{"id":4497,"date":"2025-08-20T09:26:00","date_gmt":"2025-08-20T08:26:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.orbis.de\/blog\/?p=4497"},"modified":"2026-01-21T15:03:07","modified_gmt":"2026-01-21T14:03:07","slug":"ki-szenarien-in-sap-ibp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.orbis-group.com\/de-de\/blog\/branchen\/branchenuebergreifend\/ki-szenarien-in-sap-ibp\/","title":{"rendered":"5 KI-Szenarien in SAP IBP f\u00fcr Ihre zukunftsf\u00e4hige Supply-Chain-Planung"},"content":{"rendered":"\n

Supply-Chain-Planung wird zunehmend durch Faktoren wie globale Unsicherheiten, volatile M\u00e4rkte und immer komplexere Lieferketten erschwert. Nur die Unternehmen, die auf Ver\u00e4nderungen schnell und flexibel reagieren, bleiben nachhaltig erfolgreich. Genau an dieser Stelle kann k\u00fcnstliche Intelligenz eine enorme Unterst\u00fctzung sein: Sie hilft Planenden Herausforderungen proaktiv anzugehen und L\u00f6sungen vorzubereiten. In SAP Integrated Business Planning<\/a> (SAP IBP) ist KI ein integrativer Bestandteil und ein wichtiger Faktor f\u00fcr f\u00fcr die Zukunftsf\u00e4higkeit Ihrer Supply-Chain-Planung.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Blogbeitrag stelle ich Ihnen f\u00fcnf konkrete Szenarien vor, wie KI bereits heute in SAP IBP Anwendung findet und welchen Nutzen Sie f\u00fcr Ihr Unternehmen daraus ziehen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

KI-Szenario 1: Intelligente Stammdatenpflege und automatische Korrekturvorschl\u00e4ge<\/h2>\n\n\n\n

Fehlerhafte oder inkonsistente Stammdaten geh\u00f6ren zu den h\u00e4ufigsten Ursachen f\u00fcr Planungsprobleme. Diese Fehler fallen allerdings oft erst dann auf, wenn sie bereits zu Fehlentscheidungen gef\u00fchrt haben. W\u00e4hrend Stammdatenpflege im traditionellen Sinne m\u00fchsame manuelle Arbeit und reaktive Fehlerbehebung bedeutet, nutzt SAP IBP Machine Learning-Algorithmen, um Muster in Ihren Stammdaten zu erkennen<\/strong> und Anomalien automatisch zu identifizieren<\/strong>. Das System lernt kontinuierlich aus historischen Daten und erkennt Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten, die menschlichen Augen entgehen w\u00fcrden.<\/p>\n\n\n\n

BEISPIEL:<\/em> Ein Automobilhersteller hat Tausende von Teilenummern mit unterschiedlichen Lieferzeiten. Die KI erkennt, dass ein bestimmtes Bauteil pl\u00f6tzlich eine Lieferzeit von 200 Tagen statt der \u00fcblichen 20 Tage aufweist – ein klarer Indikator f\u00fcr einen Dateneingabefehler. Das System schl\u00e4gt automatisch eine Korrektur vor und lernt aus dieser Situation f\u00fcr zuk\u00fcnftige \u00e4hnliche F\u00e4lle.<\/p>\n\n\n\n

KI-Szenario 2: Intelligente Nachfrageprognosen unter Ber\u00fccksichtigung von externen Signalen<\/h2>\n\n\n\n

Die Nachfrageplanung ist oft eine Herausforderung, da sowohl kurzfristige Nachfragespitzen als auch saisonale Schwankungen rechtzeitig erkannt und pr\u00e4zise geplant werden m\u00fcssen. Klassische Prognosemodelle sto\u00dfen hier schnell an ihre Grenzen, da sie meist auf historischen Daten basieren und nicht in der Lage sind, kurzfristige Ver\u00e4nderungen oder aktuelle Faktoren wie Wetter, Markttrends oder wirtschaftliche Schwankungen ad\u00e4quat zu ber\u00fccksichtigen. SAP IBP nutzt KI-basierte Prognoseverfahren<\/strong>, die weit \u00fcber einfache Trendanalysen hinausgehen. Auch hier kommt Machine Learning <\/strong>zum Einsatz. Sowohl kurzfristige als auch langfristige Nachfrageentwicklungen werden unter Einbeziehung externer Datenquellen wie Wetterdaten, Social-Media-Trends oder makro\u00f6konomischen Indikatoren erfasst.<\/p>\n\n\n\n

BEISPIEL:<\/em> Ein Konsumg\u00fcterhersteller beobachtet w\u00e4hrend einer Hitzewelle einen ungew\u00f6hnlich starken Anstieg beim Absatz von Kaltgetr\u00e4nken. Das System erkennt, dass dieser Anstieg durch externe Wettersignale getrieben wurde und nicht zwangsl\u00e4ufig auf eine dauerhafte Trend\u00e4nderung hinweist. Entsprechend wird die Prognose f\u00fcr zuk\u00fcnftige Perioden angepasst, ohne die kurzzeitige Spitze zu \u00fcbersch\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n

KI-Szenario 3: KI-gest\u00fctzte Bestandsoptimierung unter Ber\u00fccksichtigung von Unsicherheit<\/h2>\n\n\n\n

\u201eSo wenig Lager wie m\u00f6glich, aber so viel wie n\u00f6tig\u201c. Die Bestandsplanung ist ein Balanceakt zwischen Verf\u00fcgbarkeit und Kosten. Zu viel Bestand bindet Kapital, zu wenig f\u00fchrt zu Lieferengp\u00e4ssen. Erschwerend kommt hinzu, dass sich Lieferzeiten und Nachfrageunsicherheiten st\u00e4ndig \u00e4ndern. Mit SAP IBP werden Best\u00e4nde dynamisch optimiert<\/strong>, wobei Unsicherheiten in Prognosen und Lieferzeiten ber\u00fccksichtigt werden. Statt fester Sicherheitsbest\u00e4nde erstellt das System flexible und intelligente Strategien<\/strong>, die sich laufend an ver\u00e4nderte Bedingungen anpassen.<\/p>\n\n\n\n

BEISPIEL:<\/em> Eine Unsicherheit bei der Wiederbeschaffungszeit eines Produkts – bedingt durch neue Zollvorgaben – flie\u00dft automatisch in die Bestandsberechnung ein. Das System empfiehlt daraufhin eine tempor\u00e4re Erh\u00f6hung des Sicherheitsbestands.<\/p>\n\n\n\n

KI-Szenario 4: Automatisiertes Erkennen und Korrigieren von Ausrei\u00dfern in Daten<\/h2>\n\n\n\n

In der Praxis sind Planungsdaten selten perfekt: Falsche Stammdaten, manuelle Eingabefehler oder unplausible Verkaufszahlen sorgen schnell f\u00fcr Verzerrungen. SAP IBP geht hier proaktiv vor: Das System erkennt automatisch Ausrei\u00dfer<\/strong> in den historischen Daten, zum Beispiel durch pandemiebedingte Nachfragespitzen, und macht intelligente Vorschl\u00e4ge zur Datenbereinigung<\/strong>. So wird mittels KI der manuelle Aufwand der Datenpflege deutlich reduziert und die Prognosequalit\u00e4t um ein Vielfaches verbessert.<\/p>\n\n\n\n

BEISPIEL:<\/em> Ein Kosmetikunternehmen bemerkt pl\u00f6tzlich extrem hohe Forecastwerte f\u00fcr eine Pflegelinie im asiatischen Markt. SAP IBP erkennt den Sprung als statistischen Ausrei\u00dfer, ausgel\u00f6st durch einen einmaligen Gro\u00dfauftrag im Vorjahr. Statt diesen Wert unreflektiert fortzuschreiben, entfernt das System den Ausrei\u00dfer automatisiert und erstellt eine realistische, bereinigte Prognose. So wird eine Fehlallokation von Produktionskapazit\u00e4ten verhindert.<\/p>\n\n\n\n

KI-Szenario 5: Generative KI f\u00fcr Supply-Chain-Planung: SAP Joule als dialogbasierter Copilot<\/h2>\n\n\n\n

Mit SAP Joule und generativer KI h\u00e4lt eine neue Arbeitsweise Einzug in die t\u00e4gliche Planung. Nutzende interagieren mit SAP IBP in nat\u00fcrlicher Sprache \u2013 sei es \u00fcber das Excel-Add-in oder direkt im Planner Workspace. Dabei enth\u00e4lt Joule informative, navigierende und transaktionale<\/strong> Komponenten.<\/p>\n\n\n\n

Die informativen und navigierenden Funktionen, wie das Abrufen von Kontextinformationen, Definitionen und Hilfestellungen stehen bereits zur Verf\u00fcgung. Auch erste transaktionale Funktionen sind mit dem neusten Release nutzbar: So k\u00f6nnen beispielsweise via Joule Jobs gestartet oder Inkonsistenzen in den Stammdaten mithilfe des Master Data Health Check identifiziert werden. Diese Funktionen geh\u00f6ren zur Base AI und sind f\u00fcr alle Joule-Nutzende ohne zus\u00e4tzliche Lizenz verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n

Mit dem aktuellen Release erhalten Early Adopters im Rahmen des lizenzierbaren Premium AI Zugang zu weiteren leistungsstarken transaktionalen Funktionen. Dazu z\u00e4hlen unter anderem:<\/p>\n\n\n\n