Mahesh Babu MG: SAP Üretim Planlaması'nda AI-Augmented Decision Quality

Küresel üretim manzarası, karmaşık tedarik zincirlerinin karmaşık dansı, değişen piyasa talepleri ve aşırı verimlilik için kesintisiz bir baskı ile karşı karşıya kalarak sürekli bir evrimleşme durumunda.Geleneksel üretim planlama sistemleri, üretim operasyonlarının temel kaynağı olan, gerçek zamanlı adaptabilite ve değişkenlerin geniş bir yelpazesini yönetme yeteneğinin ihtiyacıyla giderek daha fazla gergin ve duyarlı planlama paradigmaları için kritik bir talep yetiştirdi. AI, karar verme yeteneklerini önemli ölçüde arttırma, az kaynakların dağılımını optimize etme ve üretim değer zincirinde operasyonel iş akışlarını hassaslaştırma vaatini taşıyan derin bir dönüşüm gücü olarak ortaya çıkıyor. Buna karşılık, AI tabanlı planlama sistemleri, gerçek zamanlı veri analizini gerçekleştirmek için sofistike algoritmalar kullanabilir, talep değişikliklerini daha doğru bir şekilde tahmin edebilir ve üretim programlarını değişen koşullara dinamik olarak ayarlayabilir. SAP üretim çözümlerinin sofistike alanına yapay zeka entegre etme öncülerinden biri, SAP Tedarik Zinciri Üretimi liderlerinden Mahesh Babu MG’dir. 19 yıldan fazla bir süredir süren kariyeri, SAP Üretimi ve Planlama Çözümleri alanında SAP ECC, SAP APO ve SAP S/4HANA’yı kapsayan geniş deneyim ve derin uzmanlığı yansıtmaktadır. Şu anda SAP Premium Hub CoE Üretim ve PLM ekibini yönetiyor, bu rol, liderliğini ve önemli teknik yeteneklerini vurgulamaktadır.SAP S/4HANA Üretim Planlama ve Üretim uzmanı MG ayrıca iki baskının ünlü yazarıdır. , “PP/DS with SAP S/4HANA” (özellikle ilk sürüm, ISBN 978-1-4932-1872-1, ve ) için SAP Basın Kitabı İkinci Yayın Bu kapsamlı ileri planlama ve zamanlama rehberleri, ana veriler, heuristik, PP/DS optimizasyonu ve uyarı izleme gibi kritik alanları kapsar. alanında önde gelen bir otorite olarak statüsünü sağlamak. Kongre Kütüphanesi Kataloğu SAP PP/DS'in derin, pratik bilgisi ve AI artırma alanındaki ileri görüşlü araştırmaların bu eşsiz kombinasyonu onu kurulan kurumsal sistemler ve akıllı teknolojilerin bir sonraki dalgası arasındaki önemli bir bağlantı olarak konumlandırıyor. SAP PP/DS alanındaki kapsamlı geçmişini ve HANA prototipleme becerilerini birleştirerek MG, önemli bir davranışsal çalışmayı kavramış ve yürütmüştür. Bu araştırma, AI-augmented planlama sistemleri altında çalışırken yönetim kararlarının kalitesini detaylı bir şekilde araştırmak için tasarlanmıştır. Kontrolli atölyelerin yapısal ortamında, katılımcı planlayıcılar, geleneksel heuristik bazlı çıkışları AI yönlendirilmiş önerilerle karşılaştırarak görevlendirildi.Bu deneyin sonuçları ikna ediciydi: AI co-pilot tarafından geliştirilen kullanıcılar, planlama kararlarına %30 daha hızlı ulaşabildiler, optimize edilmiş sekanslar için %20 daha yüksek bir kabul oranı gösterdiler ve önemli ölçüde geç siparişlerin% 12 azalmasına katkıda bulundu. Doğal dil aracılığıyla bağlam anlayışını sağlayan ve görevleri otomatikleştiren SAP Joule gibi AI copilotlarının kavramı burada merkezi bir konudur.PP/DS için standart bir Joule çalışmanın zamanında bulunmamasına rağmen, MG'nin bu paradigmayı kavramsal bir model aracılığıyla keşfetmesi kesinlikle anlayışlıdır. Bu öncü araştırmalardan elde edilen anlayışlar daha sonra MG'nin yönetici atölyelerinin ve çeşitli yayınlarının içeriğini bilgilendirdi.Bu, AI yönlendirilmiş üretim planlaması alanında etkili bir düşünce lideri olarak onun itibarını daha da sağlamlaştırdı. MG’nin profesyonel çabaları, Kuzey Amerika’daki üretim endüstrilerini SAP Tedarik Zinciri Üretim Çözümlerinin yeteneklerini en iyi şekilde kullanmak için güçlendirmeye odaklanmaktadır.Nihai amacı, üretim planlamalarını ve programlama operasyonlarını önemli ölçüde geliştirmektir.Üretim sektörü, özellikle Kuzey Amerika’da, büyük ölçüde dijitalleşmenin yaygınlaşması ve daha dayanıklı ve esnek tedarik zincirleri inşa etme zorunluluğu nedeniyle derin bir dönüşüm dönemi geçmektedir. Şirketlerin büyük bir kısmı faaliyetlerinde aktif olarak AI teknolojilerini keşfetmekte veya uygulamaya koymaktadır.MG’nin çalışmaları doğrudan pratik zorluklarla karşı karşıya ve bu gelişen endüstriyel manzaraya özgü fırsatları açmaktadır.Kuzey Amerika, SAP SCM danışmanlık hizmetleri için önemli bir pazardır ve çok sayıda büyük üretim şirketi bu değişiklikleri yönlendirmek için uzmanlaşmış uzmanlık arıyor. MG’nin PP/DS çalışmasındaki “SAP Joule” kavramsal doğası, standart çözümlerin evrensel olarak kullanılmadan önce bile AI’nin gelecekteki potansiyelini keşfetmek için proaktif bir duruma işaret ediyor. Geleneksel PP/DS zorluklarını AI yönlendirilmiş anlayışlarla ele almak Geleneksel Üretim Planlama ve Ayrıntılı Planlama (PP/DS) sistemleri, güçlü olsa da, bitmiş ürünlerin ve montajların imalatı ile ilgili planlama ve planlama sorunlarını çözmek için dayanıklı zorluklar sunuyor. MG, “Geleneksel PPDS’de, planlayıcılar ve planlayıcılar otomatik arka planlama ve planlama algoritmalarına ve PPDS’deki optimizörlere güveniyor. Planlayıcılar, etkileşimli işlemlerle oluşturulan uyarıları gözden geçirmek için, bir montaj hattında kapasite bulunmaması nedeniyle satış siparişlerinin teslimatında potansiyel gecikmeler gibi sorunları belirlemek veya kritik sınırların altında düşen günlük tedarik hesaplamaları gibi önemli zaman harcamak. Bu durumlarda, planlayıcılar, üretim siparişlerini manuel olarak yeniden önceliklendiririr veya sorunları hafifletmek için yeni siparişler oluştururlar. Geleneksel üretim planlaması yöntemleri genellikle talep değişkenliği, gerçek zamanlı operasyonel görünürlüğünün eksikliği ve dinamik değişikliklerle karşı karşıya olduğunda içsel esneklik gibi faktörlerle mücadele ederler. Konsept çalışmasının amacı, mevcut bu sınırlamalar ve AI’nin ortaya çıkan potansiyeli ile şekillendi. “SAP Joule, bağlantılı bulut ERP sistemindeki iş semantiklerini anlayan bir co-pilotdur. PPDS için, şu anda standart çözümde Joule yeteneği yoktur. Temel kullanım örneği, geçmişteki PP/DS uyarı verilerini ve planlayıcılar tarafından alınan ilgili çözünürlük eylemlerini kullanarak bir AI modeli eğitmekti.Bu yaklaşım, PP/DS sisteminde Alert Monitor içinde daha sık gözlemlenen ve genellikle zaman alıcı uyarıları için karar vermeyi otomatikleştirmeyi amaçlamış ve kaynak ve bileşen kullanılabilirliğini dikkatli bir şekilde dikkate alarak zaman ve zamanında teslimat gibi ölçütleri geliştirmekti. Bununla birlikte, etkinliği sıklıkla istisnaları yönetmek için heuristik ve bir uyarı monitörüne bağlıdır, planlayıcıların "bir belirli bir sınırın altında olan bir değerde günlerin tedarik hesaplaması sonuçları" veya "kapasite mevcut olmaması nedeniyle bir satış emri teslimatında gecikme" gibi uyarılar için manuel olarak müdahale etmesini gerektirir. İş bağlamını anlayabilen ve doğal dil aracılığıyla etkileşim kurabilen bir AI co-pilot vizyonu, bu yaygın uyarılarla ilişkili manuel yükü doğrudan ele alır. Çalışmanın, bir AI'yi planlayıcı eylemlerle eğitmeye odaklanması, deneyimli planlayıcıların şu anda sahip olduğu değerli sessiz bilgiyi kodlamak ve genişletmek için bir yöntem önerir, potansiyel olarak en iyi uygulamaları standartlaştırmak ve yeni ekip üyeleri için öğrenmeyi hızlandırmak. AI artırılmış deneylerin tasarlanmasında HANA prototipinin önemli rolü MG davranış deneyi teknik mimarisi, SAP HANA prototipleme konusunda uzmanlığıyla önemli ölçüde şekillendi. Bu yetkinlik, çalışma için gerekli temel veri yapılarının kurulması için kritik bir öneme sahipti. MG, “HANA prototipleme uzmanlığı, HANA modellerinde planlayıcı tarafından yapılan uyarıların ve eylemlerin ayrıntılarını yakalamak için eserler oluşturmak için kullanılır, bu da daha sonra AI modelini eğitmek için kullanılabilir.” diyor. Bu eserler, öncelikle HANA tabloları ve görünümleri, PP/DS sisteminde oluşturulan uyarıların nüanslarını ve insan planlayıcıları tarafından uygulanan sonraki düzeltme eylemlerini kaydetmek için ayrıntılı bir şekilde tasarlandı. ve yetenekleri, gerçek zamanlı veri işleme ve analiz için iyi uyumludur, bu sayede reaksiyonel bir AI modelini eğitmek için gerekli olan dinamik olay verilerini yakalamak için ideal bir platform sağlar. bu, gerçek zamanlı veri analizini geliştirmek ve tahmin edici modellemeyi kolaylaştırmak için SAP veri analizinde ML ve AI'yi kullanmanın daha geniş eğilimi ile uyumludur. SAP HANA hakkında Bu HANA tabanlı veri yakalama pratik uygulanması, MG'nin belirli bir senaryo ile daha da gösterilmiştir: "Örneğin, üretimde bir düzeyde 3 montaj için uyarılar bir gecikme hakkında planlayıcıya bildirmek için yükselir, planlayıcı planlama heuristiğinin manuel olarak yeniden düzenlenmesi ile çözülür, çünkü bu düzeyde çok sık planlama başarısızlıkları vardır. Bu nedenle, bu uyarı, ürün/lokasyonun doğası ve eylemlerle birlikte, PPDS sisteminde meydana gelen olaylara göre güncellenen tablolar ve görünümler gibi HANA eserleri kullanılarak yakalanır.”Bu ayrıntılı örnek, belirli uyarı türleri, ürün ve konum hakkında bağlamsel bilgiler ve planlayıcılar tarafından alınan kesin çözünürlük adımları da dahil olmak üzere operasyonel verilerin sistematik olarak nasıl toplanıp yapılandırılabileceğini vurgulamaktadır. HANA eserlerinin oluşturulmasının bu süreci, verilerin hazırlanması tekniklerinin etkili makine öğrenimi model eğitimi için hayati bir doğrudan uygulanmasıdır ve güçlü AI performansını desteklemek için yüksek kaliteli, kapsamlı veriler için temel gereksinimleri karşılamaktadır.Son gelişmeler, SAP S/4HANA için PP/DS için sipariş ayrıntılarını, operasyonları ve kaynak kapasitesini kapsarken verilerin çıkarılması gibi, MG'nin prototip ettiği gibi, bu tür verilerin analiz amaçlı çıkarılmasını kolaylaştırmaya yönelik endüstrinin hareketini göstermektedir. Prototypeyi çok sık planlama başarısızlıkları olan 3. seviye birleşimine odaklama seçimi, AI'nin kalıcı bir ağrı noktasını ele alarak önemli bir değer gösterebileceği yüksek etki alanının stratejik bir seçimini öne sürüyor, AI kullanım vakalarının tanımlanmasında en iyi uygulama. Ayrıca, sadece uyarılar ve eylemler değil, aynı zamanda ürünün/lokasyonun doğasını yakalamak, zengin, bağlamsal bir veritabanı oluşturmaya işaret eder.Bu tür çok boyutlu veriler, basit uyarı sınıflandırmalarının ötesinde nüansları anlayabilen sofistike AI modellerini eğitmek için değerli değildir, bu da daha doğru ve bağlamsal olarak ilgili AI yönlendirilmiş önerilere yol açar. Güçlü karşılaştırmalar yapma: AI karar desteği çalışmaları için katılımcı ve senaryo seçimi MG'nin çalışmasında kontrol edilen atölye çalışmaları tasarımı, geleneksel insan kaynaklı planlama kararları ile kavramsal AI co-pilot tarafından geliştirilen kararlar arasında sağlam ve anlamlı bir karşılaştırma sağlamak için detaylı katılımcı ve senaryo seçimine büyük önem verdi. MG bunu şöyle açıklıyor: “Bu çalışmanın kapsamı kontrol ediliyor ve iki uyarı türüne sınırlı olduğu için (örnek yerine getirme gecikmesi ve kapasite kullanımının aşılması), seçilen roller bitmiş mallar için üretim denetçisi ve bitmiş mal montaj hattı için planlama denetçisiydı.”Bu kapsamın iki kritik uyarı türüne ve ilgili denetleme rollerine yönelik bilinçli kısıtlama, yapay zeka’nın belirli, ancak kritik planlama görevleri üzerindeki etkisinin daha derin ve daha kontrolli bir analizine izin verdi. Bitmiş mallar için üretim denetçisi ve bitmiş mal montaj hatları için planlama denetçisi katılımcı roller olarak seçimi, deneysel tasarımın kritik bir yönüdür. Bu roller doğrudan ve rutin olarak soruşturulan uyarı türlerini yönetmekle ilgilidir – sipariş yerine getirme gecikmeleri ve kapasite aşırı kullanımı. Süreç yerine getirilmesinde gecikme ve yeteneklerin aşırı kullanımı konusuna odaklanan senaryolar, üretim sektöründe yaygın ve çok etkili sorunları ele alıyor.Bu sorunların önemli finansal ve operasyonel etkileri vardır, AI aracılığıyla potansiyel hafifletmelerinin işletmeler için ikna edici bir teklif haline getirilmesi.Kontrolli atölye çalışmaları kullanımı, AI karar desteği araçları ile ve olmadan gibi farklı koşullar altında insan performansını karşılaştırmak için davranış bilimi standart ve etkili bir metodolojidir. Bu atölyelerin “kontrollü” doğası, yabancı değişkenlerin etkisini en aza indirerek AI aracının belirli etkisini izole etmeye yardımcı olur. MG tarafından seçilen uyarı türleri genellikle “daha iyi” veya “daha kötü” çözünürlüklü yollar kurmuştur, hem insan hem de AI-yüksekleştirilmiş kararların değerlendirilebileceği açık bir benchmark sağlayan. Etkiyi ölçmek: AI-Augmented Planlama Kararlarını Değerlendirmek için Anahtar Ölçümler AI co-pilotunun etkisini titiz bir şekilde değerlendirmek için, MG, karar hızına, AI tarafından önerilen eylem sıralamasının kalitesine ve siparişlerin zamanında olduğu gibi belirgin operasyonel sonuçlara odaklanan bir dizi temel ölçüye öncelik verdi. MG şöyle açıklıyor: “Başlangıç yanıtının üretimi için chatbot’a giriş iletisi arasındaki gecikme ile karar hızı ölçülür. Örneğin, bir iletide, ‘benim sorumlu olduğum ürünler için ne kadar yüksek öncelikli gecikmiş sipariş uyarıları mevcuttur,’ chatbot uyarıları oluşturmak ve uyarı sayısı ile tepki vermek için arka taraf PPDS eylemlerini anlamak ve tetiklemek için AI’yı kullanacaktır.” Bu metrik doğrudan AI'nın doğal dil sorularını hızlı bir şekilde işleme yeteneğini ölçer, temel PP/DS sistemiyle etkileşime girer ve planlayıcıların hızlı üretim ortamlarında kritik bir faktör olan ilgili bilgileri sağlar. “Kontekstüel hassasiyet, AI tarafından tetiklenen eylemleri değerlendirmek için, onu aynı talimatla bir manuel eylem sırasıyla karşılaştırarak, AI tarafından tetiklenen eylemleri ölçmek için kullanıldı,” MG diyor. Son olarak, sipariş zamanlaması, çoğu zaman KPI'lerin üretimi ile ölçülen önemli bir üretim KPI'si, çalışmanın açısıyla bildirilen gecikme siparişlerinin% 12'sinde yansıtılan önemli bir sonuç ölçüsüydü. AI model doğrulama teknikleri, bu ölçümlerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için uygulanmıştır, chatbot yanıtlarının önemini ve doğruluğunu doğrulamak da dahil olmak üzere. Bu ölçümlerin birleşimi - hız, karar / eylem sırası kalitesi ve operasyonel sonuçlar - AI co-pilotunun etkinliğini değerlendirmek için kapsamlı bir çerçeve sağlar, bir alandaki iyileştirmeler diğerlerinin maliyeti üzerine gelmez. Karar hızına yönelik örnek uyarı, aynı zamanda, doğal dil, kullanıcı bağlamını (örneğin, “sorumlu olduğum ürünler”) anlayabilen ve karmaşık arka uç sistem etkileşimlerini tetikleyebilecek olan AI’nin öngörülen sofistikeliğini vurgulamaktadır. Beklenmedik dinamikler: Geleneksel heuristiğe kıyasla plancı etkileşimleri AI önerileri ile İnsan planlayıcıları ve AI yönlendirilen karar desteği sistemleri arasındaki etkileşim sıklıkla beklenmedik dinamikleri ortaya çıkarabilir ve MG'nin çalışması bu konuda değerli bilgiler sağladı. MG, “Joule gibi modellenen chatbot ile, eğitim verilerinin kalitesi ve şekli AI önerilerini büyük ölçüde etkiledi. kapasite aşırı yük vakaları durumunda, eğitim verileri, aşırı yükü yaratan siparişlerin bir sonraki hafta yeniden programlandığı senaryolardan oluşuyordu.” Bu ilk eğitim rejimi, belirli, ancak suboptimal bir AI davranışına yol açtı. eğitim verileri kalitesinin öncelikli önemi, AI gelişiminde iyi kurulan bir prensiptir; veri eksiklikleri yanlış tahminlere ve hatalı karar vermeye yol açabilir. MG, “Ama aynı hafta içinde kapasite hala mevcut olduğunda, AI önerisi bir sonraki hafta için düzenlemeyi yeniden planlamak; bu, kapasite kontrolünü bir eylem olarak tanıtarak hafifletildi, eğitim verilerinde yeniden planlama eylemi önermeden önce.” Eğitimde önyargılar nedeniyle daha az optimum bir çözüm önerdiği bu AI davranışı, eğitim verilerinin yeterince kapsamlı veya tüm ilgili karar verme mantığını temsil etmediği takdirde AI modellerinin istenmeyen desenleri nasıl öğrenebileceğini gösteriyor. Bu tür davranışlar, düzeltilmezse, planlayıcı güvenini olumsuz etkileyebilir ve kötü operasyonel kararlara yol açabilir. hafifletme stratejisi – eğitim verilerini açık bir kapasite denetimi dahil etmek için zenginleştirmek – makine öğrenme modelinin geliştirilmesinde yaygın bir iteratif geliştirme süreci yansıtmaktadır. Bu deneyim, insan planlayıcılarının sezgisel olarak uyguladığı “toplu duygu” ya da dolaylı bağlam kurallarını yerleştirme zorunluluğunu vurgulamaktadır, örneğin, daha uzun bir erteleme önermeden önce daha doğrudan kapasite kullanılabilirliği kontrol etmek. AI modelleri desenlerden öğrenir ve eğer eğitim verileri tüm istenen karar mantığını tamamen kapsamazsa, AI bu boşlukları gösterecektir. AI'nin (bilgi şekilleri eğitimi nedeniyle) suboptimal bir ipucu verdiği, AI sistemlerinde şeffaflık ve açıklanabilirliğin değerini vurgulamak, kullanıcı güvenini oluşturmak ve etkili insan denetimine izin vermek için hayati önem taşıyordu. bu iteratif döngü, AI davranışının potansiyel kullanıcı etkileşimini ve AI kusurları nedeniyle olumsuz etkileşimin tahminini etkileyen bu iteratif döngü, pratik ve güvenilir AI karar desteği araçlarının geliştirilmesi için kritik olan AI hassasiyetini teşvik ediyor. Neden Tespit edilebilir faydalar: AI ile gecikmiş siparişlerin azaltılmasının operasyonel ve finansal etkisi MG’nin kavramsal çalışmasında elde edilen gecikme siparişlerinin yüzde 12’sini azaltmak, üretim organizasyonları için hem operasyonel verimlilik hem de mali iyileştirmeleri kapsayan önemli ve çok yönlü faydalar anlamına gelir. sipariş gecikmelerini çözme geleneksel yaklaşımları, özellikle mağaza zemini bozukluklarından kaynaklananlar, genellikle sıkıcı ve reaksiyoneltir. MG açıklamasında, “Geleneksel planlama senaryolarında, bir satış emri için bir gecikme, planlanan sürede ürünleri üretmek için mağaza zemininde gecikmelerden kaynaklandığında, gecelik arka planlar, engellenmiş üretim emirlerini gelecekteki mevcut kapasite yuvalarına planlamak için gerçekleştirilmelidir. Dahası, yüksek öncelikli satış siparişlerini yönetmek genellikle planlayıcıların diğer üretim siparişlerini yeniden planlamak için manuel müdahaleyi gerektirir, bu da zaman alıcı ve potansiyel olarak hata eğilimi olan bir süreçtir. Çalışmada keşfedildiği gibi, AI-a dayalı chatbot yaklaşımı, daha esnek ve otomatik çözünürlüğe doğru bir paradigma değişikliği sunar. MG bu kontrastı vurgulamaktadır: “chatbot tabanlı yaklaşımla, planlayıcı, yüksek öncelikli satış emirlerinden herhangi birini geciktirdiğinde chatbot'a sorabilir ve sorunu çözmek için talimat verebilir, bu da AI yeteneklerini otomatik olarak karşılık gelen yeniden planlama eylemlerini başlatmak için kullanır.” Geç siparişlerin yüzde 12 oranında azalma, önemli bir operasyonel iyileştirme anlamına gelir. Endüstriyel olarak, geç teslimatlar ve arka siparişler, hızlı teslimat ve aşırı zamanlar aracılığıyla operasyonel maliyetleri artıran, müşteri memnuniyetini azaltan, azalmaya yol açan ve hatta itibar hasarına neden olabilen bilinmektedir. Finansal etkileri de aynı şekilde ikna edici, doğrudan maliyet tasarrufu potansiyeli (zayıf zamanında teslimat maliyetlerinin yaklaşık% 10'unu oluşturabilir), müşteri sadakatinin arttırılması ve daha sağlıklı kar marjları ile gelir artışı.Aberdeen Grubu gibi kuruluşlardan yapılan araştırmalar, daha yüksek zamanında teslimat oranları ve daha iyi projenin karlılığı arasında bir ilişki gösterdi, sınıfta en iyi şirketler bu ölçüde diğerlerini önemli ölçüde aştı. Dahası, kritik, yüksek öncelikli siparişler için yeniden programlama otomatikleştirilmesi sadece planlayıcının doğrudan iş yükünü azaltmakla kalmaz, daha da önemlisi, stratejik iş hedefleri, örneğin anahtar müşteri siparişlerini yerine getirmek, tutarlı ve verimli bir şekilde ele alınmasını sağlar. Bu, bu önemli hesaplarla ilişkili gelir riskini en aza indirir ve AI'nin kritik gelir akışlarını nasıl koruyabileceğini ve önemli müşteri ilişkilerini, acil gereksinimlerin öncelikli ve etkili bir şekilde ele alınmasını sağlamakla nasıl güçlendirebileceğini gösterir. reaksiyonel, seri yönlendirilmiş yeniden planlamadan proaktif, AI yönlendirilmiş çözümüne geçiş, planlama esnekliğinde temel bir artış anlamına gelir. Bu, üreticilerin bozukluklara daha hızlı yanıt verebilmelerini ve dolayısıyla tedarik zincirindeki negatif etkisini en aza indirir. Deneyden uzmanlığa: AI anlayışlarıyla yönetici atölyeleri ve düşünce liderliğini şekillendirmek MG'nin davranışsal deneyinden elde edilen ikna edici sonuçlar, özellikle planlayıcı verimliliği ve karar kalitesinin geliştirilmesi açısından gösterilen artışlar, yönetici atölye çalışmaları ve yetkin SAP Press kitapları da dahil olmak üzere etkili yazılarının şekillendirilmesinde temel unsurlar haline gelmiştir. Endüstri liderlerine ve uygulayıcılarına gönderdiği mesajın merkezi ilkeleri, üretim planlamasında bir “özel yönetim” paradigması sağlayan AI'nin dönüşümsel potansiyelidir. MG'nin gözlemlediği gibi, “Tipik bir planlayıcı veya planlayıcı sorumluluk alanları içinde binlerce malzeme yönetir ve PPDS'deki daha yaygın ve küçük planlama/kapasite uyarılarını çözmek için zaman harcamaları zamanlarının çoğunu alır.” Rutin uyarı çözümüne bu kapsamlı katılım genellikle daha stratejik faaliyetlerden uzaklaştırır. MG, AI'nin kolaylaştırdığı odaklanmanın kritik bir değişimini vurgulamaktadır: "Daha karmaşık uyarılar ve işletmeyi yönetmek için dikkat ve odaklanmaları gerektiğinde.Bu AI-dönüştürülen üretim planlaması işletmeleri ve planlama ekibini 'sistem yönetmeyin, sadece gerçek istisnaları yönetin' hedefine doğru yönlendiririr." Bu felsefe, AI sistemlerinin yaygın ve daha az kritik uyarıları becerikli bir şekilde ele aldığında, insan planlayıcılarının uzmanlıklarını ve bilişsel bant genişliğini gerçekten karmaşık senaryolarda gezinmek, önemli iş istisnalarını yönetmek ve stratejik planlama girişimlerini yürütmek için kullanmalarını sağlar. “Özel yönetim” prensibi, operasyon yöneticilerinde iyi düşünülen bir yaklaşımdır. MG'nin deneysel sonuçları, 30% daha hızlı karar verme ve gecikmiş siparişlerin% 12'sini azaltma gibi, AI potansiyeliyle ilgili abstrak tartışmalarını değerin belirleyici gösterimlerine dönüştüren, veri tabanlı kanıtlar sunar. t MG'nin çalışması, bu nedenle, sadece akademik anlayışa katkıda bulunmaz, aynı zamanda, AI potansiyeli ve yönetici anlayış ve satın alma arasındaki boşluğu kapatarak, savunma ve eğitim için pratik bir araç olarak hizmet eder. planlayıcının rolünün yeniden tanımlanması - bir sistem operatöründen stratejik bir problem çözücüye - AI entegrasyonunun önemli bir yönüdür, yeni becerilere ve organizasyonel zihniyette bir değişiklik gerektirir, MG'nin eğitim ulaşımının merkezi konular. Stratejik Kabul: Kuruluşları AI artırılmış SAP PP/DS ortamlarına yönlendirmek Araştırmalarının bulgularına dayanarak, MG, mevcut SAP PP/DS manzaralarına dahil olmak üzere AI artırılmış planlama sistemlerinin entegre edilmesini düşünen kuruluşlar için stratejik tavsiyelerde bulundu. İlk, sınırlı olsa da, çalışma açık bir iş faydası gösterdi. MG'nin belirttiği gibi, "Bu sınırlı çalışma ve deneyle, işletme faydası müşteri siparişlerinin zamanında yerine getirilmesinde% 12 artış olarak hesaplandı." Bu ölçülebilir iyileştirme, güçlü bir başlangıç noktası ve AI potansiyelinin kanıtı olarak hizmet vermektedir. Bunun üzerine, birincil tavsiye, yatırımların geri dönüşü belirgin ve ölçülebilir olduğu yüksek etkili kullanım durumlarını hedefleyerek AI'nin uygulanmasını başlatmaktır. MG, değerli bir genişleme için belirli bir yol öneriyor: “Planlama ve optimizasyon iş günlükleri analizi gibi daha fazla kullanım vakaları, planlama ve programlama hatalarını belirlemek ve daha yaygın hataların çözümü için AI'yı kullanmak, işletmelere çok fazla değer katacaktır.” Planlama ve optimizasyon iş günlükleri analiz etmek stratejik olarak akıllı bir sonraki adımdır çünkü bu günlükleri SAP sistemlerinde kolayca kullanılabilir zengin, yapılandırılmış veri kaynaklarını temsil eder. Bu mevcut verileri AI girişimleri için kullanarak, daha fazla AI keşfi için giriş bariyerini düşürerek, AI faydalarını genişletmek için pragmatik bir yol sunabilir. Bu loglarda tanımlanan yaygın hataların çözümü için otomatikleştirme, “özel yönetme” felsefesini güçlendirir.Bu sadece planlayıcıları serbest bırakmaz, aynı zamanda BT desteği ve sistem yöneticileri üzerindeki çalışma yükünü azaltır, daha karmaşık sistem sorunlarına veya geliştirmelere odaklanmalarına olanak sağlar, böylece AI'nın verimliliği etkisi planlama departmanının ötesinde genişler. Başlangıçta yüzde 12’lik bir artışın başarıya ulaşması konseptin önemli bir kanıtıdır. Diğer kullanım durumlarını ele almak için tavsiyeler, daha önce belirgin değerleri göstermek ve daha sonra bu başarıyı bir organizasyon içindeki daha geniş bir AI uygulamasını savunmak ve yönlendirmek için harekete geçirmek stratejisini içerir – etkili değişim yönetimi ve stratejik ölçeklendirme için bir anahtar prensibi. Organizasyonlar ayrıca verilerin sağlam kalitesini ve yönetimini sağlamalıdır, çünkü bunlar SAP ortamlarında başarılı bir şekilde kullanılması için kritik ön koşullardır. MG’in tavsiyeleri kullanım durumlarının genişlemesine odaklanırken, SAP’nin temel bağlamı, Enterprise AI ölçeklendirme stratejisi de dahil olmak üzere, uzun vadeli başarı için önemli bir düşünce kalır. MG’nin çalışmasıyla aydınlatılan üretim planlamasına AI entegre etme yolculuğu, işlevsel yeteneklerin önemli ölçüde geliştirilmesine yönelik bir yol açıyor. SAP PP/DS için kavramsal bir AI co-pilotunun karar hızını %30 oranında artırabileceğini ve gecikme siparişlerini %12 oranında azaltabileceğini gösteren davranışsal deney, AI’nin pratik değeri hakkında ikna edici kanıtlar sunuyor. Geleneksel uyarıların ve yaygın hataların çözümü işlemlerini otomatikleştirerek, AI, yetenekli planlayıcıların uzmanlıklarını, insan zekası ile yapay zeka arasındaki bu sinerji uzak bir teorik kavram değil, üretken endüstrilere, özellikle Kuzey Amerika'daki endüstrilere, SAP çözümlerini kullanarak daha fazla verimlilik, daha iyi hareketlilik ve daha güçlü bir rekabet tutumu için bir yol sunarak, uzmanlaşmış uzmanlık alanlarını güçlendiririyor. MG gibi uzmanların sunduğu öncü araştırmalar ve stratejik anlayışlar, bu dönüşümün yönlendirilmesinde, AI'nın uygulanmasının etkileyici olmasını ve modern imalatın gelişen taleplerine uyum sağlamasını sağlamak için çok önemlidir.Akıllı imalat planlamasının devam eden evrimi kuşkusuz bu artan işbirliği tarafından şekillendirilecektir.