ERP der Zukunft: Cloud, Mobile und Analytics für digitale Märkte

Einer der Gründe: Rechenzentren bieten heute meist höhere Sicherheitsstandards als eigene Rechner oder Mitarbeiter. Und die Cloud bietet umfangreiche Kapazitäten, etwa wenn es um die Analyse von Daten geht – Stichwort KI.

Denn die KI-Tools für Datengewinnung und Automatisierung benötigen die Rechenleistung der Cloud für die Aufbereitung von Daten. Dabei muss noch nicht mal das ERP-System selbst in der Cloud sein, wie das Beispiel Lagerdisposition zeigt: Zur Ermittlung des optimalen Bestands und der idealen Bestellpolitik werden die relevanten Daten in die Cloud hochgeladen, analysiert und die Verbesserungsvorschläge an das Unternehmen zurückgesandt. Nach erfolgreichem Training von Algorithmen und Modellen können diese auch automatisierender Teil des ERP-Systems werden.

Die Cloud ist nur eines der Trendthemen bei ERP-Systemen: Die Datenanalyse wird zunehmend wichtiger. Hier haben viele ERP-Systeme noch Luft nach oben. proALPHA baut daher den Bereich Business Intelligence gezielt aus. Darüber hinaus steht die Verbesserung der Usability ebenso auf dem Plan wie die Entwicklung mobiler Lösungen. Und da branchenspezifische Prozesse sich immer mehr auseinanderdifferenzieren und sich im ERP wiederfinden müssen, sind die Country Components inzwischen in den Standard von proALPHA integriert.

Über 2020 hinaus wird die Integrationsfähigkeit des ERP eine noch stärkere Rolle spielen, weil hier alle Daten und Prozesse zusammenlaufen. Sprachgesteuerte Systeme werden folgen – hier sprechen wir vom Hands-free-ERP. Process Mining findet im ERP schon jetzt eine lohnende Quelle und erweitert die bestehenden Auswertungen und Analysen um zusätzliche Informationen. Darauf setzt RPA auf: Das Ziel von RPA besteht darin, Daten und Arbeitsschritte direkt an der Schnittstelle Mensch, der Eingabemaske, zu erfassen, zu analysieren, zu trainieren und auszuführen. Als ein selbstlernender Software-Roboter – im virtuellen Mitarbeiterpool. Zusätzlich zu IoT, Künstlicher Intelligenz und Machine Learning bieten sich darüber ganz andere Automatisierungsmöglichkeiten.

Möglichst viele Daten zu gewinnen, ist kein alleiniges Ziel, denn auch optimale Auswertungswerkzeuge benötigen die passenden Daten. So gewinnt die Datenqualität selbst immer mehr an Bedeutung. Dabei haben Unternehmen ganz unterschiedliche Anforderungen und Datengrundlagen: Während Grossserienfertiger eine grosse Auftragszahl – und somit eine grosse Datenbasis – vorweisen, bearbeiten Sonderanlagenbauer nur einige Grossprojekte im Jahr, mit entsprechend weniger und anderen Daten – und daraus resultierenden Auswertungsmöglichkeiten. Dazu kommt: Die Maschinenparks der fertigenden Industrie sind zum Teil mehrere Jahre alt. Hier gilt es, die in diesen Maschinen vorhandenen Daten überhaupt nutzbar zu machen.

Bis fast 50 Prozent aller Prozesse automatisiert sind, werden voraussichtlich noch zehn oder mehr Jahre vergehen. Zwei Aspekte bremsen dabei die höhere Geschwindigkeit aus: die vorhandene Datenbasis – und der Ausbildungsstand der Mitarbeiter. Unternehmen brauchen Data Scientists und Mitarbeiter, die mit Daten umgehen und die zunehmende KI anlernen und kontrollieren können.

Ein weiterer Grund für dieses Tempo ist: Nicht jeder übergibt die Steuerung gerne an ein System. So hat proALPHA bereits seit zehn Jahren ein APS-System für die Errechnung optimaler Produktionspläne. Voll im Einsatz ist das System aber auf Kundenseite nur bei 30 bis 40 Prozent. Denn nicht jeder verlässt sich gern auf ein System statt auf die eigene Erfahrung. Der Faktor Mensch beeinflusst also deutlich die Geschwindigkeit bei der Automatisierung.

Zwei weitere Themen, Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen, befinden sich auch 2020 noch im Aufbau. Zwar sagen laut Bitkom 78 Prozent, dass KI als Technologie für den künftigen weltweiten Erfolg entscheidend ist. Jedoch lediglich 12 Prozent nutzen die Technologien bereits oder planen einen Einsatz. proALPHA rät dem Mittelstand, bei diesen Themen weiter am Ball zu bleiben. Denn alle Experten sind sich einig: Bots & Co. werden sich mehr und mehr durchsetzen.

Dagegen sollten sie sich mit der Plattformökonomie schon heute auseinandersetzen. Zwar werden Plattformen 2020 noch nicht flächendeckend vorhanden sein. Dennoch geht es darum, frühzeitig die passenden Grundlagen zu schaffen.