即与物联网和机器学习功能集成的ERP系统如何在预测分析，自动化和人工智能（AI）领域带来根本性的转变。对于ERP而言，这将是确保高精度的强大方法。

集成了IoT平台的ERP系统从设备和流程中收集数据，并对数据进行分析以不断学习。逐渐地，这样的ERP系统在组织来自IoT的非结构化数据并将其转换为可用于机器学习和开发AI的结构化业务数据中变得必不可少。ERP系统需要与IoT集成的原因有很多。例如，制造商需要从工作区域（从车间到每个其他角落）的实时信息。通过与物联网紧密结合的ERP系统，这将成为可能。

从物联网生成的数据量很大，并且具有很高的商业价值。根据分析公司的报告，有16％的公司在ERP系统中使用IoT数据。研究公司IDC估计，到2020年，所有数据的40％将由机器生成，其中约250亿台设备将推动这一增长。物联网和ERP集成主要由汽车，医疗保健和资产密集型行业实施。这些行业可以将来自与ERP系统绑定的IoT数据用于跟踪其机器的整体设备效率（OEE），确定其业务流程中的瓶颈以及调整其生产计划和其他任务。

例如，为了跟踪OEE，ERP系统可以实时处理，分析和显示来自物联网的有关可用性，性能和质量的数据。这些ERP系统中的机器学习功能将能够预测在生产线上运行的最佳产品，优先考虑生产操作以获得最佳回报，提供预测准确性，强调影响产品寿命的因素，预测设备故障的早期检测，简化生产规划和管理其他几个功能。数据还可以用于模拟实践，以提高机器的生产率和特定设备的OEE。

另一个例子是超市中的库存补充或根据ERP APP的IoT输入重新排序仓库中的库存。在车间，看板信号可以从IoT设备发送到ERP系统，并且可以补充库存。物联网传感器可以跟踪温度受控的容器或冷藏箱，检测机器操作和业务流程中的异常情况，跟踪库存水平，仓库操作，人员流动等。所有这些数据都可以由ERP APP处理，以通过机器学习算法进行预测分析。

如今，许多组织正在处理遗留或不灵活的ERP APP，这些APP给在数字颠覆世界创造价值方面带来了挑战。具有物联网集成和RTI功能的事件驱动型智能ERP系统可以在ERP APP内外自动运行这些物联网数据，从而提高组织的运营和执行效率。通过AI和ML功能向ERP APP提供基于IoT的数据将弥合当今许多公司面临的智能鸿沟。

现在是时候拥抱摆在您面前的技术了，它可以改变组织的未来。