Kessler / Kuchler AI Business Cases mit SAP

Szenarien, Tools und Best Practices
1. Auflage 2025
ISBN: 978-3-367-11308-8
Verlag: Rheinwerk
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection

E-Book, Deutsch, 461 Seiten

Reihe: SAP Press

Entwickeln Sie Ihren eigenen AI Business Case!

Wie kann Ihr Unternehmen von KI profitieren? Dieses Buch liefert anhand von neun praxisnahen Business Cases Antworten und zeigt, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse mit KI optimieren . Von der Inventur über die Rechnungsprüfung bis zur Softwareentwicklung – René Kessler und Marcel Kuchler erklären, wie Sie KI-Projekte mit SAP-Technologien wie der SAP Business Technology Platform, SAP AI Core und Joule umsetzen . Erfahren Sie, welche Voraussetzungen Sie schaffen müssen und wie Sie typische Fehler vermeiden.

• Vielfältige Anwendungsfälle aus verschiedenen Fachbereichen
• Tools und Technologien für Ihr eigenes KI-Projekt
• Inkl. SAP Business AI, SAP AI Core und SAP Generative AI Hub

Aus dem Inhalt:

• KI-Grundlagen
• SAP Business Technology Platform
• SAP AI Core
• Joule
• Systemvoraussetzungen
• Umsetzungsstrategien
• Security und Compliance

Autoren/Hrsg.

Kessler, René

Kuchler, Marcel

Inhaltsverzeichnis

  Einleitung ... 15

TEIL I.  Einführung: Das Handwerkszeug für Ihr KI-Projekt ... 23

  1.  KI und SAP: Die Intelligenz in Ihren Geschäftsprozessen ... 25

       1.1 ... Die historische Entwicklung von KI ... 26

       1.2 ... Begriffsdefinitionen und Abgrenzung ... 29

       1.3 ... Warum KI die DNA moderner Unternehmen grundlegend verändert ... 35

       1.4 ... Relevanz für SAP-Anwenderinnen und Anwender ... 39

       1.5 ... Zusammenfassung ... 42

  2.  Der KI-Baukasten von SAP: Ein Überblick über die SAP-Produktlandschaft ... 43

       2.1 ... SAP BTP: Das Fundament für KI-Projekte im SAPKosmos ... 44

       2.2 ... Joule: Der intelligente Assistent ... 56

       2.3 ... Synergien zwischen KI und anderen Technologien ... 62

       2.4 ... Zusammenfassung ... 65

  3.  Systemlandschaften und deren Folgen: Public, Private und On-Premise ... 67

       3.1 ... Einführung in Systemlandschaften ... 68

       3.2 ... Herausforderungen bei der KI-Integration ... 76

       3.3 ... Tools und Technologien für die Integration von KILösungen ... 80

       3.4 ... Fallbeispiele ... 81

       3.5 ... Entscheidungsfindung: Die richtige Architektur für Ihre KI-Lösung ... 92

       3.6 ... Zusammenfassung ... 102

TEIL II.  KI-Anwendungsfälle ... 105

  4.  Anomalieerkennung in Finanztransaktionen ... 107

       4.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 108

       4.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen ... 110

       4.3 ... Technische Umsetzung ... 121

       4.4 ... Die KI-Lösung auf der SAP BTP bereitstellen ... 145

       4.5 ... Zusammenfassung ... 161

  5.  Analyse und Optimierung von Transportwegen ... 163

       5.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 164

       5.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen ... 165

       5.3 ... Technische Umsetzung ... 176

       5.4 ... Der Agent in der praktischen Anwendung ... 205

       5.5 ... Zusammenfassung ... 210

  6.  Automatisierte Rechnungsprüfung ... 213

       6.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 214

       6.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen: SAP Document AI ... 216

       6.3 ... Technische Umsetzung ... 220

       6.4 ... Zusammenfassung ... 237

  7.  Inventur mit KI ... 239

       7.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 240

       7.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen ... 241

       7.3 ... Technische Umsetzung ... 246

       7.4 ... Zusammenfassung ... 260

  8.  KI im Wareneingang und in der Warenkontrolle ... 263

       8.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 264

       8.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen ... 265

       8.3 ... Technische Umsetzung ... 270

       8.4 ... Zusammenfassung ... 277

  9.  Individuelle Chatbots mit RAG ... 279

       9.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 280

       9.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen ... 281

       9.3 ... Technische Umsetzung ... 285

       9.4 ... Zusammenfassung ... 308

10.  Forecasting von Sales und Lagerbeständen ... 311

       10.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 312

       10.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen: SAP Analytics Cloud für Forecasting ... 314

       10.3 ... Technische Umsetzung ... 320

       10.4 ... Ergebnisse und Nutzungspotenziale ... 327

       10.5 ... Zusammenfassung ... 329

11.  KI als Accelerator in der Softwareentwicklung ... 331

       11.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 332

       11.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen ... 333

       11.3 ... Technische Umsetzung ... 336

       11.4 ... Zusammenfassung ... 355

12.  Predictive Maintenance: Echtzeit-Einblicke durch Live-Datenanbindungen ... 357

       12.1 ... Einleitung und Zielsetzung ... 358

       12.2 ... Die richtigen Voraussetzungen schaffen ... 359

       12.3 ... Technische Umsetzung ... 367

       12.4 ... Organisatorische Auswirkungen und Change Management ... 372

       12.5 ... Explainable AI ... 373

       12.6 ... Risiken und Erfolgsfaktoren ... 375

       12.7 ... Ergebnisse und Nutzungspotenziale ... 377

       12.8 ... Zusammenfassung ... 378

TEIL III.  Überlegungen vor dem Start Ihres KI-Projekts ... 381

13.  Umsetzungsstrategie für KI mit SAP ... 383

       13.1 ... Wie starte ich ein KI-Projekt? ... 384

       13.2 ... Best Practices für die Implementierung ... 399

       13.3 ... Typische Fehler und wie man sie vermeidet ... 412

       13.4 ... Zusammenfassung ... 426

14.  Ein Blick in die Zukunft ... 429

       14.1 ... Trends in der KI-Forschung und deren Implikationen für ERP-Systeme ... 429

       14.2 ... Handlungsempfehlungen für Entscheiderinnen und Entscheider ... 437

       14.3 ... Zusammenfassung ... 439

  Anhang ... 441

       A ... AI Use Case Canvas ... 443

       B ... Checkliste: Ist Ihr Unternehmen bereit für KI? ... 445

       C ... Checkliste: So planen und setzen Sie KIProjekte erfolgreich um ... 447

       D ... Vollständiges Code-Beispiel aus Kapitel 9 ... 449

  Die Autoren ... 457

  Index ... 459

Leseproben

Einleitung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse steuern, Entscheidungen treffen und Mehrwert für ihre Kunden schaffen. Auch in der SAP-Welt gewinnt KI rasant an Bedeutung, da nahezu alle geschäftskritischen Prozesse über SAP-Systeme laufen und dort gewaltige Datenmengen anfallen. Die Integration von KI in SAP eröffnet die Chance, diese Daten nicht nur zu verwalten, sondern aktiv für Vorhersagen, Automatisierung und Optimierung einzusetzen.

Dieses Buch gibt eine praxisorientierte Einführung in die Welt der KI-Business-Cases mit SAP. Ziel ist es, Sie Schritt für Schritt an die Einsatzmöglichkeiten heranzuführen. Angefangen bei den technologischen Grundlagen über konkrete Anwendungsfälle bis hin zu strategischen Überlegungen für die Umsetzung.

Das Buch gliedert sich in drei Teile mit insgesamt 14 Kapiteln. In Teil I, »Einführung: Das Handwerkszeug für Ihr KI-Projekt«, vermitteln wir die Grundlagen, die für den erfolgreichen Start eines KI-Projekts notwendig sind. In Teil II, »KI-Anwendungsfälle«, dem Hauptteil des Buches, liefern wir Ihnen neun konkrete KI-Anwendungsfälle aus unterschiedlichen Fachbereichen. Die beschriebenen Anwendungsfälle haben wir teilweise in unserer Praxis durchgeführt. Für dieses Buch haben wir sie anonymisiert und fiktive Firmennamen verwendet. Manche Anwendungsfälle sind hingegen fiktiv, sie wären aber dennoch genauso umsetzbar wie beschrieben. In Teil III, »Überlegungen vor dem Start Ihres KI-Projekts«, geht es dann um die organisatorische und strategische Einbettung von KI in ein Unternehmen.

Das Buch verbindet theoretisches Hintergrundwissen mit praktischen Beispielen und Best Practices. Ziel ist es, nicht nur die technologischen Möglichkeiten aufzuzeigen, sondern Ihnen vor allem das Handwerkszeug an die Hand zu geben, mit dem erfolgreiche KI-Projekte im SAP-Umfeld umgesetzt werden können.

Zielgruppe

Dieses Buch richtet sich an alle, die im SAP-Umfeld mit dem Thema KI in Berührung kommen, sei es in einer strategischen, organisatorischen oder technischen Rolle:

• Entscheiderinnen und Manager, die verstehen möchten, welchen Mehrwert KI für ihre Geschäftsprozesse bringen kann und wie sich Investitionen in SAP-KI-Technologien wirtschaftlich begründen lassen.

• SAP-Verantwortliche und Application Owner, die sich einen Überblick verschaffen wollen, welche Möglichkeiten SAP für den Einsatz von KI bietet und wie sich diese in bestehende Landschaften integrieren lassen.

• Fachbereiche, die nach konkreten Use Cases suchen, um ihre Prozesse effizienter und intelligenter zu gestalten – etwa in Finance, Logistik, Einkauf oder Produktion.

• Berater und Entwicklerinnen, die in Projekten an der Umsetzung beteiligt sind und wissen möchten, welche Werkzeuge, Plattformen und Vorgehensweisen SAP für KI-Anwendungen bereitstellt.

Ganz egal ob Sie erste Orientierung suchen oder bereits mit Pilotprojekten begonnen haben: Dieses Buch soll als praxisnaher Leitfaden dienen. Nutzen Sie es als Inspiration für neue Ideen, als Nachschlagewerk im Projektalltag und als Wegweiser, um KI im SAP-Kontext Schritt für Schritt erfolgreich einzuführen.

Hinweise zur Lektüre

Sie können die Kapitel dieses Buchs in der vorgesehenen Reihenfolge lesen oder gezielt einzelne Themen auswählen, die für Ihr aktuelles Projekt oder Ihren Verantwortungsbereich relevant sind.

Wenn Sie noch wenig Erfahrung mit KI im SAP-Kontext haben, empfehlen wir, mit den Grundlagen in Teil I, »Einführung: Das Handwerkszeug für Ihr KI-Projekt«, zu beginnen. Dort erfahren Sie, wie SAP KI-Technologien in seine Produktlandschaft integriert, welche Bausteine es gibt und wie sich unterschiedliche Systemlandschaften auf den Einsatz von KI auswirken.

Teil II, »KI-Anwendungsfälle«, richtet sich an alle, die sich für konkrete Anwendungsfälle interessieren. Jedes Kapitel ist in sich abgeschlossen und beschreibt die konkrete Umsetzung eines spezifischen Use Case – von Anomalieerkennung über automatisierte Rechnungsprüfung bis hin zu Predictive Maintenance. Hin und wieder werden Konzepte und Entwicklungsartefakte aus anderen Kapiteln aufgegriffen, dazu finden Sie an den relevanten Stellen aber Querverweise, um die Lektüre zu erleichtern. Sie können also direkt dort einsteigen, wo Sie für Ihr Unternehmen den größten Mehrwert sehen.

In Teil III, »Überlegungen vor dem Start Ihres KI-Projekts«, finden Sie schließlich Überlegungen zur Strategie, zu Grenzen und Herausforderungen sowie einen Blick in die Zukunft. Dieser Teil ist besonders hilfreich, wenn Sie KI-Projekte im Unternehmen initiieren oder langfristig verankern möchten.

Unabhängig davon, wie Sie dieses Buch lesen, hoffen wir, dass es Ihnen sowohl Impulse für neue Ideen als auch konkrete Hilfestellungen für die Umsetzung liefert.

Die Codebeispiele, die Sie in diesem Buch finden, können Sie hier herunterladen: www.sap-press.de/6149.

Wir verwenden mehrere Orientierungshilfen, die Ihnen die Arbeit mit diesem Buch erleichtern sollen. In den Informationskästen sind Inhalte zu finden, die wissenswert und hilfreich sind, aber etwas abseits der eigentlichen Erläuterung stehen. Damit Sie diese Informationen besser einordnen können, haben wir die Kästen mit Symbolen gekennzeichnet:

Achtung [ ! ]

Mit diesem Symbol warnen wir Sie vor häufig gemachten Fehlern oder Problemen, die auftreten können.

Tipp/Hinweis [»]

Mit diesem Symbol werden Tipps markiert, die Ihnen die Arbeit erleichtern werden, und Hinweise, die Ihnen z. B. dabei helfen, weiterführende Informationen zu dem besprochenen Thema zu finden.

Beispiel [zB]

Anhand von Beispielen aus unserer Beratungspraxis erläutern und vertiefen wir das besprochene Thema.

Aufbau des Buchs

Das Buch kombiniert Grundlagenwissen mit praxisnahen Anwendungsfällen und strategischen Überlegungen, sodass sowohl Einsteiger als auch erfahrene SAP-Verantwortliche einen direkten Nutzen daraus ziehen können.

In Kapitel 1, »KI und SAP: Die Intelligenz in Ihren Geschäftsprozessen«, geben wir eine Einführung in die Grundlagen der KI und grenzen sie von verwandten Disziplinen wie Data Science ab. Wir stellen zentrale Methoden wie Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing sowie generative KI vor und skizzieren die historische Entwicklung der Technologie. Außerdem erläutern wir, warum KI die DNA moderner Unternehmen verändert und welchen konkreten Nutzen sie für SAP-Anwenderinnen und -Anwender hat – von effizienteren Prozessen über neue Geschäftsmodelle bis hin zu intelligenten Assistenten wie Joule.

In Kapitel 2, »Der KI-Baukasten von SAP: Ein Überblick über die SAP-Produktlandschaft«, stellen wir die SAP Business Technology Platform (SAP BTP) als Fundament für den Einsatz von KI im SAP-Umfeld vor. Wir erläutern, wie vordefinierte SAP-Business-AI-Funktionen und SAP AI Services typische Geschäftsprozesse automatisieren, während SAP AI Core und SAP AI Launchpad die Entwicklung und den Betrieb individueller Modelle ermöglichen. Der Generative AI Hub eröffnet darüber hinaus den Zugang zu Large Language Models für textbasierte Prozesse. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Joule, dem KI-Copiloten von SAP, der durch Grounding-Mechanismen kontextgenaue Empfehlungen liefert. Abgerundet wird das Kapitel durch die Darstellung von Synergien mit Process Mining, RPA und der SAP Analytics Cloud, die in Kombination prädiktive Analysen, Automatisierung und intelligente End-to-End-Prozesse ermöglichen.

In Kapitel 3, »Systemlandschaften und deren Folgen: Public, Private und On-Premise«, erläutern wir die Unterschiede zwischen Public Cloud, Private Cloud und On-Premise-Architekturen und deren Auswirkungen auf Geschäftsprozesse und KI-Anwendungen. Wir zeigen, wie Skalierbarkeit, Rechenleistung, Sicherheit, Compliance und Kosten die Architekturwahl prägen, warum hybride Modelle oft die Praxislösung sind und welche Rolle die SAP BTP als Integrationsfundament spielt – inklusive der Einbindung von Hyperscalern wie Microsoft Azure, AWS und Google Cloud. Außerdem behandeln wir Herausforderungen wie Datenmigration, Interoperabilität und regulatorische Anforderungen und geben Best Practices, um KI-Lösungen nachhaltig in bestehende Landschaften zu integrieren. Mit diesem Kapitel schließt Teil I des Buchs.

Mit...

Über Autor(innen)

Kessler, René
René Kessler ist Senior Consultant und Entwickler für KI und Robotic Process Automation (RPA) bei der abat AG. Nach seinem Masterstudium der Wirtschaftsinformatik forschte er mehrere Jahre an der Universität Oldenburg, wo er sich auf KI-Anwendungen in Produktion und Logistik, insbesondere im Kontext von SAP, spezialisierte. Im Rahmen von Industriekooperationen arbeitete er an innovativen Projekten wie der Entwicklung einer KI-gestützten Datenanalyseplattform zur Früherkennung von Steuerbetrugsfällen mit dem Landesamt für Steuern Niedersachsen, einer KI-basierten Empfehlungsplattform für den E-Commerce in Zusammenarbeit mit Brille24 GmbH sowie an der Integration von KI in Produktions- und Logistikprozesse gemeinsam mit der abat AG. In seiner Funktion bei der der abat AG unterstützt er Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung ganzheitlicher Strategien für KI- und Automatisierungsprojekte. Seine Leidenschaft gilt der Optimierung komplexer Geschäftsprozesse durch den zielgerichteten Einsatz moderner Technologien.

Kuchler, Marcel
Marcel Kuchler ist Senior Consultant und SAP-BTP-Solution-Architekt bei der abat AG. Er hat Wirtschaftsinformatik im Master studiert und ist seit über zehn Jahren in der SAP-Branche tätig. Dabei ist er Experte für Cloud-Infrastruktur in der SAP- und Nicht-SAP-Welt. Themen rund um die SAP-Business-Technology-Platform-Architektur und -Infrastruktur sind bei ihm genauso beheimatet wie SAP Data & Analytics sowie SAP-Integration. In der Nicht-SAP-Welt kümmert er sich um die Architektur auf HyperScaler-Ebene rund um Amazon Web Services, Microsoft Azure und der Google Cloud Platform. In seiner Funktion bei der abat AG hilft er Unternehmen bei der Umsetzung ihrer digitalen Transformation unter Zuhilfenahme von intelligenten Technologien auf Cloud-Infrastruktur.