Στο σημερινό ταχέως εξελισσόμενο επιχειρηματικό τοπίο, Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) δεν είναι πλέον μια φουτουριστική ιδέα, αλλά μια κρίσιμη κινητήρια δύναμη του επιχειρηματικού μετασχηματισμού. Ένας από τους πιο εντυπωσιακούς τομείς όπου η τεχνητή νοημοσύνη αφήνει το σημάδι της είναι Συστήματα Enterprise Resource Planning (ERP).. Παραδοσιακά, τα συστήματα ERP ήταν ζωτικής σημασίας για τη διαχείριση βασικών επιχειρηματικών λειτουργιών, συμπεριλαμβανομένων των χρηματοοικονομικών, των προμηθειών, της αλυσίδας εφοδιασμού και των ανθρώπινων πόρων. Με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης, ωστόσο, οι λύσεις ERP φέρνουν επανάσταση, δίνοντας τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά, να λαμβάνουν πιο έξυπνες αποφάσεις και να αυτοματοποιούν πολύπλοκες διαδικασίες.

Αυτό το άρθρο διερευνά πώς Συστήματα ERP που λειτουργούν με AI αναδιαμορφώνουν τις επιχειρηματικές διαδικασίες, τα οφέλη που αποφέρουν και τι επιφυλάσσει το μέλλον για τις εταιρείες που υιοθετούν αυτή τη μετασχηματιστική τεχνολογία.

Τι είναι το AI στο ERP;

Πριν εμβαθύνουμε στο πώς η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τα συστήματα ERP, είναι σημαντικό να ορίσουμε και τις δύο τεχνολογίες. Επιχειρησιακός προγραμματισμός πόρων (ERP) αναφέρεται σε πλατφόρμες λογισμικού που ενσωματώνουν διάφορες επιχειρηματικές λειτουργίες σε ένα κεντρικό σύστημα, διευκολύνοντας την ανταλλαγή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και τη συνεργασία μεταξύ των τμημάτων. Παραδοσιακά, τα συστήματα ERP έχουν σχεδιαστεί για να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες και να εκσυγχρονίζουν τις επιχειρηματικές διαδικασίες.

Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στην προσομοίωση της ανθρώπινης νοημοσύνης από μηχανές, που τους επιτρέπει να εκτελούν εργασίες όπως η μάθηση, η επίλυση προβλημάτων και η λήψη αποφάσεων. Στο πλαίσιο του ERP, η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει τις δυνατότητες του συστήματος εισάγοντας μηχανική μάθηση, προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και αυτοματισμό.

Όταν η τεχνητή νοημοσύνη είναι ενσωματωμένη σε συστήματα ERP, οι επιχειρήσεις μπορούν να ξεκλειδώσουν νέα επίπεδα αποτελεσματικότητας, να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων και, τελικά, να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στα σύγχρονα συστήματα ERP

Η ενσωμάτωση του AI σε συστήματα ERP αλλάζει τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων. Τα ERP που λειτουργούν με AI όχι μόνο διαχειρίζονται και αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων, αλλά παρέχουν επίσης πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, αυτοματοποιούν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων και μειώνουν το ανθρώπινο λάθος. Ακολουθούν αρκετοί βασικοί τομείς όπου η AI αναδιαμορφώνει τα συστήματα ERP:

1. Αυτοματοποίηση ρουτίνας και επαναλαμβανόμενων εργασιών

Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα των συστημάτων ERP που λειτουργούν με AI είναι η δυνατότητα αυτοματοποίησης καθημερινών, χρονοβόρων εργασιών. Αυτές οι εργασίες περιλαμβάνουν συχνά την εισαγωγή δεδομένων, την επεξεργασία τιμολογίων, τη διαχείριση μισθοδοσίας και την παρακολούθηση αποθέματος. Με την τεχνητή νοημοσύνη, οι επιχειρήσεις μπορούν να αυτοματοποιήσουν αυτές τις διαδικασίες, επιτρέποντας στους υπαλλήλους να επικεντρωθούν σε πιο στρατηγικές δραστηριότητες και δραστηριότητες προστιθέμενης αξίας.

Για παράδειγμα:

  • Επεξεργασία τιμολογίου: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συλλάβει, να διαβάσει και να επεξεργαστεί αυτόματα τιμολόγια, μειώνοντας σημαντικά την ανάγκη για μη αυτόματη παρέμβαση. Χρησιμοποιώντας οπτική αναγνώριση χαρακτήρων (OCR), η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξάγει με ακρίβεια δεδομένα από τιμολόγια, να τα επικυρώνει με υπάρχοντα αρχεία και να ξεκινά την πληρωμή χωρίς ανθρώπινη συμμετοχή.
  • Διαχείριση Αποθεμάτων: Τα συστήματα ERP που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παρακολουθούν τα επίπεδα αποθεμάτων σε πραγματικό χρόνο, να αναδιατάσσουν αυτόματα τα αποθέματα όταν είναι απαραίτητο και ακόμη και να προβλέψουν τη μελλοντική ζήτηση με βάση τα ιστορικά δεδομένα και τις τάσεις της αγοράς.

Εξαλείφοντας την ανάγκη για χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων και άλλες επαναλαμβανόμενες εργασίες, η τεχνητή νοημοσύνη όχι μόνο ενισχύει την παραγωγικότητα αλλά και ελαχιστοποιεί τον κίνδυνο ανθρώπινων λαθών.

2. Predictive Analytics για πιο έξυπνη λήψη αποφάσεων

Ίσως μια από τις πιο μεταμορφωτικές πτυχές της τεχνητής νοημοσύνης στο ERP είναι η ικανότητά της να παρέχει αναλυτικές προβλέψεις. Τα συστήματα ERP που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες ιστορικών δεδομένων και χρήσης μάθηση μηχανής αλγόριθμους για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων. Αυτό επιτρέπει στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων που είναι πιο ακριβείς και στραμμένες προς το μέλλον.

Οι βασικοί τομείς στους οποίους η προγνωστική ανάλυση σε ERP που υποστηρίζεται από AI μπορεί να ωφελήσει τις επιχειρήσεις περιλαμβάνουν:

  • Πρόβλεψη πωλήσεων: Αναλύοντας δεδομένα προηγούμενων πωλήσεων, συμπεριφορά πελατών και συνθήκες αγοράς, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προβλέψει τις μελλοντικές τάσεις πωλήσεων. Αυτό βοηθά τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τη διαχείριση αποθεμάτων, τα χρονοδιαγράμματα παραγωγής και την κατανομή πόρων.
  • Πρόβλεψη ζήτησης: Στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει μοτίβα στη ζήτηση των πελατών, τις εποχιακές τάσεις και εξωτερικούς παράγοντες όπως οι οικονομικές συνθήκες για να προβλέψει τη μελλοντική ζήτηση. Αυτό διασφαλίζει ότι οι εταιρείες διατηρούν τα βέλτιστα επίπεδα αποθεμάτων, αποφεύγοντας τόσο την υπεραπόθεση όσο και τα αποθέματα.
  • Οικονομικός σχεδιασμός: Τα συστήματα ERP που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν τα μοντέλα ταμειακών ροών, εξόδων και εσόδων για να προβλέψουν τη μελλοντική οικονομική απόδοση. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να σχεδιάζουν τους προϋπολογισμούς με μεγαλύτερη ακρίβεια, να βελτιστοποιούν την κατανομή κεφαλαίων και να προβλέπουν οικονομικές προκλήσεις.

Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μεταμορφώνουν τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις σχεδιάζουν για το μέλλον, βοηθώντας τες να παραμείνουν μπροστά από τις τάσεις της αγοράς και να μετριάσουν τους κινδύνους.

3. Βελτιωμένη Διαχείριση Σχέσεων Πελατών (CRM)

Τα συστήματα ERP που λειτουργούν με AI ενισχύονται Διαχείριση Πελατειακών Σχέσεων (CRM) αναλύοντας δεδομένα πελατών για να προσφέρουμε εξατομικευμένες εμπειρίες, να βελτιώσουμε την ικανοποίηση των πελατών και να αυξήσουμε τις πωλήσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων πελατών—όπως η αγοραστική συμπεριφορά, οι προτιμήσεις και η ανατροφοδότηση—παρέχοντας στις επιχειρήσεις χρήσιμες πληροφορίες που προηγουμένως ήταν δύσκολο να αποκτηθούν.

Για παράδειγμα:

  • Εξατομικευμένο μάρκετινγκ: Τα συστήματα CRM που βασίζονται στο AI μπορούν να τμηματοποιήσουν τους πελάτες με βάση την αγοραστική τους συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και demoγραφικά. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να στοχεύουν πελάτες με εξατομικευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ και προτάσεις προϊόντων, οδηγώντας σε αυξημένη αφοσίωση και πωλήσεις.
  • Chatbots και εικονικοί βοηθοί: Πολλά συστήματα ERP που λειτουργούν με AI είναι ενσωματωμένα επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) τεχνολογίες, που επιτρέπουν τη χρήση chatbot και εικονικών βοηθών. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να αλληλεπιδρούν με τους πελάτες σε πραγματικό χρόνο, απαντώντας σε ερωτήματα, παρέχοντας πληροφορίες για τα προϊόντα, ακόμη και βοηθώντας με τις τοποθετήσεις παραγγελιών — όλα αυτά χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.

Αξιοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη στο CRM, οι επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργήσουν ισχυρότερες σχέσεις με τους πελάτες, να βελτιώσουν τα ποσοστά διατήρησης και να προσφέρουν πιο εξατομικευμένες υπηρεσίες.

4. Βελτιστοποίηση της Διαχείρισης Εφοδιαστικής Αλυσίδας

Οι αλυσίδες εφοδιασμού γίνονται όλο και πιο περίπλοκες, με τις επιχειρήσεις να προμηθεύονται υλικά παγκοσμίως και να διαχειρίζονται περίπλοκα δίκτυα logistics. Τα συστήματα ERP που λειτουργούν με AI φέρνουν επανάσταση διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας με τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών, τη μείωση της αναποτελεσματικότητας και την ενίσχυση της συνολικής ορατότητας.

Οι βασικοί τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας περιλαμβάνουν:

  • Προγνωστική συντήρηση: Το AI μπορεί να αναλύσει δεδομένα από συσκευές και αισθητήρες IoT για να προβλέψει πότε ο εξοπλισμός ή τα μηχανήματα είναι πιθανό να αποτύχουν. Εντοπίζοντας πιθανά ζητήματα προτού γίνουν κρίσιμα, οι επιχειρήσεις μπορούν να προγραμματίσουν τη συντήρηση προληπτικά, μειώνοντας το χρόνο διακοπής λειτουργίας και ελαχιστοποιώντας τις διακοπές στην παραγωγή.
  • Παρακολούθηση αποθέματος σε πραγματικό χρόνο: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρακολουθεί τα επίπεδα αποθέματος σε πολλές τοποθεσίες σε πραγματικό χρόνο, διασφαλίζοντας ότι οι επιχειρήσεις έχουν τα σωστά προϊόντα στο σωστό μέρος τη σωστή στιγμή. Τα ERP που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν επίσης να βελτιστοποιήσουν τις διατάξεις της αποθήκης και να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες συλλογής και συσκευασίας.
  • Βελτιστοποίηση Logistics: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν διαδρομές μεταφοράς, καιρικές συνθήκες και κόστος καυσίμων για να καθορίσουν τις πιο αποτελεσματικές διαδρομές και μεθόδους αποστολής. Αυτό βοηθά τις επιχειρήσεις να μειώσουν τους χρόνους αποστολής, να μειώσουν το κόστος και να βελτιώσουν την ακρίβεια παράδοσης.

Με την τεχνητή νοημοσύνη σε συστήματα ERP, οι επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργήσουν πιο ανθεκτικές και αποτελεσματικές αλυσίδες εφοδιασμού που είναι ικανές να προσαρμοστούν στις διακυμάνσεις της αγοράς και στις εξωτερικές προκλήσεις.

5. Πληροφορίες βάσει δεδομένων για ανθρώπινους πόρους

Στη σφαίρα του Ανθρώπινο δυναμικό (HR), τα συστήματα ERP που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη δίνουν τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με τη διαχείριση του εργατικού δυναμικού, την πρόσληψη και την ανάπτυξη εργαζομένων.

Για παράδειγμα:

  • Απόκτηση Ταλέντου: Τα συστήματα ERP που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν βιογραφικά και αιτήσεις εργασίας για να ταιριάξουν τους υποψηφίους με θέσεις εργασίας βάσει δεξιοτήτων, εμπειρίας και πολιτισμικής προσαρμογής. Αυτοματοποιώντας τη διαδικασία αρχικής εξέτασης, οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να μειώσουν τον χρόνο που χρειάζεται για να βρουν το κατάλληλο ταλέντο.
  • Διαχείριση απόδοσης εργαζομένων: Τα ERP που λειτουργούν με AI μπορούν να παρακολουθούν την απόδοση των εργαζομένων σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας πληροφορίες για τα επίπεδα παραγωγικότητας, τις ανάγκες εκπαίδευσης και τις ευκαιρίες εξέλιξης σταδιοδρομίας. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να εντοπίσει υπαλλήλους με υψηλές επιδόσεις που είναι έτοιμοι για ηγετικούς ρόλους, βοηθώντας τις εταιρείες να διατηρήσουν κορυφαία ταλέντα.
  • Προγνωστικός Σχεδιασμός Εργατικού Δυναμικού: Αναλύοντας δεδομένα για την εναλλαγή των εργαζομένων, τις απουσίες και την παραγωγικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προβλέψει τις μελλοντικές ανάγκες εργατικού δυναμικού και να βοηθήσει τις ομάδες ανθρώπινου δυναμικού να αναπτύξουν στρατηγικές για την κάλυψη των κενών, τη βελτιστοποίηση των δομών της ομάδας και τη βελτίωση της συνολικής αποτελεσματικότητας του εργατικού δυναμικού.

Με το AI στο HR, οι επιχειρήσεις μπορούν να βελτιώσουν τις εμπειρίες των εργαζομένων, να βελτιώσουν τα ποσοστά διατήρησης και να αναπτύξουν πιο αποτελεσματικές στρατηγικές εργατικού δυναμικού.

Πλεονεκτήματα των συστημάτων ERP που λειτουργούν με AI

Τα συστήματα ERP που βασίζονται στο AI προσφέρουν μια σειρά από πλεονεκτήματα που βοηθούν τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν τις λειτουργίες τους, να λαμβάνουν πιο έξυπνες αποφάσεις και να παραμείνουν ανταγωνιστικές σε μια όλο και πιο περίπλοκη αγορά. Μερικά από τα βασικά οφέλη περιλαμβάνουν:

  • Αυξημένη απόδοση: Με την αυτοματοποίηση των εργασιών ρουτίνας και τον εξορθολογισμό των ροών εργασιών, τα συστήματα ERP που υποστηρίζονται από AI ελευθερώνουν χρόνο στους υπαλλήλους να επικεντρωθούν σε στρατηγικές πρωτοβουλίες, αυξάνοντας τη συνολική παραγωγικότητα.
  • Καλύτερη λήψη αποφάσεων: Με πρόσβαση σε προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία και πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, οι επιχειρήσεις μπορούν να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα που βελτιστοποιούν τις λειτουργίες και μειώνουν τους κινδύνους.
  • Βελτιωμένη ικανοποίηση πελατών: Τα συστήματα CRM που βασίζονται στο AI επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να προσφέρουν πιο εξατομικευμένες υπηρεσίες, να βελτιώνουν τους χρόνους απόκρισης και να αυξάνουν την αφοσίωση των πελατών.
  • Εξοικονόμηση κόστους: Βελτιστοποιώντας διαδικασίες όπως η διαχείριση αποθεμάτων, η εφοδιαστική αλυσίδα εφοδιασμού και ο σχεδιασμός εργατικού δυναμικού, τα συστήματα ERP που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη βοηθούν τις επιχειρήσεις να μειώσουν το κόστος και να βελτιώσουν το αποτέλεσμα τους.
  • Απεριόριστες δυνατότητες: Τα συστήματα ERP που λειτουργούν με AI μπορούν εύκολα να κλιμακωθούν με την ανάπτυξη των επιχειρήσεων, παρέχοντας την ευελιξία προσαρμογής σε νέες προκλήσεις και ευκαιρίες.

Προκλήσεις Εφαρμογής AI σε συστήματα ERP

Ενώ τα πλεονεκτήματα των συστημάτων ERP που λειτουργούν με AI είναι αναμφισβήτητα, υπάρχουν επίσης προκλήσεις που μπορεί να αντιμετωπίσουν οι επιχειρήσεις κατά την εφαρμογή:

  • Υψηλό αρχικό κόστος: Η εφαρμογή ενός συστήματος ERP που βασίζεται σε AI απαιτεί σημαντική επένδυση σε τεχνολογία, υποδομή και εκπαίδευση. Οι μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις μπορεί να θεωρήσουν απαγορευτικό αυτό το αρχικό κόστος.
  • Ποιότητα δεδομένων: Για να παρέχει η τεχνητή νοημοσύνη ακριβείς πληροφορίες, οι επιχειρήσεις πρέπει να διασφαλίζουν ότι τα δεδομένα τους είναι καθαρά, ακριβή και ενημερωμένα. Η κακή ποιότητα δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε εσφαλμένες προβλέψεις και λανθασμένη λήψη αποφάσεων.
  • Διαχείριση της Αλλαγής: Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε συστήματα ERP απαιτεί συχνά μια αλλαγή στην εταιρική κουλτούρα και τις ροές εργασίας. Οι επιχειρήσεις πρέπει να επενδύσουν σε στρατηγικές διαχείρισης αλλαγών για να εξασφαλίσουν ότι οι εργαζόμενοι είναι εκπαιδευμένοι και άνετοι με τη νέα τεχνολογία.

Το μέλλον του AI-Powered ERP

Καθώς η τεχνολογία AI συνεχίζει να εξελίσσεται, οι δυνατότητες των συστημάτων ERP που λειτουργούν με AI θα επεκταθούν ακόμη περισσότερο. Οι βασικές τάσεις που διαμορφώνουν το μέλλον της AI στο ERP περιλαμβάνουν:

  • Βαθιά μάθηση: Καθώς τα μοντέλα βαθιάς μάθησης γίνονται πιο προηγμένα, τα συστήματα ERP θα μπορούν να αναλύουν μη δομημένα δεδομένα, όπως κείμενο και εικόνες, παρέχοντας ακόμη πιο ολοκληρωμένες πληροφορίες.
  • ERP που ενεργοποιείται με φωνή: Με τις εξελίξεις στο επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τα συστήματα ERP που ενεργοποιούνται με φωνή θα γίνουν πιο κοινά, επιτρέποντας στους χρήστες να αλληλεπιδρούν με το σύστημα μέσω φωνητικών εντολών για λειτουργίες hands-free.
  • Καινοτομία που βασίζεται στο AI: Πέρα από τη βελτιστοποίηση των υπαρχουσών διαδικασιών, η τεχνητή νοημοσύνη θα επιτρέψει στα συστήματα ERP να προωθήσουν την καινοτομία, όπως η ανάπτυξη νέων επιχειρηματικών μοντέλων, ο εντοπισμός ευκαιριών στην αγορά και η πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων.

Συμπέρασμα

Συστήματα ERP που λειτουργούν με AI μεταμορφώνουν τον τρόπο λειτουργίας των επιχειρήσεων βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα, αυτοματοποιώντας τις εργασίες ρουτίνας και παρέχοντας προγνωστικές πληροφορίες που οδηγούν στην πιο έξυπνη λήψη αποφάσεων. Από τη βελτιστοποίηση της διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας και τη βελτίωση της αφοσίωσης των πελατών έως τον εξορθολογισμό των διαδικασιών ανθρώπινου δυναμικού και τη μείωση του κόστους, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις εταιρείες να είναι πιο ευέλικτες, βασισμένες στα δεδομένα και ανταγωνιστικές στη σημερινή αγορά με γρήγορο ρυθμό.

Καθώς η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζει να εξελίσσεται, οι επιχειρήσεις που υιοθετούν λύσεις ERP που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη θα είναι σε καλή θέση για να ηγηθούν στους αντίστοιχους κλάδους τους. Το μέλλον των επιχειρήσεων τροφοδοτείται αναμφισβήτητα από την τεχνητή νοημοσύνη, και η ενσωμάτωση αυτής της τεχνολογίας σε συστήματα ERP είναι το κλειδί για να ξεκλειδώσετε μεγαλύτερη επιχειρησιακή επιτυχία.

Λέξεις-κλειδιά: ERP με τεχνητή νοημοσύνη, συστήματα ERP, τεχνητή νοημοσύνη, προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, αυτοματισμός, επιχειρηματικές διαδικασίες, AI στο ERP, διαχείριση αλυσίδας εφοδιασμού, ERP με γνώμονα την AI