KI & ERP – Künstliche Intelligenz als Wachstumstreiber der Prozessindustrie
Künstliche Intelligenz (KI) erweitert ERP-Systeme in der Prozessindustrie um intelligente, vorausschauende Funktionen und automatisiert Abläufe – für mehr Transparenz, Effizienz und Sicherheit in kritischen Prozessen. Sie erkennt Risiken früh, automatisiert Routineaufgaben und liefert datenbasierte Handlungsempfehlungen, die Qualität, Compliance und Entscheidungsprozesse assistierend unterstützt – mit dem Menschen immer als zentralem Teil der Prozesskette (Human-in-the-Loop-Ansatz).
Mit der GUS-OS Suite steht Unternehmen dabei eine ERP-Plattform zur Verfügung, die speziell für regulierte Branchen wie die Lebensmittel-, Chemie- und Pharmaindustrie, entwickelt wurde und KI-basierte Funktionen nahtlos integriert. Gerade in streng regulierten Branchen mit hohen Dokumentationspflichten, komplexen Audits, volatilen Lieferketten und wachsendem Fachkräftemangel stößt klassische ERP-Software an Grenzen. KI schafft hier den entscheidenden Fortschritt durch proaktive Steuerung, Automatisierung und fundierte Entscheidungsunterstützung.
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Vorteile von KI im ERP-System
Unsere Partner für KI in der Produktion
Die BEX Components AG ist Software-Spezialist für Außenwirtschaft, Export- und Zollmanagementsysteme. Das reibungslose Zusammenspiel mit der GUS-OS Suite über Standard-Schnittstellen automatisiert die Zollabwicklung sowie die Sanktionslistenprüfung.
www.bex.ag
Circly nutzt KI und Machine Learning für präzise Absatz- und Bedarfsprognosen. Externe Faktoren wie Wetter oder Aktionen fließen automatisch ein, was ERP-basierte Planung, Bestandsoptimierung und Liefersicherheit deutlich verbessert.
CONYU ist ein norddeutscher private Cloud Anbieter und spezialisiert auf regulierte Unternehmen. Neben dem Betrieb von Softwaresystemen und Support stellt CONYU einen ganzheitlichen Managed Service zur Verfügung, der von Backup, Security, Monitoring und Applikationsadministration bis hin zur Langzeitarchivierung, Softwarevalidierung und der gesamten Dokumentation nach GXP reicht.
www.conyu.de
Die etagis GmbH ist Experte für IIoT-, MES- und APS-Lösungen. Ihre APS-Lösung ermöglicht eine hochdynamische Planung von Ressourcen mit begrenzter Kapazität. Durch die Integration mit der GUS-OS Suite entsteht eine nahtlose Verbindung zwischen Produktions- und Unternehmensprozessen.
www.etagis.de
WE BUILD AI entwickelt KI-Lösungen für den Mittelstand – von der Use-Case-Analyse bis zur produktiven Umsetzung mit praxisnahen Ergebnissen, die sich nahtlos in bestehende ERP- und Produktionsprozesse integrieren lassen.
Häufige Fragen (FAQ) – KI im ERP-System
Was genau ist Künstliche Intelligenz (KI) im Kontext eines ERP-Systems?
Was genau ist Künstliche Intelligenz (KI) im Kontext eines ERP-Systems?
KI in einem ERP-System sind intelligente Algorithmen, die aus Daten lernen, Muster erkennen und eigenständig Handlungsempfehlungen ableiten – z. B. zur Vorhersage von Bedarfen, zur Prozessoptimierung oder zur Anomalie-Erkennung.
Wie unterscheidet sich Machine Learning von KI?
Wie unterscheidet sich Machine Learning von KI?
Machine Learning ist ein Teilbereich von KI: Dabei handelt es sich um Lernverfahren, bei denen Modelle mit historischen Daten trainiert werden, um Vorhersagen zu treffen. KI ist der übergeordnete Begriff für alle Systeme, die menschenähnliche Intelligenz simulieren, einschließlich Entscheidungsfindung, Lernen und Problemlösung.
Welche KI-Technologien sind besonders relevant für mittelständische Produktionsunternehmen?
Welche KI-Technologien sind besonders relevant für mittelständische Produktionsunternehmen?
Wichtige Technologien sind u. a.:
- Predictive Analytics (z. B. für Wartung oder Nachfrageprognose)
- Process-Mining (zur Optimierung von Abläufen)
- Anomalie-Erkennung (Qualitätsabweichungen frühzeitig entdecken)
- Natural Language Processing (NLP) (für Dokumentenanalyse)
Welche Vorteile bringt KI im ERP konkret?
Welche Vorteile bringt KI im ERP konkret?
- Prognosen statt Rückblick: KI sagt voraus, was wahrscheinlich passiert.
- Automatisierte Entscheidungen: Routineaufgaben werden intelligent automatisiert.
- Ganzheitliche Einsichten: KI verknüpft Daten aus verschiedenen ERP-Bereichen und liefert fundierte Handlungsempfehlungen.
- Effizienz & Kostenersparnis: Weniger Ausschuss, geringere Lagerbestände, optimierte Planung.
Welche Voraussetzungen braucht mein Unternehmen, um KI im ERP erfolgreich einzuführen?
Welche Voraussetzungen braucht mein Unternehmen, um KI im ERP erfolgreich einzuführen?
- Gute Datenqualität und strukturierte Datensätze
- Skalierbare IT-Infrastruktur (Cloud, On-Prem oder Hybrid)
- Integration in bestehende ERP-Systeme
- Unterstützung durch die Führungsebene & Schulung der Mitarbeitenden
- Vertrauenswürdige und erklärbare KI-Modelle
Welche Risiken gibt es bei der Nutzung von KI-Systemen?
Welche Risiken gibt es bei der Nutzung von KI-Systemen?
- Fehlende oder schlechte Daten können falsche Vorhersagen erzeugen
- CybersecurityRisiken und Datenschutz bei sensiblen Daten
- Undurchsichtige Modelle (“Blackbox”) können zu fehlendem Vertrauen führen
- Bias in Trainingsdaten kann zu verzerrten Ergebnissen
Wie starte ich ein KI-Projekt in meinem Unternehmen?
Wie starte ich ein KI-Projekt in meinem Unternehmen?
Ein bewährter Ansatz ist:
- Use-Case identifizieren – z. B. Predictive Maintenance oder Bestandsoptimierung
- Pilotphase starten – kleines Projekt mit klaren Zielen
- Modell trainieren & testen – mit echten, unternehmensspezifischen Daten
- Rollout & Skalierung – nach erfolgreichem Pilot schrittweise ausrollen
- Change-Management & Schulung – Mitarbeitende einbinden und schulen
Wie sicher ist KI im Hinblick auf Compliance & Datenschutz?
Wie sicher ist KI im Hinblick auf Compliance & Datenschutz?
KI-Lösungen können so gestaltet werden, dass sie Compliance-Anforderungen erfüllen. Dazu gehören verschlüsselte Daten, auditierbare Entscheidungsprozesse, Rollen- & Rechtekonzepte und transparente Modelle. Zudem müssen Datenschutzrichtlinien (z. B. DSGVO) von Anfang an berücksichtigt werden.
Zahlen, Daten, Fakten – KI in der Prozessindustrie
Eine Studie des Fraunhofer ISI aus Dezember 2024 zeigt: Knapp 16 % der Industriebetriebe in Deutschland setzen bereits KI direkt in der Produktion ein, vor allem größere Firmen.
Laut einer Befragung des ifoInstituts (2024) erwarten etwa 70 % der Unternehmen durch KI binnen fünf Jahren eine Produktivitätssteigerung von 8–16 % – ein deutliches Zeichen, dass KI als strategischer Innovationstreiber gesehen wird.
Im IW-Report 2025 prognostizieren die Autoren, dass durch KI die gesamtwirtschaftliche Produktivität in Deutschland bis 2030 jährlich um bis zu 3,3 % steigen könnte – kombiniert mit einem starken Potenzial zur Entlastung des Fachkräftemangels.
Eine Befragung von Bitkom (2025) unter Industrieunternehmen zeigt: 88 % fordern eine maßvolle Regulierung, weil sie zwar das Potenzial von KI (z. B. für Qualitätskontrolle, Automatisierung, Energiemanagement) erkennen, aber unsicher bzgl. rechtlicher Hürden sind.
Eine Analyse von KPMG (2025) zeigt, dass 93 % der befragten produzierenden Unternehmen glauben, dass KI ihnen einen klaren Wettbewerbsvorteil verschafft.
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