Die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen in SAP S/4HANA

Die rasante Entwicklung digitaler Technologien hat die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend verändert. Zu den technologischen Fortschritten mit den tiefgreifendsten Auswirkungen zählen Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML).

Diese Technologien ermöglichen es Systemen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und sogar Entscheidungsprozesse zu automatisieren.

SAP, einer der weltweit führenden Anbieter im Bereich Enterprise Resource Planning (ERP), hat KI- und ML-Funktionen direkt in seine führende ERP-Lösung SAP S/4HANA integriert.

Diese Integration ist nicht nur eine Erweiterung bestehender Funktionen; sie stellt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen ihre Betriebsabläufe verwalten, Ressourcen optimieren und strategische Entscheidungen treffen.

SAP S/4HANA basiert auf der leistungsstarken In-Memory-Datenbank SAP HANA und ermöglicht Unternehmen die Verarbeitung großer Mengen transaktionaler und analytischer Daten in Echtzeit.

Durch die Einbettung von KI und ML in seine Kernprozesse ermöglicht S/4HANA Unternehmen den Übergang vom reaktiven zum proaktiven Management, die Automatisierung von Routineaufgaben, die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse und die Identifizierung von Anomalien, bevor diese zu kritischen Problemen eskalieren.

Der Zweck dieses Dokuments besteht darin, die Rolle von KI und ML in SAP S/4HANA eingehend zu untersuchen und ihre Anwendungen, Vorteile, Herausforderungen und ihr zukünftiges Potenzial hervorzuheben.

• Überblick über SAP S/4HANA

SAP S/4HANA, im Jahr 2015 eingeführt, ist die ERP-Suite der nächsten Generation, die für die Ausführung auf der SAP HANA-Datenbank konzipiert ist.

Im Gegensatz zu herkömmlichen ERP-Systemen, die auf festplattenbasierten Datenbanken und Stapelverarbeitung basieren, nutzt S/4HANA In-Memory-Computing für Echtzeit-Datenzugriff und -Analyse.

So können Unternehmen Prozesse überwachen, auf veränderte Bedingungen reagieren und nahezu augenblicklich datenbasierte Entscheidungen treffen.

Zu den wichtigsten Funktionen von SAP S/4HANA gehören:

• Echtzeitanalysen: Unternehmen können Analysen direkt auf Grundlage von Transaktionsdaten durchführen, ohne dass eine Datenduplizierung oder Stapelverarbeitung erforderlich ist.

• Vereinfachtes Datenmodell: S/4HANA reduziert Datenredundanz und -komplexität durch die Konsolidierung mehrerer Tabellen in einer vereinfachten Datenstruktur.

• Fiori-Benutzererfahrung: SAP Fiori bietet eine moderne, rollenbasierte Benutzeroberfläche, die die Benutzerfreundlichkeit verbessert und den Schulungsbedarf reduziert.

• Integrierte Prozesse: S/4HANA integriert zentrale Geschäftsprozesse in den Bereichen Finanzen, Lieferkette, Beschaffung, Fertigung und Vertrieb.

Die Architektur von S/4HANA bietet die ideale Grundlage für die Integration von KI und ML.

Durch die Verarbeitung von Daten im Arbeitsspeicher stellt S/4HANA sicher, dass KI-gestützte Erkenntnisse in Echtzeit verfügbar sind und sofortige Maßnahmen auf der Grundlage von Vorhersagen oder automatisierten Entscheidungen ermöglichen.

• Die Rolle der künstlichen Intelligenz in SAP S/4HANA

Künstliche Intelligenz in SAP S/4HANA konzentriert sich auf die Verbesserung von Geschäftsprozessen durch die Simulation menschlicher Intelligenz.

Zu den KI-Technologien gehören Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Empfehlungsmaschinen und Expertensysteme.

Im Kontext von S/4HANA wird KI eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, Muster zu erkennen und prädiktive Erkenntnisse zu liefern.

• Intelligente Automatisierung

Eine der wichtigsten Anwendungen von KI in S/4HANA ist die intelligente Automatisierung. Dabei werden wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben automatisiert, die bisher manuelle Eingriffe erforderten. Beispiele hierfür sind:

• Rechnungsabgleich im Finanzwesen: KI-Algorithmen gleichen eingehende Rechnungen automatisch mit Bestellungen und Zahlungsaufzeichnungen ab, wodurch Fehler reduziert und der Kreditorenbuchhaltungsprozess beschleunigt wird.

• Automatisierung der Beschaffung: KI prognostiziert optimale Nachbestellpunkte, identifiziert potenzielle Lieferantenrisiken und empfiehlt die besten Beschaffungsoptionen.

• HR-Prozesse: Routinemäßige HR-Aufgaben wie die Einarbeitung von Mitarbeitern, Urlaubsgenehmigungen und die Gehaltsabrechnung können durch KI-gestützte Automatisierung optimiert werden.

Durch die Automatisierung dieser Prozesse können Unternehmen Personalressourcen freisetzen, die sich auf strategische Initiativen konzentrieren, die Produktivität verbessern und die Betriebskosten senken.

• Anomalieerkennung

KI in S/4HANA eignet sich auch hervorragend zum Erkennen von Anomalien oder Unregelmäßigkeiten in großen Datensätzen. Zum Beispiel:

• Erkennung von Finanzbetrug: Modelle für maschinelles Lernen analysieren Transaktionsmuster, um potenziell betrügerische Aktivitäten zu erkennen.

• Bestandsverwaltung: KI kann ungewöhnliche Schwankungen der Lagerbestände erkennen und Manager auf mögliche Lagerausfälle oder Überbestände aufmerksam machen.

• Qualitätskontrolle in der Produktion: KI überwacht Herstellungsprozesse in Echtzeit und erkennt Abweichungen von Standardbetriebsabläufen.

Durch die frühzeitige Erkennung von Anomalien können Unternehmen Probleme proaktiv angehen und so finanzielle Verluste und Betriebsstörungen minimieren.

• Prädiktive Erkenntnisse

KI-gestützte prädiktive Analysen in S/4HANA helfen Unternehmen, zukünftige Ergebnisse vorherzusehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispiele:

• Verkaufsprognosen: KI prognostiziert Nachfragetrends auf Grundlage historischer Daten, Saisonalität und Marktbedingungen und ermöglicht so eine bessere Bestandsplanung.

• Wartungsplanung: Algorithmen zur vorausschauenden Wartung identifizieren Geräte, bei denen ein Ausfall wahrscheinlich ist, und reduzieren so Ausfallzeiten und Wartungskosten.

• Analyse des Kundenverhaltens: KI-Modelle analysieren Kundeninteraktionen, um das Kaufverhalten vorherzusagen und Marketingkampagnen zu personalisieren.

Durch die Umwandlung von Daten in umsetzbare Vorhersagen ermöglicht KI Unternehmen die Einführung proaktiver Managementstrategien anstelle reaktiver Reaktionen.

• Die Rolle des maschinellen Lernens in SAP S/4HANA

Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, konzentriert sich auf Algorithmen, die die Leistung mit zunehmender Erfahrung verbessern.

In SAP S/4HANA lernen ML-Modelle aus historischen und Echtzeitdaten, um Prozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Finanzprozesse

Maschinelles Lernen wird im Finanzwesen häufig zur Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe eingesetzt:

• Automatisierter Kontenabgleich: ML-Algorithmen gleichen Zahlungen mit Rechnungen ab und reduzieren so den manuellen Abstimmungsaufwand.

• Prädiktives Cashflow-Management: ML-Modelle prognostizieren Cashflow-Trends und helfen Unternehmen, ihre Liquidität effektiv zu verwalten.

• Erkennung von Spesenbetrug: ML kann ungewöhnliche Spesenmuster erkennen und potenziellen Betrug für weitere Untersuchungen kennzeichnen.

Lieferketten- und Bestandsmanagement

ML steigert die Effizienz der Lieferkette, indem es Folgendes ermöglicht:

• Nachfrageprognose: Modelle prognostizieren die zukünftige Nachfrage auf Grundlage historischer Verkäufe, Markttrends und externer Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren oder Wettermuster.

• Bestandsoptimierung: ML ermittelt optimale Lagerbestände, senkt die Lagerkosten und vermeidet gleichzeitig Lagerausfälle.

• Lieferantenrisikobewertung: Durch die Analyse der Leistungsdaten der Lieferanten prognostiziert ML potenzielle Störungen der Lieferkette und empfiehlt Strategien zur Risikominderung.

Fertigung und Betrieb

In der Fertigung trägt ML zur Prozessoptimierung und Qualitätsverbesserung bei:

• Vorausschauende Wartung: Sensoren und ML-Algorithmen überwachen den Zustand der Geräte und sagen Ausfälle voraus, bevor sie auftreten.

• Optimierung des Produktionsprozesses: ML analysiert Prozessparameter, um die Produktionseffizienz zu optimieren und Abfall zu reduzieren.

• Qualitätssicherung: ML-Modelle erkennen Defekte und Anomalien in Echtzeit, sorgen so für eine höhere Produktqualität und reduzieren Retouren.

Kundenerfahrung

ML verändert auch die Kundenbindung durch:

• Personalisierte Empfehlungen: ML-Algorithmen analysieren Kundenpräferenzen und Kaufhistorie, um relevante Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen.

• Abwanderungsvorhersage: Durch die Identifizierung von Mustern, die auf Kundenunzufriedenheit hinweisen, hilft ML Unternehmen dabei, proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen.

• Stimmungsanalyse: ML wertet Kundenfeedback und Interaktionen in sozialen Medien aus, um die Stimmung einzuschätzen und Marketingstrategien zu steuern.

• Fallstudien und Anwendungen

1. Finanzen

Ein multinationaler Konzern implementierte SAP S/4HANA mit eingebettetem ML für die Kreditorenbuchhaltung.

Das System ordnete über 80 % der Rechnungen automatisch Bestellungen zu, reduzierte den manuellen Aufwand um 60 % und verkürzte die Bearbeitungszeit von Wochen auf Tage.

Darüber hinaus ermöglichte die prädiktive Cashflow-Analyse ein besseres Liquiditätsmanagement und fundierte Investitionsentscheidungen.

2. Lieferkette

Ein Einzelhandelsunternehmen nutzte die KI-gesteuerte Bedarfsprognose von S/4HANA, um seine Lagerbestände zu optimieren.

Durch die Analyse historischer Verkäufe, saisonaler Trends und Marktsignale reduzierte das System Fehlbestände um 30 % und Überbestände um 25 %, was die Betriebskosten deutlich senkte und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit verbesserte.

3. Herstellung

Ein Fertigungsunternehmen integrierte prädiktive Wartungsfunktionen in S/4HANA, um Produktionsanlagen zu überwachen.

Die ML-Modelle prognostizierten Maschinenausfälle mit einer Genauigkeit von 90 % und ermöglichten so eine proaktive Wartungsplanung. Dies reduzierte ungeplante Ausfallzeiten um 40 % und verbesserte die Gesamtanlageneffektivität (OEE).

4. Kundenerfahrung

Ein E-Commerce-Unternehmen nutzte ML in S/4HANA, um Produktempfehlungen zu personalisieren.

Durch die Analyse des Nutzerverhaltens und der Kaufhistorie steigerte das System den Upselling- und Cross-Selling-Umsatz um 20 %, während prädiktive Abwanderungsanalysen gezielte Kundenbindungskampagnen ermöglichten.

• Vorteile der KI- und ML-Integration in SAP S/4HANA

Die Integration von KI und ML in SAP S/4HANA bietet mehrere strategische Vorteile:

1. Betriebseffizienz: Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben reduziert den manuellen Aufwand, beschleunigt Prozesse und minimiert Fehler.

2. Verbesserte Entscheidungsfindung: Prädiktive Erkenntnisse ermöglichen proaktives Management und verbessern die strategische Planung und betriebliche Agilität.

3. Kostensenkung: Durch die Optimierung von Prozessen, Lagerbeständen und Wartung können Unternehmen ihre Betriebskosten erheblich senken.

4. Verbessertes Kundenerlebnis: KI-gesteuerte Personalisierung und prädiktive Analysen helfen Unternehmen, die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und zu erfüllen.

5. Risikominderung: Anomalieerkennung und prädiktive Analysen helfen bei der Identifizierung potenzieller Risiken, von Betrug bis hin zu Unterbrechungen der Lieferkette.

• Herausforderungen und Überlegungen

Trotz der Vorteile bringt die Implementierung von KI und ML in S/4HANA auch Herausforderungen mit sich:

1. Datenqualität: KI- und ML-Modelle sind in hohem Maße auf qualitativ hochwertige, saubere und konsistente Daten angewiesen.

2. Integrationskomplexität: Die Einbettung von KI/ML in bestehende Geschäftsprozesse erfordert eine sorgfältige Planung und Neugestaltung der Prozesse.

3. Change Management: Mitarbeiter müssen sich an automatisierte Arbeitsabläufe und KI-gestützte Entscheidungsfindung anpassen.

4. Ethische und regulatorische Bedenken: Organisationen müssen sicherstellen, dass KI-Modelle den Datenschutzbestimmungen und ethischen Standards entsprechen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist eine Kombination aus technischem Fachwissen, solider Governance und kontinuierlicher Schulung erforderlich.

• Zukunftsperspektiven

Die Rolle von KI und ML in SAP S/4HANA wird voraussichtlich deutlich zunehmen. Zu den neuen Trends gehören:

• Erweiterte Analytik: Kombinieren Sie KI-Erkenntnisse mit menschlicher Entscheidungsfindung, um die strategische Planung zu verbessern.

• Konversations-KI: Verwendung natürlicher Sprachschnittstellen für eine intuitivere Interaktion mit ERP-Systemen.

• Selbstlernende Systeme: ML-Modelle, die kontinuierlich aus neuen Daten lernen und sich anpassen, ohne dass ein manuelles erneutes Training erforderlich ist.

• Integration mit IoT und Edge Computing: Verbesserung der Echtzeit-Einblicke von verbundenen Geräten in Fertigung, Logistik und Lieferkettenabläufen.

Diese Innovationen werden es Unternehmen ermöglichen, intelligenter, agiler und kundenorientierter zu werden.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwandeln SAP S/4HANA von einem traditionellen ERP-System in eine intelligente Unternehmensplattform.

Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, die Erkennung von Anomalien und die Bereitstellung prädiktiver Erkenntnisse ermöglichen KI und ML Unternehmen, effizienter zu arbeiten, fundierte Entscheidungen zu treffen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Zwar bestehen Herausforderungen wie Datenqualität, Integrationskomplexität und Änderungsmanagement, doch die strategischen Vorteile überwiegen die Risiken bei weitem.

KI- und ML-Technologien entwickeln sich ständig weiter, und ihre Integration mit SAP S/4HANA verspricht, die Zukunft der Unternehmensressourcenplanung neu zu definieren und Unternehmen zu intelligenteren, proaktiveren und agileren Abläufen zu führen.