1、云ERP平台需要创建和加强自学知识系统，该系统将人工智能和机器学习从车间企业高管，并跨越供应商网络；
2、虚拟代理有可能重新定义许多制造业务领域，从逐个语音系统到高级诊断；
3、在数据结构层面设计物联网（IoT），以便在数据收集上和扩展能快速实现；
4、人工智能和机器学习可以提供有关如何提高整体设备效率(OEE)的见解，而这在当今并不明显；
5、将机器学习算法设计为跟踪和追溯性，以预测哪些供应商最有可能是优质或劣质的；
6、云ERP供应商需要关注如何通过人工智能和机器学习来帮助缩小PLM、CAD、ERP和CRM系统之间的配置差距；
7、通过更高质量的数据，可以提高需求预测的准确性，并基于机器学习的预测模型与供应商进行更好的合作；
8、通过分析机器级数据来确定何时需要替换某个给定部件，从而减少设备故障和增加资产利用率；
9、需要在运ERP平台中实现，使用生产报告来预测装配线上生产问题的自学习算法；
10、通过机器学习算法对产品质量进行汇总、分析和持续学习，从供应商检查、质量控制、退货材料授权(RMA)和产品失效数据等方面进行学习。
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