AI dalam ERP
Kecerdasan buatan (AI) dalam perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) mengacu pada integrasi teknologi AI seperti machine learning (ML), pemrosesan bahasa alami, dan analisis prediktif ke dalam sistem ERP. Sistem yang didukung AI ini dapat mengotomatiskan tugas rutin, menyediakan analisis data tingkat lanjut dan forecasting, serta meningkatkan pengambilan keputusan. Tujuan AI dalam ERP adalah untuk meningkatkan efisiensi operasional dan menyederhanakan proses bisnis.
Berita + Insight AI terbaru
Temukan insight dan berita yang dikurasi oleh para pakar tentang AI, cloud, dan lainnya di Buletin Think mingguan.
Dengan AI, sistem ERP tradisional dapat bertransformasi menjadi platform cerdas yang belajar dari data, beradaptasi dengan kondisi yang berubah, dan mengoptimalkan kecerdasan bisnis secara real-time, sehingga meningkatkan efisiensi secara keseluruhan dan mengurangi biaya. Menurut laporan terbaru dari IBM Institute for Business Value, organisasi yang menerapkan solusi AI generatif ke data SAP mereka sudah mengalami profitabilitas yang lebih besar.
Vendor ERP biasanya merancang sistem mereka sebagai serangkaian aplikasi modular. Yang bersama-sama memiliki kapasitas untuk mengelola setiap bagian dari bisnis dari departemen keuangan organisasi hingga pengadaan dan logistik rantai pasokan. Sejak diperkenalkannya istilah "ERP" pada tahun 90-an, industri perangkat lunak ERP telah berkembang menjadi pasar senilai USD 44 miliar per tahun.1 Saat ini, banyak perusahaan global terkemuka menggunakan beberapa bentuk solusi ERP untuk mengakses "sumber kebenaran tunggal" di seluruh bisnis.
Ketika perangkat lunak ERP menjadi lebih populer-dan kemampuannya semakin kuat-organisasi mengadopsi sistem ini sebagai bagian dari strategi bisnis yang kohesif. Daripada bertindak sebagai perangkat lunak lain, ERP memiliki potensi untuk mengungkap insight baru dan secara signifikan berdampak pada proses bisnis, serta memberikan jalan baru untuk intelijen bisnis. Dan melalui 2010-an, sistem ERP menjadi penting untuk manajemen dan analisis data besar karena organisasi modern menghasilkan dan mengumpulkan lebih banyak informasi daripada yang mungkin diproses individu.
Selama dekade terakhir, sistem ERP berkemampuan AI telah mengotomatiskan tugas pilihan seperti entri dan analisis data. Tetapi kemajuan yang lebih baru, seperti AI generatif, telah mulai secara dramatis mengubah lanskap ERP. Sistem Cloud ERP mendapat manfaat dari lebih banyak daya komputasi, mendukung aplikasi AI yang lebih kuat.
Model pembelajaran mesin yang canggih dan kemampuan pemrosesan bahasa alami telah membuat sistem ERP menjadi lebih mudah digunakan dan tepat, mengantarkan era baru perangkat lunak bisnis yang canggih. Janji sistem ERP berkemampuan AI saat ini telah tercermin dalam beberapa kesepakatan bisnis baru-baru ini. Termasuk kemitraan Microsoft senilai USD13 miliar dengan OpenAI dan pengenalan perangkat lunak ERP berbantuan AI, Microsoft Dynamics 365.2 SAP, vendor ERP terkemuka lainnya, mengumumkan asisten AI generatif "Joulie" pada tahun 2023.3
Perangkat lunak ERP menggunakan teknologi AI dalam berbagai cara untuk meningkatkan dan mengelola operasi bisnis. Beberapa teknologi AI yang sering diintegrasikan ke dalam sistem ERP meliputi:
Analisis prediktif
Analisis prediktif menggunakan data historis untuk memperkirakan tren dan hasil di masa mendatang. Sistem ERP yang diperkaya dengan alat AI menggunakan perilaku masa lalu dan masukan spesifik organisasi untuk memprediksi perilaku konsumen atau dinamika pasar, memungkinkan para pemimpin bisnis mengambil keputusan berbasis data dengan cepat.
Pemrosesan bahasa alami
Pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan sistem ERP untuk memahami dan merespons bahasa manusia, memfasilitasi interaksi pengguna yang lebih baik. Dalam beberapa tahun terakhir teknologi model bahasa besar (LLM) yang lebih baru seperti ChatGPT telah meningkatkan disiplin secara signifikan, memungkinkan alat NLP yang lebih bernuansa dan relevan secara kontekstual dalam perangkat lunak ERP.
Misalnya, NLP dapat memproses teks tidak terstruktur seperti email pelanggan untuk melakukan analisis sentimen, atau memahami permintaan pengguna back-office dalam bahasa informal, membuat perangkat lunak lebih intuitif untuk digunakan.
Robotic process automation
Otomatisasi proses robotik (RPA) mengotomatiskan tugas rutin dan berulang — atau seluruh alur kerja — menggunakan “bot.” Aplikasi termasuk ekstraksi data, entri data dan migrasi file. Dengan menggunakan RPA, sistem ERP dapat secara otomatis menghasilkan laporan, mendistribusikan dokumen sumber daya manusia utama, atau secara otomatis menyediakan manajemen data untuk informasi pelanggan dan karyawan.
Pembelajaran mesin
Sistem machine learning (ML) “belajar” dari data dari waktu ke waktu untuk meningkatkan prediksi dan proses pengambilan keputusan. Diterapkan pada solusi ERP, teknologi ini dapat membantu mengurangi kesalahan operasional dan meningkatkan efisiensi karena AI menjadi lebih baik dalam suatu tugas dari waktu ke waktu. Karena sistem ERP cenderung memanfaatkan sejumlah besar data spesifik organisasi, model ML yang dilatih untuk kasus bisnis tertentu dapat memiliki dampak besar pada fungsi ERP.
Chatbots dan asisten virtual
Chatbot dan asisten virtual memanfaatkan NLP untuk memberikan dukungan real-time, meningkatkan pengalaman pelanggan dan memandu karyawan melalui alur kerja perangkat lunak ERP. Dalam sistem ERP, chatbot dan asisten virtual mahir menangani portal layanan mandiri karyawan, seperti menjawab pertanyaan tentang tugas sumber daya manusia rutin.
Pengenalan gambar
Pengenalan gambar atau visi komputer, menggunakan AI untuk mengidentifikasi input visual seperti objek, teks atau lokasi. Sistem ERP menggunakan teknologi untuk menganalisis data visual-seperti video atau dokumen yang dipindai-dan menjadikannya dalam format yang dapat dicari atau diedit. Teknologi pengenalan gambar juga dapat digunakan untuk memantau bahan manufaktur untuk kontrol kualitas yang lebih baik.
Dalam beberapa tahun terakhir, AI percakapan dan AI generatif mengubah proses bisnis dengan meniru kecerdasan manusia dan menambahkan lebih banyak fitur ke sistem ERP.
Dengan menggunakan kekuatan AI, platform ERP dapat mengembangkan laporan atau rekomendasi, memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti kepada organisasi berdasarkan pengumpulan data real-time. Beberapa aplikasi ini meliputi:
Pembuatan laporan
AI generatif dapat secara otomatis membuat laporan bisnis terperinci dari data mentah, menghemat waktu dan memastikan konsistensi. Laporan dapat dibuat sesuai permintaan, memberikan informasi kepada pemangku kepentingan ketika mereka membutuhkannya.
Pembuatan konten
AI generatif dapat menyusun email, konten pemasaran, kode atau dokumentasi teknis berdasarkan parameter yang telah ditentukan. Aplikasi termasuk menghasilkan pesan yang dipersonalisasi untuk konsumen atau karyawan atau menerjemahkan kode dari satu bahasa ke bahasa lain.
Perencanaan skenario
AI menghasilkan berbagai skenario bisnis dan mengevaluasi hasil yang potensial, yang secara signifikan memajukan kapasitas perencanaan strategis sistem ERP sebelumnya. Contohnya, sistem ERP yang didukung AI dapat menganalisis peraturan keberlanjutan dan menghasilkan serangkaian rekomendasi yang disesuaikan untuk mengurangi jejak karbon organisasi.
Dengan banyaknya alat bantu AI yang tersedia untuk diintegrasikan dengan platform ERP, teknologi ini memiliki berbagai aplikasi praktis dan kasus penggunaan potensial. Beberapa implementasi AI ERP yang umum meliputi:
Sistem pemeliharaan prediktif biasanya melibatkan sensor Internet of Things (IoT) atau kembaran digital. Dengan menggunakan sistem ini, sebuah organisasi dapat memantau sebuah peralatan penting untuk meramalkan pemeliharaan rutin atau menandai masalah, sehingga mencegah gangguan yang tidak perlu atau perbaikan di menit-menit terakhir yang mahal.
Industri seperti transportasi, infrastruktur sipil energi, dan pertahanan secara signifikan mendapat manfaat dari pemeliharaan prediktif cerdas, karena dapat mencegah kerusakan atau pemadaman yang berpotensi berbahaya. Teknologi ini telah berhasil meningkatkan hasil panen dari ladang angin dan mengurangi jumlah energi yang tidak diperlukan yang digunakan oleh pabrik-pabrik manufaktur pertanian.
Peramalan permintaan dalam sistem ERP dapat menjadi penting dalam proses perencanaan produksi. Dengan menggunakan data internal historis—dan terkadang kumpulan data pihak ketiga—suatu organisasi dapat mengantisipasi bagaimana pasar dapat berfluktuasi, sehingga memungkinkan perencanaan yang lebih tepat. Dalam sistem ERP, peramalan dapat digabungkan dengan sistem manajemen inventaris untuk mencegah kehabisan stok.
Machine learning juga melengkapi proses manajemen pengeluaran. Alat AI keuangan Oracle secara otomatis mengoptimalkan arus kas, dengan menggunakan algoritma untuk membandingkan proyeksi dengan kinerja aktual dan menghasilkan perkiraan kas yang lebih tepat.
AI mengubah proses pengembangan dan migrasi kode dengan mengotomatiskan pengkodean, pengujian, dan manajemen siklus hidup aplikasi secara cerdas, berbagai alat sistem ERP untuk mengotomatiskan terjemahan kode atau migrasi data.
NLP dan RPA merampingkan pemrosesan faktur dan dokumen rutin lainnya, mengurangi kesalahan entri manual dan mempercepat siklus pembayaran. Beberapa modul ERP SAP mengotomatiskan penerimaan dan verifikasi faktur untuk pengiriman ke lokasi produksi, sementara alat keuangan Oracle yang dibantu AI memproses faktur pemasok dengan pengenalan dokumen dan entri faktur cerdas.
Sistem ERP berkemampuan AI secara dramatis meningkatkan proses manajemen hubungan pelanggan (CRM). Dengan menggunakan teknologi NPL dan ML, ERP dapat secara otomatis menyelesaikan masalah umum, meningkatkan pengalaman pengguna, dan menanggapi pertanyaan konsumen secara real-time, 24 jam sehari. Contohnya, modul manajemen hubungan pelanggan SAP menggunakan AI generatif untuk menulis email dan mengatur ringkasan akun.
Modul ERP yang dirancang untuk manajemen modal manusia (HCM) menggunakan fungsi AI untuk mengotomatiskan tugas rutin, mempersonalisasi proses SDM untuk karyawan, dan menemukan talenta selama proses perekrutan.
SAP SuccessFactors, misalnya, memberikan rekomendasi pembelajaran yang dipersonalisasi kepada lebih dari 4 juta karyawan klien per bulan dan secara otomatis mencari kandidat yang cocok dengan deskripsi pekerjaan tertentu.
Algoritme machine learning dan fungsi pencarian dengan AI yang disematkan ke dalam platform pembelian business to consumer (B2C) dan business to business (B2B) akan menampilkan barang dan jasa yang memenuhi kriteria tertentu.
Misalnya, mesin rekomendasi dapat memberikan tawaran kepada spesialis pengadaan sesuai dengan keberlanjutan tertentu atau kendala anggaran, seperti dalam jaringan Ariba SAP.
Proses penambangan menggunakan algoritma untuk menganalisis alur kerja bisnis. Dengan volume besar data historis organisasi yang tersimpan dalam produk ERP, AI dapat merekomendasikan proses yang lebih efisien, hemat biaya, atau berkelanjutan - serta mengungkapkan inefisiensi atau titik masalah.
Deteksi anomali adalah salah satu contoh penggunaan utama pertama untuk AI dalam sistem ERP. Teknologi ini secara otomatis menandai potensi masalah penipuan, menyediakan sistem peringatan dini bagi para pemangku kepentingan dan membebaskan para ahli kepatuhan untuk melakukan tugas-tugas yang lebih kompleks.
Secara historis, deteksi anomali telah berguna bagi bank dan institusi keuangan lainnya. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, contoh penggunaan telah diterapkan pada parameter yang lebih kompleks seperti standar KPI yang telah ditentukan.
Manajemen order management dapat memantau dan mengoptimalkan hampir setiap aspek proses e-commerce dan pemenuhan pesanan. Dari mendikte rute pemenuhan berdasarkan kendala tertentu hingga secara otomatis memperbarui pelanggan tentang lokasi barang mereka. Terintegrasi ke dalam sistem ERP, alat order management berteknologi AI ini menggabungkan beberapa kumpulan data untuk memastikan proses perdagangan berjalan lancar dari awal hingga akhir.
Platform IBM Sterling® Order Management, contohnya, menggabungkan saluran penjualan menjadi aliran data terpadu yang mencatat tingkat inventaris dan mengatur pesanan pelanggan, serta mengelola pengembalian dan opsi pengiriman. Sistem juga mengidentifikasi potensi gangguan, meningkatkan kekuatan rantai pasokan.
NLP dan ML dapat meringkas laporan atau dokumen yang panjang, memberikan insight kunci kepada pekerja manusia. Sebagai contoh, sebuah organisasi dapat menggunakan algoritme AI untuk mendapatkan poin-poin penting dari dokumen hukum atau kepatuhan, atau membuat ringkasan laporan internal.
Peningkatan akurasi
Sistem ERP yang didukung oleh AI mengurangi kesalahan manusia melalui otomatisasi dan analisis data yang canggih, dengan cepat dan tepat memanfaatkan kumpulan data besar yang tidak mungkin dipahami oleh seorang manusia.
Optimasi proses bisnis
Bisnis yang sukses dan gesit merespons perubahan pasar dan peristiwa tak terduga dengan cepat. Dengan sistem ERP yang mendukung AI, perusahaan dapat memastikan bahwa semua proses bisnis beroperasi pada tingkat seefisien mungkin dan merespons tantangan dengan cepat dengan insight dan analitik waktu nyata.
Produktivitas karyawan
Sistem ERP dengan otomatisasi proses secara otomatis melakukan pekerjaan rutin seperti pemrosesan faktur dan order management, membebaskan karyawan manusia untuk pekerjaan yang lebih kreatif dan bernilai.
Keamanan yang ditingkatkan
AI dapat mengidentifikasi dan mengurangi ancaman atau anomali keamanan lebih cepat, dan dengan lebih akurat, daripada karyawan manusia. AI melakukan hal ini dengan terus memantau sistem untuk aktivitas yang tidak biasa, sistem ERP yang mendukung AI secara signifikan meningkatkan keamanan organisasi secara keseluruhan.
Menurut laporan terbaru dari IBM Institute for Business Value, 64% CEO mengatakan bahwa mereka menghadapi tekanan signifikan dari investor, kreditor, dan pemberi pinjaman untuk mempercepat adopsi AI. Tetapi lebih dari setengah bisnis belum memiliki pendekatan yang konsisten untuk implementasi. Dengan memilih sistem ERP yang cerdas dan melakukan implementasi yang bijaksana, organisasi-organisasi ini dapat memetik manfaat dari AI. Beberapa praktik terbaik untuk implementasi meliputi:
Tata kelola data yang cermat: Data yang digunakan untuk melatih dan menyetel AI yang berhasil dan dibangun khusus umumnya berkualitas tinggi, bebas dari kesalahan, dan disimpan dengan aman.
Infrastruktur yang dapat diskalakan: Baik ERP berkemampuan AI dihosting di cloud atau sebagai hybrid antara on-premise dan cloud, berinvestasi dalam infrastruktur TI yang dapat diskalakan membantu mendukung kemampuan AI tingkat lanjut.
Pemantauan berkelanjutan: Dengan memantau dan memperbarui sistem ERP berkemampuan AI secara teratur-atau melibatkan mitra pihak ketiga-organisasi dapat mempertahankan kinerja sistem dan memastikan kesuksesan jangka panjang.
Strategi integrasi yang dipertimbangkan dengan baik: Seperti halnya praktik implementasi ERP dan AI lainnya, strategi integrasi yang jelas dan selaras dengan tujuan bisnis inti biasanya membantu organisasi mewujudkan tujuan mereka.
Sumber daya
Bangun bisnis yang lebih tangguh dengan didukung solusi AI untuk manajemen aset dan rantai pasokan yang cerdas.
IBM Blueworks Live adalah SaaS untuk pemodelan proses bisnis.
Temukan solusi otomatisasi proses bisnis yang memberikan otomatisasi cerdas dengan cepat dengan alat kode rendah.
Catatan kaki
1 “Market Share Analysis: ERP Sofware, Worldwide”, Gartner, 01 Agustus 2023.
2 “Introducing next-generation AI and Microsoft Dynamics 365 Copilot capabilities for ERP”, Microsoft, 15 Juni 2023.
3 “SAP Mengumumkan New Generative AI Assistant Joule”, SAP, 26 September 2023.