AI Business Cases mit SAP

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

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.

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