利用新的数字业务模型及其提供的增长机会，迫使公司重新评估ERP在其制造策略中的作用。传统的ERP系统由于多年的定制而变得僵化，无法满足当今数字业务模型的规模扩展和增长需求。传统的ERP系统是为满足客户不断变化的需求而牺牲灵活性和响应能力的目的而专门构建的，旨在首先实现生产一致性。
通过采用基于业务案例的方法将机器学习和人工智能（AI）集成到其平台中，当今的ERP提供者可以填补传统ERP系统无法弥补的空白。
通过更强大的情报和洞察力消除传统的ERP差距
公司需要能够通过明智的决策快速响应意外，陌生和无法预见的难题，以使新的数字业务模型成功。今天，使用旧版ERP系统是不可能的。传统的IT技术堆栈和基于它们的ERP系统并非旨在提供最需要的数据。
一切都在快速变化。清晰，引人注目的业务模型及其相关策略的成功执行是所有成功的ERP实施共享的东西。可以在本地，云或托管管理服务（HMS）之间进行扩展的ERP平台为组织提供了所需的灵活性，使他们可以将增长计划置于IT约束之上。许多人已经采用了应用程序编程接口（API）方法来与旧版ERP系统集成，以获取这些系统提供的增量数据。在当今的多平台ERP系统时代，翻录和替换不如使用云优先平台重组整个IT体系结构以提高速度，扩展规模和提高客户透明度那样普遍。
当ERP系统不断学习时，新的业务模型将蓬勃发展。这是现代ERP平台的潜力与今天的传统对手之间最大的差距之一。云平台提供了更多的集成选项和更大的灵活性，以自定义应用程序并提高可用性，这是旧版ERP系统的最大缺点之一。通过提供AI和机器学习的见解来交付结果，现代ERP平台和应用程序可以使ERP系统及其对业务增长的贡献焕发青春。
以下是机器学习可以提高ERP性能的10种方法：
- ERP平台需要创建和增强自学习知识系统，以协调从车间到顶层以及整个供应商网络的AI和机器学习。拥有集成了核心ERP Web服务，应用程序和实时监控以将稳定的数据流提供给AI和机器学习算法的基于云的基础架构，可加快整个系统学习的速度。任何ERP平台集成路线图都需要包括API和Web服务，以与制造商之外的许多供应商和买方系统连接，同时与旧版ERP系统集成，以汇总和分析他们所生成的数十年数据。
- 虚拟代理有可能重新定义制造操作的许多领域，从按语音选择系统到高级诊断程序。 Apple的Siri，Amazon的Alexa，Google Voice和Microsoft Cortana可能会进行修改，以简化操作任务和流程，从而为复杂任务提供上下文指导和指导。虚拟代理商今天正在使用的一项任务示例是，指导生产工人按照物料清单的要求从正确的产品箱中进行选择。机械制造商正在试用语音代理，这些代理可以提供详细的工作说明，从而简化按订单配置和按订单生产的过程。亚马逊已经成功地与汽车制造商建立了合作伙伴关系，并且迄今为止赢得了最多的设计大奖。他们可以轻松地与机械制造商复制这种成功。
- 物联网（IoT）中的设计在数据结构级别上提供支持，以随着数据收集试点的上线和扩展实现快速胜利。ERP平台具有潜力，可以通过首先在数据结构级别进行支持设计来利用当今物联网设备正在生成的海量数据流。持续向AI和机器学习应用程序提供基于IoT的数据将弥合许多公司在追求新业务模型时当今面临的智能鸿沟。凯捷（Capgemini）提供了如下所示的物联网用例分析，着重介绍了如何进行生产资产维护和资产跟踪，这是等待发生的快速胜利。ERP平台可以通过设计IoT支持来加速它们。
- 人工智能和机器学习可以提供有关如何提高整体设备效率（OEE）的见解，而这是当今尚不明显的。制造商将欢迎有机会深入了解如何稳定整个车间的OEE性能并使其正常化。当ERP平台用作始终学习的知识系统时，来自机械和生产资产的实时监控数据可提供急需的洞察力，以了解需要改进的领域以及车间的良好状况。
- 将设计的机器学习算法设计为可追踪的，以预测哪个批次的供应商最有可能成为最高或最低质量的供应商。 机器学习算法擅长通过不断应用基于约束的算法来查找各种数据集中的模式。供应商的质量和交货进度绩效水平差异很大。使用机器学习，可以创建一个跟踪应用程序，该应用程序可以指示哪个供应商中风险最大的批次以及质量卓越的那些。
- 所有ERP供应商都需要关注他们如何通过使用AI和机器学习来帮助缩小PLM，CAD，ERP和CRM系统之间存在的配置差距。 最成功的产品配置策略依赖于基于生命周期的单个产品配置视图。他们能够缓解工程学如何使用CAD和PLM设计产品，销售和市场营销如何通过CRM出售产品以及制造如何使用ERP系统构建产品之间的矛盾。人工智能和机器学习可以启用配置生命周期管理，避免浪费时间和减少销售，从而简化流程中的CPQ和产品配置策略。
- 使用更高质量的数据可以提高需求预测的准确性，并基于基于机器学习的预测模型的见解，实现与供应商的更好协作。通过创建自学习知识系统，ERP提供者可以大大提高数据延迟率，从而提高预测准确性。考虑到销售，市场营销和促销计划，进一步调整了预测准确性。
- 通过分析机器级别的数据来确定何时需要更换给定的零件，从而减少设备故障并提高资产利用率。使用配备IP地址的传感器，可以在每台机器的运行状况级别上捕获稳定的数据流。ERP供应商有很大的机会捕获机器级数据，并使用机器学习技术通过使用生产车间的整个数据集来查找生产绩效模式。在机械故障导致销售损失的过程工业中，这一点尤其重要。炼油厂正在使用机器学习模型，该模型包含1,000多个与物料输入，输出和过程范围相关的变量，包括天气条件，以估计设备故障。
- 实施使用生产事件报告来预测装配线生产问题的自学习算法需要在所有ERP平台中进行。 今天，当地一家飞机制造商正在通过使用预测模型和机器学习来比较过去的事件报告来进行此操作。使用传统的ERP系统，这些问题将无法发现，并导致生产速度减慢甚至更糟，生产线必须停止。
- 通过使机器学习算法聚合，分析并不断从供应商检查，质量控制，退货授权（RMA）和产品故障数据中学习，来提高产品质量。所有ERP平台，尤其是基于云的平台均处于独特的位置，能够在产品的整个生命周期内进行扩展，并从供应商到客户捕获质量数据。对于传统的ERP系统，制造商最经常依靠按类型或由RMA引起的废料分析。现在该是关于产品为何失败的真相的时候了，机器学习可以提供实现目标的见解。
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