Perniagaan memanfaatkan faedah ERP dipacu AI
Teknologi kecerdasan buatan telah membawa penemuan besar dalam perisian ERP, yang perlu diketahui oleh semua syarikat.
Sama ada pemimpin perniagaan sedang mencari teknologi baharu untuk meningkatkan kecekapan, atau mereka sudah biasa dengan perisian perancangan sumber perusahaan (ERP) tetapi merasakan sudah tiba masanya untuk mencari pembekal baharu, pilih It's sukar untuk mengetahui syarikat mana yang perlu dipercayai. Terdapat beratus-ratus produk di pasaran, masing-masing dengan kebaikan, keburukan dan titik harga yang berbeza.
Mereka berharap dapat mencari pembekal ERP yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan kualiti produk. Kepintaran buatan mempunyai banyak faedah untuk perisian ERP:
• Teknologi kecerdasan buatan boleh menambah baik cara perisian ERP memproses dan menganalisis data. Ia mampu menganalisis rangkaian set data yang lebih luas, sekali gus memberikan cerapan data yang lebih baik dari segi masa nyata dan ketepatan. Menggunakan kecerdasan buatan, syarikat boleh menganalisis gelagat pembelian pelbagai jenis pelanggan dan kemudian menyesuaikan inventori dengan keperluan mereka. Ini amat penting untuk pengeluar.
• Kepintaran buatan juga membantu dalam automasi. Teknologi kecerdasan buatan boleh meningkatkan prestasi ERP melalui automasi proses. Kecerdasan buatan boleh belajar dan membuat keputusan termaklum, memperkemas tugas seperti perakaunan dan pengurusan gaji. Apabila disepadukan dengan sistem ERP, AI boleh mengenal pasti proses yang tidak cekap dan mencadangkan penyelesaian penjimatan kos. Kecerdasan buatan juga boleh melakukan diagnosis ramalan dan mengurangkan pembaziran sumber.
• Mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan ke dalam sistem ERP juga boleh memberi manfaat kepada pengoptimuman pengalaman pengguna. Ia boleh belajar daripada pengguna dan memudahkan perisian, dengan cara yang sama ia meningkatkan penggunaan telefon pintar. Dengan memudahkan interaksi dengan sistem ERP yang kompleks, dsb., pengalaman pengguna boleh dipertingkatkan, sekali gus meningkatkan aplikasi teknologi kecerdasan buatan.
Setelah anda memahami kepentingan memastikan penyelesaian ERP anda menggunakan kecerdasan buatan, adalah penting untuk mencari vendor yang menawarkan penyelesaian yang anda cari. Cukup sukar untuk memisahkan gandum daripada sekam, tetapi walaupun antara sistem ERP berprestasi terbaik, masih terdapat perbezaan utama yang perlu dipertimbangkan. Apabila memilih ERP, pemimpin perniagaan harus memastikan untuk mengambil kriteria yang diterangkan dalam artikel ini sebagai pertimbangan.
1. Keperluan perniagaan dan pemadanan fungsi
Sesetengah sistem ERP sangat serba boleh dan boleh digunakan oleh syarikat dalam hampir mana-mana industri. Perbandingan SAPERP dan InforM3 ini memberikan contoh yang baik. Dengan membandingkan SAPERP, suite perisian yang sesuai untuk mana-mana perusahaan besar, dengan InforM3 yang lebih khusus, laporan itu dengan jelas menunjukkan sama ada ERP tujuan am mencukupi untuk memenuhi keperluan banyak perusahaan.
2. Ciri Utama
Menilai ciri utama setiap sistem ERP boleh dibuat lebih mudah dengan bermula dengan mengenal pasti industri dan keperluan syarikat tertentu . Walau bagaimanapun, terdapat beberapa modul yang diperlukan oleh setiap perniagaan. Perisikan perniagaan, analisis data dan keselamatan maklumat adalah penting dalam semua industri. Setiap syarikat boleh mendapat manfaat daripada ERP dengan alat pelaporan pengguna akhir yang mudah diakses, reka bentuk UI dan UX yang ringkas.
3. Jumlah Kos Pemilikan
Kos pemilikan sistem ERP berbeza-beza bergantung pada model penggunaan, begitu juga pulangan yang dijangkakan atas pelaburan (ROI). ERP di premis memerlukan perniagaan membayar pendahuluan untuk perkakasan dan perisian yang diperlukan untuk menjalankan sistem. Syarikat itu juga akan menanggung kos pelaksanaan sistem, penyesuaian, naik taraf dan sokongan, serta memastikan keselamatan sistem. ERP berasaskan awan mempunyai kos pemilikan yang jauh lebih rendah dan selalunya memberikan pulangan pelaburan yang lebih baik.
4. Skop dan kebolehskalaan awal
Perniagaan bersaiz sederhana tidak perlu membayar untuk ciri yang disesuaikan secara khusus untuk perniagaan yang lebih besar. Walaupun menyempitkan pilihan dan keupayaan ERP anda akan dikenakan bayaran, mengembangkan perniagaan anda memerlukan mencipta semula keseluruhan proses memilih penyedia ERP. Penyelesaian ideal boleh dikembangkan apabila perniagaan berkembang ke pasaran baharu atau menggunakan teknologi lain.
5. Reputasi Pembekal
Pemimpin perniagaan hanya perlu mempertimbangkan ERP daripada pembekal yang telah berada dalam dunia perniagaan selama bertahun-tahun dan telah menubuhkan sebuah penyelesaian yang baik. Mereka seharusnya mengharapkan untuk bekerjasama dengan syarikat semasa fasa penggunaan awal dan semasa fasa peningkatan, kemas kini dan pengembangan. Vendor yang mempunyai reputasi untuk perkhidmatan pelanggan yang lemah, atau yang belum cukup lama wujud untuk menjamin ia akan bersedia membantu apabila perniagaan bersedia untuk meningkatkan skala, tidak akan mengurangkannya. Pilih pembekal yang bereputasi.
Teknologi kecerdasan buatan menjadikan ERP lebih berkesan berbanding sebelum ini. Walau bagaimanapun, sukar untuk memilih yang betul. Terdapat banyak penyelesaian ERP yang tersedia, walaupun semuanya tidak menggunakan teknologi kecerdasan buatan. Malangnya, tidak semua perniagaan syarikat dan pemimpin IT mempunyai masa yang mencukupi untuk membandingkan setiap vendor. Jika ini berlaku, penyelesaian yang paling praktikal dan kos efektif ialah bekerja dengan perunding perisian perniagaan, jadi jangan takut untuk meminta bantuan.
Atas ialah kandungan terperinci Perniagaan memanfaatkan faedah ERP dipacu AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1393
52
1207
24
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
