기업 자원 계획(ERP) 플랫폼은 대기업의 운영을 구성하는 단편화된 프로세스를 통합하도록 설계되었습니다. 하지만 우리가 사업을 하는 방식은 근본적으로 계속 변화하고 있습니다. 새로운 사업 모델은 기업이 제품과 서비스를 판매하는 방식을 파괴하고, 산업 경계를 모호하게 하고, 고객 경험을 변화시킵니다.
비즈니스의 복잡성은 계속해서 심화되고 있으며, 비즈니스를 이끄는 원동력으로서 데이터의 부상과 이에 따른 데이터 스트림의 급증은 포괄적인 ERP 플랫폼의 모든 약속을 실현하는 것이 여전히 어렵다는 것을 의미합니다.
실제로 Gartner® Research 보고서에 따르면 “2027년까지 ERP 플랫폼 거대 공급업체의 새로운 솔루션을 도입한 고객 중 30% 미만이 원래 도입 사업 사례를 입증하게 될 것”이라고 합니다.1
생성적 AI의 등장은 새로운 약속에 대한 희망을 가져다줍니다. AI는 성과를 높이고 ERP 플랫폼과 같은 데이터 중심 시스템에 적용하는 방법을 이해하는 사람들에게 이점을 제공합니다. 같은 Gartner 보고서에 따르면 2027년까지 AI 지원 기능이 있는 ERP 시스템의 최소 50%가 생성적 AI 기능을 통해 활성화될 것입니다.1
사람들은 종종 생성적 AI를 일상적인 작업을 자동화하는 도구로 생각하지만, 그 기능은 훨씬 더 광범위합니다. 개선된 의사 결정은 AI가 귀중한 도구가 되는 영역입니다. 사실, 시장 조사 기관 IDC의 보고서에 따르면 2024년 중반까지 글로벌 조직의 30%가 엔터프라이즈 애플리케이션에서 인간과 유사한 인터페이스를 활용하여 더 많은 통찰력을 빠르게 얻고 의사 결정 속도를 개선할 것입니다.2
AI는 기업 전체의 모든 운영을 알리고 향상시킬 수 있지만, AI가 ERP 솔루션을 얼마나 향상시킬 수 있는지 알아보려면 몇 가지 특정 프로세스를 자세히 살펴보는 것이 좋습니다. 생성적 AI 시대의 ERP 플랫폼 현대화의 현재 추세에 대해 자세히 알아보세요. 이 웨비나.
AI가 더 나은 계획 생산 프로세스를 만드는 방법
대부분의 제조업체에서는 자재 공급량을 충족하고, 적시에 양질의 제품을 공급하고, 비용 효율성을 유지하기 위해 생산 일정을 어떻게 조정할지에 대한 계획을 실행합니다.
하지만 때때로 이 생산 계획 프로세스는 당시 좋은 아이디어의 축적, 생산 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 큰 그림을 그리기 위해 함께 일하려는 도구와 전략의 단편적인 조합이 됩니다. 이는 품질 관리 문제, 생산 급증에 부응하지 못하는 인력 및 장비 부족, 또는 자원을 낭비하거나 고객을 곤경에 빠뜨리는 부정확한 예측으로 이어질 수 있습니다.
강력한 ERP 시스템과 통합된 생성 AI는 여러 클라우드에 있는 데이터를 포함하여 기업 전체의 데이터를 실시간으로 집계할 수 있으므로 관리자는 언제든지 작업 상황을 명확하게 파악할 수 있으며, 이를 통해 생산 실행을 계획하거나 변경하는 데 필요한 리드 타임을 줄일 수 있습니다.
제조 현장에서 작업의 복잡한 상호 의존성(예: Part A를 설치해야 Part B를 부착할 수 있음)은 AI가 해결하는 데 도움이 되는 완벽한 퍼즐입니다. 생성 AI의 예측 분석 용량을 통해 수요를 더 잘 예측하고 생산을 공급과 동기화한 다음, 리소스 가용성과 인력을 일치시키기 위해 타이밍을 최적화할 수 있습니다. AI는 또한 공급망 중단이나 수요 변화에 대한 시나리오를 예측하고 구축할 수 있습니다.
제조업체가 증가하는 수요를 충족하기 위해 생산량을 늘려야 하든, 완전히 새로운 시설을 건설해야 하든, AI는 확장 가능한 네트워크를 구축하고 효율성을 높이며 비용이 많이 드는 개입을 줄이는 데 탁월합니다.
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구매-결제 프로세스 최적화
대부분의 대규모 조직이 최적화하려는 또 다른 프로세스는 조달과 미지급금의 통합입니다. 돈을 써야 할 때, 돈이 있다는 것을 아는 것이 좋습니다. IDC는 2025년 중반까지 글로벌 기업의 70%가 내장형 자금을 사용하여 지불을 징수하고 지불할 것이라고 보고합니다.2
대부분의 산업보다 의료 기관은 수많은 지불자, 구매자, 공급자로 구성된 복잡한 분야를 고려해야 합니다. 의료 기관은 까다로운 규제 준수와 끊임없이 증가하는 비용을 통제해야 하는 필요성에 직면해 있습니다. 이 분야의 많은 기관은 여전히 구식의 종이 기반 청구서와 지급금에 의존합니다.
단편화된 프로세스와 사일로화된 데이터는 규제 문제를 더욱 어렵게 만들고, 공격 표면이 늘어나 보안 위험이 발생합니다. AI는 하나의 ERP 플랫폼에서 프로세스를 통합하여 복잡성을 제거하고 취약성을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI는 운영을 표준에 매핑하여 규정 준수 노력을 지원하고, 종종 직원이 시간을 들여 작성하는 감사 추적 및 지루한 보고서를 효율적으로 생성합니다.
AI는 조달을 간소화하여 다양한 공급업체에서 물품과 장비를 주문할 때 발생할 수 있는 인적 오류 가능성을 줄입니다. 비용을 추적하여 비용을 제어하고, 경쟁 제품 및 서비스에 대한 쉽게 접근할 수 있는 가격 정보를 제공하여 조직이 지속적으로 비용 효율성을 찾을 수 있도록 합니다.
AI가 강화된 ERP 솔루션을 사용하면 기획자는 실시간 정보와 예측 정보를 모두 활용하여 재고 유지 관리를 자동화하여 재고 부족이나 과잉 재고 상황의 위험을 줄이고 공급업체와 보다 효과적으로 소통할 수 있습니다.
개인화 및 자동화를 통해 더 빠른 견적-현금화
AI는 협상, 계약 수명 주기, 생산, 주문 관리, 청구 및 배송의 자동화를 증가시켜 ERP 플랫폼의 판매, 재무 및 공급 요소를 통합하고 개선합니다. 소매 구성 요소가 있는 기업의 경우 견적-현금 주기를 더 빠르고 정확하게 만드는 것은 효율성을 창출하여 고객을 더 행복하게 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
가격 및 견적 정보를 자동화하면 매우 복잡한 거래의 해결 속도도 빨라집니다. 견적이 수락되면 동일한 사항이 적용됩니다. 정확하고 자동으로 생성된 제안이 즉시 이어집니다. AI가 생성한 구매 주문서와 송장은 판매자가 고객 및 회계 팀과 상호 작용하는 데 더 많은 시간을 할애하여 조직의 생산성을 높이는 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.
AI의 예측 분석은 제품의 정시 배송을 보장할 뿐만 아니라 회사가 현재 및 미래의 추세를 신속하게 파악하고 주문 및 가격 책정에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 송장 자동화는 지불을 정확하게 추적하고 현금 흐름에 대한 실시간 그림을 만듭니다. AI는 예측을 결과와 비교하고 시간이 지남에 따라 결과에 따라 조정하여 현금 흐름 예측을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 그리고 AI가 가능하게 한 분석은 판매 실적과 전략적 의사 결정을 개선하기 위한 제안을 제공합니다.
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AI 기반 ERP 프로세스를 통해 비즈니스 데이터에서 더 많은 것을 얻으세요
조직 전체에서 재무 및 공급망을 최적화하면 기업이 ERP 프로세스에 AI, 자동화 및 분석을 주입할 수 있는 연결된 기업을 만들 수 있습니다. 오늘날 회사는 자신 있게 클라우드로 이동 AI 기반 ERP 솔루션을 통해 비즈니스 프로세스를 현대화하고, 오늘날 빠르게 변화하는 시장에서 선두를 차지하는 데 필요한 민첩성을 확보하세요.
Forrester Research는 최근 Microsoft Dynamics 365 ERP 소프트웨어 사용 경험이 있는 IT 리더와 전문가를 대상으로 인터뷰 조사를 실시했습니다.3 Forrester는 인터뷰 대상자의 경험을 집계하여 그 결과를 5,000명의 직원을 두고 연간 10억 달러의 수익을 창출하는 단일 복합 조직으로 통합했습니다. Forrester는 3년 동안 복합 조직에 추가된 가치는 다음과 같다는 것을 발견했습니다.
- 실시간 가시성과 향상된 의사 결정을 통해 수익성이 120만 달러 증가했습니다.
- 통합된 데이터 접근, 간소화된 프로세스, 자동화된 워크플로 및 기타 효율성 향상으로 생산성이 890만 달러 증가했습니다.
- 클라우드 마이그레이션으로 인해 인프라 및 IT 운영 비용이 390만 달러 감소했습니다.
- 재무/회계, 공급망/물류 및 기타 인력 부문에서 생산성이 890만 달러 향상되었습니다.
이 연구에서는 순현재가치를 810만 달러로 추산했고, 투자수익률(ROI)은 106%였으며, 사이버보안 태세 개선과 직원 경험 향상과 같은 추가 혜택도 있었습니다. 이 복합 조직은 17개월 안에 Microsoft Dynamics 365 ERP 소프트웨어에 대한 투자를 회수할 것입니다.
Microsoft Dynamics 365 ERP 소프트웨어
Microsoft Dynamics 365 ERP 소프트웨어의 총 경제적 영향에 대해 자세히 알아보세요
AI 기반 ERP 플랫폼을 사용하면 보안을 확보하는 동시에 비즈니스 데이터를 보호하고, 연결하고, 더 많은 것을 얻을 수 있습니다. 적절한 ERP 솔루션을 사용하면 글로벌하게 확장하여 비즈니스 확장과 환경, 사회, 거버넌스(ESG)를 추진하는 동시에 규정 준수를 보장하고, 생산성을 극대화하고, 생성적 AI의 비즈니스 영향을 더욱 빠르게 실현할 수 있습니다.
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Microsoft Dynamics 365 Virtual Training Day에 참여하여 조직이 내일의 고객 기대에 부응하여 판매, 서비스 및 제공하는 데 필요한 기술을 습득하세요. 무료로 심층적인 교육 이벤트에 등록하여 규모의 새로운 효율성을 발견하고, 더 스마트한 연결을 발견하고, 내장된 인텔리전스를 활용하여 비즈니스에 대한 더 깊은 통찰력을 얻으세요.
소스
1 2024년 예측: ERP는 자동화 및 AI로 계획을 진화시킵니다.Denis Torii, Gartner Research, 2024년 4월 5일
2 IDC FutureScape: 전 세계 지능형 ERP 2024 예측문서 #US51300923, 2023년 10월
3 Microsoft Dynamics 365 ERP의 총 경제적 영향™, Dynamics 365 ERP가 가능하게 한 비용 절감 및 비즈니스 혜택Microsoft에서 의뢰한 Forrester Total Economic Impact™ 연구, 2024년 4월
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게시물 생성적 AI를 통해 ERP와 비즈니스 속도를 혁신합니다. 처음 등장 Microsoft AI 블로그.