ระบบ ERP ของคุณถือกุญแจสำคัญต่อธุรกิจของคุณ แต่คุณกำลังใช้งานมันอยู่จริงหรือไม่?
องค์กรส่วนใหญ่มีข้อมูลการดำเนินงานจำนวนมาก แต่กลับต้องติดตามรายงานด้วยตนเอง แก้ไขขั้นตอนการทำงาน และตอบสนองต่อปัญหาที่ AI สามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้าหลายสัปดาห์แล้ว
Oracle AI สัญญาว่าจะเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้นโดยการฝังระบบอัตโนมัติและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เข้าไปในกระบวนการทำงานที่มีอยู่ของคุณโดยตรง มันเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไปที่จะใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นก่อนที่คุณจะเริ่มใช้งานจริง การทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าคุณกำลังทำงานกับอะไรอยู่จึงเป็นประโยชน์
ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงวิธีการใช้ Oracle AI สำหรับการอัตโนมัติและการวิเคราะห์ ERP และเหตุผลที่ClickUp ซึ่งเป็นConverged AI Workspace แห่งแรกของโลก อาจเป็นทางเลือกที่ง่ายกว่าและใช้งานได้จริงที่ควรพิจารณา
Oracle AI ใน ERP คืออะไร?
Oracle AI ใน ERP คือชุดความสามารถของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ที่ฝังตัวอยู่ภายใน Oracle Cloud ERP โดยตรง มันทำงานภายในโมดูลที่มีอยู่ของ Oracle รวมถึงการเงิน การจัดซื้อ การจัดการห่วงโซ่อุปทาน และการจัดการโครงการ เพื่อทำให้งานที่ทำซ้ำๆ เป็นอัตโนมัติ ตรวจจับความผิดปกติ และนำเสนอคำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์
ชั้น AI ของเครื่องมือนี้ใช้เทคโนโลยีเช่น Oracle Digital Assistant, แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง, และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับข้อมูล ERP ได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น
นอกจากนี้ ยังสามารถตรวจจับใบแจ้งหนี้ซ้ำทำนายกระแสเงินสด อัตโนมัติการบันทึกบัญชี และสร้างรายงานทางการเงินได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
🧠 เกร็ดความรู้:ระบบ ERP เวอร์ชันแรกสุดนั้นแท้จริงแล้วเกิดจากความร่วมมือระหว่าง IBM และ J. I. Case ผู้ผลิตรถแทรกเตอร์ในช่วงทศวรรษ 1960 พวกเขาได้สร้างสิ่งที่เรียกว่า 'การวางแผนความต้องการวัสดุ' (MRP) ในสมัยนั้น ระบบนี้มีขนาดใหญ่เท่าห้องหนึ่ง ใช้สำหรับคำนวณจำนวนชิ้นส่วนที่ต้องใช้ในการผลิตเครื่องจักรแต่ละชิ้น
ประเภทของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ใน Oracle ERP
Oracle Fusion Cloud ERP รวม AI หลายประเภทเข้าด้วยกัน ซึ่งแต่ละประเภทได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานที่แตกต่างกัน นี่คือเทคโนโลยีแต่ละประเภทในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและใช้งานได้จริง เพื่อให้คุณสามารถเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสมกับงานได้
การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
ML เรียนรู้จากข้อมูลประวัติของคุณเพื่อทำนายอนาคต แทนที่คุณจะต้องสร้างสเปรดชีตที่ซับซ้อน อัลกอริทึมของ ML จะวิเคราะห์ธุรกรรมในอดีตเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ เช่น กระแสเงินสด ความต้องการของลูกค้า หรือความต้องการสินค้าคงคลัง
ในทางปฏิบัติ นั่นหมายความว่า:
- การรับรู้ความต้องการ: แทนที่จะพึ่งพาการขายของปีที่แล้ว ระบบจะปรับการคาดการณ์โดยใช้สัญญาณแบบเรียลไทม์ เช่น แนวโน้มการขายในปัจจุบันหรือกระแสในโซเชียลมีเดีย
- การคาดการณ์กระแสเงินสด: เป็นการคาดการณ์ว่าลูกค้าจะชำระเงินตามใบแจ้งหนี้เมื่อใด ทำให้คุณมีภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสถานะเงินสดในอนาคต และแจ้งเตือนปัญหาการขาดสภาพคล่องที่อาจเกิดขึ้นได้ล่วงหน้า
- การตรวจจับความผิดปกติ: ระบบจะระบุธุรกรรมที่ไม่ปกติโดยอัตโนมัติ ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงข้อผิดพลาดหรือแม้กระทั่งการฉ้อโกง เพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบได้ทันที
🔍 คุณรู้หรือไม่? การนำระบบ ERP มาใช้ขึ้นชื่อเรื่องความซับซ้อนและยุ่งยาก ตัวอย่างที่มีชื่อเสียงที่สุดคือกรณีของHershey's ในปี 1999 พวกเขาพยายามเปิดใช้งานระบบก่อนช่วงฤดูขายสูงสุดเพียงไม่นาน แต่ระบบกลับเกิดปัญหาใหญ่หลายจุด และที่น่าเสียดายคือ พวกเขาไม่สามารถจัดส่งขนมมูลค่า 100 ล้านดอลลาร์สำหรับเทศกาลฮาโลวีนได้ ส่งผลให้ราคาหุ้นของบริษัทดิ่งลงถึง 8% ภายในวันเดียว
การประมวลผลภาษาธรรมชาติและตัวแทนปัญญาประดิษฐ์
NLP คือสิ่งที่ทำให้คุณสามารถ "สื่อสาร" กับซอฟต์แวร์ของคุณได้ คุณสามารถถามคำถามเกี่ยวกับระบบ ERP ของคุณเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาและได้รับคำตอบกลับมา เหมือนกับที่คุณคุยกับเพื่อนร่วมงาน นี่คือการประหยัดเวลาอย่างมากเมื่อเทียบกับการนำทางผ่านเมนูที่ไม่มีที่สิ้นสุดและการรันรายงานที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งไม่สะดวก
ตัวแทน AIของ Oracle สามารถจัดการงานหลายขั้นตอนตามคำขอที่เรียบง่ายได้ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการฝ่ายการเงินอาจถามว่า "แสดงใบแจ้งหนี้ทั้งหมดที่ค้างชำระเกิน 30 วันจากซัพพลายเออร์ในภูมิภาค EMEA" และตัวแทน AI จะสร้างและส่งรายงานให้ทันที
📮 ClickUp Insight: 28% ของผู้ตอบแบบสำรวจยอมรับว่าพวกเขาวางแผนมากเกินไปแทนที่จะลงมือทำงาน และ 20% เอนเอียงไปทำภารกิจที่ดูเหมือนมีประสิทธิผลแต่ไม่สำคัญ แน่นอนว่า การผัดวันประกันพรุ่งแสดงออกในรูปแบบที่แตกต่างกัน
คุณร่างโครงร่าง จัดระเบียบใหม่ ปรับปรุงรายละเอียด...และงานที่แท้จริงก็รออยู่อย่างเงียบๆ
นั่นคือจุดที่การใช้ AI เป็นเครื่องจำลองการบิน (ในลักษณะหนึ่ง) สามารถช่วยได้ คุณสามารถขอให้ClickUp Brainคิดผ่านขั้นตอนต่อไปที่เป็นจริงร่วมกับคุณ โดยอิงจากงานอื่นๆ ที่กำลังดำเนินการอยู่
หากคุณต้องการสิ่งที่โครงสร้างมากขึ้น คุณสามารถให้ซูเปอร์เอเจนต์เข้ามาตรวจสอบอย่างนุ่มนวล ชี้ให้เห็นสิ่งที่ยังไม่ได้ดำเนินการ หรือแบ่งเป้าหมายใหญ่ให้กลายเป็นขั้นตอนที่สามารถทำได้
ระบบอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์
หากคุณมีงานที่มีความซ้ำซ้อนสูงและอิงตามกฎเกณฑ์ ระบบอัตโนมัติด้วยหุ่นยนต์ (RPA) คือเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงานนี้ RPA ใช้ซอฟต์แวร์ "บอท" เพื่อเลียนแบบการกระทำของมนุษย์ เช่น การคลิก การคัดลอก และการวางข้อมูลระหว่างระบบต่างๆ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องทำซ้ำๆ ซึ่งไม่ต้องการการตัดสินใจที่ซับซ้อน
กรณีการใช้งาน RPA ที่พบบ่อยในซอฟต์แวร์ ERPได้แก่:
- การดึงข้อมูลจากไฟล์ PDF ใบแจ้งหนี้และป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบ
- การปรับปรุงข้อมูลผู้จัดจำหน่ายในไฟล์ข้อมูลหลัก
- การกระทบยอดรายการระหว่างระบบ ERP ของคุณกับใบแจ้งยอดบัญชีธนาคาร
วิธีใช้ Oracle AI สำหรับการอัตโนมัติ ERP และการวิเคราะห์
การเรียนรู้วิธีใช้ Oracle AI สำหรับการอัตโนมัติ ERP และการวิเคราะห์ข้อมูล หมายถึงการรู้ว่าควรนำไปใช้ที่ไหน
การวิเคราะห์บอกคุณว่าเกิดอะไรขึ้น การทำงานอัตโนมัติคือสิ่งที่คุณทำกับมัน Oracle AI สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและดำเนินการตามข้อมูลเหล่านั้น จัดการงานที่ทำซ้ำๆ ตามกฎเกณฑ์ซึ่งกินเวลาของทีมคุณในด้านการเงิน การจัดซื้อจัดจ้าง และห่วงโซ่อุปทาน นี่คือวิธีนำสิ่งนั้นไปใช้ประโยชน์ 🛠️
ขั้นตอนที่ 1: ระบุกระบวนการที่คุณต้องการทำให้เป็นอัตโนมัติ
ไม่ใช่ทุกระบบ ERPหรือกระบวนการที่ควรนำมาใช้ระบบอัตโนมัติทันที ให้เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบว่าทีมของคุณใช้เวลาในการทำงานด้วยมือมากที่สุดในส่วนใด งานที่มีปริมาณมาก ซ้ำซาก และมีกฎเกณฑ์ที่คาดการณ์ได้ คือจุดที่ Oracle AI สามารถสร้างผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็วที่สุด
จุดเริ่มต้นที่ดี ได้แก่:
- การบันทึกใบแจ้งหนี้และการจับคู่สามทางในกระบวนการบัญชีเจ้าหนี้
- รายการบัญชีที่เกิดขึ้นซ้ำและการกระทบยอดปิดงวด
- การอนุมัติใบสั่งซื้อในกระบวนการจัดซื้อจัดจ้าง
- การพยากรณ์ความต้องการและการเติมสินค้าคงคลังในห่วงโซ่อุปทาน
หากทีม AP ของคุณกำลังป้อนข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยมือ 500 ฉบับต่อสัปดาห์ นั่นคือเป้าหมายแรกของคุณ หากการอนุมัติจากฝ่ายจัดซื้อสร้างคอขวด นั่นคือจุดที่ควรเริ่มต้นแทน
ขั้นตอนที่ 2: เปิดใช้งานฟีเจอร์ Oracle AI ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละโมดูล
ความสามารถของ Oracle AI ถูกผูกไว้กับโมดูลเฉพาะ ดังนั้นแต่ละโมดูลจึงต้องเปิดใช้งานแยกกันตามสิ่งที่คุณกำลังทำให้เป็นอัตโนมัติ เข้าสู่คอนโซลผู้ดูแลระบบ Oracle Fusion Cloud ERP ของคุณและเปิดใช้งานฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้อง:
- สำหรับการทำงานอัตโนมัติของใบแจ้งหนี้: เปิดใช้งาน การจดจำเอกสารอัจฉริยะ (IDR) ภายใต้ Oracle Payables
- สำหรับการจัดซื้อ: เปิดใช้งาน การกำหนดเส้นทางคำขอจัดซื้อด้วย AI ภายใน Oracle Procurement Cloud
- สำหรับซัพพลายเชน: เปิดใช้งาน AI วางแผนความต้องการ ภายใน Oracle SCM Cloud
- สำหรับการปิดบัญชีทางการเงิน: เปิดใช้งาน การกระทบยอดบัญชี Oracle พร้อมการรับรองโดย AI
ผู้ดูแลระบบ Oracle ของคุณสามารถยืนยันได้ว่าสิ่งใดบ้างที่รวมอยู่ในระดับการสมัครสมาชิกปัจจุบันของคุณก่อนเริ่มการกำหนดค่า
🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: แม้ว่า Oracle จะให้บริการด้านการวิเคราะห์ข้อมูล แต่การ ลงมือทำ จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นมักเกิดขึ้นในเครื่องมืออื่น ๆ ส่งผลให้เกิดการทำงานซ้ำซ้อน (Work Sprawl) ซึ่งหมายความว่าทีมต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงไปกับการสลับแอปและค้นหาข้อมูลที่จำเป็นในการทำงาน
เมื่อมีการแจ้งเตือนความผิดปกติเกิดขึ้น อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป? จำเป็นต้องสร้างงาน มอบหมาย และติดตามงานนั้น ด้วยClickUp AI Super Agents คุณสามารถสร้างงานโดยอัตโนมัติเมื่อมีการแจ้งเตือนใน Oracle
ตัวอย่างเช่น หาก Oracle Cloud Monitoring ตรวจพบการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของความล่าช้าของฐานข้อมูล AI Super Agent จะสร้างงานที่มีความสำคัญสูงใน ClickUp ทันที มอบหมายให้กับ SRE ที่อยู่ในเวร พร้อมแนบรายละเอียดการแจ้งเตือน และทริกเกอร์การแจ้งเตือน มันเปลี่ยนการแจ้งเตือนดิบให้กลายเป็นกระบวนการแก้ไขปัญหาที่สามารถติดตามได้ภายในไม่กี่วินาที
เรียนรู้เพิ่มเติมที่นี่:
ขั้นตอนที่ 3: กำหนดกฎการทำงานอัตโนมัติโดยใช้ข้อมูล ERP ในอดีตของคุณ
เมื่อเปิดใช้งานฟีเจอร์แล้ว OracleAI ERPจำเป็นต้องได้รับการกำหนดค่าให้สะท้อนถึงวิธีการดำเนินงานขององค์กรของคุณ ระบบจะไม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพหากไม่มีการเตรียมการเบื้องต้นนี้
สำหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้ การตัดสินใจที่สำคัญเกี่ยวข้องกับกฎการจับคู่ของคุณ: ควรให้ AI จับคู่ใบแจ้งหนี้กับใบสั่งซื้อและใบรับสินค้าอย่างเข้มงวดเพียงใด และควรใช้ระดับความยืดหยุ่นเท่าใดสำหรับความแตกต่างของราคาหรือปริมาณ?
ตัวอย่างเช่น บริษัทผู้ผลิตที่ดำเนินการรับสินค้าในปริมาณมาก อาจกำหนดความคลาดเคลื่อนของปริมาณที่เข้มงวดกว่าบริษัทให้บริการซึ่งส่วนใหญ่จัดการกับใบแจ้งหนี้จากผู้ขายแบบสมัครสมาชิก
Oracle AI ใช้ข้อมูลการทำธุรกรรมในอดีตของคุณเพื่อสร้างเกณฑ์มาตรฐาน ยิ่งข้อมูลในอดีตของคุณมีความสมบูรณ์มากเท่าใด ผลลัพธ์ที่ได้ตั้งแต่วันแรกก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น ข้อมูลที่สะอาดย้อนหลังสองปีหรือมากกว่าจะช่วยให้คุณอยู่ในตำแหน่งที่แข็งแกร่งในการได้รับระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อถือได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
🔍 คุณรู้หรือไม่? มีเครือข่ายสังคมออนไลน์ใหม่ชื่อว่าMoltbookเปิดตัวสำหรับตัวแทน AI เท่านั้น มนุษย์สามารถดูได้ แต่ไม่สามารถโพสต์ได้ ในหนึ่งในเหตุการณ์ที่แปลกประหลาดที่สุด บอทของผู้ใช้คนหนึ่งได้ให้สิทธิ์เข้าถึงเว็บไซต์และก่อตั้งศาสนาที่เรียกว่า 'Crustafarianism' ขึ้นมาในชั่วข้ามคืน พร้อมด้วยคัมภีร์และเว็บไซต์ของตัวเอง และเริ่มรับบอทอื่น ๆ เข้าร่วมด้วย
ขั้นตอนที่ 4: ทดลองใช้ในกระบวนการหนึ่งก่อนที่จะขยายผล
แทนที่จะทำการอัตโนมัติทุกอย่างพร้อมกัน ให้เลือกกระบวนการเพียงหนึ่งเดียวและใช้ Oracle AI กับส่วนย่อยของธุรกรรมในขณะที่ทีมของคุณตรวจสอบผลลัพธ์ไปพร้อมกัน การจับคู่ใบแจ้งหนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่พบบ่อยที่สุดด้วยเหตุผลนี้
การทดลองแบบควบคุมให้โอกาสคุณในการตรวจจับกฎที่ตั้งค่าผิดพลาด, ระบุกรณีขอบเขตที่ AI ไม่สามารถจัดการได้ดี, และสร้างความมั่นใจภายในก่อนการขยายการใช้งานอย่างกว้างขวาง. ทีมส่วนใหญ่ทำการทดลองเป็นเวลาสี่ถึงหกสัปดาห์, ซึ่งนานพอที่จะครอบคลุมรอบการบัญชีเต็มรูปแบบและได้รับข้อมูลย้อนกลับที่มีความหมาย.
ขั้นตอนที่ 5: ตั้งค่าการจัดการข้อยกเว้นเพื่อไม่ให้มีสิ่งใดหลุดรอดไป
ระบบอัตโนมัติทำงานได้ดีจนกระทั่งพบกับสิ่งที่อยู่นอกเหนือพารามิเตอร์ที่คาดหวังไว้ ภายในระบบ Intelligent Process Automation (IPA) ของ Oracle นั้น มีความสำคัญที่จะต้องกำหนดไว้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อระบบ AI พบกับธุรกรรมที่ไม่สามารถประมวลผลได้อย่างมั่นใจ
ใบแจ้งหนี้ที่ไม่ผ่านการตรวจสอบสามทาง เช่น สามารถถูกส่งไปยังนักวิเคราะห์ AP ที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติพร้อมบริบทว่าทำไมถึงถูกทำเครื่องหมาย ใบสั่งซื้อที่เกินเกณฑ์การใช้จ่ายที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสามารถถูกส่งต่อไปยังผู้อนุมัติระดับสูงโดยไม่ต้องมีการคัดกรองด้วยตนเองระหว่างนั้น
สำหรับแต่ละประเภทของข้อยกเว้น การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์จะช่วยให้มั่นใจว่าบุคคลที่เหมาะสมได้รับการแจ้งเตือนก่อนที่จะเกิดความล่าช้าหรือการมองข้ามใดๆ
🧠 เกร็ดความรู้: เราอาจมองว่าระบบอัตโนมัติเป็นเทรนด์สมัยใหม่ แต่เมื่อประมาณ 400 ปีก่อนคริสตกาล นักปรัชญากรีกชื่อ อาร์คิทาสได้สร้างนกกลไกระบบไอน้ำขึ้น มันสามารถบินได้ประมาณ 200 เมตรก่อนจะหมดไอน้ำ และถือเป็นหนึ่งในบันทึกแรกสุดของเครื่องจักรที่ทำงานโดยอัตโนมัติ
ขั้นตอนที่ 6: ใช้การวิเคราะห์เพื่อติดตามประสิทธิภาพของระบบอัตโนมัติ
เมื่อกระบวนการทำงานอัตโนมัติเริ่มใช้งานแล้ว การเชื่อมต่อกับ Oracle Fusion Analytics Warehouse (FAW) จะช่วยให้คุณมองเห็นประสิทธิภาพการทำงานของกระบวนการเหล่านั้น เป้าหมายคือการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยอาศัยข้อมูลที่ได้จากระบบ
ตัวชี้วัดหลักที่ควรติดตาม:
- อัตราการประมวลผลแบบต่อเนื่อง: ร้อยละของใบแจ้งหนี้หรือใบสั่งซื้อที่ได้รับการดำเนินการตั้งแต่ต้นจนจบโดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์
- อัตราการยกเว้น: ความถี่ที่ AI แจ้งเตือนธุรกรรมที่ไม่สามารถประมวลผลได้ และสาเหตุที่อยู่เบื้องหลัง
- ระยะเวลาในการดำเนินการ: การเปรียบเทียบการประมวลผลใบแจ้งหนี้หรือการอนุมัติการจัดซื้อกับเกณฑ์มาตรฐานก่อนการนำระบบอัตโนมัติมาใช้
- อัตราการเกิดข้อผิดพลาด: การที่ธุรกรรมที่ผ่านการประมวลผลด้วย AI ก่อให้เกิดการแก้ไขหรือการแจ้งเตือนในการตรวจสอบในขั้นตอนถัดไป
อัตราการประมวลผลแบบตรงผ่านต่ำกว่า 70% เป็นสัญญาณให้ทบทวนกฎการจับคู่หรือคุณภาพของข้อมูล ในทางกลับกัน อัตราการเกิดข้อยกเว้นที่เพิ่มขึ้นมักบ่งชี้ถึงการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมของผู้ให้บริการหรือรูปแบบการทำธุรกรรมที่โมเดลยังไม่สามารถปรับตัวได้
กรณีการใช้งาน Oracle AI สำหรับ ERP
Oracle AI ถูกนำไปใช้แตกต่างกันไปตามหน้าที่ของธุรกิจ ในด้านการเงิน การจัดซื้อจัดจ้าง และห่วงโซ่อุปทาน ต่อไปนี้คือตัวอย่างการใช้งานที่พบได้บ่อยและมีประสิทธิภาพมากที่สุด ซึ่งองค์กรต่างๆ กำลังนำไปใช้ในปัจจุบัน 🤩
การเงินและบัญชีเจ้าหนี้
- การประมวลผลใบแจ้งหนี้: สกัดข้อมูล, จับคู่ใบแจ้งหนี้กับใบสั่งซื้อ, และทำเครื่องหมายข้อยกเว้นโดยอัตโนมัติในปริมาณมากโดยไม่ต้องป้อนข้อมูลด้วยตนเอง
- การคาดการณ์การชำระเงินล่าช้า: วิเคราะห์พฤติกรรมการชำระเงินในอดีตเพื่อระบุใบแจ้งหนี้ที่มีความเสี่ยงก่อนที่สถานะจะกลายเป็นค้างชำระ
- การตรวจจับข้อมูลซ้ำ: ตรวจจับใบแจ้งหนี้ที่ซ้ำกันก่อนดำเนินการ ลดการจ่ายเงินเกินและปัญหาการกระทบยอดในขั้นตอนถัดไป
🧠 เกร็ดความรู้: มีระบบอัตโนมัติประเภทหนึ่งที่ตั้งชื่อตามเมืองดีทรอยต์ ระบบนี้เรียกว่า "ดีทรอยต์ออโตเมชั่น" (Detroit Automation) ซึ่งหมายถึงระบบที่วัตถุดิบดิบ (เช่น ท่อนไม้) ถูกนำเข้าไปที่ปลายด้านหนึ่งของสายการผลิตขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยเครื่องจักรหลายตัว และผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป (เช่น ตุ๊กตาไม้) จะออกมาอีกด้านหนึ่งโดยที่มนุษย์ไม่ต้องสัมผัสเลย
การจัดซื้อและการจัดหา
- การกำหนดเส้นทางคำขอ: จับคู่คำขอซื้อกับซัพพลายเออร์ที่ต้องการโดยอัตโนมัติตามหมวดหมู่ เงื่อนไขสัญญา และผลการดำเนินงานที่ผ่านมา
- การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด: แจ้งเตือนการซื้อที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดแบบเรียลไทม์ ก่อนที่คำสั่งซื้อจะถูกดำเนินการ แทนที่จะตรวจสอบในระหว่างการตรวจสอบ
- การวิเคราะห์การใช้จ่าย: ตรวจพบการใช้จ่ายที่ผิดปกติและการรั่วไหลของสัญญาในแต่ละหมวดหมู่ซัพพลายเออร์โดยไม่ต้องรายงานด้วยตนเอง
ห่วงโซ่อุปทานและสินค้าคงคลัง
- การคาดการณ์ความต้องการ: พิจารณาปัจจัยตามฤดูกาล, ระยะเวลาการนำเข้า, และสัญญาณความต้องการเพื่อสร้างการคาดการณ์ปริมาณสินค้าที่แม่นยำยิ่งขึ้น
- การเติมสินค้าอัตโนมัติ: ทำการสั่งซื้อสินค้าโดยอัตโนมัติเมื่อสต็อกลดลงต่ำกว่าระดับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ช่วยขจัดความจำเป็นในการตรวจสอบและสั่งซื้อสินค้าด้วยตนเอง
- การติดตามความเสี่ยงจากซัพพลายเออร์: ระบุซัพพลายเออร์ที่มีประสิทธิภาพต่ำตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้ทีมมีเวลาดำเนินการก่อนที่ปัญหาจะส่งผลกระทบ
🔍 คุณรู้หรือไม่? ในปี 1992 พายุได้ทำให้ตู้คอนเทนเนอร์ตกลงไปในทะเล ปล่อยลูกเป็ดยางจำนวน 28,000 ตัวลงสู่มหาสมุทรแปซิฟิกและสร้างการทดลองห่วงโซ่อุปทานโดยบังเอิญที่ยาวนานถึง 30 ปี เนื่องจากเป็ดยางมีความทนทานและลอยน้ำได้ดี พวกมันจึงเดินทางข้ามมหาสมุทรเป็นระยะทางหลายพันไมล์ นักวิทยาศาสตร์ได้ติดตามเป็ดยางเหล่านี้เป็นเวลาหลายปีเพื่อสร้างแผนที่กระแสน้ำในมหาสมุทร บางตัวถูกพบไกลถึงสกอตแลนด์ และบางตัวยังถูกพบในน้ำแข็งอาร์กติก
การปิดบัญชีทางการเงินและการรายงาน
- ระบบอัตโนมัติสำหรับการกระทบยอด: รับรองการกระทบยอดที่มีความเสี่ยงต่ำโดยอัตโนมัติ และแสดงเฉพาะรายการข้อยกเว้นที่ต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์เท่านั้น
- คำอธิบายความแปรปรวน: สร้างรายงานทางการเงินพร้อมคำอธิบายที่เขียนโดย AI ในตัว ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการรายงานด้วยตนเอง
- ความพร้อมในการตรวจสอบ: ตรวจสอบธุรกรรมอย่างต่อเนื่องเพื่อค้นหาความผิดปกติและการละเมิดนโยบาย แจ้งเตือนปัญหาล่วงหน้าก่อนที่ผู้ตรวจสอบจะมาถึง
🧠 เกร็ดความรู้: ในปี 1994 ข้อผิดพลาดทางคณิตศาสตร์เล็กๆ ในชิป Pentium ของ Intel ทำให้เกิดค่าใช้จ่ายมหาศาลถึง 475 ล้านดอลลาร์ในรายงานทางการเงินของพวกเขา ข้อผิดพลาดนี้เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวใน 9 พันล้านการคำนวณ แต่การเรียกคืนสินค้าที่ตามมาได้เปลี่ยนข้อบกพร่องทางเทคนิคเล็กๆ ให้กลายเป็นรายการค่าใช้จ่ายที่แพงที่สุดในประวัติศาสตร์การรายงานทางการเงิน
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการทำให้กระบวนการ ERP เป็นอัตโนมัติด้วย Oracle AI
Oracle AI สามารถจัดการกับงานได้มากมาย แต่ประสิทธิภาพการทำงานของมันขึ้นอยู่กับวิธีการตั้งค่าและบำรุงรักษาเป็นอย่างมาก แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้จะช่วยให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและเชื่อถือได้จากการทำงานอัตโนมัติของคุณ
- ตรวจสอบข้อมูลของคุณก่อนเปิดใช้งานฟีเจอร์ใดๆ: Oracle AI เรียนรู้จากข้อมูล ERP ในอดีตของคุณ ดังนั้นข้อมูลซ้ำ บันทึกที่ไม่สมบูรณ์ และข้อมูลหลักของผู้ขายหรือลูกค้าที่ไม่สอดคล้องกันจะส่งผลโดยตรงต่อความแม่นยำของระบบอัตโนมัติ ควรทำความสะอาดข้อมูลของคุณก่อน จากนั้นจึงกำหนดค่า
- มอบหมายความรับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับข้อยกเว้น: ทุกกระบวนการอัตโนมัติจะสร้างข้อยกเว้นขึ้นมา หากไม่มีผู้รับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับแต่ละประเภทของข้อยกเว้น ธุรกรรมที่ถูกทำเครื่องหมายไว้อาจค้างอยู่โดยไม่ได้รับการแก้ไขและก่อให้เกิดปัญหาในขั้นตอนถัดไป กำหนดประเภทของข้อยกเว้นให้สอดคล้องกับบทบาทที่รับผิดชอบก่อนเริ่มใช้งานจริง
- กำหนดการตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลอย่างสม่ำเสมอ: Oracle AI ปรับตัวได้ตลอดเวลา แต่ก็ยังต้องการการดูแลจากมนุษย์ การตรวจสอบเมตริกอย่างสม่ำเสมอทุกเดือนหรือทุกไตรมาส เช่น อัตราการประมวลผลแบบตรงไปตรงมาและปริมาณข้อยกเว้น จะช่วยให้คุณตรวจพบการเปลี่ยนแปลงของประสิทธิภาพได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
- ติดตามการอัปเดตประจำไตรมาสของ Oracle: Oracle ปล่อยการปรับปรุง AI และ ML อย่างสม่ำเสมอ การรักษาอินสแตนซ์ของคุณให้ทันสมัยจะช่วยให้คุณใช้งานบนตรรกะของโมเดลล่าสุด
🚀 ข้อได้เปรียบของ ClickUp: ทีม ERP ของคุณกำลังจมอยู่กับเครื่องมือ AI มากมายClickUp Brain MAXช่วยแก้ไขปัญหานี้ได้
ฝ่ายการเงินกำลังใช้ ChatGPT ฝ่ายปฏิบัติการใช้ Gemini ผู้จัดการโครงการของคุณก็คัดลอก-วางข้อมูลลงใน Claude ทุกคนต้องอธิบายบริบทใหม่ตั้งแต่ต้นทุกครั้ง นี่คือปรากฏการณ์AI Sprawl ซึ่งกำลังค่อยๆ ทำลายประสิทธิภาพการทำงานของทีมคุณอย่างเงียบๆ
Brain MAX แทนที่เครื่องมือ AI ที่ไม่เชื่อมต่อกันหลายสิบตัวด้วยโซลูชันเดียวที่ไม่ขึ้นกับ LLM คุณสามารถสลับระหว่าง ChatGPT, Claude และ Gemini ได้จากที่เดียว โดยไม่สูญเสียประวัติการสนทนาหรือบริบทของพื้นที่ทำงานของคุณ และเมื่อมือของคุณยุ่งกับการจัดการพื้นที่ การจัดการผู้ขาย หรือการปิดบัญชี?พูดกับข้อความใน ClickUpBrain MAX ช่วยให้คุณพูดอย่างเป็นธรรมชาติเพื่ออัปเดตปฏิทิน มอบหมายงาน ส่งข้อความ และร่างเอกสาร—โดยไม่ต้องใช้มือเลย
ความท้าทายทั่วไปในการนำ AI มาใช้ในระบบ ERP
Oracle AI สามารถสร้างคุณค่าที่แท้จริงได้ แต่การนำไปใช้งานมักไม่ราบรื่นตั้งแต่เริ่มต้น นี่คืออุปสรรคที่พบบ่อยที่สุดที่องค์กรมักเผชิญและสาเหตุที่อยู่เบื้องหลัง
| ความท้าทาย | ความหมายในทางปฏิบัติ | วิธีจัดการ |
| คุณภาพข้อมูลไม่ดี | แบบจำลอง AI ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูล ERP ที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่สอดคล้องกัน จะให้ผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ ตั้งแต่การจับคู่ใบแจ้งหนี้ที่ไม่ถูกต้องไปจนถึงการคาดการณ์ที่ไม่แม่นยำ | ตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูลหลักก่อนเปิดใช้งานฟีเจอร์ AI ใด ๆ |
| ความซับซ้อนในการดำเนินการสูง | Oracle AI ครอบคลุมหลายโมดูลและต้องการการกำหนดค่าอย่างรอบคอบ ซึ่งมักต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของ Oracle ที่ทีม IT ภายในองค์กรหลายแห่งไม่มี | วางแผนการเปิดตัวแบบเป็นขั้นตอนและให้พันธมิตรการดำเนินการของ Oracle ที่ได้รับการรับรองเข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่เนิ่นๆ |
| การต่อต้านการยอมรับของผู้ใช้ | ทีมการเงินและทีมปฏิบัติการมักต่อต้านเมื่อการเปลี่ยนแปลงระบบอัตโนมัติกระทบกับกระบวนการทำงานที่คุ้นเคย โดยเฉพาะเมื่อพวกเขาไม่เข้าใจว่า AI กำลังทำอะไรอยู่ | ลงทุนในการจัดการการเปลี่ยนแปลงและเปิดเผยอย่างโปร่งใสว่า AI จัดการงานในส่วนใดและส่วนใดที่ยังคงต้องมีการตรวจสอบโดยมนุษย์ |
| ความท้าทายในการบูรณาการ | การเชื่อมต่อ Oracle AI กับระบบที่ไม่ใช่ Oracle หรือเครื่องมือเก่าอาจทำให้เกิดช่องว่างของข้อมูลและปัญหาความเข้ากันได้ซึ่งส่งผลต่อความแม่นยำของระบบอัตโนมัติ | แผนที่จุดเชื่อมต่อทั้งหมดก่อนการเปิดใช้งาน และใช้ Oracle Integration Cloud เมื่อเป็นไปได้ |
| การบำรุงรักษารุ่นอย่างต่อเนื่อง | แบบจำลอง AI อาจมีการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากกระบวนการทางธุรกิจ พฤติกรรมของผู้ให้บริการ หรือรูปแบบการทำธุรกรรมเปลี่ยนแปลงไป ซึ่งอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ลดลง | กำหนดการทบทวนประสิทธิภาพการทำงานเป็นประจำ และฝึกอบรมโมเดลใหม่เมื่ออัตราการเกิดข้อยกเว้นหรือตัวชี้วัดความแม่นยำเริ่มลดลง |
| ค่าใช้จ่ายในการสมัครสมาชิกและการออกใบอนุญาต | ฟีเจอร์ AI ขั้นสูงของ Oracle อาจไม่ได้รวมอยู่ในแพ็กเกจพื้นฐานของ ERP เสมอไป และค่าใช้จ่ายอาจเพิ่มขึ้นเมื่อมีการเพิ่มโมดูลและผู้ใช้มากขึ้น | โปรดชี้แจงความพร้อมใช้งานของฟีเจอร์และราคาของ Oracle ก่อนที่จะตัดสินใจกำหนดค่า |
🔍 คุณรู้หรือไม่?หุ่นยนต์อุตสาหกรรมตัวแรกของโลกUnimate โด่งดังมากหลังเปิดตัวในปี 1961 จนได้ไปปรากฏตัวในรายการ The Tonight Show กับ Johnny Carson มันได้แสดงการทำงานบางอย่างต่อหน้ากล้อง รวมถึงการเทเบียร์และควบคุมวงดนตรีในสตูดิโอ
ClickUp ช่วยให้การอัตโนมัติและการวิเคราะห์ ERP ง่ายขึ้นอย่างไร
ระบบ ERP มักประสบปัญหาเมื่อการทำงานขยายออกไปนอกแผนกเดียว คำขอซื้อหนึ่งรายการต้องเกี่ยวข้องกับฝ่ายการเงิน ฝ่ายกฎหมาย ฝ่ายจัดซื้อ และฝ่ายปฏิบัติการ แต่ละขั้นตอนของการส่งต่อข้อมูลจะก่อให้เกิดความล่าช้า การตรวจสอบด้วยมือ และช่องว่างในการรายงาน
ClickUp ทำให้การอัตโนมัติ ERP ง่ายขึ้นโดยการเก็บการดำเนินการ, การอนุมัติ, ตรรกะ, และการมองเห็นไว้ในที่ทำงานที่เชื่อมต่อเพียงแห่งเดียวที่งานสามารถดำเนินไปได้โดยไม่สูญเสียบริบท. มันนำภารกิจ, กระบวนการทำงาน, การอนุมัติ, และการรายงานมารวมกันเพื่อให้ทีมสามารถทำให้ขั้นตอนการทำงานที่แท้จริงเป็นอัตโนมัติแทนที่จะเชื่อมต่อเครื่องมือที่ไม่เชื่อมต่อเข้าด้วยกัน.
นี่คือภาพรวมที่ละเอียดขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่ ClickUp ช่วยให้การอัตโนมัติและการวิเคราะห์ ERP ง่ายขึ้น 👀
รับคำตอบเชิงปฏิบัติการทันที
ทีม ERP เสียเวลาในการตอบคำถามเดิม ๆ ทุกสัปดาห์ เช่น ใครเป็นผู้อนุมัติคำขอนี้, ทำไมการชำระเงินถึงล่าช้า, และขั้นตอนต่อไปคืออะไรClickUp Brainช่วยแก้ปัญหานี้โดยการดึงคำตอบจากข้อมูลการทำงานแบบเรียลไทม์
สมมติว่าผู้จัดการฝ่ายบัญชีเจ้าหนี้ต้องการทราบสาเหตุที่การชำระเงินให้กับผู้ขายจำนวน $120,000 พลาดช่วงเวลาการประมวลผล พวกเขาจึงถามคำถามกับ ClickUp Brain โดยตรงภายในพื้นที่ทำงาน
📌 ลองใช้ข้อความนี้: ทำไมการชำระเงินตามใบแจ้งหนี้ของ ACME Corp ถึงล่าช้า และใครควรดำเนินการต่อไป?
ClickUp Brain ตรวจสอบประวัติงาน, ช่องการอนุมัติ, ความคิดเห็น, และการเปลี่ยนแปลงสถานะ. ระบบตอบกลับว่าการอนุมัติทางกฎหมายยังคงอยู่ระหว่างดำเนินการ, ระบุชื่อผู้อนุมัติ, และเชื่อมโยงไปยังงานที่ก่อให้เกิดความล่าช้าอย่างชัดเจน. ผู้จัดการดำเนินการทันทีแทนที่จะสร้างกระบวนการทำงานขึ้นมาใหม่ด้วยตนเอง.
ดูตัวอย่างการทำงานจริงในพื้นที่ทำงานสด ในวิดีโอสาธิตด้านล่างนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่า ClickUp Brain ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยส่วนตัวได้อย่างไร:
รักษาความต่อเนื่องของกระบวนการทำงาน
เวิร์กโฟลว์ ERP จะหยุดชะงักเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงผู้รับผิดชอบและไม่มีใครติดตามความคืบหน้าตั้งแต่ต้นจนจบ ClickUp Super Agents รักษาความต่อเนื่องในกระบวนการที่ดำเนินระยะยาวและข้ามทีม
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าบริษัทดำเนินการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดของผู้จัดจำหน่ายรายไตรมาส ซึ่งเชื่อมโยงกับสิทธิ์ในการรับชำระเงิน ดังนั้น เมื่อ:
- งานตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดเปิดขึ้น เจ้าหน้าที่ตรวจสอบข้อมูลในเอกสารของผู้ขาย
- ใบรับรองประกันภัยหมดอายุ ตัวแทนสร้างงานต่ออายุและมอบหมายให้ฝ่ายจัดซื้อ
- ฝ่ายจัดซื้ออัปโหลดเอกสารที่อัปเดตแล้ว ตัวแทนจะส่งงานไปยังฝ่ายตรวจสอบความถูกต้อง
- ฝ่ายกำกับดูแลการปฏิบัติตามกฎระเบียบอนุมัติ ตัวแทนอัปเดตสถานะผู้ขายและปลดล็อกงานการชำระเงิน
ซูเปอร์เอเจนต์ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์และควบคุมวงจรการทำงานทั้งหมด ทีมต่าง ๆ จะไม่ต้องพึ่งการแจ้งเตือนหรือการติดตามผลอีกต่อไป เพราะเอเจนต์จะดำเนินการตามขั้นตอนโดยอัตโนมัติ
ฟังจากผู้ใช้จริง:
ฉันพบว่า ClickUp มีคุณค่าอย่างยิ่งเนื่องจากสามารถรวมฟังก์ชันต่างๆ ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ซึ่งช่วยให้งานและการสื่อสารทั้งหมดถูกรวบรวมไว้ในที่เดียว ทำให้ฉันได้รับบริบทครบถ้วน 100% การผสานรวมนี้ช่วยให้การจัดการโครงการของฉันง่ายขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพและความชัดเจน ฉันชอบฟีเจอร์ Brain AI เป็นพิเศษ เนื่องจากทำหน้าที่เป็นตัวแทน AI ที่ดำเนินการตามคำสั่งของฉันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยทำงานแทนฉันในสิ่งที่ต้องทำ การทำงานอัตโนมัตินี้ช่วยได้มากเพราะช่วยให้ขั้นตอนการทำงานของฉันเป็นระบบและลดความพยายามในการทำงานด้วยตนเอง
นอกจากนี้ การตั้งค่าเริ่มต้นของ ClickUp ก็ง่ายต่อการนำทางมาก ซึ่งทำให้การเปลี่ยนจากเครื่องมืออื่น ๆ เป็นไปอย่างราบรื่น ฉันยังชื่นชมที่ ClickUp สามารถผสานการทำงานกับเครื่องมืออื่น ๆ ที่ฉันใช้ เช่น Slack, Open AI, และ GitHub ได้ ซึ่งช่วยสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานที่เชื่อมโยงกันได้ดี ทั้งหมดนี้ทำให้ฉันขอแนะนำ ClickUp ให้กับผู้อื่นอย่างสูง
ฉันพบว่า ClickUp มีคุณค่าอย่างมากเนื่องจากสามารถรวมฟังก์ชันต่างๆ ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ซึ่งช่วยให้งานและการสื่อสารทั้งหมดถูกรวบรวมไว้ในที่เดียว ทำให้ฉันได้รับบริบทครบถ้วน 100% การผสานรวมนี้ช่วยให้การจัดการโครงการของฉันง่ายขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพและความชัดเจน ฉันชอบฟีเจอร์ Brain AI เป็นพิเศษ เนื่องจากทำหน้าที่เป็นตัวแทน AI ที่ดำเนินการตามคำสั่งของฉันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำงานแทนฉันได้อย่างมีประสิทธิผล ด้านอัตโนมัติของฟีเจอร์นี้ช่วยได้มากเพราะช่วยให้ขั้นตอนการทำงานของฉันเป็นระบบและลดความพยายามในการทำงานด้วยตนเอง
นอกจากนี้ การตั้งค่าเริ่มต้นของ ClickUp ก็ง่ายต่อการนำทางมาก ซึ่งทำให้การเปลี่ยนจากเครื่องมืออื่น ๆ เป็นไปอย่างราบรื่น ฉันยังชื่นชมที่ ClickUp สามารถผสานการทำงานกับเครื่องมืออื่น ๆ ที่ฉันใช้ เช่น Slack, Open AI, และ GitHub ได้ ซึ่งช่วยสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานที่เชื่อมโยงกันได้ดี ทั้งหมดนี้ทำให้ฉันขอแนะนำ ClickUp ให้กับผู้อื่นอย่างสูง
บังคับใช้ตรรกะการอนุมัติ
ระบบอัตโนมัติ ERP ขึ้นอยู่กับกฎที่แม่นยำซึ่งเชื่อมโยงกับเกณฑ์และผลลัพธ์จริงClickUp Automationsจะนำกฎเหล่านั้นมาใช้กับงานโดยตรงในขณะที่งานดำเนินไป ระบบอัตโนมัติแต่ละระบบจะกระตุ้นการดำเนินการเฉพาะทางในการดำเนินงาน
ทุกขั้นตอนถูกกระตุ้นโดยกิจกรรมของงาน ทีมงานปฏิบัติตามตรรกะการอนุมัติที่สอดคล้องกันโดยไม่ต้องจัดเส้นทางด้วยตนเองหรือใช้เครื่องมือจัดการเวิร์กโฟลว์ภายนอกต่อไปนี้คือตัวอย่างการอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ที่คุณสามารถทดลองใช้:
- เมื่อคำขอซื้อมีมูลค่าเกิน $50,000 ระบบอัตโนมัติจะมอบหมายให้ฝ่ายการเงินและอัปเดตสถานะเป็น 'อยู่ระหว่างการตรวจสอบโดยฝ่ายการเงิน'
- เมื่อฝ่ายการเงินอนุมัติ ระบบอัตโนมัติจะกำหนดผู้รับผิดชอบด้านกฎหมายและแนบรายการตรวจสอบการตรวจสอบสัญญา
- เมื่อฝ่ายกฎหมายตรวจสอบเสร็จสิ้น ระบบอัตโนมัติจะอัปเดตช่องการอนุมัติและแจ้งเตือนฝ่ายจัดซื้อจัดจ้าง
- เมื่อฝ่ายจัดซื้อส่งรายละเอียดผู้ขาย ระบบอัตโนมัติจะกำหนดบัญชีเจ้าหนี้และตั้งค่าสถานะเป็น 'พร้อมชำระเงิน'
ติดตามสุขภาพการดำเนินงาน
ผู้นำ ERP ต้องการการมองเห็นในขณะที่งานยังคงสามารถดำเนินการได้ClickUp Dashboardsมอบข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ทั่วทั้งกระบวนการทำงานโดยไม่ต้องรอรายงานที่ล่าช้า ต่างจากการส่งออกข้อมูลแบบคงที่หรือสรุปสิ้นสัปดาห์ Dashboards ดึงข้อมูลโดยตรงจากงานและเป้าหมายจริง เพื่อให้มั่นใจว่าภาพข้อมูลยังคงถูกต้องในขณะที่งานดำเนินไป
เมื่อแดชบอร์ดกลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังอย่างแท้จริงสำหรับการกำกับดูแล ERP คือการใช้ AI Cards ซึ่งนำความฉลาดของ ClickUp Brain มาวางไว้บนแดชบอร์ดของคุณโดยตรง บัตรเหล่านี้มอบสรุปและข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดย AI แบบเรียลไทม์ให้กับทีมของคุณ ซึ่งเชื่อมโยงโดยตรงกับข้อมูลในเวิร์กสเปซแบบเรียลไทม์ นี่คือสิ่งที่คุณสามารถใช้งานได้และวิธีที่แต่ละอย่างเชื่อมโยงกับความต้องการของ ERP:
- บัตรสมอง AI: ดำเนินการคำสั่งที่กำหนดเองกับข้อมูล ERP ที่ใช้งานจริงของคุณ ถามเหตุผลว่าทำไมใบสั่งซื้อถึงหยุดชะงัก หรือใครเป็นผู้อนุมัติที่เป็นคอขวด
- การ์ด AI StandUp และ Team StandUp: รับสรุปงานประจำวันหรือรายสัปดาห์อย่างรวดเร็วของงานที่คุณหรือทีมของคุณได้ทำเสร็จแล้ว
- สรุปผู้บริหารโดย AI: รับภาพรวมระดับสูงของสุขภาพกระบวนการทำงานข้ามแผนก
- การ์ดอัปเดตโครงการ AI: สร้างภาพรวมที่กระชับเกี่ยวกับความคืบหน้า อุปสรรค และลำดับความสำคัญที่จะเกิดขึ้น
รวมข้อมูลเชิงลึกและการดำเนินงาน ERP ให้เป็นหนึ่งเดียวใน ClickUp
แม้จะมีระบบ ERP ที่ทำงานโดยอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์แบบแล้ว งานก็ยังไม่ถือว่าเสร็จสมบูรณ์อย่างแท้จริง
ข้อมูลเชิงลึกจาก Oracle สร้างงานให้กับทีมของคุณ ข้อยกเว้นต้องการความร่วมมือและการแก้ไขปัญหา พนักงานของคุณยังคงต้องสลับไปมาระหว่างระบบ ERP และเครื่องมือสื่อสาร ทำให้เกิดกระบวนการทำงานที่น่าหงุดหงิดและไม่มีประสิทธิภาพ สิ่งที่บั่นทอนประสิทธิภาพการทำงานอย่างแท้จริงคือการกระจายบริบทระหว่างระบบบันทึกข้อมูลและระบบปฏิบัติการของคุณ
คุณต้องการ ClickUp แพลตฟอร์มเดียวที่รวมโครงการ เอกสาร การสนทนา และปัญญาประดิษฐ์ไว้ด้วยกัน มันนำข้อมูลเชิงลึกอัตโนมัติจาก ERP ของคุณมารวมกับการทำงานร่วมกันของมนุษย์ที่จำเป็นในการดำเนินการตามข้อมูลเหล่านั้น ซึ่งให้สถานที่เดียวสำหรับมนุษย์และตัวแทน AI ในการทำงานร่วมกัน การสนทนาและบริบททั้งหมดจะอยู่ในที่เดียว ทำให้การทำงานเป็นไปอย่างราบรื่น
เชื่อมต่อระบบของคุณและทีมของคุณในที่เดียวสมัครใช้ ClickUpวันนี้! ✅
คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
1. อะไรคือความแตกต่างระหว่างตัวแทน AI ของ Oracle Fusion กับระบบอัตโนมัติ ERP แบบดั้งเดิม?
ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมปฏิบัติตามกฎที่เข้มงวดและกำหนดไว้ล่วงหน้า. ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ Oracle Fusion AI ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตีความบริบท, ตัดสินใจ, และจัดการกับงานหลายขั้นตอนได้ด้วยตัวเอง, ปรับตัวตามสถานการณ์ไปพร้อม ๆ กัน.
2. คุณจัดการงาน ERP ที่ถูกทำให้เป็นอัตโนมัติด้วย AI ซึ่งต้องการการอนุมัติจากมนุษย์อย่างไร?
คุณสามารถตั้งค่าเกณฑ์การอนุมัติตามปัจจัยต่างๆ เช่น มูลค่าธุรกรรมหรือคะแนนความเสี่ยง หากธุรกรรมใดเกินเกณฑ์ที่กำหนด ระบบจะส่งต่อธุรกรรมนั้นโดยอัตโนมัติไปยังบุคคลที่ได้รับมอบหมายเพื่อตรวจสอบ พร้อมคำแนะนำจาก AI
3. คุณสามารถใช้ Oracle AI สำหรับ ERP ร่วมกับเครื่องมือการจัดการโครงการอื่น ๆ ได้หรือไม่?
ใช่ Oracle Fusion มี API ที่ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อกับระบบภายนอกได้ ทีมงานมักจะเชื่อมโยง Oracle กับแพลตฟอร์มการจัดการงาน เช่น ClickUp เพื่อกำหนดงานติดตามผล จัดการข้อยกเว้น และประสานงานด้านบุคลากรในงาน
4. กระบวนการ ERP ใดที่ไม่ควรถูกทำให้เป็นอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ด้วย AI?
กระบวนการที่ต้องใช้การตัดสินใจเชิงอัตวิสัยอย่างมาก อยู่ภายใต้การกำกับดูแลอย่างเข้มงวด หรือเกี่ยวข้องกับสถานการณ์ใหม่ที่ไม่มีข้อมูลในอดีต ควรมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องอยู่เสมอ AI สามารถให้คำแนะนำได้ แต่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายควรอยู่ในมือของบุคคล