Künstliche Intelligenz und Machine Learning Predictive Analytics verbessert Datennutzung im ERP-Umfeld

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

Bild: Sage
11.03.2021

ERP-Systeme nutzen verstärkt die Potenziale von Zukunftstechnologien wie Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Hierbei geht es insbesondere darum, durch vorausschauende Analysen unternehmerisches Handeln noch besser planbar zu machen. Durch Predictive Analytics können Unternehmen somit ihre Entscheidungsfindung verbessern sowie darüber hinaus Mitarbeiter entlasten und Geschäftsprozesse grundsätzlich 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 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.

Logistikprozesse durch ganzheitliche Analyse

KI und Machine Learning 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 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.

Verwaltung aller relevanten Geschäftsbereiche

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 erledigen. 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.

Verringerung zeitfressender Routineaufgaben

Und was bedeutet eine derartige Entwicklung für das wichtigste Unternehmensasset, die Belegschaft? Die Kompetenzplattform Künstliche Intelligenz Nordrhein-Westfalen, eine Plattform des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, hat eine Umfrage unter 74 deutschen Unternehmen aus Industrie und Handel über Künstliche Intelligenz in ERP-Systemen durchgeführt.

Demnach sehen die Befragten in intelligenten Funktionen von ERP-Systemen vor allem das Potenzial, Routineaufgaben zu automatisieren und die Mitarbeiter dadurch zu entlasten. In der Folge werden bei den Mitarbeitern Kapazitäten frei, die sie für Tätigkeiten mit unmittelbarem Wertschöpfungsbezug, etwa die Weiterentwicklung strategischer Geschäftsfelder, nutzen können.

Insgesamt werden die Beschäftigten künftig vor allem mit der Überwachung von IT-Prozessen und der Auswertung von Ergebnissen beschäftigt sein, die sie durch intelligente ERP-Systeme erhalten. Der „Faktor Mensch“ bleibt also trotz aller IT-Unterstützung nach wie vor unentbehrlich.

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