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Prozessautomatisierung per Algorithmus

KI und ERP als dynamisches Duo

Künstliche Intelligenz kann keine Wunderdinge bewirken. Sie kann aber helfen, Prozesse zu automatisieren. Das macht sie für ERP-Systeme besonders wertvoll. Der Anfang für ein erfolgreiches Zusammenspiel von KI und ERP ist bereits gemacht.

 (Bild: ©zapp2Photo / gettyimages.com)

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Im Gegensatz zur Ansicht vieler Marketing-Abteilungen ist Künstliche Intelligenz kein umfassendes Allheilmittel zur Lösung aller Probleme. Sie ist aber ein hervorragendes Mittel zur weiteren Automatisierung von Prozessen. Das macht sie zur idealen Technologie für ERP-Systeme, denn deren Kernaufgabe ist nichts anderes, als durch Automatisierung die Effektivität und Effizienz im Unternehmen zu steigern. Die – meist knappen – Ressourcen der Unternehmen können dadurch Aufgaben erledigen, die einen echten Mehrwert erzielen. Das macht Enterprise Resource Planning und Künstliche Intelligenz zu einem dynamischen Duo. Werden ERP-Systeme um KI-Technologien wie Natural Language Processing oder Machine Learning erweitert, können sie Unternehmensprozesse intelligenter und damit noch umfangreicher und noch besser automatisieren.

Via Sprach- und Texteingabe

Erste Ansätze davon sind bereits in die Realität umgesetzt. So haben erste ERP-Anbieter ihre Systeme mit KI-Chatbots ausgestattet, die es ermöglichen, via Sprach- und Texteingabe mit der Software zu interagieren. Die Nutzer können sich Auskünfte vom ERP-System holen oder unkompliziertere Transaktionen durchführen, indem sie einfach mit ihm sprechen oder sich per Textchat mit ihm austauschen. Die Integration der Bots in populäre Kommunikationstools ermöglicht es dabei sogar, das direkt über Skype, Skype for Business oder den Facebook Messenger zu tun. Gelegenheitsnutzer können dadurch unkompliziert beispielsweise einen Urlaubsantrag stellen oder nach einem bestimmten Posten in der Unternehmenssoftware suchen. Mit der Systematik der ERP-Lösung müssen sie sich dafür kaum noch auseinandersetzen. Die Kommunikation per Sprache erlaubt es zudem, in Situationen ohne Zugang zu einer Tastatur mit dem ERP-System 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 technische Daten abzufragen oder ausgeführte Arbeiten zurückzumelden. ERP-Chatbots erhöhen die Automatisierung aber nicht nur nach innen, sondern auch nach außen hin. Bei Anrufen von Kunden im Call Center eines Unternehmens können die Bots einfache Fragen ohne menschliches Zutun beantworten, etwa Fragen nach Öffnungszeiten oder der voraussichtlichen Ankunftszeit eines Technikers. Zudem ermöglichen sie hilfreiche Self Services, mit denen Endkunden einfache Routineaufgaben, wie etwa das Verschieben eines Termins über das Internet, einfach selbst erledigen können. Damit sparen KI-Chatbots Unternehmen nicht nur Zeit und Geld. Sie sind zusätzlich auch ein wirkungsvolles Instrument gegen den notorischen Fachkräftemangel.

Instandhaltung optimieren

Künftig wird Künstliche Intelligenz aber noch auf vielen weiteren ERP-Gebieten zum Einsatz kommen. Dazu zählen beispielsweise Instandhaltung und Wartung. Vor allem in Branchen wie der Fertigungsindustrie und der Energieversorgung, die es mit zahlreichen Maschinen und Anlagen zu tun haben, kann KI eine wertvolle Hilfe sein. Im Moment werden viele dieser Maschinen und Anlagen mit Sensoren ausgestattet, die IoT-Daten generieren. Dadurch entsteht ein Informationspool, der sich mithilfe von KI automatisiert auswerten lässt. Machine-Learning-Algorithmen, die aus IoT-Vergangenheitsdaten lernen, ermöglichen eine prädiktive Instandhaltung. Hat beispielsweise eine hohe Temperatur in einem bestimmten Maschinenteil in der Vergangenheit zu Wartungsarbeiten geführt, kann eine KI diese Erfahrung dazu nutzen, beim Erreichen dieser Temperatur automatisch einen Arbeitsauftrag in der Unternehmenssoftware auszulösen und Techniker zur Behebung des Problems zu entsenden. Durch zusätzliche KI-Funktionen lässt sich dabei auch die Einsatzplanung für die Techniker optimieren. Beispielsweise kann die Software die Mitarbeiterplanung mittels KI-unterstützter Einsatzoptimierung entsprechend der verfügbaren Ausrüstung an unterschiedlichen Standorten unterstützen. Mit ihren Lernalgorithmen kann Künstliche Intelligenz in ERP-Systemen darüber hinaus Entscheidungen weiter automatisieren. Derzeit werden einfache Entscheidungen wie etwa die Genehmigung von Reisekosten noch mit Code- und Rules-Engines anhand von Geschäftsregeln halbautomatisiert. Diese Regeln sind jedoch sowohl hinsichtlich Komplexität als auch Dynamik durch die Veränderung im Laufe der Zeit begrenzt. Deshalb werden künftig stattdessen Machine-Learning-Algorithmen über die historischen Daten ausgeführt, die die Verhaltensmuster der Entscheider erkennen. Damit können sie die Genehmigungen auf effektivere und effizientere Weise automatisieren und die Entscheider gewinnen Freiraum für wichtigere Aufgaben.

Oberflächen wie bei Netflix

Ein weiteres Beispiel für das Zusammenwirken von KI und ERP ist die Personalisierung der Oberflächen. Von Online-Shops wie Amazon und Streamingdiensten wie Netflix sind es die Nutzer inzwischen gewohnt, Angebote zu sehen, die auf ihre Interessen zugeschnitten sind. Ähnliches können sie in ihrer Rolle als Mitarbeiter künftig auch von ihrer Business-Software erwarten. Sie müssen relevante Informationen dann nicht länger mühsam zusammenklicken, sondern bekommen sie idealerweise gleich auf ihrem Startbildschirm präsentiert. Mit definierten 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 – wirklich individuelle Oberflächen auszuspielen.


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