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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Die Logistik macht es vor: Wer nur einen Lieferanten nutzt, der geht ein Risiko ein. In der IT ist die Szenarienbetrachtung bislang selten. Auch hier gilt es jedoch, Abhängigkeiten zu vermeiden. Die Systeme sollten schließlich auch dann robust laufen, wenn sie unter Druck geraten.
Business Software steht vor einem grundlegenden Rollenwechsel. ERP-, CRM- und andere Unternehmensanwendungen sollen künftig nicht mehr nur Prozesse abbilden und Daten verwalten. Mit dem Einzug Generativer KI entwickeln sich Systeme zunehmend zu aktiven Prozesspartnern, die Informationen einordnen, Entscheidungen vorbereiten und operative Abläufe eigenständig unterstützen.
Anwender beauftragen IT-Assistenten in natürlicher Sprache. Diese erkennen den gesamten Kontext und führen zusammen mit anderen Assistenten Aufgaben eigenständig aus. Dieses Szenario rund um Künstliche Intelligenz will SAP den Kunden schmackhaft machen.
Compliance ist nicht der einzige Grund für E-Invoicing. Marktstudien zufolge senken strukturierte E-Dokumente die Verarbeitungskosten um etwa 59 Prozent für Rechnungssteller und 64 Prozent für Rechnungsempfänger. Ein guter Start in die Finanzdigitalisierung.
Intelligente IT-Systeme strukturieren und verdichten Informationen. Das entlastet Mitarbeiter und beschleunigt Abläufe. Der Mensch bleibt dennoch als fachliche und organisatorische Instanz unverzichtbar. Die Basis aller Erfolge sind zudem gut gepflegte Daten.
Steigende Kosten, volatile Märkte und wachsender Wettbewerbsdruck erhöhen den Handlungsdruck im Vertrieb. Moderne Datenplattformen schaffen die Grundlage, um Marktveränderungen schneller zu erkennen und Echtzeitdaten im Vertrieb gezielt zu nutzen.
Das Auslagern von IT-Systemen ist keine Einbahnstraße. Laut einer Studie kehren viele Unternehmen der Cloud zwar nicht den Rücken, richten aber angesichts von Kostensteigerungen und strengen Anforderungen an die Datensouveränität ihre Workloads neu aus.
Zwischen steigenden Kosten, wachsendem Wettbewerbsdruck und zunehmender Komplexität rückt die Fertigung stärker denn je in den Fokus operativer Exzellenz. Entscheidend wird, ob es gelingt, Daten, Planung und Shopfloor-Steuerung intelligent zu verzahnen – und so aus Transparenz echte Handlungsfähigkeit zu machen.
Künstliche Intelligenz bietet große Chancen für die Industrie – doch der Erfolg hängt von der richtigen Umsetzung ab. Diese Best Practices zeigen, worauf es bei der Einführung ankommt.
Quantencomputer dürften schon bald die heutige Verschlüsselung knacken. Die Migration auf aktuelle IT-Sicherheitssysteme dauert in vielen Unternehmen jedoch mehrere Jahre. Die größten Hürden sind komplexe Altsysteme und fehlende interne Ressourcen.
Künstliche Intelligenz verändert das Recruiting – allerdings weniger bei der eigentlichen Personalauswahl als in den vorgelagerten Prozessen. Darauf deuten auch aktuelle Studien hin.
Die Frage, wie Mensch und Maschine optimal kooperieren, gewinnt durch Künstliche Intelligenz enorm an Dringlichkeit. Sechs Leitprinzipien entschärfen das immer wieder auftretende Spannungsfeld zwischen Sicherheit und Effizienz.
Eine gute ERP-Auswahl beginnt lange vor der ersten Anbieterpräsentation. Klare Ziele, ein definierter Scope, strukturierte Anforderungen und die frühzeitige Einbindung aller beteiligten Unternehmensbereiche schaffen Orientierung in einem komplexen Auswahlprozess.
Künstliche Intelligenz bietet enormes Potenzial für die Industrie – doch viele Unternehmen zögern noch. Dabei zeigen konkrete Anwendungsfälle, wie sich Prozesse effizienter, schneller und präziser gestalten lassen.
IT-Sicherheit ist aktuell keine Option mehr, sondern eine Verpflichtung. Um die strengen Regularien zielsicher zu erfüllen, müssen Entwickler die dazugehörigen Designprinzipien und Tests bereits in der Planungsphase berücksichtigen. Alles andere birgt große Risiken.
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