Gute KI-Ideen scheitern selten an der Idee, sondern am Schritt in die Praxis
In vielen Unternehmen ist die erste KI-Phase abgeschlossen: Use Cases wurden gesammelt, bewertet und priorisiert. Auf der Liste stehen etwa die automatische Belegerkennung im Wareneingang, bessere Bedarfsprognosen oder das Erkennen von Dubletten in den Materialstammdaten. Danach geht es oft nicht weiter.
Bevor das Management ein Projekt freigibt, will es wissen, ob der Use Case wirklich trägt. Die IT fragt, wie die Lösung in die SAP-Landschaft passt und wer sie später betreibt. Im Fachbereich ist man skeptisch, ob die KI mit den eigenen Daten zurechtkommt. Mit Folien lässt sich keine dieser Fragen beantworten. So bleiben gute Ideen monatelang liegen, und das Thema verliert an Schwung.
Ein Prototyp, den Sie anfassen, testen und bewerten können
Wir bauen einen funktionsfähigen Prototyp für einen klar abgegrenzten Use Case aus Ihrer Supply Chain. Er arbeitet mit echten Daten aus Ihren Systemen, wird von Ihren Mitarbeitenden getestet und zeigt am konkreten Prozess, was KI leistet und wo ihre Grenzen liegen.
Ein Laborexperiment wird daraus nicht. Wir denken die spätere Umsetzung von Anfang an mit: Woher kommen die Daten? Wie wird die Lösung an SAP angebunden? Wo entscheidet die KI, und wo bleibt der Mensch in der Verantwortung? Am Ende steht ein getesteter Prototyp mit messbaren Ergebnissen und einem klaren Weg in den produktiven Betrieb. Falls sich der Use Case nicht bewährt, wissen Sie es früh und bevor ein großes Budget gebunden ist.
Sie haben einen KI-Use-Case im Blick und wollen wissen, ob er in der Praxis funktioniert?
Beschreiben Sie uns kurz Ihren Use Case und Ihre Ausgangslage. Wir melden uns zeitnah und schlagen vor, wie ein Prototyp für Sie aussehen könnte.
Was Sie mit Ihrem KI-Prototyp erreichen
Eine Entscheidung auf Basis von Fakten
Sie wissen, wie gut die KI in Ihrem Prozess tatsächlich arbeitet. Das zeigen Kennzahlen wie Erkennungsquote, Zeitersparnis oder Prognosegüte, gemessen an Ihren eigenen Daten statt an Herstellerversprechen.
Klarheit über Daten und Integration
Schon im Prototyp wird sichtbar, ob Ihre Datenbasis reicht und wie die Lösung an SAP angebunden wird. Das sind die Punkte, an denen KI-Projekte sonst erst spät scheitern.
Akzeptanz im Fachbereich
Ihre Mitarbeitenden testen den Prototyp früh und bringen ihr Prozesswissen ein. Was sie selbst ausprobiert haben, tragen sie später mit, statt eine Lösung von oben vorgesetzt zu bekommen.
Ein belastbarer Fahrplan in den Betrieb
Sie erhalten eine klare Empfehlung für die nächsten Schritte: Architektur, Aufwand für die produktive Umsetzung, Betrieb und mögliche Erweiterungen auf weitere Standorte oder Prozesse.
So entsteht Ihr KI-Prototyp
Ein Prototyp braucht einen klaren Rahmen. Deshalb arbeiten wir in kurzen, nachvollziehbaren Schritten und stimmen uns regelmäßig mit Ihrem Fachbereich und Ihrer IT ab.
- Use Case schärfen: Gemeinsam legen wir fest, welches Problem der Prototyp lösen soll, welche Daten er nutzt und woran wir den Erfolg messen. Haben Sie Ihre Use Cases bereits bewertet, steigen wir direkt hier ein.
- Daten prüfen und aufbereiten: Wir sichten die benötigten Daten aus SAP und angrenzenden Systemen, prüfen ihre Qualität und bereiten sie für den Prototyp auf.
- Prototyp entwickeln: Wir bauen die Lösung in kurzen Iterationen und zeigen Zwischenstände frühzeitig. Dabei setzen wir auf die Technologie, die zu Ihrem Use Case und Ihrer Systemlandschaft passt.
- Im Prozess testen: Ausgewählte Anwender arbeiten mit dem Prototyp an realen Fällen. Wir messen die Ergebnisse gegen die vereinbarten Kriterien und nehmen das Feedback auf.
- Ergebnisse bewerten und nächste Schritte planen: Sie erhalten eine Auswertung der Testphase und eine Empfehlung, ob und wie der Use Case in den produktiven Betrieb überführt werden sollte.
Typische Use Cases für einen KI-Prototyp
Gut geeignet sind Use Cases mit klarem Prozessbezug, ausreichender Datenbasis und spürbarem Aufwand im Tagesgeschäft, zum Beispiel:
- Automatisches Erfassen und Zuordnen von Lieferscheinen und Belegen im Wareneingang
- Klassifizierung eingehender Dokumente und E-Mails in Einkauf und Logistik
- Erkennung von Anomalien und Dubletten in Material- und Lieferantenstammdaten
- Verbesserte Bedarfs- und Absatzprognosen als Grundlage für die Disposition
- Vorausschauende Nachschubsteuerung im Lager
- KI-Assistenten, die Fragen zu Beständen, Aufträgen oder Lieferterminen direkt aus SAP beantworten
„Bei KI überzeugt am Ende nicht die Präsentation, sondern der Moment, in dem ein Disponent oder Lagermitarbeiter sieht, dass die Lösung mit seinen Daten funktioniert. Genau dafür ist der Prototyp da. Er macht den Nutzen greifbar und zeigt ehrlich, wo es noch hakt. Weil wir die SAP-Prozesse dahinter kennen, entsteht dabei keine Insellösung. Es entsteht ein Baustein, der sich sauber in die bestehende Systemlandschaft einfügt.“
Aaron Rudolf – Bereichsleiter mindlogistik
Typische Auslöser für eine Anfrage
- Sie haben KI-Use-Cases identifiziert und priorisiert, aber noch keinen davon umgesetzt.
- Das Management will Ergebnisse sehen, bevor es ein KI-Projekt freigibt.
- Sie sind unsicher, ob Ihre Daten für einen bestimmten Use Case ausreichen.
- Ein Pilotprojekt ist ins Stocken geraten oder hat keine belastbaren Ergebnisse geliefert.
- Sie wollen KI an SAP anbinden, ohne eine schwer wartbare Insellösung zu schaffen.
- Ihr Fachbereich ist skeptisch und braucht einen greifbaren Beweis für den Nutzen.
Warum mindlogistik?
Sie profitieren von einem spezialisierten Team mit fundierter Erfahrung in SAP-Logistikprozessen und deren Umsetzung in SAP S/4HANA. Das ermöglicht eine zielgerichtete Beratung, verlässliche Kommunikation und Ergebnisse, die im operativen Betrieb nachhaltig tragen.
- Supply-Chain-Prozesse und SAP-Know-how aus einer Hand: Wir kennen die Abläufe in Einkauf, Produktion, Lager und Transport ebenso wie die SAP-Systeme dahinter. So entsteht ein Prototyp, der zum Prozess passt und sich in Ihre Landschaft einfügt.
- Pragmatisch und technologieoffen: Wir wählen die Technologie nach dem Use Case aus, nicht umgekehrt. Ob SAP-eigene KI-Services, Low-Code-Automatisierung oder spezialisierte Modelle: Entscheidend ist, was in Ihrem Umfeld funktioniert und betrieben werden kann.
- Durchgängig vom Use Case bis zum Betrieb: Vom Schnellcheck über den Prototyp bis zur produktiven Umsetzung begleiten wir den gesamten Weg. Sie müssen nicht nach jeder Phase einen neuen Partner suchen.
Häufig gestellte Fragen
Ein klassischer Proof of Concept zeigt oft nur, dass eine Technologie grundsätzlich funktioniert. Unser Prototyp geht weiter: Er läuft auf Ihren echten Daten, wird im Prozess von Anwendern getestet und berücksichtigt bereits die Anbindung an SAP. Dadurch sind die Ergebnisse deutlich näher an der späteren Realität.
Das hängt vom Use Case, der Datenlage und der gewünschten Integrationstiefe ab. In der Regel sprechen wir von wenigen Wochen statt von Monaten. Den genauen Zeitrahmen legen wir zu Beginn gemeinsam fest.
Das ist hilfreich, aber keine Voraussetzung. Haben Sie bereits einen priorisierten Use Case, steigen wir direkt ein. Falls nicht, schärfen wir ihn im ersten Schritt gemeinsam. Bei mehreren Ideen ist unser Schnellcheck zur KI-Use-Case-Bewertung ein guter Einstieg.
Grundlage sind die Daten, die Ihr Use Case ohnehin betrifft, meist aus SAP und angrenzenden Systemen oder aus Dokumenten wie Lieferscheinen und Bestellungen. Welche Daten genau nötig sind und in welcher Qualität sie vorliegen, klären wir gleich zu Beginn.
Wir stimmen die Rahmenbedingungen frühzeitig mit Ihrer IT und gegebenenfalls Ihrem Datenschutz ab, etwa die Frage, welche Daten wo verarbeitet werden dürfen. Die Technologie wählen wir so, dass sie Ihren Vorgaben entspricht.
Sie erhalten eine fundierte Empfehlung. Überzeugt der Prototyp, begleiten wir Sie auf Wunsch bei der produktiven Umsetzung und beim Rollout. Zeigt sich, dass der Use Case nicht trägt, haben Sie diese Erkenntnis früh und mit überschaubarem Aufwand gewonnen.
