Generative KI in ERP-Systemen: 10 Anwendungsfälle & Vorteile
Enterprise Resource Planning (ERP)-Software hilft Unternehmen, Arbeitsabläufe über Finanzen und Betrieb hinweg zu integrieren. Generative KI hat, zusammen mit Technologien wie RPA, das Potenzial, ERP-Prozesse zu verbessern.
Was sind die Anwendungsfälle von generativer KI in ERP-Systemen?
1- Finanzplanung & Automatisierung
Der finanzielle Einsatz generativer KI in ERP-Systemen kann die Automatisierung des gesamten Procure-to-Pay-Zyklus umfassen, wie zum Beispiel den Kreditorenprozess.
Ein weiteres wichtiges Element für ERP-Systeme ist die Finanzplanung. Fortschrittliche generative KI-Modelle sind in der Lage, potenzielle Finanzmodelle oder Prognosen auf der Grundlage unterschiedlicher Geschäftsbedingungen oder Strategien zu erstellen, was einen guten Beitrag zur Finanzplanung von Unternehmen leisten kann. Außerdem kann sie zur Verbesserung der Betrugserkennung eingesetzt werden.
2- Datenerweiterung und -anreicherung
Generative KI-Tools entwickeln sich zunehmend in ihren Datenanalysefähigkeiten weiter. Beispielsweise verfügt ChatGPT über ein neues Code Interpreter-Plugin für Datenanalyse und Visualisierung. Konkret können sie zur ERP-Datenanalyse und zum Datenschutz beitragen durch:
- Synthetische Datengenerierung: Schließen von Datenlücken oder Erstellen synthetischer Datensätze aus tatsächlichen Geschäftsdaten und Kundendaten für verbesserte Analysen, insbesondere wenn tatsächliche Daten knapp oder sensibel sein könnten.
- Datenbereinigung: Vorhersagen und Korrigieren von Dateneingabefehlern basierend auf Mustern in den Daten.
3- Bedarfsprognose
Generative KI-Modelle können Produkt- oder Dienstleistungsnachfragen vorhersagen, indem sie potenzielle Zukunftsszenarien auf der Grundlage historischer Daten und Markttrends generieren.
4- Vorausschauende Wartung
Der Einsatz generativer Modelle zur Vorhersage, wann Teile oder Geräte ausfallen könnten, durch die Simulation verschiedener Betriebsbedingungen, kann die Vorhersage potenzieller Probleme ermöglichen, die in Geschäftsprozessen auftreten können, bevor sie entstehen.
5- Szenarioplanung & Simulation
Generative KI-Modelle sind in der Lage, bei korrekter Eingabeaufforderung und entsprechendem Kontext verschiedene Szenarien zu erstellen. Durch die Nutzung dieses 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 verwendet werden, um benutzerdefinierte Benutzeroberflächen oder Erfahrungen basierend auf individuellem Benutzerverhalten, Rollen oder Präferenzen innerhalb des ERP-Systems zu generieren.
Diese Tools können auch in Marketing- und Vertriebsprozesse integriert werden, um die Kundenerfahrung zu verbessern, etwa durch die Personalisierung von Inhalten für bestimmte Zielgruppen.
7- Automatisierte Berichtserstellung
Die Erstellung detaillierter, kohärenter und benutzerdefinierter 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 Verstehen von natürlichsprachlichen Anfragen der Benutzer sind KI-Chatbots und Sprachassistenten besonders vielversprechende generative KI-Technologien zur Vereinfachung von Benutzerinteraktionen innerhalb von ERP-Systemen.
9- Lieferkettenoptimierung
Generative KI hilft Supply-Chain-Management-Teams, „Was-wäre-wenn“-Situationen zu testen, sodass 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 festgelegter Kriterien oder von Kundenfeedback helfen.
Praxisbeispiele für generative KI im ERP
Microsoft Dynamics 365 Customer Experience
Microsoft Dynamics 365 Customer Experience erweitert seine KI-Fähigkeiten durch die Integration von Workforce-Engagement-Management-Funktionen in Dynamics 365 Contact Center und Customer Service.1
- Workforce Engagement Management: Bettet WEM-Funktionen in Dynamics 365 Contact Center- und Customer Service-Arbeitsabläufe ein.
- KI-Agenten-Unterstützung: Fügt KI-Agenten hinzu, die Vorgesetzte mit Analysen, Echtzeit-Anleitung und operativer Intelligenz unterstützen.
- Echtzeit-Wallboards: Ermöglichen es Vorgesetzten, Contact-Center-Kennzahlen zu überwachen und Veränderungen in der Serviceleistung zu verfolgen.
- Autonome Agenten: Führt Agenten für Kundenabsicht, Wissensmanagement, Qualitätsbewertung und Fallmanagement ein.
- Unterstützung für Vorgesetzte: Der Quality Assurance Agent unterstützt bei Echtzeit-Überprüfung, Coaching, bewerteten 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.
- Vereinheitlichte CX-Operationen: Hilft, die Komplexität zu reduzieren, indem Daten, menschliche Agenten und KI-Agenten innerhalb von Dynamics 365 verbunden werden.
AMD GenAI Supply Chain Troubleshooter
AMD hat einen auf generativer KI basierenden Supply Chain Troubleshooter auf der SAP Business Technology Platform entwickelt, um Supply-Chain-Spezialisten bei der schnelleren Analyse von Verkaufsauftragsproblemen zu unterstützen.2
- Supply-Chain-Problemlösung: Hilft Spezialisten bei der Untersuchung von Verkaufsauftragsproblemen wie Zuordnungs-, Liefer-, Bestell- und Verfügbarkeitsprüfungen.
- Generativer KI-Assistent: Ermöglicht es Benutzern, 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 Supply-Chain-Daten des Unternehmens aus SAP S/4HANA, um präzise Analysen und Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Die Ergebnisse sind:
- Reduzierung des manuellen Aufwands: Reduziert den manuellen Aufwand für die Auftragsbearbeitung um geschätzte 90%.
- Schnellere Reaktionszeiten: Verkürzt 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.
- Produktivitätssteigerung: Voraussichtliche Einsparung von etwa 3.120 Stunden an Spezialisten-Produktivität pro Jahr.
SA Power Networks KI-gestütztes Infrastruktur- und HR-Management
SA Power Networks nutzt SAP Business KI, SAP Business Technology Platform und SAP SuccessFactors HCM, um Anlagenverwaltung, Außendiensteinsätze und HR-Prozesse zu verbessern. Das Unternehmen setzt KI ein, um Außendienstteams einen schnelleren Zugriff auf Infrastrukturinformationen zu ermöglichen, manuelle Inspektionsarbeiten zu reduzieren und Mitarbeiterservices benutzerfreundlicher zu gestalten.3
- KI-gestützter Außendienst: Bietet Technikern schnellen Zugriff auf Handbücher, Diagramme, Standortdetails und Sicherheitsinformationen durch natürlichsprachliche Anfragen.
- Dokumenten-Grounding: Nutzt SAP BTP, um kontextbezogene Antworten aus hochgeladenen Handbüchern und technischen Dokumenten zu liefern.
- Optimierung von Anlageninspektionen: 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.
- Außendienst-Datenzugriff: Bietet bis zu 50 Jahre Anlagenhistorie für Außendienstmitarbeiter.
- HR-Prozessverbesserung: Nutzt Joule und SAP SuccessFactors HCM, um Mitarbeitern zu helfen, Antworten aus komplexen HR-Dokumenten zu finden.
- Mitarbeiterproduktivität: Reduziert wiederkehrende HR-Anfragen und hilft Mitarbeitern, Leistungsziele mit eingebetteter KI zu erstellen und zu verfeinern.
- Sicherheitsauswirkungen: Unterstützt sicherere Außendienstarbeit, indem Teams schnelleren Zugriff auf die richtigen Informationen erhalten und gefährliche manuelle Aufgaben reduziert werden.
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 Finanzeinblicke in Echtzeit zu liefern.4
- KI-gestützte Buchhaltungsautomatisierung: Automatisiert Aufgaben wie Abstimmung, Transaktionskategorisierung, Journalbuchungen und Fehlererkennung mittels Machine Learning.
- Hauptbuch und Finanzmanagement: Verfolgt alle Finanztransaktionen mit automatisierten Prüfpfaden, Echtzeit-Buchung und anpassbaren Workflows.
- Multi-Entity- und Multi-Währungs-Unterstützung: Verwaltet mehrere Tochtergesellschaften, Währungen und Intercompany-Transaktionen mit automatisierter Konsolidierung und Berichterstattung.
- Automatisierte Abstimmung und Anomalieerkennung: Gleicht Banktransaktionen automatisch ab und kennzeichnet potenzielle Fehler oder Betrugsfälle.
- 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 Finanzoperationen verwalten, wie etwa Unternehmen mit mehreren Einheiten, Standorten und Intercompany-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: Konzipiert für die Verwaltung mehrerer Tochtergesellschaften, Standorte und Intercompany-Transaktionen innerhalb einer einzigen Plattform.
- Finanzielle Transparenz in Echtzeit: Verarbeitet Finanzaktivitäten kontinuierlich, sodass Teams die Leistung überwachen können, ohne auf Monatsabschlusszyklen warten zu müssen.
- Automatisierte Konsolidierung und Berichterstattung: Konsolidiert Finanzdaten über alle Einheiten hinweg, um eine kontinuierlich aktualisierte Finanzübersicht zu gewährleisten.
- Schnellerer Abschluss und Prognose: Durch die Verkürzung 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 fortschrittliche Fertigungsfunktionen wie mehrstufige Stücklisten (BOM), Produktionsrouting, Qualitätskontrolle und Auslagerung und ermöglicht gleichzeitig eine effiziente Ressourcenzuweisung durch Arbeitsaufträge, Schichtplanung und Materialbedarfsplanung (MRP).
Darüber hinaus integriert sich SynProERP mit Zoho-Anwendungen und Drittanbieter-Tools, was Teams die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erleichtert und die operative Transparenz und Effizienz verbessert.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 erzeugt synthetische Datensätze, die vorhandene Daten ergänzen, und ermöglicht so bessere Tests, Modellierungen und Erkenntnisse, insbesondere wenn reale Daten knapp oder vertraulich sein könnten.
- 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 die Erstellung von Inhalten, die Berichtserstellung oder die prädiktive Analyse können mit generativer KI automatisiert werden, was den manuellen Aufwand und das Potenzial für menschliche Fehler reduziert.
- Personalisierung: Generative KI kann Schnittstellen, Empfehlungen oder Inhalte an einzelne Benutzer oder Abteilungen anpassen, was zu einer maßgeschneiderten und effizienteren Benutzererfahrung in den Geschäftsanwendungen führt.
- Bessere Bedarfsprognose: Generative Modelle stellen durch die genaue Vorhersage von Produkt- oder Dienstleistungsnachfragen durch die Generierung potenzieller Zukunftsszenarien auf der Grundlage historischer Daten und Markttrends eine optimierte Bestandsverwaltung und Ressourcenzuweisung sicher.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenZukunft der generativen KI in Unternehmensanwendungen
SAP, das mit NVIDIA an der Integration generativer KI in ERP-Systeme arbeitet,8 prognostiziert, dass ERP zu einem intelligenten Assistenten wird, der zeitnahe Einblicke bietet, von Benutzern lernt und Teams hilft, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen.9
Mehr menschliche Interaktion
ERP-Systeme haben traditionell verlangt, dass sich Benutzer an sie anpassen. Mitarbeiter werden in der Lage sein, mit ERP-Systemen in einfacher Sprache zu kommunizieren, 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 Benutzers anzupassen.
Bessere Prognosen für reale Probleme
Mithilfe generativer KI werden ERP-Systeme in der Lage sein, riesige Datensätze zu analysieren und Muster effektiver zu erkennen. Geschäftsanalysten erhalten Zugang zu leistungsstarken Tools, die früher technischem Fachwissen vorbehalten waren.
Automatisierung, die von Ihnen lernt
Während Automatisierung bereits hilft, sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren, werden zukünftige ERP-Systeme noch weiter gehen. Sie werden lernen, wie Benutzer arbeiten, sich an Korrekturen anpassen und intelligentere Vorschläge machen.
Ein System, dem Sie vertrauen können
KI wird auch dazu beitragen, ERP-Systeme sicherer zu machen. Kontinuierliche Überwachung wird seltsames Verhalten erkennen, potenzielle Bedrohungen kennzeichnen und Benutzer alarmieren. Anbieter müssen KI unter Berücksichtigung von Ethik, Datenschutz und Sicherheit entwickeln, damit Benutzer sich ohne Bedenken darauf verlassen können.
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author = {Dilmegani, Cem},
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 26. Juni 2026}
}Referenzlinks
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