Dieser Blogbeitrag bezieht sich auf Kapitel 4.3 – KI und Maschinelles Lernen im ERP. Er ist Teil von Einheit 4 – Softwareentwicklung und Datenanalyse des projektbezogenen Schulungscurriculums. Die vollständige Struktur des Schulungscurriculums finden Sie hier. Darüber hinaus können Sie mehr über das Projekt auf der Homepage erfahren.
ERP SW: Einführung in Enterprise Resource Planning (ERP)-Software für Lehrkräfte der beruflichen Bildung ist ein von der EU gefördertes Projekt (Referenzcode: 2023-1-DE02-KA210-VET-000150687). Darüber hinaus koordiniert Xient GmbH das Projekt in Partnerschaft mit L4Y Learning For Youth GmbH und Hadımköy Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi.
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KI und Maschinelles Lernen im ERP: Einführung
Lernziele
Am Ende dieses Artikels sind IT-Lehrkräfte der beruflichen Bildung in der Lage:
- Die Rolle von KI und ML in modernen ERP-Systemen zu verstehen
- Zu erklären, wie diese Technologien prädiktive Analysen, Automatisierung und Entscheidungsfindung verbessern
- Reale Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten von KI im ERP zu erkennen
- Relevante Ressourcen für das weitere Lernen zu finden und zu teilen
- Lernende auf Beschäftigungsmöglichkeiten in KI-gesteuerten ERP-Umgebungen vorzubereiten
Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme bilden das digitale Rückgrat vieler Unternehmen. Sie integrieren zentrale Geschäftsprozesse wie Finanzen, Lieferkette, Beschaffung und Personalwesen. Da Unternehmen zunehmend auf digitale Transformationsstrategien setzen, steigt die Nachfrage nach intelligenten ERP-Systemen, die durch Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) unterstützt werden – über Branchen hinweg, von der Fertigung bis zum Gesundheitswesen.
Was einst starre, regelbasierte Systeme waren, entwickeln sich heute zu dynamischen Plattformen, die aus Daten lernen, Ergebnisse vorhersagen sowie Entscheidungen automatisieren. Dieser Wandel steigert nicht nur die Unternehmensleistung – er verändert auch die Qualifikationslandschaft. Unternehmen suchen heute ERP-Fachkräfte mit Kenntnissen nicht nur in Softwarefunktionen, sondern auch in KI-basierten Erkenntnissen und Analysen.
Für Anbieter der beruflichen Bildung und IT-Ausbilder ist dies sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance: Die Herausforderung besteht darin, Lehrmethoden und Curricula an den technologischen Fortschritt anzupassen. Die Chance liegt darin, Lernende mit gefragten Fähigkeiten auszustatten, die langfristig relevant bleiben.
KI und maschinelles Lernen in ERP: Integration von KI und ML in ERP-Systeme
KI und ML sind keine Zukunftsmusik mehr – sie transformieren bereits die ERP-Landschaft. Plattformen wie Microsoft Dynamics 365, Oracle Cloud ERP und SAP S/4HANA verfügen über integrierte KI-Funktionen zur Automatisierung, zum Lernen und zur Anpassung.
Eine Hauptintegration ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die es Nutzer:innen ermöglicht, ERP-Systeme per Sprache zu bedienen. Anstatt Dashboards manuell zu durchsuchen, kann man fragen: „Wie hoch ist der aktuelle Lagerbestand von Produkt A?“ – und erhält sofort eine präzise Antwort. Das verbessert sowohl die Nutzerfreundlichkeit als auch den Datenzugang (IBM, 2023).
Ein weiteres zentrales Merkmal ist die Robotic Process Automation (RPA). RPA nutzt KI-gestützte Bots, um wiederkehrende Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsabgleich oder Bestellabwicklung durchzuführen – menschliche Mitarbeitende können sich dadurch auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren (Ultraconsultants, 2023).
Darüber hinaus enthalten ERP-Systeme inzwischen adaptive Lernalgorithmen. Diese passen ihr Verhalten basierend auf Nutzerinteraktionen und sich verändernden Datenmustern an, verfeinern kontinuierlich Prognosen und Arbeitsabläufe sowie fördern die organisatorische Agilität (AppMaster, 2023).
Das Ergebnis: ERP-Systeme sind keine statischen Werkzeuge mehr, sondern intelligente Systeme, die Echtzeitentscheidungen, selbstoptimierende Prozesse und vorausschauende Operationen unterstützen.
Verbesserungen in Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung
Der wahre Wert von KI und ML in ERP liegt in der Verarbeitung großer Datenmengen und der Unterstützung fundierter Entscheidungen. ERP-Systeme erzeugen und verwalten riesige Mengen an Daten – Verkaufszahlen, Lieferantenkennzahlen, HR-Daten sowie Kundeninteraktionen. Die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus diesen Daten ist die Stärke der KI.
Prädiktive Analytik ist eine der transformativsten Anwendungen. ML-Modelle analysieren historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen – etwa Verkaufstrends, Lagerbestände oder Wartungsbedarfe. Ein Einzelhandels-ERP-System könnte z. B. einen Anstieg beim Verkauf von Winterkleidung anhand historischer Muster sowie Wetterprognosen erkennen (TechTarget, 2024).
KI verbessert Entscheidungen, indem sie kontextbezogene Einblicke liefert. Ein:e Controller:in erhält z. B. KI-generierte Empfehlungen zur Budgetumverteilung nach plötzlichen Marktveränderungen – das beschleunigt Reaktionen sowie reduziert Entscheidungen aus dem Bauchgefühl (Forbytes, 2023).
Intelligente Benachrichtigungssysteme warnen bei Anomalien wie verdächtigen Transaktionen oder Lieferverzögerungen – das ermöglicht proaktives Handeln sowie erhöht die Genauigkeit in Finanzen, Logistik und Beschaffung (Sage, 2023).
Durch die Umwandlung von Rohdaten in präzise Prognosen ermöglichen ERP-Systeme mit integrierter KI sowie ML datenbasierte Entscheidungen mit Sicherheit und Präzision.
KI und maschinelles Lernen in ERP: Praktische Anwendungen von KI und ML im ERP
Einige konkrete Beispiele verdeutlichen den Mehrwert von KI im ERP:
Bestandsmanagement
KI-gestützte ERP-Systeme überwachen Lagerbestände, analysieren Nachfragetrends und automatisieren die Nachbestellung. SAPs KI-basiertes Modul prognostiziert Lieferzeiten sowie empfiehlt optimale Bestellmengen – das reduziert Überbestände und Engpässe (IBM, 2023).
Finanzprognosen
ML-Algorithmen erkennen Finanztrends und Anomalien in Echtzeit. Microsoft Dynamics 365 mit Azure AI erstellt automatisierte Liquiditätsprognosen, identifiziert verspätete Zahlungen sowie schlägt Maßnahmen vor (Netsuite, 2023).
Kundenbeziehungsmanagement (CRM)
Chatbots und Sentimentanalyse-Tools verbessern den Kundenservice. NLP ermöglicht es Chatbots, die Kundenintention zu erkennen und personalisierte Antworten zu geben, während ML Kundenfeedback aus Umfragen und sozialen Medien analysiert (TechTarget, 2024).
Vorausschauende Wartung
KI prognostiziert Maschinenfehler auf Basis von IoT-Daten. Ein ERP-Modul erkennt z. B. ungewöhnliche Vibrationen in Maschinen und meldet Wartungsbedarf. Siemens reduziert so Ausfallzeiten und Kosten (AppMaster, 2023).
KI und maschinelles Lernen in ERP: Erfolgsgeschichten und Analogien
Zur Veranschaulichung: Stellen Sie sich ERP als Geschäftsfahrzeug und KI als GPS-System vor. Während das ERP die Betriebsprozesse steuert, analysiert KI die Bedingungen in Echtzeit und schlägt effizientere Routen vor – z. B. Produktionspläne anpassen oder Lagerbestände umverteilen.
Oder: ERP mit KI ist wie ein persönlicher Assistent – er plant Termine, erinnert an Aufgaben und empfiehlt Zeitpunkte. Ebenso verarbeitet KI im ERP Rechnungen, prognostiziert Ressourcenbedarf und warnt vor Risiken.
Praxisbeispiele: DHL integrierte KI in sein SAP-ERP und erreichte 25 % genauere Nachfragetrends sowie 15 % niedrigere Lagerkosten (IBM, 2023). ArcelorMittal sparte jährlich 1,4 Mio. $ durch KI-gestützte Wartungsprognosen (Netsuite, 2023).
KI und maschinelles Lernen in ERP: Lernressourcen für VET-Trainer:innen
- IBM Think Blog – https://www.ibm.com/think/topics/ai-in-erp
- AppMaster Tutorials – https://appmaster.io/blog/ai-machine-learning-erp-systems
- Microsoft Learn – https://learn.microsoft.com
- Coursera: AI for Everyone (Andrew Ng) – https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
- Sage Blog – https://www.sage.com/en-us/blog/ai-erp/
- Forbytes Blog – https://forbytes.com/blog/ai-in-erp/
KI und maschinelles Lernen in ERP: Expertenmeinungen
Rainer Zinow (SAP): „KI ist kein Add-on mehr – sie wird zum zentralen Motor für Automatisierung und Erkenntnisgewinn“ (TechTarget, 2024).
Steve Miranda (Oracle): „KI im ERP ersetzt keine Menschen – sie befähigt sie, bessere Entscheidungen schneller zu treffen“ (IBM, 2023).
Laut Gartner (2023) werden bis 2026 rund 65 % der ERP-Anbieter standardmäßig KI-Funktionalitäten integrieren.
KI und maschinelles Lernen in ERP: Fazit und Handlungsaufruf
Die Integration von KI und ML verändert nicht nur ERP-Software, sondern auch das Verständnis digitaler Kompetenz in der Arbeitswelt. ERP-Plattformen werden intelligenter – und ERP-Fachkräfte müssen sich entsprechend weiterentwickeln.
Für VET-Trainer:innen bedeutet dies: Jetzt ist der Moment, neue Wege zu gehen. Durch das Verständnis von KI-gestützter prädiktiver Analyse, Automatisierung und Entscheidungsfindung können Ausbilder:innen ihre Lehre zukunftsorientiert gestalten – und Lernende optimal auf den Arbeitsmarkt vorbereiten.
Jetzt handeln: Nutzen Sie die bereitgestellten Ressourcen, entwickeln Sie KI-Module im Unterricht, kooperieren Sie mit ERP-Anbietern und führen Sie praxisnahe Projekte durch. Die Schulklasse ist das Sprungbrett zur digitalen Berufswelt.
