AI macht das Enterprise Resource Planning besser – sie reduziert Fehler, automatisiert langweilige Aufgaben und liefert intelligentere Erkenntnisse für clevere Entscheidungen.
Wie genau geht das aber? Ein Überblick.
AI-Plattformen
Artificial Intelligence (AI) sorgt dafür, dass sich die Versprechen des Enterprise Resource Planning (ERP) erfüllen. Die Integration von AI-Technologien wie maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analytik macht ein ERP-System erst zu einem Werkzeug, das ganzheitlich das meiste aus einem Unternehmen herausholen kann. Sie automatisiert Routineaufgaben, offeriert Datenanalysen und Prognosen und optimiert Betriebseffizienz gleichermaßen wie Geschäftsprozesse. Denn AI sorgt dafür, dass ein ERP-System aus Daten lernen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und Business Intelligence in Echtzeit optimieren kann. Das Resultat ist eine gesteigerte Gesamteffizienz sowie niedrigere Kosten. Das belegen zahlreiche Studien wie etwa von IDC. Was aber kann die AI einem ERP-System Gutes tun, welche Benefits dürfen Anwender erwarten?
Benefits
Schon seit Jahren hat die AI geholfen, in ERP-Systemen bestimmte Aufgaben wie Dateneingabe und -analyse zu automatisieren. Aber erst mit neuen Entwicklungen wie generative AI hat sich die ERP-Landschaft dramatisch verändert. Dafür mussten die ERP-Systeme erst Cloud-fähig werden, anders kann auf die für den Einsatz von AI nötigen Ressourcen wie Grafikchips der neusten Generation gar nicht zugegriffen werden.
Nun machen fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens und Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ERP-Systeme benutzerfreundlicher und präziser. Dafür nutzt die ERP-Software AI auf verschiedene Weise, etwa für:
- Predictive Analytics. Diese Funktion verwendet historische Daten, um zukünftige Trends und Ergebnisse vorherzusagen.
- Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann ein ERP-System die menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren. Auch kann NLP unstrukturierte Texte wie E-Mails verarbeiten, Stimmungsanalysen durchführen oder Back-Office-Benutzeranfragen in umgangssprachlicher Sprache verstehen.
- Robotic Process Automation (RPA) automatisiert routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben – oder ganze Arbeitsabläufe – mithilfe von „Bots“. Zu den Anwendungen gehören Datenextraktion, Dateneingabe und Dateimigration. Mithilfe von RPA kann ein ERP-System automatisch Berichte und Personaldokumente erstellen oder für ein automatisches Datenmanagement für Kundinnen- und Mitarbeiterinformationen sorgen.
- Systeme für maschinelles Lernen (ML) „lernen“ im Laufe der Zeit aus Daten, um Vorhersagen und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Angewandt auf ERP-Lösungen kann die Technologie dazu beitragen, Betriebsfehler zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
- Chatbots und virtuelle Assistenten nutzen NLP, um Echtzeit-Support bereitzustellen, der das Kundenerlebnis verbessert und Mitarbeitende durch ERP-Software-Workflows führt
- Bei der Bilderkennung bzw. Computervision wird AI verwendet, um visuelle Eingaben wie Objekte, Text oder Standorte zu identifizieren. ERP-Systeme verwenden die Technologie, um visuelle Daten – wie Videos oder gescannte Dokumente – zu analysieren und sie in durchsuchbare oder bearbeitbare Formate zu übertragen.
- Generative AI kann aus Rohdaten automatisch detaillierte Geschäftsberichte erstellen.
- Generative AI kann auf der Grundlage vordefinierter Parameter E-Mails, Marketinginhalte, Code oder technische Dokumentationen erstellen.
- AI generiert verschiedene Geschäftsszenarien und wertet potentielle Ergebnisse aus. Ein AI-gestütztes ERP-System könnte beispielsweise Nachhaltigkeitsvorschriften analysieren und eine Reihe maßgeschneiderter Empfehlungen zur Reduzierung des CO2-Fußabdrucks erstellen.
Beispiel für AI-basierte ERP-Funktionen
Es gibt bereits jede Menge AI-Tools, die für die Integration in ERP-Plattformen verfügbar sind, gängige AI-ERP-Implementierungen sind etwa:
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- Ein AI-basiertes System zur vorausschauenden Wartung umfasst in der Regel Sensoren des Internets der Dinge (IoT) oder digitale Zwillinge. Mithilfe dieser Systeme kann ein Unternehmen Geräte überwachen, um routinemäßige Wartungsarbeiten vorherzusagen oder Probleme zu erkennen.
- AI-gestützte Bedarfsprognosen in ERP-Systemen können im Produktionsplanungsprozess von entscheidender Bedeutung sein. Anhand historischer interner Daten – und manchmal auch Datensätzen von Drittanbietern – ist ein Unternehmen in der Lage, Marktschwankungen vorhersagen und eine präzisere Planungen zu ermöglichen. Dafür wird die Bedarfsprognose mit Bestandsverwaltungssystemen kombiniert, um Lagerausfälle zu vermeiden.
- Finanz-AI-Tools setzen auf maschinelles Lernen und optimieren damit Cashflows automatisch, indem sie mithilfe von Algorithmen Prognosen mit der tatsächlichen Leistung vergleichen und präzisere Cash-Prognosen erstellen.
- AI automatisiert die Codeentwicklung genauso wie Migrationsprozesse.
- NLP und RPA optimieren die Verarbeitung von Rechnungen und anderen Routinedokumenten, was manuelle Eingabefehler weitgehend reduziert und Zahlungszyklen enorm beschleunigt.
- AI-gestützte ERP-Systeme verbessern den Customer-Relationship-Management- Prozess (CRM) mithilfe von NPL- und ML-Technologien erheblich. Ein ERP kann dann häufig auftretende Probleme automatisch lösen, die Benutzererfahrung verbessern und rund um die Uhr in Echtzeit auf Kundenanfragen reagieren.
- ERP-Module für das Human Capital Management (HCM) nutzen AI, um Routineaufgaben zu automatisieren, den HR-Prozess für Mitarbeitende zu personalisieren und beim Rekrutierungsprozess Talente zu entdecken.
- Die Anomalie Erkennung war einer der ersten großen Anwendungsfälle für AI in ERP-Systemen. Die Technologie kennzeichnet automatisch potenzielle Probleme und bietet damit ein Frühwarnsystem für Stakeholder und Compliance-Experten. In der Vergangenheit war die Anomalie Erkennung insbesondere für Banken und andere Finanzinstitute nützlich, schützt sie alle Unternehmen etwa bei der Abwehr von Cyber-Attacken.
- AI überwacht und optimieret Auftrags- und Lieferkettenmanagement sowie nahezu jeden Aspekt des E-Commerce- und Fulfillment-Prozesses.
- NLP und ML können lange Berichte oder Dokumente zusammenfassen und so wichtige Erkenntnisse für menschliche Mitarbeitende liefern.
Grundsätzlich liegen die Vorteile von AI im ERP-Prozess damit in der Reduzierung menschlicher Fehler, einer automatisierten Reaktion auf Marktveränderungen und dem Gewinn bislang unmöglicher Ereignisse. Mit AI-fähigen ERP-Systemen steigt die Produktivität der Mitarbeiter und erhöht sich eindeutig die Sicherheit. ERP-Systeme mit Prozessautomatisierung erledigen selbstständig Routinearbeiten wie Rechnungsbearbeitung und Auftragsverwaltung und setzen so menschliche Mitarbeitende für kreativere und wertvollere Arbeit frei.