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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.

Das Testzentrum für Grüne KI  ist in einer Gründerzeitvilla einer beschaulichen Seitenstraße gegenüber dem Campus der Universität Potsdam untergebracht. Von außen würde niemand auf die Idee kommen, dass hier über die Zukunft digital basierter Fertigung nachgedacht und geforscht wird. Aber im anliegenden Anwendungslabor können beliebig komplexe Produktionsabläufe industrieller Fertigung simuliert und mit den gesammelten Daten wiederum KI‑basierte, selbstlernende Modelle erstellt 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.

ERP-Systeme fungieren heute als zentrales Nervensystem moderner Betriebe. Die Auswahl der richtigen ERP-Lösung und des passenden IT-Dienstleisters ist in vielen Unternehmen eine kritischen Weichenstellung. Insbesondere die Wahl eines passenden SAP-Implementierungspartners ist aufgrund des großen SAP-Partnerökosystems eine große Herausforderung. Eine neue Marktstudie des Fraunhofer IML bietet hier Orientierung innerhalb des SAP-Partnermarktes.

Coding Agents beschleunigen den Softwareentwicklungsprozess heute deutlich – in einem Tempo, das etablierte IT-Prozesse herausfordert. Aus Beobachtungen in mehreren Trainings zeigt der Beitrag drei Spannungsfelder, die sich aktiv gestalten lassen: Governance, Integrationsprozesse und die Transformation der Arbeitskultur. Unser Autor gibt konkrete Empfehlungen, wie die berechtigten Einwände gegen Vibe Coding ausgeräumt werden können.

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.