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Planung mit KI

Teilautomatisierte Geschäftsplanung mit Künstlicher Intelligenz in SAP

Was bedeutet Planung mit KI?

Eine sichere Planung bildet die Grundlage für unternehmerische Entscheidungen und ist daher ausschlaggebend für den Unternehmenserfolg, wobei Künstliche Intelligenz (KI) unterstützen kann. Aufgrund der Vielzahl an beteiligten Stakeholdern bindet der Planungsprozess oft in kurzer Zeit viele personelle Ressourcen. Dank der Kombination aus menschlicher sowie künstlicher Intelligenz können diese in kritischen Phasen effektiv verteilt und Engpässe vermieden werden. Zudem ist es möglich, Abstimmungs- und Pflegeaufwände merklich zu reduzieren. Somit können auf Basis von Mustern in historischen Daten Vorschlagswerte erzeugt und vorhandene Wechselwirklungen aufgezeigt werden. Zusätzlich können Entwicklungen verschiedener Bereiche automatisch miteinander verglichen sowie plausibilisiert werden. Eine weitere Möglichkeit zur Unterstützung der Geschäftsplanung mit maschinellem Lernen ist die Generierung verschiedener Entwicklungsszenarien unter Berücksichtigung fachlich vorgegebener Rahmenbedingungen. Diese stellen u. a. bestimmte Annahmen zur Marktentwicklung, Investitionen oder Ressourcenverfügbarkeit dar.

Die Auswahl eines geeigneten fachlichen Einsatzszenarios ist für ein KI-Projekt entscheidend. Die Entscheidung hängt dabei stark von der datengetriebenen Entwicklung mit dem Umfang sowie der Struktur der verfügbaren Datenbasis zusammen. Zudem gilt es, einen geeigneten Integrationsprozess in die bestehende Systemlandschaft zu definieren. In der Planung wird dies individuell je nach Bedarf des Kunden betrachtet.

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Einsatzszenarien von Künstlicher Intelligenz in SAP

Embedded

In SAP HANA stehen Funktionen für die Umsetzung intelligenter Szenarien wie beispielsweise Prognosen und Trendanalysen zur Verfügung. Die Analyse wird direkt im SAP S/4HANA oder SAP BW/4HANA-System ausgeführt, sodass keine zusätzlichen Systeme benötigt werden. Für die Nutzung im SAP S/4HANA-System kommt in der Regel das „Intelligent Scenario Lifecycle Management“ (ISLM), ein Standardframework für Machine Learning Anwendungen in SAP-Systemen, zum Einsatz.

Side-by-Side

Hierbei erfolgt die Analyse bzw. das maschinelle Lernen nicht direkt im aufrufenden SAP-System, sondern mithilfe einer zusätzlichen Anwendung. Dieser Ansatz wird in der Regel dann gewählt, wenn die Nutzung komplexerer Algorithmen notwendig ist oder aufgrund der Menge sowie Art der Daten die benötigte Rechenkapazität die verfügbaren Ressourcen übersteigt. Im Side-by-Side-Ansatz können z. B. SAP Data Intelligence, SAP Analytics Cloud oder SAP AI Business Services eingebunden werden. Dafür kommt ebenfalls ISLM im SAP S/4HANA-System zum Einsatz.

Individualentwicklung

Neben der Nutzung SAP-eigener Systeme sind auch Lösungsansätze auf Basis aktueller OpenSource-Frameworks möglich.

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Ihre Vorteile von Planung mit KI

  • Verlässliche Planung

    Mithilfe der umfangreichen Analyse durch Künstliche Intelligenz wird die Unternehmensplanung verbessert. Zusätzlich werden dank der effektiven Ressourcenplanung des Personals Engpässe gemieden, sodass mehr Zeit für den detaillierten Feinschliff der Planung bleibt. Dies führt bei Mitarbeitenden und Kunden zu einer erhöhten Zufriedenheit.

  • Entlastung

    Durch den Einsatz intelligenter Algorithmen wird der manuelle Aufwand in Planungsphasen minimiert, wodurch Mitarbeitende entlastet werden.

  • Mustererkennung in historischen Daten

    Mit dem Einsatz von KI können aufgrund historischer Daten bestimmte Muster erkannt werden, auf deren Basis aktuelle Prozesse in Ihrem Unternehmen analysiert und Wechselwirkungen aufgezeigt werden.

  • Individuelle Umsetzung

    Die Umsetzung basiert auf Grundlage der vorhandenen Systeme und Architekturstrategie Ihrer Systemlandschaft.

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Warum bpc?

bpc verfügt über langjährige Expertise in der Konzeption, Implementierung und Betreuung von Geschäftsprozessen und Datenanalysen in SAP-Systemen. Auf Grundlage dieser Expertise beraten wir Sie kompetent zu den Möglichkeiten der Integration von Machine Learning in Ihre Prozesse, welche in Zeiten der Digitalisierung von großer Bedeutung sind. Weiterhin verfügen wir über umfangreiches Wissen zur Implementierung intelligenter Algorithmen und der Durchführung von Projekten mit Künstlicher Intelligenz. Für den Erfolg einer solchen Integration ist die Auswahl eines geeigneten fachlichen Einsatzszenarios entscheidend. Wir unterstützen Sie dabei und beraten Sie individuell nach Ihren Anforderungen.

Häufig gestellte Fragen zu Planung mit KI

Welche KI-Anwendungen gibt es in SAP?

Hinsichtlich KI-Anwendungen bietet SAP einerseits vorgefertigte Produkte wie z. B. Conversational AI und Smart-Predict an. Andererseits besteht die Möglichkeit, SAP-Plattformen zur Entwicklung individueller Lösungen wie Data Intelligence über das Machine Learning-Framework ISLM einzubinden. Zusätzlich können Open-Source-Technologien eingebunden werden.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezeichnet den Versuch, menschliche Entscheidungsstrukturen durch Computer nachzubilden. Während „starke“ KI einer vollumfänglichen Abbildung der menschlichen Intelligenz im Computer entspricht, sind „schwache“ KI-Systeme auf angegrenzte Anwendungsfälle beschränkt.

Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?

Der Unterschied besteht darin, dass maschinelles Lernen der Teilbereich von Künstlicher Intelligenz ist, in welchem Computer aus vorhandenen Daten lernen und somit ihre Entscheidungen sowie Prognosen mit der Zeit verbessern. KI ist dagegen ein übergeordneter Begriff, der die Nachahmung menschlicher Intelligenz durch Computer umfasst.

Wann ist Künstliche Intelligenz sinnvoll?

Künstliche Intelligenz ist sinnvoll, wenn einfache, repetitive Entscheidungen getroffen und komplexe Aufgaben ausgeführt werden. Dies ist insbesondere der Fall, wenn diese auf großen Datenmengen basieren.

Wo findet KI Anwendung?

KI findet Anwendung in verschiedenen Branchen und Unternehmensbereichen wie z. B. bei Prognose von Stromverbräuchen, automatisierten Planung von Lieferrouten oder bei der Risikoanalyse von Zahlungswahrscheinlichkeiten.

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