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DER ÜBERGANG ZU S/4HANA, EINE GROßE

HERAUSFORDERUNG DIE WEITERE CHANCEN BIETET

BME-CREACTIVES-WEBINAR VOM 29.05.2020

ADRIANO GARIBOTTO UND STEPHAN WILLIGENS

May 29th, 2020

200529_BME_creactives_Webinar_data cleansing S4HANA_v422

171220 101GG

INHALT

Die folgenden Inhalte werden im Rahmen des Webinars betrachtet:

▪ Worauf die Kompetenz von CREACTIVES im Umfeld des Management von Einkaufsdaten beruht

▪ Warum die Migration zu S/4HANA eine besondere Herausforderung ist

▪ Aus welchem Grund eine Material-Master-Datenbereinigung auch im S/4HANA Umfeld notwendig ist(aber nicht nur)

▪ Welchen Mehrwert künstliche Intelligenz für Datenmanagement Lösungen im Vergleich zu

konventionellen Ansätzen bietet

▪ Wie die Kategorisierung, Optimierung und Bereinigung der Einkaufsdaten, am Beispiel der

Materialstammdaten, im Rahmen eines S/4HANA Projektes erfolgreich realisiert werden kann

▪ Warum die skizzierte Lösung auch für den gehobenen Mittelstand messbaren Nutzen liefert

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AGENDA - WEBINAR

▪ Vorstellung CREACTIVES

▪ Herausforderung S/4HANA

▪ Problemstellung

▪ CREACTIVES Lösungsansätze

▪ Use Case

▪ Q&A

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AGENDA - WEBINAR

▪ Vorstellung CREACTIVES

▪ Herausforderung S/4HANA

▪ Problemstellung

▪ CREACTIVES Lösungsansätze

▪ Use Case

▪ Q&A

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10 #1

Used by

15

More than

150

Standards:

UNSPSCeCl@ssCPV…

>95%

of the top

100

companies

EuropeanMore than

100implemented

Company data analyzed

>Years of

Experience in Combining

knowledge engineering & Machine Learning

World’s

MultilanguageReusable Knowledge Base of Industrial components

LARGEST

More than

languages under management

of accuracy

Multilanguage

25A unique combination of

Machine Learning and

Knowledge engineeringachieving

Flexible Taxonomy

Certified

ISO 9001:2015Standard and Custom

>4 million rules

4K Technical attributes

>3.500 Brands under management

>14K ManufacturerCodes under management

SEMANTIC TECHNOLOGY BREAKS LANGUAGE BARRIERS

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AGENDA - WEBINAR

▪ Vorstellung CREACTIVES

▪ Herausforderung S/4HANA

▪ Problemstellung

▪ CREACTIVES Lösungsansätze

▪ Use Case

▪ Q&A

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HERAUSFORDERUNG MIGRATION ZU S/4HANA

Die Migration ihrer aktuellen SAP Landschaft auf S/4HANA ist zu vergleichen mit

einem Wechsel des Fahrzeugs vom Verbrennungsmotor zum Elektromotor!

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Die Veränderungen (beispielhaft):

▪ Neue „Engine“

▪ Lt. SAP Simplifizierung (S) und 4. Produktgeneration (4)

▪ Neue Datenbanktechnologie (HANA)

▪ Neues „Fahrverhalten“

▪ Wording, z.B. Geschäftspartner statt Debitoren und

Kreditoren

▪ Material Ledger ist verpflichtend

▪ Funktionsfähigkeit der aktuellen SAP Add-Ons nicht

gewährleistet

▪ Verändertes Nutzungsverhalten

▪ Integrierte Analyselösungen, Sprachschnittstellen und

digitaler Assistenten

▪ Cloud und Hybrid Szenarien neben On-Premise

▪ Angepasste Datenbankstrukturen und deren Nutzung

Die Auswirkungen (beispielhaft):

▪ Mehrjährige Umstellung und System-Roll-out innerhalb

von Unternehmen bzw. Konzernen

▪ Ablösung von einigen Add-Ons durch S/4HANA

integrierte Lösungen oder deren Modifikation an die

neue IT-Umgebung

▪ Neue Datenbanktechnologie erfordert verstärkten

Fokus auf übergreifende Datenstruktur, Datenpflege

und Datenregeln

▪ Außergewöhnlich hohe Belastung der internen und

extern bereitgestellten IT Ressourcen über die

nächsten Jahre

▪ Stopp bzw. mindestens signifikante Verzögerung aller

fachbereichsspezifischen Anforderungen innerhalb

der bestehenden Systemlandschaft

▪ Etablierte Arbeitsweisen mit Lieferanten und Partnern

werden neu bewertet bzw. hinterfragt

SITUATION IM BEREICH VON EINKAUF, LOGISTIK UND SUPPLY CHAIN

Viele Einkaufs- und Supply Chain- Organisationen stehen vor großen

Herausforderungen ihre gewachsenen und heterogenen Prozesse-, Strukturen-

und Systeme für die Migration fit zu machen.

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Übliche Ausgangslage:

▪ Hoher Anteil an Customizing zur Abdeckung der

spezifischen Anforderungen des Fachbereichs

▪ eProcurement-Systeme mit integrierten Schnittstellen und

API Anbindungen

▪ Gewachsene Prozesse und nicht harmonisierte

Entscheidungsstrukturen

▪ Diversifizierte Systemlandschaft mit uneinheitlicher/

organisch gewachsener Datenstruktur

▪ Datenhaltung und –verwaltung in unterschiedlichen

Strukturen und Systemen

Bedeutung für die Einkaufsdaten:

▪ Fehler im Aufbau und in der Zuordnung der Material-

Master-Stammdaten

▪ Doubletten

▪ Fehlerhafte Warengruppenzuordnung

▪ Unvollständiges/ unklares dokumentieren der

technischen Attribute

▪ Sprachenbedingte Stammdatenfehler

▪ Unterschiedliche Systemrelevanten

Rahmenbedingungen

▪ Zukünftige integrierte Analytics basiert auf der

Datenstruktur im führenden System (S/4HANA?)

Die Optimierung der Warengruppenstrukturen ist in der Vergangenheit häufig unter

Simplifizierungsgesichtspunkten erfolgt, d.h. das Limit der verfügbaren technischen Möglichkeiten hat die

Datenqualität determiniert!

AGENDA - WEBINAR

▪ Vorstellung CREACTIVES

▪ Herausforderung S/4HANA

▪ Problemstellung

▪ CREACTIVES Lösungsansätze

▪ Use Case

▪ Q&A

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PROBLEMSTELLUNG DES FACHBEREICHS EINKAUF UND SUPPLY CHAIN

Die Problemstellung aus Sicht des Fachbereichs basiert auf zwei relevanten

Themenstellungen

▪ Sicherstellung der integrierten Lieferanten- und Bestelllandschaft im Rahmen der Migration

▪ Aktives entwickeln und abstimmen eines Anforderungskatalog, basierend auf einer vorgelagerten

Improvement-Analyse

▪ Aktives Informationsmanagement an Lieferanten und Integration der externen

Kommunikationsschnittstellen in den Projektplan

Stellen sie sicher, dass sie sich aktiv auf die Herausforderung vorbereitet sind und ihr Fachbereich in

allen Ebenen des Projektes adäquat vertreten ist

▪ Qualität des Datenmanagement und –struktur für die Prozesse- und Analysen- im Einkaufs- und Supply

Chain-Umfeld

▪ Ohne bereinigte und vereinheitlichte Datenbasis keine Effizienzfortschritte bei der S/4HANA Nutzung

▪ Die Auswirkung von Qualitätsmängeln in den Materialdaten erhöht sich signifikant durch die

Einführung von S/4HANA

Stellen sie sicher, dass die Qualität der Beschaffungsdaten ein Meilenstein relevantes

Entscheidungskriterium im Rahmen des Projektes darstellt

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PROBLEMSTELLUNG QUALITÄT DER BESCHAFFUNGSDATEN

Zur Steigerung der Qualität der Beschaffungsdaten mit Creactives sind drei Schritte notwendig

▪ Merge

▪ Sicherstellung einer harmonisierten Datenbasis unternehmensübergreifend folgend einheitlicher Regeln

▪ Change (Amend)

▪ Anpassen der Warengruppenstruktur an die Bedürfnisse einer unternehmensübergreifenden Datenbasis

▪ Improve

▪ Harmonisieren/ vervollständigen der (techn.) Attribute, einheitliches kategorisieren und eliminieren von

Doubletten

Ein Datenbereinigungsprojekt mit CREACTIVES umfasst ≈ 10-12 Wochen für Merge, Change und Improve

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Quelle: SAPinsider, February 2020

AGENDA - WEBINAR

▪ Vorstellung CREACTIVES

▪ Herausforderung S/4HANA

▪ Problemstellung

▪ CREACTIVES Lösungsansätze

▪ Use Case

▪ Q&A

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DER CREACTIVES LÖSNGSANSATZ

Data access and transformation for the purposeto retrieve information relating

to the material master data

DATA INGESTION & DATA TRANSFORMATION

Alerts Generation based on AI data processingMissing information detection

Duplicates detectionIncoherent information detection

ANALYTICS

Unstructured data processing, categorization and enrichment with additional

domain information

DATA QUALITY & DATA ENRICHMENTActivation of an effective web tool able to drive the

end-user effort towards the ROI.Data enrichment support/ Duplicates validation/

Golden record creation

SUPPORT TO END-USER WORKFLOWS

AI powered features are available to end-user for:Cross languages semantic Material Search

Smart Creation for new Material Master Data

AI POWERED FEATURES

DIE CREACTIVES TECHNOLOGIE

▪ Künstliche Intelligenz (KI); Machine Learning and Knowledge Engineering

▪ Automatisches trainieren der künstlichen Intelligenz, angereichert mit kundenspezifischen Know-How

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AGENDA - WEBINAR

▪ Vorstellung CREACTIVES

▪ Herausforderung S/4HANA

▪ Problemstellung

▪ CREACTIVES Lösungsansätze

▪ Use Case

▪ Q&A

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USE CASE AUS DEM MITTELSTANDSUMFELD

Unser Kunde hat im Rahmen der Migration zu S/4HANA seine innerhalb von 11

Wochen seine Beschaffungsdaten überarbeitet und anschließend migriert

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Ausgangslage:

▪ Hoher manueller Pflegeaufwand

▪ Geringe tiefe der Warengruppenstruktur

▪ Hohe Fehlerquote in der Materialzuordnung

▪ Hoher Anteil an Duplikaten

▪ Erster Quality Check hat eine Datenqualität von

69,2% ergeben

Ergebnis:

▪ Steigerung der Prozesseffizienz um ca. 20%

▪ Unternehmensübergreifende Warengruppen

▪ 95,7% Datenqualität vor der Migration

▪ Reduzierung der Bestände um >8%

▪ Erhöhung des Working Capital um 3,4%

Vorgehensweise:

(1)Analyse & Validitation, (2) Update Warengruppenstruktur, (3) KI Training, (4) Massenkategorisierung,

(5) upload

UNSER VERPSRECHEN

Die von CREACTIVES entwickelten auf “Künstlicher Intelligenz” (KI) basierenden

Lösungen bieten signifikante Vorteile für die Daten-Migration auf ein neues ERP:

▪ Datengenauigkeit der Beschaffungsdaten von 95% (z.B. Doubletten, technische Attribute, etc.)

▪ Durchführen einer aktiven Qualitätsprüfung der erfassten Daten ggü. Business Rules,

Warengruppenstruktur, etc.

▪ Migration der bereinigten Daten durch einen Standard-Prozess ohne weitere IT-Unterstützung

▪ Sicherstellen der identifizierten Effizienz-Potentiale im Umfeld von Logistik, Einkauf und Working

Capital

▪ Umsetzung des Projektes basierend auf einer etablierten Projektvorgehensweise unter gezielter

Einbeziehung der Fachbereiche innerhalb von 8-12 Wochen nach Datenverfügbarkeit

▪ Vollständige Verfügbarkeit des entwickelten KI-Levels vor und nach der ERP Einführung

Weitere Tools, für die kontinuierliche Verbesserung der Beschaffungsdatenqualität, stehen für den

Einsatz im operative Tagesgeschäft zur Verfügung

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INHALT

Die folgenden Inhalte wurden im Rahmen des Webinars betrachtet:

▪ Worauf die Kompetenz von CREACTIVES im Umfeld des Management von Einkaufsdaten beruht

▪ Warum die Migration zu S/4HANA eine besondere Herausforderung ist

▪ Aus welchem Grund eine Material-Master-Datenbereinigung auch im S/4HANA Umfeld notwendig ist(aber nicht nur)

▪ Welchen Mehrwert künstliche Intelligenz für Datenmanagement Lösungen im Vergleich zu

konventionellen Ansätzen bietet

▪ Wie die Kategorisierung, Optimierung und Bereinigung der Einkaufsdaten, am Beispiel der

Materialstammdaten, im Rahmen eines S/4HANA Projektes erfolgreich realisiert werden kann

▪ Warum die skizzierte Lösung auch für den gehobenen Mittelstand messbaren Nutzen liefert

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AGENDA - WEBINAR

▪ Vorstellung CREACTIVES

▪ Herausforderung /4HANA

▪ Problemstellung

▪ CREACTIVES Lösungsansätze

▪ Use Case

▪ Q&A

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THANKS!

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