Intelligente Warenwirtschaft aus der Cloud

Cloud-ERP und KI

Intelligente Warenwirtschaft
aus der Cloud

Bild: ©mikkolem/Fotolia.com

Auch in ERP-Systemen auf Cloud-Basis kann KI-Technologie ihr Potenzial entfalten. Sie analysiert enorme Datenmengen in Sekundenbruchteilen, startet eigenständig Prozesse und gibt Handlungsempfehlungen. Grenzen für ihren Einsatz setzt aber der Gesetzgeber.
Bei den bislang auf dem Markt verfügbaren KI-Lösungen handelt es sich um sogenannte schwache KI-Systeme. Das heißt, sie funktionieren reaktiv auf Grundlage von programmierten Skripten und Algorithmen auf einem oberflächigen Intelligenz-Level. Dabei entwickeln sie kein tieferes Verständnis für eine Problemlösung, sondern nutzen lediglich die Methoden, die ihnen für die Lösung dieses Problems von Menschen zur Verfügung gestellt werden. Die Entscheidungen der KI bleiben damit nachvollziehbar und kontrollierbar. Weak AI wird bereits in vielen Bereichen unseres Lebens eingesetzt. Der große Vorteil liegt in der weitgehenden Automatisierung von Routineaufgaben und -anfragen. Cloud-Services sind aufgrund ihrer Skalierbarkeit dafür prädestiniert, große Datenmengen zu bearbeiten. Durch die Kombination beider Ansätze lässt sich in Unternehmen z.B. die Warenbeschaffung sehr stark automatisieren. Aber auch bei Qualitätssicherungsprozessen im Wareneingang kann Cloud-basierte KI helfen, Schwachstellen zu identifizieren. Gleichzeitig sind beispielsweise Chatbots inzwischen nicht mehr nur bei Banken und Versicherungen zu finden. Auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) nutzen sie, um Kundenbeziehungen aufzubauen und besser zu pflegen.

Intelligente Warenwirtschaft

ERP-Systeme bieten eine hervorragende Grundlage für künstliche Intelligenz, da sie große Datenmengen enthalten. KI-Technologien sind in der Lage, dieses enorme Datenaufkommen in Sekundenbruchteilen zu analysieren und eigenständig Prozesse zu starten oder Handlungsempfehlungen zu geben. Unternehmen können ihre Prozesse in vielen Fällen verbessern und effizienter sowie kostengünstiger arbeiten. Einige Beispiele für den Einsatz von KI in der ERP-Welt sind:

Bilderkennung: Durch eine KI-basierte Bilderkennung lassen sich fehlerhafte Teile in der Fertigung automatisiert erkennen und damit Reklamationen vermeiden. Gleichzeitig sind in einem ERP-System typischerweise viele Artikel und Produkte gelistet, die mittels Bilderkennung einer bestimmten Warengruppe automatisiert zugeordnet und um Produktbeschreibungen ergänzt werden können. Unternehmen sparen im Umgang mit diesen Artikeln viel Zeit.

Sales Forecast: Anhand von Datenauswertungen aus dem Verkauf und Lagerbestand lassen sich KI-gestützt Verkäufe prognostizieren. Zudem können Unternehmen eine Übersicht über zu erwartende fehlende Lagerbestände gewinnen. Dabei werden auch Sonderverkäufe oder bestimmte saisonale Schwankungen berücksichtigt. Auf Grundlage dieser Planung lässt sich der Wareneinkauf besser regeln und ebenfalls Zeit einsparen.

Wahrscheinlichkeit der Zahlungsverzögerung: Für diese Aufgabe ermittelt eine KI anhand des Zahlungsverhaltens eines Kunden einen Bonitätsindex, wodurch sich mögliche Zahlungsverzögerungen besser einschätzen lassen. Dadurch können Unternehmen ihren Cashflow genauer vorhersagen.

Ethische Komponente diskutieren

Neben den vielen Optionen, die KI bietet, gilt es einige Rahmenparameter zu beachten. Unternehmen müssen etwa sicherstellen, dass personenbezogene Daten in KI-Prozessen DSGVO-konform verarbeitet werden. Gerade beim Einsatz von Cloud-Services besteht das Risiko, dass dies außerhalb der EU geschieht. Deshalb ist es empfehlenswert, immer zuerst zu ermitteln, in welchen Prozessen KI das Unternehmen und die Mitarbeiter unterstützen soll. Das Wort ‚Intelligenz‘ in KI bietet zudem großen Interpretationsspielraum, der oft zu Missverständnissen führt. Falsche Erwartungen an die Leistung von KI sollten vorab aus dem Weg geräumt werden. Denn eine starke künstliche Intelligenz, die Entscheidungen aus eigenem Antrieb trifft, wird es auf absehbare Zeit nicht geben. Doch bereits mit schwacher KI sind dem Grad der Automatisierung künftig technisch kaum Grenzen gesetzt. Diese müssen letztlich von der Gesellschaft und dem Gesetzgeber definiert werden. Damit wird der Einsatz von KI auch eine ethische Frage.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Anzeige

Anzeige

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Abat AG
Bild: Abat AG
Forschungskooperation verlängert

Forschungskooperation verlängert

Bild: Abat AG Voneinander und miteinander lernen, gemeinsam an innovativen Ideen für den Markt innerhalb von Forschungskooperationen tätig sein - seit mehreren Jahren schon besteht eine enge Zusammenarbeit zwischen der Bremer Abat AG und der Uni Oldenburg (Abteilung...

Image: Xilinx Inc.
Image: Xilinx Inc.
Adaptive AI Vision

Adaptive AI Vision

Image: Xilinx Inc. Die Kria SOMs ermöglichen den schnellen Einsatz durch Bereitstellung einer End-to-End Lösung auf Board-Ebene mit vorkonfiguriertem Software Stack. Das Kria K26 SOM basiert auf der Zynq UltraScale+ MPSoC Architektur, die einen Quad-Core Arm Cortex...