Wie KI die Zukunft von EDI beeinflusst
KI wird einen großen Einfluss auf die Zukunft von EDI und Supply Chains haben. Sie wird die Datenzuordnung beschleunigen, die Produktivität der Nutzer erhöhen und wichtige Analysen verbessern.
Der elektronische Datenaustausch („Electronic Data Interchange“, EDI) ist nach wie vor für die Zusammenarbeit in der Supply Chain unverzichtbar. Wie bei allen anderen IT-Lösungen prägen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) auch die EDI-Landschaft. Doch während sich die für die EDI-Konnektivität verwendeten Technologien weiterentwickeln, gibt es nach wie vor Missverständnisse und eine allgemeine Unkenntnis über EDI und B2B-Integration.
Die EDI-Technologie entwickelt sich weiter, aber die Unternehmen müssen mit einem komplexen Mix umgehen können
In den Jahrzehnten, seit Unternehmen in den 1960er Jahren die ersten EDI-Verbindungen einführten, haben Experten EDI mehrfach für tot erklärt. Doch die EDI-Nachrichtenstandards, Kommunikationsprotokolle und Datenformate haben einen langen Entwicklungsprozess durchlaufen. So wird beispielsweise die API-basierte Konnektivität beim Aufbau neuer EDI-Verbindungen immer gebräuchlicher, da Cloud-basierte ERP-Systeme und andere Geschäftssysteme, die öffentliche APIs anbieten, immer häufiger eingesetzt werden.
Die Anforderungen von Partnern, bestehende Investitionen in EDI-Verbindungen, fehlende Ressourcen und andere Gründe führen jedoch dazu, dass weiterhin ältere Standards, Kommunikationsprotokolle und Datenformate sowie Value-Added Networks (VANs) zum Einsatz kommen. Dies bedeutet, dass Unternehmen in absehbarer Zukunft die Flexibilität haben müssen, mit einer Kombination aus verschiedenen Konnektivitätsarten arbeiten zu können.
Supply Chains erfordern immer mehr und unterschiedliche Arten des Informationsaustauschs zwischen den Partnern
Mit zunehmendem Reifegrad der Supply Chain-Prozesse in den Unternehmen steigt die Nachfrage nach dem Austausch von immer mehr und unterschiedlichen Arten von Daten mit Geschäftspartnern. Dies wird wahrscheinlich zu einer verstärkten Nutzung von EDI-Verbindungen für neue Nachrichtentypen und den Austausch von Informationen führen, die nicht den bestehenden EDI-Standards entsprechen, z. B. Standortdaten, Statusaktualisierungen und andere Echtzeit- oder echtzeitnahe Daten. B2B-Integrationslösungen müssen diese Arten von Datenflüssen und grundlegende EDI-Nachrichten unterstützen, um eine Fragmentierung der Datenflüsse in der Supply Chain über mehrere Plattformen hinweg zu vermeiden.
Angesichts des zunehmenden Bedarfs an Zusammenarbeit und Informationsaustausch zwischen den Partnern in der Supply Chain wird das Onboarding der Partner für EDI-Verbindungen und andere Collaboration-Tools wie Lieferantenportale und Collaborative Supply Chain-Anwendungen immer wichtiger. Unternehmen können diese Aufgabe mit Hilfe von Software unterstützen, die klar definierte Prozesse, die Koordinierung verschiedener Collaboration-Tools und qualifizierte Ressourcen erfordert, um eine erfolgreiche Aktivierung, Einbindung und Verwaltung von Partnern zu gewährleisten.
Mit KI muss sich alles ändern – Drei Auswirkungen von KI auf die Zukunft von EDI
Wie bei anderen technischen Entwicklungen, von XML bis hin zu APIs, wirkt sich die rasante Entwicklung von KI-Tools und -Technologien in mehrfacher Hinsicht auf den EDI-Betrieb aus. Die drei wichtigsten Bereiche, die hervorgehoben werden sollten, sind:
Schnelleres EDI-Datenmapping
Das Mapping von Daten ist üblicherweise der zeitaufwändigste und teuerste Aspekt bei der Einrichtung von EDI-Verbindungen. KI kann den Mapping-Prozess beschleunigen und den Business Case für EDI-Konnektivität verbessern. Die größten Herausforderungen beim Einsatz von KI für das Mapping von EDI-Daten liegen in der zugrunde liegenden Komplexität von EDI im Allgemeinen und in den semantischen Datenmodellen, die von verschiedenen Unternehmen genutzt werden. So kann beispielsweise ein und derselbe Begriff von den Unternehmen unterschiedlich interpretiert werden. Auch wenn es unwahrscheinlich ist, dass KI das EDI-Mapping in naher Zukunft vollständig automatisieren kann, so lassen sich doch erhebliche Kosteneinsparungen in verschiedenen Teilen des Mapping-Prozesses erzielen: von der Anforderungserfassung bis hin zum Mapping und Testen von Datenfeldern.
Benutzerfreundlichkeit und Produktivität
Die Transparenz der EDI-Datenströme ist eine wesentliche Voraussetzung für das Verständnis des Zustands der Geschäftsprozesse, die Erkennung von Fehlern und Ausnahmen und deren Behebung. Neben der Transparenz von Prozessen bieten B2B-Integrationslösungen häufig auch andere Arten von Tools. Dazu gehören die Self-Service-Einrichtung von Anbindungen, der Zugriff auf EDI-Map-Bibliotheken, die Verfolgung von Partner-Onboarding-Prozessen und das Community-Management. Diese Tools sind oft sehr leistungsfähig. Allerdings ist es eine Herausforderung, die Benutzer für ihre effektive Nutzung zu schulen. Generative KI ist in der Lage, die Benutzererfahrung durch interaktive – und sogar proaktive – Anleitungen zu optimieren. Sie zeigen dem Benutzer, wie er die Aufgaben, die seine Tätigkeit betreffen, am besten erledigen kann. Dies wird nicht nur die Produktivität der Nutzer erhöhen, sondern wahrscheinlich auch die Supportkosten für B2B-Integrationslösungen senken, da die Anzahl der Support-Tickets reduziert wird, die von Anwendern ausgelöst werden.
Einbettung von KI in Analyse-Tools
EDI-Datenströme werden normalerweise eingesetzt, um Daten zwischen zwei Geschäftssystemen zu übertragen. Allerdings enthalten die EDI-Datenströme eine Fülle von Informationen, die Anwender für die Datenanalyse im laufenden Betrieb nutzen und zum Beispiel mit Daten aus IoT-Lösungen in verschiedenen Anwendungsfällen kombinieren können. Die Erkennung von Anomalien und Ausnahmen, die Zusammenführung von Transparenz in IT-Landschaften mit mehreren Systemen und die Analyse der Partnerleistung sind einige Bereiche, in denen Analysetools dazu beitragen, zusätzlichen Nutzen aus EDI-Daten zu ziehen. Die Einbettung von KI-Fähigkeiten, wie z. B. Lernalgorithmen, in diese Analyse-Tools verbessert diese Möglichkeit deutlich. Dies kann entscheidend sein, wenn es darum geht, neue Anforderungen zu erfüllen. Dazu gehören beispielsweise Einblicke in den Geschäftskontext bei der Analyse von Lieferantenrisiken oder die Automatisierung der Berichterstattung über Scope-3-Emissionsdaten.
Die Gerüchte über das Aussterben von EDI sind nicht nur stark übertrieben, vielmehr spielt die Zukunft von EDI eine entscheidende Rolle beim Aufbau digitaler und automatisierter Supply Chains. Dennoch sollten Unternehmen die Komplexität dieser Technologie nicht unterschätzen. Sie sollten in regelmäßigen Abständen prüfen, ob die bestehenden Verbindungen modernisiert werden müssen. Nur so kann sichergestellt werden, dass die B2B-Integrationsfähigkeiten des Unternehmens den sich entwickelnden Geschäftsanforderungen entsprechen.
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