Machine Learning löst Ausnahmen im Kundenauftrag.
Ein Modell, trainiert auf Jahren von Auftragsänderungsprotokollen, lernt, welche Lösungen funktioniert haben — und schlägt für jede neue Ausnahme in Sekunden die richtige vor.
Die Herausforderung
Warum Teams in der Branche Konsumgüter nicht weiterkommen.
Ausnahmen bremsen den Order-to-Billing-Prozess
Mindestbestellmenge, kundenspezifische Abweichungen, fehlendes Material, Kreditsperren — jede davon stoppt den Auftrag. Die Lösung erfordert Blick in die Historie, Rückfragen beim Account-Team und die Wahl aus vielen möglichen Maßnahmen.
Manuelle Lösung ist uneinheitlich
Dieselbe Ausnahme wird von fünf Analysten auf fünf Arten gelöst. Es entsteht kein Lernen aus Mustern. Jeder Neue muss sich erarbeiten, was erfahrene Analysten längst wissen.
Im großen Maßstab summieren sich die Kosten
Unternehmen mit Millionen Aufträgen pro Jahr verlieren echtes Geld durch Ausnahmebearbeitung — nicht nur Arbeitszeit, sondern verspätete Lieferungen, verpasste Abrechnungsfenster und unzufriedene Kunden.
Der Ansatz
Wie Initium das auf SAP BAIP umsetzen würde.
Ein konkretes Lösungsmuster, das unsere SAP-BAIP-Architekten für Sie entwerfen und umsetzen würden. Keine Foliensammlung — eine umsetzbare Referenzarchitektur.
Merkmale aus dem Änderungsprotokoll
Das S/4HANA-Änderungsprotokoll für Kundenaufträge ist eine Goldgrube. Daraus werden Merkmale gewonnen: Ausnahmetyp, Kundenprofil, Produkteigenschaften, historische Lösungsschritte der Analysten.
Mehrfachklassifizierung für Lösungsvorschläge
Ein auf historischen Lösungen trainiertes Modell sagt für jede neue Ausnahme die drei wahrscheinlichsten Lösungen voraus, sortiert nach bisherigem Erfolg bei ähnlichen Aufträgen.
Erst mit Analyst, später automatisiert
Phase 1: Das Modell schlägt vor, der Analyst bestätigt — eine Oberfläche zeigt die besten Vorschläge mit Konfidenz und Präzedenzfällen. Phase 2: Fälle mit hoher Konfidenz werden automatisch gelöst, unsichere gehen weiter an Analysten.
Eingebaute Rückkopplung
Jede Bestätigung oder Abweichung eines Analysten wird zu Trainingsdaten für das nächste Training. Das Modell verbessert sich ohne eigenes Data-Science-Projekt.
Der SAP-BAIP-Stack
Die Komponenten, die wir nutzen würden — und warum.
KI & ML
SAP AI Core
Modelltraining, Versionierung, Bereitstellung, Drift-Überwachung
KI & ML
SAP Business Data Attribute Recommendation
Vorgefertigter Klassifizierungsdienst für strukturierte Geschäftsdaten
Daten & Analytics
SAP HANA Cloud
Merkmalsspeicher aus Änderungsprotokollen + Trainingsdaten
Anwendung
SAP Build (Fiori extension)
Oberfläche zur Prüfung und Bestätigung von Vorschlägen durch Analysten
Integration
SAP Integration Suite
Bidirektionale Anbindung an den Order-to-Billing-Prozess in S/4HANA
Der Nutzen
Wie die Zahlen aussehen.
Richtwerte auf Basis vergleichbarer SAP-BAIP-Projekte mit diesem Muster. Ihre Ausgangslage bestimmt die tatsächliche Veränderung.
40–60 %
weniger Zeit für Ausnahmebearbeitung
Vorschläge ersetzen das Nachschlagen und Recherchieren von Präzedenzfällen. Bestätigen geht schneller als Recherchieren.
Mehr
Durchsatz ohne zusätzliches Personal
Das Team bewältigt steigende Auftragsvolumen ohne lineares Personalwachstum.
Weniger
SLA-Verstöße bei der Lieferung
Schneller gelöste Ausnahmen bedeuten weniger Aufträge, die ihr Lieferfenster verpassen.
Wie wir liefern würden
Von der Analyse in den Produktivbetrieb — ohne sechsmonatige Ausschreibung.
Phase 01
3 WochenAnalyse
Ausnahmetypen kategorisieren, aktuelle Lösungszeit je Kategorie messen, die 2–3 volumenstärksten Kategorien für den Pilot auswählen.
Phase 02
10–14 WochenPilot
Modell + Analysten-Oberfläche für die Pilotkategorien liefern. Trefferquote der Vorschläge und Bestätigungsrate messen. Wöchentlich verbessern.
Phase 03
3–6 MonateSkalierung
Auf weitere Ausnahmetypen ausweiten. Automatische Lösung für eng umrissene Kategorien mit hoher Konfidenz aktivieren. Rückkopplung in den Trainingsplan einbinden.
Möchten Sie sehen, wie das in
Ihrer Landschaft aussieht?
30-minütiges Erstgespräch. Wir gehen die Referenzarchitektur mit Ihrem Team durch, dimensionieren den Pilot für Ihre Datenmengen und nennen einen Festpreisumfang für die erste Phase.
Verwandte Anwendungsfälle
Bereit, Intelligenz in Ihre SAP-Landschaft zu bringen?
Sprechen Sie mit unseren Spezialistinnen und Spezialisten für SAP BAIP und KI. Die meisten Projekte gehen in vier Wochen von der Analyse bis zum ersten Deployment.