Der Einfluss von KI auf die Weiterentwicklung von ERP

Damir Harbas

ERP-Systeme haben sich über die Jahre stark weiterentwickelt und Themen, wie „Big Data“, „Internet of Things“ (IoT) und Industrie 4.0 finden Einzug in die Entwicklung und Nutzung von ERP-Systemen. Doch viele Entwickler von ERP-Systemen, wie SAP, Microsoft oder Oracle bereiten sich schon auf den nächsten Megatrend vor, der einen erheblichen Einfluss auf die Zukunft, nicht nur von ERP-Systemen, haben soll – die „künstliche Intelligenz“ (KI) [1]. Lernende neuronale Netzwerke sind somit in der Lage, selbständig Lösungen für bestimmte Probleme zu erarbeiten bzw. zu finden, die Menschen nur schwer ermitteln könnten [2]. Falls künstliche Intelligenzen schon jetzt selbständig Lösungen zu bestimmten Problemen erarbeiten können und Menschen einfachere Aufgaben abnehmen können, dann stellt sich die Frage, welchen Einfluss eine KI auf zukünftige ERP-Systeme haben wird. Dieser Beitrag zeigt auf, welchen Einfluss die KI auf die Weiterentwicklung von ERP-Systemen haben wird.

KI-Technologien 

Durch das maschinelle Lernen und Deep Learning werden ERP-Systeme zukünftig mit Hilfe einer großen Datenbasis in der Lage sein, den Kontext eines Anliegens zu verstehen und Wissen selbständig und konstant aufzubauen. Mit dem Wissen wird ein ERP-System in der Lage sein, vor allem einfachere Aufgaben zu übernehmen und Mitarbeiter von repetitiven und simplen Aufgaben zu entlasten.

KI werden schon in vielen Anwendungen genutzt und die ERP-Entwickler planen KI auch in ihre ERP-Lösungen zu integrieren. Die folgenden drei KI-Technologien können einen erheblichen Einfluss auf zukünftige ERP-Systeme haben: Cognitive und Intelligent Automation sowie Computer Vision [3].


Cognitive Automation

Cognititve Automation, oft auch Robotic Process Automation (RPA) genannt [4], konzentriert sich auf wissensbasierte Aufgaben, wie die Beantwortung von Kundenbetreuungsanfragen. Ein ERP-System, das mit dieser leistungsstarken Lösung ausgestattet ist, kann den Gedankenprozess eines menschlichen Mitarbeiters emulieren, um Entscheidungen zu treffen. Aufbauend auf dem Kunden-Support-Beispiel, kann die kognitive Automatisierung eine Routine für die Lösungsfindung bezüglich eines Problems einer Person aufbauen und dem Kunden Schritt-für-Schritt-Anweisungen bereitstellen [3]. Diese KI-Technologie beschränkt sich jedoch auf Routineaufgaben und Aufgaben, die vorhersehbar sind.


Intelligent Automation

Intelligent Automation geht einen Schritt weiter als Cognitive Automation und beschränkt sich nicht auf Routine- und vorhersehbare Aufgaben. Intelligent Automation ist in der Lage, spezielle Fälle zu behandeln und in unerwarteten Situationen zu handeln aufgrund der KI-Entwicklungen, auf die es sich stützt. Die natürliche Sprachverarbeitung ist eine der beliebtesten Implementierungen dieser Technologie. Dadurch müssen Anfragen und Abfragen nicht mit dieser Art von Automatisierung strukturiert werden, sondern Nutzer können mit dem System normal kommunizieren. Die Kosten und die Komplexität von Intelligent Automation verhindern, dass es die gleiche Traktion, wie andere Formen von KI bekommt [3].


Computer Vision

Computer Vision beschäftigt sich mit der automatischen Extraktion, Analyse und dem Verständnis von nützlichen Informationen aus einem einzigen Bild oder einer Folge von Bildern. Es geht um die Entwicklung einer theoretischen und algorithmischen Basis, um ein automatisches visuelles Verständnis zu erreichen [5]. Viele KI-Technologien konzentrieren sich auf textbasierte Input- und Back-End-Prozesse. Computer Vision will maschinelles Lernen und andere Funktionalitäten auf Bilder und Videos anwenden. Mustererkennung, Bildsortierung, visuelle Analysen und andere Möglichkeiten der Datenverarbeitung bieten erhebliches Potenzial für ERP-Systeme. Es lassen sich Trends mit Graphen und Diagrammen verfolgen und automatisch Mitarbeiter in Firmenfotos markieren [3].


Auswirkung der KI auf die ERP-Weiterentwicklung

KI ermöglicht es Unternehmen, ihr Betriebsmodell bestehend aus Geschäftsprozessen, Softwareanwendungen, Governance-Strukturen und Technologieinfrastrukturen weiter zu verbessern. KI-Lösungen werden Routineaufgaben übernehmen, die früher die Mitarbeiter erledigt haben, sodass operationale Kosten reduziert werden können. Dies kann dazu führen, dass die Fähigkeiten der Mitarbeiter sowie die Effizienz des Unternehmens allgemein erhöht werden durch die Verlagerung des Fokus auf nicht-routinemäßige, analytische und kreative Aufgaben. 

Mit der Entwicklung von ERP-Lösungen in den letzten zwei Jahrzehnten haben Organisationen Zugang zu riesigen Mengen an strukturierten Daten bekommen. Dennoch kämpfen sie weiterhin mit der Umwandlung von Daten in aussagekräftige Informationen, Entscheidungen und Handlungen. In den letzten fünf Jahren wurde diese Situation mit dem explosionsartigen Wachstum der unstrukturierten Daten, die die Organisationen ohne ein klares Vorgehen bei der ordnungsgemäßen Nutzung einnehmen, weiter herausgefordert. Die folgenden Lösungen zu diesem Problem sind heute allerdings bereits vorhanden:

  • ERP-Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, kostengünstige und effektive Operationen durchzuführen
  • Große Datenlösungen, die strukturierte und unstrukturierte Daten verwalten können
  • Business-Analytics-Lösungen, die Informationen mit einer benutzerfreundlichen Erfahrung liefern können
  • Cloud-Infrastruktur, die Unternehmenslösungen weitgehend zugänglich machen kann
  • Rechenleistung, die Enterprise-Lösungen ermöglicht, große Datensätze und komplexe Algorithmen zu verwalten
  • In-Memory-Datenbank-Technologien, um große Datensätze in Echtzeit zu analysieren
  • KI-Lösungen, die lernen, sprechen, lesen, reagieren, vorhersagen und Transaktionen ausführen können
  • Internet of Things (IoT) -Technologie, um Echtzeit-Performance-Informationen zu erfassen

KI wird ERP-Systemen somit vor allem in drei Bereichen stark beeinflussen und verbessern: die Verbesserung der Entscheidungsfindung, die Automatisierung der Dateneingabe und die Straffung von Workflow und Prozessen.


Bild 1: Verbesserungen von ERP durch KI.

Verbesserung der Entscheidungsfindung

Eine der Hauptfunktionen von ERP-Systemen ist es, dem Unternehmen dabei zu helfen, Aktivitäten zu rationalisieren und bessere Entscheidungen über alles von der Produktion bis zur Verkaufstaktik zu treffen. KI erweitert diese Fähigkeiten, indem es Unternehmen bei der Analyse von größeren historischen Datensätzen hilft. Darüber hinaus kann KI diese historischen Daten verwenden, um aus vergangenen Verhaltensmustern zu lernen. Predictive maintenance kann beispielsweise mit Hilfe eines historischen Datensatzes Unternehmen bei der Analyse von bisherigen Applikations- oder Geräteverwaltungen und bei der Erstellung eines Wartungsplans helfen, der bestimmte Variablen berücksichtigt. Dies kann die KI dann nutzen, um über verändernde Variablen zu lernen und einen vorausschauenden Wartungsplan zu erstellen, der Lösungen für mögliche zukünftige Probleme bereitstellt [6].


Automatisierung der Dateneingabe

Einer der größten Kostenpunkte eines Unternehmens sind die Kosten für die Eingabe von Daten in ERP-Systemen und anderen Systemen. Dabei entstehen nicht nur höhere Kosten für das Unternehmen für die manuelle Eingabe, sondern auch Kosten durch die doppelte oder falsche Eingabe von Daten.

Wenn ein ERP-System gepaart wird mit einer KI, dann kann die KI aus Dateneingabequellen lernen und Workflows erstellen, die Daten aus einer einzigen Quelle in jedes erforderliche Datenfeld über mehrere integrierte Anwendungen kaskadieren. Dadurch wird die Zeit für die Eingabe von Daten und die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler in den Daten auftreten, reduziert. Sobald die Daten eingepflegt worden sind, werden sie dann eine Quelle des Lernens für die KI, sodass es möglich ist, Daten auf neue Weise über diese Anwendungen zu verbinden. Beispielsweise kann die KI dann Daten von Tech-Support-Anrufen analysieren und sie mit Service-Anrufen vergleichen, um die besten Zeitpläne zu finden und um sicherzustellen, dass diese Anrufe effizient abgeschlossen werden. Die KI kann sogar noch einen Schritt weitergehen, indem die KI sowohl von den Kundenanrufen als auch von Support-Antworten lernt und dann auf mögliche Probleme antwortet, die andererseits in einer Eskalation enden würden.

Wenn die KI Muster erkennt, kann sie Vorschläge bereitstellen, um bei der Unterstützung zu helfen und eine Eskalation zu verhindern oder es kann über Service-Tickets koordinieren, um eine vorbeugende Wartung vorzuschlagen, die zusätzliche Service-Anrufe beseitigen würde [6].


Straffung von Workflow und Prozessen

In gleicher Weise kann eine KI mit ERP-Daten arbeiten, um den Kundendienst zu verbessern. Die KI kann historische Daten analysieren, um die effizientesten internen Workflow-Prozesse vorzuschlagen. Wenn zum Beispiel ein Mitarbeiter vorgeschriebene Schritte befolgen muss, um eine Aufgabe abzuschließen, stellt die KI nach jedem Abschluss eines Schrittes die nächste Aufgabe mit den erforderlichen Informationen bereit. Das Ergebnis ist nicht nur, dass die Aufgaben vollständig abgeschlossen sind, ohne verpasste Schritte oder unvollständige Informationen, sondern auch, dass Mitarbeiter dazu bewegt werden, ihre Zeit effizient zu nutzen [6].


KI-ERP-System

Eine KI kann ein ERP-System in den zuvor genannten Bereichen stark verbessern, da eine KI keine menschlichen Schwächen aufweist und nur durch die Analyse der bereits vorliegenden Daten zu einer Lösung bzw. Entscheidung kommt. Eine KI kann ein ERP-System somit in vier Punkten verbessern. In Bild 1 werden die vier Punkte präzisiert.

Ein KI-ERP-System wird sich an aktuelle Situationen und Trends anpassen und Entscheidungen treffen bzw. Echtzeitanalysen basierend auf aktuellen Daten in real-time durchführend können. Dies wird u.a. durch die Integration der In-Memory-Technologie ermöglicht, die z.B. schon heute in SAP HANA zum Einsatz kommt und vor allem die Informationsgewinnung transformiert [7].

Durch die Integration eines digitalen Assistenten in ein ERP-System kann ein ERP-System intuitiver bedient werden, da der digitale Assistent als KI durch die Analyse von historischen Daten und der Anpassung an den bisherigen Fragen des Nutzers dem Nutzer besser und schneller die gewünschten Ergebnisse liefern kann – alles mit Hilfe einer kurzen Konversation mit dem digitalen Assistenten. Eine manuelle Suche des Nutzers im ERP-System und das manuelle Aufstellen von Analysen kann somit eliminiert werden.

Die KI in einem ERP-System wird sich selbständig weiterentwickeln und lernen können, sodass ein KI-ERP-System in Kombination mit einem digitalen Assistenten bessere Ergebnisse und bessere Lösungsvorschläge liefern kann. Die Integration von Big Data Lösungen wird es einer selbständig lernenden KI ermöglichen, eine riesige Menge an Daten zu verarbeiten, diese Daten zu verstehen und aus den Daten Wissen zu schöpfen, um zukünftig bessere Lösungsvorschläge liefern zu können.

Durch die Kombination aus der Integration von u.a. Big-Data-Lösungen, verschiedenen Daten der gesamten IoT, Daten aus der Kommunikation mit den Nutzern und einem lernenden KI-ERP-System, kann ein solches KI-ERP-System verlässlichere Ergebnisse und Analysen liefern, die mit der Zeit besser und genauer werden.

Der größte Vorteil eines KI-ERP-Systems ist jedoch die Möglichkeit, durch die Integration aller Daten und durch das konstante Lernen und Verbessern, zuverlässige Vorhersagen aufstellen zu können. Diese Vorhersagen würden dann auf komplexen Zusammenhängen verschiedener Daten und Ereignissen aufgestellt werden.

Schlüsselwörter:

KI, ERP, ERP-System

Literatur:

[1] Bort, Julie: „Microsoft will launch its price war with Salesforce on November 1“,
http://www.businessinsider.de/microsoft-dynamics-365-vs-salesforce-crm-e...
[2] Spiegel Online: „Software schlägt Go-Genie mit 4 zu 1“, http://www.spiegel.de/netzwelt/gadgets/alphago-besiegt-lee-sedol-mit-4-z...
[3] Inside-ERP: “Artificial Intelligence and the Future of ERP”, http://it.toolbox.com/blogs/inside-erp/artificial-intelligence-and-the-f...
[4] Justice, Cliff: “Cognitive technology and the automation of everything”, http://www.cio.com/article/2977565/robotics/cognitive-technology-and-the..., Robotic Process Automation, Abs.1
[5] BMVA: “What is computer vision”, http://www.bmva.org/visionoverview, Abs. 2
[6] Ledford, Jerri: „3 Ways AI Improves ERP“, http://it.toolbox.com/blogs/inside-erp/3-ways-ai-improves-erp-74922
[7] SAP: „SAP HANA“, https://www.sap.com/germany/product/technology-platform/hana.html