ERP轉移到行業5.0，以實現更智能的以人為中心的操作

近年來，包括AI，IoT和機器人技術在內的行業4.0技術通過使ERP和供應鏈之間的任務和連接系統自動化，從而繼續提高效率。但是，當我展望2025年及以後的其餘時間時，我看到對話正在發生變化。行業5.0強調人機合作 - 例如，AI代理人協助人類而不是更換人類，並且建立了系統來支持人類的創造力，判斷力和可持續性。我今年早些時候寫的一篇文章中的一個主題是：“ ERP在2024年升級 - 2025年在哪裡？”是在探索工業4.0和5.0如何塑造下一代ERP。

全球行業5.0市場反映了這一勢頭 - 2025年價值825.7億美元，預計到2037年達到2.15萬億美元，複合年增長率為30.7％。這種增長是由AI支持的ERP，企業範圍內的數據集成以及包括物聯網，IIOT和數字雙胞胎在內的技術的越來越多的推動。

簡而言之，ERP系統正在重新設計新時代。多虧了AI代理，上下文感知的自動化以及此處討論的其他技術，ERP超越了交易處理，以積極檢測破壞，支持實時決策並即時適應。它不再只是一個後台系統 - 它正在成為智能操作的關鍵驅動力。

行業4.0和5.0如何增強當今的運營

行業5.0強調了人類與機器之間的合作，以建立協同關係，從而提高生產力和工作場所滿意度。明顯的例子是使用AI。今天，AI似乎在生產設施中到處都是。在許多其他影響中，這會改變我們使用ERP的方式。它們現在是可以提供實時操作數據和前瞻性見解的智能平台，而不是ERP系統僅限於傳統計劃工具。組織可以使用它來簡化其流程並做出更明智的決定。

一個具體的例子是使用AI助手進行製造和運營。這些工具可幫助計劃者，工程師和前線工人處理數據，標誌問題和草案報告或維護日誌，這加速了結果，同時保持人類控制。 AI助理軟件市場在2024年的價值為85億美元，預計到2033年將達到357億美元，增長率為17.5％。現代ERP平台通過將AI直接嵌入工作流程中反映了這一轉變 - 不僅是為了自動化，還可以通過個性化儀表板，智能警報和上下文意識到的建議來改善用戶如何與數據交互。

個性化代表了行業5.0的核心原則。現代製造系統通過添加劑製造，智能產品配置器和靈活的生產線支持過度客戶化。 AI算法可以預測客戶的需求並實時調整配置，而3-D打印可以實現自定義零件的成本效益。這些系統依賴於進化的ERP平台，這些平台將客戶數據，生產能力和材料可用性整合在一起以規模提供定製商品。

AI代理的快速新興作用

在行業5.0環境中，AI代理人正在成為人類專業知識與智能自動化之間的關鍵聯繫。德勤（Deloitte）預測，使用生成AI的25％的企業將在2025年部署自主AI代理商，到2027年將翻了一番，達到50％。不難理解為什麼：世界經濟論壇將AI代理人確定能夠通過智能自動化獲得高達14％的成本。

與傳統的基於規則的系統不同，AI代理可以解釋實時數據，從模式中學習並在定義的邊界內行動。它們超越了基本自動化，從內容生成器（如生成AI）演變為能夠推理，計劃和採取行動的自主問題解決者。

AI代理已經在當今的製造和工業環境中執行實用，高影響的任務。他們使用傳感器數據預測設備故障，並在ERP或CMMS系統中自動觸發維護工作流。當發生延遲，物質短缺或需求波動時，他們會實時調整生產計劃。 AI代理還通過分析用法趨勢和供應商的交貨時間來幫助優化庫存水平，從而減少了積分和庫存。

在製造業中，AI代理還可以通過分析生產數據來幫助管理質量控制 - 經常使用計算機視覺，多年來，這些數據已允許機器解釋來自相機的視覺信息以檢測缺陷或不規則性。當發現問題時，AI可以自動調整過程並與其他系統進行協調以對其進行糾正。它還與上游和下游過程進行通信，以確保修復程序通過整個線路。這可以加快校正，減少浪費並最大程度地減少手動檢查的需求。減少廢物的另一個領域是能源管理，AI代理可以監控消費模式並建議調整以提高效率。

現在不同的是代理AI如何啟用跨系統的自主，上下文感知的協調。它們跨MES，ERP和SCM等系統工作，管理整個相互關聯的任務序列，而不僅僅是一次性操作。如果發生供應商的延遲，代理商可能會重新安排生產，重新分配庫存，更新ERP中的材料可用性並調整SCM系統中的交付時間表。它還可以在前進之前將這些更改標記為人類審查。這種“人類在循環”方法使AI可以處理常規協調和數據輸入，同時使計劃者控制著關鍵決策。

AI代理商正在使ERP系統更加自適應，可以更快地採取行動並在整個企業之間進行更智能的協作，這是行業5.0實現實際實現的重要一步。在這種情況下，ERP系統必須繼續發展為管理多代理執行和工作流程，與外部生態系統和內部操作的接口的協調平台。這些系統將需要開放的API和實時數據處理功能，以在AI代理，物聯網系統（稍後更多地介紹）和外部合作夥伴之間充當編排層，從而實現了各種製造環境之間的無縫通信和協調。

物聯網和工業物聯網數據

物聯網和IIOT系統為實時傳感器數據提供了基礎，以驅動自動操作。到2025年，工業物聯網市場預計將達到2757億美元，製造業，能源和物流部門大量投資於IIOT解決方案。這些設備不斷監視跨工廠地板和其他工業站點的溫度，振動，壓力或其他變量，將數據直接饋送到ERP系統和分析平台中，以更快，更準確地做出決策。

目前的採用率表明，有62％的製造商在其製造或組裝過程中接受了物聯網技術，其中43％利用了實時位置系統。然而，只有18％的製造商對其運營具有實時可見性，這使得對橋接操作差距至關重要的高級物聯網解決方案。

如前所述，物聯網數據可以與AI結合使用，以供電預測性維護和自動化質量控制系統，以檢測設備故障的早期跡象並自動啟動維修。現代預測維護系統還利用機器學習算法來分析龐大的傳感器數據流，確定可能表明設備問題的微妙異常和模式。這種早期檢測能力使製造商可以在需要時精確地安排維護，從而避免出乎意料的崩潰和不必要的維護干預措施。

在供應鏈中，嵌入在運輸車輛，倉庫和供應商設施中的物聯網傳感器可提供有關商品運動，環境條件和交付時間表的實時見解，使AI代理商能夠動態地重新佈局交付或重新排序庫存。在所有這些示例中，我們再次看到了減少浪費和提高效率的共同主題。

行業4.0和5.0的數據基礎架構要求

隨著操作變得越來越自治，協調數據可以使系統和供應商之間的互操作性。標準化數據格式為智能代理和ERP平台提供了基礎，以有效地共享和行動，這對於復雜多層供應鏈中的跨企業協作至關重要。

數字雙胞胎已成為標準實踐，到2027年，市場預計將達到735億美元。這些物理資產的虛擬複製品使用實時數據模擬操作，使企業能夠測試更改，優化流程並預測結果而不會破壞實時環境。現代數字雙胞胎整合了來自傳感器，IoT設備和企業系統的實時數據，創建了不斷更新的虛擬複製品，從而為性能提供即時見解。

可擴展的基礎架構建立在雲，邊緣計算和API驅動平台上對於支持這些高級功能至關重要。邊緣計算對於製造業意義重大，在該製造業中，毫秒可以在機器人技術，預測性維護和自動化質量保證的性能上產生實質性差異。通過在本地處理數據，邊緣系統即使在連通性中斷期間也可以連續運行，從而降低帶寬成本並改善響應時間。

行業的可持續性和以人為本5.0

可持續性和以人為本的行業是行業5.0實施方式至關重要。組織還不僅關注經濟效率和規模，還將環境責任和勞動力福祉納入系統的設計和操作方式。

在可持續發展方面，配備AI代理的ERP和供應鏈系統正在幫助公司監視能源使用，跟踪排放並實時減少浪費。這些系統支持實踐目標，例如優化運輸路線，選擇低影響力的材料以及改善資產利用。隨著報告要求和環境期望的增長，這些功能對日常運營變得至關重要。

以人為本是指設計與人合作的系統，而不僅僅是在他們周圍。 AI代理可以通過處理重複任務，浮出水面信息並支持更快的決策，使員工專注於需要人類判斷或創造力的任務來減少手動工作量。實際上，這不僅提高了效率，還提高了工作滿意度和工作場所安全。

行業5.0並不是要取代以前的事物，而是擴大組織對績效的看法。通過將可持續性和人為因素直接整合到ERP和運營工作流程中，公司可以更好地平衡生產率與長期韌性。

ERP的未來始於行業5.0

行業5.0概念已經促使人們對ERP系統的設計方式進行了重新思考。我們正在從剛性，整體架構轉向更模塊化的事件驅動的系統，這些系統支持實時數據處理，人機協作和積極參與日常操作的AI代理。 ERP不僅要自動執行交易，還涉及啟用更智能，更可持續性且與戰略成果更加一致的系統。這意味著可以與業務一起發展的更清潔數據，更好的上下文和平台。

人工智能代理人將是這一轉變的核心。他們不僅會對輸入做出反應，還會指導流程，預測中斷並幫助團隊做出更快，更明智的舉動。但是，只有在構建ERP系統來支持它的情況下才起作用 - 這授權靈活，集成並能夠按大規模管理結構化和非結構化數據。

這只是開始。當我們展望行業6.0時，預計將在2050年左右成形時，ERP將需要一次大修。我們將進入一個超自治的時代，智能代理人以最少的人類參與做出決定，而量子計算和納米技術等技術則是中心階段。僅量子可以解鎖材料科學，化學，藥物發現，金融，經濟學，氣候建模和高級物理模擬的新功能。而且只有預測這些新應用程序將驅動ERP系統比我們今天看到的更複雜，更快，更具創新性的ERP系統是有意義的。

在即將發布的文章中，我將探討ERP平台如何發展以支持由自主，智能和範式級創新定義的未來。

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