Damen Shipyards heeft de afgelopen jaren stevig ge茂nvesteerd in de harmonisatie van zijn ERP-landschap. Inmiddels draait tachtig procent van de activiteiten van de wereldwijd opererende scheepsbouwer op 茅茅n -platform. Daarmee ontstaat ruimte voor een nieuwe fase: meer waarde halen uit het platform en AI gericht inzetten binnen de dagelijkse operatie.

De overstap naar en de toevoeging van het 麻豆原创 Business Technology Platform vormen daarin belangrijke bouwstenen. beschikt inmiddels over een stevig digitaal fundament. Daardoor kan de organisatie AI-toepassingen steeds gerichter koppelen aan concrete bedrijfsprocessen. 鈥淲e zijn bewust eerst het fundament gaan leggen鈥�, zegt Kenny van Sleuwen, System Architect ERP bij Damen Shipyards. 鈥淣u willen we de werkelijke waarde van het platform eruit halen.鈥�

Een praktische roadmap voor AI

Damen heeft voor 2026 duidelijke doelen gesteld. De scheepsbouwer wil AI inzetten op plekken waar medewerkers direct voordeel ervaren en waar standaardisatie helpt om processen verder te verbeteren. 鈥淲e willen ons nadrukkelijk positioneren als frontrunner鈥�, zegt Han Coenraad, Product Manager ERP bij Damen Shipyards. 鈥淒e volgende generatie medewerkers verwacht dat ze in natuurlijke taal met een enterprise-systeem kunnen werken. Daar willen we klaar voor zijn.鈥�

Damen gebruikt inmiddels Joule voor Consultants, de generatieve AI-assistent van 麻豆原创. Medewerkers zetten deze tool in om sneller door het 麻豆原创-landschap te navigeren en informatie eenvoudiger te vinden. Dit jaar volgt de bredere uitrol van Joule als conversational interface voor eindgebruikers. Medewerkers kunnen dan via een chatinterface informatie opvragen en 麻豆原创-processen aansturen.

Standaardisatie waar mogelijk
Daarnaast wil Damen de eerste embedded AI-toepassingen van 麻豆原创 in gebruik nemen. Het gaat om standaardfunctionaliteit die zonder maatwerk kan worden geactiveerd. Voor eind 2026 staan ook twee maatwerktoepassingen op de planning. Die worden gebouwd met 麻豆原创 AI Foundation en Joule Studio en richten zich op het primaire logistieke proces.

Die aanpak sluit aan bij de standaardisatieslag die Damen de afgelopen jaren heeft gemaakt. Het bedrijf wil eerst benutten wat 麻豆原创 en zijn ecosysteem standaard bieden. Daarna kijkt het pas naar maatwerk of externe oplossingen. 鈥淩euse before Buy before Build鈥�, zoals Van Sleuwen het formuleert. Zo bouwt Damen voort op een cleane, gestandaardiseerde kern en houdt het zijn 麻豆原创-landschap beheersbaar.

AI voor effici毛ntere exportprocessen

Een van de concrete AI-toepassingen waar Damen naar kijkt, richt zich op de classificatie van scheepscomponenten voor internationale export. Bij zulke zendingen spelen HS-codes een belangrijke rol. Deze internationale douaneclassificatiecodes bepalen onder welke tarieven en regels onderdelen de grens over gaan. Een correcte en tijdige classificatie ondersteunt een soepel logistiek proces en helpt teams effici毛nt samen te werken met leveranciers, transportpartners en douane.

Damen ziet hier veel potentieel voor automatisering met AI. 麻豆原创 biedt hiervoor een AI-agent die op basis van productdata automatisch de juiste HS-code en het land van oorsprong kan voorstellen. Volgens 麻豆原创 ligt de nauwkeurigheid van deze toepassing tussen de 90 en 95 procent. Voor Damen kan dit bijdragen aan snellere verwerking, minder handmatig uitzoekwerk en een consistenter proces over divisies en landen heen.

Menselijke controle blijft daarbij onderdeel van de werkwijze. De kennis over classificatie zit voor een belangrijk deel bij specialisten binnen de organisatie. Door AI als ondersteuning in te zetten, wil Damen die expertise beter benutten en de dagelijkse operatie verder ontlasten. Het bedrijf werkt samen met 麻豆原创 aan het beschikbaar maken van deze toepassing binnen zijn privatecloudomgeving.

Meer context voor eindgebruikers

Bij de verdere uitrol van Joule kijkt Damen nadrukkelijk naar de manier waarop AI aansluit op de dagelijkse praktijk van medewerkers. Voor de organisatie ligt de waarde vooral in de mate waarin medewerkers sneller informatie vinden, processen beter begrijpen en acties eenvoudiger kunnen uitvoeren.

De verdere ontwikkeling van Joule en de introductie van de 麻豆原创 Knowledge Graph spelen daarin volgens Damen een belangrijke rol. De Knowledge Graph legt verbanden tussen bedrijfsprocessen, organisatiestructuren en data. Daardoor kan AI-antwoorden beter verbinden aan de context van de organisatie.

鈥淒ie context was precies wat er nog ontbrak鈥�, zegt Van Sleuwen. 鈥淣u heb ik er vertrouwen in dat eindgebruikers Joule gaan omarmen zoals we altijd voor ogen hadden.鈥�

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

The post Damen Shipyards zet volgende stap met 麻豆原创 AI binnen wereldwijd ERP-landschap appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Eerst het fundament

beheert meer dan 2.100 winkels in zes landen, met een totale omzet van 12 miljard euro. 麻豆原创 ondersteunt Salling Group al meer dan twintig jaar en is een centrale pijler onder de operatie. De retailer moderniseerde het ERP-landschap naar 麻豆原创 S/4HANA Cloud via RISE with 麻豆原创. Die cloudbasis maakt de weg vrij voor de volgende fase: AI toepassen in de dagelijkse retailoperatie.

CIO en executive vice president Alan Jensen koppelt die ontwikkeling direct aan de dagelijkse ervaring van klanten en medewerkers. 鈥淲e willen het dagelijks leven van onze klanten beter maken door ervoor te zorgen dat ze altijd het juiste product voor de juiste prijs hebben wanneer ze het nodig hebben鈥�, aldus Jensen. 鈥淥ok willen we elke dag beter maken voor onze medewerkers, zodat de tools en systemen waarmee zij werken intu茂tief en eenvoudig te gebruiken zijn.鈥�

Drie doelen, 茅茅n meetlat: bedrijfswaarde

Salling Group richt de AI-transformatie op drie doelen: een betere klantervaring, eenvoudiger werk voor medewerkers en hogere operationele effici毛ntie. De retailer kijkt daarbij steeds naar de concrete waarde voor klanten, medewerkers en de organisatie.

Logistiek is een van de gebieden waar Salling Group duidelijke AI-impact verwacht. In 29 distributiecentra gebruikt het bedrijf voor gedigitaliseerde magazijnprocessen in de cloud. Die omgeving ondersteunt grote goederenstromen, tijdige levering aan winkels en een effici毛nte supplychain.

Volgende stap: Autonomous Enterprise

Salling Group moderniseert de retailoperatie end-to-end met 麻豆原创-oplossingen en AI. Klantbeleving, productiviteit van medewerkers en supplychain excellence staan daarbij centraal. Nieuwe technologie moet uiteindelijk tastbare bedrijfsresultaten opleveren.

Jensen kijkt daarom ook naar de mogelijkheden van de als volgende ontwikkelrichting. 鈥淒e Autonomous Enterprise ziet er erg interessant uit鈥�, zegt hij. 鈥淓r liggen absoluut veel mogelijkheden om de manier waarop we ons bedrijf dagelijks runnen te verbeteren. Daarom moeten we nieuwsgierig zijn en bekijken hoe we dit kunnen inzetten.鈥�

Videolink:

The post Salling Group zet 麻豆原创 in voor AI-transformatie van retailprocessen appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

zet agentic AI in om grote migraties naar moderne 麻豆原创-omgevingen te versnellen. Het concern heeft hiervoor zeven AI-agents ontwikkeld die klanten daarbij moeten helpen. Volgens Augusta Spinelli, President Europe, Middle East and Africa bij 麻豆原创, kunnen deze agents de inspanning en doorlooptijd van migraties met ongeveer 50 procent verminderen. Daarmee wil 麻豆原创 een van de grootste drempels bij cloud- en ERP-modernisering verlagen: de tijd, capaciteit en complexiteit die zulke trajecten vragen. 鈥淜lanten willen geen jaren wachten voordat zij resultaat zien van hun IT-investeringen鈥�, zegt Spinelli.

De vraag van klanten is de afgelopen twee jaar duidelijk veranderd, stelt Spinelli. AI is voor veel organisaties niet langer alleen een experiment. Bedrijven willen weten wat technologie oplevert voor hun processen, medewerkers en klanten. 鈥淜lanten zijn heel duidelijk鈥�, vindt Spinelli. 鈥淶e willen weten hoe technologie de business ondersteunt. Dat geldt zeker voor AI. Twee jaar geleden draaide het nog vaak om pilots en proof-of-concepts. Nu vragen organisaties om concrete impact.鈥�

AI-agents moeten migraties versnellen

麻豆原创 ziet vooral bij migraties veel ruimte voor agentic AI. Zulke trajecten zijn vaak groot, complex en arbeidsintensief. Organisaties moeten processen, data, applicaties en maatwerk in kaart brengen voordat zij kunnen overstappen naar een moderne 麻豆原创-omgeving. Spinelli stelt dat AI-agents een deel van dat werk versnellen en beter beheersbaar maken.

鈥淒at is substantieel鈥�, benadrukt ze over de verwachte reductie van ongeveer 50 procent. 鈥淎gentic AI verandert het beeld echt. We zagen die reductie al in onze eigen testen en interne projecten. Nu zien klanten het zelf ook: met deze AI-agents kunnen zij zowel de benodigde capaciteit als de planning bijna halveren.鈥�

Voor 麻豆原创 gaat het daarbij niet alleen om een snellere technische migratie. Het bedrijf wil klanten vooral eerder laten profiteren van investeringen die zij al hebben gedaan in ERP, CRM, supplychain-oplossingen, cloud en data. 鈥淰eel organisaties hebben al fors ge茂nvesteerd in bedrijfssoftware en dataplatformen鈥�, voegt Spinelli toe. 鈥淒e uitdaging is nu om die investeringen sneller om te zetten in betere processen, meer flexibiliteit en nieuwe AI-functionaliteit.鈥�

Maatwerk zit modernisering vaak in de weg

Spinelli benadrukt dat die versnelling vraagt om duidelijke processen en betrouwbare data. AI kan pas goed werken als de basis op orde is. Dat betekent dat bedrijven kritischer moeten kijken naar hun oude systemen, lokale uitzonderingen en het maatwerk dat in de loop der jaren is opgebouwd. 鈥淥m AI goed te laten functioneren, zijn twee dingen heel belangrijk: een geharmoniseerde datalaag en geharmoniseerde bedrijfsprocessen.鈥�

Veel organisaties hebben juist daar nog werk te doen. Wat ooit werd gebouwd als maatwerk voor de business, is in de praktijk vaak een rem op vernieuwing geworden. Het maakt migraties duurder, trager en moeilijker te controleren.

Waar 麻豆原创 al langer pleit voor standaardisatie, ziet Spinelli dat die behoefte nu ook steeds sterker vanuit klanten zelf komt. 鈥淎ls 麻豆原创 pleiten we al langer voor standaardisatie, maar nu komt die behoefte sterker uit de markt. Standaardiseren betekent niet dat je concurrentievoordeel verliest. Het betekent dat je afscheid neemt van legacy die in werkelijkheid weinig concurrentievoordeel bracht, maar vooral een rem was op transformatie.鈥�

Klanten delen verbeteringen met elkaar

Klanten werken steeds vaker samen aan de verbetering van bedrijfsprocessen. Rond veel 麻豆原创-processen zijn communities ontstaan waarin organisaties ervaringen, verbeteringen en best practices delen. Spinelli ziet daardoor een andere manier van standaardiseren ontstaan: niet alleen vanuit 麻豆原创, maar ook vanuit de praktijk van klanten zelf.

鈥淰eel klanten werken met processen die 麻豆原创 heeft ontwikkeld op basis van kennis, ervaring en input uit de markt鈥�, merkt ze op. 鈥淭och kan daarna blijken dat verdere optimalisatie mogelijk is. Interessant genoeg zien we nu klanten die zelf een proces verbeteren en dat vervolgens teruggeven aan de community. Zo helpen we elkaar stap voor stap om de kwaliteit van bedrijfsprocessen te verhogen.鈥�

Voor Spinelli is standaardisatie daarmee meer dan een manier om beheer eenvoudiger te maken. Het helpt organisaties ook om sneller te vernieuwen. Hoe meer bedrijven werken met herkenbare procesmodellen, hoe makkelijker het wordt om AI-functionaliteit breed toe te passen.

AI-agent mag niet zomaar overal bij

Tegelijk benadrukt Spinelli dat agentic AI in bedrijfssoftware duidelijke grenzen nodig heeft. Een AI-agent mag niet vrij door bedrijfssystemen bewegen. Zeker bij financi毛le processen, supplychains en compliancegevoelige omgevingen moeten organisaties kunnen zien welke data zijn gebruikt, welke regels zijn toegepast en welke stappen tot een uitkomst hebben geleid.

鈥淰oor alle agentic AI die 麻豆原创 beschikbaar maakt, geldt dat de AI-agents zijn ingebed in 麻豆原创鈥�, zegt Spinelli. 鈥淶e bestaan dus niet los naast het systeem. We gebruiken hetzelfde systeem van regels, autorisaties en compliance dat al onderdeel is van de 麻豆原创-oplossing. Dat is cruciaal. Je wilt niet dat agentic AI op een plek komt waar het niet hoort te zijn.鈥�

Daarmee positioneert 麻豆原创 enterprise AI nadrukkelijk anders dan algemene AI-tools. In een bedrijfsomgeving is een aannemelijk antwoord niet genoeg. AI moet uitlegbaar, controleerbaar en compliant zijn.

鈥淚k vergelijk enterprise AI wel eens met een ijsberg鈥�, verduidelijkt Spinelli. 鈥淒e zichtbare AI-functionaliteit is alleen het deel boven water. Het belangrijkste deel zit daaronder: autorisaties, goedkeuringsflows, controles en audittrails. Mensen houden bij enterprise AI altijd de controle.鈥�

Van AI-belofte naar bedrijfswaarde

Met de zeven AI-agents wil 麻豆原创 agentic AI uit de experimenteerfase halen. De inzet is concreet: minder handwerk, kortere migraties en sneller toegang tot nieuwe functionaliteit. Spinelli stelt dat het daarbij niet draait om AI op zichzelf, maar om bedrijfswaarde. 鈥淎gentic AI helpt klanten sneller waarde te halen uit hun 麻豆原创-omgeving.鈥�

The post 麻豆原创: zeven AI-agents kunnen migratietijd met 50 procent verkorten appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

ZF SCALAR, onderdeel van de ZF Group, heeft zijn verkoop- en ERP-landschap vernieuwd met 麻豆原创 CPQ en 麻豆原创 S/4HANA. Het bedrijf, gespecialiseerd in digitale fleet- en mobiliteitsoplossingen, automatiseert daarmee complexe offerteprocessen en brengt verkoop, backoffice en ERP samen in 茅茅n ge茂ntegreerde omgeving. Het resultaat: snellere offertes, minder fouten en een fundament voor toekomstige digitale diensten.

Ontbrekende schakel

Tot voor kort werkte , dat transport- en logistieke bedrijven ondersteunt met technologie voor wagenparkbeheer, met verschillende systemen naast elkaar. Het ERP-landschap was daarbij nog gebaseerd op een ouder on-premisesysteem. Daardoor werd het steeds moeilijker om offertes, prijsafspraken en productconfiguraties consistent te houden.

鈥淥ns verkoopteam werkte met verkoopkansen in CRM, maar zonder realtime en automatische koppeling met producten, prijzen en combinaties uit ERP鈥�, stelt Brecht Verstraete, commercial backoffice & admin leader bij ZF SCALAR. 鈥� werd voor ons de ontbrekende schakel tussen CRM en ERP.鈥�

Die integratie bleek cruciaal, omdat ZF SCALAR werkt met verschillende inkomstenstromen. 鈥淰anuit 茅茅n offerte kunnen we nu hardware, abonnementen en diensten correct doorsturen naar de juiste processen鈥�, zegt Verstraete. 鈥溌槎乖� bood voor ons het meest complete plaatje.鈥�

Zoals een car configurator

Een van de grootste voordelen van 麻豆原创 CPQ is volgens ZF SCALAR de standaardisering van complexe configuraties en prijsafspraken. Het bedrijf werkt met duizenden klanten die elk hun eigen commerci毛le voorwaarden hebben.

鈥淎ls je dat niet structureert via een systeem, wordt het bijna onmogelijk om alles correct op te volgen鈥�, zegt Verstraete. 鈥淐PQ zorgt ervoor dat onze salesteams altijd met de juiste producten, prijzen en combinaties werken.鈥�

Ook intern verbeterde de samenwerking. Waar sales en backoffice vroeger vaak met aparte documenten werkten, bouwen beide teams nu verder op dezelfde configuratie en dataset. Dat voorkomt fouten. 鈥淏epaalde hardware en software kunnen simpelweg niet gecombineerd worden鈥�, illustreert Jonas Frans. 鈥淗et systeem begeleidt gebruikers daarin, een beetje zoals een car configurator die aangeeft welke opties wel of niet samen kunnen.鈥�

Naar een Spotify-ervaring
Hoewel ZF SCALAR nog volop in de adoptiefase zit, ziet het bedrijf de implementatie als een fundamentele stap richting verdere digitalisering en automatisering.

Ook op het vlak van customer experience wil het bedrijf verder evolueren. Klanten zouden in de toekomst zelf extra functionaliteiten of bijkomende voertuigen moeten kunnen activeren via een digitaal selfserviceplatform. Bij ZF SCALAR spreken ze daarom over een Spotify-aanpak, met een gebruikservaring die klanten kennen van digitale abonnementsdiensten.

Samenwerking met TheValueChain

Voor de implementatie werkte ZF SCALAR samen met 麻豆原创-partner . Hun expertise speelde een belangrijke rol tijdens het traject. Volgens Jeroen Poot van TheValueChain lag de uitdaging vooral in de schaal van het project. 鈥淒it was geen klassieke implementatie van 茅茅n losse module鈥�, zegt hij. 鈥淗et ging om een volledige transformatie en integratie met ERP en CPQ.鈥�

Voor ZF SCALAR vormt het project intussen vooral een investering op lange termijn. 鈥淲e zitten vandaag nog midden in die transformatie鈥�, besluit Jonas Frans. 鈥淢aar de fundering ligt er nu wel. En dat maakt het mogelijk om de komende jaren veel sneller nieuwe digitale diensten en klantmodellen uit te bouwen.鈥�

Videolink:

The post ZF SCALAR digitaliseert sales en backoffice met 麻豆原创 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Deze modernisering is met name gericht op het versnellen van compliancerapportering en het versterken van security in 麻豆原创 S/4HANA en 麻豆原创 Business Technology Platform (BTP). Dit is een belangrijke stap nu wet- en regelgeving, zoals de Digital Operational Resilience Act (DORA), steeds strengere eisen stelt en financi毛le instellingen aantoonbaar in control moeten zijn.

Flexibiliteit zonder concessies aan veiligheid
biedt Rabobank de flexibiliteit om innovatieve applicaties en processen te ontwikkelen zonder de stabiliteit van kernsystemen in gevaar te brengen. 鈥淒it is voor ons heel belangrijk, nu we te maken hebben met de uitfasering van de on-premise oplossing van 麻豆原创 in 2027鈥�, vertelt Bas van der Lienden, 麻豆原创 Basis Consultant bij Rabobank.

鈥淲e zien de noodzaak om naar een clean core te migreren鈥�, vervolgt Van der Lienden. 鈥淢et 麻豆原创 BTP realiseren we onze specifieke bedrijfsbehoeften buiten de kern van onze ERP-oplossing . Zo kunnen we snel inspelen op veranderingen, zonder dat dit ten koste gaat van onze operationele continu茂teit.鈥� Veiligheid en compliance spelen hierbij een centrale rol: 鈥淲e bouwen security en compliance vanaf dag 茅茅n in, in elke stap van onze migratie.鈥�

Sleutel tot inzicht en controle
Om de security en compliance van haar 麻豆原创-omgeving te versterken, maakt Rabobank gebruik van . Deze oplossing biedt centrale monitoring, logging en ondersteuning bij het geautomatiseerd controleren van gebruikershandelingen en procesafwijkingen.

鈥淭hreat detection in realtime kunnen uitvoeren, is een eis geworden鈥�, legt Van der Lienden uit. 鈥淒at is niet eenvoudig. Vroeger hadden we twee of drie systemen. Inmiddels is het 麻豆原创-landschap zo omvangrijk en complex, dat je het met handmatige controles gewoon niet meer redt. We kunnen niet meer zonder geautomatiseerde monitoring.鈥�

Hij vervolgt: 鈥淲e kunnen nu de standaard kwetsbaarheden direct identificeren en mitigeren. Ook rapporteren over compliance is eenvoudiger geworden. Vroeger waren we alleen al uren kwijt aan het handmatig verzamelen en valideren van compliancedata. Nu hebben we realtime dashboards die de actuele status weergeven en kunnen we direct trends en afwijkingen signaleren. Dat betekent minder administratieve lasten, snellere besluitvorming en betere bewijsvoering.鈥�

Veilige en toekomstbestendige werkomgeving
鈥淲e weten nu precies waar we aan toe zijn en kunnen ons richten op het mitigeren van risico鈥檚 en het verbeteren van onze algehele staat van beveiliging鈥�, besluit Van der Lienden. 鈥淰oldoen aan de regels is belangrijk in de financi毛le sector, maar nog belangrijker is dat we onze klanten en medewerkers een veilige en toekomstbestendige werkomgeving bieden.鈥�

Rabobank toont aan dat een proactieve aanpak van security en compliance, met automatisering en realtime monitoring ge茂ntegreerd in de 麻豆原创-omgeving, niet alleen helpt bij compliance, maar ook de weg vrijhoudt voor veilige en verantwoorde innovatie.

Videolink:

The post Rabobank versnelt security en compliance met 麻豆原创 en SecurityBridge appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Ericsson levert mobiele netwerkinfrastructuur in 180 landen. Meer dan 40% van het wereldwijde mobiele dataverkeer loopt via de netwerken van het bedrijf. Nu AI een steeds belangrijkere rol speelt in zowel de technologische strategie als de bedrijfsvoering van Ericsson, zet het bedrijf in op een sterk beheerde databasis.

Federatieve data-architectuur

Voor zijn dataomgeving gebruikt Ericsson een federatieve data-architectuur. Daarbij blijven data zoveel mogelijk in de oorspronkelijke systemen staan. Het bedrijf beheert datasemantiek, governance en lifecyclebeleid centraal. Dat voorkomt onnodige kopie毛n van data en maakt het eenvoudiger om systemen met elkaar te verbinden. Daardoor gebruikt Ericsson ook dezelfde bedrijfsdefinities in 麻豆原创-systemen en andere omgevingen.

Van pilot naar brede inzet

Ericsson richt zich vooral op AI-toepassingen met grote impact. Het bedrijf kijkt daarbij naar volledige bedrijfsprocessen, in plaats van losse tools of kleine experimenten. Zo heeft Ericsson de stap gezet van pilots naar brede inzet.

Inmiddels werken meer dan 85.000 gebruikers met de ge茂ntegreerde versie van 麻豆原创鈥檚 generatieve AI-copilot Joule. Volgens Ericsson maken steun vanuit het management en duidelijke governance het mogelijk om AI gecontroleerd en op grote schaal in te zetten.

Modernisering en innovatie

Ericsson pakt zijn transformatie op twee manieren tegelijk aan. De eerste draait om modernisering. Daaronder vallen de overstap naar RISE with 麻豆原创, het bouwen van nieuwe functionaliteit op 麻豆原创 Business Technology Platform in plaats van in het ERP-systeem zelf, en een clean-coreaanpak. Daarmee kan Ericsson sneller vernieuwen, zonder de kern van het ERP-landschap onnodig complex te maken.

Het tweede spoor noemt Ericsson 鈥榠nnovate and transform鈥�. Hierbij gebruikt het bedrijf data en AI om concrete waarde te cre毛ren. Daarmee wil Ericsson de besluitvorming verbeteren, processen effici毛nter maken en nieuwe vormen van waardecreatie mogelijk maken.

Samenwerking rond AI-innovatie

麻豆原创 en Ericsson werken ook samen aan nieuwe AI-innovaties. Een voorbeeld is een intelligente functie binnen 麻豆原创 SuccessFactors. Die functie stelt medewerkers automatisch passende doelstellingen voor op basis van hun functie en de bedrijfsdoelstellingen. Daardoor kunnen medewerkers hun werk beter uitvoeren en neemt de administratieve last af.

Ericsson verwacht dat de datafabric in de toekomst ruimte biedt voor meer geavanceerde AI-toepassingen. Voorbeelden hiervan zijn geautomatiseerde besluitvorming, hogere productiviteit en nieuwe digitale verdienmodellen. Ook wil het bedrijf de klantervaring verder verbeteren. Dat is belangrijk in een telecommarkt die snel verandert.

鈥淶odra je AI opschaalt, is het geen AI-vraagstuk meer. Het wordt dan een datavraagstuk鈥�, zegt Esra Kocat眉rk Norell, Vice President Customer Experience Enterprise IT bij Ericsson. 鈥淒aarom hebben we vroeg ge茂nvesteerd in een datafabric. Met 麻豆原创 Business Data Cloud kunnen we centraal vastleggen hoe we data over bijvoorbeeld omzet, marktstructuren en toegangsrechten moeten begrijpen. Vervolgens passen we die betekenis op dezelfde manier toe in de hele organisatie. Dat maakt het mogelijk om AI betrouwbaar en herhaalbaar op te schalen en echte bedrijfswaarde te leveren.鈥�

鈥淒e aanpak van Ericsson laat zien hoe toonaangevende bedrijven de stap zetten van AI-experimenten naar het daadwerkelijk inzetten van AI binnen het bedrijf. Daarbij richten ze zich op data, governance en bedrijfscontext鈥�, zegt Manos Raptopoulos, Chief Revenue Officer EMEA, MEE en APAC bij 麻豆原创 SE. 鈥淪amen helpen we organisaties om AI op grote schaal in te zetten en het maximale uit die technologie te halen.鈥�

The post Ericsson schaalt AI op met datafabric en 麻豆原创 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Internationale groei en verschillende acquisities maakten het IT-landschap van Vento Group complex en divers. Met een ambitieuze cloudtransformatie rond 麻豆原创 Cloud ERP, 麻豆原创 Sales Cloud en 麻豆原创 SuccessFactors pakt de Belgische KMO die versnippering aan. Vento legt zo de basis voor ge茂ntegreerde processen en betere inzichten over vestigingen en landen heen.

produceert hulpstukken voor ventilatiekanalen en HVAC-systemen en levert aan klanten in meer dan 45 landen. Het bedrijf heeft 茅茅n vestiging in Belgi毛, drie in Duitsland en twee in Polen, plus een joint venture in de Verenigde Staten.

Gefragmenteerd landschap
De organisatie groeide de voorbije jaren via verschillende overnames. Daardoor ontstond een landschap waarin elk bedrijfsonderdeel met eigen systemen en processen werkte, verspreid over verschillende landen.

Vier jaar geleden waren er binnen de organisatie bijvoorbeeld drie ERP-systemen, vier financi毛le systemen en vier HR-systemen. Zo was er geen duidelijk zicht op waar er te veel of te weinig voorraad zat. Financi毛le cijfers kwamen van de afzonderlijke bedrijven, maar het bleek bovendien moeilijk om daar 茅茅n betrouwbaar overzicht van te maken.

Processen in kaart

Om deze situatie anders aan te pakken, startte Vento Group met een analyse van de bestaande processen in alle vestigingen. Samen met externe partners werd ook het volledige applicatielandschap in kaart gebracht. Uit die analyse kwam een toekomstbeeld naar voren met een ge茂ntegreerd applicatielandschap rond drie domeinen: ERP, CRM en HR.

麻豆原创 Public Cloud als fundament

Voor de kern van dat landschap koos Vento Group voor in de publieke cloud. Niet om alles volledig zelf te herontwerpen, maar om maximaal aan te sluiten bij de processen die als best practice in 麻豆原创 zijn gedefinieerd. 鈥淲e bekeken hoe ze aansloten bij onze werking, en pasten ons hierop aan. Daardoor vermijden we dat we opnieuw alles zelf gaan uitvinden鈥�, vertelt Benny Schietecatte, CIO bij Vento Group. 鈥淒oor zo de public cloud in te schakelen, dwing je jezelf meer richting standaardprocessen te werken.鈥�

De cloudtransformatie omvat drie centrale domeinen: finance, sales en HR. SuccessFactors moet het HR-beheer centraliseren en beter inzicht geven in personeelsdata over landen heen. 麻豆原创 Sales Cloud ondersteunt het commerci毛le proces en klantbeheer, terwijl 麻豆原创 Cloud ERP de financi毛le en operationele kern vormt.

Gefaseerde uitrol tot 2028

De implementatie van het nieuwe landschap gebeurt gefaseerd. Vento verwacht begin 2027 met de eerste vestiging live te gaan op 麻豆原创 Cloud ERP. In de loop van 2027 volgen nog twee vestigingen, met een volledige afronding tegen 2028. Het HR-systeem wordt mogelijk sneller uitgerold, terwijl het CRM-project iets later start.

Volgens Schietecatte is de transformatie vooral een organisatorische uitdaging. 鈥淰andaag werken veel teams nog naast elkaar鈥�, stelt hij. 鈥淢et deze transformatie willen we evolueren naar 茅茅n organisatie met 茅茅n gedeelde basis.鈥�

Voor de implementatie werkt Vento Group samen met de Belgische 麻豆原创-partner . Samuel Maeseele van Expertum onderschrijft de ambitie van het project. 鈥淎ls organisatie moet je natuurlijk de switch maken. Bij Vento werkte alles, maar het was versnipperd. Nu realiseren ze iets nieuws waar ze enorm veel voordelen uit gaan halen.鈥�

Basis leggen voor data en AI

Hoewel het project nog in een vroege fase zit, kijkt de groep al verder vooruit. Een belangrijke doelstelling is het verbeteren van de masterdata binnen de organisatie. Naar aanleiding van het ERP-project werden er bij Vento Group ook mensen aangeworven met databeheer als hoofdtaak.

Die stap is noodzakelijk om later meer data-analyse en AI te kunnen inschakelen. 鈥淎I kan alleen werken als je data correct en consistent zijn鈥�, meent Schietecatte. 鈥淒oor alles naar 茅茅n centraal systeem te brengen, leggen we dan ook de basis voor toekomstige toepassingen.鈥�

Videolink:

The post Vento Group start cloudtransformatie met 麻豆原创 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Belangrijkste financi毛le resultaten Q1 2026

• Cloud backlog 鈧�21,9 miljard, +20% (+25% bij constante valuta)
• Cloudomzet +19% (+27% bij constante valuta)
• Cloud ERP Suite +23% (+30% bij constante valuta)
• Totale omzet +6% (+12% bij constante valuta)
• IFRS-bedrijfswinst +17%, niet-IFRS bedrijfswinst +17% (+24% bij constante valuta)

De groei wordt breed gedragen binnen het portfolio, met sterke prestaties in cloud en software. Vooral de vraag naar cloudgebaseerde ERP-oplossingen en AI-functionaliteit blijft toenemen.

Christian Klein, CEO van 麻豆原创:

鈥淲ij zijn het jaar sterk gestart, met een cloud backlog die met 25% groeide en een cloudomzet die bij constante valuta met 27% toenam. Deze prestaties worden ondersteund door onze vooruitgang in Business AI, waarmee we nu al concrete resultaten leveren voor klanten. Tijdens Sapphire tonen we hoe we de volgende sprong vooruit nemen.鈥�

Dominik Asam, CFO van 麻豆原创:

鈥淲ij hebben een solide start van het jaar gerealiseerd, ondersteund door gedisciplineerde uitvoering op het gebied van omzet en winstgevendheid. Tegelijkertijd blijven we scherp op onze kostenbasis, terwijl we opereren in een complex en onzeker macro-economisch en geopolitiek klimaat.鈥�

Bekijk het gehele persbericht over de financi毛le resultaten van het eerste kwartaal in 2026.

The post 麻豆原创 start 2026 sterk met groei in cloud en winstgevendheid appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Campari Group heeft succesvol in gebruik genomen. Daarmee zet de internationale producent van premium spirits een belangrijke stap in zijn digitale vernieuwing. De nieuwe omgeving helpt het bedrijf om processen beter op elkaar af te stemmen, de planning te versterken en de supplychain effici毛nter in te richten. Dat moet zorgen voor een betrouwbaardere distributie van producten wereldwijd.

Campari Group, met hoofdkantoor in Milaan, is actief in meer dan 190 landen en heeft meer dan vijftig premiummerken in portefeuille, waaronder Aperol, Campari, Espol貌n, Wild Turkey, Courvoisier en Grand Marnier. Wereldwijd beschikt het bedrijf over vierentwintig productielocaties.

Omgeving die mee-innoveert
鈥淢et RISE with 麻豆原创 kiezen we bewust voor een omgeving die meebeweegt met de innovaties in 麻豆原创 Cloud ERP Private en embedded AI鈥�, zegt Jos茅 Silva, Group Head of IT bij Campari Group. 鈥淲e kunnen processen nu beter aanpassen aan hoe onze business zich ontwikkelt, onze planning verbeteren en de supplychain effici毛nter maken. Zo ondersteunen we een continue productdistributie over de hele wereld. Door te werken vanuit een centraal procesmodel verhogen we bovendien de productiviteit en verlagen we structureel de totale eigendomskosten.鈥�

Met de livegang legt Campari Group een nieuw digitaal fundament onder de organisatie. Finance, supplychain, marketing en HR komen samen in een ge茂ntegreerde architectuur met 麻豆原创 Analytics Cloud, 麻豆原创 Integrated Business Planning, 麻豆原创 Datasphere en 麻豆原创 Business Technology Platform. Dat geeft het bedrijf 茅茅n basis voor planning, analyses en verdere ontwikkeling van applicaties.

AI krijgt prominente rol
Ook AI krijgt een duidelijke rol in de dagelijkse operatie. In 麻豆原创 SuccessFactors gebruiken medewerkers Joule en ingebouwde AI-functionaliteit om doelen te formuleren en te volgen. In 麻豆原创 Concur helpt automatisering bij het koppelen van declaraties. Daarnaast ondersteunen AI-functies het verwerken van orders en betalingen. Dat versnelt processen, helpt medewerkers in hun werk en ondersteunt betere besluitvorming.

Campari Group werkt daarnaast aan de invoering van 麻豆原创 Business Data Cloud. Daarmee brengt het bedrijf data uit 麻豆原创- en andere systemen samen, zodat sneller contextrijke inzichten beschikbaar komen zonder de logica van kernprocessen uit het oog te verliezen.

Ook zet de organisatie 麻豆原创 LeanIX in om afhankelijkheden tussen applicaties, processen en verantwoordelijke teams beter zichtbaar te maken. Dat helpt om sneller en beter onderbouwd keuzes te maken in het IT-landschap.

Sterk voorbeeld in food- en beveragesector

鈥淐ampari is voor ons een sterk voorbeeld in de food- en beveragesector鈥�, zegt Carla Masperi, Managing Director van 麻豆原创 Itali毛. 鈥淒e organisatie laat zien hoe je met 麻豆原创-oplossingen organisatie- en productieprocessen kunt vernieuwen. Door cloud-ERP te combineren met AI en datagedreven planning, laat Campari zien hoe digitale transformatie in de praktijk vorm krijgt.鈥�

The post Campari Group zet volgende stap in digitale transformatie met 麻豆原创 appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Artifici毛le intelligentie evolueert snel van afzonderlijke toepassingen naar ge茂ntegreerde functionaliteit binnen bedrijfssoftware. Het blijft niet alleen bij losse AI-initiatieven, maar groeit uit tot een fundamentele bouwsteen binnen de core bedrijfsprocessen en besluitvorming.听Dat verandert niet alleen de manier waarop organisaties hun IT-architectuur ontwerpen, maar heeft ook impact op hun data en IT-teams. Tijdens听麻豆原创 Connect Day听in Brussel lichtte Oliver Buyssens, solution advisor voor听(麻豆原创 BTP)听en lead van het B-Lab, toe wat AI betekent voor IT en IT-afdelingen. Met name nu AI steeds meer wordt ge茂ntegreerd in de bedrijfsprocessen van een organisatie.

Volgens Buyssens vertaalt die evolutie zich in een aantal duidelijke verschuivingen in enterprise IT: architectuur wordt flexibeler, governance krijgt meer gewicht, datakwaliteit wordt cruciaal en IT- en business-teams werken nauwer samen.

Architectuur wordt flexibeler en strategischer
De klassieke rol van enterprise architectuur was lang gericht op stabiliteit. Systemen werden ontworpen om jarenlang onveranderd te functioneren, met duidelijke structuren en zorgvuldig gedefinieerde integraties. 鈥淒e aanpak was vroeger om een architectuur te bouwen die heel vast en solide was鈥�, zegt Buyssens. 鈥淢aar in een landschap waarin software continu evolueert, moeten architecturen mee veranderen.听Er wordt meer en meer ge毛volueerd naar een composable architectuur die modulair en adaptief is, en vooral cloud-native.鈥�

Daarmee verschuift ook de focus van applicaties naar data. 鈥淲aar vroeger de focus meer lag op de applicatie zelf en de processen die daarin draaien, wordt het nu belangrijk om een goede datalaag te cre毛ren. Van daaruit kan je AI gebruiken om processen te verbeteren.鈥�

Binnen enterprise IT, en ook bij , staat een ge茂ntegreerd cloudplatform centraal. ERP-systemen blijven de ruggengraat van de bedrijfsvoering, maar daaromheen ontstaat een bredere digitale architectuur waarin data, integratie, applicatieontwikkeling en AI samenkomen. 鈥淎rchitectuur gaat hierbij niet langer alleen over technische integratie, maar over keuzes die rechtstreeks impact hebben op de digitale strategie van een organisatie.鈥�

AI-governance krijgt vaste plaats

De integratie van AI in bedrijfsprocessen brengt ook nieuwe verantwoordelijkheden met zich mee. Volgens Buyssens zal AI-governance een vaste plaats krijgen binnen enterprise architectuur. 鈥淗oe meer AI-modellen je gaat gebruiken, hoe breder de scope wordt en hoe meer partijen betrokken zijn鈥�, zegt hij. 鈥淒ie hebben allemaal hun eigen lifecycle. Sommige modellen verdwijnen, andere komen erbij.鈥�

Organisaties moeten daarom zicht houden op welke modellen worden gebruikt, hoe ze evolueren en welke impact dat heeft op bedrijfsprocessen. 鈥淛e hebt tools nodig om dat allemaal te beheren en te monitoren.鈥�

Daarnaast wordt ook testen belangrijker. AI-modellen gedragen zich immers anders dan traditionele software. 鈥淲at je in een AI-model stopt, dat weet je鈥�, zegt Buyssens. 鈥淢aar wat eruit komt, dat weet je niet altijd. Daarom moet je goed nadenken over hoe je dat gaat testen en valideren.听Je wil namelijk als bedrijf geen verkeerde beslissingen nemen of risico鈥檚 lopen.鈥�

Datakwaliteit als fundament

Naast governance komt ook datakwaliteit hoger op de agenda. AI-systemen functioneren immers alleen goed wanneer de onderliggende data betrouwbaar en consistent zijn.

Veel organisaties hebben de voorbije jaren al ge茂nvesteerd in datamanagement, maar volgens Buyssens blijft er bij veel bedrijven nog werk te doen. 鈥淓r zijn klanten die die oefening al goed gedaan hebben鈥�, zegt hij. 鈥淢aar er zijn er ook die nog een lange weg te gaan hebben om hun data op orde te krijgen. Sommige bedrijven stellen AI-initiatieven zelfs uit omdat hun datakwaliteit onvoldoende is.鈥�

Migratieprojecten naar 麻豆原创 S/4HANA – en dus naar de cloud – worden daarbij vaak aangegrepen om de datafundering te verbeteren. 鈥淰eel organisaties proberen bij zo鈥檔 transitie hun data echt op orde te brengen.鈥�

Het goede nieuws is dat AI ook kan helpen om die datafundering te versterken. 麻豆原创 ontwikkelde daarvoor onder meer het foundation model RPT-1, dat organisaties ondersteunt bij het structureren, verrijken en beter bruikbaar maken van data. Zulke modellen kunnen bijvoorbeeld helpen om patronen te herkennen, inconsistenties op te sporen en datakwaliteit sneller te verbeteren. Daardoor wordt AI niet alleen afhankelijk van goede data, maar kan het ook zelf bijdragen aan een betere basis voor verdere digitalisering en automatisering.

Wie bewaakt de betekenis van data?

Om AI correct te laten functioneren in bedrijfsprocessen, moet het systeem bovendien ook de betekenis van data begrijpen en die in de juiste context plaatsen. Dat betekent dat het niet alleen individuele datasets moet kennen, maar ook de relaties tussen verschillende gegevens. Concepten zoals听knowledge graphs听spelen daarbij een rol. Ze maken het mogelijk om data te verbinden en semantische relaties zichtbaar te maken.

Volgens Buyssens verschilt de verantwoordelijkheid daarvoor per organisatie. 鈥淏ij sommige organisaties ligt dat bij de architecten. Andere hebben een apart datateam dat zich met masterdata en datakwaliteit bezighoudt. In grotere organisaties werken vaak verschillende teams samen.听Hier zien we trouwens ook meer en meer dat automatisering zijn intrede doet.鈥�

IT-teams: business beter begrijpen en meer samenwerking

De opkomst van AI verandert niet alleen technologie, maar ook de vaardigheden die nodig zijn binnen IT-teams: inzicht in bedrijfsprocessen wordt steeds crucialer. 鈥淎ls je AI-scenario鈥檚 gaat opzetten, kan de waarde voor de business heel groot zijn.听Maar daarvoor moet je ook goed weten hoe het bedrijf werkt. Enkel zo kan er echt meerwaarde ontstaan.鈥�

Die evolutie leidt ook tot een nauwere samenwerking tussen business en IT. In sommige organisaties ontstaan zogenaamde fusion teams, waarin ontwikkelaars en businessprofielen samen nieuwe toepassingen bouwen. 鈥淢et de tools die er vandaag zijn, kan iemand uit de business zelf al een eerste applicatie of mock-up maken鈥�, zegt Buyssens. 鈥淒aarna kan een ontwikkelaar die oplossing volledig afwerken. Verder zal vibe-coding toenemen, waarbij gebruikers AI-assistenten in natuurlijke taal vertellen wat de app moet doen, en de AI de code schrijft. Dat gaat zorgen voor een forse productiviteitsverbetering bij het bouwen van intelligente oplossingen.鈥�

Volgens hem zal dat soort samenwerking alleen maar belangrijker worden: technologie en business worden (nog) nauwer met elkaar verbonden, terwijl architectuur de rol krijgt om die samenwerking mogelijk te maken.

The post 麻豆原创: AI verschuift naar de kern van enterprise software appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.