Der Einfluss von Machine Learning und KI

ERP: Zu alt für neue Geschäftsmodelle?

Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI) werden Prozesse in den nächsten Jahren massiv verändern und neue Geschäftsmodelle begründen. Aber sind aktuelle ERP-Systeme überhaupt fit dafür, innovative Abläufe ­abzubilden?

Sind die aktuellen ERP-Systeme zu alt, um neue Geschäftsmodelle abbilden zu können?

Sind die aktuellen ERP-Systeme zu alt, um neue Geschäftsmodelle abbilden zu können?

Der Blick auf das Lager der ERP-Hersteller erscheint alles andere als rosig, wenn es um die Fähigkeit geht, neue Geschäftsmodelle abzubilden. „Die Anbieter müssen sich ihre Systemarchitekturen sehr kritisch anschauen und in vielen Fällen ehrlich zugeben, dass die meisten Systeme gar nicht für die dezentrale Datenverarbeitung bei Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge ausgerichtet sind“, mahnt Norbert Gronau, Inhaber des Lehrstuhls für Prozesse und Systeme der Uni Potsdam.

Doch auch die Anwenderfirmen selbst sind gefragt. „Viele Anwender zeigen gern mit dem Finger auf die Anbieter, statt sich zu fragen, ob sie selbst ihr ERP-System vernünftig gewartet haben“, sagt Gartner-Analyst Christian Hestermann. Man dürfe zudem nicht erwarten, dass ERP alles „out of the box“ lösen könne. „Das war der Traum, den SAP und andere Anbieter über Jahre verkauft haben. Doch dieser Traum ist ausgeträumt, vor allem in komplexen Szenarien“, konstatiert der Analyst.

Wie kommt die Intelligenz ins ERP?


Die Einsatzgebiete für Big Data Analytics mit Methoden des Machine Learning (ML) oder mit KI-Ansätzen wie Deep Learning auf Basis neuronaler Netze sind praktisch ohne Limit. Vielfach sind davon ERP-Prozesse in der Abrechnung, Kalkulation, Logistik, Supply Chain, Fertigung und anderen Bereichen betroffen: Das bedeutet völlig neue Herausforderungen. „Für bisherige ERP-Systeme sehen wir zwei Entwicklungen: Sie müssen zum einen um Schnittstellen zu den gängigen Machine-Learning-Plattformen erweitert werden, beispielsweise von Microsoft, Amazon oder Google. Zum anderen werden ML-Fähigkeiten auch in bestehende Systeme integriert, wie es bei SAP mit Leonardo der Fall ist“, sagt Matthias Ziegler, Leiter Emerging Technology & Innovation bei Accenture Deutschland, Österreich und Schweiz. Für die Nutzer verbessere sich durch Machine Learning vor allem die Bedienbarkeit von ERP-Lösungen. Im Idealfall würden sie besser unterstützt, etwa indem sie automatisch Empfehlungen erhalten, welche nächsten Schritte sinnvoll sind („next best action“), oder Warnungen, wenn bestimmte Werte vom üblichen Spektrum abweichen.

Die Zukunft selbst gestalten


„Derzeit gibt es noch keine Machine-Learning-Ansätze in der Praxis, die sich mit der Verbesserung der Planungsaussagen von ERP-Systemen befassen“, erklärt Gronau. Lediglich bei der Optimierung von Suchergebnissen für die Nutzer komme Machine Learning bereits zum Einsatz. Gronau meint, zukünftig könne es überall dort eine Optimierung geben, wo Planung oder traditionelle Vorhersagemechanismen eine Rolle spielen. „Die Umsetzung ist allerdings extrem aufwendig und scheitert weniger an mangelnden Algorithmen als an der Datenqualität“, berichtet der ERP-Experte. So müssten sich auch Datenmodelle ändern, um Zeitreihen von Daten speichern zu können. „Die meisten ERP-Systeme sind für solche Algorithmen noch nicht gut vorbereitet“, ist sich Gronau sicher.

Zwar treibe SAP Hana in den Markt und bereite mit der schnellen Datenbank den Boden für neue Aufgaben, viele ERP-Systeme verfügten jedoch über sehr alte Datenbanken. Während neue Anwendungen auf Systemen wie Hadoop oder NoSQL beruhen, wirken die alten relationalen Datenbanksysteme fast prähistorisch.

Bisher gehen viele Anwender eigene Wege. So konzentriert sich beispielsweise Volkswagen im Data Lab in München darauf, KI-Anwendungen zu entwickeln, die das SAP-System nur als Engine nutzen, wie z. B. in der Vertriebsplanung oder der Finanzbuchhaltung. Doch diese Herangehensweise sieht Gronau bisher eher als singulär. „Bei VW gibt es eine lange Tradition, interne Prozesse mit selbst entwickelten Anwendungen abzudecken. Damit bestehen bessere Voraussetzungen, das ERP nur als operatives Backend zu setzen. Mit Standard-ERP-Systemen ist das deutlich schwieriger“, erklärt der Experte. Den Weg, neue, ML-basierte Prozesse jenseits des ERP-Systems zu entwickeln, hält er jedoch für richtig. Schließlich gibt es keine Garantie, ob die ERP-Lösungen jemals KI-Themen integrieren können.

Christian Hestermann ist hier optimistischer. Er glaubt, dass Trends wie Machine Learning und Künstliche Intelligenz nach einiger Zeit ebenso Eingang in die ERP-Systeme finden wie vor einigen Jahren das Thema E-Commerce. Noch würden die neuen Aspekte mittelfristig außerhalb gelöst; dafür bedürfe es einer Plattform neben dem ERP-System. „Damit stehen Micro-Services und Integrationsthemen auf dem Plan“, so Hestermann. Klar sei jedoch, dass die Systeme modernisiert werden müssen. Auch künftig werden dann traditionelle ERP-Systeme und Plattformen nebeneinander stehen, meint der Analyst.

Anbieterlager muss sich umorientieren


Auch Matthias Ziegler glaubt an die Notwendigkeit einer Veränderung: „Es ist wichtig, die ERP-Systeme zukünftig modularer aufzubauen und mit APIs und Micro-Services auszustatten. Dadurch wird eine einfachere Integration in digitale Architekturen möglich.“ Dafür sei ein Umdenken bei den Anbietern erforderlich: Sie könnten nur bestehen, wenn sie ihre System offen und modular gestalten. „Zudem müssen sie die Open Source Community gezielt als Plattform für ­Innovation und Nischenprodukte nutzen“, erklärt ­Ziegler.

Schon jetzt trennt sich die Spreu vom Weizen. „Der Markt teilt sich – und das ist nicht von der Größe abhängig. Es gibt kleine Anbieter, die sich auf neue Konzepte und Plattformen einlassen, und es gibt die Traditionalisten, die weiter im selben Saft schmoren“, meint Gronau. Der Druck im Markt sei jedoch groß und eine solche Verweigerungshaltung könne nicht funktionieren.

Es gebe bereits einige ERP-Hersteller, die Hardware-Anbieter kaufen, um im Internet-of-Things-Bereich neue Architekturangebote machen zu können. „Aber viele Unternehmen, die große Installationszahlen in der Industrie verzeichnen, haben noch nicht begriffen, dass sie ihre 40 Jahre alten Systeme austauschen müssen“, stellt Norbert Gronau klar.

Diese Abneigung, sich auf die Digitalisierung einzulassen, sieht der ERP-Experte, der als Berater für große Reorganisationsprojekte tätig ist, auch in der Schwerfälligkeit der Anbieter gespiegelt, sich auf agile Arbeitsweisen einzulassen: „Agile können manche ERP-Anbieter nicht wirklich. Sie sind gewohnt, beim Rollout in Schwüngen von sechs bis neun Monaten zu arbeiten.“ Eine Geldverschwendung im Volumen von 1.000 Euro pro Tag und Berater sei dabei an der Tagesordnung. Diese Diskrepanz wird auch zunehmend von den Anwendern wahrgenommen, denn in vielen Branchen gelten agile Methoden wie Scrum längst als Standard in den IT-Abteilungen.

Doch was tut sich in der Praxis? Der Antriebstechnikhersteller SEW-Eurodrive aus dem badischen Bruchsal beschäftigt weltweit über 17.000 Mitarbeiter und prescht beim Thema Industrie 4.0 voran. Aus dem Ansatz entstanden neue Produkte, darunter autonome Transportsysteme und Logistikassistenten. Zudem setzt man auf dezentrale vernetzte Prozesse und denkt Organisationsstrukturen komplett neu. Doch sind die ERP-Systeme für den damit verbundenen Umbruch gerüstet? „Es ist selbst mit neuesten ERP-Versionen sehr aufwendig, neue Geschäftsmodelle wie ‚Pay per use’ oder ‚Pay per second’ umzusetzen. Die ERP-Hersteller tun sich schwer, solche Ansätze in den Standard zu bringen“, berichtet Alexander Stamm, CIO bei SEW-Eurodrive. Insbesondere in einer globalen ERP-Landschaft sei es schwierig, neue Modelle aufzusetzen.

Das Unternehmen ist langjähriger SAP-Anwender, hatte sogar einmal eine zweistellige Kundennummer. Doch trotz Innovationen und des bevorstehenden Wechsels zu S/4 Hana, der das Team in den nächsten Jahren intensiv beschäftigen wird, schleppe man das „Erbe der Vergangenheit“ mit sich herum. Dies führe oft zu der Diskussion, neue Ansätze in Start-up-Strukturen auf der grünen Wiese auszulagern, wo man flexibel neue Prozesse aufsetzen kann. „Der Nachteil besteht darin, dass ein solcher Ansatz losgelöst ist vom Rest, man muss also viel über Schnittstellen reden“, so Stamm. Eine spätere Reintegration in die bestehende Organisation sei dann mit sehr hohen Aufwänden verbunden. In den nächsten Jahren steht für das ERP-Team vor allem weiter das Thema Vereinfachung auf der Agenda. „Es ist wichtig, bei IT-Projekten die Themen vereinfachte Nutzbarkeit durch den Anwender und Komplexitätsreduzierung explizit in die Projektziele mit aufzunehmen und wirklich messbar zu simplifizieren“, berichtet der CIO.

Machine Learning wird Kernthema


KI und Machine Learning sind wichtige Trends für SEW-Eurodrive. „Die Relevanz von Machine Learning ist sehr hoch. Wir sehen massive Auswirkungen auf die Prozesse in den nächsten Jahren, etwa bei Logistik­abläufen im ERP-System“, sagt der CIO. So habe man eine komplexe Warenwirtschaft mit großen automatisierten Lägern, die hochperformant Produkte ein- und auslagern müssen. Derzeit werden die Prozesse auf Basis von menschlicher Logik gesteuert, fest verdrahtet in der Programmierung des SAP EWM (Extended Warehouse Management). Stamm sieht hier erhebliches Optimierungspotential mit Machine Learning, um z. B. High Runner besser zu erkennen und automatisch dicht am Ausgang einzulagern. Auch bei der Intra- und Extralogistik oder beim Qualitätsmanagement werde Machine Learning künftig eine wichtige Rolle spielen.

Ansätze wie Deep Learning, etwa bei der Vorhersage der Produktqualität, gebe es bereits. Diese werden jedoch vorerst Labor- oder Insellösungen bleiben, denn sie ließen sich nicht innerhalb der bestehenden Systembebauung umsetzen, meint Alexander Stamm. So bleibt das Problem der Integration für Prozessintelligenz, die jenseits des ERP generiert wird. Ebenso aufwendig gestalte es sich, Erkenntnisse von smarten Produkten u. a. für die Wartungsplanung, Stichwort Predictive Maintenance, in bestehende Systeme und Abläufe einzubinden. „Oftmals diskutieren wir über fehlende Standards und anders als ein Start-up haben wir eine komplexe IT-Landschaft. Da fehlt uns ERP-seitig die Unterstützung, in der Regel bauen wir dann halt alles selber“, stellt Stamm fest. Zwar gebe es tolle Beispiele, wie weit SAP bei Leonardo und im Machine Learning ist – aber das sei alles nicht integriert in die bestehende Bebauung, so der CIO. Aus Stamms Sicht wird man sich bei der Roboterisierung von Prozessen oft damit behelfen, auf die ERP-Systeme ein weiteres Stück Software aufzusetzen. „Die ERP-Hersteller beanspruchen für sich, Plattformen für die Integration und den Bau individueller Lösungen zu entwickeln. Der Teufel steckt aber bekanntlich im Detail und ob solche Plattformen für den eigenen Anwendungsfall nutzbar sind, bleibt fraglich“, konstatiert Alexander Stamm.


Blockchain und ERP

Auch die Blockchain-Technologie, das Konzept der dezentralen Bestandsbücher, wird einen massiven Einfluss auf ERP-Prozesse haben. „Blockchain ist überall dort interessant, wo mehrere Parteien eine verbindliche Wahrheit benötigen, diese aber nicht von einer Instanz kontrolliert werden soll oder kann“, sagt Torsten Zube, Head of Blockchain bei SAP SE. Das gelte beispielweise im Transportgütermanagement, wo sichere, vertrauenswürdige und papierlose Lieferscheine und Frachtbriefe digitale Transaktionen zwischen Geschäftspartnern vereinfachen, und im Management technischer Anlagen oder in der Fertigung.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 01-02/2018. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Während von den meisten ERP-Herstellern noch nicht viel zu Blockchain zu hören ist, will man bei SAP das Thema strategisch aus mehreren Richtungen angehen, berichtet Zube: „Erstens: Wir bauen Blockchain-Technologien in bestehende Produkte ein. Zweitens: Wir planen völlig neue, ohne Blockchain nicht umsetzbare Lösungen. Und drittens: Wir werden unseren Kunden den ‚Cloud Platform Blockchain Service’ anbieten“. Der solle es ermöglichen, eigene individualisierte Prozesse mit dieser Technologie umzusetzen. Bei Accenture geht man davon aus, dass die Nutzung von Blockchain in ERP-Systemen noch nicht ganz so weit ist, wie es der Hype vermuten lassen würde. Viele Produkte seien erst 2017 auf den Markt gekommen und wiesen noch nicht die nötige Reife für die direkte Integration in ein ERP-System auf. Dennoch rechnet das Beratungsunternehmen mit einer sehr schnellen Entwicklung.


Bildquelle: Thinkstock/iStock

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