Dies war der Leitgedanke einer , in der Thomas Saueressig, Chief Customer Officer und Mitglied des Vorstands der 麻豆原创聽SE, und Jan Gilg, Global President Customer Success &聽Americas und Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创聽SE, die Vorteile des autonomen Unternehmens verdeutlichten.

Ihre Botschaft war klar: Da KI nicht mehr nur reine Theorie ist, sondern bereits heute praktisch einsetzbar ist, fragen Kunden nicht mehr, ob KI 眉berhaupt wichtig ist, sondern wie sie damit messbare Ergebnisse im gesamten Unternehmen erzielen k枚nnen.

鈥濼ag f眉r Tag gehen Milliarden von Menschen morgens beim Aufstehen ganz selbstverst盲ndlich davon aus, dass alles auf der Welt reibungslos funktioniert鈥�, sagte Saueressig.

Aber das zu erm枚glichen, ist alles andere als einfach. Saueressig machte deutlich, wie viel verborgene Komplexit盲t in allt盲glichen Abl盲ufen steckt 鈥� von Stromnetzen, die in Echtzeit das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage sicherstellen, bis hin zu globalen Lieferketten, die den Warenverkehr 眉ber L盲nder und Kontinente hinweg gew盲hrleisten. Unternehmensabl盲ufe seien, so Saueressig, das unsichtbare R眉ckgrat des heutigen Lebens, auch wenn die meisten Menschen sie nie sehen.

Gilg griff das Thema auf und betonte, dass Kunden heute unter gro脽em Druck st眉nden, ihre KI-Ziele in konkreten Nutzen umzusetzen. Es herrsche eine gro脽e Begeisterung, sagte er, gleichzeitig bestehe aber auch Handlungsdruck.

Kunden m枚chten KI unternehmensweit einsetzen und mit Kernprozessen verkn眉pfen, um einen konkreten Mehrwert zu erzielen. Doch laut Gilg sei das eigentliche Hindernis nicht die KI selbst, sondern die Unternehmenslandschaft um sie herum.

鈥濪as ganz offensichtliche Problem ist, dass KI im Unternehmen komplex ist鈥�, sagte er und wies auf die isolierten Anwendungen und fragmentierten Daten hin, mit denen viele Unternehmen noch zu k盲mpfen haben.

Diese Herausforderung f眉hrte die 麻豆原创 unmittelbar zu ihrer Vision f眉r das , in dem KI in den Gesch盲ftsprozessen eingebettet ist, durch vertrauensw眉rdige Daten verkn眉pft ist und so gesteuert wird, dass sie verl盲sslich und skalierbar ist.

Die Vision des autonomen Unternehmens

鈥濧us dieser Notwendigkeit einer zuverl盲ssigen, nahtlosen Integration ist unsere Vision f眉r das autonome Unternehmen entstanden鈥�, sagte Gilg.

Er stellte es nicht als zuk眉nftiges Konzept dar, sondern als praktisches Betriebsmodell, bei dem KI innerhalb eines vertrauensw眉rdigen Steuerungsrahmens die durchg盲ngige Ausf眉hrung von Prozessen sicherstellt und Menschen die Kontrolle behalten.

Aufgabe der 麻豆原创 sei es, so Saueressig, Kunden auf diesem Weg zu begleiten: 鈥濽nser Ziel ist es, Ihnen zu helfen, sich Schritt f眉r Schritt zu einem autonomen Unternehmen zu entwickeln. 鈥� Wir helfen Ihnen, bereits heute von KI zu profitieren.鈥�

Er verkn眉pfte diesen Ansatz mit RISE with 麻豆原创, den KI-Angeboten der 麻豆原创 und dem Portfolio 麻豆原创 Services and Support mit seinen Servicepl盲nen, die Kunden dabei unterst眉tzen sollen, Innovationen produktiv zu nutzen. Der Schwerpunkt liege darauf, w盲hrend der gesamten Transformation einen Mehrwert zu bieten.

鈥濿enn Sie voll und ganz hinter RISE with 麻豆原创 stehen, m枚chten wir Sie in jeder Phase unterst眉tzen鈥�, sagte Saueressig und stellte klar, dass diese Unterst眉tzung sich auch auf die komplexesten hybriden Landschaften erstrecke 鈥� kein Kunde werde im Stich gelassen.

Lockheed Martin: In Umgebungen mit hohem Risiko kommt Einsatzbereitschaft vor Transformation

Dieses Thema, das 鈥濩ustomer-First鈥�-Prinzip, bildete die 脺berleitung zum n盲chsten Teil der Keynote.  Hier kamen Kunden selbst zu Wort und berichteten aus erster Hand, wie sie ihre Unternehmen in der Praxis transformieren 鈥� ganz ohne graue Theorie oder abstrakte Beispiele, sondern anhand echter, praktischer Erfahrungsberichte.

Den Auftakt der Runde machte der US-Konzern Lockheed Martin mit einer klaren Aussage: Transformation sehe man nicht als Endziel, sondern es gehe vielmehr darum, st盲ndige Einsatzbereitschaft in einer der anspruchsvollsten Umgebungen der Welt sicherzustellen.

鈥濼ransformation ist nicht das Ziel. F眉r uns ist es wichtig, einsatzbereit zu sein鈥�, sagte Maria Demaree, Senior Vice President, Enterprise Business and Digital Transformation und CIO der Lockheed Martin Corporation. Dabei betonte sie, dass es um Menschenleben gehe, denn die Systeme unterst眉tzten die nationale Verteidigung und Missionen mit B眉ndnispartnern. Einsatzbereitschaft, erkl盲rte sie, bedeute, 鈥瀒m gesamten Unternehmen schnell, klar und entschlossen handeln zu k枚nnen.鈥�

Der R眉stungs- und Technologiekonzern habe die gr枚脽te Investition in digitale Transformation in seiner Unternehmensgeschichte get盲tigt und richte nun seine Prozesse von Grund auf neu aus. Dabei f眉hre er bislang getrennte Systeme zusammen und integriere KI in einem modellbasierten Unternehmenskonzept, das auf 麻豆原创-Software basiere.

Lockheed Martin operiere in einem streng regulierten Umfeld mit hohen Sicherheits- und Datenanforderungen. Daher konzentriere man sich darauf, Durchlaufzeiten zu verk眉rzen und die Reaktionsf盲higkeit zu verbessern. Demaree betonte: 鈥濼ransformation beginnt nicht mit Technologie. Man muss zuerst die eigenen Prozesse umgestalten.鈥� Die Rolle der 麻豆原创, erkl盲rte sie, habe sich gewandelt 鈥� vom Anbieter zum vertrauensw眉rdigen Partner, der das Gesch盲ft von Lockheed Martin und dessen Umfeld wirklich verstehe.

Aeropuertos Argentina: Von reaktivem Winterbetrieb zu proaktiver KI-gest眉tzter Steuerung

Erstmalig in der Geschichte der 麻豆原创 Sapphire betrat ein Kunde aus Lateinamerika die Keynote-B眉hne: der Flughafenbetreiber Aeropuertos Argentina. Das Unternehmen nutzte die Gelegenheit und stellte ein Praxisbeispiel vor: eine Situation im Tagesgesch盲ft, in der Handlungsdruck bestand. Das Beispiel zeigte, wie ein 鈥瀞auberer鈥� Kern und gezielte Innovation schnell Ergebnisse liefern k枚nnen.

Aeropuertos Argentina wickelt 90 Prozent des kommerziellen Flugverkehrs des Landes ab. Ein reibungsloser Flughafenbetrieb ist daher auch bei winterlichen Witterungsverh盲ltnissen 盲u脽erst wichtig. Bisher setzte der Flughafenbetreiber dabei auf manuelle, fragmentierte Prozesse, die jedoch zu steigenden Kosten, erh枚hten Sicherheitsrisiken und Umweltbelastungen f眉hrten. Um dieses Problem anzugehen, hat das Unternehmen einen KI-Agenten namens SNOW (Smart Network for Operative Winter) entwickelt, um Wetterdaten, Start- und Landebahnsensoren, Wartungsprozesse und Betriebsabl盲ufe zu koordinieren.

鈥濿ir haben unseren reaktiven Ansatz durch einen proaktiven Ansatz ersetzt鈥�, erkl盲rte Gustavo Sabato, Chief Information Officer von Aeropuertos Argentina, und hob die erwarteten Vorteile hervor, darunter 16 Prozent geringere Kosten sowie weniger CO鈧�-Emissionen. Auch die Umsetzung sei schnell gegangen. Von der Idee bis zum Betrieb seien gerade einmal zw枚lf Wochen vergangen. Die Einf眉hrung sei zun盲chst an zwei Flugh盲fen erfolgt und werde im kommenden Winter auf sechs weitere Flugh盲fen ausgeweitet.

Entscheidend f眉r den Erfolg sei die Umstellung von 麻豆原创 R/3 auf 麻豆原创 S/4HANA im Jahr 2023 gewesen sowie die Entwicklung der L枚sung auf der 麻豆原创 Business Technology Platform. Mehrere nicht standardisierte Datenquellen zu integrieren, sei eine Herausforderung gewesen. Doch nun arbeite das Unternehmen mit 鈥瀗ur einer einheitlichen Datengrundlage鈥�, so Sabato, und daf眉r seien nur minimale manuelle Eingriffe erforderlich. Der Flughafenbetreiber plane, das Konzept 眉ber Argentinien hinaus auf weitere Flugh盲fen auszuweiten, die er in anderen L盲ndern betreibe. Damit unterstrich Sabato, dass eine solide technische Basis unerl盲sslich sei, um mit KI echte operative Ergebnisse zu erzielen.

Exxon Mobil: Clean Core und ein solides Datenfundament

Angesichts des rasanten Wandels durch die weltweite Umstellung auf neue Energiequellen musste ExxonMobil Wege finden, um in den Betriebsabl盲ufen weiterhin agil und anpassungsf盲hig zu bleiben.

Laut Bill Keillor, Vice President bei ExxonMobil Global Services Company, hat der Energiekonzern mit einer Unternehmenstransformation begonnen, um Prozesse zu vereinfachen und von Daten profitieren zu k枚nnen, die durch jahrzehntelange Anpassungen fragmentiert waren. 鈥濽nser Fokus liegt nicht auf kurzfristiger Optimierung, sondern auf langfristiger Agilit盲t: Standardisierung mithilfe von branchenspezifischen Best Practices, der Aufbau eines Clean Core sowie Upgrade-Stabilit盲t鈥�, sagte er.

Er betonte, dass ein Unternehmen sowohl f眉r Transformationsprojekte als auch f眉r seine KI-Strategie eine solide Basis ben枚tige. 鈥濿enn dieses Fundament nicht richtig gelegt wird, wird sich das sp盲ter r盲chen鈥�, f眉hrte er aus.

Zum Abschluss hatte Keillor drei Ratschl盲ge in Bezug auf Transformationsprojekte: Unternehmen m眉ssten sich ihrer Strategie voll bewusst sein und daf眉r sorgen, dass die F眉hrungsebene voll hinter dieser stehe; sie ben枚tigten verl盲ssliche Governance-Grunds盲tze, um schnell konsequente Entscheidungen treffen zu k枚nnen; und sie m眉ssten langfristig mit Partnern zusammenarbeiten, die sie zu H枚chstleistungen anspornten.

Levi Strauss: KI in gro脽em Ma脽stab

Im Zuge seiner beschleunigten Ausrichtung auf das Direktkundengesch盲ft wurde dem Textilunternehmen Levi Strauss klar, dass eine schlanke IT-Landschaft notwendig war, um schnellere Prozesse und eine gr枚脽ere Skalierbarkeit zu erzielen. Wie Jason Gowans, Chief Digital and Technology Officer, erl盲uterte, habe das Unternehmen zun盲chst mithilfe von RISE with 麻豆原创 neun ERP-Systeme in einer einheitlichen globalen IT-Landschaft konsolidiert, Prozesse standardisiert und einen Clean Core aufgebaut.

All das bilde nun die Basis f眉r die ambitionierte KI-Strategie von Levi鈥檚, in deren Rahmen unternehmensweit bereits mehr als 1.000 KI-Agenten im Einsatz seien. Damit habe man bereits sp眉rbare Ergebnisse erzielt, zum Beispiel bei der Auftragsbearbeitung f眉r den Gro脽handel. W盲hrend 80 Prozent der Bestellungen bereits automatisch abgelaufen seien, habe man f眉r die verbleibenden 20 Prozent, die oft von kleineren Kunden 眉ber handschriftliche Notizen, E-Mails oder unstrukturierte Dokumente eingereicht w眉rden, bislang zwei bis f眉nf Tage f眉r die manuelle Bearbeitung ben枚tigt.

鈥濵it den Agenten, die wir mithilfe von 麻豆原创 entwickelt haben, dauert dieser Prozess nun 20 bis 30 Minuten鈥�, so Gowans. F眉r Levi Strauss ist das Fazit eindeutig: Standardisierung schr盲nkt die Agilit盲t keineswegs ein, sondern macht diese m枚glich.

Migration auf Basis von KI

Diese Kundenberichte zeigen, dass Transformation in der Regel einem gemeinsamen Muster folgt: Modernisierung der Kernprozesse, Umstieg auf die Cloud und Erschlie脽ung von Innovationen. 

Die 麻豆原创 demonstrierte zudem, wie KI-gest眉tzte Agenten Kunden dabei helfen k枚nnen, diesen Ansatz durch ein st盲rker integriertes, KI-gesteuertes Transformationskonzept im gro脽en Ma脽stab zu beschleunigen. Die in der vorgestellten Assistenten f眉r Migrationen und Modernisierung sind darauf ausgelegt, Systeme, Daten, Eigenentwicklungen, Konfiguration, Tests und Roll-out-Aktivit盲ten im Rahmen eines durchgehenden Prozesses zu analysieren. Indem fragmentierte, manuelle Aktivit盲ten durch koordinierte Automatisierungsma脽nahmen abgel枚st werden, k枚nnen Vorg盲nge, die fr眉her Wochen in Anspruch nahmen 鈥� angefangen bei der Auswertung der IT-Landschaft bis hin zur Pr眉fung von kundenspezifischem Code 鈥�, nun innerhalb eines einzigen Wochenendes abgeschlossen werden.

Wandel l盲sst weltweite Abl盲ufe nicht ins Stocken geraten

Gilg weitete den Fokus aus und betonte, dass radikale Technologieumbr眉che immer zu Unsicherheit f眉hrten. Aber jede dieser neuen Technologien habe weltweite Abl盲ufe verbessert, indem sie mehr Arbeitspl盲tze sowie neue Gesch盲ftsmodelle und Einnahmequellen geschaffen habe, die vorher unvorstellbar gewesen seien. 脛hnlich verhalte es sich seiner Meinung nach auch mit der Unternehmenssoftware, die durch KI sogar noch unverzichtbarer werde.

Das liege daran, dass die grundlegenden gesch盲ftlichen Anforderungen unver盲ndert blieben; man br盲uchte Systeme, die funktionierten, Menschen, die Einsatz zeigten, und Teams, die zusammenarbeiteten. Laut Gilg werde KI die Unternehmenssoftware nicht ersetzen. KI werde Teil der Unternehmenssoftware und in die Prozesse eingebettet sein, die die Abl盲ufe von Unternehmen am Laufen hielten.

Zum Abschluss griff Saueressig seine Gedanken vom Beginn der Keynote auf: einer Welt, in der die Menschen sich darauf verlassen k枚nnen, dass alles reibungslos funktioniert. In Zeiten rapider Ver盲nderungen und tiefgreifender Umw盲lzungen sei Widerstandsf盲higkeit wichtiger denn je.

鈥濫s ist nicht der Wandel, der die weltweiten Abl盲ufe ins Stocken geraten l盲sst“, so Saueressig. 鈥濪ie Abl盲ufe geraten dann ins Stocken, wenn Unternehmen nicht widerstandsf盲hig genug sind, um mit den Ver盲nderungen Schritt zu halten. Und genau hier kommt die 麻豆原创 ins Spiel.鈥� Er betonte, wie wichtig Menschen in Zeiten des Umbruchs seien und dass es bei Transformation nicht nur um Technologie und KI gehe. Transformation bleibe eine zutiefst menschliche Angelegenheit und werde von den Menschen gepr盲gt, die Technologie und KI entwickelten und nutzten. 鈥濪ie Zukunft wird nicht von KI gestaltet, sondern von uns鈥�, fasste er zusammen.

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Viele KI-Initiativen in Unternehmen bleiben hinter den Erwartungen zur眉ck, nicht wegen der Technologie selbst, sondern weil die zugrunde liegenden Daten fragmentiert sind, in propriet盲ren Formaten vorliegen und der gesch盲ftliche Kontext fehlt, der KI erst wirksam macht. Das Ergebnis ist ein bekanntes und kostspieliges Muster: Pilotprojekte lassen sich nicht skalieren, neue Datenquellen nur langsam integrieren und doppelte technische Aufw盲nde sowie Compliance-Risiken nehmen zu, insbesondere dort, wo KI-Entscheidungen nicht nachvollziehbar sind. Dremio setzt genau hier an.  Die Plattform hilft, Datenfragmentierung zu beseitigen und Integrationsh眉rden zu reduzieren. Die geplante 脺bernahme erg盲nzt die Angebote von 麻豆原创 Business Data Cloud und 麻豆原创 HANA Cloud und erm枚glicht eine nahtlose, leistungsstarke und kosteneffiziente Integration von 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten. Damit schafft 麻豆原创 die Grundlage, gesch盲ftsrelevanten Kontext f眉r KI bereitzustellen und die Time鈥憈o鈥慥alue f眉r analytische und KI鈥慉nwendungen deutlich zu beschleunigen. 

„Unternehmens-KI scheitert nicht an den Modellen, sondern an den Daten“, sagte Philipp Herzig, CTO, 麻豆原创 SE. 鈥濻olange Gesch盲ftsdaten fragmentiert und ohne Kontext bleiben, k枚nnen KI鈥慉genten ihr Potenzial nicht entfalten. Dremio beseitigt genau diesen Engpass. In Kombination mit 麻豆原创 Business Data Cloud erm枚glichen wir unseren Kunden, system眉bergreifend zu vereinheitlichen und in vertrauensw眉rdige, KI鈥慺盲hige Entscheidungsgrundlagen auf einer offenen Plattform zu verwandeln.“ 

Mit der geplanten 脺bernahme von Dremio entwickelt 麻豆原创 die 麻豆原创 Business Data Cloud weiter zu einem Apache鈥慖ceberg鈥憂ativen Enterprise鈥慙akehouse. Damit k枚nnen 麻豆原创鈥� und Nicht鈥懧槎乖粹�慏aten auf einer gemeinsamen, offenen Grundlage zusammengef眉hrt werden, um agentische KI im Unternehmensma脽stab nutzbar zu machen. Apache Iceberg hat sich als ein branchenweit etablierter offener Standard f眉r gro脽e Datenmengen durchgesetzt. 麻豆原创 Business Data Cloud wird dieses Open鈥慣able鈥慒ormat k眉nftig nativ unterst眉tzen.  

F眉r Unternehmen bedeutet das, dass keine Datenbewegung und keine Formatkonvertierungen erforderlich sind, um Daten f眉r Analysen und KI nutzbar zu machen. 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten k枚nnen auf derselben offenen Architektur koexistieren und 眉ber alle Datenquellen unternehmensweit ausgewertet werden. In Kombination mit der In鈥慚emory鈥慣echnologie von 麻豆原创 HANA Cloud erm枚glicht dies sowohl Echtzeitanalysen als auch transaktionale und operative Workloads mit hoher Leistung, Effizienz und konsistentem Gesch盲ftskontext. 

Die Lakehouse鈥慞lattform von Dremio verbessert die Wirtschaftlichkeit von Unternehmensanalysen grundlegend. Sie ist serverlos und elastisch aufgebaut und passt ihre Leistung automatisch dem Bedarf an. Sie skaliert bei hoher Nachfrage und f盲hrt bei sinkender Nachfrage wieder herunter. F眉r Unternehmen bedeutet das, auf eine feste Kapazit盲tsplanung verzichten zu k枚nnen und ohne Leistungsgrenzen arbeiten zu k枚nnen, genau dann, wenn es darauf ankommt. 

Mit Dremio wird 麻豆原创 zudem einen universellen, offenen Datenkatalog bereitstellen, der auf Apache Polaris und der offenen Apache鈥慖ceberg鈥慠EST鈥慍atalog鈥慉PI basiert. Dieser Katalog fungiert innerhalb der 麻豆原创 Business Data Cloud als zentrale Zugriffs鈥� und semantische Schicht und bietet allen angebundenen Systemen 鈥� 麻豆原创 wie Nicht鈥懧槎乖� 鈥� einen gemeinsamen Zugang zu einem konsistenten Kontext. Dazu z盲hlen gesch盲ftlicher Kontext, Beziehungen, Zugriffsrechte und Datenherkunft. Der offene Katalog bildet zugleich die Grundlage f眉r den 麻豆原创 Knowledge Graph. Er verankert gesch盲ftliche Zusammenh盲nge, organisatorische Hierarchien, regulatorische Klassifizierungen sowie system眉bergreifende Datenabstammung als native Eigenschaften und schafft damit die Voraussetzung f眉r skalierbare, erkl盲rbare und vertrauensw眉rdige agentische KI. 

Dremio engagiert sich seit Jahren als f眉hrender Mitgestalter zentraler Open鈥慡ource鈥慞rojekte wie Apache Iceberg, Apache Polaris und Apache Arrow. 麻豆原创 beabsichtigt, diese Open鈥慡ource鈥態eitr盲ge auch k眉nftig gezielt zu f枚rdern und weiter auszubauen. 

Der Abschluss der Transaktion wird f眉r das dritte Quartal 2026 erwartet und steht unter dem Vorbehalt der 眉blichen Abschlussbedingungen, einschlie脽lich der erforderlichen beh枚rdlichen Genehmigungen. 

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脺产别谤&苍产蝉辫;顿谤别尘颈辞&苍产蝉辫; 
Dremio ist das Agentic Lakehouse: eine speziell f眉r KI-Agenten entwickelte Datenplattform, die vollst盲ndig auf dem offenen Iceberg鈥慡tandard basiert und selbst von KI gesteuert wird. Sie verschafft Wissensarbeitern ebenso wie KI鈥慉genten sofortigen, kontrollierten Zugriff auf Unternehmensdaten unabh盲ngig davon, welches Sprachmodell oder welches Tool zum Einsatz kommt. 脺ber f枚derierte Abfragen lassen sich Datenquellen o system眉bergreifend nutzen, ohne aufw盲ndige ETL-Pipelines oder Datenkopien. Eine integrierte KI-gest眉tzte Semantik-Schicht liefert den notwendigen Gesch盲ftskontext und stellt sicher, dass alle Agenten auf einer gemeinsamen, verl盲sslichen Datenbasis arbeiten. Das Lakehouse verwaltet sich dabei weitgehend selbst. Aufgaben wie Clustering, Optimierung und Datenkonsolidierung werden autonom ausgef眉hrt. Das Ergebnis sind vertrauensw眉rdige Erkenntnisse, die bessere gesch盲ftliche Entscheidungen erm枚glichen ohne die Komplexit盲t und den infrastrukturellen Mehraufwand klassischer Datenplattformen. 

Dremio ist Hauptautor von Apache Iceberg und Mitbegr眉nder von Apache Arrow und Apache Polaris. Shell, TD Bank, Michelin und Tausenden von Organisationen weltweit vertrauen auf Dremio.  

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Als globaler Marktf眉hrer im Bereich Unternehmensanwendungen und Gesch盲fts-KI steht 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) an der Schnittstellefl盲che von Wirtschaft und Technologie. Seit 眉ber 50 Jahren vertrauen Unternehmen darauf, dass 麻豆原创 das Beste daraus macht, gesch盲ftskritische Abl盲ufe von Finanzen, Beschaffung, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis zu vereinen. F眉r weitere Informationen besuchen Sie . 

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Dieses Dokument enth盲lt zukunftsgerichtete Aussagen, also Prognosen, Prognosen oder andere Aussagen 眉ber zuk眉nftige Ereignisse. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Prognosen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, die dazu f眉hren k枚nnten, dass tats盲chliche Ergebnisse und Ergebnisse wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in unseren Einreichungen bei der Securities and Exchange Commission, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt 眉ber Risikofaktoren im 麻豆原创-Jahresbericht 2025 auf Formular 20-F. 

 
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Als einer der innovativsten Clubs der Bundesliga arbeitet die TSG Hoffenheim eng mit 麻豆原创 in einem Co-Innovation-Ansatz zusammen, um neue KI-Funktionen innerhalb von zu erproben. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, wie K眉nstliche Intelligenz zentrale Bereiche im Fu脽ball, wie Scouting und Videoanalyse, sinnvoll unterst眉tzen kann.

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Neue Wege im Scouting mit generativer KI

Scouting spielt f眉r die TSG Hoffenheim eine Schl眉sselrolle. Gleichzeitig geh枚rt dieser Bereich zu den datenintensivsten Aufgaben im Profifu脽ball. Spielerbeurteilungen bestehen oft aus zahlreichen Einzelbeobachtungen, detaillierten Berichten und Einsch盲tzungen, die am Ende zu einem klaren Gesamtbild zusammengef眉hrt werden m眉ssen.

Genau hier setzen die TSG und 麻豆原创 im Rahmen ihrer Co-Innovation an. Aktuell wird in 麻豆原创 Sports One mit KI-gest眉tzten Scouting-Zusammenfassungen experimentiert. Erste Prototypen zeigen, wie 麻豆原创 Joule genutzt werden kann, um Fragen in nat眉rlicher Sprache zu stellen und darauf KI-generierte Antworten zu erhalten. Diese helfen dabei, lange, unstrukturierte Texte schnell auf den Punkt zu bringen, etwa mit Blick auf wiederkehrende St盲rken, Schw盲chen oder Spieltendenzen eines Spielers.

Scouts k枚nnen zum Beispiel Fragen stellen wie:

• 鈥濿ie gut ist Spieler X darin, Torchancen zu kreieren?鈥�
• 鈥濬asse die wichtigsten Beobachtungen aus den Scouting鈥態erichten zu Spieler X aus dem Jahr 2026 zusammen.鈥�
• 鈥濿as sind die gr枚脽ten St盲rken und Schw盲chen von Spieler X?鈥�

Derzeit wird gepr眉ft, wie stark diese Funktionen den manuellen Aufwand bei der Auswertung reduzieren und zugleich f眉r mehr Vergleichbarkeit und Konsistenz in Spielerbewertungen sorgen k枚nnen. Ziel ist es, bessere und fundiertere Entscheidungen sowohl im Nachwuchs鈥� als auch im Profiscouting zu erm枚glichen. Die TSG Hoffenheim bringt dabei aktiv ihre Erfahrung aus der t盲glichen Scouting-Arbeit ein, damit sich die L枚sung an den realen Anforderungen moderner Scouting-Herausforderungen orientiert.

AI-assisted Scene Finder: Videoanalyse schneller auf den Punkt gebracht

Auch die Videoanalyse z盲hlt weiterhin zu den zeit- und ressourcenintensivsten Prozessen im Profifu脽ball. Gemeinsam mit 麻豆原创 und AWS Professional Services arbeitet die TSG Hoffenheim derzeit an einem KI-gest眉tzten Konzept zur Spielszenensuche und testet dieses in der Praxis. Die Idee des AI-assisted Scene Finder: Analysten sollen relevante Spielszenen einfacher und schneller finden k枚nnen, indem sie in nat眉rlicher Sprache beschreiben, wonach sie suchen.

Statt sich m眉hsam durch lange Videoaufnahmen zu klicken, k枚nnen sie zum Beispiel fragen: 鈥瀂eige Konter nach Ballgewinn, die in einem Torschuss endeten.鈥�

Das System liefert innerhalb weniger Sekunden passende Sequenzen.

F眉r einen Club wie die TSG Hoffenheim steckt darin gro脽es Potenzial: weniger Zeitaufwand f眉r die manuelle Videosuche, eine fokussierte taktische Vorbereitung und eine noch engere Zusammenarbeit zwischen Analyse鈥� und Trainerteam.

Innovation gemeinsam gestalten

鈥濽nsere Partnerschaft mit 麻豆原创 geht 眉ber die blo脽e Einf眉hrung neuer Technologien hinaus鈥�, sagt Timo Gross, Head of Football Intelligence bei der TSG Hoffenheim. 鈥濫s geht uns um echte Co-Innovation. Wir bringen unsere praktische Erfahrung aus dem Fu脽ballalltag ein und kombinieren sie mit der 麻豆原创-Expertise in den Bereichen Enterprise-KI und cloud-basierten Sporttechnologien. Durch den engen Austausch und das Testen neuer Ideen gestalten wir aktiv die n盲chste Generation von KI-Funktionen in 麻豆原创 Sports One mit.鈥�

Mit intelligentem Scouting, Erkenntnissen aus nat眉rlicher Sprachverarbeitung und automatisierter Videosuche entwickelt sich die Fu脽ballanalyse rasant weiter. K眉nstliche Intelligenz wird im Profisport auch in Zukunft noch wichtiger werden. 麻豆原创 und die TSG Hoffenheim vertiefen ihre Zusammenarbeit mit dem Ziel, Leistung zu steigern, Prozesse zu vereinfachen und neue strategische Vorteile zu erschlie脽en.

Copyright Bilder: 漏 TSG Hoffenheim

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Wir haben deshalb im 4. Quartal 2025 neue Modelle und Angebote f眉r eine souver盲ne Cloud eingef眉hrt, zahlreiche Produkte aktualisiert und neue und vertiefte Partnerschaften bekannt gegeben, um Kunden eine bessere Nutzung von KI zu erm枚glichen. Diese werden im Folgenden im Detail beschrieben.

麻豆原创-RPT-1 ist ein neues KI-Modell, das speziell f眉r Prognosen zu tabellarischen Daten optimiert ist. W盲hrend LLMs das n盲chste Wort in einer Textsequenz vorhersagen, prognostiziert 麻豆原创-RPT-1 das n盲chste Feld in einer Tabellenzeile. Das Modell kann relationale Gesch盲ftsdaten interpretieren und ist f眉r nahezu alle Prognoseaufgaben geeignet. Dar眉ber hinaus ben枚tigen Kunden mit 麻豆原创-RPT-1 nicht mehr unz盲hlige KI-Modelle, die auf sehr enge Anwendungsbereiche spezialisiert sind, mit gro脽em Aufwand trainiert und gepflegt werden m眉ssen und hohe Investitionen erfordern 鈥� sie profitieren von einer zentralen, universellen KI-Engine und damit von einem einfacheren Einsatz von KI. 麻豆原创-RPT-1 zeichnet sich auch durch einen 50.000-fach geringeren Energiebedarf aus. F眉r das neue Modell werden zudem 100.000 weniger GPU-FLOPs ben枚tigt, es erzielt bis zu 3,5 Mal bessere Prognosen und ist 50 Mal schneller als die neusten LLMs. Die , die auf der 麻豆原创 TechEd vorgestellt wurden, stehen Kunden nun 眉ber unseren Generative AI Hub zur Verf眉gung.

ist unser neues Full-Stack-Angebot f眉r souver盲ne Cloud-L枚sungen, das die Datenhaltung in der EU und vollst盲ndige Souver盲nit盲t unterst眉tzt. Kunden k枚nnen damit gesetzliche und betriebliche Anforderungen einfacher erf眉llen, indem sie die vollst盲ndige Kontrolle 眉ber ihre Infrastruktur, Plattform und Software erhalten. Sie k枚nnen die EU AI Cloud in 麻豆原创-eigenen Rechenzentren, auf vertrauensw眉rdiger europ盲ischer Infrastruktur oder als vollst盲ndig verwaltete L枚sung im eigenen Unternehmen bereitstellen. Europ盲ische Unternehmen und Einrichtungen im 枚ffentlichen Sektor k枚nnen nun die neuesten KI-Innovationen sicher und unter Einhaltung europ盲ischer Standards nutzen und profitieren dabei von der erforderlichen Souver盲nit盲t und Flexibilit盲t.

Wir haben auch Ma脽nahmen ergriffen, um die Datenlandschaft unserer Kunden zu vereinfachen und den Gesch盲ftskontext aller Daten zu bewahren. 麻豆原创 Snowflake f眉hrt die Plattform von mit der L枚sung (麻豆原创 BDC) zusammen. Diese Partnerschaft erm枚glicht den wechselseitigen Datenaustausch zwischen Snowflake und 麻豆原创 BDC Connect ohne Kopieren von Daten. Kunden, die Snowflake einsetzen, k枚nnen durch die Integration ihrer vorhandenen Instanzen in 麻豆原创 BDC nahtlos und in Echtzeit auf die zusammengef眉hrten 麻豆原创- und Drittdaten mit umfangreicher Gesch盲ftssemantik in 麻豆原创 BDC zugreifen. 麻豆原创 Snowflake wird im ersten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein, 麻豆原创 BDC Connect for Snowflake im Laufe des ersten Halbjahres 2026.

脺ber den Generative AI Hub der 麻豆原创 stehen au脽erdem die neuesten, f眉hrenden Modelle von Mistral, OpenAI, Gemini und Anthropic bereit. Kunden haben so die M枚glichkeit, das f眉r ihre konkreten Anwendungsf盲lle am besten geeignete Modell zu implementieren. Mit 350 KI-Funktionen, zu denen auch Joule Agents z盲hlen, und 眉ber 2.400 Joule-Skills auf Basis der L枚sung AI Foundation in der (麻豆原创 BTP) profitieren Kunden bereits von beispiellosem Mehrwert.

Hier sind einige Highlights aus dem vierten Quartal 2025:

• Joule war im vierten Quartal in mehr Anwendungen integriert als je zuvor. Die wechselseitige Integration mit Microsoft 365 Copilot sorgt f眉r ein einheitliches Benutzererlebnis und erm枚glicht es Anwendern, direkt in ihren Arbeitsabl盲ufen auf Informationen zuzugreifen. 麻豆原创 Joule for Consultants bietet mehr Transparenz in Bezug auf Quellenangaben, w盲hrend Anwender mit der Funktion Deep Research in Joule auf komplexe Anfragen Antworten erhalten, f眉r die strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen zusammengef眉hrt werden. Grundlage daf眉r bilden unter anderem das Model Context Protocol, Dokument-Grounding und Perplexity. Das Joule Analytics Center bietet Kunden detaillierte Einblicke in die Benutzerakzeptanz und die Joule Preview Landscape stellt eine dedizierte Kundenumgebung zum Testen und Validieren von Softwareaktualisierungen zur Verf眉gung, bevor sie f眉r den Produktivbetrieb freigegeben werden.
• 麻豆原创 Business AI f眉r die Lieferkette bietet Unternehmen umfangreiche Einblicke. Neue Analysefunktionen in 麻豆原创 Integrated Business Planning fassen komplexe Ergebnisse von Optimierungs-, Bestands- und Prognoseprozessen zusammen und 眉bersetzen komplizierte Berechnungen in klare, nat眉rliche Sprache. Der neue Production Planning and Operations Agent automatisiert die Pr眉fung der Voraussetzungen f眉r die Freigabe von Fertigungsauftr盲gen, indem er Materialunterdeckungen ermittelt und Behelfsl枚sungen vorschl盲gt, um Verz枚gerungen zu vermeiden.
• 麻豆原创 Business AI f眉r das Personalwesen erm枚glicht neue Ans盲tze beim Talentmanagement und verringert den administrativen Aufwand. Der Performance Preparation Agent automatisiert die Datenerfassung und generiert Gespr盲chspunkte, mit denen sich F眉hrungskr盲fte auf Mitarbeitergespr盲che vorbereiten und diese effektiver f眉hren k枚nnen. Mitarbeitende k枚nnen au脽erdem verborgene Kompetenzen direkt aus ihren Lebensl盲ufen ableiten, wodurch die interne Mobilit盲t gef枚rdert wird. 麻豆原创 Business AI f眉r das Personalwesen bietet zahlreiche weitere Funktionen.
• 麻豆原创 Business AI f眉r das Finanzwesen wurde in diesem Quartal um zahlreiche Funktionen erweitert, unter anderem um weitere Agenten f眉r die Automatisierung komplexer Prozesse. Der Accounting Accruals Agent tr盲gt zu schnelleren Periodenabschl眉ssen bei. Der International Trade Classification Agent gew盲hrleistet die zuverl盲ssige Einhaltung von Vorschriften bei globalen Lieferungen, w盲hrend der Cash Management Agent eine detaillierte 脺bersicht 眉ber den Cashflow bietet. Joule unterst眉tzt Unternehmen nun auch bei der Stammdaten-Governance, analysiert Verrechnungslaufergebnisse und vereinfacht Aufgaben im Risikomanagement.
• 麻豆原创 Business AI f眉r IT und Entwickler erm枚glicht Kunden eine schnellere und einfachere Entwicklung, Automatisierung und Analyse. Die Funktion Agent Builder in Joule Studio ist nun allgemein verf眉gbar und erm枚glicht die Entwicklung eigener KI-Agenten, mit denen sich komplexe, durchg盲ngige Gesch盲ftsprozesse automatisieren lassen. Zur Verwaltung dieser wachsenden Landschaft stellt der neue Hub f眉r KI-Agenten in 麻豆原创 LeanIX ein zentrales Dashboard bereit, 眉ber den Agenten gesteuert werden k枚nnen. Mit 麻豆原创-RPT-1, einem neuen Modell f眉r strukturierte Unternehmensdaten, und 麻豆原创-ABAP-1 f眉r eine schnellere Generierung von ABAP-Code, f眉hrt die 麻豆原创 auch eigene Basismodelle ein. 
• Mit den neuesten Innovationen f眉r 麻豆原创 Business AI k枚nnen Kunden komplexe Prozesse in den Bereichen Ausgabenmanagement, Beschaffung und Kundenerlebnis vereinfachen und st盲rker personalisierten. Im Ausgabenmanagement erm枚glicht der neue Booking Agent mit ma脽geschneiderten Empfehlungen eine einfachere Reiseplanung, w盲hrend der Receipt Analysis Agent f眉r pr盲zise Spesenabrechnungen sorgt. In der Beschaffung k枚nnen Kunden nat眉rliche Sprache verwenden, um Bedarfe in 麻豆原创 Ariba weiterzuleiten und die Erstellung von Leistungsbeschreibungen in 麻豆原创 Fieldglass zu automatisieren. Zur Verbesserung des Kundenerlebnisses k枚nnen Marketingexperten nun mithilfe einfacher Prompts umgehend Berichte in 麻豆原创 Emarsys erstellen, w盲hrend Servicemitarbeiter mithilfe von KI-generierten Zusammenfassungen Fragen zu Abrechnungen effizienter bearbeiten k枚nnen.

Philipp Herzig ist CTO der 麻豆原创 SE.

*Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von 麻豆原创-Kunden, 麻豆原创-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 麻豆原创 眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite https://www.sap.com/legal-notice sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen f眉r dieses Material zu finden.

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Das ist mit rund 1.600 Betten eine der gr枚脽ten Kliniken Deutschlands. Da IS-H (Industry Solution Healthcare) von 麻豆原创 2030 aus der Wartung l盲uft, sind IT-Verantwortliche in Kliniken deutschlandweit derzeit dabei, Nachfolgel枚sungen f眉r die Patientenadministration und -abrechnung auszuw盲hlen.

Im Universit盲tsklinikum T眉bingen hat man sich jetzt entschieden, f眉r die Patientenabrechnung k眉nftig die L枚sung S4.health des IT-Dienstleisters ATSP, der mit dem IT-Spezialisten RZV zusammen arbeitet, einzusetzen.

2024 hat das Universit盲tsklinikum T眉bingen das ERP-System bereits auf 麻豆原创 S/4HANA umgestellt, ein wichtiger Schritt in Richtung einer modernen, zukunftsf盲higen Krankenhaus IT-Landschaft. Mit S4.health k枚nnen nun die Abrechnungsfunktionen von IS-H auf Grundlage von 麻豆原创 S/4HANA weitergef眉hrt werden. Die gewohnten Funktionen bleiben ebenso erhalten wie die Benutzeroberfl盲che, nun integriert in 麻豆原创 S/4HANA.

Ein weiterer Vorteil: Krankenh盲user, die das Klinische Arbeitsplatzsystem (KAS) i.s.h.med als 麻豆原创-Add-on von Oracle Cerner einsetzen, das urspr眉nglich mit IS-H von 麻豆原创 ausgeliefert wurde, k枚nnen dieses ebenfalls erst einmal weiter nutzen. Dies bietet Krankenh盲usern die n枚tige Flexibilit盲t bei der Transformation ihres Krankenhausinformationssystems (KIS).

Die Abrechnungs- und Patientenmanagement-Software und das KAS gleichzeitig auszutauschen, ist f眉r viele IT-Verantwortliche n盲mlich ein betr盲chtlicher Aufwand mit einem nicht zu untersch盲tzenden Risiko. So sieht es auch Niels Rump, im Universit盲tsklinikum Abteilungsleiter f眉r administrative und klinische Anwendungen:

鈥濾iele Nachfolgel枚sungen f眉r die Patientenabrechnung sind in der Regel nur gemeinsam mit einem klinischen System zu haben. Das erh枚ht die Komplexit盲t und Gr枚脽e eines Projekts enorm鈥�

Niels Rump, Abteilungsleiter f眉r administrative und klinische Anwendungen im Universit盲tsklinikum

Nachfolger f眉r IS-H gesucht

Jochen Nething, Teamleiter Klinisches Arbeitsplatzsystem i.s.h.med und Leiter des Projekts 鈥濱S-H Nachfolger鈥�, berichtet: 鈥濿ir wollten eine neue Abrechnungsl枚sung, nachdem wir wussten, dass die Wartung von IS-H von 麻豆原创 2030 ausl盲uft. Diese Zeitvorgabe stellt uns, auch aufgrund der Vielzahl paralleler IT-Projekte, vor eine Herausforderung.鈥�

Aus diesem Grund habe man den Markt sondiert und mit verschiedenen Herstellern gesprochen. Im Juni 2025 wurde der Vertrag mit ATSP geschlossen. 鈥濫s gab zu dem Zeitpunkt nur zwei Unternehmen, die die Abrechnungssoftware als separates Modul angeboten haben鈥�, sagt Rump. 鈥濪as Gesamtpaket hat den Ausschlag  gegeben鈥�, sagt Nething. 鈥濪ie Zusammenarbeit mit ATSP ist sehr gut, kooperativ und engagiert. Wir haben direkten Zugriff auf diejenigen, die dort die Produkte entwickeln鈥�, so Nething weiter.

Bei der Umstellung geht es den Verantwortlichen in T眉bingen vor allem um einen technologischen Wechsel, wobei die Abrechnungsprozesse zun盲chst weitgehend unver盲ndert bleiben sollen. Auch wolle man die Ver盲nderungen f眉r die Anwender und damit den Schulungsaufwand so gering wie m枚glich halten.

鈥濪ie Usability bleibt im ersten Schritt gleich, die bisherigen Oberfl盲chen k枚nnen wir weitgehend 1:1 weiterverwenden.鈥�

Jochen Nething, Teamleiter Klinisches Arbeitsplatzsystem i.s.h.med und Leiter des Projekts 鈥濱S-H Nachfolger“

Eigenentwicklungen weiter nutzbar

Da die Nachfolgel枚sung S4.health von ATSP und RZV S/4HANA-basiert ist, sind Eigenentwicklungen auf 麻豆原创 Basis weiter nutzbar, was die bislang get盲tigten Aufwendungen sch眉tzt. Ein gro脽er Vorteil sei die unkomplizierte 脺bernahme der bestehenden komplexen Abrechnungsregeln. Das alles neu zu programmieren, sei enorm aufw盲ndig, das Projekt in der zur Verf眉gung stehenden Zeit kaum zu leisten, erkl盲rt Nething.

In T眉bingen beginnen die Vorbereitungen f眉r die Umstellung. Zun盲chst wurde ein IS-H Readiness Check durchgef眉hrt, Anfang des Jahres kamen die Beteiligten zu Workshops zusammen, um sich auszutauschen. 鈥濶un bereiten wir unsere IT-Systeme und die Sandboxes f眉r die Testsysteme vor鈥�, sagt Nething. Bis Ende 2025 dauern die Vorbereitungen f眉r die Installation der ersten Grundversion, 2026 werden alle Abrechnungsarten getestet. Ende 2026 kann die Abrechnungsl枚sung live gehen.

Rund 12 bis 15 Mitarbeiter arbeiten auf Seiten der T眉binger Klinik-IT an dem Projekt, berichtet Rump. Eine Herausforderung sei die Systemtrennung. Bei der 麻豆原创 S/4HANA-Umstellung 2024 musste das ERP-System bereits vom 麻豆原创-Add-on i.s.h.med, dem klinischen Arbeitsplatzsystem von Oracle Cerner, getrennt werden.

鈥濲etzt gehen wir einen Schritt weiter und trennen IS-H von i.s.h.med. Wir m眉ssen dabei entscheiden, was im Legacy-System bleibt und was in die neue Abrechnungsl枚sung S4.health verlagert wird.鈥� Wichtig ist, dass danach nicht nur die Abrechnung, sondern auch die klinischen Prozesse in allen Varianten reibungslos funktionieren. Da beides einst gemeinsam entwickelt wurde, sind die Systeme technisch und prozessual eng miteinander verbunden.

Entwicklungskooperation

Bisher gibt es von S4.health noch keine installierte L枚sung in Deutschland. 鈥濪asselbe gilt aber auch f眉r andere Mitbewerber鈥�, stellt Nething fest. Er sieht in der Kooperation in einem fr眉hen Stadium aber einen gro脽en Vorteil. Wie bei der 麻豆原创 S/4HANA- Umstellung des Universit盲tsklinikums im letzten Jahr sei es klug, bei einer Entwicklung fr眉h dabei zu sein. Mit den Programmierern k枚nne man so direkt zusammenarbeiten. 鈥濿ir werden Input geben m眉ssen, k枚nnen aber auch zusammen f眉r den Feinschliff sorgen鈥�, sagt Nething.

F眉r die Konvertierung der Eigenentwicklungen, der Daten und Tabellen ins S4.health wird es mehrere Migrationsdurchl盲ufe geben. Geplant ist die Umstellung der Abrechnungs-Software an einem Wochenende, sobald die Vorbereitungen abgeschlossen sind.

鈥濪en Umstieg auf die neue Abrechnungswelt werden wir mit den Fachbereichen eng abstimmen鈥�, sagt Nething. Mit dem neuen Abrechnungssystem auf Basis von S/4HANA sei man nun am Beginn eines neuen Lifecycles und m眉sse sich deshalb in n盲herer Zukunft dazu keine Gedanken mehr machen.

Geht es jetzt in T眉bingen im Moment 鈥瀗ur鈥� um die Umstellung der bestehenden L枚sung f眉r die Abrechnungen der Patienten, wollen sich die IT-Verantwortlichen erst danach f眉r ein neues klinisches System entscheiden. Nething ist auch f眉r das 鈥濶ext-KIS-Projekt鈥�, das neue klinische Arbeitsplatzsystem und  Krankenhausinformationssystem mitverantwortlich:

鈥濾iele Anbieter optimieren gerade ihre L枚sungen. Genau wie andere Kliniken sondieren wir den Markt und beobachten, in welche Richtung er sich entwickelt.鈥�

Jochen Nething, Teamleiter Klinisches Arbeitsplatzsystem i.s.h.med und Leiter des Projekts 鈥濱S-H Nachfolger“

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Wie 麻豆原创-Vorstand Muhammad Alam, verantwortlich f眉r 麻豆原创 Product & Engineering, betonte, treten wir in eine neue 脛ra ein: 鈥瀌ie 脛ra der agentischen KI, in der KI nicht mehr nur ein Werkzeug ist, sondern zu Ihrem vertrauensw眉rdigen Teammitglied wird.鈥� 

Gemeinsam mit 麻豆原创s Chief Technology Officer Philipp Herzig und Michael Ameling, Pr盲sident der 麻豆原创 Business Technology Platform, er枚ffnete Alam die Keynote mit den Worten: 鈥濧ls Entwickler:innen stehen Sie nicht am Rand dieser KI-Revolution. Sie sind die Revolution. Und wir sind hier, um Sie f眉r das Kommende zu st盲rken.鈥� 

Entwickler:innen werden 鈥瀞upercharged鈥� 

Die drei 麻豆原创-F眉hrungskr盲fte machten deutlich, dass KI Entwickler:innen nicht ersetzen wird. 鈥濪ie Wahrheit ist: Entwickler:innen werden nicht verschwinden鈥�, so Alam. 鈥濻ie werden gest盲rkt. Sie werden zu Architekt:innen intelligenter, vernetzter Unternehmen. Die eigentliche Frage ist also nicht, ob wir Entwickler:innen brauchen, sondern wie schnell wir sie bef盲higen k枚nnen, in dieser KI-nativen 脛ra erfolgreich zu sein und zu f眉hren.鈥� 

Ameling, Alam und Herzig skizzierten 麻豆原创s Vision und hoben die Integration von KI, Daten und intelligenten Agenten hervor, um Gesch盲ftsprozesse zu transformieren und Innovationen voranzutreiben. Sie betonten zudem die Bedeutung eines einheitlichen Datenfundaments sowie den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle und agentischer Technologien im 麻豆原创-脰kosystem. 

In diesem neuen Gesch盲ftsumfeld, so die Sprecher, wird jedes Unternehmen zum Datenunternehmen und jede Nutzererfahrung 鈥� von der Frontline bis ins Vorstandszimmer 鈥� KI-getrieben. 

鈥濧ls Entwickler:innen programmieren Sie nicht mehr nur鈥�, sagte Alam. 鈥濻ie gestalten intelligente Workflows und steuern KI-Agenten, um echte Gesch盲ftsergebnisse zu erzielen.鈥� 麻豆原创s Strategie setzt darauf, Entwickler:innen mit Anwendungen zu st盲rken, sie mit Daten zu vernetzen und sie mit KI zu 鈥瀞uperchargen鈥�. 

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麻豆原创 BTP ist das Fundament f眉r KI-Agenten 

All dies l盲uft auf der 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP), die als Grundlage f眉r den Aufbau und das Management von KI-Agenten dient 鈥� sowohl f眉r von 麻豆原创 entwickelte als auch f眉r individuell erstellte Agenten.  

W盲hrend die 麻豆原创 BTP als Motor fungiert, ist das Business Transformation Management Portfolio der Navigator, der sicherstellt, dass Technologie in echten Gesch盲ftsnutzen 眉bersetzt wird. Er verbindet Strategie, Prozesse und Menschen und verwandelt KI-getriebene Potenziale in nachhaltige Transformation im gro脽en Ma脽stab. 

Alam identifizierte w盲hrend der Keynote聽drei zentrale Themen:听

Erstens setzt 麻豆原创 weiterhin auf Offenheit. In diesem Zusammenhang k眉ndigte er聽麻豆原创 Snowflake an,听wodurch聽die vollst盲ndigen聽Daten- und KI-F盲higkeiten von Snowflake als L枚sungserweiterung f眉r die 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) bereitgestellt聽werden. Diese Partnerschaft entspricht genau den W眉nschen gemeinsamer Kunden, wie Alam betonte.聽

Zweitens wird 麻豆原创 Entwickler:innen die kontextreichste agentische Plattform bieten 鈥� inklusive einer Vielzahl sofort einsatzbereiter Agenten, die individuell angepasst werden k枚nnen. 鈥濰eute erfahren Sie, wie Sie mit Low-Code- und Pro-Code-Tools im Agent Builder von Joule Studio eigene Joule Agents als Teil von 麻豆原创 Build erstellen k枚nnen鈥�, sagte Alam. 鈥濿ir standardisieren au脽erdem die Interoperabilit盲t von KI-Agenten mit dem Agent-to-Agent-Protokoll, sodass Ihre Agenten sicher 眉ber verschiedene 脰kosysteme hinweg zusammenarbeiten k枚nnen.鈥� 

Drittens k眉ndigte er 麻豆原创s erstes Foundation Model an, das speziell f眉r strukturierte Gesch盲ftsdaten entwickelt wurde: 麻豆原创 RPT-1, ausgesprochen 鈥灺槎乖� Rapid One鈥�. 鈥濽nser relational pretrained transformer liefert Genauigkeit und Skalierbarkeit auf Enterprise-Niveau und 眉bertrifft sowohl LLMs als auch AutoML f眉r tabellarische KI 鈥� das ist entscheidend f眉r den Aufbau zuverl盲ssiger, wertsch枚pfender Agenten鈥�, so Alam. 

鈥濳urz gesagt: Wir setzen auf ein offenes 脰kosystem, statten Agenten mit tiefem Prozess- und Datenkontext aus und geben Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um KI und Agenten zu verst盲rken鈥�,听betonte聽er.聽Im weiteren Verlauf der Keynote erl盲uterten Ameling und Herzig diese und weitere Innovationen und erkl盲rten, wie sie聽Entwickler:innen聽dabei helfen werden,听effizienter听听zu arbeiten und mehr zu erreichen.听听

麻豆原创 BDC und Snowflake 

Ameling ging n盲her auf die neue Partnerschaft mit Snowflake ein, durch die 麻豆原创-Kunden Zugang zu vollst盲ndig gemanagten Daten- und KI-Funktionen von Snowflake erhalten. Zusammen mit der Einf眉hrung von 麻豆原创 BDC Connect f眉r Snowflake, so Ameling, f眉hre dies zu Kosteneinsparungen und einer vereinfachten Datenlandschaft. 鈥濪as erm枚glicht Ihnen, 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Datenprodukte nahtlos zwischen 麻豆原创 BDC und Snowflake zu integrieren, sodass Sie intelligente Anwendungen schneller bereitstellen und 眉ber Ihren bevorzugten Datenmarktplatz teilen k枚nnen.鈥� 

Ameling stellte au脽erdem 麻豆原创 HANA Cloud als 鈥瀌ie Datenbank, auf die KI gewartet hat鈥� heraus. Mit 麻豆原创 HANA Cloud und 麻豆原创 BDC, so Ameling, bietet 麻豆原创 das beste Business Data Fabric, um diese Herausforderungen zu meistern. 鈥濷hne 麻豆原创 HANA Cloud h盲tten Sie f眉r jede einzelne Datenrepr盲sentation eine eigene Datenbank, was zu fragmentierten Datensilos f眉hrt, die Ihr KI-Potenzial einschr盲nken. Mit 麻豆原创 HANA Cloud haben wir all diese leistungsstarken Engines in einer integrierten, multimodalen Datenbank vereint.鈥� 

Darauf aufbauend betonte Herzig, dass jedes Unternehmen eine starke Datenbasis ben枚tigt, denn 鈥濳I ist nichts ohne gut organisierte Daten … Auf dieser Datenbasis sitzt unsere AI Foundation, die es Ihnen erm枚glicht, nicht nur die neuesten KI-Technologien am Markt zu nutzen, sondern auch die KI-F盲higkeiten von 麻豆原创 zu erweitern und eigene, tief im Gesch盲ftsprozess und in den Daten verankerte L枚sungen zu entwickeln.鈥� 

麻豆原创 setzt neue Ma脽st盲be mit einem tabellarischen Foundation Model 

Herzig erkl盲rte, dass 麻豆原创 RPT-1 entwickelt wurde, um ein zentrales Problem f眉r Entwickler:innen zu l枚sen und ihnen zu erm枚glichen, deutlich bessere Vorhersagef盲higkeiten, Genauigkeit auf Unternehmensniveau und Skalierbarkeit f眉r Gesch盲ftskunden zu liefern.  

Bislang, so Herzig, 鈥瀖ussten wir immer wieder auf klassisches Machine Learning zur眉ckgreifen, um sogenannte 鈥歯arrow鈥� AI-Modelle zu trainieren, die speziell f眉r jede [Gesch盲fts-]Aufgabe entwickelt wurden. Das bedeutete, dass man f眉r zehn Vorhersageaufgaben 眉ber zehn verschiedene Entit盲ten hundert verschiedene Modelle trainieren musste.鈥� 

鈥濿as wir wirklich wollen, ist, all diese Modelle loszuwerden und stattdessen ein einziges gro脽es Modell einzuf眉hren, das nur eine kleine Menge an Daten zum Lernen ben枚tigt鈥�, sagte er. Genau das sei 麻豆原创 RPT-1. 鈥濿ir glauben, dass 麻豆原创 RPT-1 das leistungsf盲higste pr盲diktive Foundation Model ist, das es derzeit gibt鈥�, so Herzig weiter. Es liefert eine deutlich h枚here Vorhersagequalit盲t, ist dabei sehr schnell und 盲u脽erst ressourceneffizient. 

Joule, Joule Agents und KI-Assistenten  

Der 麻豆原创-CTO betonte au脽erdem, dass das Unternehmen Entwickler:innen die kontextreichste agentische Plattform bieten m枚chte. Er wies darauf hin, dass 麻豆原创 bereits 20 Joule Agents in verschiedenen Gesch盲ftsbereichen ausgeliefert hat und bis Ende des Jahres etwa 40 verf眉gbar sein werden. Diese Agenten k枚nnen auf mehr als 2.100 vorgefertigte Joule Skills zur眉ckgreifen. Dar眉ber hinaus stehen Kund:innen heute bereits mehr als 300 eingebettete KI-Szenarien 眉ber die Produktlinien hinweg zur Verf眉gung, darunter Joule Agents 鈥� bis Ende des Jahres sollen es insgesamt 400 Anwendungsf盲lle sein. 

Ameling erg盲nzte: 鈥濽nser Versprechen ist einfach: Bauen mit Intention. Sie beschreiben das gew眉nschte Ergebnis und 麻豆原创聽Build聽nutzt KI-Agenten, um f眉r Sie Code, Logik und Benutzeroberfl盲chen zu generieren 鈥� mit nahtlosem Zugriff auf Ihre Anwendungen und Daten, w盲hrend Sie im Flow bleiben …聽Joule聽for聽Developers erm枚glicht beeindruckende Coding-Erlebnisse, um die absichtsbasierte Entwicklung einfach und intuitiv zu gestalten.鈥�

麻豆原创 geht noch einen Schritt weiter, indem Erweiterungen bereitgestellt werden, um direkt mit聽VS Code,听Windsurf, Cursor, OpenAI Codex, Claude Code,听Cline聽und weiteren Tools in 麻豆原创聽Build聽zu arbeiten. 鈥濻ie w盲hlen das Werkzeug, und wir holen Sie dort ab, wo Sie sind鈥�, sagte Ameling. Au脽erdem k眉ndigte er an, dass feinabgestimmte ABAP-LLMs mit ABAP 1 auf der AI聽Foundation聽im vierten Quartal dieses Jahres ver枚ffentlicht werden.聽

麻豆原创 definiert die Interaktion von Entwickler:innen mit KI durch Innovationen in Joule und agentischer KI neu 鈥� aber auch im Bereich der physischen KI. Herzig begr眉脽te Torsten G. Mueller, Group CIO und COO BPS bei Sartorius, um zu erl盲utern, wie die Partnerschaft zwischen Sartorius, NEURA Robotics und 麻豆原创 Roboter zum Leben erweckt, die das Was, Wann und Wie auf Basis von Live-Business-Kontext verstehen. 鈥濻o stellen wir uns wirklich die Zukunft vor, oder? Menschen und Roboter arbeiten harmonisch zusammen 鈥� durch Joule, durch KI鈥�, so Herzig. 

Quantencomputing听听

Mit Blick auf die Zukunft beendete Herzig die Keynote, indem er 眉ber ein weiteres 鈥濺echenparadigma, das noch schwer zu begreifen ist鈥�, sprach: das Quantencomputing. Er stellte klar, dass 麻豆原创 selbst keinen Quantencomputer baut, aber mit f眉hrenden Anbietern von Quantenhardware wie IBM zusammenarbeitet, um das Potenzial von Quantencomputing f眉r Gesch盲ftsprozesse und Anwendungen zu evaluieren.  

鈥濿ir glauben, dass Quantencomputing k眉nftig gemeinsam mit klassischem und KI-basiertem Computing Teil Ihres Technologie-Stacks sein wird, und wir integrieren es in die Prozesse und Anwendungen, die Sie bereits nutzen, sodass es einfach in den Workflows Ihres Unternehmens auftaucht鈥�, sagte Herzig. 鈥濽nd nat眉rlich skalieren wir das alles mit der Cloud. Jetzt ist 麻豆原创 f眉r Sie da 鈥� und Sie sind f眉r Ihr Business bestens ger眉stet.鈥� 

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Wenige F眉hrungsrollen in Unternehmen ver盲nderten sich in den zur眉ckliegenden Jahren so stark wie die des CFOs. Finanzvorst盲nde und ihre Teams haben sich von reinen Verwaltern und Scorekeepern, die Ergebnisse dokumentierten und kommunizierten, zu strategischen Partnern entwickelt, die aktiv Wachstum f枚rdern, Risiken steuern und Transformationen vorantreiben.

Diese neue Rolle ist allerdings mit einer ganzen Reihe von Herausforderungen verbunden. Zum einen k盲mpfen Finanz-Teams mit externen Faktoren wie schwachem Wirtschaftswachstum, Inflation, steigenden Kapitalkosten, geopolitischen Unsicherheiten, Handelskonflikten oder wachsenden regulatorischen Anforderungen. Zum anderen bremsen h盲ufig auch interne Hindernisse die Transformation, fehleranf盲llige Prozesse zum Beispiel oder fragmentierte Altsysteme.

KI-gesteuerte Agentensysteme liefern Analysen und Handlungsempfehlungen

Eine Antwort auf diese Anforderungen liefert die 麻豆原创 Business Suite mit integrierten Anwendungen, Daten und K眉nstlicher Intelligenz. Finanzprozesse werden so End-to-End transparent gesteuert und Effizienzgewinne erm枚glicht. Dabei harmonisiert die 麻豆原创 Business Data Cloud Finanz- und operative Daten aus 麻豆原创- sowie Nicht-麻豆原创-Systemen und stellt sie in einer Konsolidierungsschicht f眉r einheitliche Analysen zur Verf眉gung. Darauf aufbauend verkn眉pfen spezialisierte Anwendungen die Finanzfunktion nahtlos mit anderen Gesch盲ftsbereichen. Den dritten Baustein bildet K眉nstliche Intelligenz: Sie ist tief in die Prozesse eingebettet und arbeitet mit Agenten-Systemen, wodurch automatisiert Analysen und Handlungsempfehlungen geliefert oder eigenst盲ndig Workflows angesto脽en werden k枚nnen.

Die Webcast-Serie zeigt, wie die beschriebene Integration den Finanzalltag in unterschiedlichen Bereichen ver盲ndert. Im Working Capital Management etwa sorgt die 麻豆原创 Business Suite f眉r Echtzeit-Transparenz 眉ber Cashflows, Forderungen und Verbindlichkeiten. Historische Kundendaten, externe Ratings und aktuelle Transaktionen werden zusammengef眉hrt, problematische Rechnungen identifiziert und L枚sungen 鈥� etwa eine automatisierte Mahnung 鈥� vorgeschlagen.

In der Finanzplanung und beim Forecasting erm枚glicht die Suite eine umfassende Integration von Finanz- und Nicht-Finanzdaten. Planungen laufen Szenario-basiert ab, KI-Agenten simulieren Auswirkungen von steigender Inflation oder sinkender Nachfrage auf Umsatz, Margen und Cashflow und entwickeln konkrete Handlungsoptionen.

Nachhaltigkeit wird zum festen Bestandteil der Unternehmenssteuerung

Beim Thema Nachhaltigkeit profitieren 麻豆原创 Nutzer von 麻豆原创 Green Ledger, einem System, das Emissionsdaten in die Finanzbuchhaltung von Unternehmen integriert und so eine pr盲zise Zuordnung von Emissionen zu wirtschaftlichen Aktivit盲ten erm枚glicht. Nachhaltigkeit wird von einer reinen Berichtspflicht zum festen Bestandteil der Unternehmenssteuerung.

Drei 眉bergeordnete Ziele k枚nnen und sollen CFOs mit Hilfe der 麻豆原创 Business Suite erreichen.

1. Unsicherheit managen, indem auf Basis vollst盲ndiger und vertrauensw眉rdiger Daten agile Planung und pr盲zise Prognosen m枚glich werden.
2. Effizienz und Profitabilit盲t durch Automatisierung, KI-gest眉tzte Analysen und neue Gesch盲ftsmodelle steigern.
3. Compliance und Nachhaltigkeit sicherstellen, indem Prozesse standardisiert, regulatorische Anforderungen automatisch erf眉llt und Nachhaltigkeitsdaten direkt in die Finanzberichte integriert werden.

Die Webcast-Serie enth盲lt auch konkrete Kundenbeispiele

Um ganz unterschiedliche Kundengruppen, Unternehmensgr枚脽en und Industrien bedienen zu k枚nnen, stehen f眉r die Einf眉hrung der 麻豆原创 Business Suite zwei Wege zur Verf眉gung:  

• 鈥濺ISE with 麻豆原创鈥� transformiert bestehende 麻豆原创 ERP-Landschaften unter Einhaltung der Clean Core-Prinzipien 鈥� und richtet sich vor allem an Bestandskunden, die ein vorhandenes Legacy-System modernisieren wollen.
• 鈥濭ROW with 麻豆原创鈥� erm枚glicht neuen 麻豆原创-Kunden einen schnellen Einstieg in die 麻豆原创 Business Suite mittels vorkonfigurierter Module 鈥� bei einem planbaren Umfang.

Wie CFOs und ihre Teams die 麻豆原创 Business mit Erfolg nutzen, zeigt die Webcast-Serie anhand konkreter Kundenbeispiele. So hat ein internationaler Transportdienstleister durch die Vereinheitlichung von 眉ber 200 Profit-Centern seine Prognosef盲higkeit massiv verbessert, ein Biotech-Konzern kann k眉nftig auf 75 Prozent seiner bisherigen Finanzberichte verzichten oder ein Telekommunikationsanbieter mithilfe eines neuen Subskriptionsmodells einen nahtlosen Quote-to-Cash Prozess  etablieren. Siemens hat seine Steuer- und Handelsprozesse weltweit standardisiert und damit maximale Transparenz geschaffen sowie die Compliance-Kosten deutlich gesenkt.

CFOs werden zu strategischen Partnern des Unternehmens

Insgesamt vermittelt die Webcast-Serie, die noch weitere Kundenbeispiele bereith盲lt, sehr anschaulich, wie CFOs und ihre Organisationen von reinen 鈥濻corekeepern鈥� zu strategischen Partnern ihres Unternehmens werden. Weil sie die 麻豆原创 Business Suite in die Lage versetzt, Unsicherheiten in Chancen zu verwandeln, Profitabilit盲t zu sichern, Transformation aktiv zu gestalten und Nachhaltigkeit fest in den Kernprozessen zu verankern. Die Finance-Funktion wird so zum strategischen Navigator f眉r Wachstum, Resilienz und langfristigen Erfolg.

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Einer neuen Studie von 麻豆原创 zufolge sparen Mitarbeitende durch den Einsatz von KI t盲glich 75 Minuten 鈥� Zeit, die in innovative Projekte, berufliche Kontakte und wertsch枚pfende Aufgaben investiert werden kann. 

Aber angesichts wirtschaftlicher Volatilit盲t, sich 盲ndernder Vorschriften und eines weltweiten Fachkr盲ftemangels stehen Unternehmen vor einer entscheidenden Herausforderung: Wie k枚nnen sie ihre Mitarbeitenden und ihr Unternehmen so miteinander verbinden, dass Agilit盲t, Widerstandsf盲higkeit und Wachstum gef枚rdert werden? Dieser grundlegende Wandel bietet bisher nie dagewesene M枚glichkeiten

Mit 麻豆原创 SuccessFactors neue M枚glichkeiten erschlie脽en

聽 unterst眉tzen diesen Wandel 鈥� mit vertrauensw眉rdigen Informationen, operativer Leistungsf盲higkeit und Innovationen, die diese Herausforderungen in Wettbewerbsvorteile verwandeln聽Mit 眉ber 10.000 Kunden weltweit sind wir privilegiert, mit international f眉hrenden Marken zusammenzuarbeiten und ihnen zu helfen, ihre Mitarbeitenden und ihr Unternehmen durch Ver盲nderungen zu f眉hren.聽

Die Suite 麻豆原创 SuccessFactors HCM ist ein umfangreiches Angebot, das alle Bausteine der Personalstrategie eines Unternehmens verbindet 鈥� von HR-Kernfunktionen und Gehaltsabrechnung 眉ber Talentgewinnung und Talentmanagement bis hin zu Personalanalysen. 麻豆原创 Business AI ist durchg盲ngig in unsere HCM-Suite integriert, und die 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP) erm枚glicht es unseren Kunden, ihre L枚sungen bedarfsgerecht zu erweitern und anzupassen. 

Wir investieren st盲ndig in unsere L枚sungen und folgen dabei den Signalen des Marktes. So stellen wir sicher, dass unsere Kunden 眉ber die Tools verf眉gen, die sie ben枚tigen, um an vorderster Front technologischer Innovationen zu bleiben. 

Auf der Success Connect in Las Vegas聽聽, die darauf ausgelegt sind, das Mitarbeitererlebnis zu verbessern, Abl盲ufe zu optimieren und aussagekr盲ftige Einblicke in die Belegschaft zu erm枚glichen.聽 聽

Verbesserung des Mitarbeitererlebnisses  

Neue Joule-Agenten  

KI-Systeme, die als eigenst盲ndige Agenten fungieren, definieren das Mitarbeitererlebnis neu und ver盲nderen die Art und Weise, wie Aufgaben erledigt werden. Dabei werden Routineaufgaben automatisiert, die Entscheidungsfindung beschleunigt und neue Produktivit盲tspotenziale erschlossen. Joule, der KI-Assistent von 麻豆原创, ist in Unternehmensanwendungen eingebettet, um Echtzeitinformationen und Automatisierung 眉ber eine einfache dialogorientierte Schnittstelle bereitzustellen.  

Joule unterst眉tzt derzeit 80 Prozent der meistgenutzten Aufgaben in 麻豆原创-Systemen, und die Funktionen von Joule werden kontinuierlich ausgebaut. Der KI-Copilot ist in elf Sprachen verf眉gbar. Und n盲chsten Monat wird der erste HR-spezifische Joule-Agent 鈥� der Performance and Goals Agent 鈥� allgemein verf眉gbar sein, weitere werden folgen. Dieser Agent unterst眉tzt F眉hrungskr盲fte dabei, wirkungsvolle Performance-Gespr盲che zu f眉hren, indem er ma脽geschneiderte Einblicke, Updates zum Zielerreichungsgrad und personalisierte Gespr盲chsleitf盲den bereitstellt.

Wir werden weiterhin neue Agenten zur Verf眉gung stellen, die hinter den Kulissen arbeiten werden, um F眉hrungskr盲ften, Mitarbeitenden und HR-Teams zu helfen, effizienter zu arbeiten. Nun haben wir die n盲chsten vier Agenten angek眉ndigt, die in der ersten Jahresh盲lfte 2026 in 麻豆原创 SuccessFactors verf眉gbar sein werden: 

• 顿别谤听Career and Talent Development Agent automatisiert die Nachfolgeplanung und unterst眉tzt leitende Angestellte dabei, zuk眉nftige F眉hrungskr盲fte zu identifizieren und zu entwickeln.
• 顿别谤听HR Service Agent fungiert als direkter Ansprechpartner f眉r Mitarbeitende und entlastet die Besch盲ftigten im Personalwesen von der Beantwortung wiederkehrender Fragen.
• 顿别谤听Payroll Agent hilft Mitarbeitenden dabei, ihre Gehaltsabrechnung besser zu verstehen, indem er Gehaltsdetails mit Zeitdaten verkn眉pft und intelligente Szenarios zur 鈥濫rkl盲rung der Bezahlung鈥� erm枚glicht 鈥� etwa durch das Aufzeigen unerwarteter 脺berstunden und entsprechende Handlungsempfehlungen
• 顿别谤听People Intelligence Agent, verbindet die Anwendung People Intelligence Insight in der 麻豆原创聽Business Data Cloud mit Joule und 麻豆原创 SuccessFactors, sodass F眉hrungskr盲fte und HR-Teams Fragen in ihren eigenen Worten stellen k枚nnen und intuitive, barrierefreie Personalanalysen erhalten.

Einf眉hrung des Wissensnetzwerks 鈥濿orkforce Knowledge Network鈥�

Aufbauend auf diesen neuen Funktionen f眉hren wir auch ein Wissensnetzwerk f眉r die Belegschaft ein, eine branchenweit einzigartige Integration, die Drittanbieter-Inhalte von Branchenexperten direkt in Joule einbindet und Mitarbeitenden so umfassendere Einblicke bietet.鈥� Dies ist ein gro脽er Schritt nach vorn, da nun Interaktionen zwischen Agenten m枚glich sind und die relevantesten Informationen in einem nahtlosen Benutzererlebnis bereitgestellt werden k枚nnen.

Inhalte f眉hrender HCM-Branchenexperten von G-P (Globalization Partners) und The Josh Bersin Company flie脽en direkt in Joule ein. Diese Integrationen erm枚glichen es Joule, Inhalte von Drittanbietern abzurufen und mit verschiedenen Agenten zu interagieren, sodass Mitarbeitende Hilfestellung erhalten, die auf tats盲chlichen Einblicken und vertrauensw眉rdiger Forschung basiert.

Personalleiter k枚nnen beispielsweise direkt in Joule auf G-P Gia zugreifen, einen von G-P entwickelten HR-Agenten, der Zugang zu fachkundiger Anleitung zu globalen Arbeitsgesetzen bietet. Dar眉ber hinaus k枚nnen sie Joule fragen: 鈥濿as sind Best Practices f眉r die Einstellung von Ingenieuren an einem kostenintensiven Standort?鈥� Und Joule kann mit forschungsbasierten Erkenntnissen und Empfehlungen antworten, die von Galileo bereitgestellt werden. Galileo ist ein von The Josh Bersin Company entwickelter KI-Agent, der von 眉ber 6.000 Nutzern in mehr als 800 Unternehmen verwendet wird.

鈥濲oule bietet eine bahnbrechende Technologie, die allen Mitarbeitenden im Unternehmen Erleichterungen und Verbesserungen bringt鈥�, betonte Josh Bersin, CEO von The Josh Bersin Company. 鈥濿ir freuen uns sehr, Galileo 鈭� einen der f眉hrenden KI-Agenten f眉r das Personalwesen 鈭� allen 麻豆原创-Nutzern zug盲nglich zu machen und ihnen dadurch umfassende Einblicke in all ihre Personalentscheidungen zu erm枚glichen.鈥� 

Optimierung der Abl盲ufe

Innovationen im Bereich HR-Kernfunktionen

Operative Leistungsf盲higkeit ist das R眉ckgrat jedes hevorragenden Mitarbeitererlebnisses. Sie erm枚glicht Skaleneffekte, Best盲ndigkeit und Zuversicht, insbesondere in Zeiten des Wandels. Deshalb investieren wir weiterhin intensiv in HR-Kernfunktionen.

聽 ist f眉r 104 L盲nder lokalisiert und wird in 179 L盲ndern genutzt. Die L枚sung f眉r globale HR-Abl盲ufe genie脽t branchenweit das gr枚脽te Vertrauen. Und nun haben wir angek眉ndigt, dass dieses Vertrauen noch st盲rker wird:

• 狈别耻别谤听聽Early Adopter Januar 2026聽Mit dieser neuen L枚sung k枚nnen Schichtplaner und -leiter in der Fertigung intelligentere Zeitpl盲ne erstellen, die in Echtzeit auf die betriebliche Nachfrage und die erforderlichen F盲higkeiten abgestimmt sind. Dadurch wird der Verwaltungsaufwand reduziert, kostspielige 脺ber- und Unterbesetzungen werden vermieden und die Einhaltung von Vorschriften bleibt gew盲hrleistet.
• Neue erweiterte Abwesenheitsfunktionen in 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central
  聽Allgemein verf眉gbar ab n盲chsten Monat聽
  聽Mit dieser Erweiterung k枚nnen Kunden l盲nderspezifische und komplexe Urlaubsregelungen in L盲ndern wie Australien, Deutschland und den USA einhalten. Die Funktionen helfen ihnen, Vorschriften einzuhalten und vereinfachen die Prozesse f眉r F眉hrungskr盲fte und Mitarbeitende.聽
• 聽Ab sofort allgemein verf眉gbar
  聽Bereits Anfang dieses Jahres angek眉ndigt, erweitert unsere neue HR-Service-Delivery-L枚sung die Leistungsf盲higkeit der HR-Kernfunktionen, indem sie Workflows automatisiert, Serviceanfragen optimiert und HR-Teams entlastet, damit sie sich auf wertsch枚pfende, strategische Aufgaben konzentrieren k枚nnen.

Bereitstellung von erstklassigen Einblicken

People Intelligence

Die Optimierung der Gesch盲ftsprozesse schafft die Grundlage, aber eine echte Transformation findet statt, wenn Daten zu Erkenntnissen werden. Hier kommt 聽 ins Spiel.聽 von People Intelligence, die 2025 auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt wurden, sind nun allgemein verf眉gbar. People Intelligence wandelt Mitarbeiter-, Qualifikations- und Gesch盲ftsdaten in aussagekr盲ftige, KI-gest眉tzte Einblicke um, die HR-Mitarbeitenden und F眉hrungskr盲ften helfen, bessere, strategischere Entscheidungen f眉r das Unternehmen und seine Mitarbeitenden zu treffen.鈥�

Auf der Success Connect haben wir zus盲tzliche vorkonfigurierte Einblicke f眉r Recruiting, Lernen, Nachfolge- und Karriereentwicklungsplanung sowie Leistungs- und Zielmanagement vorgestellt. People Intelligence wird weiter ausgebaut. F眉r Mai 2026 sind weitere vorkonfigurierte Einblicke f眉r Boni und Pr盲mien, Arbeitgeberleistungen, Zeitmanagement und Onboarding geplant. 

SmartRecruiters

麻豆原创 tr盲gt auch zur Art und Weise bei, wie Unternehmen Top-Talente anwerben und einstellen.聽 Im vergangenen Monat haben wir聽SmartRecruiters 眉bernommen, um die Zukunft der KI-gesteuerten Talentakquise zu gestalten. Auf der Success Connect haben wir gezeigt, wie dieser Schritt unsere Vision unterst眉tzt. Wir kombinieren die Skalierbarkeit von 麻豆原创 SuccessFactors, die Leistungsf盲higkeit von 麻豆原创 Business AI und die Expertise von SmartRecruiters zu einer intelligenten, durchg盲ngigen globalen Personalbeschaffungsl枚sung. Diese vereinfacht das Recruiting und stellt sicher, dass jede Einstellung auf die Unternehmens- und Belegschaftsziele abgestimmt ist.

Wo Innovation auf Wirkung trifft  

Das Personalwesen ver盲ndert sich durch Innovationen. Menschen, Prozesse und intelligente Technologien werden miteinander verbunden und arbeiten zusammen. So erzielen Unternehmen mehr als nur schrittweise Verbesserungen. Sie k枚nnen deutlich erfolgreicher werden, schneller auf Ver盲nderungen reagieren und st盲rker wachsen. Mit stetigen Fortschritten im Bereich der KI, einer vertrauensw眉rdigen globalen Grundlage und intelligenten, datengetriebenen Erkenntnissen unterst眉tzt 麻豆原创 SuccessFactors Unternemen dabei, die Herausforderungen von heute direkt anzugehen und die Zukunft der Arbeit souver盲n zu gestalten.

Sie m枚chten die Aufzeichnung des Keynote-Vortrags auf der Success Connect sehen und mehr 眉ber die neuesten Innovationen in 麻豆原创 SuccessFactors erfahren?

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Dan Beck ist General Manager und Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 SuccessFactors.

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Die neuesten Customer-Experience-L枚sungen von 麻豆原创 sind darauf ausgelegt, diesen Erwartungen gerecht zu werden. Sie sollen Unternehmen dabei unterst眉tzen, die Treue von Kunden zu gewinnen, ihr Wachstum zu steigern und nahtlose, vernetzte Kundenerlebnisse zu schaffen.

In der heutigen Marktwirtschaft sind Kundentreue und Kundenbindung die beiden Motoren f眉r ein Stammkundengesch盲ft, das als Lebensader jedes Unternehmens gilt. Das Vertrauen von Kunden zu gewinnen und zu erhalten, war schon immer ein harter Kampf. Doch inzwischen liegt die Messlatte h枚her denn je. Der neueste zeigt, dass die sogenannte 鈥瀍chte Kundentreue鈥� um f眉nf Punkte zur眉ckgegangen ist. Hierunter versteht man Kunden, die ohne spezielle Anreize erneut beim gleichen Unternehmen kaufen. Nur 35 Prozent der B2B-Kunden erreichen den Status 鈥瀞trategisch loyale Kunden鈥�, also Kunden, die immer wieder kaufen und mit denen das Unternehmen eine langfristige Kundenbeziehung pflegt. Fast ein Drittel der Kunden geht verloren, weil das Kundenerlebnis nicht einheitlich ist. Unternehmen sind nun mit einer neuen Realit盲t konfrontiert: Um eine dauerhafte Kundentreue aufzubauen, m眉ssen sie die Kunden verstehen und konsistente, vernetzte Erlebnisse an jedem Kontaktpunkt bieten.

Die Herausforderung treuer Kunden meistern: 麻豆原创 Engagement Cloud und 麻豆原创 Customer Loyalty Management

Um Kunden bei dieser Herausforderung zu unterst眉tzen, hat 麻豆原创 zwei leistungsstarke L枚sungen entwickelt: und Management.

麻豆原创-Vorstandsmitglied Muhammad Alam stellte gestern auf der 麻豆原创 Connect 2025 die Vision von 麻豆原创 Engagement Cloud als n盲chste Entwicklung im Bereich Enterprise Engagement vor. Sie basiert auf der 麻豆原创 Business Data Cloud und der 麻豆原创-CX-Anwendungssuite und koordiniert das Management von Beziehungen im gesamten Unternehmen: unter anderem zu Kunden, Lieferanten und Mitarbeitenden.

Die L枚sung verkn眉pft au脽erdem alle Bereiche 鈥� Finanzwesen, Personalwesen, Marketing und Service 鈥� und nutzt KI, um Gesch盲ftsdaten in Ma脽nahmen umzusetzen, die zu besseren Ergebnissen f眉hren: zu besseren Lieferungen, schnellerem Service und st盲rkerer Kundentreue. 麻豆原创 Engagement Cloud vereinheitlicht Echtzeitinteraktionen in den Bereichen Marketing, Handel, Vertrieb und Service. Durch die Verkn眉pfung aller Kundenkontaktpunkte mit operativen Daten wie Logistik, Finanzwesen und Lieferkette k枚nnen Unternehmen pr盲zise Angebote erstellen sowie Echtzeitservices und personalisierte Kundenerlebnisse in gro脽em Ma脽stab bieten. Dies ist besonders wichtig, da laut dem 麻豆原创 Emarsys Customer Loyalty Index nur 35 Prozent der B2B-Kunden den Status 鈥瀞trategisch loyale Kunden鈥� erreichen.

Mit integrierter KI und Joule automatisiert 麻豆原创 Engagement Cloud Entscheidungen, sorgt f眉r schnellere Kampagnen und unterst眉tzt marken- und regions眉bergreifende Abl盲ufe, sodass Teams unmittelbar konsistente, vorausschauende und einheitliche Kundenerlebnisse bieten k枚nnen.

Die L枚sung wird im November 2025 in der Beta-Phase und voraussichtlich im ersten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein. Der Schwerpunkt wird dabei zun盲chst auf dem Kundenerlebnis liegen.

麻豆原创 Customer Loyalty Management erm枚glicht es Teams, ein ma脽geschneidertes Kundenerlebnis im gro脽en Ma脽stab zu liefern, indem jedem Kunden ein individuelles Treueprofil zugeordnet wird, unabh盲ngig von der Marke, der Region oder dem Partner. Mit einheitlichen Daten zur Kundentreue, die in 麻豆原创鈥疨rivate Cloud ERP und 麻豆原创鈥疊usiness Suite integriert sind, k枚nnen Teams Verkaufsf枚rderungsma脽nahmen und die Inanspruchnahme von Pr盲mien direkt verfolgen und finanzielle Auswirkungen in Echtzeit nachvollziehen. Diese wertvollen Einblicke flie脽en direkt in Entscheidungen rund um Planung, Prognosen und die Lieferkette ein und versetzen Unternehmen in die Lage, schnell zu reagieren und Kunden noch besser zu betreuen. 

Kundentreue ist so kein separater Faktor im Marketing, sondern Teil der t盲glichen Gesch盲ftsabl盲ufe. 麻豆原创鈥疌ustomer Loyalty Management erm枚glicht die Zentralisierung von Daten zur Kundentreue und unterst眉tzt Unternehmen dabei, jeden Kunden genau zu verstehen und bei jedem Interaktionspunkt ein konsistentes Gesamterlebnis zu bieten. 

Die L枚sung wird im vierten Quartal 2025 verf眉gbar sein. 

Unternehmen profitieren von KI und intelligenten Prozessen 

Auf der 麻豆原创 Connect haben wir vorgestellt, wie Joule, der KI-Copilot der 麻豆原创, das Kundenerlebnis revolutioniert, indem er intelligente Funktionen direkt in die 麻豆原创鈥疊usiness Suite integriert. Joule ist keine zus盲tzliche Schicht, sondern von Grund auf in Prozesse eingebettet. Der KI-Assistent erm枚glicht es Nutzern, in allen Situationen intelligentere Entscheidungen zu treffen und schneller zu handeln. 

KI-Assistenten in Joule unterst眉tzen Teams mit Kundenkontakt in den Bereichen Service, Vertrieb, Marketing und Handel mit rollenbasierter Intelligenz. Jeder Assistent ist auf die Rolle und den Gesch盲ftskontext des Nutzers zugeschnitten und koordiniert ein Netzwerk von KI-Assistenten innerhalb von Joule, um verschiedene Aufgaben zu automatisieren, zum Beispiel das L枚sen von F盲llen, die Nachverfolgung von Rechnungen, das Optimieren von Katalogen und die Gewinnung von Einblicken. Dank dieser Koordination m眉ssen sich Teams nicht um Abl盲ufe k眉mmern, sondern k枚nnen sich darauf konzentrieren, Ergebnisse zu erzielen. 

Der Digital Service Agent beispielsweise bietet schnellen und mehrsprachigen Support, indem er den Kundenkontext und Informationen zum Unternehmen abruft. Auf dieser Grundlage liefert der Agent dann pr盲zise Antworten, startet bei Bedarf Eskalationsprozesse und sorgt fortw盲hrend f眉r Optimierung. So hilft er, die manuelle Arbeitslast zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Diese Neuerung ist ab jetzt verf眉gbar. 

Deep Research in Joule 

Die Funktion Deep Research in Joule bietet zur Kundenplanung mehr als nur schnelle Antworten und erm枚glicht umfassende strategische Recherchen und Analysen in einer einzigen, durchg盲ngigen Umgebung. Anwender nutzen hierbei 麻豆原创-Daten, externe Informationen und vertrauensw眉rdige Ressourcen und erhalten umfassendere Einblicke f眉r alle Gesch盲ftsanforderungen. 

Vertriebsleiter und Chief Revenue Officers k枚nnen die neue Kundenplanung einsetzen, die Deep Research in Joule nutzt, um Wochen manueller Arbeit auf Tage zu reduzieren. Die Funktion stellt die Kundenhistorie zusammen, identifiziert wichtige Faktoren und entwirft Kundenpl盲ne, sodass Vertriebsteams in Echtzeit eine vollst盲ndige Sicht auf jede Kundenbeziehung erhalten. 
 
Deep Research in Joule wird im Dezember 2025 als Betaversion verf眉gbar sein. 

Intelligente Anwendungen f眉r das Kundenerlebnis 

麻豆原创鈥疊usiness AI bildet auch die Grundlage f眉r , mit denen Unternehmen Daten in Ma脽nahmen umsetzen k枚nnen: 

• Revenue Intelligence f眉hrt Daten aus CRM, Handel und ERP zusammen, um Risiken in den Vertriebspipelines zu erkennen sowie den Zustand der Kundenbeziehung und die Vertriebsleistung zu ermitteln. Vertriebsleiter und Chief Revenue Officers erhalten einen einheitlichen 脺berblick in Echtzeit, um Pipelines zu st盲rken, die Abschlussquoten zu steigern und das profitable Wachstum zu beschleunigen. 
• Consumer Products Intelligence erm枚glicht es Herstellern und Konsumg眉terunternehmen, Trade Promotions und kundenorientierte Angebote zu optimieren. Die Anwendung ist in die L枚sungen und integriert und nutzt Echtzeitdaten aus Vertrieb, Lieferketten und Fertigung, um Margen zu analysieren, die Leistung zu 眉berwachen und die Finanzplanung zu unterst眉tzen. So wird sichergestellt, dass Strategien f眉r das Kundenerlebnis an den operativen Gegebenheiten ausgerichtet sind. 

Diese Innovationen sind eng in die 麻豆原创鈥疊usiness Suite integriert und gew盲hrleisten, dass alle Erkenntnisse aus dem Kundenerlebnis auf harmonisierten Echtzeitdaten basieren. Sie stehen derzeit als eingeschr盲nkte private Vorabversion zur Verf眉gung und sollen im ersten Halbjahr 2026 allgemein verf眉gbar sein. 

Mehrwert durch optimale Nutzung 

Wie die Ergebnisse des Customer Loyalty Index 眉ber die Bedeutung durchg盲ngiger Prozesse best盲tigen, ist eine nahtlose, interaktive Nutzung von Anwendungen unerl盲sslich, um einen Mehrwert zu bieten. Deshalb ist nun in alle 麻豆原创-Customer-Experience-L枚sungen integriert. 

WalkMe ist eine Digital Adoption Platform, die in Echtzeit rollenbasierte Hilfestellung bietet 鈥� direkt auf der 麻豆原创-Oberfl盲che. Es sind keine IT-Meldungen erforderlich. Teams erhalten Hilfe bei ihren t盲glichen Aufgaben mit Schritt-f眉r-Schritt-Anleitungen, die die Einarbeitungszeit minimieren und Fehler reduzieren. Verantwortliche haben einen sofortigen 脺berblick dar眉ber, wo Nutzer Schwierigkeiten haben, sodass sie Hindernisse beseitigen und die effektive Nutzung von Anwendungen deutlich verbessern k枚nnen. 

Der Weg in die Zukunft  

Kundentreue entwickelt sich weiter, so wie wir. Unser Ziel ist es, Unternehmen dabei zu helfen, Vertrauen zu gewinnen und sich schnell anzupassen. 

Die auf der 麻豆原创鈥疌onnect vorgestellten Innovationen von 麻豆原创鈥疌ustomer Experience sind darauf ausgerichtet, diese Herausforderungen zu meistern. Sie verbinden die Interaktion mit der Umsetzung 眉ber L枚sungen wie 麻豆原创鈥疎ngagement Cloud, Revenue Intelligence und 麻豆原创鈥疌ustomer Loyalty Management, setzen wertvolle Erkenntnisse mit integrierter KI und Automatisierung in Ma脽nahmen um und stellen Teams einheitliche Echtzeitdaten bereit, damit sie messbare Ergebnisse liefern und in einem sich schnell ver盲ndernden Markt an der Spitze bleiben k枚nnen. 

Lesen Sie die Studien und um zu pr眉fen, wie Ihr Unternehmen abschneidet.鈥�. 

Balaji Balasubramanian ist President und Chief Product Officer von 麻豆原创鈥疌ustomer Experience. 

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In diesem Zeitalter st盲ndiger Ver盲nderungen hat sich die 麻豆原创 als Vorreiter bei der Transformation von Lieferketten positioniert. Wir haben eine klare Vision: Wir m枚chten unsere Kunden beim Aufbau transparenter, widerstandsf盲higer und nachhaltiger Lieferketten unterst眉tzen. Unser Ziel ist es, innovative Cloud-L枚sungen und kooperative Gesch盲ftsnetzwerke bereitzustellen, die autonome und vollst盲ndig in die integrierte Lieferketten erm枚glichen.

Um sich eine F眉hrungsposition in diesem wichtigen Gesch盲ftsfeld zu sichern, hat die 麻豆原创 vor Kurzem Dominik Metzger zum neuen President und Chief Product Officer of Supply Chain Management ernannt. Unternehmen bei der Bew盲ltigung der komplexen Herausforderungen in ihren Lieferketten zu helfen ist Dominik Metzger, der langj盲hrige Erfahrung in diese Position mit einbringt, ein wichtiges Anliegen. Viele Jahre hat er Kunden dabei unterst眉tzt, Risiken zu steuern und die Transformation ihres Unternehmens voranzubringen. Damit bringt er die optimalen Voraussetzungen f眉r die Leitung dieses neuen Gesch盲ftsbereichs der 麻豆原创 mit. Sein Team ist f眉r die L枚sungen , und verantwortlich, mit denen Kunden die vielf盲ltigen Herausforderungen bei der Verwaltung moderner Lieferketten meistern k枚nnen.

Dominik Metzger bekleidet seine neue Position seit knapp drei Monaten. Ich wollte von ihm wissen, ob er sich bereits eingew枚hnt hat und wie seine Zukunftsvision f眉r das Supply Chain Management bei 麻豆原创 aussieht.

Sie haben in den letzten f眉nf Jahren in verschiedenen Positionen bei 麻豆原创 gearbeitet. Welche Priorit盲ten haben Sie sich f眉r die neue Position gesetzt?

In meiner Zeit bei 麻豆原创 habe ich erlebt, wie aus dem klassischen Supply Chain Management ein dynamisches und vernetztes 脰kosystem geworden ist, das kontinuierliche Zusammenarbeit, eine durchg盲ngige Integration von Daten und agile Prozesse erfordert, um mit immer wieder neuen Verwerfungen Schritt halten zu k枚nnen. Oberste Priorit盲t hat f眉r mich sicherzustellen, dass unsere Kunden auf St枚rungen nicht nur reagieren, sondern sich vorbereiten und proaktiv handeln k枚nnen. Dies k枚nnen wir durch die Nutzung von KI, generativer KI, Echtzeitdaten und Vorhersageanalysen auf der Basis von 麻豆原创-Technologien erreichen. Unsere Vision ist der Aufbau einer autonomen Lieferkette, mit der Kunden von hochgradig effizienten Prozessen und personalisierten, kontextbezogenen Einblicken profitieren, in die Daten aus dem gesamten Unternehmen einflie脽en. Dieser Ansatz erm枚glicht es ihren Teams, sich gezielt den wirklich komplexen Entscheidungen zu widmen.

Mit der 麻豆原创 Business Suite bieten wir unseren Kunden eng miteinander verkn眉pfte, durchg盲ngige Lieferkettenprozesse 鈥� vom Produktdatenmanagement f眉r diskrete und formulierte Produkte 眉ber die Bedarfs-, Beschaffungs-, Produktions- und Bestandsplanung und den Einkauf von Teilen und Materialien bis hin zur Fertigungssteuerung, Logistik, dem Anlagenbetrieb und Au脽endienst. Diese Prozesse werden mit einer Vielzahl von KI-Funktionen optimiert und unterst眉tzen Anwender so bei einer schnellen Ausf眉hrung.

Doch KI ist immer nur so gut wie die Daten, die ihr zugrunde liegen. Wir m枚chten deshalb sicherstellen, dass alle Prozesse relevant und verantwortungsvoll sind. Die k眉rzliche Einf眉hrung von 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) unterst眉tzt unsere Kunden ma脽geblich dabei, ihre Datenbasis im Kontext ihrer Gesch盲ftsprozesse zu bereinigen. Dadurch werden Diskussionen zur Ontologie oder Datensemantik 眉berfl眉ssig: 麻豆原创 kann sofort einsatzbereite, semantisch abgestimmte Datenprodukte bereitstellen, die s盲mtliche Funktionen in der Lieferkette abdecken und im Rahmen unserer Partnerschaft mit Databricks mit unstrukturierten Daten angereichert werden.

Mit unserer AI-First-Strategie helfen wir Unternehmen, die F眉lle ihrer strukturierten und unstrukturierten Daten zu nutzen, um hochgradig anpassungsf盲hig zu werden und letztlich auch bei sehr komplexen St枚rungen autonom zu agieren. Dieser ganzheitliche Ansatz sorgt daf眉r, dass Kunden ihre Lieferkettenstrategien auf der Grundlage von Echtzeitinformationen gestalten k枚nnen. Indem wir diese Technologie eng in die 麻豆原创-Anwendungen f眉r das Supply Chain Management integrieren, k枚nnen wir die Produktivit盲t steigern, Abl盲ufe effizienter gestalten und widerstandsf盲higere, agile Netzwerke schaffen, die sich an immer wieder neue Marktbedingungen anpassen k枚nnen. Wir bereiten jetzt den Weg f眉r vollst盲ndig autonome Supply-Chain-Agenten, die auf umfassende Kontextinformationen zugreifen und tief in den Gesch盲ftsprozessen der Kunden verankert sind.

Eine der wertvollsten Datenquellen, 眉ber die wir noch nicht gesprochen haben, sind die Daten aus den verschiedenen vorgelagerten Stufen der Lieferkette. Unternehmen agieren heute in einem stark vernetzten Umfeld. Diese Vernetzung spiegelt sich auch in der Lieferkette wider. F眉r mich hat es h枚chste Priorit盲t, dass unsere Kunden von den enormen Vorteilen des 麻豆原创 Business Network profitieren k枚nnen. Dabei liegt unser Schwerpunkt darauf, besseren Einblick in Abl盲ufe zu gew盲hren und sie zugleich effizienter zu gestalten. Durch eine enge Zusammenarbeit sind K盲ufer in der Lage, auch in Zeiten von Lieferkettenst枚rungen neue Bezugsquellen zu ermitteln. Vor dem Hintergrund sich st盲ndig ver盲ndernder Marktbedingungen helfen wir Unternehmen dabei, Risiken tief in ihren vorgelagerten Lieferketten zu identifizieren, um reibungslose Abl盲ufe sicherzustellen und St枚rungen deutlich schneller abzufedern.

Wie sehr helfen Ihnen Ihre bisherigen Erfahrungen in Ihrer neuen Position?

Im Laufe meiner verschiedenen Positionen habe ich schon in vielen L盲ndern der Welt gearbeitet 鈥� von S眉dostasien 眉ber Europa bis hin zum Nordosten der USA. Meine ersten beruflichen Schritte habe ich als Berater f眉r Supply-Chain-Anwendungen gemacht und dabei die Feinheiten der 麻豆原创-Technologien, das komplexe Gef眉ge von Branchenprozessen und die Herausforderungen kennengelernt, mit der sich 麻豆原创-Kunden bei ihrer technologischen Transformation konfrontiert sehen. Das hat meine Herangehensweise gepr盲gt. Mein Ziel ist es, echten Mehrwert zu schaffen, indem wir sicherstellen, dass unsere L枚sungen anpassungsf盲hig sind und greifbare Gesch盲ftsergebnisse erm枚glichen.

Ich lebe und arbeite zwar heute in M眉nchen, habe jedoch viele Jahre in Singapur und New York City verbracht. Dabei hatte ich es mit unterschiedlichen Unternehmenskulturen, Marktdynamiken, regulatorischen Umfeldern und Sprachen zu tun. Mir wurde dadurch deutlich, wie wichtig Flexibilit盲t, Kreativit盲t und Inklusion sind, wenn wir mit 麻豆原创 Supply Chain Management global skalierbare L枚sungen bereitstellen m枚chten. In meiner neuen Position bringe ich diese Einblicke und Erfahrungen zusammen, um die Zukunft des Supply Chain Management bei 麻豆原创 zu gestalten. Mein Ziel ist es, dass sich unsere Angebote an den konkreten Herausforderungen orientieren, vor denen unsere Kunden tagt盲glich stehen 鈥� unabh盲ngig davon, ob es um sich um einen Einzelh盲ndler in Asien oder einen Hersteller in Nordamerika handelt. Letztlich haben mich meine Erfahrungen darin best盲rkt, daf眉r Sorge zu tragen, dass unsere L枚sungen relevant, anpassungsf盲hig und auf Ergebnisse ausgerichtet sind.

K枚nnen Sie uns einen Ausblick geben, was das Supply-Chain-Management-Team von 麻豆原创 f眉r die n盲chsten Monate geplant hat?

Unser Schwerpunkt liegt darauf, die umfassendere AI-First- und Suite-First-Strategie der 麻豆原创, die Kunden eine nahtlose Implementierung moderner Technologien erm枚glicht, in ihre t盲glichen Abl盲ufe zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen au脽erdem weitere Automatisierungsfunktionen, eine bessere Koordination der Lieferkette und die St盲rkung der Zusammenarbeit 眉ber Gesch盲ftsnetzwerke. All dies sind wichtige Schritte, um angesichts sich st盲ndig 盲ndernder Marktbedingungen widerstandsf盲hig zu bleiben.

Eine weitere Priorit盲t ist die Verringerung von Emissionen, um Kunden zu helfen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Mit dem k枚nnen Kunden Daten zu ihren CO₂-Emissionen in ihre vorhandenen Systeme und Anwendungen f眉r digitale Lieferketten einbinden und so ihre Nachhaltigkeitsma脽nahmen auf die Beschaffungs- und Supply-Chain-Management-Strategien des Unternehmens abstimmen.

Mein Team arbeitet au脽erdem an der Einf眉hrung verschiedener spannender Produkte, die wir unter anderem auf der 麻豆原创 Sapphire im Mai und auf der 麻豆原创 Connect im Oktober vorstellen werden. Seien Sie bei den beiden Veranstaltungen dabei, um ausf眉hrliche Informationen zu erhalten.

Ein starkes, vielf盲ltiges und eng zusammenarbeitendes Team ist entscheidend, um L枚sungen f眉r die Herausforderungen der Kunden zu entwickeln. Indem wir unterschiedliche Sichtweisen und Fachkenntnisse unter einer Vision zusammenf眉hren, k枚nnen wir Plattformen entwickeln, mit denen 麻豆原创-Kunden auf der ganzen Welt greifbare Gesch盲ftsergebnisse erzielen und langfristig erfolgreich sein k枚nnen.

Cindy McKendry ist Director of Corporate Communications f眉r Intelligent Spend und Supply Chain bei der 麻豆原创.

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Das Personalwesen befindet sich in einem dynamischen, von KI und digitalen Innovationen angetriebenen Wandel. Dies ver盲ndert von Grund auf, wie Unternehmen Mitarbeitende verwalten, motivieren und Personalstrategien steuern. Bei einer k眉rzlichen HR-Fachtagung nannten die Branchenexperten Prof. Dr. Walter Jochmann (Kienbaum Consultants International) und Stephan Koenen (麻豆原创 SuccessFactors) f眉nf Trends, mit denen Unternehmen in einem sich rasch wandelnden Gesch盲ftsumfeld wettbewerbsf盲hig bleiben k枚nnen.

Die f眉nf wichtigsten HR-Trends und -Innovationen: Was pr盲gt die Zukunft?

• KI und Automatisierung spielen bei HR-Entscheidungen eine immer gr枚脽ere Rolle:
  KI-Technologien werden zunehmend in HR-Prozesse integriert. Sie unterst眉tzen bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung und sorgen f眉r mehr Effizienz und weniger Voreingenommenheit bei Personalprozessen.
• HR-Strategien werden datengest眉tzt und mit modernen Analysetechnologien kombiniert:
  Mithilfe von Datenanalysen k枚nnen Personalabteilungen fundierte Entscheidungen treffen und Prognosen zu Personaltrends treffen. Dies f眉hrt zu effektiveren Strategien f眉r das Talentmanagement.
• Die Personalabteilung entwickelt sich zum strategischen Partner:
  HR-Mitarbeitende werden zu strategischen Partnern, treiben Ver盲nderungen und Innovationen voran und orientieren sich dabei eng an den Unternehmenszielen.
• Employee Experience und Personalisierung werden immer wichtiger:
  Die Personalisierung der Employee Experience ist entscheidend, um die Motivation und Bindung von Mitarbeitenden zu steigern. Echtzeitdaten 眉ber die Belegschaft helfen dabei, Strategien an die individuellen Anforderungen der Mitarbeitenden anzupassen.
• Der Schwerpunkt liegt auf Umschulung und Weiterbildung:
  Da sich die zuk眉nftige Arbeitslandschaft wandelt, ist es unerl盲sslich, in die Umschulung und Weiterbildung von Mitarbeitenden zu investieren, um im Wettbewerb die Nase vorn zu behalten.

Die digitale Transformation ist unverzichtbar geworden. Der damit verbundene Wandel erfordert, dass sich das Personalwesen von seiner traditionellen Rolle verabschiedet und eine strategischere, gesch盲ftsf枚rdernde Funktion einnimmt.

Die Personalabteilung wird f眉r die Unternehmenstransformation immer wichtiger

HR ist nicht mehr nur eine unterst眉tzende Abteilung, sondern ein Katalysator f眉r die Transformation des Unternehmens. HR-F眉hrungskr盲fte m眉ssen zu strategischen Partnern, Change Agents und Architekten f眉r Talente werden, den kulturellen Wandel vorantreiben und die Kenntnisse und F盲higkeiten der Belegschaft an den Gesch盲ftszielen ausrichten. Die F枚rderung von strategischem Denken, betriebswirtschaftlichem Know-how und Datenafinit盲t in der Belegschaft wird entscheidend sein, um sie anpassungs- und zukunftsf盲hig zu machen.

Wie Daniel M眉ller (麻豆原创) betont, setzen Unternehmen f眉r diese Transformation moderne HR-Tools ein, die evidenzbasierte Einblicke bieten und Entscheidungsprozesse verbessern. Dar眉ber hinaus helfen Plattformen, die sich auf die Employee Experience konzentrieren, Talente zu f枚rdern und die Motivation zu verbessern.

Fazit

Die Zukunft des Personalwesens nimmt bereits Gestalt an 鈥� und sie ist digital, datengesteuert und an den Bed眉rfnissen der Mitarbeitenden ausgerichtet. Unternehmen, die wettbewerbsf盲hig bleiben m枚chten, sollten sich auf Folgendes konzentrieren:

• Nutzung von KI und Daten zur F枚rderung intelligenter, effizienter Entscheidungen
• Verlagerung des Personalwesens in eine strategische F眉hrungsrolle f眉r das gesamte Unternehmen
• Priorisierung von Employee Experience und kontinuierlichem Lernen

Mit der richtigen Einstellung und modernen Tools kann das Personalwesen eine f眉hrende Rolle bei der Entwicklung agiler, zukunftsf盲higer Unternehmen 眉bernehmen.

Weitere Informationen: Sehen Sie sich die Aufzeichnung des Virtual Innovation Day for HR an

F眉r diejenigen, die die Live-Sessions verpasst haben, steht jetzt der gesamte 麻豆原创 Virtual Innovation Day for HR auf Abruf zur Verf眉gung. Sehen Sie sich die Aufzeichnung an 鈥� und erhalten Sie umfassende Einblicke von Branchenexperten und erfahren, wie 麻豆原创 SuccessFactors die Zukunft der Arbeit gestaltet.

Die Aufzeichnung enth盲lt Expertendiskussionen, Fallstudien und Produktpr盲sentationen und vermittelt, wie diese Technologien in Unternehmen effektiv implementiert werden k枚nnen.

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Die Studie 鈥濱T Organisation 2025 鈥� Product & Data Driven鈥� von Kobaltblau zusammen mit VOICE e.V. f眉hrt die Studienreihe zur IT Organisation weiter. Dieses Mal geht es um das Zusammenwachsen von Business und IT in der DACH-Region, getrieben durch Produkt- und Datenorientierung.

Wie sieht das Zukunftsmodell f眉r die ideale Symbiose von Business und IT aus? Das wollten die Autoren von IT-Managern wissen. Neben der quantitativen Befragung bei 眉ber 100 Unternehmen gab es Experteninterviews mit 眉ber 20 Business und IT Entscheidern aus DAX 30 Unternehmen, dem gehobenem Mittelstand, Digital Units und der Wissenschaft.

Zu den erwartbaren Themen der CIOs und IT F眉hrungskr盲fte geh枚ren Cybersecurity und die Modernisierung der IT. 脺berraschend schafft es auf den dritten Platz das 鈥瀂usammenarbeitsmodell von Business und IT鈥�. Auf Platz Vier und F眉nf stehen die Themen 鈥濵itarbeitergewinnung鈥� und 鈥濪ata Driven Organisation (DDO)鈥�. Gro脽unternehmen bewerten DDO sogar noch h枚her, auf Platz Zwei.

Wie arbeiten Business und IT zusammen?

Der Entwicklung der Zusammenarbeit zwischen Business und IT geht die Studie genauer nach. W盲hlen konnten die Befragten zwischen f眉nf Modellen, die einen unterschiedlichen Verschmelzungsgrad aufweisen: Beginnend mit null Prozent Verschmelzung bei 鈥濸lan, Build  Run IT鈥�, 眉ber die Hybride IT (Verschmelzung 25 Prozent), Produkt IT (Verschmelzung 50 Prozent) bis hin zu Plattform IT (Verschmelzung 75 Prozent) und Integrierter IT (100 Prozent Verschmelzung).

Die Mehrheit der Teilnehmer sieht in zwei Jahren ihr Zusammenarbeitsmodell zu mehr als 50 Prozent in der Plattform IT. In diesem Modell zerf盲llt die IT-Organisation in zwei Teile. Teil eins verschmilzt mit dem Business zu gemeinsamen vollintegrierten End-to-End-Produktteams (E2E).

Teil zwei bleibt als eigenst盲ndige IT Unit (Foundational IT) bestehen und betreibt zusammen mit externen Providern die geeignete Infrastruktur als flexible (Cloud) Plattform. 脺bergreifende Methoden und Prinzipien f眉r die Produktteams werden durch eine koordinierende Governance Funktion vorgegeben.

Allerdings stufen (Stand 2023) noch 73 Prozent der Befragten ihre aktuelle Organisation als Plan-Build-Run oder als wenig verschmolzene Hybride IT -Kombination aus virtuellen Produktteams und 鈥瀔lassischen鈥� Plan-Build-Run Teams ein.

Die viel diskutierte Produkt IT, so die Autoren, wird dabei vor allem als Sprungbrett gesehen, um die Plattform IT als finale Organisationsform zu erreichen. Das sagen 95 Prozent der Befragten, die heute noch daran arbeiten, eine Produktorganisation zu etablieren. Im Unterschied zur Plattform IT, bleibt hier die IT Organisation als Einheit erhalten. Sie ist durch virtuelle E2E-Produktteams charakterisiert, bestehend aus Business und IT-Mitarbeitern und verantwortet die Plattformbereitstellung.

Product Driven Organisation

Als ideal werden von 68 Prozent der Befragten Produktteams gesehen, die aus einem stabilen Kernteam bestehen, das bedarfsorientiert durch virtuell zugeordnete Mitarbeiter erg盲nzt wird.

In diese Richtung zielt auch die Empfehlung der Autoren. F眉r sie geh枚ren die Rollen Business Process Owner, Product Owner, Scrum Master und Entwicklerteam zum stabilen Kern eines virtuellen Produktteams. Erg盲nzt werden diese Teams bei Bedarf durch interne und externe Spezialisten.

Damit Standards und Vorgehensweisen eingehalten werden und der Wissenstransfer sichergestellt ist, werden die Teams in Communities of Practice eingebettet.

Entwicklung des Demand Management

Mit den Produktteams ver盲ndert sich auch die Rolle der Demand Managers. Klare produktbezogene Anforderungen werden direkt im Produktteam durch den Product Owner oder andere Teamrollen adressiert.

42 Prozent der Befragten sagen, dass die Rolle des Demand Managers in Zukunft vollst盲ndig durch den Product Owner ersetzt wird. Insofern wird sich die Rolle des Demand Managers weiterentwickeln und sich k眉nftig um die Koordination produkt- und team眉bergreifender beziehungsweise produktuneindeutiger Anforderungen k眉mmern. Das erwarten 44 Prozent. Wogegen ein knappes F眉nftel aller befragten Unternehmen k眉nftig ganz auf Demand Manager verzichten will.

Prinzipien zur Ausrichtung von IT-Organisationen

Kundenmehrwert/Value Streams (89 Prozent) und interdisziplin盲re Zusammenarbeit (87 Prozent) funktionieren als die zentralen Treiber der zuk眉nftigen IT-Ausrichtung. Klare Rollen und Verantwortlichkeiten sowie die Ausrichtung auf Produkte und Services werden ebenfalls als sehr wichtige Prinzipien angesehen. Letzteres betonen besonders gro脽e Unternehmen. Es f盲llt auf, dass die Trennung von fachlicher und disziplin盲rer F眉hrung und ihr Einfluss auf bedarfsorientierte Ressourcenplanung deutlich untersch盲tzt wird.

Data Driven Organization

Der Erfolg der Unternehmen im digitalen Wandel h盲ngt ma脽geblich von der richtigen Datenstrategie und dem richtigen Umgang mit Daten ab. Dies best盲tigen 眉ber 70 Prozent der Befragten. Allerdings besteht aus ihrer Sicht noch starker Handlungsbedarf, um die Transformation zur Data Driven Organisation zu bew盲ltigen. Insbesondere in den Bereichen Data Governance und Data Analytics m眉ssten in Zukunft noch mehr gemacht werden. Die Organisation insgesamt m眉sse sich weiterentwickeln, um den Anforderungen einer Data Driven Organisation zu entsprechen.

Transformation und Ver盲nderung

75 bis 80 Prozent der IT-Bereiche besch盲ftigen sich mit der Transformation zu einer Data Driven Organisation oder Product Driven Organisation (PDO). Allerdings sind die tats盲chlichen Erfahrungen und Einf眉hrungsquoten noch sehr gering. Lediglich 18 Prozent der IT Organisationen haben das Konzept zur PDO erfolgreich eingef眉hrt. Dabei handelt es sich h盲ufig um Pilotprojekte. Bei DDO ist die Einf眉hrungsquote mit f眉nf Prozent noch geringer.

Als geeignete Vorgehensweisen f眉r eine erfolgreiche Transformation favorisiert die Mehrheit der Teilnehmer (75 Prozent) einen iterativen und evolution盲ren Ansatz. Die schrittweise Umsetzung des Zielbildes sollte idealerweise mit Pilotprojekten in einzelnen Bereichen erfolgen, in einer gemeinsamen Transformation von IT und Business und unter Einbeziehung der F眉hrungskr盲fte und Mitarbeiter. In der Praxis sehen sich die IT-Organisationen jedoch zentralen Herausforderungen gegen眉ber: Personelle Ressourcen (66 Prozent), ein unterschiedlicher Reifegrad von Business und IT (55 Prozent) sowie unklare Vision und Ziele der Transformation (51 Prozent) werden am h盲ufigsten genannt.

Change Management

Handlungsbedarf besteht auch im Bereich Change Management: Trotz des gro脽en Ver盲nderungsdrucks, unter dem Unternehmen und insbesondere die IT-Organisationen stehen, sind Mitarbeiter und F眉hrungskr盲fte nicht ausreichend auf die Ver盲nderungen und die damit verbundenen Anforderungen an die eigene Rolle oder Person vorbereitet. Den Befragten zufolge f眉hlen sich nur 45 Prozent der Mitarbeiter und 49 Prozent der F眉hrungskr盲fte bereit f眉r den Wandel.

Viele IT-Entscheider haben das erkannt und reagieren. Change Management wird zum festen Bestandteil jeder Phase der Transformation. Der Anteil an Unternehmen, die dies ber眉cksichtigen, steigt um 21 Punkte, von 25 Prozent auf zuk眉nftig 46 Prozent. Analog dazu, wird verst盲rkt auch in professionelles Changemanagement investiert. Der Anteil am Gesamtaufwand f眉r die Transformation verdoppelt sich von heute zw枚lf Prozent auf in Zukunft 24 Prozent.

Die vollst盲ndige Studie 鈥濱T Organisation 2025 鈥� Product & Data Driven鈥� von Kobaltblau und VOICE k枚nnen Sie anfordern.

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Werfen Sie einen Blick auf die Top Ten 麻豆原创-Highlights 2024 und lassen Sie die Erfolge des letzten Jahres Revue passieren!

1. Markteinf眉hrung: 麻豆原创 Green Ledger allgemein verf眉gbar

Im Dezember gab die 麻豆原创 SE die allgemeine Verf眉gbarkeit von 麻豆原创 Green Ledger bekannt. Das weltweit umfassendste System zur CO₂-Bilanzierung ist direkt mit den Finanzdaten von Unternehmen verkn眉pft.

2. Menschliche Expertise im Zeitalter von KI: Gesch盲ftstransformationen mit 麻豆原创 vorantreiben

K眉nstliche Intelligenz und Cloud-Technologien befeuern den Fortschritt. Sie erm枚glichen uns, Probleme zu l枚sen, deren L枚sung bisher als unm枚glich galt. In manchen F眉hrungsetagen bezeichnet man diese neue 脛ra sogar als intelligentes Zeitalter.

3. Das digitale Supporterlebnis der 麻豆原创 ist die 鈥濨est Support Websites 2024鈥� der ASP

Die 麻豆原创 setzt neue Ma脽st盲be im digitalen Kundensupport und wurde zum zweiten Mal von der Association of Support Professionals f眉r ihre Plattform „麻豆原创 for Me“ als eine der 鈥濨est Support Websites鈥� ausgezeichnet.

4. 麻豆原创 Garden 鈥� Eine einzigartige Arena, die Technologie, Sport und Forschung vereint

Der EHC Red Bull M眉nchen hat eine neue Heimat: der 麻豆原创 Garden in Mitten des Olympiaparks. Als eine der modernsten Sportst盲tten Europas ist die Arena ein weiteres Highlight f眉r die sportbegeisterte bayerische Landeshauptstadt.

5. Gut vorbereitet mit 麻豆原创-Technologie: Das deutsche Team bei der Fu脽ball-Europameisterschaft

麻豆原创 Sports One unterst眉tzte Trainer und Spieler der DFB-Auswahl bei der Europameisterschaft. Die technologische L枚sung von 麻豆原创 ist ein integraler Bestandteil des Trainings der deutschen Nationalmannschaft.

6. Joule wird in Microsoft integriert

Auf der 麻豆原创 Sapphire wurde eine wichtige Zusammenarbeit im Bereich k眉nstliche Intelligenz angek眉ndigt: KI-Assistent Joule und Microsoft Copilot f眉r Microsoft 365 werden zusammengef眉hrt.

7. Nachhaltigkeit als zentrale S盲ule von ERP

Auf der Kundenveranstaltung 麻豆原创 Sapphire definierte die 麻豆原创 die Art und Weise neu, wie Unternehmen Nachhaltigkeit steuern. Dabei im Fokus: der auf ERP ausgerichtete, cloudbasierte, KI-gest眉tzte Ansatz.

8. E-Sport-Vorreiter Team Liquid: Mit 麻豆原创 Business AI zum Sieg

Eines der Schwergewichte in der Welt des E-Sports ist Team Liquid. Mit Hilfe von 麻豆原创 AI Core holte das Team den Sieg der League of Legends Championship Series im Fr眉hjahr 2024.

9. Das Ende der Gr眉nder盲ra

Mit dem Ausscheiden Hasso Plattners aus dem 麻豆原创-Aufsichtsrat im Mai 2024 geht die 脛ra der Gr眉nderv盲ter bei 麻豆原创 endg眉ltig zu Ende. Werfen Sie einen Blick auf die wichtigsten Meilensteine in Plattners 52 Jahren bei 麻豆原创.

10. Deutsche Telekom entscheidet sich bei der Cloud-Transformation f眉r RISE with 麻豆原创

Im M盲rz gab die 麻豆原创 bekannt, dass die Deutsche Telekom sich f眉r die L枚sung RISE with 麻豆原创 entschieden hat. Damit beschleunigt ein weltweit f眉hrendes Telekommunikationsunternehmen den Weg in die Cloud.

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Doch die Studie verdeutlicht auch, dass der 脺bergang von Forschung zu praktischen Anwendungen eine der gr枚脽ten H眉rden bleibt. Langfristige Investitionen durch Unternehmen, professioneller Wissenstransfer in Forschungseinrichtungen, agile politische Rahmenbedingungen und eine st盲rkere Zusammenarbeit zwischen Wirtschaft, Wissenschaft und Start-ups sind entscheidend, um dieses Potenzial zu heben.聽

鈥灺槎乖� spielt hier eine entscheidende Rolle. Als f眉hrendes Softwareunternehmen mit 眉ber 50 Jahren Erfahrung schlie脽en wir die L眉cke zwischen akademischer Forschung und praktischen Anwendungen. Seit 2019 arbeiten wir eng mit der Technischen Universit盲t M眉nchen (TUM) an Deep-Tech-Themen wie K眉nstlicher Intelligenz, Quantencomputing und Generative AI. Diese Zusammenarbeit erm枚glicht es, Innovationen aus der Forschung in marktf盲hige L枚sungen zu 眉berf眉hren, die Start-ups und Kunden weltweit zugutekommen鈥�, erkl盲rt Stefan Wagner, Managing Director des 麻豆原创 Labs M眉nchen und Vorstandsmitglied des M眉nchner Kreises. 

Die Studie, die anl盲sslich des 50-j盲hrigen Jubil盲ums des M眉nchner Kreises ver枚ffentlicht wurde, zeigt eindrucksvoll, dass technologische Innovation nur im Zusammenspiel von Wirtschaft, Forschung und Politik erfolgreich sein kann. Sie bietet konkrete Ans盲tze, wie Deutschland seine St盲rken gezielt ausbauen, bestehende H眉rden 眉berwinden und seine Wettbewerbsf盲higkeit im globalen Markt sichern kann.

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Innovatives und souver盲nes Cloud-Angebot: 麻豆原创 treibt digitale Transformation des 枚ffentlichen Sektors und regulierter Industrien voran

Geopolitische Ver盲nderungen und technologische Umbr眉che stellen Organisationen weltweit vor enorme Herausforderungen. Staaten versch盲rfen Regelungen zum Schutz sensibler Daten, um auf wachsende Bedrohungen wie Spionage, Cyberangriffe sowie Sabotage zu reagieren. Gleichzeitig sind moderne Technologien wie Cloud unverzichtbar f眉r Fortschritt und Wettbewerbsf盲higkeit. 麻豆原创 unterst眉tzt den 枚ffentlichen Sektor und die regulierten Industrien mit sicheren Cloud-L枚sungen und tr盲gt so zur nationalen Sicherheit bei. Dar眉ber hinaus engagiert sich 麻豆原创 seit 1998 aktiv in der Open-Source-Entwicklung und erweitert ihr Portfolio, um nun auch diese kritischen Bereiche noch gezielter zu bedienen.

鈥濿ir sind f眉r unsere Kunden da 鈥� auch in stark regulierten Branchen und im 枚ffentlichen Sektor. Mit unserem Milliarden Investment in Sovereign Cloud-Angebote setzen wir ein klares Zeichen: Innovationskraft und digitale Souver盲nit盲t gehen Hand in Hand. Um das zu realisieren, planen wir moderne und hochsichere L枚sungen bereitzustellen鈥�, erkl盲rt Thomas Saueressig, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE, Customer Services & Delivery.

Neben Delos Cloud f眉r den 枚ffentlichen Dienst, plant 麻豆原创 ein weiteres vollst盲ndig 麻豆原创-basiertes Angebot mit souver盲nen Eigenschaften ohne die Beteiligung von Hyperscalern f眉r einen erweiterten Kundenkreis in Deutschland einzuf眉hren. Dieses richtet sich an die 枚ffentliche Verwaltung, regulierte Industrien sowie weitere Neu- und Bestandskunden mit erh枚hter Schutzanforderung. Erste VS-NfD (VERSCHLUSSSACHE-NUR F脺R DEN DIENSTGEBRAUCH) zertifizierte Cloud-Infrastrukturservices sollen bereits 2024 auf dem deutschen Markt verf眉gbar sein. Ziel ist es, mit dem gesamten L枚sungsportfolio verschiedene Stufen von Souver盲nit盲t in den Bereichen Daten, Betrieb und Regulatorik anzubieten und dabei dem erh枚hten Sicherheitsbedarf und n枚tigen Sicherheitsgrad von Kunden nachzukommen.

1. 麻豆原创 Cloud Angebot mit souver盲nen Eigenschaften und erh枚htem Schutzbedarf:  

麻豆原创 erg盲nzt ihr Portfolio um ein souver盲nes Cloud-Angebot in Deutschland, welches vollst盲ndig 麻豆原创-basierte Plattform- und Softwaredienste f眉r regulierte Industrien und den 枚ffentlichen Sektor bereitstellt und mit dem die Verarbeitung von VS-NfD eingestuften Informationen angestrebt wird. Die Cloud-Infrastruktur wird in deutschen Rechenzentren bereitgestellt und lokal durch 麻豆原创 betrieben, sodass alle Daten in Deutschland verbleiben. Hierdurch erf眉llt 麻豆原创 in Deutschland die h枚chsten Sicherheitsanforderungen. Voraussichtlich ab Ende 2024 soll eine VS-NfD-taugliche Infrastruktur verf眉gbar sein, mit der schrittweisen VS-NfD konformen Erweiterung um die zentralen Plattform- und Softwaredienste bis Ende 2025. Weitere Akkreditierungen und Freigaben zur Erweiterung des Serviceumfangs sind f眉r Q1 2026 und dar眉ber hinaus geplant.

Claudia Plattner, Pr盲sidentin des Bundesamts f眉r Sicherheit in der Informationstechnik (BSI): „Als Cybersicherheitsbeh枚rde des Bundes sind wir uns der Herausforderungen bewusst, die mit anspruchsvollen Sicherheitsanforderungen im Zusammenhang mit kurzen Fristen und dynamischen Anforderungen einhergehen. Wir arbeiten eng mit Bedarfstr盲gern und Anbietern zusammen, um diese ambitionierten Ziele zu erreichen. Dass Anbieter in der Lage sind, hier entscheidenden regulativen Randbedingungen gerecht zu werden und so Sicherheit und angemessenen Schutz kritischer Daten zu gew盲hrleisten, ist eine gute Nachricht f眉r die Cybernation Deutschland.“

2. Souver盲nes 麻豆原创 Cloud Angebot basierend auf Delos Cloud Cloud-Plattform:

Die 麻豆原创-Tochter Delos Cloud GmbH plant dem 枚ffentlichen Dienst in Deutschland ab 2025 die erste derzeit einzige vollumf盲nglich souver盲ne Cloud-Plattform basierend auf der Hyperscaler-Technologie Microsoft Azure zur Verf眉gung zu stellen. Mit der Unterzeichnung der Kooperationsvereinbarungen zwischen 麻豆原创, Delos Cloud, Microsoft und Arvato Systems hat das Projekt einen weiteren Meilenstein erreicht. Damit wird die Zusammenarbeit der Unternehmen bei der Bereitstellung der Cloud-Plattform f眉r den 枚ffentlichen Sektor in Deutschland verbindlich vereinbart und das souver盲ne Angebot von Delos Cloud nachhaltig sichergestellt.

鈥濱ch begr眉脽e den Abschluss der angek眉ndigten Kooperationsvereinbarungen zur Technologiepartnerschaft als wichtige Voraussetzung f眉r die erfolgreiche Umsetzung und weitere Zusammenarbeit im bedeutsamen MSSC-Projekt.鈥�, sagt Staatssekret盲r und Bundes-CIO Dr. Markus Richter.

Die Cloud-Plattform soll gem盲脽 den regulatorischen Vorgaben des Bundes in Bezug auf Daten, Betrieb und Regulatorik souver盲n sein. Damit soll Delos Cloud als souver盲nes Cloud-Angebot die staatlichen Vorgaben f眉r Datenschutz, IT-Sicherheit und Geheimschutz vollumf盲nglich erf眉llen. Als deutsche Eigent眉merin der Infrastruktur 眉bernimmt die Delos Cloud GmbH sowohl den Plattform-Betrieb als auch die Lizensierung ihrer Produkte. Somit werden sensible Verwaltungsdaten, darunter auch VS-NfD-eingestufte Daten, ausschlie脽lich in deutschen Rechenzentren ohne Zugriff von Microsoft verarbeitet. Die Rechenzentren werden von sicherheits眉berpr眉ftem Personal in Deutschland betrieben.

Kern des Angebots sind die durch Delos Cloud souver盲n bereitgestellten 麻豆原创- und Microsoft-Dienste. Bereits im 1. Halbjahr 2025 sollen Microsoft Foundational Services und im 2. Halbjahr 2025 Microsoft Mainstream Services und Microsoft Office 365 zur Verf眉gung stehen. Die 麻豆原创 Services werden schrittweise bis 2026 auf der Cloud-Plattform verf眉gbar sein. Dabei wird die Plattform technologie- und anbieterneutral sein, wird also ausdr眉cklich auch Open-Source-L枚sungen und Eigenentwicklungen der Kunden unterst眉tzen.

Strategische Neuausrichtung: Martin Merz als globaler Leiter des Sovereign Cloud Business

Im Rahmen der strategischen Neuausrichtung wurde Martin Merz als President Sovereign Services & Delivery zum globalen Leiter des Sovereign Cloud Business ernannt. Mit der Schaffung einer neuen zentralen Einheit b眉ndelt 麻豆原创 gezielt bestehende Kompetenzen, um das Sovereign Cloud Business auf die n盲chste Stufe zu heben. Diese Struktur erm枚glicht eine engere Verzahnung von Vertrieb und Lieferung entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette, um effizienter und gezielter auf die Anforderungen des Marktes einzugehen.

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 2023 auf dem Formular 20-F.

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Die Glasflaschen in der Hochgeschwindigkeits-Abf眉llanlage gaben leise klirrende Ger盲usche von sich, als sie um die Ecke der Anlage flitzten. Die Standbesucherinnen und -besucher warteten auf den Moment, in dem die eine Flasche, die nur zu drei Vierteln gef眉llt war, von dem optischen Sensor erfasst und kurz darauf KI-unterst眉tzt aussortiert und aufs Abstellgleis gekickt wurde. 鈥濪iese Anlage schafft 6.400 Flaschen pro Stunde. Die Originalanlage unseres Partners dagegen f眉llt 50.000 Flaschen ab. Aber das w盲re hier auf dem Messestand einfach zu laut,鈥� sagte Ben Hughes vom Solution & Innovation Experience Team mit einem Grinsen.

Der Show Case zeige, dass die cloudbasierte L枚sung 麻豆原创 Digital Manufacturing das Prozessauftrags-F眉hrungssystem f眉r unsere Kunden sein k枚nne, egal ob es sich um eine Losgr枚脽e von einem St眉ck oder um eine kontinuierliche Fertigung mit h枚herer Geschwindigkeit handele. Die Bestellung k枚nne etwa aus 麻豆原创 S/4HANA kommen und endete hier zur Ausf眉hrung in der Fertigung. 鈥濻o erleben wir die Integration mit der Hardware hautnah,鈥� sagte Hughes.

Auch KI kam dabei mit ins Spiel: Eine Kamera erfasste den F眉llstand der Flasche. Lag dieser au脽erhalb der Toleranz, wurde die Flasche aussortiert und diese Information gelangte in das 麻豆原创-System. Anhand dieser Daten k枚nnte ein Hersteller die Produktionskosten f眉r die Anlage und die Rentabilit盲t f眉r jeden Arbeitsplatz KI-unterst眉tzt berechnen. Die Daten aller Anlagen g盲ben Experten und Management Aufschluss dar眉ber, wie gut die Produktion funktioniert. Dies helfe wiederum, die Planung zu verbessern.

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Komplettes Portfolio aus Industriesicht

Die Hannover Messe fand dieses Jahr vom 22. bis 26. April statt. Muhammad Alam besuchte sie zum ersten Mal in seiner Rolle als Mitglied des 麻豆原创-Vorstands f眉r den Bereich Produktentwicklung. Auf dem 麻豆原创-Stand, der das Motto hatte 鈥瀊ring out new manufacturing excellence鈥�, betonte er die Bedeutung der k眉nstlichen Intelligenz als integralen Bestandteil der 麻豆原创-L枚sungen: 鈥濳I bietet die M枚glichkeit, einen erheblichen Mehrwert f眉r unsere Kunden zu schaffen, vor allem f眉r unsere Industriekunden. Sie besitzt die F盲higkeit, eine Widerstandsf盲higkeit in der Lieferkette zu erreichen, die ohne den Einsatz von KI nicht m枚glich w盲re.鈥�

In Hannover zeigte die 麻豆原创 nahezu ihr gesamtes Portfolio in einem Industriekontext. 鈥灺槎乖� nutzt dazu so genannte Ende-zu-Ende Szenarien,鈥� sagte Georg Kube, Head of Industry Data Ecosystems. Um dies zu reflektieren, war der Stand entsprechend dieser Logik aufgebaut. Das grafische Element 鈥濪esign to Operate鈥�, das alle Schritte des Produktionsprozesses abbildet, zeigte bei jeder Station des Standes den entsprechenden Schritt in der Wertsch枚pfungskette. 鈥濿ir integrieren unsere L枚sungen genau in den Prozess, den Fertiger haben. Sie designen ein Produkt, dann wird es produziert, danach kauft es der Kunde und am Ende befindet es sich im Einsatz und wird gewartet. F眉r jeden Prozessschritt haben wir ein integriertes L枚sungsangebot.鈥�

Netzwerke sind Erfolgsfaktor

Darcy MacClaren, Global CRO Digital Supply Chain, erkl盲rte die Herausforderungen, denen sich die 麻豆原创 genauso wie Kunden und Partner stellen m眉ssen: 鈥濿ir stehen vor gro脽en 枚kologischen und geopolitischen Verwerfungen, und wir wollen nachhaltig sein.鈥� Um diese gewaltigen Aufgaben zu stemmen, sei die Zusammenarbeit entscheidend, lautete der Tenor etlicher Vortr盲ge und Podiumsdiskussionen auf dem Stand.

So diskutierten etwa Experten von , und 麻豆原创, wie das Industrienetzwerk f眉r die Automobilindustrie, , einen Standard schafft, der Zusammenarbeit, Datenaustausch und Transparenz erm枚glicht, etwa um die Dekarbonisierung entlang der Wertsch枚pfungskette zu erreichen. Catena-X dient als Blaupause f眉r weitere Industrienetzwerke unter dem Dach von , etwa Factory-X f眉r Fabrikausr眉ster und -betreiber.

So wie die Show Cases auf dem Messestand ohne Partner nicht m枚glich w盲ren, so spielen diese auch eine entscheidende Rolle f眉r die Wettbewerbs- und Zukunftsf盲higkeit der 麻豆原创. 鈥濪as Partner-脰kosystem ist ein wichtiger Erfolgsfaktor f眉r 麻豆原创鈥�, sagte Andreas Markus Thon, Head of DSC MEE. 鈥濸artner bereichern unsere Suite durch ihre Anwendungen und L枚sungen. Dar眉ber hinaus sind sie entscheidend f眉r eine hohe Qualit盲t und die erfolgreiche Einf眉hrung und Nutzung unserer L枚sungen.鈥�

Roboterflotte bringt Material

Vom Erfolg der Zusammenarbeit mit Partnern konnten sich Besucherinnen und Besucher beim Showcase 鈥濵odular Manufacturing鈥� 眉berzeugen.  Er zeigte eine Flotte von fahrenden Transportrobotern, die verschiedene Teile f眉r ein Ventil aus dem Lager zu den Montagestationen brachten. Dank der Flottensteuerungs-Software des Partners , die KI nutzt, arbeitet die Roboterflotte unterschiedlicher Hersteller reibungslos zusammen und entscheidet autonom und situativ, an welcher Produktionszelle montiert oder demontiert werden soll. Das Szenario zeigte, dass 麻豆原创 auch eine modulare Produktion umsetzen kann. Diese kommt typischerweise in einer Produktion zum Tragen, in der es viele Varianten und geringe bis mittlere Volumen von Produkten gibt. 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Extended Warehouse Management und 麻豆原创 Digital Manufacturing kamen hier zum Einsatz.

Der Show Case 鈥濱ndustrial Metaverse鈥� war ebenfalls gut besucht. Er erm枚glichte Standbesuchern, sich in die Rolle eines Anlagenf眉hrers zu versetzen, der mit Hilfe einer VR-Brille (VR = Virtuelle Realit盲t) eine Anlage virtuell inspiziert, auch wenn die Produktion am anderen Ende der Welt stattfindet. Das Szenario 鈥濱njection Molding Machine鈥� zeigte plastisch, wie bei der integrierten und agilen Auftragsfertigung Planung und Produktion ineinandergreifen und die Spritzgussmaschine am Ende recycelte farbige Plastikbecher f眉r die G盲ste herstellte.

Weitere Themen auf der Messe waren die Einsatzm枚glichkeiten von Digital-Twin-L枚sungen, etwa f眉r virtuelle Modelle oder Echtzeitsimulationen, aber auch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Eine kurze Beschreibung aller gezeigten Szenarien finden Sie .

Die gr枚脽te Industriemesse der Welt

Das Leitthema der Hannover Messe 2024 war 鈥濫nergizing a Sustainable Industry鈥�: Rund 4000 Aussteller aus 60 L盲ndern stellten L枚sungen f眉r eine leistungsstarke und nachhaltige Industrie vor. Als industrielles 脰kosystem zeigten sie, wie Klimaneutralit盲t durch Elektrifizierung, Digitalisierung und Automation erreicht werden kann.

Die gr枚脽te Ausstellungsfl盲che belegten dabei Unternehmen aus Deutschland, China, T眉rkei, USA, Italien und Frankreich. Rund 1600 Sprecher und Sprecherinnen traten auf den elf Konferenzb眉hnen auf. Partnerland war in diesem Jahr Norwegen.

Unter dem Motto 鈥濨ring out new manufacturing excellence鈥� (auf Deutsch etwa: 鈥濶eue Spitzenleistungen in der Fertigung erzielen鈥�) zeigte 麻豆原创 in Halle 15 auf 眉ber 1000 m² unter anderem, wie k眉nstliche Intelligenz die Fertigung voranbringt. Auf dem Stand konnten Besucher 27 Produktdemos sehen und neun interaktive Showcases. Mehr als 25 麻豆原创-Partner zeigten die Kollaboration und die Vielfalt der Anwendungsm枚glichkeiten der L枚sungen. 35 Experten- und Kundenvortr盲ge fanden auf dem Stand statt.

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Die kanadische Tennisspielerin Leylah Fernandez verk枚rpert die Werte von 麻豆原创 wie herausragende Leistung, Entschlossenheit und soziales Engagement und eignet sich so ideal als neue Markenbotschafterin der 麻豆原创.

Im Rahmen der langj盲hrigen Partnerschaft mit der (WTA) investiert 麻豆原创 seit 眉ber einem Jahrzehnt in die F枚rderung des Frauentennis. Die Partnerschaft mit Fernandez hebt diese Zusammenarbeit auf ein neues Niveau, um die n盲chste Generation von Sportlerinnen und jungen M盲dchen weltweit zu inspirieren.

Wer ist die neue Markenbotschafterin von 麻豆原创?

Aufgewachsen im kanadischen Montreal, wurde Fernandez‘ Leidenschaft f眉r den Sport schon fr眉h geweckt und h盲lt bis heute an. Nun setzt sie ihr Streben fort, Topspielerin der WTA zu werden. Mit ihren gerade einmal 21 Jahren hat Fernandez bereits bewiesen, dass sie in der Tenniswelt eine ernstzunehmende Gr枚脽e ist. Auf ihrem Weg zu den US Open Tennis Championships 2021 hat sie ihr K枚nnen, ihre Entschlossenheit und ihre Ausdauer unter Beweis gestellt. Als ungesetzte Spielerin zog sie die Welt mit einem bemerkenswerten Lauf ins Finale in ihren Bann. Trotz ihres zweiten Platzes wurde ihre Leistung von Tennisfans und den Medien hochgelobt und unterstrich ihren Status als eine der besten Spielerinnen der WTA.

„Ich f眉hle mich geehrt, mit 麻豆原创 zusammenzuarbeiten, einem Unternehmen, das meine Leidenschaft f眉r Spitzenleistungen und die Schaffung von sozialem Einfluss auf der ganzen Welt teilt“, sagte Fernandez. „Ich freue mich, mit einem Unternehmen zusammenzuarbeiten, das die WTA seit mehr als einem Jahrzehnt unterst眉tzt und weiterhin in die F枚rderung und den Aufstieg des Frauentennis investiert. Gemeinsam mit 麻豆原创 hoffe ich, die n盲chste Generation von Sportlerinnen und jungen M盲dchen auf der ganzen Welt inspirieren zu k枚nnen.“

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Abseits des Platzes: Fernandez engagiert sich f眉r Bildung und Sport

Fernandez‘ Spielstil l盲sst sich am besten als k盲mpferisch und sehr engagiert beschreiben. Doch ihr Einfluss reicht weit 眉ber den Tennisplatz hinaus. Fernandez, die flie脽end Englisch, Franz枚sisch und Spanisch spricht, studiert an der Indiana University East, einer Schule, die mit der WTA zusammenarbeitet, um Spielerinnen dabei zu helfen, professionelles Tennis und eine Ausbildung unter einen Hut zu bringen – ein Beweis f眉r ihr Engagement f眉r pers枚nliches Wachstum und Entwicklung.

Angetrieben von ihrer Leidenschaft f眉r Bildung und Sport ist Fernandez‘ Engagement, Leben zu ver盲ndern, die treibende Kraft hinter der , einer gemeinn眉tzigen Organisation, die es sich zur Aufgabe gemacht hat, eine Welt, die mehr bewirkt, zu schaffen.  Die Mission der Stiftung lautet „Let’s Make A More Impactful World“. Ihr Ziel ist es, den Zugang zu Bildung und Sportm枚glichkeiten f眉r Bed眉rftige zu erweitern. In Zusammenarbeit mit verschiedenen Organisationen will Fernandez Stipendien und Sportf枚rderungen f眉r Menschen bereitstellen, die nach Gro脽em streben, aber nicht 眉ber die n枚tigen Mittel verf眉gen.

Wie geht’s weiter f眉r das Tennis-Talent?

Sowohl auf dem Platz als auch au脽erhalb verk枚rpert Fernandez genau das, wof眉r 麻豆原创 steht: in jedem Aspekt des Lebens das Beste aus sich herauszuholen. Das Jahr 2024 wird f眉r Fernandez ein herausragendes Jahr werden. Als Spielerin repr盲sentiert sie nun auch die Marke 麻豆原创 und verst盲rkt damit die Zusammenarbeit von 麻豆原创 mit der gr枚脽ten Frauensportliga der Welt.

Feuern Sie Leylah Fernandez gemeinsam mit uns an, wenn sie das Team Kanada bei den Olympischen Spielen 2024 vertritt und auf der WTA gegen hochkar盲tige Spielerinnen antritt.

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Als Helle Dochedahl und Jim Hagemann Snabe sich Mitte der 1980er-Jahre an der Universit盲t in Aarhus/D盲nemark kennenlernten, konnten sie nicht wissen, dass sich ihre Wege noch einige Male kreuzen w眉rden. Zum Beispiel 1993.

Snabe war Beratungsleiter bei 麻豆原创 in D盲nemark, wo er im April 1990 als junger Trainee direkt nach seinem Studium angeheuert hatte. 鈥灺槎乖� baute in diesen Jahren ihr internationales Gesch盲ft in gro脽em Stil aus und stellte junge Leute aus aller Welt ein, die nach einer zw枚lfmonatigen Schulung in Walldorf zur眉ck in ihre Heimatl盲nder geschickt wurden鈥�, erz盲hlt Snabe. So kam er im April 1991 zur眉ck nach D盲nemark in ein B眉ro mit rund 25 Leuten, etwa die H盲lfte von ihnen waren Berater.

Und schon ein paar Monate sp盲ter fragte man ihn, ob er die Leitung der Beratung in D盲nemark 眉bernehmen wolle. Snabe dazu: 鈥濱ch war mit gerade mal 24 Jahren der J眉ngste, aber ich hatte in dem Jahr in Deutschland ein gutes und solides Verst盲ndnis vom damaligen 麻豆原创-R/2-System erworben. Es war ein Beleg f眉r die Kultur der 麻豆原创, den Mitarbeitern Vertrauen zu schenken und ihnen schnell M枚glichkeiten zu er枚ffnen, sich zu entwickeln.鈥�

Unterst眉tzung von der Mutter

1993 also 鈥� Dochedahl war nach der Geburt ihres ersten Sohnes noch im Mutterschaftsurlaub bei einer kleinen d盲nischen ERP-Firma. Snabe suchte f眉r sein Beraterteam weitere Unterst眉tzung. Dochedahl meint: 鈥濱ch sah die Zeitungsanzeige, und da ich 眉ber Jim und andere ehemalige Kommilitonen einiges 眉ber 麻豆原创 wusste, kam ich ins Gr眉beln.鈥� Snabe lebte mit ihrem Mann, der ebenfalls in der IT-Branche t盲tig ist, noch in Aarhus. 麻豆原创 hatte sich jedoch bereits 1988 in der d盲nischen Hauptstadt niedergelassen. 鈥濫s war klar, wenn du in der IT etwas werden wolltest, musstest du nach Kopenhagen ziehen. Also rief ich erstmal meine Mutter an鈥�, erz盲hlt Dochedahl. Die stimmte zu, ihre Tochter bei der Betreuung des Enkels zu unterst眉tzen. Als n盲chstes telefonierte Dochedahl mit Snabe, der sie sofort einstellte. Einer Sache musste Snabe zustimmen. Dochedahl: 鈥濱ch konnte und wollte wegen meines Kleinen nicht mehrere Monate nach Walldorf zur Schulung. Also brachte ich mir das meiste 麻豆原创-Wissen selbst bei. Ab und zu reiste ich aber doch f眉r eine Woche nach Walldorf.鈥�

Mit dem Gro脽rechner-Programm 麻豆原创 R/2 befasste sich Dochedahl nach ihrem Einstieg 1993 nur noch am Rande. Denn 麻豆原创 hatte im Jahr zuvor die Client-Server-Software 麻豆原创 R/3 auf den Markt gebracht. Und die kleine d盲nische Landesgesellschaft sollte hierbei Geschichte schreiben.

Die Anf盲nge in den nordischen L盲ndern

R眉ckblende: Mit Marketing- und Vertriebsaktionen sowie ersten Kundenworkshops machte sich 麻豆原创 von 1987 an in Skandinavien einen Namen. Den ersten Businessplan f眉r die M盲rkte im Norden Europas entwarf Joergen Oestergaard. Er war bereits Anfang 1987 zum Gesch盲ftsf眉hrer der nordischen L盲nder ernannt worden. Die ersten 麻豆原创-R/2-Systeme waren schnell verkauft und implementiert waren und das Interesse der Unternehmen kontinuierlich wuchs, beschlossen der 麻豆原创-Vorstand und die Tochter 麻豆原创 International die Gr眉ndung der ersten Landesgesellschaften im Norden Europas: Im Februar wurden die 麻豆原创 Svenska AB und im M盲rz 1988 die 麻豆原创 Danmark A/S gegr眉ndet.

脺bersetzung ins Norwegische

W盲hrend Kundinnen und Kunden in Norwegen bis in die 1990er-Jahre von D盲nemark aus betreut wurden, k眉mmerten sich die Mitarbeitenden der 麻豆原创 in Schweden bis Ende der 1990er-Jahre auch um Firmen in Finnland. Gesch盲ftsf眉hrer der 麻豆原创 International, die seit 1984 von Biel/Schweiz aus das internationale Gesch盲ft der 麻豆原创 verantwortete und die Expansion in alle Welt vorantrieb, war Hans Schlegel. Er war auch dabei, als im April 1988 in einem Hotel und Skiresort n枚rdlich von Oslo die Kolleginnen und Kollegen der 麻豆原创 D盲nemark und der 麻豆原创 Schweden f眉r f眉nf Tage zum 鈥濶ordic Kick-off鈥� zusammenkamen. Mit von der Partie waren einige Mitarbeitende von A/S EDB (steht f眉r Electronic Data Processing), einem norwegischen IT-Unternehmen, das bereits seit 25 Jahren auf dem Markt agierte. Es sollte der 麻豆原创 als Partner helfen, das 麻豆原创-R/2-System zu verkaufen und ins Norwegische zu 眉bersetzen. Gemeinsam wollten die Teams im Hotel Storefjell ihre Aktivit盲ten koordinieren, Wissen und Erfahrungen austauschen.

Das gelang ihnen sehr gut, denn beide Landesgesellschaften entwickelten sich in den n盲chsten Jahren pr盲chtig. Die 麻豆原创 Schweden beispielsweise erwirtschaftete 1992 bereits einen Umsatz von rund 3,6 Millionen US-Dollar (ca. 30 Millionen schwedische Kronen). Zu ihren Kunden z盲hlten neben einigen Tochtergesellschaften deutscher Konzerne etwa die staatliche schwedische Eisenbahngesellschaft SJ (Statens J盲rnv盲gar), Ericsson Business Communications und die Skandinaviska Enskilda Banken (SEB).

Sich neu erfinden 鈥� rechtzeitig

Snabe kam schon 1991 erstmals mit 麻豆原创 R/3 in Ber眉hrung und begann mit dem Team der 麻豆原创 D盲nemark, 鈥瀌ie Vision von 麻豆原创 R/3 an erste Nordic-Kunden zu verkaufen鈥� 鈥� noch bevor das Produkt im Juli 1992 offiziell auf den Markt kam. Zu den Firmen, die bereits 麻豆原创 R/2 im Einsatz hatten, geh枚rte der finnische Chemiekonzern Kemira, der seine Zentrale damals noch in Kopenhagen hatte.

Wie sich 麻豆原创-Mitgr眉nder Hasso Plattner in seinem Buch 鈥濪em Wandel voraus鈥� erinnert, war die Einf眉hrung von 麻豆原创 R/2 bei Kemira 鈥瀞ehr m眉hsam gewesen鈥�. Darum habe er der Firma, einer 鈥濽NIX-Firma鈥�, versprochen, 鈥瀞obald wir ein UNIX-System haben, werden wir Ihr System ersetzen鈥�. Im Sommer 1992 war es so weit: Snabe und sein Team gewannen einen neuen 麻豆原创-R/3-Kunden f眉r 麻豆原创 und Kemira wurde laut Dochedahl 鈥瀦um ersten produktiven 麻豆原创-R/3-Kunden in einem nicht-deutschsprachigen Land鈥�. Dochedahl war damals noch nicht bei 麻豆原创, aber sie besuchte den Kunden einige Zeit sp盲ter 鈥瀠nd sie erz盲hlten mir diese Geschichte und wie stolz sie waren, dass sie zu den Vorreitern geh枚rten und das Wagnis eingegangen waren鈥�.

Leben neben dem B眉ro

F眉r Dochedahl hatte dieser Besuch der Kemira-Niederlassung auch eine pers枚nliche Note: 鈥濭egen眉ber vom Kemira-B眉ro sah ich ein St眉ck Land, das zum Verkauf angeboten wurde. Wir kauften das Grundst眉ck, bauten ein Haus und jetzt sind es 眉ber 28 Jahre, dass wir dort leben.鈥�

Snabe sieht die erfolgreiche Einf眉hrung von 麻豆原创 R/3 bei Kemira, in den nordischen L盲ndern und 眉berall auf der Welt noch in einem anderen Licht. 鈥灺槎乖� war zu dieser Zeit mit 麻豆原创 R/2 sehr erfolgreich unterwegs. Doch trotz des Erfolgs beschloss die Firma, massiv in die n盲chste Generation von L枚sungen zu investieren. Ich denke, das geh枚rt zu den Gr眉nden, warum 麻豆原创 auch heute noch eine der wenigen erfolgreichen europ盲ischen IT-Firmen ist. 麻豆原创 konnte sich immer wieder aus einer Position der St盲rke heraus neu erfinden, anstatt wie viele Mitbewerber zu warten, bis sie in Schwierigkeiten waren.鈥�

Helle Dochedahl

Im April 2023 feierte Dochedahl ihren 30. 麻豆原创-Geburtstag. 鈥濱ch wurde mit 麻豆原创 R/3 geboren鈥�, sagt sie, verweist aber auch auf viele andere Meilensteine ihrer eigenen 麻豆原创-Historie. Sie erinnert sich gerne and die bereichernde Zusammenarbeit mit zahlreichen Unternehmen wie Arla, Carlsberg oder Velux in den ersten Jahren als Kollegin im nordischen Presales. 鈥濱ch hatte das gro脽e Gl眉ck, in vielen verschiedenen Bereichen wie Presales, Schulung, COO und jetzt Vertrieb arbeiten zu d眉rfen. Ich hatte Positionen in D盲nemark, Nordic, EMEA und EMEA S眉d inne, die mir die M枚glichkeit gaben, meine Karriere je nach Lebenslage und meinen pers枚nlichen W眉nschen anzupassen. Was ich an 麻豆原创 liebe, ist, dass man immer die Hand heben kann und es Entwicklungsm枚glichkeiten f眉r alle Lebensphasen gibt.鈥�

Warum sie immer noch bei 麻豆原创 arbeitet? 鈥濵an bleibt in einem Unternehmen, in dem man sich wohlf眉hlt!鈥� sagte Dochedahl. 鈥濫s ist die Mischung aus tollen Kolleginnen und Kollegen, der wichtigen Arbeit, die wir f眉r unsere Kunden leisten, und der M枚glichkeit, immer wieder Neues auszuprobieren. Alles zusammen macht den Zauber aus.鈥�

Jim Hagemann Snabe

Snabe kam 1990 als Trainee zu 麻豆原创 und arbeitete bald als Consulting Manager, bevor er im Oktober 1994 zu IBM wechselte. Im Januar 1997 kehrte er zur 麻豆原创 zur眉ck und wurde Gesch盲ftsf眉hrer von 麻豆原创 Schweden. Er hatte zahlreiche F眉hrungspositionen bei der 麻豆原创 inne, unter anderem in den Bereichen Vertrieb, Beratung und Entwicklung. Im Juli 2008 wurde Snabe zum Vorstandsmitglied der 麻豆原创 ernannt und war in dieser Rolle f眉r Innovation und Produktentwicklung verantwortlich. Im Februar 2010 wurde er gemeinsam mit Bill McDermott zum Vorstandssprecher berufen.

Nachdem er 2014 sein Vorstandsmandat niedergelegt hatte, war Snabe bis Juli 2017 Mitglied des Aufsichtsrats der 麻豆原创. Snabe ist heute unter anderem Aufsichtsratsvorsitzender bei Siemens und Northvolt.

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IT-Tools wie die von 麻豆原创 k枚nnen das Leben deutlich erleichtern. Sie k枚nnen gar disruptive Innovationen sein, also eine M枚glichkeit, das Unternehmen auf ein neues Level zu heben. Sie k枚nnen aber auch f眉r Frust sorgen. N盲mlich dann, wenn die Mitarbeitenden sich alleine gelassen f眉hlen und schlimmstenfalls keinen Sinn in der Umstellung sehen. Die Einf眉hrung einer neuen Software ist daher immer eine Herausforderung. Es gibt jedoch eine Reihe von Ans盲tzen, um diese zu meistern. Digital Adoption hei脽t der Fachbegriff daf眉r. Dies war das Thema von 眉ber zehn Blogs in einer . Anbei die Highlights.

Digital Adoption: Tools die bei einer Adaption helfen

Der Auftaktblog 鈥�鈥� stellt das Thema allgemein vor sowie neun Methoden und Modelle rund um Digital Adoption inklusive konkreter Tipps f眉r Praktiken. Daneben teilt er die verschiedenen Services und Tools, die Kunden bei einer Adoption helfen. Er macht klar: Die Nutzerinnen und Nutzer m眉ssen in den Mittelpunkt gestellt werden. Ver盲nderungsmanagement, technischer Support und Lernen und Training ist dabei essentiell.

Bei der Diskussion rund um den Auftaktblog zeigt sich auch: Adoption alleine reicht nicht aus. In 麻豆原创-Projekten ist nicht nur die Nutzung (Adoption) der neuen Technologien zentral, sondern auch die Anpassung (Adaption) bestehender Arbeitsabl盲ufe und Denkmuster zur vollen Aussch枚pfung des Potentials.  

Dabei ist eine effektive Benutzerakzeptanz von 麻豆原创-Systemen entscheidend f眉r den Gesch盲ftsnutzen. Chris Dwyer beschreibt im Blog 鈥�鈥� sechs Bereiche im Detail, die f眉r eine erfolgreiche Benutzerakzeptanz entscheidend sind: Sponsoring durch die Gesch盲ftsleitung, Change Management, Prozessroadmap und -management, Erfolgsmessung und Monitoring sowie Enablement und Experience Management.

Adoption f盲ngt beim Design an. Der Blog 鈥�鈥� widmet sich der Bedeutung einer ganzheitlichen Herangehensweise bei der digitalen Transformation. Dabei wird auf die Technologie fokussiert, aber auch Einstellungen und Verhaltensweisen durch Einbindung und Alignment mit End-Nutzern im Change Management werden thematisiert. Dar眉ber hinaus wird ein spezielles Bootcamp-Programm von 麻豆原创 und Schaeffler zur Unterst眉tzung von OCM mit digitalen Tools vorgestellt.

war das Thema von  Gia-Thi Ngyuen. Seine wichtigsten Empfehlungen sind die Konzentration auf ein einfaches, aber intelligentes Oberfl盲chendesign. Ein pragmatischer Ansatz, der den gesch盲ftlichen Nutzen in den Vordergrund stellt. Auch empfiehlt er integrierte L枚sungen zu nutzen anstelle einzelner Tools. Und schlie脽lich sollten Erfolgsgeschichten gef枚rdert werden, um den Wandel voranzutreiben, anstatt sich nur auf technische Aspekte zu konzentrieren.

Die Nutzerinnen und Nutzer im Mittelpunkt

Im Blog pl盲diert Richard Benschop daf眉r, dem menschlichen Aspekt Priorit盲t einzur盲umen. Neben dem Feiern der erfolgreichen Einf眉hrung am Go-Live sollte man daher auch dann nochmals feiern, wenn die KPIs rund um Adoption erreicht sind.

Viele Unternehmen vernachl盲ssigen die t盲gliche Erfahrung der Nutzerinnen und Nutzer trotz technologischem Fortschritt. Eine verst盲ndliche Kommunikation und intuitive Bedienung sind entscheidend f眉r den Br眉ckenschlag zwischen Technologie und Anwendende. Wirtschaftsblogger Gunnar Sohn betrachtet das nicht nur als technische, sondern auch als soziale, kulturelle und individuelle Herausforderung. Implementierungsstrategien sollten diese Aspekte umfassen. Er fordert im Blog mit einer Weltverbesserungs-Kompetenz und gibt dabei ein Beispiel aus der eigenen Lehre und dem Projekt „K枚nig von Deutschland“.

diskutiert die Rolle von Digital Adoption Platforms (DAPs), speziell 麻豆原创 Enable Now, bei der Beschleunigung der digitalen Transformation durch umfassende Benutzerunterst眉tzung und Schulung. 麻豆原创 Enable Now gilt als f眉hrende DAP, die die Akzeptanz von Software und digitalen Tools optimiert und erm枚glicht, dass Mitarbeitende ihr volles Potential entfalten k枚nnen. Als Empfehlung sollten Unternehmen DAPs, wie 麻豆原创 Enable Now, nutzen, um die Einf眉hrung zu verbessern, die Schulungszeit zu reduzieren, die IT-Kosten zu senken und die Produktivit盲t zu steigern. 麻豆原创 Enable Now kann zudem das Change Management unterst眉tzen und weitere Aufgaben im Wissensmanagement automatisieren.

Der Weg ist das Ziel

Nach Otto Schell z盲hlt im Beitrag 鈥炩�� die Transformationsgeschwindigkeit, da die Ver盲nderungsgeschwindigkeit h枚her ist als die Investitionsplanung. Volatile Organisationsformen ver盲ndern die Art der Unternehmensf眉hrung 鈥� daher fordert er transformational operativ zu sein, transformatorischen Exzellenz und das Zielbild des intelligenten Business.

Andreas Enneking, HR Value Advisor, beschreibt im zur erfolgreichen HR Cloud Adoption, basierend auf einer Studie, die in Zusammenarbeit mit dem HR-Strategieberatungsunternehmen hkp/// durchgef眉hrt wurde. Diese Strategien beinhalten die Notwendigkeit einer reibungslosen Integration in die bestehende Unternehmenssoftware, die Einbeziehung aller Mitarbeitenden von Anfang an und die kontinuierliche Betreuung der HR-Prozesse auch nach dem Go-Live der HR Cloud L枚sung.

Offene Unternehmenskultur f枚rdert neue Technologien

Die Forschungsergebnisse einer Gruppe von Wissenschaftlern der Universit盲t Duisburg-Essen 鈥炩�� zeigen, dass Nutzervertrauen und individuelle Anpassungsf盲higkeit entscheidend f眉r die Akzeptanz neuer Technologien sind. Zudem betonen die Forschenden die Bedeutung einer offenen Unternehmenskultur, die Experimente mit neuen Technologien f枚rdert. Die wahrgenommene Einfachheit der Nutzung verliert hingegen an Bedeutung, da dies inzwischen einfach erwartet wird. Mehr zu Technologieakzeptanz speziell im 麻豆原创-Kontext k枚nnen Sie auch 丑枚谤别苍.

Im Blog 鈥� zeigt Patricia Gantert, wie Lufthansa Technik 麻豆原创 Preferred Success bei der Implementierung der 麻豆原创 Sales Cloud nutzt. 麻豆原创 Preferred Success bietet eine zus盲tzliche Betreuung von Cloud-Kunden und unterst眉tzt beim Onboarding, Incident Management und mit vielen Zusatz-Services bis hin zum Go-Live. Dabei sind auch dedizierte Adoption Services wie der „Release Adoption Service“, der 脺berblick 眉ber Verbesserungen im Rahmen des Releases und eine Zusammenfassung der Verbesserungen in bestehenden Prozessen anbietet, angepasst auf das Kunden-Setting. Dazu geh枚ren z. B. die kundenspezifischen Scope Items, wichtige Neuerungen und eine Diskussion und Abstimmung 眉ber die Einf眉hrung neuer Funktionen.

Zusammenarbeit verbessern durch kollektives Committment

脺ber die Bedeutung von Gemeinsamkeit und Identifikation schreibt Holly Hammerton in ihrem Blog.

Bei 麻豆原创-Transformationsprojekten ist die Schaffung eines starken Gef眉hls der Identifikation und Gemeinsamkeiten unter den Projektbeteiligten von entscheidender Bedeutung, um eine hohe Benutzerakzeptanz zu erreichen. Die Schaffung einer kollektiven Identit盲t f枚rdert ein gemeinsames Verst盲ndnis der Projektziele, vermittelt den Teammitgliedern ein Gef眉hl der Eigenverantwortung und schafft eine koh盲sive Umgebung, in der sich jeder Einzelne mit dem Transformationsprojekt verbunden f眉hlt. Dieses kollektive Committment verbessert nicht nur die Kommunikation und Zusammenarbeit, sondern f枚rdert auch die erfolgreiche Implementierung des Projekts, indem es die Akzeptanz und das Engagement der Endbenutzer f眉r das 麻豆原创-System sicherstellt.

Wir sehen: es gibt ganz unterschiedliche Perspektiven auf die Herausforderung der digitalen Adoption. Die obigen Betr盲ge finden sie alle in der Gruppe, weitere werden noch folgen.

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Allen, die 2023 18 Jahre alt werden, macht der Staat ein Geschenk: Ein 200 鈧�-Budget, das f眉r vielf盲ltige Kulturangebote ausgegeben werden kann. 麻豆原创 bringt Angebot und Nachfrage auf einer Plattform zusammen und liefert die Kultur in einer App an die User. Mit dabei: Der kleine Buchladen an der Ecke, die gro脽e Kino-Kette, der Konzertveranstalter.

Kulturanbieter aller Art pr盲sentieren sich auf einer bunten App, die junge Menschen neugierig machen und begeistern soll. Eine anspruchsvolle Aufgabe, denn nicht alle Kulturpartner haben dieselben Systeme, mit denen sie ihre Angebote im 脺berblick haben. Auch die Zeit f眉r die Umsetzung war begrenzt. Am 14. Juni 2023 musste der KulturPass 鈥瀕ive鈥� gehen, so blieben nur sechs Monate f眉r die Entwicklung.

Heute sind weit 眉ber 8.000 Anbieter an Bord, knapp 200.000 18-J盲hrige haben ihr Kultur-Budget bereits in der App freigeschaltet und machen davon regen Gebrauch.

Der KulturPass im 麻豆原创 News Podcast

Im 麻豆原创 News Podcast spricht Claus Kruesken mit Dr. Roland Witzel, Regierungsdirektor bei der Beauftragten der Bundesregierung f眉r Kultur und Medien, Martin Fassunge, dem Projektleiter bei 麻豆原创 und Anna-Maria Oechsner, der 麻豆原创 Lead Designerin f眉r die KulturPass-App 眉ber das spannende Projekt. Wie bringt man die unterschiedlichsten Angebote auf eine Plattform? Wie macht man sie auffindbar f眉r die jungen Leute? Wie muss eine App aussehen, damit sie f眉r die Zielgruppe attraktiv ist? Fragen, die beantwortet werden mussten.

Das Projekt war eine Kooperation, bei der alle voneinander lernen konnten. 鈥濪a sind schon zwei Welten aufeinandergeprallt,鈥� erkl盲rt Dr. Roland Witzel 鈥瀌ie deutsche Ministerialb眉rokratie und die Welt der IT-Entwicklung. Wir haben uns da einiges von den agilen Prozessen abschauen k枚nnen.鈥�

H枚ren Sie rein in den neuen 麻豆原创 News Podcast

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200 鈧� f眉r Vor-Ort-Kultur aller Art. Dieses Geburtstagsgeschenk macht Claudia Roth, die Beauftragte der Bundesregierung f眉r Kultur und Medien, allen, die 2023 18 Jahre alt werden. Damit werden Kulturanbieter genauso unterst眉tzt wie junge Menschen, die w盲hrend der Zeit der Corona-Pandemie kulturell zu kurz kamen. Auf einer digitalen Plattform bringt 麻豆原创 Anbieter und Nachfrager zusammen. Die 18-J盲hrigen k枚nnen 眉ber eine App unter den kulturellen Angeboten von Buch bis Konzert w盲hlen.

脺ber die Herausforderung, so eine App schnell und attraktiv an die Zielgruppe zu bringen, sprechen Dr. Roland Witzel, Regierungsdirektor bei der Beauftragten der Bundesregierung f眉r Kultur und Medien, Martin Fassunge, der Projektleiter bei 麻豆原创 und Lead Designerin Anna-Maria Oechsner. Das Ergebnis: Ein Vorbild f眉r das Zusammenspiel von IT und 枚ffentlicher Verwaltung.

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鈥濪er Plan griff zu kurz, da wir uns nicht in einem normalen Krisenmodus befanden鈥�, berichtet Tim Sutor, Teamleiter des Bereichs In-Store Merchandise Processes and Store Replenishment bei Coop. 鈥濫twas in dieser Gr枚脽enordnung hatten wir noch nicht erlebt. Wir mussten unsere Prozesse sehr schnell anpassen, damit unsere Regale gef眉llt und alle Superm盲rkte im Land ge枚ffnet bleiben konnten.鈥�

Der CEO von Coop stellte innerhalb k眉rzester Zeit mehrere Krisenteams zusammen, und Tim Sutor wurde gebeten, sich in einem der Teams um die Nachschubprozesse zu k眉mmern. Sein Team hatte absolute Entscheidungsfreiheit bei der Steuerung des Nachschubs f眉r die Regale in den Superm盲rkten. Da Entscheidungen ohne Genehmigung durch das Management getroffen werden konnten, war Coop in der Lage, mit schnellen und konkreten Ma脽nahmen auf die Herausforderung zu reagieren.

Als Ende Februar die Infektionszahlen in Italien steil anstiegen, verzeichneten Superm盲rkte in Grenzn盲he ein Umsatzplus von 70聽Prozent聽鈥� verursacht durch Italiener, die sich mit Lebensmitteln und anderen Dingen des t盲glichen Bedarfs eindeckten. Schon kurz darauf zog auch die Nachfrage im Land selbst an, sodass eine pr盲zise Bedarfsprognose und Verteilung immer wichtiger wurden.

Auff眉llen der Regale

Die Prognose und Nachschubplanung sind komplexe Prozesse. Unter normalen Umst盲nden gibt es nach der Aufgabe der t盲glichen Bestellung ein Zeitfenster von zwei bis drei Stunden, bevor der Logistikprozess beginnt. Doch mit Ausbruch der Pandemie hatten die Verteilzentren, die ohnehin schon am Rande ihrer Kapazit盲ten waren, mit einer deutlich h枚heren Nachfrage zu k盲mpfen.

鈥濫s war so, als ob wir ohne Vorlaufzeit das doppelte Weihnachtsgesch盲ft bew盲ltigen mussten鈥�, erz盲hlt Tim Sutor. 鈥濽m saisonale Nachfragespitzen abzudecken, stocken wir die Zahl der Mitarbeiter in der Regel um ein Drittel auf. Daf眉r haben wir dann aber mehrere Wochen Vorbereitungszeit.鈥�

Um das Problem zu l枚sen, wurden Mitarbeiter aus den Non-Food-Gesch盲ftsbereichen von Coop abgezogen, in denen die L盲den w盲hrend der Krise nicht 枚ffnen durften.

鈥濪ie eigentliche Herausforderung bestand darin, gro脽e Ladungen auszuliefern, f眉r die es in den Verteilzentren zu wenig Platz und Ladefl盲chen gab鈥�, erkl盲rt Tim Sutor. 鈥濽nd unsere Lieferanten hatten zwar Best盲nde in unseren Lagern im Ausland vorr盲tig, doch konnten die Lkw-Fahrer w盲hrend des Lockdowns die Grenzen nicht passieren.鈥�

Insbesondere der t盲gliche Absatz von Lebensmitteln in Dosen war drei Mal so hoch wie vor der Pandemie. Coop ist f眉r sein breites Produktsortiment bekannt, doch selbst Artikel, die sonst eher zu den Ladenh眉tern geh枚ren, waren ausverkauft. Wie konnte das Team die rechtzeitige Auslieferung der 1.000 wichtigsten Artikel sicherstellen, die in jedem Supermarkt vorr盲tig sein m眉ssen, um den Bedarf der Kunden zu decken?

Krisenteams 眉bernehmen das Ruder

Zu diesem Zeitpunkt begannen die Entscheidungsbefugnisse der Krisenteams eine wichtige Rolle zu spielen. Als Erstes wurde entschieden, mehrere Tausend Produkte aus dem normalen, t盲glichen Lieferzyklus auszuklammern, damit die am dringendsten ben枚tigen Waren bei der Logistik Vorrang vor Nischenartikeln haben. Dies war ein entscheidender Schritt zur Bew盲ltigung der enormen Nachfrage und Sicherstellung der Warenverf眉gbarkeit in allen Filialen.

Im Normalfall liegt die endg眉ltige Entscheidung bei den regionalen Planern, die ihre Vertriebsgebiete in und auswendig kennen. Die zweite Entscheidung stie脽 daher auf wenig Gegenliebe: Die abschlie脽ende Bedarfsprognose sollte in der Konzernzentrale erstellt werden, um die Verteilung besser steuern zu k枚nnen. Das Krisenteam ben枚tigte vollst盲ndige Kontrolle 眉ber die Daten, um die w盲hrend der Pandemie auftretenden Abweichungen von typischen Absatzmustern zu analysieren und zu verstehen.

鈥濿ir konnten es uns nicht mehr leisten, die Prognosen nach unserem Bauchgef眉hl anzupassen鈥�, erkl盲rt Tim Sutor, der fr眉her als Datenspezialist gearbeitet hat. 鈥濿ir waren darauf angewiesen, dass das System schnelle Ergebnisse liefert. Die Daten entschieden dar眉ber, wie und wohin die Waren verteilt werden sollten. So konnten wir alle Artikel f眉r den t盲glichen Bedarf in allen Filialen vorr盲tig halten, selbst wenn es nicht die meistgekaufte Marke war.鈥�

Dass Coop sich auf das System verlie脽, machte sich bezahlt. Die Kunden konnten das kaufen, was sie brauchten, und der Marktanteil des Unternehmens vergr枚脽erte sich w盲hrend der Corona-Krise deutlich. 鈥濫s h枚rt sich vielleicht nicht nach einer gro脽en Sache an, aber wir sprechen hier von einem riesigen Markt. Und es beweist, dass wir die richtigen Entscheidungen getroffen haben鈥�, res眉miert Tim Sutor.

Coop bringt Innovationen in der Logistik voran

Mit 麻豆原创 Forecasting and Replenishment profitiert Coop von einer ganzen Reihe von Vorteilen: optimierte Logistikprozesse und mehr Transparenz in der Lieferkette, weniger 脺ber- und Fehlbest盲nde sowie weniger manuelle Arbeit dank Automatisierung.

Das Unternehmen setzt auch verschiedene andere L枚sungen von 麻豆原创 ein und ist Innovationspartner f眉r Nachschubplanung und Prognosen im Einzelhandel, insbesondere f眉r die neue Prognose-Engine von 麻豆原创: die Komponente 鈥濽nified Demand Forecast鈥� von 麻豆原创 Customer Activity Repository. Coop hatte bereits vor der Pandemie begonnen, den Nachschub in bestimmten Kategorien mit dieser Komponente zu steuern. Aufgrund der besseren Prognosequalit盲t und der schnelleren Reaktion des Systems auf kurzfristige Abweichungen beschloss das Unternehmen, Unified Demand Forecast f眉nf Monate fr眉her als geplant f眉r das gesamte Frischesortiment aus mehreren Tausend Produkten einzuf眉hren.

Abfallvermeidung durch KI-gest眉tzte Prognosen

Coop will sich durch die aktuelle Krise nicht von anderen Projekten ablenken lassen, mit denen es seine Entwicklung zum technologiegest眉tzten intelligenten Unternehmen vorantreiben m枚chte. Ein langfristiges Ziel besteht darin, ein flexibleres und nachhaltiges Einkaufserlebnis zu schaffen und Abfall bei Frischprodukten komplett zu vermeiden.

Vor drei Jahren hatte Coop ein neues Projekt im Bereich Aktionsplanung in Angriff genommen. Die Supermarktkette f眉hrt f眉r seine mehr als 60.000聽Produkte regelm盲脽ig Aktionen durch, weshalb es entscheidend darauf ankommt, die optimale Aktionsmenge f眉r die beworbenen Lebensmittel in allen 1.000聽Filialen in der Schweiz zu ermitteln.

Die Komponente 鈥濽nified Demand Forecast鈥� von 麻豆原创 Customer Activity Repository ermittelt die genauen Aktionsmengen auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten (nach Filiale und Produkt). Die Waren werden mithilfe eines selbstlernenden KI-Algorithmus (k眉nstliche Intelligenz) verteilt, der die Prognose bei jedem neuen Verkauf verfeinert.

鈥濵it diesem Tool entsteht eine Win-win-Situation f眉r alle鈥�, berichtet Tim Sutor. 鈥濿ir k枚nnen den Abfall deutlich verringern, indem wir 脺berbest盲nde vermeiden und die gezielte Planung verbessern. Die Kunden profitieren von frischeren Produkten, und dank einer st盲rkeren Automatisierung m眉ssen sich die Mitarbeiter weniger um Ausnahmen und Fehler k眉mmern. Dadurch haben sie mehr Zeit f眉r die Kunden.鈥�

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Die letzten Monate waren f眉r viele H盲ndler nicht leicht. Ihre L盲den mussten geschlossen bleiben. Was blieb, war der Online-Handel. 鈥濫ntsprechend wichtig wurde es, adhoc herausfinden zu k枚nnen, warum Webshops nicht laufen鈥�, sagt von 麻豆原创 Services. Warum etwa bricht ein Kunde den Kauf ab, obwohl er das Produkt bereits ausgew盲hlt und in den Warenkorb gelegt hatte und es lediglich noch bezahlt werden musste? Ein h盲ufiger Grund ist nach Beobachtungen des auf den Handel spezialisierten Enterprise-Architekten, dass die Lieferzeit nicht nur zu lang ist, sondern auch sehr sp盲t im Prozess 眉berhaupt erst angezeigt wird. 鈥濴iefert Amazon garantiert in zwei Tagen, nehme ich als Kunde auch einen etwas h枚heren Preis in Kauf鈥�, so Reulmann. Besonders ung眉nstig ist allerdings, wenn der H盲ndler diesen Grund nicht kennt oder zu sp盲t erf盲hrt, weil seine Analysen zu lange dauern oder zu wenig spezifisch sind. 鈥濭erade in den letzten Monaten hat sich gezeigt, welche Unternehmen ihre Hausaufgaben gemacht haben und welche nicht鈥�, sagt Handelsexperte Reulmann.

Echtzeit-Analysen in der Cloud als neuer Status Quo

Klar ist: Der Handel befindet sich in einem Umbruch. Lange Zeit haben die Techniker aus der IT-Abteilung nach exakten Vorgaben der Nutzer aus den Fachbereichen Analysen f眉r Reports erstellt. 鈥濪as dauerte Wochen鈥�, sagt , 鈥瀎ehlte ein KPI, haben sie dreimal 眉berlegt, ob sie noch mal an die IT herangehen sollten, denn das h盲tte n枚tige Auswertungen nochmal weiter verz枚gert.鈥� Die Zeichen stehen auf Echtzeit-Analysen, so der Eindruck von Data Architektin Lawrence von 麻豆原创 Services, die diese Transformation mit dem Verschwinden des Nokia-Handys und Aufkommen von Smartphones vergleicht. Die Anforderung ist heute, dass die IT lediglich noch die Datens盲tze schn眉rt, die von Experten aus den Fachbereichen genutzt werden, um auf dieser Basis eigene, spezifische Dashboards bauen zu k枚nnen, die noch dazu minutenaktuell neue Grafiken und Analysen auf den Bildschirm bringen. Unternehmen versetzt das in die Lage, pr盲zise planen und auf Basis von aktuellen Zahlen Szenarien simulieren zu k枚nnen.

Auf dem Weg zum Digital Boardroom f眉r den Handel

Wenn also ein Webshop-Betreiber nun herausfindet, dass die lange Lieferzeit der Grund f眉r den Kunden ist, den Kauf abzubrechen, ist es naheliegend, die Lieferprozesse zu 眉berpr眉fen. Kommt das Produkt direkt vom Hersteller, aus der Filiale oder dem Verteilzentrum?

麻豆原创 HANA Cloud Services schaffen die n枚tige Transparenz. So werden Daten etwa von , das die Kernprozesse abwickelt, vom 麻豆原创 Customer Activity Repository (), das adhoc eine Gesamtsicht 眉ber Kunden-, Abverkaufs- und Bestandsdaten schafft und 麻豆原创 BW/4HANA als Datenmanagement- und Analysel枚sung 眉ber die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud in einen gemeinsamen Datensatz 眉berf眉hrt. So kann die 麻豆原创 Analytics Cloud () seine Vorteile besonders ausspielen, Kennzahlen auf einem Dashboard darzustellen, die auf Echtzeit-Zahlen aus allen genannten Systemen basieren. Letztlich handelt es sich bei dieser 麻豆原创 Analytics Cloud um einen auf den Handel spezialisierten Digital Boardroom.

麻豆原创 Analytics Cloud: Individuelle Ziele der Kunden ber眉cksichtigen

Nicht f眉r jedes Unternehmen ist ein Digital Boardroom machbar und notwendig. 鈥濫s gibt Kunden, die Analytics outsourcen und Analysedaten erst einen Tag sp盲ter vorliegen haben鈥�, sagt Data-Architektin Lawrence, 鈥瀒hnen geht es zun盲chst darum, in Echtzeit analysieren zu k枚nnen.鈥� Andere nutzen 麻豆原创 CAR bereits, bestenfalls sogar zusammen mit 麻豆原创 S/4HANA und 麻豆原创 BW/4HANA. So unterschiedlich die Anforderungen auch sind: F眉r die 麻豆原创-Experten Lawrence und Reulmann hei脽t das vor allem, sich auf die individuelle Situation im Unternehmen einzustellen und dann zusammen mit dem Unternehmen zu entscheiden, was zu tun ist, beispielsweise mit Hilfe:

• des Strategic Advisory Service, in dem 眉ber Workshops eine individuelle und handelsspezifische Analytics-Strategie, Architektur und eine Implementierungs-Roadmap gefunden werden.
• von Microservices, die die M枚glichkeiten der 麻豆原创 Analytics Cloud aufzeigen. Erforderlich sind etwa 麻豆原创 CAR oder 麻豆原创 Consumer Sales Intelligence. Die Einrichtungszeit liegt bei maximal zwei Wochen, etwaige Anpassungen im System f眉r das Zusammenspiel von On-Premise- und Cloud-Systemen inbegriffen.
  • Im 鈥�麻豆原创 Analytics Cloud Content for Core Retail & Fashion鈥� genannten Service werden Einkaufsanalysen auf Tages- und Wochenbasis m枚glich, jeweils auf Regionen bezogen und auf Filialen heruntergebrochen. Erforderlich f眉r den Service ist ein bereits implementiertes 麻豆原创 CAR.
  • Im Mittelpunkt des 鈥�麻豆原创 Data Warehouse Cloud Content鈥� genannten Services stehen Mittel- und Langfristanalysen, in denen etwa Verk盲ufe in L盲ndern, Regionen und St盲dten auf Filialbasis miteinander verglichen und analysiert werden k枚nnen. Erforderlich f眉r den Service ist ein implementiertes 麻豆原创 Consumer Sales Intelligence.
• des Retail Starter Packs f眉r 麻豆原创 BW/4HANA, eines produktspezifischen Services f眉r ein Datenmodell, mit dessen Hilfe Kunden Prozesse in der Filiale (am Point of Sales) und im Bestandsmanagement analysieren k枚nnen.

鈥濪ie Microservices helfen, 眉ber 眉berschaubare Projekte die Potenziale der Cloud-Analyse selbst auszuprobieren鈥�, meint Analytik-Stratege Reulmann, der allerdings dazu r盲t, zun盲chst eine entsprechende Strategie und auch Roadmap entwickelt zu haben.

麻豆原创 Analytics Hub mit standardisierten Reports

Echtzeit im Reporting hat sich bei 麻豆原创 l盲ngst etabliert. Doch auch der Softwarekonzern hat dort angefangen, wo derzeit noch viele Unternehmen stehen. Vor einigen Jahren pr盲sentierte ein Controlling-Experte in einem Meeting die aktuellen Finanzkennzahlen auf vorbereiteten Pr盲sentationsfolien. Doch waren die in den Fachbereichen abgefragten Zahlen l盲ngst nicht mehr tagesaktuell. Und die Frage kam auf, ob nicht zumindest die 30 wichtigsten KPIs in Echtzeit auf interaktiven Dashboards und Echtzeit-Analysen dargestellt werden k枚nnten. In Boardmeetings kam der 鈥濪igital Boardroom鈥� als erstes zum Einsatz. Inzwischen profitieren auch Manager im Handel von den vielen standardisierten Echtzeit-Reports, die bereits im 麻豆原创 Analytics Hub der 麻豆原创 Analytics Cloud zu finden sind. Lawrence: 鈥濽nd es kommen st盲ndig neue hinzu.鈥�

Weitere Informationen

Sie m枚chten sich informieren, wie Sie Ihre Zukunft in der Retailbranche selbst in die Hand nehmen und mit innovativen Advanced Analytics Technologien wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen k枚nnen?
Erfahren Sie, wie Sie Ihre Gesch盲ftsprozesse erfassen, analysieren und optimieren k枚nnen und mit welchen Services wir Sie dabei unterst眉tzen!

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Gerade erst haben Sandra Grujovic und Conrad Steinmetz ihren Abschluss an der Technischen Universit盲t M眉nchen gemacht und schon stecken sie mitten im Entwicklungsteam der Corona-Warn-App bei der 麻豆原创, im User Experience (UX) 鈥� Mobile Center of Excellence (CoE) Team in M眉nchen. Die beiden berichten, wie sie mit dieser neuen Aufgabe umgegangen sind.

Wo liegen Ihre Verantwortlichkeiten beim Corona-Warn-App Projekt?

Sandra Grujovic: Ich habe vor allem am 鈥淓xposure Submission鈥� Flow gearbeitet. Hierbei handelt es sich um den Teil der App, den Nutzer ansteuern, wenn sie einen Corona-Test gemacht haben. Mithilfe der App k枚nnen sie ihr Testresultat digital erfragen und andere Nutzer warnen, wenn sie Corona-positiv getestet werden.

Conrad Steinmetz: Im Rahmen des Corona-Warn-App-Projekts habe ich neben meiner iOS-Entwicklungst盲tigkeit schnell Verantwortung als Scrum Master 眉bernommen. Nach abgeschlossenem Master-Studium der Informatik bin ich im Februar 2020 beim Mobile UX Team der 麻豆原创 als iOS-Entwickler eingestiegen. Zu dieser Zeit hatte das Coronavirus Europa noch nicht erreicht. So konnte ich gl眉cklicherweise einige meiner neuen Kolleginnen und Kollegen noch pers枚nlich kennenlernen. Ende April startete dann das App-Projekt. Ich war von Anfang an begeistert, dabei zu sein!

Sie sind direkt nach Ihrem Abschluss an der Technischen Universit盲t M眉nchen zur 麻豆原创 gekommen und haben von Anfang an verantwortungsvolle Aufgaben im Projekt 眉bernommen. Wie ist es, direkt von der Uni bei 麻豆原创 und am Corona-Warn-App Projekt zu arbeiten?

Grujovic: Es ist durch und durch eine einzigartige Erfahrung, die sehr anspruchsvoll und gleichzeitig extrem motivierend ist. Man sieht vor allem, wie wichtig es ist, bei solchen Projekten im Team zu arbeiten. W盲hrend das Leben als Studentin am Ende doch eher eine pers枚nliche Angelegenheit ist, ist die Arbeit bei der 麻豆原创 und konkret bei der Corona-Warn-App eine Team-Leistung. Und damit meine ich nicht nur die Teammitglieder, die App-Anforderungen in Programmcode umgesetzt haben, sondern nat眉rlich auch die Backend Developer, CI Developer, UI- und UX-Designer, Product Owner und alle anderen, die es m枚glich gemacht haben, dass die Corona-Warn-App jetzt auf Millionen Smartphones im Einsatz ist.

Steinmetz: Frisch von der Uni ist es ein Hauptgewinn, gleich an so einem wichtigen Projekt mitarbeiten zu d眉rfen. Obwohl ich auch w盲hrend meines Studiums schon einige spannende Projekte mit ambitionierten Deadlines gesehen habe, ist das Corona-Warn-App-Projekt ein bisschen wie die K枚nigsklasse. Es war immer klar: Die App ist f眉r ganz Deutschland von gro脽em Interesse. Ich kann mir gerade kein anderes Software-Projekt vorstellen, dass eine so hohe 枚ffentliche Sichtbarkeit hat. Die Corona-Warn-App ist daf眉r ausgelegt, viele Millionen Menschen in Deutschland zu bedienen. So hohe Downloadzahlen haben in Deutschland nicht viele Apps. Es ist eine tolle Erfahrung, an diesem einzigartigen Projekt mitzuwirken.

Sie sind beide Neueinsteiger bei der 麻豆原创 am Standort M眉nchen. Was haben Sie in der Zeit schon gelernt – insbesondere im Corona-Warn-App-Projekt?

Grujovic: F眉r mich ist es sehr interessant zu sehen, wie unterschiedlich die akademische und die industrielle Sicht auf Probleme ist. Mir ist an der Universit盲t oft aufgefallen, dass der Schwerpunkt haupts盲chlich auf theoretischen Konzepten und technischen Prototypen lag. Bei den Projekten der 麻豆原创 kann man nicht bei abstrakten Konstrukten aufh枚ren, sondern muss das Ganze pragmatisch und komplett l枚sen, und im Falle der Corona-Warn-App auch so, dass viele Millionen Menschen die App sinnvoll nutzen k枚nnen. Auch muss man im Hinterkopf behalten, dass diese App alle gleicherma脽en ansprechen muss, von jung bis alt. Hier entsteht eine neue Ebene an Komplexit盲t, die man als frische Absolventin so nicht kennt. Ich sehe dies als wunderbare M枚glichkeit, sich jeden Tag ein wenig weiterzuentwickeln.

Steinmetz: Durch das Corona-Warn-App-Projekt konnte ich einige meiner Teammitglieder in kurzer Zeit besser kennenlernen, wie ich es sonst erst nach Jahren geschafft h盲tte. 脺ber die Wochen bin ich schnell in unser gro脽artiges Center of Excellence Team hineingewachsen. Eine besonders wertvolle Erfahrung war f眉r mich die enge Zusammenarbeit mit der Open-Source-Community. Es war f眉r mich das erste Open-Source-Projekt dieser Gr枚脽enordnung und es hat mich begeistert, mit welcher Geschwindigkeit aus Ideen sichtbare Ergebnisse entstanden sind.

So funktioniert die Corona-Warn-App.

Weitere Informationen:

• Die Antwort der 麻豆原创 auf COVID-19

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Erst musste sich das 麻豆原创 AppHaus selber neu erfinden 鈥� um mit den neuen Rahmenbedingungen der Corona-Krise umzugehen, jetzt teilt das Team f眉r Innovationskultur seine Erfahrungen mit den Kunden: Beate Riefer und Marcus Dorfmeyer berichten, wie sie ihre Workshops umgestellt haben, um auch aus dem Homeoffice Innovation in die Unternehmen zu bringen 鈥� in einem Prozess, der auch nach seinem Abschluss weiter wirkt. So wird Innovation kontinuierlich.

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Im Podcast unterhalten sich Christoph Haffner & Thomas Jenewein, Hosts des Education Newscast mit Cawa Younosi, der als Personalleiter der 麻豆原创 in Deutschland auch wie fast alle 100.000 Mitarbeiter des Unternehmens weltweit im Homeoffice sitzt. Dabei schildert er die Herausforderungen und was 麻豆原创 aus dem HR Bereich alles anbietet. 麻豆原创 unterst眉tzt Mitarbeiter in verschiedenen Lebenslagen, von Remote Lunch und Kochtips bis hin zum Support von Eltern.
Daneben zeigt Cawa Younosi, dass es gerade jetzt wichtig ist, empathisch zu sein und individuell auf Mitarbeiter einzugehen.

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Also dann, wenn ein Verbraucher eine Website besucht, genauso wie in einer mobilen App, im Kontakt mit einem Service-Center oder im Gesch盲ft. Die Kundentreue wird in der digitalen Welt konstant auf die Probe gestellt, denn die Verbraucher haben eine riesige Auswahl. Sie m眉ssen nur einmal auf den Bildschirm tippen.

Hinzu kommt, dass die Verbraucher neue Technologien sehr gern nutzen:

• Online-Eink盲ufe werden heute meist 眉ber das Smartphone get盲tigt.
• Mobile Zahlungsservices finden immer gr枚脽ere Akzeptanz.
• (KI) in Form von digitalen Sprachassistenten und Chatbots erm枚glicht ein reibungsloses Einkaufserlebnis.
• Studien zeigen, dass die Verbraucher heute auf ihren mobilen Ger盲ten bis zu drei Gesundheits-, Wellness- oder Fitness-Apps installiert haben.

Nachhaltigkeit im Handel: Technologie und eine Mission als Erfolgsfaktoren

Technologie und eine Mission sind zunehmend die ausschlaggebenden Faktoren f眉r kommerziellen Erfolg.

Die Verbraucher kaufen heute nachhaltige Produkte und Dienstleistungen, denn ihnen liegt der Umweltschutz am Herzen. Umweltfreundliche Verpackungen sind ihnen wichtig, sie verzichten auf Plastik und sind bereit, f眉r Nahrungsmittel aus regionaler Produktion mehr auszugeben.

Hersteller und H盲ndler m眉ssen wissen, was ihren Kunden wichtig ist, und so m眉ssen sie ihrerseits auch ihre Werte kommunizieren. Wenn beide Seiten erkennen, dass sie dieselben Werte teilen, entstehen Chancen auf einen sinnvollen Austausch聽鈥� intern wie extern.

Die Verbraucher sehen die H盲ndler in der Verantwortung, in ihrer Gesch盲ftst盲tigkeit eindeutig Stellung zu gesellschaftlichen Problemen zu beziehen. Denkbar w盲ren zum Beispiel 枚kologische Alternativen zur Lieferung am selben Tag, etwa das Angebot, online zu kaufen und im Gesch盲ft abzuholen, auch 鈥濨uy Online Pick Up In-Store鈥� oder BOPIS genannt. Immer mehr Verbraucher erwarten von den H盲ndlern auch, sich aktiver f眉r die Abfallvermeidung einzusetzen und Recyclingservices anzubieten. Der Ruf nach mehr Verantwortungsbewusstsein ist bei den H盲ndlern angekommen. Gleichzeitig zwingt sie der zunehmende Wettbewerbsdruck dazu, Kundenauftr盲ge schneller auszuf眉hren. Inzwischen setzen mehr Unternehmen auf das Direktgesch盲ft.聽 Angesichts all dieser Trends sehen sich Unternehmen unter dem Druck, neue Strategien f眉r ihre globale Lieferkette zu verfolgen.

Anders ausgedr眉ckt: Die Lieferkette entwickelt sich in rasantem Tempo zu dem Punkt, an dem H盲ndler ansetzen k枚nnen, um den Verbrauchern einen differenzierten Service anzubieten, indem sie die Lieferkette schneller, zuverl盲ssiger und kosteng眉nstiger machen.

Vor allen Dingen ist und bleibt der menschliche Faktor das Wichtigste f眉r ein positives Erlebnis聽鈥� trotz der Verbreitung von Chatbots und der immer st盲rkeren Automatisierung von Prozessen. Wenn Verbraucher mit einem Unternehmen interagieren wollen, dann geschieht das immer noch 眉ber dessen Mitarbeiter. Den Unternehmen kommt dabei die Aufgabe zu, ihre Mitarbeiter mit den Kundeninformationen zu versorgen, die sie brauchen, um die Herausforderungen bew盲ltigen zu k枚nnen.

Experience Management: Kein Erlebnis ohne Menschen

Erfolgreiche Unternehmen sind in der Lage,听das Mitarbeitererlebnis mit dem Kundenerlebnis verschmelzen zu lassen. Das Erlebnis ist alles. Die Unternehmen brauchen also die F盲higkeit, ihren Kunden zuzuh枚ren, sie einzubinden und entsprechend zu handeln. Die Kunden verlangen personalisierte Informationen, Empfehlungen und Service auf Abruf. H盲ndler k枚nnen Verbrauchern nur hervorragende Erlebnisse bieten, wenn sie ihre Kunden wirklich kennen. Es kommt also auf die Daten an, doch diese zu erfassen, ist eine Herausforderung. Die Kunden erwarten, dass die Unternehmen, mit denen sie zu tun haben, ihre personenbezogenen Daten sch眉tzen. Vertrauen聽ist schwierig aufzubauen. Unternehmen, die personenbezogene Daten nicht sch眉tzen, verspielen dieses Vertrauen, und ihnen entgehen Gesch盲fte.

Fazit: Der Einzelhandel ist dabei, sich an das digitale Wirtschaftsmodell in der Experience Economy anzupassen. Worauf es ankommt, sind emotionale Bindungen an eine Marke. Und diese entstehen durch positive Erfahrungen mit den Angeboten聽鈥� Spannung, Triumph oder Bewunderung. Unternehmen, die in ihre Technologie und in ihre Mitarbeiter investieren, erzielen eine h枚here Rendite aus den Erlebnissen, die sie bieten. Man nennt das auch聽Return on Experience.

Die 麻豆原创 zeigt die Trends im Handel auf der NRF

Auf der Handelsmesse NRF 2020 demonstrierte die 麻豆原创, wie H盲ndler Trends wie die Kreislaufwirtschaft, globale Lieferketten und den Aufbau vertrauensvoller Beziehungen mit bewussten Verbrauchern mithilfe branchenspezifischer L枚sungen f眉r sich nutzen k枚nnen 鈥� von der ersten Anfrage 眉ber die Kontaktaufnahme bis zur Auftragserf眉llung. Unter anderem ist zu sehen, wie Lebensmittelh盲ndler Experience-Daten im operativen Gesch盲ft nutzen k枚nnen, um auf die Anforderungen, Bed眉rfnisse und W眉nsche der Verbraucher einzugehen, und damit Umsatz und Gewinn steigern k枚nnen.

In einem Demobereich zeigte die 麻豆原创 mit 鈥濧rt of the Possible鈥�, wie Unternehmen mit Technologien wie Blicksteuerung, Drohnen und Robotik schneller Innovationen schaffen聽k枚nnen. Auch Kunden wie聽Valora,听Pentland,听耻苍诲听Badgley Mischka pr盲sentierten futuristische Szenarien f眉r den Einzelhandel 鈥� die allesamt bereits verf眉gbar sind. Bei einer weiteren Pr盲sentation ging es um die neuen Gesch盲ftsmodelle, die unter dem Einfluss von Mobile First, Commerce Everywhere und Cloud-Innovation entstehen.

Auf der NRF zeigte die 麻豆原创, wie Technologien f眉r den Einzelhandel Unternehmen dabei helfen k枚nnen, ihren Kunden zuzuh枚ren, deren Bed眉rfnisse und W眉nsche zu verstehen und entsprechend zu agieren. Die Vorteile:

• Wettbewerbsf盲higkeit in der Experience Economy聽durch Experience Management f眉r das Direktgesch盲ft mit Personalisierung und Produktinnovationen anhand von Kunden- und Experience-Daten
• Personalisierte, vertrauensw眉rdige Erlebnisse聽mit KI f眉r Handel, Marketing und insbesondere Merchandising und Headless Commerce, Stichwort: Projekt 鈥炩��
• Zuverl盲ssige Auftragserf眉llung聽mit einem Omnichannel-Ansatz und Kundenbestellservice
• Exzellenter Service聽mit Chatbots und dialogorientierter KI, Ticket Intelligence sowie einem Kundendienst, der das hervorragende Einkaufserlebnis auch 眉ber den Kauf hinaus weiterf眉hrt
• Innovation auf der Basis einer erweiterbaren, agilen Plattform mit API, Microservices, Mobile-First-Ansatz und einem Branchennetzwerk auf der Grundlage von聽

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鈥濪as Zeitalter des Und鈥� nennt es Christian Kugelmeier von VORSPRUNG@Work: Technologie und Menschen sind ebenb眉rtige Faktoren auf dem Weg in die Digitalisierung. Allerdings spielt auf der menschlichen Seite F眉hrung die entscheidende Rolle: Auch die F眉hrungskultur eines Unternehmens muss sich ver盲ndern, wenn man den neuen Aufgaben gewachsen sein will.
Frank Weber aus dem Aufsichtsrat der Daimler AG hat sich dem gestellt. Beide erl盲utern im Gespr盲ch mit Claus Kruesken ihre Erkenntnisse und Erfahrungen, die sie in diesem Prozess gewonnen haben. Sie k枚nnen wegweisend f眉r andere sein.

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Wir haben es somit mit einer beachtlichen Zahl an 鈥濪ingen鈥� zu tun, die viele Daten und Informationen erfassen. Hieraus er枚ffnen sich viele M枚glichkeiten f眉r diejenigen, die den potenziellen Wert und (offen gesagt) Gewinn erkennen, der mit verschiedenen IoT-Einsatzszenarien erzielt werden kann.

Allerdings muss auch realistisch eingesch盲tzt werden, wie man den 鈥濺eturn on Investment鈥� f眉r eine Unternehmensstrategie definiert.

Kundenerwartungen mit IoT erf眉llen

Der Einzelhandel bietet unz盲hlige Interaktionsm枚glichkeiten mit Kunden, unabh盲ngig von ihrem Alter, Hintergrund, Anstellungsverh盲ltnis, verf眉gbarem Einkommen und vielem mehr.

Und Einzelh盲ndler sind auch sehr interessiert daran, Technologie f眉r die Interaktion und Kommunikation mit ihren Kunden zu nutzen. Die M枚glichkeiten sind grenzenlos und scheinbar nur durch unser Vorstellungsverm枚gen begrenzt.

Und genau das ist ein kritischer Punkt: Wie k枚nnen wir (aus so vielen M枚glichkeiten) Einsatzszenarien finden, die tragf盲hig und praktikabel sind? Und wie k枚nnen wir herausfinden, welche davon der Handel und andere Branchen entweder bereits umgesetzt haben oder dies planen?

Um dies etwas anschaulicher zu machen, nachfolgend ein paar Beispiele, wo IoT-gest眉tzte Technologie bereits erfolgreich eingesetzt wird.

1. Bestandsoptimierung bei verderblichen Lebensmitteln

Eine der gr枚脽ten Herausforderungen f眉r den Lebensmittelhandel ist die sehr kurze Lebensdauer der Waren. Deshalb m眉ssen die K眉hl- und Gefrierger盲te in den L盲den einwandfrei funktionieren, um die Sicherheit und Qualit盲t der Lebensmittel zu gew盲hrleisten.

Hierf眉r haben wir gemeinsam mit einem Lebensmittelh盲ndler seine K眉hl- und Gefrierger盲te mit Sensoren ausgestattet, die regelm盲脽ig die Temperatur erfassen. Bei Temperaturabweichungen erh盲lt der Filialleiter eine Meldung. Der Lebensmittelh盲ndler automatisierte nach und nach seinen Prozess, sodass seine Mitarbeiter nicht mehr in bestimmten Abst盲nden manuelle Temperaturkontrollen vornehmen mussten.

Denn dabei hatte es passieren k枚nnen, dass die Ger盲te zu stark oder zu wenig k眉hlten. Durch die Automatisierung wird man sofort auf Temperatur盲nderungen aufmerksam gemacht und kann so die Sicherheit der Lebensmittel jederzeit gew盲hrleisten. Dadurch l盲sst sich auch die Menge an verdorbenen Lebensmitteln weiter reduzieren.

Ein weiteres Dilemma des Lebensmittelhandels zeigt folgendes Beispiel: Bei einer der Firmen, mit der wir zusammenarbeiteten, waren bei der Lieferung einige verderblichen Waren zu lange drau脽en stehen geblieben, bevor sie ins K眉hlhaus gebracht wurden. Dadurch gingen zu viele Lebensmittel kaputt. Wir kombinierten IoT-Technologie, Temperaturerfassung und passive RFID-Tags und installierten so ein Fr眉hwarnsystem, das Meldungen versendet, wenn Paletten in einer nicht gek眉hlten Umgebung stehen bleiben.

2. Customer Experience

Einige Einzelh盲ndler setzen verschiedene IoT-L枚sungen ein, um das Kundenerlebnis in ihren L盲den zu verbessern.

Ein H盲ndler installierte eine Kamera und ein Sensorsystem, um automatisch die L盲nge der Schlangen an den Kassen zu erfassen. Dadurch konnten bei Bedarf schnell zus盲tzlich Kassen ge枚ffnet werden.

Ein anderer H盲ndler implementierte ein Sensorsystem an einem Automaten f眉r die Flaschenr眉ckgabe. Mit dem System kann man automatisch feststellen, wenn der Automat fast voll ist. Dann kann er rechtzeitig geleert werden, sodass erst gar keine Unannehmlichkeiten f眉r die Kunden entstehen.

Mithilfe von IoT-Technologie sind auch Automaten f眉r den Verkauf von Waren intelligenter geworden. H盲ndler k枚nnen damit das Verhalten und die Kaufmuster ihrer Kunden analysieren und so die Aufstockung der Automaten optimieren. Um dies weiter auszubauen arbeiten wir mit innovativen Einzelh盲ndlern zusammen, um unbemannte Gesch盲fte mit modernen Kameras und Sensoren vollst盲ndig zu automatisieren.

3. Ver盲nderungen im Handel beginnen mit Design Thinking

Manchmal muss man die Art und Weise, wie man etwas schon immer gemacht hat, aus einer gewissen Distanz und einem anderen Blickwinkel betrachten. Darum geht es im Wesentlichen beim Design Thinking. Dabei muss nicht immer das Rad komplett neu erfunden werden: Meistens geht es darum, Dinge anders zu machen, mit einem besseren und schnelleren Ergebnis 鈥� und mit einem niedrigeren Kosten- und Zeitaufwand.

Den Vorgang kann man beschleunigen, indem man sich im Vorfeld 眉ber die potenziellen 鈥濭ewinne鈥� f眉r sein Unternehmen Gedanken macht. Die nachfolgenden Beispiele zeigen, wie man selbst mit relativ wenig Zeitaufwand eine Schwachstelle entdecken und durch deren Behebung viel gewinnen kann. IoT ist ein sehr dynamisches Thema, und es vergeht kaum eine Woche, dass nicht eine weitere neue Einsatzm枚glichkeit von IT-Analysten diskutiert wird oder ein neues Ger盲t auf den Markt kommt.

Vielleicht kann man sich dies anhand von ganz neuen Beispielen schwer vorstellen. Lassen Sie uns deshalb wieder auf den Einzelhandel zur眉ckkommen und dies an sehr anschaulichen und 眉berzeugenden IoT-Einsatzszenarien verdeutlichen.

Eine gro脽e Herausforderung f眉r Handelsunternehmen ist, dass ihnen potenzielle Verk盲ufe entgehen oder sie M枚glichkeiten, etwas zu verkaufen, nicht nutzen k枚nnen. Sehr oft haben H盲ndler nicht genau das Produkt im Laden, das ein Kunde kaufen m枚chte. Dieses Problem l盲sst sich nicht dadurch l枚sen, dass man zu viel Bestand von den einzelnen Artikeln vorr盲tig hat, sondern durch innovatives Design und innovatives Denken.

Es kann sich als schwierig erweisen, den 脺berblick 眉ber alle Stellen im Laden zu behalten, an denen ein Artikel angeboten wird. Und manchmal kann ein eigentlich als verf眉gbar geglaubter Artikel besch盲digt sein oder aufgrund von Schwund fehlen. Hier kann IoT-Technologie Abhilfe schaffen.

Mit kosteng眉nstigen passiven RFID-Tags an den Artikeln lassen sie die Lagerorte im Laden ausfindig machen. Und innovative Regalsensoren k枚nnen f眉r eine genauere Erfassung von Artikeln in den Regalen sorgen. Wenn man den aktuellen Bestand im Laden genau erfassen kann, werden auch die Bestandsprognose und die Aufstockung der Best盲nde genauer. Wie viele Artikel aufgef眉llt werden m眉ssen, l盲sst sich so optimal an die aktuelle Situation anpassen.

RFID ist nat眉rlich keine neue Technologie. Wie bei vielen anderen Technologien sind der Preis und die Nutzungskosten aber so stark zur眉ckgegangen, dass sich der Einsatz nicht nur f眉r Premium-Produkte lohnt. Jetzt haben auch Produkte, die nur ein paar Dollar kosten, das Potenzial, eine solide Rendite zu bringen 鈥� und zwar Monat f眉r Monat.

Wie bei vielen anderen Sensor- und Tag-Technologien sind es die Einblicke in Daten, die genauso wertvoll oder sogar wertvoller sind als die durch sie erzielte Genauigkeit der Daten, die die Erstinvestition rechtfertigt. RFID rechnet sich schon allein durch die h枚here Genauigkeit der Bestandsdaten und die positiven Auswirkungen auf den Verkauf (allein 眉ber dieses Thema k枚nnte man schon einen seitenlangen Blog schreiben). Aber was sind das nun f眉r 鈥濫inblicke鈥�, die genauso wertvoll sind wie die Genauigkeit der Bestandsdaten?

Schauen wir uns dies am Beispiel eines Modeh盲ndlers an. Mit RFID-Technologie kann man erfassen, welche Kleidungsst眉cke welchen Stils und welcher Farbe die Kunden in die Umkleidekabine mitnehmen, welche Artikel in der Regel im Laden h盲ngenbleiben und welche dann letztendlich gekauft werden. Man kann sich vorstellen, welche M枚glichkeiten f眉r zielgerichtetes Kundenmarketing sich daraus f眉r H盲ndler ergeben.

Mit einer weiteren IoT-Technologie wie聽聽kann man lokal umfassende Einblicke in den einzelnen Kunden in einem bestimmten Laden gewinnen und sein Verhalten durch die Kombination mit Analysetools f眉r Experience- und operative Daten untersuchen. Dadurch ergibt sich ein gro脽er Wettbewerbsvorteil. Denn Edge bietet die M枚glichkeit, Teile des Gesch盲ftsprozesses auch lokal zu steuern und zu erfassen.

Die Edge-Technologie ist auf die lokalen Bed眉rfnisse abgestimmt und kann zum Sammeln detaillierter Sensordaten aus verschiedenen Bereichen des Ladens genutzt werden. Somit l盲sst sich f眉r jeden Artikel der genaue Bestand errechnen. Die Technologie kann auch Empfehlungen abgeben, wann der Bestand aus dem Lager in die Ladenregale gebracht werden soll.

Dieser Prozess kann vollst盲ndig lokal ablaufen und in regelm盲脽igen Abst盲nden 鈥� oder wenn es f眉r andere zentrale Prozesse wie beispielsweise die Prognoseerstellung und Bestandsaufstockung erforderlich ist 鈥� mit dem zentralen System synchronisiert werden.

Wettbewerbsvorteile von IoT

Der Preis von Sensoren und Tags ist so weit gesunken, dass es jetzt nicht mehr darum geht, nur f眉r Premium-Kundensegmente in IoT-Technologie zu investieren. Stattdessen k枚nnen die Wettbewerbsvorteile, die IoT bietet, jetzt f眉r jeden Aspekt im Handel genutzt werden. Dies sollte man bei den Investitionen f眉r 2019 bis 2020 ber眉cksichtigen.

IoT ist nicht die technische L枚sung f眉r alle Probleme im Einzelhandel. F眉r Unternehmen, die sich Wettbewerbsvorteile im immer h盲rter umk盲mpften Handel verschaffen wollen, kann sie aber Mehrwert bringen und somit eine wichtige Rolle spielen.

IoT ist eine Chance f眉r Unternehmen 鈥� und nicht nur eine technische M枚glichkeit

Am Anfang dieses Blogs haben wir uns gefragt: Soll man erst mal weiterhin an einer IoT-Strategie basteln und abwarten, bis IoT reifer ist? Oder ist es sinnvoller, jetzt eine tragf盲hige IoT-Strategie zu planen und umzusetzen, um deren Vorteile zu nutzen? (Es geht also darum, nicht zu fr眉h, aber auch nicht zu sp盲t zu investieren).

Internet der Dinge: die Fakten

1. IoT ist Realit盲t 鈥� die Technologie ist da 鈥� und bietet viele Daten und M枚glichkeiten f眉r diejenigen, die sich daf眉r entscheiden.
2. IoT ist machbar 鈥� wie wir an aktuellen Beispielen aus Unternehmen gezeigt haben.
3. Design Thinkingkann helfen, den Einstieg zu erleichtern.
4. Jetzt geht es nur noch darum,听sich praktischen Rat zu holen, wie man das alles realisieren kann 鈥� und was h盲lt Sie eigentlich noch davon ab?

F眉r einen erfolgreichen Einstieg in das Internet der Dinge bietet sich in der Regel ein kleines On-Premise Hub in Kombination mit einem Cloud-Konzept an. So ist es dann auch m枚glich, das Modell mit beispielsweise KI und ML zu erweitern. Um einige Vorteile des IoT nutzen zu k枚nnen, ist der Umstieg auf eine partielle Cloud erforderlich. Auch dies muss dann mitgeplant werden.

Wenn wir an IoT denken, geht es oft vor allem darum, wie man noch mehr Sensoren und Ger盲te einsetzen kann. Betrachtet man das Thema jedoch aus einer gr枚脽eren Distanz, geht es eigentlich um die Entwicklung und Umsetzung einer Strategie, die IoT und ML (眉ber KI und RPA) so miteinander kombiniert, dass man im hart umk盲mpften Handel einen gro脽en Sprung nach vorne machen kann. IoT ist also nicht nur eine technische M枚glichkeit 鈥� IoT ist eine Chance f眉r Unternehmen!

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Das Auto ist nicht mehr 鈥瀌es Deutschen liebstes Kind鈥�. Mit dieser Aussage skizzieren Trend-Forscher gern den Wertewandel. Der Versicherungskonzern wei脽 es genauer. Auf Basis von Marktanalysen l盲sst sich sagen: Es muss nicht mehr zwingend das eigene Auto sein, aber 鈥瀖obil sein鈥� wollen die Verbraucher nach wie vor. Die intelligente Nutzung etabliert sich als Alternative zum Besitz. Weil dieser Wandel im Konsumverhalten massive Folgen f眉r die Assekuranzen hat, entschied sich die ERGO f眉r den Aufbau der (EMS), einer Spezialisteneinheit an der Schnittstelle zwischen Mobilit盲ts- und Versicherungsindustrie. EMS setzt wiederum auf eine ganzheitliche 麻豆原创 IT-Plattforml枚sung, losgel枚st von 眉ber Jahre gewachsenen Altsystemen und auf der Grundlage von .

Die EMS entstand im Januar 2017 mit dem Auftrag, die ERGO durch die Herausforderungen eines sich schnell wandelnden Mobilit盲tsmarktes zu leiten. Schlagworte wie 鈥濩onnected Car鈥� sind hier Alltag, bei EMS spricht man bereits vom Mobility Ecosystem. Autobauer hei脽en 鈥濵obility Provider鈥� und sind ebenso Teil des 脰kosystems wie Car- und Ride-Sharing Services, E-Mobility Angebote, und vieles mehr.

Wie aber setzt man das Wissen um diese Ver盲nderungen in die Praxis um? Dieses Projekt startete EMS im Dezember 2017. Im M盲rz 2019 ging die neue 麻豆原创 IT-Plattform live. Erste Partner sind Volvo und NRW-Garage. 鈥濾olvo z盲hlt zu den Ersten, die eine Art 鈥濧uto als Abo鈥� anbieten鈥�, wei脽 Andr茅 Quadt, Head of Operations/IT bei der EMS. Ziel der neuen Plattform ist es, die gesamte Wertsch枚pfungskette f眉r alle Beteiligten effizienter zu gestalten und den Endverbrauchern ein hochwertiges Kundenerlebnis zu bieten.

麻豆原创 S/4HANA Insurance: Kernanforderungen flexibel abbilden

鈥濧ls neu gegr眉ndetes Gesch盲ftsfeld hatten wir den Vorteil einer 麻豆原创 S/4HANA Greenfield-Implementierung鈥�, sagt Michael M眉ller, Managing Director Strategy, Finance and Operations/IT bei EMS. F眉r die Implementierung wurde das Beratungsunternehmen an Bord geholt. Die neue Plattform stellt den Markterfolg durch innovative L枚sungen in den Kernfeldern der Mobilit盲tsversicherung sicher. Auf diese Weise wird ein klarer Nutzenvorteil f眉r Kunden, Autoh盲user und Hersteller realisiert.

Ein modernes, cloud-basiertes Front-End erleichtert den Verkaufsprozess sowohl am Arbeitsplatz des Verk盲ufers im Autohaus als auch f眉r die Spezialisten im Call-Center. Die Beitragskalkution erfolgt zentral 眉ber einen Web-Service. So werden Preisabweichungen zwischen Angebot und Policen ausgeschlossen und Sonderpreise, wie etwa Zusch眉sse durch den Autohersteller, leicht ber眉cksichtigt. Im Schadenfall erhalten Kunden f眉r die Reparatur eine direkte Vermittlung in ihre 鈥濻tammwerkstatt鈥�. So wickeln die gewohnten Ansprechpartner den Schadenfall ab.

F眉r ein aussagekr盲ftiges Performance Management steht mit der zur Verf眉gung: das flexible Werkzeug beantwortet Ad-hoc Reportings und Echtzeit-Analysen. Durch komplexe Zugriffregelungen werden nur Daten ausgewertet, die den Datenschutz erf眉llen. Moderne Schnittstellen auf Basis von Web-Services betten die Kernplattform in die 脰kosysteme der Mobilit盲tspartner ein und verbinden sie mit den anderen internen und externen Systemen. So lassen sich etwa Fahrzeugkonfigurationsdaten aus H盲ndlersystemen zur Verk眉rzung des Versicherungsabschlusses wiederverwenden oder externe Dienstleisteranwendungen problemlos anbinden.

Sicherheit in der Protected Zone, Flexibilit盲t am Front End

Zun盲chst waren diverse Standard-Software-Anbieter im Gespr盲ch. W盲hrend des Proof-of-Concept schmolz das Feld auf zwei Anbieter. Gr眉nde f眉r die 麻豆原创 S/4HANA Insurance-Plattform sind f眉r Quadt neben der Leistungsf盲higkeit der Module vor allem die Bew盲hrtheit des Systems. Die L枚sung ist 鈥瀏ut modularisiert und passt f眉r den deutschen Markt, wobei sich die ERGO nicht auf den Heimatmarkt beschr盲nkt sieht鈥�, erkl盲rt er. Konkret im Alltag der neuen Plattform betont EMS vor allem zwei Punkte: Sicherheit und Stabilit盲t in der Protected Zone des Back-End-Kernsystems und Flexibilit盲t am Front-End. Der Autoverk盲ufer am 鈥濸oint-of-Sale鈥� muss auf jeden Kunden einzeln eingehen, daf眉r braucht er die richtigen Tools. Verst盲ndliche Produkte, schlanke Prozesse und intuitive Bedienbarkeit sind entscheidend.

Stichwort Sicherheit: Schlie脽en sich Unternehmen mit anderen Playern in einem 脰kosystem zusammen, ber眉hrt das immer auch Fragen von Vertrauen, Datenschutz und IT-Security. Die ERGO als gro脽e Versicherung ist hier besonders gefragt 鈥� denn der sichere Umgang mit sensiblen Kundendaten hat h枚chste Priorit盲t. 鈥濽nsere Richtlinien f眉r Governance, Risk und Compliance sind hoch鈥�, sagt Quadt.

Unterschiedliche Mobilit盲tsformen reibungslos vernetzt

F眉r ein erstes Fazit ist es nach den wenigen Monaten noch zu fr眉h. Ob der ERGO-Konzern die neue IT-Plattform als Erfolg verbucht, h盲ngt von verschiedenen Faktoren ab. Dazu z盲hlen leicht messbare Kriterien wie die IT-Betriebskostenquote, Prozessdurchlaufzeiten oder die sogenannte Dunkelverarbeitungsquote (der Anteil durchg盲ngig automatisierter Abl盲ufe, bei denen kein Sachbearbeiter mehr eingreifen muss). Weniger leicht messbar, aber ebenso wichtig, ist die Zufriedenheit der Kunden. F眉r sie sollen die Prozesse vom Versicherungsantrag 眉ber die Vertragsbearbeitung bis zum Schaden-Management so einfach, schnell und transparent wie m枚glich ablaufen.

M眉ller wei脽, dass dieser Markt im Wandel bleibt. Mit der neuen Plattform-L枚sung kann die ERGO nun erstmals in dieser Weise Kfz-Hersteller oder neue Mobilit盲tsanbieter bedienen. Auch das Verbraucherverhalten 盲ndert sich: wer nicht mehr st盲ndig den eigenen Wagen vor der T眉r stehen hat, braucht f眉r spezielle Risiken nur noch einige Monate oder Wochen im Jahr eine Versicherung. 鈥濱nsurance-on-Demand鈥� oder 鈥濽sage-based products鈥� sind die k眉nftigen Modelle, die eine skalierbare, flexible Plattform abbilden muss. Und drau脽en stehen die n盲chsten Innovationen schon in den Startl枚chern. 鈥濧ls N盲chstes stehen innovative Mobility-as-a-service Angebote auf der Agenda鈥�, 眉berlegt M眉ller, 鈥瀠nd von der zunehmenden Vernetzung der Mobilit盲tsformen bis hin zur Abdeckung der 鈥瀕ast mile鈥� will ich noch gar nicht reden!鈥�

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