AI Business Cases mit SAP

Inspiration und Anleitung für Ihr erstes KI-Projekt im SAP-Umfeld
1. Auflage 2025
ISBN: 978-3-367-10958-6
Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH

Buch, Deutsch, 461 Seiten, Format (B × H): 174 mm x 244 mm, Gewicht: 966 g

Reihe: SAP PRESS

Wie können Unternehmen von KI profitieren? Dieses Buch liefert anhand von zwölf praxisnahen Business Cases Antworten und zeigt, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse mit KI optimieren. Die Autoren erklären, wie Sie KI-Projekte mit SAP-Technologien umsetzen, welche Voraussetzungen nötig sind und wie Sie Fehler vermeiden.

Aus dem Inhalt:

- KI-Grundlagen

- SAP Business Technology Platform

- SAP AI Core

- Joule

- Systemvoraussetzungen

- Umsetzungsstrategien

- Security und Compliance

Autoren/Hrsg.

Kessler, René

Kuchler, Marcel

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Wirtschaftsinformatik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Unternehmenssoftware SAP
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsinformatik, SAP, IT-Management

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

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.