当我们用AI为医学领域绘制准确的诊断图景，将大数据分析运用于疾病预测和治疗方案制定；当我们用AI驾驶技术实现智能交通，使得出行更加安全、便捷时；当我们用AI解读古老的文献、语言，重现失传的文化艺术…这些都不再是科幻的未来，而是当下的现实，一场数字时代的盛宴正在我们面前展开......
毫无疑问，AI人工智能正在深刻改变我们的生活，也在颠覆企业的运营管理。若将AI与ERP融合，将会迸发出怎样的创新火花？
答案就隐藏在SAP ERP公有云与人工智能的融合之中。
下面，就让我们通过SAP ERP公有云机器学习中几个智能场景应用实例以及客制化AI智能场景，来深入了解在SAP ERP公有云中如何利用机器学习技术帮助企业革新业务流程，打造竞争优势。
SAP ERP公有云预配置智能场景示例
1. 预测供应商的交货日期
通过SAP ERP公有云中提供的AI技术，企业能够实现对采购订单中供应商交期的预测。这意味着企业可以提前了解供应商是否可能延迟交付，一旦察觉到可能的延迟，企业可以迅速采取措施，例如与供应商进行及时沟通或寻找备选方案，以确保货物按时到达，避免潜在的额外成本或生产中断。
2. 预测销售绩效
通过销售绩效的预测，企业能够更全方面地洞察销售业绩的趋势和变动。基于这些预测成果，各部门也能有针对性地做好准备，以迎接未来的业务发展。比如，销售部门可以根据预测结果精细化资源分配，生产部门能够进行产能准备与规划，而采购部门则可以在长周期物料的选择上优化合适的供应链合作伙伴。
3. 预测库存管理中的低周转或停滞物料
通过SAP ERP公有云系统内嵌的机器学习功能，企业可以实现对物料低周转标识的准确预测。当低周转标识为1时，预示着该物料的消耗将仅为1%，而当标识为100时，表明当前库存将被全部消耗。这一智能预测系统使企业能够及时调整库存水平，减少积压，提升库存周转率，从而有效降低库存成本。同时，避免了过多低周转或停滞物料占用企业资金，有助于防范潜在的资金流动性问题。
4. 预测数量合同消耗
运用AI技术来预测数量合同的消耗，有助于企业及早辨别哪些合同可能在短期内达到消耗上限或需要重新洽谈。这使企业得以提前采取措施，避免合同消耗超过预期或存在风险，进而优化采购计划和资源分配策略。通过这样的智能预测，企业能够有效规避库存过剩或供应不足的问题，提高运营效率，提升客户满意度。
5. 预测在途库存交期
有了在途库存交期的预测，企业可以更准确地规划和调度物流运输，避免因交货延迟而导致的生产中断或客户满意度下降的问题。若货物无法按时送达，企业可以采取相应的措施，如调整生产计划、重新安排物流运输等，以确保及时交付客户订单。
6. 自定义智能场景
除了以上展示的几个SAP预配置的智能场景外，我们还可以通过使用开放的数据集和支持的算法轻松创建个性化智能场景，这为企业提供了灵活性和自主性。
在创建智能场景时，业务用户选择场景类型和用于训练的数据模型，然后根据需求确定训练数据集、应用数据集和预测值。
SAP提供了一个便捷直观的智能场景统一管理平台，简化了搭建过程，无需担心技术复杂性，使更多的业务用户能够轻松利用AI技术，不再依赖专业的数据科学家或开发团队。
一旦完成智能场景的搭建，业务用户可直接利用企业内部数据对数据模型进行训练，确保模型获取高质量真实数据。用户在训练过程中可以根据需要筛选数据范围，保证模型接收到相关和具代表性的数据。此外，训练完成后用户可查看训练质量分值，以便反馈进一步优化。
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近年来，国家及地方持续关注制造业场景建设与试点示范。《“十四五”智能制造发展规划》指出围绕工厂、企业、产业链供应链构建智能制造系统，开展多场景、全链条、多层次应用示范。场景是数字化技术在制造过程单个或多个环节的应用，中小企业以场景为单元开展“智改数转”易于实施、成效显著。
