fb
IT Systems 5/2024 AI a Business Intelligence Plánování a řízení výroby 15. 6. 2024 9:46

Jak prakticky využít potenciál AI ve výrobní firmě

Svět technologií se dnes točí kolem středobodu jménem AI. Ano, už delší dobu to je buzzword, který je skloňován v sou­vi­s­los­ti s téměř každým tech­no­lo­gic­kým pokro­kem. Mluví se o umělé inteligenci, stro­jo­vém učení, generativní umělé inteligenci, chatbotech, voicebotech i autonomních robotech. Je potřeba si ale na rovinu říct, kolik z nás vlastně ví, co tyto formy chytrých pomocníků v praxi dělají. Nebo možná ještě lépe, v jakých reálných situacích nám vlastně pomohou. A je to skutečně pomoc?

Všichni dnes cítíme, že potenciál AI je velký, ale praktické využití zatím často pokulhává a právě schopnost přetavit umělou inteligenci do praktických a přínosných nástrojů či řešení je stále častějším problémem. Proto bych v tomto textu rád opustil vzdušné zámky a ukázal dva příklady využití AI v prostředí výrobních firem, které jsou realizovatelné a hlavně funkční.

Konfigurace nabídky

Představme si, že máme výrobní firmu a rádi bychom ulevili obchodníkům a technickým specialistům při procesu shromažďování požadavků klientů pro konfiguraci správné nabídky a její předložení klientovi ve správném formátu. Cílem využití AI je v tomto případě zrychlení procesu a vytvoření prostoru pro obchodníky, kteří se budou moci více soustředit na vyhledávání a akvizici nových klientů.

Tento proces je ve výrobní firmě vhodný pro zapojení AI hned z několika důvodů. V první řadě je důležité si uvědomit, že výrobní firmy v 80 % obchodují se stabilními zákazníky, kde se spolupráce opakuje, a tedy i v objednávkách se často objevují stejné produkty či sestavy. Jde tím pádem přesně o ten typ procesu, kde je ten správný prostor pro zrychlení a zefektivnění práce pomocí automatizace a AI.

Proč ještě dává smysl využít v tomto procesu AI?

  • Současný proces je složitý, zdlouhavý.
  • Žádá si zapojení několika rolí a dovedností.
  • Lze v něm udělat spoustu „lidských chyb“ a způsobit neprofitabilitu zakázky či odmítnutí zákazníka z pohledu neschopnosti sestavit správný produkt.
  • Je v něm evidentní prostor pro zlepšení kvality práce a výstupů.
Pro zdárné fungování AI je nutné mít data na správných místech v systémech, které je spravují. A že spolu tyto systémy musí správně komunikovat.

Pro zdárné fungování AI je nutné si uvědomit, že se jedná o proces, při kterém je nutné mít data na správných místech v systémech, které tato data spravují. A že spolu tyto systémy musí správně komunikovat. Z tohoto důvodu je základem synchronizace ERP systému, který je zdrojem produktových informací, s CRM systémem, ve kterém je vytvořen konfigurátor nabídek se zapojením umělé inteligence. Výsledným řešením je v tomto případě samoobsluha s asistencí umělé inteligence pro konfiguraci nabídky na webovém portálu výrobní společnosti.

Jak takový konfigurátor vypadá a funguje?

  • Klient se identifikuje pod vlastním přihlášením.
  • Konfigurátor obsahuje předdefinovaná pole s výběrem z hodnot.
  • AI nabízí poslední či nejčastěji objednávané komponenty, případně doporučí ty vhodné.
  • AI dává možnost výběru jen kompatibilních komponent za účelem sestavení co nejsprávnější verze objednávky.
  • Výsledná objednávka přechází poté automaticky pouze na kontrolu specialistovi, který celou objednávku zvaliduje a v případě nutnosti ověří se zákazníkem.
  • Následuje automatické vygenerování nabídky v požadovaném formátu a odeslání zákazníkovi.

Takový model fungování pak lze z pasivního konfigurátoru převést i do podoby chatbota nebo voicebota. Záleží však na tom, jak jsou klienti společnosti zvyklí fungovat a komunikovat. Už samotný pře­chod do prostředí vlastní konfigurace nabídky totiž bude pro většinu z nich znamenat naprosto zásadní změnu myšlení a fungování.

Základem je synchronizace ERP systému, který je zdrojem produktových informací, s CRM systémem, ve kterém je vytvořen konfigurátor nabídek se zapojením umělé inteligence.

Odbavení požadavků

Druhým praktickým příkladem využití AI je situace, ve které jsme zákazníkem společnosti, u níž si necháváme vyrábět kritické produkty pro naše vlastní podnikání či vlastní klienty a potřebujeme mít přehled o stavu objednávky, případně v ní něco změnit nebo zjistit předpokládaný termín doručení.

Proč dává smysl zapojit umělou inteligenci v tomto procesu? Především proto, že současné nastavení zahlcuje e-mailové schránky obchodníků i obecně firemní e-maily a vytěžuje call centrum či technické specialisty. Cílem tak bude vytvoření samoobsluhy a asistence umělé inteligence pro odbavení zákaznických požadavků.

Jak bude taková samoobsluha vypadat a fungovat?

  • Přihlášení na základě své identifikace či identifikace objednávky.
  • Určení místa pravdy, kde jsou všechny informace o objednávkách (obvykle CRM).
  • Potřeba zajistit stékání kanálů (e-mail, webový formulář, telefon, chat) na jedno místo (CRM).
  • Minimalizace potřeby vstupu lidského faktoru.
  • V takovém prostředí je vhodné využití chatbota, případně i voicebota, který je napojený na databázi objednávek a CRM a je schopen zodpovídat velkou většinu dotazů. Ve výrobní firmě, kde jsme podobnou změnu realizovali, došlo tímto způsobem ke snížení počtu lidí na call centru ze šesti na jednoho člověka.
Chcete-li umělou inteligenci prakticky využívat, musíte mít nachystaný kvalitní datový podvozek. Když nad „bordelem“ postavíte AI, vygeneruje se zase jen „bordel“.

Jaký máte datový podvozek?

Chcete-li automatizaci a umělou inteligenci ve výrobní firmě skutečně prakticky využívat, musíte za všech okolností mít nachystaný kvalitní datový podvozek, na kterém celé nové řešení postavíte. Proto potřebujete mít správná data v odpovídajícím CRM, které by zároveň mělo být určeno jako místo pravdy. A stejně důležité je zvládnout napojení tohoto CRM na ERP. Teprve pak si lze hrát s umělou inteligencí a efektivně ji využít v různých firemních procesech. Pořád totiž platí, že když nad „bordelem“ postavíte AI, vygeneruje se zase jen „bordel“.

Jaroslav Luc Jaroslav Luc
Autor působí na pozici Senior Business Consultant ve společnosti Enehano.

Kalendář akcí
Konference - Semináře - Školení
Časopis IT Systems/Speciál
Aktuální číslo časopisu IT Systems Aktuální číslo časopisu příloha #1
Archív časopisu IT Systems
IT Systems 9 IT Systems 7-8 IT Systems 6 IT Systems 5
Archív časopisu IT Systems Special
Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1