Von KI spricht man, wenn Computersysteme Aufgaben erfüllen, die eigentlich menschliche Intelligenz erfordern. Mithilfe von Algorithmen kann Künstliche Intelligenz alle ihr zugänglichen Daten auf Muster und Strukturen überprüfen, um sie miteinander in Beziehung zu setzen. Dadurch kann sie relevante Informationen aufspüren, Rückschlüsse ziehen oder Vorhersagen treffen. Trifft KI-Technologie auf ERP-Lösungen, eröffnen sich vielfältige Möglichkeiten zur Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen.
Relevanz für KI im ERP-Kontext
Die Studie „ERP in der Praxis“ hat ihre Teilnehmer im letzten Zyklus auch nach der Relevanz von konkreten KI-basierten Anwendungsfällen im ERP-Kontext befragt. Immerhin fast 47% der Teilnehmer halten die KI-gestützte Automatisierung im Bereich des Stammdatenmanagements für einen sehr relevanten Anwendungsfall. Mit ca. 45% ähnlich hoch wird die Relevanz einer automatisierten Anpassung von Dispositionsparametern im ERP-System eingestuft. Einige Anwendungsfälle treffen in ausgewählten Branchen auf besondere Resonanz, dies gilt z. B. für die „Vorausschauende Instandhaltung“ sowie die „Intelligente Variantenkonfiguration“, die jeweils von deutlich über 30% der Industrieunternehmen als sehr relevant eingestuft werden.
Und grundsätzlich gilt: Allen untersuchten Anwendungsfällen für die Künstliche Intelligenz wird eine höhere Relevanz beigemessen als noch vor zwei Jahren. Auch daraus lässt sich ableiten, dass die Technologie der Künstlichen Intelligenz in absehbarer Zukunft in der betrieblichen Praxis des ERP-Einsatzes Einzug halten wird.
Es scheint also, dass Künstliche Intelligenz in Unternehmen innerhalb von ERP-Lösungen immer dann sinnvoll eingesetzt werden kann, wenn es darum geht, Automatisierungen und Prozessoptimierung voranzutreiben sowie Transparenz und belastbare Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. Dabei wird die KI-Technologie durch Machine-Learning-Services wie Sprach-, Bild- und Texterkennung sowie durch virtuelle Assistenten unterstützt
Revolution: KI-Technologie kann Verstehen und Lernen
Der Branchenverband Bitkom sagt in seinem Whitepaper „Künstliche Intelligenz und ERP“, dass das „Machine Learning“ durch vier elementare, dem Menschen eigene Fähigkeiten gekennzeichnet sei: „Wahrnehmen, Verstehen, Handeln und Lernen“. Was unspektakulär klingt, gleicht einer Revolution bei der elektronischen Datenverarbeitung. Das bisher gültige Prinzip: Eingabe. Verarbeitung. Ausgabe wird durch das Verstehen und Lernen abgelöst. Hinter dieser einfachen Erklärung verbirgt sich die logische Verknüpfung von Daten und deren Korrelation. „Verstehen“ und „Lernen“ erweitern die Funktionsfähigkeit – und damit auch das Potenzial – des ERP-Systems: Unterlegt mit künstlicher Intelligenz kann es Strukturen und Prozesse verändern, Ressourcen selbstständig verwalten und neue Schnittstellen schaffen.
Datenbasis und Datenqualität entscheiden über Erfolg oder Misserfolg der KI-Technologie
Der Einsatz von KI ist nicht von der Unternehmensgröße abhängig, sondern von der Einstellung des Unternehmens gegenüber der neuen Technologie. Verschmelzen ERP und KI optimal miteinander, bietet das Unternehmen jeder Größe zahlreiche Chancen und Vorteile. Praktisch betrachtet reduzieren selbstlernende Automatisierungen Fehlerquoten und minimieren menschliche Fehler nahezu vollständig. Bis Unternehmen allerdings an diesem Punkt ankommen, müssen sie einen strukturierten Prozess durchlaufen.
Um das eigene ERP-System mithilfe der KI leistungsfähiger zu gestalten, sind eine solide Datenbasis und Datenqualität entscheidend. Grundsätzlich gilt: Je mehr verlässliche Daten vorhanden sind, desto leistungsfähiger kann das intelligente System agieren. Die KI wird durch leistungsstarke Algorithmen angetrieben. Diese arbeiten nur dann effektiv, wenn die Datengrundlage von hoher Qualität und umfassend ist. Wenn genügend Daten vorhanden sind, folgt eine ausgedehnte Trainingsphase – die KI erwirbt Wissen und Fähigkeiten, um Kontextualisierungen erfolgreich und mit hoher Sicherheit herzustellen.
Praxisbeispiel: Wie KI bei der Lagerverwaltung unterstützen kann
Die KI-gestützte Automatisierung von Geschäftsprozessen zählt zu den wichtigsten Anwendungsfällen der intelligenten Technologie. Damit bedient KI den Bedarf der Unternehmen, das eigene Rationalisierungspotenzial zu heben. Das smarte ERP wird damit sukzessive zu einer selbstlernenden und selbstgesteuerten Geschäftsanwendung, das Prozesse automatisiert und in der Lage ist, auf Veränderungen in Echtzeit zu reagieren.
Zum Abschluss soll ein Beispiel aus dem Online-Handel die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Rahmen der Prozessoptimierung in der Bestandsverwaltung veranschaulichen: Unser Beispielunternehmen setzt ein ERP-System ein, um die Lagerbestände zu verwalten. Das Unternehmen hat in der Vergangenheit bereits genügend historische Verkaufsdaten und andere relevante Informationen gesammelt und möchte nun mit Hilfe von KI-Technologie den Lagerbestand optimal verwalten. Lieferengpässe und Überbestände sollen in Zukunft vermieden werden. In der Vergangenheit erfolgte die Bestandsverwaltung anhand von Schätzungen auf der Grundlage historischer Daten. Das führte vermehrt zu Engpässen und Überbeständen.
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Webinarreihe „KI konkret“ – Praxisnahe Use Cases
In vielen Unternehmen herrscht immer noch große Unsicherheit bei der Frage, ob und wie KI nutzbringend für die eigenen Prozesse eingesetzt werden kann.
Die Webinarreihe „KI konkret“ stellt in mehreren Terminen Use Cases vor, bei denen reale Herausforderungen in unterschiedlichen Unternehmensbereichen durch den Einsatz von KI gelöst werden konnten.
Zu den Aufzeichnungen der Webinarreihe KI konkret
Nach der KI-Integration sammelt die ERP-Lösung nun historische Verkaufsdaten, Produktinformationen, Werbeaktionen, saisonale Trends und andere relevante Informationen. Ein maschinelles Lernmodell wurde entwickelt und trainiert, um in den Daten Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Das KI-Modell analysiert diese Daten und erstellt präzise Vorhersagen für die zukünftige Nachfrage für jedes Produkt. Diese Vorhersagen können auf verschiedene Zeithorizonte ausgerichtet sein, z. B. wöchentlich oder monatlich.
Basierend auf den Nachfrageprognosen schlägt das System automatisch Bestellmengen vor, um den Lagerbestand auf einem optimalen Niveau zu halten. Darüber hinaus passt das System seine Vorhersagen und Bestellvorschläge automatisch an, wenn neue Verkaufsdaten verfügbar werden oder sich andere relevante Faktoren ändern.
Das KI-Modell kann Muster erkennen, die dem Menschen möglicherweise entgehen und so genauere Vorhersagen ermöglichen. So werden Engpässe minimiert und Überbestände erfolgreich reduziert. Darüber hinaus läuft der Prozess der Bestandsverwaltung nun weitestgehend automatisiert ab, wodurch menschliche Fehler und manuelle Aufwände reduziert werden. Das ERP-System ist nun in der Lage, auf Veränderungen im Markt, in den Trends und in den Verkaufsmustern sofort zu reagieren, indem es seine Prognosen entsprechend anpasst.
Der Autor
Dr. Karsten Sontow
ist Mitgründer und Vorstandsvorsitzender des auf Digitalisierungsprojekten spezialisierten Consultinghauses Trovarit AG.
Im Rahmen seiner Aufgaben in den Bereichen Research und Anbieter-Management setzt er sich insbesondere auch mit der Rolle von ERP-Software und ERP-Anbietern auseinander: sowohl bezüglich des ERP-Einsatzes im Unternehmenskontext als auch im Hinblick auf ihre Bedeutung als Treiber von Innovationen.
Dr. Sontow ist einer der Initiatoren der Anwender-Studie „ERP in der Praxis“, die alle zwei Jahre Erkenntnisse zu Zufriedenheit, Nutzen und Perspektiven des ERP-Einsatzes liefert. Er ist außerdem Vorsitzender des Arbeitskreises ERP des BITKOM.
