ERP Intelligent : Mathématiques appliquées

Connaissez-vous la différence entre un ERP classique et un ERP intelligent ? Ce dernier fait appel à l’intelligence artificielle qui aide à prendre des décisions opérationnelles complexes ou à contrôler de manière autonome certains processus. Les outils utilisés sont basés sur des algorithmes mathématiques de prédiction et d'optimisation. Dans ces modèles mathématiques, les faits réels sont traduits en langage mathématique, ce qui signifie qu'il est possible de modéliser des questions par des méthodes mathématiques. Contrairement aux systèmes ERP classiques, les solutions intelligentes disposent donc d'une sorte de dictionnaire qui leur donne un accès direct au monde précis et complexe des mathématiques.

Il s'agit d'une formulation qui peut être utilisée pour répondre à un large éventail de questions et de problèmes. Par exemple, les modèles de recherche opérationnelle peuvent également être utilisés pour déterminer des recommandations optimisées d'approvisionnement dans le cas de la gestion des stocks. Ils formulent de façon mathématique des facteurs critiques tels que les prévisions de ventes, les niveaux de service, les spécifications de l'entrepôt ou des informations sur le remplacement des stocks. Les techniques d'analyse des séries temporelles sont souvent utilisées pour analyser les tendances, les fluctuations saisonnières ou les valeurs aberrantes dans le cadre des prévisions des ventes de produits. Les outils de « machine learning » aident également à filtrer l'information à partir des modèles de données historiques. Cependant, afin d'exploiter pleinement l'étendue et la richesse des mathématiques, une solide connaissance de domaines comme l'algèbre, l'optimisation, la géométrie, les probabilités ou la théorie des graphes est nécessaire.

Dans la modélisation, la réalité est toujours simplifiée et standardisée pour un problème spécifique. L'expérience est un facteur important lorsqu'il s'agit de trouver un niveau d'abstraction adéquat : Les modèles trop grossiers ne donnent pas de résultats approfondis et satisfaisants parce qu'il manque des détails et des informations essentiels. Les modèles trop fins sont tout aussi inappropriés parce qu'il est souvent difficile d'extraire l'information clé de l'abondance des dépendances pour une tâche donnée.

Cependant, lorsque les mathématiciens développent des modèles pour les systèmes ERP intelligents, ce problème n'existe pas. Dans ce cas, ils peuvent bénéficier du contexte clair défini par le système ERP. Comme le modèle est directement intégré à l'environnement système, il est possible de faire des propositions de valeur précises à partir des données disponibles et des processus opérationnels associés. Si des informations pertinentes manquent, il est essentiel de commencer par enrichir le logiciel de l'entreprise en conséquence. Ainsi, toutes les données importantes pour la prise de décision peuvent être trouvées automatiquement dans le système ERP, application centrale de chaque entreprise.

Les résultats de prédiction et d'optimisation fournis par un ERP intelligent peuvent être visualisés sur des tableaux de bord de qualité. Les utilisateurs peuvent facilement naviguer parmi toutes les informations fournies et explorer toute la portée du modèle mathématique. Les indicateurs de performance clés visualisés constituent une base idéale pour d'autres ajustements puisqu'ils fournissent des réponses aux questions suivantes :

• Pourquoi un produit n'est-il pas adapté à la prévision ?

• À quel moment de la série temporelle y a-t-il une valeur aberrante ?

• Le produit a-t-il une tendance négative ?

• Quels sont les principaux indicateurs de performance de l'optimisation ?

• Combien de produits ont un niveau de stock de sécurité trop élevé ?

En conclusion, l’intelligence artificielle élargie le spectre de performance classique des systèmes ERP en y intégrant des méthodes mathématiques de prédiction et d'optimisation. Cela permet aux entreprises d'utiliser les données stockées dans leur système pour simplifier ou même automatiser des décisions complexes - par exemple, dans des domaines tels que la gestion des articles, la production ou les ventes. Cela augmente la fiabilité et aide les employés dans les tâches difficiles de prise de décision.

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