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Low-Code/No-Code verspricht Entwicklung, Innovation und eine engere Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT. Doch warum scheitern viele Initiativen daran, sich dauerhaft im Unternehmen zu etablieren? Der Beitrag zeigt, welche organisatorischen, strategischen und operativen Voraussetzungen entscheidend sind, und stellt acht zentrale Handlungsbereiche mit Erfolgsfaktoren vor – als praxisnahen Leitfaden für eine nachhaltige LCNC-Einführung.

Cloud, KI und neue regulatorische Anforderungen verändern die Anforderungen an ERP-Systeme grundlegend. Doch der Erfolg entscheidet sich nicht bei der Softwareauswahl, sondern bei Prozessen, Daten und klaren Verantwortlichkeiten. Warum Unternehmen ihr ERP neu denken müssen und welche Fehler viele Mittelständler dabei noch immer machen, zeigt dieser Beitrag.

Die Hannover Messe 2026 hat bei Ausstellern und Branchenexperten einen bleibenden Eindruck hinterlassen. Ob KI, digitale Souveränität, resiliente Lieferketten, Energiewende oder Wissensmanagement – die Stimmen aus Industrie und Software zeigen: Die Transformation ist in vollem Gange. Wir haben die wichtigsten Eindrücke und Statements führender Unternehmen und Experten für Sie zusammengefasst.

Datenqualität ist kein IT-Aufräumprojekt. Sie ist eine Führungsaufgabe. Wer ein ERP-System einführen oder KI produktiv nutzen will, muss zuerst klären, welche gemeinsame Wahrheit das Unternehmen verwendet. Schlechte Grunddaten bremsen ERP-Projekte, schwächen Entscheidungen und verhindern produktive KI-Nutzung. Dieser Beitrag erläutert, was Geschäftsführungen im Mittelstand jetzt tun müssen un warum Stammdatenqualität zur Führungsaufgabe wird.

Künstliche Intelligenz verändert die Kundenanalytik – doch viele Unternehmen stehen am Anfang ihrer Entwicklung. Welche Trends prägen den Einsatz von KI, welche Reifegrade lassen sich erkennen und wie gelingt der systematische Ausbau der Kundenanalytik? Der Beitrag liefert Einblicke auf Basis aktueller Studien und zeigt, wie Unternehmen ihre Daten gezielt nutzen können, um Kunden besser zu verstehen und Entscheidungen nachhaltig zu verbessern.

ERP-Einführung, KI-Projekte und digitale Transformation scheitern oft nicht an der Technik, sondern an einer unsichtbaren Schwachstelle: mangelhaften Stammdaten. Warum Datenqualität längst keine IT-Aufgabe mehr ist, sondern zur Verantwortung der Geschäftsführung gehört, und welche konkreten Schritte Unternehmen jetzt gehen sollten, erfahren Sie in diesem Beitrag.

Die Auswahl eines ERP/EDI-Systems ist für Unternehmen der Automobilindustrie eine strategische Entscheidung mit weitreichenden Folgen. Zertifizierte Lösungen schaffen Orientierung, reduzieren Risiken und stellen sicher, dass Prozesse, Funktionen und Schnittstellen den hohen Anforderungen der Branche entsprechen. Der Beitrag zeigt, wie Zertifizierungen bei Auswahl, Implementierung und Integration für mehr Sicherheit sorgen.

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.

Die Einführung von SAP S/4HANA Public Cloud bringt für kleine und mittelgroße Industriebetriebe weitreichende organisatorische und technologische Veränderungen und stellt sie damit vor einige Herausforderungen. Ein wesentlicher Vorteil der Public-Cloud-Lösung von SAP liegt in der verhältnismäßig raschen Einführung (ca. 12-24 Monate). Zudem liefert SAP stabile und end-to-end gedachte Standardprozesse sowie halbjährliche Updates mit allen verfügbaren Innovationen. Die Lösung kann auch ohne oder mit einer kleinen internen IT betrieben werden.

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.