Steigende Anforderungen, mehr Automatisierung und komplexere Materialflüsse machen die Lagerverwaltung zum Wettbewerbsfaktor. Doch wann reichen die Funktionen des ERP-Systems aus – und wann ist ein spezialisiertes Warehouse Management System sinnvoll?
Steigende Anforderungen, mehr Automatisierung und komplexere Materialflüsse machen die Lagerverwaltung zum Wettbewerbsfaktor. Doch wann reichen die Funktionen des ERP-Systems aus – und wann ist ein spezialisiertes Warehouse Management System sinnvoll?
Viele Datenschutzverletzungen geschehen versehentlich – etwa wenn Mitarbeiter eine E-Mail oder einen Freigabe-Link an den falschen Empfänger schicken. Künstliche Intelligenz erhöht die Gefahr, dass sensible Daten abfließen. Fünf Gegenmaßnahmen begrenzen das Risiko.
Viele deutsche Unternehmen überschätzen offenbar ihren Fortschritt bei der E-Rechnung. Laut einer aktuellen Quadient-Studie beschreiben drei Viertel der befragten Fach- und Führungskräfte ihre Rechnungsprozesse als digitalisiert. Tatsächlich erfüllen jedoch erst 6 Prozent die gesetzlichen Anforderungen an die E-Rechnung.
Von der Bedienungshilfe über vorformulierte Texte bis hin zu teilautomatisierten Workflows – in dieser Schrittfolge integriert ein Stuttgarter Standardsoftwerker Künstliche Intelligenz in seine Systeme. Der Fokus liegt dabei auf Praxistauglichkeit und Business-Nutzen.
Künstliche Intelligenz gilt vielerorts als IT-Thema. Die Technologie rückt in den Mittelpunkt, noch bevor ein Use Case steht. So entstehen teure Experimente ohne Mehrwert. Besser ist es, mit den Fachbereichen Anwendungsfälle mit einem klar definierten Nutzen zu identifizieren.
Legen Cyberkriminelle geschäftskritische IT-Systeme lahm, sind viele Unternehmen mit dem Wiederherstellen überfordert. Ein Incident Response and Revcovery Team benennt die zehn größten Hürden und schlägt Lösungen vor.
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Viele Unternehmen verfügen bereits über umfangreiche Nachhaltigkeitsdaten. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, diese zu verknüpfen und für fundierte Entscheidungen nutzbar zu machen. Moderne Datenplattformen und KI können das ESG-Reporting unterstützen.
Wenn Störungen in der Produktion zu spät erkannt werden, entstehen schnell Terminrisiken, Zusatzkosten und operative Unruhe. Ein MES kann hier Transparenz schaffen, Reaktionen beschleunigen und Abweichungen gezielt steuerbar machen.
Um durchschnittlich 1,9 Prozent sind die Top 25 mittelständischen deutschen IT-Berater- und Systemintegratoren 2025 gewachsen. Kriselnde Branchen erhöhen den Druck zur Erschließung neuer Märkte. Für 2026 erwarten Marktforscher ein Umsatzplus von 8,5 Prozent.
Ersetzen Unternehmen ihre Legacy-Systeme durch Neuentwicklungen, geht dabei häufig wertvolles undokumentiertes Wissen verloren. Vermeiden lässt sich dieser Know-how-Verlust, wenn IT-Architekten die Altsysteme mit Künstlicher Intelligenz (KI) wissenszentriert transformieren.
Immer mehr Unternehmen testen KI-Agenten, die selbstständig Informationen beschaffen, Prozesse anstoßen oder Entscheidungen vorbereiten. Währenddessen treten mit dem EU AI Act neue regulatorische Anforderungen in Kraft. Dadurch entsteht eine neue Herausforderung: Wie lassen sich autonome KI-Systeme kontrollieren, dokumentieren und rechtskonform betreiben?
Beim SAP Business Warehouse naht das Wartungsende. Unternehmen müssen sich entscheiden zwischen BW/4HANA und der Business Data Cloud. Das ist keine rein technische Frage, sondern eine strategische Weichenstellung für die künftige Datenarchitektur.
Künstliche Intelligenz ist in vielen mittelständischen Unternehmen angekommen. Doch zwischen ersten Pilotprojekten und einer unternehmensweiten Nutzung klafft häufig eine große Lücke. Eine aktuelle Studie zeigt, warum sich der KI-Reifegrad vieler KMU auf niedrigem Niveau bewegt.
Bisher beschleunigen Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz bestehende Prozesse. Die nächste Stufe nennt sich Agentic AI. Hier arbeiten intelligente IT-Systeme eigenständig zusammen. Der Mitarbeiter ist dann kein Prozessverwalter mehr, sondern ein Entscheider.
Künstliche Intelligenz (KI) gibt jedem Amateur mächtige Werkzeuge in die Hand, um Unternehmensnetze zu attackieren. Nach einem Angriff haben die Opfer kaum eine Chance, ihre Daten wiederherzustellen. Nötig ist daher ein Resilienzansatz, der selbst KI einsetzt.
Deutschen Unternehmen geht in den nächsten 15 Jahren viel Erfahrung verloren. Ein Drittel der Erwerbstätigen verabschiedet sich in die Rente – und nimmt sein Wissen mit. Dennoch sollen Prozesse und Kundenservice weiter reibungslos funktionieren. Wissensmanagement mit KI kann helfen, dieses Wissen zu sichern und langfristig nutzbar zu machen.
Verlassen erfahrene Fachkräfte die Unternehmen, werden ERP-Systeme zum Schutzschild gegen den Brain Drain. Unternehmen digitalisieren in diesen Systemen Erfahrungswissen und vermeiden den Verlust wichtiger Prozesskompetenz.
Viele Unternehmen haben in Digitalisierung investiert – und kämpfen trotzdem mit Medienbrüchen, doppelten Daten und unklaren Verantwortlichkeiten. Der Engpass liegt oft nicht in einzelnen Systemen, sondern im fehlenden Gesamtbild.
Unternehmen, die Künstliche Intelligenz einführen, bevor sie ihre Daten und Prozesse im Detail kennen, handeln sich ein teures Problem ein. Intelligente Systeme ohne Kontrolle werden schnell zu einer Risiko- und Haftungsfrage.
Cyberkriminelle nehmen gerade Produktionsanlagen und kritische Infrastruktur ins Visier. Frühwarnsysteme analysieren den Datenverkehr im Netzwerk, erkennen Angriffe bereits im Entstehen und ermöglichen schnelle Gegenmaßnahmen, die Ausfälle verhindern.
Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen und setzen Künstliche Intelligenz bereits produktiv ein. Laut einer aktuellen Studie bleibt die KI-Skalierung über einzelne Anwendungsfälle hinaus jedoch eine zentrale Herausforderung.
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