| Abstract |
Uzņēmumu resursu plānošanas (ERP) sistēmas ir svarīgas, lai efektīvi koordinētu un pārvaldītu neskaitāmus uzņēmējdarbības procesus. Tradicionālajām ERP sistēmām ir trīs galvenie neefektivitātes avoti: darba plūsmu neelastība, ierobežota datu apstrādes jauda un lēns lēmumu pieņemšanas process, ko izraisa to atkarība no sērijveida apstrādes, nevis no apstrādes reālajā laikā. Tā kā tehnoloģisko pārmaiņu temps paātrinās, tādas pieejamās tehnoloģijas kā mākslīgais intelekts (AI), mašīnmācīšanās (ML) un mākoņdatošana piedāvā potenciāli graujošu ietekmi uz ERP iespēju uzlabošanu. Šajā pētījumā ir izklāstīta uzlabota SAP-ERP sistēma, kurā izmantots mākslīgais intelekts, lai uzlabotu uzņēmējdarbības procesu efektivitāti, izmantojot inteliģentu automatizāciju, prognozēšanas analīzi un adaptīvu lēmumu pieņemšanu. Pētījumā izmantota kombinēto metožu pieeja, kas ietver intervijas ar SAP ekspertiem un nozares gadījumu izpēti. Izmantojot šo metodi, tiek pētīta uz mākslīgo intelektu balstīta pieprasījuma prognozēšana, automatizēta procesu optimizācija un reāllaika lēmumu ieteikšana (un AI-ERP integrācija) perspektīvā vidē.
Pierādījumi liecina, ka SAP-ERP sistēmas ar iestrādātām mākslīgā intelekta iespējām ievērojami palielina organizācijas reaģētspēju, ievērojami samazina procesu izšķērdēšanu un uzlabo datu analīzi, lai noteiktu uz datiem balstītu stratēģiju. Organizācijas var samazināt cilvēku iesaisti, uzlabot atbilstību un nodrošināt labāku resursu sadali, taču joprojām pastāv problēmas saistībā ar datu drošību, atšķirīgu sistēmu integrāciju un mākslīgā intelekta zinātnieku nepietiekamu pieejamību. No šajā pētījumā prezentētā jaunā SAP-ERP modeļa, kas balstīts uz mākslīgo intelektu, uzņēmumu vadītāji, IT operatori un SAP izstrādātāji var atsaukties uz vadlīniju dogmām par to, kā integrētas MI sistēmas var atbalstīt, palielināt vai veicināt inovācijas, konkurētspēju un ilgtspējību jaunajā digitālajā ekonomikā.
Maģistra darbs sastāv no 139 lappusēm, tajā ir 19 attēli, 3 tabulas un 208 atsauces. |
