智能的未来及对ERP系统的四个新要求

检测的机器学习和深度学习，用于需求计划和预测的预测分析，用于生产中或仓库中的语音控制系统的自然语言处理，以及用于自治系统的学习算法。

这种方法确保了创新的成本效益，并简化了其在日常工作中的接受度。关于智能ERP的角色，IDC公司研究经理Alexandros Stratis表示：“辅助用户界面对于使当今的知识工作者成为未来的数字知识工作者至关重要，尽管真正的对话界面是未来的目标，互动的质量将随着时间的推移而提高，从而使组织结构更扁平，工作环境更流畅，以及面向目标和重新定义的后台流程。”

因此，ERP系统必须能够与创新应用程序集成，并根据企业的要求进行发展。

期望2：将创新作为可扩展的Web服务

智能系统需要大量数据来识别趋势、模式和相关性，以及学习和得出结论的能力。为这样做所需的IT系统只能作为云计算或Web服务具有经济意义。这有两个积极的结果：各种规模的企业都可以使用智能技术，而采用智能技术不再是IT预算的问题。然而，从技术上来说，它需要基于软件架构中相应的行业平台(如Microsoft.NET)的ERP系统的现代化，以便无缝地访问Azure的资源。

在这种情况下，拥有一个可以与Microsoft Azure进行通信的ERP平台，可以相对轻松地将企业自身的流程与智能云计算服务和人工智能资源(如智能边缘和认知服务)连接起来。这可以提供物联网(IoT)的“即插即用”功能，将物联网设备无缝连接到云平台或人工智能功能，例如用于决策支持的机器学习或语言理解智能服务(LUIS)。如果将混合云方法用于本地ERP安装或作为云计算ERP环境的一部分，这都可能实现。

期望3：快速部署智能系统的领域专业知识

根据《福布斯观察》的一项调查显示，4%的汽车和制造业受访者认为人工智能对未来五年的制造业职能很重要，近一半(49%)的受访者认为人工智能对业务成功非常重要，领域专业知识对于实现这一期望至关重要。

尽管通过Web服务访问智能技术使企业更容易获得优势，但它们不一定是适用于工业用途的即用型解决方案。与了解行业细节以及ERP数据语义的供应商合

（编辑：周口站长网）

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