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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KI-Agenten verändern das Dokumentenmanagement grundlegend: Statt Informationen nur bereitzustellen, greifen sie aktiv in Prozesse ein, treffen Entscheidungen und steuern Abläufe. Fünf praxisnahe Szenarien zeigen, wie Unternehmen Dokumente künftig als Grundlage für autonome, intelligente Geschäftsprozesse nutzen können.
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz wirbeln gerade die komplette Fertigung auf. Eine Studie zeigt auf welche Zukunftstechnologien in jeder Phase des Produktlebens zum Einsatz kommen, um Tempo und Effizienz hochzutreiben.
Immer mehr Antworten entstehen direkt in KI-Systemen, noch bevor Nutzer überhaupt eine Website aufrufen. Für Unternehmen verändert das die Rolle der Domain grundlegend: Sie ist nicht mehr nur Webadresse, sondern Herkunftsanker, Identitätsmerkmal und Teil digitaler Resilienz.
Durch die EU-Vorgaben an IT- und Maschinensicherheit geraten Hersteller, Betreiber und Integratoren in direkte Verantwortung für Risiken. Unternehmen, die diese Anforderungen umsetzen, erhöhen ihre Resilienz und steigern das Vertrauen bei Kunden und Partnern.
Zwei große deutsche Anbieter für Cloud und Analytics bündeln ihre Angebote. Ziel der Kooperation ist eine souveräne und abgesicherte Infrastruktur für Industrial Artificial Intelligence, die allen Datenschutzregularien entspricht.
Was passiert, wenn Maschinen nicht nur denken, sondern handeln? Physical AI verspricht genau das – und könnte die Industrie grundlegend verändern. Europa hat dabei eine Schlüsselrolle – vorausgesetzt, die Weichen werden jetzt richtig gestellt.
Der Hype um Künstliche Intelligenz (KI) im ERP-System klingt simpel – die Realität in der SAP-Welt ist es nicht. Insbesondere KI ist kein Plug-and-Play-Projekt. Unternehmen müssen ihre Hausaufgaben machen, bevor sie mit dieser Technologie Erfolge erzielen.
Viele Unternehmen haben ihre Produktion digitalisiert – und kämpfen trotzdem mit manueller Steuerung. Warum die Smart Factory nicht an der Technologie scheitert, sondern an fehlender Datenintegration und unklaren Systemrollen.
Künstliche Intelligenz hat hierzulande die Experimentierphase hinter sich gelassen. Über den Projekterfolg entscheiden nicht mehr nur die Sprachmodelle. Die Lösungen brauchen Daten und Kontext in Echtzeit, und sie müssen zudem nachvollziehbare Ergebnisse liefern.
Künstliche Intelligenz liefert vielerorts Nutzen. Das zeigt eine Studie von Bitkom. Ein Erfolgshebel dabei ist Integration mit betriebswirtschaftlicher Software (ERP). Gut gepflegte Stammdaten sind eine wichtige Voraussetzung, um Pilotprojekte im Praxiseinsatz zu skalieren.
Low-Code und KI beschleunigen die Entwicklung von Anwendungen – doch ohne klare Regeln wächst die Schatten-IT. Fehlende Transparenz, Sicherheitsrisiken und Integrationsprobleme sind die Folge. Wer Innovation und Kontrolle verbinden will, braucht Governance, klare Prozesse und Zusammenarbeit.
KI-Agenten automatisieren Prozesse in der Fertigung und prognostizieren Entwicklungen. Ihre wahre Stärke entfaltet Künstliche Intelligenz allerdings dann, wenn der Mensch am Steuer bleibt. Der Human-in-the-Loop-Ansatz ist der Schlüssel zu Effizienz und Innovation.
Datenmodelle bilden das Fundament moderner Dateninfrastrukturen. Sie sorgen für klare Strukturen, konsistente Daten und die notwendige Skalierbarkeit – und sind damit ein entscheidender Erfolgsfaktor für datengetriebene Unternehmen.
Wenn Bewerbungen liegen bleiben, entscheiden andere schneller: Intelligente Sprachsysteme können hier unterstützen, Engpässe im Bewerbungsprozess auflösen und Talente schneller ins Gespräch bringen.
Eine schlichte Tabellenkalkulation reicht beim Start eines Unternehmens gut aus, wird aber später schnell zur Bremse. Dies zeigt ein Händler von Logistik-Zubehör, der schließlich mit einer Cloud-basierten ERP-Lösung die Effizienz und Resilienz im Betrieb deutlich erhöht hat.
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