Künstliche Intelligenz in ERP

Andreas Mühlbauer,

KI macht ERP-Systeme smarter

Künstliche Intelligenz ist keine Allzweckwaffe. Sie kann aber exzellent Prozesse automatisieren und effizienter machen. Das macht sie für ERP-Systeme besonders wertvoll. Viele erfolgreiche Praxis-Anwendungen gibt es bereits. 

Künstliche Intelligenz eignet sich ideal zur weiteren Automatisierung von ERP-Prozessen. © Zapp2Photo

Künstliche Intelligenz kommt heute in vielen Anwendungen und Dienstleistungen zum Einsatz, ohne dass Benutzer immer etwas davon wissen. Sie ist zum Beispiel ein hervorragendes Mittel zur weiteren Automatisierung von Prozessen. Das macht KI zur idealen Technologie für ERP-Systeme, deren Kernaufgabe unter anderem darin besteht, durch Automatisierung die Effektivität und Effizienz im Unternehmen zu steigern. Die meist knappen Ressourcen der Unternehmen können dadurch auf Aufgaben gerichtet werden, die einen echten Mehrwert erzielen. Das macht Enterprise Resource Planning und künstliche Intelligenz zu einem starken Duo. KI-Technologien wie Natural Language Processing, RPA, Chatbots und Machine Learning machen ERP-Systeme leistungsfähiger.

Via Sprache und Text mit ERP-Software kommunizieren

Erste Anwendungen haben sich bereits bewährt. So haben einige ERP-Anbieter wie beispielsweise IFS ihre Systeme mit KI-Chatbots ausgestattet, die es ermöglichen, via Sprach- und Texteingabe mit der Software zu kommunizieren. Die Nutzer holen sich Auskünfte vom ERP-System oder führen Transaktionen durch, indem sie mit der Software sprechen oder sich per Textchat mit ihr austauschen. Die Integration der Bots in populäre Kommunikationstools ermöglicht es dabei sogar, dies direkt über Skype, Skype for Business oder den Facebook Messenger zu tun. Gelegenheitsnutzer können dadurch schnell und unkompliziert beispielsweise einen Urlaubsantrag stellen, nach einem bestimmten Posten in der Unternehmenssoftware suchen oder eine Umsatzstatistik in Echtzeit abrufen. Mit der Systematik des ERP-Systems müssen sie sich dafür überhaupt nicht mehr auseinandersetzen.

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Die Kommunikation per Sprache erlaubt es zudem, auch in Situationen ohne Zugang zu einer Tastatur mit dem ERP zu interagieren. So lassen sich etwa Autofahrten oder Wartezeiten im Stau produktiv nutzen, indem die Software über die Freisprechanlage bedient wird. Servicetechniker oder Ingenieure haben die Möglichkeit, per Mobilgerät direkt an einer Anlage auf die Schnelle technische Daten abzufragen oder ausgeführte Arbeiten zurückzumelden.

ERP-Chatbots erhöhen die Automatisierungsquote aber nicht nur nach innen, sondern auch nach außen. Bei Anrufen von Kunden im Callcenter eines Unternehmens beantworten die Bots einfache Fragen und entlasten dadurch die Mitarbeiter, etwa bei Fragen nach Öffnungszeiten oder der voraussichtlichen Ankunftszeit eines Technikers. Zudem machen sie den Weg frei für hilfreiche Self-Services, mit denen Endkunden einfache Routineaufgaben, wie etwa eine Terminverschiebung oder die Meeting-Planung, ohne Tastatur erledigen können. Damit sparen KI-Chatbots Unternehmen nicht nur Zeit und Geld. Sie sind zusätzlich auch ein wirkungsvolles Instrument gegen den notorischen Fachkräftemangel.

Smarte Instandhaltung und Wartung

Künftig wird künstliche Intelligenz auf vielen weiteren ERP-Gebieten zum Einsatz kommen. Dazu zählen beispielsweise Instandhaltung und Wartung. In Branchen wie der Fertigungsindustrie und der Energieversorgung, die es mit zahlreichen Maschinen und Anlagen zu tun haben, kann KI ebenfalls eine wertvolle Hilfe sein. Diese Maschinen und Anlagen werden mit Sensoren ausgestattet, die kritische Verschleißteile überwachen und IoT-Daten generieren. Dadurch entsteht ein Informationsschatz, der sich mit Hilfe von KI automatisiert auswerten lässt. Machine-Learning-Algorithmen, die aus IoT-Vergangenheitsdaten lernen, ermöglichen eine hoch effiziente prädiktive Instandhaltung, die Ausfälle sicher antizipiert und rechtzeitig einen Service-Techniker beauftragt. Auf diese Weise lassen sich teure Ausfallzeiten fast vollständig vermeiden.

Haben beispielsweise zu hohe Temperaturen oder starke Vibrationen in einem bestimmten Maschinenteil in der Vergangenheit immer wieder zu Fehlfunktionen geführt, kann KI diese Erfahrung dazu nutzen, beim Erreichen des kritischen Temperaturlimits automatisch einen Arbeitsauftrag in der Unternehmenssoftware auszulösen und Techniker zur Behebung des Problems zu entsenden. Eine manuelle Auftragsvergabe durch einen Mitarbeiter ist dann nicht mehr nötig. KI kann auch die gesamte Einsatzplanung der Techniker optimieren, indem sie die aktuelle Verfügbarkeit, die Ausrüstung, das vorhandene Know-how und den aktuellen Standort berücksichtigt, um die Anfahrtswege möglichst kurz zu halten.

Mit sich selbst optimierenden Algorithmen kann künstliche Intelligenz in ERP-Systemen darüber hinaus auch Entscheidungen weiter automatisieren. Derzeit werden einfache Entscheidungen wie etwa die Genehmigung von Reisekosten noch mit Code- und Rules-Engines anhand von Geschäftsregeln und Entscheidungsbäumen halbautomatisiert. Diese Regeln können jedoch mit großer Komplexität und hoher Veränderungsdynamik nur unvollkommen Schritt halten. Deshalb werten künftig Machine-Learning-Algorithmen die historischen Daten aus, die die Verhaltensmuster der Entscheider erkennen und auf neue Szenarien anwenden. Damit automatisieren sie die Genehmigungsprozesse auf effektive und effiziente Weise und die Entscheider gewinnen Freiraum für anspruchsvollere Aufgaben.

Personalisierte Oberflächen

Ein weiteres Beispiel für das fruchtbare Zusammenwirken von KI und ERP ist die Personalisierung von Benutzeroberflächen. Von Online-Shops wie Amazon und Streamingdiensten wie Netflix sind es die Nutzer inzwischen gewohnt, dass ihnen nur noch Angebote angezeigt werden, die genau auf ihre persönlichen Interessen zugeschnitten sind. Ähnliches erwarten sie in ihrer Rolle als Mitarbeiter zunehmend auch von ihrer Business-Software. Sie möchten sich die für ihre Aufgaben relevanten Informationen nicht länger mühsam zusammenklicken müssen, sondern sie idealerweise gleich auf ihrem Startbildschirm präsentiert bekommen. Auch das spart Zeit und Geld und schont die Personalressourcen.

Der Autor Peter Schulz ist Teammanager Presales bei IFS in Erlangen. © IFS

Mit Hilfe definierter Rollen lassen sich die Benutzeroberflächen von ERP-Systemen heute schon so steuern, dass sie jedem Nutzer genau die Inhalte anzeigen, die für seine Nutzergruppe relevant sind – etwa Schlüsselkennzahlen für Geschäftsführer, die Auslastung der Fertigungsstraßen für Produktionsleiter oder der aktuelle Status von Anlagen für Servicetechniker. Mit Machine-Learning-Verfahren werden die Oberflächen künftig aber noch viel stärker personalisierbar sein. Sie werden es ERP-Systemen ermöglichen, aus den Aktionen der einzelnen Nutzer zu lernen, daraus automatisch ihre persönlichen Präferenzen abzuleiten und ihnen dann – genauso wie Amazon oder Netflix – echte personalisierte Oberflächen auszuspielen.

Peter Schulz, Teammanager Presales bei IFS / am

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