The Intelligent ERP
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The Intelligent ERP

Introduzione

Definizioni generali

Fino ad oggi i flussi operativi dei sistemi ERP sono stati creati da progetti che si basavano sull’esperienza umana, una evoluzione di processi dovuta quindi all’intelligenza “esperienziale” diretta.
Da oggi entrano in campo nuovi elementi.

AI (Artificial Intelligence)
È il termine generico con cui si indicano tutti i sistemi che cercano di imitare l’intelligenza umana, ossia software e dispositivi tecnologici con capacità di ragionamento simili all’essere umano.

Machine Learning (ML)
È un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale in cui gli algoritmi riescono ad apprendere o migliorare le performance in base ai dati che utilizzano, quindi migliorano con il tempo, esattamente come il cervello umano. Utilizza algoritmi tradizionali per analizzare i dati, apprende da essi e in base a questo apprendimento prende delle decisioni.
Le tecniche sono principalmente tre:
1. apprendimento supervisionato (supervised learning)
2. apprendimento non supervisionato (self-supervised)
3. apprendimento con rinforzo (unsupervised learning reinforcement learning)

Deep learning (DL)
Tecniche di ML con cui gli algoritmi costituiscono reti neuronali multi-livello ed elaborando grandi quantità di dati sono in grado di esercitarsi da soli per eseguire specifici task. Ha quindi algoritmi variabili, struttura cioè gli algoritmi in modo da generare una rete neurale artificiale che apprende dai dati e prende decisioni in autonomia.

Natural Language Processing (NLP)
Ossia elaborazione del linguaggio naturale, con cui si intendono algoritmi di intelligenza artificiale in grado di analizzare, rappresentare e quindi comprendere il linguaggio naturale.

L’intelligenza nell’ERP

Potenziali campi di applicazione dell’IA nell’impresa

Una delle applicazioni principali dell’automazione attraverso l’IA è la robotizzazione delle operazioni d’ufficio ripetitive e a zero valore aggiunto. Ciò significa che i processi che richiedono tempo e lavoro umano ripetitivo, come l’inserimento di dati o la classificazione di documenti, possono essere automatizzati attraverso l’uso di semplici algoritmi di intelligenza artificiale.

Un’altra area in cui l’IA può essere utilizzata è la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati (Big Data) generati da processi aziendali. Questi dati possono essere utilizzati per ottenere una migliore comprensione dei comportamenti dei clienti, delle tendenze di mercato e dei modelli di consumo, tra gli altri fattori.

L’analisi dei dati può essere ulteriormente migliorata attraverso l’utilizzo della Business Intelligence, una serie di strumenti e tecniche per l’analisi dei dati aziendali.

L’IA può essere utilizzata per identificare e analizzare i dati, fornendo informazioni utili per prendere decisioni aziendali.

Il document understanding basato su intelligenza artificiale consente inoltre di gestire in modo efficiente grandi quantità di documenti, interpretando automaticamente il loro contenuto e consentendo una gestione e classificazione automatica più rapida ed efficiente.

L’integrazione di software di Machine Learning o reti neurali di Intelligenza Artificiale (Deep Learning) può aiutare a scoprire come gestire meglio o automatizzare alcuni processi aziendali. Questi algoritmi possono analizzare grandi quantità di dati per identificare modelli e fornire previsioni sulle performance del business.

L’IA può anche interagire con l’IoT (Internet of Things) e la Realtà Aumentata (AR), ad esempio utilizzando strumenti come Company Oversense. Questi strumenti consentono di integrare i dati provenienti dai dispositivi IoT in tempo reale e di visualizzare informazioni utili in AR.

L’IA può anche utilizzare il web per acquisire informazioni esterne utili per l’attività aziendale, come dati sui mercati e sulle condizioni meteorologiche. Questi dati possono essere elaborati per fornire informazioni utili sulle scelte aziendali. L’IA può anche dialogare con i dispositivi attraverso diverse interfacce, come le interfacce vocali. Ciò significa che i dipendenti possono interagire con i sistemi aziendali in modo più naturale e intuitivo, semplificando il lavoro quotidiano.

Infine, l’IA può essere utilizzata per creare una supply chain completamente digitale, in cui ogni processo e ogni sistema sono collegati tra loro. Ciò significa che le informazioni possono essere scambiate in modo più efficiente e che l’attività aziendale può essere monitorata e ottimizzata in modo più accurato. Questo è possibile se i sistemi ERP delle imprese sono predisposti per il dialogo con il mondo esterno, ad esempio tramite tecnologie di “web service rest”.

 

L’architettura di un ERP aperto al futuro

Un primo passo per portare valore ai nostri clienti attraverso l’applicazione dell’intelligenza artificiale all’interno di un ERP è la trasformazione della sua struttura tecnologica standard in modo che il sistema, pur rimanendo iper-protetto verso intrusioni esterne, sia “aperto”, ossia predisposto a interagire con altri software e a gestire ciò che di utile proviene dal mondo esterno.

La nuova versione di SAM ERP2

Con il rilascio della versione 6.0, la soluzione ERP di Centro Software, che fino ad oggi rappresentava già uno dei più completi sistemi di gestione e pianificazione di tutte le risorse dell’impresa, è diventata una piattaforma in grado di accompagnare le imprese nell’intero processo di digitalizzazione dei prossimi anni.

Il salto tecnologico realizzato dalla nuova versione 6.0, in particolare anche tramite i web service di tipo “Rest”, ha infatti aperto il software di gestione aziendale all’evoluzione presente e futura: l’ERP non è ora soltanto un sistema di gestione e pianificazione di tutte le risorse, ma si è trasformato in una piattaforma che permette di interagire con tutti gli altri ERP della filiera produttiva e commerciale, di integrarsi con i diversi sistemi di intelligenza artificiale (AI), business intelligence (BI), Internet of Things (IOT), ecc., consentendo inoltre di utilizzare le funzionalità dell’ERP da qualsiasi dispositivo e con qualsiasi forma di interfaccia, attuale e futura.

L’ERP del futuro sarà quindi un gestore di processi sempre più integrato e automatizzato che, oltre ad eseguire le attività di ogni reparto in modo sempre più rapido e sempre più connesso con le attività degli altri reparti, sfruttando le competenze e le esperienze che la software house ha saputo cogliere e inserire nei processi standard del software (intelligenza esperienziale umana), e oltre ad essere sempre più parametrizzabile per potersi adattare nel modo più semplice e più veloce alle migliori configurazioni organizzative dei diversi settori industriali, contribuirà a una contemporanea evoluzione della propria intelligenza in 8 direzioni:
1) robotizzando operazioni d’ufficio ripetitive e a zero valore aggiunto
2) raccogliendo dai propri processi tutti i possibili dati utili (Big Data)
3) estraendo valore da tutte le informazioni disponibili con la Business Intelligence
4) integrando software di Machine Learning o reti neurali di Intelligenza Artificiale (Deep Learning) per scoprire come gestire meglio o automatizzare alcuni processi
5) interagendo con il mondo dell’IOT (Internet of Thing) e della Realtà Aumentata (ad es. Company Oversense)
6) caricando e utilizzando in modo automatico tutte le informazioni messe a disposizione in tempo reale dal web (mercati, meteo, ecc.)
7) dialogando in senso verticale con qualsiasi dispositivo o apparato, con qualsiasi forma di interfaccia attuale e futura (ad es. interfacce vocali)
8) dialogando in senso orizzontale lungo tutta la catena del valore “Supply Chain” con qualsiasi ERP, o sistema gestionale, o altro software, o semplice servizio secondo le logiche Industry 4.0, o con la nascente pubblica amministrazione digitale

 

I robot RPA, primi passi per inserire l’AI nei flussi dell’ERP

L’utilizzo dei nuovi “Robot Software” RPA (Robotic Process Automation) consente di iniziare a innestare i primi frammenti di intelligenza sia nell’ERP che in tutti i processi aziendali.

I nuovi “Robot Software” RPA sono infatti piccoli software intelligenti che potenziano il lavoro umano, imparando a svolgere velocemente, senza errori, le attività più noiose e ripetitive di ogni processo d’ufficio, senza sostituire completamente l’operatore umano, ma riducendo i costi e portando a un livello mai visto la produttività personale e aziendale.

RPA è una tecnologia che interagisce con l’interfaccia grafica del computer proprio come farebbe qualsiasi utente manualmente: vede, elabora, agisce, ossia vede lo schermo, capisce e decide cosa fare, interagisce con dati e applicazioni.

Ai Robot viene così delegata l’attuazione dei processi umani che prevedono, ad esempio, il controllo di grandi quantità di dati e/o il loro semplice inserimento nel sistema informativo.

Adottare una soluzione di RPA significa quindi permettere al personale di dedicarsi a mansioni più strategiche, in cui l’apporto umano è più importante (ad es. la relazione con il cliente o il business partner), e liberare le persone da attività ripetitive che richiedono molto tempo ma che non hanno particolare valore aggiunto.

Ad esempio: Apertura di e-mail e allegati, Login ad applicazioni web, Spostamento di file e cartelle, Copia e incolla, Compilazione dei moduli dal database, Raccolta di statistiche sui social media, Estrazione di dati strutturati da documenti, Esecuzione di calcoli, Connessione alle API di sistema, Elaborazione decisioni / regole “if / then”, Scraping dati dal web.

 

Esattamente come un operatore umano un Robot RPA quindi:
• lavora con qualsiasi applicazione, proprio come farebbero utenti reali
• passa da un ambiente all’altro, proprio come un utente lavora su più applicazioni
• realizza la convalida dei dati, prendendo decisioni basandosi su regole predefinite

In più:
• si integra con software di intelligenza artificiale, riconoscimento vocale, ecc.
• può lavorare 24 ore per 7 giorni per 365 giorni l’anno, sempre attivo, senza pause

SAM ERP2 Plus: per un sistema completamente digitalizzato

La trasformazione digitale per le imprese oggi è indispensabile, ma per fortuna gli strumenti con cui attuarla (software e tecnologie) sono già disponibili e consentono di automatizzare tutti i processi.

 

La versione SAM ERP2 PLUS si differenzia dalla concorrenza grazie all’utilizzo integrato dell’RPA ROBOTIC PROCESS AUTOMATION, una tecnologia che consente di robotizzare molte delle operazioni ripetitive a scarso valore aggiunto che il personale che lavora in ufficio svolge ogni giorno.

Grazie alla RPA, il software ERP può automatizzare già da subito una vasta gamma di attività, liberando i collaboratori da lavori che dovrebbero appunto fare i robot, come ad esempio:

• leggere mail e caricare automaticamente ordini o offerte
• caricare listini fornitori navigando nel web
• gestire automaticamente le non conformità
• caricare e verificare automaticamente rendiconti bancari
• conciliare le partite contabili
• quadrare i fogli presenza
• ecc.

Ciò significa che il personale può concentrarsi su attività più gratificanti e strategiche, come l’interazione con i clienti o la progettazione di nuovi prodotti e servizi.

Ma i vantaggi della RPA non si fermano qui. Grazie all’automazione, l’ERP può eseguire le attività in modo ancora più veloce e preciso, anche 24H 7/7 gg, riducendo gli errori e aumentando l’efficienza complessiva.

 

L’automazione dei lavori d’ufficio ripetitivi, e che spesso coinvolgono moli importanti di dati, possibilità fino ad oggi sottovalutata, consente di risparmiare sui costi operativi e di aumentare la produttività complessiva dell’azienda in modo analogo a quanto si sta realizzando negli ultimi anni con l’automazione industriale dei processi.

Liberando i collaboratori da attività ripetitive, si riduce la necessità di assumere ulteriori dipendenti per coprire le stesse attività e si aumenta la produttività del personale esistente.

SAM ERP2+ è inoltre potenziato anche attraverso l’estesa applicazione del document understanding basato su intelligenza artificiale, che consente di auto apprendere come estrare le informazioni da infinite tipologie di documenti inserendole automaticamente nei processi ERP.

Anche la catalogazione di grandi quantità di documenti è così resa più rapida ed efficiente grazie al contributo dell’AI.

Tutte queste tecnologie combinate creano un software ERP avanzato e innovativo che offre un vantaggio competitivo alle imprese.

Il sistema ERP impara i flussi tramite i BOT (RPA) e li documenta con il BPM

È infine oggi possibile immaginare anche una integrazione tra RPA e BPM per poter trarre un beneficio completo da ciò che l’operatore esegue. In sintesi:

1. L’RPA dopo essere stato inizialmente configurato, osserva il lavoro dell’operatore
2. Dopo un certo numero di osservazioni può iniziare a provare a lavorare, con % di soglie di errore, e viene corretto dall’uomo
3. Dopo “n+n” osservazioni e un numero “c” di correzioni (impara dagli errori che gli vengono segnalati dall’uomo, perché non ci si può permettere di fare errori in una realtà aziendale), quando arriva a un certo livello di precisione può lavorare da solo segnalando i casi dubbi
4. A questo punto può anche interagire con BPM per documentare eventualmente le procedure

Costruire i “Big Data” per Machine Learning e Deep Learning.

È chiaro che in assenza di dati storici le funzioni di ML e DL non possono lavorare, pertanto, a differenza dei dati strutturati che compongono le tabelle relazionali dei data base, su cui si basano i processi gestiti con le funzioni dell’ERP (e che sono per lo più inseriti o comunque gestiti dall’operatore umano), per poter invece utilizzare in modo completo le funzioni di ML e soprattutto di Deep Learning è necessario iniziare a raccogliere i dati in modo più ampio e approfondito, ossia creare quei Big Data su cui gli algoritmi possono poi lavorare, e questo può richiedere tempistiche variabili che sono correlate alla complessità dei processi stessi dell’impresa.

 

Il futuro della digitalizzazione e l’Hyperautomation

Per completare il quadro in cui si collocano gli strumenti di intelligenza artificiale di cui si è accennato è utile aggiungere il concetto di “iperautomazione”, che non è solo un modo più attraente di definire l’automazione, ma una nuova frontiera dell’innovazione digitale, l’automazione intelligente dei processi.

È infatti in quest’ambito che si può collocare anche il nostro SAM ERP2+.

Siamo pronti per il next normal?
Se a seguito della crisi economica del 2007-2008 si poteva parlare di new normal, il periodo post pandemico e incerto che stiamo vivendo attualmente non può essere più descritto in un’ottica di stabilità, ma piuttosto di mutamento continuo. Next normal è il termine coniato da McKinsey per definire questa nuova e sfidante normalità.

Se già da diversi anni le aziende hanno intrapreso un percorso più o meno spinto di digital transformation, il next normal impone loro di reinventare la propria strategia digitale con l’obiettivo di:
1. rendere ancora più efficienti i processi interni ed esterni
2. migliorare il processo decisionale
3. ridurre il più possibile sprechi, costi superflui e inefficienze
4. e (non da ultimo) liberare le potenzialità di ciascun dipendente per portare valore aggiunto all’azienda.

Non si tratta solo di automatizzare delle attività, ma l’esigenza è quella di automatizzare interi processi aziendali così da apportare valore di lungo termine, ripensando se necessario anche l’intera organizzazione.

Definizione di hyperautomation
Il concetto di Hyperautomation si è diffuso in tutto il mondo alla fine del 2019, quando Gartner lo ha inserito per la prima volta tra i 10 principali trend tecnologici strategici per gli anni successivi. Non si tratta di una tecnologia, bensì di
[…] un approccio disciplinato e business-driven che le organizzazioni utilizzano per identificare, controllare e automatizzare in modo rapido il maggior numero di processi aziendali utilizzando la tecnologia.

Grazie all’utilizzo coordinato di soluzioni e tecnologie avanzate come Robotic Process Automation (RPA), Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Business Process Management (BPM), l’Intelligent Automation consente a ogni azienda di “fare le cose in modo diverso” e “fare cose diverse” secondo la logica per cui tutto ciò che può essere automatizzato, sarà automatizzato.

Non è soltanto automazione, è molto di più…
La base di partenza e le prime tecnologie abilitanti sono le soluzioni che abbiamo imparato a conoscere e applicare molto bene: il BPM e l’RPA.
• Il Business Process Management ha come obiettivo l’ottimizzazione di un processo nel suo insieme e l’automazione ne rappresenta solo una piccola componente.
• Con l’introduzione della Robotic Process Automation si punta all’automazione specifica di singoli task ripetitivi attraverso robot software che replicano le operazioni più noiose e a scarso valore aggiunto eseguite da un operatore umano. Operando più rapidamente e senza errori.
• Il passo successivo è la capacità dell’RPA di dialogare e integrare tra loro business application diverse, senza la necessità di intraprendere complessi processi IT. Ed ecco che ad essere automatizzati non sono più solo i singoli task, ma anche veri e propri workflow trasversali.
• Con la democratizzazione di questi strumenti, mettendoli nelle mani anche di utenti non-IT, la visione si è ampliata ancora di più. L’AI e il machine learning identificano i processi e i task di cui è “fatta” l’azienda, aiutano a gestire processi complessi lungo il loro svolgimento e introducono strumenti per il monitoraggio e l’orchestrazione di un numero potenzialmente elevatissimo di digital workers.

Ecco perché non possiamo più chiamarla “automazione”, ma serve il necessario suffisso “-iper”.

Perché è diventata uno dei principali trend?

Sempre secondo Gartner “l’iperautomazione è passata dall’essere un’opzione a una condizione di sopravvivenza” e rappresenta un “fattore chiave che consentirà alle aziende di raggiungere l’eccellenza operativa” e un conseguente risparmio sui costi operativi del 30% entro il 2024, in tutti i settori.

Come già detto, dunque, l’hyperautomation è il processo di applicazione di tecnologie di avanzate per automatizzare compiti, identificando e gestendo quanto più rapidamente possibile il maggior numero di processi.

I principali vantaggi dell’automazione intelligente
L’avvento dell’hyperautomation porta numerosi benefici:

1. rende competitivi il business e l’intera organizzazione aziendale
2. mette il boost all’efficienza di processi e servizi
3. consente l’automazione end-to-end di operazioni aziendali complesse
4. rompe i temibili silos aziendali
5. favorisce la proficua collaborazione uomo-informazioni-macchina.

Contare sull’hyperautomation permette un’elaborazione più veloce e accurata in tempo reale di set di dati strutturati e non strutturati e anche una maggior qualità delle decisioni guidate dai dati e della business intelligence.

Per l’azienda che l’adotta significa anche una migliore visibilità e una migliore esperienza del cliente e gestione della supply chain.

Con l’Hyperautomation il futuro del lavoro non è costituito da compiti svolti da robot, ma dalla re-immaginazione del lavoro come fatto dai dipendenti con la tecnologia: gli esseri umani sono i decisori chiave che utilizzano la tecnologia per interpretare i big data e applicare le intuizioni al loro lavoro quotidiano.

Scopri le funzioni di SAM ERP2