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ERP-System

Die Automatisierung von Unternehmensabläufen schreitet voran, auch durch den zunehmenden Einsaz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML).

Entsprechend ausgestattete Systeme optimieren Prozesse im ERP-Umfeld und realisieren vorausschauende Analysen (Predictive Analytics). Unternehmen können auf diese Weise ihre Mitarbeiter entlasten und die Entscheidungsfindung verbessern.

Mithilfe KI-basierter Lösungen lassen sich vor allem Logistikprozesse genauer steuern. Dies gelingt beispielsweise durch die präzise Bestimmung zu erwartender Absatzmengen aufgrund der datengestützten Auswertung von Auftragseingängen. Verantwortliche in Logistik und Einkauf im Technischen Handel erhalten so wichtige Handlungsempfehlungen zu Bestellmengen für Waren, die sie bei ihren Zulieferern in Auftrag geben müssen. Derartige Aufgaben kann das ERP-System automatisiert übernehmen. Zudem ist es auf Basis entsprechender Informationen möglich, erforderliche Kapazitäten bei Mitarbeitern und Lagerflächen genauer zu bestimmen. KI-gestützte Software analysiert etwa Verkaufsdaten aus der Vergangenheit und errechnet unter Berücksichtigung bestimmter Parameter der gegenwärtigen Geschäftsentwicklung, welche Absatzmengen am wahrscheinlichsten sind. Selbstlernende Systeme können ihre Prognosen zudem von Jahr zu Jahr automatisch präzisieren und folglich immer genauere Handlungsempfehlungen abgeben. Dies liegt daran, dass sie zur Erstellung ihrer Forecasts auf stetig wachsende Datenmengen und einen konstant zunehmenden Erfahrungsschatz zurückgreifen können.

Mehr Planungssicherheit, bessere Lieferfähigkeit

KI und ML im ERP-Umfeld helfen Unternehmen, zu jeder Zeit lieferfähig zu sein, aber auch Überkapazitäten im Lager zu vermeiden. Betriebe können so das Risiko unnötiger Kapitalbindung durch nicht genutzte Warenbestände spürbar minimieren. Außerdem steigt die Planungssicherheit hinsichtlich aller Ressourcen, die Einfluss auf den Logistikprozess haben – von benötigten Waren über die Infrastruktur für den Materialfluss bis hin zur einzelnen Arbeitskraft. Mithilfe von KI und ML lassen sich diesbezüglich ganzheitliche und abteilungsübergreifende Analysen fahren: In die Berechnung der Absatzmenge eines bestimmten Produkts und der dafür nötigen Ressourcen fließen in diesem Zusammenhang nicht nur die bestehenden Lagerbestände mit ein. Das System wertet auch vorhandene Bestände bei den Zulieferern aus sowie zur Verfügung stehende Kapazitäten in der betrieblichen Logistik und Belegschaft.

Prozessautomatisierung mithilfe von Chatbots

Ein weiteres Einsatzfeld von KI im ERP-Umfeld sind Chatbots, die Arbeitsprozesse automatisieren, indem sie häufig wiederkehrende und gleich ablaufende Prozesse, die in Dialogform mit einer begrenzten Zahl von Frage- und Antwortmöglichkeiten auskommen, mit sprachbasierten Benutzerschnittstellen ausführen. Unternehmen können mit ihnen beispielsweise Routineaufgaben wie das Erfassen von Einnahmen und Ausgaben automatisieren. Damit dies gelingt, müssen alle erforderlichen Daten jedoch in einer konsolidierten Datenbank vorliegen. Das heißt: Sollen KI und ML in ein System eingebunden werden, ist ein integriertes ERP-System eine Grundvoraussetzung. Denn nur so lassen sich alle relevanten Geschäftsbereiche eines Unternehmens einheitlich und verlässlich verwalten. Die meisten Unternehmen (KMU) im Technischen Handel verfügen über ausreichend Datenmaterial, um mit ihm auf Basis von KI und Machine Learning Analysen durchführen zu können. Oft liegen diese Informationen aber nicht in einer einheitlichen Datenbank vor, da für die Steuerung der Lagerverwaltung und des Einkaufs sogenannte Insellösungen, also eigenständige Systeme mit voneinander getrennten Datenbanken, im Einsatz sind. Hier empfiehlt es sich also, zunächst auf ein integriertes System umzusteigen, um so die nötige Datenbasis für die Implementierung und den Einsatz entsprechender Automatisierungstechnologien zu schaffen.

 

 

Durch KI-gestützte ERP-Systeme entstehen neue Arbeitsfelder

Und was bedeutet eine derartige Entwicklung für das wichtigste Unternehmensasset, die Belegschaft? Die meisten Mitarbeiter sehen einer zunehmenden Automatisierung positiv entgegen. So erklären 70 Prozent der Befragten in der PwC-Studie „Upskilling Hopes and Fears“, dass neue Technologien ihre tägliche Arbeit verbessern werden. Der Mensch wird künftig in diesem Zusammenhang vor allem mit der Überwachung von IT-Prozessen und der Auswertung von Ergebnissen, die er durch intelligente ERP-Systeme erhält, beschäftigt sein. Zeitfressende Routineaufgaben werden hingegen deutlich abnehmen. Dadurch werden bei den Mitarbeitern Kapazitäten frei, die sie für Tätigkeiten mit unmittelbarem Wertschöpfungsbezug – etwa die Weiterentwicklung strategischer Geschäftsfelder – nutzen können. Insgesamt werden durch KI und ML neue und anspruchsvollere Arbeits- und Einsatzfelder entstehen, die das Skillset der Mitarbeiter spürbar verändern werden. Vor diesem Hintergrund wünschen sich der PwC-Studie zufolge viele Arbeitnehmer eine größere Anzahl an Trainings und Schulungen vonseiten ihrer Arbeitgeber, um entsprechende Anwendungen auch in den Arbeitsalltag integrieren zu können. 81 Prozent würden demnach Weiterbildungsmöglichkeiten von ihrem Arbeitgeber zum besseren Verständnis und der Nutzung von Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Machine Learning wahrnehmen. Ein klarer Appell an die Unternehmen.

Oliver Henrich, Vice President Product Engineering Central Europe
Oliver Henrich
Vice President Product Engineering Central Europe, Sage

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