Besser entscheiden mit KI und intelligenten Prozessen

Für bessere Entscheidungsgrundlagen und neue Mehrwert-Services für Kunden müssen heute intelligente Technologien und ERP-Prozesse zusammengebracht werden. Zentrale Cloud-Plattformen vernetzen das ERP-System mit KI oder IoT-Lösungen, verbinden die Datentöpfe und erleichtern so den Einstieg für KMU.

Autor: Daniel Schmid, Chief Portfolio Officer der Cosmo Consult Gruppe

Um im Wettbewerb und in immer dynamischeren Märkten die Oberhand zu behalten, wird es immer wichtiger, die Möglichkeiten von KI im Rahmen der Digitalstrategie für das gesamte Unternehmen in Betracht zu ziehen. Im Bereich Finance kann KI beispielsweise dabei helfen, mit Fraud Detection frühzeitig betrügerische Handlungen zu erkennen. Churn Prevention trägt im Kundenmanagement dazu bei, bereits im frühzeitigen Stadium Vertragskunden zu identifizieren, die kündigen wollen. Gerade für produzierende Unternehmen rückt die Bedeutung von KI in Kombination mit dem Industrial Internet of Things (IIoT) und Sensorik immer stärker in den Vordergrund. Viele Einsatzszenarien finden sich beim Thema Supply Chain Management, dazu gehört zum Beispiel eine intelligente Lieferantenbewertung oder eine Bestands- und Bestelloptimierung. Auch in neuen Geschäftsmodellen hängen viele der digitalen Kundenservices von KI-Analysen ab.

KI in ERP-Prozesse einbinden

Für Unternehmen wird es deshalb immer wichtiger, die Ergebnisse aus intelligenten Algorithmen möglichst einfach und schnell an die richtige Stelle im Prozess zu bringen. Das ERP-System steht als Ausgangspunkt für viele Unternehmensprozesse dabei natürlich besonders im Fokus. Es geht zum einen darum, nahtlos Daten aus den intelligenten Analysetools zu empfangen. Sie laufen angesichts der benötigten Rechenressourcen aus Performancegründen praktisch immer außerhalb des ERP-Systems, oft in einer Kombination aus Cloud- und Edge-Computing. So können beispielsweise Echtzeit-Schwellenwerte aus Sensoren erhoben werden, die bestimmte Events im ERP-System antriggern – beispielsweise ein Wartungsticket oder die rechtzeitige Nachbestellung von Ersatzteilen, deren baldiger Ausfall prognostiziert wurde. Zum anderen muss sich aber auch das ERP-System öffnen und wiederum seine Daten für intelligente Anwendungen zur Verfügung stellen.

Rechenintensive KI und ERP zusammenbringen

Dafür sollten moderne ERP-Systeme eine bidirektionale Schnittstelle mit stark parametrisierbarer Oberfläche mitbringen, um sich mit unterschiedlichen KI-Tools vernetzen zu können. KI, Machine Learning oder auch Big Data Analytics basieren oft auf einem umfangreichen Datenpool. Ein Analysedienst wie Microsoft Azure Synapse hilft dabei, große Datenmengen zu verwalten und Werkzeuge zu unterstützen, die sich aus vielen unterschiedlichen Datentöpfen bedienen. Für KI-Algorithmen sind zeitweise erhebliche Cloud-Rechenkapazitäten notwendig, die automatisch nach Bedarf allokiert werden. Die Verknüpfung von Datenquellen, beispielsweise, um im ERP einen optimalen Produktionsplan vorzuschlagen, ist oft komplex – da fließen Daten wie Materialverfügbarkeiten, Rohstoffpreise, Trends, Prognosen oder Wetterdaten ein. Das Sammeln der richtigen Daten in der richtigen Qualität wird vor allem rund um IIoT noch einmal relevanter. Mit einer zentralen Quelle der Wahrheit (Single Source of Truth) gelingt die Optimierung und Automatisierung von Prozessen auf Basis von KI deutlich leichter.

Viele unterschiedliche Datentöpfe einbinden

Gerade für KMU sind bei diesem komplexen Thema standardisierte Herangehensweisen hilfreich. Eine Plattform wie Microsoft Azure stellt für viele KI-Fragestellungen bereits Programmkomponenten und kognitive KI-Services rund um Bild- und Spracherkennung zur Verfügung. Das erleichtert den Einstieg in die Thematik deutlich. Die Cloud-Plattform bildet die Grundlage, auf der zum einen Devices wie IIoT-Hubs eingebunden werden, zum anderen die bestehenden Anwendungen in der Fabrik. Ähnlich wie eine Middleware organisiert sie das Datenmanagement für alle Komponenten zentral. Auf der Cloud-Plattform werden die Daten zusammengestellt, verarbeitet und analysiert. Gerade weil mit Azure alles auf einer Plattform stattfindet, ist der Wartungsaufwand geringer und das Schnittstellenmanagement findet praktisch automatisiert statt. Konnektoren gibt es für nahezu alle gängigen Systeme und Sensoren, darunter ERP-Systeme wie Microsoft Dynamics oder SAP.

Mehr erfahren über

Das könnte Sie auch interessieren

SAP GROW Fast: Schnell in die Cloud starten Der schnellste Weg zu SAP Cloud ERP für den Mittelstand

sponsored

SAP GROW Fast ermöglicht mittelständischen Unternehmen einen besonders schnellen Einstieg in SAP Cloud ERP. Dank eines vordefinierten, standardisierten Umfangs gelingt der Go-live innerhalb weniger Wochen statt Monate. Unternehmen profitieren von planbaren Kosten, geringem Risiko und Best Practices. Ideal für Neueinführungen, SAP-Migrationen oder Carve-outs –mit der Option, später flexibel zu erweitern.

Microsoft Fabric als neue Datendrehscheibe für Analytics Wie Unternehmen besser aus ERP-Daten lernen und Datenanalytik für alle nutzbar machen

sponsored

Der Trend bei der Datenanalytik geht klar in Richtung Vereinfachung. Dafür werden etwa in Microsoft Fabric Daten aus sämtlichen Quellen abgeholt und mit Analytics as a Service zentral analysiert. Assistenten auf Basis von Gen AI machen es für alle im Unternehmen noch leichter, Entscheidungsgrundlagen aus den Daten zu gewinnen und sie an die richtige Stelle im Prozess zu bringen. So lässt sich auch der Engpass bei der Datenexpertise überwinden.

Nachhaltig und effizient: ERP-Branchenstandard statt Customizing

sponsored

Immer mehr Unternehmen entscheiden sich für einen ERP-Standard statt für eine Individuallösung. Vor allem punkten moderne Branchenlösungen wie PSIpenta/ERP. Denn diese bilden bewährte Prozesse ab und bieten längst auch individuelle Spielräume.

Key-User-Ausbildung Mit Fachwissen ins Einführungsprojekt starten

sponsored

Der ERP Key User ist die wichtigste Person in einem ERP-Projekt. Er fungiert als Bindeglied, Übersetzer, Fachexperte, Tester, Trainer, Change-Manager und Multiplikator. Leider werden Key User meist ohne spezielles Wissen über ihre Aufgaben oder Verantwortlichkeiten von der Organisation für Projekte ausgewählt, und oft arbeiten sie das erste Mal in einem IT-Projekt mit. Um sich in ihren neuen Verantwortungsbereich, der mit diversen Herausforderungen gespickt sein kann, einzuarbeiten, dauert es mitunter länger.