Generative KI-ERP-Systeme: 10 Anwendungsfälle & Vorteile
Enterprise-Resource-Planning (ERP)-Software hilft Unternehmen, Arbeitsabläufe über Finanzen und Betrieb hinweg zu integrieren. Generative KI hat neben Technologien wie RPA das Potenzial, ERP-Prozesse zu verbessern.
Was sind die Anwendungsfälle von generativen KI-ERP-Systemen?
1- Finanzplanung & Automatisierung
Der finanzielle Einsatz von generativer KI in ERP-Systemen kann die Automatisierung des gesamten Beschaffungs-bis-Zahlungs-Zyklus sowie Prozesse wie die Kreditorenbuchhaltung umfassen.
Ein weiteres wichtiges Element für ERP-Systeme ist die Finanzplanung. Fortschrittliche generative KI-Modelle sind in der Lage, potenzielle Finanzmodelle oder Prognosen basierend auf unterschiedlichen Geschäftsbedingungen oder Strategien zu generieren, was ein wertvoller Beitrag zur finanziellen Unternehmensplanung sein kann. Zudem kann sie zur Verbesserung der Betrugserkennung eingesetzt werden.
2- Datenerweiterung und -verbesserung
Generative KI-Tools entwickeln sich zunehmend in ihren Datenanalysefähigkeiten weiter. Beispielsweise verfügt ChatGPT über ein neues Code-Interpreter-Plugin zur Datenanalyse und -visualisierung. Konkret können sie wie folgt zur ERP-Datenanalyse und zum Schutz beitragen:
- Synthetische Daten-Generierung: Schließen von Lücken oder Erstellen synthetischer Datensätze aus tatsächlichen Geschäftsdaten und Kundendaten für verbesserte Analysen, insbesondere wenn echte Daten knapp oder sensibel sein könnten.
- Datenbereinigung: Vorhersage und Korrektur von Dateneingabefehlern basierend auf Mustern in den Daten.
3- Bedarfsprognose
Generative KI-Modelle können Produkt- oder Dienstleistungsnachfragen vorhersagen, indem sie potenzielle Zukunftsszenarien basierend auf historischen Daten und Markttrends generieren.
4- Vorausschauende Wartung
Der Einsatz generativer Modelle zur Vorhersage, wann Teile oder Geräte ausfallen könnten, indem verschiedene Betriebsbedingungen simuliert werden, kann die Prognose potenzieller Probleme ermöglichen, die in Geschäftsprozessen auftreten können, bevor sie entstehen.
5- Szenarioplanung & Simulation
Generative KI-Modelle sind in der Lage, verschiedene Szenarien zu erstellen, wenn sie die richtige Eingabeaufforderung und den richtigen Kontext erhalten. Durch die Nutzung ihres Potenzials für Szenarioplanung und -simulation können Unternehmen „Was-wäre-wenn“-Szenarien für die Geschäftsstrategieplanung erstellen, um potenzielle Herausforderungen oder Chancen vorherzusehen.
6- Anpassung und Personalisierung
Generative KI-Tools können genutzt werden, um personalisierte Benutzeroberflächen oder -erfahrungen basierend auf individuellem Nutzerverhalten, Rollen oder Präferenzen innerhalb des ERP-Systems zu generieren.
Diese Tools können auch in Marketing- und Vertriebsabläufe integriert werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern, etwa durch die Personalisierung von Inhalten für bestimmte Zielgruppen.
7- Automatisierte Berichterstellung
Die Erstellung detaillierter, kohärenter und individuell angepasster Berichte für verschiedene Abteilungen, Stakeholder oder Zwecke ohne menschliches Eingreifen ist ein wichtiger Beitrag, den generative KI in das ERP einbringen kann.
8- Verbesserte Benutzerunterstützung
Durch das Verständnis von natürlichsprachlichen Anfragen der Nutzer sind KI-Chatbots und Sprachassistenten besonders vielversprechende generative KI-Technologien zur Vereinfachung von Benutzerinteraktionen innerhalb von ERP-Systemen.
9- Lieferkettenoptimierung
Generative KI hilft Lieferkettenmanagement-Teams, „Was-wäre-wenn“-Situationen zu testen, damit sie auf Veränderungen wie Verzögerungen, Engpässe oder Nachfragespitzen vorbereitet sind.
10- Produktdesign und -entwicklung
In Fertigungsmodulen könnte generative KI bei der Generierung neuer Produktdesigns auf der Grundlage spezifischer Kriterien oder von Kundenfeedback helfen.
Praxisbeispiele für generative KI im ERP
Microsoft Dynamics 365 Customer Experience
Microsoft Dynamics 365 Customer Experience erweitert seine KI-Funktionen durch das Hinzufügen von Workforce-Engagement-Management-Funktionen zu Dynamics 365 Contact Center und Customer Service.1
- Workforce-Engagement-Management: Bettet WEM-Funktionen in die Workflows von Dynamics 365 Contact Center und Customer Service ein.
- KI-Agenten-Unterstützung: Fügt KI-Agenten hinzu, die Vorgesetzte mit Analysen, Echtzeitanleitung und operativer Intelligenz unterstützen.
- Echtzeit-Wallboards: Ermöglichen es Vorgesetzten, Contact-Center-Kennzahlen zu überwachen und Veränderungen der Serviceleistung zu verfolgen.
- Autonome Agenten: Führt Agenten für Customer Intent, Wissensmanagement, Qualitätsbewertung und Fallmanagement ein.
- Unterstützung für Vorgesetzte: Der Quality-Assurance-Agent unterstützt Echtzeit-Überprüfung, Coaching, bewertete Interaktionen, Compliance-Flags und Agenten-Nudges.
- Microsoft 365 Copilot-Integration: Fügt eingebettete Copilot-Funktionen, ein Customer-Service-Plugin für Copilot Cowork und den Service Agent in Microsoft 365 Copilot hinzu.
- Vereinheitlichter CX-Betrieb: Hilft, die Komplexität zu reduzieren, indem Daten, menschliche Agenten und KI-Agenten innerhalb von Dynamics 365 verbunden werden.
AMD GenAI Supply Chain Troubleshooter
AMD entwickelte einen Generative-KI-gestützten Supply Chain Troubleshooter auf der SAP Business Technology Platform, um Lieferkettenspezialisten bei der schnelleren Analyse von Kundenauftragsproblemen zu unterstützen.2
- Lösung von Lieferkettenproblemen: Hilft Spezialisten bei der Untersuchung von Kundenauftragsproblemen wie Allokations-, Liefer-, Bestell- und Verfügbarkeitsprüfungen.
- Generativer KI-Assistent: Ermöglicht es Nutzern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und schnelle Erklärungen, Empfehlungen und nächste Schritte zu erhalten.
- SAP BTP-Integration: Nutzt SAP Business Technology Platform, SAP KI Core, SAP KI Launchpad und eine SAP Cloud Application Programming Model-Anwendung.
- SAP S/4HANA-Anbindung: Bezieht Unternehmenslieferkettendaten aus SAP S/4HANA, um genaue Analysen und Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Die Ergebnisse sind:
- Reduzierung des manuellen Aufwands: Reduziert den manuellen Auftragsbearbeitungsaufwand um schätzungsweise 90 %.
- Schnellere Reaktionszeiten: Reduziert die Problemanalyse von etwa 20 Minuten auf rund 2 Minuten pro Anfrage.
- Operative Skalierung: Unterstützt die Analyse von mehr als 10.400 Aufträgen pro Jahr.
- Produktivitätssteigerungen: Erwartete Einsparung von etwa 3.120 Stunden Spezialistenproduktivität pro Jahr.
SA Power Networks KI-unterstütztes Infrastruktur- und Personalmanagement
SA Power Networks nutzt SAP Business KI, SAP Business Technology Platform und SAP SuccessFactors HCM zur Verbesserung von Anlagenverwaltung, Außendienst und HR-Prozessen. Das Unternehmen setzt KI ein, um Außendienstteams einen schnelleren Zugriff auf Infrastrukturinformationen zu ermöglichen, manuelle Inspektionsarbeiten zu reduzieren und Mitarbeiterdienste benutzerfreundlicher zu gestalten.3
- KI-unterstützter Außendienst: Bietet Technikern schnellen Zugriff auf Handbücher, Diagramme, Standortdetails und Sicherheitsinformationen durch natürlichsprachliche Abfragen.
- Dokumenten-Grounding: Nutzt SAP BTP, um kontextbezogene Antworten aus hochgeladenen Handbüchern und technischen Dokumenten zu liefern.
- Optimierung der Anlageninspektion: Wendet SAP Datasphere-Daten und KI-Modelle an, um Masten mit geringer Korrosionswahrscheinlichkeit zu identifizieren.
- Kosteneinsparungen: Spart mehr als 1 Million AUD pro Jahr durch die Reduzierung unnötiger Korrosionsinspektionen.
- Höhere Inspektionseffizienz: Erreicht eine Erfolgsquote von 99 % bei der Identifizierung von Masten, die wahrscheinlich nicht korrodieren.
- Felddatenzugriff: Bietet Außendienstmitarbeitern Zugriff auf bis zu 50 Jahre Anlagenhistorie.
- HR-Prozessverbesserung: Nutzt Joule und SAP SuccessFactors HCM, um Mitarbeitern zu helfen, Antworten aus komplexen HR-Dokumenten zu finden.
- Mitarbeiterproduktivität: Reduziert sich wiederholende HR-Anfragen und hilft Mitarbeitern, Leistungsziele mit eingebetteter KI zu erstellen und zu verfeinern.
- Sicherheitsauswirkungen: Unterstützt sicherere Feldarbeit, indem es Teams einen schnelleren Zugriff auf die richtigen Informationen ermöglicht und gefährliche manuelle Tätigkeiten reduziert.
DualEntry
DualEntry ist eine KI-native ERP- und Buchhaltungsplattform, die für Finanzteams entwickelt wurde. Sie kombiniert Kernbuchhaltungsfunktionen mit KI-gesteuerter Automatisierung, um manuelle Buchhaltungsaufgaben zu reduzieren und Echtzeit-Finanzanalysen zu liefern.4
- KI-gestützte Buchhaltungsautomatisierung: Automatisiert Aufgaben wie Abstimmung, Transaktionskategorisierung, Buchungssätze und Fehlererkennung mittels Machine Learning.
- Hauptbuch und Finanzmanagement: Verfolgt alle Finanztransaktionen mit automatisierten Prüfpfaden, Echtzeit-Buchung und anpassbaren Workflows.
- Multi-Entity- und Multiwährungsunterstützung: Verwaltet mehrere Tochtergesellschaften, Währungen und konzerninterne Transaktionen mit automatisierter Konsolidierung und Berichterstattung.
- Automatisierte Abstimmung und Anomalieerkennung: Gleicht Banktransaktionen automatisch ab und kennzeichnet potenzielle Fehler oder Betrug.
- KI-Dokumentenverarbeitung: Nutzt OCR und KI, um Informationen aus Finanzdokumenten zu extrahieren und automatisch Buchhaltungsdatensätze zu erstellen.
- Echtzeit-Analysen und Berichterstattung: Erstellt anpassbare Finanzberichte und Dashboards.
- Workflow-Automatisierung und Integrationen: Unterstützt anpassbare Finanz-Workflows und verbindet sich mit Tausenden von Bank- und Geschäftssystemen.
Flow (von LiveFlow)
Flow ist eine KI-native ERP-Plattform, die von LiveFlow für Unternehmen entwickelt wurde, die komplexe Finanzabläufe verwalten, wie etwa Unternehmen mit mehreren Einheiten, Standorten und konzerninternen Transaktionen.5
- Vereinheitlichte Buchhaltung und FP&A: Kombiniert Buchhaltungs-Hauptbuch und Finanzplanung und -analyse (FP&A) in einem System, um sowohl Berichts- als auch Prognose-Workflows zu unterstützen.
- Multi-Entity-Management: Entwickelt für die Verwaltung mehrerer Tochtergesellschaften, Standorte und konzerninterner Transaktionen innerhalb einer einzigen Plattform.
- Echtzeit-Finanztransparenz: Verarbeitet Finanzaktivitäten kontinuierlich, sodass Teams die Leistung überwachen können, ohne auf Monatsabschlusszyklen warten zu müssen.
- Automatisierte Konsolidierung und Berichterstattung: Konsolidiert Finanzdaten über Einheiten hinweg, um eine kontinuierlich aktualisierte Finanzübersicht zu erhalten.
- Schnellerer Abschluss und Prognose: Durch die Verringerung der Verzögerung zwischen Transaktionen und Berichterstattung hilft die Plattform Finanzteams, Bücher schneller abzuschließen und genauere Prognosen zu erstellen.
Zohos SynProERP
SynProERP ist ein Fertigungsmanagementsystem, das auf Zoho Creator aufbaut und Herstellern hilft, den gesamten Produktionslebenszyklus auf einer Plattform zu verwalten.
Das System unterstützt fortgeschrittene Fertigungsfunktionen wie mehrstufige Stücklisten (BOM), Produktionsrouting, Qualitätskontrolle und Outsourcing und ermöglicht gleichzeitig eine effiziente Ressourcenzuweisung durch Arbeitsaufträge, Schichtplanung und Materialbedarfsplanung (MRP).
Darüber hinaus integriert sich SynProERP mit Zoho-Anwendungen und Drittanbieter-Tools, hilft Teams bei der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit und verbessert die operative Transparenz und Effizienz.6
Welche Vorteile bietet die Integration generativer KI in ERP-Systeme?
Unternehmen, die generative KI-Lösungen mit ihren SAP-Anwendungsdaten nutzen, verzeichnen eine stärkere Geschäftsleistung.7
- Verbesserte Datenanalyse: Generative KI ermöglicht durch die Erstellung synthetischer Datensätze, die vorhandene Daten ergänzen, bessere Tests, Modellierungen und Erkenntnisse, insbesondere wenn echte Daten spärlich oder vertraulich sein können.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Simulation verschiedener Geschäftsszenarien bietet generative KI Einblicke in potenzielle Ergebnisse und unterstützt Führungskräfte dabei, fundiertere und proaktivere Entscheidungen zu treffen.
- Verbesserte operative Effizienz durch intelligente Automatisierung: Aufgaben wie Inhaltserstellung, Berichtserstellung oder prädiktive Analyse können mit generativer KI automatisiert werden, wodurch der manuelle Aufwand und das Potenzial für menschliche Fehler reduziert werden.
- Personalisierung: Generative KI kann Benutzeroberflächen, Empfehlungen oder Inhalte auf einzelne Nutzer oder Abteilungen zuschneiden, was zu einer maßgeschneiderten und effizienteren Benutzererfahrung in den Geschäftsanwendungen führt.
- Bessere Bedarfsprognose: Generative Modelle sorgen durch die genaue Vorhersage von Produkt- oder Dienstleistungsnachfragen, indem sie potenzielle Zukunftsszenarien basierend auf historischen Daten und Markttrends generieren, für eine optimierte Bestandsverwaltung und Ressourcenzuweisung.
Zukunft der generativen KI in Unternehmensanwendungen
SAP, das mit NVIDIA zusammenarbeitet, um generative KI in ERP-Systeme zu integrieren,8 prognostiziert, dass ERP zu einem intelligenten Assistenten wird, der zeitnahe Einblicke bietet, von Nutzern lernt und Teams hilft, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen.9
Mehr menschliche Interaktion
ERP-Systeme haben traditionell von den Nutzern verlangt, sich an sie anzupassen. Mitarbeiter werden in der Lage sein, mit ERP-Systemen in einfacher Sprache zu kommunizieren, so als würden sie einem Kollegen eine Frage stellen oder eine Anweisung geben. Ob es das Filtern eines Berichts oder das Erstellen einer Zusammenfassung ist – Aufgaben werden einfacher und intuitiver.
Personalisierte Benutzererfahrungen
Generative KI wird es ERP-Systemen ermöglichen, Erfahrungen basierend auf der Rolle, dem Verhalten und den Präferenzen des Nutzers anzupassen.
Bessere Prognosen für reale Probleme
Mit Hilfe generativer KI werden ERP-Systeme in der Lage sein, große Datensätze zu analysieren und Muster effektiver zu erkennen. Geschäftsanalysten erhalten Zugang zu leistungsstarken Tools, die zuvor hinter technischem Fachwissen verschlossen waren.
Automatisierung, die von Ihnen lernt
Während die Automatisierung bereits dazu beiträgt, sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren, werden zukünftige ERP-Systeme noch weiter gehen. Sie werden lernen, wie Nutzer arbeiten, sich an Korrekturen anpassen und intelligentere Vorschläge machen.
Ein System, dem Sie vertrauen können
KI wird auch dazu beitragen, dass ERP-Systeme sicherer werden. Kontinuierliche Überwachung wird seltsames Verhalten erkennen, potenzielle Bedrohungen kennzeichnen und Nutzer alarmieren. Anbieter müssen KI unter Berücksichtigung von Ethik, Datenschutz und Sicherheit entwickeln, damit sich Nutzer ohne Sorgen darauf verlassen können.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenDiese Forschung zitieren
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}Referenzlinks
Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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