O avanço da tecnologia, principalmente no que tange à otimização de processos empresariais, não deve ser ignorado pelos gestores contemporâneos. Técnicas inteligentes para alavancar a performance operacional e alcançar a máxima produtividade são, sem dúvida, o futuro competitivo das organizações que perseguem a perenidade do negócio.
Nesse âmbito, chegou, portanto, a hora de falar sobre machine learning aplicado ao ERP! Se você ainda tem dúvidas a respeito da eficácia de incorporar mecanismos de inteligência artificial à sua empresa, encontrou o conteúdo certo. Neste post, você verá como soluções de machine learning podem ser aplicadas a um ERP, entendendo os impactos positivos dessa decisão. Preparado? Vamos lá!
De que forma o machine learning pode ser incorporado ao ERP?
Em tradução livre, machine learning significa “aprendizado de máquina”. Na prática, considerando o ambiente empresarial, o termo refere-se principalmente à automatização de modelos analíticos, descrevendo um novo método para a avaliação estratégica de dados.
O interesse pela inteligência do machine learning, no que diz respeito à missão de potencializar as operações do negócio, vem crescendo exponencialmente entre os gestores mais visionários. E não é para menos: o emprego dessa tecnologia permite uma análise mais robusta e complexa das informações empresariais, construindo resultados exatos de forma ágil e eficaz.
A incorporação do machine learning ao ERP, portanto, admite, a partir de padrões iniciais, o reconhecimento de situações recorrentes e a identificação de novas tendências de dados — favorecendo e endossando respostas e previsões.
Ao dispensar a intervenção humana para avaliar criticamente a massa de informações disponível, o machine learning também desponta como um excelente mecanismo para melhorar a performance e otimizar os recursos operacionais.
Quais são os impactos positivos do machine learning quando aplicado ao ERP?
As expectativas a respeito das novas tecnologias, principalmente no que compete às práticas de gestão mais eficientes, são bastante positivas. Em se tratando do machine learning, é possível destacar aspectos altamente benéficos relacionados à incorporação da inteligência ao sistema ERP. São eles:
Manutenção preventiva
A aplicação do machine learning, quando associada ao ERP, também é útil para otimizar os processos produtivos. A partir de dados suscitados por relatórios de produtividade por unidade de máquina, por exemplo, é possível observar padrões que indicam a necessidade de empreender ajustes preventivos na fábrica, evitando transtornos e prejuízos decorrentes de uma eventual paralisação de emergência.
Melhoria de processos logísticos
Quando incorporado, via ERP, à gestão dos processos logísticos, o machine learning contribui para que a operação de armazenagem e distribuição seja mais enxuta e eficiente.
A dialética estabelecida entre a assimilação de padrões e a identificação autônoma de novos cenários permite que haja otimização de estoques e rigoroso acompanhamento de desempenho, conferindo à análise de dados uma credibilidade que se ampara no que já aconteceu para prever o que acontecerá em seguida.
Otimização de recursos
Por otimização de recursos, entende-se todo o encadeamento de ações positivas que permitem e favorecem a alavancagem operacional, reduzindo a incidência de retrabalhos improdutivos, minimizando erros e reduzindo custos.
O machine learning aplicado ao ERP influencia a produtividade nos processos internos ao mesmo tempo em que agiliza os touchpoints com o mercado, produzindo, por exemplo, respostas pré-definidas diante de uma nova demanda do cliente — bastando, para isso, consultar os dados do histórico de pedidos ou reports armazenados.
Agora que você já conhece as robustas possibilidades do machine learning associado ao ERP, que tal entender um pouco mais sobre a maneira correta de reduzir seus custos operacionais? Veja como é possível diminuir gastos sem prejudicar o negócio.
