Kaum ein Technologiethema wird derzeit so intensiv diskutiert wie Künstliche Intelligenz – und das gilt in besonderem Maße für Unternehmensanwendungen. ERP-Anbieter überbieten sich mit Ankündigungen zu „KI-gestützten“ Modulen, Analysetools und automatisierten Entscheidungssystemen. Fertigungsunternehmen stehen vor der Frage: Was steckt tatsächlich dahinter – und wann zahlt sich der Einsatz wirklich aus?
Der Markt sendet widersprüchliche Signale
Die Investitionsbereitschaft ist hoch: Laut einer globalen Studie von KPMG zur KI in der Fertigungsindustrie planen mehr als drei Viertel der weltweit befragten Führungskräfte, ihre KI-Budgets im kommenden Jahr zu erhöhen. Knapp zwei Drittel berichten bereits von einem Return on Investment von über zehn Prozent – ein Drittel erwartet sogar einen ROI von mehr als dreißig Prozent.
Und doch offenbart die operative Realität vieler Unternehmen ein nüchterneres Bild: Implementierungen werden verzögert, Pilotprojekte liefern nicht die erhofften Ergebnisse, und Mitarbeitende stehen neuen Systemen mit Skepsis gegenüber. Der Grund für diese Diskrepanz liegt häufig nicht in der Technologie selbst, sondern in überzogenen Erwartungen – und in einer fehlenden Datenbasis, ohne die KI schlicht nicht funktioniert.
Was KI im ERP tatsächlich leistet
Um Hype von substanziellem Nutzen zu unterscheiden, lohnt ein Blick auf konkrete Anwendungsfelder, in denen KI bereits heute messbar zum Unternehmenserfolg beiträgt:
Bedarfsprognose und Absatzplanung Klassische Planungsmodelle basieren auf historischen Durchschnittswerten und linearen Extrapolationen. KI-gestützte Prognosemodule analysieren hingegen eine Vielzahl an Variablen gleichzeitig – Auftragseingänge, saisonale Muster, Lieferkettensignale, externe Wirtschaftsindikatoren – und liefern deutlich präzisere Vorhersagen. In der Serienfertigung lassen sich damit Lagerkosten spürbar senken und Liefertreue verbessern.
Predictive Maintenance über ERP-Integration Maschinendaten aus der Produktion fließen zunehmend direkt in das ERP-System ein. KI-Algorithmen erkennen Anomalien in Betriebsdaten, bevor es zu Ausfällen kommt, und lösen automatisch Wartungsaufträge aus. Das Ergebnis sind planbare Instandhaltungskosten und eine höhere Anlagenverfügbarkeit – gerade in der diskontinuierlichen Fertigung ein erheblicher Wettbewerbsvorteil.
Automatisierte Belegverarbeitung und Rechnungsprüfung Eingehende Rechnungen, Lieferscheine und Bestellbestätigungen werden durch Natural Language Processing (NLP) automatisch erfasst, klassifiziert und mit offenen Bestellungen abgeglichen. Manuell aufwändige Buchungsprozesse entfallen, Durchlaufzeiten im Rechnungswesen verkürzen sich erheblich, und Fehlerquoten sinken.
Dynamische Disposition und Bestandsoptimierung KI-gestützte Dispositionsempfehlungen ersetzen statische Meldebestände durch adaptive Sicherheitsbestände, die in Echtzeit auf veränderte Bedarfssituationen reagieren. Für Unternehmen mit breitem Produktportfolio und volatiler Nachfrage ist dies eines der renditestärksten Einsatzfelder.
Anomalieerkennung in Qualitätsdaten In Verbindung mit einem integrierten Qualitätsmanagement erkennt KI Abweichungsmuster in Prüfergebnissen, die auf systematische Prozessprobleme hindeuten – lange bevor diese in aggregierten Auswertungen sichtbar werden. CAPA-Prozesse lassen sich dadurch deutlich früher anstoßen.
Wo der Hype der Realität nicht standhält
So vielversprechend die genannten Anwendungsfelder klingen – nicht jede KI-Ankündigung im ERP-Umfeld hält einer nüchternen Prüfung stand. Typische Fallstricke:
Datenbasis fehlt oder ist inkonsistent KI-Modelle sind auf hochwertige, konsistente und ausreichend umfangreiche Daten angewiesen. Unternehmen, die Stammdatenpflege vernachlässigt haben, manuelle Korrekturen ohne Systemdokumentation vorgenommen haben oder auf isolierte Datensilos setzen, werden mit KI keinen Mehrwert erzielen – im Gegenteil. Garbage in, garbage out gilt hier uneingeschränkt.
„KI“ als Marketing-Label ohne technische Substanz Einige Softwareanbieter etikettieren bestehende regelbasierte Automatisierungen oder einfache statistische Auswertungen als KI um. Entscheider sollten genau hinterfragen, welche Verfahren tatsächlich dahinterstehen: Handelt es sich um echtes maschinelles Lernen, um selbstlernende Modelle oder lediglich um verbesserte Filter- und Sortierfunktionen?
Fehlende organisatorische Einbettung Selbst technisch leistungsfähige KI-Module bleiben wirkungslos, wenn Prozesse und Verantwortlichkeiten nicht angepasst werden. KI-gestützte Empfehlungen, die zwar generiert, aber systematisch ignoriert werden, amortisieren sich nie. Die organisatorische Veränderung ist mindestens so wichtig wie die technische Implementierung.
Überschätzter Automatisierungsgrad Vollautomatische Entscheidungsprozesse ohne menschliche Kontrollinstanz sind in der Fertigungsindustrie die Ausnahme, nicht die Regel. KI unterstützt Entscheidungen und hebt die Qualität menschlicher Urteile – ersetzt sie aber in den meisten Anwendungsfällen nicht.
Voraussetzungen für echten ROI
Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) hat in seiner Studie zu KI in ERP-Systemen die wesentlichen Erfolgsfaktoren herausgearbeitet. Im Kern lassen sich drei Voraussetzungen identifizieren, ohne die kein KI-Projekt im ERP-Umfeld nachhaltigen Mehrwert erzeugt:
Erstens: Saubere Datenhaltung als Fundament. Bevor KI-Module sinnvoll eingesetzt werden können, muss das ERP-System als verlässliche, vollständige und aktuelle Datenbasis fungieren. Das bedeutet konsequente Stammdatenpflege, definierte Datenverantwortung und ein hohes Maß an Systemdisziplin im Tagesgeschäft.
Zweitens: Fokus auf konkrete Use Cases statt auf Technologiebegeisterung. Unternehmen, die KI mit einem klar definierten Problem beginnen – nicht mit der Technologie – erzielen signifikant bessere Ergebnisse. Die Frage lautet nicht: „Wie können wir KI einsetzen?“, sondern: „Welches Problem kostet uns am meisten – und kann KI es lösen?“
Drittens: Kompetenz in der Implementierung und Parametrierung. Ein ERP-System mit KI-Funktionalität entfaltet seinen Mehrwert nur dann, wenn es korrekt konfiguriert, auf die Unternehmensprozesse abgestimmt und kontinuierlich optimiert wird. Standardinstallationen ohne branchen- und unternehmensspezifische Anpassung bleiben weit hinter dem möglichen Nutzenpotenzial zurück.
Die Rolle der ERP-Beratung in der KI-Ära
Diese Voraussetzungen verdeutlichen, warum die Qualität der ERP-Beratung in der KI-Ära wichtiger denn je ist. Es reicht nicht mehr aus, ein System einzuführen und zu schulen. Gefragt ist eine Beratungsleistung, die Unternehmensprozesse versteht, Datensituationen bewertet, realistische KI-Potenziale identifiziert und die Implementierung so gestaltet, dass KI-Funktionen tatsächlich genutzt werden.
Für Fertigungsunternehmen, die mit abas ERP arbeiten oder dessen Einführung planen, ist genau dieser Ansatz entscheidend: Eine spezialisierte Abas-ERP-Beratung von senapsa schafft die organisatorischen und technischen Voraussetzungen, unter denen KI-gestützte ERP-Funktionen nicht nur verfügbar sind, sondern auch zuverlässig Wirkung zeigen.
Fazit: Nüchtern kalkulieren, strategisch investieren
KI im ERP ist weder reiner Hype noch ein Allheilmittel. In definierten Anwendungsfeldern – Prognose, Predictive Maintenance, automatisierte Belegverarbeitung, Qualitätsdatenanalyse – liefert sie bereits heute messbaren Mehrwert. Voraussetzung ist eine solide Datenbasis, ein klarer Problemfokus und eine kompetente Implementierungsbegleitung.
Fertigungsunternehmen, die mit überzogenen Erwartungen in KI-Projekte einsteigen, werden enttäuscht werden. Jene, die realistisch kalkulieren, gezielt beginnen und auf erfahrene Beratungspartner setzen, haben gute Aussichten, zu den zwei Dritteln zu gehören, die bereits heute einen substanziellen Return on Investment verbuchen.
