AI Business Cases mit SAP - Szenarien, Tools und Best Practices

Entwickeln Sie Ihren eigenen AI Business Case!

Wie kann Ihr Unternehmen von KI profitieren? Dieses Buch liefert anhand von neun praxisnahen Business Cases Antworten und zeigt, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse mit KI optimieren. Von der Inventur über die Rechnungsprüfung bis zur Softwareentwicklung - René Kessler und Marcel Kuchler erklären, wie Sie KI-Projekte mit SAP-Technologien wie der SAP Business Technology Platform, SAP AI Core und Joule umsetzen. Erfahren Sie, welche Voraussetzungen Sie schaffen müssen und wie Sie typische Fehler vermeiden.

• Vielfältige Anwendungsfälle aus verschiedenen Fachbereichen
• Tools und Technologien für Ihr eigenes KI-Projekt
• Inkl. SAP Business AI, SAP AI Core und SAP Generative AI Hub

Aus dem Inhalt:

• KI-Grundlagen
• SAP Business Technology Platform
• SAP AI Core
• Joule
• Systemvoraussetzungen
• Umsetzungsstrategien
• Security und Compliance

  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