Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) hat einen revolutionären Wandel im Handelssektor eingeleitet. Von der Personalisierung von Kundenerlebnissen bis hin zur Optimierung von Lieferkettenprozessen hat KI das Potenzial, die Effizienz und Rentabilität im Handel erheblich zu steigern.

Durch die Nutzung von Datenanalyse, maschinellem Lernen und fortschrittlichen Algorithmen kann KI dazu beitragen, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die den sich ständig ändernden Anforderungen und Bedürfnissen des modernen Marktes gerecht werden. Ob es darum geht, Einkaufs- und Nachschubplanung zu verbessern, Sortimente zielgruppenspezifischer zu gestalten oder Preise zu optimieren - die Möglichkeiten sind vielfältig. Selbstlernende Algorithmen ermöglichen es Händlern, präzise Vorhersagen zu treffen, Bestände zu optimieren und sogar frühzeitig auf Trends zu reagieren, was letztendlich zu gesteigerter Wettbewerbsfähigkeit und höherer Kundenzufriedenheit führt.

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  • Nutzung von State-Of-The-Art KI Technologien
  • Out-of-the-box Integrationen in SAP-Systeme
  • Sicherung der Stammdatenqualität
  • Vorhersage von Attributen & Prognosen
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  • Verbesserung der Entscheidungsgrundlagen
  • Höhere Automatisierung der Prozesse
  • Auslagerung monotoner Aufgaben an die KI, Fokus auf wesentlichere Prozessschritte
  • Fehlererkennung in Stammdaten
  • Nahtlose Integration in die SAP-Landschaft
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  • Bessere Datenqualität durch automatische Fehlererkennung in Stammdaten
  • Einsparung von Zeit & Ressourcen durch KI-gestützte Lösungen
  • Optimierter Resourcen-Einsatz, da aufwendige Fehlersuche entfällt
  • Wettbewerbsvorteil durch Differenzierung von Mitbewerbern
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Bei großen Produktportfolios oder sich häufig ändernden Sortimenten ist es besonders wichtig eine genaue Struktur der Artikelstammdaten zu pflegen. Produkte müssen so präzise wie möglich ihren entsprechenden Warengruppen oder Artikelhierarchien zugeordnet werden. Mithilfe von KI kann diese Kategorisierung - sowohl anhand von Text und/oder Bilddaten - schneller und genauer vorgenommen werden. Hierbei werden verschiedene Image Processing und NLP Verfahren verwendet.

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Sowohl bei der Anlage der Stammdaten, als auch bei bestehenden Prozessen spielt die Ähnlichkeitssuche eine große Rolle. Zum Beispiel hilft das Finden von ähnlichen Produkten bei der Stammdatenanlage, gewisse Attribute automatisiert vorauszufüllen. Auch können Duplikate damit vermieden werden. Bei der Konkurrenzanalyse können somit Eigenmarken verglichen werden.

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Durch die Einbindung von KI können große Mengen an Daten aus vergangenen Verkaufstransaktionen analysiert werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Auf dieser Grundlage können Unternehmen präzise Prognosen über Produktmerkmale treffen, wie beispielsweise Verkaufsvolumen, Preisentwicklung oder saisonale Nachfrage.

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Die KI-Algorithmen analysieren kontinuierlich die Daten und identifizieren inkonsistente Einträge, die potenzielle Fehler darstellen könnten. Durch diese Fehlererkennung können Unternehmen die Datenqualität verbessern, Betriebsabläufe optimieren und potenzielle Risiken minimieren. Die KI-unterstützte Fehlererkennung ermöglicht somit eine zuverlässigere Basis für Geschäftsentscheidungen in einem SAP-Umfeld. Neben der Fehlererkennung ist es möglich Attribute teilweise automatisch auszufüllen, um den Anlageprozess zu beschleunigen.

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Die Integration von Large Language Models (LLMs) in ein SAP Retail System kann die vorhandenen Anwendungsfälle zusätzlich unterstützen. Darüber hinaus können LLMs bei der Identifizierung von Duplikaten oder Inkonsistenzen in den Stammdaten helfen.

Für die Integration in ein SAP-System gibt es grundsätzlich zwei Möglichkeiten:

REST-API-Service:

Unser REST-API-Service ermöglicht die nahtlose Integration von KI-Funktionen in SAP-Systeme. Entwickler können über klar definierte Endpunkte auf die KI-Features zugreifen. Somit ist die Flexibilität gewährleistet sowohl On-Premise als auch die SAP Business Technology Platform zu nutzen (BTP).

Fiori Custom Control:

Unser Fiori Custom Control bietet eine benutzerfreundliche Integration von KI-Funktionen in SAP Fiori-Apps. Entwickler können das vorgefertigte Control direkt in ihre Anwendungen einbinden, ohne zusätzlichen Aufwand für die Implementierung der KI-Logik. Dies ermöglicht eine beständige Benutzererfahrung und spart Zeit bei der Entwicklung.

Beispiel einer Integration von KI in einer SAP Fiori App

 

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Umgesetzte Use Cases

Duplikatserkennung

Durch die freie Textangabe bei Namens- oder Adressfeldern kann es bei der Stammdatenpflege zur Erstellung von Duplikaten kommen. Insbesondere bei der Anlage von neuen Geschäftspartnern kam es vor, dass doppelte Einträge nicht erkannt wurden. Im Zuge der S4 Transformation ist es von größter Wichtigkeit, dass bei der Migration der Stammdaten keine Fehler in das neue System überführt werden. Durch die Anwendung von Natural Language Processing und weiteren Algorithmen konnten Duplikate in der Stammdatenbank aufgedeckt und somit eine bessere Stammdatenqualität gewährleistet werden.

 
Energieverbrauchskennzeichnung

Seit März 2021 trat eine neue EU-Verordnung in Kraft, die die Kennzeichnung des Energieverbrauchs von Elektrogeräten regelt. Dies führte zu Differenzen zwischen den kategorialen Daten in den ERP-Systemen und den hinterlegten Bildern in den Webshops. Durch die Extraktion von Informationen aus den Bildern mit Hilfe von Image Processing konnte eine Klassifizierung vorgenommen werden: Diese Methode ermöglichte die Aufdeckung und Beseitigung von Inkonsistenzen zwischen den Bildern und den Daten in der Datenbank.

 

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