シヴ・カウシクは、InforのCloudSuite ERP M3およびAcumatica Cloud ERPのグローバルビジネスプロバイダーであるICCGの会長兼CEOを務めている。
企業資源計画（ERP）システムと製造業の変革の接点で36年以上働いてきた経験から、私はある共通の不満が常に起こるのを目にしてきた。生産率、サプライヤーの納期、追跡などの膨大なデータを収集しているにもかかわらず、そのデータをタイムリーで実用的な洞察に変換することは、霧の中を進むようなものだ。
問題はシステムの不足ではない。ほとんどの製造業者はすでにERPを導入している。実際、多くの企業がその導入に多大な時間と資本を投資してきた。多くの場合、これらのシステムは過去に起きたことを追跡するのは得意だが、次に来るものを形作るのに十分な俊敏性を持ち合わせていない。
需要予測であれ、供給の混乱時のリソース再配分であれ、意思決定は依然として手作業による入力や直感に大きく依存している。その結果は？機会の損失と、おそらく過剰な在庫だ。
現代の工場の頭脳としてのAI駆動型ERP
朗報は、私たちが新たな時代に突入しているということだ。ERPはもはや単なる取引システムではなく、意思決定における知的パートナーとなる時代だ。
AIはERPができることを根本的に変革している。私たちはそれを何度も目にしている。機械学習アルゴリズム、予測分析、リアルタイム最適化機能により、私たちは今や対応型から予防型へと移行できる。
こんな状況を想像してみてほしい…設備センサーが機械故障の早期兆候をERPに警告し、単にログに記録するだけでなく、システムが事前に生産をスケジュール変更し、予備部品を注文し、故障が発生する前に保守担当者に警告する工場フロア。
これは遠い将来のビジョンではない。私は訪れた多くの工場でこれらの機能が形になるのを見てきた。その結果は革新的だ。より速い対応時間。廃棄物の削減。より自信を持った意思決定。そして最も重要なのは、複雑さを管理することから完全に習得することへの考え方の転換だ。
ERPを戦略的エンジンに変える
従来のERPからAI駆動の意思決定エンジンへの移行は完全なリセットではない。目的を持って意図的に行うことが重要だ。私がどのようにアプローチしてきたか、そして他の人にも同じことをお勧めする方法は次のとおりだ：
1. テクノロジーではなく、適切な問題から始める：まず、運用における特定の意思決定ポイントで、遅い、反応的、またはエラーが発生しやすいものを特定する。これらはAIが真の価値を付加できる痛点だ。
2. データを戦略的資産として扱う：AIはそれが学習するデータと同じくらい優れている。つまり、データ入力をクリーンアップし、部門間のサイロを解消し、情報の流れを標準化することを意味する。
3. すでに持っているものに知性を与える：最初からシステムを全面的に刷新しようとするのではなく、既存のERP環境に接続できるよりシンプルなAIツールや機能を探す。システムを置き換えるのではなく、そのプロセスをアップグレードしていることを忘れないでほしい。
4. プロセスだけでなく、人材も強化する：チームにAIが提供する洞察を活用する訓練をする。チームに問題に対して反応するのではなく、行動する自信を与える。
5. 俊敏性のために構築し、完璧なものはない：AIは調整することで成長する。パイロットユースケースから始める。うまくいくものを拡大する。
システムにもっと期待する時が来た
複雑な製造プロセスが必然的に組織内での意思決定の遅さと反応性につながるという考え方から脱却する時が来た。
私は個人的に、AI駆動型ERPがダイナミクスを散らばった不格好な洞察から目的を持った統一された知性へとシフトさせることができるのを目の当たりにしてきた。一晩でそれが起こるわけではないが、今この旅を始める製造業者が明日の業界をリードする存在となるだろう。
