Sage 100 Warenwirtschaft mit KI: Ralf Armbrüster von der
intellicon GmbH zeigt live, wie ein MCP Server Claude und ChatGPT
mit einer lokal installierten Sage 100 verbindet. Die Datenbank
bleibt dabei auf dem eigenen SQL Server – sie wird nicht in die
Cloud repliziert. Ralf ist seit 1991 Sage-Partner, hat über 1.000
Projekte begleitet und die Multi-Shop-Schnittstelle entwickelt.
Ralf hat 1991 angefangen, als Sage in Deutschland noch KHK hieß –
ein Süßwaren-Großhändler wollte ein neues Warenwirtschaftssystem.
Daraus wurden drei Jahrzehnte in derselben Familie: KHK Office
Line, dann Classic Line, heute Sage 100.
Technisch hat sich seit den Diskettenlaufwerken alles verändert.
Interessanter ist, was blieb: Fast alle ERP denken bis heute in
Belegen – Auftrag, Lieferschein, Rechnung. Im Onlinehandel stimmt
das nicht mehr. Dort kommt zuerst die Zahlung, dann folgen
Stornos, Teilrückerstattungen und ausverkaufte
Dropshipping-Artikel. Sein Bild dafür: Früher war ein Unternehmen
ein Postamt, heute ein Flughafen. Vieles läuft gleichzeitig, und
man muss auf Ereignisse reagieren statt Belege abzuarbeiten.
Den E-Commerce-Fokus hat er sich selbst erarbeitet: Vor über 15
Jahren verkaufte er Naturseife über einen eigenen Shop.
Irgendwann war das Büro voller Seifen – und er wusste, wie
umständlich manuelle Auftragsabwicklung ist. Daraus entstand der
Auftragsdownload, später die Multi-Shop-Schnittstelle, heute
automatische Wareneingänge und die Zahlungsverbuchung für Shopify
Payments, PayPal und Klarna.
SAGE 100 CLOUD ODER ON PREMISE
Für den Anbieter ist Cloud besser: einfachere Wartung, bessere
Skalierbarkeit, höhere Sicherheit. Für den Kunden bedeutet sie
Abhängigkeit. Ohne lokale Datenbank ist ein Umzug schwierig,
Preiserhöhungen kann man nur akzeptieren – und wer die Rechnung
des Cloud-Anbieters nicht bezahlt, verliert den Zugriff auf die
eigenen Daten. Bei On Premise kann man den Wartungsvertrag
kündigen und weiterarbeiten.
SAGE 100 MCP SERVER: DIE LIVE-DEMO
Ralf öffnet Claude und fragt seine Sage 100 nach dem Lagerwert.
Zurück kommt mehr als gefragt: Artikelanzahl, Positionen unter
Meldebestand, Ladenhüter ohne Verkauf in zwölf Monaten und
Artikel, die vermutlich im Shop inaktiv sind. Klassisch wären das
mehrere Listen, ein Excel-Export und eine halbe Stunde Arbeit.
Die Daten stammen aus einem eigenen Testversand.
Im Hintergrund arbeitet mehr als eine Sage 100 API-Abfrage: Eine
Vektordatenbank enthält das Strukturwissen zur Sage 100 aus
vielen Jahren Projektarbeit. Das Sprachmodell kombiniert
kaufmännische Daten mit dem Wissen darüber, wie Sage 100 intern
funktioniert. Die Datenbank bleibt lokal, die Abfrage läuft über
das genutzte Sprachmodell – wer inhouse bleiben will, kann auch
ein lokales LLM anbinden.
DARF DIE KI AUCH SCHREIBEN?
Adressen und Ansprechpartner sind schreibend freigeschaltet.
Belege wären technisch möglich, hält Ralf aber für riskant –
nicht rechtlich, sondern wegen der Datenkonsistenz. Ein
Sprachmodell prüft nicht von sich aus, ob eine Liefersperre
vorliegt. Sein Weg führt über Skills im Connector, die die
Prüfung mitbringen. Am Erdbeer-Beispiel erklärt er, warum ein
Sprachmodell dir am Ende immer recht gibt.
Sein Rat für KI im ERP: erst die Abläufe verstehen, dann ein
Grundsystem mit synchroner Datenbasis, dann den Prozess suchen,
der am meisten Zeit frisst.
YouTube: https://youtu.be/75Vy1dbbGSQ
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intellicon GmbH: https://www.intellicon.de/
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