Beratung und Entwicklung in SAP

Die Führungsebene benötigte eine zentrale, übersichtliche Möglichkeit, die Key Performance Indicators (KPIs) der IT-Infrastruktur visuell aufzubereiten und in Echtzeit zu überwachen. Bisherige manuelle Berichte waren zeitaufwändig, oft veraltet und boten keine dynamische Übersicht für fundierte Entscheidungen. Um dieser Anforderung gerecht zu werden, wurde eine maßgeschneiderte Lösung auf Basis der Microsoft Power Platform eingeführt. Wir haben Power BI implementiert, um die Kennzahlen aus verschiedenen Datenquellen der IT-Infrastruktur zu visualisieren. Das Dataverse wurde als zentrale Datenquelle genutzt, um eine konsistente und sichere Datenbasis für die Dashboards zu schaffen. Das Projekt resultierte in einem dynamischen, individuell anpassbaren Dashboard, das der Führungsebene jederzeit einen klaren Überblick über die Leistung der IT-Infrastruktur bietet. Nach der erfolgreichen Implementierung wurden die Nutzer intensiv im Umgang mit dem neuen System geschult, um eine reibungslose Nutzung und eine schnelle Akzeptanz sicherzustellen.

Die Hauptaufgaben begannen mit der Analyse der Anforderungen. In Workshops und Meetings mit den Fachabteilungen wurden die Bedürfnisse an neue Software und Automatisierungslösungen erfasst. Dabei wurde sichergestellt, dass die gesammelten Anforderungen klar, vollständig und realistisch waren. Ein wichtiger Teil der Tätigkeit war die interne Beratung im Bereich Digitalisierung und Automatisierung. Hierbei wurden die Fachbereiche zu Lösungen wie Robotic Process Automation (RPA) oder Workflow-Management-Systemen beraten, wobei stets das Potenzial für die Prozessoptimierung im Vordergrund stand. Ein weiterer Schwerpunkt war die Qualifizierung von Software. Hierbei wurde die fachliche und technische Eignung potenzieller Softwarelösungen bewertet. Dies umfasste die Erstellung von Kriterienkatalogen, die Durchführung von Machbarkeitsstudien (Proof-of-Concepts) sowie die Erstellung von Entscheidungsvorlagen für das Management. Die Priorisierung und Bewertung der gesammelten Anforderungen nach strategischer Relevanz, Aufwand und geschäftlichem Nutzen wurde in enger Abstimmung mit dem Management vorgenommen, um die knappen IT-Ressourcen optimal zu nutzen. Auf Basis der Anforderungen wurden zudem detaillierte Lastenhefte erstellt, die als Grundlage für die Arbeit der IT-Entwickler und externen Dienstleister dienten. Zusätzlich fungierte die Rolle als Vermittler zwischen den Fachbereichen und dem IT-Team, um sicherzustellen, dass beide Seiten die Perspektive und die Herausforderungen der jeweils anderen verstanden. Regelmäßige Informationen über den Projektfortschritt sowie die Vermittlung bei Konflikten oder Missverständnissen waren ebenfalls Teil der täglichen Aufgaben.

Das übergeordnete Ziel war es, automatisch Unregelmäßigkeiten und potenzielle Fehler in den Bestellmustern zu identifizieren, die auf ineffiziente oder suboptimale Verpackungslösungen hindeuten. Zunächst wurden die historischen Bestelldaten der Kunden eingehend analysiert. Dabei standen die Identifizierung von Datenquellen, die Bereinigung der Datensätze sowie die Erkundung der Datenstrukturen und -qualitäten im Vordergrund. Wir suchten nach Mustern im Bestellverhalten, wie beispielsweise ungewöhnliche Mengen, Häufigkeiten oder Abweichungen von saisonalen Trends. Auf Basis der Datenanalyse wurden verschiedene Techniken des maschinellen Lernens für die Anomalieerkennung evaluiert. Wir haben unterschiedliche Modelle getestet, darunter statistische Verfahren wie Z-Score-Analyse, aber auch komplexere KI-Methoden wie Autoencoder oder Isolation Forests. Ziel war es, die Methode zu finden, die am besten geeignet war, um subtile Abweichungen von normalen Bestellungen zu erkennen.

Die Hauptaufgabe bestand darin, die Bedürfnisse der Fachabteilung zu erfassen, sie in die technische Umsetzung zu überführen und den Veränderungsprozess aktiv zu gestalten. Die Tätigkeit begann mit der detaillierten Analyse des bestehenden Prozesses der Anlagenbewegung. In Zusammenarbeit mit den Anwendern wurden die Schwachstellen des manuellen Ablaufs identifiziert und die Anforderungen an eine digitale Lösung erarbeitet. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde das Konzept für eine Lösung auf Basis der Microsoft Power Plattform (Power Apps, Power Automate) entwickelt, welche die manuelle Datenerfassung durch eine effiziente, mobile Anwendung ersetzte. Ein wesentlicher Teil der Arbeit war die Gestaltung des Change Managements. Hierbei wurde ein Kommunikationsplan erstellt, um alle Beteiligten frühzeitig über die Veränderungen zu informieren. Schulungen wurden konzipiert und durchgeführt, um die Anwender mit der neuen digitalen Anwendung vertraut zu machen. Das Ziel war, Akzeptanz zu schaffen und einen reibungslosen Übergang vom alten zum neuen Prozess zu gewährleisten.

Für einen Kunden wurde eine Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline entwickelt, um die Anbieterbewertung zu automatisieren. Die Pipeline umfasste die automatisierte Datenerfassung mittels Web-Crawling, die semantische Indexierung der Inhalte durch Embedding sowie die Generierung einer strukturierten Auswertung durch ein Large Language Model (LLM). Ziel war es, die Anforderungen der Endkunden des Kunden effizient mit den Leistungen potenzieller Anbieter abzugleichen. Das Projekt lieferte einen voll funktionsfähigen Prototyp, der den manuellen Aufwand erheblich reduzierte und die Entscheidungsfindung durch eine datenbasierte Grundlage verbesserte.

In diesem Projekt wurde ein Webinar konzipiert und durchgeführt, um Interessenten die Nutzung von Generativer KI näherzubringen. Der Fokus lag darauf, den Teilnehmenden die Grundlagen, verschiedene Tools und Prompt-Techniken sowie den ethischen und rechtlichen Umgang mit Sprachmodellen zu vermitteln. Die Tätigkeit begann mit der sorgfältigen Konzeption der Inhalte. Hierbei wurde zunächst eine Bedarfsanalyse durchgeführt, um die Vorkenntnisse und Erwartungen der Zielgruppe zu verstehen. Auf dieser Grundlage wurde eine Struktur entwickelt, die verschiedene Aspekte der Generativen KI abdeckte: -Grundlegende Tools und Anwendungen: Vorstellung verschiedener KI-Modelle und ihrer Einsatzbereiche. -Prompt-Techniken: Vermittlung von effektiven Strategien, um präzise und nützliche Ergebnisse von Sprachmodellen zu erhalten. -Rechtliche und ethische Aspekte: Aufklärung über Themen wie Datenschutz, Urheberrecht und die verantwortungsvolle Nutzung von KI-Technologien. Ein wesentlicher Teil der Arbeit umfasste die Erstellung der Präsentationsmaterialien. Komplexe Sachverhalte wurden anschaulich und praxisnah aufbereitet, um die Inhalte für Laien verständlich zu machen. Während des Webinars wurde die Präsentation souverän gehalten und eine offene Fragerunde moderiert. Die aktive Beteiligung der Teilnehmenden wurde gefördert, um einen interaktiven und lehrreichen Austausch zu gewährleisten. Abschließend wurde das Feedback der Teilnehmenden gesammelt und analysiert, um die zukünftigen Angebote weiter zu verbessern.

Ziel des Projekts war die Harmonisierung der Materialwirtschafts- und Lagerprozesse sowie die Einführung einer digitalen Lösung für die Buchung von Wareneingängen in SAP. Der Kunde wollte Medienbrüche reduzieren, manuelle Buchungen vereinfachen und eine durchgängige Integration zwischen Materials Management (MM) und Warehouse Management (WM) schaffen. Im Projekt analysierte ich die bestehenden Bestell-, Wareneingangs- und Lagerprozesse und definierte gemeinsam mit dem Fachbereich die Anforderungen an eine standardisierte Prozesskette vom Wareneingang bis zur Einlagerung. Auf dieser Grundlage entwickelte ich eine Fiori-Anwendung, über die Anwender Bestellungen einsehen, Positionen auswählen und Wareneingänge direkt verbuchen können. Die Bestände werden dabei in Echtzeit im Backend-System aktualisiert. Für die technische Umsetzung implementierte ich einen objektorientierten ABAP-Report, der Wareneingänge automatisiert über die BAPI BAPI_GOODSMVT_CREATE verbucht. Dazu definierte ich eigene Datenstrukturen, verarbeitete die relevanten Material-, Buchungs- und Lagerinformationen und stellte sicher, dass Material- und Buchhaltungsbelege korrekt erzeugt werden. Gleichzeitig integrierte ich die Lagerprozesse im WM, sodass Transportbedarfe und Transportaufträge automatisch angestoßen werden konnten. Darüber hinaus war ich in die Pflege und Abstimmung der benötigten Materialstammdaten eingebunden. Hierbei lag der Fokus auf der korrekten Anlage von Einkaufs-, Dispositions-, Buchhaltungs- und Lagersichten, um eine vollständige und konsistente Prozessabbildung sicherzustellen.

Ziel des Projektes war die Bewertung der Machbarkeit sowie die detaillierte Aufwandsschätzung für eine mögliche Einführung von SAP S/4HANA im regulierten GMP-Umfeld. Um eine belastbare Grundlage für Angebot und Roadmap zu schaffen, wurden zunächst die bestehenden Geschäftsprozesse systematisch aufgenommen und Schwachstellen durch ein Digital Discovery Assessment (DDA) identifiziert. Dabei lag ein besonderer Fokus auf den Pain Points der einzelnen Fachbereiche, die anschließend in Bezug auf Prozessharmonisierung und Systemabbildung bewertet wurden. Im Rahmen meiner Tätigkeit war ich an der Vorbereitung, Durchführung und Nachbereitung der Workshops mit den Bereichsleitern beteiligt. Ich strukturierte die erhobenen IST-Prozesse, dokumentierte die identifizierten Optimierungspotenziale und unterstützte bei der Bewertung der notwendigen Aufwände. Darüber hinaus wirkte ich aktiv an der Erstellung eines ersten Projektplans für die mögliche S/4HANA-Transformation mit. Die Ergebnisse wurden in einem Angebot sowie einer Roadmap für die geplante Einführung zusammengefasst und dem Kunden zur Entscheidungsfindung bereitgestellt.