Интеграция ERP и больших данных: анализ данных в реальном времени и визуализация для принятия корпоративных интеллектуальных решений

В эпоху, когда данные воспринимаются как « новая нефть», система планирования общеорганизационных ресурсов претерпевает глубокую парадигму. Это больше не просто фоновая система, которая записывает транзакции и процессы отверждения, а эволюция в способность к глубокому слиянию с технологиями больших данныхОсознание в реальном времени, интеллектуальный анализ и визуальное представлениеКомпания управляет панорамой « Умный мозг». В основе этого слияния лежит использование технологий анализа данных в реальном времени и динамической визуализации для преобразования массивных и многоисточниковых активов данных в четкие инструкции по пониманию и действиям, которые приводят к интеллектуальным решениям предприятий и коренным образом изменяют модели принятия решений и конкурентоспособность предприятий.

Сущность слияния: переход от записи процесса к парадигме, управляемой данными

Основная ценность традиционных ERP заключается в стандартизации процессов и интеграции информации, которая в основном представляет собой структурированные транзакционные данные, регистрируемые задним числом. Технологии больших данных дают возможность обрабатывать массивные, высокоскоростные и разнообразные (в том числе неструктурированные данные) данные. Слияние этих двух знаменует собой переход ERP - систем от « инструментов оптимизации процессов» к « платформам для анализа ценности данных». Системы теперь могут поглощать и обрабатывать в режиме реального времени производственные сенсорные данные с устройств IoT, рыночные настроения из социальных сетей, информацию о местоположении из логистических GPS и эксплуатационные данные из журналов машин. Эта способность значительно сокращает пространственно - временную шкалу корпоративных решений: от опоры на ежемесячные и еженедельные отчеты для ретроспективного копирования до перспективного вмешательства и синхронной оптимизации на основе динамики в реальном времени на уровне минут или даже секунд.

Техническая архитектура: создание интеллектуального центра данных, объединяющего потоки

Достижение этого сдвига зависит от реконструкции базовой технической архитектуры. Современная интеллектуальная ERP - система строит центр обработки данных « потоковой партии».

На стороне « потока», благодаря интегрированному потоковому вычислительному движку, система может мгновенно обрабатывать и анализировать непрерывно генерируемые потоки данных в реальном времени (например, данные датчиков производственных линий, потоки онлайн - транзакций, динамика сортировки складов). Например, в момент, когда каждый продукт выходит из линии, его данные контроля качества анализируются в режиме реального времени, и как только обнаруживается аномальный режим, система может немедленно предупредить и приостановить соответствующие позиции, чтобы достичь контроля качества « вмешательства в вещи » вместо « последующего списания».

На стороне « партии» система использует мощную вычислительную силу платформы больших данных для глубокого анализа и моделирования осажденных исторических данных. Это включает в себя использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования срока службы устройств, выявления скрытых рисков в цепочке поставок с помощью корреляционного анализа или построения моделей сегментации клиентов для прогнозирования тенденций к покупке. Интеллектуальные модели, создаваемые пакетной обработкой, постоянно вводятся в процесс обработки потока в реальном времени, делая его анализ более предсказуемым. В конечном счете, все интегрированные и проанализированные данные в реальном времени и исторические данные преобразуются в интерактивные кабины пилотов, динамические графики и интеллектуальные отчеты с помощью мощных движков визуализации данных, которые обеспечивают поддержку принятия решений на разных уровнях в соответствии с их обязанностями.

Расширение возможностей принятия решений: визуальное понимание запускает точные действия

Сочетание анализа и визуализации данных в реальном времени напрямую приводит к интеллектуальным решениям в ключевых бизнес - сценариях, создавая беспрецедентную ценность.

В области управления цепочками поставок визуальная карта глобальной цепочки поставок больше не является статической картиной, а скорее живой системой, которая динамически отображает местоположение каждой партии материалов, предполагаемое время прибытия, затраты и статус соответствующего заказа. Алгоритмы Big Data в режиме реального времени оценивают влияние перегруженности портов, погодных явлений или геополитических рисков на несколько альтернативных маршрутов и визуализируют оптимальные варианты адаптации к чрезвычайным ситуациям для менеджеров, чтобы решения цепочки поставок перешли от пассивной реакции к активной навигации.

На уровне производства и эксплуатации заводские цифровые приборные панели - близнецы стали стандартным интерфейсом. Это больше не простая трехмерная модель, а визуальный интерактивный интерфейс, объединяющий различные данные, такие как потребление энергии в реальном времени, комплексная эффективность оборудования, линии движения людей и запасы незавершенных продуктов. Менеджеры, перетаскивая и буря, могут мгновенно определять узкие места, влияющие на общую эффективность оборудования, а система имитирует различные варианты оптимизации (такие как корректировка порядка выпуска, реорганизация команды) и прогнозы повышения эффективности, которые она может принести, на основе больших исторических данных, чтобы сделать сложные решения интуитивными и эффективными.

С точки зрения понимания клиентов и рынков, компании могут создавать визуальные панели, которые объединяют данные о продажах в режиме реального времени, одноэмоциональный анализ клиентов, горячие точки социальных сетей и динамику конкурентов. Маркетинговый сектор может визуально увидеть кривую изменения коэффициента конверсии клиентов в реальном времени и облако горячих слов обратной связи с общественным мнением в каждом регионе после того, как новая маркетинговая кампания будет запущена, чтобы в течение нескольких часов оценить эффективность кампании и решить, следует ли выделять дополнительные ресурсы для достижения гибкой оптимизации маркетинговой стратегии.

Перспективы на будущее: к самостоятельному принятию решений и экологической синергии

Заглядывая в будущее, интеграция ERP и Big Data будет развиваться в более интеллектуальном и автономном направлении. Текущая « Vision Insight Support Decision» постепенно перейдет к « автоматизированному исполнению решений на основе предустановленных правил». Например, когда система визуализации прогнозирует устойчивый рост цен на сырье в течение следующих 72 часов и уровень доверия превышает пороговый уровень, она может автоматически получить разрешение на выполнение директивы о закупках в пределах заданного бюджета и количества.

Дальнейший шаг вперед, будущая система прорвется через границы бизнеса и станет узлом совместного принятия решений в промышленной экологии. При условии обеспечения конфиденциальности и владения данными с помощью таких технологий, как блокчейн, ERP - системы основных предприятий могут безопасно обмениваться данными и проводить совместный анализ с системами партнеров вверх и вниз по течению. Визуальная панель больше не будет ограничиваться предприятием, но может представлять в режиме реального времени здоровье всей сети цепочки поставок, нагрузку на производственные мощности и тепловую карту риска, управлять экологическим уровнем скоординированного прогнозирования и коллективной оптимизации, чтобы достичь скачка от корпоративного интеллекта до группового интеллекта.

Конечно, эта глубокая интеграция также предъявляет более высокие требования к возможностям корпоративного управления данными, межсекторальному резерву талантов и организационной культуре принятия решений. Тем не менее, тенденция уже ясна: когда ERP - системы успешно интегрируют технологии больших данных, анализа и визуализации в реальном времени, они дают предприятиям свет на будущее, основанное на данных и интеллекте в реальном времени. Принятие решений, таким образом, станет более быстрым, более точным и более уверенным.