Unternehmen nutzen die Vorteile von KI-gestütztem ERP
Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat zu großen Durchbrüchen in der ERP-Software geführt, worüber sich alle Unternehmen im Klaren sein müssen.
Ob Unternehmensführer auf der Suche nach neuen Technologien zur Effizienzsteigerung sind oder ob sie bereits mit ERP-Software (Enterprise Resource Planning) vertraut sind, aber das Gefühl haben, dass es an der Zeit ist, sich nach einem neuen Anbieter umzusehen, kann es schwierig sein, sich für ein Unternehmen zu entscheiden, dem sie vertrauen können. Es gibt Hunderte von Produkten auf dem Markt, jedes mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen und unterschiedlichen Preisen.
Sie hoffen, einen ERP-Anbieter zu finden, der künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Produktqualität einsetzt. Künstliche Intelligenz hat viele Vorteile für ERP-Software:
• Künstliche Intelligenz kann die Art und Weise verbessern, wie ERP-Software Daten verarbeitet und analysiert. Es ist in der Lage, ein breiteres Spektrum an Datensätzen zu analysieren und bietet so bessere Dateneinblicke in Bezug auf Echtzeit und Genauigkeit. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Unternehmen das Kaufverhalten verschiedener Kundentypen analysieren und dann den Lagerbestand an ihre Bedürfnisse anpassen. Dies ist besonders wichtig für Hersteller.
• Künstliche Intelligenz hilft auch bei der Automatisierung. Künstliche Intelligenz kann die ERP-Leistung durch Prozessautomatisierung verbessern. Künstliche Intelligenz kann lernen und fundierte Entscheidungen treffen und so Aufgaben wie Buchhaltung und Gehaltsabrechnung rationalisieren. Bei Integration in ein ERP-System kann KI ineffiziente Prozesse identifizieren und kostensenkende Lösungen vorschlagen. Künstliche Intelligenz kann auch prädiktive Diagnosen durchführen und die Ressourcenverschwendung reduzieren.
•Die Integration künstlicher Intelligenztechnologie in ERP-Systeme kann auch zur Optimierung der Benutzererfahrung beitragen. Es kann von Benutzern lernen und Software vereinfachen, genauso wie es die Smartphone-Nutzung verbessert. Durch die Erleichterung der Interaktion mit komplexen ERP-Systemen usw. kann das Benutzererlebnis verbessert und dadurch die Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz verbessert werden.
Sobald Sie verstehen, wie wichtig es ist, sicherzustellen, dass Ihre ERP-Lösung künstliche Intelligenz nutzt, ist es wichtig, einen Anbieter zu finden, der die von Ihnen gesuchte Lösung anbietet. Es ist schwer genug, die Spreu vom Weizen zu trennen, aber selbst zwischen den leistungsstärksten ERP-Systemen gibt es immer noch wichtige Unterschiede, die es zu berücksichtigen gilt. Bei der Auswahl eines ERP sollten Unternehmensleiter unbedingt die in diesem Artikel beschriebenen Kriterien berücksichtigen.
1. Geschäftsanforderungen und Funktionsabgleich
Einige ERP-Systeme sind äußerst vielseitig und können von Unternehmen nahezu jeder Branche eingesetzt werden. Ein gutes Beispiel liefert dieser Vergleich von SAPERP und InforM3. Durch den Vergleich von SAPERP, einer Software-Suite, die für jedes große Unternehmen geeignet ist, mit dem spezialisierteren InforM3 zeigt der Bericht deutlich, ob ein Allzweck-ERP ausreicht, um die Anforderungen vieler Unternehmen zu erfüllen.
2. Hauptmerkmale
Wenn Sie zunächst die Branche und die spezifischen Unternehmensanforderungen identifizieren, können Sie die Hauptmerkmale jedes ERP-Systems einfacher bewerten. Es gibt jedoch einige Module, die jedes Unternehmen benötigt. Business Intelligence, Datenanalyse und Informationssicherheit sind in allen Branchen wichtig. Jedes Unternehmen kann von einem ERP mit leicht zugänglichen Reporting-Tools für Endbenutzer und einfachem UI- und UX-Design profitieren.
3. Gesamtbetriebskosten
Die Betriebskosten eines ERP-Systems variieren je nach Einsatzmodell, ebenso wie der erwartete Return on Investment (ROI). Bei On-Premise-ERP müssen Unternehmen im Voraus für die zum Betrieb des Systems erforderliche Hardware und Software bezahlen. Das Unternehmen trägt außerdem die Kosten für Systemimplementierung, Anpassung, Upgrades und Support und gewährleistet die Sicherheit des Systems. Cloudbasiertes ERP hat wesentlich geringere Betriebskosten und bietet oft eine bessere Kapitalrendite.
4. Anfänglicher Umfang und Skalierbarkeit
Mittelständische Unternehmen sollten nicht für Funktionen bezahlen müssen, die speziell auf größere Unternehmen zugeschnitten sind. Während die Einschränkung Ihrer ERP-Optionen und -Funktionen mit Kosten verbunden ist, erfordert die Erweiterung Ihres Geschäfts eine Neugestaltung des gesamten ERP-Anbieterauswahlprozesses. Eine ideale Lösung kann erweitert werden, wenn das Unternehmen in neue Märkte expandiert oder andere Technologien einführt.
5. Ruf des Lieferanten
Unternehmensführer sollten nur ERP-Lösungen von Lieferanten in Betracht ziehen, die seit vielen Jahren in der Geschäftswelt tätig sind und sich einen guten Ruf erarbeitet haben. Sie sollten damit rechnen, während der ersten Bereitstellungsphase sowie während Upgrades, Updates und Erweiterungsphasen mit dem Unternehmen zusammenzuarbeiten. Ein Anbieter, der für seinen schlechten Kundenservice bekannt ist oder der einfach noch nicht lange genug dabei ist, um zu garantieren, dass er da ist, um zu helfen, wenn das Unternehmen zur Skalierung bereit ist, wird sich nicht durchsetzen können. Wählen Sie einen seriösen Lieferanten.
Technologie der künstlichen Intelligenz macht ERP effektiver als je zuvor. Allerdings ist es schwierig, das Richtige auszuwählen. Es gibt viele ERP-Lösungen, auch wenn nicht alle auf der Technologie der künstlichen Intelligenz basieren. Leider haben nicht alle Unternehmens- und IT-Führungskräfte genug Zeit, alle Anbieter zu vergleichen. In diesem Fall ist die Zusammenarbeit mit einem Berater für Unternehmenssoftware die praktischste und kostengünstigste Lösung. Scheuen Sie sich also nicht, um Hilfe zu bitten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUnternehmen nutzen die Vorteile von KI-gestütztem ERP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
