MAKIF

Studien zeigen, dass der durchschnittliche Wissensarbeiter 50% seiner Arbeitszeit dafür aufwendet, Daten zu suchen, zu korrigieren oder sich auf der Suche nach bestätigenden Quellen für die Aussage befindet (Harvard Business Review, 2016). Einer der Hauptgründe für schlechte Datenqualität liegt in der menschlichen Fehlerquelle bei der Dateneingabe – die zentrale Datenbasis bildet in einem Großteil der Unternehmen ein ERP-System (Statista, 2022). Eine Lösung für automatisierte Fehlererkennung im Bereich ERP-Systeme trägt daher zu der Erhöhung der Produktivität sowie zu einer höheren Arbeitszufriedenheit bei. Solch eine Lösung mit Fokus auf ERP-Systeme kleiner und mittlerer Unternehmen ist am Markt bislang nicht verfügbar. Bestehende Software-Lösungen konzentrieren sich auf Intervallprüfungen oder einen Abgleich mit vorhandenen Datenbanken (z. B. Adressprüfung). Neben der Erkennungsqualität ist im Rahmen des Projekts die Herausforderung zu lösen, dass der Zeitaufwand für die Berechnung der erforderlichen Statistiken mit jeder hinzugefügten Datenstruktur signifikant ansteigt. Es bedarf für die Umsetzung also eines effektiven Algorithmus im Zusammenspiel mit performanten Rechenressourcen. Ziel der Machbarkeitsstudie ist die Beantwortung der Frage, inwiefern die Entwicklung eines KI-basierten Assistenten zur Fehlererkennung mit Fokus auf ERP-Systeme auf der Basis von Supervised Learning möglich ist. Konkret soll ermittelt werden, ob es möglich ist, eine Erkennungsquote von Eingabeanomalien von 80 bis 90 % zu erzielen.

Das Tool zielt auf kleine bis mittlere Unternehmen (10 – 250 Mitarbeiter) ab, die bereits eine ERP-Lösung im Einsatz haben. Unternehmen können dadurch neben der durch die Reduzierung der Aufwände für Datenprüfung sowie etwaige Korrektur derer Effizienzsteigerung und Erhöhung der Produktivität auch eine Erhöhung der Mitarbeiterzufriedenheit erzielen. Weiterhin können Unternehmen durch den Einsatz eines KI-basierten Fehlererkennungssystems profitieren, da dadurch potenzielle Handlungsfelder und ggfs. sogar noch nicht bekannte Effizienzgewinne aufgezeigt werden können.

Die Ascensify Consulting GmbH ist als Dienstleister für die Beratung von kaufmännischen Prozessen insbesondere mit der Auswahl, Einführung, Anwendung und Optimierung von vorhandenen oder einzuführenden ERP-Systemen mittelständischer Kunden vertraut. Im Rahmen der ERP-Kompetenz verfügt die Ascensify Consulting GmbH insbesondere über tiefgreifende Kenntnisse von Fehlerpotentialen in der Durchführung von datenintensiven Prozessen wie z.B. Vertrieb, Einkauf, Auftragsbearbeitung, Ressourcenplanung sowie Eingangs- und Ausgangsrechnungen. Daher soll mit dem Ascensify Assistant ein Tool entwickelt werden, das Fehler bei der Eingabe und Verarbeitung von Daten in ERP-Systemen durch einen Anomalien erkennenden Algorithmus signifikant reduziert. Herr Sarfraz ist als Geschäftsführer der Ascensify Consulting GmbH Verantwortlicher und Ansprechpartner für die geplante Machbarkeitsstudie.Als KI-Experte wird die Fa. LitsLink beauftragt. LitsLinks hat sich darauf spezialisiert, Geschäftsprozesse mit KI-basierten Lösungen zu automatisieren.