Steigende Energiekosten machen auch vor den Produktionshallen nicht halt. Rund sechs Monate haben meine Master-Studenten an einer Verknüpfung von Microsoft Dynamics NAV, unseren Produktions-Robotern und der Strombörse getüftelt. Das Ergebnis spart nicht nur Geld, sondern erwirtschaftet zusätzliche Einnahmen. Wie das geht? Die drei Wirtschaftsinformatiker stehen mir in dieser Folge Rede und Antwort.
Viel Vergnügen!
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In diesem Sinne: keep connected.
Herzlichst
Ihr
Axel Winkelmann
Transcript:
ERP-Podcast Folge 66 Wie die Energie ins Microsoft ERP kommt Steigende Energiekosten machen auch vor den Produktionshallen nicht Halt. Rund sechs Monate haben meine Masterstudenten an einer Verknüpfung von Microsoft Dynamics NAV, unseren Robotern und der Strombörse getüftelt. Das Ergebnis spart nicht nur Geld, sondern erwirtschaftet zusätzliche Einnahmen.
Wie das geht? Die drei Wirtschaftsinformatiker stehen mir in dieser Folge Rede und Antwort. Viel Vergnügen! Herzlich willkommen zum ERP-Podcast. Dem Podcast für alle, die sich aktiv mit dem Einsatz und der Gestaltung von Unternehmenssoftware und den daraus entstehenden Veränderungen und Potenzialen in Unternehmen auseinandersetzen wollen.
Mit diesem Podcast möchte ich Sie mit eigenen Gedanken und Interviews bei der Gestaltung moderner IT-Konzepte nebenbei, also zum Beispiel beim Spazierengehen oder Autofahren, begleiten. Damit möchte ich Ihnen in dieser von technologischen Veränderungen geprägten Zeit Informationen anbieten, die sich in Zeitschriften, Fachbüchern und wissenschaftlichen Artikeln in dieser Form nicht darlegen lassen und für die sich im hektischen Alltag ohnehin nicht die Zeit findet. Mein Name ist Axel Winkelmann.
Ich bin Professor für Betriebswirtschaftslehre und Wirtschaftsinformatik an der Universität Würzburg. Herzlich willkommen zurück zum ERP-Podcast. Heute wieder mal eine Folge hier direkt aus der Alma Mater.
Die Fragestellung, wie das E für Energie in ERP kommt und ich freue mich, dass ich hier drei Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftsinformatik habe, die sich genau mit dem Thema beschäftigt haben, die sich also mit Energieeffizienz in der Produktion beschäftigt haben. Da werden wir jetzt ein bisschen drüber sprechen. Ich heiße ganz herzlich willkommen Peter Liebermann, Janis Meier und Niklas Statz.
Schön, dass Sie heute hier bei mir sein dürfen. Vielen Dank für die Einladung. Ich fange mal so an, dass ich Sie einfach mal bitten würde, sich kurz selber vorzustellen und zu sagen, was Sie so auch machen, also was Sie bewegt.
Alles klar, dann fange ich mal an. Mein Name ist Niklas Statz, wie schon gesagt. Ich studiere Wirtschaftsinformatik im Master an der Universität Würzburg.
Meine Spezialisierungen liegen im Bereich ERP-System und Data Science. Und offensichtlich ist das natürlich das, was mich entsprechend interessiert, da ich diese Schwerpunkte belegt habe. Und jetzt hat man natürlich eine ganz interessante Schnittstelle, was diese zwei Punkte angeht, durch energieeffiziente Planung basierend auf ERP-Systemen.
Ich bin der Janis Meier, studiere auch Wirtschaftsinformatik an der Uni Würzburg und habe die Schwerpunkte E-Business und auch ERP-Systeme. Nebenbei bin ich noch Werkstudent und entwickle Web-Anwendungen. Genau in dem Bereich interessiere ich mich auch für und habe auch in dem Projekt an der Webplattform gearbeitet.
Mein Name ist Peter Liebermann. Auch ich studiere hier an der Uni Würzburg den Master Wirtschaftsinformatik im vierten Semester und habe auch die Schwerpunkte Business Software und Business Analytics. Bin nebenbei eben auch Werkstudent in der Entwicklung und dadurch natürlich auch froh gewesen, ein Projektseminar zu finden, wo man auch mal ein bisschen mehr wirklich in die Entwicklung reingehen kann.
Jetzt müssen wir vielleicht mal eben klären, unsere Zuhörer kommen jetzt meistens zumindest nicht aus der Hochschule. Was ist das ein Projektseminar, was Sie ja im Master bei uns an den Lehrstuhlen durchleben, durchleiten dürfen, müssen, können, sollen? Das Projektseminar ist ein großes Gruppenprojekt. Besteht prinzipiell aus mindestens drei Leuten.
Die größte Gruppe letztes Semester lag, glaube ich, bei acht Leuten. Insbesondere geht es natürlich darum, einmal Gruppenarbeit zu festigen, auf ein spezifisches Thema natürlich angewandt. Es gab verschiedene Themen.
Wir waren jetzt im Themenbereich IoT tätig. Es gab verschiedene Data Science Themen, Datenauswertung, Planung und Erstellung von Webseiten haben auch dazugehört. Also man merkt durch die Thematik doch, das ist meistens sehr praxisorientiert.
Kann unter Umständen auch recht stark in unserem Projekt Richtung Programmierung gehen, ist aber nicht zwangsläufig der Fall. Okay, also das ist ein Projektseminar. Wir geben Ihnen quasi ein Semester lang die Möglichkeit, ein praxisrelevantes oder manchmal auch ein theoretisches Problem komplett zu durchleuchten von der Konzeption bis idealerweise in die Umsetzung, in die Implementierung.
Jetzt die Frage, was war Ihr Thema? Womit haben Sie sich dieses Semester auseinandergesetzt? Unser Thema hat sich eben damit beschäftigt, eine Plattform zu entwickeln, die ein Produktionsscheduling auf Basis von prognostizierten Energiedaten ermöglicht und somit eine möglichst kosteneffiziente Produktion ermöglicht. Ist das was Neues? Ich meine, dass wir produzieren, dass wir ein ERP-System in der Produktion einsetzen, ist ja eigentlich nicht so ungewöhnlich. Was ist das, was bei Ihnen auch der Kitzel war? Es ging hauptsächlich darum, dass die Energiepreise in der Zukunft wahrscheinlich relativ dynamisch sind und sich an das vorhandene Angebot richten.
Das heißt, wenn gerade viel Energie vorhanden ist, sind die Preise dementsprechend billiger und wenn wenig Energie vorhanden ist, sind die Preise teurer. Gerade da setzt unsere Plattform an, dass man möglichst energieintensive Aufträge macht, wenn der Energiepreis möglichst gering ist. Und das gab es zumindest in der Form eigentlich noch nicht.
Also ich sehe jetzt hier auch zwei Roboterarme, die Sie ja eingesetzt haben für die fiktive Produktion, die wir gemacht haben. Was haben Sie mit denen gemacht? Diese Roboterarme simulieren eben sozusagen die Produktion. Das heißt, wir lassen einerseits diese Produktionsplanung über unsere Plattform laufen, schreiben diese Daten natürlich zurück in das ERP-System und haben dann eben die Möglichkeit, diese Roboterarme direkt aus dem ERP-System anzusteuern.
Das heißt, aus dem SAP-System oder beziehungsweise aus dem ERP-System werden die entsprechenden Daten ausgelesen und damit eben direkt die Ansteuerung der Roboter getriggert. In Abhängigkeit wovon? Von den einzelnen Produktionsschritten, die halt im Arbeitsplan hinterlegt sind. Arbeitspläne im ERP-System, in dem Fall Microsoft Vision, kann man sich so vorstellen, quasi als Abarbeitungsreihenfolge verschiedener Produktionsschritte.
Da kann zum Beispiel eine Maschine hinterlegt werden mit einer entsprechenden Produktionsschrittnummer und diese Informationen werden dann im Arbeitsplan gespeichert. Die sind natürlich auch in den Datenbanktabellen hinterlegt und eben in einer spezifischen Datenbanktabelle steht das Ganze schon durchs ERP-System formatiert, quasi in Produktionsauftragsform inklusive zeitlicher Planung und dann basierend aus diesen zeitlichen Einträgen werden die einzelnen Produktionsschritte ausgelesen und halt live durch die Roboterarme durchgeführt. Das heißt, Ihr ERP-System, in dem Fall Microsoft Vision, wir haben ja sehr, sehr viele ERP-Systeme bei uns auch im Labor im Einsatz, unterschiedlichste Hersteller, wir haben Ihnen jetzt das Microsoft, also offiziell heißt es, Sie haben die 2016er Version im Einsatz gehabt, das ist noch Microsoft Dynamics NAV, zukünftig wird es ja rein Cloud-basiert sein, aber das Szenario bleibt das gleiche.
Sie haben das System genutzt, um aus dem oder im System letztendlich zu definieren, was der Roboter, die Produktion zu tun hat und dann wurde aus dem System automatisch der Produktionsjob angestoßen. Jetzt frei nochmal, Abhängigkeit wovon? Von den einzelnen Produktionsschritten, die halt zeitlich im ERP-System hinterlegt waren, in dem Fall sah es jetzt so aus, die Roboter wurden durch die Programmiersprache Python angesteuert, die waren via USB an, nennen wir es jetzt einfach mal, ein Control Center angeknüpft und jetzt ist das Ganze halt so abgelaufen, wir haben periodisch aus der ERP-Datenbank ausgelesen, wird aktuell ein Produktionsauftrag durchgeführt, welcher die entsprechende Maschine involviert, wenn ja, dann starte den Produktionsprozess. Alle Daten konnte man jetzt natürlich nicht in Microsoft pflegen, jetzt ganz einfach dadurch, dass man zum Beispiel die Python-basierenden Befehle, ist jetzt nicht vorgesehen, dass man die im ERP-System pflegt, dadurch mussten wir natürlich in unserem Programm ein entsprechendes Mapping durchführen, dieser Produktionsschritt entspricht dieser Funktion aus programmierter Sicht.
Aber ich glaube, das Besondere ist ja jetzt, dass Sie eben nicht nur den Roboterarm mit dem ERP-System kombinieren, das ist ja mehr oder weniger state of the art, sondern dass Sie sich Daten zusätzlich zur Verfügung holen von der Energiebörse, die eben dann zu bestimmten Zeiten bestimmte energielastige Tätigkeiten in der Produktion quasi anstoßen kann, so dass Sie letztendlich energieeffizient die Produktion optimieren, richtig? Genau, wir importieren Prognosedaten oder beziehungsweise Preisdaten für die Zukunft, in unserem Fall war es prognostiziert für die nächsten 72 Stunden und anhand der vorher im NAV definierten Produktionsaufträge wurde dann ein Scheduling durchgeführt, das diese Aufträge eben in eine optimale Reihenfolge oder kostenoptimale Reihenfolge bringt, das zurück ins System überträgt, worauf dann anschließend eben diese Aufträge in der richtigen Reihenfolge zu den richtigen vorher eben geschedulten Zeitpunkten auf den Maschinen ausgeführt werden können. Wie sind Sie an diese Daten drangekommen? Wir haben jetzt einfach die Annahme getroffen, dass wir über die nächsten 72 Stunden über akkurate Daten verfügen. 72 Stunden, also eine Stunde ist in dem Fall einfach ein Timestot, heißt, ein Timestot könnte auch eine Minute und so weiter sein, das ist dem Algorithmus, der in abstrakter mathematischer Form vorliegt, relativ egal.
Wir haben jetzt die Webseite der ApexBot gecrawled, beziehungsweise genau genommen die Daten der Day-Ahead-Auktion der ApexBot und haben einfach gesagt, okay, wir brauchen Prognosedaten für die nächsten 72 Stunden, damit wir noch ein bisschen Puffer im Voraus haben, haben wir das Ganze quasi um Zeiträder von vier Tagen nach vorne geschoben, das heißt, die Preise des heutigen Tages um 14 bis 15 Uhr würden dann an den Preisen von in vier Tagen 14 bis 15 Uhr entsprechen und das haben wir als Prognose-Marktplan verwendet. Das heißt, Sie haben nach vorne prognostiziert aus der Vergangenheit, wie sich vermutlich die Strompreise entwickeln werden, jetzt für Leute, also wie mich zum Beispiel, die relativ unbedarft sind, was Strompreise angeht, über was reden wir da eigentlich? Also ich kenne nur diese 29 Cent oder 25 Cent, die man privat zahlt, was ist das am OTC-Markt? Am OTC-Markt waren wir jetzt nicht direkt tätig, sondern an der Börse selbst beziehungsweise an der ApexBot, am Day-Ahead-Markt haben wir uns orientiert. Das sind natürlich Preise, die in anderen Gewichtsklassen sind.
Das Problem ist, zu sagen, jetzt einen fixen Wert zu nennen, ist gar nicht so einfach, weil die Preise können sowohl positiv als auch negativ sein, durch diese fluktuierenden Energien. Prinzipiell kann man aber sagen, es ist auf jeden Fall mindestens ein Zehntel von denen, die man als privater Endverbraucher zahlt, tendenziell deutlich weniger. Also wenn ich jetzt Ihre Auswertung im richtigen Kopf habe, waren Sie irgendwo zwischen minus 4 und plus 4, 4,5 Cent pro Kilowattstunde.
Das heißt, wir haben hier also richtig heftige Schwankungen, die sehr stark auch ins Negative, das kennt man ja aus der Presse auch, laufen können. Können wir die Stand heute als Unternehmer bereits nutzen, diese Möglichkeiten? Also losgelöst von der Konstellation, von der Architektur, die Sie jetzt gebaut haben, kann man bereits so flexibel reagieren als Unternehmer, dass man direkt diese Preise auch entsprechend nehmen kann und die Kapazitäten einkaufen kann? Also direkte Teilnahme an der Börse ist zwar grundsätzlich möglich, allerdings mit relativ hohen Kosten verbunden und lohnt sich damit vermutlich nur für eine relativ begrenzte Auswahl an Unternehmen. Gerade im Mittelstand, wo natürlich auch diese Einsparungen durchaus sinnvoll wären, ist es einfach im Prinzip nicht unbedingt möglich, an der Börse direkt teilzunehmen.
Es gibt allerdings verschiedene Anbieter mittlerweile, die eben relativ marktnahe Preise anbieten und eben auch beispielsweise die Preise unterteilt im Viertelstunden-Takt anbieten. Nextkraftwerke fällt mir da zum Beispiel ein, darauf sind wir eben auch im Rahmen unserer Recherchen gestoßen. Und diese Preismodelle werden dann natürlich in Zukunft auch immer relevanter, gerade im energieintensiven Umfeld.
Und dafür bietet unsere Plattform natürlich eine optimale Möglichkeit, solche Geschäftsmodelle dann eben umzusetzen in der Praxis. Sie haben ja sogar eine kleine Schweinerei eingebaut, weil Sie natürlich genau wissen, wann die Preise negativ werden, oder? Ja genau, also wir haben jetzt natürlich in der Präsentation, wollten natürlich auch zeigen, was passiert, wenn es negative Strompreise gibt. Und da hat sich eben an einem Tag das eben so angeboten und da hat man eben einen relativ großen Ausschlag dann gehabt.
Aber das verdeutlicht natürlich auch das Potenzial von der Plattform, wenn es eben in Zukunft die Preise eben noch mehr variieren werden. Das heißt, Sie haben alle Produktionskapazitäten in dem Moment angeschmissen und alle Robotiktechnologie letztendlich eingesetzt, um solche Effekte ausnutzen zu können, ja? Genau, ja. Genau, der Algorithmus hat in dem Fall sogar, da er grundsätzlich auch dafür ausgelegt ist, den einzelnen Maschinenstatus mit zu definieren.
Das heißt, wenn eine Maschine aus ist, gerade hoch fährt, produziert, im Leerlauf läuft oder runter fährt, da das im Algorithmus mit beachtet wird, war etwas ganz Interessantes zu erkennen, dass der Algorithmus nämlich in diesem Zeitfenster, obwohl keine Produktion auf dieser Maschine aktuell stattfinden konnte, aufgrund anderer Nebenbedingungen, trotzdem diese Maschine hochgefahren hat und im Leerlauf laufen lassen hat sozusagen, nur um eben diese negativen Energiepreise quasi mitzunehmen. Und damit natürlich auch das Netz irgendwo zu entlasten, da die negativen Energiepreise ja bedeuten, dass das Angebot einfach deutlich höher ist als die Nachfrage. Und der Algorithmus war ja noch mächtiger, hat zum Beispiel noch die Anzahl der Benutzungsstunden berücksichtigt, dass es eben keine Peaks gibt, eben in der Stromaufnahme, was wiederum die Netznutzungsentgelte zum Beispiel beeinträchtigen würde.
Einige Verteilungsnetzbetreiber haben ab weniger als 2500 Benutzungsstunden im Jahr andere Preise pro verbrauchter Kilowattstunde als darüber. Der Unterschied liegt teilweise beim Faktor 10 aufwärts. Also es sind nicht geringe prozentuale Abweichungen, sondern es ist wirklich auch schon berücksichtigt worden, im Algorithmus auch wirklich auf diese Kosten zu achten und da keine Peaks zu verursachen.
Das heißt, Sie haben in Ihrem Projekt die ERP-Technologie aus dem Hause Microsoft verknüpft mit unseren Roboter-Armen, mit Energiemarktpreisen. Sie haben einen Scheduler entsprechend gebaut, der eben berechnet, wann wie was am besten produzieren sollte. Das haben Sie zurückgespielt in die ERP-Welt, in die betriebswirtschaftliche Welt und entsprechend wurde das dann berücksichtigt.
Glauben Sie, dass das ein realistisches Szenario ist? Sag mal nicht heute vielleicht, aber vielleicht so in 2, 3, 4, 5 Jahren im mittelständischen Umfeld, Produktionsumfeld sein kann, so etwas zu machen? Also ich denke schon, dass solche Geschäftsmodelle grundsätzlich großes Potenzial bieten. Vor allem in Zukunft, da man eigentlich davon ausgehen muss, dass gerade die Stromproduktion eigentlich immer komplexer wird in naher Zukunft, gerade eben durch den Vorstoß im Bereich der erneuerbaren Energien und eben den Wegfall klassischer Kraftwerke, die mehr oder weniger steuerbar sind und wir dadurch eben deutlich häufiger auf die Probleme treffen werden, dass eben relativ große Schwankungen auch im Laufe des Tages einfach auftreten an der verfügbaren und der nachgefragten Strommenge. Und diese Plattform oder diese Möglichkeit, die unsere Plattform bietet, sind dann eben grundsätzlich eine Möglichkeit, einfach diese einerseits Peaks zu vermeiden, den ganzen Stromverbrauch etwas zu glätten und andererseits natürlich auch auf diese Schwankungen zu reagieren und auch teilweise kurzfristig reagieren zu können.
Da es dem Algorithmus ja grundsätzlich egal ist, welches Zeitfenster erstmal verwendet wird beziehungsweise man das flexibel anpassen kann, kann man den auch so verwenden, dass er InShot Day beispielsweise das Ganze neu plant und überarbeitet und schaut, ob es noch optimal ist oder ob es aufgrund kurzfristiger Änderungen eben eine bessere Strategie auch nochmal gibt. Jetzt gibt es ja sogar noch ein Nachfolgeprojekt-Seminar sozusagen. Studenten, die jetzt ein Semester unter Ihnen sind, die ihre Idee quasi nochmal aufgreifen.
Ja, was machen die jetzt noch anders oder on top? Ja, es gibt jetzt natürlich verschiedene Ansätze, was man machen kann. Wir haben zum Beispiel einerseits eine Visualisierungsplattform, ein Dashboard entwickelt, was unsere Daten einfach schön visualisiert. Hier könnte man einfach aus optischer Sicht, analytischer Sicht drauf aufbauen, könnte sich überlegen, okay, will man vielleicht noch Richtung Predictive Maintenance, also Richtung Data Science was machen und sich überlegen, okay, wie ändert sich der Stromverbrauch von den Maschinen? Könnte das vielleicht ein Indikator für Defekte sein? Sonstige Umstände, was jetzt natürlich nicht direkt auf den Energiemarkt oder das ERP-System selbst bezogen ist.
Man könnte sich auf die Prognosen vielleicht orientieren, sagen, okay, man schaut sich verschiedene Prognosen an, wie genau man vielleicht prognostizieren könnte. Wir hatten ja jetzt relativ einfache Annahmen betroffen. Hier könnte man natürlich weiter drauf aufbauen.
Da gibt es verschiedene Modelle. Lineare Regression, Multivariate Regression, wenn man mehrere Faktoren berücksichtigt, dann könnte man auch schon Richtung Random Forest Learning Methoden gehen und schauen, wie man denn genaue Daten prognostiziert. Da könnte man vergangene Wetterdaten mit reinnehmen, Feiertage, Wochentage, Uhrzeiten, verschiedene Faktoren.
Da lässt sich sicherlich relativ viel machen. Man könnte sich überlegen, wie kann man andere ERP-Systeme vielleicht anschließen. Das wäre auch so ein Ansatz.
Also ich glaube, das ist ein Thema, was in der Praxis vielleicht heute noch nicht so die Relevanz hat, auch wenn es zunehmend nachgefragt wird. Energiemanagement und zwar nicht nur losgelöst von der betriebswirtschaftlichen Welt, sondern tatsächlich in Kombinatorik mit dem, was im ERP-System in der Produktionsplanung eigentlich vorgesehen ist. Was nehmen Sie so als Learnings mit? Haben Sie viel betriebswirtschaftliches gelernt? Haben Sie viel technisches gelernt? War das sehr aufwendig, das Ganze? Vielleicht können Sie ein bisschen schildern.
Ich höre auch weg. Also ich denke, vor allem im technischen Bereich haben wir uns eben viel bewegt. Das betriebswirtschaftliche haben wir am Anfang ein bisschen abgearbeitet mit dem ganzen Energiepreis und auch, warum ist es überhaupt wichtig mit der ganzen Problemstellung.
Aber sonst haben wir uns eigentlich schon hauptsächlich mit technischen Details ein bisschen auch rumgeärgert, muss man sagen. Es war schon natürlich an manchen Stellen ein bisschen verzweifelt, aber im Großen und Ganzen kann man wirklich sagen, es hat doch sehr viel Spaß gemacht, auch weil man eben so viele Freiheiten hatte und nicht irgendwie genau was vorgekaut bekommen hat, konnte man sich selber irgendwie auch Konzepte überlegen und dementsprechend hat man auch sehr, sehr viel mitgenommen aus dem Ganzen, also auch programmiertechnisch, glaube ich, sind wir alle um einiges besser geworden und es hat auch echt viel Spaß gemacht. Ich glaube, Sie haben sogar bis ganz unten tief in der Datenbank des Microsoft-Systems gearbeitet, haben alle Untiefen der alten Darmstadt-Navision-Welt noch sozusagen als Altlasten dort auch gesehen und kennengelernt.
Ist das richtig? Ja, definitiv. Also man sieht an der Datenbank an vielen Stellen eigentlich, dass das Ganze historisch gewachsen ist, wie man so schön sagt und das hat auch dann bei manchen Operationen uns vor einige Hürden gestellt, dann eben die Daten vor allem wieder zurückzubekommen ins richtige Format. Also da war schon einiges an Aufwand nötig.
Ja, also insgesamt, glaube ich, eine spannende Lernerfahrung. Hoffe ich zumindest, dass Sie das so wahrnehmen. Wie geht es jetzt weiter im Studium? Als Nächstes steht wahrscheinlich bei uns eine Masterthesis an.
Viele Fächer haben wir jetzt nicht mehr wirklich zu bewegen. Das Projekt sehen wir aber als das letzte richtig große Projekt, das letzte Gruppenprojekt. Hat zum Glück nochmal Spaß gemacht mit einer echt guten Gruppe und ich denke, damit sind wir jetzt alle sehr zufrieden, wie unser Resultat so aussieht.
Da frage ich jetzt direkt mal, was machen Sie jetzt in Ihrem Masterarbeiten? Womit beschäftigen Sie sich? Noch nicht definiert. Noch nicht definiert? Auch noch nicht ganz klar. Bei mir wird es wahrscheinlich um die Analyse von Web-Technologien im Hinblick auf die Massendatenverarbeitung in betriebswirtschaftlicher Hinsicht gehen.
Da bin ich allerdings momentan auch noch ein bisschen in der Findungsphase. Okay. Jetzt haben Sie sich ganz viel im betriebswirtschaftlichen Umfeld des ERP-Systems in der Produktion getummelt.
Was sind so die ganz besonderen Herausforderungen, die das ERP-System zurzeit hat oder auch vielleicht zukünftig haben wird als führendes System im Unternehmen? Ja, was so eine Herausforderung bei uns jetzt beispielsweise war. Es ist natürlich fraglich, wie das überhaupt schon so umgesetzt wird, weil da wirklich die sehr spezifischen Triggern durch das ERP-System, die sehr gezielte Steuerung, das ist zum Beispiel jetzt in Microsoft Vision, jetzt nicht einfach über Mausklick realisierbar, schmeißen wir mal die Maschine an, sondern da haben wir uns ja auch auf Datenbankbasis bewegt. Die Frage ist jetzt auch, ob da vielleicht nicht ein bisschen mehr passieren kann, dass mehr Schnittstellen schon standardmäßig nach außen angeboten werden, weil wir mussten wirklich hart auf die Datenbanken zugreifen.
Es gibt zwar theoretisch die Möglichkeiten, sich über zum Beispiel OData-Schnittstellen da selbst was zusammenzubasteln, sowohl was den Datenimport als auch Export angeht. Die Frage ist nicht, ob da schon vielleicht durch Microsoft oder halt auch andere ERP-Systemanbieter bei den individuellen ERP-Systemen schon per Default was zur Verfügung gestellt werden kann, zum Beispiel zum Auslesen von Produktionsaufträgen, dass man sich da nicht wirklich manuell was basteln muss. Die Dokumentation dafür sind, muss man sagen, gelinde gesagt, ermittelmäßig und eine Schnittstelle lebt letztendlich von der Dokumentation.
Das wirklichen Datenbankzugriff ist auch fraglich, ob man das jedem gewähren möchte. Wahrscheinlich dürfte sich da noch ein bisschen was tun. Also ich kann Ihnen verraten, das tut sich gerade hinter den Kulissen ganz aktuell.
IoT, Frameworks, da gibt es eine Reihe von konkurrierenden Standards, die sich da gerade entwickeln und das wird natürlich weitergehen, das Thema. Jetzt nutze ich nochmal die Chance, weil ich Sie gerade als Wirtschaftsinformatik-Studierende so am Ende Ihres Studiums habe, richtige Entscheidung getroffen, hier nach Würzburg zu kommen, hier Wirtschaftsinformatik zu studieren. Das ist jetzt eine blöde Frage, aber ich verspreche auch wieder wegzuhören.
Würden Sie es wieder so machen oder sagen Sie, ich hätte doch lieber BWL oder Theologie studieren sollen? Also für mich war es definitiv die richtige Entscheidung. Ich wusste eigentlich von vornherein, ich will auf jeden Fall irgendwo in die Richtung der Informatik gehen, auch ein bisschen Entwicklung, aber eben nicht nur rein sozusagen vor dem Bildschirm sitzen und was programmieren, was einem vorgeschrieben wird, sondern eben selber auch Gedanken machen, selber neue Modelle und Projekte entwickeln. Und gerade da finde ich, dass es an der Uni Würzburg viele spannende Vorlesungen und auch Projekte zu dem Thema oder zu den ganzen Thematiken gibt.
Das Einzige, was ich mir hier in Würzburg noch ein bisschen mehr wünschen würde, wäre tatsächlich die reine Entwicklungsrichtung. Da ist das Angebot zumindest in der Wirtschaftsinformatik aktuell noch ein bisschen beschränkt. Ich darf Ihnen aber verraten, wir arbeiten gerade an einer neuen Prüfungsordnung und Sie werden übrigens auch noch mehr KI und noch mehr Informatik auch genießen können, wenn Sie das möchten.
Das ist schön zu hören, ja. Ja, ich bereue meine Wahl auf gar keinen Fall. Ich habe hier in meinem Bachelor angefangen und jetzt im Master weitergemacht.
Ich glaube, die logische Schlussfolgerung ist doch durchaus, dass wenn es mir nicht gefallen würde, wäre ich nicht mehr hier. Hier hat sich auf jeden Fall gerade in den letzten Jahren noch mal relativ viel getan. Es wurden mehr Fächer angeboten, es wurde sich ein bisschen breiter aufgestellt.
Wir haben eine neue Juniorprofessur und eine neue Professur durch den Professor Johannes beziehungsweise Professor Flad, die das ganze Wirtschaftsinformatikerteam doch zusätzlich erweitern in ihren eigenen Sparten, die bis dato nicht zu vertreten waren. Und ich denke, wenn sich das Ganze so weiterentwickelt, kann es nur bergauf gehen. Obwohl wir schon weit oben sind, das sollte jetzt nichts Negatives sein.
Ja, ich bin auch zufrieden. Ich habe ja meinen Bachelor nicht in Würzburg gemacht, sondern in Nürnberg und bin dann eigentlich auch wegen dem Master hierher gekommen, gerade weil mich eben auch die ERP-Systeme sehr interessiert haben. Und ich glaube, da haben wir in Würzburg schon ein ziemlich einzigartiges ERP-Labor, wo man wirklich mit allen Systemen arbeiten kann.
Und das finde ich auch vom Angebot hier von den Fächern eigentlich auch sehr gut und habe es auch auf keinen Fall bereut, hierher gekommen zu sein. Ja, das ist eigentlich ein Top-Schlusswort, oder? Also, ich danke Ihnen allen Dreien ganz, ganz herzlich, nicht nur für das Interview, sondern für die spannende Zusammenarbeit. Da haben Sie ein Semester lang ja wirklich hart auch an den Technologien und Systemen gearbeitet.
Ich wünsche Ihnen für die Masterarbeit für die Zukunft alles Gute und keep connected. Herzlichen Dank. Vielen Dank.
Ihnen hat der ERP-Podcast gefallen und Sie konnten wertvolle Erkenntnisse gewinnen? Dann würde ich mich über eine Bewertung auf iTunes freuen, damit auch andere von diesem Podcast erfahren können. Eine Anleitung für die Bewertung finden Sie auf www.erp-podcast.de. Dort finden Sie auch weitere Hinweise, Links und Aktualisierungen zu dieser Folge. Das war der ERP-Podcast für alle, die sich aktiv mit dem Einsatz und der Gestaltung von Unternehmenssoftware und den daraus entstehenden Veränderungen und Potenzialen in Unternehmen losgelöst von Fachzeitschriften, Büchern und wissenschaftlichen Veröffentlichungen, zum Beispiel beim Spazierengehen oder Autofahren, auseinandersetzen wollen.
Mein Name ist Axel Winkelmann. Ich bin Professor für Betriebswirtschaftslehre und Wirtschaftsinformatik an der Universität Würzburg. Vielen Dank für’s Zuschauen.