机器学习和人工智能（AI）具有重塑世界的潜力。由于这些领域的指数级发展，与现在相比，十年后的世界可能几乎无法识别。 人工智能和机器学习的重大影响之一是对ERP软件的可能改进。 本文列出一些有效的方法来通过AI和机器学习来改善ERP。

及时发现问题

当系统发生故障时，它会浪费企业宝贵的资源，例如生产力，时间和金钱。通过机器学习，不仅可以快速确定问题的原因，而且还可以预测（从而预防）问题。 机器学习为ERP提供了这种提前准备。随着技术的进步，防止停机和资源浪费的能力将变得更好。诊断将用于预防而非诊断。

进阶分析

通过机器学习，您可以获取量身定制的数据，这些数据将提供有关您认为重要的指标的详细见解和分析。例如，这可以深入研究特定人口统计的客户的购买行为，以便您可以定制产品以实现更好的转换。如果您经营在线商店，则所拉取的指标可能与客户在特定产品页面上停留的时间有关。

借助正确的技术，您可以使用此信息在结帐时创建绊线，或发送电子邮件提醒客户他们想要的对象。您的高级分析功能使您可以创建能够推动业务发展的力量。能够从系统中提取数据是一回事。能够有效地进行分析的改变了游戏规则。

预测

分析和算法在ERP中扮演着另一个重要角色：预测功能。通过搜索收集的数据，AI集成可以做出预测，从而提高您对未来期间进行预测的能力。它可以检测您的业务季节性，并相应地建议增加或减少产量。如果您向下钻取，它也可以查看客户历史记录并确定任何行为模式，从而使您可以预测未来的订单数量。

除了方便并减少用于创建可能准确或不准确的预测的资源外，ERP中的机器学习和AI还可简化您的业务流程。通过制造所需数量的库存，可以降低生产过剩或生产不足的风险。这意味着更少的库存存储问题，而没有昂贵的小规模生产来弥补差异。最终，ERP中的AI意味着更低的成本和更高的收入。

改善部门间流程

设置ERP以弥合库存，销售和会计之间的差距可能是一项艰巨的任务。几乎不可能找到一个可以将业务的各个不同方面联系起来而又没有缺陷的解决方案。借助AI和机器学习，可以简化这些流程，从而为客户关系管理，报告，产品生命周期和销售创建简化的集中式平台。 业务运行的效率越高，并且该业务的各个方面之间需要的协调越少，则该业务将越成功。

市场行销

拥有具有机器学习功能的ERP时，最重要的考虑因素之一是确定新的销售和营销机会。 人工智能和机器学习使企业不仅可以识别购买行为，还可以了解谁在购买商品。他们可能会发现品牌和营销计划中剩下一个可行的目标市场。通过确定该群体并为他们提供营销服务，他们可能能够获得更大的市场份额并大大提高业务收入。

识别低效的生产流程

人工智能和机器学习通过与ERP集成来帮助改善业务的制造部分。AI能够识别机械或其他方面效率低下的任何流程或做法，并帮助制造商提出可行的解决方案，以节省资源。能够在问题发生之前进行预测的能力将使事情保持平稳运行，从而降低增加能源使用或损坏，无法使用的商品的风险。

此外，  AI可以识别正在使用不可接受的能量的过程，从而减少制造过程中的消耗。预测性诊断可以减少对测试运行的需求，这也有助于能源使用和资源浪费。简而言之，人工智能和机器学习可协助从构思到运输的整个制造过程。

通过虚拟代理改善客户服务

虚拟代理是曾经在科幻小说中梦寐以求的AI和机器学习工具。通过适当的集成，他们可以用来培训员工并指导他们完成复杂的流程，甚至提供客户服务。将AI集成到ERP系统中可以更加专注于客户服务，因为他们可以实时查看客户的要求，而虚拟代理可以回答所有相关问题。消费者可以让客户询问有关其订单的问题，而不是让客户服务代表处理不满的客户队列，然后AI将根据请求提供信息。

总而言之，人工智能和机器学习可以重塑业务，使其更高效，更有利可图。在这个现代化的时代，这不是你是否能够承受纳入AI和ML到您的ERP-这是你是否能够承受不来。