– Hinweis auf bevorstehende Verschmelzung –

1. Es ist beabsichtigt, die emarsys interactive services GmbH (Amtsgericht Charlottenburg, HRB 118447) als 眉bertragende Gesellschaft im Wege der vereinfachten Konzernverschmelzung auf die 麻豆原创 SE als 眉bernehmende Gesellschaft zu verschmelzen. Die 脺bernahme des Verm枚gens der emarsys interactive services GmbH erfolgt im Innenverh盲ltnis mit Wirkung zum 1. Januar 2026, 0:00 Uhr (鈥�Verschmelzungsstichtag鈥�). Vom Verschmelzungsstichtag bis zum Zeitpunkt des Erl枚schens der emarsys interactive services GmbH gem盲脽 搂 20 Abs. 1 Nr. 2 UmwG gelten alle Handlungen und Gesch盲fte der emarsys interactive services GmbH als f眉r Rechnung der 麻豆原创 SE gef眉hrt.

   Die 麻豆原创 SE ist zum f眉r die Inanspruchnahme der Konzernerleichterungsvorschrift des 搂 62 UmwG ma脽geblichen Zeitpunkt, n盲mlich der Anmeldung der Verschmelzung zum jeweiligen Handelsregister sowie zum jeweiligen Eintragungszeitpunkt, die einzige Gesellschafterin der emarsys interactive services GmbH. Ein Verschmelzungsbeschluss der 眉bernehmenden 麻豆原创 SE ist gem盲脽 搂 62 Abs. 1 S. 1 UmwG nicht erforderlich. Somit ist auch die Einberufung einer Hauptversammlung der 麻豆原创 SE zur Beschlussfassung 眉ber die Verschmelzung nicht erforderlich. Aus dem gleichen Grund bedarf es auch keines Verschmelzungsberichts, keiner Verschmelzungspr眉fung und keines Verschmelzungspr眉fungsberichts, 搂 8 Abs. 3 S. 3 Nr. 1 lit. a), 搂 9 Abs. 2, 搂 12 Abs. 3, 搂 60 UmwG.

2. Die Aktion盲re der 麻豆原创 SE werden auf ihr Recht hingewiesen, die Einberufung einer Hauptversammlung zu verlangen, in der 眉ber die Zustimmung zu der Verschmelzung beschlossen wird, wenn die Anteile der dies verlangenden Aktion盲re zusammen den zwanzigsten Teil des Grundkapitals der 麻豆原创 SE erreichen (搂 62 Abs. 2 S. 1, Abs. 3 S. 3 UmwG).
3. Ein Beschluss der Gesellschafterversammlung der emarsys interactive services GmbH 眉ber die Zustimmung zum Verschmelzungsvertrag mit der 麻豆原创 SE ist entbehrlich, da sich zum f眉r die Inanspruchnahme der Konzernerleichterungsvorschrift des 搂 62 UmwG ma脽geblichen Zeitpunkt, n盲mlich der Anmeldung der Verschmelzung zum jeweiligen Handelsregister sowie zum jeweiligen Eintragungszeitpunkt, das gesamte Stammkapital der emarsys interactive services GmbH in der Hand der 麻豆原创 SE befindet, 搂 62 Abs. 4 S. 1 UmwG.
4. Ab dem Tag dieser Bekanntmachung sind folgende Unterlagen zug盲nglich:
   1. Der zwischen der 麻豆原创 SE und der emarsys interactive services GmbH.
   2. Die Jahresabschl眉sse und, soweit vorhanden, die Lageberichte der an der Verschmelzung beteiligten Rechtstr盲ger f眉r die letzten drei Gesch盲ftsjahre:

      
      
      
      
      
      

麻豆原创 SE, April 24, 2026

The Executive Board

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Auf einen Blick

• Current Cloud Backlog steigt um 20 % auf 21,9 Mrd. 鈧� bzw. w盲hrungsbereinigt um 25 %.
• Clouderl枚se steigen um 19 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 27 %.
• Erl枚se f眉r Cloud ERP Suite steigen um 23 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 30 %.
• Umsatzerl枚se erh枚hen sich um 6 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 12 %.
• Betriebsergebnis erh枚ht sich gem盲脽 IFRS um 17 %, gem盲脽 Non-IFRS um 17 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 24 %.

Christian Klein, Vorstandsvorsitzender:

鈥淢it einem w盲hrungsbereinigten Wachstum des Current Cloud Backlog von 25鈥疨rozent und einem Anstieg der Cloud鈥慐rl枚se um 27鈥疨rozent sind wir stark ins neue Jahr gestartet. Getragen wird dieses Ergebnis vor allem von der hohen Dynamik im Bereich Unternehmens鈥慘I, in dem wir unseren Kunden schon heute sp眉rbaren Mehrwert bieten. Wir wachsen deutlich schneller als der Markt, bauen unsere Marktanteile weiter aus und sehen, wie Kunden zunehmend weitere L枚sungen aus unserer Suite sowie verst盲rkt unsere KI鈥慉ngebote nutzen. Auf der 麻豆原创 Sapphire werden wir den n盲chsten wichtigen Schritt vorstellen.鈥�

Dominik Asam, Finanzvorstand:

鈥淲ir sind solide ins Jahr gestartet, gest眉tzt auf die konsequente und disziplinierte Umsetzung unserer Strategie f眉r Umsatz und Profitabilit盲t. In einem zunehmend komplexen und unsicheren gesamtwirtschaftlichen sowie geopolitischen Umfeld haben wir uns zugleich weiterhin konsequent auf Kostenkontrolle und die Sicherstellung einer nachhaltigen Profitabilit盲t fokussiert.鈥�

Informationen zu 麻豆原创
Als weltweit f眉hrender Anbieter von Unternehmensanwendungen und Business AI steht 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Technologie. Seit 眉ber 50 Jahren vertrauen Unternehmen auf 麻豆原创, um ihr volles Potenzial auszusch枚pfen, indem sie gesch盲ftskritische Abl盲ufe wie Finanzwesen, Beschaffung, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis vereinheitlichen. Weitere Informationen finden Sie unter .

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.  Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.

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Ich freue mich, bekannt zu geben, dass die n盲chste Generation von 麻豆原创-Ariba-L枚sungen jetzt verf眉gbar ist. Dies markiert die n盲chste Phase unserer Ma脽nahmen, mit denen wir den gesamten Beschaffungsprozess f眉r das Zeitalter der k眉nstlichen Intelligenz neu gestalten m枚chten. Mit diesem Meilenstein setzen wir unsere Ank眉ndigungen um und bieten Kunden eine grundlegend neu entwickelte Plattform.

Dies wurde auch in der Branche entsprechend gew眉rdigt.听Die 麻豆原创 wurde 2026 von Gartner in seiner Studie 鈥濵agic Quadrant for Source-to-Pay Suites鈥� als einer der f眉hrenden Anbieter eingestuft. Die Anerkennung spiegelt die Bedeutung von 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation wider und unterstreicht unseren kontinuierlichen Fokus auf einer Modernisierung der Plattform und KI-basierte Innovationen f眉r Unternehmen.

Umbau des technischen Fundaments

Wie F眉hrungskr盲fte in der Beschaffung wissen, wird das Potenzial von KI weithin anerkannt, aber ihr Mehrwert zeigt sich nicht immer durchg盲ngig. Das Vertrauen in KI ist hoch, aber die Ergebnisse h盲ngen nicht allein von Algorithmen ab. KI ist nur dann von Nutzen, wenn sie von den richtigen Daten, Prozessen und der passenden Plattformarchitektur unterst眉tzt wird. Wir haben uns daher entschieden, 麻豆原创 Ariba von Grund auf neu aufzusetzen.

Das unabh盲ngige Analystenhaus  als 鈥瀍ine vollst盲ndige Neugestaltung der weltweit gr枚脽ten und etabliertesten Source-to-Pay-Plattform鈥� und betont, dass damit nicht einfach Altsysteme um KI-Funktionen erweitert wurden. Vielmehr wurde die architektonische Grundlage geschaffen, die f眉r eine zuverl盲ssige und fl盲chendeckende Nutzung von KI erforderlich ist.

Das entspricht dem, was wir immer wieder von Kunden h枚ren, n盲mlich dass nachhaltige Ver盲nderungen eine Modernisierung im Kern erfordern.

Eine KI-native Source-to-Pay-Plattform auf Basis der 麻豆原创 Business Technology Platform

麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation basiert auf der听听(麻豆原创听BTP) und bietet eine einheitliche Datenbasis in Echtzeit im gesamten Source-to-Pay-Lebenszyklus. Dies erm枚glicht eine engere Integration in , bessere Erweiterungsm枚glichkeiten und eine schnellere Bereitstellung von Innovationen.

Durch den Umstieg auf die 麻豆原创 BTP kann 麻豆原创 Ariba offene APIs und Datenkonsistenz in der gesamten Suite unterst眉tzen und weist die erforderliche Reaktionsf盲higkeit f眉r intelligente, KI-gest眉tzte Beschaffungsprozesse auf 鈥� Funktionen, die von f眉hrenden Source-to-Pay-Plattformen zunehmend erwartet werden, aber auf 盲lteren Architekturen schwer zu erreichen sind.

Die aktuellen Funktionen der n盲chsten Generation werden 2026 und 2027 schrittweise bereitgestellt, sodass Kunden flexibel gem盲脽 ihren gesch盲ftlichen Priorit盲ten Innovationen einf眉hren k枚nnen.

Integrierte Intelligenz mit Joule: Entscheidungen umsetzen

Ein wesentliches Element von 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation ist die enge Integration von  direkt in den Beschaffungsworkflows. 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation behandelt KI nicht als optionales Add-on, sondern ist in der Lage, Arbeitsabl盲ufe von vorneherein intelligenter zu machen, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu erm枚glichen und gleichzeitig f眉r reibungslose t盲gliche Prozesse zu sorgen.

Zu den ersten Funktionen geh枚ren:

• 别颈苍听Agent f眉r die Gebotsanalyse, der komplexe Gebotsszenarien, einschlie脽lich 脺berlegungen zu Gesamtkosten, automatisch bewerten kann
• KI-gest眉tzte Vertragsunterst眉tzung zur Automatisierung von Routineanfragen, Erstellung von Zusammenfassungen und f眉r den sofortigen Zugriff auf Vertragsdetails

Diese Funktionen verdeutlichen den umfassenden Wechsel von Systemen, die st盲ndig manuelle Eingaben erfordern, zu Plattformen, die Ergebnisse aktiv unterst眉tzen.

Eine einheitlichere, intuitive Oberfl盲che f眉r die Beschaffung

Die n盲chste Generation von 麻豆原创-Ariba-L枚sungen beseitigt auch die seit langem bestehende Fragmentierung im Lebenszyklus des gesamten Beschaffungsprozesses.

Zu den wichtigsten Verbesserungen z盲hlen:

• 麻豆原创 Ariba Intake Management: Die L枚sung ist jetzt global verf眉gbar und bietet einen zentralen Einstiegspunkt f眉r alle Beschaffungsanfragen
• eine vereinfachte Benutzeroberfl盲che auf Basis von 麻豆原创听Fiori, die 眉ber ein zentrales Launchpad bereitgestellt wird
• ein modernisierter听Vertragslebenszyklus, unterst眉tzt durch die Integration in Icertis Contract Intelligence

Insgesamt sollen diese Verbesserungen die Beschaffung vereinfachen und gleichzeitig sicherstellen, dass Prozesse im Hintergrund durchg盲ngig, konform und intelligent bleiben.

Was das f眉r Kunden bedeutet

F眉r bestehende 麻豆原创-Ariba-Kunden bietet 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation Wahlm枚glichkeiten und Kontinuit盲t. Kunden profitieren von diesen Vorteilen:

• Freiwilliger Umstieg auf 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation
• Zugriff auf Funktionen der n盲chsten Generation ohne vertragliche Auswirkungen
• Paralleler Betrieb von aktueller Systemumgebung und Systemumgebung der n盲chsten Generation w盲hrend eines aktiven 脺bergangs zur Reduzierung von Risiken und Unterbrechungen.

Die 麻豆原创 bietet Tools, Services und Zeitpl盲ne f眉r einen gesteuerten Umstieg, damit Unternehmen zuversichtlich und ohne Handlungsdruck agieren k枚nnen.

Die Basis f眉r zuk眉nftige Technologien

麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation ist nicht das Ziel an sich, sondern die Grundlage f眉r die Beschaffung von morgen.

Mit einer KI-nativen Architektur, integrierter agentenbasierter Intelligenz und einer einheitlichen Benutzeroberfl盲che erm枚glicht diese neue Generation von 麻豆原创 Ariba Unternehmen nicht nur effizientere Transaktionen, sondern intelligentere Entscheidungen, gr枚脽ere Widerstandsf盲higkeit und messbare Ergebnisse.

Ardent Partners bemerkte, dass dieser Umbau als Katalysator betrachtet werden kann 鈥� nicht nur f眉r 麻豆原创-Ariba-Kunden, sondern f眉r das breitere Umfeld der Beschaffungstechnologien. Die n盲chste Generation von 麻豆原创-Ariba-L枚sungen vereint Skalierbarkeit, Daten und KI auf eine ganz neue Weise und zeigt damit, was moderne Source-to-Pay-Plattformen bieten k枚nnen.

Die L枚sung ist nun verf眉gbar. Wir freuen uns daher, Kunden auf ihrem Weg von der Vision zur Wertsch枚pfung unterst眉tzen zu k枚nnen. Gemeinsam k枚nnen wir die Zukunft intelligenter Beschaffung gestalten.

Baber Farooq ist Senior Vice President von Product Marketing f眉r 麻豆原创 Ariba und 麻豆原创 Fieldglass.

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Den FC Bayern an der Spitze zu halten, ist keine leichte Aufgabe. Um den Fans, die bei jedem Heimspiel die Allianz Arena besuchen, ein optimales Erlebnis zu bieten, sind Tausende von Mitarbeitenden f眉r die Spieltage im Einsatz. Zudem wird das Spielgeschehen von einem Verwaltungsteam mit 眉ber 1.200 Besch盲ftigten weltweit unterst眉tzt. Der Fokus auf den Spieltagsbetrieb umfasst alle denkbaren Aspekte, von der Sicherheit 眉ber den Kartenverkauf und Einlass bis hin zu Shops und der Verwaltung eines der gr枚脽ten Parkh盲user Europas, in dem innerhalb weniger Stunden bis zu 12.000 Autos ein- und ausfahren.

Der Spieltagsbetrieb des FC Bayern generiert auch ein gewaltiges Datenvolumen, sodass die Erfassung und Analyse jeder Faninteraktion 鈥� sowohl bei den Fans im Stadion als auch seitens der Hundert Millionen virtuellen Zuschauer weltweit 鈥� zu einer Herkulesaufgabe wurden. Daten 眉ber die Aktivit盲ten der Fans wurden in mehr als 50 separaten Altsystemen gespeichert, was zu einer fragmentierten Informationslandschaft f眉hrte. F眉r den FC Bayern war es deshalb nicht leicht, die Anforderungen der Anh盲nger zu verstehen und diesen gerecht zu werden.

F眉r einen Verein, der seit 眉ber einem Jahrhundert Siege feiert, ist Innovation gl眉cklicherweise kein Fremdwort.

Daten aus dem Spieltagsbetrieb

, der beim FC Bayern M眉nchen die Bereiche Entwicklung und Prozesse verantwortet, fasste die Herausforderungen des Vereins wie folgt zusammen: 鈥濿ir brauchen f眉r alles Daten鈥�. Von der Feuerwehr und den Polizisten, die an den Spieltagen im Einsatz sind, 眉ber die IT-Teams bis hin zum Verkaufspersonal: Alle Beteiligten 鈥瀊rauchten Daten, und alle brauchten die gleiche Sicht auf die Daten鈥�, so Winter.

Doch die Daten des Vereins waren auf Dutzende isolierter Systeme von verschiedenen Anbietern und Dienstleistern verteilt. Als es darum ging, wichtige Entscheidungen zu Spieltagen zu treffen, mussten die Teams auf analoge, fragmentarische Methoden zum Informationsaustausch zur眉ckgreifen 鈥� oftmals 眉ber SMS und Radio. So konnten die einzelnen Teammitglieder nie zur gleichen Zeit auf dieselben Informationen zugreifen.

Der FC Bayern musste deshalb sein riesiges Datenvolumen in einem zentralen, integrierten System b眉ndeln, das eine einheitliche Rundumsicht bietet.

Von Silos zu einem schlankeren System

Der traditionsreiche Sportverein arbeitete bereits seit mehr als 25 Jahren im Rahmen einer Partnerschaft mit 麻豆原创 zusammen. Die (麻豆原创 BTP) war f眉r die n盲chste Phase der digitalen Transformation des Vereins somit bestens geeignet. Die Plattform umfasst die , mit der Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen, einschlie脽lich 麻豆原创- und Fremdsystemen, erfasst und zusammengebracht werden k枚nnen. Diese neu integrierte Datenlandschaft dient als zentrale Datenquelle im gesamten Unternehmen. So sind Datenanalysen in Echtzeit m枚glich, die nicht nur die Abl盲ufe am Spieltag und das Fanerlebnis vor Ort optimieren, sondern auch wertvolle Erkenntnisse f眉r eine langfristige strategische Planung liefern.

Laut Winter kann der Verein nun zum Beispiel auf eine minutenaktuelle, detaillierte 脺bersicht 眉ber die Fans des FC Bayern zugreifen 鈥� 鈥瀢as sie tun, was ihre Interessen sind, wie alt sie sind, ob sie Trikots kaufen, ob sie nur zu Fu脽ballspielen gehen, ob sie sich auch schon f眉r Basketball interessieren鈥� und vieles mehr. Das habe zu einem viel umfassenderen Verst盲ndnis der Fanaktivit盲ten gef眉hrt, und zwar nicht nur auf individueller Ebene, sondern auch was die Anh盲ngerschaft insgesamt angeht.

Zukunftsprognosen: Technologielandschaft um KI erweitern

Mit dieser soliden, integrierten Datengrundlage kann der FC Bayern seinen Blick auf die Zukunft richten und seine Technologielandschaft um k眉nstliche Intelligenz (KI) erweitern, um das Potenzial seiner eigenen Daten unternehmensweit voll auszusch枚pfen 鈥� von der Steigerung der Prozesseffizienz bis hin zur Entwicklung robuster, datengest眉tzter Prognosefunktionen.

Unternehmen, die ihre eigene digitale Transformation vollziehen m枚chten, riet Winter, das Pferd nicht von hinten aufzuz盲umen: 鈥濽m KI zu nutzen, muss man 眉ber gute Daten verf眉gen.鈥� Er wies darauf hin, dass jedes Unternehmen seine ganz eigenen Prozesse habe. Er empfahl, zuallererst zuzuh枚ren: 鈥濻prechen Sie mit Ihren Nutzern. Welche Probleme haben sie? Welche Informationen ben枚tigen sie? Welche Prozesse m枚chten sie optimieren?鈥�

Obwohl der Weg nicht immer einfach ist, wei脽 der FC Bayern, dass sich der Aufwand f眉r einen Sieg immer lohnt.

Die vollst盲ndige Folge mit dem FC Bayern M眉nchen aus der Reihe 鈥濨etter Together: Customer Conversations鈥� finden Sie unter .

Komplette Folge

Erfahren Sie mehr dar眉ber, wie der FC Bayern M眉nchen den Spieltagsbetrieb neu ausgerichtet hat:

• : Dominik Winter, der den Bereich Entwicklung und Prozesse beim FC Bayern M眉nchen leitet, spricht im Podcast mit Tamara McCleary, CEO von Thulium. Er berichtet, warum es erfolgsentscheidend war, das Fanerlebnis durch die Integration von Daten der Fans zu verbessern, um ein personalisiertes und zielgerichtetes Angebot 眉ber verschiedene Kan盲le hinweg zu bieten. Vom Parken des Autos bis zum Einkaufserlebnis werden dabei individuelle Pr盲ferenzen ber眉cksichtigt.
• : Dominik Winter spricht mit Timo Elliott, Vice President und Global Innovation Evangelist bei 麻豆原创, 眉ber die Herkulesaufgabe, die enorme Menge an Fandaten aus mehr als 50 separaten Altsystemen zu erfassen und auszuwerten. Dar眉ber hinaus beschreiben sie die n盲chsten Schritte, auch in Bezug auf KI.

Alle Folgen der Reihe 鈥濨etter Together: Customer Conversations鈥� finden Sie .

Haben Sie Ideen f眉r Themen oder Technologien, 眉ber die wir berichten sollten, oder m枚chten Sie gerne als Gast beim Podcast dabei sein? Wir w眉rden uns freuen, von Ihnen zu h枚ren. Senden Sie uns eine E-Mail.

Timo Elliott ist Vice President und Global Innovation Advocate f眉r die 麻豆原创 BTP bei 麻豆原创. 

Foto oben mit freundlicher Genehmigung der FC Bayern M眉nchen AG

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Damit Fertigungsunternehmen in diesem schwierigen Umfeld erfolgreich sein k枚nnen, gen眉gt es nicht mehr, dass sie ihre Prozesse schrittweise optimieren oder lediglich Verbesserungsma脽nahmen in einzelnen Bereichen vornehmen. Sie m眉ssen ihre Gesch盲ftsabl盲ufe durchg盲ngig mit vernetzten Prozessen und vertrauensw眉rdigen Daten koordinieren, um schneller auf Ver盲nderungen reagieren, effizienter arbeiten, Vorschriften einhalten und ihr Wachstum vorantreiben zu k枚nnen 鈥� auch wenn sich die Rahmenbedingungen immer wieder 盲ndern.

Auf der Hannover Messe 2026, der Weltleitmesse f眉r die Transformation der Industrie, pr盲sentiert die 麻豆原创 die neuesten KI-gest眉tzten Innovationen f眉r Fertigungsunternehmen und Lieferketten. Diese Innovationen unterst眉tzen Unternehmen dabei, einen durchgehenden Gesch盲ftsbetrieb sicherzustellen, indem sie Mitarbeitende, Prozesse und Technologien im erweiterten Unternehmen koordinieren. So k枚nnen sie Volatilit盲t als Chance nutzen und ihre Resilienz st盲rken, die Effizienz steigern und den Anforderungen ihrer Kunden besser gerecht werden.

Von KI-gest眉tzten Erkenntnissen zu KI-gest眉tzten Prozessen

Viele Jahre lang haben Hersteller in Analysen und Dashboards investiert, um besseren Einblick in ihre Prozesse zu gewinnen. Damit allein lassen sich St枚rungen jedoch nicht vermeiden. Was Fertigungsunternehmen nun ben枚tigen, sind direkt in zentrale Gesch盲ftsprozesse integrierte KI-Funktionen, die Alerts analysieren, Schlussfolgerungen 眉ber die gesch盲ftlichen Auswirkungen ziehen und in Echtzeit L枚sungen f眉r Probleme bereitstellen k枚nnen. Mit Agentic AI k枚nnen Unternehmen nun noch einen Schritt weiter gehen und Agenten einsetzen, die automatisch die richtigen Ma脽nahmen ergreifen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Bei kritischen Entscheidungen liegt die Kontrolle dabei stets beim Menschen.

Die 麻豆原创 setzt KI in industriellem Ma脽stab ein und integriert KI-Agenten direkt in die Workflows von Lieferketten und Fertigungsunternehmen, wo sie Zugriff auf kontextbezogene, vertrauensw眉rdige Unternehmens- und Netzwerkdaten haben. Auf der Grundlage von harmonisierten industriellen Daten, Transaktions- und Netzwerkdaten f眉hren diese Agenten nicht nur Analysen durch, sondern erstellen auch Echtzeitprognosen und steuern Fertigungsprozesse. Damit profitieren Unternehmen umgehend von mehr Resilienz, sind f眉r die Einhaltung von Vorschriften ger眉stet und k枚nnen konkrete Ergebnisse f眉r Kunden erzielen. F眉r sie kommt es vor allem darauf an, messbaren ROI zu schaffen 鈥� sowohl durch die Reduzierung von ungeplanten Ausfallzeiten, Ausschuss und Nacharbeiten als auch durch die Steigerung der Qualit盲t und damit auch der Produktionsleistung.

Lieferketten mit KI durchg盲ngig koordinieren

Die ist das Schwerpunktthema der 麻豆原创 auf der diesj盲hrigen Hannover Messe.

Die 麻豆原创 hilft Fertigungsunternehmen, nicht nur internen Teams, sondern auch ihren Lieferanten, Logistikpartnern und Dienstleistern au脽erhalb des Unternehmens Zugriff auf vernetzte Prozesse und Daten zu erm枚glichen. KI-Agenten verkn眉pfen Entwicklung, Planung, Beschaffung, Herstellung, Logistik, Service und Anlagenmanagement miteinander und lassen sich nahtlos in ERP- und Gesch盲ftsbereichssysteme integrieren. Dadurch beseitigen die L枚sungen von 麻豆原创 Silos, die Entscheidungen ausbremsen und operative Risiken erh枚hen.

Erm枚glicht und gesteuert wird diese Koordination von Agenten durch ein Portfolio intelligenter Anwendungen, die nicht nur analysieren, sondern auch handeln. So k枚nnen Hersteller schneller und mit koordinierten Ma脽nahmen auf neue Anforderungen reagieren, ohne die Qualit盲t zu beeintr盲chtigen, die Kontrolle zu verlieren oder das Wachstum zu behindern.

Neue KI-Agenten transformieren Planung, Serviceausf眉hrung und Abl盲ufe

Auf der Hannover Messe 2026 pr盲sentiert die 麻豆原创 KI-Agenten, mit denen Hersteller und Anlagenbetreiber auch bei anhaltenden St枚rungen die Wertsch枚pfung beschleunigen, einen stabilen Betrieb sicherstellen und den Service verbessern k枚nnen. Im Vorfeld der zahlreichen Ank眉ndigungen, die f眉r die 麻豆原创 Sapphire geplant sind, bieten diese Agenten einen ersten Eindruck, wie Agentic AI konkrete Vorteile f眉r alle Bereiche der Lieferkette mit sich bringt. Hier einige Beispiele:

Fertigung

• Der Production Master Data Agent automatisiert und optimiert die Erstellung und Pflege von Produktionsstammdaten. Auf der Grundlage der St眉ckliste erstellt der Agent Produktionsarbeitspl盲ne einschlie脽lich den dazugeh枚rigen Vorg盲ngen und Arbeitspl盲tzen und stellt sicher, dass Komponenten im Produktionsprozess richtig zugeordnet werden. Dies f眉hrt zu geringerem manuellen Aufwand, erm枚glicht eine schnellere Produktionskonfiguration und sorgt auch bei ge盲nderten Anforderungen f眉r pr盲zise Produktionsdaten. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.
• Mit dem Production Planning and Operations Agent k枚nnen Planer bei der Freigabe von Produktionsauftr盲gen nat眉rliche Sprache verwenden. Zugleich erm枚glicht der Agent eine automatische 脺berpr眉fung der Materialverf眉gbarkeit, Kapazit盲ten und Randbedingungen f眉r die Terminierung. Joule unterbreitet Empfehlungen, etwa zu alternativen Komponenten oder Optionen f眉r die Neuterminierung, die Planer 眉berpr眉fen und genehmigen k枚nnen. Dadurch verringert sich der manuelle Aufwand und es wird sichergestellt, dass die Produktion stets an den realen Bedingungen in der Praxis ausgerichtet bleibt. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Anlagenmanagement und Services

• Der Field Service Dispatcher Agent erm枚glicht eine schnellere Bearbeitung von Serviceanfragen und sorgt f眉r eine h枚here Anlagenverf眉gbarkeit, indem auf der Grundlage der ben枚tigten Kenntnisse, des Standorts, des Anlagenzustands und der Priorit盲t geeignete Servicetechniker entsandt werden. Dadurch k枚nnen Probleme schneller behoben und der Personaleinsatz optimiert werden. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.
• Der Alert Processing Agent wertet bei Alerts zum Systembetrieb fr眉here Vorf盲lle, Probleml枚sungen und kontextbezogene Signale aus, um klare, datengest眉tzte Ma脽nahmen zu empfehlen, mit denen Teams Probleme schneller beheben und die Betriebssicherheit verbessern k枚nnen. Der Agent soll im dritten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.
• Der Asset Health Agent analysiert zeitreihenbasierte Indikatoren f眉r den Anlagenzustand, um den derzeitigen und prognostizierten Zustand einzelner oder mehrerer technischer Objekte zu bewerten und zusammenzufassen. Der Agent prognostiziert, wann der Anlagenzustand kritisch wird, und benachrichtigt Benutzer in Echtzeit. Auf diese Weise unterst眉tzt er eine zustandsbasierte Instandhaltung und hilft dabei, Ausfallzeiten zu minimieren und die Anlagenverf眉gbarkeit sicherzustellen. Der Agent soll im dritten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.

KI-Agenten f眉r die Logistikausf眉hrung

• Der Material Reservation Agent stellt sicher, dass die ben枚tigten Materialien am richtigen Ort verf眉gbar sind, indem er auf der Grundlage von Gesch盲ftsregeln automatisch Reservierungen anlegt und pflegt. Dadurch kommt es zu weniger Verz枚gerungen, w盲hrend zugleich die Bestandsgenauigkeit und das Umlaufverm枚gen optimiert werden. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.
• Der Outbound Task Orchestration Agent erm枚glicht eine bessere Einhaltung der Service-Level-Vereinbarungen von Kunden, indem er Probleme beim Kommissionieren und Verpacken in Echtzeit erkennt und behebt und durch die Koordination von Korrekturma脽nahmen p眉nktliche und pr盲zise Lieferungen unterst眉tzt. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Personal, Logistikprozesse und Anlagen in Echtzeit aufeinander abstimmen

Um resiliente Abl盲ufe gew盲hrleisten zu k枚nnen, m眉ssen Unternehmen au脽erdem in der Lage sein, bei ge盲nderten Bedingungen ihren Personaleinsatz mit den 眉brigen Ressourcen in Einklang zu bringen.

Mit lassen sich Qualifikationen, Zertifizierungen, Verf眉gbarkeit und Arbeitsgesetze in Echtzeit auf den operativen Bedarf abstimmen. Dadurch kann die Personalplanung bei Produktions盲nderungen automatisch angepasst werden.

In der Logistik k枚nnen Unternehmen mit der und der neuen L枚sung ihre Transportkosten senken, die Lagerausf眉hrung beschleunigen und die Liefertreue verbessern. Die dialoggesteuerte Interaktion mit Joule erm枚glicht es Auftragsmanagern, Priorit盲ten f眉r die Auftragserf眉llung festzulegen und dabei automatisch die Verf眉gbarkeit und Randbedingungen f眉r die Terminierung zu ber眉cksichtigen.

Integrierte KI-Funktionen bringen auch Vorteile f眉r das Anlagen- und Qualit盲tsmanagement mit sich. Mithilfe der KI-gest眉tzten Anomalieerkennung und Alert-Verarbeitung in k枚nnen Teams Risiken fr眉her erkennen, Ma脽nahmen priorisieren und ungeplante Ausfallzeiten reduzieren. Parallel dazu automatisiert 麻豆原创 Document AI die und sorgt so f眉r h枚heren Durchsatz, bessere Datenqualit盲t und umfassende Compliance.

Optimal f眉r zuk眉nftige Regularien und Anforderungen ger眉stet

Um Kunden bei der Einhaltung immer strengerer gesetzlicher Auflagen zu unterst眉tzen, bietet die 麻豆原创 im Rahmen von nun erweiterte Unterst眉tzung f眉r digitale Produktp盲sse, die sich an der 脰kodesign-Verordnung (Ecodesign for Sustainable Products Regulation, ESPR) der EU orientiert. Mit diesen Funktionen k枚nnen Hersteller ESPR-konforme Produktdatens盲tze erstellen, die Informationen zu den Umweltauswirkungen, zur Materialzusammensetzung, zur Reparierbarkeit und zur Recyclingf盲higkeit enthalten. Sie sollen im zweiten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Die erweiterten Funktionen des 麻豆原创 Business Network umfassen dar眉ber hinaus auch die integrierte Unterst眉tzung der elektronischen Rechnungsstellung und der Einhaltung von Vorschriften zum Datenspeicherort. Dies erm枚glicht eine sichere Zusammenarbeit mit Partnern, die Synchronisierung von Logistikprozessen und eine h枚here Liefertreue in globalen Netzwerken.

Erleben Sie die neuesten Innovationen live auf der Hannover Messe 2026

Diese Innovationen spiegeln die Umstellung von einem reaktiven Management auf eine intelligente Fertigungssteuerung wider. Dabei ist KI direkt in die Gesch盲ftsprozesse integriert, die eine reibungslose Fertigung und unterbrechungsfreie Abl盲ufe in der Lieferkette sicherstellen. Zugleich bilden sie die Grundlage f眉r die weiteren Innovationen, die auf der 麻豆原创 Sapphire vorgestellt werden.

Besuchen Sie 麻豆原创 vom 20. bis 24. April auf der Hannover Messe 2026 auf Stand F08 in Halle 15. Dort zeigen wir Ihnen, wie eine KI-gest眉tzte Abstimmung, integrierte KI-Agenten und Anwendungen f眉r durchg盲ngige Lieferketten die Fertigungsindustrie transformieren.

Von Dominik Metzger, President und Chief Product Officer, 麻豆原创 Supply Chain Management

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Die Ank眉ndigung erfolgte auf der HANNOVER MESSE 2026, wo die beiden Unternehmen den PacXplorer pr盲sentierten, eine Hightech鈥慥erpackungsmaschine von Uhlmann, die sowohl als industrieller Demonstrator als auch als Entwicklungsplattform dient.

Der PacXplorer: Vernetzte Produktion in der industriellen Praxis

Gemeinsam mit dem Maschinen鈥� und Anlagenbauer Uhlmann demonstriert 麻豆原创 auf der HANNOVER MESSE 2026, wie dieser Ansatz in der industriellen Praxis umgesetzt werden kann. Im Zentrum steht der PacXplorer, eine Hightech鈥慥erpackungsmaschine von Uhlmann, die als industrielle Demonstrations- und Entwicklungsplattform dient. Entstanden aus der Zusammenarbeit in Factory-X verbindet der PacXplorer Digital Twins, Condition Monitoring, Smart Services und interoperable Produktionsl枚sungen in einem kollaborativen Daten枚kosystem. Factory-X zielt darauf ab, einen dezentralen Datenraum f眉r die ausr眉stende Industrie aufzubauen und dabei Fabrikausr眉stern und -betreibern einen sicheren, interoperablen Datenaustausch 眉ber Branchen hinweg zu erm枚glichen.

Die Maschine ist vollst盲ndig in 麻豆原创鈥慡ystemlandschaften integriert und wird live betrieben. Sie zeigt, wie industrielle Daten souver盲n, interoperabel und unternehmens眉bergreifend genutzt werden k枚nnen, nicht als theoretisches Modell, sondern im realen Produktionsbetrieb. Transparenz 眉ber Anlagenzustand, Auslastung und Leistungsf盲higkeit entsteht dabei ebenso wie die Voraussetzung f眉r neue datenbasierte Services, individuell zugeschnitten mit Fokus auf vorausschauenden und dynamischen Service, basierend auf spezifischen Maschinenparametern.

Service als Schl眉ssel zur Resilienz

Besonders deutlich wird der Mehrwert dieses Ansatzes im Serviceumfeld. Wo Produktion, Daten und Betrieb eng verzahnt sind, entscheidet der Service 眉ber Anlagenverf眉gbarkeit, Produktivit盲t und nachhaltige Kundenbeziehungen. Ein oft untersch盲tzter Einflussfaktor ist der Ersatzteilservice: Verz枚gerungen f眉hren unmittelbar zu Stillst盲nden und wirtschaftlichen Verlusten, insbesondere in volatilen Markt鈥� und Liefersituationen. Gleichzeitig sind diese Prozesse in vielen Industrieunternehmen noch stark manuell gepr盲gt.

麻豆原创 und Uhlmann treiben daher die Weiterentwicklung dieses Bereichs gezielt voran. Ein KI鈥慻est眉tzter Prozess unterst眉tzt den gesamten Ablauf von der Bearbeitung eingehender Anfragen 眉ber die Kl盲rung fehlender Informationen bis hin zur Identifikation des passenden Ersatzteils und der Angebotserstellung. Der Ansatz l盲sst sich in bestehende 麻豆原创鈥慡ervice鈥� und Vertriebsprozesse integrieren und orientiert sich an Gesch盲ftsabl盲ufen. Ziel ist ein schneller, belastbarer und skalierbarer Kundenservice.

鈥濱ndustrie steht heute mehr vor der Frage nach Entscheidungsf盲higkeit unter Unsicherheit als nach reiner Kostenoptimierung鈥�, sagt Dominik Metzger, President und Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 Supply Chain Management bei 麻豆原创. 鈥濵it 麻豆原创 Business AI sowie integrierten Produktions鈥� und Servicel枚sungen verlagern wir Entscheidungen direkt in die Gesch盲ftsprozesse. So k枚nnen Unternehmen Risiken fr眉h erkennen, flexibel reagieren und auch unter instabilen Bedingungen handlungsf盲hig bleiben.鈥�

Gemeinsam Wertsch枚pfung neu gestalten

Die Zusammenarbeit von 麻豆原创 und Uhlmann verdeutlicht einen grundlegenden Wandel in der Industrie: Resilienz entsteht nicht durch zus盲tzliche Sicherheitsbest盲nde und Kapazit盲tspuffer, sondern durch bessere, schnellere und vernetzte Entscheidungen entlang der gesamten Wertsch枚pfung. Unternehmen, die ihre Produktions鈥� und Serviceprozesse datenbasiert steuern, k枚nnen flexibler auf Ver盲nderungen reagieren und ihre Wettbewerbsf盲higkeit langfristig sichern.

脺ber die HANNOVER MESSE hinaus setzen 麻豆原创 und Uhlmann ihre Innovationspartnerschaft fort. Der PacXplorer wird im Anschluss in der 麻豆原创 S.Factory in Walldorf weiterbetrieben und dient dort als Plattform f眉r Kunden, Partner und Co鈥慖nnovation mit dem Ziel, industrielle Transformation nicht nur zu demonstrieren, sondern kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center. Erhalten Sie 麻豆原创 News auf und .

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Dana R枚siger, +49 6227 7 63900, dana.roesiger@sap.com, CET
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com  

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F. 

 
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Die Transparenz 眉ber diese komplexen Lieferketten ist eine Herausforderung. Mit 麻豆原创 Business Network Global Track and Trace hat die BSH eine globale Plattform geschaffen, die Transportdaten von Visibility Partnern und Logistikdienstleisterns harmonisiert, Echtzeitinformationen liefert und das Endkundenerlebnis nachhaltig verbessert.

Globale 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 verlangt digitale Transparenz

Die Transportlogistik der BSH verbindet das ganze Unternehmen und verf眉gt 眉ber ein komplexes Netzwerk mit See-, Stra脽en- und Schienentransporten. Materialien werden weltweit in die Fabriken transportiert und Fertigprodukte von dort in zentrale sowie regionale Lager verbracht, bevor sie an Gro脽kunden und Konsumenten ausgeliefert werden. Mehr als 500 Logistikdienstleister sind hierbei eingebunden, hinzu kommt eine historisch gewachsene IT-Landschaft mit mehreren unterschiedlichen regionalen ERP-Systemen.

Diese Vielfalt f眉hrte zu verschiedenen Herausforderungen. Informationen waren h盲ufig statisch, veraltet oder 眉ber mehrere Systeme verteilt. Angaben zum Transportstatus und zur voraussichtlichen Ankunftszeit (Estimated Time of Arrival, ETA) basierten auf den systemseitigen gepflegten, statischen Transitzeiten. Hinzukamen die steigenden Erwartungen seitens der Endkundinnen und Endkunden, pr盲zise und aktuelle Informationen 眉ber ihre Bestellungen und Lieferungen zu erhalten. 鈥濱n einem solchen Umfeld ist Transparenz die Grundlage f眉r Steuerbarkeit und Verl盲sslichkeit鈥�, sagt Leona-Marie Moser, Change Managerin Global Transport Logistics bei der BSH.

麻豆原创 Business Network Global Track and Trace als Datenhub

Um diese Herausforderungen zu l枚sen, entschied sich die BSH f眉r die Einf眉hrung von 麻豆原创 Business Network Global Track and Trace als zentralen Datenhub. Die L枚sung verbindet ERP-Systeme, Logistikdienstleister, Visibility-Partner und interne Rollen im Unternehmen.

Der Prozess beginnt mit der Extraktion der Transportdaten aus dem ERP-System. 麻豆原创 Business Network Global Track and Trace erg盲nzt diese Daten um Ereignisse, Statusmeldungen und ETA-Informationen der Dienstleister. Die Anbindung erfolgt entweder 眉ber das 麻豆原创 Business Network oder eine standardisierte API-Schnittstelle. Anschlie脽end werden die konsolidierten Informationen nicht nur in der Track-and-Trace-L枚sung angezeigt, sondern auch direkt in das produktive ERP-System zur眉ckgeschrieben. Damit stehen sie dort live zur Verf眉gung, wo operative Entscheidungen getroffen werden.

F眉r die BSH ist genau dieser R眉ckfluss entscheidend. 鈥濿ir wollten keine Insell枚sung, sondern eine Plattform, die unternehmensweit steuerungsrelevant ist鈥�, erkl盲rt Moser.

Strukturierter globaler Rollout

Die BSH f眉hrt 麻豆原创 Business Network Global Track and Trace weltweit ein. Ein dediziertes Entwicklerteam arbeitet agil, unterst眉tzt von 麻豆原创 Services und Support. Standardisierte Templates erm枚glichen effiziente Rollouts in L盲ndern und Regionen. Gleichzeitig passt das Team die Modelle an besondere lokale Anforderungen an.

So nutzt die BSH heute drei Apps in 麻豆原创 Business Network Global Track and Trace:

• Lieferschein-Tracking f眉r die Distribution an Konsumenten und Handelspartner
• Touren-Tracking f眉r interne Transporte und Gro脽kundentouren
• Shipment-Tracking als globales Standardmodell f眉r Seefracht, Intercompany- und FTL-Transporte

Je nach Prozess greifen die L枚sungen auf unterschiedliche Datenquellen zur眉ck, vom Visibility-Partner bis zur direkten API-Anbindung der Logistikdienstleister.

Mehr Endkundenzufriedenheit durch Echtzeitinformationen

Ein Hauptziel ist das verbesserte Liefererlebnis f眉r Konsumentinnen und Konsumenten. Schon heute gilt in vielen L盲ndern: Wer ein Gro脽ger盲t aus dem BSH-Sortiment bestellt, erh盲lt einen Tracking-Link, 眉ber den der aktuelle Lieferstatus abrufbar ist 鈥� inklusive gew眉nschtem Lieferdatum, Standort des Spediteurs und automatischen Aktualisierungen in Echtzeit. Die Oberfl盲che passt sich dem Endger盲t an und ist direkt im jeweiligen L盲nderkontext, einschlie脽lich der Sprache, verf眉gbar.

Was fr眉her oft nur telefonisch oder 眉ber R眉ckfragen beim Dienstleister m枚glich war, liegt nun transparent und sofort vor.

Der Digital Twin macht Lieferkette und Planung verl盲sslicher

麻豆原创 Business Network Global Track and Trace bildet die Grundlage f眉r einen digitalen Zwilling der gesamten Transportkette. Ein Beispiel hierf眉r ist die Seefracht. ETA-Angaben der Schiffe werden automatisiert aus dem Visibility-Netzwerk 眉bernommen und mit BSH-Daten abgeglichen.

Die aktualisierten Ankunftszeiten werden anschlie脽end in die ERP-Lieferscheine zur眉ckgeschrieben und stehen der Planung, der Logistik sowie dem Order Management zur Verf眉gung.

Damit entf盲llt die bisherige manuelle Pflege als auch Telefonkette, um den Status der einzelnen Ger盲te/Container bei den Dienstleistern abzufragen. Abweichungen sind fr眉her sichtbar und Entscheidungen lassen sich besser treffen.

Standardisierung erm枚glicht Skalierung

Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die Verankerung der Tracking-Anforderungen in den Rahmenvertr盲gen mit den Dienstleistern. Da die BSH den Frachteinkauf zentral steuert, kann das Unternehmen die Anbindung an 麻豆原创 Business Network Global Track and Trace bereits in der Vertragsgestaltung zum Standard machen. Dadurch wird das Tracking global konsistent und der Rollout weiter beschleunigt.

Zudem sorgt das Zusammenspiel von Standardmodellen und gezieltem Customizing daf眉r, dass unterschiedliche Transportprozesse und regionale Besonderheiten flexibel abbildbar bleiben.

Mehr Transportmodi, mehr Automatisierung, mehr Vorhersagekraft

Die n盲chsten Schritte sind bereits geplant. Die BSH will Track-and-Trace-L枚sungen fl盲chendeckend f眉r weitere Transportmodi einf眉hren, darunter auch den Schienenverkehr. Mit Predictive-Analytics k枚nnen ETA-Prognosen zuk眉nftig noch pr盲ziser werden. Zudem soll das Reporting weiter ausgebaut und mit zus盲tzlichen KPIs unterlegt werden.

鈥灺槎乖� Business Network Global Track and Trace ist f眉r uns kein IT-Projekt, sondern ein Transformationsprojekt鈥�, sagt Moser. 鈥濿ir schaffen damit die Grundlage f眉r globale Transparenz und die F盲higkeit, unsere Lieferkette proaktiv zu steuern.鈥�

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Mit dem erfolgreichen Abschluss der auf Basis von IT-Grundschutz f眉r die physische Infrastruktur der 麻豆原创-eigenen Rechenzentren in Deutschland hat 麻豆原创 einen wichtigen Meilenstein erreicht. Das st盲rkt die Grundlage des 麻豆原创 Sovereign-Cloud-Portfolios in einem der sicherheitsbewusstesten M盲rkte der Welt.

IT-Grundschutz best盲tigt den sicheren Betrieb der deutschen 麻豆原创-Rechenzentren

IT-Grundschutz ist die strukturierte Sicherheitsmethodik des Bundesamts f眉r Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) und dient als Referenzrahmen in 枚ffentlichen Ausschreibungen und Lieferantenbewertungen.

Die Zertifizierung auf Basis von IT-Grundschutz best盲tigt, dass der sichere Betrieb der Geb盲udeinfrastruktur der deutschen 麻豆原创-Rechenzentren anhand der in Deutschland definierten Sicherheitsanforderungen positiv bewertet wurde. Sie best盲tigt, dass physische Schutzma脽nahmen, Umweltsicherungen und betriebliche Prozesse auf Standortebene den Erwartungen des BSI entsprechen.

Kurz gesagt: Der sichere Betrieb der 麻豆原创-eigenen Rechenzentren in Walldorf/St. Leon-Rot wurde unabh盲ngig anhand der nationalen deutschen Sicherheitsmethodik gepr眉ft und best盲tigt.

St盲rkung einer der zentralen souver盲nen 麻豆原创-Bereitstellungsoptionen: 麻豆原创 Cloud Infrastructure

Die IT-Grundschutz-Zertifizierung st盲rkt eine der zentralen souver盲nen Bereitstellungsoptionen in Deutschland: die 麻豆原创 Cloud Infrastructure.

麻豆原创 Cloud Infrastructure ist die Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Plattform von 麻豆原创, die in 麻豆原创-eigenen Rechenzentren und Co-Locations weltweit betrieben wird. Die Rechenzentren in der Region Walldorf/St. Leon-Rot (Deutschland) befinden sich im Besitz der 麻豆原创, eines deutschen Unternehmens, werden von zugelassenem Personal mit der erforderlichen Sicherheitsfreigabe betrieben und sind auf hohe Verf眉gbarkeit, Skalierbarkeit sowie strenge Sicherheitsanforderungen ausgelegt. 

Diese Rechenzentren sind daf眉r ausgelegt, die DSGVO-konforme Datenverarbeitung zu erm枚glichen und hohe regulatorische sowie sicherheitsrelevante Anforderungen in Europa und Deutschland zu erf眉llen. Das schlie脽t auch Standards f眉r kritische Infrastrukturen sowie die Verarbeitung sensibler und klassifizierter Workloads ein.

Die Basis daf眉r bilden drei unabh盲ngige Verf眉gbarkeitszonen in getrennten Rechenzentren, die 眉ber eine 麻豆原创-eigene Glasfaserinfrastruktur verbunden sind. Dabei kommen deutsche Sicherheits-Hardwarekomponenten zum Einsatz, die vom BSI f眉r die Verarbeitung von VS-NfD-Informationen zugelassen sind. Erg盲nzt wird dies durch Zertifizierungen wie C5 Typ II, SOC 1 Type 2 und SOC 2 Type 2, SOX, KRITIS/NIS2, TSI-Level 3 (erweitert), ISO 22301, EN 50600 und ISO/IEC 22237 (AC 3), sowie den Bundeskatalog f眉r Rechenzentrumsanforderungen.  

Dar眉ber hinaus bietet 麻豆原创 Cloud Infrastructure:

• Eine Open-Source-basierte Infrastructure-as-a-Service-(IaaS)-Plattform mit API-first-Ansatz: mit Self-Service-Bereitstellung, Automatisierung und konsistentem Ressourcenmanagement 眉ber verschiedene Bereitstellungsmodelle hinweg.
• Eine Kubernetes-basierte Cloud-Umgebung: zur Unterst眉tzung cloud-nativer Workloads, Container-Orchestrierung und moderner Entwicklungsans盲tze.
• Offene Standards und bew盲hrte Open-Source-Technologien: gest眉tzt auf Komponenten, die seit 眉ber einem Jahrzehnt in sensiblen, gro脽skaligen Umgebungen eingesetzt und weiterentwickelt werden.
• Optimierung f眉r 麻豆原创-Cloud-Services: f眉r abgestimmte Betriebsprozesse, integrierte Sicherheit und effiziente Ausf眉hrung von 麻豆原创-Workloads.
• Unterst眉tzung f眉r 麻豆原创- und Drittanbieter-Anwendungen: So k枚nnen sowohl 麻豆原创- als auch kundeneigene Workloads auf einer einheitlichen, sicheren und konformen Infrastruktur betrieben werden.

Die 麻豆原创 Cloud Infrastructure ist eine von 麻豆原创 entwickelte und betriebene IaaS-Plattform f眉r 麻豆原创-Workloads und Kundenanwendungen 鈥� von globalen Cloud-Szenarien bis hin zu Umgebungen mit hohen Souver盲nit盲ts- und Regulierungsanforderungen, einschlie脽lich eines Angebots f眉r VS-NfD-Daten in Deutschland. Mit dem 麻豆原创 Sovereign Cloud-Portfolio erm枚glicht sie sowohl von 麻豆原创 betriebene souver盲ne Cloud-Services als auch den Betrieb von Kunden-Workloads in einer souver盲nen Umgebung. Im Kern ist damit der sichere Applikationsbetrieb mit der 麻豆原创 Cloud Infrastructure verbunden, die auf regulatorische und operative Kontrolle ausgelegt ist.

Souver盲nit盲t durch Wahlfreiheit und Kontrolle mit 麻豆原创 Sovereign Cloud

(Digitale) Souver盲nit盲t wird h盲ufig ausschlie脽lich als Frage der Herkunft des Anbieters, der Datenresidenz oder der Reduzierung technischer Abh盲ngigkeiten betrachtet. In der Praxis geht es jedoch um nachweisbare Kontrolle. Bei 麻豆原创 definieren wir Souver盲nit盲t entlang von vier miteinander verbundenen F盲higkeiten:

1. 顿补迟别苍蝉辞耻惫别谤盲苍颈迟盲迟 鈥� 麻豆原创 speichert Ihre Daten in lokalen Rechenzentren oder in zugelassenen L盲ndern. Dadurch werden unbefugte grenz眉berschreitende Datentransfers ausgeschlossen und wichtige Infrastrukturanforderungen erf眉llt.
2. Operative Souver盲nit盲t 鈥� Sensible Betriebsprozesse bleiben lokal. Der Betrieb und die Wartung werden ausschlie脽lich von autorisiertem Personal 鈥� also national zugelassenem Personal oder Staatsangeh枚rigen eines zugelassenen Landes 鈥� durchgef眉hrt, das 眉ber die erforderliche Sicherheitsfreigabe verf眉gt.
3. Technische Souver盲nit盲t 鈥� Control Planes werden lokal gehostet, wobei eine strikte Trennung durch Verschl眉sselung oder dedizierte Infrastruktur gew盲hrleistet wird.
4. Rechtliche Souver盲nit盲t 鈥� Die Rechtssicherheit ist jederzeit gew盲hrleistet. Cloud-Anbieter m眉ssen ihren Sitz vor Ort oder in zugelassenen L盲ndern haben. Ausl盲ndische Beh枚rden m眉ssen Risiken in Bezug auf Eigentum, Kontrolle und Einfluss begrenzen.

麻豆原创 Cloud Infrastructure erf眉llt diese Anforderungen. Auf dieser Grundlage werden Daten, Betrieb, Architektur und rechtliche Kontrolle unter klar definierten Vorgaben zusammengef眉hrt.

Wichtig ist dabei: 麻豆原创 Cloud Infrastructure ist Teil des umfassenderen Ansatzes von 麻豆原创, Kunden verschiedenen Optionen im Bereich Sovereign Cloud anzubieten. Unterschiedliche Kunden stehen vor unterschiedlichen regulatorischen, operativen und Transformationsanforderungen. Souver盲ne Anforderungen lassen sich nicht mit einem einzigen Modell erf眉llen.

F眉r 麻豆原创 Sovereign Cloud stehen daher verschiedene Bereitstellungsmodelle zur Auswahl. Abh盲ngig von den jeweiligen Anforderungen k枚nnen Kunden zwischen folgenden Optionen w盲hlen:

• 麻豆原创 Cloud Infrastructure: Die Infrastructure鈥慳s鈥慳鈥慡ervice鈥慞lattform von 麻豆原创 basiert auf Open鈥慡ource鈥慣echnologien und wird in 麻豆原创鈥慠echenzentren betrieben, die weltweit an zahlreichen Standorten verf眉gbar sind. Abh盲ngig vom gew盲hlten Betriebsmodell k枚nnen Kundendaten in definierten Regionen 鈥� beispielsweise innerhalb der Europ盲ischen Union oder ausschlie脽lich in Deutschland 鈥� verarbeitet und gespeichert werden, um spezifische Datenschutz鈥� und Compliance鈥慉nforderungen zu erf眉llen.
• 麻豆原创 Sovereign Cloud On-Site: Mit dem 麻豆原创 Sovereign Cloud On-Site Angebot stellt und verwaltet 麻豆原创 den vollst盲ndigen 麻豆原创-Technologie-Stack, der in einem vom Kunden bestimmten Rechenzentrum betrieben wird 鈥� von der Hardware, 眉ber 麻豆原创 Cloud Infrastructure bis zum 麻豆原创 Sovereign Cloud-Portfolio. Das Angebot vereint die physische Kontrolle vor Ort mit unserem operativen Fachwissen und gew盲hrleistet somit volle Autonomie bei gleichzeitiger Einhaltung der Support- und Compliance-Standards der 麻豆原创.
• Souver盲ne Modelle auf Basis von Hyperscalern: 麻豆原创 arbeitet in bestimmten M盲rkten mit anerkannten Hyperscalern zusammen, um Kunden die M枚glichkeit zu geben, ihre Ressourcen schnell und bedarfsgerecht zu skalieren. Die Kombination aus Flexibilit盲t und nahtloser Integration erm枚glicht es Kunden, schnell Innovationen zu entwickeln und gleichzeitig einen effizienten Betrieb aufrechtzuerhalten.听 听
• Nationale souver盲ne Cloud-Plattformen wie Delos Cloud: F眉r den 枚ffentlichen Sektor in Deutschland kombiniert Delos Cloud Hyperscaler-Technologie mit souver盲nem Eigentum und einem national definierten Betriebsmodell.

麻豆原创 erm枚glicht es Kunden, das Modell zu w盲hlen, das ihren regulatorischen Anforderungen, ihrem Risikoprofil und ihrer operativen Strategie entspricht.

Souver盲nit盲t entsteht durch Umsetzung, nicht durch Behauptungen

F眉r Kunden ist digitale Souver盲nit盲t keine theoretische Zielvorstellung. Sie ist eine operative Anforderung, die unter realen Bedingungen funktionieren muss. Die IT-Grundschutz-Zertifizierung der 麻豆原创-eigenen Rechenzentren in Deutschland ist ein wichtiger Schritt in diese Richtung.

Da sich regulatorische Anforderungen weiterentwickeln und souver盲ne Anforderungen zunehmend differenzierter werden, erm枚glicht 麻豆原创 seinen Kunden weiterhin, diejenige souver盲ne L枚sung zu w盲hlen, die zu ihren Verpflichtungen und ihrem Risikoprofil passt.

Souver盲nit盲t bemisst sich letztlich an der F盲higkeit, Systeme sicher und verl盲sslich betreiben zu k枚nnen. Mit 麻豆原创 Cloud Infrastructure wird diese F盲higkeit zum integralen Bestandteil des Betriebsmodells.  

Martin Merz ist President 麻豆原创 Sovereign Cloud.

Jonathan Bletscher ist Head of Global Cloud Infrastructure & Delivery, Global Cloud Operations.

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Im Rahmen einer Finanzanalysten-Telefonkonferenz erl盲utern der CEO Christian Klein, sowie Dominik Asam, CFO, die Gesch盲ftszahlen des 1. Quartals.

Die Telefonkonferenz f眉r Finanzanalysten am 23. April um 23:00 Uhr k枚nnen Sie sich via听听anh枚ren.

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Was bedeutet die 脰ffnung der Employee Central Payroll f眉r den 脰ffentlichen Dienst in Deutschland? 麻豆原创-Experte Michael Brass (Senior Solution & Value Advisor Expert Human Experience Management / HXM) und Hermann-Josef Haag (DSAG-Fachvorstand Personalwesen & Public Sector) beantworten relevante Fragen:

Bislang war der 脰ffentliche Dienst mangels branchenspezifischer Funktionen von 麻豆原创s Cloud-Payroll-Welt faktisch ausgeschlossen. Die 脰ffnung der 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central Payroll 盲ndert das. Was bedeutet dieser Schritt aus DSAG-Sicht?

Haag: Er ist ein enorm wichtiges Signal und zeigt, dass 麻豆原创 die Forderungen der Kundenbasis wahr- und ernstnimmt. Wir haben als DSAG seit Jahren darauf hingewiesen, dass moderne Payroll-L枚sungen nur akzeptiert werden, wenn sie lokale und branchenspezifische Anforderungen auch wirklich erf眉llen. Das war bei 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central Payrollim 脰ffentlichen Sektor bislang leider nicht der Fall. Deshalb waren 脛mter, Beh枚rden und andere Einrichtungen des 脰ffentlichen Dienstes auf die HCM-Payroll in 麻豆原创 S/4HANA angewiesen.

Dass 麻豆原创 branchenspezifische Anforderungen des deutschen Public Sectors in die Employee Central Payroll aufnimmt, zeigt, dass unsere 脺berzeugungsarbeit Fr眉chte tr盲gt. Es ist die Erkenntnis, dass 鈥濷ne fits all“ im Personalwesen nicht funktioniert 鈥� besonders nicht in einer Branche, die durch lokale Gesetze, Sozialversicherungsregelungen und Tarifstrukturen hochgradig spezialisiert ist. Damit hat ein Teil des 脰ffentlichen Sektors jetzt die echte Wahl, den HR-Bereich in eine Cloud-L枚sung zu verlagern.

Welche konkreten operativen und strategischen Vorteile bietet die Cloud-Payroll-Option HR-Abteilungen im 脰ffentlichen Sektor?

Haag: Der Betrieb einer On-Premises-Payroll ist deutlich aufwendiger, als man meinen w眉rde. Vor allem zum Jahreswechsel, aber auch dar眉ber hinaus, stehen immer wieder umfangreiche Neuerungen aus Gesetzgebung und Politik an: Meldewesen, Sozialversicherung, Steuerrecht 鈥� das alles muss im HR-System laufend angepasst und erweitert werden. In einer Cloud-L枚sung 眉bernimmt 麻豆原创 diese Aufgabe und sorgt zudem f眉r den Schutz der sensiblen Personaldaten. Das entlastet die IT erheblich.

Brass: Ein weiterer Mehrwert: Die Cloud Payroll ist keine Insell枚sung, sondern nahtlos mit Employee Central verzahnt. Personaladministration und Abrechnung laufen also in einem integrierten System und das Payroll Control Center ist ebenfalls von Anfang an dabei. Damit profitieren HR-Abteilungen im 脰ffentlichen Sektor nicht nur von geringeren operativen Kosten, sondern erhalten leistungsstarke Werkzeuge, um Abrechnungsprozesse wirklich zu automatisieren, statt sie nur digital zu verwalten. Zudem ist die 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central Payroll als zentraler Baustein der HCM Suite in der Public Cloud fest in die 麻豆原创 Business Suite integriert. F眉r die kommenden Versionen plant 麻豆原创 eine Reihe wegweisender Neuerungen. Im Fokus steht dabei der gezielte Einsatz von K眉nstlicher Intelligenz (KI), um Gehaltsabrechnungsprozesse f眉r alle Beteiligten sp眉rbar effizienter zu gestalten.

Haag: Genau hier liegt auch aus unserer Sicht ein wesentlicher Mehrwert der 脰ffnung: Der Innovations- und Investitionsfokus von 麻豆原创 im HR-Bereich liegt klar auf der Cloud. Bis heute konnten Kunden aus dem 脰ffentlichen Sektor an dieser Entwicklung nur bedingt teilhaben. Das sieht nun anders aus.

Welche Anwendergruppen profitieren besonders, und worin liegen die wesentlichen Verbesserungen gegen眉ber der bisherigen On-Premises-Payroll?

Brass: Der Abrechnungsprozess wird auf beiden Seiten intelligent entlastet. IT und HR-Personal profitieren schon heute von unserer mit 麻豆原创 SuccessFactors ausgelieferten KI. Wir setzten immer mehr KI ein, um repetitive Aufgaben im Abrechnungsprozess zu 眉bernehmen und den manuellen Steuerungsaufwand zu reduzieren. Gleichzeitig greift die KI-Integration auch auf Besch盲ftigtenseite: Joule, der KI-Assistent von 麻豆原创, kann bereits heute Gehaltsabrechnungen erl盲utern und konkrete Fragen dazu beantworten. Was fr眉her einen Gang zur Personalabteilung erforderte, l盲sst sich k眉nftig bequem im Self-Service kl盲ren.

Haag: Das schafft Freir盲ume auf allen Ebenen. Und genau darum geht es. Denn Personalarbeit ist Menschenarbeit. Doch wenn HR-Teams sich in erster Linie administrativen Routineaufgaben widmen m眉ssen, fehlt ihnen die Zeit f眉r die eigentliche Personalentwicklung.

Welche Bedeutung hat die Cloud-Payroll-Option f眉r die Modernisierung von HR-Prozessen in Beh枚rden und 枚ffentlichen Einrichtungen insgesamt?

Haag: Eine immense: Cloud-L枚sungen erm枚glichen einen Zugang zu modernen Technologien und Innovationen. Das ist vor allem f眉r kleinere Beh枚rden wichtig. Denn sie sto脽en beim Betrieb der klassischen HCM-Payroll auf Basis von 麻豆原创 S/4HANA personell und infrastrukturell ganz schnell an Grenzen. Mit einer Cloud-Payroll k枚nnen sie dagegen die Vorteile einer modernen Payroll-L枚sung nutzen, ohne daf眉r eigene IT-Systeme und IT-Fachkr盲fte vorhalten zu m眉ssen. Der Fachkr盲ftemangel im 脰ffentlichen Dienst wird sich weiter versch盲rfen. Umso wichtiger ist es, die begrenzten Ressourcen gezielt einzusetzen. Eine Infrastruktur, die administrative Lasten automatisiert, schafft daf眉r wichtige Voraussetzungen.

Trotz 脰ffnung bestehen noch funktionale L眉cken 鈥� etwa bei der Versorgungs- oder Nachversicherungsadministration sowie der Stellenwirtschaft. Warum sind diese Themen f眉r den Public Sector besonders kritisch?

Haag: Weil sie im 脰ffentlichen Dienst zum Kerngesch盲ft der Personalverwaltung z盲hlen: Eintritt in den Ruhestand, Versorgungsanspr眉che, Nachversicherung bei Ausscheiden aus dem Beamtenstatus oder Dienstherrenwechsel 鈥� all das sind Themen, die von der 鈥瀔lassischen鈥� Personalverwaltung elementar abweichen. Das Gleiche gilt f眉r die Stellenwirtschaft: Planstellen in St盲dten, L盲ndern und Kommunen m眉ssen im Haushaltsplan ausgewiesen und in den Haushalten ber眉cksichtigt werden. Um den daraus resultierenden Anforderungen gerecht zu werden, muss die Cloud-Payroll im 脰ffentlichen Sektor also nicht nur HR-Prozesse abbilden, sondern auch die haush盲lterische Sicht bedienen 鈥� einschlie脽lich Schnittstellen zur K盲mmerei und zur Finanzbuchhaltung. Solange dies nicht m枚glich ist, k枚nnen Bundes-, Landes- oder Kommunalbeh枚rden mit Beamten 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central Payroll nur bedingt nutzen.

Brass: Das ist uns bewusst. Deshalb arbeiten wir mit Hochdruck daran, die fehlenden Funktionalit盲ten bereitzustellen. Unser Ziel ist es, noch in diesem Jahr entsprechende L枚sungen verf眉gbar zu machen, sodass die Administration von Beamten in der Cloud Realit盲t wird. Dar眉ber hinaus werden wir im Laufe des Jahres den Betrieb der L枚sung in einer Souvereign Cloud anbieten 鈥� das d眉rfte der 脰ffentlichen Hand den Schritt in die Cloud weiter erleichtern.

Die nahtlose Integration von Payroll, 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central und 麻豆原创 S/4HANA war ein zentrales Anliegen der DSAG. Wie weit ist dieser Anspruch heute erf眉llt?

Brass: 麻豆原创 S/4HANA und 麻豆原创 SuccessFactors sind bereits seit geraumer Zeit tief integriert. Damit lassen sich bew盲hrte Funktionalit盲ten aus der Business-Suite-Welt鈥� wie beispielsweise 麻豆原创 Cross Application Time Sheet (CATS) 鈥� problemlos nutzen.

Haag: Auch wir sehen, dass sich die Integration 鈥� nicht zuletzt durch die Integration Suite 鈥� erheblich verbessert hat. Es gibt klare Best Practices, welches System f眉hrend ist und wo welche Daten gepflegt werden. Aber: In hybriden Szenarien 鈥� und die sind im 脰ffentlichen Sektor eher die Regel als die Ausnahme 鈥� bleibt die Schnittstelle ein sensibler Punkt. Ziel muss sein, dass 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central, Cloud-Payroll und 麻豆原创 S/4HANA ohne manuelle Integrationsarbeit wie eine homogene L枚sung zusammenarbeiten. Das ist kein triviales Vorhaben, und die Qualit盲t dieser Integration entscheidet ma脽geblich dar眉ber, ob der Einstieg in die Cloud im Betrieb tats盲chlich so reibungslos funktioniert, wie es auf dem Papier aussieht. Da wird dran gearbeitet. Ich w眉rde sagen: Wir sind nah dran, aber noch nicht ganz da.

Neben Integrationsaspekten stehen im 脰ffentlichen Sektor auch Fragen bzgl. Preispolitik und Migrationspfaden im Fokus 鈥� und das nicht nur im HR-Bereich. Was erwartet die DSAG diesbez眉glich von 麻豆原创?

Haag: Die Lizenzwelt hat sich mit Cloud-Angeboten grundlegend ver盲ndert 鈥� und das ist f眉r viele Kunden noch kein transparenter Prozess. Vereinfachungen wurden vorgenommen, das ist positiv. Aber es gibt noch erheblichen Kl盲rungsbedarf.

Das zentrale Problem: Es ist f眉r Anwenderunternehmen heute kaum m枚glich, vor Projektstart eine valide Kostenkalkulation zu erstellen. Genau das ist aber gerade f眉r den 脰ffentlichen Sektor mit seinen haushaltsrechtlichen Rahmenbedingungen ein Riesenproblem. Kalkulierbarkeit ist hier nicht K眉r, sondern Kernpflicht. Eine Migration, die im laufenden Prozess zu finanziellen 脺berraschungen f眉hrt, ist politisch nicht durchsetzbar.

Konkret fordern wir deshalb: Investitionsschutz f眉r bestehende Lizenzen, einen klaren und nachvollziehbaren Migrationspfad ohne 脺berraschungen beim Renewal, und eine Lizenzstruktur, die Planungssicherheit erm枚glicht. Gerade KI-Services m眉ssen niederschwelliger erreichbar werden 鈥� tokenbasierte Abrechnung schafft Unsicherheit bei der Budgetplanung.

Wie positioniert sich 麻豆原创 zu den DSAG-Forderungen nach mehr Investitionsschutz und Planbarkeit?

Brass: Der Anspruch auf Investitionsschutz ist nachvollziehbar. Schlie脽lich bringt jeder Kunde seine individuelle Lizenz-Historie mit und hat 眉ber Jahre in 麻豆原创 investiert. Mit dem Launch von 麻豆原创 HCM for 麻豆原创 S/4HANA hat 麻豆原创 deshalb eine einheitliche Bemessungsgrundlage f眉r alle HCM-L枚sungen eingef眉hrt 鈥� unabh盲ngig davon, ob on-premises oder in der Cloud betrieben wird. Die Grundlage bildet konsequent die Anzahl der im System verwalteten Personen. Das erm枚glicht einen transparenten, direkten Vergleich der laufenden Kosten und schafft Planbarkeit. Migrationsaufw盲nde sind dagegen kundenspezifisch und lassen sich deshalb nicht pauschalieren. Ein strukturierter Einstiegspunkt ist der 麻豆原创 Readiness Check for 麻豆原创 SuccessFactors Solutions 鈥� er liefert eine belastbare Ausgangsbasis f眉r die individuelle Bewertung.

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Kunden aus allen Branchen verlangen heute nach einfacher, planbarer und fortlaufender Unterst眉tzung, um die messbaren Ergebnisse zu erzielen, die sie ben枚tigen.

Unser Service- und Supportportfolio ist stets auf den Erfolg unserer Kunden ausgerichtet. In Verbindung mit unserer robusten Toolchain und einem starken Expertenteam hilft es Unternehmen dabei, eine klare Strategie zu verfolgen, um neueste Innovationen von 麻豆原创 einzuf眉hren, den operativen Betrieb zu optimieren und in einem sich schnell ver盲ndernden Umfeld souver盲n ihre Gesch盲ftstransformation voranzutreiben.

Schnellere Wertsch枚pfung durch kontinuierliche Transformation

Jedes Unternehmen ist darum bem眉ht, mit den sich rasant 盲ndernden Marktbedingungen Schritt zu halten. Da sich Technologietrends schnell wandeln und die Erwartungshaltung steigt, erfordert die Einf眉hrung von k眉nstlicher Intelligenz (KI) klare Priorit盲ten und eine koordinierte Umsetzung, die auf den gesch盲ftlichen Nutzen abgestimmt ist. Unternehmen erwarten fortlaufende Unterst眉tzung, messbare Ergebnisse und einen Partner, der sie in jeder Phase ihrer Transformation unterst眉tzt.

Wir wissen, welche Anforderungen unsere Kunden haben. Sie ben枚tigen transparente Supportangebote und m枚chten mit ihren Investitionen vorhersehbare Ergebnisse erzielen und Innovationen einfacher in ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren k枚nnen. Dies ist umso wichtiger, da KI zu einem festen Bestandteil von Gesch盲ftsprozessen wird.

Aus diesem Grund kommt die Einf眉hrung des 眉berarbeiteten Portfolios f眉r 麻豆原创 Services and Support zum richtigen Zeitpunkt. Das Portfolio liefert Klarheit dar眉ber, wie Nutzer mit 麻豆原创-Software arbeiten, und bietet ein einheitliches Kundenerlebnis, bei dem der Fokus nicht auf kurzfristigen Ver盲nderungen, sondern auf kontinuierlicher Transformation liegt.

Mit unserem 眉berarbeiteten Service- und Supportportfolio bieten wir Kunden eine klarere Linie, um Innovationen einzuf眉hren, KI verantwortungsvoll einzusetzen und ihre Softwarelandschaft sicher zu nutzen.

麻豆原创-Vorstandsmitglied Thomas Saueressig

Im Rahmen des Online-Seminars zur Vorstellung des 眉berarbeiteten Portfolios hat Thomas Saueressig, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE, Customer Services & Delivery, das Ziel dieses Portfolios eindeutig formuliert:

鈥濱n unserem schnelllebigen Umfeld suchen Kunden nach Orientierung鈥�, so Saueressig. 鈥濵it unserem 眉berarbeiteten Service- und Supportportfolio bieten wir Kunden eine klarere Linie, um Innovationen einzuf眉hren, KI verantwortungsvoll einzusetzen und ihre Softwarelandschaft sicher zu nutzen. Das Portfolio sorgt daf眉r, dass die kontinuierliche Transformation strukturiert abl盲uft, und hilft dabei, strategische Priorit盲ten in messbare Ergebnisse umzusetzen.鈥�

Seine Botschaft spiegelt wider, was Kunden von 麻豆原创 erwarten: Sie w眉nschen sich strukturierten und proaktiven Support, der 眉ber ihre gesamte Umgebung hinweg einheitlich aufgebaut ist.

Drei Servicepl盲ne f眉r messbaren gesch盲ftlichen Nutzen

Das 眉berarbeitete Portfolio bietet drei Servicepl盲ne, mit denen wir unsere Kunden dort abholen, wo sie gerade stehen. Jeder Plan baut auf dem vorherigen auf und bietet ein flexibles Modell, das ihren betrieblichen Anforderungen entspricht. Kunden k枚nnen au脽erdem in ihrer gesamten Softwarelandschaft Pl盲ne kombinieren. Sie k枚nnen beispielsweise den Advanced Success Plan f眉r die 麻豆原创-SuccessFactors-Umgebung w盲hlen und gleichzeitig den Max Success Plan nutzen, um ihre KI-, Daten- und Analysestrategien zu st盲rken.

Foundational Success Plan

Dieser Plan, der in jeder 麻豆原创-Cloudl枚sung enthalten ist, erm枚glicht es Kunden, ihre L枚sungen effizient zu nutzen und den Gesch盲ftsbetrieb aufrechtzuerhalten. Mit speziell zusammengestellten Inhalten, Schulungen, L枚sungen f眉r das Application Lifecycle Management sowie pr盲ventivem Support f眉r gesch盲ftskritische Prozesse hilft der Plan zudem, fortw盲hrend Wertsch枚pfung zu erzielen. Er baut auf dem Angebot 麻豆原创 Enterprise Support auf und umfasst dar眉ber hinaus den technischen Betrieb von Cloudl枚sungen und Aktivit盲ten zur Einf眉hrung von L枚sungen.

Advanced Success Plan

Mit diesem Plan profitieren Teams von spezialisiertem Fachwissen. Unternehmen erhalten proaktiven Support, sodass sie Risiken fr眉hzeitig erkennen, Innovationen beschleunigen und schneller einf眉hren sowie Prozesse verbessern k枚nnen. Mit Unterst眉tzung durch KI k枚nnen Nutzer Erkenntnisse gewinnen und so fundierte Entscheidungen treffen. Zudem haben sie die M枚glichkeit, an Workshops teilzunehmen, um die Nutzung neuer Funktionen zu optimieren.

Max Success Plan

Dieser Plan stellt den umfassendsten Serviceplan der 麻豆原创 f眉r eine strategische Zusammenarbeit dar. Er umfasst alle Vorteile des Advanced Success Plan sowie Unterst眉tzung durch eigens zugewiesene Success Plan Manager. L枚sungs眉bergreifende Prozessverbesserungen und die Umsetzung individueller KI-Anwendungsf盲lle runden den Plan ab. Der Plan wurde f眉r Unternehmen konzipiert, die dabei sind, komplexe Abl盲ufe im Rahmen ihrer Transformation zu bew盲ltigen oder die Anwendung von 麻豆原创 Business AI auszuweiten.

Das Unternehmen Vinci Energies, seit mehr als 20 Jahren 麻豆原创-Kunde, befasste sich eingehend mit den Servicepl盲nen. Dominique Tessaro, CIO bei Vinci Energies, gab folgendes Res眉mee dazu ab: 鈥濲e nach L枚sung ben枚tigen wir ein unterschiedliches Ma脽 an Zusammenarbeit mit 麻豆原创. F眉r einige L枚sungen ben枚tigen wir mehr Unterst眉tzung, f眉r andere einen mittleren Grad an Support mit einigen zus盲tzlichen projektspezifischen Services. Diese Flexibilit盲t gef盲llt mir besonders an den neuen Erfolgspl盲nen. Wie bei einem Fahrzeug kann ich die Zusammenarbeit strategisch in die Richtung lenken, die unseren Anforderungen gerecht wird.鈥�

Wie bei einem Fahrzeug kann ich die Zusammenarbeit strategisch in die Richtung lenken, die unseren Anforderungen gerecht wird.

Dominique Tessaro, CIO Vinci Energies

Schnellere Ergebnisse durch einfache Prozesse und Zusammenarbeit

Das 眉berarbeitete Portfolio basiert auf dem Prinzip, Kunden dabei zu helfen, schneller und mit gr枚脽erer Sicherheit Mehrwert zu erzielen. Das bedeutet, die 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 zu reduzieren, die Art und Weise zu verbessern, wie die Betreuung erfolgt, und die Partnerschaft zwischen 麻豆原创 und jedem einzelnen Kunden zu st盲rken. Es bedeutet auch, Unternehmen im f眉r sie passenden Tempo bei der Einf眉hrung von Innovationen, wie zum Beispiel 麻豆原创 Business AI, zu unterst眉tzen.

Abgesehen von den Servicepl盲ne k枚nnen Kunden optimierte Beratungs- und Entwicklungsservices in Anspruch nehmen und Angebote f眉r das Anwendungsmanagement nutzen. So profitieren sie von zus盲tzlichem Fachwissen f眉r ihre individuellen Anforderungen sowie von ma脽geschneiderter Entwicklung von L枚sungen und langfristiger operativer Resilienz. Unser Produkt-Know-how und unsere Branchenkenntnisse bilden die Grundlage aller Angebote.

Mit der Einf眉hrung des neuen Portfolios k枚nnen wir die Anforderungen unserer Kunden mithilfe eines modernen Kooperationsmodells sowie intelligenter Tools und der Expertise unserer Fachleute erf眉llen. Das Angebot bietet die erforderliche Struktur, um Unternehmen in unsicheren Zeiten Unterst眉tzung zu bieten, ihre Transformation auf ihre jeweilige Strategie auszurichten und ihnen zu messbaren Ergebnissen zu verhelfen.

Thomas Pfiester ist Head of Customer Engagement & Adoption und Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

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脺ber Jahrzehnte hinweg haben unsere Kunden mit 麻豆原创 eine leistungsstarke digitale Basis aufgebaut, um Gesch盲ftsprozesse in ihren Unternehmen durchg盲ngig abzuwickeln. Dabei passen sie diese Systeme h盲ufig an und erweitern sie, um ihre individuellen Anforderungen zu erf眉llen. Nun treten viele Unternehmen in die n盲chste Phase der Transformation ein: Sie modernisieren ihre 麻豆原创-Landschaften, um das volle Potenzial der K眉nstlichen Intelligenz (KI) zu erschlie脽en.

Diese Unternehmen stellen ihre 麻豆原创-Systeme auf die Cloud um und vereinfachen ihre IT-Struktur. Dar眉ber hinaus bereiten sie sich darauf vor, intelligente Funktionen direkt in ihre t盲glichen Abl盲ufe zu integrieren. Dadurch entstehen neue M枚glichkeiten f眉r Automatisierung: KI-Agenten k枚nnen 眉ber verschiedene Systeme hinweg arbeiten und dabei immer anspruchsvollere Aufgaben 眉bernehmen.

Diese Systeme zu modernisieren und KI in gro脽em Stil einzuf眉hren, ist eine gewaltige Aufgabe. Daf眉r werden Technologien ben枚tigt, die mit bestehenden Anwendungen zusammenarbeiten, bei wichtigen Abl盲ufen verl盲sslich funktionieren und die Governance-Standards von Unternehmen erf眉llen.

Deshalb haben wir in den letzten Jahren eine Partnerschaft mit aufgebaut. Unser gemeinsames Ziel: Leistungsstarke KI-Technologie mit echtem Gesch盲ftswissen verbinden. So helfen wir Unternehmen, ihre Modernisierung voranzutreiben und KI dort einzusetzen, wo sie wirklich z盲hlt 鈥� in den Anwendungen und Prozessen, die 眉ber den Gesch盲ftserfolg entscheiden. Auf der Konferenz NVIDIA GTC wurde diese Zusammenarbeit einem breiten Publikum vorgestellt.

KI f眉r Unternehmen 鈥� die Basis schaffen

Gemeinsam mit NVIDIA beschleunigen wir den gesamten KI-Lebenszyklus im Unternehmen: von der Modellentwicklung bis zur Laufzeitausf眉hrung. Dies er枚ffnet vielf盲ltige KI-Anwendungen in unserem gesamten Portfolio.Ein wichtiger Baustein dabei ist 鈥� eine Sammlung offener Bibliotheken wie und . Diese Werkzeuge erm枚glichen es, gro脽e KI-Modelle mittels 鈥濺einforcement Learning鈥� (RL) deutlich schneller zu trainieren. Teams k枚nnen so KI-Modelle f眉r den Unternehmenseinsatz z眉giger entwickeln und optimieren.

Die Modelle werden im von gehostet. Dort w盲hlen unsere Kunden genau die Sprachmodelle aus, die am besten zu ihren Anforderungen passen. Die Microservices sorgen f眉r eine sp眉rbar h枚here Leistung bei der Modellausf眉hrung 鈥� in unseren Tests bis zu 20 Prozent mehr als bei vergleichbaren Open-Source-L枚sungen. Mit NVIDIA GPUs und NVIDIA NIM k枚nnen Unternehmen moderne KI-Modelle mit ihren bew盲hrten 麻豆原创-Daten und -Prozessen verkn眉pfen. So stellen sie sicher, dass KI zu einem festen Bestandteil ihrer Arbeitsabl盲ufe wird, die den Gesch盲ftsbetrieb steuern.

KI-Modelle, die zur Gesch盲ftslogik passen

KI-Modelle, die mit 麻豆原创-Wissen trainiert wurden und auf NVIDIA-Technologie basieren, helfen Unternehmen schon heute dabei, ihre wichtigsten Modernisierungsprojekte schneller umzusetzen. So l盲sst sich etwa die Gesch盲ftslogik, die in den 麻豆原创-Systemen steckt und den t盲glichen Betrieb steuert, leichter weiterentwickeln und anpassen.

脺ber Jahrzehnte hinweg haben Unternehmen ihre 麻豆原创-Systeme mit eigenem ABAP-Code erweitert 鈥� ma脽geschneidert f眉r ihre ganz individuellen Gesch盲ftsprozesse. In dieser Logik steckt das gesammelte Wissen aus Jahren der t盲glichen Arbeit: aus dem Finanzwesen, der Lieferkette, dem Kundenservice und vielen anderen Bereichen. Doch die Modernisierung dieser Systemlandschaften f眉r die Cloud und ihre Vorbereitung auf die n盲chste Generation KI-gesteuerter Innovationen kann sich als 盲u脽erst komplex erweisen.

Um diesen Wandel voranzutreiben, hat 麻豆原创 ein neues KI-Modell namens entwickelt. Dieses Modell wurde ausschlie脽lich mit echtem ABAP-Programmcode und der Gesch盲ftslogik trainiert, die in 麻豆原创-Systemen verwendet wird. Die L枚sung kombiniert verschiedene spezialisierte KI-Modelle f眉r unterschiedliche Aufgaben: StarCoder2 hilft beim automatischen Vervollst盲ndigen von Code, w盲hrend Codestral den Code analysiert und verst盲ndlich erkl盲rt. Diese Modelle laufen 眉ber NVIDIA-NIM-Microservices, was eine schnelle und leistungsstarke Verarbeitung erm枚glicht.

werden diese Funktionen direkt in die Entwicklungsumgebung eingebunden. Entwicklerteams k枚nnen damit: bestehenden ABAP-Code analysieren und verstehen, nachvollziehen, wie individuelle Anpassungen mit den zentralen Gesch盲ftsprozessen zusammenh盲ngen und bei Bedarf neuen Code erstellen lassen. Unternehmen k枚nnen so ihre 眉ber Jahrzehnte gewachsene Gesch盲ftslogik leichter interpretieren und aktualisieren 鈥� ohne dabei das Wissen zu verlieren, das ihre Abl盲ufe einzigartig macht.

KI mit Gesch盲ftsprozessen verbinden

麻豆原创 und NVIDIA arbeiten gemeinsam daran, wie KI in Unternehmensprozesse eingebunden werden kann 鈥� sowohl sowohl in physischen Abl盲ufenb als auch in komplexen Planungsumgebungen. Ein vielversprechender Bereich ist die sogenannte Embodied AI. Hier geht KI 眉ber reine Software hinaus und interagiert direkt mit der physischen Welt. Durch die Kombination von KI mit Sensoren, Robotik und Unternehmensdaten lassen sich Beobachtungen aus der realen Welt unmittelbar mit digitalen Gesch盲ftsprozessen verkn眉pfen.

Ein Beispiel: Wenn per Warnmeldung einen Wartungsbedarf vorhersagt, werden Roboterpr眉fungen ausgel枚st, die Anlagen mithilfe thermischer, visueller und akustischer Signale analysieren. Diese Daten werden mit der Anlagenhistorie und dem Wartungsverlauf abgeglichen, um m枚gliche Probleme zu identifizieren. koordiniert dann die n盲chsten Schritte 眉ber , priorisiert Arbeitsauftr盲ge und versorgt Techniker mit allen relevanten Informationen. Wenn Unternehmen Daten aus der realen Welt mit ihren Arbeitsabl盲ufen verbinden, k枚nnen sie auf Ver盲nderungen in ihrer Umgebung gezielt reagieren und passende Ma脽nahmen einleiten.

Dasselbe Prinzip gilt f眉r komplexe Planungsumgebungen. Bei Lieferketten m眉ssen heute st盲ndig wechselnde Faktoren ber眉cksichtigt werden: von der Lieferantenverf眉gbarkeit 眉ber Transportunterbrechungen bis hin zu sich 盲ndernden Kundenw眉nschen. Gemeinsam mit NVIDIA untersuchen wir, wie sich neueste KI-Technologien 鈥� etwa NVIDIA Metropolis und NVIDIA Cosmos 鈥� in Lagerverwaltung, Sicherheit und Anlagenpr眉fung einsetzen lassen.

Au脽erdem entwickeln wir neue Funktionen f眉r , die agentenbasierte KI mit der GPU-beschleunigten Optimierung von verbinden. Planer k枚nnen damit komplexe Lieferkettenszenarien simulieren und Alternativen schneller und genauer bewerten. Durch die Verkn眉pfung von fortschrittlicher Optimierung mit den Supply-Chain-Planungsfunktionen von 麻豆原创 k枚nnen Unternehmen Einschr盲nkungen dynamisch modellieren, Pl盲ne flexibel anpassen und auch in komplexen Situationen fundierte Entscheidungen treffen.

Die Zusammenarbeit mit gro脽en 麻豆原创-Kunden hilft dabei, Engp盲sse im Betrieb zu identifizieren und KI-gest眉tzte L枚sungen zu entwickeln. . Der taiwanesische Elektronikhersteller wird gemeinsam mit 麻豆原创 KI-gest眉tzte Innovationen f眉r Produktion und Lieferketten entwickeln.

Durch die Kombination der Unternehmensanwendungen und des Gesch盲ftskontexts von 麻豆原创 mit der Fertigungskompetenz von Foxconn k枚nnen Unternehmen effizienter arbeiten, widerstandsf盲higer werden und in komplexen Produktions- und Liefernetzwerken bessere Entscheidungen treffen.

Agentische KI bei der NVIDIA GTC

麻豆原创 bringt Joule-Agenten in ihr gesamtes Anwendungsportfolio 鈥� damit Unternehmen Aufgaben automatisieren und komplexe Abl盲ufe innerhalb ihrer Gesch盲ftsprozesse koordinieren k枚nnen. Auf der Konferenz NVIDIA GTC wurde gezeigt, wie sich diese F盲higkeiten mit auf der erweitern lassen, um Agenten f眉r spezifische Unternehmensszenarien zu bauen.

Da die KI-Architektur der 麻豆原创 modellunabh盲ngig ist, k枚nnen Unternehmen auch eigene Modelle einbinden 鈥� zus盲tzlich zu denen, die 眉ber 麻豆原创 AI Core bereitgestellt werden. Bei einer praxisorientierten Schulung wurde vor erkl盲rt, wie Unternehmen KI-gest眉tzte Workflows entwickeln k枚nnen, die direkt in den Unternehmenssystemen laufen, mit denen sie ihr Gesch盲ft steuern.

All diese Neuerungen wurden auf der vorgestellt, die vom 16. bis 19. M盲rz 2026 in San Jose, Kalifornien stattfand. Die Besucher konnten live erleben, wie 麻豆原创 und NVIDIA Unternehmen dabei unterst眉tzen, ihre Systeme zu modernisieren, KI schneller einzuf眉hren und sich hin zu einem KI-nativen Unternehmen zu entwickeln:

• Session: 鈥� vom 17. M盲rz

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Brenda Bown ist Chief Marketing Officer des Bereichs Business AI bei 麻豆原创.

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鈥濱n ihrer Funktion als Chief People Officer hat Gina Vargiu-Breuer unsere Prozesse in den Bereichen Personalgewinnung, -entwicklung und -f眉hrung optimiert und so wichtige Weichen f眉r den langfristigen Erfolg der 麻豆原创 gestellt鈥�, so Pekka Ala-Pietil盲, Vorsitzender des Aufsichtsrats der 麻豆原创 SE. 鈥濿ir sch盲tzen ihren Tatendrang und ihr Engagement und sind 眉berzeugt, dass sie die 麻豆原创 auf ihrem Weg in das KI-Zeitalter weiter voranbringen wird.鈥�

鈥濱ch bin dankbar f眉r das Vertrauen, das der Aufsichtsrat mir entgegenbringt, und freue mich darauf, die Transformation der 麻豆原创 im Zeitalter der KI zu gestalten鈥�, sagte Vargiu-Breuer. 鈥濫s geht darum, unsere Unternehmensabl盲ufe zu ver盲ndern 鈥� wie wir arbeiten, Entscheidungen treffen und unseren Kunden Mehrwert bieten. Mein Team von People & Culture und ich werden gemeinsam das fortf眉hren, was wir vor zwei Jahren begonnen haben, und mit dieser Transformation eine deutliche Wertsch枚pfung erzielen.鈥�

Vargiu-Breuer wurde 2024 in den Vorstand der 麻豆原创 SE berufen. Vor ihrem Eintritt bei der 麻豆原创 war sie als Senior Vice President of Human Resources bei Siemens Energy t盲tig. Davor hatte Vargiu-Breuer mehrere Rollen bei der Siemens AG inne.

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Hinweis an die Redaktionen

F眉r 麻豆原创efotos und Fernsehmaterial in hoher Aufl枚sung besuchen Sie bitte unsere Plattform . Dort finden Sie aktuelles sendef盲higes TV-Footage-Material sowie Bilder zu Themen rund um 麻豆原创 zum direkten Download.

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Bjoern Emde, +49 6227 7755107, b.emde@sap.com , CEST
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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F. 

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麻豆原创-Plattform zuerst bei den Finanzabteilungen aktiviert

SFS hat 麻豆原创 bereits seit 20 Jahren im Einsatz. Nun wollten die Verantwortlichen die anstehende S/4HANA-Implementierung f眉r eine Harmonisierung nutzen. 鈥濿ir hatten in der Vergangenheit zwei ERP-Landschaften, die historisch gewachsen sind. Sie waren in ihrer Dimension unterschiedlich ausgepr盲gt und wurden dementsprechend f眉r verschiedene Bereiche eingesetzt. Doch letztlich haben wir erkannt, dass wir diese unterschiedlichen Auspr盲gungen nicht mehr ben枚tigen und uns deswegen f眉r ein gemeinsames Transition-Projekt entschieden鈥�, erinnert sich Roland T眉scher, Projektmanager S/4HANA Transition bei der SFS Group. Reto Buchli, Head of Corporate Information Technology, erg盲nzt: 鈥濽nsere Ziele waren einfachere Strukturen, optimierte Prozesse und der Merge auf ein zukunftsf盲higes, gemeinsames System.鈥� Daf眉r wurden im ersten Projektschritt die Finanzabteilungen in 27 L盲ndern und Gesch盲ftsprozesse der Division Distribution & Logistics Switzerland migriert, wo die 麻豆原创-Plattform zuerst erfolgreich aktiviert wurde. 

Weniger Risiko und verk眉rzte Projektlaufzeit mit Big Bang

F眉r die zweite Phase, bei der alle Einkaufs- und Verkaufsorganisationen sowie die Produktionswerke umgestellt wurden, sah der Plan urspr眉nglich zun盲chst ein Pilotprojekt bei den Produktionsgesellschaften in der Schweiz vor. Doch davon r眉ckte man nach einer Risikoanalyse und intensivem Austausch mit cbs schnell ab. 鈥濧ufgrund unserer Erfahrungen aus der ersten Projektphase haben wir erkannt, dass das Pilotprojekt keine Risikominimierung bedeuten w眉rde鈥�, erkl盲rt T眉scher.

Ein wichtiger Grund war, dass eine ausschlie脽lich in der Schweiz stattfindende Umstellung das Gesch盲ft zwischen den einzelnen Landesgesellschaften deutlich erschwert h盲tte. Denn daf眉r w盲ren 盲u脽erst komplexe Transitions-Szenarien n枚tig geworden, um den reibungslosen Austausch zwischen den zwei verschiedenen Systemen zu gew盲hrleisten. So entschied sich SFS auch mit Blick auf eine um ein Jahr k眉rzere Projektlaufzeit f眉r einen Big Bang. 鈥濧us heutiger Sicht war es die richtige Entscheidung. Denn damit war unser Fokus von Beginn an viel klarer鈥�, verdeutlicht T眉scher.

Selektiver Ansatz 眉berzeugt

Ein ausschlaggebender Aspekt bei der Wahl des passenden Partners war der selektive Transformations-Ansatz und die jahrzehntelange Projekterfahrung der Heidelberger. 鈥瀋bs hat in einigen herausragenden Innovationsprojekten der Industrie gezeigt, dass der selektive Weg den Unterschied macht鈥�, sagt T眉scher. Dabei wurden im Gegensatz zu einem aufwendigeren Greenfield-Ansatz die Stammdaten und die Architektur nur punktuell ver盲ndert. Damit lie脽 sich das Projekt verschlanken und so besser stemmen und organisieren. Der selektive Migrationsansatz hat die organisatorische Ver盲nderung wesentlich erleichtert.

Doch es gab auch Herausforderungen. Dies betraf vor allem die zeitgleiche Umstellung in 20 L盲ndern und in Gesellschaften mit unterschiedlichen Produktsegmenten. Keine einfache Aufgabe, vor allem mit Blick auf die Sprachenvielfalt und unterschiedliche Zeitzonen. Um einen reibungslosen Ablauf gew盲hrleisten zu k枚nnen, f眉hrte die SFS Group im Vorfeld umfangreiche Tests mit den Prozess-Verantwortlichen durch.

Anforderungen der Gesch盲ftseinheiten umgesetzt

SFS ging diese Aufgabe mit einer Einladung an alle internationalen Key User an. 鈥濬眉r den Fit-to-Template-Workshop, den vierten und f眉nften Integrationstest sowie den User-Acceptance-Test haben wir alle Key User zu uns nach Heerbrugg in die Firmenzentrale geholt. Das waren sehr intensive, arbeitsreiche Tage. Damit konnten wir die Eigenheiten der einzelnen Gesch盲ftseinheiten in den jeweiligen Prozessen am einfachsten identifizieren鈥�, sagt T眉scher.

Ein positiver Nebeneffekt war das pers枚nliche Kennenlernen der Key User und des Projektteams, was zu einem regen Austausch und Gespr盲chen f眉hrte, die das Team deutlich voranbrachten. 鈥濬眉r mich war der gro脽e Mehrwert des pers枚nlichen Kontaktes der Landesvertreter untereinander ein wichtiges Learning. Die physische Teilnahme vor Ort und die Begeisterung zu sp眉ren, waren am Schluss entscheidend f眉r den Projekterfolg鈥�, verr盲t Buchli. F眉r die Zukunft ergab sich daraus zudem eine gemeinsame Wissensbasis, die f眉r die n盲chsten Schritte eine optimale Basis bildet.

脺ber das gesamte Projekt hinweg war die bestehende vertrauensvolle Beziehung zu cbs ein wichtiger Aspekt. So f眉hrte das gleiche Denken, das hohe Qualit盲tsanspr眉che  beinhaltet, aber auch eine offene Kommunikation sowie einen positiven Umgang unter den Mitarbeitenden in den Fokus r眉ckt, zu einem hervorragenden Ergebnis. 鈥濬眉r uns war wichtig, dass wir ein partnerschaftliches Miteinander gesp眉rt haben. Wir hatten von Beginn an den Eindruck, dass wir uns mit cbs optimal verstehen, weil wir das gleiche Mindset mitbringen. Das ist wichtig, um in herausfordernden Situationen passend zu reagieren鈥�, sagt T眉scher. 鈥濧lle Gespr盲che fanden auf Augenh枚he statt, unabh盲ngig vom Ansprechpartner.鈥�

Harmonisierung trifft Innovation

Mit dem erfolgreichen Big Bang setzte SFS das Hauptziel der Harmonisierung der Prozesse um. cbs stand dabei als Partner zur Seite, der bei prozessseitigen Anpassungen und Innovationen gleicherma脽en beraten konnte. 鈥濿ir haben ja schon einige Erfahrungen mit der neuen Plattform gemacht. Unseren Mitarbeitenden er枚ffnen sich neue Chancen, mit einer hohen und raschen Datenverf眉gbarkeit sowie mit modernen Benutzeroberfl盲chen arbeiten zu k枚nnen. Das ist ein wichtiger Mehrwert, der SFS effizienter und schneller macht鈥�, erkl盲rt Buchli.

Au脽erdem gab es weitere Entwicklungen, die k眉nftig zunehmend Wirkung zeigen werden: E-Invoicing-Prozesse werden ebenso 眉ber die Cloud abgewickelt wie die Verbindung zu den Spediteuren, was zu deutlichen Skaleneffekten f眉hrt. Im Bereich Printing wurde ein unternehmensweites Outputmanagement-System eingef眉hrt, dass die Implementierung von neuen Druckermodellen k眉nftig verl盲sslicher macht und beschleunigt. Auch die 麻豆原创-Berechtigungen der Mitarbeitenden werden nun mit einem gruppenweiten Modell gesteuert. Die weitreichendsten Ver盲nderungen betreffen jedoch das Product Lifecycle Management. 鈥濪ie gr枚脽te Innovation sehe ich im Bereich PLM. Hier haben wir im Rahmen des Projektes neue Prozesse entwickelt und designt. Das war ein wichtiger Teil des Projektes鈥�, erkl盲rt Buchli.

Grundlage f眉r k眉nftige Innovationen

T眉scher ist mit dem Projekt hochzufrieden: 鈥濿enn man in der ersten Woche bereits die Hyper Care Organisation anpassen kann, gab es keine kritischen Vorkommnisse. Und das ist am Ende ein sehr positives Ergebnis.鈥� Buchli betont: 鈥濽nser Ziel ist es, schlanke, agile und zukunftsf盲hige End-to-End-Gesch盲ftsprozesse zu etablieren, um dadurch wettbewerbsf盲hig zu bleiben. Gemeinsam mit cbs konnten wir einen zukunftssicheren ERP-Kern aufbauen, der unser Gesch盲ft global unterst眉tzt und die Voraussetzungen f眉r die Nutzung k眉nftige Entwicklungen und Innovationen schafft.鈥� Kein Wunder, dass bereits Innovationen im Bereich der Produktions- und Feinplanung vorgesehen sind, die mit dem n盲chsten Software-Release eingef眉hrt werden sollen.

Fabian Schneider ist Programm Direktor im Bereich Landscape Transformation bei cbs Corporate Business Solutions

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鈥濱m E-Sport gibt es enorm viele Daten 鈥� ich w眉rde sogar sagen, zu viele“, sagte Thom Valks, Partnerships Manager bei Team Liquid. Sein Unternehmen verarbeitet immerhin eine Billion Datenpunkte. 鈥濿ie findet man heraus, welche Fragen man stellen sollte? Und wie bekommt man dann schnell Antworten auf diese Fragen? Das war das Hauptproblem.鈥�

Team Liquid wurde vor 眉ber 20 Jahren gegr眉ndet und hat sich zu einem der erfolgreichsten E-Sports-Teams der Welt entwickelt. 

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鈥濿ir sind die gr枚脽te E-Sports-Organisation der Welt鈥�, betonte Valks. 鈥濭aming ist heute ein riesiges Gesch盲ft 鈥� eine Milliarden-Dollar-Industrie. Und E-Sports ist nur die Spitze des Eisbergs. Menschen kommen zu Tausenden in die Stadien, genau wie bei traditionellen Sportarten. Und in diesem Bereich sind wir das beste Team der Welt.鈥�

Bevor Team Liquid mit 麻豆原创 zusammenarbeitete, verlie脽 sich das Team auf Tabellenkalkulationen und manuelle Analysen.

鈥濿ir haben damals alles in Excel gemacht und die Daten manuell durchforstet. Das stellte sich als nicht praktikabel heraus鈥�, erkl盲rte Valks. 2018 begann das Team mit der 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP) zu arbeiten. Der Vorteil: 脺ber Anwendungsschnittstellen gibt es eine direkte Verbindung zu den Herausgebern der E-Sports-Spiele League of Legends und Dota. Dadurch sind die Datenanalysten in der Lage, Dashboards zu erstellen und die Daten wesentlich schneller und gezielter auszuwerten.

Der Effekt war sofort sp眉rbar: 鈥濾or der Zusammenarbeit mit 麻豆原创 hatten wir f眉r jedes Spiel vier oder f眉nf Datenanalysten. Wenn ein Tool uns diese Arbeit abnimmt, k枚nnen wir uns auf die wirklich wichtigen Datenfragen konzentrieren 鈥� das bringt uns viel weiter. Und ich w眉rde sagen, im letzten Jahr hat die KI noch mal einen ordentlichen Sprung gemacht. 鈥�

E-Sports: KI-L枚sung Joule liefert Daten schneller

E-Sports: KI-L枚sung Joule analysiert Daten schneller

Jetzt geht Team Liquid mit 麻豆原创 den n盲chsten Schritt und nutzt Joule, um Daten zu filtern und noch schneller Entscheidungen zu treffen.

鈥濲oule hat Zugriff auf unsere Datenbank. Man fragt einfach: 鈥歐elcher Held hat in den letzten sechs Monaten am besten gegen dieses Team gespielt?‘ Und man bekommt eine Antwort, die Hand und Fu脽 hat鈥�, erkl盲rte Valks. 鈥濪as ist f眉r uns ein echter Gamechanger.鈥�

Mit Blick auf die Zukunft plant Team Liquid, Joule in der gesamten Organisation verf眉gbar zu machen. 鈥濿enn wir Joule allen zug盲nglich machen, wird ihr Gameplay wirklich innovativ sein鈥�, f眉gte Valks hinzu. 鈥濽nd das sollte unsere Konkurrenz durchaus beunruhigen.鈥�

Matt Dillman ist leitender Videograf bei 麻豆原创.

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Die Stern-Wywiol Gruppe mit Stammsitz in Hamburg besch盲ftigt weltweit knapp 2.000 Mitarbeitende. Seit 眉ber vier Jahrzehnten entwickelt und produziert sie Zutaten und funktionelle L枚sungen f眉r Lebensmittel, Tierern盲hrung, Kosmetik und Oleochemie. Ihr Wachstum beruht auf kontinuierlichen Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie dem konsequenten Ausbau der internationalen Pr盲senz. So hat sich die Gruppe im Markt der Zutaten und funktionellen Zusatzstoffe f眉r Lebensmittel und Tiernahrung zu einem der globalen Top Player gemacht. Die Gruppe produziert heute in neun L盲ndern auf 3 Kontinenten und steuert ein internationales Netzwerk von Produktionsstandorten. Erg盲nzt wird es durch zehn Stern-Technology Center weltweit, die Entwicklung und Anwendung eng mit der Fertigung verbinden. Gerade diese internationale Aufstellung macht deutlich, wie wichtig einheitliche Prozesse, verl盲ssliche Daten und ein gemeinsames System f眉r die Zusammenarbeit der Standorte sind.

Aus Hamburg in die Welt: Stern-Wywiol Gruppe f眉hrt weltweit 麻豆原创 ein

Um die hauseigenen Produktionskompetenzen und 鈥慿apazit盲ten langfristig auf dem gewohnt hohen Niveau halten und weiter ausbauen zu k枚nnen, hat die Stern-Wywiol Gruppe, als eines der ersten mittelst盲ndischen Unternehmen weltweit, eine Two-Tier-Strategie im 麻豆原创-ERP-Umfeld umgesetzt: und das sehr erfolgreich. Dies war auch dringend notwendig, da zus盲tzlich zu den Herausforderungen der Lebens- und Futtermittelbranche die Stern-Wywiol Gruppe, 盲hnlich wie viele andere mittelst盲ndische Unternehmen, mit einem veralteten und somit nicht mehr wartbarem ERP-System zu k盲mpfen hatte.

Wie sich das genau gestaltete, erkl盲rt Sven Dudzik, Director Digital Transformation: 鈥濽nsere IT-Landschaft mit dem Navision-System war aufgrund des Alters der Software, aber auch wegen unseres Unternehmenswachstums und der internationalen Aufstellung am Ende seiner Lebenszeit angelangt. Upgrades waren unm枚glich, Stabilit盲t nicht mehr garantiert, legale Anforderungen konnten nicht mehr erf眉llt werden. Die Entscheidung f眉r 麻豆原创 fiel uns dann irgendwann leicht, denn damit konnten wir sowohl unsere IT- und Branchenanforderungen als auch den Two-Tier-Ansatz am besten erf眉llen.鈥�

Warum die Stern-Wywiol Gruppe auf 麻豆原创 Cloud und Two-Tier setzt

So startete das Unternehmen im Jahr 2020 gemeinsam mit den Cloud-ERP- und Branchenexperten von Innovabee die konzernweite Einf眉hrung von damals 麻豆原创 S/4HANA Cloud 鈥� dem Vorg盲ngerprodukt von RISE with 麻豆原创 und heute 麻豆原创 Cloud ERP Private. Die erste Tochtergesellschaft, die live ging, war Sternchemie im Jahr 2022. 鈥濫ines unserer Hauptanliegen war und ist, dass wir in der Unternehmensgruppe stets 眉ber dieselben Informationen verf眉gen und somit auf einer einheitlichen Basis zusammenarbeiten k枚nnen鈥�, sagt Sven Dudzik. 鈥濭leichzeitig brauchen unsere kleineren Landesgesellschaften L枚sungen, die wirtschaftlich sinnvoll sind und sich flexibel an lokale Gesch盲ftspraktiken sowie gesetzlichen Anforderungen anpassen lassen. Deshalb setzen wir auf eine Two-Tier-Strategie mit Private Cloud im Konzernkern und skalierbarer Public Cloud in kleineren Einheiten.鈥�

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Ma脽geschneiderter 麻豆原创-Einsatz f眉r jede Unternehmensebene

Ideengeber f眉r den Two-Tier-Ansatz war Cloud-Early-Adopter Innovabee. Besonders 眉berzeugend war f眉r die Stern-Wywiol Gruppe, dass so insbesondere die Tochtergesellschaften und kleineren Standorte schnell und maximal effizient in die 麻豆原创-Welt der Konzernzentrale integrierbar sind. Daf眉r wird ein bestehendes und meist auf Konzernebene eingesetztes ERP-System (Tier 1) mit einem sekund盲ren 麻豆原创-System (Tier 2) kombiniert.

Und w盲hrend die deutsche Zentrale mit ihren Landesgesellschaften und dem zentralen Kernsystem mit hoher Prozessbreite und 鈥憈iefe dank RISE with 麻豆原创 optimal ausgestattet ist, bot es sich f眉r kleinere Gesch盲ftsbereiche wie in Malaysia und Singapur mit 200 Mitarbeitenden in Produktion, Vertrieb und Einkauf geradezu an, eine separate und lokalisierte 麻豆原创-Public-Cloud-L枚sung und deren Best-Practice-Standards zu nutzen: f眉r maximale Agilit盲t und Skalierbarkeit.

Agiler am Markt: Regionale Besonderheiten erfordern regionale L枚sungen

鈥濽nsere ausl盲ndischen Standorte und Landesgesellschaften zeichnen sich oft durch eine besondere Dynamik und ein Eigenleben in punkto IT und Rahmenbedingungen aus. Was in Ahrensburg gut funktioniert, sieht in Singapur unter Umst盲nden ganz anders aus, etwa die Themen Steuern, Berichtsstandards oder Sprachlokalisierungen. Der Two-Tier-Approach im Umfeld von Cloud-ERP war darauf die beste Antwort鈥�, fasst Sven Dudzik zusammen. 鈥濽nd das Feedback der Kolleginnen und Kollegen in Asien gibt uns Recht: Sie konnten in Asien schnell und mit einem eigenen Partner vor Ort starten, ohne erst auf das 鈥歁utterschiff鈥� Deutschland warten zu m眉ssen. Heute k枚nnen unsere Mitarbeitenden dank der innovativen Cloud-ERP-L枚sung schnell auf lokale Marktbedingungen oder neue gesetzliche Anforderungen reagieren und die Gesch盲ftsprozesse entsprechend anpassen, was unter anderem die Time-to-Market verk眉rzt und unsere Wettbewerbsf盲higkeit erh枚ht.鈥�

麻豆原创 Cloud ERP: Neun Monate von der Idee bis zum Go-live

Im M盲rz 2023 startete die Implementierung, zum 1. Januar 2024 ging das Public-Cloud-System in Malaysia und Singapur mit vier Buchungskreisen live. Dabei kam auch die 麻豆原创-Activate-Methodik zum Einsatz, die Anwender bei ihren Cloud-ERP-Einf眉hrungen mit Best Practices, bew盲hrten Implementierungsmethoden und Werkzeugen unterst眉tzt. Eine weitere Besonderheit im Projekt war die Zusammenarbeit von Innovabee mit lokalen Partnern wie Delaware, die die Ergebnisse aus dem Digital Discovery Assessment (DDA) in Deutschland ebenfalls zur Verf眉gung gestellt bekamen. Aktuell wird Mexiko als n盲chster internationaler Standort angebunden. Die Projektleitung erfolgt aus Hamburg, die lokale Implementierung 眉bernimmt ein Partner vor Ort.

Go-Live nach Plan 鈥� reibungslos in die Cloud

Der n盲chste gro脽e Meilenstein fand zum 1. Juli 2025 statt: Exakt zum Halbjahreswechsel ging die 麻豆原创 Cloud ERP Private in Hamburg, Ahrensburg, Wittenburg und beim Logistikdienstleister L眉bbesse live. Warum der Start wie aus dem Bilderbuch lief und sich alle gerne daran erinnern, erkl盲rt Sven Dudzik: 鈥濧n Tag 1 konnten wir bestellen, produzieren, ein- und auslagern und Rechnungen schreiben 鈥� das war gro脽artig.鈥�

Erste Verbesserungen mit 麻豆原创 Cloud ERP

Die optimierten Prozesse zeigen sich bereits an vielen Stellen im Arbeitsalltag. So laufen Lagerabl盲ufe smoother und sind weniger fehleranf盲llig:Palettenpl盲tze m眉ssen nicht mehr h盲ndisch gez盲hlt werden. Das ist nureiner von vielen Vorteilen, von denen die Mitarbeitenden der Stern-Wywiol Gruppe heute profitieren. 脺ber 700 User nutzen das neue ERP inzwischen modul眉bergreifend. 鈥濿ir sehen jeden Tag an vielen Kleinigkeiten, aber auch an komplexeren End-to-End-Prozessketten, dass unsere Abl盲ufe besser werden und wir deutlich Zeit und Kosten einsparen k枚nnen鈥�, sagt Sven Dudzik. 鈥濪as betrifft auch unseren gesamten Produktionsbereich, etwa das Zusammenspiel der Maschinendaten aus 麻豆原创 MES in das 麻豆原创-ERP-System bzw. die Produktionsr眉ckmeldung f眉r die Produktionsauftr盲ge, die von der Maschine via MES ins 麻豆原创-System gehen und letztlich im Controlling aufschlagen. Weiteres Potenzial versprechen wir uns im Umfeld von Forecast-to-Fulfill, und auch das neu eingef眉hrte Planungs-Tool von 麻豆原创 S/4HANA Production Planning and Detailed Scheduling (PP/DS) unterst眉tzt uns dabei, die Feinplanung und termin- bzw. ressourcenoptimierte Reihenfolgeplanung auf das n盲chste Level zu heben.鈥�

Welche vielversprechenden KI-Use-Cases konnten bereits identifiziert werden?

Fakt ist aber auch: Das System muss und wird konstant nachgesch盲rft, denn die gesamte Unternehmensorganisation End2End aufzustellen, das braucht Zeit 鈥� das wei脽 auch Sven Dudzik: 鈥濫in Learning ist das Thema Stammdaten, das auch durchaus schmerzvoll sein kann. Denn stimmen die Stammdaten nicht, sind sie falsch oder unvollst盲ndig, stimmt der Prozess nicht. Wir sind nun in Phase 2 nach dem Go-live und justieren nach, wo Bedarf ist.鈥�

Bedarf bzw. gro脽en Nutzen sehen die Stern-Wywiol Gruppe und Innovabee auch beim Thema K眉nstliche Intelligenz (KI). Entsprechend werden aktuell erste Use Cases identifiziert, die KI und Nutzen vereinen: etwa im Umfeld des Mindesthaltbarkeits(MHD)-Handlings, bei der Buchhaltung in punkto Rechnungsfreigabe und Bearbeitung oder auch die Pr眉fungsverarbeitung im Qualit盲ts-Management (QM) bieten vielversprechendes Potenzial.

Kulturwandel braucht Zeit 鈥� und Vertrauen

Zeit brauchen wird auch noch der kulturelle Wandel: 鈥濪er Kultur-Change darf nicht untersch盲tzt werden, aber auch hier merken wir jeden Tag, dass unsere Mitarbeitenden das neue System und seine vielen Vorteile immer besser kennen und zu sch盲tzen lernen鈥�, fasst Sven Dudzik abschlie脽end zusammen und betont: 鈥濪ie Zusammenarbeit und das Zusammenspiel auf Arbeitsebene mit Innovabee war von Anfang an sehr gut und auch auf Management-Ebene eine extrem partnerschaftliche Geschichte.鈥� Dass aus Dienstleister und Unternehmensgruppe l盲ngst mehr geworden ist als eine klassische Projektkonstellation, bringt CEO Torsten Wywiol auf den Punkt: 鈥濵it Innovabee verbindet uns ein so partnerschaftliches und vertrauensvolles Verh盲ltnis, dass Unternehmensgrenzen im Projektalltag kaum noch sp眉rbar sind 鈥� wir agieren als ein Team.鈥�

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Zur Er枚ffnung wurden die Network-Partner von President Andre Bechtold, 麻豆原创 Industries & Experiences, begr眉脽t. Er betonte die strategische Bedeutung von Partnern f眉r die 麻豆原创 und ihren globalen Kundenstamm. Diese Partner sind Vorreiter des nutzerorientierten Ansatzes f眉r Innovation, bei dem L枚sungen mit und f眉r Kunden unter Einsatz neuester 麻豆原创-Technologien wie 麻豆原创 Business AI getestet und konzipiert werden.

Offenheit, Zusammenarbeit und Storytelling im Vordergrund

Dennis Kecskemeti, Head of 麻豆原创 Innovation Experience, Paul Saunders, Head of 麻豆原创 Customer Outcome & Advocacy, und Andreas Wendel, Head of Innovation Experience Services, beantworteten im Rahmen eines Fireside-Chats Fragen von Kathrin Tarnai-Sindl, Moderatorin und Head of Customer Engagement Services f眉r die Regionen MEE, EMEA und APAC.

Alle drei G盲ste hatten ein pers枚nliches Objekt mitgebracht, das sie auf eine ganz besondere Weise mit dem 麻豆原创听AppHaus in Verbindung bringen. Interessanterweise hatten zwei der G盲ste ihre Handys mitgebracht, aber aus ganz unterschiedlichen Gr眉nden: Ein Gast h枚rt damit auf Reisen oder beim Berufspendeln H枚rb眉cher, w盲hrend es f眉r den anderen ein multifunktionales Ger盲t ist, um unter anderem auf Reisen privat zu telefonieren und Musik zu h枚ren. Der dritte Gast brachte einen Handball mit, um alle daran zu erinnern, dass Prozesse nur durch das Zusammenspiel und die Zusammenarbeit von Teams reibungslos funktionieren. Sie beschrieben das 麻豆原创听AppHaus Network mit den W枚rtern Storytelling, Offenheit, Kreativit盲t, Multifunktionalit盲t und Kooperation.

Mit dem neuen integrierten Ansatz bietet das engere Zusammenspiel von 麻豆原创 AppHaus, 麻豆原创 Experience Centers sowie Services f眉r gemeinsame Innovation ein konsistentes Gesamterlebnis in einem durchg盲ngigen Kontext. Im 麻豆原创 AppHaus werden Problemstellungen formuliert und Zielsetzungen auf strategische Weise und mit Fokus auf die Nutzer festgelegt und verfolgt. In den 麻豆原创 Experience Centers werden diese Ziele in greifbaren Narrativen zur Wertsch枚pfung realisiert und es wird aufgezeigt, welche M枚glichkeiten 麻豆原创, 麻豆原创 Business AI und die 麻豆原创 Business Suite bieten. Und mit Services f眉r gemeinsame Innovation werden Ideen praktisch umgesetzt, indem konkrete L枚sungen mit Kunden und Partnern getestet, gepr眉ft und skaliert werden. Gemeinsam bilden diese drei Elemente einen geschlossenen Kreislauf 鈥� von der anf盲nglichen Herausforderung 眉ber die Zielsetzung und das Sammeln von Erfahrungswerten bis hin zur Realisierung und Erschlie脽ung von Nutzen.

鈥濲eder Service im Rahmen des Innovationskonzepts der 麻豆原创 ist f眉r sich genommen leistungsstark. Das volle Potenzial zeigt sich aber erst durch Vernetzung und Kooperation. Durch die Zusammenf眉hrung von 麻豆原创听AppHaus, 麻豆原创听Experience Centers und gemeinsamer Innovation richten wir die Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern neu aus. So wird aus Ambition Vertrauen und aus Inspiration nachhaltiger Erfolg.鈥�

Andreas Wendel, Head of 麻豆原创 Innovation Experience Services

Mitglieder des 麻豆原创 AppHaus Network kamen in Walldorf zusammen

Auf der Agenda der Veranstaltung standen verschiedene Arbeitssitzungen und -formate zu folgenden Themen: strategische Ausrichtung, Erfahrungsaustausch zu Kundenprojekten, gemeinsame Marketingma脽nahmen, Fusionen und 脺bernahmen, Wissenstransfer und Feedback zu den . Dar眉ber hinaus konnten die Teilnehmer Kontakte kn眉pfen und es fanden Ausfl眉ge statt. Nach stundenlangem Austausch im Rahmen von Diskussionen, Arbeitsgruppen und Sessions besuchte eine Gruppe von rund 30 Vertretern von Partnern die S.Factory, den S.Mart und das 麻豆原创 Experience Center. Ein Bowlingwettbewerb, eine Schnitzeljagd 眉ber den Walldorfer Campus und ein kurzer Blick auf die Baustelle des zuk眉nftigen 麻豆原创 AppHauses Walldorf rundeten die Veranstaltung ab, sodass die Partner umfassend 眉ber alle neuen Entwicklungen bei 麻豆原创 informiert waren.

鈥濨eim diesj盲hrigen Zusammentreffen des 麻豆原创听AppHaus Network haben wir uns darauf konzentriert, unser zuk眉nftiges Kooperationsmodell zu gestalten, unsere Methoden f眉r gemeinsame Innovation gemeinsam weiter zu verbessern und mehr 眉ber unsere verschiedenen strategischen Anforderungen und Priorit盲ten zu erfahren. Es ist eine sehr wertvolle Erfahrung, die Vertreter der 麻豆原创-AppHaus-Mitglieder pers枚nlich zu treffen und sich auszutauschen. Und wir d眉rfen nicht vergessen, dass es in diesem Jahr darum geht, Br眉cken zwischen unseren neuen Schwesterteams im Bereich Innovation bei 麻豆原创 und den weltweiten Partnern des 麻豆原创听AppHaus Network zu bauen.鈥�

Svenja M眉ller, Customer Engagements MEE, EMEA und APAC sowie Co-Lead des 麻豆原创听AppHaus Network

Das 麻豆原创 AppHaus Network 

Seit mehr als einem Jahrzehnt arbeitet das 麻豆原创 AppHaus eng mit einem wachsenden Netzwerk von mehr als 20 Partnern auf der ganzen Welt zusammen. Es entstanden mehrere 麻豆原创-AppHaus-Standorte und die Mitarbeitenden sind umfassend mit dem nutzerorientierten Innovationsansatz der 麻豆原创 vertraut. Gemeinsam arbeiten alle Mitglieder daran, gemeinsame Innovationsprojekte mit Kunden voranzutreiben. Dazu nutzen sie modernste 麻豆原创-Technologien wie 麻豆原创 Business AI, Joule und Agentic AI. Es geht darum, alle Mitglieder zeitnah mit Train-the-Trainer-Formaten zu unterst眉tzen, um Anwendungsf盲lle in Unternehmen im Rahmen von Kundenworkshops zu testen und zu gestalten. Aktuelle Beispiele daf眉r sind die 麻豆原创 Learning Journey und andere Formate, Tools und Methoden, die im angeboten werden.  

Auf diese Weise k枚nnen alle Mitglieder des 麻豆原创 AppHaus Network als Vorreiter und Experten in Sachen gemeinsamer Innovation fungieren. Sie begleiten Kunden auf jeder Stufe ihrer digitalen Entwicklung und helfen ihnen, mit dem der 麻豆原创 weltweit konkrete gesch盲ftliche Vorteile zu erschlie脽en.

Imke Vierjahn ist Communications Lead bei 麻豆原创 AppHaus.

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In der vergangenen Woche gab der 麻豆原创-Vorstand die Gewinner des Hasso Plattner Founders鈥� Award (HPFA) 2025 bekannt 鈥� der prestigetr盲chtigsten Auszeichnung f眉r Mitarbeitende des Unternehmens. Benannt nach 麻豆原创-Mitgr眉nder Hasso Plattner, w眉rdigt der Preis Teams, deren Innovation, Zusammenarbeit und Umsetzung au脽ergew枚hnlichen Mehrwert f眉r Kunden schaffen und den langfristigen Erfolg des Unternehmens pr盲gen.

Die elfte Ausgabe des Hasso Plattner Founders鈥� Award markiert zugleich eine Weiterentwicklung des Preises selbst. Mit einer 眉berarbeiteten Struktur und einem starken thematischen Fokus auf K眉nstliche Intelligenz werden Leistungen nun in zwei Kategorien ausgezeichnet: Emerging Ideas, die vision盲re Konzepte w眉rdigt, welche neue architektonische Richtungen und langfristige Chancen f眉r Kunden und Unternehmen erschlie脽en, sowie Scaling Innovation, die Innovationen auszeichnet, die bereits nachweislich Wirkung in gro脽em Ma脽stab entfalten.

Insgesamt gingen 254 Einreichungen aus aller Welt ein. Daraus wurden 41 Finalisten aus neun verschiedenen L盲ndern ausgew盲hlt. In den vergangenen Wochen stellte 麻豆原创 News die sechs Teams vor, die es in die Finalrunde geschafft haben, und zeigte damit die Vielfalt der Innovationen in Teams weltweit.

Die Gewinnerteams wurden am 26. M盲rz im Rahmen einer feierlichen Red-Carpet-Veranstaltung am 麻豆原创-Hauptsitz in Walldorf offiziell ausgezeichnet. Die 麻豆原创-Vorstandsmitglieder Christian Klein und Sebastian Steinhaeuser stellten die Finalisten vor und verk眉ndeten die Gewinner in den Kategorien Emerging Ideas und Scaling Innovation.

Gewinner in der Kategorie Emerging Ideas: 麻豆原创 Cognitive Twin Enterprise

Die Kategorie 鈥濫merging Ideas鈥� ehrt mutiges Denken und vision盲re Konzepte, die die Zukunft von Unternehmenssoftware erforschen. Der diesj盲hrige Gewinner, 麻豆原创 Cognitive Twin Enterprise (麻豆原创 CTE), verk枚rpert diesen zukunftsweisenden Geist, indem er eine neue Herangehensweise daran zeigt, wie Organisationen in einer zunehmend komplexen und schnelllebigen Welt planen, simulieren und agieren.

麻豆原创 CTE f眉hrt die Idee einer st盲ndig lernenden, KI-gest眉tzten Intelligenzebene ein, die auf einem kontinuierlich aktualisierten Modell der gesamten Organisation basiert. Es vereint Daten, Simulation und KI auf der 麻豆原创-Plattform, um eine gesteuerte Autonomie 眉ber Funktionen hinweg zu erm枚glichen und den Wandel von keyboard-zentriertem SaaS hin zu gesteuertem Entscheiden und agentenbasiertem Handeln zu unterst眉tzen.

Als st盲ndiger Beobachter des Gesch盲ftsumfelds bewertet 麻豆原创 CTE die Position einer Organisation im Vergleich zu erwarteten Trends und potenziellen Ver盲nderungen. Es f眉hrt 鈥濿as-w盲re-wenn鈥�-Simulationen durch und liefert gesteuerte Empfehlungen f眉r 麻豆原创-Anwendungen und -Daten in den Bereichen Finanzen, Ausgaben, Lieferkette, Personalwesen und Kundenerfahrung, mit selektiver, risikoarmer Auto-Ausf眉hrung sowie menschlicher Kontrolle bei risikoreichen Schritten. Auf diese Weise verwandelt es ERP in ein KI-natives System der Voraussicht und erh枚ht die Intelligenz der Belegschaft.

Die L枚sung hilft Organisationen, vom Reagieren nach Ereignissen zu einem proaktiven, kontinuierlichen Testen von Szenarien 眉berzugehen, Risiken vorauszusehen und Optionen zu bewerten. So erhalten sie die Informationen, die sie f眉r kritische Entscheidungen ben枚tigen, und k枚nnen das Kommende antizipieren, gestalten und in einer einzigen, vernetzten Umgebung umsetzen.

鈥濪er Gewinn des Hasso Plattner Founders鈥� Award hat die Vision von 麻豆原创 Cognitive Twin Enterprise best盲tigt鈥�, sagte Natalia Aksakova, Strategy & Portfolio bei Global Finance and Administration, im Namen des Teams. 鈥濫r best盲rkt uns darin, dass wir auf dem richtigen Weg sind, und gibt uns den Schwung, die n盲chste 脛ra von ERP schneller zum Leben zu erwecken 鈥� mit dem Ziel, zu definieren, wie Organisationen in den kommenden Jahren arbeiten werden.鈥�

Gewinner in der Kategorie Scaling Innovation: 麻豆原创 Document AI

Der Gewinner in der Kategorie Scaling Innovation zeigt, wie bahnbrechende Innovation erst dann wirklich transformativ wird, wenn sie in allt盲gliche Gesch盲ftsprozesse integriert und weltweit genutzt wird. Die L枚sung 麻豆原创 Document AI hat grundlegend ver盲ndert, wie Unternehmen die enorme Menge an Dokumenten verarbeiten und verstehen, die t盲gliche Abl盲ufe antreiben.

Unternehmen aller Branchen stehen weiterhin vor der Herausforderung des rasanten Wachstums unstrukturierter Daten. Rechnungen, Bestellungen, Vertr盲ge, Versanddokumente und viele weitere Gesch盲ftsunterlagen erfordern in zahlreichen Organisationen nach wie vor erheblichen manuellen Aufwand 鈥� mit entsprechenden Engp盲ssen, Verz枚gerungen und vermeidbaren Fehlern. Das 麻豆原创-Document-AI-Team begegnete dieser Herausforderung, indem es intelligente Dokumentenverarbeitung direkt in zentrale Gesch盲ftsanwendungen integrierte und so eine nahtlose und sichere Automatisierung von Dokumenten-Workflows erm枚glichte.

Was diese Leistung besonders macht, ist nicht nur die technologische Innovation, sondern vor allem die Skalierung in der Praxis. Die L枚sung ist tief in das 麻豆原创-Portfolio integriert und wird von Zehntausenden Kunden weltweit genutzt, um Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten. Durch die direkte Integration fortschrittlicher KI-Funktionen in bestehende Arbeitsabl盲ufe wurde Automatisierung zug盲nglich 鈥� ohne komplexe Integrationen oder spezialisiertes Expertenwissen. Unternehmen k枚nnen dadurch Prozesse beschleunigen, manuellen Aufwand reduzieren und die Qualit盲t sowie Geschwindigkeit von Entscheidungen verbessern.

Die Auszeichnung w眉rdigt die F盲higkeit des Teams, exzellente Forschung und Ingenieurskunst in messbaren Gesch盲ftswert zu 眉bersetzen. Ihre Arbeit zeigt, wie eingebettete KI den Schritt von der Experimentierphase zu einem verl盲sslichen Bestandteil allt盲glicher Unternehmensprozesse vollziehen kann. Durch verantwortungsvolle Skalierung von KI st盲rkt das Team 麻豆原创s Position als f眉hrender Anbieter im Bereich Unternehmensautomatisierung und intelligenter Anwendungen.

Gleichzeitig unterstreicht die Innovation eine langfristige Perspektive: Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Dokumentenverst盲ndnis und die wachsende Nutzung innerhalb der 麻豆原创-Plattform zeigen, wie skalierbare KI zur Grundlage k眉nftiger Innovationen werden kann. Die Auszeichnung w眉rdigt daher nicht nur die bereits erzielte Wirkung, sondern auch die Dynamik f眉r die n盲chste Generation intelligenter Unternehmensprozesse.

鈥濪iese Auszeichnung zu gewinnen, ist eine gro脽e Ehre f眉r unser Team鈥�, sagt Tobias Weller, Chief Product Owner und Team Lead. 鈥濻ie best盲tigt jahrelange harte Arbeit, enge Zusammenarbeit und den gemeinsamen Glauben an das transformative Potenzial von KI, um zentrale Gesch盲ftsprozesse zu beschleunigen und echten Gesch盲ftswert f眉r unsere Kunden zu schaffen.鈥�

Innovation entlang des gesamten KI-Spektrums feiern

Der Hasso Plattner Founders鈥� Award w眉rdigt seit jeher die Menschen und Ideen, die 麻豆原创 voranbringen. Indem sowohl skalierte Wirkung als auch vision盲res Denken ausgezeichnet werden, zeigt der Preis, wie Innovation in jeder Phase entsteht 鈥� von der fr眉hen Exploration bis zur globalen Anwendung. Er unterstreicht die 脺berzeugung, dass langfristiger Erfolg davon abh盲ngt, heute Wert zu liefern und gleichzeitig kontinuierlich neu zu denken, was m枚glich ist.

Bei der Veranstaltung in Walldorf kamen Mitarbeitende aus aller Welt vor Ort und virtuell zusammen, um die Gewinnerteams und alle Beteiligten zu feiern, die zur Umsetzung der Projekte beigetragen haben. Ihre Arbeit steht f眉r Kreativit盲t, Engagement und Leidenschaft 鈥� zentrale Elemente der Innovationskultur bei 麻豆原创. W盲hrend das Unternehmen seine KI-getriebene Strategie weiter vorantreibt, zeigen die diesj盲hrigen Gewinner, wie Teams im gesamten Unternehmen Ambitionen in konkrete Ergebnisse verwandeln und Kunden dabei unterst眉tzen, erfolgreicher zu arbeiten, schneller zu reagieren und sich auf die Zukunft vorzubereiten.

Die Gewinnerteams erhalten zudem die Gelegenheit, ihre Projekte 2026 dem 麻豆原创-Vorstand zu pr盲sentieren. Dar眉ber hinaus werden die Projekte dauerhaft in den Founders鈥� Exhibits in Walldorf und Palo Alto gew眉rdigt, die Teammitglieder erhalten eine personalisierte Troph盲e 鈥� und mit dem Award-Jahrgang 2025 kehren auch pers枚nliche In-Person-Erlebnisse f眉r alle Gewinner zur眉ck, die f眉r unvergessliche Momente sorgen sollen.

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Von der gemeinsamen Nutzung von Energie und dynamischer Preisgestaltung bis hin zu cloud-nativen und interoperablen Flexibilit盲tsm盲rkten: Die L枚sung vernetzt Z盲hler, M盲rkte und Kunden, um Gesch盲ftsmodelle wie Energiegemeinschaften, virtuelle Kraftwerke und Nachfrageflexibilit盲t (Demand Response) zu erm枚glichen. Im Verbund mit einem sorgf盲ltig ausgew盲hlten Partnernetz spezialisierter Technologieunternehmen versetzt 麻豆原创 Versorgungsunternehmen in die Lage, ihre Energiewende eigenst盲ndig zu gestalten. 

Daten bilden das R眉ckgrat der Energiewende, aber es wird immer schwieriger sie zu verwalten听

Die Energiewende ver盲ndert die Stromlandschaft. Der Energiemarkt ver盲ndert sich.  Versorgungsunternehmen bewegen sich weg von der zentralen Erzeugung hin zu einer Energieversorgung aus Millionen von dezentralen Systemen wie Sonnenkollektoren, Ladestationen f眉r Elektrofahrzeuge, W盲rmepumpen und Batteriespeichersysteme, die von Verbrauchern und Prosumenten betrieben werden. Die Anzahl der vernetzten Anlagen w盲chst rasant und generiert riesige Mengen an Betriebs-, Gesch盲fts- und Kundendaten. Die zuverl盲ssige und konsequente Verwaltung dieser Daten ist eine der zentralen Herausforderungen des kommenden Energiejahrzehnts. 

Gleichzeitig 眉bernehmen digitale Energieplattformen und neue Marktteilnehmer die Kundenbeziehung und schn眉ren integrierte Angebote, die Konnektivit盲t, Flexibilit盲t und Abrechnung unter einem Dach vereinen.  Versorgungsunternehmen, die jetzt unt盲tig bleiben, riskieren, zu reinen Rohstofflieferanten herabgestuft zu werden.

Um das volle Potenzial dezentraler Energiequellen zu erschlie脽en, ben枚tigen Versorgungsunternehmen mehr als nur Konnektivit盲t. Sie ben枚tigen Datenorchestrierung. Dabei werden s盲mtliche Informationen aus Prozessen, von Partnern und Ger盲ten harmonisiert und zu einer verl盲sslichen, intelligenten Datengrundlage zusammengef眉hrt, mit der sie sicherstellen, dass sie ihre Energiewendekompetenz aufbauen, ohne auf Services von Drittanbietern zur眉ckgreifen zu m眉ssen. 

Von dezentralen Anlagen zu intelligenter Orchestrierung 

Die L枚sung 麻豆原创 Distributed Energy Resources (麻豆原创 DER) wurde entwickelt, um genau diese Herausforderung zu bew盲ltigen. Die auf der 麻豆原创 BTP basierende L枚sung erm枚glicht es Versorgungsunternehmen, Daten zu dezentralen Energiequellen (Produktion, Verbrauch und Speicher) im gro脽en Ma脽stab zu verwalten und gleichzeitig Zuverl盲ssigkeit, Leistung und Konsistenz sicherzustellen. 

麻豆原创 DER dient weniger als System zur Kontrolle des Betriebs, sondern konzentriert sich eher auf die Datenorchestrierung und -integration. Die L枚sung tr盲gt dazu bei, dass Daten von dezentralen Energieanlagen nahtlos zwischen operativen, kommerziellen und analytischen Systemen flie脽en k枚nnen, und bietet eine zentrale Datenquelle, die die physische und digitale Energiewelt miteinander verbindet. 

鈥濪ie 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 der Energiedaten von Prosumenten, mit der unsere Kunden umgehen m眉ssen, steigt exponentiell. Sie ben枚tigen Daten, die 眉ber all ihre Datenquellen hinweg zuverl盲ssig und konsistent sind, und genau hier kommt 麻豆原创 Distributed Energy Resources ins Spiel.鈥� 

Kim Maren Ekrutt, Co-Head Global Industry Business Unit Utilities, 麻豆原创 

Die zwei S盲ulen der L枚sung 麻豆原创 DER 

1. Komplexe Installation und Orchestrierung von Prosumentendaten: technische und wirtschaftliche Grundlage

Verwalten Sie das gesamte Spektrum der Daten von Prosumenten, das sowohl komplexe technische Anlagendetails wie Z盲hler, Photovoltaikanlagen, Batterien, Elektrofahrzeuge und deren Ladestationen sowie W盲rmepumpen umfasst, als auch die kommerziellen Informationen, die f眉r den reibungslosen Betrieb dezentraler Energieressourcen unerl盲sslich sind. Dazu geh枚ren Stammdaten von Kunden- und Prosumenten, Produktstrukturen, Tarife, Vertr盲ge, Netzanschlussvereinbarungen, Einspeisevertr盲ge und alle Gesch盲ftsbeziehungen rund um jede Anlage. 

Durch das Zusammenf眉hren von technischen Anlagendaten mit kaufm盲nnischen Attributen und Vertragsinformationen, liefert die L枚sung ein stimmiges und belastbares Gesamtbild jeder Anlage. Dies ist das A und O, denn nur rein technische Informationen reichen nicht aus, um dezentrale Energieressourcen zu verwalten. Kommerzielle Produkte, Netzvertr盲ge, flexible Tarife und Vereinbarungen f眉r Leistungsanreize bestimmen, wie Energiefl眉sse gemessen, abgerechnet, geteilt oder monetarisiert werden. 

Diese S盲ule wird zur Grundlage f眉r Energiegemeinschaften, die Teilnahme an virtuellen Kraftwerken, Flexibilit盲tsprogramme, dynamische Preisgestaltung, Kapazit盲ts- und Engpassmanagement sowie jedes Gesch盲ftsmodell, bei dem Prosumenten und dezentrale Energieanlagen ins Spiel kommen. 

2. Management und Verteilung von Energie 

Verfolgen und analysieren Sie, wie Energie verbraucht, erzeugt, gespeichert und verteilt wird, und erm枚glichen Sie so neue Energiegemeinschaften und Peer-to-Peer-Gesch盲ftsmodelle. Dank hochaufl枚sender Energiedaten und intelligenter Zuordnungsalgorithmen k枚nnen Energieversorger sowohl Privat- als auch Gewerbekunden transparente, faire und regelkonforme Energy-Sharing-L枚sungen anbieten. 

Vernetzung von Daten, Prozessen und Personen 

Bei gesch盲ftskritischen Prozessen wie Meter-to-Cash, Anlagenmanagement und Kundenerlebnis verlassen sich Versorgungsunternehmen bereits auf 麻豆原创-L枚sungen. Mit 麻豆原创 DER l盲sst sich diese Basis erweitern, indem s盲mtliche Anlagen, Vertr盲ge und Kundeninteraktionen in einem einheitlichen Datenmodell zusammengef眉hrt werden. Durch diesen integrierten Ansatz werden technische Daten in echten Mehrwert verwandelt  鈥� als Grundlage f眉r Anwendungsf盲lle wie intelligente Tarife, dynamische Preisgestaltung und gemeinschaftliche Energienutzung. F眉r Versorgungsunternehmen bedeutet dies ein zentrales digitales R眉ckgrat, das zwei Welten miteinander verbindet: auf der einen Seite die klassische Meter-to-Cash-Welt (von der Z盲hlerablesung bis zur Rechnungsstellung) 鈥� und auf der anderen Seite die entstehenden Flexibilit盲tsm盲rkte mit zunehmender Dezentralisierung der Energieversorgung.

Ein Partnernetz f眉r Flexibilit盲t im Energiemarkt 

Kein einzelner Lieferant kann die gesamte Breite der dezentralen Energielandschaft abdecken. 麻豆原创 hat ein Netzwerk aus handverlesenen Technologiepartnern aufgebaut, die jeweils fundiertes Fachwissen einbringen und damit die Gesch盲ftsdatenplattform von 麻豆原创 optimal erg盲nzen. S盲mtliche Daten verbleiben beim Versorgungsunternehmen 鈥� es beh盲lt damit die volle Kontrolle 眉ber die Gesch盲ftslogik und die Kundenbeziehung. 

Die Technologiepartner von 麻豆原创 erweitern die Plattform in sechs entscheidenden Bereichen: 

• Flexibilit盲tsmanagement und virtuelle Kraftwerke: Orchestrieren und nutzen Sie die Anlagen von Prosumenten gewinnbringend. Dazu z盲hlen Elektrofahrzeuge, Batterien, W盲rmepumpen und Solarwechselrichter 鈥� f眉r Flexibilit盲tsm盲rkte und intelligentes Lademanagement. 
• Gemeinsame Nutzung von Energie durch Energiegemeinschaften: Entwerfen und verwalten Sie Energiegemeinschaften mit transparenter Zuteilung, dynamischer lokaler Preisgestaltung bei l眉ckenloser Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften.  
• 脺berlastung des Stromnetzes und Kapazit盲tsmanagement: Antizipieren, identifizieren und l枚sen Sie Engpassprobleme im Niederspannungsnetz 鈥� und erschlie脽en Sie dabei zus盲tzliche Erl枚se durch Flexibilit盲tsvermarktung. 
• Energieportfoliomanagement und Handel: Nutzen Sie den Zugang zu Gro脽handels- und Flexibilit盲tsm盲rkten mit Echtzeitpreisen, dynamischer Angebotsgestaltung und Risikomanagement. 
• Kundeninformationen und Lastaufschl眉sselung: Bieten Sie Transparenz hinter dem Z盲hler durch nicht-invasive Last眉berwachung und ger盲tespezifische Analysen. 
• Demand Response und Lastmanagement: Entwickeln und implementieren Sie Programme zur Steuerung des Energiebedarfs, die Kundenanreize, dynamische Preisgestaltung und automatisierte Ger盲testeuerung miteinander verbinden. 

鈥濽nsere Aufgabe besteht darin, Versorgungsunternehmen dabei zu unterst眉tzen, die zunehmende Datenkomplexit盲t nicht nur zu bew盲ltigen, sondern gezielt f眉r sich zu nutzen. Mit 麻豆原创 Distributed Energy Resources und unserem Partnernetz bringen wir Daten, Prozesse und Partner auf einer intelligenten Plattform zusammen, und damit erm枚glichen wir Versorgungsunternehmen, ihre Energiewende selbst zu gestalten.鈥� 

Kim Maren Ekrutt, Global VP und Co-Head Industry Business Unit Utilities

脺ber 麻豆原创 Distributed Energy Resources 

麻豆原创 Distributed Energy Resources stellt Versorgungsunternehmen eine Public-Cloud-Plattform zur Verf眉gung, die ihnen hilft, die Daten rund um die dezentrale Energieerzeugung zu modellieren, zu verwalten und gemeinsam zu nutzen. Die L枚sung ist in das branchenspezifische Portfolio 麻豆原创 for Utilities integriert und wird von einem globalen Netzwerk ausgew盲hlter Partner unterst眉tzt. So erm枚glicht sie einen zuverl盲ssigen Datenaustausch, intelligentes Energiemanagement und innovative Kundenservices 鈭� Aspekte, die im Zeitalter der dezentralen Energieerzeugung entscheidend sind. 

Mateu Munar ist Senior Director der Industry Business Unit Utilities bei 麻豆原创.

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Nach Abschluss der 脺bernahme soll Reltio die 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) st盲rken 鈥� ein integraler Bestandteil der 麻豆原创-Strategie, k眉nstliche Intelligenz in den Kernprodukten prominent zu verankern. Das Unternehmen beschleunigt damit die Entwicklung von 麻豆原创 BDC hin zu einer vollst盲ndig interoperablen Unternehmensdatenplattform f眉r unternehmensweite agentische KI. Sie soll Kunden die Werkzeuge an die Hand geben, die sie ben枚tigen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen, zu bereinigen und zu harmonisieren, um eine hochqualitative unternehmensweite agentische KI zu erm枚glichen.

鈥濺eltio ist eine nat眉rliche Erg盲nzung f眉r 麻豆原创“, sagte Muhammad Alam, Vorstandsmitglied der 麻豆原创 SE f眉r Product & Engineering. 鈥濪ie 脺bernahme wird unsere Position als f眉hrender Business-AI-Anbieter weiter verbessern, indem sie uns erm枚glicht, 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten miteinander zu kombinieren, um so den Datenkontext zu liefern, den hochqualitative Business-AI ben枚tigt. K眉nstliche Intelligenz kann ihr volles Potenzial nicht erreichen, wenn Daten 眉ber Gesch盲ftsbereiche, Plattformen und Dom盲nen hinweg verteilt sind, ohne Verbindung zueinander oder ohne den notwendigen Kontext.“

Durch die Integration von Reltio will 麻豆原创 nach Vollzug der Transaktion die Unternehmensdaten ihrer Kunden vollst盲ndig KI-bereit machen. Kunden werden sich auf vertrauensw眉rdige, hochwertige Daten 眉ber 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Quellen hinweg verlassen k枚nnen, die Joule und Joule-Agenten nutzen, um eine schnellere Wertsch枚pfung f眉r Business AI zu liefern.

Die Plattform von Reltio hilft Organisationen, strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten umfassend zu verwalten und zu steuern. Die KI-basierte Technologie des Unternehmens identifiziert und f眉hrt verwandte Datens盲tze aus unterschiedlichen Formaten und Anwendungen zu einem zuverl盲ssigen 鈥濭olden Record“- zusammen, einschlie脽lich der jeweiligen Kontexte der Daten. Ihr Cloud-natives und KI-natives Design unterst眉tzt eine einheitliche, konsistente Sicht auf Kunden, Produkte, Lieferanten, Standorte und Mitarbeiter 眉ber 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Anwendungen hinweg. Kunden, die KI-Analysen ausf眉hren, sollen von erh枚hter Zuverl盲ssigkeit und Konsistenz der Daten profitieren, geb眉ndelt in einer einheitlichen Quelle, was die Qualit盲t der Business-AI deutlich verbessert. Kunden k枚nnen damit darauf vertrauen, dass KI-Ergebnisse korrekt sind und KI-Interaktionen rasch umfassende Ergebnisse zeigen.

鈥濪er Zusammenschluss mit 麻豆原创 bietet uns eine sehr gute Gelegenheit, unser Ziel rascher zu erreichen“, sagte Manish Sood, Gr眉nder und CEO von Reltio. 鈥濽nternehmens-KI ben枚tigt vertrauensw眉rdigen Kontext, der offen und interoperabel 眉ber die heterogenen IT-Landschaften hinweg funktioniert, die unsere Kunden betreiben. Diese Kombination beschleunigt unsere F盲higkeit, Reltio als Kontext-System 眉ber 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Umgebungen hinweg bereitzustellen, w盲hrend gleichzeitig Kontinuit盲t f眉r unsere Kunden und unser Partner-脰kosystem gewahrt bleibt.“

Reltios F盲higkeiten, Daten zu bereinigen und zu vereinheitlichen sowie agentengesteuerte Workflows werden in Zusammenarbeit mit den Anwendungen der 麻豆原创 Business Suite konsistente und vertrauensw眉rdige Daten liefern, die f眉r erfolgreiche Gesch盲ftsprozesse und KI-Nutzung entscheidend sind. Dies tr盲gt dazu bei, Entscheidungen zu verbessern und die 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 von Integrationen zu verringern. Reltios Technologie erm枚glicht rasche Reaktionszeiten und unterst眉tzt das Model Context Protocol (das MCP standardisiert, wie KI-Anwendungen und gro脽e Sprachmodelle (LLMs) auf externe Datenquellen, Tools und Dienste zugreifen k枚nnen). Indem Reltio vertrauensw眉rdige Echtzeitdaten verwendet, werden Echtzeit-Multi-Agenten-Workflows 眉ber 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Umgebungen hinweg m枚glich. KI-Agenten, etwa Beschaffungsagenten, k枚nnen damit beispielsweise Lieferantenrisiken bewerten und notwendigenfalls entsprechend Gegenma脽nahmen ausl枚sen.

Reltio bietet vorgefertigte, branchenspezifische „Velocity Packs“, die Datenmodelle, Regeln, Matching-Logik und Integrationen sowie L枚sungen umfassen, die auf Sektoren wie Life Sciences, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen zugeschnitten sind.

Nach Vollzug der Transaktion will 麻豆原创 durch die Integration von Reltio die F盲higkeit ihrer Kunden verbessern, Stammdaten als vertrauensw眉rdige und kontextreiche Datenprodukte 眉ber mehrere Quellen hinweg zu verwalten und bereitzustellen. Diese sollen sowohl traditionelle Analyse-Workloads als auch KI-Agenten bedienen. Reltio soll zu einer Kernfunktion innerhalb von 麻豆原创 BDC ausgebaut werden. Ein flexibles Gesch盲ftsmodell soll es Kunden erm枚glichen, Reltio als separate L枚sung oder zusammen mit anderen 麻豆原创-Produkten nutzen zu k枚nnen. Das Reltio-Portfolio wird auf absehbare Zeit auch als eigenst盲ndiges Angebot verf眉gbar bleiben.

Der Vollzug der Transaktion wird f眉r Q2 oder Q3/2026 erwartet, vorbehaltlich 眉blicher Vollzugsbedingungen, einschlie脽lich beh枚rdlicher Genehmigungen.

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Als weltweit f眉hrender Anbieter von Unternehmensanwendungen und Business AI steht 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Technologie. Seit 眉ber 50 Jahren vertrauen Unternehmen auf 麻豆原创, um ihr volles Potenzial auszusch枚pfen, indem sie gesch盲ftskritische Abl盲ufe wie Finanzwesen, Beschaffung, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis vereinheitlichen. Weitere Informationen finden Sie unter . 

Informationen zu Reltio
Reltio ist f眉hrend in der Datenvereinheitlichung und -verwaltung und bietet cloud-natives, KI-natives Master Data Management (MDM), um Unternehmen dabei zu helfen, vertrauensw眉rdige Daten zu schaffen und Kontextintelligenz f眉r Analysen, Automatisierung und agentische KI freizusetzen. F眉r komplexe Multi-Vendor-Umgebungen konzipiert, hilft Reltio Organisationen, Kerndaten aus mehreren Quellen in Echtzeit zu vereinheitlichen, zu bereinigen, zu harmonisieren, zu steuern und zu aktivieren 鈥� 眉ber 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Systeme hinweg. Die Reltio Data Cloud verwendet fortschrittliche Entity Resolution, kontinuierliche Datenqualit盲t und Beziehungsintelligenz innerhalb eines intelligenten Datengraphen, um Daten 眉ber Systeme hinweg zu verbinden und den vollst盲ndigen Kontext hinter Kunden, Produkten, Lieferanten und anderen wichtigen Gesch盲ftsentit盲ten aufzudecken. Dies erm枚glicht es Organisationen, Datenreibung zu reduzieren, die operative Ausf眉hrung zu verbessern und die Zeit bis zu vertrauensw眉rdigen Entscheidungen zu verk眉rzen. Weitere Informationen finden Sie unter .

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥�&苍产蝉辫;Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.鈥�&苍产蝉辫;

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Seit 2021 erm枚glicht die 麻豆原创 mit der L枚sung 听die Berechnung von EPR-Geb眉hren in verschiedenen M盲rkten. Die Zahl der Rechtsr盲ume, in denen die erweiterte Herstellerverantwortung Pflicht war, betrug damals 60. Bis 2030 soll diese Zahl auf 200 steigen.

Vor dem Hintergrund der sich ver盲ndernden gesetzlichen Auflagen hat die 麻豆原创 in der L枚sung neue Updates implementiert, damit Kunden unterschiedliche Berichtspflichten, Fristen und Geb眉hren meistern und gleichzeitig die Genauigkeit erh枚hen, Geb眉hren und Risiken reduzieren und bessere Einblicke gewinnen k枚nnen. Im Folgenden erfahren Sie mehr 眉ber aktuelle Innovationen und dar眉ber, wie die L枚sung Unternehmensdaten mit Informationen 眉ber lokale und globale Vorschriften kombiniert, um die Verpflichtungen im Rahmen der neuen EU-Verpackungsverordnung (Packaging and Packaging Waste Regulation, PPWR) zu ermitteln.

EPR-Vorschriften mit einem flexiblen, KI-basierten und konfigurierbaren Ansatz einhalten

Bisher hat 麻豆原创 Responsible Design and Production Kunden mit sofort einsatzbereiten Berichtskategorien, die auf Grundlage des jeweiligen Landes vorkonfiguriert sind, dabei unterst眉tzt, die EPR-Anforderungen zu erf眉llen. Das neue globale gesetzliche Umfeld erfordert jedoch einen flexibleren Ansatz.

Unternehmen ben枚tigen L枚sungen, die ihnen helfen:

• Verpflichtungen zu verstehen und sich schnell auf neue oder ver盲nderte Vorschriften einzustellen,
• Daten aus vielen Quellen zusammenzuf眉hren und aufzubereiten,
• Berichte zu erstellen, f眉r die eine individuelle Berichtslogik auf Grundlage spezieller Gesch盲ftskontexte erforderlich ist; Regeln und Geb眉hrenstrukturen f眉r 盲hnliche Berichtsschemata oder Organisationen f眉r Herstellerverantwortung wiederzuverwenden und EPR-Geb眉hren f眉r Sendungen zu berechnen und die Ergebnisse auf Rechnungen auszuweisen, um Kunden eine Aufschl眉sselung nach Produktkosten und indirekten Steuern zu bieten.

Um diese Herausforderungen zu bew盲ltigen, hat听麻豆原创听Responsible Design and Production听benutzerdefinierte Berichte eingef眉hrt, mit denen Kunden ihre eigenen Nachhaltigkeitsberichte gestalten und sie an spezielle gesetzliche Logik, den Gesch盲ftskontext und besondere Compliance-Anforderungen anpassen k枚nnen.

Mit den neuen Innovationen in 麻豆原创 Responsible Design and Production k枚nnen Benutzer:

• Berichte nach den spezifischen Regeln, Anforderungen von Organisationen f眉r Herstellerverantwortung und Geb眉hrenmodellen strukturieren, die f眉r ihr Unternehmen relevant sind
• Daten exakt auf die Verpackungs- und Bewegungsdaten eingrenzen, die in Berichten aufgef眉hrt werden
• komplexe Anforderungen mit mehreren Dimensionen erf眉llen, die in der Berichtsausgabe verwendet werden
• Berichte in externe Bewertungen der Recyclingf盲higkeit integrieren
• die Anforderungen der steigenden Anzahl von Organisationen f眉r Herstellerverantwortung erf眉llen, die umweltbezogen gestaffelte EPR-Geb眉hren integriert haben

KI-Funktionen f眉r h枚here Effizienz und Einsatzbereitschaft

Das 麻豆原创-Sustainability-Portfolio erlaubt eine KI-gest眉tzte operative Neuausrichtung, indem es Nachhaltigkeitsdaten an der Quelle erfasst und zentrale Gesch盲ftsprozesse intelligenter macht, um so kontinuierliche Verbesserungen auf breiter Basis zu erm枚glichen. In 麻豆原创 Responsible Design and Production befinden sich zwei KI-Anwendungsf盲lle f眉r benutzerdefinierte Berichte in der Betatest-Phase:

麻豆原创 Responsible Design and Production, KI-gest眉tzte Erl盲uterungen f眉r benutzerdefinierte Berichte

Diese Funktion analysiert und beschreibt mithilfe von KI, wie entwickelte Regeln f眉r die erweiterte Herstellerverantwortung zu den Bewertungsergebnissen ausgew盲hlter Produktverpackungen beitragen. Bei der Entwicklung benutzerdefinierter Berichtskategorien k枚nnen Fachleute f眉r EPR-Berichte m枚glicherweise nicht verstehen, warum eine bestimmte Verpackung in einer bestimmten Weise kategorisiert oder 眉berhaupt nicht kategorisiert wurde. Der KI-Anwendungsfall soll helfen, einen fehleranf盲lligen Prozess zu beheben und zu vereinfachen, bei dem Spezialisten Verpackungsdaten manuell erneut pr眉fen und Regeln neu bewerten.

麻豆原创 Responsible Design and Production, KI-gest眉tzte Regelerstellung f眉r benutzerdefinierte Berichte

Diese Funktion nutzt KI, um gesetzliche Formulierungen in Systemregeln zu 眉bersetzen, sodass Packaging Compliance Manager Regeln f眉r EPR-Berichte schneller und pr盲ziser erstellen und pr眉fen k枚nnen. Der KI-Anwendungsfall soll den manuellen Aufwand verringern, kostspielige Fehler bei der Erf眉llung von Auflagen vermeiden und die schnellere Nutzung von Berichten in unterschiedlichen M盲rkten erm枚glichen.

Mit KI f眉r zuk眉nftige Anforderungen ger眉stet

Die meisten Unternehmen sind nicht auf die bevorstehende EU-Verpackungsverordnung vorbereitet. Diese sieht umfangreiche Verpflichtungen f眉r alle Wirtschaftsakteure vor, die verpackte Waren in der EU in Verkehr bringen. Betroffen sind Markeninhaber, Importeure, Verpackungshersteller, Vertreiber und digitale Marktpl盲tze. Um Risiken zu mindern und entsprechend vorbereitet zu sein, m眉ssen Unternehmen unmittelbare Ma脽nahmen ergreifen, um Verpackungsmaterialien, Datensysteme und das Meldewesen zu bewerten und anzupassen.

Das detaillierte Management von Verpackungsdaten in 麻豆原创 Responsible Design and Production wird Unternehmen dabei unterst眉tzen, die Auflagen der Verordnung effizient zu erf眉llen. Mit einer umfassenden Datenerfassung und einem flexiblen Reporting k枚nnen Unternehmen im Voraus gesetzliche 脛nderungen ber眉cksichtigen und Transparenz in ihrer gesamten Lieferkette f眉r Verpackungen sicherstellen.

Die 麻豆原创 entwickelt f眉r 麻豆原创听Responsible Design and Production Funktionen zur Einhaltung der Anforderungen gem盲脽 听und Bewertungen der Recyclingf盲higkeit mit realen Produktsendungsdaten, damit Unternehmen beurteilen k枚nnen, welche 脛nderungen die gr枚脽ten Auswirkungen haben. Die 麻豆原创 wird in zuk眉nftigen Ank眉ndigungen weiter 眉ber dieses Thema informieren.

Ein ERP-gest眉tztes System f眉r zahlreiche Anforderungen

麻豆原创 Responsible Design and Production gibt Unternehmen die M枚glichkeit, Berichte zu erstellen, die auf ihre sich ver盲ndernden Anforderungen ausgerichtet sind, und schafft damit eine flexible, skalierbare und zukunftssichere Basis f眉r die Einhaltung gesetzlicher Auflagen. Die L枚sung verkn眉pft Design, Herstellung und gesetzliche Berichtsanforderungen, damit Unternehmen Abf盲lle minimieren, Kosten optimieren und globale Nachhaltigkeitsstandards einhalten k枚nnen.

Im Gegensatz zu eigenst盲ndigen Compliance-Tools l盲uft 麻豆原创 Responsible Design and Production in einem ERP-gest眉tzten System und gew盲hrleistet eine nahtlose Integration in vorhandene 麻豆原创-L枚sungen f眉r Produktstammdaten und Bewegungsdaten.

Herk枚mmliche, manuell aufwendige Prozesse reichen nicht aus, um mit den Vorschriften Schritt zu halten und Wettbewerbsvorteile durch neue Erkenntnisse aus Daten sicherzustellen. Ein Kunde, der 麻豆原创 Responsible Design and Production einsetzt, hat k眉rzlich best盲tigt, dass die L枚sung viermal schneller und kosteng眉nstiger war als manuelle Prozesse mit einer Kalkulationstabelle oder mit Beratern.

Mit 麻豆原创 Responsible Design and Production ist Ihr Unternehmen in der Lage, schnell und sicher auf gesetzliche 脛nderungen zu reagieren, um die Compliance sicherzustellen und gleichzeitig Ihren Teams die M枚glichkeit zu geben, sich auf wichtige Aufgaben zu konzentrieren.

H枚ren Sie sich diese an, um zu erfahren, wie Unternehmen mit 麻豆原创-L枚sungen die kommenden Anforderungen der EU-Verpackungsverordnung erf眉llen k枚nnen.

Informieren Sie sich 眉ber Funktionen f眉r benutzerdefinierte Berichte, oder fordern Sie eine Demo von 麻豆原创听Responsible Design and Production an. Lesen Sie diese Kundenberichte:

Gunther Rothermel ist Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 Sustainability.

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In der heutigen Omnichannel-Welt ist es entscheidend, konsequent ein besonderes Markenerlebnis zu bieten, um sich das Vertrauen und die Loyalit盲t der kunden langfristig zu sichern. Besonders gro脽 ist die Herausforderung in Spitzenzeiten wie Black Friday und Cyber Monday, wenn der Traffic sprunghaft ansteigt und die Erwartungen an einen schnellen, personalisierten Service am h枚chsten sind.

Bei Molton Brown wurde schnell offensichtlich: Die Altsysteme konnten nicht die erforderliche Geschwindigkeit und Stabilit盲t bieten. Und da eine ganzheitliche Sicht notwendig war, um diese Erwartungen zu erf眉llen, entschied sich der Kosmetikhersteller, auf eine moderne 麻豆原创-Customer-Experience-L枚sung (CX) umzusteigen.

Modernisierung des digitalen Kerns mit 麻豆原创 Commerce Cloud

Durch den Umstieg von einem Altsystem auf erhielt Molton Brown eine leistungsstarke Engine, die f眉r Zuverl盲ssigkeit in Spitzenzeiten und kontinuierliche Innovation entwickelt wurde. Schnell zeigten sich Ergebnisse: 100 Prozent Systemverf眉gbarkeit w盲hrend der Spitzenverkaufszeiten, selbst als das Volumen in die H枚he schnellte und alle drei Sekunden eine Bestellung einging. Dadurch wurden die Teams entlastet und konnten sich darauf konzentrieren, das Kundenerlebnis zu verbessern, anstatt st盲ndig L眉cken zu stopfen, und der Service f眉r Kunden wurde weltweit gew盲hrleistet.

鈥濻pitzenleistung ist keine einmalige Anstrengung; es geht um Zuverl盲ssigkeit. Wir m眉ssen uns auf den Betrieb der Technologie verlassen k枚nnen, um 100 Prozent Effizienz zu erreichen, damit das Unternehmen erfolgreich sein kann, was wiederum unseren Kunden zum Erfolg verhilft. Technologie sollte gesch盲ftlichen Erfolg erm枚glichen und nicht behindern 鈥� und das hat 麻豆原创 mehrfach bewiesen.鈥�

Naresh Krishnamurthy, Senior Manager for Business Transformation, Prestige, Kao UK Ltd

Diese Stabilit盲t ist auch wichtig, da die Produktsuche zunehmend au脽erhalb der eigenen Kan盲le beginnt 鈥� von sozialen Plattformen bis hin zu neuen KI-gest眉tzten Assistenten 鈥�, bei denen konsistente, vertrauensw眉rdige Inhalte und Verf眉gbarkeit der Marke helfen, 眉berall dort sichtbar und glaubw眉rdig zu bleiben, wo Kunden sich f眉r die Interaktion entscheiden. Mit ihren Innovationen im Bereich Agentic Commerce (agentenbasierter Handel) antizipiert die 麻豆原创 diesen Wandel. Sie sorgen daf眉r, dass Produkte f眉r menschliche wie auch f眉r KI-Agenten jederzeit leicht auffindbar, zuverl盲ssig und problemlos nutzbar sind.

Ein luxuri枚ses Shoppingerlebnis 眉ber alle Kan盲le hinweg

Mit und (fr眉her 麻豆原创 Emarsys), die zusammenarbeiten, stimmt Molton Brown das, was Kunden online sehen, mit dem ab, was sie im Gesch盲ft erleben. Produktkategorien, Storytelling und Navigation werden kanal眉bergreifend gespiegelt. Mitarbeitende in den Filialen k枚nnen auf Online-Browsing-Signale reagieren, und Filialteams verf眉gen 眉ber Echtzeiteinblicke, um Kunden ein erstklassiges, pers枚nliches Betreuungserlebnis zu bieten.

Das Ergebnis ist nahtloses Premium-Shoppingerlebnis, das das Vertrauen in die Marke festigt und jegliche Reibungspunkte beseitigt 鈥� genau das, was Luxusk盲ufer erwarten.

Personalisierung, die 眉ber Transaktionen hinausgeht und echte Loyalit盲t schafft

Mit 麻豆原创 Engagement Cloud ist Molton Brown in der Lage, ma脽geschneiderte Kundenerlebnisse 眉ber alle Kan盲le hinweg gestalten. Von der Erstansprache nach dem Prinzip 鈥濵obile First鈥� 眉ber E-Mails bis zur pers枚nlichen Beratung im Gesch盲ft 鈥� stets optimal abgestimmt auf sich 盲ndernde Kundenpr盲ferenzen. Abgerundet werden diese Programme durch liebevoll ausgew盲hlte Geschenke, pers枚nliche Geburtstagsgr眉脽e und eine Kommunikation, die sich auf Nachhaltigkeit konzentriert und somit und das Wiederkaufsverhalten beeinflusst.

Entscheidend ist, dass das Team jede Feiertagssaison als wertvollen Lernzyklus begreift, der mit hohem Datenaufkommen einhergeht. Die Erkenntnisse, die jeden Monat aus Leistungstests, UX-Optimierungen und Kampagnen-Anpassungen gewonnen werden, bestimmen das Kundenerlebnis in der Folgesaison. Diese Erkenntnisse helfen dem Team, das Kundenerlebnis immer wieder zu optimieren, so dass es konsistent, intuitiv und erstklassig bleibt, auch bei Auftragsspitzen. Echte Kundentreue entsteht durch ein best盲ndiges Erlebnis 鈥� und nicht nur durch verkaufsf枚rdernde Aktionen.

Naresh Krishnamurthy erkl盲rt: 鈥濨eim Black Friday geht es nicht allein um den Umsatz, sondern vielmehr um Markenbindung und den Aufbau starker Kundenbeziehungen, die auf Loyalit盲t basieren.鈥�

Bereit f眉r die n盲chste 脛ra des intelligenten Handels

Mit einem zuverl盲ssigen CX-Kern pr眉ft Molton Brown nun den Einsatz von , um Risiken im Vorfeld von Kampagnen zu antizipieren, die Entscheidungsfindung zu optimieren und die Auftragsabwicklung zu rationalisieren. So wird das Kundenerlebnis im Hintergrund verbessert, ohne Kompromisse bei den Premium-Standards einzugehen.

Dieser Ansatz passt perfekt zur umfassenden Agentic-Commerce-Vision der 麻豆原创, bei der KI-Systeme Kundenabsichten interpretieren und daf眉r sorgen, dass sie bew盲hrte Produkte auch 眉ber neue Kan盲le finden 鈥� ein weiterer Grund, warum eine zuverl盲ssige, 鈥瀖aschinenlesbare鈥� Grundlage f眉r das Kundenerlebnis wichtig ist.

鈥濧lles, was wir tun, ist auf ein Ziel gerichtet: ein wirklich vernetztes Kundenerlebnis 鈥� pers枚nlich, konsistent und m眉helos in jedem Kanal.鈥�

Die Partnerschaft von Molton Brown mit 麻豆原创 CX hat eindrucksvoll gezeigt, was im Handel 鈥� in Spitzenzeiten und im Tagesgesch盲ft 鈥� m枚glich ist: zuverl盲ssige Abl盲ufe, konsistente Omnichannel-Erlebnisse und Personalisierung, die Kundenbindung st盲rkt. So kann die Marke ihre wichtigsten Phasen erfolgreich durchlaufen und ist optimal f眉r die Zukunft ger眉stet. Denn KI wird die Art und Weise, wie Menschen (und digitale Assistenten) Produkte entdecken und kaufen, grundlegend ver盲ndern.

Dank dieser Transformation kann Molton Brown sich nun schnell an ver盲ndertes Online-Kaufverhalten und steigende Kundenerwartungen anpassen.

Um zu erfahren, wie 麻豆原创 Commerce Cloud auch Ihr Kundenerlebnis verbessern kann, besuchen Sie .

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Das hat zu einem Comeback zeichenorientierter Benutzerschnittstellen und damit zu einer R眉ckbesinnung auf die Interaktion 眉ber die Ein- und Ausgabe von Text gef眉hrt.

Viele Anwendungen kommen mit reinem Text aus und k枚nnen ganz intuitiv und ohne Anleitung f眉r ein bestimmtes Ziel genutzt werden. Texte k枚nnen jedoch nur bedingt die strukturierten Daten vermitteln, die in Unternehmen 眉blich sind. Und ohne Aktualisierung in Echtzeit verlieren statische, textbasierte Ergebnisse an Relevanz, sobald sie generiert werden.

Strukturierte Daten lassen sich einfacher verarbeiten, wenn sie von Anwendern gefiltert, sortiert und visualisiert werden k枚nnen. Aus diesem Grund sind grafische Benutzeroberfl盲chen (GUIs) ideal, um strukturierte Daten darzustellen und Nutzer durch komplexe Workflows zu f眉hren. Aber die Entwicklung von GUIs ist kostspielig, l盲sst wenig Freiraum und erfordert generische Einheitsl枚sungen, die es schwer machen, das dynamische und ma脽geschneiderte Benutzererlebnis zu bieten, das Anwender heute verlangen.

Text ist biegsam, bietet jedoch nur begrenzte M枚glichkeiten; GUIs wiederum sind leistungsstark, aber unflexibel. 鈥濭enerative UI鈥� 鈥� das Konzept KI-gest眉tzter Benutzeroberfl盲chen 鈥� schl盲gt eine Br眉cke zwischen diesen beiden Ans盲tzen und er枚ffnet neue Chancen im Bereich Unternehmenssoftware.

Von statischen Dashboards zu dynamischen Arbeitsbereichen

Betrachten wir als Beispiel ein Szenario, in dem ein Managerin in der Beschaffung eine St枚rung in der Lieferkette untersucht. Anstatt Daten aus f眉nf verschiedenen Anwendungen manuell abzugleichen, kann sie mit einem Prompt arbeiten: 鈥瀂eig mir, f眉r welche Lieferanten in S眉dostasien Risiken bestehen, und gestalte alternative Beschaffungsszenarios.鈥�

Auf Grundlage dieser Anfrage beginnen Agenten damit, im Hintergrund zu arbeiten. Sie sammeln und analysieren Live-Daten, simulieren Ergebnisse und berechnen die prognostizierten Auswirkungen jeder Alternative. Zudem stehen ausf眉hrende Agenten bereit, um auf Befehl zu handeln.

Anwender m眉ssen sich nicht mit diesen komplexen Vorg盲ngen besch盲ftigen. F眉r sie steht innerhalb von Sekunden eine dynamische Benutzeroberfl盲che bereit 鈥� und zwar kein generisches Dashboard, sondern ein speziell f眉r sie erstelltes Kontrollzentrum. Auf interaktiven Karten werden betroffene Regionen hervorgehoben, und Lieferkettendiagramme werden in Echtzeit aktualisiert. Wenn Anwender die Parameter 盲ndern, wird die Risikobewertung sofort angepasst. Dar眉ber hinaus stehen integrierte Kontrollen bereit, um Bestellungen auszul枚sen oder Lieferanten zu benachrichtigen. Anwender sind damit in der Lage, Entscheidungen zu treffen und Ma脽nahmen zu ergreifen. Au脽erdem wird die Zusammenarbeit vereinfacht: Kollegen k枚nnen an einem interaktiven Arbeitsbereich mitwirken, ohne dass Briefings oder Besprechungen notwendig sind, um den Kontext zu erl盲utern.

Und so sieht die Zukunft aus: Eine Business Suite, in der die Absicht der Anwender ihre Benutzeroberfl盲che gestaltet und ihre Entscheidungen die entsprechenden Ma脽nahmen bestimmen. Um das zu erm枚glichen, kombinieren wir unsere KI-L枚sung Joule und Joule Agents mit unserer Vision f眉r 鈥瀏enerative UI鈥�. Dabei geht es nicht nur um bedarfsorientierte Dashboards, sondern um die Steuerung von Gesch盲ftsprozessen mithilfe von Schnittstellen, die sich an die Rolle, den Kontext und die Aufgaben des Anwenders anpassen. So l盲sst sich 鈥濾ibe Coding鈥� 鈥� eine Programmiermethode, bei der Prompts in nat眉rlicher Sprache zum Einsatz kommen 鈥� f眉r Gesch盲ftsabl盲ufe einsetzen. Der Schwerpunkt wird dabei von der Syntax auf die Absicht verlagert.

Wir befinden uns auf dem Weg in ein Zeitalter, in dem Benutzeroberfl盲chen auf dynamische Weise von KI erstellt werden, sodass Anwender sofort mit diesen Oberfl盲chen interagieren k枚nnen. Generative Oberfl盲chen erm枚glichen den 脺bergang von statischen Software-Suites hin zu hochindividuellen Anwendungen, die wie tempor盲re Kontrollzentren aufgebaut und auf ein bestimmtes Problem zugeschnitten sind.

Wie 麻豆原创 Herausforderungen meistert

Um eine absichtsgesteuerte, unternehmensweite Business Suite bereitstellen zu k枚nnen, m眉ssen komplexe Anforderungen umgesetzt werden. Wir entwickeln generative Oberfl盲chen, weil wir sowohl ihr Potenzial als auch die damit verbundenen Risiken verstehen 鈥� und wir verf眉gen 眉ber die notwendige Kompetenz, um diese Herausforderung anzugehen.

Genauigkeit

Gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) k枚nnen plausible, aber falsche Ergebnisse liefern oder 鈥瀐alluzinieren鈥�. Ein Chatbot, der die Handlung eines Films halluziniert, ist kein gro脽es Problem; ein Beschaffungssystem, das Lieferantenbedingungen falsch darstellt, hat hingegen reale Konsequenzen. Unser Ansatz f眉r 鈥瀏enerative UI鈥� zielt darauf ab, Daten aus Erfassungssystemen mit transparenten Informationen zu ihrer Herkunft direkt zu visualisieren. Verl盲ssliche Echtzeitdaten als Grundlage von Benutzeroberfl盲chen sind der erste Schritt, um Ungenauigkeiten zu vermeiden.

Vertrauen

Wie k枚nnen sich Anwender darauf verlassen, dass die Benutzeroberfl盲che zuverl盲ssig ist, wenn jede Oberfl盲che dynamisch generiert wird? Vertrauen fu脽t auf Konsistenz und Vorhersehbarkeit. Unsere generativen Oberfl盲chen basieren auf den bekannten und bew盲hrten architektonischen Grunds盲tzen von 麻豆原创 Fiori f眉r Listen, Dashboards und Workflows. Der Inhalt ist ma脽geschneidert und die Struktur konsistent und vertraut, sodass Benutzer mit Zuversicht die Lage beurteilen und reagieren k枚nnen.

碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟

Unternehmenssoftware umfasst hochentwickelte und individuelle Funktionen. Sie wird 眉ber Jahrzehnte hinweg weiterentwickelt und basiert auf umfassendem Fachwissen und umfangreicher Gesch盲ftslogik. 鈥濭enerative UI鈥� baut auf den bew盲hrten Funktionen von Joule zur Integration und Koordination auf, die bereits f眉r die Vernetzung von Systemen innerhalb einer IT-Landschaft sorgen und Agenten steuern, um komplexe Workflows auszuf眉hren. Auf dieser Grundlage k枚nnen Nutzer 眉ber einfache Benutzeroberfl盲chen eng integrierte Prozesse ausf眉hren, w盲hrend Joule die daf眉r notwendige Abstimmung 眉bernimmt.

Warum diese Entwicklung wichtig ist

Die private Nutzung von KI hat dazu gef眉hrt, dass die Erwartungshaltung der Anwender gestiegen ist. Und die Kluft zwischen der KI, die Mitarbeitende im Alltag nutzen, und den KI-Angeboten an ihrem Arbeitsplatz nimmt zu.

Die Zukunft der Unternehmenssoftware besteht nicht aus unflexiblen Chatbots auf altmodischen Benutzeroberfl盲chen. Stattdessen geht der Trend hin zu ma脽geschneiderten Kontrollzentren 鈥� Oberfl盲chen, die sich der Absicht eines Anwenders anpassen und die auf Live-Daten basieren, von Agenten ausgef眉hrt und von Anwendern gesteuert werden.

Auf diese Weise k枚nnen wir Arbeitsabl盲ufe komplett neu gestalten.

Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 麻豆原创 SE.

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Die Personalbeschaffung steht im Zentrum dieses Wandels. Erst durch die Vernetzung von Systemen geht KI 眉ber reine Automatisierung hinaus. Sie etabliert sich als intelligente Schicht, die Entscheidungen fundierter macht, Abl盲ufe beschleunigt und die Betriebskontinuit盲t gew盲hrleistet.

Heute geben wir bekannt, dass   nun in   integriert ist. Dies erm枚glicht ein einheitliches Benutzererlebnis, vernetzte Daten und die Einbindung des KI-Assistenten . Intelligente Unterst眉tzung wird direkt in Einstellungsabl盲ufe eingebettet. So k枚nnen die Teams schneller arbeiten, fundiertere Entscheidungen treffen und ein besseres Bewerbererlebnis bieten. Die Integration erfolgte nach der  der 脺bernahme von SmartRecruiters im September 2025. Ziel war es, die Grundlage f眉r eine vollst盲ndig vernetzte Talentarchitektur zu schaffen, in der Einstellungsentscheidungen, Kompetenzanalysen und Personalplanung als ein System zusammenarbeiten.

Intelligenter Einstellungsprozess mit SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors

Die L枚sung bietet ein konsistentes und durchg盲ngiges Recruiting-Erlebnis und erf眉llt die Anforderungen moderner Unternehmen in Bezug auf Skalierbarkeit, Schnelligkeit und Intelligenz. Intuitive Workflows und integrierte KI entlasten Recruiter von repetitiven administrativen Aufgaben, sodass sie sich auf wertsch枚pfende Interaktionen konzentrieren k枚nnen. Gleichzeitig durchlaufen Bewerber einen nahtlosen, personalisierten Prozess 鈥� vom ersten Kontakt bis zum Vertragsangebot.

Die Integration mit 麻豆原创 SuccessFactors HCM baut auf diesen Funktionen auf, indem sie Einstellungsprozesse eng mit dem gesamten Mitarbeiterlebenszyklus und dem breiteren Unternehmenskontext verkn眉pft. So wird sichergestellt, dass jede Einstellungsentscheidung auf Echtzeitdaten und relevantem organisatorischem Kontext basiert. SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und schafft die Basis f眉r eine umfassende, intelligente Datenbasis im gesamten Recruiting- und HR-Bereich. Dabei flie脽en Personal-, Stellen- und Gesch盲ftsdaten nahtlos zwischen 麻豆原创 und SmartRecruiters.

Dank optimierter Workflows, konsistenter Tools und gemeinsamer Echtzeitdaten profitieren Unternehmen von einem besser planbaren Einstellungsprozess. Was Kunden erwarten d眉rfen:

• Ein Login:  Recruiter, einstellende Manager und Genehmigende k枚nnen 眉ber nur einen Login auf 麻豆原创 SuccessFactors und SmartRecruiters zugreifen.
• Einheitliche Navigation:  Ein nahtloses Erlebnis f眉r Nutzer von 麻豆原创 SuccessFactors und SmartRecruiters, das 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 reduziert und zu schnellerer Akzeptanz f眉hrt.
• Aufeinander abgestimmte Daten: Synchronisierte Personal-, Stellen- und Gesch盲ftsdaten, die system眉bergreifend flie脽en. Dadurch kann durchg盲ngige Datenqualit盲t und Konsistenz gew盲hrleistet werden.

Durch die Integration werden zentrale Organisationsdaten wie Jobfamilien, Kostenstellen und Standorte automatisch aus 麻豆原创 SuccessFactors in SmartRecruiters 眉bertragen. Dies tr盲gt dazu bei, Inkonsistenzen zu vermeiden, die durch manuelle Eingaben entstehen k枚nnen. Bei neuen Rollen sind diese Attribute bereits hinterlegt. Die Benutzerverwaltung funktioniert ebenso reibungslos: Profile von Recruitern, einstellenden F眉hrungskr盲ften und Genehmigern, die in 麻豆原创 SuccessFactors angelegt wurden, werden in SmartRecruiters automatisch mit den richtigen Berechtigungen versehen. Dies tr盲gt dazu bei, Fehler zu minimieren und Genehmigungsworkflows sowie Berichte stets 眉bersichtlich und korrekt zu halten. Mit fortschreitender Integration wird die Personalbeschaffung vollst盲ndig mit den zentralen HR- und Personalsystemen verbunden. So entsteht eine einheitliche und verl盲ssliche Grundlage f眉r Einstellungsentscheidungen im gesamten Unternehmen.

Kunden, die derzeit die L枚sung 麻豆原创 SuccessFactors Recruiting verwenden, profitieren nun auch von den vielen Vorteilen von SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors. F眉r sie gibt es einfache und flexible Integrationspfade, auf die sie zugreifen k枚nnen. 麻豆原创 wird weiterhin alle Vertr盲ge einhalten, und Kunden m眉ssen nicht migrieren.

Integration erm枚glicht sofort einsatzbereite KI

Mit den kontinuierlichen Investitionen von 麻豆原创 entwickelt sich SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors schnell weiter und bringt KI-gest眉tzte Innovationen in s盲mtliche Bereiche der Personalbeschaffung. Bei der Rekrutierung einer gro脽en Anzahl von Mitarbeitenden wird eine qualitativ hochwertige Personalauswahl m枚glich 鈭� mit Arbeitsabl盲ufen, die durch KI unterst眉tzt werden. Dazu geh枚ren intuitive Anwendungen, automatisierte Terminplanung, intelligente Zuordnung von Kandidaten und optimiertes Feedback zu Vorstellungsgespr盲chen.

Der KI-Assistent Winston und der auf generativer KI basierende 麻豆原创-Assistent werden dieses Jahr beginnen, als vernetzte Agenten zusammenarbeiten. Dar眉ber hinaus werden neue Schutzma脽nahmen das Vertrauen in den Einstellungszyklus st盲rken. Dazu geh枚ren Betrugserkennung, verbessertes Einwilligungsmanagement und bessere 脺bertragbarkeit von Bewerberdaten. Dadurch wird die Integrit盲t des Systems gew盲hrleistet und auch das Vertrauen der Kandidaten gest盲rkt.

Wie aus Personalsuche Personalentwicklung wird

Unternehmen m枚chten nicht nur Stellen besetzen, sondern auch zukunftsf盲hige Kompetenzen aufbauen. Intelligente Personalbeschaffung wird dabei zu nur einem Teil einer breiter angelegten Personalstrategie. Das Potenzial der Integration von SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors reicht 眉ber die Personalsuche hinaus. Die Integration erm枚glicht ein vernetztes, KI-gest眉tztes Talentmanagement in der gesamten 麻豆原创 SuccessFactors HCM Suite und letztlich auch in der . Um als Unternehmen zukunftssicher aufgestellt zu sein, m眉ssen Einstellungsentscheidungen ergebnisorientiert erfolgen und Mitarbeitende durch klare Entwicklungsm枚glichkeiten dabei unterst眉tzt werden, sich weiterzuentwickeln und aktiv zum Erfolg beizutragen.                                    

Erleben Sie SmartRecruiters f眉r 麻豆原创 SuccessFactors in Aktion:  Sehen Sie sich die   unseres Webinars 鈥� 鈥濼he Future of Intelligent Hiring鈥� 鈥� vom 5. M盲rz an und erfahren Sie, wie 麻豆原创 Personalbeschaffung, Talentmanagement und langfristige Personalstrategien neu definiert.

Lara Albert ist Chief Marketing Officer bei 麻豆原创 SuccessFactors.
Rebecca Carr ist CEO von SmartRecruiters, einem 麻豆原创-Unternehmen.

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Diese Ank眉ndigung setzt das Engagement von 麻豆原创 f眉r souver盲ne Cloud-L枚sungen in Europa fort, das erstmals im September 2025 vorgestellt wurde, sowie die Partnerschaften mit Capgemini, Sopra Steria und Mistral AI. Das Angebot richtet sich an Beh枚rden und Betreiber kritischer Infrastrukturen, die sensible Daten verarbeiten, darunter personenbezogene Daten, die durch die DSGVO gesch眉tzt sind (wie Gesundheits- und Identit盲tsdaten), staatliche Souver盲nit盲tsdaten sowie gesch盲ftskritische operative Daten.

Angesichts steigender Anforderungen an Sicherheit, Resilienz und 顿补迟别苍蝉辞耻惫别谤盲苍颈迟盲迟 erm枚glicht 麻豆原创 Sovereign Cloud in Frankreich Organisationen, ihre kritischen Systeme zu modernisieren und gleichzeitig in einem GovernanceRahmen zu arbeiten, der mit den franz枚sischen Vorschriften konform ist insbesondere mit dem von der ANSSI f眉r vertrauensw眉rdige Cloud-Umgebungen entwickelten SecNumCloud-Referenzrahmen. Diese Initiative stellt einen wichtigen Schritt dar, die digitale Resilienz Frankreichs zu st盲rken und das europ盲ische 脰kosystem f眉r souver盲ne Cloud-L枚sungen zu erweitern, im Einklang mit den langfristigen Investitionen von 麻豆原创 in souver盲ne Cloud- und KI-F盲higkeiten in Europa.

鈥濪ie digitale Resilienz Europas st眉tzt sich auf eine sichere und skalierbare Souver盲nit盲t. Frankreich zeigt dies mit SecNumCloud, das einen klaren Ma脽stab f眉r vertrauensw眉rdige Cloud-Umgebungen setzt. Gemeinsam mit Bleu bringen wir die 麻豆原创 Sovereign Cloud nach Frankreich und erm枚glichen unseren Kunden, ihre gesch盲ftskritischen Workloads auszuf眉hren und gleichzeitig dank Cloud und K眉nstlicher Intelligenz zu innovieren鈥�, so Martin Merz, President 麻豆原创 Sovereign Cloud.

Eine vertrauensw眉rdige Cloud f眉r die anspruchsvollsten Organisationen

麻豆原创 Sovereign Cloud in Frankreich wird auf der Cloud-Plattform von Bleu bereitgestellt. Bleu ist ein unabh盲ngiges franz枚sisches Cloud-Unternehmen, gegr眉ndet von Orange und Capgemini, das f眉r seine Dienste die SecNumCloud3.2-Qualifikation der ANSSI anstrebt.

麻豆原创 wird souver盲ne SoftwareasaService-(SaaS)-Angebote bereitstellen, die in Frankreich gehostet und betrieben werden und es Beh枚rden sowie regulierten Industrien erm枚glichen, Cloud-Innovation zu nutzen und gleichzeitig die nationalen regulatorischen Anforderungen einzuhalten. Der Ansatz von 麻豆原创 ist darauf ausgelegt, diese Anforderungen sowie h枚chste Standards in Bezug auf Sicherheit und Governance zu erf眉llen.

鈥濪iese Zusammenarbeit mit 麻豆原创 markiert einen entscheidenden Schritt f眉r das franz枚sische Cloud-脰kosystem. Durch das Hosting der 麻豆原创-L枚sungen auf unserer auf SecNumCloud ausgerichteten Plattform st盲rken wir das verf眉gbare Vertrauensangebot f眉r Beh枚rden und regulierte Organisationen. Gemeinsam f枚rdern wir den Aufbau einer robusten und sicheren digitalen Infrastruktur, gesch眉tzt vor au脽ereurop盲ischen Gesetzen mit extraterritorialer Wirkung und ausgerichtet auf die strategischen Anforderungen des franz枚sischen Staates鈥�, so Jean Coumaros, CEO von Bleu.

Eine klare europ盲ische Ambition

Diese Einf眉hrung steht im Einklang mit der 鈥濩loudattheCenter鈥�-Strategie des franz枚sischen Staates, der Organisationen eine Transformation hin zu sicheren und innovativen SaaS-L枚sungen empfiehlt, die nationalen Anforderungen entsprechen.

Sie spiegelt zudem ein breiteres deutsch-franz枚sisches Engagement wider, das darauf abzielt, das europ盲ische Modell der digitalen Governance zu st盲rken. Indem 麻豆原创 und seine franz枚sischen Technologiepartner kritische Cloud-F盲higkeiten f眉r Unternehmen unter europ盲ische Jurisdiktion stellen, erweitern sie vertrauensw眉rdige Bereitstellungsoptionen f眉r Regierungen und regulierte Industrien. Mit dieser Ank眉ndigung wird digitale Souver盲nit盲t in Frankreich von einer politischen Debatte zu einer operativen Realit盲t.

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Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Sylvie L茅chevin | +33 (0)6 28 74 99 23 | sylvie.lechevin@sap.com  
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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥�&苍产蝉辫;Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.鈥�&苍产蝉辫;

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Naturipe ist seit 2008 麻豆原创-Kunde. Anfangs war der Beerenproduzent nicht sehr proaktiv, wenn es um Software-Upgrades ging. Doch  im Laufe der Zeit hat sich die Unternehmensphilosophie ge盲ndert. Heute betont Carol McMillan, Senior IT Director von Naturipe, wie wichtig es ist, Upgrades vorzunehmen und das Team regelm盲脽ig weiterzubilden.

鈥濫s ist tats盲chlich riskanter, das Produkt nicht zu aktualisieren und das Team nicht weiterzubilden, als einen strafferen Zeitplan zu verfolgen鈥�, sagt sie. Seit der Migration auf 麻豆原创 S/4HANA im Jahr 2018 hat das Unternehmen drei Upgrades durchlaufen, darunter .

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鈥濿ir sind zu RISE with 麻豆原创 migriert, und wir pr眉fen, wie wir diese Tools nutzen, um unsere Lieferkette zu optimieren und eine besseres Benutzererlebnis f眉r unsere Belegschaft zu schaffen. Unsere Belegschaft ver盲ndert sich st盲ndig, und die Technologie muss sich mit der Belegschaft weiterentwickeln鈥�, sagt McMillan.

Migration zu RISE with 麻豆原创 f眉r eine optimierte Lieferkette und ein besseres Benutzererlebnis

Sie sagt, es sei auch wichtig, technologisch immer auf dem neuesten Stand zu bleiben, um Gesch盲ftsprobleme effizient zu l枚sen, und merkt an, dass technologische Fortschritte entscheidend waren bei der Bew盲ltigung des enormen Wachstums des Unternehmens: 鈥濵an kann kein lineares Wachstum in der Technologie haben, wenn man ein exponentielles Branchenwachstum verzeichnet.鈥�

Laut McMillan setzt das Naturipe-Team die Technologie der 麻豆原创 ein, um seine Mitarbeitenden und Kunden zu priorisieren, die Zufriedenheit am Arbeitsplatz zu verbessern und den Anwendern ein besseres Erlebnis zu bieten. 鈥濿ir nutzen Software, um sicherzustellen, dass wir so optimal wie m枚glich arbeiten鈥�, erkl盲rt sie. 鈥濿ir betrachten Prozessverbesserungen und versuchen, in Bezug auf die Technologien immer auf dem neuesten Stand zu sein. Regelm盲脽ige Aktualisierungen stellen sicher, dass wir gewappnet sind, wenn unternehmerische Herausforderungen zu bew盲ltigen sind. Auf diese Weise haben wir die Technologie bereits zur Hand und sind damit in der Lage, die Probleme zu l枚sen.鈥�

Investition in moderne Logistik

Die Lieferung der frischesten und hochwertigsten Produkte an Kunden, 365 Tage im Jahr, erfordert st盲ndige Agilit盲t 鈥� besonders in einer Branche, die von unbest盲ndigem Wetter und der 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 einer 盲u脽erst zeitkritischen Lieferkette beeinflusst wird. 鈥濨eeren haben eine sehr kurze Haltbarkeit, daher ist es notwendig, unseren Kunden die beste Qualit盲t so schnell wie m枚glich zu liefern鈥�, betont sie.

Um dieser Verpflichtung Nachdruck zu verleihen, hat Naturipe Farms in modernste Logistik- und Supply-Chain-Technologien investiert, die Geschwindigkeit, Transparenz und Entscheidungsfindung verbessern. Diese Investitionen dienen nicht nur der Sicherstellung einer p眉nktlichen Lieferung frischer Produkte, sondern tragen auch ma脽geblich zur Mitarbeiterzufriedenheit und zur F枚rderung der Work-Life-Balance bei 鈥� etwa durch gezielte Wellnessprogramme und flexible Arbeitszeitmodelle.

Das Potenzial von KI aussch枚pfen

F眉r die Zukunft strebt Naturipe an, das Anwendererlebnis mit noch leistungsf盲higeren Tools zu optimieren. Zugleich m枚chte das Unternehmen lernen, das Potenzial s盲mtlicher mit RISE with 麻豆原创 verf眉gbarer Tools noch besser auszusch枚pfen. McMillan unterstreicht zudem das Potenzial von KI sowie den gezielten Einsatz von Tools wie Joule zur weiteren Optimierung der Abl盲ufe von Naturipe. 鈥濿ir wollen KI wirklich optimal nutzen und unseren Anwendern das bestm枚gliche Erlebnis bieten鈥�, f眉gt McMillan hinzu.

Ihr Rat an andere Unternehmen der Agrarbranche lautet: Den Menschen stets in den Mittelpunkt stellen, Technologie als Motor f眉r strategisches Wachstum nutzen und sich nicht von Risiken l盲hmen lassen. 鈥濫s ist genauso riskant, die eigene Technologie nicht zu aktualisieren, wie eine straffe Zeitplanung zu verfolgen 鈥� insbesondere dann, wenn man bereits die notwendigen Instrumente f眉r ein exponentielles Wachstum zur Verf眉gung hat鈥�, erkl盲rt sie.

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SafetyGuard鈥痚ntstand innerhalb von 12 Wochen im Rahmen der鈥疍igital Product School鈥�, in der Teams von ausgew盲hlten Studierenden an realen Herausforderungen arbeiten, wurde vom studentischen Team鈥疢IDAS鈥痝emeinsam mit dem鈥槎乖� Research & Innovation Team鈥痚ntwickelt. Das Projekt veranschaulicht, wie aus standort眉bergreifender Zusammenarbeit mit dem 脰kosystem in kurzer Zeit ein Prototyp entstehen kann, der konkrete Impulse f眉r die Produktentwicklung bei 麻豆原创 liefert. 

Embodied AI als gemeinsamer Innovationsschwerpunkt 

Ziel des Projekts war es, Anwendungsf盲lle zu identifizieren, in denen sich Robotik und KI nahtlos in Gesch盲ftsprozesse integrieren lassen. Basierend auf Recherchen und Nutzerstudien erkannte das Team鈥疢IDAS鈥痙ie zuverl盲ssige Erkennung und Dokumentation von Sicherheitsrisiken als vielversprechenden Anwendungsfall. 

Sicherheitspr眉fungen sind in vielen Branchen unverzichtbar 鈥� doch oft zeitintensiv und fehleranf盲llig. Genau hier setzt鈥疭afetyGuard鈥痑n: Mit KI und autonomen Robotern (Embodied AI) werden Inspektionen effizienter, schneller und zuverl盲ssiger 鈥� ohne zus盲tzliche Belastung f眉r Mitarbeitende. 

Embodied AI鈥�� die intelligente Verbindung von KI mit physischen Robotersystemen 鈥� ist ein zentrales Zukunftsfeld f眉r 麻豆原创.  

Technologisch basiert鈥疭afetyGuard鈥痑uf modularer Robotik und KI-gest眉tzter Autonomie. Roboter, etwa Drohnen oder humanoide Systeme, k枚nnen Arbeitsbereiche selbstst盲ndig 眉berpr眉fen. Ein spezialisiertes KI-Modell erkennt beispielsweise fehlende Schutzausr眉stung und dokumentiert sicherheitsrelevante Vorf盲lle automatisch. Die Inspektionen lassen sich parallel zu anderen Aufgaben wie Materialtransport oder Anlagen眉berwachung durchf眉hren 鈥� ein Ansatz, der Effizienzgewinne mit einem h枚heren Sicherheitsniveau verbindet. 

鈥濻afetyGuard鈥痾eigt, wie wirkungsvoll unser鈥疎cosystemAnsatz ist: Ein 麻豆原创Team aus Potsdam und ein M眉nchner Studierendenteam haben in k眉rzester Zeit gemeinsam鈥痚inen Prototypen鈥痚ntwickelt, der reale Produktentwicklungen beeinflusst鈥�, sagt Tobias鈥疪iasanow, Head鈥痮f鈥疎cosystem鈥疍evelopment bei 麻豆原创 Labs Germany. 鈥濭enau so鈥痸erstehen wir鈥疎cosystem鈥疍evelopment bei 麻豆原创.鈥溾��&苍产蝉辫;

F眉r 麻豆原创 ist das Projekt auch strategisch relevant.鈥疭afetyGuard鈥痝reift reale industrielle Anforderungen auf und erg盲nzt bestehende L枚sungen im Bereich鈥疎nvironment, Health & Safety Management. Perspektivisch k枚nnte der Ansatz in das 麻豆原创-Portfolio einflie脽en und damit den Weg von der Idee zum Produkt weiter verk眉rzen. 

Programme, die Wirkung zeigen 

In den Programmen von UTUM sind inzwischen鈥�13 Prototypen f眉r 麻豆原创鈥痚ntstanden 鈥� alle in enger Zusammenarbeit mit 麻豆原创-Produktbereichen und mit direktem Bezug zu den jeweiligen Roadmaps. 

• Innovation Sprint: Studierende arbeiten innerhalb einer Woche an Prototypen f眉r konkrete Fragestellungen. Beim letzten Sprint zum Thema鈥�鈥濬uture of Retail with 麻豆原创 Joule鈥�鈥痚ntstanden f眉nf solcher Prototypen, darunter L枚sungen f眉r intelligente Bestandsoptimierung, virtuelle Regalkontrollen und Assistenzsysteme f眉r den Einzelhandel. 
• Digital Product School: Studierende entwickeln 眉ber zw枚lf Wochen hinweg lauff盲hige Software-Prototypen. Ein Beispiel ist鈥疌arbon Data Exchange, eine Funktion, die heute Teil des鈥槎乖� Sustainability Control Tower鈥痠st. Ein weiteres Beispiel ist eine Anwendung, die Entwickler:innen den Zugang zur umfangreichen Dokumentation von鈥槎乖� Field Service Management鈥痚rleichtert. Statt lange zu recherchieren, k枚nnen sie ihre Fragen an einen Chatbot richten und erhalten passende Antworten inklusive Codebeispielen und Verweisen auf die entsprechenden Dokumentationsstellen. 
• Multi-Stakeholder-Projekte: Weitere Prototypen entstanden in l盲ngerfristigen Programmen wie dem鈥疍igital Hub Mobility鈥痮der der鈥疌ircular Republic. Diese Programme bringen Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen 眉ber mehrere Monate zusammen und erm枚glichen 麻豆原创, Innovationen fr眉hzeitig in realen Kunden- und Partnerumgebungen zu erproben. 

Schnelle Ergebnisse durch Co-Innovation 

Die Zusammenarbeit zwischen 麻豆原创 und UTUM zeigt, wie schnell aus Ideen greifbare Resultate entstehen k枚nnen. Studierende, Forschende und 麻豆原创-Teams arbeiten eng zusammen und verbinden wissenschaftliche Ans盲tze mit konkreten industriellen Herausforderungen.鈥疭afetyGuard鈥痠st ein Beispiel daf眉r, wie Innovation im Bereich鈥疎mbodied AI鈥痚ntsteht und wie verschiedene Disziplinen voneinander profitieren. 

鈥濻afetyGuard鈥痙emonstriert die Erweiterbarkeit von 麻豆原创s Ansatz f眉r鈥疎mbodied鈥疉I.鈥槎乖粹�檚鈥疎mbodied鈥疉I Layer integriert den Gesch盲ftskontext und l枚st Aktionen 眉ber die gesamte Suite hinweg aus. Das KI-native, herstellerunabh盲ngige Design ist 眉ber verschiedene Anwendungsf盲lle hinweg skalierbar und erm枚glicht Multitasking,鈥痚twa鈥痺enn鈥疪oboter Sicherheitsvorf盲lle bearbeiten und gleichzeitig weitere Aufgaben wie Anlageninspektionen durchf眉hren.鈥疭afetyGuard鈥痙ient 麻豆原创 als Proof Point f眉r den Mehrwert des Einsatzes kognitiver Robotik in Sicherheitsanwendungen鈥� 

Adelya鈥疐atykhova und Dr.鈥乽kasz鈥疧strowski, Initiatoren und Betreuer der Challenge f眉r Studierende

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麻豆原创 erweitert Joule in 麻豆原创-Concur-L枚sungen um neue Automatisierungsfunktionen: 

• Eine neue Integration听zwischen听Joule und Microsoft 365 Copilot bindet听Aufgaben aus dem Reise- und Ausgabenmanagement听direkt in听g盲ngige听Arbeitstools听ein.听Mitarbeitende听k枚nnen听damit听Reisekostenabrechnungen erstellen und einreichen, Belege hochladen, Reisen buchen und听Hinweise zu Reiserichtlinien听in 麻豆原创-Concur-L枚sungen听erhalten,听ohne Microsoft-Anwendungen zu verlassen.听Die L枚sung ist ab sofort verf眉gbar.听

• Zwei neue Joule-Agenten听vereinfachen听Reisekosten-Compliance und听-Reporting.听听

• Der听Expense听Automation Agent erstellt听und bef眉llt听Reisekostenabrechnungen听automatisch.听Mitarbeitende听m眉ssen sie听nur听noch听pr眉fen, anpassen und einreichen.听

• Der听Expense听Pre-Submit听Audit Agent听pr眉ft Belege, bevor Mitarbeitende ihre Reisekostenabrechnung听einreichen听und weist sie direkt auf听Unstimmigkeiten听hin. So听werden听Abrechnungen听seltener abgelehnt und Erstattungen schneller ausgezahlt.听

• Beide Agenten sind 眉ber das 麻豆原创-Early-Adopter-Care-Programm verf眉gbar. Die allgemeine Verf眉gbarkeit ist im Laufe听des Jahres听geplant.听

• Neue KI-basierte Tools zur听Richtlinienerstellung vereinfachen听die Verwaltung von Richtlinien in听Complete听by听麻豆原创听Concur听and Amex GBT,听Concur听Travel und听Concur听Expense.听

• 麻豆原创 Sales Cloud听ist听jetzt听mit dem Booking Agent integriert, wodurch sich听Arbeitsabl盲ufe und Produktivit盲t der Vertriebsteams听optimieren lassen.听

麻豆原创 Concur und American Express Global Business Travel (Amex GBT) haben . Die gemeinsam entwickelte KI-gest眉tzte L枚sung vereint die Bereiche Buchungen, Services, Zahlungen und Abrechnungen. Zu den neuen Funktionen geh枚ren ein KI-gest眉tzter Reisesupport, der bei Bedarf nahtlos an einen pers枚nlichen Reiseberater 眉bergibt sowie eine spezielle Homepage f眉r Travel Manager. Dar眉ber hinaus l盲sst sich Concur Expense nun weltweit mit Amex GBT Egencia integrieren. 

Gemeinsame Kunden von 麻豆原创 Concur und听 k枚nnen nun听听in听Concur听Expense听virtuelle American-Express-Kreditkarten erstellen und verwalten.听Unternehmen听erhalten damit听mehr Kontrolle 眉ber Mitarbeiterausgaben und erh枚hen听die Sicherheit.听Die virtuellen Karten k枚nnen auch in听Concur听Travel verwendet werden. Die Funktion steht ab sofort ausgew盲hlten American听Express庐-Firmen- und Gesch盲ftskunden mit Sitz in den USA zur Verf眉gung, die听Concur听Expense听nutzen.听F眉r alle weiteren听US-Kunden ist die听Verf眉gbarkeit听f眉r听Q3听2026 geplant.听

麻豆原创 Concur geht zudem im Rahmen des Visa Commercial Integrated Partner Programms eine Partnerschaft mit Visa ein, um Concur Expense und Visa zu integrieren. In einem ersten Schritt werden Echtzeitbenachrichtigungen bei Visa-Kartenzahlungen automatisch als Ausgabe in Concur Expense erfasst. Diese Funktion soll im dritten Quartal 2026 眉ber das 麻豆原创-Early-Adopter-Care-Programm verf眉gbar sein. 麻豆原创 Concur unterst眉tzt damit Echtzeitbenachrichtigungen aller gro脽en Kreditkartengesellschaften. 

Auch im Gesch盲ftsreisemanagement legt 麻豆原创 Concur nach: erweiterte Buchungsm枚glichkeiten, ein breiterer globaler Zugang und intelligente Reiseunterst眉tzung. Das neue Nutzererlebnis in Concur Travel unterst眉tzt Gastbuchungen, erweiterte Cleartrip-Inhalte in Indien sowie zus盲tzliche Airline-Optionen. TripIt Pro erg盲nzt zudem Image to Plan um Apple Intelligence und erweiterte Risikowarnungen, damit Reisende ihre Reiserouten besser organisieren und St枚rungen im Blick behalten k枚nnen. 

Zus盲tzliche Informationen zu den Ank眉ndigungen auf der 麻豆原创 Concur Fusion sind &苍产蝉辫;惫别谤蹿眉驳产补谤.&苍产蝉辫; geht鈥榮 zum virtuellen Event.  

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Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e:鈥�&苍产蝉辫;

Kelly鈥疭heldon鈥疢urray, +1 (978) 708-6821,鈥�kelly.murray@sap.com, ET 
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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥�&苍产蝉辫;Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.鈥�&苍产蝉辫;

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Was ist ABAP 眉berhaupt? Wie w眉rden Sie es denen erkl盲ren, die den Begriff schon einmal geh枚rt haben, aber nicht genau wissen, worum es geht? Und warum ist ABAP so wichtig f眉r Unternehmens-Software?

Sonja Li茅nard: ABAP hat bei 麻豆原创 eine sehr lange Historie. Es ist die erste und einzige propriet盲re Programmiersprache der 麻豆原创. Sie wurde 2023 40 Jahre alt.

ABAP ist aber nicht vergleichbar mit anderen Programmiersprachen wie Java oder C++. ABAP ist speziell darauf spezialisiert, Large Enterprise Business-Software zu entwickeln und zu optimieren. Besonders ist der hohe Abstraktionsgrad. F眉r Entwickler ist es dadurch sehr leicht, mit ABAP Business-Software zu entwickeln oder zu erweitern. Die 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 reduziert sich, weil Sicherheitsmethoden, Autorisierungspr眉fungen und Qualit盲tskontrollen bereits in die Sprache eingebaut sind. So k枚nnen sich Entwickler ganz auf die Business-Logik konzentrieren, also darauf, welche Aufgabe das Programm am Ende erledigen soll.

ABAP wurde stetig weiterentwickelt. Die neueste Version ist ABAP Cloud mit einem eingeschr盲nkten Sprachumfang, der es erm枚glicht, Clean-Core-konform zu entwickeln. Das ist f眉r unsere Cloud-Produkte sehr wichtig. Wer noch in einer Nicht-Cloud-Umgebung ist, kann damit den Code in on-premise oder auch in der 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition so vorbereiten, dass er auch in der Cloud betrieben werden kann.

ABAP ist zugleich eine Plattform. Ein Fun Fact ist, dass wir ABAP auch gr枚脽tenteils daf眉r verwenden, die ABAP-Sprache, als auch die ABAP Platform zu entwickeln. Die ABAP Platform l盲uft unter allen Kern-L枚sungen der 麻豆原创. Sie ist integraler Bestandteil der 麻豆原创-Software, egal ob in 盲lteren Versionen wie ECC, in on-premise-L枚sungen, in der S/4HANA Private Cloud oder in der S/4HANA Public Cloud.

ABAP bleibt hochgradig relevant

Bleibt ABAP f眉r 麻豆原创-Kunden weiterhin von zentraler Bedeutung?

Sonja Li茅nard: Ja, sowohl was die Sprache angeht als auch die ABAP Platform. ABAP bleibt hochgradig relevant. Die Sprache von vor 40 Jahren ist nicht mehr die von heute. Sie wurde kontinuierlich weiterentwickelt und steckt in den Kern-ERP-L枚sungen der 麻豆原创-Software und in Erweiterungen. Es gibt rund f眉nf Millionen registrierte und rund zwei Millionen aktive ABAP-Entwickler weltweit.

Mit ABAP Cloud und einem dedizierten ABAP-AI-Team ist ABAP eine moderne Entwicklungssprache f眉r Business-L枚sungen. Ich kenne keine andere, die diesen Umfang abdeckt. Sie wird global eingesetzt. Fast alle der 100 gr枚脽ten Firmen weltweit sind 麻豆原创 S/4HANA-Kunden und darunter l盲uft stets die ABAP Platform.

In Zukunft werden Agenten Code generieren

Wie wird K眉nstliche Intelligenz die Zukunft der ABAP Entwicklung pr盲gen?

Sonja Li茅nard: F眉r mich als Head of ABAP Platform ist das eines der spannendsten Themen. K眉nstliche Intelligenz hat den Technologiemarkt komplett durchger眉ttelt. Das wirkt sich auch auf das 麻豆原创-Portfolio f眉r Entwickler aus und darauf, wie man unsere L枚sungen anpassen und erweitern kann. Wir haben in KI-gest眉tzte Effizienzwerkzeuge investiert, etwa einen Chat-Assistenten, der Code erkl盲rt. Beim Ghost Texting werden w盲hrend des Schreibens Code-Vorschl盲ge generiert.

Mittelfristig werden Agenten Code generieren, auch in dem genannten Large Enterprise Software Business, und sogar ganze L枚sungen bauen. In der Entwicklungsumgebung der Zukunft 眉bernimmt die Maschine viele Aufgaben f眉r uns.

F眉r 麻豆原创 ist sehr wichtig: Wie k枚nnen wir KI einsetzen, um Legacy-Code in modernen Code zu 眉bersetzen? Dabei geht es nicht nur um die reine 脺bersetzung, sondern darum, die Business-Logik mitzunehmen. Es gibt noch sehr viele Kunden mit alten L枚sungen, auch auf Basis von ECC. Wir m眉ssen einen klaren Pfad aufzeigen und Tools anbieten, die einen schnellen und einfachen Weg in die Cloud erm枚glichen.

Deswegen entwickeln wir einen Service, der unabh盲ngig von der Systemversion verwendet werden kann. Hier werden alle ABAP AI-F盲higkeiten von 麻豆原创 enthalten sein 鈥� sowohl f眉r die Steigerung der Entwicklereffizienz als auch zur Migration von kundenspezifischem Code (Custom Code). Idealerweise geschiert das agentenbasiert – als 鈥濧gentic AI鈥�.

Die Magie von Agentic AI

Was ist Agentic AI?

Sonja Li茅nard: Bei Agentic AI arbeitet man mit sogenannten Agenten zusammen. Agenten sind spezialisiert, k枚nnen miteinander kommunizieren, sich Ergebnisse aus Teilaufgaben 眉bergeben und damit sehr komplexe Aufgaben l枚sen. Je nach 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 des Anwendungsfalls gibt es unterschiedliche Ans盲tze.

In den meisten L枚sungen wird dabei ein sogenannter 鈥濷rchestrierer鈥� eingebunden. Ihm werden die im jeweiligen Kontext relevanten Agenten bekannt gemacht. Die Reihenfolge, in welcher der Orchestrierer die einzelnen Agenten aufruft, muss nicht statisch sein, sondern ihre eigentliche St盲rke zeigt sich, wenn die Agenten in einem dynamischen Netzwerk flexibel kombiniert werden.

Es geht also nicht mehr nur um Effizienzsteigerung f眉r Entwickler. Agenten k枚nnen, wenn sie leistungsf盲hig genug sind, ganze Applikationen bauen und damit einen Teil der Entwickleraufgaben 眉bernehmen. In unserem Fall kann Agentic AI beispielsweise die sehr komplexe Aufgabe der Code-Transformation unterst眉tzen, signifikant beschleunigen und die 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 reduzieren.

Daf眉r k枚nnen unterschiedliche Agenten relevant sein: etwa ein Agent, der darauf spezialisiert ist, kundenspezifischen Code zu erkl盲ren; ein weiterer, der Code-脛nderungen vornimmt; und ein dritter, der den Aufwand eines Transformationsprojekts sch盲tzt. In der Kombination dieser spezialisierten Agenten entfaltet sich dann die Magie von Agentic AI.

KI wird Entwicklerrollen mit Sicherheit deutlich ver盲ndern. Entwicklerinnen und Entwickler werden weiterhin die Vorgaben machen, sich aber k眉nftig noch st盲rker auf die Business-Logik konzentrieren als auf das eigentliche Codieren. Sie arbeiten mit dem generierten Code und 眉berpr眉fen ihn. Die Vordenkerrolle bleibt beim Menschen, der seinen Input mittels guter Promptings an die KI 眉bergibt. Das gesamte KI-Feld ist 盲u脽erst dynamisch und entwickelt sich mit beeindruckender Geschwindigkeit. Bereits heute gibt es leistungsf盲hige L枚sungen, so dass wir hier nicht von Zukunftsmusik sprechen, sondern von der Gegenwart.

Transformation von Legacy-Anwendungen

Welche Vorteile haben die Kunden von Agentic AI?

Sonja Li茅nard: Agentic AI wird bei der Transformation von Legacy-Anwendungen und kundenspezifischen Erweiterungen in 麻豆原创-Cloud-L枚sungen, und damit neuesten ERP-Versionen, erheblichen Nutzen bieten. Im Februar 2026 haben wir unsere vorhandene Custom-Code-Management-App um KI Funktionen erweitert, die dem Entwickler helfen, zu verstehen, was der Code macht und welche 脛nderungen n枚tig sind, um ihn zukunftssicher zu machen. Und die KI gibt nat眉rlich auch Empfehlungen wie der Code erweitert werden kann. In Zukunft werden wir dies durch Agenten erg盲nzen. Allerdings nimmt das Zeit in Anspruch, denn wir machen bei Qualit盲t und Sicherheit keine Kompromisse.

Wir investieren zudem in die Developer Experience der ABAP Platform, damit ihre Nutzung so einfach wie m枚glich wird. Agentic AI wird hier dabei helfen, die in Jahrzehnten Entwicklung entstandene 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 zu reduzieren.

Weiter sehr wichtig: Qualit盲t und Sicherheit

Muss man sich wegen der Sicherheit Sorgen machen?

Sonja Li茅nard: Nein, wir nehmen uns bewusst ausreichend Zeit, bevor wir unsere L枚sungen freigeben, gerade weil uns Qualit盲t und insbesondere Sicherheit sehr wichtig sind. Keine Sorge: Die KI wird nicht die Kontrolle 眉bernehmen und ungefragt und unkontrolliert L枚sungen generieren oder integrieren. Der Mensch bleibt der Vordenker und die letzte Instanz, der den Code nach unseren Standards pr眉ft.

Wie ist der Stand 鈥� und wie geht es weiter?

Sonja Li茅nard: Die ABAP AI-Werkzeuge zur Steigerung der Entwicklereffizienz sind seit Februar 2025 verf眉gbar. Im ABAP-Kontext entwickeln wir Agentic AI derzeit. Agentic AI selbst muss sich also noch beweisen. Meine Prognose: Sie wird den Markt ver盲ndern.

Unser selbst trainiertes und spezialisiertes ABAP AI Modell wurde Anfang Januar 2026 auf dem GenAI Hub freigegeben. Dabei muss man beachten, dass es sich bei ABAP-1 um ein spezialisiertes Modell handelt, welches dazu konzipiert wurde, den Code von ABAP-Programmen zu erkl盲ren.

Anschlie脽end werden wir alle ABAP-AI-Tools in einem unabh盲ngigen Side-by-Side-Service bereitstellen. In einem zweiten Schritt 眉berf眉hren wir die darin enthaltenen Use Cases in Agenten.

Au脽erdem unterst眉tzen wir f眉r die ABAP-Cloud-Entwicklung zus盲tzliche Entwicklungsumgebungen (IDEs), insbesondere Visual Studio Code. Die dort verf眉gbaren KI-Tools werden wir ebenfalls f眉r die Umsetzung von Agentic AI nutzen.

Das Interview ist der erste Teil einer Serie 眉ber ABAP und den Einsatz und das Zusammenspiel mit K眉nstlicher Intelligenz.

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Royal Greenland mit Hauptsitz in Nuuk, Gr枚nland, vollst盲ndig im Besitz der gr枚nl盲ndischen Regierung, will seine 麻豆原创-Plattform modernisieren und wechselt von einer On-Premise-L枚sung zu Cloud ERP, um Kernprozesse zukunftssicher zu machen und integrierte KI-Funktionen in all seinen 麻豆原创-Unternehmensanwendungen nutzen zu k枚nnen.

鈥濿ir gehen von unserer bestehenden Konfiguration zu 麻豆原创 Cloud ERP und 麻豆原创 Business Data Cloud 眉ber, weil wir Zugriff auf die Funktionen haben m枚chten, die auf einer Cloudplattform genutzt werden k枚nnen鈥�, erkl盲rt Lars Bo Hassinggaard, Chief Information Officer und seit mehr als 25 Jahren bei Royal Greenland t盲tig.

Das Unternehmen vertreibt weltweit hochwertigen Wildfisch und Muscheln aus dem Nordatlantik und dem Arktischen Ozean. Royal Greenland nutzt seit 1998 麻豆原创-Systeme, steht nun aber vor seinem bisher gr枚脽ten Vorhaben: Das Fischerei- und Fischverarbeitungsunternehmen will von 麻豆原创 ERP Central Component auf 麻豆原创 Cloud ERP migrieren und gleichzeitig seine Business-Intelligence-Landschaft (BI-Landschaft) auf 麻豆原创 Business Data Cloud umstellen, gefolgt von der 脺berf眉hrung von BI auf 麻豆原创 Datasphere.

Das Projekt erfolgt gem盲脽 der strukturierten 鈥濺ISE with 麻豆原创“-Methodik, bei der die Transformation der Plattform, die betrieblichen Abl盲ufe und der Innovationszyklus im Rahmen eines Vertrags kombiniert sind.

Vereinfachte 脺bertragung ausgew盲hlter Daten: Reduzierung der zu migrierenden Daten um 90 Prozent

Im Rahmen der Migration wendet Royal Greenland die 鈥濴ean Selective Data Transition鈥�-Methodik an, um das Datenvolumen erheblich zu reduzieren.

鈥濿ir bewahren Daten und bereinigte Daten zehn Jahre lang auf. So vermeiden wir veraltete Buchungskreise und historische Daten, die keinen Mehrwert mehr haben鈥�, so Hassinggaard. 鈥濿ir konnten die Daten, die gespeichert und migriert werden m眉ssen, um 90 Prozent reduzieren. Diese Methodik f眉hrt Datenanalysen, die Definition des Umfangs und standardisierte Mapping-Objekte in einem gef眉hrten Prozess zusammen. So wird sichergestellt, dass Royal Greenland nur die Daten 眉bertr盲gt, die wirklich notwendig sind. Auf diese Weise werden die Kosten des Transformationsprojekts vorhersehbarer und unn枚tige 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 kann vermieden werden.鈥�

Technologie an erster Stelle, gefolgt von Innovation

Der Produktivstart ist f眉r den 1. M盲rz 2027 geplant. Im Jahr 2026 steht die Migration der Plattform selbst an. 2027 wird Royal Greenland damit beginnen, gesch盲ftsorientierte Verbesserungen auf Grundlage des standardisierten Kerns vorzunehmen 鈥� zum Beispiel durch neue Benutzungsoberfl盲chen und die Optimierung von Prozessen mit einfachen KI-Agenten im Finanzwesen und in der Verwaltung.

鈥濺oyal Greenland und 麻豆原创 arbeiten seit 1998 zusammen, und wir freuen uns darauf, diesen Januar mit dem technischen Teil der Migration der Plattform beginnen zu k枚nnen鈥�, teilt Hassinggaard mit. 鈥濿ir halten die Transformation vorerst so einfach wie m枚glich und werden uns 2027 damit besch盲ftigen, Vorteile zu erschlie脽en, zum Beispiel eine verbesserte Datenanalyse, h枚here Benutzerfreundlichkeit und effizientere Arbeitsprozesse.鈥�

Royal Greenland nutzt ein klassisches Wasserfallmodell und hat bereits ein Zielsystem, die sogenannte 鈥濭olden Shell鈥�, als Grundlage f眉r die weitere Konfiguration und Nachr眉stung eingerichtet.

麻豆原创 ist f眉r die Implementierung der Cloudl枚sung verantwortlich, die zun盲chst in Schweden auf Microsoft Azure betrieben wird. Es besteht die M枚glichkeit, sp盲ter in ein d盲nisches Rechenzentrum zu wechseln. Das externe Beratungshaus Spektra Analytics 眉bernahm die Vertragspr眉fung.

Von internen Versuchen zu standardisierten KI-L枚sungen

Royal Greenland hat bereits erfolgreich mit eigenen KI-L枚sungen experimentiert, zum Beispiel im Rahmen von Projekten f眉r maschinelles Sehen in der Produktion. Die k眉nftige strategische Ausrichtung des Unternehmens sieht jedoch vor, integrierte und standardisierte KI-Datenprodukte von 麻豆原创 sowie Modelle zu nutzen, die auf der 麻豆原创 Business Data Cloud und ihrer semantischen Datenschicht basieren.

鈥濿ir sind ein Unternehmen, das es vorzieht, aus vorhandenen KI-L枚sungen Nutzen zu ziehen, anstatt diese selbst zu entwickeln鈥�, betont Hassinggaard. 鈥濬眉r uns ist das viel effizienter. Es gibt keinen Grund, dass wir Ressourcen daf眉r einzusetzen, um das, was die 麻豆原创 bereits bietet, neu zu erfinden. Der Schwerpunkt wird zun盲chst auf der Prozessoptimierung innerhalb von administrativen Funktionen wie dem Finanzwesen liegen 鈥� etwa mit einfachen KI-Agenten, die t盲gliche Arbeiten erleichtern k枚nnen.鈥�

Mehr Zeit investieren und die Methodik von Cloud ERP verstehen

Hassinggaard macht deutlich, dass der 鈥濺ISE with 麻豆原创鈥�-Vertrag und die damit einhergehende Methodik und Vorbereitung Zeit und einen gewissen Reifegrad erfordern. Sein Rat an andere Unternehmen, die vor einer 盲hnlichen Entscheidung in Bezug auf Cloud ERP stehen: 鈥濵an muss sorgf盲ltig vorgehen 鈥� und mehr Zeit investieren, als man denkt. Die Methodik, Preisgestaltung und Vertr盲ge m眉ssen genau gepr眉ft werden. Und man muss einen kompetenten Berater ins Boot holen.鈥�

Ellen Vig Nelausen ist Integrated Communications Expert f眉r 麻豆原创 Regional Communications.

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