Geschäftsprozesse mit Machine Learning und Dynamics NAV verbessern

Die digitale Transformation verändert, wie schon der Name sagt, unsere Art zu leben und zu arbeiten und stellt somit auch Unternehmen vor große Herausforderungen. Deshalb werden moderne Technologien wie das Machine Learning, das künstliche Generieren von Wissen aus Erfahrung, immer wichtiger.

Die Digitalisierung bringt den Unternehmen viele Vorteile und Erleichterungen bei der täglichen Routine und allen Geschäftsprozessen. Auf lange Sicht garantiert sie aber den Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit. Dafür stehen folgende Beispiele:

• Schaffung von flexiblen Arbeitsformen
• Serviceverbesserungen via Online-Support
• Zusammenarbeit zwischen den Standorten
• Verschlankte Verwaltung
• Outsourcing von Verwaltungsprozessen

Analyse- und Prognose-Funktionen, berechnet von den Algorithmen des Machine Learnings, sind wichtige Instrumente, um die Marktposition zu stärken, um Produktivität, Qualitätsansprüche und Verkäufe zu steigern und um letztlich Geld zu sparen, weil Ressourcen effizient eingesetzt werden.

Beim maschinellen Lernen handelt es sich nicht um eine fertige Softwarelösung, sondern um einen individualisierbaren Lernprozess. Machine Learning entwickelt Algorithmen, die vorhandene Daten automatisch analysieren und die darin enthaltenen Muster identifizieren. Die Ergebnisse können als Vorhersagen dienen und werden somit zur Grundlage aller zukünftigen Entscheidungen und Problemlösungen.

Machine Learning mit Microsoft Dynamics NAV

Microsoft Azure Machine Learning in Kombination mit der Datenquelle Microsoft Dynamics NAV bietet Funktionalitäten für automatisches Lernen und Vorhersagen. Das hat viele Vorteile, zum Beispiel:

Umsatzpotential besser einschätzen
Effiziente Geschäftssteuerung mit Hilfe von Verkaufsprognosen, die auf historischen Daten basieren.

Lagerengpässe vermeiden
Überblick über den Lagerbestand in Echtzeit auf Basis von Buchungen und dynamischen Verkaufsprognosen.

Unterstützung bei Entscheidungen
Realistische Prognosen bilden mittels diverser Machine-Learning-Algorithmen und kontinuierlicher Ergebnisanpassung eine solide Basis für alle Entscheidungsprozesse.

Kontinuierliche Verbesserung der Prognosen
Ständige Optimierung der Prognosequalität durch Ausschluss oder Gewichtung der erhaltenen Vorhersagen.