Top 10 ERP-KI-Anwendungsfälle & Fallstudien

Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP) helfen Unternehmen, Kerngeschäftsprozesse wie Finanzen, Betrieb und Personalwesen auf einer einzigen Plattform zu verwalten.

Wir stellen die Top-10 ERP-KI-Anwendungsfälle vor, die sich auf die Automatisierung von Routineaufgaben, prädiktive Prognosen und intelligente Analysen mit Praxisbeispielen konzentrieren.

ERP-KI-Anwendungsfälle

1. Finanzwesen & Buchhaltung

KI bringt Geschwindigkeit und Genauigkeit in Finanzaufgaben:

• Sie automatisiert Routineaufgaben wie Rechnungsverarbeitung und Transaktionserfassung.
• Sie hilft, die Genauigkeit von Finanzberichten zu prüfen.
• Sie kann manuelle Fehler reduzieren und das Cashflow-Management verbessern.

Die meisten ERPs bieten Tools für das Finanzmanagement. Der Einsatz von KI mit nativen Integrationen kann jedoch die Fähigkeiten von ERPs in Bereichen wie Dokumentenmanagement und Kreditorenbuchhaltung erhöhen.

2. Erweiterte Analytik & Prognosen

KI schärft Prognosen über operative Bereiche wie das Lieferkettenmanagement hinweg. Sie liest historische und aktuelle Daten gemeinsam, um Unternehmen auf das Kommende vorzubereiten. Sie analysiert sowohl vergangene als auch aktuelle Daten, um Unternehmen auf das vorzubereiten, was als Nächstes kommt. Wichtige Beispiele sind:

• Produktion: Vermeiden Sie Überproduktion oder Lagerengpässe durch die Prognose saisonaler Trends.
• Lager: Prognostizieren Sie die Nachfrage, um Lagerbestände besser zu verwalten und Abfall zu reduzieren.
• Vertrieb: Prognostizieren Sie Verkäufe genauer, um realistische Ziele zu setzen und die Teamleistung zu steigern.

Zum Beispiel ersetzte ADK Marketing Solutions Teile seines langjährigen Workflows zur TV-Zuschauerprognose durch dotDatas automatisiertes KI-System, um der steigenden Variabilität im Zuschauerverhalten zu begegnen.

Der bisherige Ansatz stützte sich auf langfristige Durchschnittswerte und manuelle Anpassungen, was die Reaktionsfähigkeit auf kurzfristige Trends einschränkte. Mit dotData automatisierte das Team die Merkmalsgenerierung, testete schnell mehrere Datenkonfigurationen und aktualisierte die Prognosemodelle in einem monatlichen Zyklus. Zu den Ergebnissen gehören:

• 20 % Reduzierung der Prognosefehler
• 30–40 % schnellere Prognosezeiten
• Höhere Werbewirksamkeit, die präzisere Entscheidungen beim Medieneinkauf unterstützt.¹

3. Personalwesen

KI wertet grundlegende HR-Tools mit intelligenteren Erkenntnissen auf:

• Sie personalisiert Schulung und Entwicklung für Mitarbeiter.
• Sie kann Lebensläufe prüfen, Bewerber einordnen und sogar Bewerberfragen automatisch beantworten.
• Sie unterstützt Leistungsbeurteilungen und Gehaltsplanung mit datengestützten Erkenntnissen.

Sehen Sie, wie KI zur Automatisierung der Personalbeschaffung eingesetzt wird:

4. Kundenservice

KI-gestützte Chatbots, generative KI-Assistenten und virtuelle Assistenten helfen:

• Bieten rund um die Uhr konsistenten KI-Service.
• Reagieren sofort auf grundlegende Kundenfragen.
• Entlasten menschliche Agenten, damit diese sich auf komplexe Anliegen konzentrieren können.

Sehen Sie, wie Vodafone KI nutzt, um intelligenten Kundenservice anzubieten:

5. Intelligente Berichterstellung und Dokumentenverwaltung

Generative KI-Tools können:

• Berichte schreiben mit Echtzeit-ERP-Daten.
• Lange Dokumente zusammenfassen, etwa Rechts- oder Compliance-Dokumente.
• Mitarbeitern helfen, E-Mails zu entwerfen oder Nachrichten zu formulieren.

Diese Funktionen reduzieren den Zeitaufwand für Schreiben und Lesen und verbessern gleichzeitig Klarheit und Genauigkeit.

6. Lieferkettenlogistik und Bestandsverwaltung

KI macht das Lieferkettenmanagement flexibler und vorhersehbarer:

• Sie prognostiziert Lagerbedarf und reduziert Lieferkettenunterbrechungen.
• Sie verfolgt Auftragsabwicklung und hilft, Lieferverzögerungen zu vermeiden.
• Sie erkennt Störungen frühzeitig und verschafft Zeit zum Handeln.

Zum Beispiel zeigt der Einsatz eines intelligenten ERP-Systems bei World Market, das auf Echtzeit-Lagerbestandstransparenz und intelligenter Auftragssteuerung basiert, wie KI-gesteuerte ERP-Lösungen die Lieferkette und das Bestandsmanagement optimieren können, indem sie Versandentfernungen reduzieren, Ship-from-Store- und BOPIS-Funktionen ermöglichen und eine schnellere, kosteneffizientere Auftragserfüllung sicherstellen.²

7. Geschäftsprozessautomatisierung

KI kann Routineaufgaben im täglichen Geschäftsleben automatisieren:

• RPA (Roboterprozessautomatisierung) übernimmt Dateneingabe und Dokumentenübertragung.
• NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) ermöglicht es Mitarbeitern, dem ERP-System Fragen in natürlicher Sprache zu stellen.
• KI kann bei Rechnungsverarbeitung, Dateiorganisation und Berichtserstellung helfen.

8. Vorausschauende Wartung

Mithilfe von Daten aus Sensoren oder digitalen Zwillingen kann KI:

• Vorhersagen, wann Maschinen gewartet werden müssen.
• Unerwartete Ausfälle verhindern.
• Reparaturkosten und Ausfallzeiten mit prädiktiven Analysen aus Echtzeit-Erkenntnissen reduzieren.

9. Sicherheit und Anomalieerkennung

KI-gestützte ERP-Systeme können Systeme überwachen, um:

• Ungewöhnliche Aktivitäten zu kennzeichnen (wie möglichen Betrug).
• Compliance-Teams frühzeitig zu alarmieren.
• Sensible Daten und Transaktionen zu schützen.

Dies ist besonders nützlich für Banken und Finanzunternehmen, kommt aber inzwischen allen Branchen mit großen Datenmengen zugute.

10. Beschaffung und geführter Einkauf

KI hilft Unternehmen, intelligenter einzukaufen:

• Sie findet Produkte oder Lieferanten, die festgelegte Regeln wie Budget oder Nachhaltigkeit erfüllen.
• Sie empfiehlt Anbieter auf der Grundlage früherer Bestellungen oder Leistungen.

Zum Beispiel schlägt die Ariba-Plattform von SAP Lieferanten vor, die ethische Beschaffungsstandards oder bestimmte Preisziele erfüllen.³

Praxisbeispiele von ERP-KI-Unternehmen

SAP Cloud ERP

SAP Cloud ERP ist eine Enterprise-Resource-Planning-Lösung, die als Software-as-a-Service (SaaS) bereitgestellt wird. Sie läuft auf der Cloud-Infrastruktur von SAP und bietet Echtzeitzugriff auf Daten und Anwendungen.

Die Plattform unterstützt Schlüsselfunktionen wie Finanzen, Beschaffung, Vertrieb, Fertigung und Personalwesen in einem einheitlichen System.

Pitney Bowes mit SAP

Pitney Bowes, ein globaler Anbieter von Versand- und Posttechnologie, migrierte von einem veralteten On-Premise-ERP-System zu SAP S/4HANA Cloud.

Durch die Integration der Lösung mit SAP Sales Cloud und anderen Anwendungen über die SAP Business Technology Platform standardisierte das Unternehmen Prozesse, vereinfachte seine IT-Landschaft und verbesserte die betriebliche Effizienz.

Die neue Cloud-Umgebung ermöglichte automatisierte Order-to-Cash-Workflows, reduzierte die Systemkomplexität und unterstützte den Wandel des Unternehmens vom Verkauf eigenständiger Produkte hin zur Bereitstellung integrierter Servicelösungen.⁴

Oracle Enterprise Resource Planning

Oracle ERP ist eine cloudbasierte Software-Suite, die zentrale Geschäftsprozesse wie Finanzen, Beschaffung und Projektmanagement auf einer einzigen Plattform integriert und automatisiert.

• Finanzmanagement: Verwaltet Buchhaltung und Finanzoperationen, einschließlich Hauptbuch, Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, Cashmanagement und Finanzberichterstattung. Es bietet Echtzeiteinblicke in die finanzielle Leistung und unterstützt Prognosen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Projektmanagement: Ermöglicht Unternehmen, Projekte von Anfang bis Ende zu planen, auszuführen und zu überwachen. Es verbindet Projektaufgaben, Budgets und Ressourcen und bietet Einblick in die finanzielle Performance und den Fortschritt von Projekten.
• Beschaffung: Automatisiert den Source-to-Pay-Prozess und hilft Unternehmen, Lieferantenbeziehungen und Einkaufsaktivitäten zu verwalten und Ausgaben zu kontrollieren. Zudem nutzt es Analytik und maschinelles Lernen, um die Lieferantenauswahl und die Einhaltung von Einkaufsrichtlinien zu verbessern.
• Risikomanagement und Compliance: Hilft Unternehmen, Risiken zu erkennen, Benutzeraktivitäten zu überwachen und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Automatisierte Kontrollen, Audit-Tools und Sicherheitsfunktionen tragen zum Schutz von Finanzdaten bei und reduzieren Betrug oder Richtlinienverstöße.
• Enterprise Performance Management (EPM): Unterstützt strategische Planung, Budgetierung, Prognosen und Finanzkonsolidierung. Es hilft Unternehmen, die Rentabilität zu verstehen, operative und finanzielle Pläne aufeinander abzustimmen und die langfristige Geschäftsleistung zu verbessern.
• ERP-Analytik: Dashboards, Berichte und Datenvisualisierungen zur Analyse von Finanz-, Beschaffungs- und Projektdaten. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, wichtige Leistungskennzahlen zu verfolgen und Kosten zu kontrollieren.

Abbildung 1: Oracle ERP-KI-Projektmanagement-Dashboard

Quelle: Oracle⁵

Microsoft Dynamics 365: Agentisches CRM und ERP

Microsoft Dynamics integriert KI-Agenten und Copilot-Funktionen in seine CRM- und ERP-Systeme, um Geschäftsentscheidungen, Workflows und Abläufe zu automatisieren. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• KI-Agenten für autonome Workflows: KI-Agenten überwachen Geschäftsdaten, analysieren den Kontext und führen Aufgaben automatisch aus, z. B. die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Prognose des Cashflows oder die Optimierung von Lieferkettenabläufen.
• Einheitliche CRM- und ERP-Plattform: Verbindet Frontoffice-CRM-Funktionen (Vertrieb, Marketing, Service) mit Backoffice-ERP-Funktionen (Finanzen, Betrieb, Lieferkette), sodass Teams mit gemeinsam genutzten Daten arbeiten und abteilungsübergreifend zusammenarbeiten können.
• Echtzeitdaten und -analysen: Bietet Echtzeit-Dashboards und Analysen, die Unternehmen helfen, die Leistung zu überwachen, KPIs zu verfolgen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
• Workflow-Automatisierung und Prozessoptimierung: Automatisiert repetitive oder komplexe Prozesse wie Terminplanung, Ausgabenverfolgung, Service-Workflows und Bestellverwaltung, reduziert manuelle Arbeit und verbessert die betriebliche Effizienz.
• Integration mit dem Microsoft-Ökosystem: Integriert sich mit Azure, Microsoft 365, Power Platform und Copilot und ermöglicht Automatisierung, Interaktionen in natürlicher Sprache und benutzerdefinierte Workflows über Unternehmenssysteme hinweg.

Abbildung 2: Dynamics 365-Dashboard für den Kontenabstimmungs-Agenten mit Copilot-Automatisierungsfunktionen

Quelle: Microsoft⁶

Auswahl KI-fähiger ERP-Systeme, die zum Tagesgeschäft passen

Machine-Learning-Funktionen sind nicht das wichtigste Kriterium bei der ERP-Auswahl. Unternehmen sollten ERP-Systeme danach auswählen, wie sie ihnen im täglichen Geschäftsbetrieb nützen. Die folgenden Faktoren sind jedoch wichtig, um sicherzustellen, dass das ERP-System im Hinblick auf maschinelles Lernen zukunftssicher ist:

Effektives Datenmanagement

Unternehmen haben selten die Möglichkeit, ihre ERP-Systeme zu modernisieren, da es sich um kritische Produktionssysteme handelt, die tief in die Betriebsabläufe der Unternehmen integriert sind. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass ein neues ERP-System flexibel genug ist, um Unternehmensdaten in granularem Detailgrad zu speichern und bereitzustellen, passend zu seinen Abläufen.

Solange Daten leicht zugänglich sind, können Unternehmen die maschinellen Lernkomponenten ihres ERP-Systems oder anderer Software nutzen, um Machine-Learning-Modelle zur Lösung ihrer betrieblichen Probleme zu erstellen.

Agentische Governance

Agenten, die eigenständig handeln, werfen eine neue Frage auf: Wie hält man sie in Grenzen? Das Risiko ist konkret. Gartner erwartet, dass bis Ende 2027 mehr als 40 % der agentischen KI-Projekte abgebrochen werden, und verweist auf steigende Kosten, unklaren Nutzen und schwache Risikokontrollen. Eine separate Erhebung beziffert den Anteil der Unternehmen mit einem ausgereiften KI-Governance-Modell auf 21 %.⁷

Anbieter reagierten mit Kontrollebenen:

• SAP kündigte einen KI Agent Hub an, einen zentralen Ort, an dem Regeln festgelegt werden, welche Agenten ausgeführt werden dürfen und auf welche Daten sie zugreifen dürfen.⁸ SAP ließ seine Agentenplattform nach ISO/IEC 42001 zertifizieren, dem Managementstandard für KI-Systeme.
• Forrester erwartet, dass etwa die Hälfte der ERP-Anbieter im Jahr 2026 autonome Governance-Funktionen wie Audit-Trails und die Durchsetzung von Richtlinien hinzufügen wird.

Einfache Integration

Kein einzelner Anbieter kann jede benötigte Machine-Learning-Fähigkeit liefern, da maschinelles Lernen alle Bereiche des Betriebs berührt. Ein ERP-System sollte sich daher problemlos mit Drittanbietern integrieren lassen. Ideale ERP-Software sollte sich leicht mit 3rd-Party-Anbietern integrieren lassen.

Agentisches ERP: von Copiloten zu autonomen Agenten

Assistenten, die Fragen beantworteten, wichen Agenten, die handeln. Gartner prognostiziert, dass agentische KI bis 2028 mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen treffen wird und dass 33 % der Unternehmenssoftware agentische KI enthalten werden.⁷

Auch die Trends im ERP-Bereich werden von diesem Wandel geprägt. Ein Agent liest Geschäftsdaten, entscheidet über den nächsten Schritt und führt ihn im ERP-System aus, wobei er bei risikoreichen Aktionen auf menschliche Genehmigung wartet.

Die großen Anbieter zogen mit:

• SAP stellte Joule Studio bereit und liefert jetzt mehr als 50 Domänenassistenten, die über 200 Agenten in den Bereichen Finanzen, Beschaffung und Lieferkette koordinieren.⁹
• Oracle stellte Fusion Agentic Applications vor, mit Agenten, die innerhalb eines Geschäftsprozesses agieren statt in einem separaten Chat-Fenster.¹⁰
• Microsoft hat Dynamics 365 agentische Funktionen hinzugefügt, darunter automatisierte Lagerkommissionierung und Bestandsneuverteilung.¹¹

Gemeinsame Standards lassen Agenten systemübergreifend arbeiten

Zwei Protokolle prägen, wie ERP-Agenten sich verbinden:

• Das Model Context Protocol (MCP) gibt Agenten eine gemeinsame Möglichkeit, auf Tools und Daten zuzugreifen
• Das Agent-to-Agent-Protokoll (A2A) ermöglicht es Agenten verschiedener Anbieter, Arbeit aneinander zu übergeben.

Weitere Informationen finden Sie im Agenten-Kommunikationsprotokoll.

Das Ergebnis sind anbieterübergreifende Workflows. SAP und Microsoft verknüpften Joule und Microsoft 365 Copilot, sodass die beiden Schritte gemeinsam über beide Systeme hinweg ausführen können.¹² Ein ERP-Agent beginnt, über die Grenzen einer einzelnen Suite hinauszureichen.

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Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Top 10 ERP-KI-Anwendungsfälle & Fallstudien}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/erp-ai}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 31. Juli 2026}
}

Änderungsprotokoll

7 Aktualisierungen

1. 202612. Mär

   Das PairSoft-Beispiel wurde aus dem Abschnitt „Finanz- und Buchhaltungs-KI“ entfernt.

2. 6. Mär

   Der Abschnitt „Fallstudien“ wurde durch „Praxisbeispiele von ERP-KI-Unternehmen“ ersetzt.

3. 202520. Nov

   Ein reales Beispiel wurde dem Abschnitt „Nachfrageprognose“ hinzugefügt.

4. 2. Jul

   „Accessed 16 May 2024“ aus dem ersten Absatz entfernt.

5. 17. Mär

   PairSoft zum Abschnitt ERP AI Anwendungsfälle & Fallstudien hinzugefügt.

6. 10. Feb

   Ein neuer Fallstudienabschnitt, „SAP AI-Integration in SCM“, wurde zum Abschnitt „Fallstudien“ hinzugefügt.

7. 202415. Mai

   Aktualisiert den Abschnitt „Finanzen/Buchhaltung“ mit neuen Unterabschnitten und externen Links.

Referenzlinks

1.

https://cdn.featuredcustomers.com/CustomerCaseStudy.document/ADK_En_final.pdf

2.

World Market | IBM

IBM

3.

Sustainability and Ethical Sourcing in Procurement - SAP Community

4.

Pitney Bowes: Gaining efficiency, insights, and agility with a swift migration to the cloud

5.

Oracle Fusion Cloud Project Management | Oracle

6.

Agentic ERP Software Solutions | Microsoft Dynamics 365

7.

Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027

Gartner

8.

Introducing SAP Business AI Platform

9.

Getting to Know Joule Agents

10.

Oracle Introduces Fusion Agentic Applications

11.

Microsoft Dynamics 365 2026 release wave 1 plan | Microsoft Learn

12.

Joule, Joule and Microsoft 365 Copilot

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Industrieanalystin

Folgen auf

Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und ist als Industrieanalystin bei AIMultiple tätig. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachkenntnissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Answer-Engine-Optimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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