To już druga część naszego przewodnika po wbudowanych funkcjach sztucznej inteligencji w SAP S/4HANA Cloud. W poprzednim artykule na ten temat przybliżyliśmy możliwości takich narzędzi jak silnik wektorowy, generative AI (SAP CoPilot i SAP Joule), SAP AI Core oraz SAP AI Launchpad, wskazując, jak te tchnologie wspierają codzienną pracę użytkowników. Tym razem skupiamy się na praktycznych aspektach wykorzystania Embedded Machine Learning, Embedded Predictive Analytics oraz Robotic Process Automation. Przeczytaj artykuł i dowiedz się, w jaki sposób narzędzia te automatyzują procesy, poprawiają jakość danych i wspierają podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym – zarówno w wersji Public Cloud, jak i Private Cloud Edition.
Gotowe scenariusze AI, przyspieszające codzienną pracę — Embedded Machine Learning (EML, Public i Private Cloud Edition)
Embedded Machine Learning (EML) w SAP S/4HANA to zestaw predefiniowanych, gotowych do użycia modeli uczenia maszynowego, które są głęboko zintegrowane z procesami biznesowymi systemu ERP. Modele te zostały opracowane przez SAP i są osadzone bezpośrednio w interfejsach użytkownika (przykładowo w SAP Fiori). Co istotne – nie wymagają one dodatkowej konfiguracji – działają natywnie w systemie.
Dzięki temu:
- nie wymagają dodatkowej instalacji, kodowania ani integracji zewnętrznej,
- działają natywnie, reagując kontekstowo na dane i działania użytkownika,
- dostarczają prognoz i rekomendacji w czasie rzeczywistym, w ramach procesu.
W wersji użytkownicy mają dostęp do określonej puli gotowych modeli Machine Learning przygotowanych przez SAP (tzw. intelligent scenarios). W wersji możliwe jest dodatkowo rozszerzanie scenariuszy Machine Learning lub implementacja własnych.
Kluczowe funkcje Embedded Machine Learning w SAP S/4HANA:
- integracja z procesami biznesowymi — modele Machine Learning są wbudowane bezpośrednio w moduły takie jak Finanse, Produkcja, Logistyka czy Zakupy – działają w tle, analizując dane i generując rekomendacje,
- real-time scoring — modele przetwarzają dane na bieżąco, użytkownicy nie muszą uruchamiać oddzielnych analiz, predykcje są wyświetlane natychmiast w kontekście danych biznesowych,
- adaptacyjność — w miarę jak użytkownicy reagują na sugestie systemu, model „uczy się” i dopasowuje, przykładowo: poprawia dopasowanie płatności do faktur na podstawie historii zatwierdzeń,
- zarządzanie jakością danych — Machine Learning wspiera identyfikację błędów, duplikatów i anomalii w danych głównych (przykładowo tych zgromadzonych od dostawców), zwiększając ich jakość i spójność,
- brak konieczności kodowania — scenariusze Machine Learning są gotowe do użycia, wystarczy aktywować je w systemie (często przez tzw. Configuration Expert Role).
Przykłady zastosowań Embedded Machine Learning w SAP S/4HANA:
- automatyczne dopasowywanie płatności do faktur (Cash Application),
- prognozowanie popytu i planowanie produkcji,
- identyfikacja anomalii w kosztach operacyjnych,
- analiza ryzyka dostawców.
Korzyści z zastosowania Embedded Machine Learning w SAP S/4HANA
- automatyzacja powtarzalnych czynności — np. uzgadniania faktur, prognozowania zamówień czy zarządzania zapasami,
- trafniejsze i szybsze decyzje w codziennej pracy – system za pośrednictwem prognoz i sugestii podpowiada użytkownikowi możliwe działania (np. czy zaakceptować płatność, jak zaplanować produkcję, czy dostawę u którego dostawcy wybrać) dokładnie w momencie, gdy podejmuje on decyzję w systemie; takie funkcje ograniczają konieczność przełączania akcji między systemami,
- redukcja kosztów operacyjnych — narzędzie pomaga zredukować nakłady pracy ludzkiej, błędy, a także przyspieszyć cykle zamówień,
- zwiększona zgodność i jakość danych — Machine Learning wspiera rozpoznawanie niespójności, błędów i odstępstw od standardów,
- brak potrzeby znajomości data science — użytkownik, pracując w systemie otrzymuje wygenerowaną przez niego gotową odpowiedź/sugestię, dzięki czemu nie musi zgłębiać dodatkowej wiedzy, co znacznie ułatwia codzienne działania,
- kontekstowe podpowiedzi w SAP Fiori — Machine Learning to narzędzie, które „podejmuje inicjatywę” w działaniu, samo proponuje użytkownikowi rozwiązania, dzięki czemu nie musi on poświęcać czasu i energii na szukanie odpowiedzi na swoje pytania w systemie,
- zaufanie do rekomendacji systemu — predykcje są oparte na danych firmowych i znanych procesach, dzięki czemu są wiarygodne.
Od danych historycznych do przyszłych wyników — Embedded Predictive Analytics (Public i Private Cloud Edition)
Embedded Predective Analytics to funkcja pozwalająca użytkownikom SAP S/4HANA analizować dane historyczne i na ich podstawie przewidywać przyszłe wyniki biznesowe w czasie rzeczywistym, bez potrzeby korzystania z zewnętrznych narzędzi analitycznych.
Przykłady zastosowań narzędzia:
- generowanie prognozy przychodów i popytu,
- przygotowywanie analiz rotacji pracowników,
- przewidywanie opóźnień w łańcuchu dostaw,
- detekcja ryzyk projektowych.
Korzyści z zastosowania Embedded Predictive Analytics:
- możliwość szybkiego reagowanie przedsiębiorstwa na zachodzące zmiany rynkowe,
- sprawniejsze planowanie operacyjne i strategiczne,
- integracja narzędzia z pulpitem SAP Fiori – bez potrzeby eksportu danych między systemami.
Roboty w SAP — automatyzacja, która oszczędza czas i eliminuje błędy
Robotic Process Automotion w SAP S/4HANA to funkcja, która daje użytkownikom możliwość tworzenia tzw. botów (zrobotyzowanych pracowników), które wykonują powtarzalne czynności w systemie. Ich zadaniem są takie czynności jak, chociażby klikanie w konkretnych sekwencjach i podczas operacji systemowych, kopiowanie danych, wysyłanie e-maili. Wszystkie te zadania botów, mają odciążyć rzeczywistych użytkowników systemu takich jak pracownicy przedsiębiorstwa.
Przykłady zastosowań narzędzia:
- automatyczne tworzenie zleceń zakupowych na podstawie danych z systemu,
- wysyłka raportów cyklicznych,
- przetwarzanie dokumentów (dzięki połączeniu technologii Optical Character Recognition z Robotic Process Automation),
- synchronizacja danych między systemami.
Korzyści z zastosowania Robotic Process Automation:
- redukcja błędów ludzkich,
- odciążenie użytkowników i tym samym uwolnienie zasobów do ich pracy kreatywnej i analitycznej,
- szybki zwrot z inwestycji.
AI w SAP S/4HANA — co zyskuje biznes?
Sztuczna inteligencja w SAP S/4HANA Cloud to nie futurystyczna wizja, lecz praktyczne narzędzia, które realnie wspierają biznes. Embedded Machine Learning, Predictive Analytics i Robotic Process Automation usprawniają procesy, zwiększają efektywność operacyjną i poprawiają jakość danych – bez potrzeby zgłębiania zaawansowanej wiedzy technicznej. Dzięki tym funkcjom organizacje mogą szybciej reagować na zmiany rynkowe, podejmować trafniejsze decyzje i redukować koszty operacyjne. Wdrożenie SAP S/4HANA Cloud, wyposażonego w narzędzia AI to krok w stronę rozwijania inteligentnego przedsiębiorstwa przyszłości.
Jeśli rozważasz implementację SAP S/4HANA Cloud i chcesz w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w swoim biznesie, Hicron jest sprawdzonym partnerem wdrożeniowym, który pomoże Ci przeprowadzić transformację krok po kroku. Poznaj więcej możliwości rozwoju dla Twojego biznesu i skontaktuj się z nami!
