Wat is Machine Learning (ML)?

..en hoe kunnen bedrijven dit in combinatie met het ERP inzetten om processen te optimaliseren, om zodoende de kosten te verlagen?

Machine Learning is een term die we allemaal wel eens hebben gehoord, maar waarvan we misschien niet allemaal precies weten wat het inhoudt. Dat terwijl het vanwege zijn diversiteit bijzonder veel potentieel heeft. Daarom kijken wij in dit blog naar het onderwerp, waarbij we vooral mogelijke toepassingen en voordelen op het gebied van Enterprise Resource Planning in kaart brengen. Maar eerst, een definiëring van het begrip.

Inhoudsopgave

• Wat is machinaal leren?
  • Machine Learning: voorbeelden
• Machine Learning-modellen
• Verschil AI en Machine Learning
• Machine Learning in ERP
  • Automatisering in ERP
  • Een voorbeeld: ML in logistiek
  • Dashboards
• De toekomst van ML binnen bedrijven
  • Big data en ML

Wat is machinaal leren?

Machine Learning is een verzamelnaam voor het kunstmatig genereren van kennis uit ervaring. Concreet leert een kunstmatig systeem (AI) aan de hand van voorbeelden en dingen die het meemaakt. Nadat de leerfase is afgerond, kunnen deze door het systeem worden gegeneraliseerd. Om te kunnen slagen is het belangrijk om niet enkel de voorbeelden uit het hoofd te leren, maar om er tevens patronen in te herkennen. Pas dan leert men namelijk echt. 

Op deze manier kan het systeem de geleerde lessen toepassen op onbekende voorbeelden of datasets. Machine Learning is een tak van informatica die zich focust op de toepassing van algoritmen en data om de manier waarop mensen leren te imiteren, om zodoende stap voor stap de nauwkeurigheid te verbeteren. 

Machine Learning: voorbeelden

Machinaal leren wordt tegenwoordig volop in de praktijk toegepast. Bijvoorbeeld in:

• Geautomatiseerde procedures.
• Beursanalyses.
• Spraak- en tekstherkenning.
• Detectie van fraude.

Daarnaast zijn de aanbevelingen van films of series die we op streaming services als Netflix krijgen, ook een voorbeeld van Machine Learning. Het systeem raadpleegt namelijk de kijkgeschiedenis van de gebruiker en gaat vervolgens op zoek naar vergelijkbare titels, waarvan het denkt dat de gebruiker deze interessant zal vinden. 

Lees ook: “Wat is datamining? - Een handleiding voor bedrijven”

Machine Learning-modellen

Er zijn verschillende modellen en benaderingen in Machine Learning. Er moet namelijk onderscheid gemaakt worden tussen gecontroleerd (supervised), ongecontroleerd (unsupervised), semi-gecontroleerd (semi-supervised) en versterkend (reinforced) leren. Iedere individuele vorm kent zijn eigen kenmerken en vormt de basis voor de manier waarop de machine leert. 

Verschil AI en Machine Learning

Maar hoe zit het met kunstmatige intelligentie (AI)? Hoe is AI precies gerelateerd aan machinaal leren? In principe is ML een onderdeel van kunstmatige intelligentie. De algoritmen van ML stelt AI in staat om gegevens te verwerken en te gebruiken voor de eigen ontwikkeling, om zodoende intelligenter te worden. Het grote voordeel is dat hiervoor geen aanvullende programmering vereist is. 

Machine Learning in ERP

Laten we nu eens kijken naar de mogelijkheden van ML op het gebied van Enterprise Resource Planning (ERP). Steeds meer softwaresystemen worden intelligenter gemaakt, Machine Learning en Artificial Intelligence (AI) worden dus steeds populairder. Zolang digitale technologie zich blijft ontwikkelen, ontstaan er voor bedrijven steeds meer toepassingsmogelijkheden. In de context van het bedrijfsleven gaat het dan vaak om het optimaliseren of automatiseren van bestaande processen, met behulp van deze intelligente systemen. 

Automatisering in ERP

Veel processen worden overigens al geautomatiseerd en gestroomlijnd in ERP-systemen, met of zonder hulp van Machine Learning. Omdat alle medewerkers gebruik maken van hetzelfde systeem, ontstaat er een uniforme database.

Enerzijds zorgt dit ervoor dat processen transparant worden; iedereen kan op ieder gegeven moment de huidige stand van zaken inzien. Anderzijds voorkomt dit dubbel data-onderhoud. Dit scheelt op de langere termijn niet alleen tijd en geld, maar verkleint ook de kans op fouten. Slimme technologieën zoals ML kunnen procesoptimalisatie en automatisering naar een nieuw niveau brengen.   

Een voorbeeld: ML in logistiek

Laten we eens naar een concrete toepassingsmogelijkheid van ML kijken. Op het gebied van logistiek/Supply Chain Management kan het namelijk bijdragen aan het verbeteren van de bedrijfsbrede efficiëntie. 

Met behulp van kunstmatige intelligentie is het mogelijk om, op basis van bestaande data, de voorraden en toekomstige eisen te optimaliseren. Slimme systemen kunnen hierdoor bijdragen aan het inkorten van levertijden en kunnen ervoor zorgen dat de bevoorrading zo efficiënt mogelijk blijft verlopen. 

Dashboards

Zoals gezegd leert een slimme machine het gedrag van haar gebruikers en hun omgeving. AI wordt daarom ook regelmatig ingezet om dashboards van ERP-systemen te voorzien van de meest relevante informatie. Gebaseerd op het gedrag van de gebruikers worden de dashboards voorzien van nieuwe elementen; het idee is dat men hierdoor zo min mogelijk zelf op zoek moet gaan naar bepaalde informatie. 

Stel dat u dagelijks een blik werpt op de status van uitgaande facturen. Dankzij Machine Learning zal het systeem dit gedragspatroon herkennen, en zal het de informatie waarnaar u dagelijks op zoek bent uit zichzelf op het dashboard gaan weergeven. 

De toekomst van ML binnen bedrijven

We leven in een samenleving die wordt gekenmerkt door innovatie en digitale vooruitgang. Naar verwachting zullen de toepassingsmogelijkheden van ML en AI hierdoor alleen maar toenemen.

Bedrijfssoftware zoals het ERP-systeem wordt alsmaar intelligenter en zal steeds meer gaan vertrouwen op AI. Want wie wil niet zijn eigen bedrijfsprocessen zoveel mogelijk optimaliseren? Op de lange termijn zullen deze technologieën de manier waarop we werken flink gaan beïnvloeden. 

Big data en ML

Kunstmatige intelligentie speelt binnen veel bedrijfsgebieden een ondersteunende rol; zo helpt het bij de systematische analyse van grote datasets. Handmatige analyse van deze datasets zou bijzonder veel tijd in beslag nemen. 

Big data is een verzamelnaam voor grote, complexe datasets. Moderne bedrijven kunnen simpelweg niet langer om data heen; het zijn namelijk deze inzichten die tot slimme beslissingen moeten leiden. Kunstmatige intelligentie en Machine Learning kunnen bedrijven helpen om het maximale te halen uit de data die ze tot hun beschikking hebben, om zodoende het potentieel van deze gegevens volledig te kunnen benutten.