Intelligentes ERP: Was ist das eigentlich?

Lange Zeit ging es bei ERP-Systemen vor allem um das operative Geschäft: um einheitliche Geschäftsprozesse, einen hohen Automatisierungsgrad, mehr Transparenz und eine breitere Informationsbasis. Tatsächlich erweitern moderne ERP-Lösungen den Blick aufs Unternehmen. Es stehen Daten zur Verfügung, die es zuvor nicht gab – zumindest nicht in dieser strukturierten Form. Doch daraus Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen, ist immer noch aufwendig: Berichte müssen aufgebaut und gepflegt werden und manchmal sind sogar zusätzliche Analysewerkzeuge nötig.

Intelligente ERP-Systeme schließen die Lücke mit cleveren Assistenten, die aus den Geschäftsdaten selbstständig Prognosen und Optimierungsvorschläge entwickeln und daraus Handlungsempfehlungen ableiten. So können Nutzer Risiken vermeiden, Kosten sparen oder Prozesse effizienter gestalten. Intelligent ERP (iERP) ist also keine Zufallsinnovation. Die Softwarebranche reagiert damit vielmehr auf die wachsende Nachfrage nach Lösungen, die Management und Anwender besser unterstützen und strategische Geschäftsentscheidungen erleichtern. Herkömmliche ERP-Software kann das kaum leisten. Die Gründe hierfür sind vielfältig:

• Klassische ERP-Systeme agieren auf Basis manuell definierter Regeln. So werden etwa Bestellungen immer dann ausgelöst, sobald ein bestimmter Meldebestand unterschritten wird. Das Problem: Auf kurzfristige Änderungen der Rahmenbedingungen in dynamischen Märkten kann man mit solch einfachen Mechanismen nicht reagieren.
• Listen werden nach historisch etablierten Prioritäten und Heuristiken sortiert. Sie sind oft die einzige softwaregestützte Grundlage, um kritische Ressourcen in der Fertigungsplanung zuzuordnen. Das Problem: Konflikte bei konkurrierenden Zielen lassen sich damit ebenso wenig abbilden, wie der Abwägungsprozess bei mehreren Handlungsalternativen.
• Die Qualität von Lieferterminprognosen hängt häufig von der Erfahrung einzelner Mitarbeiter ab. Das Problem: Bei ausgelasteter Produktion und komplexen Abhängigkeiten sind fundierte Schätzungen kaum möglich und damit reine Glückssache.

Intelligente Assistenten beschleunigen hingegen operative Entscheidungen bei Prognose und Optimierung – und das bei gleichzeitig höherer Präzision. KI-gestützte ERP-Systeme stehen somit für mehr Sicherheit und Zuverlässigkeit in Planungsprozessen.

Intelligenz hat viele Gesichter. Einer dieser Assistenten, der Microsoft 365 Copilot, unterstützt Sie in allen Lebenslagen: bei täglichen Routineaufgaben ebenso wie bei kreativer Projektarbeit. Im Fokus stehen dabei vor allem allgemeine Assistenzfunktionen. Microsofts Agenten gehen noch einen Schritt weiter: Sie sind hochspezialisierte KI-gestützte Assistenten, die Geschäftsprozesse automatisieren und effizienter gestalten. Wobei die Nutzer weiterhin selbst entscheiden, welche Lösungen und Vorschläge umgesetzt werden. Mit anderen Worten: sie behalten zu jeder Zeit die volle Kontrolle über den gesamten Prozess.

Ein Agent kann Sie bei verschiedenen Tätigkeiten begleiten oder diese sogar ganz übernehmen. Er schlüpft in die Rolle eines virtuellen Projektmanagers oder erledigt komplexe Aufgaben, wie etwa Finanzberichte abzustimmen. Am Ende müssen Sie nur noch die Ergebnisse prüfen und Entscheidungen treffen. Das Schöne daran: Er arbeitet rund um die Uhr und ist immer zur Stelle, um beispielsweise Retouren zu prüfen oder Rechnungen freizugeben. Auf diese Weise entlastet er Mitarbeiter*innen und hilft Unternehmen, kostspielige Fehler in der Lieferkette zu vermeiden. Im Kundenservice vor Ort unterstützt er Techniker*innen mit Produktinformationen, führt sie durch Anleitungen oder eröffnet Tickets beim IT-Helpdesk.

Die Interaktion mit intelligenten Agenten eröffnet Unternehmen eine spannende neue Welt, in der sie ihr Team optimal einsetzen, ihr Geschäft weiter vorantreiben und viel mehr erreichen können.

Technologisch gesehen ist ein intelligenter Assistent ein Cloud-Dienst, der auf Basis von mathematischen Modellen und Informationen aus dem ERP-System Handlungsempfehlungen gibt. Ein Konnektor steuert den Datenaustausch und sorgt für das nahtlose Zusammenspiel der einzelnen Komponenten. Ergebnisse, Kennzahlen und Prognosen werden dabei übersichtlich auf Dashboards präsentiert.

Das skizzierte Framework nutzt die Stärken klassischer ERP-Systeme: bewährte Daten im eindeutigen Kontext und standardisierte Prozesse mit klaren Zielvorgaben. Letztere sind ein wichtiger Baustein für mathematische Modelle. Cloud und Konnektor sorgen dafür, dass genügend Rechenleistung zur Verfügung steht – bedarfsgerecht und skalierbar. So kann man die Fallstricke von Data Science geschickt umgehen. Denn oft werden die benötigten IT-Ressourcen unterschätzt. Unternehmen profitieren so von einer überschaubaren IT-Komplexität, geringen Investitionskosten und einem einheitlichen Pool an mathematischen Modellen.

• Effizienzsteigerung durch präzise Liefertermine und optimierte Ressourcenplanung.
• Kostenreduktion: Geringe IT-Komplexität und minimale Investitionen.
• Wettbewerbsvorteil: Schnelle Entscheidungen und maximale Zuverlässigkeit.

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