Auf der diesjährigen SAP Sapphire stellte die SAP ihre Vision für KI vor: die Transformation von digitalen Lieferketten hin zu anpassungsfähigen und schließlich autonomen Lieferketten. Diese Umgestaltung zeichnet sich durch verbesserte datengestützte Analysen auf Basis riesiger Datenmengen, systemgestützte Empfehlungen, vorausschauende Analysen und kontextbezogene Entscheidungen aus.
Bei der Supply-Chain-Umfrage von IDC 2024 gaben 63 Prozent der Befragten an, dass sie „eine KI-Strategie haben, die an Geschäftsziele geknüpft ist“, um ihre Wirtschaftlichkeit, ihre geschäftliche Resilienz und die Produktivität von Mitarbeitenden zu steigern.
Unser Ziel bei dieser Umgestaltung der Lieferkette von digitalen über anpassungsfähige hin zu autonomen Prozessen ist es, KI-Technologien in ihrer ganzen Bandbreite zu nutzen. Auf diese Weise möchten wir unsere Kunden dabei unterstützen, ihre Geschäftsziele zu erreichen und einen deutlichen Mehrwert zu erzielen, und zwar unabhängig vom aktuellen Reifegrad ihrer Geschäftspraktiken und -technologien.
Geschäftliche Herausforderungen bei der Integration von KI
Die Integration von KI in Unternehmensanwendungen und Prozesse stellt Führungskräfte vor erhebliche Herausforderungen, vor allem, wenn es darum geht, große Mengen von unstrukturierten Daten auszuwerten und zu nutzen. Dies ist insbesondere auf Folgendes zurückzuführen:
- Datenqualität: Ihre Daten sind inkonsistent, nicht zuverlässig oder nicht aktuell.
- Bereitschaft des Unternehmens: Unternehmen stützen sich nach wie vor auf lokal installierte Systeme, die Probleme im Zusammenhang mit veralteten Daten, Integrationen und Skalierbarkeit bereiten.
- Unbeständigkeit: Globale Vorschriften zu KI, beispielsweise das EU-Gesetz zu künstlicher Intelligenz, werden ständig weiterentwickelt. Auch Technologien wie Large Language Models (LLMs) ändern sich schnell hinsichtlich Leistungsfähigkeit und Preis, und es vergeht kaum eine Woche, in der keine neuen Modelle und Anbieter auf den Markt kommen.
Diese Herausforderungen verdeutlichen, wie wichtig ein gut durchdachter Ansatz zur Integration von KI in Supply-Chain-Prozesse ist. SAP Business AI bietet eine umfassende Reihe von relevanten, zuverlässigen und verantwortungsvollen KI-Lösungen, die viele dieser Hürden effektiv überwinden und eine nahtlose Einführung von KI in Lieferkettenprozessen sicherstellen.
- Weitere Erkenntnisse zu relevanter, zuverlässiger und verantwortungsvoller KI liefert der Beitrag „Vertrauenswürdige KI kann Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen und zur Bewältigung globaler Herausforderungen beitragen“ von SAP CEO Christian Klein.
Unsere Vision von KI-gestützten Lieferketten
Die SAP ist seit Jahrzehnten wegweisend im Bereich Lieferketten. Sie ermöglicht es ihren Kunden, komplexe durchgängige Lieferkettenprozesse so zu optimieren, dass diese effizienter, agiler und resilienter werden. Das SAP-Portfolio für Lieferketten nutzt verschiedene Technologien wie KI, um Innovationen einzuführen und den Umstieg von einer digitalen in eine anpassungsfähige Lieferkette zu vollziehen, mit dem langfristigen Ziel, eine autonome Lieferkette zu etablieren.
Es gibt drei mögliche Reifegrade, die eine Unternehmenstransformation erreichen kann. Dabei darf man nicht vergessen, dass verschiedene Geschäftsbereiche eines Unternehmens unterschiedliche Reifegrade aufweisen können – so kann die Lieferkettenplanung schon eine gewisse Anpassungsfähigkeit erreicht haben, während die Fertigungsabläufe noch ganz am Anfang der digitalen Transformation stehen.
- Digitalisierung: Die Digitalisierung ist der Ausgangspunkt. Das SAP-Supply-Chain-Portfolio automatisiert manuelle Prozesse, wodurch durchgängige digitale Geschäftsprozesse und die Digitalisierung von papiergebundenen Systemen möglich werden. Dies ermöglicht einen verbesserten Zugriff auf Daten sowie höhere Transparenz und Kontrolle über die gesamte Lieferkette. Und damit ist auch der Grundstein gelegt. Vor allem aber bietet die SAP die Tools und Systeme, mit denen Daten für die fortgeschritteneren Phasen aufbereitet werden können.
- Anpassungsfähigkeit: In diesem Schritt werden modernste Technologien in Geschäftsprozesse integriert. Dazu zählen vorausschauende Analysen, Simulationen von Entscheidungsprozessen und Big Data sowie Joule, die Lösung der SAP, die Supply-Chain-Cloud-Anwendungen unterstützt. Durch diese Technologien gewinnen Logistikexperten aufschlussreiche Erkenntnisse und sie erhalten Empfehlungen, wodurch Entscheidungsprozesse verbessert werden. Die Unternehmen profitieren so von mehr Agilität und größerer Resilienz.
- Autonomie: Im nächsten Schritt streben wir technische, verfahrens- und datenbezogene Erweiterungen an, welche die Logistikkette in eine autonome Ära überführen werden. Dieser Wandel wird sich schrittweise vollziehen und letztlich dazu führen, dass Logistikketten autonom und mit nur minimalen menschlichen Eingriffen funktionieren. Auf diese Weise werden Logistikketten noch effizienter, anpassungsfähiger und reaktionsschneller. Experten im Bereich der Lieferketten können sich dann stärker auf Tätigkeiten konzentrieren, die echten Mehrwert schaffen, und ihre wertvolle Zeit auf die kritischsten Unterbrechungen und die besten Geschäftschancen verwenden.
Technologien als Wegbereiter für autonome Lieferketten
SAP hat innovative Funktionen für KI entwickelt, die vollständig in den Anwendungen für die digitale Logistikkette integriert und auf die verschiedenen technologischen Reifegrade von Kunden ausgerichtet sind. Hier einige Beispiele:
- Optimierungsmodelle, regelbasierte vorausschauende Analysen und Heuristiken verbessern beispielsweise Transportpläne, die Produktions- und Beschaffungsplanung sowie Abwicklungsprozesse für Ersatzteile. So lassen sich Entscheidungsprozesse durch das Abwägen von Zielkonflikten, etwa zwischen Kundenservice-Levels und Lieferkettenkosten, effektiv automatisieren.
- Das SAP-eigene maschinelle Lernen wird im gesamten SAP-Supply-Chain-Portfolio angewendet, beispielsweise in Gradient-Boosting-Algorithmen für Bedarfsprognosen, für intelligente Prognosen von Vorlaufzeiten oder bei Analysen von Fehlerkurven. Die SAP bietet ihren Kunden außerdem einen Bring-Your-Own-Model-Ansatz an, damit sie bestimmte Bereiche wie Sichtprüfungen und die Erkennung von Anomalien erweitern können.
- Durch generative KI, die in Anwendungen für die digitale Logistikkette eingebettet und mit Joule kombiniert wird, können Benutzer komplexe Geschäftsvorgänge ganz einfach sprachgesteuert bearbeiten. Wir werden Aufgaben, wie das Durchspielen von Was-wäre-wenn-Szenarien für die Logistikkettenplanung, Unterstützung bei der Konzeption neuer Produkte, das Analysieren von Problemen bei der Fertigung in einer Weise durch generative KI erweitern, dass neue Geräte rascher einbezogen und auch komplexere Schadensbilder von Anlagen schneller untersucht werden können.
Ganz gleich, in welcher Transformationsphase sich Unternehmen befinden, möchten wir sie mit diesen Technologien unterstützen und ihnen helfen, den Blick weniger auf eine rein digitale Transformation, sondern mehr auf hochgradig anpassungsfähige Prozesse zu richten – und schließlich auf autonome Lieferkettensysteme.
Beispiele für Innovationen im Bereich KI
Sehen wir uns einmal die konkreten Innovationen an, die das SAP-Supply-Chain-Portfolio bereitstellt: Diese Anwendungsfälle sind nach ihrem primären Schwerpunkt auf digitalen, anpassungsfähigen und autonomen Merkmalen im Rahmen einer kontinuierlichen Entwicklung eingestuft. Diese Innovationen werden im Laufe der Zeit immer mehr erweitert und jedes Unternehmen kann sich in verschiedenen Bereichen seiner Lieferkettenprozesse in einer anderen Reifestufe befinden.
Digitalisierung
Intelligente Prognosen von Vorlaufzeiten für eine präzisere integrierte Geschäftsplanung
Mit dieser Erweiterung für maschinelles Lernen können historische Vorlaufzeiten von Lagerbewegungsdaten in SAP S/4HANA extrahiert und Ausreißer und andere wichtige Faktoren, die für Änderungen bei Vorlaufzeiten sorgen, analysiert werden. Auf dieser Basis werden Vorhersagen für künftige Vorlaufzeiten erstellt. Die Ergebnisse fließen dann in die Planungsläufe in SAP Integrated Business Planning ein. So ermöglichen sie bessere Entscheidungen und sorgen für eine genauere Einhaltung von Plänen, da sie die Dynamik tatsächlicher Vorlaufzeiten und künftiger Trends einbeziehen.
Unterstützung risikosensibler Lieferketten durch den Partner Everstream für SAP Integrated Business Planning
Kritische Daten für Entscheidungen sind nicht unbedingt innerhalb eines Unternehmens zu finden. Daher ist es bei einer digitalen Transformation unumgänglich, auch externe Netzwerkdaten einzubeziehen, um auf Basis von Risiken in Lieferketten bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Funktion integriert Daten über externe Vorfälle, beispielsweise aus Everstream Analytics, in die Lösung SAP Integrated Business Planning. Dadurch können Unternehmen Risiken antizipieren und proaktiv in ihrem Supply-Chain-Planungsprozess berücksichtigen. Durch diese Integration können Lieferkettenplaner Risiken in ihre Planung einkalkulieren, indem sie sich aktiv mit externen Risiken auseinandersetzen, die ihre Lieferkette betreffen, seien dies geopolitische Veränderungen, Materialengpässe, globale Vorschriften oder extreme Wetterereignisse. Abbildung 1 veranschaulicht diese Neuerung:
Anpassungsfähigkeit
Produktdesign und -formulierung
SAP Product Lifecycle Management (SAP PLM): Generative KI für Rezepturformulierungen
Technologie spielt in der verarbeitenden Industrie bei der Erstellung von Rezepturen und Formulierungen eine wichtige Rolle, um die Anforderungen von Kunden zu erfüllen. Für die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens kann die schnelle Markteinführung einer neuen Rezeptur in Einklang mit lokalen gesetzlichen Vorschriften und Nachhaltigkeitszielen ausschlaggebend sein. Die in SAP PLM integrierte generative KI bietet Unterstützung bei der Entwicklung, Erweiterung und Anpassung von Rezepturen. So werden Produktinnovationen beschleunigt, die Produktivität gesteigert und die Produktkonformität und Nachhaltigkeit für Hersteller rezepturbasierter Produkte unterstützt. Abbildung 2 veranschaulicht diese Neuerung:
Logistik
SAP S/4HANA Transportation Management: Intelligente Wareneingangsanalysen
In Branchen mit umfangreichen logistischen Vorgängen können manuelle Aufgaben im Zusammenhang mit dem Wareneingang sehr zeitintensiv und fehleranfällig sein. Mit einer KI-basierten Extrahierung von Dokumenten automatisiert dieser Anwendungsfall die Datenextraktion von Frachtpapieren und integriert diese nahtlos in SAP S/4HANA. Dies sorgt für höhere Effizienz, größere Genauigkeit und Zeitersparnis.
Anlagenbetrieb
SAP S/4HANA Enterprise Asset Management: Intelligente Empfehlungen für Wartungsaufträge
LLMs in SAP S/4HANA Enterprise Asset Management optimieren die Wartungsplanung, fördern die Agilität und verbessern die Leistung und Zuverlässigkeit von Anlagen. In dieser Neuerung unterstützt generative KI die Benutzer bei der Einschätzung von Wartungsanforderungen, indem sie geeignete Aufgaben und Ersatzteile empfiehlt, was diesen Vorgang effizienter gestaltet. Abbildung 3 veranschaulicht diese Neuerung:
Autonomie
Supply-Chain-Planung
SAP Integrated Business Planning: Interaktiver Planungsassistent
Fachkräfte in der Nachfrage-, Bestands- und Beschaffungsplanung nutzen häufig komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen. Planer, die generative KI nutzen und mit Joule in natürlicher Sprache arbeiten, haben die Möglichkeit, Einblicke in die Variablen, Nebenbedingungen und Entscheidungsprozesse von Modellen zu gewinnen. Auf dieser Basis können sie fundiertere Entscheidungen treffen und proaktiv planen. Die SAP unterstützt ihre Kunden dabei, die Erklärbarkeit zu erhöhen, ermöglicht aber auch Was-wäre-wenn-Szenariosimulationen für komplexe Planungsentscheidungen. Abbildung 4 veranschaulicht diese Neuerung:
- Weitere Informationen bietet diese Interactive Value Journey.
- Um einen Anwendungsfall durchzuspielen, ist eine Registrierung im Programm Early Adopter Care möglich.
Fertigung/Industrie 4.0
SAP Digital Manufacturing: KI-gesteuerte Sichtprüfung
In der industriellen Fertigung kann eine von Menschen durchgeführte Sichtprüfung potenziell Qualitätsprobleme mit sich bringen. Außerdem ist sie immer mit einem höheren manuellen Aufwand verbunden. Diese Funktion wendet KI für maschinelles Sehen in Produktionsprozessen an, um Fehler automatisch zu erkennen und Abweichungen bei Produktentscheidungen zu berücksichtigen. Auf diese Weise unterstützt sie eine konsistente und objektive Qualitätsanalyse und sorgt für Kosteneinsparungen, da Nacharbeiten und Rückrufe zurückgehen. Abbildung 5 veranschaulicht diese Neuerung:
Unternehmen sollten offen für diese Entwicklungen und KI im Allgemeinen sein – ganz gleich, ob sie sich in einer digitalen Transformation befinden, sie gerade auf anpassungsfähige Prozesse umstellen oder bereits Schritte hin zu einer autonomen Lieferkette oder autonomen Funktionen unternehmen.
Weitere Informationen
Bei Interesse an einer Neugestaltung der Lieferkette mithilfe künstlicher Intelligenz bieten wir folgende Unterstützung bei den ersten Schritten:
- Für das Programm Early Adopter Care registrieren, um Joule in SAP Integrated Business Planning für die sprachbasierte Suche zu erkunden
- IDC-Bericht „The Importance of AI in Supply Chain and Operations“ lesen, der Informationen zur zentralen Rolle von KI und deren Anwendungsfällen in der Lieferkette und in anderen Betriebsabläufen enthält
Informationen zu weiteren Early-Adopter-Care-Programmen und Neuigkeiten zu künftigen Innovationen folgen in Kürze.
Dominik Metzger ist Leiter des Bereichs SAP Product Engineering bei SAP Digital Supply Chain.
