Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz im ERP-Kontext

Abstract

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Enterprise-Resource-Planning-Systemen gewinnt sowohl in der Forschung als auch in der Unternehmenspraxis zunehmend an Bedeutung. Trotz zahlreicher Einzelstudien zu spezifischen Technologien, Systemen oder Anwendungsfällen fehlt bislang eine übergreifende und systematische Strukturierung der beschriebenen KI-Anwendungsfelder im ERP-Kontext. Ziel dieser Arbeit ist es daher, den aktuellen Forschungsstand zum Einsatz von KI in ERP-Systemen systematisch zu analysieren und in einer konsistenten Taxonomie zusammenzuführen. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wird eine strukturierte Literaturanalyse durchgeführt. Auf Basis von 30 wissenschaftlichen Publikationen wird eine Taxonomie entwickelt, die sechs Dimensionen umfasst: ERP-Bereich, Art der KI-Technologie, ERP-Plattform, Anwendungsfall, Vorteile sowie Herausforderungen des KI-Einsatzes.

Die Ergebnisse zeigen, dass sich der KI-Einsatz im ERP-Kontext vor allem auf vier zentrale Anwendungsfelder konzentriert: Decision Support, Optimization & Automation, Predictive Analytics und Predictive Maintenance. Als wichtigste Vorteile werden Automatisierung und Effizienzsteigerung sowie verbesserte Prognose- und Planungsfähigkeit identifiziert. Gleichzeitig bestehen zentrale Herausforderungen insbesondere in den Bereichen Ethik und Governance, Systemintegration, Datenqualität und Transparenz. Die entwickelte Taxonomie bietet einen strukturierten Bezugsrahmen zur Einordnung bestehender und zukünftiger KI-Anwendungen in ERP-Systemen und liefert sowohl für die Forschung als auch für die Praxis eine fundierte Orientierung.

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