Es geht nicht ohne Data Analytics für das ERP
Um den Überblick über alle Ressourcen im Unternehmen zu behalten und das Business zu optimieren, unterstützen künstlich intelligente Data Analytics-Tools den ERP-Anwender. Was dürfen diese erhoffen?
Enterprise Resource Planning (ERP)-Software unterstützt Ihr Unternehmen durch die Integration und Automatisierung verschiedener Unternehmensfunktionen dabei, Geschäftsabläufe effizienter zu machen. Die modulare Struktur von ERP-Systemen ermöglicht es Unternehmen, genau die für sie relevanten Funktionen zu implementieren. Zu den Kernmodulen gehört nicht zuletzt Data Analytics (AD). Mit AD sammeln Unternehmen Daten, um sie zu analysieren und in verwertbare Informationen umzuwandeln, was wiederum fundierte Geschäftsentscheidungen ermöglicht. BI-Systeme erkennen Muster und Trends, optimieren Prozesse und treffen strategische Entscheidungen.
Aktuell beschäftigt sich der Mittelstand häufig noch mit der Analyse und Darstellung vergangenheitsbezogener Daten. Mittels Ad-hoc-Analysen, Reports und Dashboards kann abgebildet werden, was passiert ist und warum es so passiert ist. Dazu stehen in der Regel bereichsspezifische Konsolen bereit, die eine schnelle Sicht auf mögliche Ausreißer und Trends bieten.
Konkret gibt es:
- Intuitiv bedienbare AD-Tools, die speziell auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind und quasi „Guided Tours“ ermöglichen.
- Rollenbasierte Werkzeuge, die den verschiedenen Anforderungen und Sichtweisen auf Daten gerecht werden - vom Geschäftsführer über den Abteilungsleiter bis zum Sachbearbeiter.
- Interaktive Business-Cockpits, die miteinander korrespondieren und die Basis für sichere Entscheidungen bilden.
Advanced Analytics
Aber nicht nur der Blick zurück lohnt sich: Dank der Anreicherung mit Algorithmen der Artificial Intelligence (AI) wird die Datenqualität zunehmend besser, was wiederum die Qualität der Entscheidungen langfristig auf sichere Beine stellt. Dazu sind definierte Regeln und Prozesse notwendig, die im Zuge der digitalen Automatisierung entwickelt werden.
Advanced Analytics hat zwei Ausprägungen:
- BI nutzt historische Daten und Information, um zukünftige Ereignisse in Simulationen vorherzusagen. Das geschieht mithilfe statischer Modelle.
- In einem zweiten Schritt werden aus den vergangenheitsbezogenen Daten und statischen Modellen Empfehlungen abgeleitet, wie in einer bestimmten Situation bestenfalls vorzugehen ist.
Mit AI wird eine ERP-Lösung auch automatisiert Maßnahmen ergreifen können. Diese setzen zunächst auf der Datenebene selbst an und integrieren Silos, um Informationen unternehmensweit verfügbar zu machen, intelligent zu verknüpfen und zielgruppenspezifisch für Entscheidungen aufzubereiten. Ein so gewonnenes neues Datenverständnis hilft im Zuge eines sogenannten „Complexity Mining“ auch, Schwachstellen, Anomalien und Muster in Daten aufzudecken. Generell lassen sich Datenqualität und Prozessabweichungen laufend AI-basiert überwachen.
Auf einer gesunden Datenbasis sind dann Verbesserungen in praktisch allen Unternehmensbereichen möglich, zu denken wäre etwa an eine automatisierte Erstellung von Tickets für Support-Anfragen auf Basis einer Wissensdatenbank. Auch lassen sich mittels GenAI Wissensartikel aus Tickets, Serviceberichten, Chats und anderen Quellen erstellen. Rund um die Uhr erhalten Kunden so schnelle Antworten, werden Supportaufwände reduziert und die Kundenzufriedenheit verbessert. Auch intern wird die Servicequalität durch AI-basierten Dialoge für die Support-Mitarbeiter auf ein neues Level gehoben.
AD sorgt für Bestandsoptimierung
Für Anwender des ERP-Systems aber noch wichtiger ist die Tatsache, dass eine Bestandsoptimierung für die richtige Menge, zur richtigen Zeit, am richtigen Ort sorgt. Auch das Lieferkettenmanagement wird auf neue, stabile Füße gestellt. Ganz zu schweigen von einem 360-Grad-Blick auf alle Einflussfaktoren und Ressourcen, der eine kosteneffiziente Einkaufsstrategie, eine fundierte und objektive Bewertung von Lieferantenleistungsdaten sowie eine effiziente Lagerverwaltung ermöglicht.
Nur als Beispiel sei das AI-fundierte AD-Tool „Nemo“ von Proalpha genannt. Es erstellt präzise Verbrauchsprognosen, die Unternehmen bei der gesamten Bestandsführung unterstützen. Dabei werden saisonale Schwankungen oder periodische Muster berücksichtigt. Nemo kalkuliert Kriterien wie Liefertermintreue, Qualität der gelieferten Produkte, Preisstabilität, Reaktionsgeschwindigkeit auf Anfragen und andere relevante Faktoren für eine umfassende Lieferantenbewertung mit ein.
Es analysiert auch die Wiederbeschaffungszeiten vergangener Bestellungen oder Lieferungen und ermittelt so den besten Zeitpunkt für eine Nachbestellung. Hierbei werden Prognosen, Unsicherheiten und andere relevante Faktoren berücksichtigt. Nemo erkennt zudem Engpässe, Preisvolatilität oder Lieferverzögerungen in Echtzeit, um effektive Risikomanagementstrategien zu entwickeln.
Kurz: Ohne Data Analytics haben Unternehmensführer nur einen eingeschränkten Überblick über Ihre Bestände und lassen viele Gelegenheiten ungenutzt. Das kann auf Dauer nicht gutgehen.