In Zeiten zunehmender Digitalisierung gelten ERP-Lösungen als Old School. Enterprise Resource Planning – das war einmal revolutionär, als es darum ging, den Abteilungen das Silodenken auszutreiben und den Fluss der Werte im Unternehmen mit dem Fluss der Waren entlang der Supply Chain zu verknüpfen. Seitdem aber haben sich ERP-Systeme zumindest evolutionär weiterentwickelt: sie binden das Kundebeziehungsmanagement (CRM) mit ein, haben Financials und Controlling integriert und sind inzwischen sogar in der Lage, Office-Funktionen einschließlich eMail und Telefonie in den Geschäftsprozess zu übernehmen. Selbst wer den Begriff „Unternehmensressourcen“ weiter fasst als den klassischen Dreiklang von Maschinen, Material und Menschen (pardon! Falsche Reihenfolge, aber irgendwie doch richtig), wird mit ERP-Systemen glücklich. Sie managen Dienstleistungen und Projekte ebenso wie Verträge und Produktlebenszyklen.
Und doch hängt dem ERP-System als Genre etwas Altertümliches an. Hipp sind Webshops oder Big Data Analytics, hopp sind das Internet der Dinge und Social Media. Doch wenn man genau hinschaut, ist auch das nichts anderes als das Management von Unternehmensressourcen – wenn man den Begriff „Ressource“ eben nur weit genug fasst.
Aber genau darum geht es bei der Digitalisierung. Alles ist Ressource und am besten ist es, wenn diese Ressourcen in digitalisierter Form vorliegen. Dann nämlich können sie jederzeit und ohne Medienbrüche weiterverwertet werden. Das nennt man Fungibilität: Daten sind austauschbar – zwischen Funktionen, Geschäftsprozessen, Kooperationen, Märkten. Und sie lassen sich aggregieren und zu neuem Wissen zusammenfassen. Und genau das war und ist die Kernkompetenz von ERP-Systemen, So gesehen waren ERP-Systeme noch nie so modern wie heute.
Wenn sie nicht so alt wären! Das Hauptproblem lange tradierter ERP-Systeme ist ja gerade, dass sie mehrere Technologieschübe hinter sich haben und nach und nach zusätzliche Aufgaben übertragen bekommen haben. Man kann es kaum glauben: aber Software kann altern und verwittern. Viele monolithische ERP-Systeme, die heute den digitalen Fortschritt eher behindern als fördern, beweisen dies.
Das kann sich ändern, wenn man die Funktionen von ERP-Systemen aufbricht und als Services aus der Cloud bezieht. Nach einer jüngsten Marktuntersuchung von Forrester Research findet genau das statt. Dabei sind nicht unbedingt Lösungen gemeint, wie SAP sie vor einem Jahrzehnt mit Business by Design in den Markt gebracht hat. Damals hat SAP einfach ein weiteres monolithisches Software-Gebilde entwickelt, das sich von seinen Altvorderen nur dadurch unterschied, dass es auf einem Server irgendwo auf dem Globus residierte und nicht im firmeneigenen Hochsicherheitskeller.
Gemeint sind vielmehr hybride Software-Architekturen, in denen On-Premises-Lösungen mit zusätzlichen Funktionen – eben den Services – aus der Cloud integriert und zu neuen Lösungseinheiten zusammengefasst werden. Und es gibt eine Reihe von Kandidaten für diese Services, die ERP-Systeme zum nächsten Level der unternehmensweiten Ressourcenverwaltung und -verplanung bringen:
Office-Integration mit ERP ist heute noch keinesfalls selbstverständlich – wie sie beispielsweise bei Microsoft Dynamics365 und Office365 nahtlos funktioniert. Wer aber sein gut funktionierendes ERP-System nicht für eine Büro-Integration opfern möchte, kann heute Cloud-basierte Lösungen komfortabel einbinden.
Eine solche Two-Tier-Architektur bietet sich auch bei der Einbindung von Predictive Analytics auf der Basis von Big-Data-Tools an. Ebenso stehen heute bereits APIs für die Integration von KI-Anwendungen aus der Cloud bereit.
Interessant ist auch, dass Cloud-Ökosysteme nicht nur um die großen ERP-Lösungen von SAP, Microsoft und Oracle entstehen, sondern auch für den CRM-Spezialisten Salesforce zusätzliche Anwendungen auf der Basis der bereitgestellten Toolbox entstehen. FinancialForce und Kenandy sind beispielsweise Anbieter, die nach und nach auch in Europa bekannt werden.
Vor allem aber ergeben sich wesentliche Erweiterungen rund um das Internet der Dinge, mit denen ERP-Systeme weiter ausgebaut werden. Gerade die Zusammenfassung von Daten aus dem Fertigungsgeschehen in einem Manufacturing Execution System kann nur sinnvoll über die Cloud erfolgen. Das MES agiert dann wie ein Vorschalt-System, das die Daten erst einmal bündelt, da die ERP-Systeme nicht unbedingt für die schnelle Verarbeitung von Massendaten bekannt sind.
Digitalisierung ist eben auch die Digitalisierung der Unternehmensressourcen – oder zumindest der Information über die Ressourcen. Das ist die wesentliche Leistung der ERP-Systeme, seit es Materialbedarfsplanungen gibt.
Das ist zwar Old School, ist aber in Zeiten der Digitalisierung durchaus auch Gold School.
Kategorie: Internet of Everything
So what?
Expertise entsteht aus Experimenten! Der im Grunde richtige Lehrsatz scheint zugleich das Credo der Bildungsexperten zu sein, die ständig an neuen Modellen arbeiten. Kaum hat eine Schulreform erste Ergebnisse gezeigt, wird sie durch die nächste bereits abgelöst. Aber es braucht nun mal Zeit, aus Fakten Wissen und aus Wissen Bildung wachsen zu lassen. Da ist es denn auch nur folgerichtig, dass mehr und mehr Bundesländer wieder zum neunjährigen Gymnasium zurückkehren.
Dass Bildung Zeit braucht, müssen auch die Schulungsexperten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens erkennen. Je komplexer die Aufgabenstellung ist, desto langwieriger ist der Aufbau einer Computing-Umgebung für deren Bewältigung. Inzwischen zeigt sich, dass beispielsweise der schlagzeilenträchtige Sieg von IBMs Watson bei der Quizshow Jeopardy! doch ein relativ leichtes Unterfangen war im Vergleich zu den immensen Aufgaben, mit denen IBMs Auftraggeber die Plattform für das Cognitive Computing betrauen wollen. Neben schönen Erfolgen mehren sich inzwischen Nachrichten über abgebrochene oder gar fehlgeschlagene Projekte.
Um Maschinenstürmern gleich den Wind aus den Segeln zu nehmen: Cognitive Computing und Deep Learning erzeugen keine Bildung – die bleibt uns Menschen vorbehalten. Aber diese und andere Formen der künstlichen Intelligenz revolutionieren die Verfügbarkeit von allokiertem Wissen und die Fähigkeit, aus Daten Informationen zu generieren und in großen Datenmengen Muster zu erkennen, aus denen wiederum Schlussfolgerungen gezogen werden können, die uns bei der Entscheidungsfindung unterstützen.
Das hat inzwischen einen unermesslichen Nutzwert. KI-gestützte Systeme erkennen in Netzwerken auffällige Verhaltensmuster, die auf einen Hackerangriff schließen lassen, und ergreifen Abwehrmaßnahmen. Das Potential allein ist immens: Wie der Hightech-Verband Bitkom jetzt mitteilt, ist allein in den vergangenen zwei Jahren rund die Hälfte der deutschen Unternehmen Ziel eines Angriffs geworden. Der dabei entstandene Schaden summiert sich in den zurückliegenden 24 Monaten auf 53 Milliarden Euro. Und dabei wird die Malware immer komplexer, so dass Virenscanner ohne Zuhilfenahme künstlicher Intelligenz versagen. IBM hat jetzt ihr Wissen um Systeme und Netze aus 30 Jahren Projektgeschichte in einen Datenpool geleitet, aus dem Watson schöpfen soll. Die Datenbank unter dem Namen IBM Data Lake soll bei der Automatisierung der Systemadministration helfen und Hackern das Leben schwer machen.
Ein weiteres Paradebeispiel ist das Scannen von Millionen Seiten an Fachliteratur, die mit Hilfe der Fähigkeiten von IBMs Watson, natürliche Sprache auf ihren Inhalt hin zu analysieren und sich bei der Entschlüsselung der Semantik auch nicht durch syntaktische Sprachfallen wie doppelte Verneinung beirren zu lassen, ausgewertet werden. Ebenso sind KI-Systeme hervorragend geeignet, in Bildern typische Muster zu erkennen und damit Abweichungen von der Norm zu identifizieren. Beide Methoden helfen heute Ärzten und Wissenschaftlern in nahezu allen Disziplinen bei der Forschungsarbeit und der Diagnose von Krankheiten. Wenn auf diese Weise auch nur ein Menschenleben gerettet werden konnte, haben sich die Investitionen bereits gelohnt.
Und die Investitionen sind in der Tat immens: IBM allein hat einen zweistelligen Milliardenbetrag in die Entwicklung der Technologie hinter Watson gesteckt und dabei auch zahlreiche Firmenübernahmen gewagt. Aber die Marktchancen sind keineswegs geringer: Im Jahr 2025 sollen Unternehmenslösungen im Wert von 31 Milliarden Dollar verkauft werden. Darin ist die damit verbundene Wertschöpfung noch gar nicht berücksichtigt. Sie dürfte ein Vielfaches betragen.
Kein Wunder also, dass sich die Konkurrenz um die vordersten Plätze rangelt. Nach Einschätzung von Gartner ist IBMs Watson-Plattform die am weitesten entwickelte, doch Anbieter wie GE Digital, Microsoft, PTC und Amazon Web Services folgen auf dem Fuß. Und Internetgiganten wie Google und Facebook entwickeln eigene KI-Plattformen für den Eigenbedarf. Wie IBM wollen sie vor allem die eigenen Datenmengen gewinnbringend auswerten.
Dabei steckt die KI-Forschung auch 50 Jahre nach ihrer Begründung durch Marvin Minsky eigentlich noch in der Trial-and-Error-Phase – also am Beginn der Bildungskarriere. So verfolgen Cognitive Computing oder Deep Learning unterschiedliche Konzepte des Wissensausbaus und der Analyse, was sie keineswegs zu universell einsetzbaren Hochbegabten macht. Sie verfügen eher über singuläre Fähigkeiten, die sie für bestimmte Aufgaben optimal erscheinen lässt, für andere wie3derum nicht. Das ist eine typische Erkenntnis bei komplexen Unternehmenslösungen: Auch ERP-Systeme lassen sich nicht ohne weiteres heute im Maschinenbau und morgen in der Medizin einsetzen. Sie folgen kontextspezifischen Best Practices und keinen universellen Begabungen.
Das muss nun auch das Bildungssystem rund um die künstliche Intelligenz erkennen. IBMs Watson ist ebenso wenig ein Universalgenie wie es die KI-Angebote der Konkurrenten sind. Dass Googles KI-Ansatz den Weltmeister im Go-Spiel besiegt, bedeutet nicht, dass es jedes Spiel beherrschen kann. Aber es kann fahren (im autonomen Google-Fahrzeug) und antworten (über Android-Smartphones).
IBM wiederum versucht nun, Watsons Fähigkeiten zur Mustererkennung für die Prozesssteuerung im Internet der Dinge zu nutzen. Das wäre ein weiterer Riesenmarkt. Und der wäre auch nötig, denn bislang dürfte Watson trotz lukrativster Verträge mit Fortune-500-Unternehmen kaum mehr eingespielt haben als die Kapitalkosten. Mit IoT könnte sich jedoch ein niedrigschwelliger Bildungssektor anbieten, für den man nicht gerade das KI-Abitur benötigt.
Denn für IBM verrinnt die Zeit. Nicht nur wächst die Konkurrenz. Nach 21. Quartalen mit Umsatzrückgang schmilzt auch die Marktbedeutung. Gut, dass die jüngsten Anstrengungen zur Verschlankung die Kosten so weit senken, dass unverändert Gewinn ausgewiesen werden kann. Sonst heißt es für IBMs Watson in wenigen Quartalen wirklich nur noch: „So what?“
Mittelstand First
Im Reformationsjahr, in dem daran erinnert wird, dass Martin Luther vor 500 Jahren seine berühmt gewordenen Thesen wider den Ablasshandel an die Tür der Schlosskirche zu Wittenberg hämmerte, gerät die Erinnerung an andere, vielleicht für den Weltenlauf minder wichtige Festlegungen bedauerlicherweise in den Hintergrund: So zum Beispiel die Verordnung Nr. 1234 der Europäischen Gemeinschaft über eine „gemeinsame Organisation der Agrarmärkte“, die vor ziemlich genau zehn Jahren verabschiedet wurde. Darin findet man auch „Sondervorschriften für bestimmte landwirtschaftliche Erzeugnisse“ wie etwa wie die Feststellung, dass ein Liter Milch – also das „Gemelk von einer oder mehreren Kühen“ – mit dem Fettgehalt von 3,5 Prozent mindestens 1028 Gramm pro Liter zu wiegen hat.
Wir wollen uns nun keineswegs über die Ordnungsliebe der Europäischen Kommission lustig machen – schließlich wünscht niemand das gepanschte oder gestreckte „Gemelk“, das bei nur 28 Gramm weniger pro Liter nur noch reines Wasser wäre – und damit etwas völlig anderes.
Aber allzu genaue – oder allzu vordergründige Kategorisierungen können in die Irre führen. Oftmals geht es vielmehr um gefühlte Unterscheidungen, die sich einer eindeutigen Definition entziehen. Die Europäische Kommission weiß zum Beispiel ganz genau, dass ein Unternehmen dann als mittelständisch zu bezeichnen ist, wenn es mit weniger als 250 Beschäftigten weniger als 50 Millionen Euro Umsatz generiert. Klein ist ein Unternehmen demnach, wenn es zwischen zehn und 49 Mitarbeiter beschäftigt und dabei zwischen zwei und zehn Millionen Euro umsetzt. Und „Kleinst“ nennt die Europäische Kommission jene Firmen, die bis zu neun Mitarbeiter haben und damit nicht über einen Umsatz von zwei Millionen hinauskommen. Jahr für Jahr geraten aber Hunderttausende von Unternehmen schon allein durch die Auswirkungen der Inflation in die nächsthöhere Kategorie, ohne dass sie real zulegen. Auch das ist eine Auswirkung des sogenannten Mittelstandsbauchs.
Die Einteilung ist auch insofern bemerkenswert, als einem Kleinstunternehmen damit ein Umsatz pro Mitarbeiter von bis zu 250.000 Euro zugetraut wird. Darüber hinaus wird aber eher ein Pro-Kopf-Umsatz von unter 200.000 Euro unterstellt. Tatsächlich sieht aber die Realität genau umgekehrt aus. Als Daumenregel kann gelten: Je größer ein Unternehmen ist, desto größer ist auch seine Produktivität gemessen am Pro-Kopf-Umsatz. Und es hat den Anschein, als würde die Europäische Kommission ihre Förderpolitik auch genau nach dieser Daumenregel ausrichten. So werden zum Beispiel 80 Prozent der Ausgaben, die im EU-Haushalt im Rahmen des Förderprogramms „Horizont 2020“ vorgesehen sind, an Großunternehmen vergeben, wie das Kölner Institut der deutschen Wirtschaft betont.
Eine zweite Daumenregel besagt aber, dass kleine und mittelständische Unternehmen von Bürokratielasten stärker betroffen sind als Großunternehmen. Das liegt in der Natur der Sache: Der Aufwand für eine Betriebsgenehmigung beispielsweise ist die gleiche – unabhängig von der Zahl der Beschäftigten und der dabei erzielten Wertschöpfung. Der von der Entbürokratisierungsrunde um Edmund Stoiber geforderte „Bürokratie-TÜV“, der eine Gesetzesfolgenabschätzung mit Blick auf etwaige Bürokratiekosten betreiben sollte, ist leider bislang nur auf dem Papier verwirklicht. Zudem ist es unbestritten, dass global agierende Unternehmen mehr Möglichkeiten haben, Steuerabgaben dadurch zu verringern, dass sie Gewinne an einem Standort durch Verluste an einem anderen nivellieren können.
Es liegt in der Besonderheit der deutschen Wirtschaft – und wohl auch des deutschen Wirtschaftswunders, dass hierzulande die Definition von Mittelstand ganz anders formuliert wird als in der Europäischen Kommission. In Deutschland zählt auch zum Mittelstand, wer bis zu 500 Personen beschäftigt. Und darüber hinaus gehören auch deutlich größere Unternehmen zum klassischen Mittelstand, wenn sie Eigentum und Unternehmensführung verbinden – also in familiengeführten Firmen, die es in dieser Ausprägung in anderen europäischen Ländern gar nicht oder nur vereinzelt gibt. Hier könnte eine echte Mittelstandspolitik ansetzen. Denn das deutsche Erfolgsmodell ist ja – dies sei in aller Bescheidenheit, aber voller Selbstbewusstsein gesagt – durchaus nachahmenswert.
Denn ohnehin zeigt die Realität, wie wir sie aus Statistiken wahrnehmen, dass der Mittelstand – egal in welcher Definition – der Garant für Prosperität und Stabilität in Europa ist. Dies gilt es vor allem in Zeiten festzuhalten, in denen die Schere zwischen Arm und Reich immer weiter auseinandergeht. Aber es sind 23 Millionen kleinste, kleine und mittlere Unternehmen (nach EU-Definition), die in der europäischen Staatengemeinschaft 90 Millionen Menschen „Lohn und Brot“ geben – das sind immerhin zwei Drittel aller Erwerbstätigen im Unternehmenssektor. Nimmt man den Agrarsektor hinzu, erhöht sich der Anteil sogar auf drei Viertel, denn trotz aller Konzentration in der Landwirtschaft wird der größte Teil der Erzeugerleistung von familiären Agrarbetrieben erbracht.
Mittelständische Unternehmen sind jedoch trotz des 2008 verabschiedeten „Small Business Act“ die Stiefkinder der europäischen Förderpolitik. Das sollte sich rasch ändern. Denn „Mittelstand First“ wäre eine vielversprechende Förderpolitik mit Blick auf die Digitalisierung. Auch hier gilt nämlich die Daumenregel, dass der Return on Invest bei Großunternehmen schneller eintritt als bei kleinsten, kleinen oder mittleren Unternehmen. Wer also lamentiert, dass Europa den Anschluss an die digitale Revolution zu verpassen droht, sollte vor allem diejenigen in ihre Weiterentwicklung fördern, die für die Beschäftigungssituation in der Europäischen Union den entscheidenden Beitrag leisten. Egal, wie die Kategorien definiert werden – „Mittelstand First“ ist Trump(f)!
Content ist King
Der einflussreiche Sprachwissenschaftler Noam Chomsky, der mit seinen Untersuchungen zum kindlichen Spracherwerb und zur Universalgrammatik nicht nur unser Verständnis von Kommunikationsmechanismen geprägt hat, sondern auch dadurch einer der Wegbereiter der künstlichen Intelligenz und der computerisierten Spracherkennung ist, war sich schon in den sechziger Jahren sicher: man kann komplexe Gedanken nur denken, wenn man auch über die entsprechenden Worte und Begriffe verfügt. Ein kleiner Wortschatz wäre demnach die Erklärung für gedankliche Untiefen. Oder anders ausgedrückt: wer seine Gedanken in 140 Zeichen einpasst, findet keinen Raum für Differenzierungen.
Und dennoch beweist die aktuelle Erfahrung, dass man mit einem permanent donnernden Twitter-Gewitter wirkmächtig sein kann. Die Kommunikationsmechanismen unserer Sharing Society sorgen schon dafür, dass noch die dümmsten Ansichten aufgegriffen und für den gesellschaftlichen Diskurs aufbereitet werden. Die Systemnervosität unserer digitalen Medienwelt sorgt dafür, dass alles gelesen, gehört, gesehen und mit Like-Läufen oder Shitstorms beantwortet wird. Jeder hat darin das Zeug zum Publizisten. Und jeder hat damit die Chance, seine ganz persönliche Eigenmarke zu prägen.
Originalität und Popularität sind dabei hilfreich, aber nicht zwingend. Vielmehr ist es wichtig, durch Regelmäßigkeit, Beständigkeit und Nachhaltigkeit die eigene Zielgruppe zu pflegen und zu bedienen. Voraussetzung ist freilich auch, diese Zielgruppe überhaupt erst einmal zu identifizieren und zu definieren. Nur so kann man das Interesse derjenigen erlangen, die man erreichen will.
In diesem Blog ist vor wenigen Wochen der 400. Text erschienen – das sind mehr als 400 „Meinungen und Deinungen“ zu aktuellen Themen der Informationswirtschaft. Sie haben dazu beigetragen, meine Eigenmarke Heinz-Paul Bonn zu prägen – wie auch die rote Brille und meine klaren Statements in IT- und Mittelstandsgremien. Sie nehmen Einfluss auf die laufende Debatte um den digitalen Wandel, Cloud Computing, Startups und Mittelstand und werden umgekehrt von der laufenden Debatte beeinflusst. Dabei verfolge ich keine unmittelbaren kommerziellen Interessen. Es ist die Freude eines Kölners am Diskurs.
Aber die Mechanismen des Content Marketings, wie sie im Bonnblog genutzt werden, eignen sich auch hervorragend für die Stärkung von Marken, Produkten und Positionen. Wir sind eine Gesellschaft von Geschichtenerzählern, die mit ihren Erfahrungen und Erlebnissen die Welt der Dinge, Dienste und Gedanken anreichert. Ein Auto ist nicht einfach nur ein Auto, sondern ein Fahrerlebnis. Ein Haarschnitt ist keine Frisur, sondern Ausdruck eines Lebensstils. Eine Idee wird zur Strategie. – Und Polterei wird zur Politik.
Derzeit starren wir alle auf die Möglichkeiten, die die Vernetzung von Maschinen bringen wird: aus Millionen von Daten werden Informationen, daraus Analysen, die wiederum zu Entscheidungen führen. Content Marketing ist dies alles in einem – mit dem schönen Vorteil, dass es Menschen sind und nicht Maschinen, die diese Inhalte bereitstellen. Blogs, Posts, Videos sind in der Regel das Ergebnis eines intellektuellen, kreativen Prozesses. Sie werden von Menschen erstellt und von Menschen verarbeitet, indem sie Gedanken induzieren und Haltungen oder Handlungen vorschlagen. Wir definieren unsere Beziehungen durch Content, den wir teilen.
Das muss nicht immer so bleiben: immer häufiger treffen wir auf Content, der nicht unmittelbar das Ergebnis einer menschlichen Gedankenleistung ist. Ganze Wahlkämpfe werden inzwischen durch Maschinen beeinflusst, die einfach nur einer vorgegebenen menschlichen Absicht folgend Beiträge aufgreifen, multiplizieren oder modifizieren. Diese Chatbots reduzieren die Diskussion auf Beeinflussung. Sie führen den Diskurs in den Konkurs.
Dabei ist es interessant zu sehen, wem die digitale Gesellschaft besonders gerne und bereitwillig lauscht (und wahrscheinlich auch glaubt): bekannte Marken stehen ganz oben auf der Liste des Vertrauens, dicht gefolgt von persönlich bekannten Quellen. Damit genießen Blogger in ihrer jeweiligen Community mehr Vertrauen als die traditionellen Medien in der breiten Leserschaft. Persönliche Erfahrungen und Empfehlungen werden höher gehandelt als die Wiedergabe von Beiträgen anderer. Interaktion ist wichtiger als Konsumtion.
Wer etwas verkaufen will, muss eine Geschichte um das Produkt liefern, die sowohl den Faktencheck bedient als auch die Emotionen. Content ist nun mal King – auch und gerade in der egalitären Web-Community.