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