Opublikowano: 26 kwietnia 2025 / Aktualizacja od: 26 kwietnia 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein
Nie udało się, że główne projekty: dlaczego indywidualnie dostosowywane rozwiązania IT z sztuczną inteligencją stają się coraz ważniejsze dla przyszłości: xpert.digital
Klucz do transformacji cyfrowej: elastyczne i indywidualne rozwiązania AI
Dlaczego rozwiązania AI wykonane przez krawielniki będą kształtować przyszłość firm
Cyfrowa transformacja stanowi firmy ogromne wyzwania. W świecie, który stale się zmienia, zdolność szybkiego dostosowywania się i wdrażania innowacyjnych rozwiązań ma kluczowe znaczenie dla sukcesu. Obszar IT, w którym staje się to szczególnie jasne, jest wdrożenie systemów planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP). W przeszłości wiele firm miało bolesne doświadczenia z nieudanymi projektami ERP. Niepowodzenia te podkreślają potrzebę przemyślenia tradycyjnych podejść, a zamiast tego polegają na indywidualnie dostosowywanych rozwiązaniach o sztucznej inteligencji (AI).
Nadaje się do:
Niepowodzenie gigantów ERP: ostrzeżenie
Lista nieudanych głównych projektów ERP w Niemczech jest długa i bolesna. Firmy z szerokiej gamy branż zainwestowały miliony i nadal brakuje swojego celu. Niektóre z najbardziej znanych przykładów to:
Lidl
Dzięki „Elwis” Dyskoter chciał wprowadzić dostosowany system towarów w celu zrewolucjonizowania swoich procesów. Jednak projekt został zatrzymany po siedmiu latach i inwestycjach około 500 milionów euro. Przyczyny były zróżnicowane: eksplodowanie kosztów, zbyt mało korzyści i ogromne problemy złożoności, które sprawiły, że projekt był niekontrolowanym potworem.
Haribo
Wprowadzenie nowego systemu SAP powinno zoptymalizować produkcję i zwiększyć wydajność. Zamiast tego wystąpiły poważne problemy, które doprowadziły do awarii dostawy i utraty sprzedaży. Zmiana okazała się znacznie bardziej złożona niż oczekiwano, a firma walczyła z trudnościami w rozpoczęciu, które podważają zaufanie do projektu.
Otto
Dzięki „pasji do wydajności” firma wysyłkowa zaplanowała standaryzację swojego krajobrazu IT. Projekt został uznany za największy projekt IT w historii firmy, ale nie powiódł się z powodu ogromnej złożoności i oporu w firmie.
Niemiecka usługa pocztowa
Dzięki projektowi „nowego środowiska przekazywania” należy wprowadzić nowy system IT w celu zwiększenia wydajności procesów logistycznych. Po zainwestowaniu w sumie 345 milionów euro projekt został anulowany w 2015 r., Ponieważ nie można było osiągnąć ustalania celów, a koszty wymyśliły się spod kontroli.
Niemiecki bank
Projekt SAP „Magellan” w celu zintegrowania PostBank powinien tworzyć synergie i zwiększyć wydajność. Według kosztów 1,6 miliarda euro projekt został przerwany w 2015 r., Ponieważ zmieniło się cele strategiczne, a wdrożenie było zbyt złożone, co doprowadziło do znacznych opóźnień i dodatkowych kosztów.
Liqui Moly
Wprowadzenie Microsoft AX nie powiodło się między innymi z powodu brakujących ekspertów procesowych i braku przejrzystości projektu. Kierownictwo publicznie wyraziło frustrację z powodu nieudanego wdrożenia, że firma kosztowała dużo czasu i pieniędzy.
Te przykłady wyraźnie pokazują, że projekty ERP nie zawsze prowadzą do sukcesu. Ilustrują ryzyko związane z wdrażaniem złożonych, monolitycznych systemów.
Nadaje się do:
Korzenie awarii: typowe błędy w projektach ERP
Przyczyny niepowodzenia projektów ERP są zróżnicowane i powtarzane w różnych branżach. Ważne jest, aby zrozumieć te błędy, aby uniknąć ich w przyszłych projektach:
Słabe planowanie i niejasne cele
Projekt ERP bez jasnych celów jest jak statek bez kompasu. Brakujące lub nieprecyzyjne definicje docelowe prowadzą do nieporozumień, niewłaściwych oczekiwań, a ostatecznie do projektu, który traci kierunek.
Nieodpowiednie zasoby i brakujący ekspertów procesów
Projekty ERP wymagają interdyscyplinarnego zespołu z ekspertami z różnych obszarów. Kwalifikowani kluczowi użytkownicy i eksperci procesowi często brakuje lub są one zbyt późno zintegrowane z projektem, co prowadzi do niewłaściwych decyzji i opóźnień.
złożoność
Zbyt wiele indywidualnych korekt zwiększa złożoność standardowego systemu, zwiększają koszty i utrudniają konserwację. Ważne jest, aby znaleźć równowagę między standardowymi funkcjami a indywidualnymi korektami.
Brak akceptacji i wsparcia
Wprowadzenie nowego systemu ERP jest procesem zarządzania zmianami, który wymaga wsparcia wszystkich zaangażowanych. Opór pracowników i brak wsparcia ze strony kierownictwa prowadzą do opóźnień, konfliktów, a ostatecznie do niepowodzenia projektu.
Brak przejrzystości i kontroli
Projekt ERP wymaga skutecznego kontroli projektu w celu monitorowania postępów, identyfikacji ryzyka i inicjowania środków zaradczych na wczesnym etapie. Brak kontroli projektów i niejasnych obowiązków utrudnia kontrolowanie projektu i zwiększenie ryzyka niepowodzenia.
Techniczne i organizacyjne przytłaczające
Duże projekty ERP często przytłaczają organizację i wysadzają czas i budżety. Ważne jest, aby realistycznie ocenić złożoność projektu i odpowiednio zaplanować zasoby.
Zmiana paradygmatu: dlaczego indywidualnie dostosowywane rozwiązania AI odpowiedź brzmi
Doświadczenia z nieudanych głównych projektów ERP pokazują, że klasyczne, monolityczne systemy są często zbyt sztywne i nieelastyczne, aby dotrzymać dynamicznych wymagań współczesnych firm. Tutaj indywidualnie konfigurowalne rozwiązania o sztucznej inteligencji (AI) coraz częściej wychodzą na pierwszy plan. Rozwiązania te oferują firmom możliwość optymalizacji procesów biznesowych, zwiększenia ich wydajności i wzmocnienia konkurencyjności.
Automatyzacja i optymalizacja procesu
AI może automatyzować rutynowe zadania, minimalizować źródła błędów i zwiększać wydajność procesów. Na przykład AI może być używane do przetwarzania faktury do automatycznego rejestrowania, sprawdzania poprawności i rejestrowania faktur. W zarządzaniu magazynami sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do optymalizacji zapasów, automatyzacji procesów wybierania i skrócenia czasu dostawy.
Decyzje oparte na danych i naprzód -
Systemy ERP oparte na sztucznej inteligencji analizują duże ilości danych w czasie rzeczywistym, rozpoznają wzorce i dostarczają uzasadnionych prognoz produkcji, sprzedaży lub konserwacji. Na przykład AI można wykorzystać do przewidywania zapotrzebowania na produkty, optymalizacji planów produkcyjnych i pracy w zakresie konserwacji z Foresight.
Elastyczność i skalowalność
Nowoczesne rozwiązania ERP oparte na AI są modułowe i mogą być elastycznie dostosowywane do poszczególnych procesów biznesowych i wymagań dla branży. Umożliwia to firmom dostosowanie systemu do ich konkretnych potrzeb i rozszerzenie go lub zmniejszenie w razie potrzeby.
Lepsze wrażenia użytkownika
Asystenci cyfrowi i chatboty umożliwiają bardziej intuicyjne działanie, szybsze odpowiedzi i wyższą akceptację wśród użytkowników. Na przykład przy pomocy chatbotów pracownicy mogą zadawać pytania dotyczące procesów biznesowych, wywoływać informacje lub wykonywać zadania.
Ciągła optymalizacja
AI uczy się z przeszłych zdarzeń i ciągle dostosowuje procesy, co umożliwia ciągłą poprawę i dostosowanie się do zmian rynkowych. Na przykład AI można wykorzystać do optymalizacji kampanii marketingowych, dynamicznego dostosowania cen lub do opracowania nowych produktów.
Spełnianie wymogów regulacyjnych
AI obsługuje zgodność z wymogami dotyczącymi zgodności i ochrony danych z automatycznym monitorowaniem i dokumentacją. Na przykład AI można wykorzystać do rozpoznania podejrzanych transakcji, zapobiegania naruszeniom ochrony danych lub przygotowania audytów.
Nadaje się do:
Szczegółowe zalety sztucznej inteligencji
Oprócz wspomnianych punktów AI oferuje wiele innych zalet:
personalizacja
AI umożliwia firmom personalizowanie swoich produktów i usług oraz dostosowanie indywidualnych potrzeb klientów.
innowacja
AI może pomóc firmom w opracowywaniu nowych produktów i usług oraz w tworzeniu innowacyjnych modeli biznesowych.
konkurencyjność
AI może pomóc firmom wzmocnić ich konkurencyjność i wyróżnić się na tle konkurencji.
Zwiększona wydajność
AI może pomóc firmom zwiększyć ich wydajność i obniżyć koszty.
Zarządzanie ryzykiem
AI może pomóc firmom w identyfikowaniu, ocenie i minimalizowaniu ryzyka.
Wyzwania we wdrażaniu rozwiązań AI
Chociaż AI oferuje wiele zalet, istnieją również wyzwania przy wdrażaniu rozwiązań AI:
Jakość danych
Systemy AI potrzebują dużych ilości wysokiej jakości danych, aby skutecznie działać. Firmy muszą upewnić się, że ich dane są czyste, kompletne i aktualne.
Wykwalifikowani pracownicy
Wdrożenie rozwiązań AI wymaga specjalistów o określonej wiedzy i umiejętności. Firmy muszą inwestować w szkolenie i dalsze kształcenie swoich pracowników lub skonsultować się z ekspertami zewnętrznymi.
Koszt
Wdrożenie rozwiązań AI może być kosztowne. Firmy muszą dokładnie obliczyć koszty i upewnić się, że zwrot z inwestycji (ROI) jest pozytywny.
przyjęcie
Wprowadzenie rozwiązań AI może prowadzić do oporu wobec pracowników. Firmy muszą angażować pracowników w ten proces na wczesnym etapie i wyjaśniać ich zalety AI.
Przyszłość należy do inteligentnych, dostosowanych rozwiązań
Wysoka kwota nieudanych głównych projektów ERP pokazuje, że klasyczne podejścia osiągają ich granice. Indywidualnie dostosowywane systemy ERP oparte na sztucznej inteligencji oferują firmom elastyczność, wydajność i innowacyjną siłę wymaganą do udanej transformacji cyfrowej i zrównoważonej konkurencyjności. Firmy, które polegają na sztucznej inteligencji, mogą zoptymalizować swoje procesy biznesowe, lepiej wykorzystać swoich klientów i uzyskać decydującą przewagę konkurencyjną. Przyszłość należy do inteligentnych, dostosowanych rozwiązań, które pomagają firmom odnieść sukces w stale zmieniającym się świecie.
Ważne jest, aby podkreślić, że wdrożenie rozwiązań AI nie jest pewnym sukcesem. Firmy muszą przygotować się ostrożnie, wybrać odpowiednich partnerów i aktywnie stawić czoła wyzwaniom. Jeśli to zrobisz, możesz w pełni wykorzystać zalety sztucznej inteligencji i skutecznie dokonać transformacji cyfrowej.
Nadaje się do:
Twoja transformacja AI, integracja AI i ekspert w branży platformy AI
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
