Ratgeber

Die Anforderungen an ERP-Systeme entwickeln sich rasant weiter. 2025 stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre ERP-Lösungen zunehmend als Innovationsmotoren zu nutzen, um Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit zu gewährleisten.

Eine solide Datenstrategie ist das A und O für erfolgreiche KI-Projekte. Wer jetzt in eine strukturierte Datenstrategie investiert, legt das Fundament, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen und langfristig erfolgreich zu bleiben. Ein Kommentar!

Die Qualität von Stamm- und Bewegungsdaten ist ein entscheidender Faktor für die Effizienz eines ERP-Systems. Ein strukturiertes Datenmanagement – von der Systemeinführung bis zum kontinuierlichen Monitoring – sorgt für reibungslose Abläufe und nachhaltige Kostensenkung in der Auftragsabwicklung.

Im Zuge der digitalen Transformation verlangen Geschäftsmodelle nach mehr Kundennähe. Digitale Produkte und Services werden in immer kürzeren Zeitspannen entwickelt und iterativ an wechselnde Kundenansprüche angepasst. Cloud-Technologien bieten eine Grundlage, um mit dem Tempo des Marktes Schritt zu halten und Innovationen schnell umzusetzen.

Datengetriebene Entscheidungen, Cloud-Technologien und KI prägen das moderne Datenmanagement und steigern die Nachfrage nach Data Engineers. Um in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich zu bleiben, sollten sich Data Engineers auf einige zentrale Fähigkeiten konzentrieren, die ihnen langfristig Vorteile bringen.

Ein gut durchdachter Vertrag ist entscheidend für den Erfolg eines Softwareprojekts. Klare Vereinbarungen zu Leistungen, Pflichten und Zeitplänen schaffen Transparenz und beugen Missverständnissen vor. Ein sorgfältig gestalteter Vertrag bildet die Grundlage für eine reibungslose Implementierung.

Jede Interaktion potentieller Kunden mit einer Marke – von der ersten Wahrnehmung über den Kaufprozess bis hin zum After-Sales-Support – beeinflusst deren Zufriedenheit und Loyalität. Unternehmen stehen deshalb vor der Herausforderung, außergewöhnliche Benutzererlebnisse (UX) zu schaffen.Interaktionen müssen so gestaltet sein, dass sie sich für den Nutzer wie auf ihn zugeschnitten anfühlen.

Künstliche Intelligenz hat den Netzwerkrand erreicht. Um zeitkritischen Daten den Umweg über die Cloud zu ersparen, bringen Edge-AI-Lösungen die analytischen Modelle direkt in die Anwendungen. Hier lauern Stolpersteine.

Besonders im Projektmanagement ermöglichen Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) oder automatisierte Systeme eine tiefgreifende Transformation, indem sie die Art und Weise, wie Projekte geplant, überwacht und ausgeführt werden, neu definieren. Welche Möglichkeiten haben KI-gesteuerte Projektmanagement-Tools hinsichtlich Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen?

In der modernen Lagerlogistik spielen digitale Lösungen eine zentrale Rolle, um Effizienz, Transparenz und Flexibilität sicherzustellen. Besonders Lagerverwaltungssysteme (LVS) tragen entscheidend dazu bei, den Warenfluss und die Bestände zu steuern und zu optimieren. Unternehmen müssen entscheiden, ob sie spezialisierte „Best of Breed“-Lösungen oder integrierte ERP-Systeme nutzen wollen – beide Optionen bieten Vor- und Nachteile.