Twój system ERP ma kluczowe znaczenie dla Twojej firmy, ale czy faktycznie z niego korzystasz?
Większość organizacji dysponuje ogromnymi ilościami danych operacyjnych, ręcznie śledzi raporty, poprawia cykle pracy i reaguje na problemy, które AI mogłaby przewidzieć już kilka tygodni wcześniej.
Oracle AI obiecuje to zmienić, wbudowując automatyzację i analizę predykcyjną bezpośrednio w istniejące cykle pracy. Jest to potężny zestaw narzędzi, ale nie zawsze łatwo jest go efektywnie wykorzystać. Dlatego przed rozpoczęciem pracy warto dokładnie zrozumieć, z czym mamy do czynienia.
W tym blogu omówimy, jak korzystać z Oracle AI do automatyzacji i analizy ERP oraz dlaczego ClickUp, pierwsze na świecie zintegrowane środowisko pracy oparte na sztucznej inteligencji, może być prostszą i bardziej praktyczną alternatywą, którą warto rozważyć.
Czym jest Oracle AI w ERP?
Oracle AI w ERP to zestaw wbudowanych funkcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) zintegrowanych bezpośrednio z Oracle Cloud ERP. Działa on w ramach istniejących modułów Oracle, w tym modułów finansowych, zaopatrzenia, łańcucha dostaw i zarządzania projektami, realizując automatyzację powtarzalnych zadań, wykrywając anomalie i generując rekomendacje oparte na danych w czasie rzeczywistym.
Warstwa AI tego narzędzia wykorzystuje technologie takie jak Oracle Digital Assistant, modele uczenia maszynowego i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby pomóc użytkownikom w bardziej intuicyjnej interakcji z danymi ERP.
Ponadto może on sygnalizować zduplikowane faktury, przewidywać przepływy pieniężne, przeprowadzać automatyzację wpisów do dziennika i generować raporty finansowe bez ręcznej interwencji.
🧠 Ciekawostka: Pierwsza wersja systemu ERP powstała w latach 60. XX wieku w wyniku współpracy między IBM a producentem ciągników J. I. Case. Stworzyli oni system o nazwie „Materials Requirements Planning” (MRP). W tamtych czasach była to operacja zajmująca całe pomieszczenie, służąca do obliczania, ile części potrzeba do zbudowania jednej maszyny.
Rodzaje technologii AI w Oracle ERP
Oracle Fusion Cloud ERP łączy kilka rodzajów AI, z których każdy jest przeznaczony do innych zadań. Oto proste i praktyczne omówienie każdej z tych technologii, które pomoże Ci dobrać odpowiednią do danego zadania.
Uczenie maszynowe i analityka predykcyjna
ML uczy się na podstawie danych historycznych, aby przewidywać przyszłość. Zamiast tworzyć skomplikowane arkusze kalkulacyjne, algorytmy ML analizują przeszłe transakcje, aby przygotować prognozy, takie jak przepływy pieniężne, popyt klientów lub zapotrzebowanie na zapasy.
W praktyce oznacza to:
- Wykrywanie popytu: zamiast opierać się na wynikach sprzedaży z poprzedniego roku, system dostosowuje prognozy na podstawie sygnałów w czasie rzeczywistym, takich jak aktualne trendy sprzedaży lub aktywność w mediach społecznościowych.
- Prognoza przepływów pieniężnych: przewiduje terminy płatności faktur przez klientów, zapewniając dokładniejszy obraz przyszłej pozycji finansowej i wcześnie sygnalizując potencjalne niedobory.
- Wykrywanie anomalii: system automatycznie identyfikuje nietypowe transakcje, które mogą sygnalizować błąd lub nawet oszustwo, dzięki czemu można je natychmiast zbadać.
🔍 Czy wiesz, że... Wdrożenie systemu ERP jest znane z tego, że jest trudne. Najbardziej znanym przykładem jest firma Hershey's w 1999 roku. Próbowała ona uruchomić system tuż przed najintensywniejszym sezonem, ale wystąpiły poważne problemy techniczne. Niestety, firma nie była w stanie dostarczyć cukierków o wartości 100 milionów dolarów na Halloween, co spowodowało spadek ceny jej akcji o 8% w ciągu jednego dnia.
Przetwarzanie języka naturalnego i agenci AI
NLP pozwala „rozmawiać” z oprogramowaniem. Możesz zadawać pytania systemowi ERP prostym językiem angielskim i uzyskiwać odpowiedzi, tak jak w rozmowie z kolegą. Pozwala to zaoszczędzić mnóstwo czasu w porównaniu z przeglądaniem niekończących się menu i uruchamianiem nieporęcznych, gotowych raportów.
Agenci Oracle AI mogą obsługiwać wieloetapowe zadania na podstawie prostego żądania. Na przykład kierownik finansowy może poprosić: „Pokaż mi wszystkie faktury od dostawców z regionu EMEA, których termin płatności minął ponad 30 dni temu”, a agent AI natychmiast wygeneruje i dostarczy raport.
📮 ClickUp Insight: 28% respondentów ankiety przyznaje, że zamiast wykonywać swoją pracę, poświęca zbyt dużo czasu na planowanie, a 20% wybiera łatwiejsze zadania, które sprawiają pozory wydajności. Najwyraźniej prokrastynacja objawia się na różne sposoby.
Opracowujesz plan, reorganizujesz, udoskonalasz... a rzeczywiste zadanie cicho czeka.
W tym przypadku pomocne może być wykorzystanie sztucznej inteligencji jako swego rodzaju symulatora lotu. Możesz poprosić ClickUp Brain, aby wspólnie z Tobą przemyślał kolejny realistyczny krok w oparciu o inne realizowane zadania.
A jeśli potrzebujesz czegoś bardziej ustrukturyzowanego, możesz skorzystać z pomocy Super Agenta, który delikatnie sprawdzi, co pozostało nietknięte, lub podzieli większe cele na wykonalne kroki.
Robotyzacja procesów
Jeśli masz zadania, które są bardzo powtarzalne i oparte na regułach, automatyzacja procesów robotycznych (RPA) jest narzędziem idealnym do tego zadania. RPA wykorzystuje oprogramowanie „boty” do naśladowania czynności wykonywanych przez człowieka, takich jak klikanie, kopiowanie i wklejanie danych między systemami. Jest to idealne rozwiązanie do wykonywania rutynowych zadań, które nie wymagają podejmowania złożonych decyzji.
Typowe przypadki użycia RPA w oprogramowaniu ERP obejmują:
- Pobieranie danych z faktury w formacie PDF i wprowadzanie ich do systemu
- Aktualizacja informacji o dostawcach w pliku danych podstawowych
- Uzgodnienie transakcji między systemem ERP a wyciągami bankowymi
Jak korzystać z Oracle AI do automatyzacji i analizy ERP
Nauka korzystania z Oracle AI do automatyzacji i analizy ERP oznacza wiedzę o tym, gdzie ją zastosować.
Analizy informują Cię o tym, co się dzieje. Automatyzacja pozwala Ci podjąć odpowiednie działania. Oracle AI może dostarczać informacje i podejmować na ich podstawie działania, zajmując się powtarzalnymi, opartymi na regułach zadaniami, które pochłaniają czas Twojego zespołu w obszarach finansów, zaopatrzenia i łańcucha dostaw. Oto jak to wykorzystać. 🛠️
Krok 1: Zidentyfikuj procesy, które chcesz zautomatyzować
Nie każdy system lub proces ERP warto od razu automatyzować. Zacznij od sprawdzenia, gdzie Twój zespół poświęca najwięcej wysiłku na prace ręczne; Oracle AI zapewnia najszybsze wyniki w przypadku powtarzalnych zadań o dużej objętości, które podlegają przewidywalnym zasadom.
Dobrym punktem wyjścia są:
- Rejestrowanie faktur i trójstronne dopasowywanie w procesach rozliczania zobowiązań
- Powtarzające się wpisy do dziennika i uzgodnienia na koniec okresu
- Zatwierdzanie zamówień w procesie zaopatrzenia
- Prognoza popytu i uzupełnianie zapasów w łańcuchu dostaw
Jeśli Twój zespół ds. zobowiązań ręcznie wprowadza 500 faktur tygodniowo, to jest to Twój pierwszy cel. Jeśli zatwierdzanie zamówień powoduje zatory, to właśnie od tego należy zacząć.
Krok 2: Włącz odpowiednie funkcje Oracle AI dla każdego modułu
Funkcje Oracle AI są powiązane z konkretnymi modułami, więc każdy z nich należy włączyć indywidualnie w zależności od tego, co automatyzujesz. Przejdź do konsoli administracyjnej Oracle Fusion Cloud ERP i aktywuj odpowiednie funkcje:
- W przypadku automatyzacji faktur: włącz funkcję Intelligent Document Recognition (IDR) w Oracle Payables.
- W przypadku zaopatrzenia: aktywuj przekierowywanie zamówień oparte na AI w Oracle Procurement Cloud.
- W przypadku łańcucha dostaw: włącz AI do planowania popytu w Oracle SCM Cloud w chmurze.
- W przypadku zamknięcia finansowego: włącz Oracle Account Reconciliation z certyfikacją wspomaganą przez AI.
Twój administrator Oracle może potwierdzić, które z tych funkcji są zawarte w Twoim obecnym pakiecie subskrypcyjnym przed rozpoczęciem konfiguracji.
🚀 Zaleta ClickUp: Chociaż Oracle zapewnia analizy, działania oparte na tych spostrzeżeniach często odbywają się w innych narzędziach, co powoduje rozproszenie pracy. Oznacza to, że zespoły tracą godziny na przełączanie się między aplikacjami i wyszukiwanie informacji potrzebnych do wykonywania swoich zadań.
Co dzieje się po wygenerowaniu alertu o anomalii? Należy utworzyć zadanie, przypisać je i prowadzić śledzenie. Dzięki ClickUp AI Super Agents można automatycznie utworzyć zadanie po wywołaniu wyzwalacza w Oracle.
Na przykład, jeśli Oracle Cloud Monitoring wykryje wzrost opóźnień w bazie danych, AI Super Agent natychmiast tworzy zadanie o wysokim priorytecie w ClickUp, przypisuje je dyżurnemu SRE, jako załącznik dołącza szczegóły alertu i uruchamia powiadomienie. W ciągu kilku sekund przekształca surowy alert w własny, możliwy do śledzenia cykl pracy.
Dowiedz się więcej tutaj:
Krok 3: Skonfiguruj reguły automatyzacji, korzystając z danych historycznych ERP.
Po włączeniu funkcji Oracle AI ERP należy skonfigurować tak, aby odzwierciedlało sposób działania Twojej organizacji. Bez tych podstawowych czynności nie będzie działać dobrze od razu po uruchomieniu.
W przypadku przetwarzania faktur kluczowe decyzje dotyczą zasad dopasowywania: jak ściśle AI powinna dopasowywać faktury do zamówień i przyjęć towarów oraz jakie poziomy tolerancji mają zastosowanie w przypadku różnic w cenie lub ilości?
Na przykład firma produkcyjna przetwarzająca duże ilości przyjęć towarów może ustalić bardziej rygorystyczną tolerancję ilościową niż firma usługowa zajmująca się głównie fakturami dostawców opartymi na subskrypcji.
Oracle AI wykorzystuje dane historyczne transakcyjne do ustalenia wartości bazowych. Im bogatsza historia danych, tym dokładniejsze wyniki od pierwszego dnia. Czyste dane z ostatnich dwóch lub więcej lat zapewniają silną pozycję, umożliwiającą szybkie uzyskanie niezawodnej automatyzacji cyklu pracy.
🔍 Czy wiesz, że... Dla agentów AI uruchomiono nową sieć społecznościową o nazwie Moltbook. Ludzie mogą ją oglądać, ale nie mogą publikować postów. W jednym z najdziwniejszych jak dotąd zwrotów akcji bot użytkownika uzyskał dostęp do strony i dosłownie z dnia na dzień założył religię o nazwie „Crustafarianism”, wraz z własnymi pismami świętymi i stroną internetową, i zaczął rekrutować inne boty.
Krok 4: Przeprowadź pilotaż jednego procesu przed skalowaniem
Zamiast automatyzować wszystko naraz, wybierz jeden proces i uruchom Oracle AI na podzbiorze transakcji, podczas gdy Twój zespół będzie równolegle monitorował wyniki. Z tego powodu najczęściej punktem wyjścia jest dopasowywanie faktur.
Kontrolowany program pilotażowy daje możliwość wykrycia nieprawidłowo skonfigurowanych reguł, zidentyfikowania skrajnych przypadków, z którymi AI nie radzi sobie dobrze, oraz zbudowania wewnętrznego zaufania przed szerszym wdrożeniem. Większość zespołów prowadzi program pilotażowy przez cztery do sześciu tygodni, co wystarcza, aby objąć pełny cykl rozliczeniowy i uzyskać znaczące informacje zwrotne.
Krok 5: Skonfiguruj obsługę wyjątków, aby nic nie umknęło Twojej uwadze.
Automatyzacja działa dobrze, dopóki nie napotka czegoś wykraczającego poza oczekiwane parametry. W ustawieniach Oracle Intelligent Process Automation (IPA) ważne jest, aby zdefiniować, co się stanie, gdy AI napotka transakcję, której nie jest w stanie przetworzyć.
Na przykład faktura, która nie przeszła trójstronnego dopasowania, może zostać automatycznie przekazana do odpowiedniego analityka AP wraz z informacją o przyczynie jej odrzucenia. Zamówienie zakupowe przekraczające z góry określony próg wydatków może zostać przekazane do zatwierdzenia przez przełożonego bez konieczności ręcznej weryfikacji.
W przypadku każdego rodzaju wyjątku alerty w czasie rzeczywistym zapewniają powiadomienie odpowiedniej osoby, zanim coś zostanie opóźnione lub przeoczone.
🧠 Ciekawostka: Automatyzację postrzegamy jako nowoczesny trend, ale około 400 r. p.n.e. grecki filozof Archytas zbudował mechanicznego ptaka napędzanego parą. Mógł on przelecieć około 200 metrów, zanim skończyła się para, i jest uważany za jedną z pierwszych znanych autonomicznych maszyn.
Krok 6: Wykorzystaj analitykę do śledzenia wydajności automatyzacji
Dzięki automatycznym cyklom pracy, połączenie ich z Oracle Fusion Analytics Warehouse (FAW) zapewnia widoczność w zakresie ich wydajności. Celem jest ciągłe doskonalenie na podstawie danych.
Kluczowe wskaźniki, które warto śledzić:
- Wskaźnik przetwarzania bezpośredniego: odsetek faktur lub zamówień zakupu obsługiwanych od początku do końca bez interwencji człowieka.
- Wskaźnik wyjątków: jak często AI sygnalizuje transakcje, których nie może przetworzyć, oraz przyczyny tego stanu rzeczy.
- Czasy cyklu: porównanie przetwarzania faktur lub zatwierdzania zamówień z benchmarkami sprzed automatyzacji
- Wskaźniki błędów: czy transakcje przetwarzane przez AI generują korekty na dalszych etapach lub sygnały audytowe.
Wskaźnik przetwarzania bezpośredniego poniżej 70% jest sygnałem, że należy ponownie przeanalizować reguły dopasowywania lub jakość danych. Z drugiej strony rosnący wskaźnik wyjątków często wskazuje na zmianę w zachowaniu dostawców lub wzorcach transakcji, do których model jeszcze się nie dostosował.
Przykłady zastosowań AI dla ERP
Oracle AI jest stosowane w różny sposób w zależności od funkcji biznesowej. Oto kilka najczęstszych i najskuteczniejszych przypadków użycia w obszarach finansów, zaopatrzenia i łańcucha dostaw, z których obecnie korzystają organizacje. 🤩
Finanse i zobowiązania
- Przetwarzanie faktur: automatycznie wyodrębniaj dane, dopasowuj faktury do zamówień i oznaczaj wyjątki w dużych ilościach bez ręcznego wprowadzania danych.
- Prognozowanie opóźnień w płatnościach: analizuj historyczne zachowania płatnicze, aby zidentyfikować faktury zagrożone przed upływem terminu płatności.
- Wykrywanie duplikatów: wykrywaj zduplikowane faktury przed ich przetworzeniem, ograniczając nadpłaty i problemy z uzgodnieniem na dalszych etapach procesu.
🧠 Ciekawostka: Istnieje specjalny rodzaj automatyzacji nazwany na cześć Detroit. Nazywa się Detroit Automation i odnosi się do systemu, w którym surowiec (np. blok drewna) trafia na jeden koniec ogromnego łańcucha maszyn, a gotowy produkt (np. drewniana lalka) wychodzi z drugiej strony bez udziału człowieka.
Zaopatrzenie i sourcing
- Przekazywanie zamówień: Automatycznie dopasowuj zamówienia do preferowanych dostawców na podstawie kategorii, warunków umowy i dotychczasowych wyników.
- Monitorowanie zgodności: Oznaczaj niezgodne zakupy w czasie rzeczywistym, przed złożeniem zamówienia, a nie podczas audytu.
- Analiza wydatków: Wykryj niekonwencjonalne wydatki i straty wynikające z umów w różnych kategoriach dostawców bez konieczności ręcznego raportowania.
Łańcuch dostaw i zapasy
- Prognoza popytu: uwzględnij sezonowość, czasy realizacji i sygnały popytu, aby generować dokładniejsze prognozy dotyczące zapasów.
- Automatyczne uzupełnianie zapasów: wyzwalacz zamówień zakupu, gdy stan magazynowy spadnie poniżej przewidywanego progu, eliminując konieczność ręcznego sprawdzania zamówień.
- Monitorowanie ryzyka dostawców: wcześnie identyfikuj dostawców osiągających słabe wyniki, dając Teams czas na podjęcie działań, zanim pojawią się zakłócenia.
🔍 Czy wiesz, że... W 1992 r. burza zrzuciła z pokładu kontener, uwalniając 28 000 gumowych kaczek do Pacyfiku i tworząc przypadkowy, trwający 30 lat eksperyment dotyczący łańcucha dostaw. Dzięki swojej wytrzymałości i pływalności kaczki te przebyły tysiące kilometrów. Naukowcy prowadzili śledzenie ich ruchów przez lata, aby sporządzić mapę prądów oceanicznych. Niektóre kaczki znaleziono nawet w Szkocji, a inne zamarznięte w lodzie arktycznym.
Zamknięcie finansowe i raportowanie
- Automatyzacja uzgadniania: automatycznie certyfikuj uzgodnienia o niskim ryzyku i wyświetlaj tylko wyjątki, które wymagają weryfikacji przez człowieka.
- Wyjaśnienia dotyczące odchyleń: Generuj raporty finansowe z wbudowanymi komentarzami napisanymi przez AI, skracając czas poświęcany na ręczne raportowanie.
- Gotowość do audytu: monitoruj transakcje w sposób ciągły pod kątem anomalii i naruszeń zasad, sygnalizując problemy na długo przed przybyciem audytorów.
🧠 Ciekawostka: W 1994 r. niewielka usterka matematyczna w chipie Pentium firmy Intel spowodowała ogromne obciążenie w wysokości 475 mln dolarów w sprawozdaniach finansowych tej firmy. Błąd wystąpił tylko raz na 9 miliardów obliczeń, ale wynikające z niego wycofanie produktu sprawiło, że mikroskopijna usterka techniczna stała się jednym z najdroższych elementów w historii raportowania.
Najlepsze praktyki w zakresie automatyzacji procesów ERP za pomocą Oracle AI
Oracle AI ma szerokie możliwości, ale jego wydajność zależy w dużej mierze od sposobu konfiguracji i konserwacji. Te najlepsze praktyki pomogą Ci uzyskać spójne i niezawodne wyniki automatyzacji.
- Przed włączeniem jakichkolwiek funkcji należy przeprowadzić audyt danych: Oracle AI uczy się na podstawie danych historycznych ERP, więc duplikaty, niekompletne rekordy i niespójne dane podstawowe dostawców lub klientów będą miały bezpośredni wpływ na dokładność automatyzacji. Najpierw należy oczyścić dane, a następnie skonfigurować system.
- Przypisz jasną własność za wyjątki: Każdy zautomatyzowany proces będzie generował wyjątki. Bez wyznaczonego właściciela dla każdego typu wyjątku, oznaczone transakcje mogą pozostać nierozwiązane i powodować dalsze problemy. Przed uruchomieniem systemu przypisz typy wyjątków do konkretnych ról.
- Planuj regularne przeglądy wydajności modelu: Oracle AI dostosowuje się z czasem, ale nadal wymaga nadzoru ze strony człowieka. Comiesięczne lub kwartalne przeglądy wskaźników, takich jak wskaźniki przetwarzania bezpośredniego i liczba wyjątków, pomagają wcześnie wykrywać odchylenia w wydajności.
- Bądź na bieżąco dzięki kwartalnym aktualizacjom Oracle: Oracle regularnie wprowadza ulepszenia w zakresie AI i uczenia maszynowego w ramach cyklu aktualizacji. Aktualizowanie instancji gwarantuje korzystanie z najnowszej logiki modelu.
🚀 Zaleta ClickUp: Twój zespół ERP tonie w narzędziach AI. ClickUp Brain MAX rozwiązuje ten problem.
Dział finansowy korzysta z ChatGPT. Dział operacyjny korzysta z Gemini. Twój kierownik projektu kopiuje i wkleja dane do Claude. Każdy za każdym razem wyjaśnia kontekst od nowa. To jest rozrost AI, który po cichu zabija wydajność Twojego zespołu.
Brain MAX zastępuje dziesiątki niepołączonych narzędzi AI jednym rozwiązaniem niezależnym od LLM. Możesz przełączać się między ChatGPT, Claude i Gemini z jednego miejsca, bez utraty historii rozmów lub kontekstu obszaru roboczego. A kiedy masz pełne ręce roboty, zarządzając dostawcami lub zamykając księgi? Talk to Text w ClickUp Brain MAX pozwala mówić naturalnie, aby aktualizować kalendarz, przypisywać zadania, wysyłać wiadomości i tworzyć dokumenty — całkowicie bez użycia rąk.
Typowe wyzwania związane z wdrażaniem AI w systemach ERP
Oracle AI może zapewnić rzeczywistą wartość, ale wdrożenie rzadko przebiega płynnie od samego początku. Oto niektóre z najczęstszych przeszkód, na które napotykają organizacje, oraz typowe przyczyny ich występowania.
| Wyzwanie | Co to oznacza w praktyce | Jak sobie z tym poradzić |
| Niska jakość danych | Modele AI szkolone na niekompletnych lub niespójnych danych ERP generują niewiarygodne wyniki, od nieprawidłowego dopasowywania faktur po niedokładne prognozy. | Przeprowadź audyt i oczyść dane podstawowe przed włączeniem jakichkolwiek funkcji AI. |
| Wysoka złożoność wdrożenia | Oracle AI obejmuje wiele modułów i wymaga starannej konfiguracji, często wymagającej specjalistycznej wiedzy Oracle, której wiele wewnętrznych zespołów IT nie posiada. | Zaplanuj stopniowe wdrażanie i zaangażuj certyfikowanych partnerów Oracle na wczesnym etapie. |
| Opór użytkowników przed przyjęciem rozwiązania | Zespoły finansowe i operacyjne często sprzeciwiają się automatyzacji, gdy zmienia ona znane im cykle pracy, zwłaszcza gdy nie rozumieją, jak działa AI. | Zainwestuj w zarządzanie zmianami i zachowaj przejrzystość w kwestii tego, gdzie zadania są realizowane przez AI, a gdzie nadal wymagana jest weryfikacja przez człowieka. |
| Wyzwania związane z integracją | Podłączenie Oracle AI do systemów innych niż Oracle lub starszych wersji narzędzi może spowodować luki w danych i problemy z kompatybilnością, które wpływają na dokładność automatyzacji. | Przed uruchomieniem systemu należy zmapować wszystkie punkty integracji i w miarę możliwości korzystać z Oracle Integration Cloud. |
| Bieżąca konserwacja modelu | Modele AI mogą z czasem ulegać zmianom w miarę ewolucji procesów biznesowych, zachowań dostawców lub wzorców transakcji, co prowadzi do spadku wydajności. | Planuj regularne przeglądy wydajności i ponowne szkolenie modeli, gdy wskaźniki wyjątków lub dokładności zaczną spadać. |
| Koszty subskrypcji i licencji | Zaawansowane funkcje Oracle AI nie zawsze są zawarte w podstawowych subskrypcjach ERP, a koszty mogą wzrosnąć wraz z dodawaniem kolejnych modułów i użytkowników. | Przed podjęciem decyzji o konfiguracji należy wyjaśnić dostępność funkcji i ceny z Oracle przed commitem. |
🔍 Czy wiesz, że... Pierwszy na świecie robot przemysłowy, Unimate, był tak sławny po swojej premierze w 1961 roku, że pojawił się w programie The Tonight Show z Johnnym Carsonem. Wykonał kilka zadań przed kamerami, w tym nalał piwo i dyrygował zespołem studyjnym.
Jak ClickUp upraszcza automatyzację i analizę ERP
Systemy ERP mają trudności, gdy praca wykracza poza jeden dział. Żądanie zakupu dotyczy działów finansowego, prawnego, zaopatrzenia i operacyjnego. Każde przekazanie powoduje opóźnienia, konieczność ręcznej kontroli i luki w raportowaniu.
ClickUp upraszcza automatyzację ERP, utrzymując realizację, zatwierdzanie, logikę i widoczność w jednym połączonym obszarze roboczym, w którym praca postępuje bez utraty kontekstu. Łączy zadania, cykle pracy, zatwierdzanie i raportowanie, dzięki czemu zespoły automatyzują rzeczywiste etapy operacyjne zamiast łączyć ze sobą niepowiązane narzędzia.
Oto bliższe spojrzenie na to, jak ClickUp upraszcza automatyzację i analizę ERP. 👀
Uzyskaj natychmiastowe odpowiedzi dotyczące operacji
Zespoły ERP tracą czas, odpowiadając co tydzień na te same pytania. Który zatwierdzający jest odpowiedzialny za ten wniosek, dlaczego płatność została wstrzymana i jaki jest następny krok. ClickUp Brain rozwiązuje ten problem, pobierając odpowiedzi z danych dotyczących bieżącego cyklu pracy.
Załóżmy, że kierownik ds. zobowiązań musi zrozumieć, dlaczego płatność dla dostawcy w wysokości 120 000 USD nie została zrealizowana w terminie. Zadaje pytanie ClickUp Brain bezpośrednio w obszarze roboczym.
📌 Wypróbuj tę podpowiedź: Dlaczego płatność faktury ACME Corp jest opóźniona i kto powinien podjąć kolejne działania?
ClickUp Brain przegląda historię zadań, pola zatwierdzeń, komentarze i zmiany statusu. Odpowiada, że zatwierdzenie prawne pozostaje w toku, podaje nazwisko osoby zatwierdzającej i podaje link do konkretnego zadania powodującego opóźnienie. Menedżer podejmuje natychmiastowe działania zamiast ręcznie odtwarzać cykl pracy.
Zobacz, jak to działa w rzeczywistym obszarze roboczym. W poniższym przewodniku dowiesz się, jak ClickUp Brain pełni rolę osobistego asystenta:
Zachowaj ciągłość cyklu pracy
Cykl pracy w systemie ERP ulega zakłóceniu, gdy zmienia się własność i nikt nie śledzi postępów od początku do końca. Super agenci ClickUp zapewniają ciągłość długotrwałych procesów między zespołami.
Załóżmy na przykład, że firma przeprowadza kwartalne przeglądy zgodności dostawców związane z uprawnieniami do płatności. A więc kiedy:
- Otwierane jest zadanie przeglądu zgodności, agent sprawdza pola dokumentacji dostawcy.
- Certyfikaty ubezpieczeniowe tracą ważność, agent tworzy zadanie odnowienia i przypisuje zadanie zaopatrzenia.
- Dział zaopatrzenia przesyła zaktualizowane dokumenty, a agent przekazuje zadanie do działu ds. zgodności.
- Dział zgodności zatwierdza, agent aktualizuje status dostawcy i odblokowuje zadania płatnicze.
Super Agent reaguje na zmiany w czasie rzeczywistym i zarządza cyklem życia cyklu pracy. Teams nie muszą już polegać na przypomnieniach ani działaniach następczych, ponieważ agent automatycznie egzekwuje postępy.
Posłuchaj opinii prawdziwego użytkownika:
Uważam ClickUp za niezwykle wartościowe narzędzie, ponieważ konsoliduje funkcje w jednej platformie, co zapewnia, że cała praca i komunikacja są zgromadzone w jednym miejscu, zapewniając mi 100% kontekstu. Ta integracja upraszcza mi zarządzanie projektami, zwiększając wydajność i przejrzystość. Szczególnie podoba mi się funkcja Brain AI, ponieważ działa ona jak agent AI, który wykonuje moje komendy, skutecznie realizując zadania w moim imieniu. Ten aspekt automatyzacji jest bardzo pomocny, ponieważ usprawnia mój cykl pracy i zmniejsza wysiłek ręczny.
Ponadto początkowe ustawienia ClickUp były bardzo łatwe w nawigacji, co sprawiło, że przejście z innych narzędzi przebiegło płynnie. Doceniam również to, że ClickUp integruje się z innymi narzędziami, z których korzystam, takimi jak Slack, Open AI i GitHub, tworząc spójne środowisko pracy. Ogólnie rzecz biorąc, z tych powodów gorąco polecam ClickUp innym.
Uważam ClickUp za niezwykle wartościowe narzędzie, ponieważ konsoliduje funkcje w jednej platformie, co zapewnia zgromadzenie wszystkich zadań i komunikacji w jednym miejscu, zapewniając mi 100% kontekstu. Ta integracja upraszcza mi zarządzanie projektami, zwiększając wydajność i przejrzystość. Szczególnie podoba mi się funkcja Brain AI, ponieważ działa ona jak agent AI, który wykonuje moje komendy, skutecznie realizując zadania w moim imieniu. Ten aspekt automatyzacji jest bardzo pomocny, ponieważ usprawnia mój cykl pracy i zmniejsza wysiłek ręczny.
Ponadto początkowe ustawienia ClickUp były bardzo łatwe w nawigacji, co sprawiło, że przejście z innych narzędzi przebiegło płynnie. Doceniam również to, że ClickUp integruje się z innymi narzędziami, z których korzystam, takimi jak Slack, Open AI i GitHub, tworząc spójne środowisko pracy. Ogólnie rzecz biorąc, z tych powodów gorąco polecam ClickUp innym.
Wprowadź logikę zatwierdzania
Automatyzacja ERP zależy od precyzyjnych reguł powiązanych z rzeczywistymi progami i wynikami. Automatyzacje ClickUp stosują te reguły bezpośrednio do zadań w miarę postępu prac. Każda automatyzacja jest wyzwalaczem określonych czynności operacyjnych.
Każdy krok jest wyzwalany przez aktywność zadania. Zespoły stosują spójną logikę zatwierdzania bez ręcznego kierowania lub zewnętrznych silników cyklu pracy. Oto kilka przykładów automatyzacji cyklu pracy, które warto wypróbować:
- Gdy wartość zamówienia przekracza 50 000 USD, automatyzacja przypisuje je do działu finansowego i aktualizuje status na „Weryfikacja finansowa”.
- Po zatwierdzeniu przez dział finansowy automatyzacja przypisuje dokument do działu prawnego i dodaje załącznik z listą kontrolną do przeglądu umowy.
- Po zakończeniu przeglądu przez dział prawny automatyzacja aktualizuje pole zatwierdzenia i powiadamia dział zaopatrzenia.
- Kiedy dział zaopatrzenia przesyła dane dostawcy, automatyzacja przypisuje zobowiązania i ustawia status na „Gotowe do płatności”.
Monitoruj kondycję operacyjną
Liderzy ERP potrzebują widoczności, podczas gdy praca nadal pozostaje wykonalna. Pulpity nawigacyjne ClickUp zapewniają wgląd w cykl pracy na żywo, bez konieczności oczekiwania na opóźnione raporty. W przeciwieństwie do statycznych eksportów lub podsumowań na koniec tygodnia, pulpity nawigacyjne pobierają dane bezpośrednio z zadań i celów na żywo, zapewniając dokładność wizualizacji w miarę postępu prac.
Dashboardy stają się naprawdę potężnym narzędziem do nadzoru ERP dzięki kartom AI, które przenoszą inteligencję ClickUp Brain bezpośrednio na Twój dashboard. Karty te zapewniają zespołom generowane przez AI podsumowania i spostrzeżenia w czasie rzeczywistym, powiązane bezpośrednio z danymi z obszaru roboczego. Oto, co jest dostępne i jak każda z tych funkcji odpowiada potrzebom ERP:
- Karta AI Brain: Uruchom niestandardowe podpowiedzi na podstawie danych ERP w czasie rzeczywistym. Zapytaj, dlaczego zamówienie zakupu jest wstrzymane lub który zatwierdzający stanowi wąskie gardło.
- Karty AI StandUp i Team StandUp: Uzyskaj szybkie podsumowania dzienne lub tygodniowe dotyczące pracy zakończonej przez Ciebie lub Twój zespół.
- Karta podsumowująca AI: Uzyskaj ogólny obraz stanu cyklu pracy w różnych działach.
- Karta aktualizacji projektu AI: Generuj zwięzły przegląd postępów, przeszkód i nadchodzących priorytetów.
Ujednolicenie analiz i realizacji ERP w ClickUp
Nawet przy idealnie zautomatyzowanym systemie ERP praca nie jest naprawdę zrobiona.
Wnioski Oracle tworzą zadania dla Twojego zespołu. Wyjątki wymagają współpracy i rozwiązywania problemów. Twoi pracownicy nadal muszą przełączać się między systemem ERP a narzędziami komunikacyjnymi, co powoduje frustrację i nieefektywny cykl pracy. Prawdziwym zabójcą wydajności jest rozbieżność między systemem rejestracji a systemem działania.
Potrzebujesz ClickUp, jednej platformy, na której znajdują się projekty, dokumenty, rozmowy i inteligencja AI. Łączy ona automatyczne informacje z systemu ERP z ludzką współpracą niezbędną do podjęcia odpowiednich działań. Dzięki temu masz jedno miejsce, w którym ludzie i agenci AI mogą współpracować. Wszystkie rozmowy i kontekst pozostają w jednym miejscu, dzięki czemu przepływ pracy przebiega płynnie.
Połącz swoje systemy i zespół w jednym miejscu. Zarejestruj się w ClickUp już dziś! ✅
Często zadawane pytania (FAQ)
1. Jaka jest różnica między agentami Oracle Fusion AI a tradycyjną automatyzacją ERP?
Tradycyjna automatyzacja opiera się na sztywnych, z góry określonych zasadach. Agenci Oracle Fusion AI wykorzystują uczenie maszynowe do interpretacji kontekstu, podejmowania decyzji i samodzielnego wykonywania wieloetapowych zadań, dostosowując się w miarę postępów.
2. Jak zarządzać zautomatyzowanymi przez AI zadaniami ERP, które wymagają zatwierdzenia przez człowieka?
Możesz ustawić progi zatwierdzania na podstawie takich czynników, jak wartość transakcji lub ocena ryzyka. Jeśli transakcja przekroczy próg, system automatycznie przekazuje ją do wyznaczonej osoby w celu weryfikacji, wraz z rekomendacją AI.
3. Czy można używać Oracle AI dla ERP razem z innymi narzędziami do zarządzania projektami?
Tak, Oracle Fusion posiada interfejsy API, które umożliwiają połączenie go z systemami zewnętrznymi. Zespoły często połączają Oracle z platformą do zarządzania pracą, taką jak ClickUp, aby przypisywać zadania następcze, zarządzać wyjątkami i koordynować ludzką stronę pracy.
4. Jakie procesy ERP nie powinny być w pełni zautomatyzowane za pomocą AI?
Procesy wymagające znacznej subiektywnej oceny, podlegające ścisłej kontroli regulacyjnej lub obejmujące nowe sytuacje, dla których nie ma danych historycznych, powinny zawsze być nadzorowane przez człowieka. AI może dostarczać rekomendacje, ale ostateczna decyzja powinna należeć do człowieka.