Künstliche Intelligenz – Chancen und Hindernisse in ERP-Lösungen

von Sandra Bültermann, Autorin am 27.04.2022, 3 min Lesezeit

Künstliche Intelligenz liegt voll im Trend und wird die ERP-Landschaft künftig stark verändern. Das Potenzial, Prozesse zu automatisieren, Effizienz und Performance zu steigern, Mitarbeiter zu entlasten und den Kundenservice zu verbessern, ist enorm. Doch trotz aller Chancen, die KI bietet, gilt es bei der Integration ins ERP-System zunächst einmal Hürden zu überwinden. 

Künstliche Intelligenz im ERP-System – eine Definition 

Der Branchenverband Bitkom definiert KI so: „Künstliche Intelligenz ist die Eigenschaft eines IT-Systems, menschenähnliche, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen.“ Diese einfache Definition deutet auf vier elementare Fähigkeiten von KI-Systemen hin: Wahrnehmen, Verstehen, Handeln und Lernen. Das wirklich Neue gegenüber herkömmlichen Systemen ist das „Verstehen“ und „Lernen“.  Beides dient dazu, das Potenzial und die Funktionsfähigkeit von ERP-Lösungen fortlaufend auszubauen, um letztlich bessere Ergebnisse zu erzielen als es Systeme können, die starren, klar definierten und fest programmierten Regeln folgen. Stellen Sie sich einen Mitarbeiter vor, der sich laufend selbst optimiert – dann haben Sie ein ganz gutes Bild von KI in ERP-Systemen. 

Praxisbeispiele für KI im ERP-System 

Künstliche Intelligenz kann die Arbeit mit ERP-Anwendungen auf vielfältige Weise unterstützen und wird sich künftig zu einem wesentlichen Wettbewerbsfaktor entwickeln. Schon heute gibt es zahlreiche KI-Anwendungsfälle im ERP-Umfeld, die vor allem im Bereich Prognosen, kontextabhängige Visualisierungen von Daten und Kennzahlen sowie proaktive Optimierungsvorschläge für Unternehmensprozesse (Lagerbewegungen, Produktionsplanung, Marketingkampagnen, Kundenansprachen u.ä.) Erfolg zeigen. Drei Use Cases stellen wir Ihnen vor: 

Praxisbeispiel #1: Absatzprognosen 

Moderne ERP-Systeme sind in der Lage, Verkaufsprognosen zu erstellen. Der klassische Algorithmus nutzt dafür die vorhandenen Verkaufs- und Lagerdaten. KI-gestützte ERP-Lösungen analysieren ebenfalls den Lagerbestand und die Verkaufsentwicklung, können durch langes maschinelles Lernen aber eigenständig weitere Parameter wie saisonale Schwankungen oder Kampagnen mit in die Kalkulation einbeziehen. Auf Grundlage dieser Eigenschaften liefert das ERP-System automatisiert Prognosen und Handlungsempfehlungen in Echtzeit, darunter präzise Empfehlungen für Produktions- oder Bestellmengen. Selbstlernende, KI-gestützte ERP-Systeme werden in ihren Prognosen von Jahr zu Jahr besser und bieten enormes Potenzial, den Einkauf, Verkauf, Lagerbestand sowie die Produktion hocheffizient zu optimieren. 

Praxisbeispiel #2: Wartungen  

Wer Maschinenwartungen nach vorgegebenen Intervallen durchführt, verursacht unnötige Kosten und verschwendet Zeit. Um Stillstand zu vermeiden und die Produktqualität sicherzustellen, müssen Wartungen natürlich erfolgen. Doch Sie können die Wartungsintervalle verlängern und somit die Gesamtzahl reduzieren. Dazu müssen Sie allerdings den Zustand der Anlagen genau kennen, um vorherzusagen, wann ein Ausfall zu erwarten ist. Und genau das leisten KI-Systeme. Sie werten Maschinendaten wie Druck, Temperatur oder Drehzahl, aber auch Qualitätsdaten wie Toleranzen oder Oberflächengüte aus und ermitteln sinnvolle Wartungstermine. Stichwort Predictive Maintenance.  

Praxisbeispiel #3: Kundenservice 

Die Einbindung von Assistenten ist längst ein beliebtes Mittel, um Anwender und Kunden durch komplexe Prozesse zu leiten. Digitale KI-Assistenten in ERP-Systemen heben die Interaktionsmöglichkeiten auf ein neues Level und bieten Kunden beispielsweise den Vorteil, Supportanliegen online rund um die Uhr zuverlässig lösen zu können. Intelligente Algorithmen sind in der Lage, zu verstehen, was der Kunde will. So können Bots eigenständig Dialoge mit dem Kunden führen und entsprechend seines Anliegens reagieren. Die Integration eines CRM-Moduls im ERP-System liefert dem Bot weitere kundenspezifische Daten, wodurch er etwa individuelle Angebote oder Zusatzartikel anbieten kann. Die KI sorgt dafür, dass der Bot den Kunden immer besser versteht und immer schneller und zuverlässiger reagiert.  

Hürden bei der KI-Integration 

KI-gestützte ERP-Lösungen offenbaren Unternehmen enorme Optimierungschancen. Doch die Integration von KI-Systemen ist nicht Hürdenlos.  

Hürde #1: Fehlende Daten 

Eine KI kann immer nur so gut sein, wie die zum Training verwendeten Daten. Daher heisst es vor der Integration zunächst einmal Daten sammeln, riesige Mengen an Daten. Eine zuverlässige Datenbasis ist das Futter, das die KI benötigt, um zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Wichtig ist sowohl die Quantität als auch die Qualität. Zusammenhangslose Datensätze hindern eine effektive Verwendung, da sie Strukturen und Prozesse nicht ganzheitlich abbilden. Was nützt etwa das Sammeln von Fehlermeldungen, wenn nicht nachvollziehbar ist, wann und wo die Fehler aufgetreten sind. Nur vollständige Daten versetzen eine KI in die Lage, Datensätze auf Muster und Strukturen zu überprüfen und in Korrelation zu setzen. Wer ein modernes ERP-System aus der Cloud bezieht, schafft mit der zentralen Datenbasis bereits eine gute Grundlage für KI-Projekte. 

Hürde #2: Veraltete Infrastruktur 

Haben Unternehmen alte, unflexible ERP-Lösungen im Einsatz oder sind Strukturen historisch gewachsen, ist eine nachträgliche Integration eines KI-Systems oftmals nur eingeschränkt möglich oder mit sehr hohem Aufwand verbunden. Dann ist es meist effizienter und wirtschaftlicher, zu einem modernen Cloud-ERP-Anbieter zu wechseln, der bereits eine KI-Erweiterung optional anbietet.  

Hürde #3: Kompatibilitätsprobleme 

Inkompatible Datenstrukturen oder fehlende Schnittstellen, wie sie vor allem ältere ERP-Systeme kennzeichnen, erschweren die KI-Nutzung erheblich. Sie verursachen einen überproportional hohen Implementierungsaufwand oder verhindern gar die Integration vollständig. Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz einer KI ist, dass KI-System und ERP-Lösung kompatibel sind. Ideal ist es, wenn KI-Funktionen bereits Teil der Business-Anwendung sind beziehungsweise sich ohne grossen Aufwand und ohne Schnittstellen integrieren lassen. Der ERP-Anbieter kennt sein System aus dem Effeff und schafft damit die besten Voraussetzungen für eine erfolgreiche Integration.  

 

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Sandra Bültermann (*1975) ist seit 1999 als Technische Redakteurin tätig. Als langjährige Mitarbeiterin bei Fachzeitschriften, Agenturen und Softwareunternehmen verfügt sie über umfassende Kenntnisse in den Bereichen IT, Kommunikation und Contentmanagement. Ihre Kernkompetenz liegt darin, komplexe, technische Themen verständlich und zielgruppenorientiert aufzubereiten.