Existen varias formas de utilizar el aprendizaje automático para optimizar los sistemas SAP® y los datos maestros en particular. Sin embargo, el uso del aprendizaje automático también requiere una planificación y aplicación cuidadosas para garantizar que los resultados se interpretan correctamente y pueden utilizarse de forma significativa en los procesos empresariales.
Mi especialidad.
Agnes Tholen
Jefe de marketing y ventas
Mail: agnes.tholen@companymind.de
Una posibilidad es desarrollar modelos de aprendizaje automático para clasificar y limpiar automáticamente los datos maestros. Puede tratarse, por ejemplo, de la clasificación de productos, clientes o proveedores. Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse a partir de los datos maestros existentes y otra información pertinente para aumentar la precisión de la clasificación y la limpieza y mejorar así la calidad de los datos.
Otra opción es utilizar modelos de aprendizaje automático para predecir futuros pedidos o ventas. Aquí pueden incluirse en el análisis datos históricos, como el historial de pedidos y ventas, y factores externos, como las condiciones del mercado y los datos meteorológicos, para hacer predicciones más precisas. Estas predicciones pueden ayudar a optimizar los niveles de existencias y reducir así los costes.
Los modelos de aprendizaje automático también pueden ayudar a optimizar la planificación y el control de los procesos de producción. Por ejemplo, pueden desarrollarse modelos que predigan la cantidad y el calendario óptimos de producción en función de diversos factores, como las previsiones de demanda y los recursos disponibles. Al combinar los datos en tiempo real, las empresas pueden responder más rápidamente a las peticiones de sus clientes. El sistema aprende rápidamente qué productos se venden mejor, por ejemplo, y las empresas pueden así intervenir en el proceso de producción de forma selectiva. Las combinaciones de datos son especialmente útiles cuando se trabaja con varios departamentos, por ejemplo entre marketing/ventas y el departamento de producción.
Mediante el uso de la IA, el sistema reconoce inmediatamente cuándo hay una incoherencia de datos. Para ello, ya se realiza una limpieza de datos durante la introducción de nuevos datos. Además, KI siempre comprueba si los datos existentes son correctos. Además de aumentar la velocidad, también mejora la experiencia del usuario. Hay menos campos de datos maestros que deban ser actualizados manualmente por los usuarios de SAP®. Así se reducen los errores en el mantenimiento de los datos maestros.
Mejora de la calidad de los datos.
Procesos más eficientes.
Mejores predicciones y decisiones.
Mayor fidelidad de los clientes.
Detección automática de errores.
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