JD Edwards Orchestrator y Oracle AI: Automatización inteligente

En la última sesión avanzada de Oracle en Barcelona, impartida por Mark Herwege y Paolo Borriello, tuvimos la oportunidad de explorar casos de uso reales de Inteligencia Artificial en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y su integración con JD Edwards EnterpriseOne. La sesión fue práctica, con ejercicios guiados, donde construimos orquestaciones paso a paso. Estas funcionalidades abren la puerta a procesos más rápidos, fiables y flexibles.

Inteligencia Artificial en OCI al alcance de JDE

Comenzamos con una revisión de los servicios de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI. Se explicaron los principales casos de uso de IA en el entorno empresarial:

También repasamos cómo estos servicios están estructurados y cómo se integran fácilmente con Orchestrator Studio de JD Edwards.

¿Cómo se integran los servicios de OCI AI con Orchestrator Studio de JD Edwards?

Ejercicio 1: OCI AI Vision integrado con JD Edwards

Un ejemplo trabajado en la sesión fue la validación de resistencias electrónicas en la recepción de pedidos.

Objetivo

Automatizar la validación de resistencias electrónicas mediante una foto del material recibido, integrando OCI AI Vision con el flujo de recepción en JDE.

Configuración en JD Edwards

• Se preparó un enrutamiento de recepción con control de calidad en el que los artículos debían pasar una inspección antes de entrar en stock.
• Se crearon las versiones de programas necesarias (P4312, P43250, P3711) ajustadas para activar las pruebas de calidad.
• También se añadieron artículos de prueba, relaciones con proveedores y costes de referencia.

Orquestación en Orchestrator Studio

La orquestación que construimos seguía los siguientes pasos principales:

1. Carga de la imagen en OCI Object Storage: el usuario adjuntaba la foto del componente recibido.
2. Ejecución del modelo de AI Vision: OCI analizaba la imagen y devolvía el número de artículo detectado junto con un porcentaje de confianza.
3. Comparación con el pedido: un Logic Extension evaluaba si el artículo detectado coincidía con el solicitado y si el nivel de confianza superaba un umbral definido.
4. Resultado automático:
   • Si pasaba, se registraba el test en el enrutamiento de recepción y el pedido se movía a stock.
   • Si fallaba, se añadía el resultado como “no conforme”, requiriendo validación manual.

Este flujo demostró cómo es posible combinar IA y reglas de negocio de JDE para reforzar la trazabilidad y la fiabilidad en procesos críticos de compras.

Stateful Orchestrations: flujos que se adaptan a la realidad

Ejercicio 2: Stateful Orchestrations

Otra de las mejoras destacadas son las Stateful Orchestrations, que permiten pausar y reanudar procesos en el mismo punto.

¿Qué diferencia tienen?

Mientras que una orquestación normal se ejecuta de principio a fin en una sola llamada, una stateful permite:

• Pausar el flujo en un punto intermedio.
• Quedarse a la espera de una acción del usuario o de un evento externo.
• Reanudar la misma instancia exactamente donde se detuvo.

Escenario trabajado

Se simuló el proceso de recepción de un pedido que debía ser inspeccionado:

1. La orquestación comenzaba al recibir un artículo y comprobaba que estaba en estado de inspección.
2. En ese momento, se enviaba una notificación al usuario, con enlaces para: 
    
   • Adjuntar la fotografía del producto en la aplicación de JDE.
   • Confirmar que la foto había sido subida.

3. La orquestación quedaba en pausa hasta que llegara la confirmación.
4. Una vez detectado el archivo adjunto en el pedido, el flujo recuperaba la foto y lanzaba la orquestación del ejercicio anterior (OCI Inspect With Vision) para validar automáticamente el material.

Beneficios de este enfoque

• Permite combinar automatización con pasos manuales (p. (ej. subir una foto).
• Evita que el proceso se reinicie desde cero: la misma instancia de la orquestación continúa.
• Facilita la creación de flujos más realistas, ya que en muchas empresas los procesos no son 100% automáticos, sino híbridos.

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Conclusiones

Las nuevas capacidades de JD Edwards Orchestrator junto con OCI AI ofrecen:

• Automatizar inspecciones de calidad.
• Integrar análisis de imágenes dentro de procesos de negocio.
• Desarrollar orquestaciones avanzadas capaces de manejar flujos asincrónicos.

En definitiva, un gran ejemplo de cómo la Inteligencia Artificial no se queda en un concepto teórico, sino que puede integrarse directamente en las operaciones del día a día de una empresa.

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Sergi Bartual