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

Der PacXplorer: Vernetzte Produktion in der industriellen Praxis

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

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

Service als Schl眉ssel zur Resilienz

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

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

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

Gemeinsam Wertsch枚pfung neu gestalten

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

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

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Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

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

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

 
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Copyright Titelbild: 漏Uhlmann Group

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

Offenheit, Zusammenarbeit und Storytelling im Vordergrund

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

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

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

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

Andreas Wendel, Head of 麻豆原创 Innovation Experience Services

Mitglieder des 麻豆原创 AppHaus Network kamen in Walldorf zusammen

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

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

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

Das 麻豆原创 AppHaus Network 

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

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

Imke Vierjahn ist Communications Lead bei 麻豆原创 AppHaus.

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Sechs Teams k盲mpfen um die h枚chste Mitarbeiterauszeichnung bei 麻豆原创: den Hasso Plattner Founders鈥� Award (HPFA). Der HPFA erh盲lt ab diesem Jahr eine st盲rkere thematische Ausrichtung. Es gibt nun zwei Kategorien: 鈥濻caling Innovation鈥� und 鈥濫merging Ideas鈥�. Beide bilden verschiedene zukunftsweisende Denkans盲tze ab und die verschiedenen Wege, auf denen Innovation den Erfolg der 麻豆原创 vorantreibt. Das diesj盲hrige Motto der Auszeichnung lautet KI.

Auch dieses Jahr stellt 麻豆原创 News alle Finalisten und ihre Beitr盲ge vor. Wir beginnen mit der ersten Kategorie 鈥濻caling Innovation鈥� (Skalierung von Innovationen). Hier werden Projektteams ausgezeichnet, deren wegweisende Innovationen perfekt auf die strategischen Priorit盲ten von 麻豆原创 ausgerichtet sind und einen messbaren, nachhaltigen Erfolg f眉r das Unternehmen bedeuten. Die Gewinner werden im Rahmen der Preisverleihung am 26. M盲rz 2026 bekannt gegeben.

 麻豆原创 Joule for Developers, ABAP AI capabilities

W盲hrend Unternehmen weltweit den Umstieg auf 麻豆原创 S/4HANA vorantreiben, bleibt eine Tatsache bestehen: ABAP ist nach wie vor das R眉ckgrat der 麻豆原创-Technologie und der darauf basierenden, unternehmenskritischen Gesch盲ftsprozesse. Entwicklern dieser zentralen Technologie fehlten jedoch bislang moderne, KI-gest眉tzte Tools, die in anderen Programmier-脰kosystemen l盲ngst zum Standard geh枚ren 鈥� eine Diskrepanz, die sich bei gro脽en Transformationsprojekten noch versch盲rft.

Genau diese L眉cke schlie脽t 麻豆原创 Joule for Developers mit seinen KI-Funktionen f眉r die ABAP-Entwicklung. Als Teil des breit gef盲cherten 麻豆原创-Joule-Portfolios f眉r generative KI stellt diese L枚sung den Entwicklungsteams direkt in ihrer Arbeitsumgebung KI-Funktionen bereit, die exakt auf die ABAP-Entwicklung abgestimmt sind. Damit werden die Prozesse rund um das Erstellen, Verstehen und Pflegen von ABAP-Code modernisiert, um das Innovationstempo im Unternehmen deutlich zu steigern.

麻豆原创 Joule for Developers,  ABAP AI capabilities, ist direkt in die ABAP-Entwicklungswerkzeuge integriert. Die L枚sung unterst眉tzt Entwicklungsteams mit einem hybriden Ansatz. Dieser kombiniert ein gro脽es Sprachmodell (Large Language Model, LLM), das von 麻豆原创-Datenwissenschaftlern mit Millionen von ABAP-Codezeilen trainiert wurde, mit Gesch盲ftsmodellen, die mit Kontext aus jahrzehntelanger 麻豆原创-Expertise angereichert sind. Entwicklungsteams stehen spezielle Funktionen f眉r ihre t盲glichen Aufgaben zur Verf眉gung. Dazu z盲hlen vorausschauende Code-Vervollst盲ndigung, die Generierung von Modultests, Echtzeit-Erl盲uterungen und Chat-basierte Unterst眉tzung. All diese Funktionen tragen dazu bei, ihre Produktivit盲t und Zufriedenheit erheblich zu steigern.

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Erg盲nzend dazu setzt ABAP AI f眉r die Migration von kundeneigenen Entwicklungen neue Ma脽st盲be f眉r die Bew盲ltigung der komplexen Aufgabe, 盲lteren kundeneigenen Code von 麻豆原创 ERP Central Component auf 麻豆原创 S/4HANA umzustellen. Wof眉r einmal wochenlange manuelle Analyse erforderlich war, dauert nun nur noch wenige Stunden. Die KI erl盲utert die Logik im Altsystem, hebt die erforderlichen Anpassungen hervor und generiert Migrationsvorschl盲ge. Die in die Anwendung f眉r die Migration von kundeneigenen Entwicklungen auf 麻豆原创 BTP integrierte L枚sung erm枚glicht es der Projektleitung und Beratern, den Umfang von Arbeitspaketen und die Zeitpl盲ne f眉r Projekte zur Migration von Kundencode deutlich pr盲ziser festzulegen.

Tausende von Entwicklern bei mehr als 280 Kunden und 470 Partnern sowie 6.500 interne ABAP-Entwickler nutzen bereits die KI-Funktionen f眉r die ABAP-Entwicklung von 麻豆原创 Joule for Developers, wobei die L枚sung bei der 麻豆原创 und im gesamten Partnernetz immer h盲ufiger eingesetzt wird. Das Projekt wurde 2023 als Proof of Concept gestartet und war 2025 f眉r Unternehmen verf眉gbar. Es ist ein Beleg daf眉r, was durch eine organisations眉bergreifende Zusammenarbeit zwischen ABAP-, KI- und 麻豆原创-S/4HANA-Teams erreicht werden kann 鈥� mit der Integration von Innovationen in eine der wichtigsten Entwickler-Communitys von 麻豆原创.

Teamleiterin Jasmin Gruschke, KI-Architektin und Projektexpertin, beschreibt den besonderen Teamgeist: 鈥濭eb眉ndelt in einer gemeinsamen Vision und Engagement f眉r den Kunden ist unsere geballte Energie in die Realisierung einer au脽ergew枚hnlichen Idee geflossen. Damit haben wir gezeigt, dass wir vision盲re Konzepte zusammen in etwas Bemerkenswertes umsetzen k枚nnen.鈥�

麻豆原创 Document AI

Die zunehmende Datenflut stellt eine immer gr枚脽ere Herausforderung f眉r Unternehmen dar, die sich in ausufernden unstrukturierten Gesch盲ftsdokumenten manifestiert. Von Rechnungen und Bestellungen bis hin zu Vertr盲gen und Versandpapieren 鈥� Unternehmen ertrinken in Daten, die eine zeitaufwendige manuelle Bearbeitung erfordern. 麻豆原创 Document AI bew盲ltigt diese Herausforderung, indem es ver盲ndert, wie Unternehmen dokumentbasierte Daten extrahieren, verarbeiten und damit umgehen.

Mittlerweile setzen 眉ber 30.000 Kunden auf die L枚sung, um Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten, mit nahtloser Integration in die 麻豆原创-Kernanwendungen. 麻豆原创 Document AI bietet unternehmensgerechte Automatisierung ohne kostspielige Integrationen oder umfangreiches Modelltraining, sodass Unternehmen Workflows beschleunigen, Fehler reduzieren und die Entscheidungsfindung umfassend verbessern k枚nnen. Reale Kundendaten zeigen die konkreten Auswirkungen: Die automatisierte Dokumentenverarbeitung auf Basis von 麻豆原创 Document AI generiert einen j盲hrlichen Wert von sch盲tzungsweise 2,6 Mrd. 鈧�.

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麻豆原创 Document AI ist nun nativ in 32 Gesch盲ftsprozesse in 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Business Network, 麻豆原创 Concur, 麻豆原创 Fieldglass, 麻豆原创 SuccessFactors, 麻豆原创 Customer Experience und 麻豆原创 BTP integriert. Dutzende weitere Anwendungsf盲lle befinden sich in der Entwicklung. Diese nahtlose Integration von 鈥瀉llt盲glicher KI鈥� in Produkte, die bereits von Kunden verwendet werden, leistet einen wichtigen Beitrag zur Akzeptanz bei den Bestandskunden der 麻豆原创 auf der ganzen Welt.

Die Technologie hinter der L枚sung setzt neue Branchenstandards. 麻豆原创 war eines der ersten Unternehmen, die auf die Innovation der schemabasierten Zero-Shot-Dokumentenverarbeitung setzten: einen Ansatz, durch den KI-Systeme komplexe Dokumente ohne spezielles Training verstehen k枚nnen. Dies wird nun im gesamten KI-Partnernetz gro脽fl盲chig genutzt. Bereits vor dem Aufkommen gro脽er Sprachmodelle waren 麻豆原创-Forscher Vorreiter in diesem Bereich mit preisgekr枚nten und zukunftsweisenden Artikeln zu beispielsweise CharGrid, BERTgrid und Charmer. Diese KI-Methoden sollen Computern helfen, Dokumente zu verstehen.

Das Team entwickelt weiterhin Innovationen mit KI, die sofort aus Benutzerfeedback lernt, Dokumente visuell 鈥瀞ieht鈥� und interpretiert und Inhalte gut genug versteht, um intelligente Ma脽nahmen zu ergreifen. Die generativen KI-Modelle der n盲chsten Generation unterst眉tzen nun mehr als 110 Sprachen. Durch diese Innovationen hat sich die Plattformnutzung auf der 麻豆原创 BTP f眉r die benutzerdefinierte Dokumentautomatisierung seit 2020 um das 285-Fache erh枚ht. Dies zeigt, dass Entwickler weltweit diese Technologie nutzen, um Gesch盲ftsprozesse zu optimieren. Im n盲chsten Schritt wird 麻豆原创 Document AI wiederverwendbare Tools einf眉hren, mit denen KI-Agenten komplexe Dokumenten-Workflows branchen眉bergreifend abwickeln k枚nnen. Da unstrukturierte Daten und unterschiedliche Dokumenttypen f眉r Gesch盲ftsprozesse immer wichtiger werden, ist die Nachfrage nach intelligenteren, schnelleren und anpassungsf盲higeren L枚sungen zum Verstehen von Dokumenten so hoch wie noch nie.

Tobias Weller, Chief Product Owner und Teamleiter, erkl盲rt: 鈥濿ir haben 麻豆原创 Document AI entwickelt, um messbaren Mehrwert f眉r Unternehmen auf globaler Ebene zu schaffen 鈥� sicher, verantwortungsbewusst und integriert in allt盲gliche Prozesse. Dies ist ein Beleg f眉r die F盲higkeit der 麻豆原创, KI in gro脽em Ma脽stab umzusetzen.鈥�

SuccessFactors Learning: GenAI Content Generation

Mit KI, die den Arbeitsalltag in beispielloser Geschwindigkeit umgestaltet, stehen Unternehmen vor einer doppelten Herausforderung: der Notwendigkeit neuer Kompetenzen und 眉berw盲ltigenden Mengen an Daten. SuccessFactors Learning: GenAI Content Generation ist eine bahnbrechende Funktion, mit der die Erstellung von Lerninhalten im gesamten Unternehmen optimiert, beschleunigt und skaliert werden kann.

Die neue Funktion nutzt modernste gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), um einfache Prompts oder hochgeladene Dateien im Handumdrehen in vollst盲ndige, konforme Lernangebote umzuwandeln. Wof眉r zuvor Tage, Wochen oder gar Monate erforderlich waren, ist nun nahezu sofort umsetzbar. Das System generiert Lehrpl盲ne, Quizfragen, interaktive Elemente, Zusammenfassungen und Bewertungen 鈥� und alles ist auf die Benutzereingaben und den Unternehmenskontext zugeschnitten.

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Eine wichtige Innovation liegt in der Multi-LLM-Koordination, die eine dynamische Auswahl und Kombination spezialisierter Modelle erm枚glicht. Dies stellt eine hohe Pr盲zision, Dom盲nenrelevanz und unternehmensweite Content-Governance sicher. Mithilfe mehrsprachiger 脺bersetzungen in Echtzeit k枚nnen Schulungsteams globale Kurse gleichzeitig starten, w盲hrend die KI-basierte Kompetenzextraktion Inhalte automatisch an Personalentwicklungs-Strategien ausrichtet.

Erste Analysen zeigen, dass Unternehmen Lerninhalte f眉nfmal schneller erstellen k枚nnen. Dies sorgt f眉r drastische Kostensenkungen und versetzt Teams in die Lage, schneller auf sich 盲ndernde Qualifikationsanforderungen zu reagieren. Fachexperten im gesamten Unternehmen k枚nnen nun Inhalte erstellen und Wissen effektiver austauschen 鈥� ohne dass Fachkenntnisse f眉r die Konzipierung von Schulungsunterlagen erforderlich sind. Durch die Umformung von Wissen in strukturierte, skalierbare Lernangebote unterst眉tzt die Initiative Unternehmen dabei, flexibler zu werden, die Mitarbeitermotivation zu steigern und eine kontinuierliche Weiterbildung im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Teamleiterin Neha Dhawan, Principal Product Manager, SuccessFactors Learning, beschreibt die Vorteile des Projekts: 鈥濿ir entwickeln nicht nur Technologien, sondern M枚glichkeiten, damit Administratoren schneller vorankommen, F眉hrungskr盲fte ihre Teams besser unterst眉tzen und Lernenden pers枚nliche und aussagekr盲ftige Inhalte angeboten werden k枚nnen. Wenn wir Lernangebote zug盲nglicher und inspirierender gestalten k枚nnen, dann haben wir etwas geschaffen, das wirklich bedeutsam ist.鈥�

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Personalmanagement hat sich in den zur眉ckliegenden Jahren von einer administrativen Funktion zum strategischen Partner der Unternehmensf眉hrung entwickelt. Gleichzeitig sind die Herausforderungen gewachsen: Zunehmender Fachkr盲ftemangel, hohe Kosten f眉r externe Rekrutierungen und mangelnde Transparenz 眉ber die gesamte Belegschaft treffen auf immer komplexere gesetzliche Vorgaben. Hinzu kommt eine Vielzahl noch manueller Prozesse bei zugleich steigenden Erwartungen der Mitarbeitenden an digitale Arbeitsumgebungen.

Es geht um ein neues Verst盲ndnis von Personalmanagement

Die 麻豆原创 Business Suite adressiert exakt diese Herausforderungen. Sie ist der Schl眉ssel zu einem neuen Verst盲ndnis von Personalmanagement 鈥� und verfolgt drei zentrale Ziele:

1. Sie stellt Daten aus allen Unternehmensbereichen harmonisiert f眉r das Personalmanagement bereit.
2. Sie verbindet s盲mtliche HR-Prozesse 眉ber Abteilungsgrenzen hinweg miteinander und schafft so eine 鈥濻ingle Source of Truth鈥�.
3. Sie verbessert durch den Einsatz von KI Mitarbeitererfahrungen ma脽geblich und erleichtert die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.
   

Technisch basiert die L枚sung auf der 麻豆原创 Business Technology Platform, die sowohl 麻豆原创-Anwendungen als auch Drittanbieter-Systeme integriert. Wichtige Merkmale sind ein konsistentes Sicherheits- und Identit盲tsmanagement, ein einheitliches Nutzererlebnis, abgestimmte Datenmodelle sowie eine flexible Erweiterbarkeit. Die 麻豆原创 Business Suite umfasst zentrale HR-Funktionen wie Stammdatenverwaltung, Zeitwirtschaft, Payroll, Learning & Development, Talentmanagement und Benefits. Durch die native Integration entstehen End-to-End-Prozesse, die auf einer einheitlichen Datenbasis beruhen. Einf眉hrung und Betrieb werden durch ein breites Partner-脰kosystem unterst眉tzt. Zur Integration von 麻豆原创-Anwendungen als auch von Drittanbieter-Systemen kommt die 麻豆原创 Business Technology Platform zum Einsatz.

Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen konkret profitieren

Ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal ist die tiefgreifende Nutzung von Daten und KI. 脺ber die 麻豆原创 Business Data Cloud werden HR- und Businessdaten aus 麻豆原创-Anwendungen und Drittanbieter-Systemen automatisch miteinander verkn眉pft und harmonisiert, sodass Unternehmen auf eine konsistente und qualitativ hochwertige Datenbasis zugreifen k枚nnen. Diese Daten bilden die Grundlage f眉r IT-gest眉tzte Vorhersagen f眉r Personalbedarf, Kosten und potentielle Risiken. Mit dem Joule Copilot bietet 麻豆原创 zudem einen KI-gest眉tzten Assistenten, der in alltagssprachlichen Dialogen Fragen zur HR-Performance beantworten und konkrete Handlungsempfehlungen liefern kann.

Die Praxisbeispiele der Webcast-Serie zeigen, wie Unternehmen konkret von der 麻豆原创 Business Suite in ihren HR-Prozessen profitieren. So optimiert die Emirates Fast Food Company mit Echtzeitdaten ihr Lieferanten- und HR-Management, w盲hrend Brussels Airport HR und Business integriert, um den 鈥濬lughafen von morgen鈥� zu gestalten und die BT Group durch Prozessautomatisierung die Mitarbeitererfahrung verbessert.

90 Prozent weniger Aufwand bei der Vorbereitung von Verg眉tungsgespr盲chen

K眉nstliche Intelligenz ist Teil fast aller von der 麻豆原创 Business Suite gesteuerten Prozesse 鈥� und liefert messbare Effizienzgewinne. So berichten Unternehmen, dass sie durch den Einsatz von KI den Zeitaufwand f眉r eine Reihe von Prozessen massiv senken konnten: Um bis zu 90 Prozent bei der Vorbereitung von Verg眉tungsgespr盲chen, um 85 Prozent bei der Erstellung von Stellenanzeigen und um mehr als 60 Prozent beim Formulieren von Entwicklungszielen.[1]

Egal, um welche Aufgabe es geht, der KI-Copilot Joule erm枚glicht stets eine intuitive, sichere und erweiterbare Interaktion mit allen 麻豆原创-Systemen des Unternehmens und sorgt f眉r eine nahtlose Zusammenarbeit unterschiedlicher KI-Agenten f眉r HR, Finanzen, Beschaffung oder Kundenmanagement.

RISE with 麻豆原创 oder GROW with 麻豆原创: zwei Wege ans Ziel

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

– RISE with 麻豆原创 transformiert bestehende 麻豆原创 ERP-Landschaften unter Einhaltung der Clean Core-Prinzipien, wobei Werkzeuge wie 麻豆原创 Signavio, LeanIX und WalkMe zum Einsatz kommen.

– GROW with 麻豆原创 erm枚glicht neuen 麻豆原创-Kunden einen schnellen Einstieg in die 麻豆原创 Business Suite mittels vorkonfigurierter Module 鈥� bei einem planbaren Umfang.

Die 麻豆原创 Business Suite etabliert die HR-Funktion als gleichberechtigten Partner auf Vorstandsebene. Sie unterst眉tzt den CFO bei Budgetplanung, Finanzabschl眉ssen und Risikomanagement, den CPO bei Beschaffung und Lieferantensteuerung, den COO bei Lieferketten- und Ressourcenplanung, den CIO bei Prozessharmonisierung und Kostenoptimierung 鈥� und nat眉rlich die Personalabteilung bei Workforce-Management und Talentf枚rderung.

Damit ist die Suite nicht nur ein HR-System, sondern eine integrierte, intelligente Unternehmensplattform, die Mitarbeiter, Prozesse und Daten zusammenf眉hrt. Unternehmen werden in die Lage versetzt, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und so ihre Effizienz und ihre Innovationskraft ma脽geblich zu verbessern. HR mausert sich von der administrativen Funktion zum strategischen Werttreiber.

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Jedes Jahr kommen mehrere Tausend Fachbesucherinnen und -besucher aus verschiedenen Branchen zusammen, um die neuesten Entwicklungen rund um KI im Kundenservice, Automatisierung, Omnichannel-Kommunikation, Workforce-Management und Datenstrategien kennenzulernen.

2026 steht die CCW unter dem Leitmotiv 鈥濭uided by Humans 鈥� Powered by AI鈥� 鈥� ein Thema, das aktueller kaum sein k枚nnte. Die Branche befindet sich mitten in einem tiefgreifenden Umbruch: Kundinnen und Kunden erwarten schnelle Reaktionen, transparente Prozesse und jederzeit verf眉gbare Self Services. Gleichzeitig suchen Unternehmen nach L枚sungen, um steigende Servicevolumina, Fachkr盲ftemangel und komplexere Interaktionen zu bew盲ltigen. KI-gest眉tzte Systeme, intelligente Routingmechanismen und smarte Arbeitspl盲tze sind dabei zentrale Bausteine moderner Contact-Center-Strategien.

In diesem Umfeld pr盲sentiert 麻豆原创 ein umfassend erneuertes Verst盲ndnis daf眉r, wie zeitgem盲脽er Kundenservice gestaltet werden kann. Im Mittelpunkt stehen die Weiterentwicklungen der 麻豆原创 Service Cloud 鈥� einer Plattform, die nicht nur Prozesse beschleunigt und Serviceagenten entlastet, sondern die Interaktion zwischen Mensch und Technologie intelligent verkn眉pft. Die L枚sung zeigt, wie sich Routineaufgaben automatisieren lassen, ohne den pers枚nlichen Kontakt zu verlieren.

Besucherinnen und Besucher der CCW 2026 erleben vor Ort, wie ein zentraler, KI-gest眉tzter Agentenworkspace, integrierte Self-Services und datengest眉tzte Automatisierung zusammenspielen, um Servicequalit盲t und Effizienz nachhaltig zu erh枚hen. Gemeinsam mit dem langj盲hrigen Partner LinkThat demonstriert 麻豆原创 dar眉ber hinaus modernste Sprachintegration, Contact-Center-Anbindung und Echtzeitautomatisierung im praktischen Einsatz.

Damit wird die CCW 2026 f眉r 麻豆原创 nicht nur ein Schaufenster neuer Technologien, sondern auch eine Plattform, um zu zeigen, wie menschliche Expertise und KI im Kundenservice k眉nftig Hand in Hand gehen 鈥� und wie Unternehmen diesen Wandel erfolgreich gestalten k枚nnen.

Wie gelingt es Unternehmen, Effizienz und Menschlichkeit im Service gleicherma脽en zu st盲rken?

Gerade im Kundenservice, wo Vertrauen, Verst盲ndnis und Empathie eine zentrale Rolle spielen, bleibt der menschliche Kontakt unverzichtbar. 麻豆原创 verfolgt daher einen Ansatz, der Technologie und menschliche Beratung nicht gegeneinanderstellt, sondern bewusst miteinander kombiniert 鈥� ein Leitmotiv, das sich auf der CCW 2026 in allen Bereichen widerspiegelt.

Neuausrichtung des Kundenservice im Zeitalter der KI

Der Kundenservice ver盲ndert sich so tiefgreifend wie seit Jahren nicht mehr. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, steigende Erwartungen zu erf眉llen, gleichzeitig effizienter zu werden und ihre Teams zu entlasten. Moderne KI kann hier enorme Unterst眉tzung leisten 鈥� aber sie ersetzt nicht die menschliche Interaktion, sondern verst盲rkt sie. Die bildet genau diesen Ansatz ab: Sie automatisiert Routineaufgaben, strukturiert komplexe F盲lle und unterst眉tzt Agenten mit KI-Hinweisen, sodass die pers枚nliche Kommunikation dort stattfinden kann, wo sie den gr枚脽ten Unterschied macht.

Ganzheitlicher Serviceansatz nach dem Multi-Tier-Modell

麻豆原创 folgt im Bereich Kundenservice einem Multi-Tier-Modell, das einfache und komplexe Anliegen klar strukturiert:

• Self-Service & Portale:聽Kundinnen und Kunden erledigen Standardanfragen wie Adress盲nderungen, Z盲hlerst盲nde oder Statusabfragen eigenst盲ndig.
• Automatisierte Prozesse:聽Chatbots, Workflows und intelligente Klassifikationen 眉bernehmen wiederkehrende Aufgaben.
• Serviceagenten f眉r anspruchsvolle Anliegen:聽Komplexere F盲lle 鈥� technische St枚rungen, Eskalationen oder situationsabh盲ngige Entscheidungen 鈥� werden im pers枚nlichen Kontakt gel枚st.

Der menschliche Faktor im Service ist essenziell.  Unsere KI nimmt den Druck aus den Teams, indem sie Routineaufgaben 眉bernimmt. Dadurch bleibt mehr Zeit f眉r die anspruchsvollen Interaktionen, bei denen Erfahrung und Einf眉hlungsverm枚gen entscheidend sind.

Omnichannel-Workspace: schneller reagieren, besser entscheiden

Die 麻豆原创 Service Cloud f眉hrt Telefonie, Chat, E-Mail, Social Media und Portalinteraktionen in einem zentralen Workspace zusammen 鈥� erg盲nzt durch KI-gest眉tzte Fallzusammenfassungen, Multisession-Bearbeitung und integrierte Wissensdatenbanken.
So sehen Agentinnen und Agenten in Sekunden, worum es geht, welche Historie vorliegt und welche Schritte empfohlen werden.

Erste Erfahrungen aus Pilotprojekten zeigen:

• Bearbeitungszeiten sinken deutlich
• Erstl枚sungsquoten steigen
• und der Stress im Contact Center nimmt sp眉rbar ab

Optimierung von Serviceprozessen durch k眉nstliche Intelligenz

KI unterst眉tzt nicht nur bei der Analyse eingehender F盲lle, sondern auch bei der Auswahl der passenden Expertise. Intelligent gesteuertes Routing leitet Anfragen je nach Anliegen, Dringlichkeit und Qualifikation an genau die richtige Servicekraft weiter.

Zudem nutzt 麻豆原创 dieselben Prinzipien, die sich auch im HR-Bereich bew盲hrt haben: Wo Systeme wie Joule bereits Routineanfragen effizient beantworten, entsteht Freiraum f眉r die individuelle Betreuung 鈥� ein Ansatz, der sich auch im Kundenservice als entscheidender Erfolgsfaktor erweist.

Utilities im Fokus: digitale Self-Services und modernes St枚rungsmanagement

Energie- und Wasserversorger stehen vor besonders hohen Anforderungen. Hier zahlt sich der Multi-Tier-Ansatz unmittelbar aus:
Z盲hlerst盲nde, Vertrags盲nderungen oder Abschlagsanpassungen k枚nnen ohne Wartezeiten im Self-Service erfolgen. Bei St枚rungen sorgen intelligente Benachrichtigungen und transparentes Routing f眉r schnelle Reaktionszeiten und klare Kommunikation.

In einer Branche mit komplexen Prozessen und hohem Anfragevolumen z盲hlt jede Entlastung. Utilities-Kunden profitieren enorm von den neuen Automatisierungsfunktionen.

Datenqualit盲t als entscheidender Erfolgsfaktor

Viele der neuen KI-gest眉tzten Funktionen setzen auf zuverl盲ssige Daten. Wie wichtig eine saubere Datenbasis ist, zeigt der 麻豆原创-News-Case Edgewell, bei dem durch gezielte Data-Governance-Programme eine Datenqualit盲t von 眉ber 96 % erreicht wurde.
Nur auf dieser Grundlage funktionieren automatisches Routing, Klassifikationen und personalisierte Self-Service-Angebote zuverl盲ssig.

Globaler Rollout, starke Nachfrage und praktische Beispiele

Die Weiterentwicklungen der 麻豆原创 Service Cloud werden seit Ende 2025 weltweit ausgerollt 鈥� mit deutlichem Interesse von Unternehmen aus allen Branchen. Besonders im Mittelstand, bei Versorgern und in serviceintensiven Bereichen wie Telekommunikation oder Transport steigt der Bedarf an skalierbaren, KI-gest眉tzten L枚sungen.

Serviceorganisationen wollen wissen, wie sie ihre Teams entlasten und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern k枚nnen. Genau das zeigen wir auf der CCW 2026 live am Stand.

Blick nach vorn: Menschlichkeit und Technologie sinnvoll kombinieren

麻豆原创 setzt mit der neuen Generation der Service Cloud ein Zeichen daf眉r, wie moderne Serviceorganisationen in Zukunft arbeiten werden. KI 眉bernimmt die Routine, der Mensch gestaltet die komplexen Momente.

Gemeinsam mit LinkThat entstehen L枚sungen, die Contact Center intelligenter, schneller und zugleich menschlicher machen.

Unser Anspruch ist es, den Service der Zukunft so zu gestalten, dass Technologie unterst眉tzend wirkt und der Mensch im Mittelpunkt bleibt!

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Die ersten Ergebnisse von Proof-of-Concept-Anwendungen im Rahmen der Robotik-Initiative 鈥濫mbodied AI鈥� von 麻豆原创 sind vielversprechend: bis zu 50聽Prozent weniger ungeplante Ausfallzeiten, bis zu 25聽Prozent h枚here Produktivit盲t und ein deutlicher R眉ckgang der Bedienfehler bei der Fertigung, Lagerautomatisierung und Qualit盲tspr眉fung.

Diese Ergebnisse sind einer der Gr眉nde, warum die 麻豆原创 wie auf der 麻豆原创 TechEd 2025 angek眉ndigt ihr 脰kosystem f眉r Embodied-AI-L枚sungen durch Partnerschaften mit f眉hrenden Robotikherstellern und Robotics-Enablement-Partnern erweitert hat. Nachdem das Unternehmen erst k眉rzlich seine Zusammenarbeit mit NEURA Robotics und NVIDIA bekannt gegeben hat, ist dies ein weiterer Schritt, um die zuk眉nftige Entwicklung im Bereich physische KI voranzubringen.

Im Rahmen der Initiative 鈥濫mbodied AI鈥� sollen die Vorteile von auch in physischen Abl盲ufen zum Tragen kommen. Hierzu werden Roboter mit kognitiven F盲higkeiten ausgestattet, sodass sie komplexe Aufgaben eigenst盲ndig ausf眉hren und dabei den allgemeinen Gesch盲ftskontext verstehen k枚nnen, in dem sie agieren. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, sich schneller an neue Betriebsumgebungen anzupassen.

Durch ihre jahrzehntelange Erfahrung mit Gesch盲ftsanwendungen, die umfassend in die zentralen Prozesse moderner Unternehmen integriert sind, ist die 麻豆原创 bestens aufgestellt, diese Innovationen zu entwickeln und bereitzustellen. Wie kein anderes Unternehmen kann die 麻豆原创 deshalb Kunden dabei unterst眉tzen, Robotik nahtlos in ihre Gesch盲ftsfunktionen zu integrieren.
Aus den neuen Partnerschaften der 麻豆原创 im Bereich Robotik sind unter anderem neue Proof-of-Concept-Anwendungen f眉r Embodied AI hervorgegangen, die den gesch盲ftlichen Nutzen und den Return on Investment des L枚sungsansatzes der 麻豆原创 unter Beweis stellen.

Zukunftsweisende Experimente zeigen messbare Produktivit盲tssteigerungen 

, ein f眉hrender Anbieter von K盲lte-, Klima- und W盲rmepumpentechnologie, hat es sich zum Ziel gesetzt, gemeinsam mit 麻豆原创 und NEURA Robotics die Lagerlogistik zu revolutionieren. In Rahmen eines Pilotprojekts wurde vor Kurzem ein Proof of Concept erstellt, bei dem das Lager von BITZER als Versuchsgel盲nde f眉r einen der modernsten humanoiden Roboter Europas diente: stellte unter Beweis, dass er Kommissionieraufgaben eigenst盲ndig und in Echtzeit ausf眉hren kann.

Die Aufgaben werden von Embodied-AI-Agenten ausgew盲hlt. Dabei wird auch die 麻豆原创-Gesch盲ftslogik aus 眉ber die in den Prozess integriert. Vor dem Einsatz im Lager wurde 4NE1 virtuell mit der Software NVIDIA Isaac Sim trainiert, um sicherzustellen, dass der Roboter umfassend f眉r den Einsatz in einer realen Umgebung vorbereitet ist.

Durch Integration von Embodied AI in seine Lagerprozesse konnte BITZER eine Auslastung rund um die Uhr und eine hohe Reaktionsschnelligkeit erzielen. Die Technologie kann das menschliche Know-how erg盲nzen, indem sie bei Bedarfsschwankungen und in Sto脽zeiten unterst眉tzend eingreift. Sie bietet au脽erdem flexible und skalierbare Unterst眉tzung im regul盲ren Schichtbetrieb. Dadurch werden agile und effiziente Abl盲ufe auch bei unterschiedlichen Arbeitslasten sichergestellt. Dank einer zentralen Datenquelle k枚nnen Auftr盲ge nahezu in Echtzeit erweitert oder storniert werden, da Roboter 脛nderungen sofort umsetzen. Das hat k眉rzere Reaktionszeiten zur Folge und erm枚glicht es BITZER, ein hohes Serviceniveau zu gew盲hrleisten und zugleich die Ressourcennutzung zu optimieren.

鈥濿ir sind hocherfreut, uns der Embodied-AI-Initiative mit 麻豆原创 und NEURA anzuschlie脽en鈥�, erkl盲rte Christian Stenzel, Vice President Corporate Organisation and IT bei BITZER. 鈥濿ir sind fest davon 眉berzeugt, dass wir durch diese Zusammenarbeit unsere Abl盲ufe effizienter gestalten und Innovationen in unseren Prozessen vorantreiben k枚nnen.鈥�

Christian Stenzel, Vice President Corporate Organisation and IT bei BITZER

Transformation der Lagerprozesse von Sartorius

Stellen Sie sich ein Lager vor, in dem intelligente Maschinen und Menschen zusammenarbeiten. Der erste Proof of Concept f眉r Embodied AI bei ist ein Meilenstein auf dem Weg zu neuartigen Logistikprozessen und zeigt, dass dies keine blo脽e Zukunftsvision ist.

鈥濿ie bei vielen anderen Unternehmen stand auch bei uns bisher die fest installierte Automatisierung im Vordergrund. Dabei 眉bernehmen spezielle Systeme nur eine einzige Aufgabe. Unser Schwerpunkt liegt nun auf einer intelligenten, wesentlich dynamischeren Automatisierung, mit der wir die Herausforderungen eines schnelllebigen Umfelds bew盲ltigen k枚nnen.鈥�

Steffen Dietz, Manager of Business Process Management in Operations and Supply Chain, Sartorius

Der Proof of Concept, der ebenfalls im Rahmen der Partnerschaft mit 麻豆原创 und NEURA Robotics erstellt wurde, zeigt, wie Roboter mit kognitiven F盲higkeiten Handarbeitspl盲tze in einer modernen Lagerumgebung unterst眉tzen k枚nnen. Der humanoide Roboter 4NE1 wurde hierf眉r im Lab von NEURA Robotics mit Produkten von Sartorius trainiert. Die L枚sung baut auf einer Migration auf 麻豆原创 S/4HANA und der Einf眉hrung von Extended Warehouse Management (EWM) im Mai auf, mit der die Grundlage f眉r die Nutzung der neuesten Funktionen von 麻豆原创 geschaffen wurde.

Mit der L枚sung profitiert Sartorius nun von mehr Effizienz und stabileren betrieblichen Abl盲ufen. 鈥濿ir freuen uns sehr, gemeinsam mit 麻豆原创 und NEURA dieses neue Zeitalter einzul盲uten鈥�, f眉hrte Steffen Dietz weiter aus.

Optimierung der Automobilproduktion bei Martur Fompak

, ein weltweit f眉hrender Anbieter von Sitzsystemen f眉r die Automobilindustrie, hat gemeinsam mit dem Roboterhersteller Humanoid und 麻豆原创 untersucht, wie sich durch den Einsatz von humanoiden Robotern Arbeitsabl盲ufe im Au脽endienst transformieren lassen.

entwickelt Roboter, mit denen kosteng眉nstige L枚sungen f眉r die industrielle Automatisierung und Lagerprozesse zur Verf眉gung stehen. Modulare Designs erm枚glichen dabei die Konfiguration f眉r Logistikabl盲ufe, die Anlagen眉berwachung und skalierbare Anwendungen f眉r den Au脽endienst.

In einem gemeinsamen Team testen die drei Unternehmen, wie kognitive Robotik das Kommissionieren und Verpacken in den 30 Werken von Martur Fompak unterst眉tzen kann, die auf verschiedene L盲nder und Kontinente verteilt sind.

In einer ersten Erkundungsphase werden modulare Roboter von Humanoid mit 麻豆原创-L枚sungen vernetzt. Sie f眉hren dann Arbeitsabl盲ufe wie das Abrufen von Komponenten, das Best眉cken von Trays und das exakte Platzieren in Produktionsbeh盲ltern aus. Die Embodied-AI-Agenten von 麻豆原创 stellen relevante Kontextinformationen zu den Fertigungsauftr盲gen und Komponentenvarianten bereit.

鈥濵it der KI-Plattform von 麻豆原创 werden unsere Roboter mit der n枚tigen Intelligenz ausgestattet, um sich an die Anforderungen von Unternehmen anzupassen. Sie lassen sich au脽erdem skalieren, was eine flexible Automatisierung erm枚glicht鈥�

Artem Sokolov, Gr眉nder und CEO von Humanoid

Erste Testl盲ufe stellen den Nutzen unter Beweis: Sich wiederholende und ergonomisch anspruchsvolle Aufgaben wie das Auspacken von Teilen, das Best眉cken und Transportieren von Trays oder das Unterst眉tzen von Kitting-Prozessen k枚nnen automatisiert werden. Diese Experimente sind der Ausgangspunkt f眉r eine gro脽 angelegte Transformation, bei der humanoide Roboter fester Bestandteil 麻豆原创-gesteuerter Fertigungsumgebungen und Logistikprozesse bilden.

Unternehmenspartner im Bereich Robotik

Die 麻豆原创 m枚chte auf diesen Erfolgen aufbauen und hat deshalb weitere Partnerschaften mit folgenden Unternehmen angek眉ndigt:

AgiBot

entwickelt vielseitig einsetzbare Roboterprodukte mit Embodied AI und ein Anwendungs-脰kosystem. Das umfassende Produktportfolio des Robotikherstellers ist f眉r den Einsatz in allen wichtigen Anwendungsszenarien geeignet.

鈥濽nsere Partnerschaft mit 麻豆原创 er枚ffnet v枚llig neue M枚glichkeiten f眉r die industrielle Automatisierung, indem humanoide Funktionen mit Enterprise-Intelligence-Funktionen verkn眉pft werden, die auch den Gesch盲ftskontext verstehen鈥�, erl盲uterte Peng Zhihui, Gr眉nder und CEO von AgiBot.
 
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ANYbotics

stellt eine umfassende L枚sung f眉r autonome Inspektionen bereit, die autonome Robotik mit Inspektionsdaten kombiniert. 鈥濪urch die Integration dieses kontinuierlichen Datenflusses aus Inspektionen in Anwendungen von 麻豆原创 sind nicht nur autonome, sondern wirklich intelligente Abl盲ufe m枚glich. Dadurch lassen sich Probleme vorhersagen, verstehen und vermeiden, bevor sie sich auf die Produktion auswirken鈥�, so Dr. P茅ter Fankhauser, CEO und Mitgr眉nder von ANYbotics.
 

 
Booster Robotics

hat mit dem T1 einen humanoiden Roboter f眉r Lagerabl盲ufe und die Instandhaltung im Au脽endienst entwickelt: 鈥濽nsere humanoiden Plattformen schaffen mit den intelligenten Technologien von 麻豆原创 eine Grundlage f眉r die adaptive Automatisierung, die Gesch盲ftsprozesse und den operativen Kontext versteht鈥�, erkl盲rte Cheng Hao, CEO von Booster Robotics.

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Galbot

hat vollst盲ndig autonome humanoide Roboter entwickelt, die vielseitig unter anderem in der Industrie, Logistik, im Einzelhandel und Gesundheitswesen eingesetzt werden k枚nnen. Der Galbot G1 verwendet propriet盲re VLA-Modelle (Vision Language Action), um komplexe Aufgaben wie das pr盲zise Sortieren von Teilen, das Handling von Industriebeh盲ltern und durchg盲ngige Prozesse in Apotheken eigenst盲ndig auszuf眉hren. Mithilfe dieser VLA-Modelle k枚nnen sich die Roboter von Galbot schnell an dynamische Umgebungen anpassen und so eine hohe Pr盲zision und Effizienz auch unter schwierigen Bedingungen gew盲hrleisten.

鈥濽nsere Zusammenarbeit mit 麻豆原创 ist ein wichtiger Meilenstein. Wir transformieren die Art und Weise, wie Roboter Unternehmensumgebungen verstehen und in diesen agieren鈥�, erkl盲rte He Wang, Gr眉nder und CEO von Galbot. 鈥濱ndem unsere Roboter den Gesch盲ftskontext erkennen k枚nnen, erm枚glichen wir eine Automatisierung, die sich nahtlos und in Echtzeit an ver盲nderte betriebliche Priorit盲ten anpassen kann.鈥�
 
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Humanoid

Humanoid bietet zuverl盲ssige HMND 01-Humanoid-Roboter an, die kosteneffiziente L枚sungen f眉r industrielle Automatisierung und Lagerwesen bieten. Mit modularen Designs erm枚glichen sie Konfigurationen f眉r Logistikoperationen, Verm枚gens眉berwachung und skalierbare Anwendungen im Au脽endienst.

鈥濪ie KI-Plattform von 麻豆原创 verleiht unseren Robotern die Intelligenz, sich an die Bed眉rfnisse von Unternehmen anzupassen und zu skalieren, was flexible Automatisierung schafft鈥�, sagte Artem Sokolov, Gr眉nder und CEO von .

Unitree Robotics

stellt den hochmodernen, vierbeinigen Roboter QUADRUPED Go2 f眉r die Navigation im Lager und die Anlageninspektion bereit. Das Unternehmen hat au脽erdem den humanoiden Roboter G1 entwickelt, der aufgrund seiner gro脽en Beweglichkeit und Gelenkigkeit f眉r Logistikprozesse geeignet ist, w盲hrend die industriellen B2-Modelle f眉r die Instandhaltung in Au脽enanlagen eingesetzt werden k枚nnen.

鈥濫mbodied-AI-Agenten von 麻豆原创 werden autonome Abl盲ufe im Unternehmen revolutionieren 鈥� von der Lagerverwaltung bis hin zur vorausschauenden Instandhaltung von Anlagen鈥�, erkl盲rte Wang Xingxing, CEO und Gr眉nder von Unitree Robotics.
 

Partner im Bereich Robotics Enablement

Die 麻豆原创 arbeitet au脽erdem mit folgenden Partnern im Bereich Robotics Enablement zusammen. Ziel dieser Partnerschaften ist es, humanoide und mobile Roboter miteinander zu vernetzen, die Intralogistik zu optimieren, Inspektionen zu vereinfachen und physische Anlagen zu koordinieren, die 麻豆原创 Business AI und Automatisierungstechnologien nutzen:
 
Capgemini

untersucht, welcher Nutzen sich aus dem Zusammenspiel moderner Technologien wie Agentic-AI- und Multi-Agenten-Systemen, humanoider Robotik, Reinforcement Learning, Spatial Computing, Echtzeit-3D-Umgebungen und dialogbasierter KI ziehen l盲sst. Gemeinsam erforschen Capgemini und 麻豆原创, wie Unternehmen durch den Einsatz physischer KI Wettbewerbsvorteile erzielen k枚nnen.
 
Cyberwave 

verbindet 麻豆原创-Systeme 眉ber seine Physical-AI-Plattform, die Roboter, Sensoren und digitale Zwillinge in Arbeitsabl盲ufe von Unternehmen integriert, mit der physischen Welt.

鈥濱n Zusammenarbeit mit 麻豆原创 nutzt Cyberwave Unternehmensdaten als Grundlage f眉r koordinierte physische Bewegungen und schafft durch den Einsatz von physischer KI eine Verbindung zwischen digitaler Intelligenz und Abl盲ufen in realen Umgebungen鈥�, f眉hrte Cyberware-Gr眉nder Simone Di Somma aus.
 
HCLTech

ist auf Automatisierungsl枚sungen spezialsiert und stellt die Plattform AI Force sowie Funktionen f眉r die Integration in 麻豆原创-Systeme bereit. In Zusammenarbeit mit 麻豆原创 will das Unternehmen im die Entwicklung von Robotikl枚sungen beschleunigen, die auf generativer KI basieren.

鈥濽nsere Zusammenarbeit mit 麻豆原创 erm枚glicht eine nahtlose Integration kognitiver Robotik in Unternehmenssysteme, die Gesch盲ftsabl盲ufe durch Automatisierung transformieren鈥�, erl盲uterte Vijay Guntur, CTO und Ecosystems Head von HCLTech.
 
KINEXON

integriert physische KI in die laufende Steuerung von Materialfl眉ssen und hilft Kunden, den Betrieb gemischter Flotten mit einer herstellerunabh盲ngigen Orchestrierungsplattform f眉r autonome mobile Roboter (AMRs), fahrerlose Transportfahrzeuge (AGVs) und manuelle Fahrzeuge auszuweiten. 鈥濪urch unsere Zusammenarbeit mit 麻豆原创 k枚nnen wir gesch盲ftsprozessorientiertes Agentic Reasoning in die Planung und Durchf眉hrung von Materialbewegungen integrieren und so die Auslastung und den Durchsatz maximieren鈥�, so. Dr. Alexander H眉ttenbrink, Co-CEO von KINEXON Industries.
 
Lighthouse

entwickelt digitale L枚sungen, mit denen Unternehmen komplexe gesch盲ftliche Herausforderungen bew盲ltigen k枚nnen, und bringt dabei sein Know-how zu 麻豆原创 Asset Management, 麻豆原创 Business AI und der 麻豆原创 Business Technology Platform ein.

鈥濫mbodied AI birgt ein sehr gro脽es Potenzial f眉r Anwendungsf盲lle wie Anlageninspektion und Begehung, Gesundheits- und Arbeitsschutz sowie Qualit盲tspr眉fung und kann resilientere, flexiblere Abl盲ufe erm枚glichen. Wir sehen bereits jetzt einen gro脽en Bedarf bei Kunden, beispielsweise in gef盲hrlichen Umgebungen wie Offshore-Plattformen in der 脰l- und Gasindustrie, in der Versorgungsindustrie und im Transportwesen鈥�, sagte Urs Gehrig, Managing Director Business Development bei Lighthouse.

SinoSwissHub

Sino Swiss Hub bringt eine in 麻豆原创 integrierte Orchestrierungsplattform f眉r Multi-Roboter-Flotten auf den Markt, die regionalen Vorschriften entspricht und insbesondere auf die Unterst眉tzung von Humanoiden ausgerichtet ist.

鈥濿ir vernetzen Roboter nicht nur mit einem 麻豆原创-System, sondern erm枚glichen in Zusammenarbeit mit 麻豆原创 v枚llig neue Prozesse auf der Grundlage von physischen Echtzeitdaten und den Aufbau anpassungsf盲higer, resiliente Wertsch枚pfungsketten鈥�, erkl盲rte Yuki Long, Gr眉nder und CEO von Sino Swiss Hub und Aimbo Robotics.
 
Mit diesen strategischen Partnerschaften bleibt die 麻豆原创 Vorreiter bei der Weiterentwicklung von herk枚mmlichen robotergest眉tzten Werkzeugen zu Robotikl枚sungen, die autonome Abl盲ufe erm枚glichen und dabei umfassenden Gesch盲ftskontext nutzen.

Um zu erfahren, wie Technologien von 麻豆原创 Proofs of Concept in Bereich Robotik erm枚glichen, und registrieren Sie sich , um sich 眉ber die Initiative 鈥濫mbodied AI鈥� von 麻豆原创 auf dem Laufenden zu halten oder aktiv daran mitzuwirken.

Dr. 艁ukasz Ostrowski ist Leiter von Embodied AI & Robotics

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Eigene Agenten auf der kontextreichsten Plattform f眉r KI-Agenten entwickeln

Die gute Nachricht ist, dass es ab Dezember allgemein m枚glich sein wird, eigene Agenten in zu erstellen. Zu den neuen Funktionen geh枚ren KI-gest眉tztes Design von Agenten, systemgesteuerte Agenten, Erweiterbarkeit der von 麻豆原创 angebotenen Joule-Agenten, zentrales Monitoring von Agenten, Unterst眉tzung des Agent-to-Agent Protocol (A2A) sowie des Model Context Protocol (MCP). Weitere Details erfahren Sie in unserem detaillierten und .

鈥濪er Agent Builder von Joule Studio verkn眉pft 麻豆原创-Analysen mit Merchandising-Systemen und erm枚glicht es dem Optisell-Agenten von Accenture, risikobehaftete Best盲nde zu identifizieren, Preisaktionen zu empfehlen und die Konfiguration von Warnmeldungen f眉r Waren zu vereinfachen 鈥� und das alles ohne aufw盲ndige, individuelle Entwicklungen.鈥�

Catherine Nguyen, Global Lead for 麻豆原创 Business Group AI Strategy and Adoption bei Accenture

F眉r Mitarbeitende, die Pro-Code-Agenten entwickeln, bietet die (麻豆原创 BTP) umfassende Unterst眉tzung f眉r beliebte Open-Source-Frameworks wie Crew.AI und LangGraph sowie durchg盲ngige Identit盲ts-, Berechtigungs-, Governance- und Integrationsfunktionen.

MCP-Unterst眉tzung f眉r ist nun verf眉gbar und erm枚glicht den direkten Zugriff auf umfangreiche Multi-Model-Engines. Dadurch k枚nnen Agenten in einem vollen Datenkontext arbeiten 鈥� beispielsweise Beziehungen zwischen Kunden und Lieferanten analysieren, geografische Abh盲ngigkeiten durch Standortdaten verstehen und mit Vector Embeddings semantische Suchen durchf眉hren 鈥� alles in einer einzigen In-Memory-Engine. Dar眉ber hinaus kann die Knowledge Graph Engine von 麻豆原创 HANA Cloud nun automatisch Knowledge Graphs aus 麻豆原创-HANA-Cloud-Metadaten generieren. Was fr眉her wochenlang manuell modelliert wurde, kann nun automatisch innerhalb weniger  Minuten erfolgen. Au脽erdem erm枚glichen wir Agentic Memory in 麻豆原创 HANA Cloud. Mit diesem 鈥濴angzeitged盲chtnis鈥� k枚nnen KI-Agenten den Kontext 眉ber lang andauernde Sessions hinweg speichern und sich 鈥� ganz wie der Mensch 鈥� an Eingaben und Entscheidungen aus der Vergangenheit erinnern. Dadurch werden sie immer intelligenter.

Ich freue mich au脽erdem, mehrere Neuerungen im Bereich bekanntzugeben, darunter unser erstes Relational Foundation Model (RPT) f眉r Unternehmensdaten, 麻豆原创-RPT-1, das zusammen mit einer No-Code-Testumgebung und einem Prompt-Optimiererungsservice bereitgestellt wird. Unser wird kontinuierlich um neue Funktionen erweitert, sodass Mitarbeitende in der Entwicklung mit f眉hrenden Modellen und Orchestrierungs-Tools experimentieren und die KI鈥慐ntwicklung und -Produktisierung in 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Landschaften skalieren k枚nnen. zu diesen Ank眉ndigungen.

Profitieren sie von 麻豆原创 Build mit den Tools Ihrer Wahl

Neue lokale bieten Entwicklungsteams die M枚glichkeit, agentenbasierte Tools f眉r und bevorzugte Codeassistenten wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Cline und Open AI Codex zu verwenden 鈥� und das bei voller Einhaltung von Governance- und Clean-Core-Vorgaben des Unternehmens.

Ein 麻豆原创-Build-Erweiterungspaket f眉r Visual Studio Code ist nun verf眉gbar, das die Entwicklung von CAP-, Fiori-, UI5- und mobilen Anwendungen vereinfacht. Dadurch k枚nnen Mitarbeitende in der Entwicklung, die Visual Studio Code nutzen, schneller Apps erstellen und auf der 麻豆原创 BTP bereitstellen. K眉nftig werden wir unsere Erweiterungen in der Open VSX Registry ver枚ffentlichen, um die Nutzung dieser Tools zu vereinfachen und 盲hnliche native Entwicklungsm枚glichkeiten auf anderen IDEs zu bieten.

Schnellere Entwicklung mit Joule for Developers

, der beste Code-Assistent f眉r die 麻豆原创-Entwicklung, unterst眉tzt Mitarbeitende in der Entwicklung aller Erfahrungsstufen dabei, effizienter zu arbeiten. M枚glich wird dies durch umfassende, KI-gest眉tzte Entwicklungstools, die pr盲zise und kontextbezogene Ergebnisse auf Basis speziell entwickelter 麻豆原创-zentrierter KI-Modelle liefern. So gewinnen Sie wertvolle Zeit, um produktiver, kreativer und schneller mit ABAP, Java, JavaScript sowie visuellen Tools Anwendungen zu entwickeln und 麻豆原创-Prozesse zu automatisieren.

Neue Erweiterungen f眉r Joule for Developers, beispielsweise in sowie , helfen Entwicklungsteams, Altsysteme zu modernisieren und Governance- und Sicherheitsanforderungen des Unternehmens zu erf眉llen. Diese Verbesserungen steigern zudem die Produktivit盲t, verbessern die Codequalit盲t und unterst眉tzen die Ziele der Cloud-Transformation.

Mitarbeitende in der Entwicklung, die in arbeiten, k枚nnen nun die KI-gest眉tzte Erstellung von Inhalten nutzen, um so schnell Kommentare zu verfassen, Inhalte f眉r die Arbeitsbereiche zu erstellen und Dokumente zusammenzufassen. Die KI kann bei ihren Antworten auch direkt auf benutzerspezifische Ordner und Arbeitsbereichsinhalte zugreifen. Benutzer erhalten so vertrauensw眉rdige, auf ihre Rollen zugeschnittene Informationen. Gleichzeitig werden die Compliance-Anforderungen eingehalten und eine sichere, rollenbasierte Analyse von Dokumenten gew盲hrleistet. 

N盲chstes Jahr werden neue ABAP-LLMs auf den Markt kommen, die auf ABAP-Code trainiert und auf ABAP-Entwicklung spezialisiert sind.

Alles vernetzen, um die Produktivit盲t zu steigern

Mitarbeitende in der Entwicklung bauen die Br眉cken, die Unternehmen am Laufen halten. Mit der machen wir diese Arbeit jetzt noch einfacher und schneller. Die folgenden Innovationen erleichtern die Automatisierung mithilfe von APIs und Agenten, gew盲hrleisten eine zuverl盲ssige, durchg盲ngige Sicherheit dank Echtzeit眉berwachung und steigern die Produktivit盲t von Entwicklungsteams.

Wir integrieren KI-Funktionen weiterhin direkt in die 麻豆原创 Integration Suite. bieten wir nun automatische, gezielte Empfehlungen und intelligente Fehlerkorrekturen, um g盲ngige API-Anomalien wie Anstiege von Fehlern, Erh枚hungen der Latenzzeit oder ungew枚hnliche Traffic-Muster zu beheben. Mitarbeitende in der Entwicklung k枚nnen Joule auch nach den am h盲ufigsten verwendeten APIs fragen, um so detaillierte Einblicke in APIs zu erhalten und Nutzungsmuster zu verstehen.

Mithilfe des MCP Gateway k枚nnen Kunden eigene APIs und Integration-Flows bereitstellen, die von KI-Agenten genutzt werden k枚nnen. Die Funktion erm枚glicht es, eigene Agenten weiter auszubauen, die in Joule Studio erstellt wurden, oder Joule-Agenten zu erweitern, indem Daten aus Drittanbieter- und 麻豆原创-Altsystemen integriert werden 鈥� aufbereitet als MCP-Tools, die eine reibungslose Nutzung sicherstellen. Dieser Ansatz standardisiert den Zugriff, sorgt f眉r eine zentrale Kontrolle und Sicherheit und macht das Auffinden im einfacher.

Um Integrationsprojekte zu beschleunigen, stehen Ihnen im Hunderte von sofort einsatzbereiten Integrationsadaptern sowie vorgefertigte API-, Event- und Integrationsinhalte zur Verf眉gung.

Sicherheit und Betriebsabl盲ufe direkt eingebaut, statt nachger眉stet

麻豆原创 BTP bietet Entwicklungsteams eine einheitliche Umgebung, in der sie Anwendungen verwalten, Daten sch眉tzen und L枚sungen nahtlos 眉ber 麻豆原创- und Drittsysteme hinweg skalieren k枚nnen. Durch zentrale Funktionen f眉r den gesamten Application Lifecycle, Interoperabilit盲t, Sicherheit und Administration k枚nnen Fehler schnell behoben und die Produktivit盲t von Teams erh枚ht werden. Die vollst盲ndige Liste aller Erweiterungen finden Sie im .

Informieren Sie sich in Ihrem eigenen Tempo

Sollten Sie die Veranstaltung verpasst haben 鈥� vor Ort oder online 鈥�, werfen Sie unbedingt einen Blick in den聽, der eine vollst盲ndige 脺bersicht aller Ank眉ndigungen enth盲lt. Und sehen Sie sich . Egal, an welchem Punkt Sie sich befinden, es gibt zahlreiche M枚glichkeiten, jetzt ganz einfach zu beginnen:

• Besuchen Sie und starten Sie eine .
• Informieren Sie sich 眉ber die und neue .
• Melden Sie sich zu unserem am 9. Dezember an.
• Lesen Sie den Blog mit den Ank眉ndigungen zu 麻豆原创 Business Data Cloud.

Michael Ameling ist General Manager und Chief Product Officer der Business Technology Platform und Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

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

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

Entwickler:innen werden 鈥瀞upercharged鈥� 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

麻豆原创 BDC und Snowflake 

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

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

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

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

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

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

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

Joule, Joule Agents und KI-Assistenten  

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

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

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

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

Quantencomputing听听

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

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

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Wir bei 麻豆原创 sind davon 眉berzeugt, dass wir ein 脰kosystem bieten, das Ihre Datenlandschaft vereinfacht und den gesch盲ftskritischen Kontext all Ihrer Daten bewahrt. M枚glich wird dies durch eine Business Data Fabric.

Dieser architektonische Ansatz ist das Ergebnis einer jahrzehntelangen Entwicklung 鈥� von Cubes 眉ber Warehouses bis hin zu Lakehouses 鈥� die nun in einer Data-Fabric-Architektur m眉ndet, in der die wahre Bedeutung von Daten zusammengef眉hrt wird, damit KI-Projekte in gro脽em Ma脽stab erfolgreich sein k枚nnen.

Datenlandschaften vereinfachen 鈥� mit einer Data-Fabric-Architektur

Anfang des Jahres haben wir 麻豆原创 Business Data Cloud angek眉ndigt, die durchg盲ngige Funktionen f眉r Business Data Fabrics f眉r alle verf眉gbar macht, die auf gesch盲ftskritische 麻豆原创-Daten angewiesen sind, einschlie脽lich vollst盲ndig verwalteter 麻豆原创 Databricks.

Diese Woche haben wir auf der 麻豆原创 TechEd die L枚sungserweiterung 麻豆原创 Snowflake f眉r 麻豆原创 Business Data Cloud vorgestellt. Damit stehen 麻豆原创-Kunden die Daten- und KI-Funktionen von Snowflake direkt zur Verf眉gung.

Zusammen mit 麻豆原创 Business Data Cloud bietet dies Unternehmen die Flexibilit盲t, f眉r alle Daten- und KI-Workloads die richtigen Rechenleistungen und Speicheroptionen zu w盲hlen. Dadurch wird ihre Business Data Fabric erweitert und gleichzeitig Governance, Interoperabilit盲t und Semantik sichergestellt. 麻豆原创 Snowflake wird als eine L枚sungserweiterung direkt 眉ber 麻豆原创 verf眉gbar sein und Kunden ein vereinfachtes operatives Erlebnis bieten.

F眉r viele Kunden bedeutet die Integration von Daten in Multi-Cloud- und Hybridumgebungen mehr Komplexit盲t, insbesondere wenn Transaktions- und Analyse-Workloads zusammengef眉hrt werden. Dieser Prozess geht allzu oft mit einer versteckten Belastung f眉r Daten einher, da der gesch盲ftliche Kontext und die Semantik dabei verloren gehen, die Daten ihre Bedeutung verleihen.

Wir haben k眉rzlich 麻豆原创 BDC Connect angek眉ndigt, eine Funktion, mit der Kunden Daten und Metadaten in 麻豆原创 Business Data Cloud mit ihren bestehenden Databricks- und Google-Cloud-Umgebungen bidirektional und ohne Kopieren austauschen k枚nnen. Heute freuen wir uns, 麻豆原创 BDC Connect f眉r Snowflake vorstellen zu k枚nnen. Damit k枚nnen Kunden gesch盲ftskritische Daten unabh盲ngig von ihrem Speicherort sehr viel einfacher harmonisieren und verwalten.

Verkn眉pfung s盲mtlicher Daten

Wenn Unternehmen ihre Datenlandschaften vereinfachen, kommt dem Aufbau einer vertrauensw眉rdigen, im gesch盲ftlichen Kontext verankerten Datengrundlage oberste Priorit盲t zu. , ergab, dass fast die H盲lfte st盲rker in die Harmonisierung von Gesch盲ftsdaten investiert, was die wachsende Bedeutung der Nutzung von Daten, die auf Branchenstandards basieren, unterstreicht.

Um diesen Fortschritt zu beschleunigen, stellt 麻豆原创 vollst盲ndig verwaltete Datenprodukte als Kernkomponente von 麻豆原创 Business Data Cloud bereit, jetzt mit Innovationen f眉r eine umfassendere Abdeckung und erweiterte Konnektivit盲t:

• Data Product Studio: Eine neue Funktion in 麻豆原创 Business Data Cloud zum Erstellen, Modellieren und Verwalten wiederverwendbarer Datenprodukte mit visuellen Tools und SQL-basierten Transformationen aus einem einzigen Arbeitsbereich. Benutzer k枚nnen Schema, Herkunft und Logik definieren, um 麻豆原创- und andere Daten in verwalteten Ressourcen mit vollst盲ndiger Versionskontrolle und Lebenszyklusmanagement zusammenzuf眉hren. Dies ist eine einfachere M枚glichkeit, Datenprodukte 眉ber alle Gesch盲ftsbereiche hinweg auszutauschen und eine konsistente Definition der Daten in der ganzen Data-Fabric-Architektur sicherzustellen.
• Zus盲tzliche 麻豆原创-Datenprodukte: 脺ber 麻豆原创 Business Data Cloud sind nun verf眉gbar, darunter 麻豆原创 Cloud ERP und 麻豆原创 SuccessFactors oder etwa Nachhaltigkeits- und Customer-Experience-Produkte. Damit ist eine noch breitere Abdeckung 眉ber alle Gesch盲ftsbereiche hinweg m枚glich.

• Bidirektionaler Datenaustausch: Es ist nun m枚glich, Daten zwischen 麻豆原创 Business Data Cloud und 麻豆原创 HANA Cloud auszutauschen, wodurch sich der Nutzen von Daten sowohl f眉r Transaktions- als auch f眉r Analyse-Workloads erschlie脽en l盲sst. Kunden k枚nnen vorhandene Objekte wie 麻豆原创-HANA-Berechnungssichten direkt in 麻豆原创 Business Data Cloud wiederverwenden und dabei die Gesch盲ftslogik und KPIs beibehalten sowie Governance sicherstellen, wenn sie Modelle in ihrer gesamten Data-Fabric-Architektur erweitern.

Erweiterung von Agenten und Anwendungen mit einer KI-Datenbank

Wir erweitern 麻豆原创 HANA Cloud um neue Funktionen, die sie als KI-Datenbank zur Erstellung von Agenten und intelligenten Anwendungen auf eine neue Stufe heben. Entwickler k枚nnen damit alle Arten von Daten miteinander verkn眉pfen und nachvollziehen, seien dies strukturierte oder r盲umliche Daten, Diagramme oder Vektoreinbettungen 鈥� und all das in einer einzigen In-Memory-Engine.

Heute erweitern wir diese Multi-Modell-Funktionen um drei wichtige Innovationen, die den Aufbau von agentenbasierten KI-Erlebnissen erleichtern.

• Erweiterte Wissensgraphen-Funktionen, die pr盲zise Agenten erm枚glichen: Mit der Knowledge-Graph-Engine von 麻豆原创 HANA Cloud k枚nnen Kunden nun automatisch Wissensgraphen aus 麻豆原创-HANA-Cloud-Metadaten generieren. Der automatisch erstellte Graph enth盲lt Tabellen und Spalten und kann Datenbeziehungen aufzeigen. Diese Wissensgraphen sind anpassbar und kombinierbar, sodass Entwickler Datenzuordnungen 眉berpr眉fen, die Graphstruktur 盲ndern, semantische Suchvorg盲nge ausf眉hren und sie verwenden k枚nnen, um Agenten mit dem Gesch盲ftskontext zu versorgen, den sie f眉r genaue Schlussfolgerungen ben枚tigen.
• Unterst眉tzung des Model Context Protocol (MCP) f眉r HANA Cloud: Wir erweitern 麻豆原创 HANA Cloud und unterst眉tzen nun das Model Context Protocol (MCP). Damit k枚nnen Joule Agents auf die umfassenden Multi-Model-Engines von 麻豆原创 HANA Cloud zugreifen. W盲hrend SQL auch weiterhin Standard f眉r Datenbanken bleibt, erm枚glicht die Unterst眉tzung des MCP es Joule Agents, 眉ber Zeilen und Spalten hinauszugehen, um Ber眉hrungspunkte mit unstrukturierten Daten zu finden und Beziehungen, Speicherorte und Bedeutungen 眉ber alle Datentypen hinweg zu verstehen. In der Praxis bedeutet dies, dass Joule Agents in Beziehungen zwischen Kunden und Lieferanten navigieren, geografische Abh盲ngigkeiten anhand r盲umlicher Daten analysieren und semantische Suchvorg盲nge 眉ber Vektoreinbettungen durchf眉hren k枚nnen.

• Tabellarische KI-Funktionen: Mit dieser Integration mit 麻豆原创 AI Core k枚nnen Sie KI-Workloads wie Prognosen, Anomalie-Erkennung und Prognosemodelle direkt auf Basis strukturierter Gesch盲ftsdaten aus 麻豆原创 HANA Cloud ausf眉hren. Neben sofort einsatzbereiten tabellarischen KI-Modellen erhalten Kunden auch Zugriff auf 麻豆原创-RPT-1, ein neues transformatorbasiertes Basismodell. Dieses Modell ist nativ in 麻豆原创 HANA Cloud eingebettet und liefert Prognosen ohne vorheriges aufgabenspezifisches Training. Entwickler k枚nnen so einfache SQL-Prozeduren verwenden, um KI n盲her an ihre 麻豆原创-Daten zu bringen und semantisch umfassende Ergebnisse zu generieren.

Schon heute starten

Eine Data-Fabric-Architektur bietet ein tief integriertes 脰kosystem f眉r alle Unternehmensdaten. Mit 麻豆原创 Business Data Cloud und 麻豆原创 HANA Cloud ist zudem eine vollst盲ndig verwaltete L枚sung f眉r alle Daten- und KI-Workloads verf眉gbar, die sicherstellt, dass der gesch盲ftliche Kontext in der gesamten Datenlandschaft erhalten bleibt.

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Bevor Steinh盲user auf das zentrale Thema seines Vortrags zu sprechen kam, bat er die Marketingleiter der 麻豆原创-L枚sungsbereiche, kurz die Neuigkeiten aus den verschiedenen Event Tracks der 麻豆原创 Connect zusammenzufassen. In jeweils knapp zwei Minuten deckten sie Finanzwesen, Beschaffung, Lieferkette, Personalwesen und Kundenerlebnis ab. Von autonomer Buchhaltung und zukunftsweisender Beschaffung bis hin zu KI-gest眉tzter Gewinnung von Fachkr盲ften und intelligenter Erh枚hung der Kundenbindung war die Botschaft eindeutig: f眉r s盲mtliche Gesch盲ftsprozesse.

Die eigentliche Herausforderung: Priorit盲ten aufeinander abstimmen

Wie Steinh盲user betonte, hat jeder Gesch盲ftsbereich 鈥瀞eine eigenen Priorit盲ten und seine eigenen dringlichen und wichtigen Themen.鈥� Die eigentliche Herausforderung bestehe nicht nur darin, neue Funktionen auf den Markt zu bringen, sondern Prozesse, Daten und Teams aufeinander abzustimmen, um mit Unsicherheit umzugehen und eine effektive Kundenorientierung zu erreichen. 鈥濫infach einen [KI]-Agenten auf einen fehlerhaften Prozess aufzusetzen, wird zu nichts f眉hren鈥�, erkl盲rte er.

KI, Daten und Anwendungen setzen das 麻豆原创-Schwungrad in Bewegung

Aber wie funktioniert das Zusammenspiel? Das 鈥濻chwungrad鈥�-Modell ist ein dynamischer Zyklus aus KI, Daten und Gesch盲ftsanwendungen, der f眉r Synergien im gesamten Unternehmen sorgt. Dabei handelt es sich nicht nur um ein theoretisches Konzept. Steinh盲user zeigte, wie die Nutzer bei 麻豆原创 鈭� getreu dem Motto 鈥灺槎乖� runs 麻豆原创鈥� 鈭� das Schwungrad-Konzept in die Praxis umsetzen.

Zun盲chst erkl盲rte er: 鈥濪ie 麻豆原创 nutzt rollenbasierte KI-Assistenten, die auf spezialisierte KI鈥慉genten zur眉ckgreifen, um Teammitglieder in allen Gesch盲ftsbereichen der 麻豆原创 zu unterst眉tzen.鈥�

Dann ging er auf die Daten ein. Anfang des Jahres wurde die 麻豆原创 bei der (麻豆原创 BDC) ihr erster eigener Kunde. 麻豆原创 BDC verbindet alle Unternehmensdaten auf einer einzigen Ebene, um schnellere und bessere Einblicke in die Finanz-, Personal- und Vertriebsplanung zu bieten. 鈥濿ir freuen uns auf den Produktivstart mit der ersten Gruppe intelligenter Anwendungen, beginnend mit People Intelligence鈥�, betonte er.

Und schlie脽lich kam er auf die eingesetzten Anwendungen zu sprechen. Mithilfe von RISE with 麻豆原创 ist 麻豆原创 von 麻豆原创 ERP Central Component (麻豆原创 ECC) auf die und umgestiegen. 鈥濪ie 麻豆原创 Business Suite ist der Ort, an dem Daten erstellt werden, und hier erzielt die KI Wirkung鈥�, erkl盲rte Steinh盲user.

Doch die Prozesse entwickelten sich mit KI stets weiter, f眉gte er hinzu. L枚sungen wie und unterst眉tzen die 麻豆原创 und ihre Kunden bei der kontinuierlichen Transformation ihrer Gesch盲ftsprozesse und Technologielandschaft 鈭� mit KI-Funktionen, die 眉berall integriert sind. Und um sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden bei jedem Schritt informiert und einbezogen sind, wird bei 麻豆原创 auch eingesetzt.

鈥濲etzt wo ich die eigene Transformation der 麻豆原创 vorantreibe, verstehe ich die Herausforderungen, vor denen Sie stehen鈥�, sagte Steinh盲user. 鈥濿enn wir den Schwungrad鈥慐ffekt aus KI, Daten und Anwendungen in der gesamten 麻豆原创 Business Suite nutzen, bin ich 眉berzeugt, dass wir gemeinsam erfolgreich sein werden.鈥�

Nahtlos integrierte KI-Unterst眉tzung: sichere Nutzung, messbare Wirkung

Anschlie脽end kam Brenda Bown, Chief Marketing Officer des Bereichs Business AI bei 麻豆原创, auf die B眉hne und erl盲uterte, wie KI vermehrt Einzug in die t盲gliche Arbeit von Unternehmen h盲lt. 鈥濱n Gespr盲chen [mit Kunden] h枚re ich immer wieder drei Dinge: Erstens w眉nschen sie sich eine KI, die konkreten Mehrwert bietet. Zweitens soll sie sicher und verantwortungsvoll genutzt werden k枚nnen. Und drittens soll sie 眉ber Teams und Bereiche hinweg einsetzbar sein. Wir sind da, um genau das zu bieten鈥�, betonte sie.

Joule ist jetzt f眉r verschiedene Anwendungsf盲lle in bew盲hrte 麻豆原创-Anwendungen eingebettet 鈥� so wird die Arbeit im gesamten Unternehmen schneller und einfacher. 鈥濨is Ende dieses Jahres werden wir 眉ber 400 solcher KI-Anwendungsf盲lle haben鈥�, sagte Bown. Joule-Agenten automatisieren Aufgaben abteilungs眉bergreifend. Der neue Agent Builder in hilft Kunden, eigene Agenten zu erstellen, zu erweitern und anzupassen. Er ist ab Dezember allgemein verf眉gbar. Und der 麻豆原创 LeanIX AI Agent Hub und die Agent-Mining-Funktionen in 厂础笔听厂颈驳苍补惫颈辞 bieten 脺bersicht und helfen bei der Orchestrierung von KI-Agenten.

Kunden wie Matur Fompack nutzten Joule in 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen, um schneller Bewerber zu finden und einzustellen und die Karriereentwicklung zu verbessern, erkl盲rte Bown. 鈥濪ie Ergebnisse sind ph盲nomenal: Die Durchlaufzeit unserer HR-Prozesse ist um 48 Prozent k眉rzer, die Mitarbeiterentwicklung und Karriereplanung ist um 40 Prozent schneller 鈥� und vor allem hat sich das Mitarbeiter- und Bewerbererlebnis deutlich verbessert鈥�, sagte sie.

F眉r Prozesse, die mehrstufige Workflows und differenzierte Entscheidungen erfordern, hat 麻豆原创 eine neue Generation rollenbasierter KI-Assistenten eingef眉hrt. 鈥濪ie Assistenten kennen Ihre Rolle im Unternehmen, weil sie auf die Rolle und den jeweiligen Kontext abgestimmt sind鈥�, f眉gte Bown hinzu. Sie greifen auf die richtigen Agenten f眉r den Job zu, sorgen daf眉r, dass Raten bei der Arbeit der Vergangenheit angeh枚rt, und helfen Menschen, neue Einblicke zu gewinnen und viel produktiver zu arbeiten.

Au脽erdem zeigte sie, wie Agenten abteilungs眉bergreifend zusammenarbeiten, Workflows automatisieren und die 麻豆原创-Gesch盲ftslogik sogar auf autonome Ger盲te wie Roboter 眉bertragen k枚nnen. Erste Pilotprojekte mit Partnern wie NEURA Robotics belegen bereits, dass Joule鈥慉genten echte Aufgaben in der realen Welt planen und ausf眉hren k枚nnen.

Daten und intelligente Anwendungen: einheitlich und einsetzbar

Daten sind nur dann wertvoll, wenn man mit ihnen etwas anfangen kann. Irfan Khan, President und Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 Data and Analytics, verwies in diesem Zusammenhang auf die 麻豆原创聽BDC, die verteilte Daten zusammenf眉hrt und f眉r intelligente Anwendungen nutzt. 鈥灺槎乖绰燘DC bietet das leistungsf盲higste Fundament f眉r die Verkn眉pfung Ihrer vorhandenen Daten und die Entwicklung zukunftsweisender Anwendungen. Zudem ist sie in der Lage, vertrauensw眉rdige KI-Funktionen zu unterst眉tzen und einzusetzen鈥�, sagte er. Zudem erm枚glicht die neue L枚sung 麻豆原创 Business Data Cloud Connect einen sicheren, bidirektionalen Datenaustausch mit Partnern wie Databricks und Google Cloud.

Intelligente Anwendungen schlie脽en die L眉cke zwischen Mensch und KI. Sie schaffen die Voraussetzungen f眉r intelligentere Entscheidungen und Zusammenarbeit. 鈥濪iese Anwendungen lernen aus Ihren Daten und bieten Simulationen, die alle F眉hrungskr盲fte dabei unterst眉tzen, intelligentere Entscheidungen zu treffen鈥�, erkl盲rte Khan. 鈥濿enn man keine verl盲ssliche Datengrundlage hat, die auf vertrauensw眉rdigen, verl盲sslichen Daten basiert, ist es sehr fraglich, ob KI erfolgreich sein wird oder nicht.鈥�

Von Einblicken zur Umsetzung: Transformation in der Praxis

Wie aber setzen Unternehmen nun ihre Strategie um? Michael Ameling, President von 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP), demonstrierte, wie die 麻豆原创 Business Suite Innovationen erm枚glicht. Hierf眉r f眉hrt sie Kernanwendungen, Daten und KI zusammen, die alle auf der 麻豆原创 BTP und L枚sungen f眉r das Business Transformation Management basieren. 鈥濧ngenommen, Sie m枚chten einen Gesch盲ftsprozess verstehen und verbessern鈥�, sagte er. 鈥灺槎乖� Signavio hilft Ihnen, jedes Detail genau zu verstehen, und kann konkrete Ma脽nahmen vorschlagen. Diese Erkenntnisse k枚nnen Sie dann nutzen, um den Prozess in 麻豆原创 Build zu verbessern, indem Sie Abl盲ufe automatisieren und eigene Agenten entwickeln.鈥�

Er zeigte, wie die 麻豆原创 BTP und das Business-Transformation-Management-Portfolio Unternehmen dabei unterst眉tzen k枚nnen, Systeme zu verkn眉pfen, Transparenz zu gewinnen und Prozesse zu automatisieren. Tools wie 麻豆原创 Signavio, 麻豆原创 Build und 麻豆原创 Integration Suite helfen Kunden wie Blue Diamond Growers, Abl盲ufe zu optimieren und ihre Transformation voranzutreiben.

Services und Support: schnellere Innovation und Wertsch枚pfung

Anja Schneider, SVP und Global Head of Premium Engagement and Advisory, konzentrierte sich bei der Zusammenfassung ihres Keynote-Teils darauf, wie die Service- und Supportteams der 麻豆原创 Kunden helfen, das Potenzial ihrer 麻豆原创-Investitionen voll auszusch枚pfen.

鈥濿ir begleiten Sie bei jedem Schritt 鈭� wie ein Personal Trainer鈥�, sagte sie und erkl盲rte, wie die Suite-Methodik der 麻豆原创, integrierte Tools wie WalkMe und 麻豆原创 Cloud ALM und fachkundige Beratung Kunden dabei unterst眉tzen, den vollen Nutzen aus ihren 麻豆原创-Investitionen zu ziehen. Als Beispiel f眉hrte sie das Transformationsprojekt von IBM an: Dank der Zusammenarbeit mit 麻豆原创-MaxAttention-Teams und einem Clean-Core-Konzept verliefen die Upgrades f眉r mehr als 150.000 Benutzer in 175 Regionen reibungslos 鈭� mit nur wenigen Vorf盲llen.

Die Sicht des Kunden: Das Projekt von Southern California Edison

Letztendlich kommt es jedoch darauf an, dass Transformation zu echten Ergebnissen f眉hrt. Todd Inlander, SVP und CIO beim kalifornischen Energieversorger Southern California Edison (SCE) berichtete, wie sein Unternehmen durch das 麻豆原创-Transformationsprojekt seine Kernsysteme modernisiert und Backoffice-Prozesse optimiert. Das Unternehmen steht vor einer deutlich gestiegenen Nachfrage und Umweltproblemen und nutzt 麻豆原创-L枚sungen, unter anderem 麻豆原创-Business-AI-Funktionen, um seine Abl盲ufe zu transformieren.

鈥濿ir m眉ssen unserem Motto treu bleiben, also sichere, zuverl盲ssige und erschwingliche Energie bieten鈥�, sagte er. 鈥濪as k枚nnen wir nicht, wenn wir alles so machen wie bisher. Wir m眉ssen auf 麻豆原创 setzen. Wir nutzen 麻豆原创-Technoloige, um die Art und Weise, wie wir in unserem Umfeld arbeiten, zu ver盲ndern. Wir m眉ssen KI einsetzen, weil wir nicht genug Menschen haben, um die ganze Arbeit zu erledigen. Und wir m眉ssen skalieren.鈥�

Bei der Einf眉hrung der 麻豆原创 Business Suite im n盲chsten Jahr wird SCE darauf achten, einen Clean Core zu behalten und so wenig wie m枚glich Anpassungen vorzunehmen. 鈥濾or 15 Jahren haben wir ECC implementiert und rund 66 Prozent unserer Erweiterungen nie genutzt. Letztendlich lernen wir aus dieser Erfahrung鈥�, sagte Inlander. SCE werde die Implementierungszeit der L枚sung zudem daf眉r nutzen, seine Backoffice-Abl盲ufe weiter zu transformieren. 鈥濿ir werden Joule und andere KI-L枚sungen integrieren, denn alles beim Alten zu lassen und gleichzeitig zu hoffen, dass sich etwas 盲ndert, ist purer Wahnsinn.鈥�

Steinh盲user warf zum Ende der Keynote einen Blick in die Zukunft: 鈥濿ir haben gro脽e Fortschritte in allen Gesch盲ftsbereichen gemacht, um Ihnen etwas Besonderes zu bieten 鈭� mit KI, die zu Ihrem pers枚nlichen Assistenten wird und auf Daten basiert, die Grenzen 眉berwinden, und Anwendungen, die Erkenntnisse in Ma脽nahmen umsetzen. Die anwendungs眉bergreifenden Funktionen, die Sie gerade gesehen haben, setzen das Schwungrad in Gang.鈥�

Die Zukunft ist jetzt und basiert auf der Synergie von KI, Daten und Anwendungen. Jedes Unternehmen kann Innovationen nutzen, um echte Ver盲nderungen zu erzielen.

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Bei der 麻豆原创 Connect in Las Vegas stellten Muhammad Alam, Mitglied des 麻豆原创-Vorstands und verantwortlich f眉r 麻豆原创 Product & Engineering, sowie weitere Mitglieder des 麻豆原创-Managements eine Reihe von Business-KI-Innovationen vor. Zu den Highlights z盲hlten rollenspezifische Joule-Assistenten. Die Ank眉ndigung erfolgte w盲hrend der Er枚ffnungs-Keynote der erstmals stattfindenden 麻豆原创 Connect.

Gem盲脽 dem Motto 鈥濩onnect Everything, Achieve Anything: Agents, Data, and the Business Suite鈥� pr盲sentierte die 麻豆原创 au脽erdem ihre Vision f眉r die 麻豆原创 Business Suite. Sie vereint k眉nstliche Intelligenz, Daten und Anwendungen und kann Unternehmen dabei unterst眉tzen, sich zu transformieren und einen beispiellosen Mehrwert f眉r Kunden zu schaffen 鈥� selbst in einem unsicheren globalen Umfeld. 

Besondere Zeiten

鈥濿ir leben in ganz besonderen Zeiten鈥�, sagte Alam zu Beginn der Keynote. 鈥濨esonders im Hinblick auf die Unvorhersehbarkeit, mit der wir in geopolitischer und makro枚konomischer Hinsicht konfrontiert sind. Und auch besonders im Hinblick auf den Fortschritt im Bereich KI und das Potenzial, das dies f眉r uns alle mit sich bringt.鈥�

鈥濻elbst die gr枚脽ten Herausforderungen lassen sich angehen, meistern und 鈥� bei richtiger Vorgehensweise 鈥� in Chancen verwandeln鈥�, f眉gte er hinzu. 鈥濽nd genau hier kommt 麻豆原创 ins Spiel. Denn am besten kann man mit Unsicherheiten umgehen, wenn man Transparenz dar眉ber hat, was in seinem Unternehmen und in seinem Netzwerk passiert.鈥�

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Der Sicht des CFO

Dieser Ansicht schloss sich auch Finanzvorstand und Vorstandsmitglied Dominik Asam in einer Podiumsdiskussion mit Wirtschaftswissenschaftlerin und Berkeley-Professorin Ulrike Malmendier an. Die beiden verglichen die Rolle des Chief Financial Officer (CFO) beim Umgang mit den heutigen wirtschaftlichen Unw盲gbarkeiten mit der eines Co-Piloten in einem modernen Jet. 

鈥濳I ist der n盲chste Superzyklus und erf眉llt alle Voraussetzungen, um ein effektives Cockpit f眉r den CFO zu schaffen 鈥� von Empfehlungen f眉r konkrete Handlungsoptionen bis hin zum Autopiloten f眉r weniger kritische Aufgaben鈥�, so Asam. Er warnte auch davor, den technologischen Fortschritt nicht mitzumachen. Denn dies f眉hre unweigerlich dazu, 鈥瀒m Wettbewerb ins Hintertreffen zu geraten.鈥溌�

鈥濿ie bei fr眉heren Technologie-Superzyklen wird die gesamte Wettbewerbslandschaft auf den Kopf gestellt鈥�, erkl盲rte er.

Neue Produkte

Alam kn眉pfte an dieses Thema an und erkl盲rte, dass die Unsicherheit zwar real sei und nicht weggehen werde. Man k枚nne aber erfolgreich mit ihr umgehen und sie in Chancen verwandeln. Um Kunden hierbei zu unterst眉tzen, k眉ndigte er mehrere neue 麻豆原创-Produkte sowie Produkterweiterungen an.聽

Zu den Neuerungen geh枚rt 麻豆原创 Supply Chain Orchestration. Die KI-native Anwendung analysiert mithilfe eines Network Knowledge Graph Echtzeitsignale in der mehrstufigen Lieferkette eines Unternehmens, um so Risiken und Probleme zu erkennen, beispielsweise extreme Wetterbedingungen oder Z枚lle. Sie bewertet die Auswirkungen dieser Risiken und schl盲gt Alternativen vor, um St枚rungen zu minimieren. Dadurch hilft sie Kunden, St枚rungen m枚glichst gering zu halten.

鈥濻tellen Sie sich das wie ein GPS in Ihrem Auto vor, das eine alternative Route ausw盲hlt, um Verkehr oder Mautgeb眉hren zu vermeiden鈥�, erkl盲rte Alam. Dar眉ber hinaus k眉ndigte er ein umfassendes Update der 麻豆原创-Ariba-L枚sungen f眉r die Source-to-Pay-Suite an. Das Update mache 麻豆原创 Ariba zur modernsten Plattform in der Branche und zur einzigen wirklich KI-nativen Source-to-Pay-L枚sung 鈥� alles auf Basis der 麻豆原创 Business Technology Platform.

Die Chance einer Partnerschaft zwischen Mensch und KI 

Auf das Thema Unsicherheit im Hinblick auf die Zukunft der Arbeit ging 麻豆原创 Chief People Officer und Vorstandsmitglied Gina Vargiu-Breuer ein, die bei 麻豆原创 das Thema Workforce Transformation verantwortet. Sie stand zusammen mit Ian Beacraft, Gr眉nder und Chief Futurist von Signal and Cipher, auf der B眉hne.

鈥濨ei 麻豆原创 wissen wir aus erster Hand, dass KI 眉berall pr盲sent ist, Normen auf den Kopf stellt und die Arbeitswelt transformiert鈥�, erkl盲rte Vargiu-Breuer. 鈥濽nd wir als 麻豆原创 gehen diesen Wandel mutig an, da sich die Anforderungen an unsere Belegschaft einfach sehr schnell 盲ndern.鈥溙�

Vargiu-Breuer betonte, dass der Erfolg einer KI-Strategie auch davon abh盲nge, KI zus盲tzlich zu menschlichem Fachwissen zu nutzen und sprach sich f眉r einen kooperativen Ansatz aus, den sie so beschrieb: 鈥濵ensch und KI gemeinsam 鈥� statt reiner Automatisierung鈥�.聽

鈥濱ndem wir die F盲higkeiten von KI mit menschlicher Kreativit盲t, Empathie und menschlichem Urteilsverm枚gen kombinieren, gehen wir 眉ber eine reine  Automatisierung hinaus und schaffen echte Mensch-KI-Powerpaare鈥�, sagte sie. 鈥濴etztendlich werden sich in Zukunft diejenigen durchsetzen, die offen f眉r Orchestrieren, Delegieren und kreative Probleml枚sungen sind.鈥�

Rollenspezifische KI-Assistenten

Auch Alam unterstrich diesen auf den Menschen ausgerichteten Ansatz und erkl盲rte: 鈥濧lle reden 眉ber Agenten 鈥� Milliarden von Agenten 鈥� und dar眉ber, dass Agenten alles 眉bernehmen. Wir m枚chten 眉ber Menschen sprechen, 眉ber die Rollen, die sie spielen, und 眉ber die bew盲hrten Organisationsstrukturen, die heute komplexe Unternehmen branchen眉bergreifend am Laufen halten.鈥溌�

In diesem Zusammenhang hob er hervor, dass Joule, der KI-Copilot von 麻豆原创, stark auf die Arbeitsabl盲ufe der Person, ihre Rolle und den Prozesskontext zugeschnitten ist. 鈥濰eute stellen wir verschiedene KI-Assistenten vor, darunter einen Debitoren-Assistenten f眉r Ihre Mitarbeitenden in der Debitorenbuchhaltung, einen Controlling-Assistenten f眉r Ihr Controlling-Team, einen Dispositions-Assistenten f眉r Ihre Mitarbeitenden in der Bedarfsplanung und einen KI-Assistenten f眉r jede Rolle.鈥� 

Jeder Assistent verf眉ge 眉ber Agenten und KI-Tools, die den Nutzern ein informationsgest眉tztes und effizienteres Arbeiten erm枚gliche, so Alam. Als Beispiel f眉hrte er den Debitoren-Assistenten an, der bereits heute den Einzug von Forderungen und die Kl盲rung von Streitigkeiten 眉bernehmen k枚nne. Bald werde er auch beim Erkennen von Betrugsf盲llen, der Rechnungsbearbeitung und der Zahlungsplanung unterst眉tzen k枚nnen. 鈥濱m Laufe der Zeit werden wir diesen Assistenten mit noch mehr Agenten und Funktionen ausstatten und ihn so noch intelligenter machen 鈥� alles mit dem Ziel, die Effizienz der Person in dieser Rolle weiter zu steigern.鈥�

Umfassende Forschung und neue intelligente Anwendungen

鈥濫ffizienz und Automatisierung k枚nnen einen gro脽en Mehrwert f眉r Unternehmen schaffen; die gr枚脽te St盲rke der KI liegt jedoch darin, durch umfangreiche Recherche in riesigen internen und externen Datenmengen neue Einblicke und Empfehlungen zu generieren 鈥� etwas, das f眉r Menschen schwer zu leisten ist鈥�, sagte Alam. Um diese Entwicklung zu unterst眉tzen, f眉hrt 麻豆原创 die Funktion 鈥濪eep Research鈥� in Joule ein, die komplexe Probleme untersuchen und analysieren sowie Ergebnisse schnell und effizient liefern kann.聽

Dar眉ber hinaus stellte Alam weitere Neuerungen vor, darunter eine umfassende Reihe von intelligenten Anwendungen in der 麻豆原创 Business Data Cloud sowie die 麻豆原创 Engagement Cloud, die das Management von Beziehungen im gesamten Unternehmen koordiniert: unter anderem zu Kunden, Lieferanten und Mitarbeitenden. Seine Ausf眉hrungen schloss er mit folgenden Worten: 鈥濽m exponentiellen Mehrwert zu schaffen und das globale Maximum f眉r Ihr Unternehmen zu erreichen, z盲hlt das gro脽e Ganze. Genau darauf konzentrieren wir uns: Ihnen erstklassige Anwendungen zu bieten, die nahtlos und nativ 眉ber die gesamte Bandbreite von Finanzen, Ausgabenmanagement, Lieferkette, Personalmanagement (HCM) und Kundenerlebnis integriert sind.鈥溌�

麻豆原创 Business Suite bietet noch nie dagewesenen Mehrwert

Der un眉bertroffene Nutzen der 麻豆原创 Business Suite besteht darin, dass sie die Leistungsf盲higkeit erstklassiger Anwendungen mit einer semantisch umfangreichen, harmonisierten Datenschicht kombiniert, um so hochwertige KI in einem einheitlichen, nahtlosen Umfeld zu erm枚glichen. Sie hilft Unternehmen, Unsicherheiten zu meistern, die Belegschaft weiterzuentwickeln und Silos abzubauen 鈥� und so einen beispiellosen Mehrwert f眉r ihre Kunden zu schaffen.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Unternehmen profitieren von KI und intelligenten Prozessen 

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

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

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

Deep Research in Joule 

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

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

Intelligente Anwendungen f眉r das Kundenerlebnis 

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

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

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

Mehrwert durch optimale Nutzung 

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

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

Der Weg in die Zukunft  

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

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

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

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

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麻豆原创 optimiert Unternehmens-KI mit rollenbasierten Assistenten in Joule, die Agenten 眉ber Gesch盲ftsbereiche hinweg koordinieren

Las Vegas, 6. Oktober 2025 鈥� Auf der ersten 鈥灺槎乖� Connect鈥�-Veranstaltung zeigt 麻豆原创, wie die Integration von KI, Daten und Anwendungen bedeutenden Mehrwert f眉r Unternehmen er枚ffnet. Die 麻豆原创-Innovationen setzen erneut neue Ma脽st盲be bei der Abwicklung von Gesch盲ftsprozessen. Zu den Neuerungen geh枚ren unter anderem ein neues Netzwerk rollenbasierter KI-Assistenten, die die Leistungsf盲higkeit von Nutzern erh枚hen, ein wachsendes Daten枚kosystem f眉r tiefere Einblicke in Unternehmen sowie Software, die St枚rungen in Lieferketten voraussieht.

鈥濽m in einem unbest盲ndigen Marktumfeld erfolgreich zu sein, brauchen Unternehmen mehr als einen Flickenteppich unterschiedlicher Best-of-Breed-Anwendungen鈥�, sagte Muhammad Alam, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE, 麻豆原创 Product & Engineering. 鈥濽nsere Ank眉ndigungen heute verdeutlichen, wie die 麻豆原创 Business Suite mit dem Zusammenspiel aus KI, Daten und Anwendungen intelligentere Entscheidungen, eine schnellere Umsetzung und skalierbare Transformation erm枚glicht.鈥�

KI und Nutzer arbeiten eng zusammen

麻豆原创 st盲rkt den KI-Assistenten Joule weiter als treibende Kraft f眉r den Mehrwert der 麻豆原创 Business Suite. Auf Basis der Anwendungen und Daten der gesamten 麻豆原创 Business Suite pr盲sentiert 麻豆原创 eine neue Generation rollenbasierter KI-Assistenten in Joule, die den Gesch盲ftskontext verstehen. Jeder KI-Assistent ist darauf ausgelegt, Nutzer in ihrer speziellen Rolle im Unternehmen zu unterst眉tzen. Diese Assistenten nutzen die f眉r die jeweilige Aufgabe passenden Agenten und konfigurieren, kombinieren und steuern sie, damit sich Nutzer darauf konzentrieren k枚nnen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Produktivit盲t zu steigern.

Die Joule-Assistenten werden durch eine wachsende Bibliothek an spezialisierten Joule Agenten unterst眉tzt, um komplexe Arbeitsabl盲ufe innerhalb einer bestimmten Funktion auszuf眉hren.鈥�. Zum Beispiel koordiniert ein People Manager Assistant ein Team spezialisierter Agenten 鈥� darunter der neue People Intelligence Agent, der Probleme wie Verg眉tungsanomalien erkennen und l枚sen kann 鈥� um F眉hrungskr盲fte bei der Leistungssteigerung zu unterst眉tzen. Ein neuer Financial Planning Assistant wird von einer Gruppe von Experten-Agenten unterst眉tzt 鈥� wie dem neuen Cash Management Agent, der den Cashflow optimiert und Zinsertr盲ge verbessert 鈥� um Finanzfachleute bei Effizienzsteigerungen zu helfen.

Diese neue Generation von rollenbezogenen KI-Assistenten unterst眉tzen nicht nur partnerschaftlich Personen dabei, die Leistung in ihren jeweiligen Gesch盲ftsbereichen zu verbessern. Sie arbeiten auch funktions眉bergreifend, um komplexe unternehmensweite Herausforderungen zu l枚sen.

Daten ohne Grenzen

Um von KI profitieren zu k枚nnen, bedarf es Daten, die jedoch h盲ufig isoliert in verschiedenen Systemen liegen. Auf der 麻豆原创 Connect 眉berwindet 麻豆原创 diese H眉rden mit 麻豆原创 Business Data Cloud Connect. Die L枚sung verkn眉pft 麻豆原创 Business Data Cloud sicher mit Partnerplattformen f眉r einen wechselseitigen Fluss sofort einsetzbarer Datenprodukte 眉ber Unternehmens- und technische Grenzen hinweg.

Daten werden ohne redundante Kopien bereitgestellt und verbleiben sicher in 麻豆原创-Systemen. Kunden k枚nnen in ihren bestehenden Datenplattformen unmittelbar darauf zugreifen. Der Gesch盲ftskontext bleibt dabei erhalten. Das Ergebnis: weniger Datensilos, einfachere Datenfl眉sse und keine kostenintensive Datenduplizierung 鈥� nur vertrauensw眉rdige Datenprodukte, die genau dort liegen, wo sie ben枚tigt werden.

Au脽erdem gab 麻豆原创 bekannt, dass Databricks und Google Cloud die ersten Partner f眉r 麻豆原创 Business Data Cloud Connect sind. Weitere werden folgen. Wie im Februar 2025 angek眉ndigt, bleibt 麻豆原创 Databricks ein Datendienst innerhalb der 麻豆原创 Business Data Cloud. BDC Connect erweitert dessen Vorteile 眉ber ein offenes Daten枚kosystem hinweg. Mit diesen Partnerschaften erhalten Kunden schnelleren Zugang zu Datenprodukten f眉r Analysen und KI, sodass Teams noch schneller und einfacher aus Rohdaten in Echtzeit neue Erkenntnisse gewinnen k枚nnen.

Anwendungen setzen Daten in Ma脽nahmen um

Das Alleinstellungsmerkmal von 麻豆原创 sind Unternehmensanwendungen, in denen Daten generiert und KI-gest眉tzte Erkenntnisse gewonnen werden. 麻豆原创聽Supply Chain Orchestration ist eine neue native KI-L枚sung, die die St盲rken von Joule mit einem Knowledge Graph kombiniert, um in Echtzeit Risiken bei vorgelagerten Lieferanten in mehrstufigen Lieferketten zu erkennen und mit aufeinander abgestimmten Ma脽nahmen darauf zu reagieren. Kunden k枚nnen dadurch Kosten senken und intakte Lieferketten gew盲hrleisten. Die neue L枚sung 麻豆原创聽Engagement Cloud nutzt gesch盲ftskritischen Kontext, um Interaktionen mit Kunden, Lieferanten und anderen Anspruchsgruppen zu personalisieren. Und das innovative Portfolio 麻豆原创 Ariba Procurement zeichnet sich als eine der wenigen nativen KI-L枚sungen aus, mit der Kunden in jeder Phase des Ausgabenmanagements, von der Bezugsquellenfindung bis zum Dialog mit Lieferanten, von intelligenten Funktionen profitieren.

Insgesamt beginnt mit diesen Innovationen der 麻豆原创 Business Suite eine neue 脛ra, in der ein sich selbst verst盲rkendes System aus KI, Daten und Anwendungen Unternehmen intelligenter, schneller und widerstandsf盲higer macht.

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Informationen zu 麻豆原创

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

Hinweis an die Redaktionen

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

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e:
Marcus Winkler, +49 6227 7-67497, marcus.winkler@sap.com, CEST
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.  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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Welche Chancen und Herausforderungen sehen Sie aktuell im Energiesektor?

In Deutschland und Europa haben wir einen dezentralen Markt, in dem wir verschiedene Marktrollen bedienen. Dazu geh枚ren Lieferanten, 脺bertragungs- und Verteilnetzbetreiber sowie Erzeuger. F眉r Energieversorger geht es darum, ihre Angebote attraktiver zu gestalten. Sie verkaufen nicht mehr nur Strom oder Gas, sondern versuchen, eine Kundenbindung aufzubauen und die Interaktion zwischen Kunden und Energieversorgern zu f枚rdern. Kunden w眉nschen sich Transparenz dar眉ber, ob ihr Strom 脰kostrom ist und ob sie ihn selbst erzeugen k枚nnen, etwa mit Solaranlagen. Dies ver盲ndert das Angebot der Energieversorger drastisch, erh枚ht aber nat眉rlich auch den Druck auf die Wettbewerber, wirklich marktf眉hrend zu werden und ein Angebot 盲hnlich dem klassischen Retailer zu schaffen. Auf Seiten der Verteilnetzbetreiber sehen wir viele dezentrale Erzeugungsanlagen, die ins Netz einspeisen 鈥� von Solaranlagen f眉r Einfamilienh盲user bis hin zu gro脽en neuen B2B-Anlagen. Der Markt befindet sich im Umbruch, was sich nat眉rlich auf die Energiepreise und die Notwendigkeit auswirkt, nachhaltige Angebote zu schaffen. Da die Margen der Energieversorger dramatisch gesunken sind, werden zus盲tzliche Energiedienstleistungen k眉nftig die Haupteinnahmequelle sein.

Gerade die Dezentralisierung ist ein gro脽es Thema auf der Konferenz. K枚nnten Sie den Begriff 鈥瀌istributed energy resources鈥� einmal allgemeinverst盲ndlich erkl盲ren?

Fr眉her haben wir in gro脽en zentralen Kraftwerken Energie erzeugt, und dann floss sie in eine Richtung 眉ber den 脺bertragungsnetzbetreiber und Verteilnetzbetreiber schlie脽lich zum Endkunden. K眉nftig werden wir einen bidirektionalen Energiefluss haben, denn wir haben nicht nur gro脽e Erzeugungsanlagen oder zunehmend nachhaltige Erzeugungsanlagen wie Onshore- und Offshore-Parks, Solarparks, sondern auch Endkunden, die ebenfalls Energie erzeugen und ins Netz einspeisen. Letztlich ist der Begriff 鈥�, (DER)鈥� nichts anderes als die Verteilung von Erzeugungskapazit盲ten von Endkunden und auch von Gesch盲ftskunden, die in ein Netz einspeisen, das bisher nur eine und k眉nftig zwei Flussrichtungen haben wird.

Welche Rolle spielt 麻豆原创 bei der Verwaltung von Distributed Energy Resources (DER)?

Wir decken mit unserem Enterprise-Resource-Planning-System bereits alle Kernprozesse eines Unternehmens ab, insbesondere f眉r 脺bertragungs- und Verteilnetzbetreiber die gesamten Anlagenkomponenten. Das umfasst die Netze, die Erzeugungsanlagen und die Umspannwerke, bis hin zu den Energieendkunden. Was wir bei 麻豆原创 jetzt tun, ist, f眉r Messstellenbetreiber, Netzbetreiber und Energieversorger Transparenz dar眉ber zu schaffen, was ein Endkunde heute tats盲chlich in seinem Haus installiert hat. Fr眉her waren das sehr unstrukturierte Daten. Mit unserem Messkonzeptmanagement k枚nnen wir die Daten der Endkunden mit einer Ladebox, einer Solaranlage, einem Batteriespeicher oder einer W盲rmepumpe abbilden und zur Planung nutzen. Wie hoch ist die Kapazit盲t und Auslastung einer Solaranlage? Denn bei einer 脺ber- oder Unterlast im Netz kann ich bei Bedarf mit den Kapazit盲ten arbeiten, die meine Endkunden zur Verf眉gung haben oder erzeugen, indem ich entweder Energie aus dem Netz ziehe oder einspeise. 麻豆原创 nutzt dann die Daten der Z盲hler aus der Cloud, analysiert sie, bereitet sie auf und stellt sie je nach Szenario zur Verf眉gung. Wir integrieren diese Daten in unsere DER-Plattform, um Transparenz 眉ber den Verbrauch, aber auch eine angemessene Kontrolle zu erm枚glichen.

Welche L枚sungen bietet 麻豆原创 Unternehmen f眉r das Management von Nachhaltigkeitszielen/-verpflichtungen?

麻豆原创 bietet ein breites Nachhaltigkeitsportfolio. Dieses Portfolio erm枚glicht im Wesentlichen Antworten auf Fragen wie: 鈥濿elche Emissionen entstehen in meiner Lieferkette?鈥�, 鈥濿ie viele Emissionen hat ein von mir bereitgestelltes oder hergestelltes Produkt?鈥�. Erstens kann ich einem Pr眉fer klar nachweisen, dass das Produkt die folgenden Emissionswerte aufweist. Zweitens kann ich dies auch anhand unserer Produkte verfolgen. Wie ver盲ndert sich dieser Wert beispielsweise? Wir verf眉gen 眉ber verschiedene Technologien und erf眉llen selbstverst盲ndlich alle ESG-Standards, die unsere Produkte heute erf眉llen m眉ssen. Letztendlich k枚nnen wir nicht nur die Finanzkonsolidierung, sondern parallel auch die Emissionskonsolidierung durchf眉hren. 麻豆原创 bietet zum einen den , au脽erdem das . Dann haben wir unsere Green-Token-Anwendungen, den , der alles konsolidiert.

Ein Anwendungsszenario wurde  auf der Energy and Utilities Conference in Rotterdam vorgestellt.

Ganz genau, wir haben das . Es zeigt genau, was erzeugt wird, was von mir kommt und wie ich es nutzen kann. Als Endkunde, Energieversorger und 脺bertragungsnetzbetreiber m枚chten Sie genau wissen, mit welchen Energiemengen Sie in Ihrer geografischen Region, die Sie abdecken, arbeiten k枚nnen/m眉ssen, um die Netzstabilit盲t zu gew盲hrleisten 鈥� denn das ist das A und O.

Welche Strategie verfolgt 麻豆原创 f眉r Utilities?

Wir unterst眉tzen unsere Kunden bei der Migration von ihren bestehenden ECC- und S/4HANA IS-U-Systemen auf eine cloud basierte . So gew盲hrleisten wir unseren Kunden ein konsistentes Datenlayout. Erg盲nzt wird dieser digitale S/4HANA Kern mit flexiblen Cloud L枚sungen zum Beispiel zum Kundenmanagement. Au脽erdem geht es bei der Entwicklung der Energiebranche darum, mehr erneuerbare Energien zu nutzen, fossile Brennstoffe auslaufen zu lassen und die Portfoliodiversifizierung voranzutreiben. Wir sehen beispielsweise auch mehr Biodiesel und Biokraftstoffe in der 脰l- und Gasindustrie. Wir sehen Technologien zur Kohlenstoffabscheidung und enorme Investitionen in Wasserstoff, die wir drastisch steigern m眉ssen und genau das wird die 麻豆原创-Strategie verfolgen. Eine Anwendungslandschaft mit einem klaren Kernmodell, in der Innovationen kontinuierlich genutzt werden k枚nnen.

Was begeistert Sie pers枚nlich am meisten bei der Arbeit an der Schnittstelle von Technologie, Nachhaltigkeit und Versorgungswirtschaft?

Ich habe in vielen verschiedenen Branchen gearbeitet, darunter in der Automobil- und Fertigungsindustrie, im Hightech- und Gesundheitswesen. Aber der Energiesektor ist die Branche, in der ich die meiste Zusammenarbeit und den meisten Umbruch sehe. Betrachtet man die Net-Zero- und Carbon-Neutral-Ziele, die wir nicht nur in Deutschland, sondern in ganz Europa und weltweit erreichen m眉ssen und die Investitionen in erneuerbare Energien und Anleihen, so ist dies eine Branche mit enormen Wachstums- und Investitionsm枚glichkeiten. Technologie ist das R眉ckgrat f眉r alles, und wir bei 麻豆原创 leisten einen Beitrag zur Energiewende, indem wir Prozesse f眉r Endkunden vereinfachen oder sogar Technologien entwickeln, die ihre M枚glichkeiten grundlegend ver盲ndern.

Bildquelle: 麻豆原创 for Energy and Utilities, pr盲sentiert von TAC Insights.

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Am Mittwoch traten 麻豆原创-F眉hrungskr盲fte und -Kunden auf der Kundenkonferenz 麻豆原创 Sapphire gemeinsam auf die B眉hne, um dem Publikum in einer interaktiven Keynote aufzuzeigen, wie Cloud Computing und k眉nstliche Intelligenz (KI) die globale Wirtschaft ver盲ndern. Mit dem stetig wachsenden Portfolio von 麻豆原创 Services and Support stellte 麻豆原创 au脽erdem einen neuen Ansatz f眉r die Interaktion mit Kunden vor. Die Botschaft war klar: Transformation ist nicht mehr nur eine Option, sondern ein Muss, um am Markt bestehen zu k枚nnen.

Thomas Saueressig, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE und Leiter des Bereichs Customer Services & Delivery, betonte in diesem Zusammenhang, dass die 麻豆原创 ihren Kunden als unverzichtbarer Partner zur Seite stehe 鈥� insbesondere im unbest盲ndigen wirtschaftlichen Umfeld von heute, das durch 脛nderungen bei Z枚llen, unsicheren globalen Bedingungen und stetigen Wandel gepr盲gt sei. 鈥濿ir wissen, dass unsere Kunden schneller Transformationen umsetzen, Mehrwert erzielen und flexibler werden m枚chten鈥�, erkl盲rte Saueressig. Er f眉gte hinzu, dass die 麻豆原创 ihre Kunden auf diesem Weg bei jedem Schritt unterst眉tzen werde.

Mit RISE with 麻豆原创, dem Transformation-as-a-Service-Angebot der 麻豆原创, sowie dem leistungsstarken Portfolio f眉r das Business Transformation Management k枚nne die 麻豆原创 ihren Kunden bereits bis zu 30 Prozent an Kosteneinsparungen erm枚glichen. In Zeiten, in denen die Budgetlage angespannt sei und Unternehmen sich schnell neu ausrichten m眉ssten, sei dies wichtiger denn je. 鈥濧ber das ist noch nicht alles鈥�, sagte Saueressig. Er k眉ndigte eine Weiterentwicklung der RISE with 麻豆原创 Methodology an, mit neuen M枚glichkeiten w盲hrend der Discovery-Phase, einem Arbeitsbereich in 麻豆原创 Cloud ALM sowie einem neuen Service zur Transformationsvorbereitung, einschlie脽lich ma脽geschneiderter Transformations-Roadmaps f眉r 麻豆原创-Kunden.

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Katrin Lehmann, CIO bei Mercedes-Benz, trat ebenfalls auf die B眉hne und berichtete davon, wie 麻豆原创 dem Automobilunternehmen half, Herausforderungen wie den Umstieg auf die Cloud zu meistern und benutzerdefinierte KI-Funktionen wie Mercedes-Benz Direct Chat zu testen, um Mehrwert f眉r Kunden zu schaffen. 鈥濪er Umstieg auf RISE with 麻豆原创 bedeutet, dass wir Prozesse beschleunigen und Innovationen nutzen k枚nnen鈥�, sagte sie. Derzeit befasst sich Mercedes-Benz im Rahmen von RISE with 麻豆原创 auch mit Joule, dem KI-Assistenten von 麻豆原创.

鈥濱n diesem Jahr wird KI f眉r Unternehmen Wirklichkeit鈥�, f眉gte Saueressig hinzu. Er betonte, dass sich Kunden bei ihren Strategien f眉r die Nutzung von KI auf Alleinstellungsmerkmale konzentrierten, um sich vom Wettbewerb abzuheben.

Durch die Kombination modernster KI-Technologien mit Enterprise Resource Planning (ERP) k枚nnten Unternehmen bedeutenden Mehrwert erzielen. Dies k枚nne jedoch am besten zusammen mit Partnern umgesetzt werden, sagte Saueressig. Er k眉ndigte den Start eines Programms f眉r gemeinschaftliche Innovationen mit Amazon Web Services (AWS) im Bereich KI an. Bei diesem Programm kommen Fachleute aus beiden Unternehmen zusammen, um mithilfe von speziellen technischen Ressourcen und Cloud-Guthaben Apps f眉r generative KI auf der 麻豆原创聽Business Technology Platform (麻豆原创 BTP) zu gestalten, zu testen und umzusetzen und so gesch盲ftskritische Herausforderungen zu bew盲ltigen.

Fokus auf Produktivit盲t mithilfe von KI

Saueressig begr眉脽te daraufhin Jan Gilg, Chief Revenue Officer und President von 麻豆原创 Americas und Global Business Suite und Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创聽SE, auf der B眉hne. Gilg teilte zu Beginn eine ern眉chternde Statistik: Trotz der zunehmenden Verbreitung von Software as a Service (SaaS) sei die Produktivit盲t in Unternehmen von 2005聽bis heute weltweit lediglich um 1,5聽Prozent gestiegen. Demgegen眉ber stehe eine robuste Produktivit盲tssteigerung von 2,6聽Prozent w盲hrend der ersten ERP-Phase von 1995 bis 2005. Die Cloud habe es zwar m枚glich gemacht, Technologie schneller zu nutzen, doch die Systeme seien immer komplexer geworden. Sein Fazit: 鈥濵ehr Technologie bedeutet nicht automatisch bessere Gesch盲ftsergebnisse.鈥� Kunden br盲uchten 鈥瀒ntegrierte Gesch盲ftsprozesse, vor allem in einem unsicheren Gesch盲ftsumfeld鈥�.

Im Zeitalter agentenbasierter KI-Anwendungen sei die Schaffung einer integrierten und harmonisierten Grundlage f眉r Unternehmen unerl盲sslich, so Gilg. Die neu gestaltete 麻豆原创 Business Suite sei daten- und KI-gest眉tzt und solle daf眉r sorgen, den Zugang zu KI f眉r Unternehmen zu demokratisieren. Er sei sich sicher, dass diese Transformation zu einer deutlichen Produktivit盲tssteigerung f眉hren k枚nne.

Geoff Scott, CEO der , nahm ebenfalls an der Diskussion teil und sprach 眉ber die drei Themen, die 麻豆原创-Kunden am meisten besch盲ftigten: globale wirtschaftliche Unsicherheit , die R眉ckbesinnung auf Einfachheit und Produktivit盲tsanstiege. Scott f眉gte hinzu, dass die ASUG-Mitglieder einen pragmatischen Ansatz f眉r die Skalierung von 麻豆原创聽Business AI verfolgten. Er betonte, wie wichtig es sei, KI-Initiativen an strategischen Gesch盲ftszielen auszurichten und sie im Rahmen von Pilotprogrammen zu validieren. Zudem hob er die entscheidende Rolle von einheitlichen, integrierten Daten und das Potenzial von Zusammenarbeit und Partnerschaften hervor.

Mehr Widerstandsf盲higkeit mithilfe der Public Cloud

Jeff Suellentrop, CTO von , einem US-amerikanischen Metall- und Bergbauunternehmen, leistete einen der inspirierendsten Beitr盲ge zum Thema Transformation. Er berichtete, dass die Firma zum Zeitpunkt seines Eintritts kurz vor der Insolvenz gestanden habe. Als Unternehmen in einer kapitalintensiven Branche wuchs Phoenix schnell. Doch der veraltete Technologie-Stack konnte nicht mit dem Wachstum Schritt halten.

鈥濿ir haben quasi jedes System in unserem Unternehmen ersetzt鈥�, berichtete Suellentrop. Phoenix entschied sich f眉r den Einstieg in die Public Cloud und das Angebotspaket GROW with 麻豆原创. Dieser Wechsel erm枚glichte es, Abl盲ufe zu straffen, Lagerbest盲nde zu reduzieren und die Nutzung der Anlagen zu verbessern. Und so gelang Phoenix der finanzielle Turnaround. 鈥濿ir haben Millionen und Abermillionen Dollar wieder in das Unternehmen investiert鈥�, erkl盲rte Suellentrop.

Internationales Snack-Imperium w盲chst mit 麻豆原创 Business Data Cloud

Zum Schluss war auf der B眉hne vertreten. Der amerikanische S眉ssigkeiten-Gigant hinter den Marken M&Ms, Snickers und Milky Way ist bis heute im Familienbesitz. Will Beery, Vice President und Global CIO von Mars Snacking, und Praveen Moturu, Global Vice President des Bereichs Digital Platforms bei Mars Information Services, erl盲uterten, wie das Unternehmen die 麻豆原创 Business Suite nutzt, um schnelles Wachstum und Akquisitionen zu unterst眉tzen. 鈥濿enn man an unsere digitale Strategie denkt, dann muss die daf眉r vorhandene Architektur globaler ausgerichtet sein, damit diese Gesch盲ftsbereiche von den M枚glichkeiten profitieren k枚nnen. Sie muss standardisierter sein鈥�, betonte Beery.

Mars hat eine dreistufige ERP-Strategie eingef眉hrt. Damit will man Einzelhandel, Zuk盲ufe und das Kerngesch盲ft unterst眉tzen. Ziel ist Harmonisierung und Innovation 鈥� mit Schwerpunkt auf der Vereinfachung und Standardisierung der IT-Landschaft. Moturu berichtete dem Publikum, dass das Unternehmen mit 麻豆原创-Software in der Lage sei, Workflows zu optimieren, Engp盲sse zu reduzieren sowie eine h枚here Gesamtproduktivit盲t und Genauigkeit zu erzielen. Mars entschied sich auch f眉r die 麻豆原创 Business Data Cloud. Moturu erkl盲rte, dass eine solche L枚sung, die zu h枚herer Konsistenz und Effizienz f眉hre, seit langem notwendig gewesen sei.

Gilg betonte, dass er aufgrund seiner Erfahrung die Herausforderungen der 麻豆原创-Kunden verstehe. Er unterstrich, dass sich die 麻豆原创 wandle 鈥� weg vom reinen Softwarelieferanten, st盲rker hin zum unterst眉tzenden Partner, der Kunden auf ihrem Weg der Transformation begleite und ihnen helfe, greifbare Ergebnisse zu erzielen. Gilg versicherte: 鈥濱ch bin f眉r Sie da, ich bin Ihre Stimme bei 麻豆原创, und ich begleite Sie w盲hrend Ihrer gesamten Customer Value Journey.鈥�

Zur眉ck auf der B眉hne erl盲uterte Saueressig, wie Neuerungen in der integrierten Toolchain dazu beitragen werden, die 麻豆原创-L枚sung schneller bestm枚glich zu nutzen, die Transformationskosten um bis zu 30 Prozent zu senken, die betriebliche Agilit盲t zu verbessern und rascher von kontinuierlichen Innovationen zu profitieren.

Dank der auf der 麻豆原创 Sapphire angek眉ndigten neuen Angebote werde die Wirkung der integrierten Toolchain noch gr枚脽er sein. Dazu geh枚rten:

• eine neue App zur Unterst眉tzung beim 脺bergang in die Cloud, um mithilfe von Joule alle Aspekte bei der Transformation zu koordinieren. Diese App vereint Funktionen aus 厂础笔听厂颈驳苍补惫颈辞, 麻豆原创聽LeanIX, 麻豆原创聽Cloud ALM sowie Joule f眉r Mitarbeitende in der Entwicklung und Beratung.
• ein zentraler Hub zur Steuerung von KI-Agenten in 麻豆原创聽LeanIX, mit dem Unternehmen KI-Agenten auf ihre Gesch盲ftsfunktionen abstimmen k枚nnen
• mehr Benutzerfreundlichkeit und gesteigerte L枚sungsakzeptanz durch die Integration von WalkMe in der gesamten 麻豆原创聽Business Suite
• KI-Unterst眉tzung f眉r 麻豆原创 Signavio mit KI-gest眉tzter Beratung bei der Transformation, Pr眉fungen zur Prozesskonformit盲t sowie Prozesskontextanalysen

鈥濱m Grunde genommen wird KI in der gesamten Toolchain allgegenw盲rtig sein鈥�, sagte Saueressig. 鈥濿ir werden weiterhin daran arbeiten, die Kosten zu senken und Ihnen allen eine schnellere Wertsch枚pfung zu erm枚glichen.鈥� Dar眉ber hinaus richte die 麻豆原创 das Portfolio von 麻豆原创 Services and Support mit drei neuen, aufeinander aufbauenden Servicepl盲nen neu aus, bei denen Kunden von Joule profitieren k枚nnten und Teams mit Lernangeboten f眉r 麻豆原创 Business AI unterst眉tzt w眉rden. Zudem k眉ndigte Saueressig ein umfassendes Angebot f眉r Datenservices in 麻豆原创 Business Data Cloud an, das Kunden von der ersten Beratung bis hin zum laufenden Support Hilfestellung biete. Dazu geh枚rten ein kostenloser Workshop zur Einf眉hrung in 麻豆原创 Business Data Cloud und Analysen, um Kunden einen schnellen Start zu erm枚glichen.

Abschlie脽end betonte Saueressig erneut, dass die 麻豆原创 alles daf眉r tue, um auf die Bed眉rfnisse ihrer Kunden einzugehen, und sich das Ziel gesetzt habe, ihren Support f眉r Kunden jeden Tag zu verbessern. 鈥濿ir sorgen daf眉r, dass Sie von allen heute vorgestellten L枚sungen profitieren k枚nnen… Sie haben die M枚glichkeit, die Transformation heute anzugehen, um morgen widerstandsf盲higer zu sein.鈥�

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Viele Firmen erkennen, dass generative KI enorme M枚glichkeiten zur Unternehmenstransformation bietet. Doch sie wissen nicht so recht, wo Sie anfangen sollen. Unternehmen k枚nnen betr盲chtlichen Mehrwert erzielen, wenn sie moderne KI-Technologien nutzen und auf die ERP-Daten ihrer gesch盲ftskritischen Systeme anwenden. Es lassen sich zum Beispiel Lieferwege optimieren, m枚gliche Auswirkungen auf die Lieferkettenabl盲ufe vorhersehen oder genaue Finanzprognosen erstellen.

Das Programm zur gemeinsamen Entwicklung von KI-Innovationen ist Ausdruck der gemeinsamen Vision der beiden Unternehmen. Sie m枚chten ihre Partner dabei unterst眉tzen, Anwendungen f眉r generative KI zu konzipieren, zu erstellen und zu implementieren, die auf ihre spezifischen ERP-Workloads zugeschnitten sind. Mit dem Programm werden 麻豆原创-Unternehmenssoftware und AWS-Services f眉r generative KI mit dem Fachwissen beider Unternehmen kombiniert. Auf diese Weise erhalten Kunden bei der Einf眉hrung Unterst眉tzung durch Teams von KI-Experten, Professional-Services-Beratern und L枚sungsarchitekten. Das Programm wird spezielle technische Ressourcen, Cloud-Guthaben und mehr umfassen, um die Entwicklung, das Testen und die Implementierung branchenspezifischer Anwendungen zu unterst眉tzen.

鈥濪ie langj盲hrige Partnerschaft zwischen AWS und 麻豆原创 hat Kunden geholfen, ihren Umstieg auf die Cloud zu beschleunigen und mehr Nutzen aus ihren Gesch盲ftsdaten zu ziehen鈥�, erkl盲rte Ruba Borno, Vice President des Bereichs Specialists and Partners bei AWS. Unser Programm f眉r gemeinsame KI-Innovationen stellt einen wesentlichen Schritt dar. Es erm枚glicht Unternehmen, mithilfe von Amazon Bedrock auf sichere und flexible Weise generative KI-Anwendungen zu entwickeln, die in der Lage sind, ihre wichtigsten 麻豆原创-Daten zu analysieren und entsprechend zu reagieren. Diese Anwendungen werden Kunden helfen, ihre Gesch盲ftsdaten der letzten Jahrzehnte in Erkenntnisse umzusetzen und auf ihren Weg zu einem agileren, datengest眉tzten Unternehmen schneller voranzukommen.鈥�

Mit KI-Agenten gesch盲ftliche Herausforderungen besser meistern

鈥濪urch das KI-Innovationsprogramm mit AWS erm枚glichen wir es Unternehmen, ihre komplexesten betrieblichen Herausforderungen pr盲zise und schnell zu l枚sen鈥�, sagte Philipp Herzig, Chief Technology Officer und Chief AI Officer bei 麻豆原创. 鈥濪ank der Kombination unserer leistungsstarken, vollintegrierten Plattform mit der 麻豆原创 BTP, unserem fundierten Gesch盲ftsprozess-Know-how und den umfassenden KI-Funktionen von AWS k枚nnen Partner jetzt spezielle KI-Agenten entwickeln, die ihnen helfen, ihre dringendsten Herausforderungen zu meistern, indem sie finanzielle Anomalien in Echtzeit erkennen und Lieferketten bei St枚rungen automatisch optimieren.鈥�

Das Programm erm枚glicht Partnern, generative KI-Anwendungen schnell zu entwickeln und zu skalieren, indem sie die neuesten Tools und Services f眉r generative KI von Amazon Bedrock nutzen. Dazu geh枚ren gro脽e Sprachmodelle wie Amazon Nova und Anthropic Claude, die in der 麻豆原创 AI Foundation auf der 麻豆原创 Business Technology Platform zur Verf眉gung stehen.

AWS und 麻豆原创 arbeiten zusammen, um Kunden dabei zu unterst眉tzen, die Ausf眉hrung von 麻豆原创-Workloads auf AWS zu verlagern. Zu diesen Kunden z盲hlen zum Beispiel Hyundai Motor Group, Moderna und Zurich Insurance Group. So k枚nnen sie von der hohen Verf眉gbarkeit, Flexibilit盲t und Skalierbarkeit der Cloud profitieren. Die Ausf眉hrung von 麻豆原创-Workloads auf AWS erm枚glicht es Kunden, L枚sungen f眉r generative KI auf ihre Daten anzuwenden. Accenture und Deloitte geh枚ren zu den ersten Partnern, die im Rahmen des Programms mit AWS und 麻豆原创 zusammenarbeiten. Sie erhalten Unterst眉tzung und k枚nnen so die Entwicklung und Einf眉hrung von L枚sungen f眉r generative KI beschleunigen, um komplexe Herausforderungen zu meistern.

KI-Innovationsprogramm vereint Cloud-Infrastruktur von AWS mit 麻豆原创-Erfahrung

鈥濱n diesem Programm f眉r gemeinsame KI-Innovationen werden zwei Dinge vereint: die Cloud-Infrastruktur von AWS und die Erfahrung von 麻豆原创 im Bereich Unternehmenssoftware. Hinzu kommt das Fachwissen von Accenture im Bereich KI-Transformation und umfassendes Branchen-Know-how. So k枚nnen wir den Unternehmen genau aufzeigen, wie sie KI-Services gewinnbringend in ihre wichtigsten Workloads integrieren“, betonte Caspar Borggreve, Senior Managing Director und 麻豆原创 Business Group Lead bei Accenture. 鈥濭emeinsam mit AWS und 麻豆原创 arbeiten wir beispielsweise mit einem Kunden aus der Versorgungswirtschaft zusammen. Wir helfen ihm, Resilienz gegen Naturkatastrophen aufzubauen, 枚kologische Herausforderungen zu antizipieren und darauf zu reagieren, anlagenintensive Landschaften zu sch眉tzen und die ununterbrochene Bereitstellung von Services f眉r seine Kunden zu gew盲hrleisten.鈥�

鈥濵it diesem Programm f眉r gemeinsame KI-Innovationen werden modernste Funktionen f眉r generative KI von AWS und 麻豆原创 mit der umfassenden Branchenerfahrung von Deloitte und technischen Funktionen zusammengef眉hrt. So k枚nnen wir unseren Kunden transformative L枚sungen bereitstellen鈥�, sagte Nishita Henry, AWS Global Chief Commercial Officer bei Deloitte Consulting LLP. 鈥濵it dem Programm entwickeln wir eine Finanzl枚sung, die von Amazon Bedrock unterst眉tzt wird. Die L枚sung soll Gesundheitsdienstleister und Life-Sciences-Unternehmen unterst眉tzen, ihren Produktmix zu optimieren, die Prognosegenauigkeit zu verbessern und wettbewerbsf盲hige Preise zu bieten 鈥� auch wenn die Marktlage unsicher ist.鈥�

Weitere Informationen zum Programm f眉r gemeinsame KI-Innovationen von AWS und 麻豆原创 finden Sie auf . 

Kai M眉hlbauer ist Head of AI Product & Partner Management bei 麻豆原创.

Sara Alligood ist Global AWS Head of 麻豆原创 bei Amazon Web Services.

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Auf der 麻豆原创 Sapphire 2025 veranschaulichte CEO Christian Klein zusammen mit Vorstandsmitgliedern und F眉hrungskr盲ften der 麻豆原创 einem Publikum aus IT-Fachleuten und Unternehmenslenkern, wie sich durch die Nutzung des 鈥灺槎乖�-Schwungrads鈥�, das sich aus dem umfangreichsten Angebot an Unternehmensanwendungen, kontextbezogenen Daten und erstklassiger KI f眉r Unternehmen zusammensetzt, Unsicherheiten 眉berwinden lassen.

Im Rahmen der Er枚ffnungsrede auf der 麻豆原创 Sapphire 2025 in Orlando, Florida, stellten sie zahlreiche neue KI-Tools, Gesch盲ftsanwendungen und Partnerschaften vor, mit denen Kunden diese Herausforderungen bew盲ltigen, ihre Abl盲ufe neu aufstellen und 鈥瀒hr volles Potenzial entfalten鈥� k枚nnen.

Unsicherheit

鈥濿ir alle 鈥� jedes Unternehmen, egal, aus welcher Branche oder Region 鈥� sehen uns einer gemeinsamen Herausforderung gegen眉ber: Unsicherheit鈥�, so Christian Klein. 鈥濽nsicherheit in Bezug auf Turbulenzen im Handel, neue gesetzliche Auflagen und die Auswirkungen von KI auf Unternehmen und die Belegschaft.鈥�

麻豆原创 k枚nne gesamtwirtschaftliche Unsicherheiten nicht verschwinden lassen. 鈥濧ber wir setzen uns daf眉r ein, dass Ihr Unternehmen widerstandsf盲higer wird 鈥� besonders in Zeiten wie diesen. Wir helfen Ihnen dabei, Ihr volles Potenzial zu entfalten.鈥�

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Der Schwungradeffekt

Hierf眉r nutzt 麻豆原创 den sogenannten 鈥濻chwungradeffekt鈥�, wie Klein und andere 麻豆原创-Vorstandsmitglieder erl盲uterten. In der Physik gehe es hierbei darum, einzelne Elemente so zu verbinden, dass neue Energie entsteht.

鈥濪er erste Bestandteil des Schwungrads von 麻豆原创 sind unsere Anwendungen鈥�, erkl盲rte Klein. 鈥濿ir haben nicht nur das umfangreichste Anwendungsportfolio in unserer Branche, sondern f眉hren auch die wichtigsten Gesch盲ftsprozesse durchg盲ngig aus. Niemand kennt die Anforderungen von Unternehmen und Branchen so gut wie 麻豆原创.鈥�

Das zweite Element des Schwungrads sind Daten. 鈥濪urch unsere Anwendungen verf眉gen wir 眉ber einen enormen Bestand an gesch盲ftskritischen Daten. Kein anderes Technologieunternehmen kann in so gro脽em Umfang auf semantisch reichhaltige Unternehmensdaten zugreifen鈥�, so Klein. Diese Daten fl枚ssen dann in den dritten Aspekt des Schwungrads ein: KI. Die M枚glichkeit, auf riesige Mengen an Unternehmensdaten zugreifen zu k枚nnen, sei die Voraussetzung f眉r die Entwicklung einer 盲u脽erst leistungsf盲higen KI f眉r Unternehmen.

麻豆原创 Business Suite

鈥濪ann setzen wir das Schwungrad in Bewegung, indem wir KI wieder in die Apps integrieren, 眉ber die Ihre Gesch盲ftsprozesse laufen鈥�, erl盲uterte Klein. Im Anschluss zeigte er auf der B眉hne in der ersten von mehreren Demos, wie ein Unternehmen Unsicherheiten wie 脛nderungen bei Z枚llen mithilfe der 麻豆原创 Business Suite und KI bew盲ltigen kann.

Muhammad Alam, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 und Leiter des Vorstandsbereichs 麻豆原创 Product & Engineering, griff das Thema des Schwungrads weiter auf: Das Schwungrad aus Apps, Daten und KI sei entscheidend f眉r 麻豆原创, Unternehmensanwendungen von Grund auf neu zu gestalten.

Hierf眉r ben枚tige ein Unternehmen mehrere Komponenten: eine Anwendungssuite, die durchg盲ngig und nahtlos integriert ist; eine Datenschicht, die ein harmonisiertes Datenmodell mit hochwertigen Daten, einer soliden Governance-Struktur und umfassendem semantischem Kontext bereitstellt; und KI, die auf hochwertigen Daten aufbaut und in die Apps integriert ist, die t盲glich genutzt werden.

Das Konzept des Schwungradeffekts, so Alam, sei nicht neu und die meisten CIOs in Unternehmen h盲tten bereits viel daf眉r getan, dieses umzusetzen. Dennoch seien die CIOs oft frustriert angesichts der uneinheitlichen und heterogenen Anwendungslandschaft, die mit der Zeit meist aus der Notwendigkeit heraus entstanden sei.

Fragiles Gleichgewicht

In den meisten F盲llen wird viel Zeit und Geld daf眉r aufgewendet, die gemeinsam verwendeten Apps zu integrieren und verschiedene Datens盲tze zu extrahieren und zusammenzuf眉hren. Alam meinte dazu: 鈥濽nseren Sch盲tzungen zufolge wenden Unternehmen bis zu 80 % ihrer Zeit und Budgets daf眉r auf, ein fragiles Gleichgewicht aus Apps und Daten herzustellen. Damit bleiben nur 20 % der Ressourcen f眉r die Wertsch枚pfung 眉brig“.

Dieses fragile Gleichgewicht sei in der Vergangenheit aufrechterhalten worden, falle aber im Zeitalter von KI in sich zusammen, weil f眉r die Schaffung von exponentiellem Mehrwert Daten im Kontext durchg盲ngiger Gesch盲ftsprozesse verf眉gbar sein m眉ssten. 鈥濪ies in einer uneinheitlichen, nicht vernetzten Landschaft umzusetzen, ist nahezu unm枚glich鈥�, meinte er. Die einzige L枚sung bestehe darin, eine erstklassige Suite anzubieten, die 麻豆原创 auch als 鈥濻uite-as-a-Service鈥� bezeichnet: 鈥濪ie neue SaaS erm枚glicht es Ihnen, den Schwungradeffekt zu nutzen.鈥�

鈥濱m Zeitalter von KI liegt der entscheidende Wettbewerbsvorteil darin, wie Sie aus diesem durchg盲ngigen Kontext heraus f眉r Ihr Unternehmen Mehrwert schaffen鈥�, erl盲uterte Alam. 鈥濪as wird nur m枚glich durch Vereinfachung und Innovation Ihrer Kernprozesse 鈥� und nicht durch noch mehr Komplexit盲t in Ihrer Landschaft.鈥� Genau das biete die 麻豆原创 Business Suite.

Business Data Cloud

Christian Klein and Muhammad Alam wiesen auch auf die Einf眉hrung der 麻豆原创 Business Data Cloud im Februar hin, die von Kunden und Partnern gut angenommen worden sei. 鈥濨DC ist die Kristallkugel, die wir in unsicheren Zeiten ben枚tigen, da sie die branchenweit gr枚脽te semantische Datenschicht bietet, die 麻豆原创- und Drittdaten zusammenbringt鈥�, berichtete Klein.

Zudem k眉ndigte Klein die Erweiterung der BDC-Funktionen zur Analyse von Unternehmensdaten im Rahmen einer neuen Partnerschaft mit Palantir an. Alam stellte eine neue Partnerschaft mit Adobe vor, bei der eine intelligente Anwendung auf BDC entwickelt werden soll, die Cloud-ERP-Daten von 麻豆原创 mit Daten in der Adobe Experience Platform verkn眉pft.

Um die Dynamik des Schwungrads noch zu verst盲rken, machten Christian Klein und Philipp Herzig, Chief Technology Officer und Chief AI Officer der 麻豆原创, au脽erdem weitere Ank眉ndigungen im Zusammenhang mit KI. 鈥濪as Ziel der 麻豆原创 ist, die Produktivit盲t jedes Endbenutzers um 30 % zu steigern鈥�, erkl盲rte Klein.

Joule

Hierf眉r werde es Endbenutzern erm枚glicht, mit Joule, dem auf generativer KI basierenden 麻豆原创-Assistenten, in menschlicher Sprache zu interagieren. Joule werde ihnen zu beliebigen Fragen aus dem Gesch盲ftsalltag Antworten geben. Im Backend 眉bern盲hmen hochintelligente Joule-Agenten 眉ber durchg盲ngige Prozesse hinweg Aufgaben von Mitarbeitenden.

鈥濿ir freuen uns, heute bekanntgeben zu d眉rfen, dass wir daf眉r sorgen, dass Joule Ihnen 眉berall zur Verf眉gung stehen und Antworten auf alles liefern wird鈥�, so der Vorstandsvorsitzende der 麻豆原创. Durch die Verbindung von Joule mit WalkMe, der durch die 麻豆原创 im Vorjahr erworbenen Digitalisierungs-Plattform, wird Joule zu einem allgegenw盲rtigen, st盲ndig verf眉gbaren, proaktiven und personalisierten KI-Assistenten. 鈥濫gal, in welcher App gearbeitet wird, ob von 麻豆原创 oder von Drittanbietern 鈥� Joule ist 眉berall鈥�, erl盲uterte er.

Dar眉ber hinaus arbeitet die 麻豆原创 im Rahmen einer neuen Partnerschaft mit Perplexity daran, dass Joule alle Fragen beantworten kann. Der CEO von Perplexity, Aravind Srinivas, zeigte gemeinsam mit Klein auf der B眉hne, wie die Suchmaschine von Perplexity durch die Integration von 麻豆原创-Daten zuverl盲ssige Antworten auf alle Fragen aus dem Unternehmensalltag bereitstellen kann.

Business AI

In seinem Teil der Er枚ffnungsrede ging Philipp Herzig auf die Fortschritte bei 麻豆原创 Business AI ein. 鈥濽nser Ziel war, 80 % unserer meistgenutzten Transaktionen 眉ber Joule verwalten zu lassen 鈥� und wir bieten mehr als 1.600 sofort einsatzbereite Funktionen f眉r zahlreiche Aufgaben in den Bereichen Personal, Finanzen, Lieferkette und vielen mehr鈥�, berichtete er. 鈥濧u脽erdem haben wir Joule for Developers und Joule for Consultants eingef眉hrt, mit denen Zehntausende Fachkr盲fte t盲glich bessere Leistungen erzielen k枚nnen.鈥�

Laut Herzig ist 麻豆原创 auf gutem Wege, bis Jahresende 眉ber 400 KI-Szenarien bereitzustellen. Er freue sich, dass bereits mehr als 34.000 Kunden mit 麻豆原创 Business AI ihren Arbeitsalltag optimiert h盲tten. Er nannte als Beispiel die British Telecom: Das Unternehmen habe mit Joule bereits 85 % des Zeitaufwands f眉r die Suche nach geeigneten Bewerbenden mit den richtigen Qualifikationen einsparen k枚nnen. Zudem k枚nnten die Besch盲ftigten mit Joule HR-Aufgaben 40 % schneller erledigen.

鈥濽nsere KI-Strategie ist sehr einfach鈥�, erl盲uterte Herzig. 鈥濻ie beruht im Prinzip auf drei S盲ulen: Joule als neue benutzerfreundliche Oberfl盲che im KI-Zeitalter, Joule-Agenten f眉r die Neugestaltung von Gesch盲ftsprozessen und AI Foundation on 麻豆原创 BTP als zuk眉nftiges Betriebssystem f眉r KI.鈥�

Joule-Agenten

鈥濿盲hrend Joule den Nutzungskomfort revolutioniert, stellen Joule-Agenten die Prozessebene neu auf鈥�, so Herzig. 鈥濻ie gestalten Gesch盲ftsprozesse von Grund auf neu.鈥� Anstelle von Unternehmensanwendungen, 眉ber die Erkenntnisse in Ma脽nahmen umgesetzt w眉rden, sorgten Joule-Agenten durch die Anwendung logischer Schl眉sse und daraus abgeleiteter Ma脽nahmen f眉r effiziente Entscheidungen.

鈥濪amit l盲uten wir einen Paradigmenwechsel ein: Unternehmenssoftware geht den Schritt von der Umsetzung von Erkenntnissen zur logischen Schlussfolgerung mit KI鈥�, erl盲uterte Herzig. 鈥濲oule-Agenten werden Ihre Gesch盲ftsprozesse v枚llig neu aufstellen.鈥�  Schon bald w眉rden Unternehmen als Teil ihrer Belegschaft mit einem ganzen Team aus Agenten arbeiten 鈥� Joule-Agenten, Agenten von Drittanbietern und benutzerdefinierten Agenten aus Joule Studio.

Zur Steuerung dieser Agenten k眉ndigte Herzig den Hub f眉r KI-Agenten in 麻豆原创 LeanIX an. 鈥灺槎乖� LeanIX ist bereits mit Ihren Gesch盲ftsprozessen und Ihrer Landschaft an Unternehmensanwendungen vertraut. Es lag also nahe, diese Methodik auch auf Joule-Agenten auszuweiten鈥�, berichtete er.

Neben anderen Innovationen k眉ndigte Herzig die Einf眉hrung von 眉ber 60 neuen und aktualisierten Funktionen in 麻豆原创 AI Foundation an, darunter einen Prompt Optimizer in AI Foundation, der zusammen mit dem KI-Startup Not Diamond aus San Francisco entwickelt wurde. Der Prompt Optimizerkonvertiert vorhandene Prompts automatisch in verschiedene Modelle. Eine zukunftsweisende neue Partnerschaft mit Neura Robotics und Nvidia soll die digitale und die physische Welt verschmelzen und humanoide Roboter in die Lage versetzen, Gesch盲ftsnutzen zu realisieren.

麻豆原创 Runs 麻豆原创

Zum Abschluss der Er枚ffnungsrede erl盲uterte Sebastian Steinh盲user, Chief Operating Officer und neuestes Vorstandsmitglied der 麻豆原创, wie die 麻豆原创 durch die Nutzung von 麻豆原创-Software in der leistungsstarken Kombination aus Apps, Daten und KI f眉r die eigenen Abl盲ufe ihre Ergebnisse deutlich steigern konnte. 

鈥濵it Joule verzeichnen unsere Mitarbeitenden in der Entwicklung, Beratung und im Personalwesen bereits erhebliche Effizienzsteigerungen. Im gesamten Unternehmen k枚nnen wir dank KI mehrere Hundert Millionen Effizienzgewinne im Rahmen unseres Budgets feststellen.鈥�  

Steinh盲user erl盲uterte zudem die Vorteile von 麻豆原创 Business Data Cloud: 鈥瀂u Jahresbeginn waren wir der erste Kunde von Business Data Cloud und konnten hierdurch entscheidende Vorteile erzielen: Erstens: Wir k枚nnen alle Daten in einer semantisch umfangreichen Datenschicht vernetzen. Zweitens: Wir k枚nnen schneller und 眉ber unsere Finanz-, Personal- und Absatzplanung hinweg bessere Erkenntnisse gewinnen. Und drittens: Wir k枚nnen Business AI noch weiter verbessern.鈥�  Er fuhr fort: 鈥濱m n盲chsten Schritt erwarten wir mit Spannung den Produktivstart der ersten intelligenten Apps. Den Anfang macht hierbei People Intelligence.鈥� 

Im Zuge der Vorstellung der bei der 麻豆原创 selbst eingesetzten Apps berichtete Steinh盲user mehr 眉ber die eigenen Erfahrungen der 麻豆原创 mit Rise with 麻豆原创. Er betonte auch die Bedeutung von Tools wie 麻豆原创 Signavio und 麻豆原创 LeanIX bei der Strukturierung von Prozesslandschaften und der Unternehmensarchitektur f眉r die eigene Transformation der 麻豆原创. 鈥濾iele unserer Besprechungen beginnen nicht mehr mit PowerPoint, sondern mit Signavio und LeanIX, mit deren Hilfe wir beratschlagen, wie wir unsere Prozesse und Architektur optimieren k枚nnen鈥�, erkl盲rte er.

Zusammenfassung

Im Fazit zur Er枚ffnungsrede fasste Christian Klein die Keynote-Punkte zusammen: 鈥濿ir konnten gemeinsam erleben, wie die 麻豆原创 Business Suite zusammen mit 麻豆原创 Business AI Ihnen in unsicheren Zeiten Unterst眉tzung bieten kann, und wie wir Ihnen dabei helfen, schneller, einfacher und kosteng眉nstiger ans Ziel zu kommen.

Ich m枚chte diese Keynote mit einem pers枚nlichen Versprechen, das mir sehr am Herzen liegt, abschlie脽en. Wir werden weiterhin auf Ihre Bed眉rfnisse eingehen, wir werden weiterhin gro脽artige Innovationen bereitstellen und wir werden Ihnen stets zur Seite stehen 鈥� besonders in unsicheren Zeiten 鈥�, damit Sie Ihr Unternehmen reibungslos zum Erfolg f眉hren k枚nnen.鈥�

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KI-Innovationen sollen die Produktivit盲t in Unternehmen um bis zu 30 Prozent steigern; Partnerschaften mit Perplexity and Palantir helfen Kunden, ihr Potenzial voll auszusch枚pfen

ORLANDO, 20. Mai 2025 鈥� 麻豆原创 hat auf seiner j盲hrlichen Kundenkonferenz 麻豆原创 Sapphire Innovationen und Partnerschaften angek眉ndigt, die die Arbeitsabl盲ufe grundlegend ver盲ndern und sicherstellen, dass jeder Nutzer von Unternehmens-KI profitieren kann.

Mit Neuerungen wie dem nun 眉berall virtuell verf眉gbaren KI-Assistenten Joule und einem erweiterten Netz von Joule-Agenten, die 眉ber Systeme und Gesch盲ftsbereiche hinweg arbeiten, l盲utet 麻豆原创 eine neue 脛ra ein, die KI f眉r jedes Unternehmen und Produktivit盲tssteigerungen von bis zu 30 Prozent erm枚glicht.

鈥灺槎乖� kombiniert die weltweit leistungsf盲higste Suite von Gesch盲ftsanwendungen mit umfangreichen Daten und den neuesten KI-Innovationen, die im Zusammenspiel einen hohen Mehrwert f眉r Kunden bieten鈥�, sagte Christian Klein, Vorstandsvorsitzender der 麻豆原创 SE. 鈥濵it der Erweiterung von Joule, unseren Partnerschaften mit f眉hrenden KI-Pionieren und der Weiterentwicklung von 麻豆原创 Business Data Cloud sch枚pfen wir das Potenzial von KI f眉r Unternehmen aus. Gleichzeitig treiben wir die digitale Transformation voran, damit Kunden in einer zunehmend unberechenbaren Welt weiter erfolgreich bleiben.鈥�

Produktivit盲tsschub durch KI

Joule, der 麻豆原创-Assistent mit generativer KI, l盲sst sich in allen Prozessen nutzen und liefert personalisierte Antworten, die eine steigende Produktivit盲t erm枚glichen.

Joule ist nun umfassend integriert und kann Anwender bei ihrer gesamten t盲glichen Arbeit innerhalb und au脽erhalb von 麻豆原创-Anwendungen begleiten, um Daten zu finden, in Echtzeit neue Einblicke zu er枚ffnen und Workflows zu optimieren. Dies umfasst auch eine Aktionsleiste, die WalkMe nutzt und das Verhalten von Nutzern 眉ber Anwendungen hinweg analysiert. Joule wird damit zu einem st盲ndig verf眉gbaren, proaktiven KI-Assistenten, der die Anforderungen der Nutzer bereits im Voraus erkennt 鈥� und stets die 别谤蹿眉濒濒迟.

Eine Zusammenarbeit mit Perplexity 鈥� einem Unternehmen, das eine KI-gest眉tzte Suchmaschine bereitstellt 鈥� verbessert die F盲higkeit von Joule, strukturierte und unstrukturierte Daten zu nutzen, um komplexe Gesch盲ftsprobleme zu l枚sen. Auf Basis von Perplexity und des Knowledge Graph von 麻豆原创 beantwortet Joule nun unmittelbar Fragen mit strukturierten, visuellen Antworten wie etwa Diagrammen und Kennzahlen, die auf Echtzeitdaten in 麻豆原创-Workflows basieren. Ein Nutzer k枚nnte beispielsweise das Tool fragen, wie sich globale Grundsatzentscheidungen auf die Gesch盲ftst盲tigkeit auswirken k枚nnten. Er bek盲me dann eine Prognose, die sowohl auf aktuellen Ereignissen als auch auf den Gesch盲ftsdaten des Unternehmens basiert.

麻豆原创 hat au脽erdem eine erweiterte Sammlung von Joule-Agenten vorgestellt, die Gesch盲ftsprozesse und Workflows von Grund auf neu gestalten. Diese KI-Agenten nutzen die weltweit hochwertigsten Echtzeitdaten und werden durch Joule miteinander verkn眉pft. Sie arbeiten 眉ber Systeme und Gesch盲ftsbereiche hinweg erkennen wechselnde Anforderungen, passen sich an und handeln soweit selbstst盲ndig, wie es Anwender erlauben, damit Unternehmen in einer sich schnell ver盲ndernden Welt flexibel bleiben k枚nnen. In Zusammenarbeit mit Branchenf眉hrern bietet 麻豆原创 ein Netz interoperabler Agenten, die durchg盲ngige Prozesse abwickeln k枚nnen. Die neuen Agenten umfassen das Kundenerlebnis, Supply Chain Management, Ausgabenmanagement, Finanzwesen und Personalmanagement.

Schlie脽lich hat 麻豆原创 ein Betriebssystem f眉r die KI-Entwicklung vorgestellt, das Unternehmen neue M枚glichkeiten er枚ffnet, um KI-L枚sungen zu entwickeln, zu implementieren und zu skalieren. AI Foundation f眉hrt neue und vorhandene Tools zusammen und bietet Entwicklern einen zentralen Einstieg, um kundenspezifische KI-L枚sungen nach Ma脽 zu erstellen, zu erweitern und auszuf眉hren. Damit ist es das erste echte Betriebssystem f眉r Unternehmens-KI. Ein neuer Prompt Optimizer, der zusammen mit dem KI-Startup Not Diamond entwickelt wurde, hilft Entwicklern auch dabei, schneller effektivere KI-Prompts zu erstellen, wodurch sich die Arbeit an komplexen Anwendungsf盲llen von Tagen auf Minuten verringert.

Daten, die intelligentere Entscheidungen sicherstellen

Au脽erdem hat 麻豆原创 neue intelligente Anwendungen f眉r 麻豆原创 Business Data Cloud vorgestellt, die jeweils f眉r einen speziellen Gesch盲ftsbereich zugeschnitten sind. Diese Anwendungen sind in der Lage, laufend zu lernen, Ergebnisse zu simulieren und anhand gesch盲ftskritischer Daten Orientierungshilfe f眉r Ma脽nahmen zu geben. Sie erkennen 脛nderungen, um Prozesse zu optimieren, sehen Anforderungen voraus und arbeiten mit Nutzern und KI-Systemen zusammen. Zum Beispiel l盲sst sich mit der Anwendung People Intelligence die Teamleistung optimieren, indem aus Mitarbeiter- und Qualifikationsdaten Erkenntnisse 眉ber die Belegschaft gewonnen und KI-gest眉tzte Empfehlungen abgeleitet werden.

Zus盲tzlich gehen Palantir und 麻豆原创 eine Partnerschaft ein, um gemeinsame Kunden beim Umstieg in die Cloud und bei Modernisierungsprogrammen zu unterst眉tzen. Durch die nahtlose Verbindung zwischen Palantir und 麻豆原创 Business Data Cloud k枚nnen Kunden eine harmonisierte Datenbasis in ihrer gesamten Unternehmenslandschaft aufbauen. Gemeinsam werden die Unternehmen auf verantwortungsvolle Weise Kunden wie zum Beispiel US-Beh枚rden dabei unterst眉tzen, sich schnell an Ver盲nderungen und St枚rungen anzupassen.

Anwendungen, die eine schnellere Nutzung von Cloudl枚sungen gew盲hrleisten

Das Unternehmen hat auch Pakete f眉r die 麻豆原创 Business Suite angek眉ndigt, die Kunden die Einf眉hrung von 麻豆原创-Cloudl枚sungen f眉r ihre speziellen Gesch盲ftsanforderungen vereinfachen sollen. 麻豆原创 Build ist in diesen Paketen integriert, sodass Unternehmen Anwendungen an ihre individuellen Anforderungen anpassen k枚nnen.

Schlie脽lich hat 麻豆原创 eine neue L枚sung vorgestellt, die Kunden dabei unterst眉tzt, schneller in die Cloud umzusteigen. Sie nutzt Joule als Einstieg und Erkenntnisse aus 麻豆原创-L枚sungen wie 麻豆原创 Signavio und 麻豆原创 LeanIX und bietet personalisierte Hilfestellung und konkrete Empfehlungen, die auf die Transformationsziele eines Unternehmens zugeschnitten sind und eine bis zu 35 Prozent schnellere Wertsch枚pfung erm枚glichen.

Informationen zu 麻豆原创

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

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Auf den ersten Blick sieht der neue Laden am Hauptsitz von 麻豆原创 in Walldorf wie ein herk枚mmlicher kleiner Supermarkt aus. Eingeladene G盲ste, darunter Partner, Kunden und 麻豆原创-Mitarbeiter, versammelten sich am 53. Geburtstag von 麻豆原创, um die Er枚ffnung des vollautomatisierten S.Mart Store zu feiern. Doch w盲hrend der Laden normal aussieht, ist die Technologie und k眉nstliche Intelligenz (KI), die das Gesch盲ft zum Leben erweckt, nicht sofort sichtbar.

Der S.Mart Store ist der erste voll funktionsf盲hige Supermarkt, der komplett auf 麻豆原创-Systemen und dem 麻豆原创-脰kosystem basiert. Aufgaben wie Produkt- und Preismanagement, Bestandskontrolle, Kundendienst und Trendanalysen werden mithilfe von Echtzeitdaten verwaltet, die im Gesch盲ft durch das 麻豆原创-脰kosystem gesammelt werden. Verschiedene Systeme und Prozesse sind integriert, um einen ganzheitlichen 脺berblick 眉ber die Gesch盲ftsabl盲ufe zu erhalten. Die Nutzung von KI-gesteuerten Analysen optimiert Ressourcen und steigert die Produktivit盲t des Unternehmens. 鈥濪er Store zeigt die Auswirkungen, die unsere Technologie in der realen Welt hat 鈥� es ist ein gro脽artiges Beispiel daf眉r, wie wir das Kundenerlebnis auf die n盲chste Stufe heben鈥�, sagte 麻豆原创-CEO Christian Klein.

In der Anfangszeit, die als Testphase dienen soll, ist der S.Mart Store ausschlie脽lich f眉r einen eingeschr盲nkten und vordefinierten Kundenkreis zug盲nglich. F眉r 麻豆原创-Mitarbeitende 枚ffnet der Store in den kommenden Wochen seine T眉ren.

麻豆原创-L枚sungen zum Anfassen

麻豆原创 stellte das nachhaltige, intelligente Supermarktkonzept erstmals 2022 im 麻豆原创 Experience Center in Walldorf vor. Das 麻豆原创 Experience Center ist 鈥瀍in Raum, in dem wir mit Kunden und Partnern zusammenarbeiten k枚nnen, um die Zukunft des Einzelhandels zu erkunden鈥�, sagt Andre Bechtold, Pr盲sident, 麻豆原创 Industries & Experiences. 鈥濿as als Experimentierlabor begann, hat sich zu einem voll funktionsf盲higen 麻豆原创 S.Mart Store entwickelt, der diese Konzepte zum Leben erweckt.鈥�

Das 麻豆原创 Experience Center macht 麻豆原创-L枚sungen und -Konzepte 鈥瀉nfassbar鈥� und unterst眉tzt kreatives Probleml枚sen und die Nutzung von Innovationen in Automatisierung, KI und Datenanalyse, um Diskussionen 眉ber zuk眉nftige technologische M枚glichkeiten zu f枚rdern. Das Konzept wurde nun von 麻豆原创 in Zusammenarbeit mit dem Cateringunternehmen Aramark und mehreren anderen Partnern umgesetzt. Betrieben von Aramark bietet der S.Mart Store ein nachhaltiges und innovatives Einzelhandelskonzept, das mit neuen Anwendungsm枚glichkeiten und Technologien den Herausforderungen der Branche begegnet. 鈥濫s ist eine neue Art, 眉ber den Einzelhandel nachzudenken鈥�, sagte Carl Mittleman, COO von Aramark.

Ein Rundgang durch den S.Mart Store

Ein Spaziergang durch den Supermarkt f眉hlt sich an wie ein Besuch in einem gepflegten Eckladen, mit allen Produkten, die man braucht. Neben frischem Obst und Gem眉se, Fr眉hst眉ckscerealien, S眉脽igkeiten und Snacks gibt es frisch gebackene Waren, Tiefk眉hlkost鈥� sowie viele High-Tech 鈥濭oodies鈥�. Jedes Produkt ist mit einem RFID-Chip ausgestattet, sodass eine nahtlose Bestandskontrolle m枚glich ist: Inventar眉berpr眉fungen werden vereinfacht, manuelle Fehler minimiert und optimaler Bestand gehalten. Diese Ma脽nahmen unterst眉tzen auch die Nachhaltigkeitsziele des Ladens 鈥� Automatisierung minimiert Abfall und 脺berbestellungen, reduziert Betriebs-kosten.

Die RFID-Chips auf Produkten, die wie normale QR-Codes aussehen, haben einen weiteren herausragenden Vorteil: Mithilfe einer 麻豆原创-App k枚nnen Kunden die Produkte einfach scannen, um alle relevanten Informationen zu erhalten, wie Details zur Herkunft, Lieferkette und Zutaten. Wenn die App mit ihrem Benutzerprofil verbunden ist, kann sie Allergiker beispielsweise auf gef盲hrliche Inhaltsstoffe hinweisen.

Bei weiterer Erkundung fallen die Kameras an der Decke und in den Regalen ins Auge. W盲hrend sie dem traditionellen Zweck der Diebstahlverhinderung dienen, erm枚glichen sie auch die Erstellung einer genauen Nachbildung der Einkaufsregale. So erkennt das System in Echtzeit, ob ein Produkt vergriffen oder falsch platziert ist.

Einzigartige Kameraanalysen optimieren den S.Mart Store weiter: Die Kameras erfassen alle Besucher und sammeln Daten 眉ber ihr Einkaufsverhalten. Diese Daten zeigen, wann und wie viele Personen den Supermarkt besuchen, wann sie gehen, welche Produkte ihre Aufmerksamkeit am l盲ngsten auf sich ziehen und was sie kaufen. Diese Informationen erm枚glichen es dem Laden, besser auf die W眉nsche und Bed眉rfnisse der Kunden einzugehen. Der S.Mart Store beispielsweise verfolgt, wann die meisten Backwaren verkauft werden, und gibt diese Informationen an die Mitarbeiter und Lieferanten weiter, um sicherzustellen, dass stets frisches Geb盲ck verf眉gbar ist.

Die K眉hl- und W盲rmeschr盲nke sind ein weiteres Highlight. Fortschrittliche Technologie passt die Temperatur individuell f眉r jeden Schrank an. KI steuert die Temperaturregelung und verl盲ngert die Haltbarkeit der Produkte. Zudem erkennt die KI, ob eine K眉hlschrankt眉r zu lange offen bleibt, und benachrichtigt sofort das Personal. Auch das Bezahlen ist bequem 鈥� zwei nahtlose Checkout-Optionen erm枚glichen es den Kunden, zu nehmen, was sie brauchen, und zu genie脽en.

Mehr als nur eine Idee 鈥� Real Life im Einzelhandel

Das Gesamtkonzept des Ladens zielt darauf ab, die betriebliche Effizienz verschiedener Einzelhandelsmodelle, insbesondere in st盲dtischen Gebieten, zu verbessern. Das Ziel ist es, diese Vorzeige-Erlebnisse auf zus盲tzliche Einzelhandelskonzepte und -regionen auszuweiten.

Mit dem S.Mart Store strebt 麻豆原创 an, sich als f眉hrender L枚sungsanbieter f眉r spezifische Branchenanforderungen zu etablieren, und zeigt, dass seine Technologien nicht nur theoretisch in Laboren, sondern praktisch im t盲glichen Betrieb wirksam sind. 鈥濵an kann KI nicht direkt sehen, aber man kann sie erleben, und genau darum geht es im S.MART Store鈥�, sagt Christian Klein. 麻豆原创 plant, das Konzept einer vollst盲ndigen Infrastruktur als Paket anzubieten, das k眉nftig die App und alle Analysen umfasst. Dieser Ansatz gew盲hrt kleineren Einzelh盲ndlern Zugang zu fortschrittlichen Technologien, die bisher gro脽en globalen Akteuren vorbehalten waren.

Fotos von Johannes Fendt, Marc Kaltenmeier, Tim Ihrig.

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Unser Ziel ist es, Fertigungsunternehmen dabei zu unterst眉tzen, ihr volles Potenzial zu entfalten. Indem wir Prozesse 眉ber isolierte Funktionen hinaus miteinander verkn眉pfen und wichtige Daten zusammenf眉hren und in einen Kontext setzen, schaffen wir die Grundlage f眉r den Einsatz wegweisender Technologien wie generativer und agentenbasierter KI. Diese Strategie hilft Unternehmen, nachhaltigere, widerstandsf盲higere Netzwerke aufzubauen, die anpassungsf盲hig sind und mit denen sich unvorhergesehene Risiken beseitigen und neue Chancen nutzen lassen.

Umfassenden Einblick in diese Vision bietet die , die weltgr枚脽te Industrieschau. Dort zeigen wir, wie L枚sungen von 麻豆原创 die Fertigungsbranche in den folgenden wichtigen Bereichen revolutioniert.

Mit der 麻豆原创 Business Suite neue Wege beschreiten

Die ist eine umfassende L枚sung, die 眉ber die Funktionen eines herk枚mmlichen ERP-Systems hinausgeht. Mit nahtlos integrierten, durchg盲ngigen Lieferkettenprozessen in der Cloud, die von kontextbezogenen Gesch盲ftsdaten und Echtzeitanalysen, k眉nstlicher Intelligenz und Vorhersagealgorithmen unterst眉tzt werden, helfen wir Unternehmen, ihre Lieferketten effizient zu verwalten und flexibel auf neue Anforderungen zu reagieren.

Im Zeitalter der kundenindividuellen Massenproduktion ist diese Flexibilit盲t eine entscheidende Voraussetzung, um wettbewerbsf盲hig zu bleiben. Ein transparenter Zugriff auf Fertigungsdaten erm枚glicht es Unternehmen, ihre Produktionskapazit盲ten flexibler zu verwalten und kurzfristige Lieferkettenst枚rungen besser abzufedern. Mit L枚sungen von 麻豆原创 k枚nnen Unternehmen neue Kundenanforderungen umgehend und effizient erf眉llen, ihre Kosten senken und neue Produkte schneller auf den Markt bringen.

Der 麻豆原创-Kunde hat beispielsweise mit seine Abl盲ufe im Au脽endienst digitalisiert. Durch Optimierung des gesamten Serviceauftragsprozesses vom Servicebedarf des Kunden 眉ber die Ersatzteilplanung bis hin zur Einsatzplanung f眉r Au脽endiensttechniker und Werkzeuge, Disposition und Auftragsausf眉hrung k枚nnen Fertigungsunternehmen ihre Abl盲ufe 眉ber diese zentrale, einheitliche L枚sung effizienter gestalten.

Anwendungen zur Optimierung von Abl盲ufen in der Fertigung

In der Fertigung sind Ausf盲lle mit hohen Kosten verbunden. Unsere Anwendungen f眉r die digitale Fertigung sind deshalb ein leistungsf盲higes Instrument zur vertikalen Verkn眉pfung von Maschinen und Ger盲ten mit wichtigen Fertigungsdaten und Gesch盲ftsprozessen. Sie sorgen f眉r optimierte Produktionsprozesse, geringere Ausfallzeiten und mehr Transparenz 鈥� und erm枚glichen so den 脺bergang von einer reaktiven Wartung zu einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie.

bietet Fertigungsunternehmen die M枚glichkeit, komplexe und kurzfristige 脛nderungen von Kundenauftr盲gen in der Werkshalle 眉ber verschiedene Funktionen hinweg zu koordinieren und dadurch reibungslose Abl盲ufe sicherzustellen. Im Rahmen unserer Partnerschaft mit der haben wir eine neue IoT-Technologie entwickelt und in integriert. Anlagenbetreiber k枚nnen damit den Zustand ihrer Anlagen einfach mittels Plug&Play 眉berwachen. Die Integration von f眉r Produktdesign und Bezugsquellenfindung in f眉r die gemeinsame Produktdatenverwaltung erm枚glicht eine bessere Zusammenarbeit mit Lieferanten von Direktmaterialien 眉ber das 麻豆原创 Business Network.

Erfolgsgeschichten von Kunden wie der zeigen, wie Unternehmen mit unseren L枚sungen von konkreten Vorteilen profitieren. SMA Solar konnte durch den Einsatz von 麻豆原创 Digital Manufacturing f眉r die Fertigung elektronischer Komponenten die Produktivit盲t in der Lieferkette um 15 % steigern, die Kosten f眉r die Lieferkettenplanung um 10 % senken sowie die Kosten f眉r die Lagerhaltung und die Lagerumschlagsraten um 10 % verringern.

Effektive Nutzung von Daten

Automatisierte Prozesse in der Massenproduktion mit individualisierten Anforderungen setzen eine Echtzeitintegration von operativen Daten, Nachhaltigkeitsdaten und Gesch盲ftsdaten voraus. Mit den L枚sungen von 麻豆原创 k枚nnen Unternehmen datengest眉tzte Erkenntnisse in Echtzeit abrufen. Durch den umgehenden Zugriff auf einheitliche Daten in 麻豆原创- und Fremdsystemen lassen sich Verz枚gerungen und Datensilos vermeiden. Diese unternehmensweite operative Abstimmung verkn眉pft Daten aus der Lieferkette mit dem Finanzwesen, der Personalwirtschaft und anderen Gesch盲ftsbereichen. Dadurch werden Prozesse optimiert und die Kosten gesenkt.

bietet Unternehmen mit einer umfassenden Plattform f眉r Datenmanagement und -analyse zus盲tzliche Unterst眉tzung in diesem Bereich. Unsere L枚sungen erm枚glichen au脽erdem KI-gest眉tzte Prognosen und Analysen, mit denen Unternehmen ihre Nachhaltigkeitsleistung durch Optimierung ihres Energieverbrauchs, Abfallvermeidung und Verringerung ihrer Umweltauswirkungen verbessern k枚nnen.

Mehr Effizienz durch Integration von KI

Unternehmen sind heute gefordert, die Steuerung ihrer Gesch盲ftsprozesse neu auszurichten, indem sie Automatisierungsfunktionen und KI-Tools zur Unterst眉tzung von Entscheidungen in ihre Systeme integrieren. Die L枚sungen von 麻豆原创 sorgen f眉r h枚here Produktivit盲t und mehr Effizienz bei allen Gesch盲ftsprozessen 鈥� von der Produktentwicklung 眉ber die Prozessausf眉hrung bis hin zur kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen.

unterst眉tzt nachhaltige und risikoresistente Entscheidungsprozesse mit Planungsanalysen, Was-w盲re-wenn-Simulationen und Echtzeitinformationen. Mit den neuen KI-gest眉tzten Planungsfunktionen des k枚nnen Lieferkettenplaner Planungssichten, die mit einem Excel-Add-in erstellt wurden, durch Befehle in nat眉rlicher Sprache anpassen. Sie k枚nnen dadurch Routineaufgaben vereinfachen und strategische Entscheidungen unterst眉tzen.

Mit intuitiven sprachbasierten Such-, Navigations- und Transaktionsfunktionen er枚ffnet Joule v枚llig neue M枚glichkeiten in 麻豆原创 IBP. Durch die Verarbeitung nat眉rlicher Sprache kann der KI-Assistent Benutzeranfragen m眉helos verstehen, umgehend relevante Informationen abrufen und so die allgemeine Benutzerproduktivit盲t steigern. Dank dieser M枚glichkeit k枚nnen sogar sehr erfahrene Planer von den Vorteilen komplexer Optimierungen und ML-basierter Planungsalgorithmen profitieren. Dies f眉hrt zu einem deutlich besseren Benutzererlebnis und erh枚ht damit die Akzeptanz dieser modernen KI-gest眉tzten Technologien.

In 麻豆原创 Digital Manufacturing und 麻豆原创 Asset Performance Management erm枚glichen Sichtpr眉fungen auf Basis von maschinellem Lernen die Ausf眉hrung verschiedener Pr眉fungsaufgaben, mit denen beispielsweise die Qualit盲t der Produktion und Instandhaltung sichergestellt wird. Durch Automatisierung des gesamten Prozesses k枚nnen Unternehmen die Zahl der durch Menschen verursachten Fehler verringern, die Produktqualit盲t verbessern und die Betriebskosten senken.

Der Einsatz von Joule in 麻豆原创 Integrated Product Development erm枚glicht ein einfacheres Auffinden von Hilfeinhalten, indem Benutzer mittels Sprachbefehl auf Entwicklungsdokumentation zugreifen k枚nnen. Dabei werden s盲mtliche 鈥濱dea-to-Market鈥�-Prozesse wie Zusammenarbeit, Produktformulierung und 脺bergabe abgedeckt. Benutzer k枚nnen in nat眉rlicher Sprache nach Inhalten suchen, auf relevante Dokumentation zugreifen und sich kurze Zusammenfassungen erstellen lassen. Sie profitieren dadurch von mehr Effizienz und fundierten Entscheidungen.

麻豆原创 Field Service Management mit KI-gest眉tzten Services bietet Servicetechnikern in der Fertigungsindustrie die M枚glichkeit, schnell auf die Servicehistorie von Equipment und wichtige Auftragsdetails zuzugreifen. Dies erm枚glicht eine bessere Diagnose und eine h枚here Erstl枚sungsrate, was wiederum zu effizienteren Abl盲ufen, weniger Ausfallzeiten und h枚herer Kundenzufriedenheit f眉hrt.

Die Integration von Joule in schlie脽lich erm枚glicht Transportplanern eine einfache Suche in nat眉rlicher Sprache, um die ben枚tigten Auftragsdetails zu finden. Durch den eigenst盲ndigen Abgleich verschiedener Datenquellen l盲sst sich dabei die Zahl manueller Fehler verringern.

Besuchen Sie 麻豆原创 auf der Hannover Messe 2025

Wir laden Sie herzlich ein, uns auf der zu besuchen. Am Stand C19 in Halle 15 erfahren Sie, wie unsere modernen L枚sungen f眉r die Fertigung, die Lieferkette und Cloud ERP Unternehmen jeder Gr枚脽e unterst眉tzen k枚nnen. Erleben Sie selbst, wie wir Technologien optimal zur Steuerung resilienter und nachhaltiger Lieferketten einsetzen und es Ihnen erm枚glichen, das Potenzial von Gesch盲ftsnetzwerken zu nutzen.

Kommen Sie mit unseren Produktexperten und mit branchenf眉hrenden Partnern ins Gespr盲ch und informieren Sie sich, wie Sie mit cloudbasierten Fertigungs- und Lieferkettenprozessen Ihr Unternehmen zum Erfolg im KI-Zeitalter f眉hren. Gemeinsam sind wir in der Lage, Bestleistungen zu erzielen und die Zukunft einer intelligenten, nachhaltigen Fertigung zu gestalten.

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

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Die Automobilindustrie steht vor gro脽en Herausforderungen, wenn es um das Qualit盲tsmanagement geht. R眉ckrufaktionen sind nicht nur kostspielig, sondern auch ein logistischer Albtraum. Alleine die deutschen Automobilhersteller bildeten in den letzten Jahren R眉cklagen in H枚he von 1,4 bis 1,8 Milliarden Euro pro Jahr f眉r solche F盲lle. Doch dank der Zusammenarbeit mit 麻豆原创 und der Nutzung von Catena-X k枚nnen signifikante Kosteneinsparungen erzielt werden und damit die Effizienz ihrer R眉ckrufaktionen drastisch verbessert bzw. vermieden werden.

Catena-X ist ein kollaboratives Daten枚kosystem, das im Rahmen des Manufacturing-X Programms speziell f眉r die Automobilindustrie entwickelt wurde. Es erm枚glicht Unternehmen entlang der gesamten Lieferkette einen sicheren Datenaustausch, ohne ihre Datensouver盲nit盲t aufzugeben.

鈥濹ualit盲tsmanagement ist traditionell einer der Bereiche, in denen der Datenaustausch mit den gr枚脽ten Hemmungen verbunden ist鈥�, sagt , Global Vice President, Head of Discrete Industries (Automotive, Manufacturing, High Tech, Aerospace & Defense) and Member of the Executive Board Catena-X e.V.. 鈥濿eder Hersteller noch Zulieferer sprechen gerne 眉ber m枚gliche M盲ngel. Daher war das ein sehr offensichtlicher Anwendungsfall im Rahmen von industriellen Datenaustausch mit Catena-X, der gleichzeitig erhebliche finanzielle Auswirkungen hat.鈥�

Ein konkretes Beispiel f眉r den Erfolg dieser Zusammenarbeit ist eine R眉ckrufaktion, bei der einer vorl盲ufigen Analyse zufolge 1,4 Millionen Fahrzeuge betroffen zu sein. Nach dem durch Catena-X m枚glich gemachten Austausch von Feld- und Produktionsdaten stellte sich jedoch heraus, dass nur 14 Fahrzeuge tats盲chlich zur眉ckgerufen werden mussten. Diese pr盲zise Fehleranalyse wurde durch den Abgleich von Felddaten, die der OEM zur Verf眉gung stellt, und Produktionsdaten, die von den Lieferanten der Einzelteile stammen, erm枚glicht. Durch den Einsatz von Catena-X und 麻豆原创 k枚nnen Fehler fr眉hzeitig erkannt und R眉ckrufaktionen pr盲ziser durchgef眉hrt werden, was zu erheblichen Kosteneinsparungen f眉hrt.

Auch st盲rkt dieser bilaterale Austausch das Vertrauensverh盲ltnis von OEM und Lieferanten. Die technischen Voraussetzungen von Catena-X erlauben es jedem Partner innerhalb des 脰kosystems die eigenen Daten zweckgebunden und zeitlich begrenzt jedem anderen Partner zur Verf眉gung zu stellen. Die Souver盲nit盲t 眉ber die Daten liegt weiter bei dem, der sie teilt. Felddaten 鈥� also die Daten, die das Fahrzeug auf der Stra脽e produziert 鈥� sind f眉r die Lieferanten besonders wertvoll, da sie R眉ckschl眉sse dar眉ber zulassen, wie ihre Teile unter welchen Bedingungen auf der Stra脽e performen.

Catena-X: Der erste offene und kollaborative Datenraum f眉r die Automobilindustrie

Als Teil, der auf dem Digitalgipfel des damaligen Wirtschaftsminister Peter Altmaiers wurde Catena-X 2021 mitten in der Pandemie gestartet und hat sich seitdem rasant entwickelt. Umfasste das erste Entwicklungskonsortium noch 28 Partner, heute sind es knapp 200 Catena-X e.V. Mitglieder, mit einem zunehmenden Fokus auf Internationalit盲t. Regionale Hubs wurden bislang unter anderem in Nordamerika, China, Frankreich, Schweden und Spanien aufgebaut, um die spezifischen Anforderungen und Automobilrichtlinien der jeweiligen L盲nder abzudecken. 鈥濲eder Markt hat seine Besonderheiten und andere Regularien und Vorgaben an die Automobilindustrie, die wir ber眉cksichtigen m眉ssen鈥�, betont Hagen Heubach. 鈥濪azu arbeiten wir eng mit den Automobilverb盲nden der jeweiligen L盲nder zusammen, etwa mit GALIA in Frankreich oder die Automotive Industry Action Group (AIAG) in den USA.鈥�

Ein weiterer Meilenstein war der offizielle Go-Live des Datenraums im Oktober 2023, der seitdem f眉r den Datenaustausch genutzt wird. 麻豆原创 ist seither der f眉hrenden Anbieter von Catena-X-zertifizierten Business Applikationen und hat aktuell die meisten L枚sungen am Markt in den verschiedenen Catena-X Anwendungsf盲llen. 鈥濿ir m眉ssen unsere L枚sungen offiziell einmal Catena-X-zertifizieren, d. h. es wird gepr眉ft, ob unsere 麻豆原创-L枚sungen die Standards erf眉llen, die in Catena-X f眉r einen interoperablen Datenaustausch definiert werden鈥�, erkl盲rt , Solution Head of 麻豆原创 Industry Network Automotive and Catena-X f眉r die Business Unit Automotive bei 麻豆原创 SE.

Im August 2024 startete bereits ein neues Entwicklungskonsortium unter dem Namen Catena-X Next, das bis September 2026 laufen soll. Schwerpunktthemen sind neben Qualit盲tsmanagement auch Nachhaltigkeit und den , die zentrale Kommunikationskomponente der Catena-X-Architektur.

Auch andere Automobilhersteller wie Volkswagen und Ford haben Catena-X als Datenstandard f眉r ihre Gruppen gesetzt. Dies zeigt, dass Catena-X und 麻豆原创 nicht nur in Deutschland, sondern weltweit an Bedeutung gewinnen. 鈥濿as wir in Catena-X aufbauen, kann auch in die anderen Datenr盲ume von Manufacturing-X skaliert werden鈥�, erkl盲rt Nadine Kanja. Auch der vom deutschen Bundesministerium f眉r Wirtschaft und Klimaschutz beauftragte Expertenkreis listet Catena-X in seinem Paper 鈥濰andlungsempfehlungen f眉r die Entwicklung einer Kreislaufwirtschaft in der Automobilindustrie鈥� ausdr眉cklich unter den Empfehlungen f眉r die f眉r die Transformation der Automobilwirtschaft.

Durch den proaktiven Austausch von Felddaten der OEMs und Produktionsdaten der Lieferanten k枚nnen Fehler im Schnitt vier Monate fr眉her erkannt werden. Dies spart nicht nur Zeit und Geld, sondern verhindert auch unn枚tige R眉ckrufaktionen. 鈥濻o kann man viel genauer einkreisen, woran es liegt und welche Fahrzeuge betroffen sind. Das f眉hrt zu riesigen Kostenersparnissen鈥�, sagt Hagen Heubach.

麻豆原创-Bestandskunden, die wie BMW und ihre Zulieferer Schaeffler bereits 眉ber 麻豆原创 Analytics Cloud oder 麻豆原创 Datasphere verf眉gen, k枚nnen den Anwendungsfall mit Catena-X und 麻豆原创 Quality Management sofort nutzen. Aktuelle Weiterentwicklungen zielen auf eine Nutzbarmachung und Erweiterung Richtung 麻豆原创 Business Data Cloud ab, um KI-Komponenten vollumf盲nglich zu nutzen.

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Bier und Brez鈥檔 sind der Inbegriff des M眉nchner Oktoberfests, das j盲hrlich Millionen Besucher in die bayerische Metropole lockt. F眉r junge Gr眉nderinnen und -Gr眉nder lohnte sich in diesem Jahr die Reise nach M眉nchen wieder doppelt: Auf der „Bits & Pretzels 2024“ hatten sie inmitten der Wiesnzeit drei Tage lang Gelegenheit, ihr Netzwerk auszubauen, Venture Capital zu akquirieren oder mit m枚glichen Kunden in Kontakt zu kommen 鈥� auch auf der 鈥瀍chten鈥� Wies鈥檔, beim Liquid Networking mit Investoren und Partnern im Festzelt 鈥濻chottenhamel鈥�

Inhaltliche Impulse zu Generativer KI und nachhaltigen Wachstum mit 麻豆原创-L枚sungen

麻豆原创 war wieder als potenzielle Partnerin und Investorin bei dem Start-up-Event mit dabei und lieferte zahlreiche inhaltliche Impulse: 麻豆原创-Vorstand Thomas Saueressig zeigte in seiner Keynote auf, wie Generative KI die Gesch盲ftswelt ver盲ndern wird. Auf dem diskutierte 麻豆原创 Chief AI Officer Philipp Herzig mit Entscheidern bekannter Organisationen, wie Allianz und Infineon, 眉ber die Herausforderungen und Strategien f眉r die Wertsch枚pfung durch KI, die daf眉r ben枚tigte Datenqualit盲t sowie den Aufbau von KI-Plattformen und -脰kosystemen in Europa. 鈥濳眉nstliche Intelligenz ist die gro脽e disruptive Kraft von heute. F眉r Start-ups ist sie ein Sprungbrett f眉r die Erschlie脽ung neuer M盲rkte鈥�, sagt Gero Decker, General Manager 麻豆原创 Signavio & Co-Managing Director 麻豆原创 Berlin.

Ein weiteres Highlight des 麻豆原创-Teams, war ein zweist眉ndiges B眉hnenprogramm zum Thema 鈥濻cale Your Business鈥�, zu dem ein mit erfahrenen Gr眉ndern besetztes Panel geh枚rte, das sich mit dem aktuellen Stand des Start-up-脰kosystems besch盲ftigte. In einem weiteren Panel berichteten Vertreter der Start-ups FINN, everdrop und GetYourGuide, wie 麻豆原创 und 麻豆原创-Produkte ihnen dabei halfen, das schnelle Wachstum ihrer Organisationen zu stemmen. 鈥濿ir implementierten inmitten der Corona-Pandemie 麻豆原创 S/4HANA Cloud鈥�, erinnert sich etwa Nikos Kalitta, Director Group Accounting & Taxation bei GetYourGuide. 鈥濪ie Systeme, die uns vorher zur Verf眉gung standen, waren nicht flexibel und skalierbar genug, um unseren Wachstumskurs weiter zu verfolgen.鈥� Es sei aber absolut notwendig gewesen, die betrieblichen Prozesse in Finanzdaten umzusetzen und gleichzeitig strategische Entscheidungen zu erm枚glichen. 鈥濪er Go-Live mit 麻豆原创 Cloud ERP im Januar 2022 ist deshalb ein Meilenstein, der den Beginn einer Reise markiert, die f眉r uns eine neue 脛ra f眉r das Finanzwesen einleitete鈥�, so Kalitta.

Tipps und Unterst眉tzung vom einstigen Start-up-Pionier 麻豆原创

Ein innovatives Produkt bildet die Basis f眉r neue Gesch盲ftsmodelle. Doch, damit ein Start-up eine neue Gesch盲ftsidee zum Erfolg f眉hren kann, brauchen junge Firmen neben technologischem Knowhow betriebliche Effizienz und strategischen Weitblick. Die 麻豆原创 kennt die Herausforderungen der Unternehmensgr眉ndung aus eigener Erfahrung. Schlie脽lich begann der globale Software-Anbieter von heute selbst einst klein. Zur Erinnerung: Im Jahr 1972 gr眉ndeten f眉nf ehemalige IBM-Mitarbeiter das Unternehmen 鈥濻ystemanalyse Programmentwicklung鈥� mit der Vision, Standardsoftware f眉r Unternehmen zu entwickeln, die alle betrieblichen Abl盲ufe integriert und die Echtzeitverarbeitung von Daten erm枚glicht.

Isar Aerospace will SpaceX und Co. Konkurrenz machen

Heute hat die 麻豆原创 ein , das Start-ups dabei unterst眉tzt, das Unternehmen hinter dem Produkt basierend auf 麻豆原创 Cloud L枚sungen aufzubauen. Ein aufgrund seines rasanten Wachstums und vision盲ren Ziels bemerkenswertes Beispiel ist das M眉nchener Start-up . Das 2018 gegr眉ndete Unternehmen entwickelt Raketen f眉r den Transport von Satelliten ins Weltall.

Das Ziel von Isar Aerospace ist den Weltraum f眉r k眉nftige Generationen zu 枚ffnen und f眉hrender Anbieter f眉r den Zugang zum Weltraum von Europa aus zu werden. Mit einem starken Fokus aufAutomatisierung, Industrialisierung und Unabh盲ngigkeit will das Unternehmen kosteng眉nstige und flexible Startdienste anbieten. Bereits 2020 begann das junge Space-Unternehmen mit damals 30 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern deshalb 麻豆原创 Cloud L枚sungen zu implementieren. Darunter u.a. 麻豆原创 S/4HANA Cloud als Basis f眉r die einheitliche Steuerung der unterschiedlichen Unternehmensbereiche. Heute besch盲ftigt Isar Aeropspace rund 400 Mitarbeiter und konnte sich bereits sichern.

麻豆原创 treibt Innovationen au脽erdem voran, indem sie Start-ups zur Erweiterung und Optimierung des eigenen Produktportfolios akquiriert. Beispiele daf眉r sind der Anbieter f眉r Business Process Management (BPM) Signavio oder LeanIX mit seinen L枚sungen f眉r Enterprise-Architektur und die Cloud-Verwaltung.

Win-Win-Win durch Partnerschaften zwischen 麻豆原创 und Start-ups

Schlie脽lich sind Partnerschaften mit Start-ups eine weitere Strategie der 麻豆原创, innovative Technologien zu f枚rdern und 眉ber das eigene Portfolio f眉r Kunden nutzbar zu machen. Die Einf眉hrung von Datricks for Risk Mining als eine von der 麻豆原创 unterst眉tzte App ist ein Beispiel daf眉r. Die L枚sung unterst眉tzt Unternehmen bei der proaktiven Erkennung, Vermeidung und Minderung von Risiken durch fortschrittliche Technologie und optimierte Integration.

Auch die  macht deutlich, wie sowohl Partner als auch Kunden von einer gelungenen Partnerschaft profitieren. Durch die bestehende Kooperation findet  Eingang in das Supply-Chain-L枚sungsportfolio der 麻豆原创. Das IIoT-Betriebssystem erm枚glicht es Kunden, Produktionsabl盲ufe zu automatisieren, die Effizienz zu verbessern und die Nachhaltigkeit voranzutreiben. Ein besonderer Schwerpunkt der Cloud-basierten Software liegt auf der Echtzeit-Orchestrierung aller beweglichen Assets wie zum Beispiel fahrerloser Transportsysteme, Beh盲lter und Werkzeuge.

Meeting Point f眉r Ideenreichtum und unternehmerische Expertise

Das Beispiel von KINEXON OS zeigt, wie die Erg盲nzung einer 麻豆原创-Anwendung die 麻豆原创-eigenen F盲higkeiten erweitert, in diesem Fall durch die Integration von industriellen Assets 眉ber ein innovatives IIoT-Betriebssystem. 麻豆原创 hat KINEXON damit einen v枚llig neuen Markt erschlossen. Events wie die Bits & Pretzels sind vor diesem Hintergrund Treffpunkt, N盲hrboden und Katalysator zugleich. Hier kommen Ideenreichtum und unternehmerische Expertise zusammen, um gemeinsam wettbewerbsf盲hige L枚sungen f眉r die Zukunft zu entwickeln.

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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�

Originaltext:

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Mit der automatischen Zuordnung von Emissionsfaktoren in 麻豆原创 Sustainability Footprint Management und der KI-gest眉tzten ESG鈥態erichterstellung in 麻豆原创 Sustainability Control Tower unterst眉tzt 麻豆原创 Unternehmen dabei, aussagekr盲ftige Umweltziele festzulegen, deren Einhaltung sicherzustellen und den CO₂-Fu脽abdruck effizienter und genauer zu berechnen.

鈥濬眉hrungskr盲fte, die sich auf Nachhaltigkeit konzentrieren, unterst眉tzen den Einsatz k眉nstlicher Intelligenz. Mehr als die H盲lfte der Befragten gibt an, dass die Verbesserung der Konsolidierung und Analyse von Daten mithilfe von KI die wichtigste Ma脽nahme ist, die sie in den n盲chsten drei Jahren umsetzen werden, um ihre ESG-Leistung zu verbessern.鈥�

Addressing the Strategy Execution Gap in Sustainability Reporting, KPMG, Februar 2024or

Zuordnung von Emissionsfaktoren in 麻豆原创 Sustainibility Footprint Management

Um den CO₂-Fu脽abdruck von Produkten genau zu berechnen, m眉ssen Unternehmen Tausenden erworbenen Produkten Emissionsfaktoren zuordnen. Im Idealfall werden Emissionsfaktoren direkt von Lieferanten bereitgestellt, aber h盲ufig m眉ssen Unternehmen Branchendurchschnittswerte verwenden, die auf Produktattributen wie Name, Kategorie oder Standort basieren. Bisher war dieser Zuordnungsprozess eine manuelle, zeitaufwendige und fehleranf盲llige Aufgabe, die Fachwissen in der Lebenszyklusanalyse (LCA) erforderte, um die Umweltauswirkungen eines Produkts, Prozesses oder Service in allen Phasen seines Lebenszyklus zu ermitteln.

Um diesen Prozess einfacher und effizienter zu gestalten, hat 麻豆原创 in der L枚sung eine KI-basierte Funktion eingef眉hrt.聽F眉r erworbene Produkte und Dienstleistungen kann und jeder Empfehlung einen 脛hnlichkeitswert zuordnen.

F眉r die Zuordnung generiert die 麻豆原创-Software Einbettungen sowohl f眉r Emissionsfaktoren aus Datenbanken f眉r Lebenszyklusanalysen (LCA-Datenbanken) als auch f眉r Produktdaten aus dem ERP-System. Einbettungen sind Vektordarstellungen, die Textinformationen in numerischer Form darstellen, um den Kontext und die Bedeutung eines Textes anzugeben. Beide Gruppen von Einbettungen werden in der Vektor-Engine von 麻豆原创 HANA Cloud gesichert.

Das System vergleicht diese Einbettungen, um die Qualit盲t der Zuordnung zu ermitteln und Ergebnisvorschl盲ge bereitzustellen. Dies hilft Unternehmen, ihren manuellen Aufwand um bis zu 80 Prozent zu reduzieren. Zus盲tzlich unterst眉tzt es sie dabei ihren CO₂-Fu脽abdruck und den ihrer Produkte 鈥� auch ohne LCA-Fachleute 鈥� schneller und pr盲ziser zu berechnen. Unternehmen k枚nnen so auch ihre Zeitpl盲ne f眉r die Nachhaltigkeitsberichterstattung straffen und schneller auf gesetzliche Anforderungen reagieren.

KI-gest眉tzte ESG-Berichterstellung in 麻豆原创 Sustainability Control Tower

Dar眉ber hinaus hat 麻豆原创 eine generative KI-gest眉tzte Berichtsfunktion in 麻豆原创 Sustainability Control Tower integriert. Das Erstellen von Nachhaltigkeitsberichten, die auf interne Strategien abgestimmt sind und externe Standards wie die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) erf眉llen, ist unerl盲sslich, um Compliance und Transparenz zu gew盲hrleisten. Das Erfassen relevanter Daten aus den Bereichen Umwelt, Soziales und Governance, und das Erstellen dieser Berichte kann sehr ressourcenintensiv sein, da mehrere Teams und komplexe Datenquellen involviert sind.

Die KI-Funktionen von 麻豆原创 helfen, umfassende ESG-Berichtsentw眉rfe zu generieren, die auf Best-Practice-Vorlagen und den verf眉gbaren ESG鈥慘ennzahlen des Unternehmens basieren. Sobald der Nutzer eine Vorlage ausgew盲hlt hat, . Dann erstellt sie Diagramme, um die Daten zu visualisieren und generiert einen sauberen Berichtsentwurf. Dies hilft Unternehmen, bis zu 98 Prozent weniger Zeit f眉r die Erfassung von ESG-Kennzahlen und bis zu 80 Prozent weniger Zeit f眉r die Erstellung eines Berichts aufzuwenden.

Zu den wichtigsten Vorteilen der Funktion geh枚ren:

• Effiziente Datennutzung: Die KI-gest眉tzte L枚sung nutzt gro脽e Sprachmodelle und SQL-Grounding-Techniken. Dadurch k枚nnen Anfragen in nat眉rlicher Sprache in pr盲zise Datenbankabfragen umgewandelt werden k枚nnen, die auf Echtzeitdaten aus strukturierten Datenbanken zugreifen. Auf diese Weise werden Rohdaten aus den Systemen der Kunden in pr盲zise, umfassende Berichte umgewandelt, die auf bestimmte Zeitr盲ume zugeschnitten sind.
• Visualisierung: Die KI generiert aufschlussreiche Textinhalte durch Abfragen in SQL-basierten Systemen und tr盲gt so zur Sicherstellung der Datenintegrit盲t und -konformit盲t bei. Dar眉ber hinaus werden visuell ansprechende Diagramme und Tabellen erstellt, um den Bericht 眉bersichtlicher und verst盲ndlicher zu gestaltenmachen.
• Automatisierte Verifizierung: Das robuste System stellt die Datensicherheit an erste Stelle. Es vermeidet die direkte Ausf眉hrung von SQL-Abfragen und nutzt stattdessen Retrieval-Augmented Generation (RAG), um den Schutz vor Informationsdiskrepanzen zu gew盲hrleisten.

Sehen Sie sich hier eine an, um mehr zu erfahren.

Generative KI f眉r eine nachhaltige Zukunft

Die oben genannten Anwendungsf盲lle sind nur der Anfang. Das Potenzial der KI, das Nachhaltigkeitsmanagement zu transformieren, ist enorm, und bei 麻豆原创 beschleunigen wir das Erstellen von Anwendungsf盲llen, um bei der nachhaltigen Transformation unserer Kunden an vorderster Front zu stehen. Benutzer k枚nnen beispielsweise in nat眉rlicher Sprache mit dem KI鈥慍opilot von 麻豆原创 interagieren, der Handlungsempfehlungen und Simulationen bieten kann, um die 枚kologische und soziale Leistung zu verbessern. Und wir werden weiterhin KI einsetzen, um das Erfassen von Nachhaltigkeitsdaten zu vereinfachen.

Mit dem ERP-ausgerichteten, cloudbasierten, KI-gest眉tzten Ansatz der 麻豆原创 arbeiten wir daran, sicherzustellen, dass sich das enorme Potenzial der KI sowohl in eine echte Gesch盲ftstransformation als auch in Nachhaltigkeitsergebnisse zu verwandelt. KI und Technologie k枚nnen uns dabei helfen, die Umwelt besser zu verstehen und zu 眉beobaldrwachen, die Energieeffizienz zu verbessern, das Ressourcenmanagement zu optimieren und innovative L枚sungen zur Reduzierung von Treibhausgasemissionen zu entwickeln.

W盲hrend die COP29 in Baku stattfindet, ist es f眉r globale F眉hrungskr盲fte und Entscheidungstr盲ger unerl盲sslich, die transformative Rolle der KI bei der Bew盲ltigung des Klimawandels umfassend zu erforschen. Die dringenden Anforderungen dieser Krise erfordern innovative, KI-gest眉tzte L枚sungen, die zu mehr Pr盲zision, Effizienz und Wirkung f眉hren k枚nnen. Durch den Einsatz der KI tragen wir nicht nur zur Optimierung von Gesch盲ftsabl盲ufen bei, sondern auch zur Festlegung und Erf眉llung ambitionierter Umweltziele. Somit gestalten wir eine Zukunft, in der Technologien Unternehmen die M枚glichkeit bieten, verantwortungsvoll zu wachsen und aktiv zu einem nachhaltigen und widerstandsf盲higen Planeten beizutragen.

Gunther Rothermel ist Chief Product Officer und Mitgesch盲ftsf眉hrer von 麻豆原创 Sustainability.

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Personalverantwortliche stehen bei der Ausgestaltung einer Strategie, die in allen Bereichen des Unternehmens Wirkung zeigt, an vorderster Front. Das betrifft Aufgaben wie die Gewinnung und langfristige Bindung von Spitzenkr盲ften, die Einhaltung von immer neuen Vorschriften und die Steuerung der Produktivit盲t. Eine F眉lle von neuen Tools und Technologien f眉r das Personalwesen auf dem Markt verspricht die Nutzung von Daten und k眉nstlicher Intelligenz (KI) zur Umwandlung der Rolle des Personalwesens in einen strategischen Partner des Unternehmens. Im Wettrennen um die bestm枚gliche Aussch枚pfung von KI-Tools gehen manche Unter颅nehmen die ersten Schritte in Richtung einer Transformation ihrer HR-Umgebungen mit dem Ziel, die Produktivit盲t zu steigern.

麻豆原创 SuccessFactors st眉tzt Effizienzsteigerungen

Kunden von 麻豆原创 SuccessFactors kamen j眉ngst auf der zusammen, der j盲hrlichen 麻豆原创-Kunden颅veranstaltung f眉r das Personalwesen, die dieses Jahr vom 28. bis 30. Oktober in Lissabon mit Teilnahmem枚glichkeit 眉ber stattfand. Die Teilnehmenden haben erfahren, wie 麻豆原创 鈥� der weltweit gr枚脽te Anbieter von Cloud-Technologie f眉r das Personalwesen 鈥� mit au脽ergew枚hnlich hohen Investitionen in neue KI-Funktionen und deren Bereitstellung den Markt anf眉hrt. Wie 麻豆原创 auf der Veranstaltung bekanntgab, stellt 麻豆原创 neue Innovationen und integrierte KI, darunter 30 neue KI-Anwendungsf盲lle, in der gesamten Suite bereit, um Unternehmen Effizienzsteigerungen und einzigartige Benutzererlebnisse zu erm枚glichen. (Mehr erfahren)

鈥濿ir m枚chten, dass jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter eine Erfolgsgeschichte erz盲hlen kann鈥�, bekr盲ftigte Dan Beck, President und Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 SuccessFactors, vor Kunden auf der SuccessConnect. 鈥濿ir stehen an einem entscheidenden Punkt in der technologischen Entwicklung. Deshalb bin ich wirklich 眉berzeugt, dass die n盲chsten zwei Jahre in der HR-Technologie angesichts der Ver盲nderungen, die wir im Personalwesen bewirken k枚nnen, interessanter sein werden als die letzten zwei Jahrzehnte … Die Welt ver盲ndert sich sehr schnell. Das l盲sst sich nicht aufhalten. Und als vertrauensw眉rdiger Partner kann 麻豆原创 SuccessFactors Ihnen helfen, in diesem best盲ndigen Wandel immer die Nase vorn zu behalten.鈥�

KI f眉r effizientere 麻豆原创-HR und -Payroll-Kernprozesse

Mit dem ab November verf眉gbaren Release 2H 2024 von 麻豆原创 SuccessFactors profitieren Kunden von den stetigen 麻豆原创-Investitionen in KI in Form von neuen Funktionen auf Basis von generativer KI, die das Mitarbeitererlebnis im gesamten Talentlebenszyklus verbessern. Beispielsweise k枚nnen F眉hrungskr盲fte Hilfe bei der Durchf眉hrung von KI-gest眉tzten 360-Grad-Beurteilungen erhalten. Der KI-Assistent von 麻豆原创 geleitet neu eingestellte Mitarbeitende Schritt f眉r Schritt durch den Onboarding-Prozess mit allen Datenpr眉fungsformularen und E-Signaturen. Funktionen f眉r KI-gest眉tzte Text颅erstellung helfen den Mitarbeitenden bei der Ausf眉hrung ihrer Aufgaben, wobei eine Text眉bersetzung im gleichen Fenster angezeigt wird. Joule wird zum Jahresende 80 Prozent der g盲ngigsten Gesch盲ftsaufgaben im 麻豆原创-Portfolio unterst眉tzen.

Der einzigartige Ansatz von 麻豆原创 f眉r fu脽t auf dem Grundsatz, dass jeder KI-Anwendungsfall relevant, verl盲sslich und verantwortungsvoll sein muss. Nur so kann sichergestellt werden, dass er die weltweiten Vorschriften zu Ethik, gesch盲ftlichen Praktiken und Datenschutz 别谤蹿眉濒濒迟. 麻豆原创 legt gr枚脽ten Wert auf die ethische Entwicklung von KI und sichert diese unter anderem mit einer Globalen KI-Ethikrichtlinie sowie dem KI-Ethikrat und dem AI Ethics Advisory Panel ab.

Spitzenposition am Markt

Abgesehen vom Ausbau der KI-Funktionen 眉berall in der 麻豆原创 SuccessFactors HCM Suite beh盲lt 麻豆原创 mit einem starken globalen HR-Kern, der die Leistungsf盲higkeit von , und vereint, die Spitzenposition im Markt. Die HR-Kern颅funktionen von 麻豆原创 sind Cloud-nativ, KI-gest眉tzt und lassen sich beliebig gem盲脽 individuellen Kundenanforderungen skalieren. 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central bietet alles, was Unternehmen zur Einhaltung der vielf盲ltigen Vorschriften und Compliance-Anforderungen ben枚tigen 鈥� samt Lokalisierung f眉r 眉ber 100 L盲nder beim HR-Kernsystem und Unterst眉tzung f眉r Payroll in 52 L盲ndern 鈥� und setzt sich damit von den Angeboten anderer Hersteller ab. Das entlastet Personalabteilungen in Bezug auf Risiko- und Compliance-Management, hilft Bu脽gelder vermeiden und schafft Freiraum f眉r die Konzentration auf strategische Initiativen.

Kunden mit 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central Payroll k枚nnen sich auf Updates im ersten Halbjahr 2025 freuen, unter anderem eine neue Benutzeroberfl盲che f眉r ein einheitliches Benutzererlebnis, ein Payroll Control Center zur Verwaltung aller Aufgaben im Abrechnungsprozess und eine Stellen- und Budgetierungskontrolle f眉r Compliance im 枚ffentlichen Sektor. Mit dem Update k枚nnen Mitarbeitende den Assistenten Joule nutzen, um in wenigen Sekunden Antworten auf Fragen zu ihrer Gehaltsabrechnung zu erhalten. Dieses verbesserte Benutzererlebnis verringert zugleich den Aufwand f眉r die Bearbeitung von Servicetickets im Personalteam.

Damit die Personalabteilung nicht isoliert arbeitet, ist es besonders wichtig, dass sie mit allen Aktivit盲ten im breiteren Unternehmen vernetzt ist, wie Beck erkl盲rte. In Kombination mit den anderen k枚nnen Kunden ihren Mitarbeitenden somit eine einheitliche und vernetzte Erfahrung bereitstellen, unabh盲ngig davon, wo diese t盲tig sind. Und die hilft ihnen, alles miteinander zu verbinden.

Ahold Delhaize: die Filialmitarbeiter 眉bernehmen das Steuer

Das niederl盲ndische Unternehmen Ahold Delhaize ist einer der gr枚脽ten internationalen Lebensmittel-Handelskonzerne. Seine mehr als 402.000 Filialmitarbeiter bedienen jede Woche weltweit 63 Millionen Konsumenten. 2018 leitete das Unternehmen eine Transformation im Personalwesen ein, um seine komplexe und fragmentierte HR-Landschaft zu vereinheitlichen. F眉hrungskr盲fte und Teams wurden damals durch uneinheitliche Prozesse und einen verstreuten Technologiestack bei ihren t盲glichen Arbeit f眉r das Personal ausgebremst, und Entscheidungsprozesse verz枚gerten sich entsprechend. Die meisten Filialmitarbeiter haben keinen fest zugeordneten Schreibtisch, daher war der Aufbau einer mobilen L枚sung f眉r den Zugriff auf ihre Daten ein wichtiges Projektziel.

鈥濪as erforderte eine Konsolidierung und Straffung unserer bestehenden HR-Prozesse auf einer einzigen, sicheren Plattform 鈥� und das war f眉r uns [麻豆原创] SuccessFactors鈥�, sagte Barbara van der Zanden-Sandtke, Global Head of HR Tech, Data Innovation and Associate Experience bei Ahold Delhaize.

Um die angestrebten Ziele zu erreichen, f眉hrte Ahold Delhaize die Implementierung von 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central und 麻豆原创 SuccessFactors Employee Central Payroll in mehreren Phasen durch. Im Sommer 2023 war die Implementierung abgeschlossen, und man ging an die Umsetzung eines verbesserten Mitarbeitererlebnisses, von dem k眉nftig alle Arbeitskr盲fte profitieren sollten. Wie Tim Piepers, Senior Director HR Technology Platform bei Ahold Delhaize, res眉mierte: 鈥濿ir geben unseren Filialmitarbeitern die Kontrolle in die Hand 鈥� 眉ber ihre Daten und Informationen, ihre Lern- und Entwicklungschancen und ihre berufliche Laufbahn. Das Ergebnis: Wir bauen ein agiles Unternehmen auf, das st盲rker strategisch ausgerichtet und zukunftsorientiert ist.鈥�

Talent- und Lernmanagement mit KI-basierten Karriereempfehlungen

Einer der wichtigsten Bereiche, in die Personalverantwortliche investieren m眉ssen, um dem Fachkr盲ftemangel zu begegnen, ist das Management von Talenten und Lernangeboten. 鈥濫in Mangel an Fachkr盲ften kann letztlich nicht durch st盲ndige Neueinstellungen bew盲ltigt werden鈥�, meinte Beck und f眉gte hinzu, dass viele HR-F眉hrungskr盲fte M枚glichkeiten suchten, ihre Mitarbeitenden im Hinblick auf die k眉nftigen Anforderungen des Unternehmens umzuschulen. 鈥灺槎乖� investiert verst盲rkt in die L枚sung dieses Problems, und ich freue mich, diesbez眉glich die neue L枚sung 麻豆原创 SuccessFactors Career and Talent Development vorstellen zu d眉rfen. Diese vereint das Beste aus unseren Produkten f眉r Talentmanagement in einer einheitlichen Guided Experience mit ganz neuem Design f眉r die daten颅gesteuerte Karriereplanung.鈥�

Die Mitarbeitenden k枚nnen darin neue Informationen 眉ber ihr pers枚nliches Wachstum und ihre Karriereentwicklung abrufen. Sie erhalten KI-gest眉tzte Empfehlungen f眉r den Karriereaufbau, etwa zu F盲higkeiten, Rollen und Lern颅m枚glichkeiten. Die neue L枚sung unterst眉tzt Mitarbeitende und Vorgesetzte bei einer verbesserten strategischen Personalplanung.

Automatisierte Qualifikationsbibliothek m枚glich

Um Kunden bei ihrer Entwicklung zum kompetenzorientierten Unternehmen zu unterst眉tzen, erweitert 麻豆原创 den Talent Intelligence Hub. Mit dieser L枚sung k枚nnen Kunden die Erstellung einer Qualifikationsbibliothek basierend auf Rollen automatisieren, die Qualifikationsprofile ihrer Mitarbeitenden kontinuierlich ausbauen und Jobprofile anreichern. 鈥瀂iel des Talent Intelligence Hub ist es, das Profil eines Talents w盲hrend seines gesamten Weges durch das Unternehmen ab der Rekrutierung mit Qualifikationen anzuf眉llen鈥�, meinte Beck. 鈥濧ll dies baut auf der 麻豆原创 Business Technology Platform auf.鈥� 

Mit dem Talent Intelligence Hub 鈥� verf眉gbar f眉r alle Kunden von 麻豆原创 SuccessFactors 鈥� k枚nnen Unternehmen in Bezug auf Qualifikationen von einem reaktiven auf einen proaktiven Kurs umschwenken. Wie auf der SuccessConnect bekanntgegeben, ist der Talent Intelligence Hub mit seinem personalisierten Mitarbeitererlebnis jetzt eine offene, erweiterbare Plattform mit der M枚glichkeit zur Integration von Qualifikationsdaten von 麻豆原创-Partnern. Kunden k枚nnen damit Qualifikationsdaten auf einer einzigen Plattform konsolidieren und standardisieren und somit mehr Transparenz schaffen. Zu den ersten 麻豆原创-Partnern, die ihre Daten in den Talent Intelligence Hub integrieren, geh枚ren , , , , , , und .

Capgemini unterst眉tzt Mitarbeitende durch qualifikationsorientiertes Personalmanagement

ist ein f眉hrender strategischer Partner, der Unternehmen hilft, den Wert von Technologie f眉r den betrieblichen Wandel voll auszusch枚pfen. Das Unternehmen mit Sitz in Paris hat 340.000 Besch盲ftigte in 50 L盲ndern. Capgemini f枚rdert eine Kultur des Wachstums und kontinuierlichen Lernens und bietet Kunden und Mitarbeitenden Unterst眉tzung gem盲脽 seinem Versprechen 鈥濭et the future you want鈥�.

鈥濪ieses Versprechen steht im Mittelpunkt aller unserer Bem眉hungen und ist Richtschnur f眉r unsere Personalstrategie鈥�, betonte Jihane Baciocchini, Head of Global Talent Acquisition bei Capgemini. 鈥濫ine der tragenden S盲ulen f眉r die Verwirklichung dieses Versprechens sind Qualifikationen. In Qualifikationen zu investieren hei脽t, in Menschen zu investieren. Das ist im Grunde der zentrale Motor unserer HR-Strategie.鈥�

Der Ansatz von Capgemini orientiert sich vor allem an der Notwendigkeit seiner Kunden, ihre digitale Transformation nachhaltig voranzutreiben. Wie Baciocchini erg盲nzt: 鈥濼atsache ist, dass unsere Kunden jetzt von uns erwarten, dass wir vorhersehen, welche Qualifikationen sie in der Zukunft ben枚tigen. Das gilt auch f眉r unsere Mitarbeitenden.鈥� Dass Capgemini Qualifikationen in den Mittelpunkt stellt, macht das Unternehmen zu einem gesch盲tzten Partner f眉r seine Kunden und zu einem attraktiven Arbeitgeber f眉r Spitzenkr盲fte.

Capgemini nutzt 麻豆原创 SuccessFactors zur Unterst眉tzung des gesamten Lebenszyklus von Mitarbeitenden im Unter颅nehmen, von der Einstellung bis zum Renteneintritt. Im Talent Intelligence Hub erhalten Mitarbeitende personalisierte Karriereempfehlungen, die mit ihren Qualifikationen und Zielen im verkn眉pft sind.

Schnellere Wertsch枚pfung durch strategische Partnerschaften und Erweiterbarkeit

麻豆原创 SuccessFactors bietet mit 眉ber 350 Partner-Apps im vertrauensw眉rdige und integrierte L枚sungen f眉r einzigartige Flexibilit盲t bei den unterschiedlichsten Gesch盲ftsanforderungen, etwa Wohlbefinden, Arbeitgeberleistungen, Lernangebote und Zeiterfassung. Angesichts der sich ver盲ndernden Bed眉rfnisse der Mitarbeitenden und der sich wandelnden betrieblichen Anforderungen k枚nnen Kunden diese zertifizierten L枚sungen nutzen, um die Technologie von 麻豆原创 SuccessFactors auf konsistente und verl盲ssliche Weise zu erweitern.

Zu den neuesten L枚sungserweiterungspartnern geh枚ren beispielsweise , dessen App die Zeitfunktionen von 麻豆原创 SuccessFactors mit Schichtmanagement erg盲nzt und in 麻豆原创 SuccessFactors Time Tracking integrierbar ist, und mit seiner App zur Orchestrierung von Lernangeboten 眉ber den gesamten Talentlebenszyklus, die in integrierbar ist.

Reduzierte Schulungskosten dank WalkMe

WalkMe hilft Unternehmen, neue Technologien schneller einzuf眉hren, Schulungskosten zu reduzieren und den Wert颅beitrag von Investitionen zu erh枚hen. Einige Erstanwender berichteten 眉ber eine Steigerung um 200 Prozent bei der Erledigung von Aufgaben. Auf der SuccessConnect gab 麻豆原创 auch die Absicht bekannt, vorkonfigurierte WalkMe-Inhalte in 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen einzuf眉gen. Diese werden in der ersten H盲lfte 2025 im Handel erh盲ltlich sein. Kunden k枚nnen damit f眉r g盲ngige Workflows das Mitarbeitererlebnis verbessern und die Mitarbeiterakzeptanz steigern.

鈥濪enken Sie daran, dass wir trotz unseres stetig wachsenden Gesch盲ftsumfelds immer noch Teil von 麻豆原创 sind und somit unter anderem von der robusten Technologieschicht der 麻豆原创 Business Technology Platform profitieren鈥�, betonte Beck mit Blick auf Kunden, die mit vielen HR-Anwendungen von Drittanbietern arbeiten und sich f眉r die Erweiterbarkeit von 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen interessieren. 鈥濪as Gute ist: Sie k枚nnen Ihre App mit der 麻豆原创 Business Technology Platform entwickeln. Wir haben Low-Code-/No-Code-Technologie, mit der Sie Ihre eigene Anwendung erstellen, integrieren, sichern und einen Workflow daf眉r entwickeln k枚nnen 鈥� mit einer kundenspezifischen Karte aus der SuccessFactors-Startseite. Wir haben die stabilste Technologieplattform der Welt.鈥�  

Frit Ravich: Erfolg in der neuen Technologie盲ra durch mitarbeiter- und kulturorientierten Ansatz

, ein Familienunternehmen, das 1963 in Girona (Spanien) gegr眉ndet wurde, produziert und vertreibt Chips, Snacks und N眉sse. Mit rund 1.100聽Mitarbeitenden und Standorten in 25聽L盲ndern ist Frit Ravich ein Unternehmen, das Mitarbeitende und Kultur in den Mittelpunkt stellt.

2017 f眉hrte das Unternehmen 麻豆原创 SuccessFactors ein, um den betrieblichen Wandel voranzutreiben. Heute nutzt es 麻豆原创 Business AI, um sein Gesch盲ft weiter auszubauen und dabei sicherzustellen, dass niemand auf der Strecke bleibt. Maria Sal贸, Chief People and Culture Officer bei Frit Ravich, fasst den Leitgedanken hinter der Personalstrategie zusammen: 鈥濶icht die Menschen 盲ndern wollen, sondern ihnen helfen, das Beste aus Ver盲nderungen zu machen, indem sie ihr Potenzial voll entfalten.鈥� F眉r Frit Ravich bedeutete das, die Transformation im Personalwesen 鈥� ein Projekt namens 鈥濨utterfly鈥� 鈥� orientiert an der Unternehmenskultur 鈥濬eel Frit鈥� und im Einklang mit seinen Gesch盲ftszielen durchzuf眉hren.

Wie Rebeca Montilla, Talent Manager bei Frit Ravich, erkl盲rt: 鈥濨ei Frit Ravich ist 麻豆原创 SuccessFactors nicht einfach nur ein Tool. Es ist das Kernst眉ck jedes Prozesses. Unsere gesamte Strategie wird durch die 麻豆原创-SuccessFactors-Suite unterst眉tzt, die vollst盲ndig in den Arbeitsalltag aller Mitarbeitenden integriert ist. Die Benutzerfreundlichkeit des Tools ist sehr hoch: 96 Prozent unserer Besch盲ftigten nutzen es. In unserem Unter颅nehmen ist die Akzeptanz f眉r neue L枚sungen Bestandteil der Entwicklung jedes Mitarbeitenden.鈥�

Angesichts des Erfolgs des Projekts 鈥濨utterfly鈥� blickt Sal贸 optimistisch in die Zukunft: 鈥濪ie Umw盲lzungen im Zusammenhang mit KI erinnern uns daran, dass Transformation nicht hei脽t, Ver盲nderungen entgegenzutreten, sondern das Beste daraus zu machen. Wir wollen eine flexiblere Organisationsstruktur schaffen, mit der wir uns von einer rein funktionsbezogenen Vision hin zu einem kompetenzorientierten Unternehmen entwickeln. Wir haben bereits bewiesen, dass bei Frit Ravich niemand auf der Strecke bleibt. Und das gilt auch im neuen Zeitalter der KI.鈥�

Hier finden Sie eine Aufzeichnung der .

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Inspirierende Vortr盲ge und viele Erfolgsgeschichten

Die Veranstaltung begann mit inspirierenden Rednern und Vordenkern, die Einblicke in technologische Innovationen, Strategien f眉r das Ausgabenmanagement und bew盲hrte Best Practices gaben. Auf der B眉hne durften wir renommierte Kunden wie die Warner Music Group begr眉脽en, die 眉ber ihre erfolgreiche Transformation berichteten. Warner Music wurde k眉rzlich mit dem SIG Future of Sourcing Award in der Kategorie 鈥濱nnovation im Sourcing鈥� ausgezeichnet. Ihre Erfahrungen und Erkenntnisse boten den Teilnehmenden wertvolle Orientierungshilfe, um ihre eigenen Ausgabenmanagement-Prozesse zu optimieren.

Weitere H枚hepunkte: Kunden wie BMW, Kraft Heinz, Uber und Thermo Fisher Scientific berichteten dar眉ber, wie ihnen 麻豆原创-L枚sungen helfen, in ihrem Business erfolgreich zu sein. Die Erfolgsgeschichten demonstrierten einmal mehr die St盲rke der Spend-Management-L枚sungen von 麻豆原创 und lieferten den Teilnehmenden konkrete Beispiele, wie sie in ihrer eigenen Organisation f眉r gesch盲ftlichen Mehrwert sorgen.

Innovationen f眉r das Ausgabenmanagement

In unserer Keynote skizzierten wir die Produktstrategie des 麻豆原创 Spend Managements f眉r das kommende Jahr und unseren Fokus auf Daten, Intelligenz sowie die L枚sungs-Suite. Mit diesen drei Schwerpunkten ber眉cksichtigen wir auch die zahlreichen R眉ckmeldungen unserer Kunden. Unsere fortlaufenden Investitionen in diesen drei Bereichen liefern ihnen wertvolle Erkenntnisse, um fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen, die ihre Organisationen weiter voranbringen werden.

Unser Hauptanliegen ist es, m眉hsame und zeitaufw盲ndige Aufgaben zu automatisieren, damit sich unsere Kunden auf strategische Entscheidungen konzentrieren k枚nnen. Wir investieren weiterhin stark in Innovationen f眉r unser Portfolio f眉r 麻豆原创 Spend Management und 麻豆原创 Business Network, einschlie脽lich neuer M枚glichkeiten im Bereich k眉nstlicher Intelligenz (KI) und der nahtlosen Integration von weiteren Anwendungen und Systemen. Unser Ziel ist es, Unternehmen die Freiheit zu geben, ihre Zukunft zu gestalten, ohne von allt盲glichen operativen Aufgaben abgelenkt zu werden.

麻豆原创 Joule transformiert die Arbeitsweise

Auf der 麻豆原创 Spend Connect Live pr盲sentierten wir mehrere Innovationen, die das Ausgabenmanagement der Zukunft ver盲ndern:

• Eine der aufregendsten Ank眉ndigungen war die Integration unseres generativen in , und . Damit k枚nnen die Benutzer ab dem vierten Quartal 2024 ihre wichtigsten Aufgaben in allen Bereichen unseres Spend-Management-Portfolios schnell und pr盲zise erledigen: Von der Erstellung von Ausschreibungen 眉ber Routineanfragen in 麻豆原创 Ariba bis zur Generierung von Stellenausschreibungen oder Leistungsbeschreibungen mit vorausgef眉llten Informationen in 麻豆原创 Fieldglass.
• Zudem stellten wir 麻豆原创 Ariba Intake Management vor: Eine neue Beschaffungsl枚sung, die auf der 麻豆原创 Business Technology Platform aufbaut und im ersten Quartal 2025 verf眉gbar sein soll. Mit der L枚sung lassen sich Beschaffungsanfragen automatisiert erstellen und Procurement-Prozesse orchestrieren 鈥� einschlie脽lich dem Routing 眉ber verschiedene Beschaffungswege und komplexe Workflows hinweg. Da dadurch verschiedene Systeme f眉r Beschaffungsanfragen und Statusaktualisierungen an einem zentralen Ort liegen, k枚nnen Mitarbeitende die Richtlinien ihrer Organisationen viel einfacher einhalten und notwendige Vorschriften erf眉llen, ohne zeitaufw盲ndige manuelle Korrekturen vornehmen zu m眉ssen.
• Speziell f眉r Lieferanten k眉ndigten wir ein neues Promote-Abonnement f眉r 麻豆原创 Business Network an. Es hilft Lieferanten, neue Gesch盲ftsm枚glichkeiten zu finden, das Matching-Potenzial zu verbessern und schneller Beziehungen zu K盲ufern 眉ber den Business-Network-Katalog aufzubauen. Durch das Abonnement erhalten Lieferanten konkrete Empfehlungen, wie sie im Netzwerk schneller gefunden werden, Suchergebnisse in ihrem Sinne erweitern oder ihr Lieferantenprofil und Netzwerkkatalog-APIs verifizieren k枚nnen.
• 麻豆原创 Fieldglass erhielt durch die Einf眉hrung eines Analytics Add-Ons ebenfalls ein Upgrade. Im Fokus: Das Management von externen Arbeitskr盲ften. Die erweiterte Analysefunktion gibt tiefe Einblicke in die Aufstellung externer Arbeitskr盲fte und hilft Unternehmen beispielsweise, Nachhaltigkeits- und Menschenrechtsziele zu erreichen, Talente zu gewinnen und Multi-Channel-Strategien zur Talent-Akquise umzusetzen.

Mehr 眉ber unsere Innovationen lesen Sie im 麻豆原创 Newsbyte.

Ausblick auf die Zukunft von Spend Management

Auf der 麻豆原创 Spend Connect Live hatten wir die Gelegenheit, unseren Kunden und Partnern alle Innovationen pers枚nlich zu pr盲sentieren und gemeinsam mit ihnen die Zukunft des Ausgabenmanagements zu gestalten. Falls Sie in Las Vegas nicht dabei sein konnten: Melden Sie sich zur 麻豆原创 Spend Connect Virtual am 24. Oktober 2024 an und greifen Sie auf die Live- und On-Demand-Inhalte aus allen Themenbereichen zu.

麻豆原创 weist mit innovativen L枚sungen den Weg in die Zukunft des Ausgabenmanagements. Unser Portfolio hilft unseren Kunden dabei, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und gesch盲ftlichen Mehrwert zu schaffen. Mit innovativen KI-F盲higkeiten, nahtloser Integration und einer erstklassigen Benutzererfahrung treiben wir die M枚glichkeiten im Ausgabenmanagement weiter voran. So unterst眉tzen wir Unternehmen, ihr volles Potenzial zu entfalten, ihre strategischen Ziele zu verwirklichen und ihr Ausgabenmanagement zukunftsf盲hig zu gestalten.

Elena Parker, Chief Revenue Officer von 麻豆原创 Intelligent Spend and Business Network f眉r die MEE-Region

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Muhammad Alam, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创聽SE und Leiter des Bereichs 麻豆原创聽Product Engineering, f眉hrte aus: 鈥濽nsere Innovationen f眉hren kein isoliertes Dasein聽鈥� sie sind umfassend in unser Produktportfolio integriert. Wir stellen nicht nur hochmoderne Technologien bereit, sondern sorgen auch daf眉r, dass diese einfach zug盲nglich sind und konkrete Ergebnisse erzielen.鈥�

W盲hrend der Keynote wurden neue portfolio眉bergreifende L枚sungen und Innovationen in Demos vorgestellt, um zu zeigen, wie Unternehmen damit Herausforderungen bew盲ltigen und beispielsweise ihre Gesch盲ftst盲tigkeit ausweiten und neue M盲rkte erschlie脽en, Komplexit盲t abbauen und personalisierte Erlebnisse bereitstellen k枚nnen. 鈥濱nnovationen sind immer nur so effektiv wie das Produkterlebnis, das sie bieten鈥�, betonte Muhammad Alam. 鈥瀂ugriff auf innovative Tools zu haben ist eine Sache. Diese Technologien in die Produkte zu integrieren, die man Tag f眉r Tag nutzt, um konkrete Herausforderungen zu bew盲ltigen, ist noch einmal etwas ganz anderes.鈥�

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Schneller, besser, automatisiert

Seit der 麻豆原创 TechEd im vergangenen Jahr wurden 眉ber 1.000 Entwicklungen aus der Roadmap f眉r die realisiert. Die 麻豆原创 BTP konnte zudem seit Jahresbeginn erneut eine Verf眉gbarkeit von 眉ber 99,99 % verzeichnen und die Zahl der Unternehmen, die die Plattform eingef眉hrt haben, ist gegen眉ber dem Vorjahr um 60 % gestiegen. 27.000 Kunden und 2.800 Partner sind ein klarer Beweis daf眉r, dass die Nachfrage f眉r die 麻豆原创 BTP hoch ist.

Deshalb wird die Plattform k眉nftig in acht von der 麻豆原创 verwalteten Rechenzentren weltweit verf眉gbar sein und kann zus盲tzlich 眉ber Infrastruktur genutzt werden, die von unseren Partnern AWS, Microsoft und Google bereitgestellt wird. Damit machen wir die 麻豆原创 BTP einfacher zug盲nglich f眉r Kunden.

Zus盲tzlich zur erweiterten Abdeckung stellen wir auch neue Schulungen, Guidance Frameworks, Integrationsabl盲ufe und Anwendungsf盲lle bereit. F眉r 麻豆原创 Business Accelerator Hub und das 麻豆原创 Discovery Center wird es zus盲tzliche Ressourcen und Anleitungen zu bestimmten Anwendungsf盲llen geben, insbesondere in den Bereichen KI und Transformation von Gesch盲ftsprozessen.

Zur Unterst眉tzung von Entwicklungsteams werden ab dem n盲chsten Release das Entwicklungsmodell ABAP Cloud beinhalten. Dadurch wird 麻豆原创 Build zum Entwicklungswerkzeug der Wahl f眉r Erweiterungen. Zusammen mit dem neuen 麻豆原创 Build Extensibility Wizard, der die Entwicklung von Erweiterungen in 麻豆原创 S/4HANA unterst眉tzt, k枚nnen Unternehmen mit diesem Modell ihre L枚sungen einfacher erweitern und dabei zugleich einen Clean Core aufrechterhalten. Dies ist eine wichtige Voraussetzung, um konsistente Kundensysteme sicherzustellen, die gewartet und aktualisiert werden k枚nnen.

Auch der KI-Assistent wird in 麻豆原创 Build integriert. Damit k枚nnen Entwicklungsteams produktiver arbeiten und von der Effizienzsteigerung und Automatisierung durch KI profitieren. Mit Joule Studio kann der Assistent sogar strukturierte Daten nutzen, die in Drittsystemen gespeichert sind. Dadurch wird es f眉r Entwicklungsteams einfacher, eigene F盲higkeiten f眉r Joule in einer Low-Code-Umgebung zu entwickeln.

Und damit Entwicklungsteams das semantische Modell von 麻豆原创 als Grundlage f眉r gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) nutzen und Unternehmensanwendungen entwickeln k枚nnen, verkn眉pft die neue L枚sung 麻豆原创 Knowledge Graph nat眉rliche Sprache mit den Metadaten von 麻豆原创. Die L枚sung erm枚glicht ein besseres Verst盲ndnis der gesamten Datenlandschaft von 麻豆原创 und schafft so die Voraussetzungen f眉r fundierte, datenbasierte Entscheidungen. Entwicklungsteams k枚nnen mit der L枚sung in Kombination mit der Knowledge-Graph-Engine und der Vektor-Engine in 麻豆原创 HANA Cloud generative KI-Modelle erstellen, die auf 麻豆原创-spezifischer Gesch盲ftssemantik basieren und die pr盲zise und effektive Entwicklung zuverl盲ssiger KI-Funktionen f眉r Unternehmen erm枚glichen.

Produktivit盲tssteigerung durch den Einsatz von KI

Nicht nur 厂础笔-叠耻颈濒诲-尝枚蝉耻苍驳别苍 erhalten mit Joule KI-Unterst眉tzung, sondern die 麻豆原创 integriert KI-Funktionen weiter in ihr gesamtes Portfolio, unter anderem in ihre L枚sungen f眉r ERP, Customer Experience, Human Capital Management, Lokalisierung, Ausgabenmanagement, Nachhaltigkeit und Supply Chain Management. Wie bereits auf der 麻豆原创 Sapphire 2024 angek眉ndigt, wird Joule bis Jahresende 80 % der meistgenutzten 麻豆原创-Aufgaben abdecken.

Joule wird k眉nftig von Agenten unterst眉tzt, d. h. der Assistent kann KI-Agenten nutzen, die auf gro脽en Sprachmodellen basieren, um komplexe Gesch盲ftsprobleme durch Planung, Selbstreflexion, logisches Denken und Zusammenarbeit eigenst盲ndig zu l枚sen. Beispielsweise kann Joule Unternehmen helfen, Kl盲rungsf盲lle im Zusammenhang mit 眉berf盲lligen Rechnungen zu l枚sen. Hierzu greift der Assistent auf KI-Agenten zur眉ck, die auf Vertr盲ge, Rechnungen und Zahlungshistorien spezialisiert sind. Da jeder dieser KI-Agenten f眉r eine bestimmte Aufgabe optimiert wurde, k枚nnen sie miteinander kombiniert werden, um komplexere Gesch盲ftsprobleme funktions眉bergreifend zu l枚sen und Silos aufzubrechen.

Die besten Ergebnisse lassen sich mit KI erzielen, wenn diese im normalen Arbeitsablauf genutzt werden kann und im Rahmen eines einheitlichen Benutzererlebnisses sinnvoll in das gesamte Portfolio integriert ist. Dieser Arbeitsablauf kann einen Desktop-PC betreffen, doch h盲ufig m枚chten Anwender KI auf ihren Mobilger盲ten nutzen. Damit KI jederzeit und von jedem Ort aus genutzt werden kann, integriert die 麻豆原创 den Assistenten Joule 眉ber 麻豆原创 Mobile Start auch in ihre mobilen Apps. Anwender profitieren dabei weiterhin von Datenschutz und Sicherheit auf Enterprise-Niveau, w盲hrend zugleich das Prinzip relevanter, verl盲sslicher und verantwortungsvoller KI umgesetzt wird.

Klarheit und Kundenorientierung statt Komplexit盲t

Alle auf der 麻豆原创 TechEd 2024 vorgestellten und in den Demos der Er枚ffnungsrede pr盲sentierten Innovationen haben ein gemeinsames Ziel: einfachere Abl盲ufe in den Unternehmen von Kunden zu erm枚glichen. Dies geschieht beispielsweise durch den Einsatz von generativer KI zur Beschleunigung von Entwicklungsprojekten, durch das Treffen fundierter Gesch盲ftsentscheidungen mithilfe intelligenter Datenanwendungen, durch ein einfacheres Projektmanagement mithilfe von KI, durch die zuverl盲ssige und rechtskonforme Lokalisierung von Gesch盲ftsabl盲ufen oder durch die Unterst眉tzung von Vertriebsteams bei Gesch盲ftsabschl眉ssen mit intelligenten Verkaufstools.

鈥濼echnologie sollte Prozesse vereinfachen, nicht komplizierter machen. Sie sollte f眉r Klarheit sorgen und nicht f眉r Komplexit盲t鈥�, bekr盲ftigte Muhammad Alam. 鈥濪eshalb machen wir immer wieder Dinge m枚glich, die man bisher f眉r nicht machbar hielt, und orientieren uns dabei an Ihren gesch盲ftlichen Zielen.鈥�

Um mehr 眉ber die auf der 麻豆原创 TechEd 2024 vorgestellten L枚sungen und Innovationen zu erfahren, , oder greifen Sie auf weitere Berichte und Artikel zur Veranstaltung zu.

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Die Innovationen der TechEd 2024 verdeutlichen 麻豆原创s umfassendes Angebot im Bereich Unternehmens-KI. Dazu geh枚ren unter anderem KI-Agenten, die Zusammenarbeit f枚rdern, Wissensgraph-Technologie und generative KI-Funktionen in 麻豆原创 Build f眉r Entwickler.

Walldorf, 8. Oktober 2024 鈥� 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) hat heute auf der j盲hrlichen 麻豆原创-TechEd-Konferenz bedeutende KI-Innovationen f眉r die technologische Plattform vorgestellt, die 87 Prozent des weltweiten Handels unterst眉tzt. Der auf generativer KI basierender Assistent Joule steht dabei im Mittelpunkt einer v枚llig neuen Weise, Gesch盲fte zu t盲tigen. 麻豆原创 k眉ndigte etwa neue erweiterte, leistungsstarke Funktionen f眉r Joule an. Dazu geh枚ren spezialisierte KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben 眉ber verschiedene Disziplinen hinweg zu l枚sen.

麻豆原创 pr盲sentiert zudem den 麻豆原创 Knowledge Graph, eine innovative, semantische Datenbank, die Entwicklern hilft, 麻豆原创-Daten besser zu nutzen, indem sie diese mit wichtigen Gesch盲ftsinformationen verkn眉pft. Dar眉ber hinaus wurden neue Werkzeuge eingef眉hrt, mit deren Hilfe sich weiter bahnbrechende Fortschritte im Bereich der Business-KI erzielen lassen.

鈥濪ie vorgestellten Innovationen f眉hren zu konkreten Gesch盲ftsergebnissen. Sie helfen unseren Kunden dabei, die Leistungsf盲higkeit von KI, Daten und neuen Entwicklungsl枚sungen f眉r ein beschleunigtes Wachstum zu nutzen鈥�, sagte Muhammad Alam, Mitglied des Vorstands von 麻豆原创聽SE und Leiter des Bereichs 麻豆原创聽Product Engineering. 鈥灺槎乖� beweist damit einmal mehr seine Gesch盲fts- und Technologiekompetenz. Diese KI-Innovationen begr眉nden ein Miteinander zwischen Mensch und KI, das modernes Gesch盲ftsleben neu gestalten wird.鈥�

Ein Turbo f眉r Joule

麻豆原创 feiert den ersten Geburtstag von Joule und pr盲sentiert dabei wegweisende Neuerungen, die Gesch盲ftsprozesse weiter revolutionieren werden. Joule als der KI-Assistent, der Unternehmen versteht, beherrscht nun auch kooperative Multiagentensysteme. Diese neuen Funktionen unterst眉tzen Joule dabei, 80 Prozent der g盲ngigsten 麻豆原创-Aufgaben effizienter zu l枚sen und sind nahtlos in das gesamte Unternehmensportfolio integriert.

In diesen Multiagentensystemen 眉bernehmen KI-Agenten mit spezialisiertem Fachwissen bestimmte Aufgaben in komplexen Gesch盲ftsprozessen. Sie arbeiten Hand in Hand mit anderen spezialisierten KI-Agenten und passen ihre Strategien dynamisch an, um gemeinsam ihre Ziele 眉ber verschiedene Gesch盲ftsbereiche hinweg zu erreichen. Dadurch werden Silos abgebaut und die Produktivit盲t gesteigert, denn die KI-Agenten erm枚glichen es den Mitarbeitenden, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die ausschlie脽lich menschliches K枚nnen erfordern.

Auf der TechEd wurden zwei Anwendungsf盲lle vorgestellt, die diesen Produktivit盲tsgewinn durch den Einsatz von KI-Agenten verdeutlichen:

• Ein Anwendungsfall befasst sich mit der Behandlung von Konflikten in einem bestimmten Gesch盲ftskontext und l枚st anhand von autonomen KI-Agenten eine Reihe von Streitschlichtungsszenarien, darunter falsche und fehlende Rechnungen, nicht genutzte Gutschriften und abgelehnte oder doppelte Zahlungen.
• Ein weiterer Anwendungsfall aus dem Bereich der Finanzbuchhaltung setzt autonome KI-Agenten ein, um wichtige Finanzprozesse zu optimieren, indem Aufgaben wie Rechnungszahlungen, Rechnungsverarbeitung und Buchungsaktualisierungen im Hauptbuch automatisiert werden. Dadurch k枚nnen Unstimmigkeiten oder Fehler rasch behoben werden. 

Das volle Potenzial von Gesch盲ftsdaten nutzen

麻豆原创 pr盲sentiert seine neue L枚sung 麻豆原创 Knowledge Graph, die im ersten Quartal 2025 眉ber 麻豆原创 Datasphere und Joule verf眉gbar sein wird. Diese innovative Technologie st眉tzt sich auf die umfangreichen Gesch盲ftsdaten von 麻豆原创 und bietet Anwendern tiefere Gesch盲ftseinblicke, indem sie Beziehungen und Kontexte in der gesamten 麻豆原创-Datenlandschaft nahtlos darstellt. Das erm枚glicht es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen auf Basis ihrer Daten zu treffen.

麻豆原创 Knowledge Graph reduziert die Komplexit盲t der manuellen Datenmodellierung, indem vordefinierte Beziehungen zwischen verschiedenen Gesch盲ftseinheiten wie Bestellungen, Rechnungen oder Kunden bereitgestellt werden. Durch die spezielle Gesch盲ftssemantik von 麻豆原创 verringert die L枚sung das Risiko von ungenauen oder irrelevanten Ergebnissen. Unternehmen k枚nnen dadurch intelligentere Anwendungen entwickeln und generative KI effektiver nutzen, ohne sich um die Genauigkeit der zugrunde liegenden Daten sorgen zu m眉ssen.

Entwicklungskompetenzen st盲rken

麻豆原创 f眉hrt au脽erdem eine Reihe von Innovationen ein, um Entwickler im Bereich Unternehmens-KI zu unterst眉tzen. Auf der Plattform 麻豆原创 Build, die zur Erweiterung von 麻豆原创-L枚sungen genutzt wird, verk眉rzen neue generative KI-Funktionen wie Code-Erl盲uterung und Dokumentationssuche die Entwicklungszeiten f眉r Java- und JavaScript-Entwickler erheblich.

Zus盲tzlich wird 麻豆原创 Build um den Extensibility Wizard erg盲nzt, der den Prozess zur Erweiterung von 麻豆原创-L枚sungen vereinfacht, indem Entwickler direkt von der 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition aus auf 麻豆原创 Build zugreifen k枚nnen. Auch ABAP-Entwickler und Fusion-Teams profitieren von einem nahtlosen Zugang zu den ABAP-Cloud-Entwicklungswerkzeugen von 麻豆原创 Build.

Zudem gibt 麻豆原创 bekannt, schon heute weltweit 2 Millionen Menschen fortgebildet zu haben. Eigentlich sollte dieses Ziel erst 2025 erreicht werden. Der hat dazu entscheidend beigetragen, den weltweiten Mangel an Fachkr盲ften mit digitalen Qualifikationen zu verringern. Diese Lernplattform bietet unter anderem rollenbasierte Zertifizierungen, kostenloses Schulungsmaterial und praktische 脺bungen f眉r Entwickler. 麻豆原创 plant, sein wachsendes Portfolio an KI-bezogenen Lernm枚glichkeiten weiter auszubauen, einschlie脽lich Kursen zu generativer KI, KI-Ethik sowie seinen fortschrittlichen KI-Werkzeugen und -Plattformen.

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

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

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Dana R枚siger, +49 62277 63900 (CEST), dana.roesiger@sap.com  
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com

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

Lukas F枚rster, Head of 麻豆原创 SuccessFactors Germany: Der erste Usecase im Bereich AI, der im HR-Bereich auf sehr gro脽es Interesse gesto脽en ist, ist die M枚glichkeit, mit generative AI Stellenbeschreibungen zu verfassen.

Wenn wir uns HR-T盲tigkeiten anschauen, involvieren diese sehr viele Texte, die geschrieben werden m眉ssen. Im HR-Bereich muss man zum Beispiel immer wieder Ziele formulieren, Tickets schreiben, Feedback geben oder Mitarbeiterbesprechungen dokumentieren. Dadurch gibt es sehr schnell sehr viele Anwendungsf盲lle. Unsere Roadmap f眉r die n盲chsten Monate umfasst deshalb aktuell auch 眉ber 40 Funktionen.

Wir sind bereits mit gestartet, unserem kostenlos aktivierbaren Assistenten, der auf generativer k眉nstlicher Intelligenz basiert und nat眉rliche Sprache nutzt. Wir erm枚glichen dadurch all unseren Kunden, ab sofort GenAI auszuprobieren.

Wie funktioniert das genau?

Joule bietet proaktive und kontextbezogene Erkenntnisse aus unseren L枚sungen und aus Quellen von Drittanbietern, durchsucht schnell Daten aus unterschiedlichen Systemen und setzt sie in einen Zusammenhang, um intelligentere Erkenntnisse zu gewinnen. Joule revolutioniert so auch die HR-Gesch盲ftsabl盲ufe grundlegend.

Haben Sie ein Beispiel?

Das Datenmodell kann etwa mit allen unternehmensspezifischen Personalrichtlinien trainiert werden. Nutzer k枚nnen dadurch ihre Fragen, etwa zu den Urlaubsarten im Unternehmen, in Sekunden beantwortet bekommen und dann auch direkt im Anschluss mit Joule die Urlaubsbuchung durchf眉hren. Mithilfe von Joule k枚nnen alle ihre Aufgaben schneller erledigen 鈥� bei gleichzeitig stark verbesserter Effizienz.

Wie ist 麻豆原创 im Bereich GenAI generell aufgestellt?

Wir f眉hren mit 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen den Markt an und machen damit vor, wie man GenAI im Business-Kontext einbinden kann. Unser Ziel ist es, AI in die Alltagsarbeit, in die normalen Arbeitsprozesse einzubetten, um so bei unseren Kunden hohe Effizienzgewinne zu erzielen.

Lassen Sie mich dies mit Hilfe eines Beispiels verdeutlichen: GenAI in SuccessFactors unterst眉tzt unsere Kunden etwa bei der Formulierung von Performance Goals, einer T盲tigkeit, die den verantwortlichen Managern oft viel Zeit kostet.

Nehmen wir an, eine Firma hat 20,000 Mitarbeitende und im Schnitt werden pro Mitarbeiter drei Ziele vereinbart, f眉r deren Formulierung ohne GenAI jeweils 15 Minuten ben枚tigt werden. Insgesamt m眉ssten also 60.000 Ziele vereinbart werden. F眉r die komplette Organisation w盲ren das 15.000 Stunden Arbeitszeit. GenAI in SuccessFactors unterst眉tzt die Kunden bereits jetzt bei der Formulierung von smarten Zieltexten und bei der Erstellung von sinnvollen Meilensteinen.

Nehmen wir also an, die Formulierung eines SMART Goals dauert im Schnitt nur noch sechs Minuten, bedeutet das f眉r die Firma in Summe nur noch einen Aufwand von 6.000 Stunden. Dies ist f眉r die gesamte Organisation, insbesondere f眉r das Management, ein extremer Zeit- und damit Effizienzgewinn. Wir liefern aus den Daten die Prompts in die Modelle.

麻豆原创 hat in innovative KI-Unternehmen investiert?

Ja, wir sind zum Beispiel neben dem Heidelberger AI-Startup Aleph Alpha auch an den US-Unternehmen Anthropic und Cohere beteiligt. Aleph Alpha hilft dem Land Baden-W眉rttemberg aktuell bei der Digitalisierung seiner Fachverfahren. Das reicht von der Digitalisierung einfacher Antr盲ge  bis hin zur Beantwortung komplexer Anfragen und Recherchen. Die AI-Modelle entwickeln sich gerade sehr schnell weiter. 麻豆原创 ist hier sehr gut unterwegs.

Sie setzen auch bei der Einf眉hrung von generativer KI in Unternehmen auf Partner?

Das stimmt; es gibt so viel Innovation, daf眉r muss man starke Partner haben. Mit unserem starken Partnernetzwerk sind wir perfekt aufgestellt, um alle Innovationen f眉r unsere Kunden nutzbar zu machen. Auf der 麻豆原创 Business Technology Platform haben wir einen generative AI Hub, mit dem wir sehr flexibel verschiedene Modelle anbinden k枚nnen. So k枚nnen unsere Kunden generative AI sehr einfach nutzen.

Wie ist es mit etwaigen ethischen Fragen beim Einsatz von generativer KI?

Bei HR geht es immer um Menschen und um sensible Daten. Das m眉ssen wir unbedingt sauber abdecken. Als deutscher Technologiehersteller haben wir das aber in unserer DNA. Wir schauen uns immer zuerst an, welche ethischen Fragen zu beachten sind und setzen es erst dann in Technik um.

Wir bei 麻豆原创 stehen f眉r relevante, verl盲ssliche und verantwortungsvolle KI f眉r Unternehmen. Es gibt bei uns einen eigenen Lenkungsausschuss f眉r KI-Ethik aus leitenden 麻豆原创-Mitarbeitern und -Mitarbeiterinnen, der unseren Ansatz, unsere Prozesse und unsere Produktkapazit盲ten 眉berpr眉ft, um die 脺bereinstimmung mit unseren Grunds盲tzen und Richtlinien sicherzustellen.

Uns geht es stets um Qualit盲t. Deswegen f眉hren wir sehr ausf眉hrliche Tests durch, und geben die Funktionen nur dann frei, wenn die Qualit盲t stimmt. K眉nstliche Intelligenz soll den Menschen unterst眉tzen; letztlich trifft die Entscheidungen aber der Mensch.

Ein Blick in die Zukunft: Generative k眉nstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Was ist daran Hype, was schon Realit盲t in der Business-IT?

Voraussichtlich werden wir erst in einigen Jahren ganz genau wissen, was Hype ist, was underhyped und was overhyped war. Sicher ist: K眉nstliche Intelligenz, die auf Large Language Modellen (LLM) beruht, wird nicht mehr verschwinden, sie wird die HR-Arbeit nachhaltig auf ein neues Niveau bringen. Davon bin ich 眉berzeugt.

Welche Ihrer Kunden setzen generative KI schon ein?

Auf unserer j眉ngsten Veranstaltung, der HR Connect in Dresden waren dabei: Annika Naujoks, Digital Transformation Leader, digital@m, ein Unternehmen der Stadt M眉nchen, und Susann Schmid, Leiterin Kompetenzcenter Personalgewinnung von der Stadt M眉nchen, die 眉ber den Einsatz von AI im Recruiting referierten. Zudem sprachen Moritz Kippenberger, Global Head of HR Services, Qualification & Recruiting bei der BMW Group, sowie Dr. Kai Wehmeyer, Senior Vice President Corporate HR Strategy & Systems bei Bertelsmann.

Wir hatten Beteiligungen von Mainova, Grenke, Boehringer Ingelheim, dem Landesbetrieb Stra脽enbau NRW, Continental, Knorr-Bremse und MCM Klosterfrau. Sie sehen, es ist ein breites Spektrum. Ich freue mich sehr auf den Austausch mit unseren Kunden, ob in Dresden, auf der bevorstehenden 鈥瀂ukunft Personal Europe鈥� in K枚ln oder vor Ort. Ich kann sagen, das ist jetzt wirklich eine richtig spannende Zeit.

Das Interview f眉hrte der freie IT-Journalist Johannes Klostermeier

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麻豆原创 TechEd Virtual

Starten Sie Ihre Learning Journey mit Ihrer Anmeldung zur , die von 8. bis 9. Oktober 2024 stattfindet. Auf der kostenlosen zweit盲gigen Veranstaltung sind die Teilnehmerinnen und Teilnehmer die ersten, die die neuesten 麻豆原创-Technologien zu sehen bekommen. In einer Vielfalt von spannenden Sessions fachkundiger Experten von 麻豆原创 und Partnern k枚nnen sie gleich praktische Erfahrungen damit sammeln.

Wir bieten 眉ber 100 Sessions an, von denen die meisten live im 麻豆原创 AppHaus Heidelberg gefilmt und dann in verschiedenen Formaten bereit颅gestellt werden, um ein m枚glichst breites Lernangebot zu schaffen.

Als Schnelleinstieg in Ihre Learning Journey k枚nnen Sie auch beim am 23. September 2024 mitmachen. Hier gibt es Fun-Wettbewerbe und auf die 麻豆原创 TechEd Virtual abgestimmte Informations颅angebote.  

麻豆原创 TechEd on Tour und andere Pr盲senzveranstaltungen

Wenn Sie M枚glichkeiten zum intensiveren Lernen suchen, kommen Sie zur .

麻豆原创 macht an vier Orten Station mit dieser Pr盲senzveranstaltung, wobei jedes Event in Zusammenarbeit mit den 麻豆原创-Anwendergruppen organisiert wurde. Bei jedem Tour-Stopp bieten wir praxisorientierte Lernm枚glich颅keiten, vertiefende Vortr盲ge und Meet-the-Experts-Sitzungen, alle durch颅gef眉hrt von 麻豆原创-Experten, -Partnern und -Kunden.  

Wieder zur眉ck im Programm ist die Developer Garage, eine tolle Gelegen颅heit zum Lernen durch praktisches Tun.

Kommen Sie zu einem unserer vier Tour-Stopps:

• von 12. bis 14. November 2024 in West Palm Beach, Florida (USA)
• von 19. bis 20. November 2024 in Melbourne (Australien) 
• von 1. bis 3. Dezember 2024 in Birmingham (UK) 
• im April 2025 in Wiesbaden 

Zus盲tzlich bietet die 麻豆原创insider EMEA 2024 eine weitere Pr盲senz颅veran颅stal颅tung mit Vortr盲gen zu 麻豆原创-TechEd-Themen sowie praxis颅orientier颅ten und vertiefenden Lernerfahrungen mit Fachkollegen und 麻豆原创-Experten.

• findet von 12. bis 14. November 2024 in Kopenhagen (D盲nemark) statt.

an, oder planen Sie einen Besuch auf einem der Tour-Stopps der .

JG Chirapurath ist Chief Marketing Officer f眉r 麻豆原创 Business Technology Platform.

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