Wenn Lieferanten Auftragsbestätigungen als PDF-Dateien versenden, können selbst geringfügige Abweichungen bei Preis, Menge oder Liefertermin dazu führen, dass im Einkauf ein erheblicher manueller Aufwand entsteht. Die Firma Lemvigh-Müller, einer der führenden Großhändler Dänemarks für Stahl-, Sanitär-, Heizungs- und Elektroprodukte, kennt diese Herausforderung schon seit Langem. Die Bearbeitung solcher Bestätigungen ist mit erheblichem Zeit- und Ressourcenaufwand verbunden.

Und genau hier hat das Unternehmen nun angesetzt – an einem Punkt, an dem frühere Automatisierungsinitiativen meist ins Stocken gerieten. Mit der neuen Lösung lassen sich Auftragsbestätigungen von Lieferanten nun automatisch verarbeiten. Das System nutzt mehrere spezialisierte Agenten, die Hand in Hand arbeiten. Sie lesen und interpretieren die PDF-Dateien, gleichen die Inhalte ab und übertragen sie direkt in die Â鶹ԭ´´-Systeme. Die Lösung wurde mit Â鶹ԭ´´-Software entwickelt und in enger Zusammenarbeit mit NTT DATA Business Solutions implementiert.

„Zuvor hatten wir es mit robotergestützter Prozessautomatisierung und mit herkömmlichen Automatisierungsmethoden probiert. Aber die gewünschte Wirkung konnten wir nicht erzielen. Der entscheidende Unterschied besteht diesmal darin, dass wir die Aufgabe aufgeteilt haben und mehrere unabhängige KI-Agenten jeweils einen bestimmten Teilprozess übernehmen. Gemeinsam erledigen sie nun das, was vorher manuell überprüft werden musste“, erklärte Frederik Aakerlund, IT-Leiter bei Lemvigh-Müller.

Von der Idee zur Produktion in zehn Wochen

Das Projekt nahm seinen Anfang mit einer E-Mail von Jess Frederiksen, einer KI-affinen Projektleiterin im Bereich Market and Procurement bei Lemvigh-Müller. Nachdem sie versuchsweise eine Auftragsbestätigung mithilfe von ChatGPT mit einer Bestellung abgeglichen hatte, wandte sie sich an den IT-Leiter, um zu prüfen, ob sich daraus eine vollständig integrierte Systemlösung entwickeln ließe.

Von den ersten Tests bis zur Inbetriebnahme vergingen lediglich zehn Wochen. Laut Lemvigh-Müller war dieser kurze Umsetzungszeitraum entscheidend dafür, dass die Lösung rasch konkreten wirtschaftlichen Nutzen brachte und so intern an Akzeptanz gewinnen konnte.

„Das war kein langwieriges Projekt. In zehn Wochen schafften wir es von der Idee bis zum Produktiveinsatz der KI-Agenten, und unsere Mitarbeitenden im Einkauf profitierten schnell von messbarem Nutzen“, betonte Aakerlund.

Lemvigh-Müller geht davon aus, dass mit der Lösung Ressourcen freigesetzt werden, die drei bis vier Vollzeitbeschäftigten entsprechen. Diese Ressourcen sollen künftig für wertschöpfende Tätigkeiten genutzt werden – insbesondere für die Bearbeitung besonders komplexer Bestellungen und Ausnahmefälle.

„Das Ziel besteht nicht darin, Stellen abzubauen, sondern unser Fachwissen wirksamer einzusetzen. Die KI-Agenten erledigen die Routineaufgaben, sodass sich die Mitarbeitenden im Einkauf auf jene Fälle konzentrieren können, bei denen ihre Erfahrung wirklich gefragt ist“, fügte Aakerlund hinzu.    

Mehr als 100.000 Auftragsbestätigungen automatisiert

Jedes Jahr sendet Lemvigh-Müller rund 175.000 Bestellungen an mehr als 2.000 Lieferanten. Ein Teil dieses Volumens wird strukturiert über EDI (Electronic Data Interchange) übertragen. Dennoch gehen rund 60 Prozent der Lieferantenbestätigungen weiterhin als unstrukturierte Dokumente ein.

Mit den koordinierten KI-Agenten kann das Unternehmen nun automatisch Verzögerungen, Mengenänderungen und Preisabweichungen erkennen – und deutlich schneller reagieren.

„Früher, als die Auftragsbestätigungen noch manuell bearbeitet wurden, konnte es Stunden oder sogar Tage dauern, bis die Änderungen im gesamten Unternehmen sichtbar waren. Heute aktualisieren die KI-Agenten die Daten nahezu in Echtzeit, sodass Kunden schon viel früher ein genaues Bild der Liefersituation erhalten“, sagte Klaus Heinemann, Leiter von Â鶹ԭ´´ ERP bei Lemvigh-Müller, der die Entwicklung gemeinsam mit dem Projektteam leitete. „Außerdem erkennen wir Preisabweichungen jetzt schon bevor die endgültige Rechnung ausgestellt wird. Das spart Zeit, sowohl auf unserer Seite als auch bei unseren Lieferanten.“

Mehrere KI-Agenten in einem einzigen Workflow koordiniert

Die Lösung basiert auf drei KI-Agenten, die zusammenarbeiten und jeweils eine klar definierte Rolle im Prozess haben. Der erste Agent verarbeitet eingehende E-Mails und Anhänge, der zweite extrahiert und strukturiert Daten aus PDF-Dokumenten, und der dritte gleicht die gewonnenen Informationen mit den Bestellungen im Â鶹ԭ´´-System ab, um zu prüfen, ob es Ãœbereinstimmungen oder Abweichungen gibt.

Auf diese Weise lassen sich komplexe und unstrukturierte Lieferantendaten in einem einheitlichen, automatisierten Arbeitsablauf verarbeiten – ohne dass Mitarbeitende im Einkauf umfangreiche PDF-Dateien öffnen und manuell prüfen müssen.

„Was diese Lösung so zuverlässig macht, ist das Zusammenspiel der Agenten. Jeder Agent ist hochspezialisiert, doch sie sind so aufeinander abgestimmt, dass der Prozess von Anfang bis Ende reibungslos verläuft“, erklärte Heinemann.

Während des Projekts wurde auch immer deutlicher, wie wichtig die Qualität der Stammdaten ist.

„Bei Bereichen wie den Incoterms und anderen Stammdaten haben wir Verbesserungspotenzial ermittelt, das wir umsetzen müssen. Das war für uns ein wichtiger Lerneffekt, nicht nur für dieses Projekt, sondern auch in Bezug auf unsere sonstige Arbeit mit KI“, so Heinemann.

Obwohl es noch zu früh ist, die genauen Auswirkungen auf das Kundenerlebnis, Fehlerraten oder Beanstandungen zu messen, geht das Unternehmen davon aus, dass eine schnellere und präzisere Bearbeitung von Lieferantenbestätigungen im Laufe der Zeit zu weniger Überraschungen und einer erheblichen Verbesserung der Liefertransparenz führen wird. Intern wurde die Lösung von der Belegschaft mit großem Interesse aufgenommen.

„Mitarbeitende in der Beschaffung wissen es ganz klar zu schätzen, die eintönigsten Routineaufgaben abgeben zu können. Das hat einen konstruktiven Dialog darüber entfacht, wie Technologie ihre täglichen Aufgaben am besten unterstützen kann“, erklärte Heinemann.

Unternehmens-KI mit klaren Geschäftsergebnissen

Lemvigh-Müller erwartet, dass sich die Investition in relativ kurzer Zeit rentieren wird.

„Was die Rentabilität der Investition angeht, so gehen wir davon aus, dass sich diese innerhalb von Quartalen rechnen wird, und nicht erst in einigen Jahren. Deshalb war es uns wichtig, die Lösung schnell produktiv nutzen zu können und uns auf Prozesse mit eindeutiger und messbarer Wirkung zu konzentrieren“, betonte Aakerlund.

Für die Â鶹ԭ´´ ist das Projekt ein konkretes Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz direkt in zentrale Geschäftsprozesse eingebettet werden kann, anstatt sie weiterhin als separates Experiment zu betrachten.

„Bei vielen Unternehmen geht es bei KI-Agenten vor allem um Automatisierung. Lemvigh-Müller zeigt, dass die eigentliche Herausforderung – aber auch immenses Potenzial – in der Koordination liegt“, bekräftigte David Pontoppidan, Head of Business AI der Region Nordic and Baltics bei Â鶹ԭ´´. „Was diese Lösung so leistungsstark macht, ist die Steuerung von drei spezialisierten Agenten direkt innerhalb des Kernprozesses. Viele Projekte, bei denen mehrere Agenten eingesetzt werden, scheitern in diesem Bereich â€“ nicht aufgrund der begrenzten Möglichkeiten einzelner Agenten, sondern wegen mangelnder Koordination. Lemvigh-Müller ist es gelungen, die Lösung in der firmeneigenen Â鶹ԭ´´-Landschaft zu verankern, in der Daten, Geschäftsregeln und Governance-Frameworks bereits etabliert sind.“

Er führte weiter aus: „Bei Innovation ist nicht die Unternehmensgröße entscheidend. Lemvigh-Müller zeigt, dass ein dänisches Unternehmen mithilfe schlanker Entscheidungsprozesse und einem pragmatischen Technologiekonzept schneller vorankommen kann als viele große globale Unternehmen, die sich noch in der Planungsphase befinden. Es ist nicht üblich, innerhalb von zehn Wochen von der Idee zum Produktivbetrieb überzugehen. Aber vielleicht sollte genau das zur Normalität werden.“

Auf betriebliche Abläufe und Skalierbarkeit ausgerichtet

Die Lösung wurde in enger Zusammenarbeit mit NTT DATA Business Solutions implementiert. Das Beratungsunternehmen war dafür verantwortlich, die Inbetriebnahme der Lösung vorzubereiten und sie vollständig in die Â鶹ԭ´´-Landschaft von Lemvigh-Müller zu integrieren.

„Durch die Verteilung der Zuständigkeiten auf mehrere KI-Agenten konnte Lemvigh-Müller einen komplexen Prozess automatisieren, ohne Transparenz oder die Kontrolle zu verlieren. Dies ermöglichte einen schnellen und sicheren Ãœbergang vom Pilot- zum Produktivsystem und gewährleistet eine robustere Lösung, die sich im Falle neuer Anforderungen einfach erweitern lässt“, betonte Kristian Dahl, Â鶹ԭ´´ UX Manager bei NTT DATA Business Solutions.

Dahl zufolge war die modulare, agentenbasierte Architektur ein entscheidender Faktor für die effiziente Entwicklung vom Proof of Concept zum Produktivbetrieb.

Erster Schritt einer umfassenderen Strategie für KI-Agenten

Zunächst wurden die KI-Agenten für den E-Mail-Eingang von einigen Lieferanten sowie für ausgewählte Geschäftsbereiche implementiert. Lemvigh-Müller sieht jedoch bereits erhebliches Potenzial für die Anwendung desselben agentenbasierten Ansatzes in weiteren administrativen Prozessen.

„Das ist die erste Lösung mit KI-Agenten, die wir produktiv gesetzt haben. Diese Erfahrung hat uns das Vertrauen gegeben, ähnliche Ansätze in anderen Bereichen in Erwägung zu ziehen, zum Beispiel in der Rechnungsbearbeitung und im Auftragsmanagement“, sagte Aakerlund abschließend.

Ellen Vig Nelausen ist Nordic Integrated Communications Expert bei Â鶹ԭ´´.

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Royal Greenland mit Hauptsitz in Nuuk, Grönland, vollständig im Besitz der grönländischen Regierung, will seine Â鶹ԭ´´-Plattform modernisieren und wechselt von einer On-Premise-Lösung zu Cloud ERP, um Kernprozesse zukunftssicher zu machen und integrierte KI-Funktionen in all seinen Â鶹ԭ´´-Unternehmensanwendungen nutzen zu können.

„Wir gehen von unserer bestehenden Konfiguration zu Â鶹ԭ´´ Cloud ERP und Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud über, weil wir Zugriff auf die Funktionen haben möchten, die auf einer Cloudplattform genutzt werden können“, erklärt Lars Bo Hassinggaard, Chief Information Officer und seit mehr als 25 Jahren bei Royal Greenland tätig.

Das Unternehmen vertreibt weltweit hochwertigen Wildfisch und Muscheln aus dem Nordatlantik und dem Arktischen Ozean. Royal Greenland nutzt seit 1998 Â鶹ԭ´´-Systeme, steht nun aber vor seinem bisher größten Vorhaben: Das Fischerei- und Fischverarbeitungsunternehmen will von Â鶹ԭ´´ ERP Central Component auf Â鶹ԭ´´ Cloud ERP migrieren und gleichzeitig seine Business-Intelligence-Landschaft (BI-Landschaft) auf Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud umstellen, gefolgt von der Ãœberführung von BI auf Â鶹ԭ´´ Datasphere.

Das Projekt erfolgt gemäß der strukturierten „RISE with Â鶹ԭ´´“-Methodik, bei der die Transformation der Plattform, die betrieblichen Abläufe und der Innovationszyklus im Rahmen eines Vertrags kombiniert sind.

Vereinfachte Ãœbertragung ausgewählter Daten: Reduzierung der zu migrierenden Daten um 90 Prozent

Im Rahmen der Migration wendet Royal Greenland die „Lean Selective Data Transition“-Methodik an, um das Datenvolumen erheblich zu reduzieren.

„Wir bewahren Daten und bereinigte Daten zehn Jahre lang auf. So vermeiden wir veraltete Buchungskreise und historische Daten, die keinen Mehrwert mehr haben“, so Hassinggaard. „Wir konnten die Daten, die gespeichert und migriert werden müssen, um 90 Prozent reduzieren. Diese Methodik führt Datenanalysen, die Definition des Umfangs und standardisierte Mapping-Objekte in einem geführten Prozess zusammen. So wird sichergestellt, dass Royal Greenland nur die Daten überträgt, die wirklich notwendig sind. Auf diese Weise werden die Kosten des Transformationsprojekts vorhersehbarer und unnötige Komplexität kann vermieden werden.“

Technologie an erster Stelle, gefolgt von Innovation

Der Produktivstart ist für den 1. März 2027 geplant. Im Jahr 2026 steht die Migration der Plattform selbst an. 2027 wird Royal Greenland damit beginnen, geschäftsorientierte Verbesserungen auf Grundlage des standardisierten Kerns vorzunehmen – zum Beispiel durch neue Benutzungsoberflächen und die Optimierung von Prozessen mit einfachen KI-Agenten im Finanzwesen und in der Verwaltung.

„Royal Greenland und Â鶹ԭ´´ arbeiten seit 1998 zusammen, und wir freuen uns darauf, diesen Januar mit dem technischen Teil der Migration der Plattform beginnen zu können“, teilt Hassinggaard mit. „Wir halten die Transformation vorerst so einfach wie möglich und werden uns 2027 damit beschäftigen, Vorteile zu erschließen, zum Beispiel eine verbesserte Datenanalyse, höhere Benutzerfreundlichkeit und effizientere Arbeitsprozesse.“

Royal Greenland nutzt ein klassisches Wasserfallmodell und hat bereits ein Zielsystem, die sogenannte „Golden Shell“, als Grundlage für die weitere Konfiguration und Nachrüstung eingerichtet.

Â鶹ԭ´´ ist für die Implementierung der Cloudlösung verantwortlich, die zunächst in Schweden auf Microsoft Azure betrieben wird. Es besteht die Möglichkeit, später in ein dänisches Rechenzentrum zu wechseln. Das externe Beratungshaus Spektra Analytics übernahm die Vertragsprüfung.

Von internen Versuchen zu standardisierten KI-Lösungen

Royal Greenland hat bereits erfolgreich mit eigenen KI-Lösungen experimentiert, zum Beispiel im Rahmen von Projekten für maschinelles Sehen in der Produktion. Die künftige strategische Ausrichtung des Unternehmens sieht jedoch vor, integrierte und standardisierte KI-Datenprodukte von Â鶹ԭ´´ sowie Modelle zu nutzen, die auf der Â鶹ԭ´´ Business Data Cloud und ihrer semantischen Datenschicht basieren.

„Wir sind ein Unternehmen, das es vorzieht, aus vorhandenen KI-Lösungen Nutzen zu ziehen, anstatt diese selbst zu entwickeln“, betont Hassinggaard. „Für uns ist das viel effizienter. Es gibt keinen Grund, dass wir Ressourcen dafür einzusetzen, um das, was die Â鶹ԭ´´ bereits bietet, neu zu erfinden. Der Schwerpunkt wird zunächst auf der Prozessoptimierung innerhalb von administrativen Funktionen wie dem Finanzwesen liegen â€“ etwa mit einfachen KI-Agenten, die tägliche Arbeiten erleichtern können.“

Mehr Zeit investieren und die Methodik von Cloud ERP verstehen

Hassinggaard macht deutlich, dass der „RISE with Â鶹ԭ´´â€œ-Vertrag und die damit einhergehende Methodik und Vorbereitung Zeit und einen gewissen Reifegrad erfordern. Sein Rat an andere Unternehmen, die vor einer ähnlichen Entscheidung in Bezug auf Cloud ERP stehen: „Man muss sorgfältig vorgehen – und mehr Zeit investieren, als man denkt. Die Methodik, Preisgestaltung und Verträge müssen genau geprüft werden. Und man muss einen kompetenten Berater ins Boot holen.“

Ellen Vig Nelausen ist Integrated Communications Expert für Â鶹ԭ´´ Regional Communications.

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Ahlstrom ist ein großer internationaler Hersteller von Spezialwerkstoffen mit 36 Werken weltweit und rund 7.000 Mitarbeitenden. Die Strategie des Unternehmens ist es, weltweit führend auf seinem Gebiet zu sein.

Das Transformationsprojekt mit dem Namen Stella ist die größte Einzelinvestition in der Unternehmensgeschichte. Es soll alle Geschäftsabläufe – mit Ausnahme von HR und Produktentwicklung – in die neue Â鶹ԭ´´-S/4HANA-Cloud-Umgebung überführen. Das bisherige System des Konzerns stammte aus den 1990er-Jahren und entsprach nicht mehr den Anforderungen der globalen Fertigung. Für die Beschaffung nutzt Ahlstrom bereits Â鶹ԭ´´-Ariba-Lösungen.

„Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud war eindeutig die beste Lösung für uns, insbesondere für die Fertigungssteuerung und -planung“, sagt Kristiina Lammila, CIO von Ahlstrom, die das Projekt verantwortet. „Damit können wir unsere Abläufe harmonisieren und alle Werke unter ein gemeinsames System bringen.“

Systeme und Daten vereinheitlichen

Eine zentrale Herausforderung war die Integration unterschiedlicher Systeme und die Vereinheitlichung fragmentierter Daten. Mit der Modernisierung lassen sich Prozesse straffen, die tägliche Arbeit wird einfacher, und es bleibt mehr Zeit für strategisch wichtige Aufgaben.

„Mit der Standardlösung Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud haben wir deutliche Fortschritte erzielt“, so Lammila. „Wir nutzen eine Private Cloud, sodass auch relativ flexible Anpassungen möglich sind. Ein Werk ist bereits live, nächstes Jahr kommen sieben weitere hinzu. Ziel ist es, die gesamte Transformation innerhalb von fünf Jahren abzuschließen.“

Laut Lammila ist es mit dem System möglich, die Produktion flexibel von einem Werk in ein anderes zu verlagern und die Lieferkette weltweit zu optimieren.

Vorteile für Mitarbeitende und Kunden

bringen allen Beteiligten Vorteile. Optimierte Produktionsprozesse sorgen für weniger Ausschuss und eine bessere Produktqualität. Ein harmonisierter Einkauf bringt Einsparungen. Und für die Kunden von Ahlstrom ist die sichtbarste Veränderung eine reibungslosere Lieferkette und eine bessere Verfügbarkeit von Produkten. Darüber hinaus nutzt Ahlstrom jetzt mehr KI- und Analysefunktionen. Vor allem in der Vertriebsunterstützung sind bereits KI-Lösungen im Einsatz, die auf Daten aus der Â鶹ԭ´´ Sales Cloud aufbauen.

„Wir können uns noch enger mit unseren Kunden vernetzen, da viele von ihnen ebenfalls Â鶹ԭ´´ nutzen“, erklärt Lammila. „Das vereinfacht und optimiert den Informationsfluss zwischen Unternehmen.“

Im Hinblick auf die Mitarbeitenden erleichtert Â鶹ԭ´´ S/4HANA Cloud die Teamarbeit. Bestellungen und Lagerbestände lassen sich zum Beispiel bequem auf Basis von Echtzeitdaten überprüfen. Zudem stärkt laut Lammila das aktualisierte System das Arbeitgeberimage von Ahlstrom, da Bewerberinnen und Bewerber passende und moderne Tools erwarten.

Gutes Change Management ist entscheidend für den Erfolg

Lammila rät Unternehmen, die ähnliche Projekte planen, solche Vorhaben als umfassende Transformation zu verstehen. Alle Mitarbeitenden müssten eingebunden werden – auch die Geschäftsleitung – , nicht nur die IT-Abteilung.

„Es braucht eine starke Unterstützung vonseiten des Managements und eine gemeinsame Vision, wohin man will und wie man dorthin kommt. Das Projekt muss als tiefgreifende Transformation geführt werden, und das Endergebnis darf nicht aus Zeitdruck verwässert werden. Denn eine schlechte Umsetzung lässt sich später nur schwer korrigieren“, erklärt sie.

Ellen Vig Nelausen ist Integrated Communications Expert für Â鶹ԭ´´ Regional Communications.

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