Artikel SAP Deutschland SE & Co. KG

Laut Mike Flannagan, Senior Vice President für SAP Leonardo Data and Analytics, war es für Unternehmen wie Uber und Airbnb relativ einfach, ganze Branchen zu revolutionieren, da sie bei null angefangen haben. „Sie mussten weder eine langjährige Unternehmenstradition noch einen Ruf schützen“, erklärt Flannagan. „Aber genau das ist die Aufgabe, der sich die meisten von uns jeden Tag stellen müssen.”

Laut Flannagan geht es bei den meisten etablierten Unternehmen im digitalen Transformationsprozess weniger um Veränderungen und Innovationen, sondern vielmehr um Prozessverbesserung und -effizienz. Große Projekte zielen eher darauf ab, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Kosten zu senken – und so kann ein tiefgreifender Wandel sogar überflüssig werden.

Einen attraktive Erfahrung für Fans

Die nordamerikanische National Hockey League (NHL) bemüht sich mit aller Kraft darum, die Beziehung zu den ohnehin begeisterten Eishockey-Zuschauern weiter zu stärken.

„Das klingt vielleicht nicht gerade nach Innovation, aber die NHL lässt sich einiges einfallen, um sich die Treue der Fans zu sichern“, erläutert Flannagan. „Für die NHL ist es eine Art Prozessverbesserung, auf die sie schon lange hinarbeitet.“

Sportstatistiken sind mit einer gemeinsamen Sprache in einem Stamm vergleichbar. Die NHL hat sich diesbezüglich wirklich weiterentwickelt und bietet den Zuschauern zahlreiche Informationen zur Leistung der Spieler. Seit der Einführung eines Statistikbereichs auf der NHL-Website stieg die Besucherzahl um 25 Prozent und die Verweildauer sogar um 45 Prozent.

„Statistiken müssen keine schnöden, statischen Zahlen in Spalten sein“, meint Chris Foster, NHL Director für Digital Business Development. „Wenn sie ansprechend präsentiert werden, können sie eine starke Anziehungskraft auf Fans ausüben.“

Millionen einsparen mit Analysen

Paketfahrer bei ihrer Arbeit zu unterstützen, klingt auch nicht unbedingt nach digitaler Transformation. Aber optimierte Routen und Abkürzungen brachten dem weltweit tätigen Paketdienst UPS einen enormen Vorteil.

„Mithilfe von erweiterten Analysen ermittelt UPS die besten Strecken für ihre Zusteller“, so Flannagan. „Auf diese Weise konnte das Unternehmen rund 137 Millionen Kilometer pro Jahr sparen und effizientere Routen aufspüren.“

Sensoren für das Internet der Dinge helfen UPS, Standzeiten zu verkürzen, in denen der Fahrer den Lieferwagen verlässt, das Paket zustellt und zum Fahrzeug zurückkehrt. Dies wirkt sich wiederum positiv auf den Kraftstoffverbrauch aus und reduziert Verschleißerscheinungen sowie negative Umweltauswirkungen.

„UPS baute ganz einfache Sensoren in seine Lieferwagen ein, um herauszufinden, wann der Fahrer aussteigt und ein Paket zustellt. Ist das der Fall, wird der Motor automatisch abgestellt“, berichtet Flannagan. „Dadurch war das Unternehmen in der Lage, 100 Millionen Minuten an Standzeiten pro Jahr einzusparen.“

Geringere Kosten durch mehr Effizienz

UPS nahm diese Projekte nicht wegen der digitalen Transformation in Angriff und entschied sich auch nicht aus Innovationsgründen für diese Veränderungen. Flannagan zufolge wollte der Paketdienst schlicht Geld sparen und effizienter werden. Nebenbei erzielte UPS einen echten wettbewerbsrelevanten Kostenvorteil.

„Wenn wir morgen einen Paketdienst wie UPS gründen wollten, müssten wir zunächst überlegen, wie wir diesen Service auf einem standardisierten Markt zu einem geringeren Preis als UPS anbieten können“, meinte Flannagan. „UPS ist mittlerweile jedoch so unglaublich effizient darin geworden, ihre Kosten mit den genannten Aktivitäten zu optimieren, dass es schwierig wäre, in dieses Geschäft einzusteigen und UPS Kunden wegzunehmen.“

Deshalb kann die digitale Transformation nach Meinung von Flannagan auch dazu beitragen, dass sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil sichern und ein Produkt oder einen Service zu einem geringeren Preis anbieten können. Das gefällt natürlich auch den Kunden.

„Wenn sich auf diese Weise die Konkurrenz davon abhalten lässt, in den Markt einzusteigen und meinem Unternehmen die Position streitig zu machen, dann ist das auch eine Form von Innovation“, führt Flannagan weiter aus. „Ich bin der Meinung, dass die NHL und UPS Beispiele für Neuerungen sind, die für viele von uns eingängig sind.“

Strategische Ziele erreichen

„Die digitale Transformation ist als Strategie selten ein Selbstzweck“, so SAP Chief Commercial Officer Franck Cohen. „Sie stellt eher eine Möglichkeit dar, strategische Ziele wie Unternehmenswachstum, agilere Betriebsmodelle oder ein besseres Kundenerlebnis zu erreichen.“

Doch viele Unternehmen haben Aufholbedarf. Gemäß einer Accenture-Studie aus dem Jahr 2017 treiben beispielsweise nur zehn Prozent der Führungskräfte in Beschaffungsunternehmen die Digitalisierung mit Nachdruck voran. Dazu kommt noch, dass lediglich fünf Prozent dieser Führungskräfte (0,005 Prozent der Gesamtzahl) innovative digitale Technologie wie Analysen, Social Media und Sensoren einsetzen, um im Leistungsmanagement, bei Spezifikationen und in vielen anderen Bereichen neue Wege zu gehen.

„Ohne die digitale Transformation werden sie Schwierigkeiten haben, ihre Wachstumsziele zu erreichen“, meinte Cohen. „Sie benötigen neue digitale Produkte, neue digitale Services und ein neues Geschäftsmodell, die zu diesen Zielen passen.“

Dieses Problem hat die Pharmaindustrie seit jeher beschäftigt. Laut Angaben der US-Fachzeitschrift „Journal of the American Medical Association“ können auch nach der Zulassung Probleme auftreten: Bei fast einem Drittel aller Medikamente, die zwischen 2001 und 2010 von der US-amerikanischen Gesundheitsbehörde (Food and Drug Administration) zugelassen wurden, kam es nach der Markteinführung zu Vorfällen. Klinische Studien können nur begrenzt Erfahrungswerte liefern. Deshalb müssen Pharmakonzerne die Behandlung bei Patienten auch dann noch akribisch überwachen, wenn die Arzneimittel bereits im Handel sind. Gegebenenfalls muss das Produkt später noch angepasst werden.

Analyselösung mit SAP HANA

Dieser Prozess befindet sich gerade im Wandel. SAP-Partner Deloitte hat auf Basis von SAP HANA die innovative Analyselösung ConvergeHEALTH Safety entwickelt, mit der sich die Arzneimittelanwendung verfolgen lässt. Hersteller werden so frühzeitig über potenzielle Unregelmäßigkeiten gewarnt und können entsprechend handeln.

„Wir bieten moderne Analysen, die den Nutzen von Behandlungen und bereits zugelassenen Medikamenten deutlich erhöhen“, erläutert Monali Kamadolli, Vice President Product Management bei Deloitte. „Für intelligente Unternehmen sind die Tools und Analysewerkzeuge von Deloitte wichtig, denn sie helfen, die Lebensqualität der Patienten zu verbessern und eine hohe Arzneimittelsicherheit zu gewährleisten.“

Arzneimittel optimieren zum Schutz von Patienten

Klinische Studien liefern wichtige Erfahrungen für eine breite Palette an Therapien und Krankheitsbildern. Dabei ist es jedoch unmöglich, alle potenziellen Szenarien abzudecken. Pharmahersteller verfolgen die Behandlung mit ihren Produkten deshalb auch dann noch, wenn sie bereits für Patienten verfügbar sind.

Im Zuge dieser langfristigen Überwachung können Änderungen anfallen – so wird zum Beispiel die Kennzeichnung geändert oder es werden neue Informationen zu Nebenwirkungen hinzugefügt. Im Extremfall ist sogar ein Rückruf nötig. In den letzten Jahren mussten die Warnhinweise für einige Arzneimittel verschärft werden, nachdem neue unerwünschte Nebenwirkungen bekannt geworden waren. Das Schmerzmittel Vioxx musste 2004 sogar komplett vom Markt genommen werden.

„Ein Szenario dieser Art möchten alle Pharmahersteller vermeiden“, bekräftigt George Pushchinsky, Senior Manager und Safety Solution Owner für ConvergeHEALTH bei Deloitte. „Alle Produkte bergen Risiken. Es gibt kein Produkt, das komplett risikofrei ist. Wir helfen Pharmaunternehmen, das tatsächliche Risikoprofil und notwendige Maßnahmen zu verstehen.“

Risiken vermindern durch präzisere Daten

„In der Vergangenheit konnten Pharmakonzerne nur relativ langsam auf unerwartete Behandlungsresultate reagieren. Es dauert lange, Untersuchungen anzustellen und Entscheidungen über angemessene Reaktionen zu treffen. ConvergeHEALTH verändert die Art und Weise, wie Daten gesammelt und verarbeitet werden. Reaktionszeiten werden dadurch beschleunigt und Daten präzisiert”, betont Kamadolli.

Mit ConvergeHEALTH können Benutzer frühzeitig Warnzeichen für bestimmte Medikamente oder Patientengruppen erkennen und schnell die Faktoren ermitteln, die unerwünschte Nebenwirkungen begünstigen.

„Analysen laufen heute überall nach dem gleichen Prinzip ab. Die Pharmabranche gibt Millionen für verlässliche Sicherheitsüberwachung aus, aber die Gelder werden nicht auf die effizienteste Weise eingesetzt“, so Kamadolli. „Unsere Kunden möchten schneller zuverlässige Analysen erhalten und so Kosten einsparen.“

„Ein Kunde von Deloitte ConvergeHEALTH konnte von vier verschiedenen Systemen auf eine einzelne globale Plattform wechseln. Dadurch wurden Prozesse optimiert und das Unternehmen konnte von einem ganzheitlichen Konzept für Sicherheitsüberwachung profitieren. Deloitte erwartet, dass der Pharmahersteller so 20 bis 30  Prozent an Kosten einsparen kann und gleichzeitig dafür sorgt, dass seine Medikamente noch sicherer sind”, erläutert Pushchinsky.

Neuer Ansatz für Datenanalysen

Laut Pushchinsky kann die Lösung ConvergeHEALTH außerdem dazu beitragen, dass Medikamente schneller für alternative oder sekundäre Therapien zugelassen werden, die nicht ihrem ursprünglichen Zweck entsprechen. Das Medikament Rogaine etwa wurde anfangs als blutdrucksenkendes Mittel eingesetzt, bevor seine Wirkung gegen Haarausfall entdeckt wurde. Bei Viagra wurden nach der Markteinführung Erfolge bei der Therapie von bestimmten Herzerkrankungen festgestellt.

„Das Zulassungsverfahren für sekundäre Indikationen kann sehr kosten- und zeitintensiv sein. Wenn Sie jedoch bereits gesammelte Daten neu aufbereitet bei der Gesundheitsbehörde einreichen können, ist eine weitere dreijährige klinische Studie eventuell nicht mehr notwendig“, erklärt Pushchinsky. „Sie verfügen bereits über Daten aus der Praxis, mit denen Sie die sekundäre Indikation effektiv nachweisen können. Zudem können Sie die Sicherheit des Medikaments belegen.“

„Dies bedeutet einen grundlegenden Wandel für die Datenanalyse – wir können nun nicht nur reagieren, sondern vorausschauend agieren“, fügt Kamadolli hinzu. „ConvergeHEALT ermöglicht neue Einblicke, die Unternehmen aus dem Life-Sciences-Bereich großen Nutzen bringen. So lassen sich bessere Behandlungsergebnisse erzielen und Medikamente optimieren. Dies kommt im Endeffekt uns allen zugute, da wir alle irgendwann selbst Patienten sind.“

Der Prozess beginnt mit der Phase Explore. Dabei erarbeitet die SAP zusammen mit Kunden, welches Geschäftsproblem zuerst gelöst werden soll. „Explore“ ist eine von vier Phasen („Explore“, „Discover“, „Design & Prototype“ und „Deliver“) und ein mitunter mühsamer, aber wichtiger erster Schritt bei der digitalen Transformation eines Unternehmens.

Alle Möglichkeiten ausloten, Probleme einzeln angehen

„In Bezug auf SAP Leonardo … fiel es uns anfangs schwer, Probleme zu identifizieren und einen Lösungsansatz zu konzipieren“, meinte Ina Flores vom Einzelhandelskonzern Liverpool auf der Konferenz SAP Leonardo Now der SAP Labs Latin America. „Deshalb nehmen wir an dieser Veranstaltung teil – sie hilft uns, Problemursachen zu ermitteln und Lösungen zu finden.“

„Während der Explore-Phase finden wir oft heraus, dass einige Abteilungen in Unternehmen überhaupt nicht miteinander kommunizieren“, erklärte Matheus Souza von SAP Labs Latin America.

Oft beginnt der Prozess mit einem ein-oder zweitägigen Explore-Workshop, bei dem Unternehmen zusammen mit der SAP ihre Ziele formulieren. An dem Workshop nehmen gewöhnlich zehn bis 15 Mitarbeiter eines Unternehmens teil, um ein ganzheitliches Bild zu erhalten, das nicht nur auf die Belange einer einzelnen Abteilung eingeht.

„Wenn es um die Frage geht, welche Priorität bestimmte Innovationen haben und welche Probleme gelöst werden sollen, finden Kunden in der Regel eine ganze Reihe von Problempunkten – sie wissen nur nicht, mit was sie anfangen sollen“, so Matheus Souza, Leiter im Bereich Innovation bei SAP Labs Latin America, auf der SAP Leonardo Now. „Aus diesem Grund halten wir den Explore-Workshop ab, bei dem das SAP-Entwicklungsteam oft bis zu 20 Geschäftschancen ermittelt und dann priorisiert.

„Wir konzentrieren uns auf die Rendite unserer Kunden und auf Möglichkeiten, sich von anderen am Markt abzuheben“, führte Souza weiter aus.

Zuerst müssen dazu allerdings die einzelnen Problemfelder genauer betrachtet werden.

Probleme identifizieren, priorisieren und lösen

„Wir müssen zuerst sicherstellen, dass das Unternehmen versteht, welche Geschäftsprobleme gelöst … und welche Prozesse optimiert werden sollen“, veranschaulichte Mala Anand, President für SAP Leonardo und Analytics, in einer Fragerunde mit den Medien vor der SAP Leonardo Now. „Wir fangen im Kleinen an, nicht bei vielen Problemen gleichzeitig.“

„Der größte Vorteil von SAP Leonardo besteht in der Produktivitätsoptimierung. Wir betrachten einen Geschäftsprozess näher, den wir mithilfe von maschinellem Lernen automatisieren“, so Mala Anand von SAP Labs Latin America.

Die Kaufhauskette Liverpool konnte ihre digitale Transformation mit der Teilnahme an den Innoweeks beschleunigen. Die Innoweeks sind eine Initiative von SAP Labs Latin America, bei dem SAP-Benutzer und -Partner mit Studenten und SAP-Experten gemeinsam an einem Problem aus der Praxis arbeiten. Die Veranstaltung habe dem Unternehmen dabei geholfen, sein erstes Geschäftsproblem zu lösen, bekräftigte Ina Flores, verantwortlich für Versand und Logistik bei Liverpool in Mexiko-Stadt:

„Wir betrachteten anfangs mehr als zehn Probleme … und konnten die wichtigsten Herausforderungen ermitteln, was sehr hilfreich für uns war. Wir gehen davon aus, dass SAP Leonardo dauerhaft eine unterstützende Rolle für unser Unternehmen einnehmen und unsere Branchenerfahrung weiter verstärken kann.“

Mit Innovation volles Potenzial entfalten

Laut Anand bieten die intelligenten Technologien von SAP Leonardo die drei folgenden Vorteile:

„Es ist wichtig, dass Mitarbeiter aus mehreren Abteilungen des Unternehmens am Explore-Workshop teilnehmen“, betonte Matheus Souza, Mitarbeiter bei SAP Labs Latin America. „Wir wollen uns nicht nur auf einen Bereich oder eine Abteilung konzentrieren.“

• Maschinelles Lernen: Automatisierung von Routineaufgaben und Optimierung von Geschäftsprozessen und Produktivität
• Bestandsführung:  Steigerung der Rendite, indem sichergestellt wird, dass die meistverkauften Artikel immer auf Lager sind
• Kundenerlebnis: Personalisierung durch moderne Datenanalyse

„Ein Besuch der SAP Leonardo Center ist der beste Ausgangspunkt“, erläuterte Anand im Rahmen der SAP Leonardo Now. „In diesen Zentren können Sie sich selbst ein Bild von unseren Innovationen machen … und eine Lösung selbst hautnah erleben – nicht nur die Technologie, die dahinter steckt, sondern auch die Geschwindigkeit und Flexibilität.

Einfach gesagt ermöglicht die Blockchain-Technologie die Integration aus verschiedenen Quellen für eine vertrauensvolle Datenwahrheit. „Und zwar nicht an einem zentralen Ort, sondern auf vielen dezentralen Knoten im Netz, auf deren verschlüsselte Daten Netzwerkteilnehmer unverzüglich zugreifen können“, definiert Elvir Faskel, SAP-Experte für Innovationen im Handel, die junge Technologie. Durch die verschlüsselte und für jeden Teilnehmer sichtbare Dokumentation einzelner Schritte in so genannten sBlocks und deren identischer Kopien auf zahlreichen Knoten, wird die Blockchain praktisch unveränderbar. Die eingepflegten Daten sind dadurch sicher. Insbesondere zugangsbeschränkte Blockchains, die für einen selektierten Nutzerkreis aufgesetzt werden, bieten beste Voraussetzungen, die Blockchain im Handel zu etablieren.

GS1 Germany testet Blockchain bis Ende 2018

Einen Vorstoß unternimmt gerade die Standardisierungsgesellschaft GS1 Germany. Sie startete erst vor wenigen Monaten ein Pilotprojekt, in dem Hersteller, Spediteure und Empfänger per Blockchain die Weitergabe von Paletten transparent und sicher machen wollen. „Etwa 500 Millionen Paletten im Wert von 2,5 Milliarden Euro sind schätzungsweise in Europa im Umlauf“, erläutert SAP-Beraterin und Blockchain-Expertin von SAP Consulting Stephanie Ziegler, „durchschnittlich werden sie auf dem Weg vom Sender und Empfänger zweimal getauscht.“ Der Nutzerwechsel wird bisher auf Papier dokumentiert. „Ein unübersichtlicher Tauschprozess“, befindet Ziegler. Derzeit haben knapp 30 Unternehmen von der Beiersdorf AG über die Deutsche Bahn, Oetker, Dm, Kaufland bis hin zu SAP das Ziel, die Blockchain bis Ende des Jahres auf „Herz und Nieren“ zu testen, wie im GS1-Blog zu lesen ist. Das ist nicht einfach: „Es gab hitzige Diskussionen, Umwege, „dead ends“ und Aha-Momente“, schreibt etwa Lekkerland im Blog über einen Governance-Workshop Mitte August und sprach von einer „Herausforderung, alle Sichten unter einen Hut zu bekommen“. Oetker hingegen hat sich wenige Tage später die „fast finale Version“ des Frontends der Blockchain-Anwendung bereits angeschaut: „Der Transfer der Anforderungen aus dem Logistik-Bereich hin zur IT ist sehr gut gelaufen“, lautet das Fazit des Nahrungsmittelherstellers.

Problem beim Kunden lösen

Das Beispiel zeigt: Die Blockchain zu etablieren bedarf Vorüberlegungen. Unternehmen, die ihre Prozesse verbessern wollen, geht es nicht darum, die Blockchain einzuführen, sondern die geeigneten technologischen Bausteine für ihr Vorhaben zu identifizieren. „Wir wollen keine Technologie platzieren, sondern ein Problem beim Kunden lösen“, sagt SAP-Beraterin, „dabei kann die Blockchain helfen, muss aber nicht.“ In der Regel sind es nach Erfahrung von Ziegler drei Vorteile, die für Unternehmen interessant sind:

• Für den Einsatz einer Blockchain werden Prozesse digitalisiert und dadurch verbessert.
• Die Transaktionen werden sicher und die Abwicklung vereinfacht, da alle auf die gleiche dezentrale Datenquelle zugreifen.
• Die gesamte Lieferkette wird für die Lieferanten, Händler und Kunden transparent.

Blockchain: QR-Code ermöglicht Konsumenten Einblicke in die Handelswege

Besonders die steigende Kundenzufriedenheit ist ein wichtiger Faktor in der Argumentation von Ziegler, wenn sie das SAP-Leonardo-Portfolio bei Kunden aufklappt und auf die Blockchain zu sprechen kommt. „Per App kann etwa ein Kunde nachvollziehen, ob der Landwirt fair bezahlt wurde, von dem Gemüse oder Obst stammt und ob es biologisch angebaut wurde“, so Ziegler. Um zu demonstrieren, was die Blockchain leisten kann, hat SAP ein Fallbeispiel für die Produktion und Vermarktung eines Smoothies konzipiert. Darin produziert Landwirt Dave in Südamerika Ananas. Für die Ernte ist José zuständig. Den Transport übernimmt Robert. Die Verarbeitung und Abfüllung liegt in Michaels Verantwortung, ehe ein Kunde den Smoothie im Supermarkt kauft. Schon vor der Produktion registriert Robert seinen Betrieb in der Blockchain und erbringt den Nachweis, dass er biologisch anbaut und sich an den Fairtrade-Regularien orientiert. Ist die Ananas geerntet und mit Etikett versehen, bestätigt José die Menge seiner Lieferung an den Logistiker, der den Transport in verschiedene Chargen aufteilt. Auf dem Weg von Südamerika nach Deutschland wird die Ware gehandelt und verschiedene Abnehmer haben sich gefunden, die ihre Ananas etwa für Smoothies verwenden. „Jede einzelne Transaktion ist in der Blockchain einzusehen“, erläutert Ziegler. Zuletzt bekommt der Smoothie ein Etikett mit QR-Code, über den sich der komplette Handelsweg nachvollziehen lässt. SAP spricht hier von „Trust by Transparency“. Noch dazu lassen sich Wenn-Dann-Szenarien automatisieren. „Man braucht nicht mal mehr jemanden, der aufs Knöpfchen drückt, um ein Dokument zu generieren“, so Faskel, „das geschieht automatisch im Hintergrund.“

Intelligenz ist heute die treibende Kraft für Innovationen. Technologische Innovationen automatisieren manuelle und repetitive Aufgaben und erzielen neue Wettbewerbsvorteile durch Produktivitätssteigerungen. Dass an diesen neuen Technologien heute kein Weg mehr vorbeiführt, haben viele Unternehmen bereits erkannt.

Bei den ersten Schritten zur Umsetzung kann die SAP Ihnen helfen. Die Herausforderungen jeder einzelnen Branche lassen sich durch intelligente Technologien lösen. Auf dieser Grundlage haben wir die SAP Leonardo Industry Innovation Kits zusammengestellt und Funktionen integriert, die Ihnen helfen, Ihre branchentypischen Probleme schneller zu lösen.

Unterstützung für 12 Branchen

Inzwischen bietet SAP 23 Industry Innovation Kits für zwölf Branchen. Jedes Kit umfasst integrierte Software und Services, die zu branchenspezifischen Lösungen kombiniert sind und innerhalb weniger Wochen implementiert werden können.

Das folgende Beispiel aus der Lebensmittelbranche zeigt, wie Kunden von Industry Innovation Kits profitieren. Einzelhändler schätzen in der Regel die durchschnittliche Kundenzahl pro Tag in einer Filiale grob ein und planen die Regalbefüllung entsprechend vor. Oft wird der Bedarf dabei jedoch überschätzt. Bei Produkten mit kurzer Haltbarkeit, zum Beispiel Fleisch, Fisch, Milchprodukten, Feinkost oder frischem Obst und Gemüse, kann dies zu beträchtlichen Mengen an Lebensmittelabfällen und Umsatzeinbußen führen. Jedes Jahr werden alleine in den USA Lebensmittel im Wert von 47 Milliarden Dollar weggeworfen. In einer Branche mit hauchdünnen Margen hat dieser Verlust bedeutende wirtschaftliche und gesellschaftliche Folgen.

Deshalb haben wir SAP Leonardo for Retail, Zero Waste Option entwickelt. Dieses Branchen-Kit für den Einzelhandel ermöglicht durch maschinelles Lernen tägliche Bedarfsprognosen, um für Klarheit zu sorgen. Tägliche Arbeitsanweisungen, wie viel an einem bestimmten Tag vorbereitet, gebacken oder bevorratet werden muss, können damit automatisiert werden.

Stellen Sie sich vor, Sie wären als Filialmitarbeiter in der Feinkostabteilung beschäftigt. Welche Mengen an Lebensmitteln müssen Sie bevorraten und vorbereiten, damit die Regale nicht leer sind und gleichzeitig am Ende des Tages keine Waren weggeworfen werden müssen? Diese Planung lief bisher manuell ab. Mit dem Innovation Kit für „Zero Waste“, also zur Abfallvermeidung, können Sie nun über eine App die momentan verfügbaren Produkte auflisten oder den Barcode eines Produkts scannen, um Informationen zu dessen Lagerbestand einzuholen. Sie erhalten sofort eine Prognose darüber, wie viele Einheiten im Laufe des Tages verkauft werden, und können diese mit den Einheiten vergleichen, die noch auf Lager oder momentan auf dem Transportweg sind. Außerdem können Sie die Qualität des Bestands vor Ort überprüfen und beschädigte Produkte oder Ausschussware berücksichtigen. Ihre Beobachtungen können Sie dann festhalten und an die Kollegen weiterleiten, die für Nachschub sorgen, damit diese genau wissen, was sie heute vorbereiten oder bevorraten müssen.

SAP Leonardo for Retail für präzise Prognosen

Mit SAP Leonardo for Retail mit Zero-Waste-Option hat SAP einen bisher manuellen und fehleranfälligen Prozess mit präzisen täglichen Prognosen für den Kundenbedarf ersetzt. Dieses Industry Innovation Kit umfasst ein Modell für maschinelles Lernen, das historische Point-of-Sales-Daten mit Sonderaktionen in den Filialen und externen Variablen verknüpft, zum Beispiel regionale Feiertage oder Wettervorhersagen. Den Filialmitarbeitern werden dann per App täglich Nachfrageprognosen gesendet. Die Prognose kann dann präzisiert werden, indem die Mitarbeiter die Qualität der Waren bei Schichtbeginn verzeichnen, um ihre Kollegen anzuweisen, was für den Tag vorbereitet, gebacken oder bevorratet werden muss. Die Lösung basiert auf der SAP Cloud Platform, das Modell für maschinelles Lernen wird durch SAP HANA ermöglicht und ein Dashboard mit wichtigen Leistungskennzahlen wird durch SAP Analytics Cloud realisiert. Alle Vorgänge können in Ihr Backend integriert werden, darunter SAP S/4HANA oder SAP Customer Activity Repository, sodass für einen lückenlosen Zyklus gesorgt ist.

Das Ergebnis ist ein Industry Innovation Kit für den Einzelhandel mit Zero-Waste-Option, das für Klarheit bei den täglichen Nachfrageprognosen für Waren mit kurzer Haltbarkeit sorgt. Die Plattform schafft einen besseren Überblick und Transparenz über alle Unternehmensebenen hinweg und hilft dabei, Lebensmittelverschwendung zu minimieren. SAP hat dieses Branchen-Kit zusammen mit zahlreichen Supermärkten weltweit entwickelt und gezielt für den Verkauf von Fisch, Fleisch, Feinkost, Frisch- und Backwaren konzipiert.

Bei einem SAP-Kunden aus der Einzelhandelsbranche schlugen die Kosten für Lebensmittelabfälle in einer Abteilung mit über 100 Millionen Dollar pro Jahr zu Buche. Ausgehend von den ersten Ergebnissen des Innovation Kit mit Zero-Waste-Option können die Lebensmittelabfälle um schätzungsweise 25 bis 30 Prozent reduziert werden. Es kann davon ausgegangen werden, dass diese Kosteneinsparungen im Laufe der Zeit steigen, denn je öfter das Modell für maschinelles Lernen genutzt wird, umso besser und präziser werden die Ergebnisse.

Branchentypische Probleme lösen

Dies ist nur ein Beispiel für ein Industry Innovation Kit für den Einzelhandel. SAP Leonardo bietet mehr als 23 Kits für zwölf Branchen, die Lösungsansätze für branchentypische Probleme bieten. Außer SAP Leonardo for Retail mit Zero Waste-Option gibt es noch einige andere gefragte Industry Innovation Kits:

• SAP Leonardo for Automotive, Fleet Insights Option:Dieses Innovation Kit ist für Unternehmen mit einem Bestand an Kraftfahrzeugen, Lastwagen oder anderen Fahrzeugen relevant. Sie können den Fuhrparkstatus inklusive Nutzung, Fahrzeugausfällen und Instandhaltung verfolgen, um die Verfügbarkeit des Fuhrparks und Ihre Margen zu verbessern.
• SAP Leonardo for Consumer Products, Assets Option:Ermöglicht die Überwachung und Wartung von Kühlschränken, Verkaufsautomaten, Kaffeemaschinen und anderen Anlagen im Einzelhandel und in Mini-Märkten. Mit der Lösung können der Anlagenstandort, die Auslastung, Temperatur und andere wichtige Kennzahlen verfolgt werden, um die Anlagen länger produktiv nutzen zu können, den Verderb von Erzeugnissen zu minimieren und die Nachschubplanung zu optimieren.
• SAP Leonardo for Life Sciences, Cold Chain Logistics Option:Sichert die nahtlose Überwachung der Kühlkette für temperaturempfindliche Waren, um den Verderb von Erzeugnissen zu vermeiden und Vorschriften zur Temperaturreglung zu erfüllen.

Hinter jedem Industry Innovation Kit steckt intensive Forschungs- und Entwicklungsarbeit seitens der SAP. Jedes Kit umfasst integrierte SAP-Leonardo-Technologien wie das Internet der Dinge, Analytik und maschinelles Lernen, die auf der SAP Cloud Platform betrieben werden und mit Beispieldaten gefüllt sind. So kann SAP Ihnen in nur sechs bis acht Wochen einen funktionsfähigen Prototyp für Ihr Unternehmen bereitstellen.

In einem Geschäftsumfeld, das sich rasant verändert, sind Innovations- und Anpassungsfähigkeit – genau wie Daten – die Währung der Zukunft, die über Erfolg oder Niederlage entscheidet. Um Wettbewerbern einen Schritt voraus zu bleiben, müssen Führungskräfte auf immer neue Entwicklungen vorbereitet sein, in moderne Technologien investieren und ihre Geschäftsmodelle an sich wandelnde Anforderungen anpassen.

Doch wie können Unternehmen diese Anforderungen realisieren?

Revolutionäre Technologie

Unternehmen sollten an ihrer Geschäftssoftware ansetzen, um überholte Geschäftsmodelle zu modernisieren. Alle revolutionären Technologieangebote der jüngeren Vergangenheit basieren auf Software, die hinter dem Geschäftsmodell des jeweiligen Unternehmens steckt – ganz gleich, ob es sich dabei um das mobile Streamen von Beatles-Musik oder fahrerlose Uber-Taxis handelt. Betriebswirtschaftliche Software hat das moderne Unternehmen revolutioniert.

Die Technologierevolution durchlief dabei mehrere Phasen:

• Zunächst krempelte das Internet unseren Umgang mit Daten und Unternehmenstechnologie grundlegend um.
• Anschließend brach mit Laptops, Smartphones, Tablets und Smartwatches das Zeitalter der Mobilgeräte an und revolutionierte die Art und Weise, wie wir Informationen konsumieren.
• Vor nicht allzu langer Zeit schließlich entstand die Cloud, und zum ersten Mal waren Unternehmen nicht länger gezwungen, in umfangreiche Upgrade-Projekte zu investieren, um den reibungslosen Betrieb ihrer Systeme sicherzustellen.

Doch im Vergleich zu den aktuellen Entwicklungen und dem, was uns in Zukunft noch erwartet, ist das nichts.

Intelligente Systeme

Der Film 2001: Odyssee im Weltraum, der bereits vor 50 Jahren erschien, stellt die Interaktion eines Benutzers mit künstlicher Intelligenz (KI) bereits ziemlich wirklichkeitsgetreu dar. Heute werden immer mehr intelligente Systeme eingesetzt, die mit dem Anwender im jeweiligen Kontext interagieren. Zudem verfügen immer mehr moderne Systeme über eine Spracherkennung und bieten damit ein völlig neues Benutzererlebnis – so wie HAL 9000, die künstliche Intelligenz im oben genannten Film, nur ohne das böswillige Verhalten.

Doch zurück auf die Erde: Laut einer SAP-Umfrage unter 2.500 Spitzenmanagern in Australien, Frankreich, Deutschland, Großbritannien und den USA erkennen Führungskräfte immer deutlicher, wie wichtig intelligente Software ist:

• Für fast 40 Prozent der befragten Manager ist KI die wichtigste Technologie, um den Anforderungen ihrer Kunden gerecht zu werden und die Effizienz in ihrem Unternehmen über die nächsten zehn Jahre zu steigern.
• Nahezu 60 Prozent setzen KI bereits ein oder planen, sie innerhalb des nächsten Jahres einzuführen.

Es liegt auf der Hand, dass mit dem Aufkommen neuer Technologien wie KI, maschinellem Lernen und Interaktions- und Dialogfunktionen eine neue Phase beginnt. So weiß Unternehmenssoftware heute, was ihre Benutzer möchten und kann ihnen proaktiv zur Seite stehen.

Die diesjährige SAPPHIRE-NOW- und ASUG-Konferenz hat gezeigt, dass SAP bei diesem Thema auf S/4HANA Cloud setzt, die weltweit erste sprachgesteuerte ERP-Lösung. Sie soll die Interaktion zwischen Benutzern und Geschäftssystemen innerhalb der nächsten drei Jahre um 30 Prozent reduzieren.

Mit SAP S/4HANA Cloud bietet SAP umfassende KI-gestützte Funktionen und Geschäftsprozesse der nächsten Generation. So können Kunden überholte Prozesse radikal verbessern, sich für die Zukunft rüsten und sich große Ziele setzen.

Bahnbrechender Wandel

Umwälzungen gehen immer mit Vor- und Nachteilen für die (mikro)ökonomische Lage, die Gesellschaft und den Einzelnen einher. Doch wenn mehr und mehr Aufgaben von KI übernommen werden, können unter Umständen Probleme und Fragen aufkommen:

• Einige Führungskräfte sind nach wie vor besorgt, dass Jobs wegfallen könnten (31 Prozent) oder sich ihr inhaltlicher Schwerpunkt verändert (56 Prozent), sodass neue Arbeitsplätze geschaffen werden müssen.
• Andere halten heutige KI-Systeme für nichts als heiße Luft und „Künstliche Intelligenz“ nur für ein weiteres Schlagwort in der Technologiebranche.

Vermutlich liegen sie jedoch falsch. Weder einzelne Anwender noch Unternehmen können frei entscheiden, ob sie dem KI-Trend folgen wollen oder nicht. Denn schon bald wird künstliche Intelligenz ein grundlegender Bestandteil jeder Unternehmenslösung sein. Und niemand kann sich Innovation in den Weg stellen.

Innovation

Wie wir gesehen haben, wird KI die Unternehmenswelt auf nie dagewesene Art und Weise umkrempeln. Unternehmen werden dank der neuen Technologie künftig in der Lage sein, genaue Vorhersagen für wichtige Geschäftsereignisse zu treffen. Das wird es ihnen nicht nur ermöglichen, zeit- und kosteneffizienter zu arbeiten, sie werden auch bessere Ergebnisse erzielen, die der Firma selbst und der Belegschaft zugutekommen.

Je mehr Unternehmen ihre IT-Strategie modernisieren und je stärker sie dabei KI und andere moderne Technologien in ihr Konzept integrieren, desto häufiger werden intelligente, cloudbasierte ERP-Lösungen zum Einsatz kommen. Diese sind Kernbestandteil eines intelligenten Unternehmens. SAP hat sich in diesem Bereich bereits ideal positioniert: Kein anderes Softwareunternehmen investiert mehr in KI. Niemand außer SAP kann künstliche Intelligenz entwickeln und in durchgängige Geschäftsprozesse integrieren, die einfach einzurichten sind und schnell Mehrwert schaffen.

Nur SAP S/4HANA Cloud bietet die KI-Werkzeuge und -Mechanismen, die notwendig sind, um echten Wandel herbeizuführen. Die Lösung hilft Unternehmen, alte Muster aufzubrechen und durch neue Denkweisen zu ersetzen. Zudem stellt sie KI-gestützte Innovationen bereit, die Kunden auf dem Weg zum intelligenten Unternehmen unterstützen und ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Was eine Fabrik der Zukunft vor allem braucht, ist Integration über die gesamte Wertschöpfungskette, vom Lieferanten bis zum Kunden. Daten aus vielen Hundert Quellen wie Sensoren, ERP-Systemen, Produktionssoftware und Kameras laufen an einem Ort zusammen und geben automatisiert Auskunft über Lieferengpässe, geänderte Auftragslage und Lagerbestände. Sogar vorausschauend, so dass Fabriken optimal ausgelastet und Kunden zufrieden sind.

Von smarten und digitalen Fabriken

Mit Smart Factory ist das oben angedeutete Idealbild einer digitalisierten Fabrik gemeint: In ihr sind Maschinen, Lieferanten, Mitarbeiter, Werkzeuge und Ressourcen vernetzt. Doch so weit sind die meisten Produzenten noch nicht, was nicht heißt, dass sie nicht digitalisieren: Man spricht dann von digitalen Fabriken, wenn diese beispielsweise PLM nutzen – Software für das Product Lifecycle Management. Die Fabriken verwalten mit PLM Prozesse und Produktdaten in einem System. Damit lassen sich Produktdaten wie Arbeits- und Montagepläne direkt an den Arbeitsplätzen abrufen: Maschinen und Werkzeuge werden mit Informationen über das zu fertigende Produkt versorgt und spezifisch eingestellt. Das ermöglicht Serienproduktion in winzigen Losgrößen.

Der Blick nach vorne: Industrie 4.0

Wie gesagt, ist die Integration der Schlüssel zur Smart Factory und Industrie 4.0. Alle Objekte müssen über das Internet vernetzt sein, in Echtzeit miteinander kommunizieren und Daten werden zentral abgelegt, verwaltet und abgerufen.

Die Fabriken gestalten Prozesse über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg digital. Das ist gleichzeitig der Ansatzpunkt für neue Geschäftsmodelle und für zusätzlichen Umsatz. Das Stichwort ist hier die vorausschauende Wartung. Doch wird sich die Digitalisierung auf weitere Geschäftsbereiche auswirken – Produktentwicklung, Marketing, Vertrieb und Kundenbetreuung.

Technologisch werden die Fabriken verstärkt Cloud-Computing einsetzen, Big Data, IT-Plattformen, IoT (Internet of Things), künstliche Intelligenz und Edge-Computing. Wenn beispielsweise ein Produkt entwickelt werden soll, laufen alle Daten digitale zusammen: Ein digitaler Zwilling entsteht, der mit Daten aus der bisherigen Fertigung angereichert wird, die schon in der heutigen digitalen Fabrik erfasst werden. Durch die Kombination der Daten entstehen wertvolle Erkenntnisse, mit denen Produkte und Prozesse optimiert werden. Schon heute planen Fertigungsunternehmen vermehrt digital in präziser, virtueller Realität, um dann erst mit der realen Umsetzung zu starten. Teure Prototyen können damit entfallen.

Dazu können Maschinenbauer, Elektro­ingenieure und Hydrauliker simultan an einem digitalen Produkt arbeiten, wenn eine digitale Plattform zum Einsatz kommt.  Im Mittelpunkt der Industrie 4.0 stehen Technologien, Daten und deren Nutzung.

Solche Erfolge resultieren gewöhnlich aus der gezielten Lösung eines bestimmten Problems – und in vielen Fällen entstehen daraus neue Geschäftsmodelle. „Vergangenes Jahr sagten wir, dass eine Kombination innovativer Technologien – IoT, maschinelles Lernen und Blockchain – dazu beitragen würde, Geschäftsprozesse neu zu gestalten“, so Bill McDermott, Vorstandssprecher der SAP, bei seiner Eröffnungsrede auf der SAPPHIRE NOW Anfang Juni. „Heute nimmt SAP Leonardo bei den innovativen Verfahren in 25 sehr unterschiedlichen Branchen bereits eine führende Stellung ein.“

Die Technologien sorgen für ein besseres Kundenerlebnis, etwa indem sie sicherstellen, dass benötigte Produkte auf Lager sind oder Ausfallzeiten geschäftskritischer Anlagen minimiert werden. Außerdem schaffen sie einen größeren Mehrwert für Unternehmen und einige ermöglichen sogar, dass wir mehr über unsere Kunden erfahren.

Was wir von Maschinen über Menschen lernen können

Sehen wir uns beispielsweise mit IoT-Sensoren ausgestattete Mietwagen an. Diese könnten Autovermietungen viele Informationen über das Fahrverhalten ihrer Kunden liefern, etwa wie vorsichtig oder waghalsig fahren. Technologien für maschinelles Lernen können diese Informationen nutzen und Unternehmen dabei unterstützen, gezielte Kampagnen zu entwickeln, die besten Fahrzeuge für künftige Anschaffungen zu ermitteln oder sogar Versicherungsbeiträge der Unternehmen zu reduzieren, die an die sichersten Fahrer vermieten.

„So erhält mein Kunde einen unmittelbaren Mehrwert, da er einen niedrigeren Preis zahlt. Aber auch ich als Autovermietung profitiere davon“, erläutert Michael Benirschka von der SAP in einem SAP-Video zu SAP-Leonardo-Technologien. „Die Lösung muss vom ersten Moment an skalierbar, realisierbar und attraktiv sein; man muss immer vor Augen haben, auf welche Weise dies neue Geschäftschancen eröffnen kann.“

Diese neuen Geschäftsmöglichkeiten umfassen unter anderem den Verkauf von Daten und Erkenntnissen an Dritte. So könnten Autobauer die transparenten und unveränderlichen Blockchain-Daten aus Hunderten von Mietwagen nutzen, um bessere Produkte zu entwickeln, oder Serviceanbieter damit ihre Wartungspläne verbessern. SAP Leonardo wird auch in der Fertigung eingesetzt.

Wie kleine Sensoren großen Problemen vorbeugen können

„Wir hatten ein echtes Problem: Unsere Maschinen sind häufig ausgefallen“, so Jeff Mueller, Vice President und CIO von Pregis LLC bei einer Podiumsdiskussion auf der SAPPHIRE NOW. „Und ihre Reparatur war sehr aufwendig und schwierig.“

Laut Mueller gelang es dem Anbieter für Transportbehälter und Verpackungen dank IoT-Sensoren, kleine Probleme wie Behälter mit geringem Flüssigkeitsstand frühzeitig zu erkennen, bevor sie sich zu großen Problemen auswachsen konnten. Das bedeutete weniger Außeneinsätze für die Wartungsteams und folglich geringere Kosten. Der Erfolg von SAP Leonardo in diesem Geschäftsbereich bewog Pregis dazu, die Lösung auch in anderen Bereichen einzuführen – was dem Unternehmen weitere Chancen eröffnen wird.

„Irgendwann werden wir uns einen neuen Markt und andere Geschäftsmodelle erschließen“, führte Mueller weiter aus. „Man kann Verbrauchsdaten erfassen und diese an seine Kunden weitergeben … die Kunden können dank dieser Technologien wiederum ihre Abfälle und anderes verwalten.“

Weitere Einsatzbereiche neben der Fertigung sind Krankenhäuser, Lagerhallen oder der Einzelhandel, wo Kunden und Bestände nachverfolgt werden können.

Waren ins rechte Licht rücken

Acuity Brands hat sich für die SAP entschieden, um sicherzustellen dass in Einzelhandelsgeschäften die Regale der profitabelsten Artikel als Erstes wieder aufgefüllt werden. Dazu hat der Hersteller von Beleuchtungssytemen folgende Daten kombiniert: Informationen zu Kundenaktivitäten, Rentabilität und Umschlagshäufigkeit von Artikeln und Daten zur Laufkundschaft, die über Sender, sogenannte Beacons, und Sensoren in den Beleuchtungssystemen im Geschäft gewonnen werden. So zeigte sich, wo sich die Kunden aufhalten – vor allem in Bezug auf Bestseller.

„Dank dieser Datenquellen konnten wir einen Wert zur Darstellung der Auswirkungen berechnen. Auf dieser Basis priorisieren wir nun, welche Artikel zuerst aufgefüllt werden müssen, um das Risiko entgangener Gewinne zu reduzieren“, erläuterte Greg Carter, Senior Vice President von IoT Atrius Platform bei Acuity Brands, auf der SAPPHIRE NOW. „Der Filialleiter kann anhand einer Dashboard-Checkliste sehr leicht Prioritäten setzen und seine eigenen KPIs erreichen.“

So finden auch Kunden ganz einfach die Produkte, die sie suchen – was zu einem besseren Kundenerlebnis führt.

Gezielterer Blick auf Daten

All das kann sehr überwältigend wirken, vor allem, wenn man erst am Beginn der Digitalisierung steht. Es hilft daher, sich auf kleine Aspekte zu konzentrieren, beispielsweise auf die Lösung eines konkreten Problems.

„Man muss die Daten sehr stark eingrenzen. Die wahre Stärke von SAP HANA liegt in den Echtzeitinformationen“, so Bradley Burt, Lead Partner SAP bei Deloitte Australia, bei einer Podiumsdiskussion auf der SAPPHIRE NOW. „Der wahre Nutzen entsteht aus den Echtzeitinformationen, die man erhält, wenn man diese sehr detaillierten Daten bis zum einzelnen Artikel aufschlüsselt.“

Jerry Z. Muller ist Geschichtsprofessor an der Catholic University of America und hat selbst erlebt, welche Folgen übertriebene Zahlengläubigkeit haben kann, als seine Hochschule neue Kennzahlen für studentische Leistungen einführte. Die Kennzahlen boten keinerlei Mehrwert gegenüber der bisherigen Leistungsbewertung in Form von Noten. Als er feststellte, dass diese Kennzahlen reine Zeitverschwendung waren und lediglich Mehraufwand bedeuteten, befasste er sich näher mit den allgemeinen Mechanismen der Leistungsmessung in Unternehmen.

Jerry Z. Muller, dessen Forschungsschwerpunkt Kapitalismus und Politik sind, hinterfragt in seinem neuen Buch The Tyranny of Metrics die Prämisse, dass das Quantifizieren der Unternehmensleistung und das Offenlegen der Ergebnisse automatisch zu mehr Verantwortlichkeit, besseren Entscheidungsprozessen und besseren Ergebnissen führen. Die Mitarbeiter zu zwingen, ihre Arbeit an standardisierten Bewertungsmaßstäben auszurichten, gebe den Unternehmen allenfalls das Gefühl einer adäquaten Leistungsüberwachung, so sein Argument. Innovation werde dadurch nicht gefördert.

Warum wir im Zeitalter von Big Data Zahlen nicht immer trauen sollten

Wir wollten von Jerry Z. Muller wissen, wie Führungskräfte diese Zahlenhörigkeit vermeiden können.

Sie vertreten die Ansicht, dass zu häufig Kennzahlen erhoben werden, die wenig aussagekräftig sind, und Unternehmen die Ergebnisse falsch anwenden. Wie kann die Unternehmensführung eine Kurskorrektur vornehmen?

Jerry Z. Muller: In vielen Unternehmen wurde das mittlere Management stark ausgedünnt – also die Ebene, die sich mit den Bereichen des Unternehmens auskennt, die Produkte herstellen und Kundenkontakt haben. Die Führungsebene greift deshalb auf standardisierte Bewertungsmaßstäbe zurück, um sich ein Bild von der Lage zu machen. Messen ist jedoch nicht gleichbedeutend mit verstehen.

Um wieder zu einem besseren Verständnis zu gelangen, wäre eine Kehrtwende denkbar, was den Abbau des mittleren Managements betrifft. Denn gerade diese Führungskräfte kennen die Abläufe im Unternehmen wie ihre eigene Westentasche. Wir sollten uns außerdem vor Augen halten, dass wir zwar auf mehr Daten als je zuvor zugreifen können, das Erheben und Veröffentlichen dieser Daten jedoch kein Allheilmittel ist. Im Wesentlichen müssen wir uns von der Überzeugung verabschieden, dass Kennzahlen immer objektiv und damit dem menschlichen Urteilsvermögen überlegen sind.

1986 schrieb der Managementexperte Tom Peters: „Was gemessen wird, wird auch erledigt“. Daraus entwickelte sich die Vorstellung, dass das Quantifizieren von Dingen der notwendige erste Schritt zur Verbesserung ist. Wenn man sich jedoch ausschließlich auf die Kennzahlen konzentriert, ergeht es einem wie Wells Fargo: Der Finanzdienstleister musste Bußgelder in Millionenhöhe zahlen, da Mitarbeiter ohne Erlaubnis der Kunden Konten eingerichtet hatten, um ihre Cross-Selling-Quoten zu erreichen.

Man muss nicht nur wissen, ob die Daten präzise sind, sondern auch, ob sie relevant sind.

Wodurch wird eine Kennzahl aussagekräftig?

Jerry Z. Muller: Man muss nicht nur wissen, ob die Daten präzise sind, sondern auch, ob sie relevant sind. Unternehmen messen ihren Gewinn, weil diese Kennzahl für den unternehmerischen Erfolg konkret und einfach zu verstehen ist. Das langfristige Florieren eines Unternehmens wird jedoch auch von anderen Faktoren beeinflusst, beispielsweise von den Kundenbeziehungen, der Innovation, der Zusammenarbeit und der Betreuung der Mitarbeiter. Diese Faktoren lassen sich weniger gut verallgemeinern und quantifizieren, sind aber dennoch sehr wichtig. Um sie zu bewerten, benötigt man keinen Algorithmus, sondern eine erfahrene Führungskraft.

Ein weiteres Beispiel für einen solchen Fehlschluss ist die Bewertung eines gemeinnützigen Unternehmens danach, wie hoch die Verwaltungskosten im Vergleich zu den Kosten für die Durchführung von Programmen sind. Niedrige Gemeinkosten sind zwar eine präzise Kennzahl, jedoch nicht wirklich aussagekräftig. Wir gehen davon aus, dass in Relation zu den Programmkosten hohe Gemeinkosten auf Betrug oder schlechtes Management schließen lassen. Doch in den meisten Fällen lassen sich umgekehrt niedrige Gemeinkosten nicht mit hoher Produktivität gleichsetzen. Ganz im Gegenteil: Der Organisation fehlen die geschulten Mitarbeiter, die funktionalen Büros und die Programm-Managementtools, die sie für ihre Arbeit eigentlich benötigt.

Zudem verlieren Kennzahlen ihre Bedeutung, wenn man sie nicht zur Diagnose und Analyse verwendet, sondern dazu, Leistung zu belohnen oder unzureichende Leistung zu bestrafen. Wenn eine Kennzahl mit Belohnung und Bestrafung verknüpft ist, führt dies unweigerlich dazu, dass die Zahlen manipuliert werden. Und dabei kann es um Leben und Tod gehen: Im US-Bundesstaat New York etwa sank die Sterblichkeitsrate nach Herzoperationen, als Kennzahlen zu den Erfolgsquoten der einzelnen Chirurgen veröffentlicht wurden – weil die Chirurgen nicht mehr so häufig Hochrisikopatienten behandelten, deren Tod sich negativ auf ihre Erfolgsquote auswirken würde.

Potenzial von künstlicher Intelligenz: Übersehene Variablen aufdecken

Aktuellen Untersuchungen zufolge können Systeme mit künstlicher Intelligenz, die mithilfe von Fotos trainiert wurden, Hautkrebs präziser diagnostizieren als erfahrene Dermatologen. Verschwimmt die Grenze zwischen dem Einsatz von Daten zur Unterstützung menschlicher Entscheidungsprozesse und Systemen, bei denen Daten die Entscheidungen für uns treffen?

Jerry Z. Muller: Dieses Beispiel ist nur der Anfang dessen, was durch die Aggregation von Daten in der medizinischen Diagnose künftig möglich sein wird. Daten für die Diagnose von Hautkrebs zu verwenden, ist absolut sinnvoll. Das eigentliche Potenzial von künstlicher Intelligenz liegt darin, klar messbare, jedoch bislang übersehene Variablen aufzudecken, aus denen sich bessere Rückschlüsse ziehen lassen, als ein erfahrener Experte dies könnte, oder die weiterhelfen, wenn eine intuitive Entscheidung aufgrund von mangelnder Erfahrung nicht möglich ist.

Was Algorithmen nicht können, ist eine Vision, neue Ideen oder auch gemeinsame Zielvorstellungen in einem Unternehmen zu entwickeln. Visionen und Risikobereitschaft sind wichtige Aspekte des Unternehmertums und der Innovation. Kennzahlen können nur das quantifizieren, was bereits vorhanden ist. Wenn sich ein Unternehmen ausschließlich an Kennzahlen orientiert, ohne menschliches Urteilsvermögen walten zu lassen, entsteht ein risikoscheues Unternehmen – das letztlich keine Überlebenschance hat.

Autos fahren autonom. Getränkeautomaten fordern Nachschub an, wenn es nötig ist. Doch wie können Unternehmen durch die Verknüpfung des Internet of Things (IoT) mit Geschäftsvorgängen weiteren Nutzen generieren?

IoT wird in der industriellen Fertigung auch IIoT genannt – das Industrial Internet of Things. Maschinen, Sensoren Prozesse und Menschen werden vernetzt. Daten aus allen internationalen Niederlassungen und Produktionsstätten fließen zusammen. Unternehmen können sie erstmals in Echtzeit und gesammelt auswerten. Dadurch verbessert sich beispielsweise die Wartung von einem statischen zu einem dynamischen Ablauf, der unter anderem Rahmendaten aus der Logistik berücksichtigt. Das macht Lieferzeiten verlässlicher und Kunden letztlich zufriedener.

IIoT-Daten unterstützen Entscheidungen von Konstrukteuren, Außendienstlern und Vertriebsmitarbeitern. Außerdem verändern IIoT-Daten Geschäftsmodelle: Unternehmen verkaufen nicht mehr Produkte, sondern deren Leistung, was man Produkt-als-Service oder Anlage-als-Service nennt. Diese Entwicklung verändert den Betrieb der Anlagen und das Rechnungswesen. Da IIoT auf einer Plattform fußt, ist es flexibel, skalierbar und einfach nutzbar. Unternehmen gewinnen an Dynamik.

Wie IoT Grenzen sprengt

Die fünf großen Handlungsfelder von IIoT lauten derzeit „intelligente Produkte“, „digitale Anlagen“, „vernetzte Fertigung“ (Industrie 4.0), „vernetzte Fahrzeuge“ und das „Internet von Allem“ (Internet of Everything, IoE). In einer vernetzten Wirtschaft werden die IIoT-Daten für Experten innerhalb und außerhalb von Unternehmen und Branchen wertvoll: Anlagenbetreiber, Versicherungen, Behörden, Kunden und Lieferanten erzeugen gemeinsam Werte. Bisher gesetzte Grenzen kann die Technologie gut erweitern – was auch ein neues Denken bei den Verantwortlichen in den Unternehmen erfordert.

Bei IIoT erfolgt die Steuerung über einen sogenannten digitalen Zwilling. Er bildet ein physisches Objekt live und digital ab: seine Eigenschaften, den Zustand, seinen Geschäftskontext. Über den gesamten Lebenszyklus kombiniert ein digitaler Zwilling Echtzeit- mit historischen Daten, kann so Prognosen erstellen, Warnungen aussprechen und trägt dazu bei, die physische Welt besser zu kontrollieren.

IIoT lässt sich technisch leicht umsetzen

Das digitale Innovationssystem SAP Leonardo liefert alle Voraussetzungen, um IIoT schnell und erfolgreich umzusetzen. SAP Leonardo Internet of Things verbindet beliebig viele Dinge, Menschen und Prozesse auf Basis der SAP Cloud Platform. Auf ihr führen Unternehmen Daten, Services und Tools zusammen. Außerdem lassen sich neue Anwendungen erstellen und ausführen.

Die Funktionen von SAP Leonardo Internet of Things sind in die Software der SAP Business Suite und in SAP S/4HANA integriert. Auf Basis standardbasierter APIs lassen sich bestehende Betriebssysteme, Unternehmensanwendungen und -prozesse integrieren – darunter Logistikkette, ERP und CRM. Dadurch etablieren Unternehmen vorausschauende, selbstlernende und intelligente Prozesse, die zur Zukunftsfähigkeit beitragen. Zum Beispiel verbessert sich die Zusammenarbeit und Transparenz, wenn Lieferanten einbezogen werden. Die öffentliche Verwaltung kann Parkraum und Verkehr managen. Die Beispiele und Möglichkeiten finden kaum ein Ende – wie im Whitepaper „Geschäftserfolg in einer vernetzten Welt – SAP Leonardo Internet of Things“ zu lesen ist.

SAP Leonardo Internet of Things kann außerdem Technologien wie maschinelles Lernen, Big Data, Analysen und Blockchain reibungslos einsetzen. Damit Unternehmen die richtigen Transformationsprojekte zielführend angehen, empfehlen Experten den Einsatz von Design-Thinking-Services.

IoT – in nur acht Wochen produktiv

Das digitale Innovationssystem SAP Leonardo hat alle Technologien und Services an einer zentralen Stelle, damit Unternehmen schnell durchstarten können. Die SAP hat hierfür ein Verfahren entwickelt: Die SAP Leonardo Innovation Services verbinden Design-Thinking-Methoden mit vordefinierten IoT-Accelerator-Paketen, die unternehmensspezifisch zum Einsatz kommen. Die Implementierung und Anpassung einer Lösung gelingt damit in weniger als acht Wochen.

2025 werden 60 Prozent aller menschlichen Arbeitsaufgaben automatisiert sein. Sprach- und Videoerkennung sind mittlerweile so ausgereift, dass innerhalb der kommenden zwei Jahre mit Trefferquoten von 99 Prozent zu rechnen ist. Im Bereich der Bilderkennung ist die Fehlerquote bereits heute auf drei Prozent gesunken – das ist besser als der Mensch.

Die Technik, die hinter diesen neuen Funktionen steckt, ist faszinierend. Aber wirklich spannend werden die Auswirkungen auf das Geschäft sein. Es gilt, mehr Umsatz und höhere betriebliche Effizienz zu erzielen, bessere Kundenbeziehungen aufzubauen und das Mitarbeiterengagement zu erhöhen. Dies zu erreichen wird nicht einfach sein, aber es besteht eine Riesenchance: Ein Wertsteigerungspotenzial von 3,5 Billionen US-Dollar soll realistisch sein.

Das intelligente Unternehmen wird Realität

Der Wandel hin zum intelligenten Unternehmen bedeutet, einfach gesagt, dieses Potenzial voll auszuschöpfen. Dazu müssen Unternehmen das beste Kundenerlebnis bieten und für eine hohe Mitarbeiterzufriedenzeit sorgen, um so die besten Talente zu gewinnen und zu halten. Sie benötigen hocheffiziente Abläufe und müssen besser sein als ihre Wettbewerber. Alle geschäftskritischen Prozesse müssen so intelligent sein, dass diese Ziele verwirklicht werden können.

SAPs Antwort auf diese Herausforderung war die Einführung von SAP Leonardo vor einem Jahr.

Seit jeher stehen Unternehmen vor den gleichen Herausforderungen, wie Kostenoptimierung und Effektivitätssteigerung. Wenn neue Technologien auf den Markt kommen, können Firmen diese nutzen, um ihre klassischen Probleme zu lösen und bessere Ergebnisse zu erzielen. Neue Technologien wird es immer geben. Das Ziel von SAP Leonardo ist es, einen Prozess zu schaffen, mit dem Unternehmen diese neuen Technologien kostengünstiger und risikoärmer testen und gleichzeitig erfolgreiche Strategien beibehalten und fortführen können. Dabei profitieren die Kunden von der Erfahrung, die SAP mit diesen Technologien mitbringt, und müssen Fachwissen und Expertenteams nicht selbst aufbauen.

SAP Leonardo: Intelligenz sinnvoll einsetzen

Innovation bedeutet nicht, Technologien nur deshalb zu nutzen, weil es sie gibt. Es geht darum, für einen bestimmten Geschäftsprozess die richtige Technologie einzusetzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Durch ihr umfassendes Know-how zu Branchen und Geschäftsprozessen kann die SAP Unternehmen dabei unterstützen, an den richtigen Stellen im Geschäftsprozess geeignete intelligente Technologien einzusetzen. So können ein deutlicher Mehrwert und bessere Ergebnisse erzielt werden. SAP-Kunden können SAP Leonardo auf drei Arten nutzen:

• Als Teil einer SAP-Anwendung: Lösungen von SAP Ariba und SAP Hybris sowie SAP S/4HANA erhalten neue, intelligente Funktionen. Wenn Unternehmen die Intelligenz dieser Anwendungen nutzen, verwenden sie SAP Leonardo.
• Industry Innovation Kits: Vorab integrierte Branchen-Kits, die schnellere Lösungen für branchentypische Herausforderungen bieten.
• Offene Innovation: Unternehmen nutzen intelligente Technologien über die SAP Cloud Platform für ihr bestes Innovationskonzept.

Egal, auf welchem Weg Unternehmen SAP Leonardo nutzen, sie erhalten stets intelligente Funktionen für ihre Geschäftsprozesse, mit denen sie ihr Geschäftsergebnis optimieren können. Hier einige Beispiele:

Bisher unerreichbare Ergebnisse erzielen

Das ganze letzte Jahr über haben wir gemeinsam mit unseren SAP-Leonardo-Kunden Geschäftsdaten ausgewertet. Dabei konnten wir beobachten, wie Analysefunktionen bessere Entscheidungen ermöglichen und Kunden helfen, Marketingkampagnen zu optimieren, Verkaufstrichter besser zu nutzen und ihr Umsatzwachstum zu steigern. Die Prozesseffektivität bei immer wieder anfallenden Aufgaben kann durch maschinelles Lernen deutlich erhöht werden. Diese Automatisierung ermöglicht es Kunden, ihre Ressourcen wertschöpfender einzusetzen, Kosten zu senken und die Mitarbeitermotivation zu steigern.

Weiter konnten wir eine Senkung der Wartungskosten bei steigender Produktivität beobachten, und zwar unabhängig davon, ob maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI), das Internet der Dinge (IoT) oder eine beliebige Kombination dieser drei genutzt wurde. So konnten unsere Kunden beispielsweise dank IoT dafür sorgen, dass durch eine Vernetzung der Arbeiter deren Arbeitsumfeld sicherer wurde. Die Gesundheit der Mitarbeiter konnte so verbessert werden.

Viele Unternehmen wünschen sich ähnliche Ergebnisse. Doch oft wissen sie nicht, wie und wo sie ansetzen sollen. Was sie jedoch wissen, ist, dass die SAP als verlässlicher Partner ihre geschäftlichen Anforderungen und Bedürfnisse versteht. Täglich laufen über 77 Prozent aller weltweit getätigten Transaktionen über ein SAP-System. Die wichtigsten Geschäftsprozesse werden über SAP erfasst. Mehr als 388.000 Kunden aus 180 Ländern und Dutzenden von Branchen nutzen SAP. Unsere Kunden wissen, dass SAP ihnen ein umfassendes Portfolio an Innovationen bereitstellt, die ihnen helfen, ihre drängendsten Probleme zu lösen.

Design Thinking in Aktion

Zum ersten Jahrestag von SAP Leonardo spornt uns die wachsende Begeisterung unserer Kunden weiter an. Die unglaubliche Dynamik und das Engagement unserer Kunden und Partner zeigen, wie digitale Innovationen Realität werden können. Dies gilt vor allem für die fünf jüngst eröffneten globalen SAP Leonardo Design Center. Hier können sich Kunden, Mitarbeiter und Partner als Teil eines globalen Innovationsnetzwerks über die neuesten digitalen Innovationen informieren, zusammenarbeiten und voneinander lernen.

SAP Leonardo Center gibt es in New York, Paris, São Leopoldo, Bangalore und seit neuestem auch in Singapur. Bis heute haben weltweit über 6.200 Personen aus 1.300 Unternehmen diese Zentren besucht.

Für mehr Branchen-Know-how: Industry Innovation Kits

SAP besitzt umfassendes Wissen zu über 25 verschiedenen Branchen. Unser Design-orientierter Ansatz und die vorab integrierten Branchen-Kits haben sich im vergangenen Jahr zum Erfolgsgarant für die Bereiche Fertigungsindustrie, Energie- und Rohstoffindustrie sowie Konsumgüter entwickelt. Derzeit sind 23 SAP Leonardo Industry Innovation Kits erhältlich. Das Angebot richtet sich an Kunden der Branchen: Telekommunikation, Einzelhandel, Konsumgüter, Sport und Unterhaltung, Reise und Logistik, Chemie, Versorgung, Biowissenschaften, Öl und Gas sowie Bergbau.

Eine große Idee für eine intelligente Zukunft

Der Weg zum intelligenten Unternehmen ist eine große Herausforderung, aber er birgt die Chance, die Wertschöpfung bedeutend zu steigern. Wenn Geschäftsprozesse intelligenter werden, können Unternehmen bessere Ergebnisse erzielen: höhere Verkaufszahlen, verbesserte Kundenerfahrungen, mehr Arbeitssicherheit und noch vieles mehr.

SAP Leonardo hat SAP-Kunden bereits im ersten Jahr überragende Erfolge ermöglicht. Besuchen Sie ein SAP Leonardo Center in Ihrer Nähe. Dort erfahren Sie alles über Design Thinking und intelligente Technologien. Sehen Sie mit eigenen Augen, wie Unternehmen ihre digitale Innovation vorantreiben.

Der virtuelle Baumarkt der SAP kommt einem realen Baumarkt ziemlich nah – „mit einem Unterschied“, scherzt Rolf Schumann, Global General Manager für Plattformen und Innovation bei der SAP, „hier laufen die Verkäufer nicht weg, sobald man den Laden betritt“. Im Gegenteil, der virtuelle Verkäufer kommt auf den potentiellen Kunden zu, mit einem Klick kann er vom Gartenbereich zum Malerbedarf springen und sich alle Produkte von allen Seiten anzeigen lassen.

Schumann, der Visionär, der dieses Scenario auf dem SAP-Handelsforum im Mai 2018 zeigte, erzählt gern davon, was die Zukunft in Sachen Software und IT bringen wird und wo wir gerade stehen. Mobile Payment ist etwa so ein Thema. Die Deutschen, bekannt für ihren zögerlichen Umstieg auf elektronische Bezahlmethoden, erscheinen altmodisch, blickt man nach China. Zirka 960 Millionen Menschen nutzen dort Wechat, einen Messenger-Dienst, ähnlich wie Whatsapp. Das Interessante: Hier ist eine Bezahlfunktion integriert, d.h. Geldtransfers sind via Messengerdienst möglich. Das ist bislang in Europa undenkbar.

Online oder offline – alles unter einem Dach

Um was es jedoch immer geht, sind Plattformen. Beziehungen werden hier zusammengeführt, ob von Hilfsbedürftigen und Spendern oder von Kunden und Lieferanten. Anhand deren Daten lassen sich dann digitale Services entwickeln. Zunehmend nutzen diese Services die künstliche Intelligenz, AI. „Frage ist nicht mehr, wer AI nutzt, sondern nur noch, welchen Chip man dafür verwendet“, so Schumann. In Form von Augmented Reality sei sie schon lange da und für Kunden erfahrbar.

Einer, der diese Services made in Walldorf nun auch nutzt, ist Engelhorn. Das Familienunternehmen für Mode und Sport aus Mannheim stellt sich derzeit neu auf: Nicht nur der Gastronomiebereich wurde um Sterne-Restaurants erweitert, auch die Sportabteilung glänzt nun mit einem neuen E-Mobility-Bereich, in dem es vor allem um e-Bikes geht.

SAP räumt auf

„Unser Gebäude soll den Kunden die Gelegenheit geben, sich zu treffen und zu verweilen. Die Kunden, die in die Stadt kommen zum Einkaufen, sollen hier gern ihre Freizeit verbringen“, resümiert Fabian Engelhorn, Chief Executive Officer des Traditionsunternehmens über den Erlebniswert. Doch neben den offensichtlichen Neuerungen bildet die Technologie im Hintergrund den größten zukunftsträchtigen Erfolgsfaktor. War die IT-Architektur im Backend bis dato noch ein wildes Durcheinander, räumt SAP nun damit auf. 1,5 Millionen Kunden und neun Mio. aktive EAN-Codes werden derzeit neu organisiert und verarbeitet und auf eine neue Plattform aufgesetzt. „Dies muss relativ ruckartig passieren, wir haben hier keine fünf Jahre mehr Zeit“, ist sich Engelhorn sicher. Er möchte noch näher an seine Kunden rücken, egal, ob online oder offline. Die Zukunft mit SAP verspricht für Engelhorn vor allem eine exaktere Abstimmung im Angebot durch Machine Learning. „Wir möchten auf Ereignisse besser reagieren können, etwa auf eine Wetteränderung oder die Fußballweltmeisterschaft“, so der Geschäftsführer weiter. Zudem ist man dabei, einen bis dato verkannten Datenschatz zu heben: Bereits vor 18 Jahren führte Engelhorn eine Kunden-Vorteilskarte ein, die nun lesbar und für das Marketing verwertbar gemacht werden soll.

Präsenz am Markt geht nur mit Veränderung

Auch Dominik Risch, Geschäftsführer des Familienunternehmens Risch Shoes GmbH in dritter Generation, setzt seit neuestem auf SAP-Software. Der Schuhmacher hatte die Idee, Herren-Maßschuhe nicht mehr eins zu eins sondern mittels einem ausgefeilten Sortiment anzubieten. Dazu werden die Füße im 3-D-Verfahren gescannt, die Daten gespeichert und mit vorhandenen Daten abgeglichen, so dass am Ende ein standardisierter Maßschuh geordert werden kann. Alle zukünftigen Schuhe lassen sich dann einfach per Mausklick bestellen.

Risch Shoes setzte bis Herbst 2017 noch alle Bestellungen in Eigenvertrieb um. Inzwischen haben die 10.000 Kunden jedoch auch weitere Möglichkeiten, ihre Füße vor Ort erstmals scannen zu lassen und Schuhe zu erhalten, unter anderem auch im Bekleidungshaus Engelhorn in Mannheim, im Barons & Bastard in Hamburg oder im Schuhhaus Ehrl in Bad Soden.

Die SAP-Software hilft dem Schweizer Unternehmen dabei, weiter zu wachsen. Denn, das weiß der SAP-Experte Schumann: „Will ein Unternehmen bleiben, wo es ist, dann muss es sich verändern.“

Die SAP hat  ihr Portfolio rund um die SAP-HANA-Technologie an diesen Herausforderungen ausgerichtet. So bietet SAP Leonardo Internet of Things die Möglichkeit, Maschinen und intelligente Geräte, aber auch bestehende oder neue Geschäftsprozesse mit einer Plattform zu verbinden. So können Maschinen- und Sensordaten in Echtzeit ausgewertet und neue Anwendungsfälle oder Geschäftsmodelle im Unternehmen etabliert werden.

Industrie 4.0 in der Fertigung

Ein augenfälliges Beispiel für den Weg zu Industrie 4.0 findet sich in der Fertigungsindustrie. Eine umfassende Prozessflexibilisierung auf Basis des Smart-Factory-Konzepts wird hier zum entscheidenden Unterschied im globalen Wettbewerb: Industrie 4.0 läutet ein revolutionäres neues Zeitalter ein, in dem ein Produkt seine Produktions- und Logistikprozesse selbst steuern kann und die heute bekannte Automatisierungspyramide ausgehend vom ERP-System bis hin zum Smart Device in Frage gestellt wird. Intelligente Gesamtlösungen (wie z. B. Predictive Maintenance, Asset Tracking, Smart Products und Produktionsassistenzsysteme) werden in den Unternehmen evolutionär in kleinen planbaren Schritten umgesetzt.

Wer das Potenzial der vertikalen Vernetzung von Sensoren bis hin zum ERP-System und der horizontalen Vernetzung von Werken zu Wertschöpfungsnetzwerken nicht erkennt und für sein Unternehmen aufgreift und umsetzt, läuft Gefahr, bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle oder neuer Produkte den Anschluss zu verlieren.

Vernetzung Cloud und On-premise

Die SAP Cloud Platform, bietet dazu Firmen die Möglichkeit zur Verbindung aller Komponenten, Produkte und Maschinen, den Zugriff auf die Daten und der Bereitstellung von Funkstrecken,  eine Prozess-Verbesserung und Optimierung durch die neu gewonnenen Daten sowie die Etablierung neuer Geschäftsprozesse und -modelle. Diese Plattform beinhaltet vordefinierte Dienste und Services, aber auch eine Anbindung von bestehenden On-premise Systemen (z.B. ERP, CRM) und den darin abgebildeten Kernprozessen.

Internet der Dinge

Während Industrie 4.0 im Kern die Digitalisierung der Produktionsprozesse bedeutet, um eine adaptive Produktion zu realisieren, betrifft das Internet der Dinge die Anwendung von vernetzten und digitalisierten Objekten. Obwohl der Markt für IoT-Lösungen noch sehr jung ist, wird die Verzahnung der realen mit der virtuellen Welt über Sensoren und Aktoren schon durch zahlreiche Cloud- und Big-Data-Lösungen von Standardsoftwareherstellern „out-of-the-box“ unterstützt.

Die SAP bietet hier dem Markt bereits heute eine Vielzahl an vorgefertigten Szenarien, die stetig durch die SAP selbst oder durch Partner erweitert und ausgebaut werden: Mit SAP Predictive Maintenance & Service steht eine Lösung zur vorausschauenden Wartung von Maschinen und Geräten zur Verfügung, SAP Connected Logistics zeigt den Weg zur Optimierung von komplexen Logistikketten durch deren Verknüpfung, während die Lösung SAP Vehicle Insights Fahrzeugdaten zur Optimierung des Fleet-Managements und der Verkehrsflusssteuerung bereitstellt.

Doch Maschinen, Unternehmen und Menschen über die gesamte Wertschöpfungskette zu verbinden, ist für produzierende Unternehmen ein großer Schritt. Es gilt, ihn in kleine, machbare Schritte aufzuteilen. Die Technologien hierfür stehen bereit: IT-Plattformen, Software, Sensoren und Protokolle. Mit ihrer Hilfe sowie einer klaren Vorstellung der Ziele wird die Produktion effizienter, werden die Reaktionszeiten schneller und die Fertigung sehr flexibel. Dieser Wandel ist unvermeidbar, wenn man im globalen Wettbewerb überleben möchte.

Ein Sportartikelhersteller hat seit langem wieder eine Fabrik in Deutschland errichtet, nahe am Kunden. Das Unternehmen nennt die Fabrik „Speedfactory“. Bei ihr bestimmen die Kunden, welcher Schuh in Losgröße 1 gefertigt wird. Im Internet konfiguriert der Kunde seinen Schuh, der dann vollautomatisiert produziert und verpackt wird. Am nächsten Tag kann er schon beim Kunden sein. Das zeigt die Herausforderungen in der Produktion: Man kann nicht wie immer weitermachen, wenn sich die Welt dreht.

Industrie 4.0:  Umsetzung braucht eine klare Vorstellung

Auf der Hannover Messe zeigten Unternehmen wie die SAP anschauliche Fallbeispiele, wie sich „Connect & Collaborate“ in der Produktion praktisch umsetzen lässt. Die Besucher erfuhren beispielsweise, wie ein Hersteller von Abfüll- und Verpackungsanlagen eine Abfüllung ganz nach Kundenwunsch liefert. Die Idee besteht in der Produktion der Losgröße 1: eine Flasche in der vom Besucher gewünschten Größe und Wunschetikett. Die Flaschenauswahl, die Befüllung sowie die Fertigung des Etiketts erfolgen in einer speziellen Maschine.

Auch im sogenannten Makerspace machte die SAP das industrielle Internet der Dinge erlebbar: So konnten die Besucher ganz ohne Entwicklerkenntnisse mit dem SAP IoT Application Enablement in kürzester Zeit Anwendungen für das Internet der Dinge (IoT) innerhalb eines Produktionsprozesses erstellen.

Jedes produzierende Unternehmen kann für solche Anwendungen verlässliche und sichere IT-Grundlagen schaffen und damit deutliche Effizienz- und Flexibilitätsvorteile gewinnen. Es braucht dazu lediglich eine klare Vorstellung, was es erreichen möchte.

Die Umsetzung sollte in kleinen, machbaren und finanzierbaren Schritten erfolgen. Sie folgt in der Regel keinem starren Projektplan, sondern wird in agile Sprints gegliedert, die jeweils wenige Wochen umfassen und schnelle Zwischenerfolge absichern.

Ein erster Schritt in der Fertigungsindustrie kann sein, Maschinen mit Sensoren auszustatten und die so gewonnenen Daten auf einer Plattform zusammenlaufen zu lassen, dem sogenannten digitalen Kern. Daten sind damit in Echtzeit verfügbar und Betriebsleiter, CIOs und CEOs erhalten aktuelle Auswertungen. Um die Echtzeit-Verfügbarkeit abzusichern, sollten Unternehmen Edge-Computing einsetzen, kleine Servereinheiten, die Daten direkt im Betrieb sammeln und versenden. Auch Lieferanten, Bestellplattformen und natürlich das ERP-System müssten dann entsprechend an die zentrale Plattform angebunden werden.

Diese Vorbereitung kann nach und nach erfolgen. Zeitgleich können Unternehmen erste Vorteile erreichen: Sensoren überwachen beispielsweise vernetzte Silos oder Tanks für Zement, Chemikalien oder Korn. Sie messen je nach Anforderung den Füllstand, die Temperatur, Feuchtigkeit und Geoposition. Der Silo meldet, wenn er nachgefüllt werden muss, so dass die Nachschublogistik beispielsweise mit SAP Connected Goods fein gesteuert wird. Oder er zeigt rechtzeitig an, wenn der Zement zu feucht wird.

Digitaler Zwilling: Ein Fundus an wertvollen Vorteilen

Intelligente Anwendungen verknüpfen Produktionsdaten mit betriebswirtschaftlichen Informationen. Wenn dann die Daten zentral gespeichert werden, entsteht der sogenannte digitale Zwilling, der die physische Welt spiegelt. Sie vernetzen die Maschinen über den kompletten Lebenszyklus, ermöglichen damit die genaue Analyse und eine optimale Prozesssteuerung. Der Werksleiter erhält Handlungsempfehlungen, optimiert den Betrieb und vermeidet Stillstände. Das dürfte auch die Top-Führungskräfte erfreuen.

Digitale Zwillinge unterstützen Unternehmen von der CAD-Konstruktionszeichnung über virtuelle Prototypen bis zur präzisen Kostenkalkulation. Sie sind das Bindeglied zwischen Entwicklung und Produktion und können vorgeben, wie in der Fertigung Produkte zusammengefügt werden sollen. Dazu unterstützen sie die dynamische Entscheidungsfindung in der Fertigung. Mit ihnen wird die vorausschauende Wartung real: Statt in fixen Intervallen warten Unternehmen Maschinen erst, kurz bevor Fehler eintreten. Sensoren messen dazu Vibrationen, Temperatur oder die Leistung von Maschinen und lernen ständig dazu, wann Fehler auftreten könnten.

Außerdem warten Unternehmen mit IoT und digitalen Zwillingen komplexe Anlagen aus der Ferne und übertragen Steuerungskonfigurationen, ohne dass ein Techniker vor Ort sein muss. Sind die digitalen Grundlagen für ein solches Projekt gegeben, können Unternehmen die digitale Transformation professionell umsetzen, ohne während des Prozesses an Leistung oder an Produktivität zu verlieren.

Veränderungsbereitschaft zur Vernetzung muss vorhanden sein

Damit der digitale Wandel funktioniert, müssen die Unternehmer bereit sein, ihre Netze zu öffnen. Nur so können die Daten der Sensoren zentral zusammengeführt und den beteiligten Personen und anderen Maschinen zugänglich gemacht werden. Sicherheit schaffen neue Protokolle, die Industriemaschinen über die Cloud vernetzen, und verschlüsselte Verbindungen zur Businesssoftware sowie VPNs.

Produktionsleiter, CIOs und COOs dürfen von IoT und der Industrie 4.0 deutliche Effizienzsteigerungen erwarten. Sie erhalten den genauen Überblick über die Leistungen einzelner Werke: An welcher Stelle liegen Ist- und Soll-Produktionszeiten auseinander und wie viel Prozent der Aufträge sind überfällig? Die Führungsmannschaft kann alle Key Performance Indicators (KPI) auswerten, hat die Overall Equipment Effectiveness (OEE) detailliert im Blick und kann Entscheidungen auf einer besseren Datengrundlage treffen. Alles ist bereit für „Connect & Collaborate“. Unternehmen sollten bald den ersten Schritt gehen und die Punkte identifizieren, an denen ihre Reise zum intelligenten Unternehmen beginnt. Auf der Hannover Messe wurde deutlich, dass dieser Weg machbar ist und zu einer erfolgreichen Zukunft führt.

SAP-Innovator Guido Wagner erklärt, wie sich Risiken eingrenzen lassen und welche Rolle eine digitale Ethik dabei spielt. Visionäre Köpfe wie der kürzlich verstorbene Physiker Stephen Hawking warnten vor dem Einsatz von KI. 2016 entwickelte ein Chatbot innerhalb kürzester Zeit eine rassistische Ausdrucksweise.

Angesichts solcher Berichte fürchten viele Menschen den Einsatz künstlicher Intelligenz. Zu Recht?

Die Warnungen von Hawking bezogen sich auf mögliche Langzeitauswirkungen potenzieller Super-Intelligenzen. Bei SAP hingegen konzentrieren wir uns insbesondere darauf, bei Interaktion zwischen Anwender und System den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen sowie spezifische Geschäftsprozesse zu verbessern. Aber natürlich lassen solche Dinge aufhorchen. Das Risiko, dass KI-Systeme Fehler machen, besteht wie in jedem – auch von Menschen gesteuerten – Prozess zweifellos. Allerdings tragen dafür nicht die Systeme die Verantwortung, sondern die Menschen, die sie einsetzen, sie programmiert und angelernt haben. Denn wir geben unsere Vorlieben, Werte und teilweise auch Vorurteile über den Lernalgorithmus und über die Qualität der zum Lernen benutzten Daten an die KI weiter. Intelligente Systeme können zwar mühelos Muster in unstrukturierten Datenmassen erkennen, realitätsverzerrende Ungleichgewichte in einer Datenbasis (Bias) aber bislang ohne menschliche Hilfe nicht immer richtig und wertfrei einordnen.

Wie lässt sich die KI verbessern?

Zunächst einmal sollten alle Entwickler von KI daran arbeiten, dass die von ihren Algorithmen autonom getroffenen Entscheidungen allgemein so nachvollziehbar und transparent wie möglich bleiben – und bei Bedarf in letzter Instanz durch den Menschen korrigiert werden können. Das allein reicht aber nicht aus. Mindestens genauso wichtig ist das Ziel, bei der Entwicklung und dem Einsatz künstlicher Intelligenz moralische Werte einzubringen. Intelligente Systeme, die „wertfrei“ aufs Gewinnen getrimmt sind, werden nur dieses Ziel verfolgen.

Algorithmen haben von sich heraus kein Gespür dafür, ob durch ihr Handeln womöglich Menschen benachteiligt oder geschädigt werden. Menschen dagegen wissen, dass eine faire Gesellschaft Regeln braucht, und fällen Entscheidungen deshalb auch auf Basis ethischer Gesichtspunkte. Wer will, dass KI-gesteuerte Strukturen sich nach menschlichen Maßstäben korrekt verhalten, muss sie mit entsprechenden Grundlagen versorgen. Anders gesagt: KI kann nur das widerspiegeln, was wir ihr in der Programmierung, Trainingsphase und im Laufe ihrer Nutzung vermitteln. Daher müssen alle KI-Anbieter weiter an ethischen Aspekten sowie an den diversen technischen Herausforderungen arbeiten.

Vielerorts sind KI-Lösungen bereits im Einsatz. Wurde da vielleicht der zweite Schritt vor dem ersten gemacht?

Bisherige Systeme liefern zwar Analysen und Vorschläge, greifen in der Regel aber nicht autonom in ein Geschehen ein. Hier können wir aus früheren Erfahrungen lernen: Beispielsweise wurde das Thema Cybersecurity lange allgemein unterschätzt. Erst als Viren, Trojaner und Datendiebstahl weltweit Schäden in Milliardenhöhe anrichteten, wurde Internetsicherheit zum Business Case. Umso wichtiger, dass wir als Gesellschaft es in Sachen KI gar nicht erst so weit kommen lassen. Als führendes europäisches Softwareunternehmen übernimmt die SAP dabei eine große Verantwortung. Schließlich ebnen wir mit zahlreichen innovativen Produkten den Weg zum intelligenten Unternehmen. Wir sorgen deshalb aktiv dafür, dass die Mitarbeiter und die Geschäftsmodelle unserer Kunden geschützt bleiben, und werden dies auch in Zukunft tun.

Was bedeutet das konkret?

Einerseits spielt die Qualität der Eingangsdaten bei der Entscheidungsfindung eine wichtige Rolle. Es gilt, Verzerrungen auszuschließen und eine zuverlässige Entscheidungsbasis herzustellen. Auch deswegen entwickelt die SAP neue Lösungen gemeinsam mit Kunden und Co-Innovationspartnern. Projekte ohne ausreichende Datenbasis werden von uns nicht weiterverfolgt. Andererseits muss die Industrie weiter daran arbeiten, dass KI-Systeme Entscheidungen verlässlich, nachhaltig und eben auch verantwortlich und unter Berücksichtigung ethischer Aspekte treffen. Um dies zu gewährleisten, braucht es entsprechende Leitplanken für die Entwicklung und den Umgang mit KI-Systemen. Erst dann kann ein Unternehmen davon ausgehen, dass die vom System vorgelegte Entscheidungsgrundlage auch auf den aktuellen Unternehmenswerten fußt.

Wie trägt die SAP zur Entwicklung entsprechender Standards bei?

Aktuell arbeiten wir beispielsweise an Leitgedanken für das Design und die Entwicklung von KI-basierten Lösungen. Diese sollen zeigen, wie wir als SAP mit solchen Fragestellungen umgehen, und so das Vertrauen unserer Kunden in KI-Systeme stärken – zum Beispiel, indem wir uns gemeinsam mit akademischen Forschungspartnern mit Themen wie Datenschutz und Privatsphäre beschäftigen. In einer Arbeitsgruppe zum Thema Unternehmensverantwortung entwerfen Vertreter aller involvierten Geschäftsbereiche Vorschläge, die auch über die SAP hinaus Bestand haben. Das ist aus meiner Sicht enorm wichtig. Denn in Zeiten der Globalisierung müssen ethische Leitplanken für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf einem gemeinsamen, unternehmensübergreifenden Nenner basieren. Dieser kann durch die Gesetzgebung und durch industrielle Selbstorganisation erzeugt werden. Gelingt das, wird digitale Ethik langfristig vielleicht sogar dazu beitragen, kulturelle und gesellschaftliche Grenzen zu überwinden.

Technologie als Grundlage für Digitalstrategien und Industrie 4.0

Das Internet der Dinge hat sich vom Megatrend zum etablierten Konzept entwickelt, das bei der Umsetzung von Digitalstrategien und Industrie-4.0-Vorstellungen hilft. Inzwischen gibt es eine Vielzahl von IoT-Anwendungsfällen mit verschiedensten Technologien. Von Sensoren bis hin zum Executive Dashboard – um aus Bits und Bytes einen geschäftlichen Mehrwert zu generieren, ist ein Zusammenspiel aus vielen komplexen Technologien wie Protokollen, Gateways, Big Data, Datenbanken und intelligenten Anwendungen mit Prognosefunktionen erforderlich. Den Ausgangspunkt, oder vielmehr die Grundlage dafür bilden offene, flexible und skalierbare Plattformen, die neue Technologien wie maschinelles Lernen und Blockchain unterstützen. Deshalb gehören IoT-Funktionen inzwischen zum Standardangebot vieler Cloud-Plattformen.

Geschäftspotenzial von IoT identifizieren

Das Internet der Dinge ermöglicht es Unternehmen, intelligente Services und After-Sales-Produkte zu entwickeln, die ihr bestehendes Portfolio ergänzen. Ein Beispiel ist der Einsatz von vorausschauender Wartung für Maschinen im B2B-Bereich. Die innovativen Services schaffen mehr Flexibilität und eine schnellere Reaktionsgeschwindigkeit, von denen sowohl der Kunde selbst als auch die Kunden des Kunden profitieren.

Das Produkt wird heute in zunehmendem Maße zum Medium, das Informationen übermittelt und Maschinen beispielsweise das Signal gibt, einen Wartungsdienst in die Wege zu leiten oder eine Zahlung anzustoßen. Da solche Services nur bei Bedarf genutzt werden, zahlt der Kunde nur das, was er tatsächlich in Anspruch nimmt. IoT bietet also auch hinsichtlich der zugehörigen Vertrags- und Zahlungsmodelle maximale Flexibilität. Die Dienste generieren Daten, und durch die Verfügbarkeit von immer größeren Datenmengen entstehen neue Services wie beispielsweise Benchmarking für Kunden. Das Ergebnis ist ein intelligentes Netzwerk, von dem alle Beteiligten profitieren.

Hannover Messe: Gemeinsam mit Partnern und Kunden Innovationen schaffen

Der Schwerpunkt des SAP-Auftritts auf der Hannover Messe lag in diesem Jahr auf digitalen Zwillingen. Sie verbinden die physische mit der digitalen Welt und ermöglichen so eine Vernetzung von Maschinen innerhalb eines Netzwerks sowie über deren gesamten Lebenszyklus hinweg.

Mit SAP Digital Manufacturing Cloud sowie den zugehörigen Funktionspaketen für Analysen und den Produktionsbereich stellte SAP eine umfassende Cloud-Lösung für die Fertigungsbranche vor. Zudem haben wir ein Netzwerk von digitalen Zwillingen eingeführt, um den Lebenszyklus eines Produkts vom Design bis hin zur Außerbetriebnahme zu optimieren. Das Netzwerk synchronisiert die virtuelle, physische, betriebliche und kommerzielle Darstellung von Anlagen und Produkten in Echtzeit. So können Kunden Innovationen schneller umsetzen, die Betriebsleistung und -bedingungen optimieren, den Servicebedarf prognostizieren sowie die Fehlerdiagnostik und Entscheidungsfindung im gesamten Netzwerk verbessern.

Eine weitere, gemeinsam von der SAP und dem japanischen Unternehmen NTT entwickelte Lösung demonstriert eindrucksvoll, wie Daten dabei helfen können, die Arbeitssicherheit in potenziell gefährlichen Umgebungen zu gewährleisten. SAP Connected Worker Safety führt auf der Basis von Sensordaten, die durch Wearables und aus der Arbeitsumgebung gewonnen werden, vorausschauende Analysen durch, um die ersten Anzeichen für eine Gefahrensituation in Echtzeit zu identifizieren. Die Lösung kann einen wichtigen Beitrag zur Arbeitssicherheit leisten und sogar Leben retten, beispielsweise im Bergbau. Dort führen hohe Konzentrationen von schädlichen Gasgemischen, die den Sauerstoffgehalt der Luft reduzieren, schnell zu kritischen und lebensbedrohlichen Situationen. Arbeiter, die mit tragbaren Sensoren ausgestattet sind, können rechtzeitig gewarnt werden, bevor eine Problemsituation eskaliert.

Schweizer planen Transport der Zukunft

Die SAP hat sich außerdem mit der Schweizer Organisation Cargo Sous Terrain zusammengeschlossen, um zu demonstrieren, wie der Transport von Gütern in nicht allzu ferner Zukunft aussehen könnte – mit unterirdischen Tunneln, die für den Transport, die vorrübergehende Lagerung und den ressourcenschonenden Vertrieb von Waren verwendet und mit Strom aus erneuerbaren Energien betrieben werden. Die unterirdische Beförderung und hochautomatisierte Verwaltung von Gütern sind mit erheblichen Effizienzsteigerungen für Unternehmen und Bevölkerung verbunden und stellen einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu einer nachhaltigen Zukunft dar.

Ob Robotik, künstliche Intelligenz oder Big Data – intelligente Fertigungstechnologien führen zu einer Hyperautomatisierung unserer Wirtschaft und verändern etablierte Arbeitsstrukturen. Wie Unternehmen und insbesondere kleine und mittelständische Betriebe von solchen digitalen Geschäftsmodellen profitieren können, war eines der Themen des diesjährigen Leader’s Dialogue. Zudem stellte die Plattform Industrie 4.0 ihre wichtigsten Ziele und Ergebnisse sowie die Resultate der trilateralen Kooperation zwischen Deutschland, Frankreich und Italien vor.

IoT und Industrie 4.0 markieren einen aufregenden Wendepunkt. So beginnen Unternehmen auf der ganzen Welt, Fertigungsstätten und Produkte zu vernetzen, maschinell erhobene Daten für die vorausschauende Wartung zu verwenden und innovative Servicemodelle zu entwickeln. In der Fabrik von morgen werden Maschinen und Geräte nahezu autonom arbeiten. In Zukunft wird es deshalb vor allem um Zusammenarbeit und Vernetzung gehen – das hat die Hannover Messe deutlich unterstrichen.

Die Umfrage, die von SAP in Australien, Frankreich, Deutschland, Großbritannien und den USA durchgeführt wurde, zeigte, dass Führungskräfte bereit sind, entsprechend zu handeln, und dass eine wachsende Nachfrage nach Innovationen auf Basis künstlicher Intelligenz besteht.

• Sechs von zehn Führungskräften gaben an, dass sie künstliche Intelligenz eingeführt haben oder dies im nächsten Jahr planen.
• Ein Drittel der befragten Führungskräfte planen in den nächsten 12 Monaten erhebliche Investitionen (zwischen 500.000 und 5 Mio. US-Dollar) in künstliche Intelligenz.

„Wir möchten in den nächsten drei Jahren die Hälfte aller ERP-Geschäftsprozesse mit KI-gestützten Funktionen automatisieren“, sagte Bernd Leukert, der als Mitglied des Vorstands der SAP SE den Bereich Products & Innovation verantwortet. „SAP S/4HANA Cloud ist das einzige Produkt auf dem ERP-Markt, das Unternehmen die umfassende Intelligenz bietet, die sie benötigen, um ihre Wettbewerber zu überflügeln und weiterhin Spitzenleistungen zu erzielen.“

SAP S/4HANA Cloud: das intelligenteste ERP-Angebot auf dem Markt

SAP optimiert seine Produktangebote grundlegend mit künstlicher Intelligenz und nimmt damit eine Vorreiterrolle ein. Im Gegensatz zu anderen Anbietern, die ebenfalls intelligente Funktionen bereitstellen, ist SAP S/4HANA Cloud heute die einzige bewährte intelligente ERP-Lösung am Markt mit den folgenden Vorteilen:

• Sprachbasierte, dialogorientierte Oberfläche: SAP S/4HANA Cloud bietet durch die Integration des digitalen Assistenten SAP CoPilot die erste dialogorientierte Benutzerschnittstelle des digitalen Zeitalters für den ERP-Softwaremarkt. Mit dem intelligenten digitalen Assistenten für Unternehmen können Nutzer noch effizienter mit ihrer ERP-Software arbeiten. SAP S/4HANA Cloud ist daher die weltweit erste sprachgesteuerte ERP-Lösung, die es Kunden erlaubt, auf ganz neue Weise mit ihrer ERP-Software zu arbeiten und Nutzen daraus zu ziehen.
• KI-gestützte Automatisierung: SAP S/4HANA Cloud bietet Kunden die umfangreichsten KI-gestützten Funktionen, die es heute auf dem ERP-Markt gibt. Mit intelligenten selbstlernenden Mechanismen verändert SAP S/4HANA Cloud von Grund auf die Art und Weise, wie Aufgaben erledigt werden. Mit dem neuesten Release von SAP S/4HANA Cloud sind zum Beispiel Projektleiter nun in der Lage, KI-Funktionen zur Projektkostenprognose zu nutzen, um Budgetüberschreitungen zu vermeiden und präzisere Entscheidungen für die Investition von Ressourcen zu treffen.
• Zukunftsweisende Geschäftsprozesse: SAP S/4HANA Cloud hat Geschäftsprozesse grundlegend verändert, denn die Lösung vereint jahrelange Branchenerfahrung mit den Stärken der neuesten technischen Innovationen wie künstliche Intelligenz und In-Memory-Technologie. Heute kann ein Händler mit der dynamischen Preisfindung Preise intelligent an den Bedarf anpassen. Und der Leiter einer Fachabteilung hat die Möglichkeit, auf Vorhersagen für die Ressourcen- oder Stellenbesetzung zurückzugreifen, die auf den Anforderungen und dem Status eines bestimmten Projekts bzw. einer Stelle basieren. Das sind nur zwei Beispiele dafür, wie Kunden von innovativen Geschäftsprozessen profitieren können, die durch SAP S/4HANA Cloud ermöglicht werden.

SAP S/4HANA Cloud ermöglicht Kunden die Umsetzung eines intelligenten Unternehmens

Kunden wie La Liga, pladis global, Royal Dutch Shell plc und Beyond Technologies werden auf der Kundenkonferenz SAPPHIRE NOW vertreten sein, die vom 5. bis 7. Juni 2018 stattfindet. Sie werden darüber sprechen, wie SAP S/4HANA Cloud sie auf dem Weg zum „intelligenten Unternehmen“ unterstützt.

La Liga, die höchste spanische Fußballliga, setzt SAP S/4HANA Cloud ein, um sich zu einem intelligenten Unternehmen zu entwickeln. Um den weltweiten Unterhaltungssektor erschließen zu können, musste das Unternehmen seine veralteten, komplexen und manuellen Geschäftsprozesse erneuern.

„Wir sind in den letzten Jahren schnell gewachsen. Auf unserem Weg zu einer globalen Marke in der Unterhaltungsbranche sind wir auf die neuesten Technologien und eine Komplettlösung angewiesen, die uns helfen, alle unsere Ziele zu erreichen“, sagte José Guerra, leitender Geschäftsführer von La Liga. „Wir betrachten SAP als wichtigen Lösungsanbieter, der uns dabei unterstützt, diese Ziele zu verwirklichen. Wir sind sicher, dass diese Beziehung für unsere Geschäftstätigkeiten zwei wesentliche Vorteile bieten wird: optimierte Geschäftsprozesse und schnellere Innovationszyklen.“

Mit neuen Technologien wie Virtual Reality, IoT, Machine Learning, Blockchain und Artificial Intelligence sprießen eine Vielzahl von neuen Ideen und Lösungen zur Neugestaltung von Geschäftsprozessen aus dem Boden. Gleichzeitig ergeben sich Chancen für völlig neue Geschäftsmodelle, insbesondere für Hersteller von Produkten.

Die SAP betrachtet diese Entwicklung nicht vom Spielfeldrand aus, sondern erweitert sukzessive ihre Lösungen in den für die Industrie relevanten Bereichen der Produktion und der Logistik. Trotzdem, es bleiben viele Bereiche, in denen innovative Softwarelösungen außerhalb des SAP-Ökosystems entstehen und einen wichtigen Beitrag zur digitalen Transformation der Industrie leisten.  Diese werden nicht selten von Startups mit Fokus auf B2B-Software vorangetrieben.

Startups – ein wesentlicher Bestandteil von Open Innovation

Die Antwort von SAP auf die Frage wie man mit den Innovationen von Startups außerhalb des eigenen Partnernetzwerkes umgeht, lautet Open Innovation. Mit SAP.iO Fund & Foundry wurde vor über einem Jahr ein neuer Bereich bei SAP geschaffen, der an allen wichtigen globalen Hotspots für Gründer von Softwareunternehmen vertreten ist. Ziel von SAP.iO ist es, Innovationen von jungen Startups zu identifizieren, die einen klaren Nutzen für SAP-Kunden bringen. Wenn diese Innovation dann auch noch Daten aus SAP-Systemen verwendet, um den Nutzen für den Kunden erst zu ermöglichen oder zu maximieren, spricht alles für eine Zusammenarbeit von Startup, Unternehmenskunden und SAP.

Vorteile einer Zusammenarbeit durch Mentoren

Die Vorteile für die Beteiligten an diesem Open Innovation Ansatz der SAP sind beträchtlich. In Form von strukturierten Mentoren-Programmen werden beteiligte Startups, Unternehmenskunden der SAP und interne Entscheidungsträger der SAP physisch über einen definierten Zeitraum an einem der Standorte von SAP.iO zusammengebracht. „Egal ob dieser Zeitraum nun drei Wochen oder drei Monate ist, er ist auf jeden Fall ein intensives Erlebnis, in dem es darum geht Innovationen möglichst schnell aber gleichzeitig auch praktikabel und nachhaltig für Unternehmenskunden verfügbar zu machen“, stellt Klaus Drews, SAP.iO Director für Portfolio Development heraus.

So profitieren teilnehmende Startups von einer Vielzahl von SAP-Mentoren, die sich aus Bereichen wie Entwicklung, Solution Management, Business Development, Vertrieb und Unternehmensentwicklung rekrutieren und die einzig das Ziel verfolgen, den Startups bei der Weiterentwicklung ihrer Lösung sowie der Skalierung ihres Vertriebes zu helfen. In diesem kompakten Format ist dieses Angebot von SAP an Startups sicherlich einmalig und eröffnet ihnen erstmalig die Möglichkeit sich sehr zeitnah mit den richtigen Ansprechpartnern von SAP auszutauschen. Den richtigen Ansprechpartner aus den mehr als 90.000 Beschäftigten bei SAP finden – eine Herausforderung an der bereits die meisten der jungen Startups aufgrund fehlender Erfahrungen und Netzwerke scheitern würden. Die Unterstützung der Startups bei der Weiterentwicklung ihres Produktes umfasst dabei je nach individuellen Erfordernissen die gemeinsame Entwicklung von Integrationsszenarien für die Verwendung von SAP-Daten mit den Entwicklungs- und Produktexperten, die kostenlose Bereitstellung von Test- und Entwicklungssystemen und die gemeinsame Erstellung von Proof-of-Concepts.

Sind Startups häufig im Bereich der Entwicklung noch recht stark aufgestellt, so finden sich meist gravierende Defizite beim vertrieblichen Knowhow.  Hier unterstützen spezielle Coachings zum Vertrieb von B2B-Software, aber auch erfahrene SAP-Vertriebsmitarbeiter greifen mit Tipps und ihren Kundenkontakten den Startups unter die Arme.

Mentoren kommen aber nicht nur aus dem Kreis der SAP, sondern auch SAP-Kunden und Venture-Capital-Firmen beteiligen sich und stellen häufig bis zu 50 Prozent der Mentoren. Für SAP-Kunden sind die Startup-Programme der SAP eine Möglichkeit ihre eigenen Anforderungen einzubringen oder einfach auch nur, um Innovationen für ihre digitale Transformation aus erster Hand zu identifizieren und für sich nutzbar zu machen.

Neues Startup-Programm: SAP Industrie 4.0

Das nächste Startup-Programm von SAP.iO richtet sich an Gründer, die B2B-Lösungen für Industriekunden entwickelt haben. Es startet am 28. Mai und läuft über einen Zeitraum von 6 Wochen. Es wird von der SAP.iO Foundry in Berlin in Zusammenarbeit mit dem SAP IoT Accelerator organisiert. Durch die Kooperation mit dem SAP IoT Accelerator ergibt sich für die teilnehmenden Startups die Option einer möglichen Integration in das SAP-Portfolio im Rahmen einer längerfristigen Zusammenarbeit. Von besonderem Mehrwert sind dabei die langjährigen Kompetenzen in der Zusammenarbeit mit Startups und die Nähe zu den unterschiedlichen Entwicklungsbereichen der SAP.

Für das Programm werden die besten Gründer im Bereich Industrie 4.0 gesucht. Die Bewerbungsfrist läuft noch bis zum 07. Mai. Startups sollten sich bewerben, die eine innovative Softwarelösung für Industriekunden entwickelt haben, die das SAP-Ökosystem erweitern können.

SAP-Kunden, die Interesse haben als Mentor an dem Programm teilzunehmen, sind willkommen und können sich hier melden.

„Eine spannende Zeit für Versorgungsbetriebe“, meint Tom Pollock, Leiter für Informationsmanagement beim britischen Unternehmen Northern Gas Networks(NGN). Moment, wie bitte? Wenn Sie mit Tom Pollock und anderen führenden Versorgungsbetrieben über ihre Strategie für die digitale Transformation sprechen oder darüber, wie ihre Branche mit der neuesten Technologie Innovationen vorantreibt, werden Sie ihre Begeisterung verstehen.

Erster Schritt: Daten bändigen

Pollock beschreibt die geschäftliche Entwicklung von NGN: „Vor etwa zwei Jahren überlegten wir, wie würden wir vorgehen, wenn wir ein Start-up-Unternehmen wären. Und dann fragten wir uns, was uns im Weg steht.” Die Hürde war ein Übermaß an Daten und Technologien. “Wir hatten Datenschulden und brauchten Zeit, bis wir das Ausmaß des Problems beziffern konnten. Dabei stellten wir fest, dass wir 155 Aufzeichnungssysteme und sieben Millionen Tabellen hatten. Unsere Daten waren also weit verstreut in verschiedenen Systemen, Tabellen und Prozessen, dadurch konnten wir unsere Daten nicht optimal nutzen.” Mit tatkräftiger Unterstützung der Geschäftsführung bestand der erste Schritt der digitalen Transformation darin, alle Daten zusammenzuführen. Eine gute Ausgangsbasis, um neue Wege für einen Neuanfang zu beschreiten.

NGN ist seit 2006 SAP-ERP-Kunde. Zunächst nutzte NGN die Analysefunktionen von SAP und später SAP HANA, die In-Memory-Datenbank des Unternehmens, um einen einheitlichen Echtzeitüberblick über das Unternehmen zu erhalten. In Zusammenarbeit mit SAP konnte NGN diese Daten im Dashboard SAP Digital Boardroom einspeisen und bekommt so einen Echtzeitüberblick über die Abläufe bereitsgestellt. Auch technisch weniger versierte Benutzer können mit diesem Tool, das NGN als „Digital Operations Room“ bezeichnet, Daten analysieren und die Auswirkung neuer Geschäftsmodelle vorhersehen.

Pollock erklärt: „Der Digital Operations Room ist das Zentrum unseres Unternehmens und steht allen Kollegen zur Verfügung. Wir müssen uns nicht mehr auf unser Bauchgefühl verlassen, sondern können auf der Grundlage von Daten fundierte Entscheidungen treffen.“ Nun implementiert das Unternehmen SAP S/4HANA und SAP-Cloud-Technologien als digitale Basis von NGN. Pollock stellt fest: „SAP S/4HANA bildet das Fundament für Sensoren, das Internet der Dinge und maschinelles Lernen. Zu diesem Fundament werden wir weitere Cloud-Lösungen für Beschaffung, Verträge und Geschäftsreisen hinzufügen. In ein paar Jahren werden wir strategisch so positioniert sein, dass wir mit den neuen Entwicklungen, die heute in aller Munde sind, mühelos Schritt halten können.“

Der rote Faden für die Versorgungswirtschaft

Wie viele Versorgungsbetriebe ist NGN hochgradig reguliert und unterliegt strengen Berichtslegungspflichten. Durch die Digitalisierung und besonders durch die schwerpunktmäßige Konzentration auf Analyselösungen und Big Data ist NGN auf dem besten Weg, gesetzliche Vorschriften schneller und einfacher einzuhalten. Hinzu kommt: NGN ist mit einer weiteren branchentypischen Herausforderung konfrontiert – ein zunehmend vernetzter, anspruchsvoller Kundenstamm auf einem geografisch klar abgesteckten Markt. NGN möchte sich zum beliebtesten Unternehmen Großbritanniens entwickeln. Daher liegt der Schwerpunkt der digitalen Transformation darauf, allen Kunden und Beteiligten einen ausgezeichneten Service anzubieten sowie den Mitarbeitern eine angenehme, produktive Zusammenarbeit zu ermöglichen. Dies soll mit einer höheren Effizienz und Kosteneinsparungen einhergehen.

Diese Innovation wird das Wachstum fördern. Pollock dazu: „Wir müssen neue Geschäftsmodelle schaffen, um die Herausforderungen des Klimawandels und der Energiesicherheit zu bewältigen. Daher suchen wir nach neuen Formen der Energie, wofür wir ein reaktionsstarkes und flexibles Innovations- und Aufzeichnungssystem benötigen. Genau das möchten wir mit SAP S/4HANA implementieren.“

Zukunftsplanung für Innovation bei NGN

NGN ist begeistert von SAP Leonardo, dem digitalen Innnovationssystem, das maschinelles Lernen, das Internet der Dinge (IoT), Blockchain und andere Technologien umfasst. Pollock sieht Anwendungsfälle für maschinelles Lernen, um die Mitarbeiterzahl von NGN zu optimieren. Mithilfe von IoT kann das Unternehmen durch eine Druckverwaltung in Echtzeit proaktiv Gaslecks verhindern und somit Kostensenkungen erzielen.

Brasilianisches Start-up-Unternehmen nutzt IoT für das Digital Asset Management

Während NGN mit Technologie neue Geschäftschancen erschließen möchte, verlassen sich andere Versorgungsbetriebe auf die neueste Innovation, um Anlagen zu verwalten, wie zum Beispiel Energiequellen, aber auch die dafür benötigten Rohre und Leitungen. Weltweit sind in 8,4 Milliarden „Dingen“ Sensoren integriert. Mit IoT-Technologie lassen sich Daten über Energieleitungen verfolgen und analysieren, die von physischen Komponenten und Zählern ausgegeben werden. Genau das macht Huru Systems, ein brasilianisches Asset-Management-Start-up-Unternehmen. Mit SAP HANA kann Huru Systems IoT-Daten analysieren und dadurch Erkenntnisse über die Leistung der Teile gewinnen, damit die Energie schnell und effizient zu den zahlenden Kunden gelangt.

Dieser Service ist für Versorgungsbetriebe äußerst wichtig. CEO Ian Nazzari erklärt: „In der Versorgungswirtschaft gibt es zwei große Herausforderungen. Erstens entstehen jedes Jahr weltweit Verluste in Höhe von nahezu 100 Milliarden US-Dollar, die zum Teil auf Energiediebstahl zurückzuführen sind. Zweitens werden physische Anlagen im Wert von mehreren Millionen US-Dollar gestohlen oder sie gehen anderweitig verloren.“

Nazzari erklärt: „Mit IoT, Cloud und Big-Data-Analysen können wir diese Anlagen an ihrem Standort überwachen. Wenn sie abhanden kommen, wissen wir, wo dies geschehen ist und wer sie installiert hat. Außerdem erfahren wir, wenn eine Anlage nicht richtig installiert wurde. Wir haben einen Überblick über den Verbrauch und können Anlagen umdisponieren, wenn sie nicht ausgelastet sind.“ Darüber hinaus schweben Nazzari noch größere Pläne für die digitale Versorgungswirtschaft vor. „In der digitalen Wirtschaft wird es künftig auf eine allgemeine und freie Strom- und Gasversorgung hinauslaufen. Kunden koppeln sich immer mehr von Marken ab. Dieses Phänomen bewirkt einen großen Wandel. Ähnlich wie bei Fahrradmietstationen ist es vorstellbar, dass auch Strom frei austauschbar zur Verfügung steht.“

Der neue SAP Predictive Analytics Integrator ermöglicht es nun, eigene Datenmodelle noch einfacher in Lösungen der SAP zu integrieren und zu nutzen.

Die Capgemini-Studie IT-Trends 2018 zeigt, dass die Bedeutung vorausschauender Analysen kontinuierlich steigt und mittlerweile auf Platz 3 der IT-Trends liegt, so dass das Thema bei mehr als der Hälfte der Befragten auf der ToDo-Liste ganz oben steht. Davor liegen lediglich die Themen Datenschutz und Automatisierung der Sicherheit.

Das große Interesse verwundert nicht, denn mit vorausschauenden Analysen können Unternehmen beispielsweise auf Basis von historischen Kündigungsdaten ein Modell entwickeln, das kündigungswillige Kunden oder auch abwanderungsgefährdete Mitarbeiter identifiziert, bevor sie kündigen. So können Unternehmen ihre Kunden und Mitarbeiter gezielt ansprechen und mit passenden Maßnahmen binden. Weitere Einsatzbereiche sind Absatzprognosen von Produkten in bestimmten Ländern, Risikobewertungen bei der Kreditvergabe oder die vorausschauende Maschinenwartung.

Die IT-Struktur eines intelligenten Unternehmens. Vorausschauende Analysen sind im Bereich „Intelligence“ angesiedelt. Sie nutzen unter anderem SAP Machine Learning als Basistechnologie.

Wie vorausschauende Analysen funktionieren

Im ersten Schritt hilft der Data Manager dabei, große Datenmengen aufzubereiten. Mit den aufbereiteten Daten und SAP Predictive Analytics konfigurieren Anwender einfache Modelle selbst, wählen den Trainingsdatensatz und -filter aus und trainieren den Algorithmus innerhalb der Anwendung. Da die Modellerstellung automatisiert ablaufen kann, ist es nicht mehr nötig, eigene Algorithmen zu schreiben, was den Einsatz in Fachbereichen wesentlich erleichtert. Dazu lassen sich sehr viele verschiedene Modelle mit höchster Performance ausführen.

Die Modelle passen sich bei entsprechender Einstellung durch maschinelles Lernenkontinuierlich und automatisch an neue Daten an und stellen damit sicher, dass die Ergebnisse zuverlässig bleiben. Die Resultate lassen sich direkt in gewohnte Anwendungen einbetten, so dass vom Vorstand bis zum Werksleiter jeder Zugang zu den Analysen hat und Handlungen anstoßen kann. Die Software visualisiert dabei die Analyseergebnisse in einer Art und Wiese, die intuitiv zu verstehen ist.

Dieser clevere Ansatz macht vorausschauende Analysen für Fachbereiche viel einfacher umsetzbar, womit dem Einsatz eigentlich nichts mehr entgegensteht – in praktisch allen Anwendungen der SAP. „Mit unseren automatisierten Prognosefunktionen können Unternehmen sehr schnell Prognosemodelle erstellen und in Geschäftsprozesse einbetten. Die Kunden finden Muster und komplexe Zusammenhänge in den Daten. Sie verbessern mit dem neuen Wissen und Vorhersagen ihre Business-Prozesse“, sagt Dr. Sarah Detzler, Data Scientist bei der SAP.

Predictive Analytics im Einsatz

Klar ist, dass vorausschauende Analysen längst keine Zukunftsmusik mehr sind. Weitere Beispiele verdeutlichen das Potenzial: Die Buchhandelskette Thalia nutzt eine Plattform-Lösung mit SAP HANA und SAP Predictive Analytics, um Kunden mit Hilfe von Analysen und Vorhersagen ein möglichst angenehmes Einkaufserlebnis zu bieten. In den Prozess eingebunden sind über 250 Filialen mit unterschiedlichen Anforderungen, eBook-Reader, Tausende Bestandsartikel und mehr als 18 Millionen Artikel in den Stammdaten. Die Kunden erhalten persönliche Produkt-Empfehlungen und auch besondere Angebote, wenn sie als abwanderungswillig erkannt werden. Thalia bindet mit diesen und weiteren Funktionen profitable Kunden und steigert den Kundenwert. Auch Cisco Systems und die mBank setzen vorausschauende Analysen ein, um das Verhalten der Kunden zu antizipieren und dadurch den Kaufprozess positiv zu beeinflussen. „Heute zweifelt niemand mehr an, dass vorausschauende Analysen einen Mehrwert bringen. Die Nachfrage steigt stark und auch die Fachbereiche möchten die vorausschauenden Methoden nutzen“, sagt Sarah Detzler.

Zu den heute einfach zu integrierenden Szenarien gehören das vorausschauende Waren- und das Vertragsmanagement. Das Warenmanagement unterstützt Unternehmen, die Waren von ihren Werken oder Lieferanten bekommen oder sie ausliefern. Um die Just-In-Time-Produktion am Laufen zu halten, muss der Status der Waren stets im Blick bleiben, um reagieren zu können, bevor es zu Stillstandzeiten kommt. Das gelingt mit der Anwendung „Materials Overdue – Stock in Transit”, die für jede Warenbewegung Vorhersagen zur Lieferzeit etc. treffen kann. Das erleichtert die Bedarfsplanung enorm.

Mit dem Vertragsmanagement, der Erstellung, Ausführung und Überwachung von Verträgen, maximieren Unternehmen ihre betriebliche und finanzielle Leistung und wünschen sich hier oft brauchbare Unterstützung durch die Digitalisierung. Die Technologie kann jedes Event in Zusammenhang mit einem Vertrag vorhersagen und damit adäquate Maßnahmen ermöglichen: Kündigungen, Verlängerungen, Bestellungen oder Änderungen bei Rahmenverträgen mit Lieferanten. Dafür stellt SAP Predictive Analytics den kompletten Workflow bereit.

In Planung ist bereits, weitere Szenarien in den Standard der SAP-Anwendungen einzuflechten, beispielsweise die Vorhersage von Betrugsfällen: Auf Basis historischer Daten identifiziert SAP Fraud Management potenziell betrügerische Absichten.

Ein weiterer Anwendungsfall für die vorausschauende Analyse ist die Vorhersage der Abschlusswahrscheinlichkeit bei Geschäften. Indem der Vertrieb den Fokus auf die Geschäfte mit hohem Potenzial legt, erreicht er die Quotenziele besser und spart Zeit. Dazu kann die Geschäftsführung den Umsatz genauer vorhersagen und damit zielgenauer planen.

Bereit für große Taten

Durch den SAP Predictive Analytics Integrator sind fertig konfigurierte vorausschauende Analysen wie oben beschrieben bereits heute im Standard diverser Anwendungen der SAP enthalten, darunter die ERP-Software SAP S/4HANA, SAP Business Integrity Screening oder SAP Hybris Cloud. „Die Fachbereiche können jetzt mit den Daten, die in SAP-Lösungen wie SAP S/4HANA liegen, eigenständige Modelle trainieren und die erzeugten Voraussagen direkt in ihre Geschäftsprozesse einbinden“, sagt Sarah Detzler.

Mit dem Einsatz vorausschauender Analysen für spezifische Geschäftsprozesse steigern Unternehmen den Wert des digitalen Kerns. Denn wer schnell spezifische Modelle für vorausschauende Analysen entwickeln und einsetzen kann, schöpft den vollen Wert seiner Daten aus. Dabei bleiben die Kunden der SAP aber flexibel und setzen entweder den Standard ein oder erstellen mit SAP Predictive Analytics eigene Szenarien, die dann spezifischer auf individuelle Geschäftsanforderungen eingehen.

Mit dem SAP Predictive Analytics Integrator hat die SAP einen wesentlichen Schritt gemacht: Fachabteilungen können ohne großen Aufwand und mit vorbereiteten Algorithmen vorausschauende Analysen einsetzen. Einige wissen es schon zu schätzen, wenn sie Betrugsversuche oder Lieferverspätungen rechtzeitig erkennen und gegensteuern können.

Laut einer aktuellen Umfrage von MIT Sloan and Deloitte rechnen etwa 90 Prozent der Befragten mit einem digitalen Wandel in ihrer Branche. Doch nur 44 Prozent glauben, dass ihr Unternehmen gut darauf vorbereitet ist. Fünf Tipps, wie Sie sich vorbereiten können.

Ich sprach mit zwei Größen der Branche, Eric Kavanagh, CEO von The Bloor Group, und Mala Anand, Executive Vice President von SAP Data and Insights, über Aspekte, die Unternehmen auf dem Weg zur digitalen Transformation beachten sollten.

Beide haben jahrzehntelange Erfahrung in der Entwicklung und Analyse von Unternehmenssoftware sowie im Reporting. Mit ihrem Know-how beraten sie Unternehmen bei der Wahl der richtigen Technologien, die für den geschäftlichen Erfolg heute nötig sind. Zusammengefasst lauten ihre Tipps und Anregungen wie folgt:

Geschäftsergebnisse visualisieren

Anand und Kavanagh sind überzeugt, dass es für Unternehmen wichtig ist zu verstehen, was sie verändern möchten.

„Dazu benötigen Unternehmen einen Überblick über ihre Geschäftsprozesse und -modelle. Und sie sollten in der Lage sein, die größten Spannungsfelder im Unternehmen zu identifizieren. Dies ist ein zentraler Ausgangspunkt für den digitalen Wandel“, erklärt Kavanagh.

Anand ergänzt: „Wir raten unseren Kunden dazu, die gewünschten Geschäftsergebnisse zunächst zu visualisieren. Dabei kann es sich um beliebig viele Ziele handeln. Wichtig ist, dass sie auf das Geschäft abgestimmt sind.

Nachdem die Geschäftsziele abgesteckt sind, geht es im nächsten Schritt darum, die wichtigsten Abhängigkeiten zu ermitteln  – inklusive der dafür erforderlichen Daten und Prozesse. Dann folgen die Überlegungen, mit welchen Technologien sich diese Ziele erreichen lassen.“

Digitalisierung nicht auf die lange Bank schieben

Eric Kavanagh betont: „Veränderungen sind immer schwierig, doch die Alternative ist noch schlechter. Denn Unternehmen, die sich dem digitalen Wandel verschließen, werden verlieren.

Die Digitalisierung findet überall statt. Sie gleicht einem Tsunami. Anfangs ist sie wie ein unscheinbarer Wind, der allerdings jederzeit zu einem Orkan werden und alles andere in kürzester Zeit beiseite fegen kann. Nehmen wir Uber und Airbnb, die zu Branchen gehören, in denen lange keine Innovation mehr stattfand.

Seit der Einführung von Taxilizenzen und -schildern hatte sich in der Taxibranche nichts mehr verändert. Heute kann so gut wie jeder Taxifahrer sein. Uber hat jedoch bewirkt, dass Fahrgäste keine Wartezeiten mehr akzeptieren. Wer ein traditionelles Taxiunternehmen anruft und warten muss oder eine weitere Firma anrufen muss, entscheidet sich für die Uber-App, über die Taxis sofort bereitstehen.”

„Menschen lehnen Veränderungen häufig ab. Sie sind einfach zu sehr mit ihren alltäglichen Aufgaben beschäftigt. Daher müssen wir die Vorteile noch deutlicher machen, um ihre Bereitschaft zu schnellen Veränderungen zu erhöhen.”

Den richtigen Partner wählen

Mala Anand hat bei vielen großen Technologieunternehmen gearbeitet: Cisco, Oracle und nun SAP. Sie glaubt: „Letztendlich kommt es darauf an, mit einem Anbieter zusammenzuarbeiten, der die Digitalisierung versteht und ermöglichen kann, Daten und Systeme unternehmensweit zusammenzuführen.

Viele Unternehmen haben bereits umfangreich in ihre vorhandenen IT-Systeme investiert. Sie brauchen nun einen Partner, der diese Systeme schützt und die darin angesammelten Daten, Best Practices und das Unternehmenswissen zu ihrem Vorteil nutzt. Gleichzeitig benötigen Unternehmen jemanden, der digitale Anwendungsfälle entwickeln kann, die sich in diese Infrastruktur integrieren und unternehmensweit skalieren lassen, wenn die Investitionen beginnen, sich bezahlt zu machen.

Und schließlich brauchen Unternehmen einen Partner, dem sie vertrauen können. Es gibt vielfältige neue Technologien, wie zum Beispiel das Internet der Dinge,maschinelles Lernen und Blockchain. Der Partner muss diese Technologien bereitstellen, damit das Unternehmen davon profitiert. Darüber hinaus sollte der Partner über umfangreiche innovative digitale Technologien verfügen, die im Laufe der digitalen Transformation des Unternehmens mitwachsen und sich weiterentwickeln.”

Der Faktor Mensch

Eric Kavanagh betont: „Wir brauchen beim digitalen Wandel auch die menschliche Komponente. Denn unabhängig vom Grad der Automatisierung sind bei kritischen Prozessen nach wie vor Menschen involviert. So gibt es ‚Kontrollpunkte‘, an denen Anwender aktiv eingreifen und Veränderungen vornehmen können. Dadurch ist es möglich, ein bestimmtes Szenario zu beeinflussen und sicherzustellen, dass die Kunden zufrieden sind. Es treten immer Situationen auf, die von der Norm abweichen. Besteht dann die Möglichkeit für manuelle Änderungen, kann ein Mitarbeiter bei Bedarf sofort eingreifen.“

Für Mala Anand ist die menschliche Komponente im Design Thinking verankert. Mithilfe dieser Methodik können Unternehmen schwierigste Herausforderungen meistern, ohne dabei den Anwender aus dem Blick zu verlieren.

„Bei Design Thinking spielt der Anwender eine zentrale Rolle. Wenn wir uns also mit der Digitalisierung und der Anwendung von Innovation zur Lösung kritischer Probleme beschäftigen, beginnen unsere Fragen immer beim Endanwender: Wie sieht sein Tag aus, wie arbeitet er und mit welchen Mitteln kann er seine Aufgaben erfolgreich erledigen? Auf dieser Grundlage ermitteln wir anschließend, wie Technologie zur Problemlösung eingesetzt werden kann.“

Klein anfangen, groß träumen

Mala Anand und Eric Kavanagh sind sich einig, dass Unternehmen einen Anwendungsfall zunächst eindeutig identifizieren müssen. Die Skalierung erfolgt später. Ganz wichtig ist dabei, besonders die Anwendungsfälle im Auge zu behalten, die sich stark auf den Gewinn und die Verbraucher auswirken können.

Mala Anand rät dazu, „sich nicht vom Umfang der digitalen Transformation abschrecken zu lassen.  Innovation lässt sich einfacher denn je in vorhandene Geschäftsprozesse integrieren. Dazu stehen modulare, offene Möglichkeiten zur Verfügung, die plattformübergreifend und mit bestehenden Partnern und Systemen skalierbar sind.  Wir wissen natürlich, dass die digitale Transformation keine Einheitslösung ist. Doch wir haben gelernt, wie man Innovationen bündeln kann, damit diese Transformationen zugänglich, gut unterstützt und leicht skalierbar sind.“

Eric Kavanagh gibt ein Beispiel aus den Anfängen der Digitalisierung, als bescheidene Anfänge zu großen Erfolgen führen konnten. „Anfang der 1980er Jahre sprach ich mit einem Russen. Er war Student und Besitzer einer kleinen Baufirma, als das Internet gerade Laufen lernte. Er nutzte das Internet, um sich landesweit über aktuelle Preise von Baumaterial zu informieren, und begann, mit Rohstoffen zu handeln. Mit 25 Jahren hatte er bereits ein Eigenkapital von 25 Millionen US-Dollar. Seine frühzeitige Nutzung digitaler Innovation veränderte sein Leben.“

Unter den Technologien und Prozessen, die am engsten mit digitalem Wandel und digitaler Transformation verbunden sind, gilt Blockchain als die am wenigsten verstandene Technologie und gleichzeitig als die mit dem größten Potenzial für die zuverlässige Absicherung von Daten und Transaktionen.

Blockchain verbindet die Offenheit des Internet mit der Sicherheit der Kryptografie. So ermöglicht die Technologie Benutzern und Unternehmen, Schlüsselinformationen schneller zu verifizieren und Vertrauen schneller herzustellen – ohne die Einbeziehung dritter Parteien und anderer Vermittler.

Blockchain wurde vor über zehn Jahren als technische Grundlage für die Kryptowährung Bitcoin entwickelt, mit der die Blockchain-Technologie gelegentlich verwechselt wird. Wie Pat Bakey, President SAP Industries, vor einem Jahr in einem Blogeintrag bemerkte: „Frühe Horrorgeschichten über Bitcoin, die berühmteste digitale Währung, die Blockchain verwendet, haben dazu geführt, dass Blockchain als zweifelhaftes Tool des Dark Web wahrgenommen wurde.‟

Definition von Blockchain

Im Grunde ist Blockchain jedoch einfach eine offene und sichere Methode zum Aufzeichnen von Transaktionen, wie ein traditionelles Hauptbuch. Da Blockchains Vertrauen herstellen, bieten sie Einzelpersonen, Unternehmen und Organisationen eine einfache, papierlose Möglichkeit, die Eigentümerschaft von Geld, Informationen und Objekten festzustellen und zu überwachen.

„Die Blockchain ist ein unbestechliches digitales Hauptbuch mit ökonomischen Transaktionen, das so programmiert werden kann, dass es nicht nur finanzielle Transaktionen, sondern auch fast alles enthält, was irgendeinen Wert darstellt‟, so Don & Alex Tapscott in ihrem Buch Blockchain Revolution.

Blockchains sind so entwickelt, dass sie grundsätzlich resistent gegen Änderungen sind. Die in einer Blockchain gespeicherten Daten befinden sich in einer verteilten und laufend aktualisierten Datenbank, die auf Millionen von Computern auf der ganzen Welt gehostet wird. So gibt es nicht nur eine einzige Version an einem einzigen Standort.

Außerdem wird jeder Datenblock in einer Blockchain mithilfe von Kryptografie mit dem nächsten in der Reihe verlinkt und gesichert. Dies macht es fast unmöglich, Daten hinzuzufügen, zu entfernen oder zu ändern, ohne dass andere in der Kette dies bemerken.

Heutzutage werden die meisten normalen Transaktionen durch eine zentrale Instanz verifiziert, z. B. durch eine Regierung oder ein Kreditkarten-Clearinghaus. Blockchain-Anwendungen ersetzen diese zentralisierten Systeme durch dezentralisierte Systeme, bei denen die Verifizierung durch den Konsens mehrerer Benutzer entsteht.

Hauptvorteile von Blockchain

Diese Funktionen bedeuten, dass Blockchains eine Reihe von entscheidenden Vorteilen für Benutzer bieten.

Zunächst könnten sie eine große Anzahl an Transaktionen für Einzelpersonen und Unternehmen beschleunigen und vereinfachen. Blockchains machen es vor allem viel einfacher, den Eigentümer festzustellen, die Authentizität zu überprüfen und die Prozesse abzustimmen. Durch Blockchains aktivierte „Smart Contracts‟ (modulare, wiederholbare Scripts, die die Fähigkeit der Blockchains über die einfache Buchführung für Einträge zu finanziellen Transaktionen hinaus zur automatischen Implementierung der Bedingungen multilateraler Vereinbarungen erweitern) könnten dabei helfen, die Beschaffungs- und Lieferketten zu optimieren.

Außerdem könnten Blockchain-Implementierungen dazu führen, dass Entitäten wie Banken, Clearinghäuser und Treuhänder, die zurzeit Vertrauens- und Verifizierungsservices bereitstellen, in ihrer Rolle als Zwischenhändler ersetzt werden  (Disintermediation). In einem aktuellen Artikel bemerkte Deloitte Consulting: „Die Fähigkeit von Blockchain, Zwischenhändler zu ersetzen, macht diese Technologie relevant. Sie kann Gemeinkosten senken, wenn Geschäftspartner direkt miteinander verhandeln. Ihre Fähigkeit, Authentizität über institutionelle Grenzen hinweg zu garantieren, hilft den einzelnen Parteien dabei, die Authentizität von Datensätzen, Inhalten und Transaktionen in einem neuen Licht zu sehen.‟

Drittens könnte diese Technologie den Digitalisierungsprozess durch die Vereinfachung des Markierens und Überwachens physischer Güter beschleunigen, indem diese mit hochgradig sicheren digitalen Identitäten versehen werden. Das Londoner Unternehmen Everledger hat beispielsweise mehr als 1,6 Millionen Diamanten in eine Blockchain gestellt, worin Attribute für jeden Diamanten aufgezeichnet sind, einschließlich Farbe, Karat und Zertifikatsnummer, um die Anzahl an Betrugsfällen zu verringern und den Verkauf von „Blutdiamanten‟ zu bekämpfen.

Das digitale Aschenputtel wird erwachsen

Wenn man die Herausforderungen sowie die Chancen für Innovation verstehen will, die mit der digitalen Transformation einhergehen, darf man das Potenzial von Blockchain nicht außer Acht lassen. Daten sind der Kern dieser Transformation – sie stellen heute die wichtigste Ressource in der Geschäftswelt dar. Die Unternehmen, die in dieser neuen, sehr wettbewerbsorientierten Umgebung überleben und gedeihen, sammeln und pflegen mithilfe von IoT-Sensoren und anderen Tools Big Data, verarbeiten diese Daten, um mithilfe von maschinellem Lernen und Analysen Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, und sichern und optimieren ihre Operationen mithilfe von Blockchains.

Bisher war Blockchain das „Aschenputtel‟ der digitalen Transformation, doch jetzt bricht ihre Stunde an.  Immer mehr Marktteilnehmer erkennen die Möglichkeiten von Blockchain und investieren in Blockchain-Start-ups. Die Blockchain-Technologie erhält zwar nach wie vor nicht die gebührende Anerkennung unter Führungskräften und Nutzern von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder Big Data, sie ist jedoch ein wesentlicher Bestandteil wichtiger Innovationssysteme – und Blockchain wird schnell erwachsen.

Wie die übrigen Technologien, die die digitale Transformation ermöglichen, steht Blockchain immer noch vor einigen Hindernissen. Dazu zählen die relativ geringe Geschwindigkeit, mit denen auf Blockchain basierende Transaktionen derzeit verarbeitet werden können (z. B. verglichen mit ATM-Transaktionen) und Fragen zur ultimativen Sicherheit der zugrunde liegenden Kryptologie. Wie Goldman Sachs in einer animierten Infografik bemerkte, „wird Blockchain von professioneller Kryptografie geschützt, aber keine Technologie bietet 100-prozentige Sicherheit. Und wenn es um große Geldsummen geht, werden Hacker versuchen, Schwachstellen zu finden. Daher könnten auch Sicherheitsbedenken die Akzeptanz von Blockchain verlangsamen.‟

Dennoch glauben die meisten Analysten und Technologen, dass diese Bedenken zerstreut werden und dass Blockchain oder Blockchain-artige Technologien letztendlich vom Mainstream angenommen werden und dabei helfen, geschäftliche und andere Aktivitäten zu transformieren, bei denen Vertrauen sehr wichtig ist.

Künstliche Intelligenz (KI), auch Artificial Intelligence (AI) genannt. Zur KI gehört das Machine Learning (ML), das bereits von vielen Unternehmen genutzt wird. Wir geben Antworten auf die wichtigsten Fragen.

Künstliche Intelligenz ist der Überbegriff für Anwendungen, bei denen Maschinen menschenähnliche Intelligenzleistungen wie Lernen, Urteilen und Problemlösen erbringen. Die Technologie des maschinellen Lernens (ML) – ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz –  lehrt Computer aus Daten und Erfahrung zu lernen und Aufgaben immer besser auszuführen. Ausgefeilte Algorithmen können in unstrukturierten Datensätzen wie Bildern, Texten oder gesprochener Sprache Muster erkennen und anhand dieser Entscheidungen selbstständig treffen.

Diese Art des Lernens ermöglicht unter anderem das sogenannte Natural Language Processing (NLP). Dabei geht es um die Verarbeitung von Texten und natürlicher menschlicher Sprache, die unter anderem bei dem Sprachdienst Alexa von Amazon zur Anwendung kommt. Als vielversprechendste Methode des Machine Learning wird aktuell Deep Learning (DL) gesehen, das sehr tiefe neuronale Netze mit mehreren Ebenen und einem großen Datenvolumen nutzt.

Im Gegensatz zu NLP geht der Algorithmus beim DL tiefer: Die Maschine erkennt Strukturen, kann diese evaluieren und sich in mehreren vorwärts wie rückwärts gerichteten Durchläufen selbständig verbessern. Dabei verwendet der Algorithmus mehrere Knotenebenen (Neuronen) parallel, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise findet die Medizin mit Deep Learning Unterstützung bei der Früherkennung von Krebs oder Herzkrankheiten und kann DNA-Profile von Kindern nach Genmarkern untersuchen, die auf Typ 1 Diabetes hinweisen. In der Forschung wird Deep Learning unter anderem eingesetzt, um tausende Zellprofile und deren aktive Gene auszuwerten oder Teilchenschauer, die entstehen, wenn in einem Teilchenbeschleuniger Protonenstrahlen aufeinanderprallen. Da diese Art des Lernens komplexe, nicht lineare Probleme löst, kommt sie etwa auch bei selbstfahrenden Fahrzeugen zum Einsatz, um unübersichtliche Verkehrsszenen richtig zu interpretieren: Fußgänger, Radfahrer, Wetter, Verkehrszeichen oder Bäume – das Verhalten der Verkehrsteilnehmer muss unter Berücksichtigung aller möglichen Einflussfaktoren richtig erkannt und vorhergesagt werden.

Wann ist künstliche Intelligenz entstanden?

Seit in den 1950er Jahren das Potenzial der Computer deutlich wurde, entwickelte sich auch die KI zu einem Thema, das Phantasien weckte. 1970 erklärte Marvin Minsky, der „Vater der KI“, dass Maschinen in wenigen Jahren Shakespeare lesen würden. Aber nichts dergleichen passierte.

Dann feierten Computer Erfolg nach Erfolg: Zuerst durch pure Rechenleistung. 1997 schlug ein Computer den damaligen Schachweltmeister Kasparov in einem Turnier und 2011 gewann ein Computer die Quizshow „Jeopardy“. Doch über die pure Rechenleistung hinaus wuchsen die Computer erst, als eine Software den Go-Ausnahmespieler Lee Sedol überraschenderweise mit vier zu eins besiegte. Denn das asiatische Strategiespiel Go ist viel komplexer als Schach oder Jeopardy, bei dem der Computer im Grunde nur Fragen verstehen und Antworten in einer Datenbank suchen muss. Die Go-Partien hat der Computer gewonnen, weil er weit mehr als ein schneller Rechner ist – die Software lernt dazu. Eine stärkere Version lernte später das Spiel sogar von Grund auf selbst und gewann gegen seine Vorgänger.

Wie lernen Maschinen dazu?

Das maschinelle Lernen geschieht entweder durch Training anhand eines Datensatzes mit bereits bekannten Outputs (überwacht), oder Algorithmen müssen selbst Muster in Daten erkennen (unüberwacht). Möglich ist auch Lernen durch Belohnung und Bestrafung (verstärkt), bei dem der Algorithmus selbstständig erkennt, ob die Lernkomponente dem gesamten System nutzt (Belohnung) oder nicht (Bestrafung).

In welchen Bereichen kann KI eingesetzt werden?

KI ist für alle Branchen interessant, in denen großen Datenmengen anfallen. Beispielsweise für die produzierenden Unternehmen, bei denen Lieferanten, Sensoren in den Maschinen und das ERP-System viele Daten liefern können. Selbstlernende Algorithmen unterstützen hier die Qualitätskontrolle und liefern Prognosen für die vorausschauende Wartung der Maschinen. So vermeiden Unternehmen Produktionsausfälle und minimieren die Lagerhaltungskosten, um nur einige Beispiele zu nennen.

Auch im Gesundheitswesen bieten sich durch medizinische Bildanalysen oder roboterassistierte Chirurgie nahezu unbegrenzte Möglichkeiten für den Einsatz der KI. In jeder Branche entstehen derzeit Ideen, die oft zu deutlichen Effizienzgewinnen führen, da wiederholbare Aufgaben in Prozessen automatisch ablaufen. Die Menschen erhalten dadurch mehr Zeit für strategisch wichtige und kreative Aufgaben. Aber KI führt auch zu neuen Geschäftsmodellen – zum Beispiel, wenn ein Unternehmen keine Maschinen mehr verkauft, sondern stattdessen deren Leistung.

Was sind die Vorteile für Unternehmen mit KI?

Künstliche Intelligenz vereinfacht Arbeitsabläufe, ermöglicht genauere Prognosen und schafft neue datenbasierte Geschäftsmodelle. Sie erlaubt schnellere Entscheidungen auf einer besseren Datenbasis, erhöht die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen auf Marktveränderungen durch Echtzeitinformationen sowie Vorhersagen jenseits menschlicher Fähigkeiten. KI schafft für Unternehmen also weit mehr als Effizienz – sie ist ein Schlüssel zu erhöhter Wettbewerbsfähigkeit.

Wie kann KI in Unternehmen eingesetzt werden?

Laut IDC sind 94 Prozent der Unternehmen überzeugt, dass maschinelles Lernen der Schlüssel zu deutlichen Wettbewerbsvorteilen ist. Nicht ohne Grund – denn künstliche Intelligenz stärkt Unternehmen bei der Produktivität, Flexibilität und schafft neue Geschäftswerte, beispielsweise durch intelligente Chatbots im Service.

Durch personalisierten Kundenservice lernen Algorithmen aus der direkten Interaktion mit den Kunden und gehen präziser auf deren Bedürfnisse ein. Hier setzt auch die SAP auf intelligente Prozesse und unterstützt ihre Kunden mit entsprechenden Services und Anwendungen. Wie kann mein Unternehmen Machine Learning integrieren?

Jedes Unternehmen sollte wissen, welche Möglichkeiten für Machine Learning bereits in der eingesetzten Lösung vorliegen. Denn nicht für jede intelligente Applikation ist eigene Machine Learning-Expertise notwendig. In SAP-Produkten wie Concur oder SAP S/4HANA ist Machine Learning bereits integriert und mit Hilfe der SAP Leonardo Machine Learning Foundation kann jeder SAP- Partner oder SAP-Anwender fertig vorbereitete Services verknüpfen und implementieren, aber auch eigene Modelle für die Erstellung von intelligenten Anwendungen nutzen.

Mit der Digitalisierung kennt sich McAfee bestens aus. Als Wissenschaftler am Massachusetts Institute of Technology (MIT), erfolgreicher Autor und Managementexperte versteht er, wie digitale Technologien Unternehmen, die Wirtschaft und die Gesellschaft verändern, und kann auch die Zusammenhänge erklären. „Die Methode, mit der man in der Dampfmaschinenära eine Fabrik erfolgreich führen konnte, war bereits im Zeitalter der Elektrizität veraltet“, erklärt er. „Ebenso verhält es sich während und nach der Umstellung auf eine neue Technologie: Mit den Empfehlungen, denen man bisher gefolgt ist, ist man dann schlecht beraten“, ergänzt McAfee. Er beschreibt drei neue Spielregeln für Unternehmen im digitalen Zeitalter:

Auf Prozessebene: Von Menschen zu Maschinen

Beim traditionellen Prozessansatz, den McAfee als Erledigen von Aufgaben definiert, werden Maschinen für Routinetätigkeiten wie Buchhaltung und Buchführung eingesetzt, während Menschen ihr Wissen für Beurteilungen nutzen. Entsprechend sind Unternehmen in der Vergangenheit vorgegangen.

Laut McAfee ist bei Entscheidungen in den meisten Firmen jedoch häufig die Meinung der Mitarbeiter mit dem höchsten Gehalt (Highest-Paid Person’s Opinion, HiPPOs) ausschlaggebend. Diese beurteilen Situationen anhand ihres Bauchgefühls, ihrer Erfahrungen oder ihrer Ausbildung. Allerdings wird dieses Vorgehen von „Geeks“ – wie McAfee sie nennt – hinterfragt, also von Personen, die Informationen als Basis für ihre Entscheidungsfindung nutzen.

„Wenn ‚Geeks‘ vor einer schwierigen Entscheidung stehen, erheben sie Daten, analysieren diese bestmöglich und orientieren sich an den Fakten – auch wenn das Ergebnis nicht mit ihrem Bauchgefühl oder ihrer Erfahrung übereinstimmt“, führt McAfee aus.

„An dieser Stelle wird es nun interessant“, meint er. „In 136 Studien, in denen die Entscheidungsfindung von HiPPOs und Geeks verglichen wurde, konnten die HiPPOs dem Ansatz der Geeks in 48 Prozent aller Fälle nichts Nennenswertes hinzufügen. In 46 Prozent der Fälle schnitten die HiPPOs schlechter ab. Nur in acht Prozent der Fälle trafen sie eindeutig die bessere Wahl.

„Wir müssen also davon wegkommen, dass Entscheidungen maßgeblich auf der Meinung von HiPPOs beruhen“, schlussfolgert McAfee. Seiner Ansicht nach liegt die Zukunft in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen: „Wir haben jetzt ein neues Toolkit, mit dem wir riesige Datenmengen durchsuchen, Muster erkennen und in äußerst kniffligen Situationen fundierte, präzise Urteile fällen können.“

Er erklärt weiter, dass künstliche Intelligenz und Technologien für maschinelles Lernen heute bereits viel fortschrittlicher als erwartet sind und bereits für Entscheidungsprozesse genutzt werden können. Ein Beispiel: „Go ist ein 3.000 Jahre altes asiatisches Strategiespiel. Computer schlugen sich beim Go-Spielen lange Zeit miserabel. Bis zum vergangenen Jahr, als ein Computer zum weltbesten Go-Spieler gekürt wurde“, berichtet McAfee.

Experten analysierten die Partie des Computerprogramms AlphaGo eines Google-KI-Unternehmens und sahen sich den Spielzug 37 genauer an. Dieser ergab aus menschlicher Sicht keinen Sinn, sicherte der Maschine letztlich jedoch den Sieg. Was wir daraus lernen? AlphaGo spielt nicht nur besser, sondern auch anders als wir. McAfee ist zuversichtlich, dass „wir gemeinsam mit Maschinen in einigen sehr komplexen Bereichen vorankommen. Und wenn wir die geschäftlichen Spielregeln neu schreiben, sollten wir nicht vergessen, dass Maschinen bereits ein hervorragendes Urteilsvermögen besitzen.“

Auf Unternehmensebene: Von der Spezialisierung zum Kollektivwissen

„Über 25 Jahre lang haben wir Unternehmen erzählt, dass sie sich auf ihre speziellen Kompetenzen, Stärken und Fähigkeiten konzentrieren müssen, wenn sie ihre Ziele erreichen möchten“, so McAfee. „Die Idee der Spezialisierung ist: Ein paar kleine Unterschiede, die Ihre Firma von Wettbewerbern abheben und Mehrwert für Kunden schaffen, sorgen dafür, dass Sie auf Ihren Märkten erfolgreich sind.“

Heute ist es laut McAfee jedoch so, dass Millionen von Erwachsenen im Internet miteinander verbunden sind und man Erstaunliches zustande bringen kann, wenn man deren Wissen nutzt. Dafür führt er ein Beispiel an: Karim Lakhani, Experte der Havard Business School für Crowd Sourcing und Innovation, arbeitete mit dem National Institute of Health (NIH) und der Harvard Medical School zusammen, um ein Verfahren zur Genomsequenzierung der weißen Blutkörperchen beim Menschen zu entwickeln und dieses zu verbessern. Im Rahmen der Kooperation erzielten sie gute Ergebnisse.

Als Lakhani jedoch zu einem Online-Wettbewerb aufrief, bei dem Crowdworker ein Algorithmus-Problem lösen sollten, waren die Resultate in puncto Präzision und Schnelligkeit beeindruckend. Verglichen mit den Ergebnissen des NIH und der Harvard Medical School ergibt sich laut McAfee bei den Spitzenwerten „eine Verbesserung um drei Größenordnungen bei der Verkürzung des Lösungswegs, ohne dabei an Genauigkeit zu verlieren“.

„Es gibt bereits Unternehmen, die sich nicht auf die Weiterentwicklung ihrer Kernkompetenzen konzentrieren, sondern von Anfang an auf kollektives Wissen setzen“, bemerkt McAfee. „Wir werden sehen, wie das funktioniert. Wenn wir jedoch die geschäftlichen Spielregeln neu schreiben, sollten wir die Schwarmintelligenz nicht vernachlässigen”, fügt er hinzu.

Auf Branchenebene: Von der Branche zur Plattform

„Ich bin mit dem Verständnis von McKinsey aufgewachsen, dass man seine Branche in- und auswendig kennen muss. In den vergangenen 30 Jahren war es gängige Praxis, die geeigneten Geschäftsmodelle anhand der Branchenstruktur zu bestimmen“, so McAfee.

Mit Bezug auf drei sehr unterschiedliche Branchen argumentiert McAfee, dass bei bahnbrechenden Innovationen die Plattform über Erfolg oder Misserfolg entscheidet. In der Smartphone-Branche setzte Apple einen Meilenstein, als es den ersten App Store als Plattform für externe Entwickler eröffnete. Für den Nahverkehr veränderte Uber alles. Und jetzt wird das Gruppenfitnesskonzept mit ClassPass revolutioniert. Diese Plattform ermöglicht Menschen mit dem Abschluss eines Abonnements bei ClassPass – und nicht beim Studio selbst – die Teilnahme an Fitnesskursen.

„ClassPass wirbt damit, dass sich Teilnehmer statt im Fitnessstudio bei dem Unternehmen selbst anmelden, Zugang zu einer Vielzahl von Studios zu erhalten und die von ihnen gewünschten Kurse besuchen können. Den Fitnessstudios bieten sie an, leere Kurse und Trainingsflächen zu füllen. Sie erhalten dann zwar nicht den vollen Preis, aber zumindest einen Teil des Umsatzes“, beschreibt McAfee das Konzept.

Wie Apple und Uber bringt auch die ClassPass-Plattform Produkte, Services, Verkäufer und Verbraucher zusammen. Wenn Plattformen funktionieren, gibt es McAfee zufolge viele Vorteile: Denn Netzwerkeffekte steigern die Nachfrage. Unternehmen können diese Spielregeln kontrollieren. Mit einer offenen Plattform ist es möglich, kollektives Wissen für Innovationen zu nutzen und zusätzliche Informationen zur besseren Preisgestaltung und zur Anpassung von Services zu erhalten.

Um im Unternehmen künftig die richtigen Entscheidungen zu treffen, sollten zwei Parteien gut miteinander zusammenarbeiten – der Mensch und intelligente Systeme. Umso besser das gelingt, umso eher hebt sich das eine vom anderen Unternehmen um das Quentchen ab, das letztlich wettbewerbsentscheidend sein wird. „Um ein intelligenteres Unternehmen zu schaffen, ist es nötig, dass Manager die Stärken von Menschen als auch Maschinen bündeln und so zu überlegenen Entscheidungen zu gelangen“, formuliert der Experte für strategisches Management und Entscheidungsfindung Paul Schoemaker in der MIT Sloan Management Review. Dazu gehören zum einen die Fähigkeit, die nun verfügbare massive Rechenkraft zu bündeln, um Big Data aus dem Unternehmen zu durchforsten, Vorhersagen zu treffen und künstliche Intelligenz einzusetzen. Zum anderen sei, so der Professor, immer mehr Wissen darüber entstanden, was Menschen gut können und was nicht so gut.

Der Automatisierungsgrad von Prozessen nimmt weiter zu

In der Schnittmenge zwischen den Fähigkeiten der Technik und des Menschen also – Schoemaker nennt es „Sweet Spot“ – schlummert oft noch enormes Potenzial. Nach einer Studie von McKinsey werden 60 Prozent der Tätigkeiten des Menschen bis zum Jahr 2025 automatisiert sein. Computer werden Sprache besser verstehen als Menschen und Bilder sicherer erkennen. Routinen, so viel ist klar, werden von Maschinen besser erledigt. „Sie werden die Fähigkeiten des Menschen weiter erhöhen, aber nicht ersetzen“, ist Matthias Haendly überzeugt, für SAP S/4HANAzuständiger Produktmanager. Hingegen werden die Systeme in den Unternehmen mehr und mehr in der Lage sein, dem Menschen lästige und einfache Aufgaben abzunehmen und ihm die Chance geben, höherwertige komplexe Aufgaben zu übernehmen (siehe Grafik).

Intelligentes Unternehmen: Wenn ein Computer liest, hört, versteht und interagiert

Voraussetzung dafür ist allerdings, dass ein Unternehmen seine Intelligenz aus Daten ableitet und nicht auf festen Regeln beharrt, die oft noch bis heute die Grundlage für Automatisierungen sind. Erst ein wirklich intelligentes Unternehmen versetzt den Computer in die Lage, zu lesen, zu hören, zu verstehen und zu agieren. Die erste Frage, bevor ein Unternehmen seine Intelligenz wirklich ausspielen kann, ist, ob wirklich alle nötigen Daten dafür verfügbar und analysierbar sind. Die meisten liegen im Unternehmens-ERP, etwa SAP S/4HANA, doch reicht das nicht immer aus. Sind Informationen aus anderen Bereichen und Quellen nötig, die für eine – überlegene – Entscheidung nötig sind? Oder liegen welche außerhalb des eigenen Systems, so dass per Cloud-Platform, etwa der SAP Cloud Platform, weitere externe Daten herangezogen werden sollten? Daten von Sensoren, aus Cloud- oder Open-Source-Anwendungen können auf diese Art ebenfalls im intelligenten Gesamtsystem mit berücksichtigt werden. Ist diese Möglichkeit gegeben, geht es im nächsten Schritt darum, sicherzustellen, dass für ausreichende Rechenpower gesorgt ist, um auf die vorliegenden Daten Deep-Learning-Algorithmen anzuwenden.

Auf dieser Grundlage wurden diverse Szenarien bereits entwickelt:

Automatisch Lösungen vorschlagen: Ein digitaler Assistent, SAP CoPilot genannt, liest ständig alle verfügbaren internen und externen Daten, er erkennt, in welcher Rolle einzelne Mitarbeiter für das Unternehmen tätig sind und entwickelt aus diesem Wissensfundus selbständig Lösungsvorschläge. Der digitale Assistent macht einige Dinge besser als der Mensch: Er hat historische Daten ständig parat und ist in der Lage, sie ohne Zeitverzögerung zu analysieren. Er weiß, wie etwa Kunden in der Vergangenheit auf Zahlungserinnerungen reagiert haben und schlägt vor, ob ein kurzes Telefonat ausreicht oder direkt ein Schreiben vom Anwalt nötig ist. Der SAP CoPilot liefert Informationen, wenn sie nötig sind. Die Entscheidung trifft der Mensch.

Rechnungen richtig zuordnen: Im Rechnungswesen verbringen viele Mitarbeiter viel Zeit damit, Rechnungen zuzuordnen, bei denen sich ein Nummerndreher in der Auftragsnummer eingeschlichen hat, aufgrund einer Überweisung über Paypal die überwiesene Summe nicht exakt übereinstimmt oder eine Sammelrechnung gestellt wurde. Zahlungseingänge den offenen Posten zuzuordnen übernimmt heute das System eigenständig, mit Hilfe von maschinellem Lernen. Die entsprechende Anwendung SAP Cash Application lernt, wie Rechnungen in der Vergangenheit zugeordnet wurden und ermöglicht so, 19 von 20 der fehlerhaften Rechnungen richtig zuzuweisen.

Intelligent Enterprise: Überlegene Entscheidungen schaffen

Ob automatisierte Warnungen durch Analysen der Gewinne und Verluste, vorausschauendes Lagermanagement oder Liquiditäts-Management: Diverse konkrete und durch maschinelles Lernen unterstützte Anwendungsszenarien befinden sich derzeit in der Entwicklung und werden Unternehmen weitere intelligente Ansätze ermöglichen – und letztlich auch mit dazu beitragen, dass Entscheidungen in Unternehmen künftig nicht nur überlegt, sondern auch überlegen werden.

Sie haben richtig gehört. Das Mobiltelefon ist die innovative Technologie, die hinter revolutionären Neuerungen wie IoT, Virtual Reality und maschinellem Lernen steht. Denn Mobilfunktechnologie wird bei vernetzten Kaffeemaschinen, Blockchain-gestützten pharmazeutischen Lieferketten und bei Algorithmen für maschinelles Lernen in Modefilialen zum Einsatz kommen sowie beispiellose Effizienz und handlungsrelevante Einblicke in Unternehmen, Behörden und Communities ermöglichen. Allerdings wird in der Aufregung untergehen, wie diese neuen Innovationen immer wieder Mobiltechnologie ins Gespräch bringen.

„Für eine durchgängig verfügbare Leistung muss Konnektivität erschwinglich, weltweit verfügbar und energieeffizient sein“, so Rohit Tripathi, General Manager und Head of Products bei SAP Digital Interconnect. „Wir arbeiten mit Unternehmen daran, durch den Einsatz von SAP Digital Interconnect den nächsten großen Meilenstein zu erreichen. Beispielsweise mit einem Landmaschinenhersteller, der Landwirte dabei unterstützen möchte, Kosten zu sparen und Ernteerträge mithilfe von Sensoren zu erhöhen, die Fahrzeuge und Feldanbauaktivitäten überwachen.“

Die Roadmap bis zum nächsten Ziel: IoT-Szenarien

Man könnte durchaus behaupten, dass die mobile Netzwerkanbindung zu den zahlreichen Kerntechnologien zählt, die in der digitalen Wirtschaft an Bedeutung gewinnen. Eine wesentliche Rolle spielt Konnektivität in großen und kleinen Szenarien. Diese reichen von SMS, die bei Naturkatastrophen an Eltern und Schulen verschickt werden und Leben retten können, bis hin zu Geräten, die in Fabrikhallen in Echtzeit Daten sammeln. Vernetzte Fahrzeuge werden die Automobilbranche grundlegend verändern und möglicherweise zehntausende Verkehrsunfälle mit Todesfolge verhindern. Intelligentes Wohnen ist mit der Installation eines IoT-gestützten Thermostats in greifbare Nähe gerückt. Diese Liste lässt sich endlos fortführen und deckt sich mit den Prognosen bekannter Forschungsunternehmen.

Ovum berichtet, dass es bis 2020 in einem IoT-Netz mit zig Milliarden Geräten etwa eine Milliarde Machine-to-Machine-Mobilfunkverbindungen weltweit geben wird. Ebenfalls bis 2020 wird laut Gartner IoT-Technologie in 95 Prozent aller erworbenen elektronischen Geräte zu finden sein und diese Geräte werden wir dann über unsere Smartphones aktivieren. Auch mobile Messaging-Dienste werden sich grundlegend wandeln, da Smart Bots beim Versenden von Nachrichten zwischen Kunden und Unternehmen zum Einsatz kommen werden. Analysten von Forrester sagen vorher, dass intelligente Agenten 2018 zehn Prozent der Kaufentscheidungen direkt beeinflussen werden. Vielleicht sollten wir uns deshalb eher fragen, wie sich Hyperkonnektivität zwischen Menschen und Maschinen auf globale Unternehmen und ihre Kunden auswirkt.

„Führende Unternehmen setzen auf die hypervernetzte digitale Wirtschaft, um Prozesse umzugestalten und die Regeln für die Zusammenarbeit mit Kunden und Mitarbeitern neu zu schreiben“, so Tripathi. „Ob es sich nun um den Einzelhandel, die Konsumgüterbranche, die Fertigung, die Logistik, das Transportwesen, das Hotel- und Gastgewerbe, die Landwirtschaft, den Energiesektor oder das Gesundheitswesen handelt – durchgängige Vernetzung ist ein wichtiger Faktor für jedes Unternehmen, das in der heutigen Geschäftswelt überleben will.

Digitale Transformation ist eine entscheidende Voraussetzung, um in der heutigen Geschäftswelt wettbewerbsfähig zu bleiben – an dieser Tatsache kommt kein Unternehmen mehr vorbei. Vielen von ihnen kommt jedoch der Weg zum digitalen Unternehmen einem Irrgarten gleich, in dem sie erst die richtige Richtung finden müssen.

Cloud-Lösungen bieten heute die Möglichkeit, Anwendungen miteinander zu verbinden. Sie lassen sich flexibel nutzen sowie skalieren und unterstützen auf diese Weise die individuellen Anforderungen von Unternehmen, die sich immer wieder ändern. Zwar hat diese nahtlose Innovation vielen Unternehmen den Weg in die digitale Transformation geebnet, doch führt auch dieser nicht immer geradeaus.

Hier kommt der Kunden-Support mit seinen Services ins Spiel – zumindest wäre dies seine Aufgabe. Denn trotz der zunehmenden Vielfalt von Lösungen setzen zu viele Anbieter beim Kunden-Support nach wie vor auf einen pauschalen Ansatz. Doch jedes Unternehmen nutzt individuelle digitale Systeme und Prozesse, die auch einen individuellen Support erfordern.

Künstliche Intelligenz, ein „Mitglied“ des Support-Teams

Künstliche Intelligenz kann die Arbeit von Support-Spezialisten unterstützen und das Team als zuverlässiges, technisch versiertes „Mitglied“ ergänzen, indem sie durch die Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen Empfehlungen für die optimale Lösung unterbreitet.

Beim Bearbeiten einer Support-Anfrage verirren sich Experten mitunter ebenso im Labyrinth wie die Kunden selbst. Da Lösungsanbieter viele Tausend Produkte gleichzeitig unterstützen müssen, gibt es dazu auch Unmengen von Daten, aus denen sich wiederum Millionen von möglichen Lösungen ableiten lassen. Hinzu kommt, dass Kunden so vielfältig sind wie die von ihnen eingesetzten Lösungen und deshalb ein und dasselbe Problem von verschiedenen Kunden ganz unterschiedlich beschrieben wird.

Um dem Team vor diesem Hintergrund den richtigen Weg zur Problemlösung zu weisen, kann künstliche Intelligenz zwischen den Zeilen von Support-Anfragen lesen und dafür sorgen, dass den Support-Spezialisten sofort die notwendigen Informationen zur Verfügung stehen. Durch diesen schnellen Zugriff auf Daten sind Support-Mitarbeiter in der Lage, Probleme doppelt so schnell zu beheben und Anfragen wesentlich effizienter und genauer zu bearbeiten.

Ein präventiver Support-Ansatz

Durch die vielen Tausend Support-Meldungen täglich entstehen umfangreiche Daten, die Aufschluss über die Häufigkeit bestimmter Probleme geben und auch darüber, in welcher Form sie auftreten und wie sie sich am besten lösen lassen. Die Support-Abteilung würde Jahrzehnte brauchen, aussagekräftige Informationen aus diesen Daten abzuleiten. Künstliche Intelligenz hingegen ist in der Lage, komplexe IT-Landschaften eigenständig zu überwachen und die Informationen, die zur Behebung von Problemen mit einer bestimmten Lösung relevant sind, auszulesen.

Durch Analyse der bereits vorhandenen Daten kann künstliche Intelligenz häufig auftretende Probleme aufgreifen, sodass der Softwareanbieter Lösungsstrategien entwickeln und bereitstellen kann. SAP stellt beispielsweise eine umfassende Bibliothek mit Artikeln in der Wissensdatenbank SAP Knowledge Base zur Verfügung, die Anleitungen zur Lösung bekannter Probleme enthalten. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz auf den Backend-Systemen ermöglicht eine einfache Zuordnung und stellt sicher, dass die empfohlenen Artikel zur jeweiligen Lösung passen und auf die Anforderungen der Kunden zugeschnitten sind.

Oft treten bestimmte Sachverhalte immer wieder auf, weshalb ein präventiver Support-Ansatz für den langfristigen Erfolg entscheidend ist. Mithilfe künstlicher Intelligenz lässt sich erkennen, ob ein Problem auf kurze Sicht noch weitere Kunden betreffen wird, sodass entsprechende Gegenmaßnahmen ergriffen werden können. Ebenfalls gefährdete Kunden können dann benachrichtigt werden, noch bevor das Problem tatsächlich auftritt. Es können außerdem die erforderlichen Änderungen an der Lösung vorgenommen werden, damit sich die Probleme in Zukunft vermeiden lassen.

Der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz im Support wird dazu führen, dass die Zahl der Vorfälle deutlich abnimmt und auch für die Problembehebung wesentlich weniger Zeit benötigt wird. Noch bevor ein Anwender seine Support-Meldung vollständig eingegeben hat, wird künstliche Intelligenz auf der Grundlage der verwendeten Begriffe sowie bisheriger Support-Anfragen dieses Anwenders und anderer Kunden eine geeignete Lösung vorschlagen. Mit diesen neuen Möglichkeiten sind Unternehmen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz bestens gerüstet, ihren Weg aus dem digitalen Labyrinth zu finden und ihre Support-Prozesse zu optimieren.

Sie sind bei SAP auch für den „Go to Market“ von neuen Lösungen im Handel zuständig. Amazon zeigt mit Amazon Go gerade, wie Filialen ohne Personal auskommen. Übernehmen die Maschinen bald die Kontrolle über den Einzelhandel?

Da sollte man erst einmal abwarten, ob sich das Amazon-Modell in der Praxis bewährt. Auf jeden Fall zeigt der Ansatz das Potenzial von maschinellem Lernen. Die Idee ist einfach: Betritt ein Kunde diese neue Filiale, muss er eine App geöffnet haben, die ihn identifiziert und seine Kontodaten enthält. Amazon Go nutzt die Bilderkennung, um zu sehen, welche Produkte Kunden aus den Regalen herausnehmen, wieder zurück stellen und mit welchen Waren sie letztlich den Laden verlassen. Eine Kasse gibt es nicht mehr. Abgerechnet wird automatisch über das Smartphone. Einen Schritt weiter gedacht könnte diese Filiale eines Tages ganz ohne Mitarbeiter auskommen. Roboter bestücken die Regale nach den Vorgaben von Algorithmen, die darauf ausgerichtet sind, maximalen Umsatz zu generieren. Auch Amazon steht noch am Anfang. Was ist zum Beispiel, wenn jemand eine Tube Senf aus dem Regal nimmt und bei jemand anderem in den Wagen legt? Wer zahlt dann?

Gerade im Einzelhandel sind die Margen gering. Können sich Händler diese Technologien überhaupt leisten?

Ich bin davon überzeugt, dass das Jahr 2018 das Jahr des maschinellen Lernens im Einzelhandel wird. Ein wichtige Rolle spielen Cloud-Plattformen, die von Google, IBM und SAP inzwischen angeboten werden. Sie kosten nicht viel, ermöglichen schnell eine hohe Performance für neuronale Netze und machen es Unternehmen recht einfach, Szenarien aufzubauen. Hinzu kommt die Skript-Sprache TensorFlow, mit deren Hilfe ohne mathematische Vorkenntnisse Machine-Learning-Algorithmen entwickelt und eingesetzt werden können. Noch dazu ist sie Open Source. Jeder neue Algorithmus steht den Nutzern über eine Bibliothek direkt zur Verfügung. Bild- und Spracherkennung sind also bereits unkompliziert und ohne große initiale Investitionen einsetzbar. Google ist sicher aktuell einer der großen Treiber von maschinellem Lernen. Denn TensorFlow ist maschinelles Lernen für den „kleinen Mann“, während sich vorher ausschließlich Mathematiker und Data Scientists damit beschäftigt haben.

Welche sind die wichtigsten Machine-Learning-Szenarien für den Handel?

Ich sehe drei Bereiche, in denen maschinelles Lernen künftig eine sehr wichtige Rolle spielen wird und teilweise auch heute schon spielt.

• Verkaufsstrategien: Der Ausverkauf von Waren ist eine große Herausforderung. Im Modesektor wechseln die Kollektionen teilweise alle zwei bis drei Wochen. Da stellt sich die Frage, wann die ersten Waren heruntergesetzt werden sollten und wie stark. Was bisher oft eher nach dem Bauchgefühl entschieden wurde, wird künftig einem Algorithmus folgen. Aus dem Abverkauf in der Vergangenheit lernt das System, welche Rabattierungsstrategie in diesem Fall die beste ist. Im Idealfall lässt sich das sogar automatisieren – ein Vorgehen, dass sich sehr gut etwa auf Frischewaren bei Lebensmittelhändlern, auf das Weihnachtsgeschäft oder Waren, deren Absatz stagniert, übertragen lässt.
• Bilderkennung: Sie ist inzwischen schon sehr weit fortgeschritten und über TensorFlow recht einfach einsetzbar. Kameras erkennen, welche Produkte ausgewählt, wieder zurück gestellt und gekauft werden – wie das Amazon-Beispiel auch zeigt. Daraus entstehen wiederum wichtige Erkenntnisse, die für die künftige Positionierung von Waren genutzt werden können. Während im Modebereich RFID-Chips als Funketiketten eingesetzt werden, macht das im Lebensmittelbereich keinen Sinn. Denn schon ein RFID-Chip, der ein bis fünf Cent kostet, übersteigt manchmal die Marge eines Produktes, etwa eines Joghurts. Zudem liefern die Funkchips nicht immer zuverlässige Ergebnisse, denn deren Antennen werden etwa in Verbindung mit Metallen oder Flüssigkeiten abgeschirmt und sind dann schlechter lesbar. Ein weiterer Einsatzbereich von Bilderkennung ist die Bestandserkennung. Ein weltweit tätiger Einzelhandelskonzern aus den USA beispielsweise schickt nachts mit Kameras ausgerüsteten Roboter durchs Kaufhaus, um Regale zu scannen, falsch positionierte Waren ausfindig zu machen und Regale zu identifizieren, die aufgefüllt werden müssen. SAP nutzt die Bilderkennung zudem dafür, in Echtzeit zu ermitteln, wie oft und wie lange Marken-Logos in TV-Berichten oder Videos erscheinen – ein besonders für das Marketing interessanter Nachweis des „Brand Impacts“.
• Dynamische Lieferketten: Die Vision – auf Basis von maschinellem Lernen – besteht darin, dass sich etwa ein fertig produziertes T-Shirt selbständig den optimalen Weg zu einer Filiale und letztlich zum Kunden sucht, der den größten Umsatz verspricht. Angenommen, Hosen für den englischen Markt sind bereits in der Trendfarbe grün produziert. Doch zeigen Social-Media-Analysen auf Basis von Pinterest- und Instagram-Posts, dass in Großbrittanien künftig Cyanblau gefragt ist. Dann gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder geht man mit dem Preis herunter oder man sucht sich ein Land, in dem grün noch im Trend liegt. Logistische Prozesse lassen sich zwar heute schon sehr präzise planen. Wenn sich allerdings die Nachfrage ändert, muss die Lieferkette dynamisch sein und aktuelle Analysen einbeziehen können.

Inwieweit unterstützt die SAP ihre Kunden darin, maschinelles Lernen in ihrem Unternehmen einzusetzen?

Schon heute setzen viele Kunden maschinelles Lernen ein, etwa indem mithilfe von lernfähigen Algorithmen Vorhersagen möglich und Nachbestellungen optimiert werden. Kundenfragen werden über Texterkennung und Sentiment-Analysen an den geeigneten Mitarbeiter weiter geleitet. Zudem unterstützen lernfähige Chatbots Unternehmen darin, Fragen von Kunden immer besser zu beantworten, indem Informationen aus Datenbanken parallel zur Frage automatisch herausgesucht werden. Das sollte allerdings nicht darüber hinwegtäuschen, dass die Digitalisierung im stationären Handel schleppend voran geht. Um einen durchdachten Einstieg zu bekommen, reicht es nicht, auf die SAP Cloud Platform zu setzen und TensorFlow zu nutzen. Wichtig ist, etwa innerhalb von Design-Thinking-Workshops zu verstehen, wie solche Produkte die eigenen Unternehmensziele unterstützen können. Dafür hat SAP das Innovationssystem SAP Leonardo geschaffen, das Design-Thinking-Workshops wie das technische Portfolio (inklusive Machine-Learning-Tools) enthält. Dazu gehören zudem die SAP-Leonardo-Center – Labore, in denen Workshops stattfinden, Demos zu sehen sind und Miniaturmodelle mit SAP-Software zeigen, wie etwa eine moderne Filiale ausgestattet sein kann. In fünf Jahren wird sich die Menge an neuen Daten auf über 160 Zetabyte pro Jahr verfünffachen. Keine Frage – in Big Data stecken auch immens viele wertvolle Informationen für den Handel, die bisher noch ungenutzt gesammelt werden.

1. Künstliche Intelligenz (KI)

Fast alle Unternehmen sammeln Informationen und pilotieren oder passen Lösungen an, um von KI zu profitieren. Denn KI ermöglicht bessere Entscheidungen und schafft die Basis für neue Geschäftsmodelle oder Kundenerfahrungen, so Gartner. Algorithmen sind schon heute für spezifische Aufgaben optimiert. Sie sind die Grundlage dafür, dass etwa Fahrzeuge in kontrollierten Umgebungen autonom fahren können. Laut Gartner werden sich Unternehmen auch in 2018 auf klar definierte Geschäftsziele fokussieren. Die Vision von technischen Systemen, die genauso dynamisch lernen wie Menschen, bleibt vorerst Stoff von Science-Fiction-Autoren.

2. Intelligente Apps und Analytik

KI schleicht sich in die meisten Anwendungen nach und nach hinein. Analysen, Kundenerfahrungen und Prozesse profitieren derart davon, dass neue, KI-unterstützte Anwendungen den Softwaremarkt aufmischen werden. Als Vermittler zwischen Mensch und Technik transformieren sie das Arbeiten – etwa in Form von virtuellen Assistenten und -beratern und werden zunehmend als „Freunde“ des Menschen gesehen und nicht als Methode, die menschliche Arbeitskraft zu ersetzen.

3. Intelligente Dinge

„Dinge“ werden zunehmend intelligent und autonom einsetzbar, um klar definierte Aufgaben zu erledigen. Dazu gehören etwa Maschinen, die zur Ernte in der Landwirtschaft genutzt werden. Je mehr sich die intelligenten Dinge „vermehren“, umso mehr werden sie in der Lage sein, sich selbständig oder auch durch Menschen unterstützt zu vernetzen und zusammenzuarbeiten. Als Beispiel nennt Gartner Dronen-Schwärme, die militärische Anlagen verteidigen.

4. Digitale Zwillinge

Fast jedes technische Gerät enthält heute Sensoren. 21 Milliarden dieser Messzellen prognostiziert Gartner für 2020. Sie werden dafür eingesetzt, den Betrieb zu überwachen und auf Unregelmäßigkeiten aufmerksam zu machen. Der Aufwand für Wartung sinkt und die Leistung der Geräte steigt. Künftig werden die digitalen Zwillinge nicht auf sich selbst beschränkt bleiben, sondern eine intelligente Welt an digitalen Zwillingen bilden. So werden Modelle von Menschen etwa biometrische und medizinische Daten abbilden.

5. EDGE-Computing aus der Cloud

Hinter EDGE-Computing verbirgt sich der Gedanke, Informationen direkt dort zu verarbeiten, wo sie entstehen. Das hat den Vorteil für die Unternehmen, dass ihre Datenleitungen und Speicher nicht unnötig belastet werden. Der lokale Prozessor filtert überflüssige Daten heraus und leitet nur die wichtigen Daten weiter. Besonders Unternehmen, bei denen das Internet der Dinge einen hohen Stellenwert besitzt, rät Gartner, EDGE-Design-Pattern in ihren Infrastruktur-Architekturen zu berücksichtigen.

6. Konversations-Plattformen

Plattformen werden zunehmend eigenständig in der Lage sein, Fragen zu beantworten oder Interaktionen auszuführen (wie das Buchen einer Reise). Bisher sind die Nutzer allerdings gezwungen, ihr Anliegen sehr strukturiert zu beschreiben. Laut Gartner wird es künftig möglich, zum Beispiel auf Basis einer Zeugenaussage vor Gericht das Gesicht des Angeklagten zu simulieren. Derart komplexe Mechanismen gelingen aber nur, wenn die Konversationsmodelle robust sind und Drittanbieter nahtlos angebunden werden können.

7. Erweiterte und virtuelle Realität

Über die erweiterte und virtuelle Realität werden Menschen beliebig zwischen dem digitalen Kosmos und der physischen Welt wechseln. Der Umgang der Menschen mit der digitalen Welt wird sich dadurch fundamental verändern. Anwendungs-, System- und Plattformanbieter bringen sich in Stellung. Datenbrillen mit integrierten Displays (Head Mounted Displays) wie auch Smartphone- und Tablet-basierte Lösungen werden zunehmend erweiterte und virtuelle Realitäten abbilden. Gartner nennt das ARkit und das iPhone X von Apple, Tango sowie ARCore von Google und die Entwicklungsplattform Wkitude als fortschrittliche Entwicklungen.

8. Blockchain

Als verteilte öffentliche Datenbank speichert eine Blockchain eine ständig wachsende Liste von Transaktionsdatensätzen. Jeder Datensatz liegt auf diversen Servern identisch vor. Die bisher noch weitgehend unregulierte Technologie hat das Potenzial, Industrien stark zu verändern – etwa das Gesundheitswesen, die Logistik und den öffentlichen Sektor. Die Etablierung der Blockchain erfordert laut Gartner ein präzises Wissen über die Chancen aber auch Grenzen der Technologie, eine zuverlässige Architektur, kryptographisches Know-how und die Fähigkeit, die Plattform zu implementieren.

9. Reaktionsschnelligkeit

Künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge tragen dazu bei, Geschäftsentwicklungen, die ein Eingreifen erfordern, schneller zu identifizieren und detaillierter zu analysieren. Laut Gartner werden 2020 bereits 80 Prozent der digitalen Lösungen mit einem „Echtzeit-Bewusstsein“ ausgestattet sein. Ob es um eine Bestellung geht, einen LKW im Stau oder Probleme in der Produktion: Je früher diese Informationen vorliegen, umso einfacher ist es, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

10. Anpassungsfähiges Risiko- und Vertrauensmanagement

CARTA heißt das Konzept, mit dem Unternehmen künftig gegen Bedrohungen von Außen vorgehen wollen. Im Mittelpunkt des „Continuous Adaptive Risk and Trust Assessment“ steht die Gewissheit, dass die absolute Kontrolle nicht möglich ist. Entwickler werden künftig mit höherer Sensibilität für Sicherheitsaspekte programmieren und Unternehmen immer flexibler auf Störungen von Außen reagieren müssen. In „DevSecOps“ werden künftig nicht nur Entwickler und IT-Mitarbeiter zusammenarbeiten, sondern auch Security-Experten. Sicherheitsanforderungen werden also schon bei Entwicklung der Software mit berücksichtigt. Zudem werden Abwehrtechniken weiter ausgefeilt, etwa anpassungsfähige, sogenannte „Honeypots“ geschaffen, um Angreifer in die Irre zu führen.

Vor einem Jahr bezeichnete das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Gartner künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI), maschinelles Lernen (ML) und dialoggestützte Systeme (Conversational AI, CAI) als die drei wichtigsten strategischen Technologie-Trends des Jahres 2017. Im Mai dieses Jahres zeigte die SAP mit der Einführung des SAP Leonardo Machine Learning Portfolios auf der SAPPHIRE Now in Orlando, dass sie in der Liga der großen Innovatoren mitspielen kann. Nun ist es an der Zeit, auf die jüngsten Entwicklungen im Bereich dieser drei Trends zurückzublicken und einen Ausblick auf das Potenzial von intelligenten Technologien zu geben.

Trend 1: Plattformen für maschinelles Lernen

Deep Learning, neuronale Netze und die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) haben dem maschinellen Lernen einen neuen Stellenwert im Unternehmen gegeben. Dank ausgereifter Algorithmen, höherer Rechenleistung und der Verfügbarkeit von riesigen Datenmengen werden Maschinen intelligent und können unstrukturierte Daten wie Bilder, Text oder gesprochene Sprache verarbeiten – oft auf übermenschlichem Niveau. Hinzu kommt, dass Deep Learning inzwischen stabil genug ist, um maschinelles Lernen potenziell als standardisiertes Gebrauchsgut in der weltweiten Wirtschaft zu etablieren. Unternehmen, die maßgeschneiderte und individuell abgestimmte Lösungen wünschen, benötigen eine ML-Plattform wie die SAP Leonardo Machine Learning Foundation, um bereits vortrainierte und einsatzbereite Services in eigenen, intelligenten Anwendungen zu kombinieren.

Trend 2: Intelligente Anwendungen

Intelligente Anwendungen automatisieren Routinetätigkeiten, die Arbeitnehmer in der Vergangenheit darin behindert haben, ihre Zeit mit der Bewältigung von wertschöpfenden Aktivitäten zu verbringen, und können wertvolle Einblicke in strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten geben. Dadurch können Unternehmen besser fundierte Geschäftsentscheidungen treffen und in Sparten wie Finanzen, Personalwesen, Verkauf und Service die Produktivität steigern. Unternehmen, in denen internes ML-Know-how fehlt, erleichtert die SAP die Adaption von ML-Funktionen durch Integration von intelligenten Anwendungen und Services in das bestehende Standard-Produktportfolio. Bereits heute bietet die SAP intelligente Anwendungen an, die beispielsweise die Entwicklung eines selbstgesteuerten Kundenservice zur Verbesserung der Kundenerfahrung ermöglichen, Finanzdienstleistungen automatisieren, indem sie eingehende Kontoauszüge offenen Forderungen zuordnen oder Marketing-Führungskräften helfen, den ROI ihrer Sponsoring-Aktivitäten zu maximieren.

Trend 3: Dialoggestützte Systeme

Aufgrund der enormen Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache hat CAI die Art und Weise, wie wir mit Computern und elektronischen Geräten interagieren, grundlegend verändert. Bereits heute nutzen Millionen von Verbrauchern intelligente Schnittstellen für die Zufriedenstellung ihrer persönlichen Konsumentennachfrage. Solche Systeme spielen Musik ab, helfen bei der Urlaubsplanung, bestellen Pizza und vieles mehr. Wir stehen an der Schwelle zu einer Welt, in der dialoggestützte Assistenten jederzeit und überall verfügbar sind – auch im Büro und im Betrieb. Diese Funktionen vernetzen Daten, Prozesse, Anwendungen, Geräte und Menschen miteinander und bilden das Fundament für eine neue digitale Erfahrung am Arbeitsplatz. SAP CoPilot ist der digitale Assistent und Bot-Integrationshub der SAP für Unternehmen. Zusammen mit der SAP Leonardo Conversational AI Foundationbietet SAP CoPilot Services in natürlicher Sprache, die eine humanisierte Interaktion mit Geräten ermöglichen, und ist damit ein Baustein der Verwirklichung unserer Vision des intelligenten Unternehmens. Mit dieser Plattform werden Unternehmen in der Lage sein, Dialogfunktionen wie Chatbots und digitale Assistenten selbst zu entwickeln und zu verbessern.  

Was hält die Zukunft für uns bereit?

Technologien, die das menschliche Potenzial am Arbeitsplatz erweitern, sind keine Zukunftsmusik mehr. Doch wie entwickeln sie sich weiter, und welche Trends zeichnen sich für 2018 ab? Laut Markus Noga, dem Leiter des Bereichs Machine Learning bei der SAP, „stehen einige dieser Technologien kurz vor der Reife, weisen aber besonders im Unternehmenskontext immer noch enormes Innovationspotenzial auf.“ Nach Angaben von Gartner befinden sich 59 Prozent der Unternehmen immer noch in der Phase der Informationssammlung, die der Entwicklung einer AI-Strategie vorgelagert ist. Für das kommende Jahr bedeutet dies für diejenigen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, die bereits begonnen haben, AI in ihre Systeme einzubinden. „Ich bin überzeugt, dass 2018 immer mehr Unternehmen die Konzeptionsphase abschließen und wirklich anfangen werden, maschinelles Lernen anzuwenden“, meint Noga. „Ich erwarte außerdem, dass sich der Hype um Deep Learning im Zuge der allgemeinen Standardisierung allmählich legen wird, aber die Effizienz und Stabilität der zugrundeliegenden Modelle einen Erfolgsfaktor für Unternehmen darstellen wird.“

Nach Einschätzung von Gartner werden ein grundsolides Maschine-Learning-Fundament, intelligente Anwendungen und dialoggestützte Plattformen 2018 darüber entscheiden, ob Unternehmen im Rennen um die Digitalisierung zu den Gewinnern oder Verlierern gehören. Plattformen und Lösungen werden sich deutlich weiterentwickeln und immer komplexere Aufgaben erledigen können. Für die nächsten Jahre prognostiziert Gartner sogar, dass letztlich jede Anwendung künstliche Intelligenz enthalten wird, sodass eine intelligente Schnittstelle zwischen Mitarbeitern und Unternehmenssystemen entsteht.

Insgesamt werden sich Technologien noch mehr am Anwender orientieren und die Beziehungen zwischen Menschen, Organisationen und Dingen noch transparenter machen. Im Geschäfts- und Privatleben werden erweiterte und virtuelle Realität oder Gehirn-Computer-Schnittstellen tiefgreifende Erlebnisse schaffen, die weit über virtuelle Assistenten und Chatbots hinausgehen.

Als weitere Entwicklung zeichnet sich die Verschiebung von der Intelligenz einzelner Objekte zur künstlichen Intelligenz des Schwarms, „Schwarm-AI“ genannt, ab. Dieser Ansatz geht auf das Verhalten von Tieren zurück, die als Gruppe ihre Intelligenz erhöhen, um Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen. Schwarm-AI ist die Selbstorganisation von Systemen zu einem kollektiven, nicht zentral gesteuerten Verhalten. Diese Technologie bietet die Möglichkeit eines menschlichen Schwarms, in dem Informationen aus verschiedenen Gruppen zu einer einzigen Intelligenz zusammenfließen. Im Unternehmenskontext hilft Schwarm-AI, die Abläufe in Logistik, Transport- oder Personalwesen zu verbessern oder Kundenfeedback zu gewinnen, unter anderem indem der Einfluss von früheren Wertungen auf den Bewertenden ausgeschlossen wird. „All diese Entwicklungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte in Zukunft ausüben werden, nicht nur im operativen Bereich beeinflussen. Ich gehe davon aus, dass neue, auf AI basierende Geschäftsmodelle aufkommen und Innovations- und Forschungskompetenz sich mehr und mehr von Hochschulen in Unternehmen verlagern werden“, erklärt Markus.

Ob Wettervorhersagen, astrophysikalische Vorgänge oder die Erkundung von Öl- und Gasvorkommen – für die Berechnung komplexer Probleme aller Art sind derzeit leistungsstarke Supercomputer im Einsatz.

Doch einigen Herausforderungen sind selbst die schnellsten Rechenmaschinen der Welt nicht gewachsen: vor der Simulation von Molekülen müssen auch sie kapitulieren. Ein Umstand der besonders in der Medizin- und Chemiebranche Kopfschmerzen bereitet. Die Entwicklung neuer wirksamer Medikamente gegen Erkrankungen aller Art sowie besserer Düngemittel zur Bekämpfung des Welthungers hängen wesentlich von derartigen Berechnungen ab.

Ein anderes Beispiel betrifft die Optimierung: Ein Rucksack fasst 20 Kilogramm. Aus einer Menge von Gegenständen mit jeweils spezifischem Gewicht und Nutzwert soll eine Teilmenge gewählt werden, die das Maximalgewicht des Rucksacks nicht überschreitet, aber den Nutzwert maximiert. Ähnliche Herausforderungen finden sich in der Warenwirtschaft häufig, doch konnte mathematisch gezeigt werden, dass sie sich auf herkömmlichen Computern nicht zufriedenstellend lösen lassen.

Die Ursache für diese Eigentümlichkeit findet sich in der Art und Weise, wie Computer aufgebaut sind. Ihre kleinstmögliche Speichereinheit, das Bit, kann die Zustände 0 oder 1 repräsentieren. Physisch wird dabei zwischen zwei Spannungspotentialen unterschieden, welche dann den Zuständen 0 und 1 entsprechen. Diese binäre Darstellung von Information gerät bei den genannten Aufgaben an ihre Grenzen.

Qubits: In Superposition und verschränkt

Der Physiker und Nobelpreisträger Richard Feynman postulierte bereits 1981, dass diese Berechnungen auf einem sogenannten Quantencomputer ausgeführt werden können. Dieses damals noch weitestgehend theoretische Konzept hat seither viel Interesse erfahren und bildet heute ein weites Forschungs- und Entwicklungsfeld.

Ein solcher Quantencomputer arbeitet mit Quantenbits, häufig kürzer Qubits genannt. Im Unterschied zum klassischen Computer können sich die Zustände der Speichereinheit hier überlagern. Anstatt also lediglich 0 oder 1 zu repräsentieren, kann sich ein Qubit auch in allen möglichen Zuständen dazwischen befinden. Dieses Phänomen wird Superposition genannt. Sobald der Zustand des Qubits allerdings gemessen wird, gleicht es einem herkömmlichen Bit. Es nimmt dann also definitiv den Wert 0 oder 1 an.

Fügt man nun mehrere Qubits zusammen, so befindet sich keines von ihnen in einem definierten Zustand – es liegt lediglich ein Zustand der Gesamtheit der Qubits vor. Diese in der Quantenmechanik als „Verschränkung“ bekannte Eigenschaft bedeutet, dass der Zustand zweier Teilchen voneinander abhängig ist. Am Beispiel zweier Qubits wäre also nach der Messung, dass sich eines von beiden im Zustand 1 befindet, der Zustand des anderen bereits klar.

Die Dekohärenz überwinden

Superposition und Verschränkung bilden zusammengenommen den entscheidenden Unterschied, von dem Quantencomputer profitieren sollen: Mit einer gegebenen Anzahl von Qubits lassen sich ebenso viele Sequenzen herkömmlicher Bits gleichzeitig darstellen. Eine Berechnung in diesem Zustand bedeutet also die Berechnung aller dieser Bitfolgen gleichzeitig. Dieser „Quantenparallelismus“ verspricht bei bestimmten Problemen einen deutlichen Geschwindigkeitsvorteil gegenüber üblichen Computern hervorzubringen.

Eine Herausforderung für Forscher ist dabei jedoch die Dekohärenz. Treten abgeschlossene Quantensysteme mit ihrer Umgebung in Wechselwirkung, so wird sowohl der Zustand des Systems selbst, als auch derjenige der Umgebung unumkehrbar verändert. Passiert das noch während der Berechnungen, so sind sie fehlerhaft.

Um die fehlerfreie Ausführung von Operationen zu gewährleisten, müssen die Qubits eines Quantencomputers also möglichst entkoppelt von ihrer Umgebung sein – die Zeit bis zur Dekohärenz dementsprechend minimiert. Hierbei ergibt sich ein möglicher Zielkonflikt, da es gleichzeitig notwendig ist, dass sich der Zustand eines einzelnen Qubits von außen verändern lässt.

Auch die Menge der verwendeten Qubits spielt eine technische Rolle: je höher ihre Zahl, desto größer der erwartbare Geschwindigkeitsvorteil. Gleichzeitig steigen die Hürden für die Vermeidung der Dekohärenz mit jedem zusätzlichem Qubit.

Fünf Kriterien für einen Quantencomputer

Der Physiker David DiVincenzo formulierte 1996 entsprechend dieser Überlegungen fünf Kriterien, die für einen Quantencomputer als hinreichend gelten:

• Ein skalierbares System aus Qubits
• Die Möglichkeit die Qubits auf einen vorgegebenen Zustand einzustellen
• Eine universale Menge von Elementen für logische Operationen
• lange Dekohärenz-Zeiten, viel länger als die Rechenzeit
• Eine für die Qubits spezifische Messvorrichtung ihres Zustands

Bisher ist es noch nicht gelungen, ein System zu entwickeln, mit denen all diese Voraussetzungen erfüllt werden.

Unter anderem liegt dies an der Unklarheit bezüglich des geeignetsten Kandidaten für die physische Umsetzung von Qubits. So sind etwa das Energieniveau eines Atoms oder der Drehimpuls von Elektronen im Gespräch, doch auch viele andere Möglichkeiten werden erforscht.

Anwendungsbeispiele für Quantencomputing

Dennoch werden in regelmäßigen Abständen Fortschritte in der Entwicklung von Quantencomputern vermeldet. Bis jetzt war jedoch keiner der Prototypen in der Lage, seine Überlegenheit gegenüber klassischen Supercomputern definitiv zu demonstrieren. Das liegt vor allem auch an der Zahl der eingesetzten Qubits. Erst ab 50 von ihnen, so die häufige Meinung, soll sich ihr Vorteil zeigen – eine Zahl, die zwar bereits angekündigt, jedoch noch nirgends erfüllt wurde.

Experten erwarten den ersten allgemeinen Quantencomputer im Zeitraum der nächsten zehn Jahre. Wer jedoch erwartet, ein solches Gerät dann selbst unter dem Schreibtisch stehen zu haben, mag enttäuscht sein: auf absehbare Zeit wird die Technologie wohl nur für entsprechende Aufgaben in großen Skalen genutzt werden.

Immer mehr Unternehmen verlagern geschäftskritische Systeme in die Cloud, um von den Vorteilen der Digitalisierung zu profitieren: bessere Kundenziehungen, selbständiger agierende Mitarbeiter, optimierte Abläufe, zukunftsfähige Geschäftsmodelle sowie neue Produkte und Dienstleistungen. Trotzdem bleibt es nicht aus, dass sie Altsysteme und mögliche Software- und Hardwareinkompatibilitäten berücksichtigen müssen. Oft gilt es, Sicherheitsfragen zu klären sowie widersprüchliche Ratschläge von Beratern und anderen Experten richtig einzuordnen. Nicht selten sehen sich Unternehmen beim Umstieg in die Cloud mit Zeitproblemen konfrontiert sehen. Darüber hinaus befürchten sie, sich auf einen bestimmten Anbieter festlegen zu müssen.

Und das ist längst noch nicht alles. Für den Vorstand und die Aktionäre ist eine sichere Eigenkapitalrendite relevant. Führungskräfte und Bereichsleiter interessieren sich dafür, ob die neuen Systeme die Fachabteilungen insofern auch darin unterstützen können, dass diese innovativer agieren und noch wettbewerbsfähiger werden.

„Unternehmen weltweit müssen damit umgehen können, dass die Digitalisierung immer schneller voranschreitet. Denn eine zuverlässige und flexible IT-Infrastruktur kann darüber entscheiden, ob eine Firma Kunden gewinnt oder verliert“, so das IT-Markforschungsunternehmen IDC. „Die bahnbrechende Agilität, Flexibilität, Einfachheit sowie die Leistungsfähigkeit von Cloud Computing veranlasst Unternehmen dazu, Wege zu finden, Cloud-Funktionen und Subskriptionsmodelle einzuführen. Hybrid-Cloud-Bereitstellungen sind der neue Standard.“

Auf dem weltweiten Markt für Cloud-IT wurden 2015 180 Milliarden US-Dollar umgesetzt und diese Zahl soll bis zum Jahr 2020 um 17 Prozent auf 390 Milliarden US-Dollar steigen. Im gleichen Zeitraum wird Bain & Company zufolge für SaaS-basierte Anwendungen (Software as a Service) und IaaS/PaaS-Modelle (Infrastructure/Platform as a Service) eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 18 Prozent beziehungsweise von 27 Prozent prognostiziert.

Mehr Tempo, bitte!

Für viele Führungskräfte vollzieht sich dieser Wandel jedoch nicht schnell genug. Laut einer Studie des Marktforschungsunternehmens Gartner wünschen sich 67 Prozent der CEOs, dass ihre Unternehmen mit dem digitalen Wandel rascher vorankommen. Außerdem benötigen sie Unterstützung, wenn sie ihre Digitalisierungsprozesse beschleunigen und gleichzeitig sinnvolle Veränderungen bewirken wollen. Daneben brauchen sie auch eine Roadmap, Leitlinien und die Gewissheit, dass sie durch den Weg, den sie eingeschlagen haben, echten Mehrwert schaffen und die erforderliche Flexibilität, Agilität und Innovationsfähigkeit erhalten, um in der digitalen Welt bestehen und erfolgreich sein zu können.

In erster Linie suchen sie nach vertrauenswürdigen Beratern und Verkäufern, die ihnen bei der Aufnahme der Anforderungen zuhören, ihr Unternehmen verstehen und mit ihnen auf Augenhöhe zusammenarbeiten. Auf diese Weise wird eine sinnvolle Basis geschaffen, um Probleme zu lösen, neue Möglichkeiten zu erschließen und gemeinsame Innovationsprojekte anzugehen.

Für Anbieter von Software und IT-Services wie Microsoft und SAP, die vor Kurzem die Erweiterung ihrer Kooperation bekanntgegeben haben, stellt dies eine große Chance dar. Der Ausbau der Partnerschaft ist zugleich ein Gewinn für beide Seiten. Die Unternehmen blicken auf eine langjährige Partnerschaft zurück, wobei über 37.000 gemeinsame Kunden von den Erfahrungen beider Firmen profitieren. So konnten SAP-Kunden in den vergangenen zwei Jahren die In-Memory-Datenbank SAP HANA auf Microsoft Azure verwenden. Außerdem hat SAP seine Produkte wie etwa das Reise- und Spesenmanagementsystem Concur und die HR-Software SuccessFactors an Office 365 angebunden. Ziel ist es, Kommunikations- und Kalenderfunktionen, Features zur Zusammenarbeit sowie weitere Tools in Office 365 direkter in SAP-Toolsets zu integrieren und umgekehrt.

Im Rahmen der erweiterten Partnerschaft wird Microsoft zur Unterstützung seiner internen Finanzprozesse außerdem SAP S/4HANA in Azure bereitstellen. Die SAP migriert im Gegenzug mehr als ein Dutzend geschäftskritische Systeme auf Azure, um von der Effizienz, Flexibilität und Innovationsfähigkeit der Plattform zu profitieren. Die Migration betrifft unter anderem auch das SAP-S/4HANA-System, das eines der Unternehmen unterstützt. Das interne Projektmanagementsystem von SAP läuft bereits auf Azure; der Rest der Migration soll bis Ende 2018 abgeschlossen sein.

Microsoft baut derzeit seine bestehenden Finanzsysteme um, die auch ältere SAP-Finanzanwendungen umfassen, und wird dabei SAP S/4HANA Central Finance in Azure implementieren. Zusätzlich plant Microsoft die Anbindung von SAP S/4HANA an Azure-Services für künstliche Intelligenz und Analysen, um Finanzberichte effizienter erstellen zu können und die Entscheidungsunterstützung entscheidend zu verbessern. Beide Unternehmen werden die internen Projekte dokumentieren, um ihren Kunden Leitlinien und eine Unternehmensarchitektur zur Implementierung von SAP-Anwendungen in Azure an die Hand geben zu können. Die Roadmap, die in diesem Zusammenhang entsteht, wird einen Blueprint für Kunden beinhalten, die eine ähnliche Umstellung planen, und wird diese in ihrem Vorhaben noch bestärken.

Wahlfreiheit muss sein

SAP zufolge ist es dank der Partnerschaft einfacher und schneller für Kunden, ihre SAP-Anwendungen auf die Cloud-Plattform von Microsoft Azure zu verlagern. Gleichzeitig betonen Führungskräfte beider Seiten, dass sich Kunden für diejenige Public-Cloud-Plattform entscheiden sollen, die ihren Anforderungen bestmöglich gerecht wird. Denn die Kunden möchten selbst bestimmen, welchen Cloud-Infrastruktur-Anbieter sie wählen. Wahlfreiheit und Neuerungen in der Cloud – diese Dinge wird SAP weiterhin über seine Cloud-Innovationspartner unterstützen.

Kaum jemand zweifelt daran, dass cloudbasierte Lösungen bald im Infrastrukturportfolio sämtlicher Kunden mehrheitlich vorkommen werden. Für Unternehmenskunden ist jedoch der Weg dorthin häufig genauso wichtig wie das Ziel. „Letztlich möchten wir nicht nur hervorragende Anwendungen in der Cloud bereitstellen, sondern auch die Umstellung auf die Cloud so einfach wie möglich gestalten, indem wir Wahlfreiheit und Flexibilität bieten“, sagt Arlen Shenkmen, der den Bereich Global Business Development and Ecosystems bei SAP leitet und den jüngsten Ausbau der Partnerschaft mit Microsoft kommentiert. „Nun machen wir für unsere Kunden wieder einen Schritt in diese Richtung, um ihnen einen sicheren und zuverlässigen Weg in die Cloud zu ermöglichen.“

Ich traf Thomas Grassl, Chief Developer und Coolness Officer bei SAP, in der Developers Garage des TechEd-Ausstellungsbereichs. In nachfolgendem Video-Interview zeigte er mir, wie einfach Entwickler mit SAP Leonardo Machine Learning in das Thema einsteigen können.

Hoher Bedarf an Weiterbildung

In Umfragen zum Thema maschinelles Lernen geben über 40 Prozent der Unternehmen an, dass der Mangel an Fachkräften mit den entsprechenden Kenntnissen für sie ein Problem darstellt, die Technologie aufzugreifen. Um hier schnell Abhilfe zu schaffen, investiert die SAP in praxisbezogene Schulungen.

„Mit SAP Leonardo Machine Learning macht es die SAP für Entwickler ganz einfach, sich weiterzubilden“, sagte Grassl. „Die meisten Entwickler haben schon mal von Machine Learning gehört, sich aber noch nicht näher damit befasst. Denn sie denken, dass das Thema zu komplex ist – oder wissen nicht, wo sie anfangen sollen. Wir investieren in Tools und Trainingsprogramme für Machine Learning und haben alle unsere Tutorials auf das SAP Developer Center gestellt. Dort finden Entwickler Schritt-für-Schritt-Anleitungen, wie sie in das Thema einsteigen können.“

“Mit SAP Leonardo Machine Learning macht es SAP für Entwickler ganz einfach, sich weiterzubilden.”

Der Machine-Learning-Prototyp, den mir Grassl auf der SAP TechEd gezeigt hat, ist äußerst pfiffig und besteht aus einer mobilen App mit Bilderkennungsfunktion. Die App wurde mit dem SAP Cloud Platform SDK for iOS entwickelt und lässt sich mit der folgenden Anleitung leicht nachbauen. Anhand eines Smartphone-Fotos konnte sie ein Objekt korrekt identifizieren. „Wir helfen Entwicklern, Machine-Learning-Funktionen in die Anwendungen auf der SAP Cloud Platform zu integrieren und dies auch für mobile Endgeräte zur Verfügung zu stellen”, sagte Grassl.

Da maschinelles Lernen auf dem Vormarsch ist, müssen sich Entwickler schnell weiterbilden. Nur so können sie am Ball bleiben und bei der digitalen Transformation weiterhin eine führende Rolle spielen.

Blockchain ist ein Thema, über das jeder spricht, aber das nur wenige (mich selbst eingeschlossen) wirklich genau verstehen – so wie bei Bitcoin oder dem Aktienmarkt. Was ich aber begriffen habe ist, dass es bei Blockchain um Vertrauen geht und Blockchain deshalb jede Branche revolutionieren wird. Das gilt auch für den Weinmarkt.

Beim Kauf und Verkauf von Spitzenweinen spielt Vertrauen schon immer eine große Rolle. Ein Verkäufer bietet eine Flasche zum Kauf an – meistens einen seltenen, alten Wein oder einen von einem renommierten Winzer. Er macht dabei auch Angaben zur Herkunft des Weines, um zu belegen, dass der Wein echt ist und sachgemäß gelagert wurde. Und die Käufer streiten sich regelrecht darum, Tausende, wenn nicht gar Zehntausende von Dollar dafür hinzulegen. Das hat sich in den letzten zehn Jahren geändert.

Der Handel mit gefälschten Weinen ist ein Millionengeschäft

2008 erzählte Benjamin Wallace in seinem Erfolgskrimi The Billionaire’s Vinegar (wird in Kürze verfilmt mit Matthew McConaughey in der Hauptrolle) die wahre Geschichte eines deutschen Musikmanagers und Weinsammlers, der andere wohlhabende Sammler dazu brachte, gefälschten Wein zu kaufen (also Wein, der irgendwie gepanscht und oftmals unter eine teureren Marke verkauft wurde), unter anderem verschiedene Flaschen, die angeblich Thomas Jefferson gehört hatten. Wallaces Buch wurde ein Beststeller der New York Times und hat Weinsammler überall auf der Welt ziemlich misstrauisch gemacht.

Ein halbes Jahrzehnt später wurde die Welt des Weins erneut erschüttert, als der Weinsammler und Weinpanscher Rudy Kurniawan zu zehn Jahren Gefängnis verurteilt wurde, weil er wohlhabende Sammler um mindestens 20 Millionen US-Dollar betrogen hatte (die ganze Geschichte finden Sie in Peter Hellmans neuem Buch In Vino Duplicitas). Als Folge der „Rudy-Affäre“ begannen Auktionshäuser viele Weine mit zweifelhafter Herkunft aus ihrem Angebot zu nehmen. Gerichtsprozesse folgten, und der Milliardär Bill Koch, ein prominenter Weinsammler, der sowohl auf Rudy als auch auf den mutmaßlichen Weinpanscher aus Wallace‘ Buch Hardy Rodenstock reingefallen war, begann sogar einen regelrechten Kreuzzug gegen gefälschten Wein. Dabei gab er mehr als 20 Millionen US-Dollar aus eigener Tasche aus, um Fälschern auf die Spur zu kommen.

Noch nie war das Vertrauen in den Markt für Spitzenweine niedriger – aber Blockchain gibt Anlass zur Hoffnung.

Blockchain ermittelt sicher die Herkunft eines Weines

Denn es gibt beispielsweise Everledger, eine Blockchain-Firma mit Sitz in London, die als erstes Unternehmen die Herkunft eines Weines via Blockchain absichert. Nachdem sich Everledger im Kampf gegen gefälschte Diamanten einen Namen gemacht hat, hat sich das Unternehmen nun auf Wein verlegt und zusammen mit Weinpansch-Spezialistin Maureen Downey, die eine wichtige Rolle bei der Untersuchung im Fall Rudy Kurniawan gespielt hat, das Chai Wine Vault ins Leben gerufen.

Mit dem Chai-Verfahren von Downey, das über 90 Datenpunkte auf einer Flasche erfasst, sowie hochauflösenden Fotos und Datensätzen zu Eigentum und Lagerung erzeugt Everledger eine permanente, digitale Darstellung einer Flasche in der Blockchain. Dieser permanente Datenpool fungiert als Verifizierungspunkt, wenn die Flasche den Besitzer wechselt. Die Blockchain wird ständig aktualisiert, sodass jeder, der die Flasche kauft oder verkauft, sich darauf verlassen kann, dass die Herkunftsangaben echt sind.

Ein solch hohes Maß an Sicherheit in der Lieferkette wird in jeder Branche immer wichtiger. Deshalb will sich SAP Ariba mit Everledger zusammentun. „Wenn es möglich ist, den Weg von Diamanten zu verfolgen, kann man alles verfolgen“, sagt Joe Fox, Senior Vice President für den Bereich „Business Development and Strategy“ bei SAP Ariba. „Blockchain sorgt unter anderem für mehr Transparenz und Vertrauen. Wenn wir Blockchain in unsere Anwendungen und unser Netzwerk einbetten, können wir Logistikketten möglich machen, die intelligenter, schneller und transparenter sind – von der Bezugsquelle bis hin zur Bezahlung.”

Gefälschter Wein ist nichts Neues – schon Plinius der Ältere beklagte sich darüber im alten Rom, aber inzwischen hat das Phänomen neue Ausmaße angenommen. Experten, darunter auch Downey, gehen davon aus, dass sage und schreibe 20 Prozent des weltweit verkauften Weins Fälschungen sind. Schätzungsweise 10.000 „Rudy-Flaschen“ sind immer noch im Umlauf, und erst kürzlich hat die Polizei 6.000 Flaschen gefälschten Wein in China beschlagnahmt. Für die Weinmärkte weltweit kommt mit Blockchain eine lang ersehnte Innovation, die für Vertrauen bei jeder Transaktion sorgt.

Wie im Gleichnis Die Blinden Männer und der Elefant hat jeder eine andere Sicht auf die digitale Transformation. Für einige ist sie gleichbedeutend mit neuen Technologien, und sie setzen auf Entwicklungen wie das Internet der Dinge, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Andere sehen darin eine Möglichkeit, die Effizienz zu steigern und Geschäftsprozesse umzugestalten, um die Markteinführung ihrer Produkte zu beschleunigen. Wieder andere betrachten die digitale Transformation als Mittel, um sich strategisch von Wettbewerbern abzuheben und die Kunden mit neuen Geschäftsmodellen an sich zu binden. Trotz dieser Vielfalt an Blickwinkeln gibt es immer noch viele Unternehmen, die sich mit der Digitalisierung und der Umsetzung sinnvoller, innovativ ausgerichteter und marktwirksamer Maßnahmen schwertun.

Zu diesem Thema hat das SAP Center for Business Insight zusammen mit Oxford Economics eine umfassende globale Studie veröffentlicht. In der SAP-Überblicksstudie zur digitalen Transformation: „4 Ways Leaders Set Themselves Apart” (4 Differenzierungsstrategien erfolgreicher Unternehmen) werden die Herausforderungen, Chancen und Wertschöpfungsmöglichkeiten präsentiert und die Technologien beschrieben, mit denen die digitale Transformation vorangetrieben werden kann. In der Studie wurde insbesondere die Leistung der „digitalen Vorreiter“ analysiert. So werden die Unternehmen bezeichnet, denen es besser und schneller gelingt als ihren Wettbewerbern, Menschen, Dinge und Unternehmen miteinander zu verbinden.

Merkmal Nr. 1: Sie betrachten die digitale Transformation als Chance zur Veränderung.

Eine überwältigende Mehrheit (96 %) der digitalen Vorreiter betrachtet die digitale Transformation als wichtiges Geschäftsziel, das nur erreicht werden kann, wenn das gesamte Unternehmen dahintersteht. Eine Digitalisierungsstrategie kann ihrer Meinung nach nur dann erfolgreich umgesetzt werden, wenn nicht einzelne Abteilungen in ihrem eigenen Tempo vorgehen, sondern das Unternehmen als Ganzes transformiert wird.

Durch die Schaffung einer soliden Basis für die Transformation gewinnen die digitalen Vorreiter einen immer größeren Vorsprung vor ihren weniger erfolgreichen Wettbewerbern. Mit ihren innovativen Geschäftsmodellen sind sie in der Lage, Risiken zu mindern und neue Chancen zu ergreifen, sobald sie sich bieten.

Merkmal Nr. 2: Sie achten darauf, die Bereiche mit Kundenkontakt zuerst zu transformieren.

Die meisten Unternehmen halten Technologie, das Tempo des Wandels und den wachsenden globalen Wettbewerb für die wichtigsten globalen Trends der nächsten Jahre. Die digitalen Vorreiter gehen einen Schritt weiter und berücksichtigen auch den Einfluss der Kunden und binden diese stärker ein. Führungskräfte, die bahnbrechende Innovationen vorantreiben und die Branche verändern, wollen mehr als nur die Anforderungen der Märkte erfüllen. Ihnen ist es wichtig, einen umfassenden und durchgängigen Kundenservice zu bieten.

So haben 92 Prozent der digitalen Vorreiter fortschrittliche Digitalisierungsstrategien und -prozesse entwickelt, mit denen sie auch die Zufriedenheit und Motivation ihrer Kunden verbessern. Bei den weniger erfolgreichen Wettbewerbern beträgt dieser Wert nur 22 Prozent. Auf diese Weise konnten 70 Prozent der führenden Unternehmen einen großen Nutzen aus ihren Initiativen ziehen.

Merkmal Nr. 3: Sie schaffen einen positiven Kreislauf digitaler Talente.

Der Wettbewerb um qualifizierte Mitarbeiter ist bekanntermaßen sehr groß. Für 75 Prozent der Unternehmen, die als digitale Vorreiter gelten, ist es einfacher als für die Konkurrenz, diese Talente zu gewinnen und im Unternehmen zu halten. Das liegt daran, dass sie mit einer fünfmal so hohen Wahrscheinlichkeit die Vorteile der Digitalisierung nutzen, um ihr Talentmanagement an die aktuelle Entwicklung anzupassen.

Sie verlassen sich nicht nur auf Personalvermittler, um passende Bewerber zu ermitteln, Risikofaktoren und Fehler bei Einstellungen aufzudecken und den Talentbedarf langfristig zu prognostizieren. Fast die Hälfte (48 %) der digitalen Vorreiter ist sich darüber im Klaren, dass hohe Investitionen in die Entwicklung digitaler Fähigkeiten und Technologien erforderlich sind, um den Umsatz zu steigern, produktive Mitarbeiter an das Unternehmen zu binden und neue Rollen zu entwickeln, um in den kommenden zwei Jahren mithalten zu können. Unter den insgesamt befragten Führungskräften beträgt der Anteil nur 30 Prozent.

Merkmal Nr. 4: Sie investieren in zukunftsfähige Technologie und nutzen eine bimodale Architektur.

Vor wenigen Jahren hat Peter Sondergaard, Senior Vice President bei Gartner und Global Head of Research, festgestellt, dass „CIOs ihre alte IT-Organisation zwar nicht in ein digitales Startup-Unternehmen verwandeln können, wohl aber in eine bimodale IT-Organisation. 45 Prozent der CIOs geben an, dass sie bereits auf einem guten Weg sind. Wir gehen davon aus, dass 75 Prozent der IT-Organisationen bis 2017 auf die ein oder andere Weise mit einer bimodalen Architektur arbeiten werden.

Der Einsatz dieser bimodalen Architektur ermutigt die digitalen Vorreiter, fortschrittliche Technologie zu nutzen. So zeigt die Studie, dass 50 Prozent dieser Unternehmen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen arbeiten. Bei den insgesamt Befragten beträgt der Anteil gerade einmal 7 Prozent. Außerdem setzen sie weitaus häufiger Big Data und Analysen (94 % im Vergleich zu 60 %) sowie das Internet der Dinge (76 % im Vergleich zu 52 %) ein.

Wer in der digitalen Wirtschaft die Führerschaft übernimmt, muss mehr tun als digitalisieren  – er muss das richtige Gleichgewicht finden.

Den meisten Führungskräften ist bewusst, dass die digitale Transformation der entscheidende Faktor für Umsatzwachstum, Rentabilität und Expansion ist. Wie die digitalen Vorreiter beweisen, ist es allerdings entscheidend, dass Digitalisierungsstrategien eine Balance zwischen organisatorischer Flexibilität, Akzeptanz fortschrittlicher Technologien und mutiger Veränderung schaffen. Denn dieser Ansatz macht sich ganz klar bezahlt. Diese Unternehmen profitieren, indem sie ihren Marktanteil vergrößern, die Kundenzufriedenheit erhöhen, die Mitarbeitermotivation steigern und eine höhere Rentabilität erzielen als je zuvor.

Jedes Unternehmen, das aufholen und zu einem digitalen Vorreiter werden möchte, muss drei wichtige Grundsätze beachten: Es darf nicht mehr in einmalige, isolierte Projekte investieren, die nur in einer einzelnen Organisation zum Einsatz kommen. Es muss die IT als strategischen Partner begreifen statt als Mittel zum Zweck. Es darf das übrige Unternehmen nicht länger von den Erfolgen fernhalten, die in einigen Bereichen bereits durch Digitalisierung erreicht wurden.

Unsere Studie hat gezeigt, dass nur die Unternehmen, in denen die digitale Transformation alle Bereiche durchdringt, mit der dynamischen digitalen Wirtschaft Schritt halten werden.

Nach einem Bericht von WaterAid, einer gemeinnützigen Organisation, die sich weltweit für die Versorgung mit sauberem Trinkwasser und Sanitäreinrichtungen einsetzt, haben rund 63 Millionen Inder kein Zugang zu sauberem Wasser. Zu dieser Knappheit kommt noch hinzu, dass geschätzte 40 Prozent des bereitgestellten Wassers durch undichte Leitungen und Anschlüsse verloren geht. Diese Statistiken haben die indische Regierung auf den Plan gerufen, die dem Zugang zu Trinkwasser als universelles Gut eine hohe Priorität eingeräumt hat.

Digitalisierung in Indien schreitet voran

Um den enormen Bedarf zu decken und die Versorgung mit sauberem Wasser zu verbessern, haben indische Unternehmen wie Vectus, IT-Lösungen eingeführt, um ihre Abläufe effizienter zu gestalten. Vectus mit Hauptsitz in der nordindischen Stadt Noida ist ein führender Hersteller von Wassertanks und Leitungssystemen. Das Unternehmen verfügt landesweit über je 13 Produktionsstätten und Lagerhallen und verzeichnet eine jährliche Wachstumsrate von durchschnittlich 35 Prozent. Trotz des beachtlichen Wachstums sah sich Vectus mit der Herausforderung konfrontiert, die Leistung seiner IT-Systeme verbessern zu müssen.

Die Mitarbeiter mussten Kundenaufträge, Rechnungen und Auslieferungen manuell erfassen. Diese Arbeitsweise war langsam und oftmals ungenau. Laut Manish Sinha, IT-Leiter bei Vectus, gab es „massive Probleme mit Serverausfällen, die Zahlungen von zwölf Millionen indischen Rupien (rund 160.000 Euro) für Überstunden nach sich zogen, da die Mitarbeiter Daten manuell eingeben mussten.“

Dank Echtzeitdaten: Abläufe um 60% optimiert, bessere Produktionsplanung, kürzere Beschaffung

Um diese Probleme anzugehen, wandte sich Vectus an SAP. Innerhalb von nur viereinhalb Monaten implementierte Vectus SAP S/4HANA Enterprise Management an all seinen 24 Standorten und erzielte damit beeindruckende Ergebnisse. Nach dem Produktivstart „hatten wir keine Ausfallzeiten zu verzeichnen und mussten den Server während der Arbeitszeit kein einziges Mal neu starten,“ berichtet Sinha. „Insgesamt haben wir alle Abläufe im gesamten Unternehmen um rund 60 Prozent optimiert.“

Der Zugriff auf Echtzeitdaten ist nun 50 Prozent schneller und ermöglicht eine zeitnahe Überwachung der Unternehmensleistung sowie fundierte Budgetierungs- und Planungsentscheidungen. Die Mitarbeiter von Vectus sind nun in der Lage, Bestandsaktualisierungen in Echtzeit vorzunehmen, um herauszufinden, welche Produkte sich gut verkaufen. Dies hilft ihnen, die Produktion zu planen und festzustellen, welche Produkte mehr am Markt beworben werden sollten. Durch den Vergleich von Echtzeit-Verkaufsdaten mit den Beständen konnte die Abfallmenge reduziert und der gesamte Zyklus der Beschaffung von 21 auf 15 Tage verkürzt werden. Mit dem direkten Zugriff auf die Buchhaltung und Transparenz in allen Geschäftsbereichen, ist Vectus nun besser gerüstet, Compliance-Vorschriften einzuhalten, Revisionen durchzuführen und Finanzinformation zügig auszuwerten.

Die Digitalisierung wird nicht alle Probleme lösen können, die die anhaltende Wasserknappheit in Indien mit sich bringt. Allerdings bieten digitale Lösungen für Unternehmen wie Vectus die Möglichkeit, ihr Geschäft effizienter zu betreiben und ihre Kunden mit den so dringend benötigten Lösungen für die Lagerung und den Transport von sauberem Wasser zu versorgen.

Das Internet hat Daten und Informationen für Milliarden Menschen auf der ganzen Welt zugänglich gemacht. Ausgerechnet in Unternehmen war der Zugriff auf Daten jedoch bislang einigen wenigen vorbehalten. Das hat sich nun geändert. Schneller und kostengünstiger Arbeitsspeicher, neue Speichertechnologien und Datenwerkzeuge ermöglichen es Unternehmen aller Größen, riesige Datenmengen ohne hohen Kostenaufwand zu erfassen und zu speichern. Dabei kann es sich sowohl um strukturierte Daten (beispielsweise Daten in den Feldern von Tabellen oder Datenbanken) als auch um unstrukturierte Daten (E-Mails oder Beiträge in sozialen Netzwerken) handeln. Auf diesen riesigen Data Lake können dann alle Mitarbeiter des Unternehmens zugreifen, um schnell zu neuen Erkenntnissen zu gelangen.

Lesen Sie, wie Unternehmen maschinelles Lernen nutzen, um auf Basis von Big Data Lösungen für die drängenden Fragen der Zeit zu finden.

Aufdecken von Betrug durch Korrelation von Daten

Die Organisation Financial Industry Regulatory Authority (FINRA), deren Aufgabe die Beaufsichtigung der Marktteilnehmer im US-Wertpapierhandel ist, hat sich bei der Entwicklung von Strategien zur Bekämpfung von Betrug und Insidergeschäften bislang vor allem auf die Erfahrung ihrer Mitarbeiter verlassen. Nach wie vor ist diese Erfahrung eine wichtige Stütze, doch die FINRA greift nun zusätzlich auf einen Data Lake zu und ist so in der Lage, Muster aufzudecken, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben.

Die Aufsichtsbehörde verarbeitet tagtäglich mehr als fünf Petabyte Transaktionsdaten aus unterschiedlichen Quellen. Infolge der Ablösung der herkömmlichen Datenbank- und Speichertechnologie durch einen Data Lake konnte die FINRA einen Self-Service-Prozess einrichten, über den Analysten Daten ohne Unterstützung durch die IT-Abteilung abrufen können. Hatte die Suche nach den benötigten Informationen früher noch mehrere Stunden gedauert, benötigen die Analysten nun nur noch 90 Sekunden.

Während sich herkömmliche Datenbanken gut dafür eigneten, Daten miteinander zu verknüpfen – um etwa sämtliche Transaktionen einer bestimmten Person nachzuverfolgen –, können die Anwender mithilfe der neuen Data-Lake-Konfigurationen nun auch Beziehungen aufdecken, von deren Existenz sie gar nichts wussten.

Die Datenexperten können nach verdächtigen Verhaltensmustern suchen, die auf Betrug, manipulierte Marketingunterlagen und den Verstoß gegen Vorschriften schließen lassen. Dadurch konnte die FINRA im vergangenen Jahr 373 Bußgeldbescheide in Höhe von insgesamt 134,4 Mio. US-Dollar ausstellen – laut Law360 ein neuer Rekord.

Auch Data Lakes sind komplex

„In den letzten 20 Jahren sind unzählige Millionen in Data-Warehousing-Lösungen geflossen. Unternehmen sollten nicht davon ausgehen, dass sie diese Daten nun einfach in einen Data Lake verschieben können“, so Mike Ferguson, Geschäftsführer des britischen Analystenhauses Intelligent Business Strategies. Ferguson ist jedoch überzeugt, dass dank der Effizienz von Data Lakes mehr Kapazitäten in Data Warehouses für Abfragen, Berichte und Analysen zur Verfügung stehen.

Zudem führt der Einsatz von Data Lakes auch nicht dazu, dass die Bereinigung und Verwaltung von Daten überflüssig werden – sie sind eine wichtige Voraussetzung dafür, dass hilfreiche Erkenntnisse aus den Daten abgeleitet werden können.

Unternehmen benötigen außerdem strenge Data-Governance-Prozesse. Es muss klar definiert werden, wer auf die Daten zugreifen, sie verteilen, ändern, löschen oder in sonstiger Weise bearbeiten darf. Unternehmen müssen außerdem sicherstellen, dass die erfassten Daten aus einer rechtmäßigen Quelle stammen.

Immer häufiger ist es Aufgabe eines Chief Data Officer (CDO), dafür zu sorgen, dass die wachsende Zahl der Mitarbeiter mit Zugriff auf Daten diese auch effektiv und verantwortungsbewusst nutzt. Einer Prognose des Marktforschungsunternehmens Gartner zufolge wird es bereits 2019 in 90 Prozent aller Großunternehmen einen CDO geben.

Data Lakes lassen sich auf verschiedene Weise konfigurieren: als zentrales oder verteiltes Repository mit Speichersystemen in der lokalen Infrastruktur, in der Cloud oder in einer Hybridumgebung. Manche Unternehmen haben auch mehrere Data Lakes implementiert.

„Viele meiner Kunden versuchen aus naheliegenden Gründen, einen zentralen Data Lake zu realisieren. Es ist wesentlich einfacher, Daten an einem zentralen Ort zu verwalten und zu erfassen“, so Ferguson. „Oft entsteht dadurch jedoch an anderer Stelle zusätzliche Komplexität. Viele von ihnen stellen fest, dass für die Verwaltung von Daten über mehrere Datenspeicher hinweg ein verteilter Data Lake erforderlich ist.“

Die enormen Kapazitäten von Data Lakes führen außerdem dazu, dass sich der einst überschaubare Datenfluss zu einem gewaltigen Strom entwickelt hat. „Neue Daten werden heute in extremer Geschwindigkeit und in sehr großen Mengen erzeugt“, erklärt Ferguson. „Wir müssen nach Lösungen suchen, wie wir Komplexität abbauen können. Meist heißt diese Lösung Automatisierung. Unternehmen erwarten, dass ihnen Informationsmanagement-Software wie ein Informationskatalog helfen kann, die Erfassung von Daten zu beschleunigen und diese automatisch zu klassifizieren, Profilen zuzuordnen, zu organisieren und leicht auffindbar zu machen.“

Roman Bartlog kennt das Dilemma bei Kunden: Daten gibt es zuhauf, doch sind sie oft nicht aktuell. „Sie werden hin- und herkopiert und bis sie schließlich analysiert werden, sind sie schon veraltet“, sagt der Managing Enterprise Architect vom herstellerunabhängigen IT-Dienstleister und -Beratungshaus Capgemini. Bartlogs Erfahrung nach sind 60 bis 70 Prozent der Daten im Unternehmen redundant – und nur durch diverses Kopieren entstanden. „Dieser Footprint muss verschlankt werden“. Die Schlussfolgerung: Weg von Big Data hin zu Right Data müsse man kommen – weg von schieren Datenmengen hin zu jenen Informationen, die es wert sind betrachtet zu werden. Datensilos müssten abgebaut und in einer zentralen Instanz zusammengeführt werden. Die Vorteile: Kosten können gespart, Daten schneller ausgewertet und Entscheidungen früher getroffen werden.

Single Source of Truth: Right Data statt Big Data

Wie vorgehen? Die typische IT-Landschaft in Unternehmen ist heterogen, SAP- und Nicht-SAP-Systeme sind ebenso zu finden wie Datenbanken von Oracle, SQL von Microsoft oder DB2 von IBM. Hinzu kommen Erweiterungen und Eigenentwicklungen. SAP hatte währenddessen einen reinen SAP-Ansatz geschaffen, der den genannten Anforderungen bereits gerecht wurde. Die auf SAP-HANA-Basis entwickelte Business Suite SAP S/4HANA verzichtet auf Aggregate, verschmilzt die analytische mit der transaktionalen Welt und schafft eine „Single Source of Truth“. „Wenn SAP HANA das für SAP schafft“, folgert Bartlog, „dann muss das auch in einer Nicht-SAP-Welt möglich sein.“

SAP HANA in Nicht-SAP-Landschaft: Erster Pilot in der Autoindustrie

SAP HANA für Java-Applikationen? „Das war für die Kunden schwer vorstellbar“, erinnert sich Bartlog. Ein Automobilhersteller, der traditionell eine große Nicht-SAP-Landschaft betrieb, entschied sich schließlich dafür, SAP HANA für eine seiner Applikationen auszuprobieren. „Zugegebenermaßen hatten wir den Vorteil, dass wir den Code kannten, da wir die Anwendung teilweise selbst entwickelt hatten“, erläutert Bartlog. Zunächst reagierte die SAP-HANA-Datenbank sehr langsam, die Parametrisierung stimmte nicht. „Möglicherweise hat das System diese Art von Daten nicht erwartet“, interpretiert Bartlog. Ein Patch genügte, um das Problem zu beheben. Und die Verarbeitung der Daten nahm die Geschwindigkeit auf, die die Experten von der In-Memory-Technologie erwartet hatten. „Keine andere Datenbanktechnologie kommt derzeit ohne Kopien aus“, beschreibt Bartlog den Hauptvorteil von SAP HANA, welcher auch die Grundlage für jene gewünschte zentrale Instanz schafft, die das Konzept vorsah.

SAP HANA in Java-Umgebungen: 3 Beispiele

„Right Data“ sind inzwischen in drei Szenarien geschaffen worden. Dass die Unternehmen nicht genannt werden wollen, die in den Szenarien involviert sind, hat vor allem einen Grund: „Sie sehen in dem neuen Ansatz enorme Wettbewerbsvorteile, die nicht gleich an die Konkurrenz weiter gereicht werden soll“, meint Bartlog. Teilweise haben die Unternehmen sogenannte Site Cars aufgesetzt, in denen der SAP-HANA- zunächst neben dem gewohnten Betrieb herlief.

1. Automobilhersteller: Der Prozess der Autoreparatur in Aftersales-Systemen

Dadurch, dass die Systeme nun in der Lage sind, mehr Daten deutlich schneller zu prozessieren, kann der Call Center Agent nun besser auf Kundendaten zugreifen, sie miteinander verknüpfen und auf individuelle Historien zugreifen. „Standzeiten in den Werkstätten lassen sich verringern“, ist Bartlog überzeugt, der vor allem in der höheren Kundenzufriedenheit einen Pluspunkt sieht. Hinzu kommt die erhöhte Systemverfügbarkeit. Durch den Einsatz von über 20 Datenbanken beim Autohersteller war es vorher fast unmöglich ein konsistentes Backup zu erstellen – besonders wenn man bedenkt, dass mit Entwicklungs-, Test- und Produktionssystemen insgesamt auf über 60 Systeme zugegriffen wurde. „Fiel ein System aus, betraf das auch gleichzeitig den umliegenden Systemverbund“, so Bartlog, der auch in den schnelleren Release-Zyklen und der einfacheren Schnittstellenversorgung wichtige Vorteile durch SAP HANA sieht.

2. Medien: Archiv von Presseartikeln

Über mehrere Jahrzehnte hatte ein öffentliches Medienunternehmen sein Archiv auf Basis einer nach heutigen Maßstäben veralteten Oracle-Datenbank aufgesetzt. „Die Antwortzeiten lagen im dreistelligen Sekundenbereich “, erinnert sich Bartlog. Zudem waren zwei Mitarbeiter allein damit betraut, die Datenbank zu pflegen und weiterzuentwickeln. Als Capgemini SAP HANA als neue Datenbank vorschlug, war das Unternehmen skeptisch: Schließlich habe man eine Java-Anwendung im Einsatz, das habe doch nichts mit SAP zu tun. Dass schließlich doch SAP HANA zum Einsatz kam, führt Bartlog darauf zurück, dass die In-Memory-Technologie von SAP „nicht nur eine Datenbank, sondern auch ein Gehirn ist“. So ist SAP HANA etwa dazu in der Lage, diverse Analysen wie etwa Sentiment-Untersuchungen von Texten zu machen. Selbst bei komplexen Suchen oder bei Schlagworten wie „Angela Merkel“ mit besonders hoher Trefferquote liegt die Antwortzeit nun im einstelligen Sekundenbereich.

3. Logistik: Transportmanagement

Für die „Datenmanagementplattform der Zukunft“ zieht ein bis heute komplett SAP-freies Logistikunternehmen künftig SAP HANA in Betracht. Als Testprojekt fungierte das Transportmanagementsystem. Es stellte sich heraus, dass SAP HANA von heute auf morgen so gut funktionierte wie Oracle vorher. „Die Stärken von SAP HANA kommen dann besonders zum Zuge, wenn die Datensilos konsolidiert werden“, sagt Bartlog vor dem Hintergrund, dass zu diesem Zeitpunkt noch knapp hundert Datentöpfe im Unternehmen im Einsatz sind. Weiterer Vorteil: Die Analyse von Sensor- und IoT-Daten etwa von Containern werden heute durch die Vielzahl an Datenbanken erst mit Stunden Verzögerung fertig. „Geschieht das über SAP HANA, bekommen Sie diese Auswertungen sofort“, sagt der Technik-Experte von Capgemini.

„Die Vorurteile, SAP HANA sei zu teuer und funktioniere in Nicht-SAP-Infrastrukturen nicht , sind damit widerlegt“, konstatiert Bartlog, der weltweit einen Milliardenmarkt im von Capgemini „Unlimited“ genannten Ansatz sieht. Der erste Kunde, das Logistikunternehmen, soll Ende dieses Jahres mit SAP HANA live gehen.

Maschinen konzipieren und bauen ist nur die eine Seite des Geschäfts. Auch angetrieben durch das Internet der Dinge schlummern im Wartungs- und Instandhaltungsgeschäft große Potenziale. Dieser „Aftermarket“ ist – so schätzen Experten von SAP – vier- bis fünfmal größer als das eigentliche Herstellergeschäft, wobei das Gesamtvolumen der Ausgaben der Kunden für Ersatzteile und Services allein auf dem US-Markt bei rund einer Billion US-Dollar pro Jahr liegt. Branchenexperten sind davon überzeugt, dass einige Hersteller heute bereits bis zu 40 Prozent ihres Gewinns mit dem Verkauf von Zubehör, Ersatzteilen und Services erwirtschaften. Entsprechend hart umkämpft ist das Aftermarket-Geschäft. Freie Anbieter von alternativen Ersatzteilen und Services konkurrieren mit den Herstellern von Maschinen um das Geschäft, das nach dem Kauf mit der ersten Betriebsstunde beginnt. „Kundenservice, Ersatzteile und Zubehör sind für Fertigungsunternehmen ein enormer Wachstumsmarkt“, ist Dale Grant, Business Solution Advisor bei SAP überzeugt.

Wie Amazon zum Vorbild fürs Aftermarket-Geschäft wurde

Mit fortschreitender Digitalisierung haben sich Kunden an die Mehrwerte gewöhnt, die ihnen Amazon, Google und Alibaba in Form eines einfachen und schnellen Einkaufserlebnisses bieten. Ganz zu schweigen von der Angebotsvielfalt eines globalen Lieferantennetzwerkes. Die logische Folge: „Angetrieben von diesen Erfahrungen haben sich die Wünsche der Kunden an ihre Lieferanten hinsichtlich der Abwicklung von Ersatzteilen und Services in den letzten Jahren deutlich verändert“, sagt SAP-Experte Grant. „Wo früher der Ansprechpartner beim Hersteller telefonisch kontaktiert oder der kleine Wartungsbetrieb um die Ecke beauftragt wurde, erwarten Kunden mittlerweile eine schnellere und einfachere Lösung ihres Problems – über alle Vertriebskanäle hinweg.“ Personalisierte Kundenportale, die Kunden Self-Services bieten und Vertriebskanäle wie etwa den Telefonsupport in einem ganzheitlichen Multi-Channel Ansatz miteinander verbinden sollten künftig zum Portfolio eines OEMs gehören. Das setzt eine End-to-End-Betrachtung der Prozesse voraus: Nur wer den Produktlebenszyklus inklusive Verbrauchsmaterial, Reparatur, Pflege und Instandhaltung, Installation von Upgrades sowie des Angebots von Ergänzungsprodukten, Schulungen, etc. nicht nur versteht, sondern auch in seinen Systemen abgebildet hat, kann dem Kunden maßgeschneiderte Angebote zum richtigen Zeitpunkt während der Nutzung unterbreiten. „Nur so kann der Hersteller die Kunden während der Nutzungsphase an sich binden und sich so auf Dauer das Aftermarket-Geschäft sichern“, ist Grant überzeugt.

Wie Krones den Aftermarket adressiert

Beim bayrischen Spezialisten von Abfüll- und Verpackungsanlagen Krones geht es beim Thema Wartung und Service vorrangig darum, Ausfallzeiten von Anlagen zu vermeiden und Reparaturen so schnell wie möglich erledigen zu können. Eine wichtige Voraussetzung dafür ist, dass der Kunde schnell die richtigen Ersatzteile bekommt: „In unserem Online-Shop bekommen unsere Kunden das gleiche Einkaufserlebnis, das sie von Online-Händlern wie Amazon auch erwarten“, ist der E-Business-Chef bei Krones Bernd Baldauf überzeugt. Wer ein Ersatzteil sucht, blättert nicht lange in (vielleicht veralteten) Katalogen, sondern ruft online die Struktur der Anlage und Maschinen mit Stücklisten und dazugehörigen Zeichnungen auf. Auf Bildern sieht er, aus welchen Einzelteilen sich ein Bauteil zusammensetzt. Das vereinfacht die Selektion der nötigen Artikel, die direkt in den Warenkorb gelegt und bestellt werden können. Dringende Aufträge sind per Expresslieferung innerhalb von 24 Stunden beim Kunden.

Welche Rolle IoT spielt

Auch das „Internet of Things (IoT)“ wird künftig eine wichtige Rolle spielen. Denn viele Maschinen kommunizieren heute bereits mittels Sensoren und können so aus der Ferne überwacht werden. Die Messfühler erkennen bei Überschreiten definierter Grenzwerte für Betriebsstunden oder Vibrationen, dass eine Inspektion vorgenommen werden sollte. Eingebunden in ein personalisiertes Herstellerportal können diese Daten direkt dazu genutzt werden Serviceanfragen an den Hersteller zu richten oder aber auch um notwendiges Verbrauchsmaterial automatisiert zu bestellen.

Was zum technischen Portfolio gehören sollte

Technisch spielen viele Rädchen ineinander. „SAP setzt nicht auf ein einzelnes Produkt, etwa einen E-Shop, sondern bindet diverse Lösungen und das „Backend“ mit ein, in dem etwa Aufträge verarbeitet und Rechnungen für gelieferte Ersatzteile direkt gestellt werden“, erläutert SAP-Experte Grant. Im Zentrum der Lösung – etwa auch von Krones – steht die E-Commerce-Plattform SAP Hybris B2B Commerce, doch können je nach Zielsetzung viele andere Funktionalitäten hinzukommen.

• Explosionszeichnungen der Anlage werden durch das Visualisierungstool SAP Visual Enterprise möglich.
• Das SAP Asset Intelligence Network hält aktuelle Ersatzteilkataloge und technische Dokumente der jeweiligen Anlagen bereit und ist darüber hinaus die Voraussetzung für einen digitalen Zwilling einer Maschine.
• Das Portfolio für das Internet der Dinge SAP Leonardo ermöglicht, Sensordaten aus den Maschinen zu verarbeiten und in der Cloud zu analysieren. „Sind die Geräte bereits mit entsprechender Sensorik ausgestattet, erhält der Service automatisch eine Warnung, sofern eine Maschine überhitzt oder heftig vibriert“, erläutert Grant.
• SAP Hybris Cloud for Service sorgt letztlich dafür, dass Servicetechniker disponiert und gesteuert werden können.

Wie eine individuelle Lösung entsteht

Welche der Komponenten aus dem SAP-Portfolio letztlich für den Einsatz im Unternehmen relevant werden, ist individuell. „Die Grundarchitektur ist ein weites Feld“, erläutert SAP-Experte Grant. Deshalb startet die Zusammenarbeit mit potenziellen Kunden auch meist mit einem Design-Thinking-Workshop. Ziel ist es, zunächst losgelöst von der Entscheidung für technische Lösungen jene Ansätze zu identifizieren, mit denen die größten Effekte für Geschäftsmodelle zu erwarten sind. Erst dann folgt die Entscheidung, welche Softwarebausteine im Unternehmen sinnvoll sind.

Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), maschinelles Lernen, Blockchain, Big Data und analytische Funktionen wachsen zunehmend zusammen und wirken sich schon bald grundlegend auf die Lebens- und Arbeitsweise von Menschen aus. Vor diesem Hintergrund wird die SAP-Veranstaltung zukunftsweisende Innovationen, Branchenwissen und Best Practices aus der ganzen Welt vorstellen. Die SAP Leonardo Live findet vom 11. bis 12. Juli im Kongresshaus Kap Europa in Frankfurt statt. Die Anmeldung ist über  möglich.

„Wir bringen dort weltweit führende Unternehmen, Technologieanbieter und Branchenvisionäre zusammen, die das enorme Potenzial und die konkreten Vorteile heutiger digitaler Innovationen gemeinsam diskutieren“, sagte Mala Anand, President, SAP Leonardo, bei SAP. „Mit SAP Leonardo Live werden wir neue Maßstäbe zur Kontaktpflege mit Kollegen setzen und ein produktives Umfeld schaffen, in dem sich die Teilnehmer informieren sowie Ideen und Visionen über digitale Innovationen austauschen können.“

SAP Leonardo wurde kürzlich auf der SAPPHIRE NOW 2017 als neues digitales Innovationssystem von SAP vorgestellt. SAP Leonardo verbindet Eigenschaften wie maschinelles Lernen, das Internet der Dinge, Big Data, Analysen und Blockchain auf Grundlage der SAP Cloud Platform mit SAP-Wissen, tiefem Prozess- und Branchen-Know-how sowie fortgeschrittenen Design-Thinking-Methoden. Jeder dieser einzelnen Bereiche bringt Unternehmen Vorteile auf ihrer digitalen Reise – ihre volle Wirkung entfalten sie allerdings, wenn sie alle kombiniert sind.

Viele Unternehmen haben erkannt, dass sie durch digitale Geschäftsmodelle Innovationen schneller umsetzen und ihre Profitabilität steigern können. Häufig ist ihnen der Anfang aber noch unklar und sie wissen nicht, wie sie neue Ansätze in ihr Unternehmen integrieren können. Auf der SAP Leonardo Live versammelt SAP eine Community aus Kunden, Partnern und führenden Branchenexperten, um den Teilnehmern den Weg zu digitalen Innovationen in ihrem Unternehmen zu zeigen.

„Auf der SAP Leonardo Live können Teilnehmer von Experten lernen, die mit ihrer digitalen Transformation bereits begonnen haben und dafür Spitzentechnologien in ihrem Unternehmen einsetzen“, sagte Dr. Tanja Rückert, President, IoT and Digital Supply Chain, bei SAP. „Unternehmen jeder Größe aus unterschiedlichen Branchen auf der ganzen Welt werden Best Practices, Erfahrungswerte, Branchen- und Fachwissen austauschen. In praktischen Workshops lernen Teilnehmer diese neuen Technologien kennen und erleben, wie SAP-Lösungen neue digitale Geschäftsmodelle ermöglichen.“

Auf der zweitägigen Veranstaltung kommen zahlreiche Größen aus der Wirtschaft zusammen, mehr als 50 Unternehmen aus der ganzen Welt präsentieren ihre digitale Innovationsstrategie. Die SAP Leonardo Live wartet unter anderem mit folgenden Highlights auf:

• Umfassender Überblick über das digitale Innovationsportfolio SAP Leonardo und den konkreten Nutzen für Unternehmen
• Best Practices von SAP-Kunden in unterschiedlichen Branchen, darunter Adidas, Hewlett-Packard Enterprise, Hilti, KAESER Kompressoren SE und Stara
• Anwendungsfälle, die verdeutlichen, wie Unternehmen mit SAP Leonardo Produkte und Anlagen in einem globalen Netzwerk besser planen, entwerfen, herstellen, bereitstellen und pflegen können.
• Exklusive Gespräche mit Fachkollegen und Austausch mit Vordenkern und Experten aus Wirtschaft und Technologie
• Design-Thinking-Experten, die zeigen, wie neue Technologien wie maschinelles Lernen, IoT, analytische Funktionen im Unternehmen nahtlos zusammenarbeiten können

Weitere Informationen finden Sie auf der Website zu SAP Leonardo Live. Folgen Sie der Veranstaltung auf Twitter und Linkedin unter dem offiziellen Hashtag #leonardolive, um aktuelle Informationen zu erhalten.

Bei seiner Keynote auf der SAPPHIRE NOW stellte SAP-Vorstandssprecher Bill McDermott eine der größten Neuerungen seit SAP HANA ins Rampenlicht: SAP Leonardo, und betonte:

„Es ist Zeit, dass maschinelles Lernen Ihnen Arbeit abnimmt. Es ist Zeit, dass Milliarden von Geräten Daten nicht nur erfassen, sondern auch nutzen. Es ist Zeit für SAP Leonardo, das SAP-System für digitale Innovation.“

Künstliche Intelligenz bedeutet einen Paradigmenwechsel

Im Laufe seines Vortrags bat McDermott Mala Anand, verantwortlich für SAP Leonardo, auf die Bühne, um dem gespannten Publikum weitere Details zu SAP Leonardo zu geben. Anand sollte ihre Zuhörer nicht enttäuschen und gab ihnen viele Denkanstöße über das jüngste Produkt der SAP.

„In der Digitalisierung sehen unsere Kunden das Potenzial für schnelleres Wachstum und höhere Produktivität“, sagte Anand. „Sie fragen uns aber auch, wo sie mit ihrer Digitalisierung beginnen sollen. SAP kann mehr als alle anderen unseren Kunden dabei helfen, von den Trends der digitalen Transformation zu profitieren und ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern.“

Laut Anand finde derzeit ein Paradigmenwechsel statt. Um diese Geschäftsergebnisse ermöglichen zu können, entstünden neuartige Intelligenzsysteme, die künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Big Data, Analysefunktionen, das Internet der Dinge und Blockchain nutzten.

„Diese neuen datengestützten Intelligenzsysteme machen es möglich, dass wir mehr als je zuvor von Daten profitieren, neue Geschäftsmodelle entwickeln und die Geschäftsprozesse in der Logistikkette, im Kontakt mit Kunden, im Personalwesen und vielen anderen Bereichen ganz neu gestalten können“, sagte Anand.

Leonardo kombiniert Lösungen zu einem einheitlichen System

Laut Anand habe sich die SAP die IT-Landschaften ihrer 350.000 Kunden angesehen und sei dabei auf bestimmte Probleme gestoßen, die bei allen vorgekommen seien. Um diese Probleme zu lösen, habe man immer wieder und in unterschiedlichem Umfang sehr ähnliche Technologien und Konzepte eingesetzt.

„Aus diesem Grund haben wir SAP Leonardo geschaffen“, sagte sie. „Sie alle wissen, dass SAP Leonardo verschiedene Technologien kombiniert, aber um Wandel in großem Stil zu ermöglichen, brauchen wir mehr als IT. Deshalb haben wir SAP Leonardo zu unserem digitalen Innovationssystem weiterentwickelt, mit dem Sie Ihr Unternehmen auf diese digitale Welt neu ausrichten können.“

Bei SAP Leonardo habe man ganz unterschiedliche Softwarefunktionen und moderne Design-Thinking-Methoden zu Lösungen für ganze spezielle Geschäftsprobleme gebündelt, die schnell einsetzbar seien.

Für ihre Digitalisierung müssten Unternehmen jedoch sowohl ihr Geschäftsmodell als auch die Prozesse ändern – und dies könne eine einzelne Technologie alleine nicht leisten, warnte Anand.

„Deshalb kombiniert SAP Leonardo unterschiedliche Softwarefunktionen – maschinelles Lernen, Big Data, Analysefunktionen und das Internet der Dinge – auf unserer Cloud-Plattform mit SAP HANA und stellt diese in Echtzeit zur Verfügung.“