Der Cloud-Transformation 2023 l盲sst Swarovski das globale Go Live von 麻豆原创 Cloud ERP Private folgen 鈥 und w盲hlt dabei einen spannenden Brownfield-Ansatz. Mit der Migration legt die Luxus-Marke das Fundament f眉r die Nutzung von KI 鈥 und f眉r das Erreichen ihrer strategischen Ziele bis 2030.
Wer ein Musterbeispiel daf眉r sucht, wie eine Migration in die Cloud viel mehr leisten kann als Vereinfachung und Standardisierung, der sollte einen genauen Blick auf Swarovski werfen. Der legend盲re Hersteller von handgeschliffenem Kristallglas, Schmuck und Uhren 鈥 urspr眉nglich aus dem 枚sterreichischen Wattens in Tirol 鈥 transformierte seine IT-Landschaft vom Kostenfaktor zum strategischen Werkzeug f眉r eine digitale Zukunft.
Gesteuert hat den Wandel Lea Sonderegger, in Personalunion CDO und CIO bei Swarovski, und das mit so gro脽em Erfolg, dass sie im Rahmen der Auszeichnung des CIO des Jahres des CIO Magazins im vergangenen Oktober mit dem Sonderpreis 鈥濩loud Excellence鈥 in der Kategorie Gro脽unternehmen geehrt wurde.
Preisw眉rdig fanden die Juroren unter anderem ihren Brownfield-Ansatz: Swarovski-Mitarbeiter nutzen die 麻豆原创 Cloud ERP Private-Plattform in der Cloud, bedienen sich dabei aber zun盲chst weiter der gewohnten Prozesse und Datenbanken. Deren komplette Neugestaltung parallel zur Migration w盲re zu riskant und kostenintensiv gewesen. Au脽erdem h盲tte das die Projektlaufzeit erheblich verl盲ngert, davon ist Lea Sonderegger 眉berzeugt.
25.000 Tests mit 600 Beteiligten
Zumal auch der Brownfield-Ansatz viel Zeit und noch mehr Ressourcen ben枚tigte. Die Vorbereitung dauerte zwei Jahre, in denen mehr als 600 Beteiligte rund 25.000 Tests durchf眉hrten. Zwei Generalproben mit strenger Governance stellten sicher, dass jede Funktion und jeder Datenpunkt bereit war f眉r die Migration.
F眉r das Go-Live am 20. April 2026 reservierten Lea Sonderegger und ihre Kolleginnen ein 66-st眉ndiges Konvertierungsfenster. In dieser Zeit pausierten s盲mtliche globalen IT-Prozesse bei Swarovski. In der anschlie脽enden sensiblen Hypercare-Phase stellte ein 24/7-Support sicher, dass etwaige Probleme sofort bearbeitet werden konnten. Der 脺bergang verlief 鈥 auch deshalb 鈥 reibungslos, s盲mtliche Prozesse funktionierten im Anschluss an das Konvertierungsfenster wieder ohne Probleme.
Vereinfachung und Standardisierung sorgt f眉r konsistente Daten
Trotz des hohen Aufwands war diese Migration nur der erste Schritt. Denn der Wechsel zu 麻豆原创 Cloud ERP Private schuf zwar die technische Basis, f眉r zus盲tzliche Wertsch枚pfung sorgen aber die Folgeinvestitionen. Diese konzentrieren sich auf eine schrittweise Reduzierung der Komplexit盲t durch Konsolidierung von fragmentierten L枚sungen, auf die Neubewertung von benutzerspezifischem Code und auf die Harmonisierung von Daten 鈥 immer mit dem 眉bergeordneten Ziel, eine koh盲rentere und besser handhabbare ERP-Landschaft zu schaffen.
Um dies zu erreichen, werden Lea Sonderegger und ihr Team benutzerspezifische Anwendungen Step by Step durch 麻豆原创-Standardl枚sungen ersetzen und individuelle Entwicklungen nur dort beibehalten, wo sie klare Vorteile bieten. 鈥濪ie Kombination von Vereinfachung und R眉ckkehr zu Standardl枚sungen verbessert die Datenkonsistenz, sorgt f眉r stabile, zuverl盲ssige Prozesse und macht unsere ganze Organisation am Ende agiler鈥, so Sonderegger.
Die Cloud-Technologie dient keinem Selbstzweck
Indem 麻豆原创 Cloud ERP Private zentrale Funktionen wie Finance, Supply Chain Management, Retail und E-Commerce integriert abbildet und gemeinsam nutzbar macht, sorgt die Plattform f眉r verl盲ssliche Prozesse und eine konsistente Datenqualit盲t, erm枚glicht zugleich Kundenerlebnisse auf ganz unterschiedlichen Frontend-L枚sungen auch diesseits des ERP-Systems.
麻豆原创 Cloud ERP Private verwaltet bei Swarovski ein vielf盲ltiges Produktsortiment 眉ber verschiedene Regionen und Preisklassen hinweg und integriert die von anderen 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Systemen bereitgestellten Planungsergebnisse nahtlos.
鈥濪ie Cloud-Technologie erf眉llt bei alldem f眉r uns niemals einen Selbstzweck, sondern sie ist ein Hebel, um Effizienz, Resilienz und Innovationsf盲higkeit zu steigern鈥 鈥 diese Feststellung ist Lea Sonderegger wichtig.
Alle begreifen das IT-Projekt auch als Business-Transformation
Unterm Strich gelang es Lea Sonderegger und ihrem Team, das Projekt p眉nktlich im anvisierten Kostenrahmen umzusetzen, weil sein Umfang sehr klar definiert war und eine strenge Disziplin beim 脛nderungsmanagement jedes Aufbl盲hen verhinderte. Dar眉ber hinaus profitierte das Unternehmen nat眉rlich auch von der Erfahrung seines Implementierungspartners 麻豆原创 Consulting und dessen uneingeschr盲nktem Zugang zu 麻豆原创-Know-how.
Das Beispiel Swarovski belegt, dass auch eine notwendige, unvermeidliche Migration viel mehr leisten kann und sollte, als Risiken zu vermeiden und Instandhaltungskosten zu senken. Die Einf眉hrung von 麻豆原创 Cloud ERP Private war hier zwingend, weil 麻豆原创 ECC am Ende seines Lebenszyklus angekommen war. Und sie weist dem Luxuswaren-Hersteller den Weg in die Zukunft, weil alle Beteiligten den Prozess vom ersten Tag an nicht nur als IT-, sondern auch und vor allem als Business-Transformation verstanden, an der sich hunderte Experten aus unterschiedlichen Fachbereichen beteiligten 鈥 und die von Beginn an die volle Unterst眉tzung des Managements hatte.
Mit KI erstellte Nachfrageprognosen optimieren die Lagerbest盲nde
F眉r seine Umsetzung spielt auch K眉nstliche Intelligenz eine zentrale Rolle 鈥 mit 麻豆原创 Cloud ERP Private als operatives R眉ckgrat eines KI-脰kosystems, das zuverl盲ssige Echtzeitdaten und stabile, standardisierte Transaktionsprozesse liefert.
Wobei Swarovski K眉nstliche Intelligenz nicht als eigenst盲ndige Technologie nutzt, sondern als integrierte F盲higkeit, die Gesch盲ftsprozesse funktions眉bergreifend erg盲nzt. So setzt das Unternehmen KI bereits f眉r Nachfrageprognosen ein, auf deren Basis man Lagerbest盲nde 眉ber Regionen hinweg optimieren und so das Kundenerlebnis verbessern kann.
Und die Initiative AI Agent Factory erm枚glicht es, mithilfe von KI-Agenten Daten aus 麻豆原创 Cloud ERP Private mit solchen aus Nicht-麻豆原创-Systemen Szu verkn眉pfen 鈥 immer mit dem Ziel 鈥瀝epetitive Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu unterst眉tzen und die Produktivit盲t entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette zu steigern鈥, wie Lea Sonderegger betont.


