UdZ 1-2017

13 UdZ – Unternehmen der Zukunft 1/2017 FIR-Forschungsprojekte SurE: Selbstlernende Suchmaschine für ERP-Systeme Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen Ziel des Forschungsvorhabens "SurE" ist die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei soll der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Ziele werden durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontextes einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wird die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators gegen Ende des Projekts soll der Nutzen des Konzepts veran- schaulicht werden. Zudemsoll der Demonstrator in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einerWirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet werden. Das Projekt "SurE – Selbstlernende Suchmaschine für ERP-Systeme" wurde von der Arbeitsgemeinschaft indus- trieller Forschungsvereinigungen " Otto von Guericke " e. V. (AIF) bewilligt. Im Rahmen der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) werden Forschungsvorhaben mit wissenschaftlichem und wirtschaftlichem Gehalt gefördert. Die Gutachtergruppe 3, welche die Förderung bewillig hat, prüft Forschungsvorhaben aus den Bereichen der Betriebswirtschaft und Organisation zudem auf eine mögliche Impulswirkung für eine ganze Branche oder ein Technologiefeld. In Zeiten von Industrie 4.0 und künstlicher Intelligenz werden Computer und ihre Systeme immer smarter. ERP-Systeme scheinen hier den Trend verpasst zu haben [1] und verwenden statt intelligenter Suchmechanismen noch statische Suchmasken, die den ungelernten Benutzer schlicht überfordern. Hier greift das Projekt " SurE", ein Gemeinschaftsprojekt des Lehrstuhls fürWirtschaftsinformatikundElectronic Government anderUniversität Potsdam unddes FIR e. V. an der RWTH Aachen, mit dem Ziel, eine glei- chermaßen smarte sowie nutzerfreundliche und nutzerindividuelle selbstlernende Suchmaschine zu entwickeln. ERP-Systeme sind fester Bestandteil der An- wendungslandschaft von IT-Systemen in einem Großteil der mittelständischen Unternehmen [2]. Sie ermöglichen auf einer gemeinsamen Datenbasis die Planung und Verwaltung betrieb- licher Ressourcen wie Material, Personal und Kapazitäten. EinederwesentlichenEigenschaften von ERP-Systemen ist ihr hoher Integrationsgrad. Durch den Einsatz von ERP-Systemen können betriebliche Daten und Unternehmensprozesse abteilungsübergreifend integriert werden. Durch die Integration aller betrieblichen Daten in eine Datenbank entstehen sehr komplexe Datenstrukturen und beachtliche Mengen an Daten (Belege, Stammdaten, Bewegungsdaten). So können zum Beispiel in Unternehmen der produzierenden Industrie aus einem einzel- nen Kundenauftrag heraus bis zu 100 einzelne Fertigungsaufträge entstehen. DieKomplexität der SystemeunddieMengenanzu verwaltendenDaten sind zwei der Hauptprobleme imUmgangmit ERP-Systemen; sie erforderneffek- tiveundeffizienteSuchmechanismen [3; 4]. InERP- Systemen finden sich viele verschiedene und hete- rogene Suchmethoden. So werden beispielsweise Sachmerkmalsklassen,Artikelgruppen,Suchwörter oder auch Nummernsysteme in unterschiedlichen ERP-Systemen verwendet (siehe Bild 1). Bei bestehenden Suchmechanismen ist die Qualität der Suchergebnisse häufig nicht ausrei- chend und ein Großteil der Suchanfragen endet erfolglos. Dies führt zueiner Vielzahl vonAnfragen nach InformationenundDokumentenbei anderen Fachabteilungen und Sachbearbeitern. Dadurch werden Ressourcen verschwendet, die anderwei- tig produktiv genutzt werden könnten. Zwischen demStand der Technik bei den Suchmechanismen in ERP-Systemen und aktuellen Entwicklungen im Bereich der Suchmaschinen, wie zum Beispiel Projekttitel SurE Projekt-/Forschungsträger BMWi; AiF Förderkennzeichen 19270 BG Projektpartner AssecoSolutionsAG; godesys AG; KEXKnowledgeExchange AG; OHSTMedizintechnikAG; PSIAutomotive&Industry GmbH; TrovaritAG; Unit4 BusinessSoftwareGmbH; EpicorSoftwareDeutschland GmbH; GITOmbHVerlagfür IndustrielleInformations- technikundOrganisation; COSMO CONSULTAG; ams. SolutionAG; Universität PotsdamLehrstuhlfürWirt- schaftsinformatik,insb. ProzesseundSysteme Ansprechpartner Gregor Fuhs,M.Sc. Internet sure.fir.de Bild 1: Aktueller Stand der ERP-Suchmaschinen