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?
Servicecenter von Airlines, Reiseanbietern und Versicherungen müssen gerade Umbuchungen und Reklamationen schnell bearbeiten. Viele Projekte mit Künstlicher Intelligenz im Kundenservice scheitern am Datenzugriff, an der Prozessintegration und unklaren Übergaben.
Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit der Einführung von KI-Agenten. Weniger Aufmerksamkeit erhält bislang jedoch die Frage, wie diese digitalen Mitarbeitenden ausgewählt, eingelernt und gesteuert werden. Genau hier hilft ein Blick auf das Personalmanagement.
Fashion-Kunden verlangen eine Customer Journey über alle Kanäle und Touchpoints hinweg. Die veralteten ERP-Systeme vieler Händler bilden das nicht ab. Zu empfehlen ist hier die Transformation mit einer Cloud-basierten Landschaft.
Der Druck auf Unternehmen, KI wirtschaftlich einzusetzen, wächst kontinuierlich. Gleichzeitig fällt es vielen schwer, die tatsächlichen KI-Kosten realistisch einzuschätzen. Fünf typische Kostenfallen sollten Unternehmen dabei berücksichtigen.
Mit bedarfsgerechter Planung steuert ein Tiefkühlspezialist die Logistik seines aktionsgetriebenen Geschäfts. Nach dem Umstieg auf eine Cloud-basierte Variante mit Künstlicher Intelligenz will der Lieferdienst Markttrends künftig noch schneller erkennen und darauf reagieren.
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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.
Acht Jahre nach Einführung der DSGVO steigen mit NIS2 und DORA die Anforderungen an Datensicherung, Datenschutz und Cyberresilienz erneut. Zusätzlich verschärfen leistungsfähige KI-Modelle die Lage, weil sie Cyberangriffe schneller, gezielter und umfangreicher machen können.
Fachkräfte gewinnen und halten, die Cloud-Transformation in Behörden und der Umstieg von SAP Human Capital Management (HCM) auf SAP SuccessFactors – das sind die Themen der Personaltage der SAP-Benutzervereinigung DSAG in Heidelberg.
Der digitale Produktpass ist ein wichtiger Baustein für eine nachhaltige Industrie. Er bündelt Informationen über das gesamte Produktleben. So entsteht eine durchgängige Datenbasis für effizientere Lieferkettenprozesse.
Bei der Abwehr von Cyberangriffen spielen Netzwerke eine wichtige, aber oft unterschätzte Rolle. Ein IT-Dienstleister hat ein Framework entwickelt, mit dem Unternehmen in fünf Stufen ein sicheres Netzwerk aufsetzen und betreiben.
Die Sperrung der KI-Modelle Claude Fable 5 und Claude Mythos 5 von Anthropic wirft eine grundsätzliche Frage auf: Wer kontrolliert künftig die Verfügbarkeit von KI? Ein Kommentar
Viele Pilotprojekte mit Künstlicher Intelligenz scheitern. Die Ursache dafür ist laut einer Studie der Universität Paderborn nur selten die Technik. Oft fehlt die Integration in Arbeitsprozesse, es mangelt an der Einbindung der Mitarbeiter sowie an organisatorischer Einbettung.
CRM-Systeme, Marketing Automation und KI versprechen effizientere Kundengewinnung. Doch Technologie allein macht noch keine erfolgreichen Kampagnen. Entscheidend ist, wie Daten, Prozesse und Menschen zusammenspielen, um aus Kontakten langfristige Kunden zu machen.
Bei Datenbank-Deployments können auch kleine Unachtsamkeiten große Probleme nach sich ziehen. Mit den passenden Strategien und Tools vermeiden Administratoren fünf typische Fehler und ersparen sich Projektstress.
Mit dem Cyber Resilience Act der EU wird Security-by-Design ab 2027 für Produkte mit digitalen Elementen zur Pflicht. Um diesen Entwicklungs- und Betriebsansatz ranken sich viele Mythen, die einer kritischen Prüfung nicht standhalten.
Klassische OCR stößt bei komplexen Dokumenten schnell an ihre Grenzen. Intelligente Dokumentenverarbeitung kombiniert KI-Technologien, um Inhalte kontextbezogen zu erfassen, zu validieren und Prozesse effizienter zu gestalten.
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