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Budgetüberschreitungen und Zeitverzögerungen gehören nach wie vor zu den größten Risiken bei der Einführung neuer ERP-Systeme. [1] Dennoch basieren Aufwandsschätzungen in der Praxis häufig auf subjektiven Erfahrungswerten oder ungenauen Anbieterversprechen. Ein gestaltungsorientierter Forschungsansatz zeigt: Die Projektdauer lässt sich verlässlich prognostizieren. So schaffen Entscheidungsträger maximale Planungssicherheit bei der ERP-Transformation.

Dieser Beitrag fasst zentrale Erkenntnisse aus vier Jahren Forschung und Praxis zu einem fundierten Referenzmodell zusammen. Es verbindet Theorie mit Praxiserfahrung und zeigt, wie digitale Souveränität strukturiert geplant, validiert und umgesetzt werden kann – für mehr Resilienz, Handlungsfähigkeit und Zukunftssicherheit im Spannungsfeld regulatorischer Anforderungen und geopolitischen Entwicklungen.

Ob Excel-Liste oder Kanban-Board: Die Wahl des richtigen Task-Management-Systems entscheidet mit darüber, ob wachsende Unternehmen den Überblick behalten oder im Chaos versinken. Der Artikel stellt listenbasierte und kanban-orientierte Ansätze gegenüber – Struktur versus Flexibilität, lineare Ordnung versus visueller Workflow. Anhand konkreter Tools und Praxisszenarien zeigt sich, welches Konzept in welchem Szenario wirklich überzeugt.

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.

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.