KI für Infor LN in der Fertigung: Sessions, Aufträge und Qualitätsdaten in Klartext

In LN werden Aufgaben über Sessions bearbeitet, und die Datenstruktur ist in Pakete wie Beschaffung, Produktion, Lager und Qualität gegliedert. Das ist mächtig, führt aber dazu, dass eine übergreifende Frage mehrere Sessions und Auswertungen braucht. Standardreports sind oft stark angepasst, und Änderungen laufen über Tools und Entwickler.

Viele Betreiber überlegen zudem, wie lange sie LN in der aktuellen Form betreiben und ob eine Migration auf die Cloud-Variante, CloudSuite, ansteht. Eine KI-Schicht, die über Schnittstellen arbeitet, bleibt von einer solchen Entscheidung weitgehend unabhängig.

Infor stellt mit ION eine Integrationsplattform bereit, über die Geschäftsobjekte als BODs ausgetauscht werden, und mit dem ION API Gateway lassen sich Dienste kontrolliert bereitstellen. Für einen lesenden KI-Zugriff kommen je nach Installation diese Wege, ein Auswertungsbestand oder Reporting-Schnittstellen in Frage. Bei älteren, stark angepassten LN-Ständen ist oft ein gesteuerter Export in eine Analyse-Datenbank der robusteste Weg.

Das Sprachmodell läuft auf Ihren Servern, Dokumente wie Arbeitsanweisungen und Prüfpläne werden lokal indexiert. Eine Antwort nennt die Quelle. Schreibaktionen, etwa das Anlegen einer Qualitätsmeldung, sind nur nach menschlicher Bestätigung möglich.

Im Assessment klären wir LN-Version, Anpassungsgrad, ION-Verfügbarkeit, Datenvolumen und Hardware. Der Pilot konzentriert sich auf einen Bereich, beispielsweise Produktionssteuerung oder Lieferantenqualität, mit vorab festgelegten Testfragen. Erst bei belegter Qualität wird ausgeweitet.

Für SyteLine-Anwender bieten wir mit SyteRay eigene Werkzeuge; für LN bauen wir die Anbindung nach Maß oder setzen ERPray als Frage-Antwort-Schicht auf.