So profitiert der industrielle Mittelstand von AI in ERP-Systemen
Die Integration von Artificial Intelligence (AI) in das ERP-System ermöglicht es, Unternehmensentscheidungen auf datenbasierte Weise zu treffen. Artificial Intelligence agiert dabei als digitaler Unternehmensberater, Wissensmanager und Innovationstreiber. Bereits heute erfährt der Mittelstand Vorteile durch optimierte Prozesse, gesteigerte Effizienz, Kosteneinsparungen und eine nachhaltig ausgerichtete Wettbewerbsposition.
Insbesondere mittelständische Unternehmen stehen in einer sich stetig wandelnden Geschäftswelt vor der Herausforderung, Prozesse kontinuierlich zu optimieren und Ressourcen effektiv zu nutzen. Eine intelligente und leistungsstarke Software ist essenziell, um den damit verbundenen digitalen Transformationsprozess so effizient und unkompliziert wie möglich zu gestalten. ERP-Systeme, wie von proALPHA, sind hierbei von entscheidender Bedeutung, denn sie dienen als digitales Rückgrat eines Unternehmens.
AI ermöglicht eine transparentere Sicht auf alle Geschäftsprozesse und fördert eine effizientere Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen. Dabei verschwimmen die Grenzen zwischen Big Data und Business Intelligence (BI). Während BI eher auf vergangenheitsbezogene Analysen abzielt – beispielsweise zur Erstellung einer soliden Datenbasis, von Dashboards oder retrospektiven Auswertungen – erlaubt AI zukunftsgerichtete Prognosen mit konkreten Handlungsempfehlungen. Das Potenzial von AI hebt somit die datengetriebene Unternehmenssteuerung auf ein neues Niveau.
Wissensmanagement und -transfer als Innovationstreiber
Generative AI bringt einen erheblichen Schub für das Management und den internen Wissenstransfer in Unternehmen. Sprachmodelle wie ChatGPT (Large Language Models = LLM) können „natürliche“ Sprache verstehen, verarbeiten und generieren. Durch das Zuführen von Texten und das Training der AI entsteht eine bisher unerreichte Ressource für Wissen im Unternehmen.
Mitarbeitenden wird durch die Vernetzung der Technologie- und Wissenslandschaft von Unternehmen ein schneller Zugriff über alle Standorte, Geschäftsbereiche und Abteilungen hinweg auf Informationen und Expertise ermöglicht. Die integrierte AI ist in der Lage, verschiedene Vokabulare, Nomenklaturen und Kontexte zu erkennen. Dadurch kann sie jeden Nutzer in seiner spezifischen (Fach-)Sprache bedienen und im Kontext der Anfrage mit einem passenden Experten im Unternehmen zu einem bestimmten Thema verbinden.
Zum Beispiel können so Kundenanfragen schneller, professioneller und individualisierter beantwortet werden. Die Wissensdatenbank lässt sich ruckzuck erstellen, relevante Informationen können mühelos digitalisiert werden und die Automatisierung von Kundenfeedback wird erleichtert. Zudem entwickelt die Plattform kontinuierlich ihre Fähigkeiten weiter.
Verbesserte Prognosegenauigkeit und Handlungsempfehlungen
Der Datenbestand aus dem ERP-System bildet neben sprachbasierten Modellen eine unerschöpfliche Quelle für eine datengetriebene Unternehmenssteuerung. Auch hier hebt AI die Möglichkeiten der Beschreibung, Diagnose und Prognose auf ein neues Level – inklusive konkreter Handlungsempfehlungen, die im Endausbau auch automatisch umgesetzt werden können. Zudem erleichtern Tools zur Visualisierung und Analyse das Verständnis komplexer Daten und fördern eine datengesteuerte Entscheidungsfindung.
So können nicht nur Prozesse über Dashboards beschrieben, Fehler über Analysen identifiziert oder konkrete Potenziale beispielsweise zur Liquiditätssteigerung vorhergesagt werden, sondern auch monetär bewertete Handlungsempfehlungen in Unternehmensprozessen durch Analyse des Cash Conversion Cycle (Geldumschlagsdauer) von der AI ausgesprochen werden.
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"AI ist kein Spielzeug, sondern entscheidet zunehmend, wer einen Wettbewerbsvorteil erlangt, oder nicht. Nur wer seine Daten und Systeme entsprechend vorbereitet, wird in der Lage sein, beim globalen Wettrennen vorn mit dabei zu sein." Björn Goerke, CTO bei proALPHA |
In der Fertigung kann das beispielsweise dazu beitragen, die Nachfrage nach bestimmten Produkten oder Rohstoffen einfach und schnell zu prognostizieren. Auf dieser Grundlage kann die Produktion angepasst werden, um die Planungssicherheit zu erhöhen. Das vermeidet Engpässe, verbessert die Liefertreue und optimiert die Produktion entsprechend den tatsächlichen Bedürfnissen des Marktes.
Automatisierung und Optimierung von Prozessen
Mithilfe AI-basierter ERP-Systeme können wiederkehrende und zeitaufwändige Aufgaben automatisiert werden. Das beinhaltet beispielsweise die Erfassung und Verarbeitung von Daten, die Planung und Überwachung der Produktion sowie die Bestandsverwaltung.
Darüber hinaus können Unternehmen mithilfe intelligenter Analysen Produktionsprozesse optimieren und ihre Produktivität durch die Beschleunigung von Abläufen steigern, um den Anforderungen eines dynamischen Marktes optimal zu entsprechen. Durch die Identifizierung von Anomalien und Unregelmäßigkeiten können Ineffizienzen in den Fertigungsabläufen aufgedeckt und geeignete Maßnahmen zur Steigerung der Produktionsleistung ergriffen werden.
Solche Systeme sind mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen in der Lage, aus älteren Daten zu lernen, daraus Schlüsse zu ziehen und so zukünftige Entscheidungen automatisiert zu treffen. Das spart nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Entscheidungsqualität.
Dispositionsparameter in der Materialbedarfsplanung und Bestandssteuerung
Für Unternehmen sind die bestmögliche Steuerung ihrer Dispoparameter, die Festlegung sinnvoller Bestellmengen, die Bestimmung des idealen Bestellzeitpunkts und die Optimierung des Sicherheitsbestands entscheidend für den Erfolg. Durch eine AI-gestützte ERP-Lösung können diese Prozesse gestärkt, Betriebsabläufe kosteneffizienter gestaltet, die Lieferperformance verbessert und die Kundenzufriedenheit erhöht werden.
AI-Technologien wie beispielsweise NEMO unterstützen die Bestandsoptimierung in mehrfacher Hinsicht. Die Bestimmung einer sinnvollen Bestellmenge und Sicherheitsbestände vermeiden unnötige Lagerkosten sowie eine Kapitalbindung innerhalb der Lagerhaltung.
Zudem ermöglicht AI strategische Planungssicherheit für einen optimalen zukünftigen Bestand, indem sie genaue Verbrauchsprognosen für Produkte und Teile erstellt. Auch die besten Wiederbeschaffungszeiten und Dispoparameter können vorhergesagt werden, was die rechtzeitige Verfügbarkeit von Produkten sicherstellt sowie Verzögerungen bei der Warenbereitstellung vermeidet. Durch die Analyse von Wiederbeschaffungszeiten vergangener Bestellungen oder Lieferungen – unter Berücksichtigung von Prognosen, Unsicherheiten und weiteren relevanten Faktoren – wird der optimale Zeitpunkt für eine Nachbestellung ermittelt.
Clean Data und Stammdatenoptimierung
Für Unternehmen kann die Nutzung sauberer, optimierter Stammdaten ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein. AI-gestützte ERP-Systeme können automatisiert Muster, Anomalien und Auffälligkeiten in Datenbeständen erkennen. Aus Millionen von Datenpunkten gewinnen sie wichtige Erkenntnisse über den Status Quo eines Unternehmens und ermöglichen eine präzise und umfassende Sicht auf den betrieblichen Datenbestand. Sie sind in der Lage, Informationen korrekt zu lesen, zu interpretieren und zu analysieren.
Die automatisierte Erkennung doppelter Datensätze trägt zusätzlich zur Verbesserung der Datenkonsistenz bei. Durch die Nutzung von Deficiency-Mining-Technologie können Unternehmen außerdem die Datenqualität ihres Betriebs kontinuierlich überwachen und Prozessabweichungen identifizieren.
