในอุตสาหกรรมคือศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI เพื่อให้สามารถนําไปสู่ paradigm "Manage by exception" ในการวางแผนการผลิต ตามที่ MG กล่าวว่า "นักวางแผนหรือนักวางแผนทั่วไปจัดการวัสดุหลายพันวัสดุในด้านความรับผิดชอบของพวกเขาและใช้เวลาในการแก้ปัญหาการวางแผน / การแจ้งเตือนความจุที่พบบ่อยและน้อยลงใน PPDS ใช้เวลาส่วนใหญ่ของพวกเขา" การมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางในการแก้ปัญหาการเตือนภัยมักจะขัดขวางกิจกรรมเชิงกลยุทธ์มากขึ้น การแนะนําเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้เส้นทางที่ชัดเจนเพื่อบรรเทาภาระนี้ MG มุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงที่สําคัญในการมุ่งเน้นที่ AI ช่วยอํานวยความสะดวก: “เมื่อความสนใจและความมุ่งเน้นของพวกเขามีความจําเป็นสําหรับการแจ้งเตือนที่ซับซ้อนมากขึ้นและการจัดการธุรกิจ การวางแผนการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ขับเคลื่อนธุรกิจและทีมงานการวางแผนของพวกเขาไปสู่เป้าหมาย ‘ไม่จัดการระบบเท่านั้นจัดการข้อยกเว้นจริง’” ปรัชญานี้ซึ่งระบบอัจฉริยะที่มีความสามารถในการจัดการการเตือนทั่วไปและไม่สําคัญช่วยให้นักวางแผนมนุษย์สามารถอุทิศความเชี่ยวชาญและแบนด์วิดธ์ทางปัญญาของพวกเขาเพื่อนําไปสู่สถานการณ์ที่ซับซ้อนอย่างแท้จริงการจัดการข้อยกเว้นทางธุรกิจอย่างมีนัยสําคัญและเริ่มต้นการวางแผนเชิงกลยุทธ์ หลักการ "การจัดการโดยข้อยกเว้น" เป็นวิธีการที่ได้รับการพิจารณาอย่างดีในผู้จัดการการดําเนินงาน ผลลัพธ์การทดลองของ MG เช่นการตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น 30% และลดการสั่งซื้อที่ล่าช้า 12% ให้หลักฐานที่คงที่และสนับสนุนจากข้อมูลซึ่งจะเปลี่ยนการสนทนาเชิงอักขระเกี่ยวกับศักยภาพของ AI เป็นการแสดงผลที่มีค่าอย่างมีนัยสําคัญ การสร้างพื้นฐานทางประสบการณ์นี้เป็นสิ่งที่น่าเชื่อถืออย่างยิ่งในการประชุมเชิงปฏิบัติการผู้บริหารช่วยผู้นําในการตัดสินใจการลงทุน AI ของพวกเขา t นอกจากนี้การนําความคิดในโลกจริงมีบทบาทสําคัญในอุตสาหกรรมผลิต ดังนั้นงานของ MG ไม่เพียง แต่มีส่วนร่วมในการทําความเข้าใจทางวิชาการเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องมือทางปฏิบัติสําหรับการสนับสนุนและการศึกษาซึ่งสะสมช่องว่างระหว่างศักยภาพของ AI และความเข้าใจทางบริหารและ buy-in การกําหนดใหม่ของบทบาทของผู้วางแผน - จากผู้ประกอบการระบบไปจนถึงผู้แก้ปัญหาเชิงกลยุทธ์ - เป็นแง่มุมที่สําคัญของการบูรณาการ AI ซึ่งจําเป็นต้องมีทักษะใหม่และการเปลี่ยนแปลงในทัศนคติขององค์กรซึ่งอาจเป็นหัวข้อที่สําคัญต่อการเข้าถึงด้านการศึกษาของ MG การยอมรับเชิงกลยุทธ์: นําองค์กรไปสู่สภาพแวดล้อม SAP PP/DS ที่เพิ่มขึ้นด้วย AI ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์จากการวิจัยของเขา MG ได้ให้คําแนะนําเชิงกลยุทธ์ให้กับองค์กรที่พิจารณาการรวมระบบการวางแผนที่เพิ่มขึ้นด้วย AI ภายในภูมิทัศน์ SAP PP / DS ที่มีอยู่ การศึกษาครั้งแรกแม้จะ จํากัด แสดงให้เห็นถึงผลประโยชน์ทางธุรกิจที่ชัดเจน ตามที่ MG กล่าวว่า "ด้วยการศึกษาและการทดลองที่ จํากัด นี้ผลประโยชน์ให้กับธุรกิจได้รับการคํานวณโดยการเพิ่มขึ้น 12% ในการตอบสนองคําสั่งซื้อของลูกค้าในเวลา" การปรับปรุงที่สามารถวัดได้นี้ทําหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นที่แข็งแกร่งและเป็นหลักฐานของศักยภาพของ AI ขึ้นอยู่กับสิ่งนี้คําแนะนําหลักคือการเริ่มต้นการใช้ AI โดยการกําหนดเป้าหมายกรณีการใช้ที่มีผลกระทบสูงซึ่งผลตอบแทนจากการลงทุนนั้นชัดเจนและสามารถวัดได้ สิ่งนี้สอดคล้องกับกลยุทธ์การใช้ AI ที่กว้างขวางซึ่งสนับสนุนการเริ่มต้นด้วยเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจนและแอพพลิเคชันที่กําหนดไว้อย่างละเอียดซึ่งมีมูลค่าที่สัมผัส MG เสนอแนวทางที่เฉพาะเจาะจงสําหรับการขยายตัวที่มีค่า: "ถ้ากรณีการใช้งานเพิ่มเติมเช่นการวิเคราะห์บันทึกงานการวางแผนและการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อระบุข้อผิดพลาดในการวางแผนและการวางแผนและการใช้ AI เพื่ออัตโนมัติการแก้ปัญหาข้อผิดพลาดที่พบบ่อยมากขึ้นจะนําไปสู่มูลค่ามากสําหรับธุรกิจ" การวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพบันทึกงานเป็นขั้นตอนต่อไปที่กลยุทธ์ฉลาดเนื่องจากบันทึกเหล่านี้เป็นแหล่งข้อมูลที่อุดมไปด้วยโครงสร้างที่พร้อมใช้งานภายในระบบ SAP การดึงดูดข้อมูลที่มีอยู่นี้สําหรับนวัตกรรม AI สามารถลดอุปสรรคเริ่มต้นในการเข้าสู่ระบบสําหรับการสํารวจ AI ขั้นตอนต่อไปซึ่งจะนําเสนอเส้นทางที่จริงจังเพื่อขยายประโยชน์ของ AI การอัตโนมัติในการแก้ปัญหาข้อผิดพลาดที่พบในบันทึกเหล่านี้จะเสริมสร้างปรัชญาการ “จัดการโดยข้อยกเว้น” ซึ่งไม่เพียง แต่ช่วยให้นักวางแผนมีเสถียรภาพ แต่ยังช่วยลดภาระงานเกี่ยวกับการสนับสนุนด้านไอทีและผู้ดูแลระบบช่วยให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาหรือการปรับปรุงระบบที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นซึ่งจะขยายผลกระทบของประสิทธิภาพของ AI นอกเหนือจากแผนการวางแผน ความสําเร็จเริ่มต้นของการปรับปรุง 12% ในความสําเร็จในเวลาเป็นหลักฐานที่สําคัญในการพิสูจน์แนวคิด เคล็ดลับในการแก้ไขกรณีการใช้งานต่อไปหมายถึงกลยุทธ์ในการแสดงให้เห็นถึงคุณค่าที่สัมผัสก่อนและใช้ประโยชน์จากความสําเร็จนี้เพื่อเป็นผู้นําและแนะนําการยอมรับ AI ที่กว้างขวางในองค์กรซึ่งเป็นหลักการสําคัญสําหรับการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพและการขยายตัวทางกลยุทธ์องค์กรควรรับประกันคุณภาพข้อมูลที่แข็งแกร่งและการบริหารจัดการเนื่องจากนี่เป็นเงื่อนไขสําคัญสําหรับการใช้งาน AI ที่ประสบความสําเร็จภายในสภาพแวดล้อม SAP ในขณะที่คําแนะนําของ MG มุ่งเน้นไปที่การขยายตัวกรณีการใช้งานพื้นฐานของ SAP รวมถึงกลยุทธ์ของ SAP สําหรับการขยายตัวของ Enterprise AI ยังคงเป็นข้อพิจารณาที่สําคัญสําหรับการประสบความสําเร็จในระยะยาว การบูรณาการ AI ในการวางแผนการผลิตตามที่แสดงให้เห็นจากการทํางานของ MG แสดงให้เห็นถึงเส้นทางไปยังความสามารถในการดําเนินงานที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสําคัญ การทดลองพฤติกรรมของเขาซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI Co-Pilot แบบแนวคิดสําหรับ SAP PP/DS สามารถปรับปรุงความเร็วในการตัดสินใจได้ถึง 30% และลดการสั่งซื้อที่ล่าช้าได้ถึง 12% มีหลักฐานที่น่าทึ่งเกี่ยวกับมูลค่าทางปฏิบัติของ AI ผลลัพธ์เหล่านี้เป็นหลักฐานในการเปลี่ยนบทบาทของนักวางแผนไปสู่รูปแบบ “Manage by Exception” โดยอัตโนมัติการจัดการการแจ้งเตือนประจําวันและการแก้ปัญหาข้อผิดพลาดที่พบบ่อย AI ช่วยให้นักวางแผนที่มีทักษะให้ความเชี่ยวชาญในการท้าทายเชิงกลยุทธ์ที่ซับซ้อนซึ่งต้องการความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์อย่างแท้จริง การทํางานร่วมกันระหว่างจิตวิญญาณมนุษย์และอัจฉริยะเทียมไม่ได้เป็นแนวคิดทางทฤษฎีที่ห่างไกล แต่เป็นความเป็นจริงที่สามารถบรรลุได้ให้อุตสาหกรรมผลิตโดยเฉพาะอย่างยิ่งในอเมริกาเหนือใช้โซลูชั่น SAP เป็นเส้นทางเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มความยืดหยุ่นและทัศนคติการแข่งขันที่แข็งแกร่งขึ้น การวิจัยชั้นนําและการวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์ที่ให้โดยผู้เชี่ยวชาญเช่น MG เป็นสิ่งสําคัญในการนําไปสู่การเปลี่ยนแปลงนี้เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้ AI มีผลกระทบและสอดคล้องกับความต้องการที่พัฒนาขึ้นของอุตสาหกรรมผลิตที่ทันสมัย การพัฒนาอย่างต่อเนื่องของการวางแผนการผลิตอัจฉริยะจะถูกสร้างขึ้นโดยความร่วมมือที่เพิ่มขึ้นนี้ ที่นี่การดูแลของมนุษย์นําความสามารถของ AI เพื่อปลดล็อคระดับประสิทธิภาพและนวัตกรรมใหม่ ๆ