Künstliche Intelligenz

Am 20. Oktober 2026 erfahren Sie, wie intelligente Systeme erfolgreich in industrielle Prozesse integriert werden können. Das Symposium zeigt praxisnah, wie KI, Systemarchitekturen und datengetriebene Anwendungen wirtschaftlich umgesetzt und skaliert werden können. Profitieren Sie von Expertenwissen, Praxisbeispielen und neuen Impulsen.

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.

Infios erweitert sein Warehouse-Management-Portfolio um gezielte KI-Funktionen, die operative Abläufe im Lager grundlegend verändern. Drei spezialisierte Anwendungen stehen im Mittelpunkt: Erstens ermöglicht die intelligente Fehlerbehebung mithilfe von Echtzeitdaten aus dem WMS eine schnelle Diagnose blockierter Bestellungen oder falsch gelagerter Bestände inklusive konkreter Handlungsempfehlungen. Zweitens liefert ein KI-gestützter Wissensassistent Mitarbeitern sofort Antworten in natürlicher Sprache direkt in der Chat-Oberfläche, ohne Wartezeit auf Vorgesetzte. Drittens analysiert ein Coaching-Modul individuelle Leistungsdaten und generiert personalisierte Verbesserungstipps in Echtzeit. Ziel von Infios ist der Übergang von reaktiver Problemlösung zur kontinuierlichen Ausführungsoptimierung durch KI, die direkt in bestehende Workflows eingebettet wird. www.infios.com

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.

SAS hat seine Plattform Customer Intelligence 360 um neue agentische KI-Funktionen erweitert. Die spezialisierten KI-Agenten sollen Marketingteams dabei unterstützen, Prozesse rund um Zielgruppenmanagement, Customer Journeys und Kampagnensteuerung effizienter umzusetzen. Nach Angaben des Unternehmens arbeiten die Agenten innerhalb definierter Leitplanken und können durch Human-in-the-Loop-Konzepte jederzeit durch Mitarbeitende überwacht oder gesteuert werden. Ziel ist es, KI-gestützte Automatisierung mit Transparenz und Kontrolle zu verbinden. Die Lösung basiert auf einem Multiagentensystem, in dem verschiedene spezialisierte Agenten unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Der sogenannte SAS 360 Agent koordiniert dabei die Zusammenarbeit der einzelnen Komponenten. www.sas.com

Die Einzelhandelssparte MC der portugiesischen Sonae-Gruppe hat sich für den Einsatz von Blue Yonder Cognitive Solutions for Allocation and Replenishment entschieden. Ziel ist es, die Transformation der Lieferketten voranzutreiben und Entscheidungen in den Bereichen Warenverteilung und Nachschubplanung zu verbessern. MC betreibt mehr als 400 Verkaufsstellen unterschiedlicher Formate, darunter Super- und Hypermärkte, Convenience-Stores sowie Online-Angebote. Die KI- und Machine-Learning-basierten Lösungen von Blue Yonder sollen die Transparenz bei der Nachfrageprognose erhöhen und die Abstimmung von Beständen auf regionale Nachfrageentwicklungen unterstützen. Zu den erwarteten Effekten zählen außerdem eine verbesserte Warenverfügbarkeit, eine Reduzierung von Verderb bei zeitkritischen Produkten sowie eine effizientere Bestandsplanung. Darüber hinaus sollen automatisierte Prozesse den manuellen Aufwand verringern und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Bereichen ...

Die Planat GmbH arbeitet an der Integration von Künstlicher Intelligenz in ihr ERP-System FEPA. Der Ansatz erfolgt schrittweise und orientiert sich an Anforderungen wie Datenqualität, Prozesssicherheit sowie klaren Governance-Strukturen. Im Fokus steht die praktische Nutzbarkeit der Funktionen im Unternehmensalltag. Ziel ist es, Bedienung, Effizienz und Wirtschaftlichkeit zu verbessern, ohne zentrale Eigenschaften eines ERP-Systems wie Präzision und Nachvollziehbarkeit zu beeinträchtigen. Ein erster Anwendungsfall ist ein geplanter KI-Assistent, der im Laufe des Jahres 2026 mit Pilotkunden getestet werden soll. Dieser unterstützt Anwender bei Fragen zur Nutzung des Systems und soll insbesondere den Einstieg für neue Nutzer erleichtern.

Ein Jahr, zwei C-Level Leader, eine Vision: Simon Paris, seit einem Jahr CEO bei UNIT 4 und CTO Claus Jepsen vereinen frischen Blick und tiefe Expertise. Im Interview mit Prof. Dr. Norbert Gronau sprechen sie über die Zukunft des multinationalen Softwareanbieters: War die Einführung der Sprachassistenz 2017 zu früh? Wie löst UNIT 4 die immer härter werdenden Datenschutzanforderungen? Was sind die strategischen Ziele in den nächsten Jahren?

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.