ERP in der Krise – IT-Notfallplanung reicht nicht

SAP BTP ist in vielen Unternehmen längst produktiv – doch die Sicherheitsarchitektur wächst nicht immer im gleichen Tempo mit. Zwei Kundenprojekte zeigen, wie aus einer Bestandsaufnahme ein tragfähiges BTP Security-Konzept entsteht. Entlang von neun Sicherheitsbausteinen wird sichtbar, wo Handlungsbedarf besteht und wie daraus ein priorisierter Fahrplan für eine sichere, auditierbare und skalierbare BTP wird.

Künstliche Intelligenz verändert derzeit die Rolle klassischer ERP-Systeme. Während ERP-Lösungen weiterhin die operative Prozessabwicklung und Datenhaltung übernehmen, werden sie in vielen Unternehmen zunehmend durch spezialisierte KI-gestützte Forecasting-, Planungs- und Analyse-Systeme ergänzt. Dabei verbinden viele Unternehmen KI vor allem mit Automatisierung. Der größere Hebel liegt derzeit jedoch an anderer Stelle: in einer belastbaren Datenbasis. Datenqualität entwickelt sich damit zur Voraussetzung moderner Geschäftsprozesse – nicht nur in der Bedarfsplanung.

IT-Betriebsteams verwalten heute vielschichtige Ökosysteme mit immer mehr Tools für Monitoring, Observability, ITSM, CMDB, Automatisierung, Security und Asset-Management. Diese liefern aber selten ein einheitliches Lagebild. Koordinierte KI-Agenten, die Datenquellen zusammenführen, Ursachenhypothesen bilden, Maßnahmen vorschlagen und (im klar abgegrenzten Rahmen) Teile der Ausführung übernehmen, werden Teams zukünftig aktiver unterstützen.

Wie bleiben Unternehmen handlungsfähig, wenn zentrale IT-Systeme plötzlich ausfallen? Der Beitrag zeigt anhand realer IT-Blackouts, warum Wandlungsfähigkeit heute entscheidend für stabile Geschäftsprozesse ist. Er erläutert praxisnah, wie Redundanzen, Modularität, Failover-Mechanismen und organisatorische Vorbereitung helfen, Ausfälle schneller zu beherrschen und den Betrieb resilient aufzustellen.

Wie wird Wissen in ERP- und MES-Umgebungen genau dann verfügbar, wenn es gebraucht wird? Der Beitrag zeigt, wie integrierte Retrieval-Augmented Generation natürliche Fragen versteht, quellenbasierte Antworten liefert und Prozesse direkt im laufenden Betrieb unterstützt. Warum dabei Integration, Nachvollziehbarkeit und Datensouveränität entscheidend sind – und weshalb RAG im industriellen Umfeld weit mehr ist als nur ein KI-Trend.