Beobachtungen aus Mandaten in Handel und Großhandel. Klar, vendor-neutral und auf den Punkt.
Besonders relevante Perspektiven aus unserer Beratungspraxis.
Die meisten Handelsunternehmen kennen ihre Ist-Prozesse nicht wirklich, sie leben sie. Vor jeder ERP-Entscheidung lohnt sich der Schritt zum bewusst gestalteten Soll-Prozess. Wie das strukturiert gelingt.
Case StudyMüller wollte das fachliche Zielbild für die Einkaufsprozesse bereichsübergreifend klären, bevor ein neues ERP-System es abbildet. Ergebnis: 19 priorisierte Grundsatzentscheidungen und ein abgestimmtes Soll-Prozesshaus über mehr als 160 Prozesse.
Warum scheitern ERP-Projekte im Handel, obwohl die Software funktioniert? Drei Muster aus der Praxis, konkrete Gegenmaßnahmen und eine ehrliche Antwort auf die Frage, wann ein Go-Live verschoben werden sollte.
Alle 62 Beiträge, chronologisch sortiert, nach Themenfeld filterbar.
Viele Unternehmen warten mit KI, bis ihre Daten „sauber genug“ sind. Das ist die falsche Messlatte. Entscheidend ist, ob die Daten für eine konkrete Entscheidung verlässlich genug sind, und wer diese Wahrheit verantwortet.
KI kann Bedarfe bündeln, Lieferanten vergleichen und Konditionen prüfen. Der Hebel ist groß, die Grenze klar.
Eine KI-Absatzprognose klingt nach sicherem Gewinn. Ob sie in Ihrem Haus wirklich zahlt, entscheidet nicht das Modell, sondern Ihre Datenlage und Ihr Prozess.
MethodikWas die Hypercare-Phase ist, wie lange sie dauert und wie Sie den Übergang vom Go-Live in den stabilen Regelbetrieb steuern. Aus der ERP-Praxis im Handel.
MethodikWer erstellt was, wann und mit welcher Verbindlichkeit? Der Unterschied zwischen Lastenheft und Pflichtenheft, erklärt aus der ERP-Praxis im Handel.
Der teuerste KI-Pilot ist der, den niemand nutzt: warum klassischer Projekt-Change bei KI nicht greift und welche drei Hebel die Akzeptanz wirklich bewegen.
KI kann Produktdaten klassifizieren, anreichern und prüfen. Wie gut, hängt allein an der Qualität Ihrer Quelldaten.
KI verspricht das passende Sortiment für jeden Standort. Ob sie zahlt, entscheidet Ihre Datenhistorie, nicht das Modell.
KI verspricht, das Wissen im Haus durchsuchbar zu machen. Ob sie hilft, entscheidet der Zustand Ihrer Dokumentation.
KI im Service verspricht Antworten rund um die Uhr. Der Nutzen ist real, die Grenze auch, und beide hängen an Ihrer Wissensbasis.
KI schreibt tausend Produkttexte in Minuten. Ob das trägt, entscheidet sich bei Markenstimme, Faktentreue und Recht.
Belege lesen, Rechnungen prüfen, Dokumente verbuchen. Hier ist KI am nächsten am schnellen Return, sofern die Struktur stimmt.
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