利用新的数字商业模式及其提供的增长机会将会迫使企业重新评估ERP的作用。
由于多年的定制化，传统的ERP系统已经无法满足当今数字业务模型的规模和增长需求。传统的ERP系统是专门为了优先考虑生产一致性而牺牲灵活性和响应客户不断变化的需求，然而可以通过采用基于业务案例的方法将人工智能和机器学习集成到自己的平台中，云ERP供应商就可以填补传统ERP系统无法填补的空白。
一个清晰、引人注目的业务模型和相关策略的成功执行是所有成功的云ERP实现的共同之处。云ERP平台和应用程序为企业提供了他们需要的灵活性，以优先考虑增长计划而非IT约束。许多企业已经采用了应用程序编程接口（API）方法与传统的ERP系统集成，以获得这些系统提供的增量数据。
当ERP系统不断学习时，新的商业模式就会蓬勃发展。这是云ERP平台的潜力和当今传统ERP之间最大的差距之一。云平台提供了更大的集成选项和更大的灵活性来定制应用程序和提高可用性，这是传统ERP系统的最大缺陷之一。通过提供人工智能和机器学习的见解、云ERP平台和应用程序来交付结果，并为业务增长做出贡献。
以下是通过人工智能和机器学习改进云ERP的10种方法，弥补了与传统ERP系统的信息差距：
1、云ERP平台需要创建和加强自学知识系统，该系统将人工智能和机器学习从车间企业高管，并跨越供应商网络；
2、虚拟代理有可能重新定义许多制造业务领域，从逐个语音系统到高级诊断；
3、在数据结构层面设计物联网（IoT），以便在数据收集上和扩展能快速实现；
4、人工智能和机器学习可以提供有关如何提高整体设备效率(OEE)的见解，而这在当今并不明显；
5、将机器学习算法设计为跟踪和追溯性，以预测哪些供应商最有可能是优质或劣质的；
6、云ERP供应商需要关注如何通过人工智能和机器学习来帮助缩小PLM、CAD、ERP和CRM系统之间的配置差距；
7、通过更高质量的数据，可以提高需求预测的准确性，并基于机器学习的预测模型与供应商进行更好的合作；
8、通过分析机器级数据来确定何时需要替换某个给定部件，从而减少设备故障和增加资产利用率；
9、需要在运ERP平台中实现，使用生产报告来预测装配线上生产问题的自学习算法；
10、通过机器学习算法对产品质量进行汇总、分析和持续学习，从供应商检查、质量控制、退货材料授权(RMA)和产品失效数据等方面进行学习。
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