KI und ERP: Wie Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren können
Unternehmen müssen täglich zahlreiche Informationen verarbeiten, Aufträge koordinieren, Rechnungen prüfen, Bestände verwalten und Entscheidungen treffen. Wenn diese Aufgaben über verschiedene Systeme und manuelle Arbeitsschritte verteilt sind, entstehen häufig Verzögerungen, doppelte Dateneingaben und unnötiger Verwaltungsaufwand.
Hier können künstliche Intelligenz (KI) und ERP-Systeme gemeinsam einen wichtigen Beitrag leisten. Ein ERP-System bündelt zentrale Unternehmensdaten und Geschäftsabläufe. KI kann dabei helfen, diese Daten auszuwerten, Informationen zu verarbeiten, Auffälligkeiten zu erkennen und bestimmte Aufgaben zu unterstützen oder zu automatisieren.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Unternehmen KI und ERP sinnvoll miteinander verbinden können, welche Anwendungsfälle besonders interessant sind und worauf Sie bei der Einführung achten sollten.
Was ist ein ERP-System und welche Rolle spielt KI?
Ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) unterstützt Unternehmen bei der Verwaltung und Koordination zentraler Geschäftsprozesse. Dazu gehören beispielsweise Finanzbuchhaltung, Einkauf, Verkauf, Lagerverwaltung, Auftragsabwicklung und Bestandsplanung.
Ein ERP-System wie Microsoft Dynamics 365 Business Central führt wichtige Unternehmensinformationen in einer gemeinsamen Umgebung zusammen. Dadurch können berechtigte Mitarbeitende auf konsistente Daten zugreifen und miteinander verbundene Prozesse besser koordinieren.
Künstliche Intelligenz ergänzt diese Grundlage um weitere Möglichkeiten. Je nach eingesetzter Lösung kann sie Texte zusammenfassen, Dokumente analysieren, Datenmuster erkennen, Prognosen unterstützen oder Informationen für Mitarbeitende aufbereiten.
Entscheidend ist, dass KI nicht automatisch alle ERP-Aufgaben übernimmt. Der konkrete Nutzen hängt von der Datenqualität, den verfügbaren Integrationen, den Geschäftsregeln und der jeweiligen Anwendung ab.
1. Rechnungsverarbeitung und Buchhaltung verbessern
Die Bearbeitung von Eingangsrechnungen umfasst häufig mehrere manuelle Schritte. Mitarbeitende müssen Dokumente prüfen, Rechnungsinformationen erfassen, Belege zuordnen und Freigaben einholen. Bei einem hohen Rechnungsaufkommen kann dies wertvolle Arbeitszeit beanspruchen.
KI-gestützte Dokumentenverarbeitung kann dabei helfen, Informationen wie Rechnungsnummer, Rechnungsdatum, Lieferant und Gesamtbetrag aus geeigneten Dokumenten zu extrahieren. Anschließend können diese Informationen an einen definierten Prüf- und Freigabeprozess übergeben werden.
Praxisbeispiel: Eingangsrechnungen digital bearbeiten
Eine Rechnung geht per E-Mail ein und wird in einem vorgesehenen Dokumentenbereich gespeichert. Eine geeignete Erkennungslösung liest die relevanten Angaben aus und übergibt sie zur Prüfung an den zuständigen Mitarbeitenden. Nach der Kontrolle können die freigegebenen Informationen in den vorgesehenen ERP-Prozess übernommen werden.
Ihr Vorteil: Weniger manuelle Dateneingaben, strukturiertere Abläufe und eine schnellere Bearbeitung einfacher Rechnungsprozesse.
Wichtig ist eine fachliche Kontrolle, insbesondere bei abweichenden Beträgen, unvollständigen Angaben, steuerlichen Anforderungen und ungewöhnlichen Rechnungen. Die automatische Erkennung ersetzt nicht die erforderlichen Buchhaltungsprüfungen.
2. Einkauf und Lagerverwaltung vorausschauender gestalten
Fehlende Warenbestände können Lieferungen verzögern und Kunden unzufrieden machen. Gleichzeitig verursacht ein zu hoher Lagerbestand zusätzliche Kosten und bindet Kapital. Unternehmen benötigen daher möglichst verlässliche Informationen über Bedarf, Bestände und Lieferzeiten.
KI-gestützte Analysen können historische Verkaufszahlen, saisonale Veränderungen und weitere verfügbare Informationen auswerten, um die Bedarfsplanung zu unterstützen. In Verbindung mit ERP-Daten erhalten Unternehmen eine bessere Grundlage für ihre Einkaufs- und Lagerentscheidungen.
Praxisbeispiel: Frühzeitig auf niedrige Bestände reagieren
Ein Unternehmen überwacht seine Lagerbestände und berücksichtigt den bisherigen Verbrauch sowie bekannte Lieferzeiten. Wenn ein Artikel voraussichtlich knapp wird, kann das System eine Warnung auslösen oder einen Vorschlag für eine Nachbestellung bereitstellen. Die verantwortliche Person prüft den Vorschlag und entscheidet über die nächsten Schritte.
Ihr Vorteil: Bessere Entscheidungsgrundlagen für den Einkauf, frühzeitig erkennbare Risiken und eine gezieltere Bestandsplanung.
Prognosen sind keine Garantie. Ungewöhnliche Nachfrage, Lieferengpässe und unvollständige Daten müssen bei der Planung weiterhin berücksichtigt werden.
3. Kundenservice und Vertrieb unterstützen
Vertriebs- und Serviceteams müssen Kundenanfragen beantworten, Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammentragen und offene Vorgänge nachverfolgen. Wenn wichtige Angaben über mehrere Anwendungen verteilt sind, dauert die Bearbeitung häufig länger als nötig.
KI kann Mitarbeitende dabei unterstützen, lange Nachrichten zusammenzufassen, Antwortentwürfe zu erstellen, Anfragen nach Themen zu ordnen und relevante Informationen schneller zu finden. Ein ERP-System liefert ergänzend geschäftliche Daten, beispielsweise zu Aufträgen, Artikeln oder Kundenkonten, sofern die passende Integration und Berechtigung vorhanden sind.
Praxisbeispiel: Kundenanfragen schneller bearbeiten
Ein Kunde fragt nach dem Status seiner Bestellung. Eine integrierte Lösung kann die Anfrage zusammenfassen und berechtigten Mitarbeitenden helfen, die relevanten Auftragsinformationen im ERP-System zu finden. Auf dieser Grundlage wird eine passende Antwort vorbereitet und vor dem Versand geprüft.
Ihr Vorteil: Weniger Zeit für die Suche nach Informationen, strukturiertere Kommunikation und mehr Zeit für komplexe Kundenanliegen.
Kundeninformationen dürfen nur im Rahmen der geltenden Zugriffsrechte und Datenschutzanforderungen verarbeitet werden. Automatisch erstellte Antworten sollten bei Bedarf von Mitarbeitenden geprüft werden.
4. Wiederkehrende Geschäftsprozesse automatisieren
Viele Unternehmensabläufe folgen klaren Regeln. Dazu zählen Genehmigungen, Statusbenachrichtigungen, Erinnerungen, die Weiterleitung von Dokumenten und die Aktualisierung von Datensätzen. Solche Prozesse lassen sich häufig durch Workflow-Automatisierung vereinfachen.
Microsoft Power Automate kann beispielsweise Aktionen in unterstützten Anwendungen auslösen, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt. KI kann den Ablauf ergänzen, indem sie geeignete Dokumente analysiert, Texte klassifiziert oder Informationen für den nächsten Prozessschritt vorbereitet.
Praxisbeispiel: Automatisierte Bestellfreigabe
Eine neue Bestellanforderung wird erfasst. Ein Workflow leitet sie anhand festgelegter Regeln an die zuständige Person weiter. Eine geeignete KI-Komponente kann ergänzend Informationen aus zugehörigen Dokumenten aufbereiten. Nach der fachlichen Prüfung wird die Bestellung freigegeben oder zur Korrektur zurückgegeben.
Ihr Vorteil: Weniger manuelle Weiterleitungen, klare Zuständigkeiten und nachvollziehbare Prozessschritte.
Nicht jeder Prozess benötigt KI. Für einfache Abläufe reichen oft klassische Automatisierungsregeln aus. KI ist besonders dann sinnvoll, wenn unstrukturierte Informationen verarbeitet oder Inhalte interpretiert werden müssen.
5. Unternehmensdaten besser auswerten und Entscheidungen unterstützen
ERP-Systeme enthalten wichtige Informationen über Umsätze, Kosten, Bestände, offene Aufträge und Geschäftsaktivitäten. Die Herausforderung besteht darin, aus diesen Informationen die richtigen Erkenntnisse abzuleiten und relevante Veränderungen rechtzeitig zu erkennen.
Analysewerkzeuge und KI-gestützte Funktionen können helfen, Daten zusammenzufassen, Auffälligkeiten sichtbar zu machen und Trends zu untersuchen. In Verbindung mit geeigneten Berichten und Dashboards erhalten Führungskräfte eine bessere Grundlage für ihre Entscheidungen.
Praxisbeispiel: Veränderungen bei Umsatz und Kosten erkennen
Ein Unternehmen wertet seine monatlichen Verkaufs- und Kostendaten aus. Ein Analysewerkzeug macht auf auffällige Veränderungen aufmerksam und unterstützt die weitere Untersuchung. Die Verantwortlichen prüfen anschließend, ob die Abweichungen beispielsweise durch saisonale Effekte, veränderte Einkaufspreise oder einzelne Großaufträge entstanden sind.
Ihr Vorteil: Geschäftliche Entwicklungen lassen sich strukturierter untersuchen, und Entscheidungen können auf nachvollziehbaren Informationen beruhen.
KI-generierte Zusammenfassungen und Prognosen sollten anhand der zugrunde liegenden Daten geprüft werden. Besonders bei finanziellen Entscheidungen ist es wichtig, Annahmen und Unsicherheiten transparent zu machen.
Wie Microsoft Dynamics 365 Business Central und KI zusammenarbeiten können
Microsoft Dynamics 365 Business Central unterstützt kleine und mittelständische Unternehmen bei zentralen Geschäftsprozessen wie Finanzmanagement, Einkauf, Verkauf, Lagerverwaltung und Auftragsabwicklung. Je nach eingesetzter Version, Lizenz und Konfiguration stehen unterschiedliche Integrations- und Automatisierungsmöglichkeiten zur Verfügung.
KI-Funktionen können über verfügbare Microsoft-Funktionen, unterstützte Erweiterungen oder geeignete externe Dienste ergänzt werden. Microsoft Power Automate kann darüber hinaus bestimmte Arbeitsabläufe zwischen verbundenen Anwendungen koordinieren. Individuelle Integrationen lassen sich bei Bedarf über geeignete Schnittstellen und Erweiterungen umsetzen.
Ein möglicher Ansatz ist, mit einem klar abgegrenzten Prozess zu beginnen: beispielsweise der Verarbeitung eingehender Dokumente, der automatisierten Benachrichtigung bei Statusänderungen oder der Unterstützung bei wiederkehrenden Kundenanfragen.
Vor der Umsetzung sollte geprüft werden, welche Funktionen bereits vorhanden sind, welche zusätzlichen Lizenzen benötigt werden und ob die geplante Integration zu den bestehenden Geschäftsprozessen passt.
KI und ERP erfolgreich einführen: Darauf sollten Sie achten
Eine erfolgreiche Einführung beginnt nicht mit der Auswahl eines KI-Werkzeugs, sondern mit einem klaren Verständnis des Problems. Unternehmen sollten zuerst festlegen, welcher Prozess verbessert werden soll, welche Schwierigkeiten aktuell auftreten und woran sich der Erfolg messen lässt.
1. Den richtigen Anwendungsfall auswählen
Starten Sie mit einem Prozess, der häufig wiederkehrt und einen erkennbaren Verbesserungsbedarf hat. Ein klar begrenzter Anwendungsfall erleichtert die Umsetzung und ermöglicht es, Ergebnisse vor einer größeren Einführung zu bewerten.
2. Datenqualität sicherstellen
Unvollständige, veraltete oder widersprüchliche Daten können die Ergebnisse von Analysen und KI-Anwendungen beeinträchtigen. Prüfen Sie deshalb die relevanten Datenquellen und legen Sie Verantwortlichkeiten für ihre Pflege fest.
3. Sicherheit und Datenschutz berücksichtigen
Legen Sie fest, welche Informationen verarbeitet werden dürfen, wer auf sie zugreifen kann und welche Dienste dafür verwendet werden. Berücksichtigen Sie insbesondere Datenschutz, Berechtigungen, interne Sicherheitsrichtlinien und gegebenenfalls vertragliche Anforderungen.
4. Menschliche Kontrolle einplanen
Bei wichtigen finanziellen, rechtlichen oder geschäftlichen Entscheidungen sollte klar geregelt sein, wann eine Person Ergebnisse überprüfen und freigeben muss. Definieren Sie außerdem, wie Fehler erkannt, dokumentiert und korrigiert werden.
5. Ergebnisse messen und verbessern
Vergleichen Sie den Zustand vor und nach der Einführung. Geeignete Kennzahlen können beispielsweise die Bearbeitungszeit, die Anzahl manueller Schritte, die Fehlerquote oder die Dauer eines Genehmigungsprozesses sein. Nutzen Sie die Ergebnisse, um die Lösung schrittweise zu verbessern.
Was Unternehmen in Deutschland beachten sollten
Bei der Nutzung von KI im Unternehmen sollten die geltenden Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen berücksichtigt werden. Dazu gehören insbesondere der verantwortungsvolle Umgang mit personenbezogenen Daten, geeignete Zugriffsrechte und eine nachvollziehbare Dokumentation der eingesetzten Systeme.
Je nach Anwendungsfall können außerdem Anforderungen des EU AI Act, arbeitsrechtliche Vorgaben, Aufbewahrungspflichten oder branchenspezifische Regelungen relevant sein. Welche Verpflichtungen tatsächlich gelten, hängt unter anderem vom konkreten Einsatz der KI und der Rolle des Unternehmens ab.
Unternehmen sollten vor dem produktiven Einsatz prüfen, welche Daten an externe Dienste übermittelt werden, wie Ergebnisse kontrolliert werden und wer für den jeweiligen Prozess verantwortlich ist.
Häufige Fragen zu KI und ERP
Was bedeutet KI im ERP-System?
KI im ERP bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Unterstützung oder Verbesserung von Geschäftsprozessen. Dazu gehören beispielsweise Dokumentenverarbeitung, Datenanalysen, Prognosen und die Unterstützung bei wiederkehrenden Aufgaben. Welche Möglichkeiten verfügbar sind, hängt vom eingesetzten ERP-System und den integrierten Lösungen ab.
Welche Vorteile bietet die Verbindung von KI und ERP?
Die Kombination kann manuelle Arbeit reduzieren, Informationen schneller verfügbar machen, die Auswertung von Unternehmensdaten unterstützen und Arbeitsabläufe strukturieren. Der tatsächliche Nutzen hängt vom Anwendungsfall, der Datenqualität und der Umsetzung ab.
Kann KI mit Microsoft Dynamics 365 Business Central verbunden werden?
Ja. Je nach Anforderung können verfügbare Microsoft-Funktionen, unterstützte Erweiterungen, Power Automate, APIs oder weitere Integrationslösungen verwendet werden. Die konkrete Umsetzung hängt von der vorhandenen Umgebung, den Lizenzen und den benötigten Funktionen ab.
Benötigt ein Unternehmen für KI ein neues ERP-System?
Nicht unbedingt. In vielen Fällen lässt sich zunächst prüfen, ob das bestehende ERP-System durch geeignete Integrationen, Automatisierungen oder Analysewerkzeuge erweitert werden kann. Ein Systemwechsel sollte nur dann erwogen werden, wenn er aus fachlichen und technischen Gründen sinnvoll ist.
Ist KI für kleine und mittelständische Unternehmen geeignet?
Ja. Kleine und mittelständische Unternehmen können mit überschaubaren Anwendungsfällen beginnen, beispielsweise bei der Dokumentenverarbeitung, internen Benachrichtigungen oder der Auswertung von Geschäftsdaten. Wichtig sind ein klarer Nutzen, passende Kosten und eine Lösung, die zum Unternehmen passt.
Wie sollten Unternehmen mit der Einführung beginnen?
Wählen Sie zunächst einen konkreten Prozess mit erkennbarem Verbesserungspotenzial. Prüfen Sie die Datenqualität, die technischen Voraussetzungen und die Sicherheits- anforderungen. Führen Sie anschließend einen begrenzten Pilotversuch durch und bewerten Sie die Ergebnisse anhand vorher festgelegter Kennzahlen.
Fazit: KI und ERP als Grundlage für effizientere Geschäftsprozesse
Künstliche Intelligenz und ERP-Systeme können sich sinnvoll ergänzen. Während das ERP-System zentrale Unternehmensdaten und Geschäftsabläufe zusammenführt, kann KI die Verarbeitung von Informationen, die Analyse von Daten und die Automatisierung geeigneter Aufgaben unterstützen.
Von der Rechnungsverarbeitung über die Lagerplanung bis hin zum Kundenservice und zur Prozessautomatisierung gibt es verschiedene Einsatzmöglichkeiten. Entscheidend ist, nicht möglichst viele Funktionen einzuführen, sondern die Lösungen auszuwählen, die einen konkreten geschäftlichen Nutzen bieten.
Beginnen Sie mit einem überschaubaren Anwendungsfall, schaffen Sie klare Verantwortlichkeiten und überprüfen Sie die Ergebnisse. So können Sie Schritt für Schritt herausfinden, wie KI und ERP Ihre Geschäftsprozesse sinnvoll verbessern können.
Möchten Sie herausfinden, wie KI und ERP Ihre Geschäftsprozesse unterstützen können? Lassen Sie uns gemeinsam mögliche Automatisierungen und Integrationen für Ihr Unternehmen besprechen.