Intelligente Anwendungen

Wie der Mittelstand von KI profitieren kann

22.05.2019
Von   IDG ExpertenNetzwerk


Christian Mehrtens ist seit August 2017 Leiter des Geschäftsbereichs Mittelstand und Partner bei der SAP Deutschland SE & Co. KG.
Neue Geschäftsoptionen und ein besserer Kundenservice sind nur zwei der Vorteile, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verspricht. Auch mittelständische Unternehmen können von diesen Technologien profitieren.

Künstliche Intelligenz hat sich längst im Alltag etabliert. Ein Beispiel sind smarte Lautsprecher: Wer mit "Hallo Alexa, wie wird das Wetter morgen?" den Wetterbericht abfragt, spricht mit einer KI-Instanz, in diesem Fall der von Amazon. Auch bei intelligenten Chat-Bots, die im Kundenservice eingesetzt werden, oder beim Auswerten von Bildern und Röntgenaufnahmen in der Medizin kommen KI- und Machine-Learning-Algorithmen zum Zuge.

Ein intelligentes System für das Enterprise Resource Planning (ERP) kann Anwender entlasten - gerade in kleineren und mittelständischen Unternehmen.
Ein intelligentes System für das Enterprise Resource Planning (ERP) kann Anwender entlasten - gerade in kleineren und mittelständischen Unternehmen.
Foto: Wright Studio - shutterstock.com

Spätestens im Jahr 2020 werden Künstliche Intelligenz und Machine Learning in jedem deutschen Unternehmen im Einsatz sein, so die Prognose des Beratungshauses IDC. Bislang engagieren sich vor allem Unternehmen aus dem gehobenen Mittelstand und größere Firmen in diesem Bereich, etwa durch KI-Innovation-Labs. Doch auch mittelständische Unternehmen können von diesen Technologien enorm profitieren.

Intelligente ERP-Systeme für die Datenanalyse

Ein Bereich, in dem KI und maschinelles Lernen Unterstützung bieten, ist die intelligente Fabrik: In einer Smart Factory sind die Produktionsprozesse und die dazugehörigen Maschinen, Lagerhaltungs- und Logistiksysteme miteinander verknüpft. Sie tauschen Daten sowohl untereinander als auch mit ERP-Lösungen (Enterprise Resource Planning) sowie CRM-Anwendungen (Customer Relationship Management) aus.

Diese Datenbestände können sich mittelständische Unternehmen und deren Dienstleister zunutze machen. Dafür braucht es intelligente ERP-Systeme, die folgende Anforderungen erfüllen müssen:

  • Sie stellen in Echtzeit Daten und Analysen zur Verfügung, die Nutzer als Basis für Geschäftsentscheidungen heranziehen können. Das setzt ERP-Lösungen voraus, die aus den untersuchten Daten lernen, eigenständig neue Zusammenhänge erkennen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

  • Sie erkennen, welche Prozesse sich optimieren und automatisieren lassen.

  • Sie bieten dem Nutzer eine optimale User Experience. Das bedeutet beispielsweise, dass das ERP-System einem Vertriebsspezialisten oder Mitarbeiter im Kundenservice automatisch alle Daten zur Verfügung stellt, die im Zusammenhang mit einer Kundenanfrage oder einem Servicefall relevant sind. Zudem ist wichtig, dass der Nutzer die Wahl hat, auf welchem Endgerät er diese Informationen abruft: einem Tablet, Notebook oder auch über eine Augmented-Reality-Datenbrille.

Durch intelligente Funktionen wandelt sich die Rolle eines ERP-Systems: Es präsentiert dem Nutzer nicht mehr nur Fakten, die dieser selbst in den richtigen Kontext stellen und interpretieren muss. Vielmehr wird es zu einem digitalen Assistenten, der Mitarbeitern Entscheidungsalternativen aufzeigt. Vor allem im Mittelstand, der nicht auf die personellen Ressourcen von Großkonzernen zurückgreifen kann, können solche Lösungen zu einer deutlichen Entlastung von Fach- und Führungskräften beitragen.

Basis für neue Geschäftsmodelle

Die Kombination aus Datenanalyse und Insights, die von KI- und Machine-Learning-Algorithmen erstellt werden, hat noch einen weiteren Vorteil: Sie unterstützen Unternehmen dabei, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Ein Beispiel ist die GEBHARDT Fördertechnik GmbH in Sinsheim. Das mittelständische Unternehmen mit rund 550 Mitarbeitern hat sich auf Lösungen für die Intralogistik spezialisiert - vom Wareneingang über die Lagerung bis hin zu Fördersystemen und Verteil- und Sortiertechnologien. Alle Anlagen sind mit Sensoren ausgestattet und miteinander vernetzt. Dadurch lassen sich Produktion und Lagerhaltung in Echtzeit steuern.

Maschinelles Lernen kommt beim Thema vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ins Spiel. Denn auf Wunsch von Kunden erfasst GEBHARDT mithilfe einer IoT-Plattform (Internet of Things) die Daten der Bestandteile der Anlagen und wertet diese aus. Machine-Learning-Algorithmen lernen anhand der Daten beispielsweise, wann ein Zahnrad ersetzt werden muss oder ob ein Motor eine Wartung benötigt. GEBHARDT kann seinen Kunden daraufhin proaktiv Wartungsempfehlungen geben und ihnen so helfen, Ausfallzeiten in der Produktion zu minimieren.

Dank der neuen Technologien wandelt sich das Unternehmen von einem reinen Hardwarezulieferer zu einem Servicedienstleister, der seine Kunden von Anfang bis Ende begleiten kann - von der Konzeption und Montage von Logistiklösungen bis hin zur vorausschauenden Wartung.