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KI in ERP
KI in ERP
Veröffentlicht: 8. Juli 2024
Mitwirkende: Molly Hayes, Amanda Downie
Künstliche Intelligenz (KI) im Enterprise Resource Planning (ERP) bezieht sich auf die Integration von KI-Technologien wie maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analysen in ERP-Systeme. Diese KI-gestützten Systeme können Routineaufgaben automatisieren, erweiterte Datenanalysen und Prognosen bereitstellen und die Entscheidungsfindung verbessern. Das Ziel von KI in ERP ist es, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Geschäftsprozesse zu optimieren.
Mit KI können traditionelle ERP-Systeme in intelligente Plattformen umgewandelt werden, die aus Daten lernen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und die Business Intelligence in Echtzeit optimieren, wodurch die Gesamteffizienz gesteigert und die Kosten gesenkt werden. Laut einem aktuellen Bericht des IBM Institute for Business Value verzeichnen Unternehmen, die generative KI-Lösungen auf ihre SAP-Daten anwenden, bereits eine höhere Rentabilität.
ERP-Anbieter konzipieren ihre Systeme in der Regel als eine Reihe modularer Apps. Zusammen sind sie in der Lage, jeden Teil eines Unternehmens zu verwalten, von der Finanzabteilung eines Unternehmens, über die Beschaffung bis hin zur Logistik der Lieferkette. Seit der Einführung des Begriffs „ERP“ in den 90er Jahren hat sich die ERP-Softwarebranche zu einem Markt mit einem jährlichen Volumen von 44 Milliarden USD entwickelt.1 Heute nutzen viele führende globale Unternehmen eine Form von ERP-Lösung, um auf eine „Single-Source-of-Truth (SSOT)“ für das gesamte Unternehmen zuzugreifen.
Mit zunehmender Popularität der ERP-Software und zunehmender Leistungsfähigkeit dieser Software führten Unternehmen diese Systeme als Teil einer umfassenden Geschäftsstrategie ein. ERP-Systeme sind keine weitere Software, sondern haben das Potenzial, neue Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsprozesse erheblich zu beeinflussen sowie neue Wege für Business Intelligence zu eröffnen. Und in den 2010er Jahren wurden ERP-Systeme für die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen unverzichtbar, da moderne Organisationen mehr Informationen generierten und sammelten, als eine Einzelperson möglicherweise verarbeiten konnte.
In den letzten zehn Jahren haben KI-gestützte ERP-Systeme ausgewählte Aufgaben wie die Dateneingabe und -analyse automatisiert. Aber neuere Fortschritte, wie die generative KI, haben begonnen, die ERP-Landschaft dramatisch zu verändern. Cloud-ERP-Systeme profitieren von mehr Rechenleistung und unterstützen robustere KI-Anwendungen.
Fortgeschrittene Modelle des maschinellen Lernens und Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache haben ERP-Systeme benutzerfreundlicher und präziser gemacht und ein neues Zeitalter hochentwickelter Unternehmenssoftware eingeläutet. Das Versprechen der heutigen KI-gestützten ERP-Systeme hat sich in einer Handvoll von Geschäftsabschlüssen der letzten Zeit niedergeschlagen. Einschließlich der 13-Milliarden-USD-Partnerschaft von Microsoft mit OpenAI und der Einführung seiner KI-gestützten ERP-Software Microsoft Dynamics 365.2 SAP, ein weiterer führender ERP-Anbieter, kündigte 2023 seinen generativen KI-Assistenten „Joulie“ an.3
ERP-Software nutzt KI-Technologie auf verschiedene Weise, um den Geschäftsbetrieb zu verbessern und zu verwalten. Zu den KI-Technologien, die häufig in ERP-Systeme integriert werden, gehören:
Vorhersageanalysen
Predictive Analytics verwendet historische Daten, um zukünftige Trends und Ergebnisse vorherzusagen. ERP-Systeme, die mit KI-Tools ausgestattet sind, nutzen vergangenes Verhalten und organisationsspezifische Eingaben, um das Verbraucherverhalten oder die Marktdynamik vorherzusagen, sodass Führungskräfte schnell datengestützte Entscheidungen treffen können.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es einem ERP-System, menschliche Sprache zu verstehen und auf sie zu reagieren, was eine bessere Benutzerinteraktion ermöglicht. In den letzten Jahren haben neuere Large Language Model (LLM)-Technologien wie ChatGPT die Disziplin erheblich verbessert und nuanciertere und kontextuell relevantere NLP-Tools in ERP-Software ermöglicht.
NLP kann beispielsweise unstrukturierte Texte wie Kunden-E-Mails verarbeiten, um eine Stimmungsanalyse durchzuführen, oder Back-Office-Benutzeranfragen in informeller Sprache verstehen, wodurch die Software intuitiver zu bedienen ist.
Robotic Process Automation
Robotic Process Automation (RPA) automatisiert routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben – oder ganze Workflows – mithilfe von „Bots“. Zu den Anwendungen gehören Datenextraktion, Dateneingabe und Dateimigration. Mithilfe von RPA kann ein ERP-System automatisch Berichte generieren, wichtige Personaldokumente verteilen oder automatisch Datenverwaltung für Kunden- und Mitarbeiterinformationen bereitstellen.
Maschinelles Lernen
Systeme für maschinelles Lernen (ML) „lernen“ im Laufe der Zeit aus Daten, um Vorhersagen und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Bei ERP-Lösungen kann die Technologie dazu beitragen, Betriebsfehler zu reduzieren und die Effizienz zu steigern, da eine KI mit der Zeit in einer Aufgabe immer besser wird. Da ERP-Systeme in der Regel große Mengen an unternehmensspezifischen Daten nutzen, können ML-Modelle, die für bestimmte Geschäftsfälle trainiert wurden, einen großen Einfluss auf die Funktionen eines ERP-Systems haben.
Chatbots und virtuelle Assistenten
Chatbots und virtuelle Assistenten nutzen NLP, um Support in Echtzeit zu bieten, die Customer Experience zu verbessern und Mitarbeiter durch ERP-Software-Workflows zu führen. In einem ERP-System sind Chatbots und virtuelle Assistenten mit Self-Service-Portalen für Mitarbeiter vertraut, z. B. mit der Beantwortung von Fragen zu Routineaufgaben im Personalwesen.
Bilderkennung
Bilderkennung oder Computer Vision verwendet KI, um visuelle Eingaben wie Objekte, Text oder Orte zu identifizieren. ERP-Systeme nutzen diese Technologie, um visuelle Daten – wie Videos oder gescannte Dokumente – zu analysieren und in durchsuchbaren oder bearbeitbaren Formaten darzustellen. Die Bilderkennungstechnologie kann auch zur Überwachung von Fertigungsmaterialien für eine bessere Qualitätskontrolle verwendet werden.
In den letzten Jahren haben dialogorientierte KI und generative KI Geschäftsprozesse auf den Kopf gestellt, indem sie menschliche Intelligenz imitierten und ERP-Systeme um weitere Funktionen erweiterten.
ERP-Plattformen können mithilfe von KI Berichte oder Empfehlungen erstellen und Unternehmen so auf der Grundlage von Echtzeit-Datenerfassung umsetzbare Erkenntnisse liefern. Einige dieser Anwendungen umfassen:
Generative KI kann automatisch detaillierte Geschäftsberichte aus Rohdaten erstellen, was Zeit spart und für Konsistenz sorgt. Diese Berichte können bei Bedarf erstellt werden und versorgen die Stakeholder mit Informationen, wenn sie diese benötigen.
Generative KI kann E-Mails, Marketinginhalte, Code oder technische Dokumentationen auf der Grundlage vordefinierter Parameter entwerfen. Zu den Anwendungen gehören das Generieren personalisierter Nachrichten an einzelne Verbraucher oder Mitarbeiter oder das Übersetzen von Code von einer Sprache in eine andere.
KI generiert verschiedene Geschäftsszenarien und bewertet potenzielle Ergebnisse, wodurch die strategische Planungskapazität früherer ERP-Systeme erheblich verbessert wird. Ein KI-gestütztes ERP-System könnte beispielsweise Nachhaltigkeitsvorschriften analysieren und eine Reihe maßgeschneiderter Empfehlungen erstellen, um den CO2-Fußabdruck eines Unternehmens zu reduzieren.
Angesichts der Vielzahl von KI-Tools, die für die Integration in ERP-Plattformen verfügbar sind, bietet die Technologie eine breite Palette praktischer Anwendungen und potenzieller Anwendungsfälle. Einige gängige KI-ERP-Implementierungen umfassen:
Ein vorausschauendes Wartungssystem umfasst in der Regel Internet der Dinge (IoT)-Sensoren oder digitale Zwillinge. Mit diesen Systemen kann ein Unternehmen ein wichtiges Gerät überwachen, um routinemäßige Wartungsarbeiten vorherzusagen oder Probleme zu melden und so unnötige Unterbrechungen oder kostspielige Reparaturen in letzter Minute zu vermeiden.
Branchen wie Transportwesen, Energie, zivile Infrastruktur und Verteidigung profitieren erheblich von intelligenter vorausschauender Wartung, da sie potenziell gefährliche Brüche oder Ausfälle verhindern kann. Die Technologie wurde erfolgreich eingesetzt, um die Leistung von Windparks zu erhöhen und den unnötigen Energieverbrauch landwirtschaftlicher Produktionsbetriebe zu senken.
Die Nachfrageprognose in ERP-Systemen kann für den Produktionsplanungsprozess von entscheidender Bedeutung sein. Durch die Verwendung historischer interner Daten – und manchmal auch von Datensätzen Dritter – kann ein Unternehmen vorhersehen, wie sich der Markt entwickeln könnte, und so eine präzisere Planung ermöglichen. In ERP-Systemen kann die Bedarfsprognose mit Bestandsverwaltungssystemen zusammengeführt werden, um Fehlbestände zu vermeiden.
Maschinelles Lernen verbessert auch den Ausgabenmanagementprozess. Die Finanz-KI-Tools von Oracle optimieren automatisch die Cashflows, indem sie Algorithmen verwenden, um Prognosen mit der tatsächlichen Leistung zu vergleichen und genauere Liquiditätsprognosen zu erstellen.
KI transformiert den Codeentwicklungs- und Migrationsprozess durch die intelligente Automatisierung von Codierung, Tests und Application Lifecycle Management – verschiedene ERP-Systemtools für die Automatisierung der Codeübersetzung oder die Migration von Daten.
NLP und RPA optimieren die Bearbeitung von Rechnungen und anderen Routinevorgängen, reduzieren manuelle Eingabefehler und beschleunigen Zahlungszyklen. Einige der ERP-Module von SAP automatisieren die Eingangs- und Rechnungsprüfung für Lieferungen an Produktionsstandorte, während die KI-gestützten Finanztools von Oracle Lieferantenrechnungen mit Dokumentenerkennung und intelligenter Rechnungserfassung verarbeiten.
KI-gestützte ERP-Systeme verbessern den Customer-Relationship-Management-Prozess (CRM) erheblich. Durch den Einsatz von NPL- und ML-Technologien kann ein ERP-System häufige Probleme automatisch lösen, die Benutzererfahrung verbessern und rund um die Uhr in Echtzeit auf Verbraucheranfragen reagieren. Das Customer-Relationship-Management-Modul von SAP beispielsweise nutzt generative KI, um E-Mails zu schreiben und Kundeninformationen vorzubereiten.
ERP-Module, die für Human Capital Management (HCM) entwickelt wurden, verwenden KI-Funktionen, um Routineaufgaben zu automatisieren, den Personalprozess für Mitarbeiter zu personalisieren und Talente während des Rekrutierungsprozesses zu gewinnen.
SAP SuccessFactors beispielsweise liefert monatlich personalisierte Lernempfehlungen für über 4 Millionen Mitarbeiter und sucht automatisch nach Bewerbern, die zu bestimmten Stellenbeschreibungen passen.
Algorithmen des maschinellen Lernens und KI-gestützte Suchfunktionen, die in Business-to-Consumer- (B2C) und Business-to-Business- (B2B) Einkaufsplattformen eingebettet sind, zeigen Waren und Dienstleistungen an, die bestimmte Kriterien erfüllen.
Zum Beispiel können Empfehlungsmaschinen Beschaffungsspezialisten Angebote unterbreiten, die bestimmten Nachhaltigkeits- oder Budgetbeschränkungen entsprechen, wie im Ariba-Netzwerk von SAP.
Beim Process Mining werden die Workflows eines Unternehmens mithilfe von Algorithmen analysiert. Da in einem ERP-Produkt große Mengen an historischen Unternehmensdaten gespeichert sind, kann KI optimierte, kostengünstigere oder nachhaltigere Prozesse empfehlen und Ineffizienzen oder Schwachstellen aufdecken.
Die Erkennung von Anomalien war einer der ersten wichtigen Anwendungsfälle für KI in ERP-Systemen. Die Technologie meldet automatisch potenzielle Betrugsfälle und dient somit als Frühwarnsystem für die Stakeholder. Compliance-Experten können sich so auf komplexere Aufgaben konzentrieren.
In der Vergangenheit war die Erkennung von Anomalien für Banken und andere Finanzinstitute nützlich, obwohl der Anwendungsfall in den letzten Jahren auf komplexere Parameter wie vordefinierte KPI-Standards angewendet wurde.
Durch intelligentes Auftragsmanagement kann nahezu jeder Aspekt des E-Commerce- und Fulfillment-Prozesses überwacht und optimiert werden. Von der Festlegung von Lieferwegen auf der Grundlage spezifischer Einschränkungen bis hin zur automatischen Benachrichtigung von Kunden über den Standort ihrer Waren. Diese KI-gestützten Auftragsverwaltungstools sind in ein ERP-System integriert und kombinieren mehrere Datensätze, um sicherzustellen, dass der Handelsprozess durchgängig reibungslos abläuft.
Die IBM Sterling® Order Management-Plattform beispielsweise führt Vertriebskanäle in einem einheitlichen Datenstrom zusammen, der die Lagerbestände verfolgt und Kundenaufträge organisiert sowie Retouren und Versandoptionen verwaltet. Das System erkennt auch potenzielle Störungen und verbessert so die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette.
NLP und ML können umfangreiche Berichte oder Dokumente zusammenfassen und so den menschlichen Mitarbeitern wichtige Erkenntnisse liefern. Beispielsweise könnte ein Unternehmen KI-Algorithmen verwenden, um wichtige Erkenntnisse aus Rechts- oder Compliance-Dokumenten zu gewinnen oder Zusammenfassungen interner Berichte zu erstellen.
KI-gestützte ERP-Systeme reduzieren menschliche Fehler durch Automatisierung und fortschrittliche Datenanalyse und ermöglichen eine schnelle und genaue Untersuchung großer Datenmengen, die für einen Menschen unmöglich zu verstehen sein.
Ein erfolgreiches, agiles Unternehmen reagiert schnell auf Marktveränderungen und unerwartete Ereignisse. Mit KI-gestützten ERP-Systemen können Organisationen sicherstellen, dass alle Geschäftsprozesse so effizient wie möglich ablaufen, und mit Echtzeit-Einblicken und -Analysen schnell auf Herausforderungen reagieren.
ERP-Systeme mit Prozessautomatisierung führen Routinearbeiten wie die Rechnungsbearbeitung und das Order Management selbstständig aus und entlasten so die Mitarbeiter, die sich dann kreativeren und wertvolleren Aufgaben widmen können.
KI kann Sicherheitsbedrohungen oder Anomalien schneller und genauer erkennen und entschärfen als menschliche Mitarbeiter. KI tut dies, indem sie Systeme kontinuierlich auf ungewöhnliche Aktivitäten überwacht. KI-gestützte ERP-Systeme erhöhen die Gesamtsicherheit eines Unternehmens erheblich.
Laut einem aktuellen Bericht des IBM Institute for Business Value geben 64 % der CEOs an, dass sie von Investoren, Gläubigern und Kreditgebern unter erheblichen Druck gesetzt werden, die Einführung von KI zu beschleunigen. Aber mehr als die Hälfte der Unternehmen hat noch keinen einheitlichen Ansatz für die Umsetzung. Durch die Wahl intelligenter ERP-Systeme und eine durchdachte Implementierung können diese Unternehmen von den Vorteilen der KI profitieren. Zu den Best Practices für die Implementierung gehören:
Sorgfältige Data Governance: Daten, die für das Training und die Optimierung einer erfolgreichen, speziell entwickelten KI verwendet werden, sind im Allgemeinen von hoher Qualität, fehlerfrei und werden sicher gespeichert.
Skalierbare Infrastruktur: Unabhängig davon, ob ein KI-fähiges ERP in der Cloud oder in einer Mischform aus On-Premises und Cloud gehostet wird, tragen Investitionen in eine skalierbare IT-Infrastruktur zur Unterstützung fortschrittlicher KI-Funktionen bei.
Kontinuierliche Überwachung: Durch regelmäßige Überwachung und Aktualisierung von KI-gestützten ERP-Systemen – oder durch die Beauftragung eines externen Partners – können Unternehmen die Leistung des Systems aufrechterhalten und langfristigen Erfolg sicherstellen.
Durchdachte Integrationsstrategie: Wie bei anderen ERP- und KI-Implementierungspraktiken hilft auch hier eine klare Integrationsstrategie, die auf die Kerngeschäftsziele abgestimmt ist, Unternehmen in der Regel bei der Verwirklichung ihrer Ziele.
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Fußnoten
1 “Market Share Analysis: ERP Sofware, Worldwide” (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), Gartner, 01. August 2023.
2 “Introducing next-generation AI and Microsoft Dynamics 365 Copilot capabilities for ERP” (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), Microsoft, 15. Juni 2023.
3 “SAP Announces New Generative AI Assistant Joule” (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), SAP, 26. September 2023.