از ابتدای سال 2024، توسعه نرمافزارهای برنامهریزی منابع سازمانی با سرعت چشمگیری روبهرشد بوده است. این رشد سریع نیز تحت تاثیر پیشرفتهای تکنولوژیکی و تحولات مداوم در نیازهای کسبوکارهاست. مطابق آخرین پژوهشهای بازار، پیشبینی میشود که ارزش بازار جهانی نرمافزارهای برنامهریزی منابع سازمانی تا سال 2026 به 78.40 میلیارد دلار برسد. این بدان معناست که این بازار با نرخ رشد سالانه مرکب 10.2 درصد از سال 2019 تا 2026 روبهگسترش است. رشد قابل توجه این بازار نشاندهنده افزایش روزافزون استقبال سازمانها از سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی در صنایع مختلف است. براساس برآوردها، حدود 81 درصد از سازمانها درحال پیادهسازی این سیستمها هستند یا قبلا آن را به انجام رساندهاند.
ظهور سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی هوشمند:
تاثیر هوش مصنوعی بر روندهای برنامهریزی منابع سازمانی در سال 2024
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین درحال دگرگونکردن سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی هستند و آنها را از ابزارهای ساده مدیریت داده به سیستمهایی هوشمند و پیشبینیکننده تبدیل میکنند. نظرسنجی اخیر نشان میدهد که 64 درصد از مدیران مالی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را بهعنوان تاثیرگذارترین فناوریها برای سازمانهای خود میشناسند. این علاقه روزافزون به هوش مصنوعی بهدلیل توانایی آن در تجزیهوتحلیل حجم عظیمی از دادهها، کشف الگوهای پنهان و ارائه بینشهای ارزشمند برای تصمیمگیری است. بهعنوان مثال، شرکت بزرگ صنعتی زیمنس با بهرهگیری از سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی مبتنیبر هوش مصنوعی، توانسته خرابی تجهیزات را پیشبینی کرده و درنتیجه، زمان توقف تولید را 20 درصد و هزینههای تعمیر و نگهداری را 15 درصد کاهش دهد.
ویژگیهای کلیدی اتوماسیون هوشمند در سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی مدرن
یکی از تحولات مهم در نرمافزارهای برنامهریزی منابع سازمانی در سال 2024، ظهور اتوماسیون هوشمند است. رباتها و دستیاران مجازی مبتنیبر هوش مصنوعی، وظایف تکراری و روتین را بر عهده گرفتهاند و به کارمندان انسانی اجازه میدهند تا بر فعالیتهای پیچیدهتر و با ارزشافزوده بیشتر تمرکز کنند. بهعنوان مثال، هوش مصنوعی میتواند فرایندهایی مانند پردازش صورتحسابها، تایید هزینهها و پاسخگویی به سوالات مشتریان را بهصورت خودکار انجام دهد و درنتیجه، حجم کار دستی را بهطور قابل توجهی کاهش و دقت عملیات را افزایش دهد. اما قابلیتهای اتوماسیون هوشمند فراتر از سادهسازی وظایف روزمره است. این فناوری میتواند فرایندهای کاری پیچیده را بهینهسازی کند، گلوگاههای عملیاتی را شناسایی کرده و پیشنهاداتی برای بهبود کارایی ارائه دهد. درنتیجه، سازمانهایی که از اتوماسیون هوشمند استفاده میکنند، میتوانند بهطور چشمگیری بهرهوری خود را افزایش داده و در هزینهها صرفهجویی کنند. به عبارت دیگر، اتوماسیون هوشمند نه تنها به سادهسازی عملیات کمک میکند، بلکه به کسبوکارها مزیت رقابتی قابل توجهی میبخشد.
تحلیلهای پیشبینیکننده
سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی در گذشته عمدتا بر ثبت و گزارش رویدادهای گذشته متمرکز بودند. اما امروزه با کمک هوش مصنوعی، این سیستمها به ابزارهای قدرتمندی برای پیشبینی آینده تبدیل شدهاند. تحلیلهای پیشبینیکننده، با بهرهگیری از هوش مصنوعی، قادرند با استفاده از دادههای تاریخی و اطلاعات لحظهای، رویدادهای آینده را پیشبینی کنند. بهعنوان مثال، هوش مصنوعی میتواند ازدسترفتن مشتریان را پیشبینی کرده، وقفههای احتمالی در زنجیره تامین را شناسایی و نیاز به تعمیر و نگهداری تجهیزات را پیشبینی کند. با بهرهگیری از این قابلیتهای پیشبینی، کسبوکارها میتوانند اقدامات پیشگیرانهای انجام داده، فرصتهای جدید را شناسایی کرده و عملکرد خود را بهینه کنند.
تحلیل دادهها با هوش مصنوعی: از داده خام به بینشهای عملی
سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی مبتنیبر هوش مصنوعی صرفا دادهها را جمعآوری و ذخیره نمیکنند، بلکه آنها را به اطلاعاتی ارزشمند و قابل استفاده تبدیل میکنند. این سیستمها با استفاده از داشبوردهای تعاملی و ابزارهای تجسمسازی، دادههای پیچیده را بهصورت نمودارها، جداول و سایر نمایشهای بصری ساده و قابل فهم ارائه میدهند. به این ترتیب، مدیران و تصمیمگیرندگان میتوانند بهسرعت و سهولت، اطلاعات مورد نیاز خود را پیدا کرده و براساس آن تصمیمات آگاهانهای اتخاذ کنند.
علاوهبر این، هوش مصنوعی قادر است با تحلیل عمیق دادهها، الگوها و روندهای پنهان را شناسایی کرده و براساس آن، توصیهها و پیشنهادهای شخصیسازیشدهای را برای هر کاربر ارائه دهد. بهعنوان مثال، یک مدیر فروش میتواند با استفاده از این توصیهها، بهترین مشتریان بالقوه را شناسایی کرده و استراتژیهای فروش خود را بهبود بخشد. همچنین، یک مدیر زنجیره تامین میتواند با پیشبینی تقاضا، موجودی انبار را بهینه کرده و از بروز کمبود یا مازاد کالا جلوگیری کند.
شخصیسازی دقیق تجربه کاربری
یکی از تاثیرگذارترین روشهایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی گذاشتهاند، خودکارسازی وظایف تکراری است. این خودکارسازی به کارکنان اجازه میدهد تا بر فعالیتهای پیچیدهتر و استراتژیکتر تمرکز کنند و درنتیجه، بهرهوری و کارایی سازمان را افزایش دهند. برای مثال، چتباتهای هوشمند میتوانند بسیاری از پرسشهای رایج مشتریان را پاسخ دهند و بدین ترتیب، کارشناسان خدمات مشتری را برای رسیدگی به مسائل پیچیدهتر آزاد کنند.
علاوهبر این، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی کمک میکنند تا تجربه کاربری را برای هر فرد، شخصیسازی کنند. این سیستمها با تحلیل رفتار و ترجیحات هر کاربر، میتوانند رابط کاربری و عملکرد سیستم را بهگونهای تنظیم کنند که بیشترین تطابق را با نیازهای آن کاربر داشته باشد. درنتیجه، کاربران بهسرعت و سهولت میتوانند اطلاعات مورد نیاز خود را پیدا کنند و وظایف خود را به انجام برسانند.
موتورهای توصیه: شخصیسازی تجربهی کاربری
موتورهای توصیه مبتنیبر هوش مصنوعی، شیوه تعامل کاربران با محتوای دیجیتال و پلتفرمهای خرید آنلاین را بهکلی دگرگون کردهاند. این موتورها با بهرهگیری از الگوریتمهای پیچیدهی یادگیری ماشین و تحلیل دادههای گسترده، قادرند توصیههایی بسیار شخصیسازیشده و مرتبط با علایق هر کاربر ارائه دهند. درنتیجه، کاربران تجربه کاربری بهتری داشته و رضایت بیشتری از تعاملات خود با این پلتفرمها به دست میآورند. یکی از مهمترین ویژگیهای موتورهای توصیه، توانایی آنها در درک عمیق از ترجیحات و رفتارهای هر کاربر است. با تحلیل رفتار گذشته کاربر، مانند تاریخچه خرید، عادات مرور و تعاملات آنلاین، این موتورها میتوانند یک پروفایل منحصر به فرد از علایق و ترجیحات وی ایجاد کنند. سپس، با استفاده از این پروفایل، میتوانند توصیههایی ارائه دهند که کاملاً با نیازها و علایق فردی کاربر همخوانی داشته باشد. برای مثال، در حوزه تجارت الکترونیکی، موتورهای توصیه مبتنیبر هوش مصنوعی میتوانند محصولاتی یا خدماتی را به کاربران پیشنهاد دهند که مشابه آنچه قبلا خریداری یا جستوجو کردهاند، باشد. این ویژگی به مشتریان کمک میکند تا کالاهای جدید و مورد علاقه خود را کشف کنند و درعین حال، با حذف نیاز به جستوجوی گسترده، فرایند خرید را سادهتر میکند. علاوهبر این، موتورهای توصیه میتوانند پیشنهادهای شخصیسازیشدهای برای فیلمها، موسیقی، کتاب و انواع سرگرمی ارائه دهند. بدین ترتیب به کاربران کمک کنند تا محتوای جدید و جذابی را کشف کنند.
یکی دیگر از مزایای مهم موتورهای توصیه مبتنیبر هوش مصنوعی، توانایی آنها در شناسایی الگوها و روندهای پنهان در دادههای کاربران است. این موتورها با تحلیل حجم عظیمی از دادهها، میتوانند ارتباطات و الگوهایی را کشف کنند که ممکن است برای انسان قابل مشاهده نباشد. به این ترتیب، موتورهای توصیه میتوانند پیشنهاداتی ارائه دهند که هم مرتبط با علایق کاربر باشند و هم او را بهسمت کشف حوزههای جدید و محصولات یا خدماتی سوق دهند که قبلا به آنها فکر نکرده بود.
پردازش زبان طبیعی: درک و پردازش زبان انسان توسط رایانه
پردازش زبان طبیعی، شاخهای از هوش مصنوعی است که به رایانهها توانایی درک و پردازش زبان انسان را میدهد. این حوزه، شامل وظایفی مانند فهم معنای کلمات و عبارات، استخراج اطلاعات از متن و تولید متن به شیوهای شبیه به انسان میشود. به لطف پردازش زبان طبیعی، رایانهها میتوانند بهصورت طبیعی و شهودی با انسانها تعامل کنند و زبان انسان را درک کرده و به آن پاسخ دهند. یکی از کاربردهای مهم پردازش زبان طبیعی، توسعه چتباتها و دستیاران مجازی است. این سیستمها با استفاده از تکنیکهای پردازش زبان طبیعی قادرند سوالات کاربران را درک کنند و پاسخهای مناسب و مرتبط ارائه دهند. برای مثال، چتباتها میتوانند به مشتریان در یافتن اطلاعات درباره محصولات یا خدمات، ثبت سفارش و حل مشکلاتشان کمک کنند.
پردازش زبان طبیعی، همچنین نقش کلیدی در ترجمه ماشینی ایفا میکند. این فناوری به رایانهها اجازه میدهد تا متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند و درعین حال، معنای اصلی و ساختار جمله را حفظ کنند. ترجمه ماشینی بهویژه در ترجمه اسناد، وبسایتها و ارتباطات برخط کاربرد دارد. پردازش زبان طبیعی یک حوزه پویا و روبهرشد و بهسرعت درحال پیشرفت است. با پیشرفتهای روزافزون در این حوزه، میتوان انتظار داشت که در آینده، شاهد کاربردهای بسیار گستردهتر و پیچیدهتری از پردازش زبان طبیعی باشیم.
یادگیری ماشین: تحولی در تجزیهوتحلیل دادهها و شخصیسازی تجربیات کاربران
الگوریتمهای یادگیری ماشین، شیوهای نوین برای تحلیل دادهها و شخصیسازی تجربه کاربران را به ارمغان آوردهاند. این الگوریتمها با توانایی استخراج الگوها و بینشهای ارزشمند از حجم عظیمی از دادهها، ابزاری قدرتمند برای بهبود سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی محسوب میشوند.در اینجا نحوهای که الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند برای بهبود تجربه کاربر در یک سیستم برنامهریزی منابع سازمانی استفاده شوند، عنوان میشود:
- تشخیص ناهنجاری
الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند برای تشخیص ناهنجاریها و موارد نادرست در دادهها استفاده شوند. این امر به ویژه در شناسایی تراکنشهای تقلبی، تشخیص فعالیتهای مشکوک و نظارت بر عملکرد سیستم مفید است. با علامتگذاری سریع ناهنجاریها، الگوریتمهای یادگیری ماشین به کسبوکارها کمک میکنند تا ریسکها را کاهش دهند، یکپارچگی دادهها را تضمین کنند و ثبات سیستم را حفظ کنند. - تحلیل احساسات: سنجش احساسات مشتریان از طریق دادههای متنی
الگوریتمهای یادگیری ماشین قادرند با تحلیل دادههای متنی مانند نظرات مشتریان در شبکههای اجتماعی، نظرسنجیها و تیکتهای پشتیبانی، احساسات مثبت، منفی یا خنثی کاربران را نسبت به محصولات، خدمات یا برند شناسایی کنند. این اطلاعات ارزشمند میتواند برای بهبود محصولات، ارائه خدمات بهتر و تقویت ارتباط با مشتریان مورد استفاده قرار گیرد.
با بهرهگیری از تحلیل احساسات، کسبوکارها میتوانند سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی خود را به ابزارهای هوشمند و پویایی تبدیل کنند که بهطور مداوم درحال یادگیری و تطبیق با نیازهای مشتریان هستند. این امر منجربه تجربه کاربری شخصیتر، کارآمدتر و جذابتری میشود و درنهایت به افزایش بهرهوری، بهبود تصمیمگیری و افزایش رضایت مشتری منجر خواهد شد.
ادغام فناوری بلاکچین در برنامهریزی منابع سازمانی
ادغام فناوری بلاکچین در سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی میتواند جنبههای مختلف عملیات کسبوکار و مدیریت زنجیره تامین را متحول کند که شامل موارد زیر است:
- امنیت دادههای بهبود یافته
ویژگیهای امنیتی ذاتی بلاکچین، مانند ذخیرهسازی دادههای غیرمتمرکز و هش رمزنگاری، میتوانند امنیت سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی را بهطور قابل توجهی افزایش دهند. این میتواند به محافظت از دادههای حساس تجاری دربرابر دسترسی غیرمجاز، نقض دادهها و حملات سایبری کمک کند.
استفاده بلاکچین از رمزنگاری نیز امنیت دادهها را تضمین و آنها را دربرابر دستکاری یا فساد بسیار مقاوم میکند. ماهیت غیرمتمرکز بلاکچین، جایی که هیچ نقطه شکست واحدی وجود ندارد، مقاومت آن را دربرابر هک و نقض دادهها افزایش میدهد. علاوهبر این، دادههای ذخیرهشده در یک بلاکچین غیرقابل تغییر هستند، به این معنی که نمیتوان آنها را بدون ردیابی تغییر یا حذف کرد. این موضوع باعث حفظ سطح بالایی از تمامیت و اصالت میشود. - قابلیت ردیابی و شفافیت بینظیر با فناوری بلاکچین
با بهرهگیری از دفتر کل غیرقابل تغییر بلاکچین، کسبوکارها میتوانند یک رکورد دائمی و قابل اعتماد از تمام دادههای خود ایجاد کنند. این قابلیت، ردیابی دقیق و کامل تمامی تراکنشها، مواد و داراییها در سراسر زنجیره تامین را امکانپذیر میسازد و به این ترتیب، شفافیت و دید کاملی را برای همه ذینفعان فراهم میکند.
هر تراکنش در بلاکچین بهصورت دائمی ثبت میشود و امکان تغییر یا حذف آن وجود ندارد. این ویژگی، شفافیت بینظیری ایجاد میکند؛ زیرا هر کسی که به دفتر کل دسترسی داشته باشد، میتواند تاریخچه کامل یک محصول یا دارایی را مشاهده کند. این امر به افزایش اعتماد بین همه طرفهای درگیر در زنجیره تامین کمک شایانی میکند. - قراردادهای هوشمند خودکار
قراردادهای هوشمند توافقنامههایی خوداجرا هستند که به زبان کد نوشته شده و در بلاکچین ذخیره میشوند. آنها به طور خودکار هنگام برآورده شدن شرایط از پیش تعریف شده اجرا میشوند، نیاز به واسطهها را از بین میبرند و هزینههای تراکنش را کاهش میدهند. قراردادهای هوشمند کاربردهای گستردهای از جمله خودکارسازی مدیریت زنجیره تأمین، تسهیل سیستمهای رأیدهی امن و ایجاد برنامههای مالی غیرمتمرکز دارند. قراردادهای هوشمند مبتنیبر بلاکچین میتوانند با سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی ادغام شوند تا جریانهای کاری را خودکار کنند، قوانین تجاری و تراکنشها را نیز بهطور خودکار اجرا کنند. این میتواند فرایندها را ساده کند، مداخله دستی را کاهش دهد و کارایی عملیاتی را بهبود بخشد. - سادهسازی تراکنشهای مالی با بلاکچین
بلاکچین با قابلیت پردازش ایمن و سریع تراکنشها، میتواند بهطور چشمگیری فرایندهای مالی در سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی را بهبود بخشد. این فناوری باعث کاهش هزینهها، افزایش کارایی و مدیریت بهتر جریان نقدینگی میشود.در روشهای سنتی، فرایندهای مالی در سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی شامل مراحل متعدد، تایید دستی و احتمال وقوع خطا است. اما با استفاده از بلاکچین، یک رکورد مشترک و غیرقابل تغییر از تمام تراکنشها ایجاد میشود که نیازی به واسطههای متعدد ندارد. این بدان معناست که پرداختها، صورتحسابها و سایر اسناد مالی میتوانند بهصورت خودکار پردازش و تایید شوند. درنتیجه، نیاز به دخالت انسانی کاهش یافته و احتمال بروز خطا به حداقل میرسد.
پیچیدگی ادغام: چالشی اساسی در یکپارچهسازی بلاکچین با برنامهریزی منابع سازمانی
یکی از مهمترین موانع در راه ادغام فناوری بلاکچین با سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی، پیچیدگی فرایند یکپارچهسازی است. بلاکچین بهعنوان یک دفتر کل توزیعشده و غیرمتمرکز عمل میکند، درحالی که سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی معمولا براساس معماری متمرکز طراحی شدهاند. این تفاوت در ساختار دو سیستم، ایجاد یکپارچگی کامل و بدون نقص را با چالش مواجه میکند.
برای برقراری ارتباط موثر بین شبکههای بلاکچین و سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی، نیاز به برنامهریزی دقیق و تخصص فنی بالایی است. این فرایند شامل حل مسائل فنی پیچیدهای است که برای تضمین عملکرد صحیح و امن سیستم یکپارچه، باید بهدقت مورد بررسی قرار گیرند.
نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده در بلاکچین
اگرچه فناوری بلاکچین بهدلیل ویژگیهای رمزنگاری و تغییرناپذیری خود، سطح بالایی از امنیت را ارائه میدهد، اما ادغام آن با سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی نگرانیهایی را درخصوص حفظ حریم خصوصی و امنیت دادهها بههمراه دارد. از آنجایی که سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی حجم عظیمی از اطلاعات حساس تجاری را ذخیره میکنند، تضمین امنیت این دادهها در یک شبکه بلاکچین از اهمیت ویژهای برخوردار است. بنابراین، رعایت مقررات مربوط به حفاظت از دادههای شخصی و اجرای تدابیر امنیتی قوی برای حفظ یکپارچگی و محرمانگی اطلاعات، امری ضروری است.
مقیاسپذیری و کارایی: چالشهای کلیدی در ادغام بلاکچین با برنامهریزی منابع سازمانی
یکی از مهمترین چالشهایی که در هنگام یکپارچهسازی فناوری بلاکچین با سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی با آن روبهرو میشویم، مسئله مقیاسپذیری و عملکرد است. شبکههای بلاکچین، بهویژه شبکههای عمومی، محدودیتهایی درزمینه سرعت پردازش تراکنشها، ظرفیت پردازش و مدیریت حجم بالای دادهها دارند. این محدودیتها میتواند منجر به کندشدن فرایندها و کاهش کارایی سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی شود.
برای مثال، اگر تعداد تراکنشهای یک سازمان بسیار زیاد باشد، ممکن است شبکه بلاکچین نتواند با سرعت کافی آنها را پردازش کند و درنتیجه، عملیات تجاری با تاخیر مواجه شود. این مسئله بهویژه در سازمانهای بزرگ با حجم بالای داده اهمیت پیدا میکند.
رعایت مقررات: چالش انطباق با قوانین در پیادهسازی بلاکچین
یکی از مهمترین چالشهای پیش روی سازمانهایی که قصد دارند فناوری بلاکچین را در سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی خود پیادهسازی کنند، تطابق با قوانین و مقررات موجود است. هر صنعت و حوزه فعالیت، قوانین و مقررات خاص خود را درزمینه مدیریت دادهها، حریم خصوصی اطلاعات و شفافیت دارد. بنابراین، برای جلوگیری از مشکلات قانونی و جریمههای سنگین، سازمانها باید اطمینان حاصل کنند که پیادهسازی بلاکچین با تمام قوانین و استانداردهای مرتبط مطابقت دارد.
کمبود مهارت و نیاز به آموزش
ادغام فناوری بلاکچین در سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی نیازمند دانش و مهارتهای تخصصی در حوزه توسعه بلاکچین، برنامهنویسی قراردادهای هوشمند و برنامههای غیرمتمرکز است. برای اطمینان از موفقیت این ادغام، باید به شکاف موجود در مهارتهای کارکنان سازمان توجه کرده و برنامههای آموزشی مناسبی را برای آنها در نظر گرفت. سرمایهگذاری در توسعه سرمایه انسانی متخصص و همکاری با کارشناسان بلاکچین میتواند به سازمانها کمک کند تا بر چالشهای مربوط به کمبود مهارت غلبه کرده و نوآوری را در سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی خود تقویت کنند. با شناسایی و رفع فعالانه این چالشها و بهرهبرداری از مزایای فناوری بلاکچین، سازمانها میتوانند شفافیت، امنیت و کارایی سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی خود را افزایش داده و درنتیجه، تحول دیجیتال را تسریع بخشیده و مزیت رقابتی خود را تقویت کنند.
بهطور خلاصه میتوان گفت سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی در سال 2024 با تحولات چشمگیری همراه است که شیوه کار کسبوکارها را بهطور بنیادینی تغییر میدهد. از راهکارهای مبتنیبر ابر و ادغام هوش مصنوعی گرفته تا تحلیلهای پیشرفته و فناوری بلاکچین، سازمانها طیف گستردهای از گزینهها را برای بهبود عملیات، افزایش بهرهوری و کسب مزیت رقابتی در اختیار دارند. برای موفقیت در این محیط پویا، کسبوکارها باید این پیشرفتها را بپذیرند و از پتانسیل سیستمهای برنامهریزی منابع سازمانی برای سازگاری با نیازهای متغیر عصر دیجیتال بهرهبرداری کنند. با انتخاب راهکار برنامهریزی منابع سازمانی مناسب، سرمایهگذاری در نیروی انسانی متخصص و پرورش فرهنگ نوآوری مستمر، سازمانها میتوانند از حداکثر تواناییهای برنامهریزی منابع سازمانی استفاده کرده و عملیات خود را برای دستیابی به رشد پایدار و موفقیت در سالهای آینده متحول کنند.
منبع:
https://dwr.com.au/enterprise-resource-planning-software-erp-trends-2024