KI im ERP: Welche Einsatzfelder bringen etwas?

KI-Funktionen im ERP zielen auf weniger Fehlmengen, schnellere Rechnungsverarbeitung und eine bessere Disposition. Ob ein Einsatz trägt, entscheidet sich an drei Größen: den Daten, die die Funktion braucht, den Kosten, die ein Fehler verursacht, und dem Aufwand, den die Prüfung kostet. Die Entscheidungstabelle ordnet die typischen Einsatzfelder in Handel und Fertigung nach diesen Größen.

Worauf es ankommt

Die drei Größen sind der Maßstab für jeden Einsatzfall. Benötigte Daten: Eine KI-Funktion ist nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreift. Fehlen Historie, Stammdaten oder Belege, fehlt ihr die Grundlage. Fehlerkosten: Jeder Fehler hat einen Preis – bei der Prognose eine Fehlmenge oder ein überhöhter Bestand, bei der Rechnungsverarbeitung eine falsche Zahlung, bei der Disposition ein Stillstand. Prüfaufwand: Je höher die Fehlerkosten, desto mehr Kontrolle muss die Funktion hergeben. Eine Funktion, die Bestellungen automatisch aufgibt, braucht mehr Prüfung als eine, die nur einen Vorschlag macht.

Das NIST AI Risk Management Framework 1.0 (NIST AI 100-1, Januar 2023) fasst diese Überlegung in vier Funktionen zusammen – Govern, Map, Measure, Manage. Das Rahmenwerk ist ausdrücklich freiwillig, anwendungsneutral und bindet nicht durch Gesetz; es dient als Prüfraster, wenn Sie die Funktion in Betrieb nehmen.

Die Einsatzfelder im Überblick

Die Tabelle zeigt die typischen Einsatzfelder in Handel und Fertigung. Die Einträge für Fehlerkosten, Prüfaufwand und Nutzen sind eine redaktionelle Einschätzung für den typischen Fall; der Nutzen ist ein Ziel, das Sie im Pilot prüfen, Ihre Prozesse können andere Werte erfordern.

Einsatzfall	Benötigte Daten	Fehlerkosten	Prüfaufwand	Nutzenziel
Nachfragerprognose	Absatzhistorie, Saisonalität, Preis- und Aktionsdaten	Fehlmengen oder überhöhte Bestände	mittel – Prognose mit Ist abgleichen	weniger Fehlmengen, geringerer Sicherheitsbestand
Bestandsplanung	Nachfrageschwankung, Lieferzeit, Ziel-Servicegrad	Fehlmengen oder gebundenes Kapital	mittel – Bestände mit Ist abgleichen	optimierter Bestand bei gleichem Servicegrad
Rechnungsverarbeitung	Rechnungsbilder, Lieferantenstamm, Bestellungen	falsche oder doppelte Zahlungen	mittel – Stichprobe prüfen, Ausnahmen abarbeiten	schnellere Erfassung, weniger manuelle Eingaben
Auftrags- und E-Mail-Verarbeitung	E-Mail-Texte, Auftrags- und Kundendaten	falsch zugeordnete Aufträge	niedrig bis mittel – Zuordnung stichprobenartig prüfen	schnellere Auftragsanlage
Disposition und Produktionsplanung	Aufträge, Kapazitäten, Materialverfügbarkeit, Durchlaufzeiten	Stillstand oder verspätete Lieferungen	hoch – Plan mit Ist und Kapazität abgleichen	bessere Auslastung, pünktlichere Lieferungen
Qualitätsprüfung (Bilderkennung)	Bilder, Defekt-Kennzeichnungen	Defekte beim Kunden, Nacharbeit	hoch – Kennzeichnungen und Trefferquote überwachen	weniger Defekte, weniger Nacharbeit
Vorhersagende Instandhaltung	Sensordaten, Wartungshistorie	ungeplanter Stillstand	hoch – Sensoren und Modelle überwachen	weniger ungeplanter Stillstand

Zur Dispositionszeile: In der Tabelle führt die Disposition den Prüfaufwand, weil der Plan mehrere Größen – Aufträge, Kapazitäten, Material – gleichzeitig berücksichtigen muss. Ein Fehler kann sich zeigen, wenn die Maschine steht oder die Lieferung zu spät kommt. Zur Qualitätsprüfungszeile: Prüfen Sie, welche Trainings- und Testdaten die Bilderkennung braucht, und ob die Kennzeichnungen ausreichen, bevor Sie auf sie vertrauen; die Kennzeichnungen sind der eigentliche Aufwand.

Ein Rechenbeispiel

Ein Rechenbeispiel für die Nachfragerprognose (erfundene Zahlen): Ein Artikel hat einen durchschnittlichen Wochenbedarf von 100 Stück. Der aktuelle Sicherheitsbestand liegt bei 50 Stück, das sind 0,5 Wochen Bedarf. Wenn die Prognose die Nachfrageschwankung besser abbildet, kann der Sicherheitsbestand bei gleichem Servicegrad (dem Anteil der Nachfragen, die ohne Fehlmenge bedient wird) auf 35 Stück sinken. Das sind 15 Stück weniger. Bei einem Einkaufspreis von 20 Euro pro Stück bindet der Sicherheitsbestand vorher 1.000 Euro Kapital pro Artikel, nachher 700 Euro; 300 Euro werden freigesetzt. Bei 100 solchen Artikeln sind es 30.000 Euro, die Sie freisetzen, ohne den Servicegrad zu senken.

Die Rechnung zeigt den Mechanismus: Bessere Prognose bedeutet geringere Unsicherheit, geringere Unsicherheit bedeutet weniger Sicherheitsbestand, weniger Sicherheitsbestand bedeutet freigesetztes Kapital. Der Nutzen setzt voraus, dass die Prognose die Schwankung tatsächlich besser abbildet als die bisherige Planung.

Typische Fehler

• Prognose ohne Historie. Die Funktion wird auf Daten angewendet, die zu kurz oder zu unruhig sind. Das Ergebnis ist eine Prognose, die der Zufall nicht besser macht.
• Automatisches Schreiben ohne Prüfung. Die Funktion gibt Bestellungen oder Zahlungen automatisch aus, ohne dass jemand prüft. Ein Fehler kann sich zeigen, wenn die Ware fehlt oder die Zahlung doppelt geht.
• Kein Abgleich mit dem Ist. Die Prognose wird nicht mit dem tatsächlichen Absatz verglichen. Abweichungen bleiben unsichtbar, und die Funktion lernt nicht.
• Fehlende Kennzeichnungen. Die Qualitätsprüfung wird eingeführt, ohne dass geprüft wurde, ob die Trainings- und Testdaten ausreichen. Das Modell erkennt Defekte, die es in den Kennzeichnungen nicht vorgefunden hat, schlechter.
• Prüfung nur am Anfang. Die Funktion wird vor der Einführung geprüft, danach nicht mehr. Nach einem Update oder einer Datenänderung weicht das Ergebnis ab, und niemand merkt es.

Rechtlicher Rahmen

In Deutschland und Österreich gilt die EU-KI-Verordnung (Verordnung (EU) 2024/1689). Sie ist seit 1. August 2024 in Kraft und wird ab 2. August 2026 anwendbar. Die Hochrisikobereiche aus Anhang III, etwa Beschäftigung und Bildung, gelten ab 2. Dezember 2027, die in regulierte Produkte eingebetteten Systeme aus Anhang I ab 2. August 2028 – so die AI-Omnibus-Verordnung, die am 27. Juli 2026 in Kraft getreten ist. Ob ein Einsatzfall Hochrisiko ist, entscheidet sich am Verwendungszweck, nicht an der Bezeichnung: Reine Einsatzfälle wie Nachfragerprognose, Rechnungsverarbeitung und Disposition fallen nicht unter die Hochrisikobereiche des Anhangs III. Anders liegt es, wenn die Funktion etwa Personalentscheidungen vorbereitet – Anhang III Nr. 4 erfasst unter anderem die Aufgabenverteilung nach individuellem Verhalten und die Leistungsbeurteilung – oder die Kreditwürdigkeit natürlicher Personen bewertet (Nr. 5 Buchst. b). In der Schweiz gilt die Verordnung für eine rein schweizerische Nutzung ohne EU-Bezug nicht; nach Art. 2 Abs. 1 Buchst. a und c erfasst sie auch Anbieter und Betreiber in Drittstaaten, die KI-Systeme in der EU in den Verkehr bringen oder deren KI-Ausgaben in der EU verwendet werden.

So gehen Sie vor

1. Listen Sie die Einsatzfälle auf, die Sie im ERP haben, und notieren Sie je Fall die benötigten Daten, die Fehlerkosten und den Prüfaufwand.
2. Beginnen Sie mit dem Fall, der nach der Tabelle geringeren Prüfaufwand hat und dessen Daten Sie schon haben, etwa die Nachfragerprognose oder die Rechnungsverarbeitung.
3. Lassen Sie die Funktion zuerst Vorschläge machen, die ein Mensch prüft, und geben Sie erst später automatisches Schreiben frei.
4. Gleichen Sie das Ergebnis regelmäßig mit dem Ist ab und protokollieren Sie die Abweichungen.
5. Weiten Sie die Nutzung erst aus, wenn die Prüfungen über mehrere Durchläufe ohne Befund waren.