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

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

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

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

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

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

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

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

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

Agiler am Markt: Regionale Besonderheiten erfordern regionale L枚sungen

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

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

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

Go-Live nach Plan 鈥� reibungslos in die Cloud

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

Erste Verbesserungen mit 麻豆原创 Cloud ERP

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

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

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

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

Kulturwandel braucht Zeit 鈥� und Vertrauen

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

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

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

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

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

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

Von dezentralen Anlagen zu intelligenter Orchestrierung 

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

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

鈥濪ie Komplexit盲t der Energiedaten von Prosumenten, mit der unsere Kunden umgehen m眉ssen, steigt exponentiell. Sie ben枚tigen Daten, die 眉ber all ihre Datenquellen hinweg zuverl盲ssig und konsistent sind, und genau hier kommt 麻豆原创 Distributed Energy Resources ins Spiel.鈥� 

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

Die zwei S盲ulen der L枚sung 麻豆原创 DER 

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

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

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

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

2. Management und Verteilung von Energie 

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

Vernetzung von Daten, Prozessen und Personen 

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

Ein Partnernetz f眉r Flexibilit盲t im Energiemarkt 

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

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

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

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

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

脺ber 麻豆原创 Distributed Energy Resources 

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

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

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W盲hrend der Einsatz smarter Werkzeuge und Prozesse bei den Big Playern der Branche zunehmend zur Selbstverst盲ndlichkeit wird, wagen sich auch immer mehr kleine und mittelst盲ndische Gro脽h盲ndler an das Thema KI heran. Und das ist auch gut so, findet Stefan Binkowski, Vice President Retail & Wholesale Advisory bei 麻豆原创: 鈥濳I hilft, Prozesse zu automatisieren, Kosten zu kontrollieren, Planungsprozesse zu sch盲rfen und Lieferketten widerstandsf盲higer aufzustellen 鈥� und ist damit im Gro脽handel ein Wettbewerbsfaktor, dem sich auch kleinere Akteure langfristig nicht entziehen k枚nnen鈥�, sagt der Einzel- und Gro脽handelsexperte.

Zentrale Einsatzfelder f眉r KI im Gro脽handel

Ansatzpunkte f眉r den KI-Einsatz im Gro脽handel gibt es zuhauf. Folgende 5 Beispiele zeigen, was heute schon m枚glich ist:

1. Prozessautomatisierung
   Von der Stammdatenpflege bis zur Rechnungsabwicklung: Im Gro脽handel sind etliche Abl盲ufe nach wie vor manuell gepr盲gt. Dass es auch anders geht, beweist beispielsweise 麻豆原创-Partner Plato: 鈥濽nsere KI-gest眉tzte Plattform wurde speziell f眉r Gro脽handelsunternehmen entwickelt und automatisiert zeitraubende Aufgaben wie die Angebots- und Auftragserfassung oder Routine-Reportings鈥�, sagt Plato CEO Benedikt Nolte.
   
   Dar眉ber hinaus unterst眉tzt der KI-Copilot Joule den Gro脽handel mit einer kontinuierlich wachsenden Zahl intelligenter KI-Anwendungsf盲lle. Beispiel gef盲llig? Mit dem Expiring Price Handling-Feature lassen sich auslaufende Preise systematisch erkennen und automatisiert weiterverarbeiten. Wer lieber eigene Automatisierungsl枚sungen entwickeln will, kann daf眉r auf die Low-Code/No-Code-L枚sung 麻豆原创 Build Process Automation zur眉ckgreifen. Sie kombiniert Robotic Process Automation, Workflow-Management und KI f眉r eine intelligente Automatisierung individueller Prozesse.
   
2. Stammdatenmanagement
   鈥濷hne konsistente Daten bleibt jede Automatisierung St眉ckwerk鈥�, sagt 麻豆原创-Experte Stefan Binkowski. 麻豆原创 bietet Gro脽h盲ndlern unterschiedliche Hebel f眉r eine effiziente Steuerung und intelligente Nutzung ihrer Datenbest盲nde: 麻豆原创 Master Data Governance dient dabei als zentrale Instanz f眉r Pflege und Verteilung von Stammdaten. 麻豆原创 Business AI erg盲nzt diese um intelligente Pr眉fungen und Datenanreicherung, 麻豆原创 Business Data Cloud f眉hrt letztlich Informationen aus unterschiedlichen Quellen konsistent zusammen. 鈥濪as ist einerseits eine zentrale Voraussetzung f眉r intelligente Gro脽handelsprozesse, gew盲hrleistet andererseits aber auch, dass operative Abl盲ufe und Entscheidungen auf denselben, konsistenten Daten basieren鈥�, so Binkowski.
   
3. Vertrieb
   Um Kundenanfragen zu Verf眉gbarkeiten, Preisen oder Produktspezifikationen zu beantworten, m眉ssen Vertriebsmitarbeitende ben枚tigte Daten meist m眉hsam aus unterschiedlichen Systemen zusammensuchen. 鈥濫in zeitaufw盲ndiger Vorgang, der heute bei uns zum Gl眉ck Schnee von gestern ist鈥�, sagt Jacob Meesenburg, E-Commerce-Manager bei der Meesenburg Gruppe. Der Bauhandwerksgro脽h盲ndler hat seine Vertriebsmitarbeitenden mit einem Agenten im Westentaschenformat ausgestattet. Er basiert auf einer intelligenten App von 麻豆原创-Partner Plato, die nicht nur ben枚tigte Informationen aus den entsprechenden 麻豆原创-Anwendungen ausliest, sondern direkt auch potenzielle Cross- und Upselling-Potenziale aufzeigt. 鈥濱m Schnitt gewinnen unsere Vertriebler dadurch bis zu eine Stunde Zeit, in der sie weitere Kunden besuchen k枚nnen鈥�, so Meesenburg.
   
   Zugleich verankert 麻豆原创 dynamische Preislogiken direkt im Vertriebsprozess: Kundenspezifische Konditionen, Kosten und Verf眉gbarkeiten laufen in L枚sungen wie 麻豆原创 Commerce Cloud und 麻豆原创 S/4HANA zusammen, w盲hrend 麻豆原创 Business AI diese Daten auswertet und Preisimpulse ableitet. Die Folge: Anpassungen werden automatisch und in Echtzeit in Angebot und Bestellung 眉bernommen.
   
4. Logistik
   Warenverwaltung und Bedarfsplanung z盲hlen zu den wichtigsten Steuerungsinstrumenten im Gro脽handel. 鈥濧ngesichts immer komplexerer und umfangreicher Produktportfolios sto脽en manuelle Prozesse hier zunehmend an Grenzen鈥�, wei脽 Logistikspezialistin Katharina Glock vom Forschungszentrum Informatik in Karlsruhe. Auch deshalb werde beim Bau neuer Logistikzentren intelligente Intralogistik heute von Beginn an mitgedacht. In bestehenden L盲gern stellt beispielsweise das Zusammenspiel von 麻豆原创 Extended Warehouse Management (EWM) und 麻豆原创 Integrated Business Planning schon heute wichtige Weichen, um Arbeitslast, Auftragslage und Personalplanung intelligent zu steuern.
   
   鈥濫s muss gar nicht immer gleich die vollautomatisierte End2End-L枚sung sein鈥�, sagt Logistik-Expertin Glock. Gerade in der Transportlogistik lasse sich auch mit 鈥瀔leinen鈥� Schritten und sehr einfachen Mitteln viel bewirken. 鈥濫twa durch das intelligente Zuweisen von Toren an Transportdienstleister. Dadurch verringern sich Warte- und Standzeiten vor den Lagern deutlich.鈥�
   
5. Kundenservice
   Viele Gro脽h盲ndler sind nahtlos in die Gesch盲ftsprozesse ihrer Kunden eingebunden 鈥� und k枚nnen sich dementsprechend bei Lieferterminen, Preisen und Verf眉gbarkeiten keine Ausrutscher leisten. Schlie脽lich k枚nnten diese im schlimmsten Fall die Betriebsf盲higkeit des Kunden gef盲hrden. Zuverl盲ssiger Service wird damit zum zentraler Wettbewerbsfaktor.
   
   鈥濬眉r Gro脽h盲ndler ein Grund mehr, intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten zu etablieren鈥�, ist Stefan Binkowski 眉berzeugt. Denn smarten Agenten erm枚glichen eine Kundenbetreuung rund um die Uhr und liefern auf Knopfdruck ben枚tigte Informationen zu Produkten, Lieferzeiten oder Auftragsstatus. 麻豆原创 Conversational AI schafft die technologische Grundlage f眉r die Entwicklung und Integration entsprechender L枚sungen: Damit lassen sich Anfragen direkt mit den zugrunde liegenden Systemen wie 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Commerce Cloud oder CRM verkn眉pfen, sodass Antworten auf Basis aktueller Transaktions- und Stammdaten generiert werden.

KI als integraler Bestandteil von Gro脽handelsprozessen

Und das sind nur einige Beispiele, wie KI im Gro脽handel zu mehr Effizienz- und Qualit盲t beitr盲gt. 鈥濪en gr枚脽ten Nutzen entfaltet KI, wenn sie zum integralen Bestandteil der Prozessarchitektur wird鈥�, sagt Einzel- und Gro脽handelsexperte Stefan Binkowski. Die integrierte Architektur aus 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Business AI und 麻豆原创 Business Data Cloud schafft daf眉r die besten Voraussetzungen. Denn sie verbindet Anwendungen, Daten und Business AI 眉ber Bereichs- und Prozessgrenzen hinweg. 鈥濪aten, Prozesse und KI stehen also nicht l盲nger nebeneinander, sondern wirken aktiv zusammen鈥�, res眉miert Binkowski. 鈥濪amit wird KI vom reinen Analysewerkzeug zum Kernbestandteil des operativen Gro脽handelsgesch盲fts.鈥�

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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 Business AI f眉r Branchen

Der Utilities Customer Self-Service Agent
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Mit dem Utilities Customer Self-Service Agent k枚nnen Versorgungsunternehmen . Der KI-Agent beantwortet Fragen schnell und individuell in mehreren Sprachen. Durch die Integration in 麻豆原创聽S/4HANA Cloud Private Edition ist der Agent in der Lage, den Kontext des Kunden聽鈥� Vertr盲ge, Tarife und Verbrauchsdaten聽鈥� genau zu verstehen.

Er unterst眉tzt Versorgungsunternehmen dabei, sich an Branchenentwicklungen wie Deregulierung und die wachsende Zahl von Prosumenten anzupassen, und kann auch bei komplexen Sachverhalten effizient mit Kunden interagieren. Dadurch werden die durchschnittlichen Kosten f眉r die KI-gest眉tzte Interaktion mit Kunden um bis zu 90 %* und die Betriebskosten f眉r den Kundenservice um bis zu 60 %* gesenkt.

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Der Tender Analysis Agent
Allgemeine Verf眉gbarkeit

F眉r Vertrieb und Angebotsmanagement zust盲ndige Teams k枚nnen mit dem Tender Analysis Agent ihren Prozess f眉r die Teilnahme an Ausschreibungen optimieren. Der Agent automatisiert die Analyse komplexer Ausschreibungs- und Anfragedokumente, indem er wichtige Produktanforderungen extrahiert, potenzielle Risiken oder Richtlinienverst枚脽e kennzeichnet und auf der Grundlage vordefinierter Unternehmensstandards optimierte Konfigurationen vorschl盲gt.

Diese Automatisierung sorgt f眉r einen geringeren manuellen Aufwand und schnellere Verkaufszyklen. Unternehmen k枚nnen so die operative Marge f眉r personalisierte Produkte um bis zu 1 %* verbessern, ihre Ums盲tze durch Cross-Selling/Upselling um 0,5 %* steigern und die Zahl der Vertriebsmitarbeiter pro Milliarde Umsatz um 5 % verringern.

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KI-gest眉tztes Scouting in 麻豆原创 Sports One
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Talentscouts, die 麻豆原创 Sports One nutzen, k枚nnen mithilfe von KI-gest眉tztem Scouting nun Spieler mit beispielloser Effizienz bewerten. Mit der Funktion k枚nnen sie sich komplexe Scouting-Berichte und Spielanalysen schnell von Joule zusammenfassen lassen und in nat眉rlicher Sprache gezielte Fragen stellen, um pr盲zise Antworten zu erhalten.

Dadurch ben枚tigen sie deutlich weniger Dokumentation, Zeit und Ressourcen, sodass der Zeit- und Kostenaufwand f眉r die Zusammenfassung von Berichten zu Spielern, die Sportdirektoren bei der Entscheidungsfindung unterst眉tzen, um bis zu 75 %* verringert wird.

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KI-gest眉tzte Fehleranalyse im 麻豆原创 Information Collaboration Hub for Life Sciences
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Mit der Fehleranalyse im 麻豆原创 Information Collaboration Hub for Life Sciences k枚nnen Disponenten komplexe Probleme beim Datenaustausch f眉r die Serialisierung schnell beheben. Das Tool klassifiziert Fehler automatisch, stellt leicht verst盲ndliche Beschreibungen bereit und schl盲gt L枚sungsschritte vor. Disponenten k枚nnen dadurch die Problemursachen ermitteln und Ausnahmen verwalten, ohne technische Unterst眉tzung zu ben枚tigen.

Auf diese Weise k枚nnen Unternehmen die Produktivit盲t ihrer operativen Supportteams um bis zu 25 %* steigern und durch die Vermeidung von St枚rungen die Vertriebskosten um bis zu 5 %* senken.

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KI-gest眉tzte Verarbeitung von Chargenfreigaben im 麻豆原创 Batch Release Hub for Life Sciences
Programm 麻豆原创 Early Adopter Care

Mit der KI-gest眉tzten Verarbeitung von Chargenfreigaben k枚nnen Benutzer des 麻豆原创 Batch Release Hub for Life Sciences nun deutlich effizienter schnelle und fundierte Entscheidungen zur Chargenfreigabe treffen. Die Funktion erm枚glicht 眉ber die Benutzeroberfl盲che von Joule einfacheren Zugriff auf wichtige Daten und bietet eine klar strukturierte 脺bersicht 眉ber Arbeitsvorratspositionen. Dabei werden Freigaben gekennzeichnet, f眉r die aufgrund von gesperrten Pr眉fungen eine ausf眉hrliche Untersuchung erforderlich ist.

Die dialogbasierte Suchfunktion erm枚glicht eine noch einfachere Suche nach Produktdokumentationen und stellt sicher, dass kritische Probleme umgehend behoben werden. Informationen zu fr眉heren Freigaben k枚nnen umgehend abgerufen und als Entscheidungsgrundlage genutzt werden. Dadurch ist ein bis zu 90 %* schnellerer Zugriff auf wichtige Informationen zur Chargenfreigabe m枚glich.

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Philipp Herzig ist CTO der 麻豆原创 SE.

*聽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 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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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

麻豆原创 Business AI f眉r die Lieferkette

Der Production Planning and Operations Agent
Beta-Release

Mit dem Production Planning and Operations Agent k枚nnen Produktionsplaner die Auftragsabwicklung deutlich beschleunigen. Der Agent automatisiert wichtige Voraussetzungspr眉fungen f眉r die Freigabe von Fertigungsauftr盲gen, einschlie脽lich Material-, Kapazit盲ts- und Terminierungsverf眉gbarkeit. Er ermittelt Materialengp盲sse und unterbreitet Vorschl盲ge f眉r Behelfsl枚sungen wie alternative Komponenten oder Terminanpassungen. Wenn alle Kriterien erf眉llt sind, erteilt der Produktionsplaner die Genehmigung und der Agent gibt den Fertigungsauftrag frei.

Die Funktion verringert den manuellen Aufwand, sorgt f眉r eine Fertigung ohne Unterbrechungen und erh枚ht den Durchsatz, indem Verz枚gerungen bei der Auftragsabwicklung reduziert werden. Dadurch kann die Produktivit盲t von Fertigungssteuerern bei der Suche nach Informationen zu freigegebenen Auftr盲gen um bis zu 50 %* gesteigert werden, w盲hrend zugleich Verluste durch Ausfallzeiten um 2 %* verringert werden.

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KI-gest眉tzte Analyse der Beschaffungsoptimierung in 麻豆原创 Integrated Business Planning
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Disponenten, die 麻豆原创 Integrated Business Planning nutzen, erhalten mit einer neuen Funktion f眉r die Analyse der Beschaffungsoptimierung beispiellosen Einblick in komplexe Optimierungsl盲ufe.

Erl盲uterungen auf Basis von Joule zeigen die Ursachen f眉r nicht erf眉llte Anforderungen auf und helfen so, Probleme bei Optimierungsl盲ufen zu verstehen. Joule kann die folgenden Arten von nicht erf眉llten Anforderungen erl盲utern: 鈥濨edarf nicht vollst盲ndig gedeckt鈥�, 鈥濬ehlender Sollbestand鈥� und 鈥濬ehlende angepasste Werte鈥�.

Disponenten k枚nnen Joule beispielsweise fragen: 鈥濿elchen Status hat der Optimierungslauf f眉r den Planungsbereich XYZ?鈥�, 鈥濿elche Produkte sind vom nicht gedeckten Bedarf betroffen?鈥� oder 鈥瀂eig mir, an welchen Standorten Sollbest盲nde nicht erf眉llt wurden鈥�.
Sie erzielen dadurch eine bis zu 25 %* h枚here Produktivit盲t bei der Analyse von Planungsergebnissen, was schnellere und zuverl盲ssigere Anpassungen des Lieferkettenmodells und insgesamt agilere Abl盲ufe erm枚glicht.

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KI-gest眉tzte Analyse der Ergebnisse der Bestandsoptimierung in 麻豆原创 Integrated Business Planning
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Bestandsplaner, die 麻豆原创 Integrated Business Planning einsetzen, erhalten mit einer neuen Funktion f眉r die detaillierte Analyse der Ausgabe f眉r den Sicherheitsbestand umfassenden Einblick in die Ergebnisse komplexer Bestandsoptimierungsl盲ufe. Die erweiterte Funktion fasst die Gr眉nde f眉r empfohlene Sicherheitsbest盲nde und Bestandsanpassungen pr盲zise zusammen und 眉bersetzt komplexe Berechnungen in verst盲ndliche Erl盲uterungen. Dabei werden wichtige Einflussfaktoren wie Schwankungen beim Bedarf und bei den Vorlaufzeiten sowie Service-Level zusammen mit Planabweichungen aufgezeigt.

Dadurch k枚nnen Analysen und die 脺bernahme von Ergebnissen wesentlich beschleunigt werden. Indem sichergestellt wird, dass sowohl Eingaben als auch Ergebnisse auf die strategischen Gesch盲ftsziele f眉r das Working Capital Management und den Kundenservice abgestimmt sind, ben枚tigen Bestandsplaner bis zu 25 %* weniger Zeit f眉r die Auswertung der Ergebnisse aus Optimierungsl盲ufen.

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KI-gest眉tzte Analyse von Prognoseergebnissen in 麻豆原创 Integrated Business Planning
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Disponenten, die mit 麻豆原创 Integrated Business Planning arbeiten, haben nun direkt in ihrer Planungsoberfl盲che Zugriff auf eine erweiterte Analyse von Prognoseergebnissen. In einer mit generativer KI erstellten Zusammenfassung werden dabei die Details statistischer Prognosen angezeigt. Die Funktion macht komplexe Informationen verst盲ndlich, etwa die Logik des gew盲hlten Algorithmus und Aspekte von Zeitreihen, und unterbreitet konkrete Empfehlungen zur Verbesserung der Genauigkeit.

Mit diesen erweiterten Einblicken profitieren Planungsverantwortliche von deutlich mehr Transparenz, Benutzerfreundlichkeit und Effizienz, was unmittelbar zu einer 25 %* h枚heren Produktivit盲t bei der Analyse von Prognosel盲ufen f眉hrt und souver盲ne, strategisch fundierte Entscheidungen in der gesamten Lieferkette erm枚glicht.

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KI-gest眉tzte Textgenerierung in 麻豆原创 Integrated Product Development
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Produktmanager k枚nnen in 麻豆原创 Integrated Product Development KI-gest眉tzte Funktionen f眉r das Generieren von Texten nutzen, um Beschreibungen f眉r neue Kampagnen und Ideen zu verbessern. Die Funktion wandelt einfachen Text in kreative und ansprechende Beschreibungen um, die Anwender anschlie脽end weiter erg盲nzen oder vereinfachen k枚nnen.

Indem sie die Qualit盲t dieser grundlegenden Texte verbessern, k枚nnen Unternehmen die Kosten f眉r die Erstellung von Kampagnen um bis zu 50 % senken und ihren Umsatz mit neuen Produkten potenziell um 1 % steigern.

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Einsatz von Joule in 麻豆原创 Logistics Management
Release im Rahmen des Programms 麻豆原创 Early Adopter Care

Logistikmitarbeiter, die 麻豆原创 Logistics Management nutzen, k枚nnen nun mithilfe von Joule ihre Prozesse f眉r die Lager- und Transportplanung optimieren. Durch Interaktion in nat眉rlicher Sprache k枚nnen sie Aufgaben wie das Abfragen und Anlegen von Lagerpl盲tzen, die Verwaltung von Frachtausschreibungen und die Terminierung oder Anfragen zu Abhol- und Lieferbelegen effizient ausf眉hren.

Mit der intuitiven, dialogbasierten Funktion k枚nnen wesentlich bessere Entscheidungen getroffen und durchg盲ngige Logistikprozesse optimiert werden. Sie erm枚glicht Disponenten ein produktiveres Arbeiten, indem der Zeitaufwand f眉r Anfragen zur Informationssuche um bis zu 30 %* reduziert wird und Anwender 20 %* schneller zu den relevanten Inhalten navigieren k枚nnen.

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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 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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Agentenbasierte KI war auf der wichtigsten Veranstaltung des Einzelhandelssektors allgegenw盲rtig und sprang den Besuchern nicht nur auf den St盲nden der Aussteller ins Auge, sondern war auch Schwerpunktthema zahlreicher Vortr盲ge und Workshops. Die Botschaft l盲sst sich auf einen einfachen Punkt bringen: Dem Einzelhandel steht ein gewaltiger Umbruch bevor, da immer mehr Verbraucher nicht mehr mit Browsern, sondern mithilfe von KI nach Produkten suchen.

Sie steigen in rasantem Tempo auf KI-Agenten um, mit deren Hilfe sie Produkte suchen, vergleichen und immer h盲ufiger auch kaufen. Gleichzeitig sind viele Hersteller noch damit besch盲ftigt, ihre Produktbeschreibungen f眉r Suchmaschinen zu optimieren 鈥� was dazu f眉hrt, dass sie unbemerkt nach und nach aus den Modellen verschwinden, die Grundlage f眉r die Produktsuche der n盲chsten Generation bilden.

鈥濪er agentenbasierte Handel 鈥� das Einkaufen mithilfe von KI-Agenten, die in unserem Auftrag handeln 鈥� ver盲ndert den Markt von Grund auf鈥�, konstatierte die strategische Unternehmensberatung McKinsey in einem . 鈥濫s entsteht eine Einkaufswelt, in der KI die Bed眉rfnisse der Verbraucher antizipiert, verschiedene Einkaufsoptionen pr眉ft, Konditionen aushandelt und Transaktionen ausf眉hrt. Sie ber眉cksichtigt dabei die Absichten der K盲ufer, handelt jedoch eigenst盲ndig und f眉hrt Aktionen in mehreren Schritten durch, denen Reasoning-Modelle zugrunde liegen.鈥�

Auch in den Vortr盲gen und Podiumsdiskussionen der Leitmesse f眉r den Einzelhandel wurde bekr盲ftigt, dass es sich dabei nicht nur um eine Weiterentwicklung des E-Commerce, sondern um ein v枚llig neues Einkaufsmodell handelt. Die Grenzen zwischen Plattformen, Services und Erlebnissen werden aufgel枚st und Verbraucher durchlaufen einen integrierten, hochgradig personalisierten und absichtsgesteuerten Einkaufsprozess, der schnelle, reibungslose Ergebnisse liefert.

Laut dem Bericht von McKinsey steht dabei viel auf dem Spiel. Bis 2030 k枚nnte allein im US-amerikanischen B2C-Einzelhandelsmarkt bis zu 1 Billion US-Dollar durch agentenbasierten Handel erwirtschaftet werden; die Umsatzprognosen f眉r den Weltmarkt belaufen sich auf 3 bis 5 Billionen US-Dollar.

Die gesamte Lieferkette im Einzelhandel 鈥� von den Herstellern 眉ber die H盲ndler bis hin zu den Logistik- und Zahlungsdienstleistern 鈥� m眉ssen sich auf diesen Paradigmenwechsel einstellen und dabei das Vertrauen der Verbraucher sicherstellen, Risiken mindern und Innovationen voranbringen.

Um Einzelh盲ndler bei den unmittelbaren Herausforderungen zu unterst眉tzen, die der agentenbasierte Handel mit sich bringt, sind nach Einsch盲tzung von 麻豆原创 drei Schritte erforderlich: Erstens m眉ssen Produktdaten auf Webseiten maschinenlesbar sein. Zweitens m眉ssen semantische Zusammenfassungen bereitgestellt werden, die sich am Reasoning von LLMs orientieren. Und dritten sollten Produkt-Tags nicht nur auf die Produkteigenschaften verweisen, sondern auch auf die Probleme, die mit ihnen gel枚st werden k枚nnen.

麻豆原创 stellte auf der Retail’s Big Show 2026 verschiedene KI-gest眉tzte Innovationen f眉r den Einzelhandel vor. Hierzu geh枚ren ein neuer Server, der auf dem Model Context Protocol (MCP) basiert und es Einzelh盲ndlern erm枚glicht, ihre Webshops f眉r KI verst盲ndlich zu machen, und die neue KI-basierte L枚sung Retail Intelligence in 麻豆原创 Business Data Cloud. Auf der Grundlage von Daten aus 麻豆原创- und Drittsystemen erm枚glicht diese L枚sung eine pr盲zise Bedarfsplanung, genauere Prognosen und niedrigere Bestandskosten und unterst眉tzt nahtlose Omnichannel-Interaktionen.

麻豆原创 Customer Experience pr盲sentierte k眉rzlich au脽erdem einen , der mit dem kombiniert werden kann. Dadurch entsteht eine dialogorientierte KI, die den gesamten Prozess abdeckt 鈥� von der Produktsuche 眉ber Transaktionen bis hin zum Support nach dem Kauf.

Diesen Entwicklungen liegt die Erkenntnis zugrunde, dass LLMs immer h盲ufiger als Einkaufskanal genutzt werden und Verbraucher bei der Suche nach Produkten verst盲rkt KI-Empfehlungen anstelle von Browsern verwenden.

Unternehmen, die viele Jahre in SEO und den Aufbau ihrer Marke investiert haben, stehen nun vor neuen Herausforderungen. Um relevant zu bleiben, m眉ssen Einzelh盲ndler nach Ansicht der 麻豆原创 einen AI-First-Ansatz verfolgen. Sie ben枚tigen au脽erdem zuverl盲ssige, vernetzte Daten, mit deren Hilfe Agenten Produkte verstehen, die Kundennachfrage vorhersagen und schnell reagieren k枚nnen. Ohne eine solche leistungsf盲hige Datengrundlage steigt das Risiko f眉r Hersteller: Das Vertrauen der Kunden kann schnell schwinden, wenn ihnen die falschen Produkte empfohlen oder nicht die richtigen Preise angezeigt werden.

Zwar profitieren Einzelh盲ndler, die KI-Agenten schon fr眉h eingef眉hrt haben, bereits von den Vorteilen des agentenbasierten Handels, doch haben viele internationale Einzelhandelsunternehmen die f眉r den Erfolg in diesem neuen Gesch盲ftsumfeld erforderliche ganzheitliche Transformation noch immer nicht in Angriff genommen.

Eine weitere , die p眉nktlich zur Retail’s Big Show 2026 ver枚ffentlicht wurde, kommt zu dem Schluss: 鈥瀂war haben die meisten Merchandising-Teams in Automatisierungstools investiert und bereits mit KI experimentiert, doch sind 71 % der H盲ndler der Auffassung, dass KI-basierte Merchandising-Tools bislang keine oder nur geringe Auswirkungen auf ihr Gesch盲ft hatten.鈥�

鈥濪as Problem ist in vielen F盲llen weniger die Technologie, sondern vielmehr ihre Integration und Nutzung鈥�, so das Fazit von McKinsey. Die Systeme in den Unternehmen sind weiterhin fragmentiert, un眉bersichtliche Daten machen Empfehlungen schwierig und KI-Tools werden nicht einheitlich genutzt: 61 % der Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen die Voraussetzungen f眉r eine Ausweitung von KI auf das gesamte Merchandising nicht oder nur in sehr geringem Umfang erf眉llt.鈥�

Auf der B眉hne der Retail’s Big Show bekr盲ftigte auch Andre Bechtold, President des Bereichs 麻豆原创 Industries & Experience, dass Einzelh盲ndler sich nun f眉r den agentenbasierten Handel r眉sten sollten und es nicht ausreiche, vorhandene Systeme einfach nachtr盲glich um KI-Tools zu erweitern.

鈥濫inzelh盲ndler agieren in einem sehr unbest盲ndigen Umfeld: Z枚lle, Margendruck, St枚rungen von Lieferketten und Kunden, die 眉berall hochgradig personalisierte Erlebnisse in Echtzeit erwarten鈥�, erkl盲rte Andre Bechtold in einer Gespr盲chsrunde mit dem Sportbekleidungsh盲ndler Gymshark. 鈥瀂ugleich stellen Vorstand und Investoren Fragen, die schwieriger denn je zu beantworten sind: Welche Ergebnisse erzielen wir eigentlich?鈥�

鈥濪ie Herausforderung besteht nicht darin, dass es keine Innovation gibt鈥�, f眉hrte er weiter aus. 鈥濪ie meisten Einzelh盲ndler verf眉gen 眉ber eine Vielzahl von Tools, Pilotprojekten und Einzell枚sungen. Das eigentliche Problem ist, dass nicht miteinander vernetzte Technologien kein stabiles Wachstum erm枚glichen. Deshalb hat sich der Grundtenor gewandelt. Es geht nicht mehr um einzelne KI-Anwendungsf盲lle oder neue Funktionen, die Kunden beeindrucken. Es geht darum, ob KI und Daten unternehmensweit integriert sind und Lieferketten, Finanzwesen, Merchandising und die Interaktion mit Kunden so miteinander vernetzen, dass F眉hrungskr盲fte Vertrauen in die Technologie haben.鈥�

Auch Thomas Saueressig, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE und verantwortlich f眉r den Bereich Customer Services & Delivery, kommentierte diese Woche in einem eine Umfrage der Pr眉fungs- und Beratungsgesellschaft PwC unter CEOs aus der ganzen Welt, derzufolge Unternehmen durch den Einsatz von KI bislang nur selten h枚here Ums盲tze oder niedrigere Kosten erzielen. Er verwies darauf, dass KI nur dann Mehrwert schaffen k枚nne, wenn sie konsistent in Gesch盲ftsprozesse integriert sei. 鈥濻olange KI parallel zum Kerngesch盲ft als isoliertes Projekt betrieben wird, kann sie nur geringe Wirkung entfalten鈥�, betonte er.

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Streitkr盲fte und Sicherheitsinstitutionen stehen heute vor der Herausforderung, komplexe Eins盲tze 眉ber Verb眉ndete, Dom盲nen und Lieferketten hinweg zu koordinieren und dabei gleichzeitig resilient, transparent und handlungsf盲hig zu bleiben. Im Defense Innovation Hub bringt 麻豆原创-Software, Daten, KI und Branchenexpertise zusammen und zeigt, wie integrierte digitale Systeme dabei helfen k枚nnen, strategische Vorgaben in operative Einsatzbereitschaft zu 眉bersetzen. So lassen sich zentrale Bereiche wie Personalverf眉gbarkeit, Logistik, Beschaffung, Fertigung, Ausbildung und Instandhaltung umfassend vernetzen. Gemeinsam bilden diese F盲higkeiten das digitale Fundament f眉r reale Verteidigungseins盲tze. 

鈥濫insatzbereitschaft l盲sst sich heute nicht mehr allein an der Ausr眉stung messen 鈥� entscheidend ist, wie gut Menschen, Prozesse und Partner miteinander vernetzt sind“, sagt Thomas Saueressig, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE f眉r Customer Services & Delivery. 鈥濱n einem zunehmend unbest盲ndigen Sicherheitsumfeld brauchen Streitkr盲fte Systeme, auf die sie sich verlassen k枚nnen – Systeme, die resilient, interoperabel und souver盲n sind. Mit unserem Defense Innovation Hub zeigen wir, wie digitale Plattformen die operative Einsatzbereitschaft st盲rken k枚nnen, ohne dass Kontrolle, Compliance oder Handlungsfreiheit darunter leiden.“ 

Ein Hub, der auf M眉nchens Verteidigungs- und Technologie-脰kosystem aufbaut 

M眉nchen bietet mit seinem starken Verteidigungs- und Technologie-脰kosystem den idealen Rahmen f眉r den neuen Hub. Hier treffen innovative Start-ups auf etablierte Branchenf眉hrer, akademische Spitzenforschung auf 枚ffentliche Institutionen. Die Technische Universit盲t M眉nchen und wichtige Regierungsbeh枚rden vor Ort schaffen beste Voraussetzungen f眉r eine sektor眉bergreifende Zusammenarbeit. Die Besucher konnten in praxisnahen Szenarien erleben, wie 麻豆原创-L枚sungen f眉r innere und 盲u脽ere Sicherheit Menschen, Ressourcen und Lieferketten zu einem einheitlichen, sicheren Lagebild verbinden. 

鈥濪ie Technische Universit盲t M眉nchen freut sich, gemeinsam mit 麻豆原创 daran zu arbeiten, Spitzenforschung in operative Sicherheits- und Verteidigungsf盲higkeiten zu 眉berf眉hren鈥�, sagte Chiara Manfletti, Leiterin des Lehrstuhls f眉r Raumfahrttechnik und Geod盲sie an der Technischen Universit盲t M眉nchen und wissenschaftliche Leiterin der neu gegr眉ndeten TUM Security and Defense Alliance. 鈥濧ngesichts der zunehmenden Geschwindigkeit technologischer Innovation stellen strategische Partnerschaften wie diese sicher, dass wissenschaftliche Durchbr眉che z眉gig in konkrete Anwendungen 眉berf眉hrt werden k枚nnen, um die operative Einsatzbereitschaft nachhaltig zu st盲rken.鈥� 

Die Er枚ffnung bildete zugleich den Auftakt zur M眉nchner Sicherheitskonferenz in dieser Woche, bei der Resilienz, Interoperabilit盲t und technologische Souver盲nit盲t im Mittelpunkt stehen werden. 麻豆原创 wird die gesamte Woche 眉ber mit politischen Entscheidungstr盲gern und Partnern im Gespr盲ch bleiben und diskutieren, wie digitale Innovationen Sicherheit und Verteidigung in einer zunehmend zersplitterten Welt unterst眉tzen k枚nnen. 

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

Dana Roesiger, +49 6227 7 63900, dana.roesiger@sap.com , CET 
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com鈥��&苍产蝉辫;

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥�&苍产蝉辫;Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2024 auf dem Formular 20-F.鈥�&苍产蝉辫;

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麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite . 

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Kaum eine Branche hat in den vergangenen Jahren so viele tiefgreifende Ver盲nderungen erfahren wie die Energiewirtschaft. Regulierungstakt, dezentrale Erzeugung, volatile M盲rkte, steigende Kundenanforderungen und die fortschreitende Digitalisierung erfordern weiterhin Anpassungen 鈥� auch der IT-Systeme. Wer sein Energieversorgungsunternehmen (EVU) zukunftssicher aufstellen will, muss heute zwei Dinge gleichzeitig beherrschen: operative Exzellenz im Massengesch盲ft 鈥� und schnelle Anpassungsf盲higkeit bei Marktregeln, Formaten und Rollen.

Energiewende und Digitalisierung treiben die Komplexit盲t in EVU

Ein Blick auf den Strommarkt zeigt, warum der Druck so hoch ist. In Deutschland des inl盲ndisch erzeugten und ins Netz eingespeisten Stroms aus erneuerbaren Energien 鈥� ein neuer H枚chstwert. Das bedeutet: mehr Einspeiser, mehr Bilanzierungs- und Abrechnungsvarianten, mehr Ausnahmen, mehr Korrekturen. Parallel l盲uft die Digitalisierung des Messwesens an: Laut Bundesnetzagentur waren bis (6.000鈥�100.000 kWh beziehungsweise inklusive steuerbare 搂14a-Anlagen) mit intelligenten Messsystemen ausgestattet. Jede zus盲tzliche Messdatenquelle erh枚ht aber die Anforderungen an 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟, Plausibilisierung, Prozessketten und Nachweisf盲higkeit.

Aber auch Themen wie Redispatch oder die zunehmende Abrechnung von Non-Commodity-Produkten treiben die Komplexit盲t, die insbesondere kleineren und mittleren Stadtwerke zu schaffen macht. Sie m眉ssen die gleiche Regulierungstiefe bew盲ltigen wie gro脽e Player 鈥� mit deutlich weniger Spezialisten, weniger Budget und oft einer historisch gewachsenen Systemlandschaft. Jede neue Marktregel wird dann zur Multiplikation: Anpassung im ERP, in Workflows, im Reporting.

麻豆原创 S/4HANA Utilities stellt den Mehrwert in den Fokus

In diesem herausfordernden Marktumfeld kann ein modernes ERP f眉r mehr Effizienz, Geschwindigkeit und Flexibilit盲t sorgen. Erforderlich sind Systeme, die Massenprozesse automatisieren, 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟 erzwingen und regulatorische 脛nderungen schnell in produktive Abl盲ufe 眉bersetzen. Konkret hei脽t das, mehr Standardprozesse 鈥� und eine Architektur, die Marktkommunikation, Abrechnung, Messdaten und Kundenprozesse konsistent verbindet.

麻豆原创 S/4HANA Utilities richtet sich gezielt an die steigenden Anforderungen aus Regulierung, Netzbetrieb und Kundenmanagement. Die L枚sung integriert Kernprozesse wie Marktkommunikation, Abrechnung und Messdatenverarbeitung und nutzt Cloud-basierte Services wie den SaaS Marktkommunikation (MaKo) sowie die 麻豆原创 Business Technology Plattform (BTP) zur durchg盲ngigen Prozess- und Datenintegration.

Migration als Chance, Systemlandschaften zu vereinfachen

Ein Wechsel auf 麻豆原创 S/4HANA Utilities sollte jedoch weniger als klassisches IT-Migrationsprojekt, denn als strategische Weichenstellung verstanden werden. Die Plattform bietet die Chance, historisch gewachsene Systemlandschaften zu vereinfachen, regulatorische Anforderungen schneller und stabiler umzusetzen und so die eigene Wettbewerbsf盲higkeit in einem zunehmend dynamischen Marktumfeld zu sichern. Entscheidend ist, den Umstieg nicht nur technisch zu planen, sondern als Transformationsprogramm zu verstehen, das Standardisierung, Automatisierung und Zukunftsf盲higkeit gleicherma脽en in den Fokus stellt.

Die Migration von 麻豆原创 On-Premises-Systemen in die moderne S4-Welt stellt IT-Verantwortliche in EVU vor eine Reihe von Entscheidungen und Herausforderungen: Bietet sich ein Greenfield-, ein Brownfield- oder eher ein Bluefield-Ansatz an? Wie soll die 麻豆原创 BTP integriert werden? Eignet sich eine agile Methode oder besser ein hybrider Ansatz bei der Implementierung? Und wie lassen sich Change-Management und gegebenenfalls Reorganisation bew盲ltigen?

Vision-to-Value-Framework: Effiziente Transformation mit Methode

Genau an dieser Stelle setzt 麻豆原创-Partner Deloitte an: Mit einem strukturierten Transformationsansatz unterst眉tzt Deloitte EVU dabei, aus diesen technischen und organisatorischen Fragestellungen eine konsistente Gesamtstrategie f眉r 麻豆原创 S/4HANA Utilities abzuleiten. Grundlage ist das 鈥濾ision-to-Value鈥�-Framework, das ERP-Transformationen konsequent an messbaren Business-Zielen ausrichtet 鈥� von der strategischen Zieldefinition 眉ber standardisierte Implementierungsans盲tze bis hin zu Change- und Enablement-Ma脽nahmen. Erg盲nzend bringt Deloitte tiefes Branchen- und 麻豆原创-Utilities-Know-how sowie vorkonfigurierte Best Practices ein, um Komplexit盲t zu reduzieren, Implementierungszeiten zu verk眉rzen und den Nutzen moderner ERP- und KI-Funktionen zu realisieren.

Ein Workshop bietet Entscheidern Gelegenheit, gemeinsam Zielbilder, Werttreiber und Handlungsfelder f眉r eine Transformation zu erarbeiten. Sie erhalten so eine fundierte Entscheidungsgrundlage f眉r Transformationsansatz, Priorit盲ten und Investitionen, und damit fr眉hzeitig Transparenz 眉ber den erwarteten Business-Nutzen ihrer geplanten Migration.

White Paper: Grundlagen f眉r eine zukunftssichere Transformation von EVU

Ein White Paper informiert ausf眉hrlich 眉ber 麻豆原创 S/4HANA Utilities und das Vision-to-Value-Framework von Deloitte. In dem Paper finden Sie auch Use Cases, wie KI im Kontext von 麻豆原创 den Business-Wert von KI erschlie脽t.

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Die Partnerschaft integriert k眉nstliche Intelligenz in die Unternehmensprozesse von Syngenta, modernisiert Abl盲ufe und erm枚glicht durch Datenanalysen deutlich schnellere Innovationszyklen von der Fertigung und Lieferkette bis hin zu Produkten und Services f眉r Landwirte weltweit.

Die Agrarbranche steht angesichts klimatischer Ver盲nderungen, komplexer Lieferketten und globaler Unsicherheiten vor gro脽en Herausforderungen. Durch den unternehmensweiten Einsatz von KI鈥慻est眉tzten Tools ist Syngenta k眉nftig noch besser aufgestellt, einen Beitrag zur Ern盲hrung einer bis 2050 auf zehn Milliarden Menschen anwachsenden Weltbev枚lkerung zu leisten. Gleichzeitig beschleunigt das Unternehmen Innovationen, erh枚ht seine betriebliche Widerstandsf盲higkeit und schafft die Grundlage, wirksame Ver盲nderungen in gro脽em Ma脽stab umzusetzen.

鈥濳I ist ein zentraler Treiber f眉r den Wandel in der Landwirtschaft und hat sich f眉r Syngenta schnell zu einem wichtigen Wettbewerbsfaktor entwickelt鈥�, sagt Feroz Sheikh, Chief Information and Digital Officer der Syngenta Group. 鈥濽nsere Partnerschaft mit 麻豆原创 ver盲ndert die Art und Weise, wie wir das Unternehmen f眉hren, modernisiert unsere Kernprozesse und er枚ffnet neue M枚glichkeiten der Zusammenarbeit 鈥� ein Beleg f眉r unseren Anspruch, ein Unternehmen zu werden, das KI im Kern verankert hat.鈥�

鈥濪ie Transformation von Syngenta setzt einen neuen Ma脽stab f眉r digitale Innovation in der Landwirtschaft鈥�, sagt Philipp Herzig, Chief Technology Officer von 麻豆原创 SE. 鈥濭emeinsam zeigen wir, wie Cloud鈥� und KI鈥慣echnologien nachhaltiges Wachstum und mehr Effizienz in einer der weltweit wichtigsten Branchen erm枚glichen k枚nnen. Diese Partnerschaft bedeutet, Gesch盲ftsprozesse zukunftssicher zu gestalten und damit einen verantwortungsvollen Beitrag zur Ern盲hrung der Weltbev枚lkerung zu leisten.  

Der Ausbau eines KI-zentrierten Betriebsmodells f眉r die Agrarwirtschaft

Syngenta setzt bei der Transformation auf 麻豆原创 Cloud ERP Private, um zentrale Prozesse entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette zu modernisieren und so Agilit盲t, Stabilit盲t und Skalierbarkeit zu erh枚hen. Das Unternehmen verfolgt damit das Ziel, Innovation schneller voranzubringen, seine f眉hrende Rolle in der Agrarwirtschaft zu st盲rken und Abl盲ufe widerstandsf盲higer gegen眉ber Schwankungen zu machen.

Mit der 麻豆原创 Business Data Cloud schafft Syngenta eine einheitliche, sichere und skalierbare Datenbasis, die f眉r Entscheidungen in Echtzeit und die Integration von KI unverzichtbar ist. In Kombination mit 麻豆原创 Business AI und KI鈥慻est眉tzten Tools wie dem digitalen Assistenten Joule kann das Unternehmen fundiertere und schnellere Entscheidungen treffen, betriebliche Leistungsf盲higkeit steigern, Innovation beschleunigen und weltweit bessere Produkte und Services f眉r Landwirte bereitstellen 鈥� w盲hrend sie gleichzeitig die Kontrolle 眉ber ihre eigenen Daten behalten und deren Schutz sicherstellen.

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

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Katrin Pommer, +49(0)151 18 96 84 93, katrin.pommer@sap.com (CET)

麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com  

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2024 auf dem Formular 20-F. 

 
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Mit rund 2.200 Mitarbeitenden und einem Umsatz von 2,25 Milliarden Euro im Gesch盲ftsjahr 2023 operiert das 1923 in M眉nster gegr眉ndete Familienunternehmen heute an 眉ber 20 Produktionsstandorten in Europa. Diese Erfolgsgeschichte w盲re nicht ohne kontinuierliche Innovation und Anpassung an neue Marktbedingungen m枚glich gewesen. Ein Beispiel hierf眉r ist das Projekt ONE Finance, das die digitale Transformation der Westfalen-Gruppe unterst眉tzt.

Das Unternehmen sieht sich systemseitig vor der Aufgabe, von 麻豆原创 R/3 auf 麻豆原创 S/4HANA zu wechseln. Um den Anforderungen eines sich wandelnden Gesch盲ftsumfelds optimal zu begegnen, legte Westfalen einen besonderen Fokus darauf, Finanz- und Gesch盲ftsprozesse fr眉hzeitig bereits in 麻豆原创 R/3 zu modernisieren. 鈥濫in modernes Steuerungskonzept nach Segmenten ben枚tigt strukturierte Finanzdaten in GuV und Bilanz, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Das war der Antrieb, in unserem bestehenden 麻豆原创 R/3 das Neue Hauptbuch zu aktivieren, um eine Segmentrechnung zu realisieren, mit der wir pr盲zise Zahlen f眉r die einzelnen Gesch盲ftsbereiche generieren k枚nnen鈥�, unterstreicht Tilman Heise, Leiter Controlling Systeme bei Westfalen.

Schrittweise Implementierung f眉r nachhaltigen Erfolg

Die Entscheidung einer schrittweisen Vorgehensweise durch Implementierung des Neuen Hauptbuchs (New GL) noch im aktuellen 麻豆原创 R/3, war zudem davon motiviert, die Umstellung auf 麻豆原创 S/4HANA vorzubereiten und damit Risiken zu minimieren. Dies erm枚glicht es dem Unternehmen auch, schon vor dem Umstieg von den verbesserten Finanzdaten zu profitieren. 鈥濿ir haben verschiedene Optionen f眉r die Einf眉hrung des 麻豆原创 New General Ledger (New GL) durchgespielt und uns letztlich f眉r eine Einf眉hrung im 麻豆原创 R/3 mit unserem Migrationspartner cbs entschieden, um so den Umstieg auf 麻豆原创 S/4HANA zu entzerren. Zugleich wollten wir die Chance im Rahmen des Projekts ONE Finance nutzen, unseren Kontenplan zu verschlanken und unser neues Steuerungskonzept mit Leben zu f眉llen鈥�, erkl盲rt Tilman Heise.

Tests und Anpassungen f眉r eine erfolgreiche Umstellung

Mehrere Testzyklen, darunter Unit-Tests, Integrationstests und Performance-Tests stellten sicher, dass die Migration innerhalb des geplanten Zeitrahmens erfolgreich durchgef眉hrt werden konnte. Das bedingte auch Optimierungen der Hardware im Vorfeld der Umstellung: 鈥濿ir haben gemeinsam mit unseren Dienstleistern an der System-Performance gearbeitet, damit die Migration am geplanten Wochenende reibungslos verl盲uft鈥�, erkl盲rt Tilman Heise.

Das Kernteam umfasste Mitarbeitende aus den Bereichen Controlling, Finance & Accounting und IT. Erg盲nzt wurde dieses Team durch den Migrationspartner cbs und weitere externe Beratende. Die enge Zusammenarbeit und fr眉hzeitige Einbindung der Fachabteilungen waren entscheidend f眉r den Projekterfolg. 鈥濧lle Beteiligten wurden fr眉h involviert, damit sie effektiv mitarbeiten k枚nnen. Besonderer Erfolgsfaktor bei dem Projekt war die offene Kommunikation. Feedback wurde gegenseitig gegeben und angenommen. Es war eine sehr konstruktive Zusammenarbeit, wir gehen gemeinsam nach vorne鈥�, reflektiert Stephan Tybus, Manager und Projektleiter bei cbs.

Pr盲zise Steuerung und zukunftsweisende Systeme

鈥濿ir sind mit dem Ergebnis sehr zufrieden und werden jetzt die n盲chsten Schritte der Verbesserung und Optimierung, die wir uns vorgenommen haben, angehen. Wir haben mit ONE Finance schon jetzt in 麻豆原创 R/3 eine gute Grundlage f眉r eine moderne Unternehmenssteuerung geschaffen鈥�, sagt Tilman Heise.

鈥濪ie Westfalen-Gruppe zeigt eindrucksvoll, wie sich Tradition und Innovation erfolgreich verbinden lassen. Mit der gezielten Modernisierung ihrer Finanzsysteme sichert sie sich eine zukunftsf盲hige Basis f眉r nachhaltiges Wachstum. Mit pr盲ziseren Steuerungsinstrumenten und innovativen Prozessen bleibt sie auch in einem dynamischen Markt wettbewerbsf盲hig und ist damit ein Vorbild f眉r erfolgreiche digitale Transformation im Mittelstand鈥�, hebt Stephan Tybus, Manager bei cbs hervor.

脺ber die Westfalen-Gruppe

Die Westfalen-Gruppe ist in den Bereichen Technische Gase, K盲lte und W盲rme, Tankstellen und Mobilit盲t sowie respiratorische Heimtherapie aktiv. Mit seinen Produkten und Dienstleistungen bietet das Unternehmen zunehmend L枚sungen an, die Kundinnen und Kunden helfen, nachhaltiger zu werden. Gerade der Energietr盲ger Wasserstoff spielt dabei in immer mehr Bereichen eine wichtige Rolle. Das 1923 in M眉nster gegr眉ndete Familienunternehmen ist heute mit zahlreichen Tochter- und Beteiligungsgesellschaften an 眉ber 20 Produktionsstandorten in Deutschland, den Niederlanden, Belgien, Frankreich, der Schweiz und 脰sterreich vertreten. Im Gesch盲ftsjahr 2023 wurde mit rund 2 200 Mitarbeitenden ein Umsatz von 眉ber 2,25 Milliarden Euro erwirtschaftet.

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Genau deshalb ist es an der Zeit, sich die Frage zu stellen, wie eine moderne KI-f盲hige Datenbank aussehen sollte.

Und 麻豆原创 HANA Cloud bietet darauf eine Antwort: eine einheitliche Multi-Modell-Plattform, die Vektor-, Diagramm-, Text-, Geo- und relationale Daten zusammenf眉hrt. Dieser Ansatz erm枚glicht es Entwicklern, auf Basis operativer Daten intelligentere KI-L枚sungen mit noch mehr Kontextbezug zu schaffen.

Einheitliche Datenbank f眉r alle Modelle erm枚glicht komplexe KI-Workloads

麻豆原创 HANA Cloud bietet Folgendes:

• Vektordaten f眉r semantische Suchen und 脛hnlichkeitssuchen
• Diagrammdaten f眉r die Darstellung von eindeutigen Verbindungen und Wissensdiagramme
• Text- und Geodaten f眉r praktischen Kontext
• Relationale Daten f眉r strukturierte Abl盲ufe und Analysen

Anstatt Daten 眉ber verschiedene Services hinweg zu 眉bermitteln, k枚nnen alle Daten an einer Stelle gespeichert und verarbeitet werden. Das erm枚glicht eine schnellere Wertsch枚pfung und reduziert gleichzeitig das Risiko von Abweichungen.

Auf diese Weise l盲sst sich der Multi-Modell-Ansatz ideal umsetzen und das Fundament f眉r leistungsstarke, skalierbare KI-Workloads legen.

Semantik und 脛hnlichkeit: Vektorsuchen mit Wissensgraphen kombinieren

Traditionelle semantische Suchmaschinen k枚nnen angeben, welche Dokumente 盲hnlich sind, aber sie k枚nnen nicht begr眉nden, warum dies so ist. Wissensgraphen wiederum k枚nnen eindeutige Verbindungen zwar detailliert darstellen, doch die Informationen lassen sich oft nicht leicht abrufen.

Mit 麻豆原创 HANA Cloud m眉ssen sich Kunden nicht f眉r eine der beiden M枚glichkeiten entscheiden, sondern k枚nnen von den Vorteilen beider profitieren. Das Zusammenspiel der Vektor-Engine und der Knowledge Graph Engine in 麻豆原创 HANA Cloud erm枚glicht es Entwicklern, kontextbezogene, intelligente Abfragen zu erstellen, die bei Weitem nicht nur Suchbegriffe abgleichen.

Nehmen wir an, ein Nutzer stellt die folgende Anfrage: 鈥濬inde das n盲chstgelegene Lager (in einem Umkreis von ~50 km um Frankfurt) von Lieferanten in Deutschland, die nach ISO 9001 zertifiziert sind, deren CO₂-Steuers盲tze niedrig sind und f眉r die kein Verzollungsverzug gemeldet 颈蝉迟.鈥�

Es ist m枚glich, eine Abfrage mit mehreren Modellen durchzuf眉hren, um die Lager zu finden, die den oben genannten Kriterien entsprechen.

Hierzu wird eine SPARQL-Tabelle in der Knowledge Graph Engine von 麻豆原创 HANA eingesetzt, um die Lieferanten zu ermitteln, die die folgenden Bedingungen erf眉llen: ISO-9001-zertifiziert, niedrige CO₂-Steuers盲tze, keine Meldungen bez眉glich Verz枚gerungen bei der Verzollung.

Dar眉ber hinaus kann die Funktion SPARQL_EXECUTE in der Knowledge Graph Engine von 麻豆原创 HANA mit einem vektorbasierten, semantischen Filter und r盲umlichen Einschr盲nkungen kombiniert werden, um Lieferanten zu identifizieren, die sich 鈥瀒m Umkreis von etwa 50 km um Frankfurt鈥� befinden und f眉r die 鈥�kein Verzollungsverzug鈥� gemeldet wurde. Diese hybride Abfrage nutzt die Vektor-Engine, die Knowledge Graph Engine sowie die Spatial Engine von 麻豆原创 HANA Cloud, um Lieferanten im Umkreis nicht nur in Bezug auf deren Entfernung, sondern auch auf Grundlage ihrer Verl盲sslichkeit und Leistung zu bewerten.

Nach der Ausf眉hrung dieser Abfragen liefert das System die folgenden Konsignationslager als beste Treffer:

Dies verdeutlicht die Leistungsst盲rke dieser Kombination aus Semantik und Struktur, die zentraler Bestandteil von 麻豆原创 HANA Cloud ist.

Einheitliche Abfragen: SQL, SPARQL und Vektorsuche

Entwickler m眉ssen oft mehrere Tools und Sprachen miteinander verbinden: die Datenbanksprache SQL f眉r relationale Daten, die Abfragesprache SPARQL f眉r RDF (Ressource Description Framework, eine Methodik zur Formulierung von Metadaten im Internet) und separate Programmierschnittstellen (APIs) f眉r Vektorspeicher.

Mit 麻豆原创 HANA Cloud wird diese Komplexit盲t beseitigt. Nutzer k枚nnen eine einzelne SQL-Abfrage erstellen, die relationale Daten, semantische Argumentation mithilfe von SPARQL (integriert in SQL) und Vektor-脛hnlichkeitssuchen mit integrierten SQL-Funktionen zusammenf眉hrt. Das Ergebnis: Eine einheitliche In-Memory-Engine, sodass kein ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden) und keine separate Infrastruktur ben枚tigt werden.

Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern erm枚glicht neue Arten von KI-Anwendungen, die in voneinander abgeschotteten Umgebungen bisher nicht praktikabel waren.

F眉r generative KI und RAG konzipiert: GraphRAG, VectorRAG, HybridRAG

Gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zur眉ckgreifen k枚nnen. Deshalb hat sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) als wichtiger Bestandteil generativer Unternehmens-KI erwiesen.

麻豆原创 HANA Cloud wartet mit neuen Funktionen auf, etwa f眉r das Trainieren von Sprachmodellen mit unstrukturiertem Text (VectorRAG), strukturierten Wissensgraphen (GraphRAG) oder einer Kombination aus VectorRAG und GraphRAG.

麻豆原创 HANA Cloud gew盲hrleistet Transparenz, R眉ckverfolgbarkeit und Leistungsst盲rke bei allen Aspekten generativer KI und bietet dar眉ber hinaus alle Vorteile des Datenbankmanagements. Nutzer erhalten erkl盲rbare Antworten und haben vollst盲ndige Kontrolle 眉ber das Abrufen, die Einstufung und die Zusammenstellung von Informationen, was in regulierten Branchen besonders wichtig ist.

Auswirkungen in der Praxis

Unternehmen aus allen Branchen nutzen bereits die Multi-Modell-Funktionen von 麻豆原创 HANA Cloud, um bessere Ergebnisse zu erzielen:

• Lieferantenvergleich und Bewertung im Hinblick auf die Themen Umwelt, Gesellschaft und Governance (ESG): Zusammenf眉hren strukturierter Lieferantendaten mit Informationen zur 脛hnlichkeit von Dokumenten und zu Verbindungen, um passende Partner zu ermitteln
• 颁辞尘辫濒颈补苍肠别-脺产别谤飞补肠丑耻苍驳: Einbinden und Abfragen von Richtlinien, Vorschriften und Audit-Trails 眉ber nat眉rliche, semantische Eingaben
• Betrugserkennung: Analyse von Transaktionsdaten, Verhaltensmustern und bekannten Betrugsmustern in Echtzeit
• Forschung im Bereich Life Sciences: Integration von klinischen Studien, Ver枚ffentlichungen und Behandlungsergebnissen mithilfe hybrider semantischer und strukturierter Abfragen

Hierbei handelt es sich um Anwendungsf盲lle, bei denen die Relevanz bei Formaten, Systemen und Verbindungen liegt.

Entwicklungsprozesse leicht gemacht

麻豆原创 HANA Cloud bietet Entwicklern folgenden Nutzen:

• Einheitliche Plattform f眉r alle Datenmodelle: Strukturierte, unstrukturierte und semantische Daten k枚nnen kombiniert werden, ohne dass mehrere Systeme wie ein Flickwerk zusammengef眉gt werden m眉ssen.
• Integrierter Support f眉r moderne KI-Workloads: Anwendungsf盲lle wie RAG sind auch ohne externe Vektorspeicher oder Pipelines m枚glich.
• Enge Integration mit 麻豆原创 und offenen Partnernetzen: Die 麻豆原创 Business Technology Platform und beliebte Open-Source-Tools k枚nnen mit minimalem Aufwand eingerichtet und genutzt werden.
• Fokus auf Innovation statt auf Infrastruktur: Es ist nicht mehr notwendig, separate Triplestore-Datenbanken, Suchmaschinen oder Vektordatenbanken zu verwalten und zu pflegen.

Unternehmen k枚nnen so schneller Prototypen erstellen und profitieren von einer saubereren Architektur und weniger komplexen betrieblichen Abl盲ufen.

Neue Ans盲tze f眉r Datenbanken

In Unternehmen, die ihren Fokus auf KI legen, sind Daten nicht nur ein Thema, das hinter den Kulissen eine wichtige Rolle spielt, sondern auch ein wichtiger Innovationstreiber. Und um Innovationen voranzutreiben, ben枚tigen sie eine flexible, intelligente und einheitliche Infrastruktur.

麻豆原创 HANA Cloud stellt Bausteine bereit, mit denen eine leicht zug盲ngliche Infrastruktur f眉r KI-Apps erstellt werden kann. Das erleichtert nicht nur KI-Workloads, sondern beschleunigt diese auch 鈥� und zwar mit einer einzigen Plattform, die Semantik, die Erkennung von 脛hnlichkeit und Struktur in Echtzeit zusammenf眉hrt.

Eine KI ben枚tigt mehr als nur Zugriff auf Daten, und 麻豆原创 HANA Cloud erf眉llt diese Anforderung bestens.

Wichtigste Erkenntnisse

• Einheitlicher Multi-Modell-Ansatz: Vektor-, Diagramm-, Geo-, Text- und relationale Daten auf einer Plattform
• Intelligente Abfragen: Erstellung intelligenter Abfragen mithilfe von SQL, SPARQL und Vektorsuchen
• Generative KI: Unterst眉tzung von GraphRAG, VectorRAG und HybridRAG mit vollst盲ndiger Erkl盲rbarkeit
• Weniger Komplexit盲t: Keine Notwendigkeit mehr f眉r separate Vektorspeicher oder Knowledge Graph Engines

Weitere Informationen

• M枚chten Sie 麻豆原创 HANA Cloud in Aktion erleben? Im 麻豆原创 Discovery Center erfahren Sie, wie Sie mit 麻豆原创 HANA Cloud Ihre KI-Architektur vereinheitlichen und verbessern k枚nnen:
• H枚ren Sie sich den Podcast an.
• Erfahren Sie mehr 眉ber die und den .

Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.
Stefan B盲uerle ist Senior Vice President und Head of 麻豆原创 BTP/麻豆原创 HANA & Persistency bei der 麻豆原创.

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Europa steht vor einer entscheidenden Herausforderung: W盲hrend die Region jahrzehntelang mit dem Prinzip 鈥濹uality over Cost“ erfolgreich war, holen andere Kontinente qualitativ auf und setzen zus盲tzlich auf aggressive Preisstrategien. 鈥濿ir m眉ssen die Qualit盲t weiter hochhalten, gleichzeitig jedoch die Kosten senken und noch flexibler werden, was die Bed眉rfnisse unserer Kunden betrifft“, erkl盲rt Georg Kube, Head of Industry Data Ecosystems bei 麻豆原创 SE.

Die Antwort darauf k枚nnte in den Daten liegen, die in deutschen Fabriken und 麻豆原创-Systemen seit Jahrzehnten gesammelt werden. 鈥濫uropas gro脽er Aktivposten gegen眉ber Amerika und Asien ist unser historisches Wissen dar眉ber, wie gute Prozesse und gute Produkte funktionieren“, so Kube. 鈥濪ieses systemische Wissen 鈥� wie zerspant man, wie fertigt man, wie setzt man die richtigen Prozesse auf 鈥� liegt bei europ盲ischen Firmen, typischerweise in 麻豆原创-Systemen.“

Diese Daten bilden die Grundlage f眉r datengetriebene Gesch盲ftsmodelle nach dem : Je mehr Daten in die Systeme einflie脽en, desto mehr neue Daten werden generiert 鈥� ein sich selbst verst盲rkender Effekt, der europ盲ischen Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.

Manufacturing-X: Die deutsche Antwort auf globale Herausforderungen

Factory-X ist Teil einer gr枚脽eren Vision: Manufacturing-X, eine branchenweite Initiative der deutschen Regierung, die als Teil der Industry 4.0 Plattform gestartet wurde. Ziel ist es, digitale 脰kosysteme zu f枚rdern und einen internationalen Standard f眉r Datenaustausch zu etablieren.

Manufacturing-X basiert auf dem Grundprinzip der Datensouver盲nit盲t und adressiert damit ein klassisches Dilemma: Unternehmen ben枚tigen f眉r die Digitalisierung Daten anderer, wollen aber ihre eigenen sensiblen Informationen sch眉tzen. Die L枚sung ist ein rechtlich und technisch abgesicherter Rahmen, in dem Daten kontrolliert geteilt werden k枚nnen, ohne dass die Eigent眉mer ihre Verf眉gungsgewalt verlieren.

Die Initiative umfasst verschiedene branchenspezifische Projekte: Catena-X f眉r die Automobilindustrie war der Vorreiter, gefolgt von Factory-X f眉r den Maschinenbau, Chem-X f眉r die Chemieindustrie und Semiconductor-X f眉r die Halbleiterindustrie.

Von der horizontalen zur vertikalen Integration

W盲hrend Catena-X als Vorreiter die horizontalen Supply-Chain-Prozesse in der Automobilindustrie revolutionierte, geht Factory-X einen Schritt weiter. 鈥濬actory-X erweitert die bew盲hrten Catena-X-Konzepte auf weitere Industrien und bringt die vertikale Integration bis in die Fertigungsebene“, beschreibt Nadine Kanja, Solution Head 麻豆原创 Industry Network Automotive and Catena-X, das Vorhaben.

麻豆原创 teilt sich bei Factory-X die Konsortialleitung mit Siemens und koordiniert die Arbeit von 47 Konsorten. Das Besondere: W盲hrend Catena-X die Factory als einen Block betrachtete, steht sie bei Factory-X im Mittelpunkt. 鈥濪ie Fertigungsebene ist f眉r uns das zentrale Thema, denn dort stehen Maschinen mit eigenen Zulieferern und Wartungsanforderungen“, erkl盲rt Nadine Kanja.

Neue Anwendungsf盲lle f眉r mehr Flexibilit盲t in der Fertigung

鈥濪as Ziel ist, die Flexibilit盲t der Lieferkette auf den Fertigungsbereich auszudehnen“, so Nadine Kanja. 鈥濿enn technische Probleme auftauchen oder sich Kundenbed眉rfnisse 盲ndern, m眉ssen Hersteller schnell umschwenken k枚nnen. Fabriken sind allerdings nicht gerade f眉r ihre Flexibilit盲t bekannt 鈥� da sind Maschinen fest installiert und hart verdrahtet. Das alles umzubauen, ist ein enormer Aufwand.“

Genau hier setzt Factory-X an: Die Initiative zielt darauf ab, durch neue Konzepte wie modulare Produktion, Manufacturing as a Service und On-Demand-Fertigung Flexibilit盲t direkt in die Fertigung zu bringen 鈥� nicht nur in die Logistik. 鈥濪as ist ein wesentlicher Teil von Factory-X: Die Flexibilisierung und Automatisierung der eigentlichen Produktionsprozesse“, erkl盲rt Nadine Kanja.

Die Schwerpunkte von Factory-X liegen deshalb auf Anwendungsf盲llen, die unter das Motto 鈥濱ndividualisierung und Customer Centricity“ fallen. Dazu geh枚ren:

• Collaborative Information Logistics: Optimierung der Informationsfl眉sse zwischen Partnern
• Condition Monitoring: 脺berwachung des Zustands von Anlagen und Maschinen f眉r proaktive, datenbasierte Wartungsentscheidungen
• Modular Production: Flexible Produktionskonzepte f眉r wechselnde Anforderungen
• Manufacturing as a Service: On-Demand-Fertigung nach Bedarf 眉ber digitale Marktpl盲tze

Konkrete Gesch盲ftsvorteile f眉r Unternehmen

Die Factory-X Anwendungsf盲lle versprechen messbare Verbesserungen f眉r verschiedene Gesch盲ftsmodelle. Condition Monitoring erm枚glicht beispielsweise proaktive Wartung statt reaktiver Reparaturen 鈥� das reduziert nicht nur Produktionskosten und Stillstandzeiten, sondern er枚ffnet Maschinenherstellern neue digitale Service-Ums盲tze aus ihrer installierten Basis.

Manufacturing as a Service revolutioniert die Kapazit盲tsauslastung: Produktionsunternehmen k枚nnen 眉ber digitale Marktpl盲tze automatisch Auftr盲ge erhalten, die zu ihren F盲higkeiten und verf眉gbaren Kapazit盲ten passen 鈥� ohne umfangreiche Vertriebsaktivit盲ten. Dabei erm枚glichen standardisierte Datenmodelle sogar die wirtschaftliche Produktion von Einzelst眉cken (Losgr枚脽e 1), was Individualisierung ohne Kostennachteile bedeutet.

Ein weiterer Wettbewerbsvorteil liegt im Zugang zu neuen Partnern: Durch das offene Daten枚kosystem k枚nnen Unternehmen mit Supply-Chain-Partnern kollaborieren, ohne bestehende Gesch盲ftsbeziehungen zu ben枚tigen 鈥� standardisierte Mechanismen machen die Integration schneller, sicherer und kosteneffizienter.

Technologische Innovation: Standards als Schl眉ssel

Factory-X erweitert nicht nur thematisch die Manufacturing-X Initiative, sondern auch technologisch. Um den hohen Anforderungen des Maschinenbaus an bestehende Datenformate gerecht zu werden, legt das Projekt besonderen Wert auf die Weiterentwicklung von Standards. Besonders das Schnittstellenformat der Asset Administration Shell (AAS) ist im Fokus.聽

鈥濪ie Bedeutung von Daten zu vereinheitlichen ist f眉r den Maschinenbau essenziell und l枚st allein bereits viele Anwendungsf盲lle.鈥�, erkl盲rt Georg Kube. 鈥濿enn in gro脽en Netzwerken聽 Auffindbarkeit und skalierbare Security notwendig ist, k枚nnen Anwender auf das Dataspace Protocol als Ergebnis aus Catena-X zur眉ckgreifen.鈥�

Diese Strategie der zwei Geschwindigkeiten erm枚glicht es Unternehmen, die sowohl in der Automobilindustrie als auch im Maschinenbau aktiv sind, ihre Systeme bei wachsenden Anforderungen flexibel zu erweitern.

Der Weg in die Zukunft

Factory-X ist bis Mitte 2026 als Entwicklungsprojekt angelegt und soll dann in eine stabile Betriebsphase 眉bergehen. Die Vision ist ambitioniert: Ein digitales 脰kosystem, das die Wettbewerbsf盲higkeit der europ盲ischen Industrie st盲rkt und gleichzeitig neue, datengetriebene Gesch盲ftsmodelle erm枚glicht.

鈥濿as wir in Factory-X aufbauen, kann auch auf die anderen Datenr盲ume von Manufacturing-X skaliert werden“, erkl盲rt Nadine Kanja. Der Maschinenbau wird damit zum Testfeld f眉r eine umfassende Transformation der europ盲ischen Industrie.

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Die ersten der mehr als 40 Joule-Agenten, die wir auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt haben, sind nun f眉r Kunden verf眉gbar. 脺ber verschiedene Funktionsbereiche hinweg unterst眉tzen diese Agenten Unternehmen dabei, Kl盲rungsf盲lle zu l枚sen, enge Beziehungen zu ihren Kunden zu pflegen, Folgeaktivit盲ten durchzuf眉hren und zahlreiche weitere Aufgaben zu erledigen. , das KI-Betriebssystem f眉r alle 麻豆原创-Business-AI-L枚sungen, f眉hrt s盲mtliche Tools f眉r die Entwicklung, Erweiterung und Ausf眉hrung kundenspezifischer KI-L枚sungen und Agenten in gro脽em Ma脽stab auf einer zentralen Plattform zusammen und vereinfacht so die Entwicklung im Bereich KI.

Und das waren nur einige Beispiele f眉r die Innovationen und L枚sungen, die wir auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt haben. Weitere Ank眉ndigungen und ausf眉hrliche Informationen finden Sie im oder in diesem 脺产别谤产濒颈肠办. Zum Ende des zweiten Quartals 2025 m枚chten wir Sie 眉ber die zahlreichen Neuerungen f眉r 麻豆原创 Business AI informieren.

Im Folgenden finden Sie einen ausf眉hrlichen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die KI-Innovation f眉r das Personalwesen, die wir im zweiten Quartal 2025 f眉r unsere Kunden bereitgestellt haben.

• Erfahren Sie mehr 眉ber Joule
• Erfahren Sie mehr 眉ber 麻豆原创 Business AI f眉r die Lieferkette
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KI-gest眉tzte Entit盲tsextraktion in 麻豆原创 Service Cloud Version 2

Allgemein verf眉gbar

Contact-Center-Mitarbeiter stehen h盲ufig vor der Aufgabe, unstrukturierten Text in E-Mails und Dokumenten manuell durchsuchen zu m眉ssen, um wichtige Informationen zu extrahieren. Die neue Funktion f眉r die Entit盲tsextraktion in 麻豆原创 Service Cloud Version 2 ermittelt und extrahiert automatisch relevante ID-Muster wie Produkt-IDs und Serialnummern und wandelt unstrukturierten Text in strukturierte Daten um.

Dadurch wird der manuelle Aufwand verringert und Probleme k枚nnen schneller bearbeitet und behoben werden. Die Produktivit盲t von Servicemitarbeitern kann so um 50 % gesteigert werden, w盲hrend die Zahl der Wiederholungsf盲lle um 30 % verringert und so die Kundenzufriedenheit verbessert werden kann.*

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KI-gest眉tzte Zusammenfassung registrierter Produkte in 麻豆原创 Service Cloud Version 2

Allgemein verf眉gbar

Mitarbeitende im Kundenservice wenden bei der Bearbeitung von Supportf盲llen h盲ufig viel Zeit f眉r das Zusammentragen von Informationen zu registrierten Produkten auf. In 麻豆原创 Service Cloud Version 2 steht eine neue KI-Funktion bereit, die ausf眉hrliche Zusammenfassungen f眉r registrierte Produkte erzeugt. Diese enthalten auch einen Abschnitt mit Informationen zu den registrierten Produkten und eine Zusammenfassung zugeh枚riger Supportf盲lle.

Mit dieser Funktion l盲sst sich der Zeitaufwand f眉r das Zusammentragen von Informationen deutlich verringern, was eine schnellere Probleml枚sung erm枚glicht und somit die Customer Experience verbessert. Die Produktivit盲t der Servicemitarbeiter kann damit um bis zu 25 % gesteigert werden, die Erstl枚sungsrate um bis zu 15 %.*

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KI-gest眉tzte Zusammenfassung von Kundenauftr盲gen in 麻豆原创 Service Cloud Version 2

Allgemein verf眉gbar

Die KI-gest眉tzte Zusammenfassung von Kundenauftr盲gen bietet Vertriebsleitern nun einen schnellen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber alle wichtigen Aspekte eines Kundenauftrags. Sie erhalten sofortigen Einblick in Preisschwankungen wie Preissteigerungen oder -senkungen einschlie脽lich Informationen zu den prozentualen 脛nderungen, sowie Einblick in den Status der Liefertermintreue und die Anzahl der kostenlos angebotenen Produkte und Produktersetzungen.

Dank dieser Automatisierung werden manuelle Datenanalysen 眉berfl眉ssig, wodurch Preissimulationen 90 % schneller bewertet sowie schnellere und effektivere Entscheidungen erm枚glicht werden.*

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麻豆原创 CX AI Toolkit

Einkaufs-Agent
Allgemein verf眉gbar

F眉hrungskr盲fte im Bereich digitale Abl盲ufe und E-Commerce-Plattformen ben枚tigen intelligente Tools, um die Kundenbindung zu st盲rken. Der Einkaufs-Agent ist eine zentrale Komponente des 麻豆原创 CX AI Toolkit, der durch den Einsatz modernster KI aus Online-Interaktionen relevante Einkaufserlebnisse macht. Kunden k枚nnen ihre Anforderungen in nat眉rlicher Sprache formulieren und erhalten personalisierte Produktempfehlungen. Der Agent hilft ihnen, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen, indem er den Kontext analysiert und in Echtzeit Produktinformationen bereitstellt.

Der Agent erm枚glicht effizientere Abl盲ufe sowie einen besseren Kundenservice und bietet eine skalierbare L枚sung, mit der sich das Einkaufserlebnis 眉ber verschiedene Produktkataloge hinweg optimieren l盲sst. Dadurch wird langfristiges Wachstum gef枚rdert und die Kundenzufriedenheit gesteigert.

F眉hrungskr盲fte im Bereich digitale Abl盲ufe k枚nnen damit die Online-Konversionsrate und den durchschnittlichen Bestellwert um jeweils bis zu 10 % und die Zahl der Wiederholungsk盲ufe um bis zu 5 % steigern.*

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麻豆原创 CX AI Toolkit

Benutzerdefinierte KI-Agenten
Allgemein verf眉gbar

Teams mit Kundenkontakt k枚nnen ihre Effizienz mit benutzerdefinierten KI-Agenten steigern. Mit den anpassbaren Agenten k枚nnen Unternehmen spezielle KI-Agenten in 麻豆原创 Sales and Service Cloud konfigurieren und implementieren, um komplexe Aufgaben ohne eigene Programmierung zu automatisieren. Die Agenten optimieren Workflows, indem sie Supportf盲lle intelligent klassifizieren, proaktiv Wissen aus bereits gel枚sten F盲llen erfassen und schnellen Zugriff auf umfassendes Wissen aus dem ganzen Unternehmen erm枚glichen.

Unternehmen k枚nnen ihre Produktivit盲t bei Aufgaben in Vertrieb und Service, die von KI-Agenten erledigt werden, um bis zu 50 % steigern und profitieren damit von einer h枚heren operativen Performance.*

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Einsatz von Joule in 麻豆原创 Enterprise Service Management und 麻豆原创 Service Cloud Version 2

Release im Rahmen des Programms 麻豆原创 Early Adopter Care

Servicemitarbeiter k枚nnen nun Joule in 麻豆原创 Service Cloud Version 2 und 麻豆原创 Enterprise Service Management nutzen, um umgehend auf Informationen zu Kunden, Lieferanten und Mitarbeitenden zuzugreifen.

Joule kann f眉r sie automatisch Tickets anlegen, auf Supportf盲lle zugreifen, Details zu F盲llen anzeigen, die Priorit盲t und den Status von F盲llen aktualisieren und viele weitere Aufgaben erledigen.

Durch diese Integration k枚nnen Unternehmen ihre Produktivit盲t steigern, da Anwender direkt auf ben枚tigte Informationen zugreifen k枚nnen. Durch die schnelle Beantwortung von Anfragen wird au脽erdem das Kundenerlebnis verbessert.

Registrieren Sie sich f眉r das und das

KI-gest眉tzte Produktsuche in 麻豆原创 Emarsys

Beta-Release

F眉r Marketingexperten ist es h盲ufig schwierig, schnell die richtigen Produkte in E-Mail-Kampagnen einzubinden. Mit der KI-gest眉tzten Produktsuche in 麻豆原创 Emarsys l盲sst sich dieser Prozess optimieren, indem mittels nat眉rlicher Sprache intuitiv nach Schl眉sselw枚rtern gesucht werden kann. Auf diese Weise k枚nnen Marketingexperten relevante Produkte in ihrem Katalog sofort finden. Die Funktion automatisiert au脽erdem die Zuordnung von Produktfeldern zu Bl枚cken mit Inhalten in E-Mails und macht so die manuelle Einrichtung 眉berfl眉ssig.

Dadurch k枚nnen Marketingspezialisten Kampagnen schneller erstellen und flexibler gestalten, sodass ihnen mehr Zeit bleibt, ansprechende Inhalte zu erstellen, die Effizienz zu steigern und die Abschlussraten im Vertrieb zu erh枚hen.

Marketingleiter k枚nnen damit rechnen, dass sich der Zeitaufwand f眉r das manuelle Einf眉gen von Produkten in E-Mails um bis zu 60 % verringert und Kampagnen von der Vorlagenerstellung bis zum Start bis zu 30 % schneller erstellt werden k枚nnen.*

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Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtlichen 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 M盲ngelgew盲hr und ohne Gew盲hrleistung jedweder Art, 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 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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Die ersten der mehr als 40 Joule-Agenten, die wir auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt haben, sind nun f眉r Kunden verf眉gbar. 脺ber verschiedene Funktionsbereiche hinweg unterst眉tzen diese Agenten Unternehmen dabei, Kl盲rungsf盲lle zu l枚sen, enge Beziehungen zu ihren Kunden zu pflegen, Folgeaktivit盲ten durchzuf眉hren und zahlreiche weitere Aufgaben zu erledigen. , das KI-Betriebssystem f眉r alle 麻豆原创-Business-AI-L枚sungen, f眉hrt s盲mtliche Tools f眉r die Entwicklung, Erweiterung und Ausf眉hrung kundenspezifischer KI-L枚sungen und Agenten in gro脽em Ma脽stab auf einer zentralen Plattform zusammen und vereinfacht so die Entwicklung im Bereich KI.

Und das waren nur einige Beispiele f眉r die Innovationen und L枚sungen, die wir auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt haben. Weitere Ank眉ndigungen und ausf眉hrliche Informationen finden Sie im oder in diesem 脺产别谤产濒颈肠办. Zum Ende des zweiten Quartals 2025 m枚chten wir Sie 眉ber die zahlreichen Neuerungen f眉r 麻豆原创 Business AI informieren.

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KI-gest眉tzte Massen眉bersetzung in 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen

Allgemein verf眉gbar

Zur Verbesserung der Mitarbeitermotivation und Unterst眉tzung der Compliance k枚nnen Systemadministratoren Massen眉bersetzungen in 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen nutzen. Das Tool 眉bersetzt voreingestellte Seiteninhalte umgehend in verschiedene Sprachen und stellt eine intuitive Oberfl盲che zur 脺berpr眉fung der 脺bersetzungen bereit. Zu den Vorteilen, die sich daraus ergeben, z盲hlen ein einfacherer 脺bersetzungsprozess, der im Vergleich zur manuellen 脺bersetzung Zeit und Kosten spart, sowie eine h枚here Qualit盲t und Konsistenz von 脺bersetzungen. Dar眉ber hinaus sorgen lokalisierte Inhalte f眉r eine h枚here Mitarbeitermotivation.

Systemadministratoren k枚nnen mit Massen眉bersetzungen die Kosten f眉r die 脺bersetzung kundenspezifischer Objekte w盲hrend der Systemlokalisierung um bis zu 90 % senken.*

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KI-gest眉tzte Bildgenerierung f眉r Schulungen in 麻豆原创 SuccessFactors Learning
Allgemein verf眉gbar

Schulungsadministratoren, die 麻豆原创 SuccessFactors Learning verwenden, k枚nnen nun mithilfe der KI-gest眉tzten Bildgenerierung ansprechendere Inhalte erstellen, ohne auf Bilder aus externen Quellen zur眉ckgreifen zu m眉ssen. Mit dem Tool k枚nnen durch Eingeben einer Beschreibung schnell und einfach Bilder f眉r benutzerdefinierte Karten, Banner, Elemente, Programme und Curricula generiert werden. Zu den wichtigsten Vorteile z盲hlen die deutliche Verringerung des Zeitaufwands f眉r die Suche nach Bildern, eine schnellere Erstellung von Inhalten und ein besseres Lernerlebnis f眉r Administratoren und Anwender.

Schulungsdesigner k枚nnen davon ausgehen, dass sie Bilder f眉r Schulungen bis zu 70 % schneller generieren k枚nnen, w盲hrend Schulungsadministratoren die Kosten f眉r den Erwerb von Archivbildern um bis zu 90 % senken k枚nnen.*

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KI-gest眉tzte Stimmungsanalyse in 360-Grad-Beurteilungen in 麻豆原创 SuccessFactors Performance & Goals
Allgemein verf眉gbar

Personalverantwortliche und F眉hrungskr盲fte k枚nnen sich nun mithilfe von Stimmungsanalysen in 360-Grad-Beurteilungen in 麻豆原创 SuccessFactors Performance & Goals ein genaueres Bild der Mitarbeiterleistung machen. Die Funktion analysiert die Stimmung, die aus dem Feedback von Bewertern in 360-Grad-Beurteilungen abgeleitet werden kann, und gibt so Aufschluss 眉ber die Einstellung von Mitarbeitenden gegen眉ber Qualifikationen und Kompetenzen.

Personalverantwortliche und F眉hrungskr盲fte profitieren damit von Vorteilen wie Zeitersparnis durch einen schnelleren 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die Leistungsentwicklung, datengest眉tzten Entscheidungen zur Verbesserung der Mitarbeiterleistung und einer intuitiven M枚glichkeit, die St盲rken und Entwicklungsm枚glichkeiten von Mitarbeitenden zu identifizieren.

Mithilfe dieser Funktion kann der Anteil der Mitarbeitenden, die freiwillig aus dem Unternehmen ausscheiden, weil ihnen die Motivation hinter 360-Grad-Feedback nicht klar ist, um bis zu 30 % verringert werden.*

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KI-gest眉tztes Anlegen von Teamzielen in 麻豆原创 SuccessFactors Performance & Goals
Allgemein verf眉gbar

Teamleiter und F眉hrungskr盲fte, die 麻豆原创 SuccessFactors Performance & Goals nutzen, k枚nnen nun mithilfe von KI aussagekr盲ftige und motivierende Teamziele definieren. Das System erzeugt sorgf盲ltig strukturierte Ziele, die auf die Unternehmensstandards abgestimmt sind, indem es die gew眉nschten Teamleistungen beschreibt. Die Inhalte k枚nnen bei Bedarf 眉berpr眉ft, bearbeitet und neu erstellt werden.

Mit der Funktion lassen sich hochwertige, abgestimmte Teamziele anlegen, wobei der Fokus von der Ideenfindung und der Entwicklung auf das Erreichen von Ergebnissen verlagert wird.

F眉hrungskr盲fte k枚nnen damit Teamziele bis zu 65 % schneller anlegen.*

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KI-gest眉tzte Leistungsanalysen in 麻豆原创 SuccessFactors Performance & Goals
Allgemein verf眉gbar

F眉hrungskr盲fte k枚nnen sich nun mithilfe von Leistungsanalysen ein umfassendes Bild der Mitarbeiterleistung machen, das auf dem Feedback aus 麻豆原创 SuccessFactors Performance & Goals beruht. Die Funktion generiert eine Zusammenfassung und Synthese qualitativer R眉ckmeldungen in einem bestimmten Leistungsjahr, die es F眉hrungskr盲ften erm枚glicht, die Mitarbeiterleistung besser zu visualisieren und zu verstehen.

Zu den Vorteilen z盲hlen eine h枚here Effizienz beim Ausf眉llen von Leistungsformularen und der Vorbereitung von Einzelgespr盲chen, die Verkn眉pfung von qualitativem Feedback und Leistungsdaten mit quantitativen Bewertungen sowie erweiterte Informationen f眉r das Leistungsmanagement im Team.

F眉hrungskr盲fte k枚nnen damit ihren Zeitaufwand f眉r die Erstellung einer 脺bersicht 眉ber die Leistungsentwicklung der ihnen direkt unterstellten Mitarbeitenden f眉r die jeweiligen Leistungsgespr盲che um bis zu 70 % verringern.*

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KI-gest眉tzte Nachfolgeanalysen in 麻豆原创 SuccessFactors Succession & Development
Allgemein verf眉gbar

Nachfolgeplaner und Personalverantwortliche, die 麻豆原创 SuccessFactors Succession & Development nutzen, k枚nnen nun mithilfe von Nachfolgeanalysen die Nachfolgeplanung vereinfachen und optimieren. Anwender k枚nnen direkt 眉ber die entsprechenden Talent Cards wertvolle Erkenntnisse zu potenziellen Nachfolgern gewinnen, unter anderem zur Eignung f眉r die Rolle, Leistung, zu erreichten Zielen, St盲rken und Entwicklungsbedarfen.

Zu den Vorteilen z盲hlen einfach zug盲ngliche und relevante Erkenntnisse, die als Grundlage f眉r Entscheidungen zur Nachfolgeplanung genutzt werden k枚nnen, eine Verlagerung des Schwerpunkts von der Datenauswertung hin zu einem strategischen Personalmanagement und die M枚glichkeit, durch gezielte Karriereentwicklung und Weiterbildung eine gr枚脽ere Auswahl qualifizierter Bewerber f眉r wichtige Positionen zu erhalten.

Nachfolgeplaner und F眉hrungskr盲fte k枚nnen durch automatisierte Einblicke in Bewerberprofile und die Verwaltung von Daten zur Nachfolge den Zeitaufwand f眉r die Nachfolgeplanung um bis zu 20 % verringern.*

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KI-gest眉tzte Einblicke in Feedback zu Vorstellungsgespr盲chen in 麻豆原创 SuccessFactors Recruiting
Allgemein verf眉gbar

Recruiter und einstellende F眉hrungskr盲fte k枚nnen nun mithilfe von KI-gest眉tzten Einblicken in Feedback zu Vorstellungsgespr盲chen die Bewertung von Bewerbern optimieren. Das System erm枚glicht eine umfassende Bewertung von Bewerbern, indem es Qualifikations- und Kompetenzbewertungen, allgemeine Kommentare, Notizen, kompetenzspezifisches Feedback und die endg眉ltige Empfehlung einbezieht. All diese Informationen werden aus dem Feedback zu Vorstellungsgespr盲chen abgeleitet. Recruiter k枚nnen diese Einblicke nach Bedarf generieren und anzeigen. Um sicherzustellen, dass stets aktuelles Feedback einbezogen wird, k枚nnen die Einblicke aktualisiert werden.

Dadurch l盲sst sich das Feedback von Bewerbern effizienter 眉berpr眉fen, w盲hrend zugleich der Aufwand f眉r das manuelle Erstellen von Zusammenfassungen verringert wird. Teams, die Vorstellungsgespr盲che durchf眉hren, k枚nnen sich schneller einigen oder Bedenken identifizieren. Sobald zus盲tzliches Feedback verf眉gbar wird, k枚nnen Zusammenfassungen neu erstellt werden.

Recruiter k枚nnen ihren Zeitaufwand f眉r die Zusammenfassung des Feedbacks zu Vorstellungsgespr盲chen um bis zu 70 % pro Gespr盲ch verringern.*

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KI-gest眉tzte erweiterte KI-Sprachversionen in 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen
Allgemein verf眉gbar

F眉hrungskr盲fte im Personalwesen k枚nnen zur Unterst眉tzung einer globalen Belegschaft mithilfe erweiterter KI-Sprachversionen in 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen zus盲tzliche Sprachen abdecken. Mit dieser von Systemadministratoren verwalteten Funktion lassen sich mit KI 眉bersetzte Sprachversionen 眉ber eine Oberfl盲che und einen integrierten Workflow erstellen, 眉berpr眉fen und verwalten. Dabei wird sichergestellt, dass die 脺bersetzungen von Menschen gepr眉ft und angepasst werden.

Systemadministratoren k枚nnen so die Kosten f眉r die Verwaltung von KI-眉bersetzten Sprachversionen f眉r kundenspezifische Objekte bei der Systemlokalisierung um bis zu 90 % senken.*

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Einsatz von Joule in 麻豆原创 SuccessFactors Mobile
Allgemein verf眉gbar

Anwender von 麻豆原创 SuccessFactors k枚nnen nun Joule in den Apps von 麻豆原创 SuccessFactors Mobile nutzen, um ihre t盲glichen Aufgaben intuitiver und effizienter zu erledigen. Mithilfe von Joule k枚nnen Mitarbeitende Probleme eigenst盲ndig l枚sen und ihren Zeitaufwand f眉r die Suche nach Informationen verringern. F眉hrungskr盲fte k枚nnen mit Joule datengest眉tzte Entscheidungen treffen und so die Teamleistung verbessern und Wachstum f枚rdern.

iPhone- und iPad-Nutzer k枚nnen Siri bitten, Joule zu 枚ffnen, um Antworten auf ihre Fragen zu erhalten. Mit dem Sprachbefehl 鈥濰i Siri, frag Joule in 麻豆原创 SuccessFactors鈥� k枚nnen sie 眉ber Siri die Interaktion mit Joule starten.

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KI-gest眉tzte Erl盲uterung des Gehaltsnachweises in 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central
Allgemein verf眉gbar

In 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central Payroll k枚nnen Mitarbeitende Joule nutzen, um sich ihren Gehaltsnachweis erl盲utern und Fragen zu Gehalts盲nderungen und Zahlungsdetails umgehend beantworten zu lassen. Die KI-gest眉tzte Funktion zeigt sofortige Erl盲uterungen an, sodass die Zahl der Helpdesk-Tickets zur Gehaltsabrechnung deutlich verringert werden kann und die Mitarbeiterzufriedenheit steigt.

Personalabteilungen k枚nnen damit die Zahl der HR-Tickets zum Gehaltsnachweis um 50 % verringern, w盲hrend die Mitarbeitenden von umgehenden qualifizierten Antworten profitieren.*

. Im Video zu den Highlights des 麻豆原创-SuccessFactors-Release f眉r das erste Halbjahr 2025 k枚nnen Sie die Funktion im Praxiseinsatz sehen:

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Performance and Goals Agent
Beta-Release

Der neue Performance and Goals Agent in 麻豆原创 SuccessFactors automatisiert die Datenerfassung, stellt F眉hrungskr盲ften personalisierte Gespr盲chspunkte f眉r Mitarbeitergespr盲che bereit und unterbreitet Handlungsempfehlungen wie das Erstellen von Besprechungsnotizen in Continuous Performance Management, die Planung von Einzelgespr盲chen, das Anfordern von Feedback usw.鈥� Mit dem Agenten haben F眉hrungskr盲fte Zugriff auf relevante Informationen und ben枚tigen weniger Zeit f眉r manuelle Vorbereitungen.

Der Agent kann F眉hrungskr盲fte beispielsweise darauf hinweisen, dass bald ein Gespr盲ch zur Leistungsbeurteilung mit einem ihrer Mitarbeitenden ansteht, jedoch noch kein Feedback von anderen Teammitgliedern vorliegt. Der Agent kann in ihrem Namen Feedback vom Team des Mitarbeitenden einholen, dieses Feedback zusammenfassen und sie auf das Gespr盲ch vorbereiten.

Der Performance and Goals Agent vereinfacht komplexe HR-Prozesse wie Leistungsbeurteilungen und die Verg眉tungsplanung und verringert den Verwaltungsaufwand. Er kann au脽erdem umsetzbare Pl盲ne mit den richtigen Informationen und Daten erstellen und ausf眉hren.

F眉hrungskr盲fte ben枚tigen mit dem Agenten bis zu 50 % weniger Zeit f眉r die Vorbereitung von Gespr盲chen zur Leistungsbeurteilung und bis zu 80 % weniger Zeit f眉r Folgeaktivit盲ten nach diesen Gespr盲chen. Dar眉ber hinaus verringert sich die Zahl freiwillig ausscheidender Mitarbeitender infolge unzureichender Gespr盲che um bis zu 30 %.*

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Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtlichen 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 M盲ngelgew盲hr und ohne Gew盲hrleistung jedweder Art, 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 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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Allerdings hat die Branche hat eine Besonderheit: es gibt nur ein kurzes Zeitfenster, um die Produkte f眉r den Schulbedarf zu liefern. Hersteller, Logistik und Handel m眉ssen Monate im Voraus Trends erkennen und so die Planung f眉r die einzukaufenden Produkte durchf眉hren. Neben den Social Media Trends, Einhaltung ESG-Vorgaben erschweren vor allem die neuen Zolltarife die kommende BTS-Saison.

Wenn Stifte Trends setzen

Social Media ver盲ndert den Point of Sale, zunehmend immer mehr Echtzeit. Der globale Social-Commerce-Markt w盲chst laut der aktuellen bis 2025 auf 眉ber 920鈥疢rd.鈥疷SD. F眉r die Planung bedeutet das, die Forecasts m眉ssen schneller, flexibler und datengetriebener werden.

Das bedeutet, dass die klassische Absatzplanung an ihre Grenzen st枚脽t.  Unternehmen setzen vermehrt auf Pr盲diktive KI-Tools, mit denen sie Kundenverhalten und -bed眉rfnisse besser vorhersagen k枚nnen. Und mit und Echtzeitdaten lassen sich Nachfrage-Peaks antizipieren, bevor der Lieblingsstift ausverkauft ist.

Nachhaltigkeit rechnet sich 鈥� auch bei Schulheften

Nachhaltigkeit ist l盲ngst mehr als ein Buzzword. Regulierer, Investoren und Konsumenten fordern messbare ESG-Leistungen: transparent und konsistent. Laut (NRF) bevorzugen 71鈥疨rozent der befragten US-Studierenden im Jahr 2024 umweltfreundliche Back-to-School-Produkte.

Doch fragmentierte ESG-Richtlinien in verschiedenen L盲ndern machen das Reporting f眉r Unternehmen zunehmend komplex. schafft hier Klarheit: Sie hilft, Daten zu strukturieren, Risiken fr眉h zu erkennen und Compliance effizient abzubilden. Nachhaltigkeit wird damit nicht nur erf眉llbar, sondern skalierbar.

Z枚lle ver盲ndern das Einkaufstiming und nicht nur die Preise

Trotz Unsicherheiten in der Handelspolitik und dem Inflationsdruck bleiben die Ausgaben f眉r den Schulstart laut stabil, teils steigen sie sogar. Doch unter der Oberfl盲che verschieben sich Entscheidungsprozesse: Die Zollpolitik wirkt wie ein taktischer Eingriff ins Kaufverhalten.

Laut haben 74鈥疨rozent der Konsumenten ihren Einkauf f眉r die Back-to-School-Saison 2025 vorgezogen und das aus Sorge vor h枚heren Preisen durch neue Z枚lle. Die Kundschaft agiert datengetrieben: Preise werden in Echtzeit beobachtet, Schn盲ppchen gezielt zu Terminen wie den Amazon Prime Days gejagt.

Zeit wird zur strategischen Variable

Z枚lle ver盲ndern nicht nur, was im Warenkorb landet, sondern auch, wann. F眉r Handelsunternehmen entsteht daraus ein logistisches Spannungsfeld: Wer zu sp盲t ordert, riskiert Engp盲sse und wer zu fr眉h lagert, zahlt unter Umst盲nden drauf.

Dieses Dilemma ist Manos Raptopoulos, Chief Revenue Officer APAC/EMEA/MEE bei 麻豆原创, durchaus bewusst. Er ist der Meinung, dass das gegenw盲rtige makro枚konomische Umfeld und die Handelskonflikte die Volatilit盲t der globalen Lieferketten verst盲rken.

鈥濫ine proaktive Risikoabsch盲tzung und das Management von St枚rungen bei aufkommenden Widrigkeiten sind entscheidend, um einen Wettbewerbsvorteil zu wahren鈥�, erkl盲rte Raptopoulos. 鈥濵it Hilfe von pr盲diktiver Analytik und der Automatisierung von Abl盲ufen kann Business-AI Unternehmen dabei unterst眉tzen, komplexe Lieferketten effizient und in Echtzeit zu 眉berwachen, zu steuern und darauf zu reagieren.

Um diese Herausforderungen zu meisten k枚nnen Unternehmen wie H盲ndler folgendes anwenden: , und eine Supply Chain aufbauen, die schnell reagieren kann, wenn der Zollhebel umgelegt wird. Wer klug plant, hat den Schulhof sicher und den Einkaufswagen der Eltern gleich mit.

M枚chten Sie mehr dar眉ber erfahren, wie KI-gesteuerte Lieferketten darauf ausgerichtet sind, den heutigen Anforderungen gerecht zu werden und sich auf die Zukunft vorzubereiten? Lesen Sie diesen IDC-Analystenbericht: 鈥�

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Die ersten der mehr als 40 Joule-Agenten, die wir auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt haben, sind nun f眉r Kunden verf眉gbar. 脺ber verschiedene Funktionsbereiche hinweg unterst眉tzen diese Agenten Unternehmen dabei, Kl盲rungsf盲lle zu l枚sen, enge Beziehungen zu ihren Kunden zu pflegen, Folgeaktivit盲ten durchzuf眉hren und zahlreiche weitere Aufgaben zu erledigen. , das KI-Betriebssystem f眉r alle 麻豆原创-Business-AI-L枚sungen, f眉hrt s盲mtliche Tools f眉r die Entwicklung, Erweiterung und Ausf眉hrung kundenspezifischer KI-L枚sungen und Agenten in gro脽em Ma脽stab auf einer zentralen Plattform zusammen und vereinfacht so die Entwicklung im Bereich KI.

Und das waren nur einige Beispiele f眉r die Innovationen und L枚sungen, die wir auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigt haben. Weitere Ank眉ndigungen und ausf眉hrliche Informationen finden Sie im oder in diesem 脺产别谤产濒颈肠办. Zum Ende des zweiten Quartals 2025 m枚chten wir Sie 眉ber die zahlreichen Neuerungen f眉r 麻豆原创 Business AI informieren.

Im Folgenden finden Sie einen ausf眉hrlichen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die KI-Innovation f眉r das Finanzwesen und Ausgabenmanagement, die wir im zweiten Quartal 2025 f眉r unsere Kunden bereitgestellt haben.

• Erfahren Sie mehr 眉ber 麻豆原创 Business AI in Q2 2025
• Erfahren Sie mehr 眉ber Joule
• Erfahren Sie mehr 眉ber 麻豆原创 Business AI f眉r die Lieferkette

麻豆原创 Business AI f眉r das Finanzwesen und Ausgabenmanagement

KI-gest眉tzte Fehlerbehandlung f眉r elektronische Belege in 麻豆原创 Document and Reporting Compliance

Allgemein verf眉gbar

Steuerbuchhalter, die mit der zunehmenden Komplexit盲t der elektronischen Rechnungsstellung konfrontiert sind, k枚nnen vom Einsatz von Joule in 麻豆原创 Document and Reporting Compliance profitieren. Die L枚sung 眉bersetzt komplexe Fehler in elektronischen Belegen in leicht verst盲ndliche nat眉rliche Sprache, sodass Anwender sich nicht mit den technischen Fachausdr眉cken auskennen m眉ssen. So k枚nnen sie die zugrunde liegenden Probleme schnell identifizieren und effizient beheben, wodurch Beeintr盲chtigungen und potenzielle Strafen minimiert werden.

Dadurch k枚nnen nachweislich gesch盲ftliche Vorteile erzielt werden, etwa eine Verringerung des Zeitaufwands f眉r die Analyse von Fehlerdetails und Ursachenermittlung um bis zu 80 %. Dies hat eine deutlich h枚here Effizienz und bessere Compliance zur Folge.*

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Produkterweiterungen f眉r den Einsatz von Joule in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition

Allgemein verf眉gbar

Joule bietet nun noch bessere Unterst眉tzung in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition. Dadurch lassen sich wichtige Gesch盲ftsprozesse effizienter gestalten und besser steuern. Anwender k枚nnen nicht nur Gesch盲ftsdaten f眉r Arbeitspl盲tze und Ressourcen anzeigen, sondern auch die Abwicklung von Kundenauftr盲gen proaktiv 眉berwachen. Indem Joule potenzielle Probleme kennzeichnet und Vorschl盲ge zur Problembehebung unterbreitet, k枚nnen Anwender daf眉r sorgen, dass Auftr盲ge fristgerecht erf眉llt werden.

Dar眉ber hinaus bietet Joule die M枚glichkeit, Anlagenstammdaten direkt in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition anzulegen. So ben枚tigen Unternehmen weniger Zeit f眉r umfangreiche Schulungen und k枚nnen die Genauigkeit und Daten-Governance verbessern.

Joule kann Preisfindungssachbearbeiter au脽erdem dabei unterst眉tzen, auslaufende Preise besser zu steuern, indem er neue angepasste Preise vorschl盲gt. Dadurch kann der Zeit- und Kostenaufwand f眉r die Ermittlung auslaufender Preise und die Festlegung neuer Preise um bis zu 90 % verringert werden.*

Ausf眉hrliche Informationen zu den neuesten Erweiterungen finden Sie im .

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Produkterweiterungen f眉r den Einsatz von Joule in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition

Allgemein verf眉gbar

F眉r den Einsatz von Joule in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition werden neue Funktionen f眉r verschiedene Gesch盲ftsbereiche bereitgestellt. Im Bereich Field-Logistik k枚nnen Anwender Mengen f眉r Nichtlagerpositionen nun direkt abrufen. Dar眉ber hinaus ist 眉ber Joule nun der Zugriff auf umfassende Cash-Management-Funktionen m枚glich, beispielsweise zur 脺berwachung von Kontoausz眉gen und zum Durchf眉hren von 脺berweisungen. Bei der konvergenten Fakturierung k枚nnen Anwender wichtige Prozesse nun direkt verwalten und unter anderem Kl盲rungsf盲llen Bearbeiter zuordnen oder Drucksperren f眉r Fakturierungsbelege setzen und aufheben.

Mit Joule k枚nnen Versandsachbearbeiter zudem Details zu Auslieferungen abrufen und detaillierte Informationen wie den Kommissionierstatus oder Warenempf盲nger f眉r Auslieferungen und Kundenauftr盲ge anzeigen, ohne die zugeh枚rigen Anwendungen suchen und 枚ffnen zu m眉ssen. Joule kann beispielsweise alle Auslieferungen mit noch nicht vollst盲ndig kommissionierten Waren oder alle zu liefernden Kundenauftr盲ge anzeigen. Dies erm枚glicht eine schnellere Probleml枚sung und eine bessere Nachverfolgung der Auftragsabwicklung.

Und das ist noch nicht alles. Mithilfe von Joule k枚nnen Vertriebsmitarbeiter nun wichtige Vertragsdetails effizient extrahieren, historische 脛nderungen verfolgen, wichtige Kennzahlen analysieren und Fehler beheben. Dies erm枚glicht eine detaillierte Analyse und einen schnellen Abschluss von Verkaufsverhandlungen, was wiederum die M枚glichkeiten f眉r Vertragsverl盲ngerungen und Upselling verbessert. Joule vereinfacht au脽erdem Vertragsanfragen und steigert so die Kundenzufriedenheit. Vertriebsmitarbeiter k枚nnen davon ausgehen, dass sie ihren Zeitaufwand f眉r die Verdichtung von Daten zu Subskriptionsvertr盲gen um bis zu 80 % verringern k枚nnen.*

Ausf眉hrliche Informationen zu diesen Erweiterungen finden Sie im .

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Agent f眉r die Debitorenbuchhaltung
Beta-Release

Debitorenbuchhalter werden nun bei der Verarbeitung von Daten zu 眉berf盲lligen Forderungen unterst眉tzt. Der Agent f眉r die Debitorenbuchhaltung kann 眉berf盲llige Au脽enst盲nde in verschiedenen Anwendungen suchen und auf der Grundlage der Profile und Zahlungshistorie von Kunden entsprechende Folgeaktivit盲ten durchf眉hren.

Kunden k枚nnen davon ausgehen, dass sie mit diesem Joule-Agenten die Au脽enstandsdauer von Forderungen um bis zu 1 %, die Ausbuchung uneinbringlicher Forderungen um bis zu 2 % und den Aufwand f眉r die Analyse und Abstimmung offener Debitorenposten um bis zu 75 % verringern k枚nnen.*

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Meeting Location Planner Agent
Beta-Release

Mit dem Meeting Location Planner Agent k枚nnen Besprechungsplaner externe Veranstaltungen einfacher und schneller planen. Der Agent schl盲gt Orte vor, bei denen die Teilnehmenden m枚glichst kurze Anreisezeiten haben, unterbreitet auf der Grundlage des Sitzes eines Unternehmens Empfehlungen f眉r den Veranstaltungsort und schl盲gt geeignete Hotels vor. Er bietet dar眉ber hinaus einen umfassenden 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die Gesamtkosten f眉r eine externe Besprechung und stellt Vorlagen f眉r E-Mails mit Deep-Links zur Verf眉gung, 眉ber die Teilnehmende ihre Reise buchen k枚nnen. Dadurch wird eine Planung innerhalb der Budgetvorgaben erm枚glicht.

Die automatisierte Datenerfassung und -koordination sorgt f眉r eine einfachere Planung und h枚here Produktivit盲t. Der Agent erm枚glicht fundierte Entscheidungen zur Ausgabenkontrolle und zugleich die Umsetzung der Ziele f眉r Veranstaltungen. Durch eine nahtlose Kommunikation und klare Buchungsanweisungen profitieren Teilnehmende von einem besseren Erlebnis.

Dadurch k枚nnen die Kosten f眉r geplante Besprechungen um bis zu 10 % und der Zeitaufwand f眉r die Planung von externen Veranstaltungen um 15 % verringert werden, indem der Informationsaustausch mit allen Teilnehmenden verbessert wird.*

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Agent f眉r die 脺berpr眉fung von Spesenabrechnungen
Release im Rahmen des Programms 麻豆原创 Early Adopter Care

Ausgabenmanager k枚nnen den Abrechnungsprozess mit dem Agenten f眉r die 脺berpr眉fung von Spesenabrechnungen optimieren. Der Agent kennzeichnet Probleme proaktiv und f眉hrt Anwender durch die einzelnen Schritte f眉r die Korrektur von Abrechnungsfehlern, um Verz枚gerungen durch abgelehnte oder zur眉ckgesendete Abrechnungen zu minimieren. Er verbessert die Benutzerfreundlichkeit, indem er Anwender beim Abschlie脽en und Einreichen von Spesenabrechnungen unterst眉tzt und die Zahl der Fehler verringert. Er fordert Anwender au脽erdem zur Eingabe der erforderlichen Informationen auf und stellt dadurch sicher, dass Abrechnungen alle erforderlichen Details enthalten.

Dadurch l盲sst sich der Zeitaufwand f眉r die Erstellung und Einreichung von Spesenabrechnungen um 30 % verringern, w盲hrend zugleich 24 % mehr Spesenabrechnungen ohne Korrekturen genehmigt werden k枚nnen. Anwender profitieren so insgesamt von einem besseren Erlebnis.*

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Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtlichen 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 M盲ngelgew盲hr und ohne Gew盲hrleistung jedweder Art, 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 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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Eine des Think Tank Economist Impact unterstreicht, dass sich die Wahrnehmung der Beschaffung ver盲ndert und zeigt, dass das Vertrauen in die F盲higkeit der Abteilung, zum gesch盲ftlichen Erfolg beizutragen, stetig w盲chst. Bereits das vierte Jahr in Folge haben 麻豆原创 und Economist Impact gemeinsam an einer Studie gearbeitet. Die Umfrage beruht auf einer weltweiten Befragung von mehr als 2.000 F眉hrungskr盲ften der obersten F眉hrungsebene.

In dem Bericht mit dem Titel 鈥濼he Resilient Edge: Procurement in an Era of Polycrisis鈥� wird betont, dass die Beschaffungsabteilung immer mehr Einfluss hat, wenn es darum geht, den Einsatz von K眉nstlicher Intelligenz voranzutreiben und die Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Der Bereich sieht sich jedoch weiterhin mit Hindernissen konfrontiert, wenn es um gr枚脽ere Einflussnahme geht, denn er muss bereit sein, neue Technologien zu nutzen und muss die Mitarbeitenden f眉r die Zukunft r眉sten.

Der allgemeine Trend ist nach wie vor klar: Da die Beschaffung einem grundlegenden Wandel unterzogen ist, spielt sie nun eine wichtige Rolle in der Unternehmensstrategie.

Wachsendes Vertrauen verhilft Beschaffung zu strategischem Wert

Unternehmen m眉ssen sind heute mit mehreren Krisen konfrontiert, die gleichzeitig auftreten und sich gegenseitig beeinflussen. Die sogenannte 鈥濸olykrise鈥� umfasst Umweltschocks, Transportverz枚gerungen und immer umfangreichere regulatorische Auflagen. Z枚lle haben j眉ngst wirtschaftliche St枚rungen verursacht, die Unternehmen in allen Branchen dazu veranlasst haben, schnelle L枚sungen zu finden, um Preiserh枚hungen zu vermeiden.

Um den Umgang mit diesen Unsicherheiten zu meistern, m眉ssen F眉hrungskr盲fte in der Beschaffung h枚here Risiken eingehen. Laut der Studie von Economist Impact ist das geopolitische Risiko die gr枚脽te Sorge aller F眉hrungskr盲fte in der Beschaffung. F眉r 64 Prozent der Befragten steht dieses Thema in den n盲chsten 12 bis 18 Monaten an erster Stelle. 2024 waren es gerade einmal 30 Prozent. Dieser Anstieg ist sowohl auf die wachsende Komplexit盲t globaler Abl盲ufe als auch den steigenden Einfluss der Beschaffung zur眉ckzuf眉hren.

Da die Risiken immer vielschichtiger und h枚her werden, 眉bernehmen Beschaffungsexperten eine Rolle, die 眉ber die reine Kostensenkung bei der Materialbeschaffung hinausgeht. Stattdessen entwickeln sie robuste Strategien zur Identifizierung, Bewertung und Minderung dieser Risiken. Diese strategische Neuausrichtung spiegelt sich auch im wachsenden abteilungs眉bergreifenden Vertrauen wider. 78 Prozent der Befragten gaben an, dass sie auf die F盲higkeit der Beschaffungsabteilung, externe Risiken zu bew盲ltigen, vertrauen 鈥� und signalisierten damit den steigenden Wert der Beschaffung als strategischer Partner.

KI ist von zentraler Bedeutung in der Beschaffung

Von der Verarbeitung von Nachfragesignalen 眉ber die Aktivierung der Szenarioplanung bis hin zur Automatisierung routinem盲脽iger Workflows 鈥� mit KI lassen sich die M枚glichkeiten der Beschaffung deutlich ausbauen.

Der Bericht von Economist Impact weist darauf hin, dass Unternehmen in den n盲chsten 12 bis 18 Monaten der KI-Kompetenz deutlich h枚here Priorit盲t einr盲umen werden als jeder anderen Qualifikation. Und diese Kompetenz umfasst auch die Durchf眉hrung vorausschauenden Analysen und Bedarfsprognosen und den Umgang mit Datenverzerrung (Data Bias) und Datenschutzbedenken. F眉r Beschaffungsteams sind diese F盲higkeiten unerl盲sslich, denn sie m眉ssen schnell auf unerwartete St枚rungen reagieren.

Vor allem aber wird KI bei der kontinuierlichen Transformation in der Beschaffung von zentraler Bedeutung sein. Eine 眉berw盲ltigende Mehrheit von 89 Prozent der Befragten ist zuversichtlich, dass die Einf眉hrung und gezielte Nutzung von KI ihnen erm枚glichen wird, sowohl die Effizienz als auch die Produktivit盲t in ihrem Unternehmen zu steigern. Dieses Vertrauen beruht auf konkreten Vorteilen, die KI bieten kann. Dazu z盲hlen unter anderem die fr眉hzeitige Erkennung von Nachfragesignalen, die Optimierung der Lieferantenperformance sowie die Simulation verschiedener Risikoszenarien. Sie alle f眉hren zu einer besseren Entscheidungsfindung.

Einfach ausgedr眉ckt: KI ist nicht mehr nur eine Option, sondern entscheidend f眉r die Bedeutung und den Erfolg des Beschaffungswesens.

Bessere Ergebnisse bei Umweltauswirkungen

Das Thema Nachhaltigkeit steht bei Unternehmen inzwischen ganz oben auf der Tagesordnung. Die Beschaffungsabteilungen spielen hierbei eine zentrale Rolle, da sie daf眉r verantwortlich sind, die Emissionen der Lieferanten zu kontrollieren und die Einhaltung ethischer Arbeitspraktiken zu gew盲hrleisten. Mehr als die H盲lfte (53 Prozent) der Befragten nannten Nachhaltigkeit als oberste strategische Priorit盲t f眉r die kommenden 12 bis 18 Monate.

Eine abteilungs眉bergreifende Zusammenarbeit ist hier von zentraler Bedeutung. Durch sie gelingt es den Beschaffungsabteilungen, sich an den wichtigsten finanziellen und 枚kologischen Zielen des Unternehmens auszurichten. Tools wie ESG-Scorecards und Dekarbonisierungspl盲ne f眉r Lieferanten sind nun g盲ngige Praxis und werden eingesetzt, um Umweltauswirkungen zu messen. Diese Innovationen helfen Unternehmen, steigende Erwartungen von Kunden, Aufsichtsbeh枚rden und Aktion盲ren zu erf眉llen und gleichzeitig langfristige operative Risiken zu reduzieren.

Die geschilderten Entwicklungen zeigen, dass die Beschaffungsabteilungen Nachhaltigkeit nicht nur unterst眉tzen, sondern auch vorantreiben.

Beschaffung am Wendepunkt: von Kosteneinsparungen zu strategischen Wertbeitr盲gen

Die Kostenkontrolle bleibt eine Kernaufgabe der Beschaffung, doch der Fokus heutiger Beschaffungsteams verschiebt sich gerade 鈥� von taktischen Ma脽nahmen zur Kostensenkung hin zu strategischen Wertbeitr盲gen, die helfen, die Flexibilit盲t zu erh枚hen, Innovationen zu f枚rdern und die Reputation des Unternehmens zu st盲rken.

Um diese doppelten Anforderungen zu erf眉llen, setzen Unternehmen auf Beschaffungstechnologien wie die . Diese erm枚glichen es, wichtige Priorit盲ten umzusetzen und gleichzeitig Silos im gesamten Unternehmen abzubauen.

Am 26. Juni nahm Etosha Thurman, Chief Marketing Officer f眉r Finance and Spend Management bei 麻豆原创, an einem Webinar von Economist Impact teil. In der Veranstaltung mit dem Titel 鈥濵easuring up: Balancing risks and goals for strategic procurement鈥� wurde er枚rtert, wie Unternehmen effektive Beschaffungsstrategien entwickeln k枚nnen, die zu messbaren Ergebnissen f眉hren. Dar眉ber hinaus wurde in dem Webinar der Frage nachgegangen, wie es der Beschaffung gelingen kann, den Druck, unmittelbar Ergebnisse erzielen zu m眉ssen, mit den langfristigen Zielsetzungen in Einklang zu bringen 鈥� ein Thema, das heute wichtiger denn je ist. Wenn Sie Interesse an dem Thema haben, schauen Sie .

Gordon Donovan ist Global Vice President des Bereichs Research, Procurement, and External Workforce bei 麻豆原创.

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Pandora, ein Unternehmen mit Hauptsitz in Kopenhagen, entwirft, produziert und vertreibt hochwertigen Schmuck aus recyceltem Silber und Gold zu erschwinglichen Preisen. Das Unternehmen, das 37.000 Mitarbeitende besch盲ftigt und im vergangenen Jahr einen Umsatz von 31,7 Milliarden d盲nischen Kronen (4,2 Milliarden Euro) erwirtschaftete, wurde 1982 als kleiner Familienbetrieb in Kopenhagen gegr眉ndet. 42 Jahre sp盲ter ist Pandora der weltweit gr枚脽te Schmuckproduzent und vertreibt 眉ber Einzelhandelsgesch盲fte und das Internet seine Waren in mehr als 100 L盲ndern.

鈥濸andora ist eine Marke, die ganz im Zeichen der Liebe steht. Es geht darum, die Menschen zu beschenken, die uns am n盲chsten stehen 鈥� aber auch uns selbst f眉r das zu feiern, was wir erreicht haben鈥�, erkl盲rt Mariane Heidingsfelder, Senior Vice President f眉r Business Transformation bei Pandora.

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Als Einzelh盲ndler mit mehreren Vertriebskan盲len und ehrgeizigen Wachstumspl盲nen ist die digitale Strategie von Pandora darauf ausgerichtet, das Verbrauchererlebnis zu optimieren. 鈥濪as hat bei uns oberste Priorit盲t鈥�, betont Heidingsfelder. Pandora will  als Eckpfeiler f眉r zuk眉nftiges Wachstum zu nutzen und damit seine digitale Transformation vorantreiben.

Cloud-L枚sung wird Kern des neuen ERP-Systems

麻豆原创 S/4HANA Cloud wird den Kern des neuen ERP-Systems von Pandora bilden, mit dem die Gesch盲ftsprozesse des Unternehmens standardisiert, einfacher verwaltet und besser vernetzt werden k枚nnen.

鈥濱ch bin der festen 脺berzeugung, dass Gesch盲ft und Technologie immer Hand in Hand gehen鈥�, erkl盲rt Heidingsfelder. 鈥濿盲hrend wir das Wachstum vorantreiben, digitalisieren wir tats盲chlich alle Bereiche unseres Unternehmens 鈥� von der Fertigung 眉ber unsere B眉ros und Teams bis hin zu unseren Filialen und der ganz individuellen Art und Weise, wie unsere Kunden mit uns interagieren.鈥�

Dabei will Pandora auch die Abl盲ufe f眉r seine Mitarbeitenden vereinfachen. Effiziente und digitalisierte Prozesse in Kombination mit benutzerfreundlichen Dashboards sind nur einige der Konzepte, die es den Angestellten erm枚glichen werden, mehr Zeit mit Kunden zu verbringen, innovativere Aufgaben zu 眉bernehmen oder komplexe Probleme zu l枚sen. 鈥濱n den Filialen setzen wir verschiedene Technologien ein鈥�, erl盲utert Heidingsfelder. 鈥濿ir m枚chten die Abl盲ufe in Filialen auf jeden Fall vereinfachen. Deshalb versuchen wir, den Mitarbeitenden in unseren Gesch盲ften eine Anlaufstelle zu bieten, 眉ber die sie alle Informationen abrufen k枚nnen, die sie ben枚tigen, um sich mit Kunden austauschen zu k枚nnen.鈥�

Einsatz der integrierten KI-Funktionen

Zudem thematisiert sie die Schaffung eines digitalen Fundaments: 鈥濿ir wollen auch daf眉r sorgen, dass unsere Angestellten in den Filialen mehr Zeit mit Kunden und weniger Zeit im Backoffice verbringen.鈥� Pandora untersucht bereits, wie es die in 麻豆原创 S/4HANA integrierten KI-Funktionen einsetzen kann.

鈥濿ir haben uns bewusst daf眉r entschieden, klein anzufangen, dazuzulernen und dann dort Effizienzpotenziale zu nutzen, wo wir die Arbeitsweise unserer Kollegen unterst眉tzen k枚nnen鈥�, berichtet Heidingsfelder.

鈥濾on da aus sind unsere M枚glichkeiten meiner Meinung nach grenzenlos. Wir sind ein 盲u脽erst ambitioniertes Unternehmen und m枚chten sicherstellen, dass wir die besten verf眉gbaren Technologien nutzen, um unser Gesch盲ft anzukurbeln und unser Wachstum zu beschleunigen.鈥�

鈥濱ch sehe Pandora als ein sehr offenes Unternehmen鈥�, f眉gt sie hinzu. 鈥濿ir sind ein Unternehmen, das fest hinter seinen Kernwerte steht: 鈥歐e dream, we dare, we care, and we deliver鈥� 鈥� wir sind vision盲r, wir gehen Wagnisse ein, wir k眉mmern uns umeinander und wir halten, was wir versprechen.鈥�

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Die 鈥瀠nsicheren Zeiten鈥� waren und sind ein Dauerzustand. So begegnete und begegnet uns die aktuelle Weltlage t盲glich auf den Titelbl盲ttern von Finanz- und Wirtschaftspresse. Der steigt jedoch seit 1990 kontinuierlich an und die Ereignisse insbesondere der letzten f眉nf Jahre verunsichern CFOs 鈥� manchmal mehr denn je. Etablierte Trends werden durch eine Reihe unvorhersehbarer Ereignisse in einem zunehmend komplexen globalen Umfeld gest枚rt. Die M枚glichkeit, langfristige Prognosen aufzustellen, schwindet. Diese anhaltende Unsicherheit f眉hrt unter anderem dazu, dass sich zwei von f眉nf Gesch盲ftsf眉hrenden 蹿眉丑濒别苍.

CFOs stehen vor der Aufgabe, Methoden zu entwickeln, mit denen ihr Unternehmen diese Unsicherheiten bew盲ltigen und seine Marktposition halten kann. Dabei kristallisieren sich folgende drei Handlungsfelder heraus:

Umfassende Echtzeit-Analyse und Szenarioplanung

Traditionelle Prognosemethoden sto脽en in einem volatilen Umfeld an ihre Grenzen. Sie basieren auf historischen Daten und linearen Trends und k枚nnen kurzfristige externe Einfl眉sse wie Zollerh枚hungen oder Unterbrechungen der Lieferketten ebenso wenig ausreichend ber眉cksichtigen wie tagespolitische Ver盲nderungen und neue Gesetze, beispielsweise im Feld der ESG-Regularien.

Um in diesem zunehmend dynamischen Wirtschaftsumfeld wettbewerbsf盲hig zu bleiben, ben枚tigen Unternehmen immer mehr Echtzeitinformationen in Kombination mit szenariobasierten Modellierungstools wie Wertetreiberb盲ume. Sie erm枚glichen es CFOs, Echtzeitsimulationen durchzuf眉hren und die finanziellen Auswirkungen externer Ereignisse auf Umsatz und Kosten vorherzusagen. Allerdings verf眉gen viele Unternehmen noch nicht 眉ber die notwendige Datenbasis f眉r solche Echtzeitprognosen, wodurch wertvolles Potenzial nicht gehoben werden kann.

Zugriff auf diese erforderlichen Informationen erm枚glicht eine Big-Data-L枚sung. Durch die Integration einer Cloud-Plattform k枚nnen Unternehmen Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenf眉hren und analysieren 鈥� von ERP-Systemen 眉ber Internetquellen bis hin zu Drittanbieterdaten. Dazu geh枚ren beispielsweise Daten aus dem Gesch盲ftsreisemanagement, die durch Einblicke in Mitarbeiterausgaben, Reisekosten und Ausgabentrends Prognosen verbessern. Durch die Datenbasis lassen sich umfangreiche Simulationen durchf眉hren, die die potenziellen Auswirkungen ver盲nderter Parameter, wie etwa einer Zollerh枚hung, detailliert aufzeigen.

Mit solchen Szenarioplanungen k枚nnen CFOs nicht nur auf Ver盲nderungen reagieren, sondern diese auch mit Wenn-dann-Simulationen in ihren Auswirkungen antizipieren und bewusst steuern. Damit st盲rken sie die Widerstandsf盲higkeit des Unternehmens.

KI-gest眉tzte Datenanalyse und Prognose

Auf unvorhersehbare Marktschwankungen muss schnell reagiert werden. Viele CFOs verlassen sich jedoch noch auf zeitintensive, teilweise manuelle Prozesse sowie Prozesse mit Prozessbr眉chen, um Daten zu sammeln und auszuwerten. F眉r 38聽Prozent der CFOs stellt dies laut dem eine der gr枚脽ten internen Herausforderungen dar. K眉nstliche Intelligenz bietet durch umfassendere Nutzung verschiedener Datenquellen ebenso wie durch schnellere und pr盲zisere Prognosemodelle entscheidende Vorteile. Sie verarbeitet gro脽e, verschiedenartige Datenmengen in Echtzeit und unterst眉tzt CFOs auf diesem Weg bei zeitkritischen Entscheidungen.

Eine bedeutende Ver盲nderung ist dabei der 脺bergang von Bottom-up- zu Top-down-Prognosemodellen: Statt Daten aufwendig aus einzelnen Abteilungen zusammenzuf眉hren, analysieren KI-Systeme CRM-Daten und generieren automatisch detaillierte Umsatzprognosen. Diese Methode hat sich oft als pr盲ziser erwiesen als herk枚mmliche Ans盲tze, da sie die Tendenz einzelner F眉hrungskr盲fte ausgleicht, Umsatzprognosen zu niedrig zu sch盲tzen und dadurch Prognosen zu verzerren.

Finanzteams waren schon lange Entscheidungstr盲ger. Diese F盲higkeit wird kontinuierlich durch neue Methoden und Tools weiterentwickelt und verbessert. Ihr Fokus verschiebt sich immer mehr in Richtung der Ableitung von Handlungsempfehlungen aus KI-generierten Erkenntnissen. Um das volle Potenzial dieser Technologien auszusch枚pfen, m眉ssen sie zudem die aktive Beteiligung aller Teammitglieder und eine hochwertige Datenbasis f枚rdern. Nur so kann ihr Unternehmen effizient durch das volatile Marktumfeld navigieren und die Herausforderungen sich st盲ndig 盲ndernder Bedingungen meistern.

Strategische Anpassung und schnelles Handeln

Echtzeitdaten und KI-Analysen bereiten Finanzverantwortliche auf Krisenzeiten vor beziehungsweise unterst眉tzen sie, Krisen zu l枚sen 鈥� ebenso wie in der Generierung neuer Umsatzstrategien und Kostenmodelle. So gilt beispielsweise im Zusammenhang mit h枚heren Z枚llen und Handelskonflikten, dass durch sie die Inflation und Beschaffungskosten innerhalb k眉rzester Zeit in die H枚he schnellen, wodurch Unternehmen vor vielen Herausforderung stehen wie beispielsweise:

• K枚nnen die Mehrkosten durch erh枚hte Effizienz aufgefangen und/oder an Kunden weitergegeben werden?
• Wie verschieben sich Markt(eintritts)strategien?
• Wie k枚nnen Lieferketten stabiler gestaltet werden?

Laut haben 45聽Prozent der CFOs keine unmittelbaren Anpassungspl盲ne bei signifikanten Kostensteigerungen, wie sie im Augenblick durch Z枚lle erfolgen. CFOs riskieren dadurch im besseren Fall Gewinnverluste, im schlechteren gar die 脺berlebensf盲higkeit ihrer Organisationen. Um diese zu vermeiden, m眉ssen sie abw盲gen, inwieweit sie die Mehrkosten bew盲ltigen k枚nnen. Im Schnitt geben 73聽Prozent die Zollsteigerungen an Kunden weiter.

Die Preisanpassung h盲ngt dabei von Faktoren wie Margen, Cashpuffer sowie der Wettbewerbsposition und Preissensibilit盲t der Produkte ab. Hohe Gewinnmargen und ausreichende Puffer k枚nnen vor眉bergehende Kostensteigerungen auffangen, sodass die Preise nicht sofort erh枚ht werden m眉ssen. So k枚nnen Marktanteile gesichert und sogar ausgebaut werden, insbesondere, wenn Wettbewerber aufgrund der ver盲nderten Kostenstrukturen Marktanteile verlieren. In manchen F盲llen kann es daher auch f眉r Unternehmen mit geringeren Margen gewinnbringend sein, Preise stabil zu halten.

Das Timing ist jedoch entscheidend: CFOs m眉ssen einsch盲tzen, ob es sich um eine vor眉bergehende Situation handelt oder ob langfristige Anpassungen erforderlich sind, um die Rentabilit盲t und Marktposition zu sichern. Laut Gartner pr眉fen CFOs zunehmend alternative Strategien wie die Inanspruchnahme von Zollbefreiungen, Freihandelszonen und die Anpassung der Importstruktur, um Auswirkungen h枚herer Z枚lle zu minimieren. Auch moderne Technologien wie digitale Zwillinge k枚nnen Unternehmen dabei helfen, Lieferketten zu optimieren und Kosten zu senken. Wichtig ist, alle Optionen sorgf盲ltig abzuw盲gen, um eine ma脽geschneiderte Strategie zu entwickeln und schnell umzusetzen. So lassen sich Gewinnverluste minimieren.

Vorausschauend durch turbulente Zeiten navigieren

In der zunehmend unberechenbaren Gesch盲ftswelt m眉ssen CFOs agil und vorausschauend handeln, um mit der stets weiter steigenden Dynamik Schritt halten zu k枚nnen. Ausschlaggebend ist, sich nicht auf alte Strukturen zu verlassen, sondern flexibel und datenbasiert Szenarien und Modelle zu entwickeln und damit neue Chancen zu nutzen. Der Einsatz moderner Szenarioplanungs-Tools und KI-gest眉tzter Prognosen ist dabei unerl盲sslich: Aus Echtzeitdaten mit Hilfe k眉nstlicher Intelligenz werden Modelle und Szenarien entwickelt, die helfen, durch unsichere Zeiten zu navigieren. CFOs haben die Aufgabe, diese Werkzeuge effektiv einzusetzen und zukunftsorientierte Strategien mit zu entwickeln. Denn die Zukunft geh枚rt denjenigen, die bereit und f盲hig sind, sich schnell und flexibel anzupassen.

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DeepSeek hat mit seinem neuen R1-Modell die KI-Landschaft geh枚rig aufgemischt. Die Entwicklungen des chinesischen Startups f眉r k眉nstliche Intelligenz, so das Medienecho, k枚nne die KI-Branche 鈥瀝evolutionieren鈥�. Das f眉hrte dazu, dass sich die Chatbot-App des Unternehmens auf der Liste, der am meisten heruntergeladenen kostenlosen Apps im iOS聽App Store an die Spitze setzen konnte 鈥� und sogar ChatGPT auf die R盲nge verwies.

Der technologielastige NASDAQ颅100 erlebte w盲hrenddessen hingegen eine Talfahrt: Investoren f眉hrten eine Neubewertung des Investitionsbedarfs in KI-Technologie durch und der Index sank um fast drei聽Prozent. Mit einem dramatischen Kurseinbruch von 17聽Prozent erlebten Konzerne wie NVIDIA einen der gr枚脽ten Tagesverluste in der B枚rsengeschichte. Grund war die Sorge um die sinkende Nachfrage nach hochleistungsf盲higen Mikrochips.聽聽聽聽聽

Doch wie kam es zu dieser Entwicklung?

Die DeepSeek-Strategie

DeepSeek verfolgt eine besondere KI-Strategie, bei der vor allem Kosteneffizienz im Vordergrund steht. Das R1-Modell des Unternehmens wurde auf eine Stufe mit etablierten Modellen wie ChatGPT von OpenAI gestellt, doch die Entwicklungskosten f眉r R1 beliefen sich auf lediglich 5 bis 6 Millionen US-Dollar. Dies steht im deutlichen Gegensatz zu den Milliardenbetr盲gen, die bei Wettbewerbern ausgegeben wurden. Das l盲sst Zweifel an der herrschenden Annahme aufkommen, dass f眉r eine leistungsstarke KI erhebliche Investitionen in fortschrittliche Hardware erforderlich sind.

Infolgedessen haben Anleger damit begonnen, ihre Strategien zu 眉berdenken, was zu einem deutlichen R眉ckgang der Aktienkurse f眉r Unternehmen wie NVIDIA und AMD f眉hrte, die auf hochleistungsf盲hige Mikrochips angewiesen sind.

Kosteneffiziente KI 鈥� wo ist der Haken?

Im Zuge der Zunahme von KI-Technologie m眉ssen Unternehmen die Komplexit盲t einer Vielzahl von Plattformen bew盲ltigen und gleichzeitig sicherstellen, dass sie grundlegende Sicherheitsma脽nahmen aufrechterhalten.

鈥濿盲hrend sich die Technologie weiterentwickelt, werden auch Cyber-Bedrohungen immer ausgereifter 鈥� und damit w盲chst die Verantwortung von Unternehmen鈥�, so Gabriele Fiata, Head of Cybersecurity Market Strategy bei 麻豆原创.

W盲hrend die Aussichten auf Kosteneinsparungen verlockend sind, gibt es mehrere sensible Bereiche, bei denen Unternehmen Vorsicht walten lassen sollten, um im Nachhinein h枚here Kosten zu vermeiden: 

1. Datenschutz und Sicherheit

In der Datenschutzerkl盲rung vieler kostenloser KI-Tools wird darauf hingewiesen, dass diese mit den Informationen trainiert werden, die wir ihnen liefern. Das bedeutet, das alles, was wir in ein Tool eingeben, m枚glicherweise von anderen genutzt werden kann, einschlie脽lich unseren Wettbewerbern. Aber es geht nicht nur um das Teilen von Daten: Auch Datenschutzverletzungen oder kriminelle Aktivit盲ten k枚nnen ein Risiko f眉r Datensicherheit darstellen.

鈥�2025 wird diese Technologie im Fokus vieler Unternehmen stehen, um die Gesch盲ftskontinuit盲t und den Schutz sensibler Daten sicherzustellen. Es geht darum, Technologie zum bestm枚glichen Schutz einzusetzen鈥�, betont Fiata.

Unternehmen m眉ssen ihre Sicherheitsma脽nahmen verst盲rken, um sensible Daten vor Datenschutzverletzungen zu bewahren. Mitarbeitende m眉ssen daf眉r sensibilisiert werden, 盲u脽erst vorsichtig mit den Informationen umzugehen, die sie in diese Tools eingeben, um teure rechtliche Konsequenzen und einen m枚glichen Imageschaden zu vermeiden.

2. Konzepte zur Datenspeicherung

Neuere Anwendungen sind m枚glicherweise nicht mit 盲lteren Speichersystemen kompatibel. Veraltete Speichersysteme k枚nnen zu hohen Latenzzeiten und ineffizienten Betriebsabl盲ufen f眉hren, was zeitnahe Einblicke erschwert, die f眉r die Entscheidungsfindung unerl盲sslich sind. Ein weiteres h盲ufiges Problem ist, dass es bei einer hohen Zahl an Nutzern zu einer System眉berlastung kommt oder dass das Tool nicht verf眉gbar ist, wenn es ben枚tigt wird.

3. 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟

KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Minderwertige Daten k枚nnen ungenaue Ergebnisse und operative Probleme nach sich ziehen. Wenn beispielsweise ein Einzelhandelsunternehmen fehlerhafte Kundendaten nutzt und deshalb Kauftrends missinterpretiert, k枚nnte dies zu einer schlechten Bestandsf眉hrung und entgangenen Verkaufschancen f眉hren.

4. Strategische Herausforderungen

In manchen F盲llen sind Unternehmen mehr an kurzfristigen Einsparungen als an langfristigem Wachstumspotenzial interessiert. F盲llt die Wahl auf ein KI-Konzept, bei dem Skalierungsm枚glichkeiten nicht ber眉cksichtigt werden, k枚nnte dies zu Problemen f眉hren und eine kostspielige Neuorientierung erforderlich machen, wenn sich die gesch盲ftlichen Anforderungen des Unternehmens 盲ndern.

5. Herausforderungen bei der Einhaltung von Vorschriften

鈥濱n Zeiten versch盲rfter Datenschutzregelungen und wachsender geopolitischer Spannungen wird die M枚glichkeit, die Kontrolle 眉ber Daten zu behalten, f眉r das Jahr 2025 zu einem entscheidenden Faktor werden“, erl盲utert Fiata. Unternehmen m眉ssen in Compliance-Strategien investieren, um regulatorische Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI zu steuern. Und das kann zus盲tzliche Kosten nach sich ziehen.

Kunden m眉ssen sich dar眉ber im Klaren sein, dass DeepSeek zwar M枚glichkeiten f眉r Innovationen und Kosteneinsparungen bei der KI-Entwicklung bietet, aber auch einige Schwachstellen hat. F眉r Unternehmen, die Innovationen schaffen und Geld sparen m枚chten, mag Kosteneffizienz zwar eine attraktive Aussicht sein, aber es ist wichtig, sich auch die damit verbundenen potenziellen Fallstricke vor Augen zu halten.

Neue Technologien werden immer schneller zu einem integralen Bestandteil unseres Alltags und unseres Lebens. Diese Fortschritte effektiv zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu reduzieren wird viele Branchen vor gro脽e Herausforderungen in der n盲chsten Phase der KI-Entwicklung stellen.

Den Originaltext finden Sie .

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Um im zunehmend dynamischen Energiemarkt wettbewerbsf盲hig zu bleiben und schnell auf neue Anforderungen und Kundenbed眉rfnisse reagieren zu k枚nnen, ersetzt das Unternehmen starre Systemlandschaften durch flexible, 眉ber die 麻豆原创 Business Technology Platform (BTP) orchestrierte Services. Intuitiv bedienbare L枚sungen und ein hoher Automatisierungsgrad verbessern die Kundenprozesse nachhaltig und steigern gleichzeitig die Effizienz im Netzbetrieb 鈥� Damit schafft die Stadtwerke Flensburg GmbH die Grundlage f眉r einen zukunftsf盲higen Umbau des Energiesystems 鈥� digital, gr眉n und ressourcenschonend.

Unterst眉tzt durch generative KI werden Standardprozesse im Kundenservice, in der Marktkommunikation und auch im Netzbetrieb vereinfacht und gleichzeitig qualitativ verbessert. Auch intern wird der digitale Wandel vorangetrieben: Mit 麻豆原创 SuccessFactors modernisiert die Stadtwerke Flensburg GmbH ihre Personalmanagement-Prozesse 鈥� von der Mitarbeitergewinnung 眉ber die Entwicklung bis hin zur langfristigen Bindung.

鈥濪ie digitale Transformation ist ein zentraler Bestandteil unserer Strategie鈥�, betont Dirk Thole, Gesch盲ftsf眉hrer der Stadtwerke Flensburg GmbH. 鈥濶ur wenn wir bei der Digitalisierung vorne mitspielen, k枚nnen wir Effizienz und Nachhaltigkeit langfristig sichern. Flexibilit盲t ist dabei entscheidend, denn die Ver盲nderungsgeschwindigkeit im Energie- und Telekommunikationsmarkt wird weiter zunehmen. Durch die partnerschaftliche Zusammenarbeit mit der 麻豆原创 k枚nnen wir nicht nur unsere Kundenprozesse verbessern, sondern auch interne Abl盲ufe 鈥� zum Nutzen aller Mitarbeitenden.鈥�

鈥濪ie Stadtwerke Flensburg GmbH zeigt wie Energieversorger den Weg zu mehr Nachhaltigkeit und Digitalisierung erfolgreich gestalten k枚nnen鈥�, erkl盲rt Clemens Fricke, 麻豆原创 Vice President Sales Utilities bei 麻豆原创. 鈥濪ie modulare 麻豆原创-Plattform erm枚glicht es, Gesch盲ftsprozesse kontinuierlich zu verbessern und dabei konsequent auf Automatisierung, Flexibilit盲t und intuitive Bedienbarkeit zu setzen.鈥�

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

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

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2024 auf dem Formular 20-F. 

 
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麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

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Grenz眉berschreitende Mobilit盲t und B眉rgerdienste werden zunehmend digitalisiert. Regierungen setzen verst盲rkt auf innovative Technologien wie K眉nstliche Intelligenz. Damit k枚nnen sie Effizienz und Sicherheit steigern. VFS Global setzt k眉nftig 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition sowie weitere 麻豆原创-L枚sungen ein, um seine Innovationsstrategie zu beschleunigen und Regierungen bei der Bew盲ltigung zunehmend komplexer Anforderungen von Reisenden und B眉rgern noch besser zu unterst眉tzen. 

鈥濿ir sind sehr stolz auf die Partnerschaft mit 麻豆原创 als f眉hrendem und vertrauensw眉rdigem Technologie- und KI-Unternehmen鈥�, sagte Zubin Karkaria, Gr眉nder und CEO von VFS Global. 鈥濪urch die Verbindung unserer tiefgreifenden Erfahrung in Visa-, Konsular- und B眉rgerdiensten mit den erstklassigen L枚sungen von 麻豆原创 helfen wir Regierungen dabei, ihre Effizienz zu steigern, die Sicherheit zu erh枚hen und f眉r nahtlose Mobilit盲t von Millionen Reisenden weltweit zu sorgen.鈥� 

鈥濵it 麻豆原创-L枚sungen wird VFS in der Lage sein, die neuesten Innovationen zu nutzen und so ein noch st盲rkerer Partner f眉r Regierungen, Reisende und B眉rger weltweit zu werden,鈥� erg盲nzt Christian Klein, CEO der 麻豆原创 SE. 

Um Regierungen und diplomatische Vertretungen weltweit noch besser zu unterst眉tzen und Innovationen voranzutreiben, hat sich VFS Global zudem f眉r die 麻豆原创 Business Technology Platform und die 麻豆原创 Business Data Cloud entschieden. Damit sollen fortschrittliche, KI-gest眉tzte L枚sungen f眉r Kunden entwickelt und gleichzeitig die operative Exzellenz in der globalen Wertsch枚pfungskette von VFS gef枚rdert werden. 

鈥濪urch die B眉ndelung der St盲rken von VFS Global und 麻豆原创 heben wir grenz眉berschreitende Mobilit盲t und B眉rgerservices auf ein neues Niveau鈥�, sagte Michael Nilles, Mitglied des VFS-Vorstands und Chief Digital and Technology Officer des Unternehmens. 鈥濻trategisch positionieren wir uns damit als f眉hrende Kraft bei der Gestaltung der Zukunft von GovTech und TravelTech 鈥� angetrieben von Technologie- und KI-Innovationen, die Regierungen, Reisenden sowie B眉rgerinnen und B眉rgern weltweit zugutekommen鈥�, erg盲nzte er. 

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

Lesa Plingen, +49 622 776 9000,鈥�lesa.plingen@sap.com, CET 

Nathan Fletcher, nathanf@vfsglobal.com, BST 
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com鈥��&苍产蝉辫;

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鈥疍ieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2024 auf dem Formular 20-F.鈥�

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Durch unerm眉dlichen Einsatz und Einfallsreichtum ist das Unternehmen zu einem verl盲sslichen Partner geworden, der Bewegung effizienter, intelligenter und nachhaltiger macht 鈥� und das 眉ber den gesamten Lebenszyklus hinweg.

鈥濬眉r uns spielen Nachhaltigkeit und Digitalisierung eine wichtige Rolle f眉r unseren zuk眉nftigen Erfolg鈥�, betont Christof Heurung, der bei Schaeffler den Bereich Strategische Digitalisierung leitet. 鈥濱ndem wir die richtigen digitalen Technologien wie KI-Innovationen mit unserem Pioniergeist kombinieren, k枚nnen wir die Nachhaltigkeit entscheidend voranbringen und eine noch nachhaltigere Zukunft f眉r Schaeffler sowie f眉r unsere Kunden und Lieferanten gestalten.鈥�

Gemeinsam eine gr眉nere, digitale Lieferkette schaffen

F眉r die Auslieferung einer breiten Palette von Produkten an Kunden weltweit ist eine Vielzahl unterschiedlicher Beh盲lter erforderlich. Diese m眉ssen 眉ber interne Abl盲ufe, Lieferanten und Kunden hinweg effizient und transparent verwaltet werden. Damit dies gelingt, m眉ssen jedoch zahlreiche Unternehmenssysteme und Anwendungen integriert werden, sodass alle Beteiligten sicher auf Informationen zugreifen und diese austauschen k枚nnen, Prozesse strategisch optimiert werden k枚nnen und das Unternehmen gezielt auf neue Herausforderungen und Chancen reagieren kann.

Leider sind die meisten Unternehmen nicht in der Lage, diese Vorteile zu realisieren. Die Verwaltung von Versandbeh盲ltern erfolgt oft innerhalb einer fragmentierten Anwendungslandschaft. Dadurch ist es f眉r Unternehmen schwieriger, schnell auf neue Verpackungstrends und gesch盲ftliche Anforderungen zu reagieren. Zugleich wird die Transparenz eingeschr盲nkt, die f眉r eine pr盲zise Abstimmung der Leihgutkonten von Kunden und das Outsourcing von Lieferdiensten an das richtige Shared-Service-Center erforderlich ist. Lieferanten, die dieselben Beh盲lter nutzen, arbeiten mit einem separaten Drittsystem, was isolierte Prozesse zur Folge hat.

鈥濿ir setzen L枚sungen von 麻豆原创 seit rund 40 Jahren ein und haben in den letzten f眉nf Jahren au脽erdem eine strategische Partnerschaft mit 麻豆原创 aufgebaut, um neue IT-Anwendungssysteme zu entwickeln und einzuf眉hren und zugleich unseren Wunsch nach nachhaltigeren Abl盲ufen umzusetzen鈥�, berichtet Gerhard St枚脽el, Leiter des IT-Programms f眉r bei der Schaeffler Gruppe. 鈥濪iese Partnerschaft erm枚glicht es Schaeffler und 麻豆原创, bislang nicht erf眉llte Branchenanforderungen zu identifizieren und eine Vielzahl von Innovationen zu entwickeln.鈥�

Branchenweite Logistikkreisl盲ufe

Zu diesen Innovationen z盲hlt auch . Die branchenspezifische L枚sung unterst眉tzt Logistikkreisl盲ufe f眉r Leihgut- und Mehrweg-Packmittel wie Container, Beh盲lter, Kartons und Paletten 鈥� von Lieferanten- und Kundenlieferungen 眉ber Warenbewegungen innerhalb des Unternehmens bis hin zur R眉cknahme der Packmittel.

Als Schaeffler 麻豆原创 Returnable Packaging Management einf眉hrte, deckte die L枚sung lediglich 30 % der Anforderungen an das Beh盲ltermanagement ab. F眉r Sven Proschek, Product Owner f眉r 麻豆原创 S/4HANA Cloud for Logistics bei Schaeffler, war die enge Zusammenarbeit des Unternehmens mit 麻豆原创 ausschlaggebend daf眉r, dass sich dieser Trend umkehrte: 鈥濪urch unsere Partnerschaft mit 麻豆原创 konnten wir die L枚sung um branchenrelevante Funktionen erweitern, die Unternehmen wie Schaeffler ben枚tigen. Wir konnten au脽erdem den Beh盲ltermanagement-Zyklus nahezu nahtlos und durchg盲ngig integrieren.鈥�

Schaeffler f眉hrt die L枚sung derzeit in 眉ber 80 Produktionsst盲tten seines weltweiten Produktionsnetzes ein. Damit optimiert das Unternehmen seine Lieferkette und schafft ein effizienteres und robusteres Netzwerk, was weniger Lieferausf盲lle zur Folge hat und besseren Einblick in den Packmittelbestand des Unternehmens erm枚glicht. Der allgemeine Aufwand verringert sich, obwohl Schaeffler Produkte an mehr Kunden ausliefert. Grund daf眉r sind KI-Funktionen beispielsweise f眉r die Automatisierung des Containerabgleichs und Self-Services f眉r die Nachbestellung von Packmitteln und Bestandspr眉fung.

鈥濿ir k枚nnen nun schnell auf neue Trends reagieren, eine durchg盲ngige kooperative L枚sung f眉r Lieferanten und Kunden unterst眉tzen und den Zeit- und Kostenaufwand durch Automatisierung verringern鈥�, f眉hrt Sven Proschek aus. 鈥濫in effizientes Beh盲ltermanagement hilft uns au脽erdem, Lieferausf盲lle aufgrund von Engp盲ssen zu vermeiden.鈥�

Nachhaltigkeit kosteneffizienter gestalten

Schaeffler pr眉ft auch den Einsatz neuer KI-gest眉tzter Funktionen f眉r 麻豆原创 Returnable Packaging Management, mit denen sich die Kluft zwischen Nachhaltigkeit und Kosteneffizienz weiter verringern l盲sst.

Eine Idee, die zunehmend Gestalt annimmt, ist der Abgleich von Leihgutkonten durch den Einsatz von maschinellem Lernen. Ziel ist es, den manuellen Aufwand zu verringern, um nicht zugeordnete Positionen zu analysieren und zu ermitteln, ob es sich bei dem zugrunde liegenden Problem um ein logistisches Ausnahmeereignis oder eine Abweichung beim Abgleich von Attributen zwischen eingehenden Ausz眉gen und offenen Einzelposten handelt.

Mit dieser Funktion kann Schaeffler Leihgutkonten mithilfe von Machine-Learning-Modellen abgleichen und den Vorgang durch Aktivierung des Einzelpositionsabgleichs automatisieren. Dadurch wird der Abgleich optimiert und die Effizienz steigt, sodass Verpackungsplaner mehr Zeit f眉r strategische Aufgaben haben. Zugleich wird die Zahl der Fehler minimiert und die Bestandsgenauigkeit f眉r Leihgutmaterial in der Lieferkette wird verbessert.

Mit einer zukunftsorientierten Vision neue M枚glichkeiten schaffen

Beispielhaft f眉r das Engagement von Schaeffler f眉r Innovation und Nachhaltigkeit steht die Einf眉hrung KI-gest眉tzter L枚sungen f眉r nachhaltige Packmittel und das Supply Chain Management. Durch den Einsatz von Technologien wie den Einzelpositionsabgleich in 麻豆原创 Returnable Packaging Management optimiert Schaeffler nicht nur seine Abl盲ufe, sondern reduziert auch die Kosten, minimiert Fehler und steigert die Effizienz.

Schaeffler bleibt im Bereich nachhaltige Verpackungsverfahren weiter f眉hrend und ist ein 眉berzeugendes Beispiel f眉r die Branche. Das Unternehmen zeigt, welches transformative Potenzial Cloud-Innovationen und KI f眉r die Umsetzung nachhaltiger Gesch盲ftspraktiken bergen.

Korbinian Koblitz ist Business Development Lead bei 麻豆原创.

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Laut Umfrage von 麻豆原创 hat KI im Topmanagement l盲ngst Einzug gehalten.

Newtown Square, Pennsylvania 鈥� 12. M盲rz 2025 鈥� Immer mehr Entscheidungen auf h枚chster F眉hrungsebene fallen in Unternehmen mit Hilfe von generativer k眉nstlicher Intelligenz (KI). Das zeigt eine aktuelle 麻豆原创-Umfrage, zufolge deren 44 Prozent der befragten hochrangigen F眉hrungskr盲fte geplante Entscheidungen aufgrund KI-gest眉tzter Erkenntnisse noch einmal 眉berdenken. Weitere 38 Prozent w眉rden auf KI setzen, um in ihrem Auftrag Entscheidungen zu treffen.

Das Marktforschungsunternehmen Wakefield Research hat im Auftrag von 麻豆原创 eine Umfrage unter 300 Top-F眉hrungskr盲ften in US-Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mehr als 1 Milliarde US-Dollar durchgef眉hrt. Die daraus resultierenden Studienergebnisse mit dem Titel 鈥濧I Has a Seat in the C-Suite鈥� lieferten unter anderem die folgenden Erkenntnisse:

• 74 Prozent der F眉hrungskr盲fte vertrauen KI bei Ratschl盲gen mehr als der Familie und Freunden.
• 55 Prozent der F眉hrungskr盲fte sind in Unternehmen t盲tig, in denen KI-gest眉tzte Erkenntnisse herk枚mmliche Entscheidungsfindungsprozesse ersetzt haben oder h盲ufig nutzen. Dies gilt insbesondere f眉r Unternehmen mit einem Umsatz von 眉ber 5 Milliarden US-Dollar.
• Tools auf Basis generativer KI werden von 48 Prozent der F眉hrungskr盲fte t盲glich und von 15 Prozent mehrmals t盲glich genutzt.

鈥濪ie meisten Entscheidungen von F眉hrungskr盲ften auf oberster Ebene basieren auf einer Kombination aus Daten, ihrem Bauchgef眉hl und Diskussionen, die sie mit Personen gef眉hrt haben, denen sie vertrauen鈥�, so Jared Coyle, Chief AI Officer f眉r 麻豆原创 North America. 鈥濧us diesen Daten geht hervor, dass KI Teil dieses vertrauensw眉rdigen inneren Kreises 颈蝉迟.鈥�

Bei der Mehrheit der befragten F眉hrungskr盲fte (52 Prozent) genie脽t KI das gr枚脽te Vertrauen, wenn es darum geht, Daten zu analysieren und Empfehlungen f眉r die Entscheidungsfindung einzuholen. F眉hrungskr盲fte verlassen sich zudem auf KI, um Risiken oder Probleme zu identifizieren, die sie bislang nicht im Blickfeld hatten (48 Prozent) und um alternative Vorschl盲ge zu erhalten (47 Prozent). KI wird zudem f眉r viele andere Prozesse eingesetzt, zum Beispiel f眉r eine verbesserte Produktentwicklung (40 Prozent), bei der Budgetplanung (40 Prozent) und im Rahmen von Marktforschung (40 Prozent).

Der Nutzen der KI beschr盲nkt sich jedoch nicht nur auf die Gesch盲ftswelt: 39 Prozent der F眉hrungskr盲fte waren der Meinung, dass sie aufgrund von KI eine bessere Work-Life-Balance h盲tten; 38 Prozent berichteten, dass KI sich positiv auf ihr seelisches Wohlbefinden auswirke; und 31 Prozent gaben an, dass sie dank KI weniger Stress empf盲nden.

Laut Coyle ist es f眉r viele Unternehmen noch immer schwer, eine zuverl盲ssige Datengrundlage zu verwirklichen, die f眉r ein solches Vertrauen notwendig ist. Gr眉nde daf眉r sind eine fehlende Abstimmung zwischen IT und anderen Unternehmensbereichen, Herausforderungen bei der Integration von Systemen oder sogar Bedenken hinsichtlich der Qualit盲t der Daten selbst.

鈥濪ie einzige M枚glichkeit, verl盲ssliche Gesch盲ftsdaten f眉r KI zu gew盲hrleisten, besteht darin, eine einheitliche semantische Datenschicht f眉r Ihre Gesch盲ftsprozesse zu schaffen鈥�, erkl盲rt Coyle.

Coyle verweist dabei auf die 麻豆原创 Business Data Cloud, die neueste vollst盲ndig verwaltete SaaS-Datenmanagementl枚sung des Unternehmens, die alle 麻豆原创- und Drittanbieterdaten unternehmensweit vereint. Durch die Vernetzung und Harmonisierung von Daten aus allen Unternehmensbereichen 鈥� einfacher und schneller als je zuvor 鈥� kann 麻豆原创 Business Data Cloud Kunden dabei unterst眉tzen, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen und zuverl盲ssige KI zu f枚rdern.

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center. Folgen Sie 麻豆原创 unter @麻豆原创dach.

Ansprechpartnerin f眉r die 麻豆原创e: Victoria Dixon, +1 (703) 288-6020, victoria.dixon@sap.com, ET 麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2023 auf dem Formular 20-F.

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Egal, wohin man schaut: Innerst盲dtische Einkaufsmeilen haben mit zunehmenden Leerstand zu k盲mpfen. Da macht auch die Kieler Holstenstra脽e 鈥� eine der 盲ltesten Fu脽g盲ngerzonen Deutschlands 鈥� keine Ausnahme. Im Gegenteil: Die innerst盲dtische Leerstandsquote der schleswig-holsteinischen Landeshauptstadt liegt bei 38,5 Prozent. Um dem etwas entgegenzusetzen, hat das Stadtmarketing mit dem 鈥瀂ukunftsraum鈥� ein innovatives Reanimationskonzept an den Start gebracht. H盲ndler k枚nnen dort die M枚glichkeiten neuer Technologien in der realen Verkaufsumgebung eines Pop-Up-Stores testen. 鈥濪atengewinnung und -nutzung sind wichtige Schl眉ssel, um Kundenbed眉rfnisse besser zu verstehen und gleichzeitig neue Umsatzpotenziale zu erschlie脽en鈥�, sagt K盲the Fleischer. Als Interim Managerin Business Development DACH des Kieler Pilotprojektes wei脽 sie, wie sich durch Instore-Daten Marketingstrategien effektiver und kundenorientierter gestalten lassen.

M枚glichkeiten von Retail Media vielerorts erst wenig bekannt

Beispielsweise im Rahmen von Retail Media. Das Konzept erm枚glicht Einzelh盲ndlern, 眉ber digitale und physische Werbefl盲chen zus盲tzliche Einnahmen zu generieren 鈥� und gilt deshalb als probates Mittel, um Geld in die klammen Handelskassen zu sp眉len. 鈥濿elchen Mehrwert Retail Media konkret erschlie脽t, haben viele H盲ndler allerdings noch gar nicht auf dem Schirm鈥� verweist Marlene Lohmann, Leiterin FB Marketing beim EHI Retail Institute auf . Zwar h盲tten Vorreiter wie Rewe, Lidl, Obi, dm oder Douglas das Gesch盲ftsmodell erfolgreich verinnerlicht, in der Fl盲che gebe es aber durchaus Nachholbedarf. 鈥濺etail Media befindet sich immer noch in einer sehr fr眉hen Phase鈥�, res眉miert Lohmann.

Dabei ist das Potenzial f眉r die Branche immens. Schlie脽lich rechnet sich das Konzept f眉r alle Beteiligten: Einzelh盲ndler k枚nnen dar眉ber neue Einnahmequellen erschlie脽en, Hersteller potenzielle Kunden besonders effektiv ansprechen. Eine Kantar-Verbraucherstudie zeigt dies: 鈥濾erbraucher bewerten relevante Werbung am Point of Sale als besonders vertrauensw眉rdig und n眉tzlich鈥�, berichtet Kantar-Experte Dirk Sperrfechter. Zugleich spiele f眉r die Werbewahrnehmung von Retail Media die Kontakth盲ufigkeit eine wichtige Rolle.

Retail Media erschlie脽t H盲ndlern vielf盲ltigen Mehrwert

Erkenntnisse, die H盲ndler unbedingt f眉r sich nutzen sollten 鈥� und dies zumindest online zunehmend tun: Gesponserte Anzeigen in Webshops, Sozialen Medien und Newslettern sind vielerorts l盲ngst gang und g盲be, bieten allerdings in Sachen Personalisierung durchaus Luft nach oben. Auch das Potenzial von Offline-Inventaren wie Screens und Stelen bleibt oft noch ungenutzt. Wohl auch, weil die unterschiedlichen Verkaufskan盲le oft nur unzureichend vernetzt sind und sich die dar眉ber generierten First Party-Daten nur mit viel Aufwand konsolidieren lassen.

鈥濿er die Mehrwerte von Retail Media erschlie脽en will, ben枚tigt deshalb vor allem leistungsstarke Technologien zur Zusammenf眉hrung, Bereinigung und Anreicherung der Kundendaten鈥�, sagt EHI-Expertin Marlene Lohmann. Schlie脽lich m眉ssen H盲ndler interessierte Hersteller und Marken mithilfe belastbarer KPIs zun盲chst einmal vom Potenzial der angebotenen Werbefl盲chen 眉berzeugen. Ohne eine fundierte Analyse und Segmentierung der First-Party-Daten d眉rfte dies schwierig werden.

Smarte Technologie und 麻豆原创 Business Data Cloud: Wegbereiter f眉r Retail Media

Genau hier kommt 麻豆原创 ins Spiel: 鈥濽nsere   helfen  Einzelh盲ndlern, relevante Daten rund um Kundenverhalten, Abverk盲ufe, Aktionen und Preise zu generieren und bereitzustellen鈥�, erkl盲rt Stefan Binkowski, Vice President Retail & Wholesale Advisory bei 麻豆原创 Deutschland. 脺ber die neue 麻豆原创 Business Data Cloud k枚nnen Einzelh盲ndler die Daten aus den verschiedenen Quellen zudem m眉helos konsolidieren. Die auf der vorgestellte L枚sung integriert s盲mtliche Gesch盲ftsinformationen aus 麻豆原创- und Fremdsystemen 鈥� und liefert damit eine hervorragende Ausgangsbasis, um im Retail Media durchzustarten.

Damit bietet 麻豆原创 alles, was es f眉r Aufbau und Umsetzung einer fundierten Retail Media Strategie braucht: , mit denen sich beispielsweise Kundenfrequenzmessungen und Interaktionen m眉helos nachvollziehen lassen, , die detaillierte Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Bed眉rfnisse der Kunden erm枚glichen, eine Datenplattform , die alle relevanten Informationen zusammenf眉hrt 鈥� und last but not least 鈥� eine   f眉r  die zielgerichtete Planung und Umsetzung von Retail Media Kampagnen. 鈥濵ehrwert aus Daten zu generieren, ist ein zentraler Bestandteil der 麻豆原创-Strategie鈥�, so Stefan Binkowski. 鈥濱ndem Einzelh盲ndler den Wert ihrer Daten erkennen, k枚nnen sie bisher ungenutzte Potenziale im Retail Media voll aussch枚pfen.鈥�

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麻豆原创-Kunden k枚nnen dies erreichen, indem sie auf die neuesten, cloudbasierten L枚sungen umstellen 鈥� und dabei zertifizierte Fachleute zurate ziehen, die mit den aktuellen Innovationen vertraut sind.

Um die Vorteile der neuesten 麻豆原创-L枚sungen voll aussch枚pfen zu k枚nnen, sind aktuelle Kenntnisse in den neuesten Produktentwicklungen unerl盲sslich. Hier kommen Zertifizierungen ins Spiel.

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Die 麻豆原创 hat ihr Zertifizierungsprogramm Anfang 2024 neu gestaltet. Damit verpflichtet sie sich zu herausragenden Innovationen und setzt gezielt auf kontinuierliches Lernen und fortlaufende Pr眉fungen f眉r den Erwerb und die Aufrechterhaltung von Zertifizierungen. Fachleute, die 眉ber Kenntnisse der neuesten 麻豆原创-L枚sungen verf眉gen, sind gut aufgestellt und k枚nnen Implementierungsprojekte schneller vorantreiben, Risiken reduzieren und die Gesch盲ftseffizienz insgesamt steigern.

Das bedeutet auch, dass im Rahmen kurzer Pr眉fungen zu den neuesten Produktaktualisierungen jedes Jahr verl盲ngert werden m眉ssen. Und da die erste Frist n盲her r眉ckt聽鈥� alle vor April聽2024 ausgestellten 麻豆原创-Zertifizierungen laufen am 31.聽M盲rz 2025 aus聽鈥�, m眉ssen zertifizierte Fachkr盲fte jetzt handeln, um ihre Zertifizierung weiter zu behalten.

Maximaler Mehrwert durch validierte, aktuelle Kompetenzen

Die 麻豆原创 m枚chte es f眉r alle vereinfachen, sich die neuesten F盲higkeiten schneller anzueignen und Zertifizierungen aufrechtzuerhalten. Sie verfolgt mit dem neu gestalteten Zertifizierungsprogramm zwei Hauptziele:

• Es bietet einen optimierten Zugang zu Lerninhalten und kurze Quiz-Pr眉fungen. Auf diese Weise k枚nnen die neuesten Kenntnisse und Zertifizierungen einfacher und schneller erworben und aufrechterhalten werden.
• Es erm枚glicht herausragende Innovationen, indem es sicherstellt, dass zertifizierte Fachkr盲fte die Qualit盲tsstandards f眉r alle 麻豆原创-L枚sungen erf眉llen. 聽

Um zertifiziert zu werden und zu bleiben, ist lediglich ein Abonnement f眉r erforderlich. Mit Angeboten f眉r angeleitetes Lernen, etwa von Fachleuten gef眉hrten Live-Sessions und praxisbezogenen 脺bungssystemen, bietet die L枚sung Zugang zu allem, was zur Vorbereitung auf eine Zertifizierungspr眉fung n枚tig ist. Das Abonnement umfasst vier Versuche f眉r Zertifizierungspr眉fungen pro Lernendem und Jahr und bietet anhand kurzer Quizfragen eine einfache M枚glichkeit, eine Zertifizierung zu verl盲ngern. Dadurch wird es zu einer Komplettl枚sung, mit der die neuesten Kenntnisse erworben und Innovationen vorangetrieben werden k枚nnen.

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麻豆原创 f眉hrt erste KI-Zertifizierung ein

Das Angebot an 麻豆原创-Zertifizierungen wird st盲ndig aktualisiert und spiegelt so immer die neuesten 麻豆原创-Innovationen wider. Um der zunehmenden Bedeutung von Kenntnissen in k眉nstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen Rechnung zu tragen, hat die 麻豆原创 im Dezember die erste Zertifizierung f眉r Entwickler generativer KI eingef眉hrt. Im Rahmen der Zertifizierung werden Kenntnisse der Funktionen von 麻豆原创 Business AI und Anwendungserweiterungen der 麻豆原创 Business Technology Platform gepr眉ft. Dar眉ber hinaus werden die 麻豆原创-Business-AI-Strategie, ethische Aspekte und leistungssteigernde Methoden f眉r Anwendungsf盲lle f眉r gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) behandelt. Mit dem Generative AI Hub der 麻豆原创 k枚nnen Fachleute au脽erdem an realen Gesch盲ftsproblemen arbeiten und sich gleichzeitig weiterqualifizieren.

Neben all den anderen bereits verf眉gbaren Zertifizierungen unterstreicht diese besonders das Engagement der 麻豆原创, Fachleute mit innovativen F盲higkeiten auszustatten, die f眉r den Arbeitsplatz der Zukunft entscheidend sind. Sie bietet zahlreiche Learning Journeys zum Selbststudium, KI-spezifische Kurse und Materialien, um Lernende auf den Erfolg in diesem von Wandel gepr盲gten Bereich vorzubereiten.

Jetzt ist die Zeit zu handeln

Mit einer stellen Sie unter Beweis, dass Sie herausragende Innovationen vorantreiben.

Die erste Frist r眉ckt langsam n盲her und Unternehmen k枚nnen noch das N枚tige tun und sicherstellen, dass ihre Teams zertifiziert und darauf vorbereitet sind, Anforderungen von Kunden zuverl盲ssig und in den neuesten 麻豆原创-Innovationen versiert zu erf眉llen. Das erweiterte Zertifizierungsprogramm bietet die M枚glichkeit, Transformationsprojekte in Zusammenarbeit mit zertifizierten Fachleuten zum Erfolg zu f眉hren und daf眉r zu sorgen, dass sie optimal ablaufen. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt f眉r zertifizierte Fachleute, sich einen Platz unter hervorragenden Innovatoren zu sichern und beruflich an der Spitze zu bleiben, indem sie ihre Zertifizierung erneuern.

Z枚gern Sie nicht聽鈥� , um Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus zu sein und Innovationen voranzubringen.

Andre Bechtold ist Senior Vice President und Leiter des Bereichs Solution and Innovation Experience bei 麻豆原创.

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Die Biopharma-Industrie sieht sich in der Logistik mit Temperaturkontrolle mit enormen Herausforderungen konfrontiert, die aufgrund von聽Unterbrechungen der K眉hlkette zu j盲hrlichen Verlusten von gesch盲tzt 35聽Milliarden USD f眉hren.聽 verlieren 50聽Prozent der Impfstoffe aufgrund von unkontrollierten Temperaturschwankungen bei Ankunft ihre Wirksamkeit. Dies gef盲hrdet nicht nur die Gesundheit der Patienten, sondern verursacht auch eine erhebliche Umweltbelastung und Ressourcenverschwendung. Jede Beeintr盲chtigung des Impfstoffs bedeutet einen Verlust an Rohstoffen, Energie und Ressourcen, die in die Herstellung, den Transport und die Lagerung investiert worden waren 鈥� und tr盲gt nicht zuletzt zu Umweltbelastungen in Form von h枚heren Abfallmengen bei.

Das K眉hlkettenmanagement ist f眉r den Erhalt der Wirksamkeit temperaturempfindlicher Produkte wie Impfstoffe und Biologika von gro脽er Bedeutung. In den USA wird die Temperaturkontrolle durch die Vorschriften der US-Lebensmittel眉berwachungs- und Arzneimittelbeh枚rde FDA geregelt, unter anderem die CGMP (Current Good Manufacturing Practice, 鈥瀉ktuelle gute Herstellungspraxis鈥�) und USP (United States Pharmacopeia, 鈥濧rzneibuch der Vereinigten Staaten鈥�) <1079> Good Storage and Distribution Practices for Drug Products (鈥瀏ute Lagerungs- und Transportpraktiken f眉r Arzneimittelprodukte鈥�), um die Stabilit盲t von Arzneimitteln 眉ber die gesamte Lieferkette hinweg sicherzustellen. In gleicher Weise erfordern die Richtlinien der EU Good Distribution Practice (鈥瀏ute Vertriebspraxis鈥�) eine strenge 脺berwachung der Temperatur, damit die Qualit盲t von Arzneimitteln erhalten bleibt, und legen hohe Standards f眉r den Umgang mit temperaturempfindlichen Produkten fest.

Um diese Herausforderungen zu bew盲ltigen, nutzen Unternehmen in der Life-Sciences-Branche modernste Technologien mit der 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP) f眉r ein proaktives Management von Temperaturschwankungen.

Die 麻豆原创 BTP erm枚glicht eine nahtlose Integration sowie system眉bergreifenden Datenaustausch und stellt wichtige Einblicke f眉r schnelle, datengest眉tzte Entscheidungen zum Erhalt der Temperaturstabilit盲t bereit. Hierdurch wird die Lieferkette stabiler, der Produktverlust minimiert und die Umweltbelastung verringert. Au脽erdem tr盲gt die L枚sung dazu bei, die sichere und effektive Lieferung temperaturempfindlicher Produkte sicherzustellen.

Die L枚sung Cold Chain Management Solution von Fusion

In diesem Zusammenhang hat Fusion Consulting in enger Zusammenarbeit mit dem 麻豆原创-Produktteam f眉r Life Sciences die auf der 麻豆原创 BTP aufbauende Standardl枚sung Cold Chain Management Solution (CCMS) entwickelt. Die L枚sung unterst眉tzt die Unversehrtheit temperaturempfindlicher Produkte, wie z. B. von Arzneimitteln, Impfstoffen und anderen verderblichen Waren, 眉ber die durchg盲ngige Lieferkette hinweg. Jeder Ausfall kann Temperaturschwankungen und -abweichungen verursachen, die die Wirkung der Produkte und die Gesundheit der Patienten gef盲hrden und zu finanziellen Verlusten f眉hren k枚nnen.

CCMS unterst眉tzt das Management von Produkten unter kontrollierten Lagerbedingungen und kann so Temperaturschwankungen und -abweichungen in der gesamten Lieferkette verhindern. In der Regel werden die Zeit au脽erhalb der K眉hlkette (Time out of Refrigeration, TOR) und die Zeit in der K眉hlkette (Time in Refrigeration, TIR) 眉ber Herstellungs- und Lieferprozesse 眉berwacht. Hierbei wird der zeitliche Verbleib eines Produkts in den einzelnen Temperaturbereichen 鈥� beispielsweise kalt, Umgebungs- oder Gefriertemperatur 鈥� auf seinem Weg von der Fertigungslinie bis zum Patienten am Ende der Lieferkette erfasst.

Vor Fusion CCMS erfolgte die 脺berwachung der TOR- und TIR-Werte durch kundenspezifische interne Altsysteme und fehleranf盲llige, manuelle und papiergebundene Prozesse. Hierdurch kam es zu komplexem, zeitraubendem Arbeitsaufwand, hohen Fehlerquoten, Nachbearbeitungen und b眉rokratischem Aufwand 鈥� was letztendlich die Patientensicherheit, die Wirksamkeit von Produkten und die Einhaltung der Vorgaben gef盲hrdet.

CCMS digitalisiert die 脺berwachung der TOR- und TIR-Werte und bietet eine vollst盲ndige Transparenz der Temperaturbedingungen in der gesamten Lieferkette, um Abweichungen im Voraus zu verhindern. Mit automatisierten Workflows und intelligenten Warnmeldungen werden Verderb und Patientenrisiken minimiert. Die Integration mit 麻豆原创-Systemen erh枚ht die Effizienz und Sicherheit durch automatische Daten von RFID- und IoT-Ger盲ten.

鈥濪ie Fusion Cold Chain Management Solution demonstriert das Potenzial der Zusammenarbeit und Innovation auf der 麻豆原创 BTP鈥�, erl盲utert Andreas Krummlauf, Vice President Life Sciences and Healthcare Product Management bei der 麻豆原创. 鈥濪urch die Bew盲ltigung kritischer Herausforderungen beim Management temperaturempfindlicher Produkte verbessert sie die Patientensicherheit, die Einhaltung beh枚rdlicher Vorgaben und verringert Umweltbelastungen. Diese L枚sung ist eine perfekte Erweiterung unseres L枚sungsportfolios 麻豆原创 for Life Sciences und entspricht unserer Strategie, unseren Kunden umfassende Funktionen zu bieten. Wir sind stolz darauf, Partner wie Fusion bei der Entwicklung innovativer L枚sungen zu unterst眉tzen, die bei Lieferungen in der Life-Sciences-Branche f眉r tiefgreifende Ver盲nderungen sorgen.鈥�

鈥濪ie Zusammenarbeit mit der 麻豆原创 ist ein gutes Beispiel daf眉r, wie Innovationskraft und Know-how buchst盲blich lebensrettende L枚sungen hervorbringen k枚nnen, die die Branche von Grund auf ver盲ndern 鈥� wie CCMS鈥�, so Fares Zaier, Chief Revenue Officer von Fusion Consulting.

Entscheidende Verbindung mit Qualit盲tssicherung und Chargenfreigabe

Der erw盲hnte TOR-Wert ist eines der entscheidenden Merkmale, die von der Qualit盲tsabteilung 眉berpr眉ft werden m眉ssen. Dies gilt f眉r den gesamten Lieferkettenablauf, und zwar jedes Mal, wenn eine Entscheidung zu einer Charge getroffen werden muss. Entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette ist die Weitergabe dieser Informationen von gr枚脽ter Bedeutung.

Mit dem Aufbau beider L枚sungen 麻豆原创 Batch Release Hub for Life Sciences und Fusion CCMS auf der 麻豆原创-BTP-Plattform wird eine nahtlose Integration in den Prozessablauf m枚glich. Dies wiederum erm枚glicht eine nahtlose Integration von Systemen, um die Datenkonsistenz und die Optimierung von Prozessen sicherzustellen.

Mit der Kombination dieser leistungsstarken L枚sungen legen Life-Sciences-Unternehmen den Grundstein f眉r zuk眉nftige Innovationen. Schlie脽lich hat die enge Zusammenarbeit zwischen Fusion Consulting und der 麻豆原创 die Entwicklung von L枚sungen erm枚glicht, die nicht nur aktuelle, sondern auch zuk眉nftige Anforderungen erf眉llen.

Mit Blick auf die Zukunft plant Fusion, sein Industrie-Konsortium f眉r die Zusammenarbeit mit f眉hrenden Kunden der Life-Science-Branche aufzustellen, um deren Feedback und Anforderungen kontinuierlich in die Produktkonzeption und -entwicklung einzubinden.

Aladdin Mandishah ist Director of Product Marketing for Life Sciences bei der 麻豆原创
Marco De Lorenzo ist Vice President of Product Marketing for Life Sciences bei der 麻豆原创.

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Das Unternehmen entwickelt technische L枚sungen f眉r die M盲rkte Mineralienaufbereitung und Bergbautechnik. Da seine Kunden geografisch auf viele Regionen verteilt sind, ben枚tigt Weir Minerals ein synchronisiertes Netz aus Systemen f眉r die Datenverarbeitung und -analyse, das die richtige Balance aus Weitblick und Agilit盲t bietet, um Kundendaten nachhaltig zu verwalten. 脺ber ein integriertes System aus Technologiezentralen, Fertigungsabl盲ufen und lokale Servicezentren entwickelt das Unternehmen Nachhaltigkeitsl枚sungen, mit denen der Lebenszyklus von Bergbaumaschinen 眉berwacht, der Teileverschlei脽 vorhergesagt und Umweltbelastungen minimiert werden k枚nnen.

Zur Speicherung von Aufzeichnungen und Daten hatte Weir Minerals jedoch isolierte Offline-Quellen, wie z.B. Tabellenkalkulationen, eingesetzt. 鈥濪urch unsere papiergebundenen Verfahren und den isolierten Prozess waren wir im Nachteil鈥�, berichtet Karun Naidoo, zust盲ndig f眉r den globalen Serviceprozess bei Weir Minerals.

Durch die isolierten Datenquellen war das Unternehmen 鈥� und letztendlich auch seine Kunden 鈥� anf盲llig f眉r Risiken. Der ineffiziente Ansatz f眉r die Erfassung und Verarbeitung von Daten und die Bestandsplanung war zeitaufwendig, fehleranf盲llig und lie脽 sich nur schwer an Ver盲nderungen anpassen. Oft mussten Techniker zu jedem einzelnen Standort reisen, um erforderliche Kundenauditdaten zu erfassen. Wenn diese Daten dann endlich ordnungsgem盲脽 kategorisiert waren, waren sie schon gr枚脽tenteils veraltet, sodass das Unternehmen in Bezug auf die Lieferkette keine flexiblen Entscheidungen treffen konnte, wie z.B. bestimmte Ersatzteile f眉r 盲ltere Maschinen mit dem n枚tigen Weitblick zu bestellen. Au脽erdem waren die Mitarbeiter mit Schreibarbeit und anderen Aufgaben mit geringem Wertsch枚pfungspotenzial besch盲ftigt, wof眉r sie viel Zeit aufwenden mussten und sich daher nur schwer darauf konzentrieren konnten, Kunden den gew眉nschten Service zu bieten. Die ineffiziente Arbeitsweise und die fehlende zentrale Digitalisierung f眉hrten zu Unzufriedenheit bei den Kunden.

鈥濽m unsere Kundenbeziehungen wieder zu verbessern und unsere Nachhaltigkeitsmission weiterzuverfolgen, mussten wir unsere Kerninfrastruktur digitalisieren, um mit modernen Technologie- und Datenanalysestandards mitzuhalten鈥�, so Naidoo.

Mehr Agilit盲t durch St盲rkung der Umgebungen f眉r die Datenverarbeitung

Als langj盲hriger 麻豆原创-Kunde f眉hrte Weir Minerals eine interne Beurteilung durch, um eine L枚sung im 麻豆原创-Portfolio zu finden, die seine besonderen Anforderungen bei der Bestandsplanung und Datenverarbeitung erf眉llen konnte. Wie das Team feststellte, eignete sich聽聽aufgrund seiner zentralen und digitalen Hubs ideal f眉r die 眉berall verteilten Au脽endienstmitarbeiter. Die L枚sung konnte dazu beitragen, manuelle Fehler zu vermeiden, Silos abzubauen und die Transparenz zu erh枚hen.

鈥濶eben 麻豆原创 Field Service Management nutzen wir auch die Kundenservicefunktion der 麻豆原创-ERP-Anwendung鈥�, erkl盲rt Naidoo. Hiermit k枚nnen Kundenempfehlungen mit einem besseren 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber relevante Serviceinformationen viel schneller und genauer eingebunden werden.

Mithilfe der Integration von 麻豆原创 Field Service Management und 麻豆原创 ERP konnte Weir Minerals digitale Berichte 眉ber den Kundenserviceverlauf erstellen und die Kommunikation zwischen dem Backoffice und den Technikern im Au脽endienst verbessern. So lie脽 sich die Erfassung und Analyse von zentralen Echtzeitdaten vereinfachen. Zudem richtete das Unternehmen eine Change-Management Struktur f眉r interne Projektverantwortliche ein.

Mit beiden L枚sungen verbesserte das Unternehmen seine interne Infrastruktur f眉r die Datenerfassung mit einem digitalen Kanal, der ohne zeitaufwendige manuelle Prozesse Einblicke in Echtzeit bietet. Dank der L枚sung k枚nnen Techniker wichtige Servicenotizen in einer digitalen Umgebung statt auf Papier erfassen, was sowohl f眉r die Mitarbeiter als auch f眉r die Kunden die Datenverf眉gbarkeit verbessert. Durch die verbesserte Kommunikation im Hinblick auf Audits, Angebot und Nachfrage konnte das Unternehmen feststellen,聽dass 麻豆原创 Field Service Management die Anforderungen seiner 眉berall verteilten Au脽endienstmitarbeiter erf眉llen konnte.

Mit der 脺berwachung der Lebensdauer von Maschinen und der Bestandsdaten kann Weir Minerals den Bedarf besser prognostizieren und Kunden hierdurch schnell L枚sungen anbieten, statt sich auf veraltete Daten verlassen zu m眉ssen. Sobald die Echtzeittransparenz in mehreren Umgebungen, unter anderem auch auf Mobilger盲ten im Au脽endienst, eingerichtet war, konnte das Unternehmen die Effizienz steigern und seine Kunden effektiver zufriedenstellen.

Agile Analyseumgebungen f眉r Angebots- und Nachfrageprognosen

Seit der Einf眉hrung der mit 麻豆原创 ERP integrierten L枚sung聽麻豆原创 Field Service Management聽verzeichnet Weir Minerals wesentliche Verbesserungen.

Die Richtigkeit und Transparenz der Daten sind unverzichtbar. Dank der L枚sungen kann das Unternehmen Kundendaten digital erfassen und analysieren und so Prognosemodelle f眉r die Produktnachfrage, -wartung und -qualit盲t sowie Berichte 眉ber den Serviceverlauf erstellen. Dar眉ber hinaus kann das Unternehmen mit 麻豆原创 Field Service Management eine eingebettete digitale Datenintegration f眉r einfachere Analysen im Backend nutzen.

Die Technikmitarbeiter k枚nnen sowohl von mobilen als auch standortgebundenen Ger盲ten digitale Tagesberichte hochladen, sodass ihnen mehr aussagekr盲ftige Daten vorliegen. Durch diese Berichte lassen sich Daten viel schneller analysieren und erfassen. Die Kommunikation zwischen den Technikern und dem Backend wird verbessert; zeitaufwendige, fehleranf盲llige papiergebundene Prozesse fallen weg. 

Dank der sofort verf眉gbaren Berichte und digitalen Kan盲le f眉r die Datenerfassung k枚nnen Au脽endienstmitarbeiter und Kunden besser nachvollziehen, wie Maschinen beim Kunden eingesetzt werden. Diese Informationen flie脽en in Nachhaltigkeitsma脽nahmen ein. Zudem lassen sich Trends beim Ersatzteilbedarf der Kunden genauer vorhersagen. Durch fortschrittliche digitale Dateneinblicke kann das Unternehmen feststellen, ob der passende Teilebestand im richtigen Lager verf眉gbar ist, und so schnell Kundenanforderungen erf眉llen.

Die Funktionen zur Einrichtung der L枚sung und f眉r die mobile Integration erm枚glichen es den Mitarbeitern von Weir Minerals zus盲tzlich, den Wandel und die Digitalisierung im Au脽endienst voranzutreiben. Erweiterte Datenanalysen und digitale M枚glichkeiten zur Einbindung einfacherer und gezielter Nachhaltigkeitsma脽nahmen in die Abl盲ufe der Kunden sorgen f眉r h枚here Kundenzufriedenheit.

Insgesamt machen die hohe Datenverf眉gbarkeit und Flexibilit盲t auf Kunden, die Wert auf Transparenz und aussagekr盲ftige Berichte zum Serviceverlauf legen, einen guten Eindruck. Die Ergebnisse:

• 40聽Prozent h枚here Zufriedenheit mit besserer Qualit盲t bei Daten und Service
• 70聽Prozent Zeitersparnis beim Erstellen von Kundenserviceberichten
• 50聽Prozent p眉nktlichere Berichte mit Echtzeitaufzeichnungen von Zeiterfassungsb枚gen und Ersatzteilen

Ausweitung des 麻豆原创-Portfolios f眉r die zus盲tzliche Optimierung von Planungsprozessen

Nach der erfolgreichen Implementierung der mit 麻豆原创 ERP integrierten L枚sung 麻豆原创 Field Service Management plant Weir Minerals jetzt den Einsatz weiterer 麻豆原创-L枚sungen f眉r die Datenverwaltung, die Verf眉gbarkeitspr眉fung und die Bestandsplanung, um die Digitalisierung, die Produktverf眉gbarkeit und die Datengenauigkeit voranzutreiben.

Weir Minerals sieht sich derzeit auch聽聽an, um die Logistikplanung und die Transportprozesse in seinem weltweiten Unternehmen zu verbessern. Unabh盲ngig davon, wie sich die technologischen Rahmenbedingungen in einer modernen Branche weiterentwickeln, setzt sich Weir Minerals f眉r seine Nachhaltigkeitsarbeit ein und will die verbesserte Infrastruktur f眉r einen umweltfreundlichen Bergbau nutzen.

鈥濪urch die Einf眉hrung von 麻豆原创 Field Service Management neben 麻豆原创 ERP konnten wir manuelle Prozesse erfolgreich digitalisieren und die Verf眉gbarkeit von Echtzeitdaten sowie die unternehmensweite Kommunikation verbessern鈥�, so Naidoo abschlie脽end. 鈥濽nsere Techniker k枚nnen sich jetzt auf Aufgaben mit hoher Wertsch枚pfung konzentrieren und das Serviceniveau verbessern, was letztendlich zu h枚herer Kundenzufriedenheit und zu effizienteren Abl盲ufen f眉hrt.鈥�

Karin Fent ist Senior Director f眉r Global Customer Success Digital Supply Chain bei der 麻豆原创.

Foto mit freundlicher Genehmigung von Weir Minerals

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Feuerfestmaterialien sind Materialien, die extrem hohen Temperaturen standhalten und chemische Best盲ndigkeit gegen aggressive Substanzen aufweisen. Selbst bei hohen Temperaturen behalten sie ihre Stabilit盲t und Festigkeit bei. Sie erm枚glichen unseren modernen Lebensstil. Nichts, was wir als Baumaterial f眉r die Welt um uns herum verwenden 鈥� Stahl, Glas, Zement, Papier oder Aluminium 鈥� l盲sst sich ohne sie herstellen.

Sie kommen in Hoch枚fen, Brenn枚fen, Verbrennungsanlagen und Reaktoren sowie f眉r die Herstellung von Schmelztiegeln und Gussformen f眉r das Formen von Glas und das Gie脽en von Metallen zum Einsatz. In allen Industrieprozessen, bei denen hohe Temperaturen vorkommen, sind sie unverzichtbar.

鈥濽nsere Mission ist: Innovation bei 1.200 掳C und mehr鈥�, so Gustavo Franco, Chief Customer Officer bei , dem weltweit f眉hrenden Anbieter von Feuerfestmaterialien. Im Rahmen seines Vortrags bei der  erl盲uterte Franco, wie Feuerfestmaterialien unter widrigsten Bedingungen bei Temperaturen von 1.200 掳C und deutlich h枚her ihre Stabilit盲t und Festigkeit beibehalten. So k枚nnen Materialien beim Verbrennen, Schmelzen, Strahlen, Brennen, Verschmelzen und Formen sicher verarbeitet werden. Zudem sch眉tzen sie Anlagen wie Hoch- und Brenn枚fen vor thermischer, mechanischer und chemischer Belastung.

Besondere Herausforderungen

RHI Magnesita stellt 眉ber 120.000 Produkte f眉r diese extremen Bedingungen her und strebt dabei jeweils die individuell besten L枚sungen f眉r die Kunden an. Die Produktpalette reicht dabei von Ziegeln und Verf眉llmassen bis hin zu Absperrschiebern, D眉sen und Stopfen 鈥� mit einer Lebensdauer von ein paar wenigen Zyklen am Tag bis hin zu zehn Jahren. Die Rohstoffe f眉r ihre Herstellung sind Magnesit und Dolomit, und beide m眉ssen fachgerecht verarbeitet werden. Der Schmelzpunkt von Schmelzmagnesia liegt bei 眉ber 2.800 掳C.

Die drei Hauptelemente machen die Lieferkette bei der Herstellung von Feuerfestmaterialien ausgesprochen komplex. Das erste ist geologischer Natur 鈥� die Herkunft der Rohstoffe. Das zweite ist der Fertigungsprozess selbst. Das dritte die Logistik bei der Beschaffung und Instandhaltung. Magnesit kommt beispielsweise vor allem in Russland, Nordkorea und China vor. In L盲ndern wie Brasilien und den USA finden sich nur wenige kleinere Reserven. Damit ist die Industrie stark von den Beziehungen zu China abh盲ngig.

RHI Magnesita stellt Feuerfestmaterialien f眉r die Bereiche Stahl, Zement, Glas, Nichteisenmetalle, Energie und alle Industrien mit Hochtemperaturprozessen in der Fertigung her. Die Rohstoffverarbeitung, der Fertigungsprozess sowie der Transport und die Lieferung von Feuerfestprodukten an Kunden auf der ganzen Welt erfordern einen erheblichen Energieverbrauch und verursachen damit gro脽e Mengen an Emissionen.

Im Gegensatz zu anderen Industrien, in denen immer mehr Rohstoffe recycelt werden, um den Verbrauch von neuen Rohstoffen zu senken, l盲sst sich in der Herstellung von Feuerfestmaterialien kaum etwas einsparen.

鈥瀂wei Drittel unserer verkauften Produkte werden verbraucht. Die Ziegel und Auskleidungen in den Brenn枚fen sind extrem hohen Temperaturen ausgesetzt und verschlei脽en nach einer gewissen Zeit鈥�, erl盲utert Franco. 鈥濪as Recycling aller Reststoffe sollte verpflichtend sein, aber das ist schwierig. Reststoffe bzw. die einzelnen Ziegel m眉ssen von Fachleuten von Hand verlesen werden und dabei getrennt gehalten werden, damit es nicht zu einer Kreuzkontamination von Mineralien kommt.鈥�

Abfall redzuieren und wenige Rohstoffe verbrauchen

Zweifellos geht dieser aufwendige und gef盲hrliche Prozess mit hohen Risiken im Hinblick auf Sicherheit und Qualit盲t einher. Personal f眉r die harte manuelle Arbeit zu finden, ist schwierig, und die Besch盲ftigten ben枚tigen fachliche Schulung und Spezialausr眉stung. 鈥濬眉r unsere Kunden ist das ein gro脽es Problem, daher haben wir spezialisierte Wartungsservices und -prozesse entwickelt, um ihnen dabei zu helfen鈥�, berichtet Franco.

Um die zentralen Probleme 鈥� Abfall zu reduzieren und m枚glichst wenig neue Rohstoffe abbauen zu m眉ssen 鈥� zu l枚sen, investiert das Unternehmen in gro脽em Umfang in Zuk盲ufe und Robotertechnologien. Hiermit soll die erforderliche Infrastruktur entwickelt werden. Damit soll die Sammlung und das Recycling von Ziegeln wirtschaftlich vertretbar zu sein und sich CO₂-Emissionen senken.

RHI Magnesita als branchenweiter Vorreiter

Dies steht auch im Einklang mit der Mission von RHI Magnesita, Kreislaufprozesse voranzubringen und im Hinblick auf die nachhaltig m枚glichst schnelle Dekarbonisierung der Abl盲ufe branchenweiter Vorreiter zu sein. Mit j盲hrlichen Investitionen von rund 80 Millionen US-Dollar in F&E (das Unternehmen investiert mindestens 2,2 Prozent des Umsatzes in F&E und in das technische Marketing) entwickelt es neue Technologien zur Senkung von CO₂-Emissionen.

Zudem werden M枚glichkeiten entwickelt, Sekund盲rrohstoffe wiederzuverwenden. Diese haben vielleicht nicht exakt dieselben Eigenschaften wie die Prim盲rrohstoffe, aber k枚nnen die jeweilige Funktion trotzdem erf眉llen. Das Unternehmen arbeitet dar眉ber hinaus mit Branchenpartnern zusammen, um neue L枚sungen mit erneuerbaren Energien und Wasserstoff-Energienetze zu entwickeln. Vor f眉nf Jahren hatte sich RHI Magnesita verpflichtet, bis 2025 15 Prozent recycelte Materialien zu verwenden, und hat in diesem Jahr bereits 13,2 Prozent erreicht.

Digitale L枚sungen treiben die Transformation voran

Bisher hatte das Unternehmen mehrere Datenplattformen und ERP-L枚sungen eingesetzt. Aufgrund der Marktvolatilit盲t nach der Pandemie, die sowohl aufseiten der Lieferkette als auch bei der Nachfrage herrschte, wurde das Unternehmen in regionale Gesch盲ftseinheiten umstrukturiert. Hierf眉r wiederum mussten Daten und Prozesse 眉ber verschiedene Standorte hinweg integriert werden. Zudem richtete man mehrere Funktionen mit einer soliden Zentrale zur Informationsverarbeitung und -steuerung ein. Mit 麻豆原创 S/4HANA als Basis hat RHI Magnesita seine digitale Transformation begonnen, um diese Herausforderung zu bew盲ltigen.

Schnelle Anpassung an Vorschriften m枚glich

Das versetzt das Unternehmen in die Lage, Komplexit盲t zu vermindern, weiteres Wachstum zu f枚rdern und m枚glicherweise das gesamte Potenzial der KI auszusch枚pfen. RHI Magnesita wird zu einem weltweit standardisierten, datengesteuerten Unternehmen. Effiziente Prozesse erm枚glichen eine schnellere Anpassung an Vorschriften. Au脽erdem an ver盲nderte Marktbedingungen und die Anforderungen der Kunden. Und schlie脽lich sorgt die Automatisierung f眉r mehr Pr盲zision und vermeidet die Fehler der manuellen Bearbeitung.

鈥濵it unserer neuen Datenkonnektivit盲t haben wir Algorithmen entwickelt, durch die wir unseren Kunden genauer sagen k枚nnen, wann sie Wartungsprozesse und Reparaturen einleiten m眉ssen鈥�, so Franco. 鈥濽ns ist klar geworden, dass nicht nur wir nicht so digital waren, wie wir dachten, sondern auch unsere Kunden. Durch die Digitalisierung k枚nnen wir effizienter zusammenarbeiten.鈥�

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Mit Begeisterung f眉r Innovation und Technologie bietet CNH ein breites Spektrum an Produkten f眉r die Landwirtschaft und das Bauwesen. Dazu geh枚ren intelligente, vernetzte Maschinen und L枚sungen f眉r die Pr盲zisionslandwirtschaft, die die Produktivit盲t mithilfe nahtloser digitaler Technologien wie etwa Automatisierung, Konnektivit盲t und Datenanalysen maximieren. Das Markenportfolio von CNH umfasst renommierte Namen: Case IH, New Holland, CASE und New Holland Construction.

CNH verf眉gt 眉ber Niederlassungen in 180 L盲ndern, 42 Produktionsst盲tten und 49 Forschungs- und Entwicklungsstandorte. So kann CNH optimal mit Kunden zusammenarbeiten, um technologische Innovationen f眉r Agrar- und Baumaschinen zu entwickeln. CNH beschreitet neue Wege, indem f眉hrende Technologien in seine Produkte eingebunden werden.

鈥濽ns gibt es schon sehr lange. Seit 1842, um genau zu sein鈥�, berichtet Giovanni Gregorutti, Gruppenleiter f眉r HRIS Digital Transformation bei CNH. 鈥濪as entspricht 眉ber 180 Jahren Entwicklung bahnbrechender Maschinen und Dienstleistungen f眉r die Landwirtschaft und das Bauwesen. Und bei allem, was wir tun, haben wir die dort arbeitenden Menschen im Blick. Wir m枚chten ihnen die allerbesten Maschinen und Technologien bieten, um ihnen das Leben leichter zu machen 鈥� und ihre Unternehmen effizienter und profitabler.鈥�

Ein effizientes und engagiertes Team

Zur Entwicklung neuer L枚sungen und Ideen stehen 40.000 Mitarbeitende in 34 L盲ndern bereit. Sie arbeiten reibungslos zusammen, um spezialisierte Produkte und Dienstleistungen f眉r die Landwirtschaft und das Bauwesen anzubieten.

鈥濽nsere Besch盲ftigten sind unser wertvollstes Kapital鈥�, so Roberto Lanzavecchia, Leiter Global Talent Management bei CNH. 鈥瀂ufriedene Kunden sind das Ergebnis eines effizienten und engagierten Teams, das gemeinsame Werte hat, sich aufeinander verlassen kann und f眉r unsere Kunden sein Bestes geben will.鈥�

Das Unternehmen bietet ein breites Spektrum an M枚glichkeiten f眉r die berufliche Entwicklung: Mentorenprogramme, Weiterentwicklung von F眉hrungskr盲ften und Schulungsprogramme. Um die Mitarbeitenden individuell und pers枚nlich zu unterst眉tzen, f枚rdert das Unternehmen Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz und bietet L枚sungen f眉r die Work-Life-Balance, die den Anforderungen der Besch盲ftigten Rechnung tragen. Auf dem Markt f眉r Fachkr盲fte und Kompetenzen gilt CNH aufgrund seines flexiblen, fairen und dynamischen Arbeitsumfelds als attraktiver Arbeitgeber. 

Besch盲ftigte und HR f眉r Produktivit盲tssteigerungen unterst眉tzen

CNH setzt seit 2009 die On-Premise-L枚sung Human Capital Management (HCM) von 麻豆原创 ein, bekam aber Probleme mit seinem Altsystem, das mit den dynamischen Anforderungen einer modernen Belegschaft nur schwer Schritt halten konnte. Dies f眉hrte zu veralteten Informationen bei Zielsetzungen, im Leistungsmanagement, bei der Nachfolgeplanung und beim Mitarbeiterfeedback. Es zeigte sich deutlich, dass f眉r eine umfassende Transformation des Personalsystems von CNH ein Umstieg auf die Cloud n枚tig war.

CNH entschied sich f眉r  als Grundlage f眉r seine cloudbasierte Transformation des Personalwesens, da es umfassende, skalierbare und benutzerfreundliche L枚sungen bietet, die sich nahtlos integrieren lassen, und robuste Analysefunktionen bereitstellt. Diese Umstellung sei laut Gregorutti erforderlich gewesen. Er meint dazu: 鈥濿ir wussten, dass es Zeit f眉r den Wandel war, um das Mitarbeitererlebnis zu verbessern und neue Funktionen wie KI zu nutzen. Die Umstellung auf 麻豆原创 SuccessFactors lag auf der Hand.鈥�

CNH legte die Ziele f眉r die Weiterentwicklung des Personalwesens fest. Hierzu geh枚rten unter anderem die Ermittlung kritischer Faktoren und die Beseitigung von T盲tigkeiten, die keinen Mehrwert bringen. Des Weiteren sollten das Mitarbeitererlebnis insgesamt verbessert werden, damit Besch盲ftigte und das Unternehmen Mehrwert, bessere Ergebnisse und Produktivit盲tssteigerungen erzielen k枚nnen, und M枚glichkeiten untersucht werden, wie das Personalwesen unternehmensweite Probleme, die sich auf die Gesch盲ftst盲tigkeit, die Belegschaft und arbeitsbezogene Prozesse auswirken, selbst in die Hand nehmen und l枚sen kann.

Besseres Mitarbeitererlebnis mit effizienten HR-Prozessen

Um seine Vision der Unterst眉tzung f眉r die Belegschaft und des Personalteams umzusetzen, implementierte CNH zun盲chst die L枚sung  als zentrale HR-Plattform f眉r 40.000 Besch盲ftigte in 34 L盲ndern und integrierte diese innerhalb von 11 Monaten mit 10 neuen Gehaltsabrechnungsplattformen.

Zum Auftakt des neuen Jahres im Januar 2024 f眉hrte CNH die L枚sung 麻豆原创 SuccessFactors Performance & Goals ein, um alle Besch盲ftigten bei Zielsetzungen zu unterst眉tzen. Die L枚sung kann f眉r nahtlose Analysefunktionen mit der 麻豆原创 Integration Suite verbunden werden, um eine bessere Datentransparenz zu erzielen und eine datengest眉tzte Entscheidungsfindung zu erm枚glichen. 鈥濿ir beenden in K眉rze das erste Jahr des Leistungsmanagement-Zyklus mit dem neuen Modul鈥�, berichtet Lanzavecchia und betont den Nutzen von 麻豆原创 SuccessFactors Performance & Goals bei der Optimierung von Prozessen f眉r das Personalwesen und die Mitarbeitenden. 鈥濱m September 2024 erfolgte der Produktivstart des Moduls f眉r die Nachfolgeplanung, das wir gerade zum ersten Mal verwendet haben, um der obersten F眉hrungsebene den Nachfolgeplan und die wichtigsten Talentindikatoren unserer Mitarbeitenden vorzustellen, damit jede F眉hrungskraft an der Erstellung und Weiterentwicklung ihrer Talent-Pipeline arbeiten kann.鈥�

Im Zuge einer neuen Phase der Transformation von CNH ist die Implementierung der L枚sung 麻豆原创 SuccessFactors Recruiting f眉r Ende 2024 und der L枚sung 麻豆原创 SuccessFactors Onboarding f眉r Mitte 2025 geplant. Im September implementierte CNH die Anwendung , um Funktionen f眉r die Archivierung von Dokumenten zur Verf眉gung zu stellen. Anfang n盲chsten Jahres ist der Ausbau der Integration dieser Anwendung mit 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen geplant.

Ein flexibler, effizienter und mitarbeiterorientierter Arbeitsplatz

Nachdem die ersten Schritte der Transformation abgeschlossen sind, zeigen sich bei CNH bereits die Vorteile cloudbasierter HR-L枚sungen, die f眉r eine h枚here Effizienz, mehr Dateneinblicke und gr枚脽ere Agilit盲t sorgen. Durch die gestrafften HR-Prozesse hat CNH v枚llig neue M枚glichkeiten zur Prozessoptimierung gewonnen, sodass HR-Aufgaben effizienter verwaltet werden. Dank des geringeren Verwaltungsaufwands haben HR-Teams mehr Kapazit盲ten f眉r 眉bergeordnete Strategiema脽nahmen und mehr Zeit f眉r die Besch盲ftigten.

Aufgrund der besseren Datentransparenz kann CNH seine Personalstrategie voranbringen und langfristig planen. Das Talentmanagement hat sich beispielsweise verbessert, da die Nachfolgeplanung anhand von Talentdaten eine effizientere Ermittlung und Entwicklung k眉nftiger F眉hrungskr盲fte erm枚glicht.

鈥濪urch die Transformation haben wir nun ein flexibleres, effizienteres und mitarbeiterorientiertes Umfeld bei CNH. Wir konnten das Mitarbeitererlebnis insgesamt verbessern und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und des Engagements f枚rdern鈥�, so Lanzavecchia.

Die Besch盲ftigten k枚nnen jetzt die Vorteile eines besseren Mitarbeitererlebnisses nutzen 鈥� eines der Hauptziele der HR-Transformation von CNH. Mit der Unterst眉tzung f眉r kontinuierliches Feedback und Zielsetzungen sind die Mitarbeitenden engagiert und motiviert. Dies liegt zum Teil daran, dass sie sich mit ihren Zielen besser identifizieren k枚nnen und regelm盲脽ig Feedback von ihren Vorgesetzten erhalten, die durch zeitnahes und konstruktives Feedback jetzt mehr Verantwortung f眉r die Entwicklung und die Leistung ihrer Teams haben.

Mitarbeitenden zum Erfolg verhelfen

Mit modernen cloudbasierten HR-L枚sungen er枚ffnet CNH dem Personalwesen nun M枚glichkeiten, effizienter und produktiver zu arbeiten 鈥� und f眉r das Unternehmen datengest眉tzte Einblicke f眉r eine bessere Entscheidungsfindung bereitzustellen. Ein verbessertes Mitarbeitererlebnis f眉hrt zu h枚herem Engagement und einer besseren beruflichen Entwicklung, da es allen Besch盲ftigten Chancen f眉r den pers枚nlichen Erfolg er枚ffnet.

Gregorutti und Lanzavecchia sind beide der Meinung, dass dies einen vielversprechenden Beginn der laufenden Weiterentwicklung des Personalwesens bei CNH darstellt. Das neue Jahr bringt neue M枚glichkeiten mit sich, KI-Funktionen f眉r das Personalwesen einzuf眉hren, da das Unternehmen den Nutzen einer Implementierung des Talent Intelligence Hub in 麻豆原创 SuccessFactors HCM zur Unterst眉tzung der Weiterentwicklung von Mitarbeitenden und des Kompetenzaufbaus bewertet. 鈥濩NH hat in den letzten drei Jahren eine entscheidende und erfolgreiche Transformation hinter sich gebracht鈥�, meinen beide. 鈥濿ir m眉ssen diese Dynamik in einem schwierigeren Marktszenario unbedingt aufrecht erhalten. Zur weiterf眉hrenden Transformation von CNH geh枚rt, die beruflichen Interessen der Besch盲ftigten auszusch枚pfen, ihnen zu erm枚glichen, pers枚nliche Erf眉llung zu finden und einfach viel Spa脽 zu haben.鈥�

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