10 Cara untuk mengembangkan Teknologi Cloud ERP dengan Artificial Intelligence & Machine Learning

Model bisnis digital baru telah berkembang dan peluang pertumbuhan ekonomi yang pesat telah memaksa beberapa perusahaan pengembang sistem ERP (enterprise resource planning) untuk memikirkan ulang model produk mereka. Saat ini produk ERP klasik terkesan tidak fleksibel dan belum memberikan apa yang dibutuhkan model bisnis digital yang sekarang sedang tumbuh dengan cepat. Sistem ERP klasik dibangun untuk memiliki keunggulan pada konsistensi produksi dengan trade off mengorbankan sisi fleksibilitas dan responsi terhadap perubahan kebutuhan lingkungan. Dengan mengambil pendekatan berbasis kasus bisnis untuk mengintegrasikan Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning kedalam platform pemilik bisnis, pengembangan produk ERP berbasis cloud ini dianggap dapat mengisi celah produk ERP klasik yang telah usang. 

Menutup kesenjangan ERP klasik dengan teknologi AI dan wawasan yang lebih luas 

Saat ini perusahaan harus mampu merespons dilema inovasi teknologi yang terkadang tidak terduga dan tidak dikenal sebelumnya. Pemilik bisnis dituntut harus mengambil keputusan yang cerdas dan tepat, dalam mengembangkan suatu model bisnis digital baru agar dapat berhasil di masa depan. Teknologi ERP klasik dianggap tidak mampu mengisi kebutuhan model bisnis digital tersebut, tumpukan teknologi IT yang lama dan sistem ERP klasik tidak dirancang untuk memberikan data yang dibutuhkan oleh pemilik bisnis digital agar mengambil keputusan secara tepat dan cepat. 

Kecepatan, kejelasan data, dan eksekusi keputusan yang tepat dari strategi bisnis adalah hal-hal yang ditawarkan dari implementasi ERP berbasis cloud yang sukses. Teknologi tersebut memberikan organisasi dengan tingkat fleksibilitas yang dibutuhkan oleh pelaku bisnis digital. Pengembangan ERP berbasis cloud yang sukses harus dilengkapi dengan pendekatan Application Programming Interface (API) yang memungkinkan agar sistem ERP terintegrasi dengan ERP klasik yang pernah dipakai oleh organisasi besar dulu nya. 

Model bisnis suatu perusahaan dituntut untuk terus berkembang dengan melakukan keputusan inovasi teknologi, hal tersebut dapat dimungkinkan dengan bantuan sistem ERP yang dapat belajar secara konstan dengan teknologi AI dan machine learning. Masalah ini lah yang dianggap menjadi celah terbesar dari teknologi ERP klasik dan ERP berbasis cloud. Platform berbasis cloud memberikan sistem integrasi dan fleksibilitas yang lebih besar, dan justru tidak dapat dilakukan oleh kebanyakan ERP klasik saat ini. ERP berbasis cloud yang di rancang dengan teknologi AI dan machine learning, dianggap mampu meremajakan ERP klasik dan memberikan kontribusi lebih besar dalam perkembangan bisnis digital. 

Berikut 10 (sepuluh) cara untuk mengembangkan ERP berbasis cloud dengan teknologi AI dan machine learning, yang dapat menjembatani kesenjangan dengan ERP klasik:

1.   Penerapan teknologi self-learning knowledge system

Platform ERP berbasis cloud dapat dikembangkan dengan teknologi self-learning knowledge system atau sistem yang dapat belajar sendiri dalam suatu arsitektur teknologi AI dan machine learning dalam semua jaringan organisasi. Teknologi tersebut juga dapat dilengkapi infrastruktur berbasis cloud yang terintegrasi dengan inti ERP Web Services, Apps, dan pemantauan secara real time untuk memberikan aliran data yang stabil pada AI dan algoritme machine learning untuk mempercepat proses pembelajaran pada seluruh sistem organisasi dalam mempelajari pola-pola dampak pengambilan keputusan pada suatu organisasi. Peta pengembangan platform ERP berbasis cloud yang terintegrasi harus menyertakan API dan Web Services untuk dapat menghubungkan sistem bisnis internal (divisi produksi) dan eksternal (rantai pemasok) serta juga mengintegrasikan dengan sistem ERP klasik untuk dapat mengumpulkan dan menganalisis data bertahun-tahun sebelum nya yang pernah organisasi hasilkan. 

2.   Penerapan teknologi Agen Virtual (Virtual Agent)

Agen Virtual (Virtual Agent) diperlukan untuk menerjemahkan ulang banyak segi-segi operasi manufaktur dari mulai perangkat teknologi pengenal suara, sampai diagnosis proses bisnis lanjutan. Teknologi AI yang pernah dikembangkan, sangat mungkin untuk memodifikasi proses bisnis yang sudah usang untuk diperbaiki sehingga dapat memberikan arahan terhadap tugas-tugas yang lebih rumit. Contoh fungsi dari Agen Virtual dapat berupa membimbing pekerja produksi untuk memilih bahan-bahan yang benar sesuai yang dipersyaratkan oleh Bill of Material. Saat ini banyak perusahaan produsen mesin yang sedang menguji coba Agen Suara (Voice Agent) yang dapat memberikan instruksi rinci dalam menerjemahkan sistem produksi konfigurasi-ke-pesanan dan insinyur-ke-pesanan sehingga lebih efektif dan efisien.

Desain teknologi Internet of Things (IoT) dapat dibuat untuk mendukung otomasi proses bisnis di semua lini organisasi ketika pengumpulan data telah dilakukan. Teknologi ERP berbasis cloud memiliki potensi untuk memanfaatkan aliran data besar yang digunakan dalam mendukung perangkat teknologi IoT. Dengan supply data besar terhadap sistem mesin pada suatu Pabrik, teknologi IoT yang dilengkapi dengan teknologi AI dan machine learning, dapat menjembatani kesenjangan pengambilan keputusan berbagai divisi dalam organisasi ketika hendak membuat sebuah model bisnis baru. Beberapa contoh produk teknologi yang dilengkapi IoT digunakan untuk kasus pemeliharaan aset produksi dan pelacakan aset yang sudah tidak produktif. 

4.   Penerapan teknologi AI dan machine learning untuk membaca efektifitas kinerja mesin dan peralatan Pabrik

Teknologi AI dan machine learning dapat memberikan pendalaman terhadap Overall Equipment Effectiveness (OEE) atau efektifitas kinerja mesin dan peralatan untuk ditingkatkan. Banyak pemilik pabrik yang diuntungkan dengan teknologi tersebut, karena dapat mengetahui secara cepat efektifitas kinerja suatu mesin dan peralatan pabrik. Dengan aliran data produksi atas mesin dan peralatan Pabrik, teknologi platform ERP berbasis cloud memungkinkan penggunanya untuk mengetahui dan memantau secara real time tingkat kinerja mesin dan peralatan pabrik mereka. 

5.   Algoritme machine learning untuk mengawasi rantai bisnis organisasi

Teknologi ERP berbasis cloud dimungkinkan untuk dilengkapi dengan algoritme machine learning dalam melakukan proses pelacakan (track-and-traceability) untuk memprediksi kualitas rantai bisnis pembantu proses bisnis. Dengan aliran data yang besar terhadap rantai bisnis, teknologi tersebut dapat mempelajari pola perilaku rantai bisnis dan melakukan pelacakan dan pengukuran setiap kinerja rantai bisnis, untuk mengetahui pemasok mana yang memiliki risiko tinggi dan yang memiliki kualitas terbaik dalam mendukung proses bisnis mereka. 

Teknologi ERP berbasis cloud juga dapat memperhatikan bagaimana menutup celah konfigurasi yang ada antara PLM (product lifecycle management), CAD (computer-aided design), ERP (enterprise resource planning) dan sistem CRM (customer relation management) dengan teknologi AI dan machine learning. Strategi konfigurasi produk yang paling berhasil bergantung pada pandangan berbasis lifecycle-based view dari setiap konfigurasi produk. Teknologi tersebut dianggap mampu menutup kesenjangan antara bagaimana teknik mendesain produk dengan CAD dan PLM, bagaimana penjualan & pemasaran menjualnya dengan CRM, dan bagaimana manufaktur membangunnya dengan sistem ERP. Sehingga terjalin siklus bisnis yang harmonis antar divisi dalam suatu organisasi dalam menciptakan suatu produk berkualitas tinggi. 

Teknologi ERP berbasis cloud yang dilengkapi teknologi AI dan machine learning dapat meningkatkan akurasi perkiraan permintaan (demand forecasting) dan memungkinkan kolaborasi pemasok secara digital berdasarkan wawasan dari model prediksi berbasis teknologi AI dan machine learning dengan kualitas akurasi yang sangat tinggi. Dengan menciptakan sistem pengetahuan belajar mandiri (self-learning knowledge system), platform ERP berbasis cloud dapat membuat warning sistem data yang mengarah pada akurasi perkiraan tingkat permintaan dan pemasokan atas suatu produk tertentu. Divisi penjualan, pemasaran, dan program promosi lebih lanjut dapat disempurnakan dengan teknologi tersebut agar pengambilan keputusan antar divisi dapat dilakukan secara tepat dan cepat. 

Teknologi tersebut juga dapat mengurangi kerusakan peralatan dan meningkatkan pemanfaatan aset dengan menganalisis data tingkat mesin untuk menentukan kapan mesin tertentu perlu untuk diganti. ERP berbasis cloud dapat menangkap aliran data untuk mendiagnosa kesehatan setiap mesin dengan bantuan sensor. Teknologi ERP berbasis cloud memiliki peluang besar untuk menangkap data tingkat produktivitas mesin dengan menggunakan teknik machine learning untuk menemukan pola kinerja produksi pada seluruh rangkaian kegiatan di setiap divisi produksi. Hal ini sangat penting dalam industri pemrosesan di mana kerusakan mesin menyebabkan hilangnya produktivitas dan penjualan. 

9.   Penerapan self-learning algorithms dalam mengungkapkan laporan prediksi insiden kegagalan produk

Penerapan algoritme belajar mandiri (self-learning algorithms) menggunakan data laporan insiden produksi, dapat digunakan untuk memprediksi berbagai permasalahan produksi yang mungkin terjadi pada setiap rantai dan jalur produksi tertentu dalam platform ERP berbasis cloud. Dalam sistem ERP klasik, masalah-masalah ini tidak terdeteksi dan berubah menjadi perlambatan produksi atau lebih buruk lagi, jalur produksi harus berhenti. 

10. Penerapan self-learning algorithms dalam meningkatkan kualitas produk

Teknologi tersebut juga dapat meningkatkan kualitas produk dengan penerapan algoritme pembelajaran mesin yang melakukan agregasi, menganalisis dan terus belajar dari pola perilaku pemasok, kontrol kualitas, RMA (return material authorization) dan data kegagalan produk. Platform ERP berbasis cloud dapat mengukur seluruh siklus produk dan menangkap data dari pemasok ke pelanggan dan mendalami suatu siklus produk yang gagal sehingga mendapatkan wawasan tentang pola-pola produk yang berhasil. Sistem ERP klasik, tidak mampu memberikan pemahaman dan wawasan mengapa suatu produk dapat gagal.

Leading high-tech Indonesia Startup Digital - which serves the community with revolutionary products, system development, and information technology infrastructure