Transformation der Lieferkettenplanung mit SAP IBP


SAP Integrated Business Planning (IBP) ermöglicht als grundlegendes Werkzeug die Umsetzung eines agentischen KI-Rahmenwerks. Im Einklang mit den Agentic-AI-Prinzipien von EY positioniert dieser Artikel SAP IBP nicht nur als technologische Lösung, sondern als strategischen Ermöglicher der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI-Agenten.
Haftungs- und Bestandsberichte, Szenarioplanung sowie Dashboard- und Datenintegration sind entscheidende Anwendungsfälle. Durch die Nutzung dieser Funktionen können Unternehmen über Excel-basierte Modelle hinausgehen und einen zukunftsorientierten Ansatz verfolgen. Bei einem Fortune-50-Halbleiterunternehmen förderte diese Transformation die bereichsübergreifende Zusammenarbeit und ermöglichte ein proaktives Management von Haftung und Bestand durch detaillierte Berichterstattung. Der Weg zeigt, wie SAP IBP künftig als Rückgrat KI-gestützter Entscheidungsfindung in komplexen Lieferketten dienen kann.
Wie stellen sich die Anwendungsfälle im Detail dar? Der ursprüngliche Treiber dieser Transformation bei dem Fortune-50-Halbleiterunternehmen war die Notwendigkeit, Prozesse über Geschäftseinheiten hinweg zu standardisieren und Verbindlichkeiten im Zusammenhang mit Fertigwaren und Komponenten bei Ereignissen wie Nachfrageschwankungen und Produktstornierungen genau zu identifizieren. Wenn beispielsweise eine Nachfrageschwankung auftritt, wird die Nachfrage eines Produkts auf ein anderes Produkt oder eine andere Produktlinie verschoben.
Die Haftung verlagert sich zwischen Lieferanten und Fertigungsstandorten, was finanzielle Risiken schafft, wenn diese nicht genau verfolgt werden. Darüber hinaus erstreckt sich die Lieferkette über mehrere globale Standorte und Tausende von SKUs, was die Verwaltung dieser Haftungen in großem Maßstab komplex macht. Um dem zu begegnen, spiegelte die statische Bestandsberichterstattung die Nachfrage über verschiedene Wochenzeiträume wider, um Transparenz und Abstimmung über Planungshorizonte hinweg zu gewährleisten.
Haftungs- und Bestandsberichte
Historisch gesehen beruhte die Haftungsanalyse auf manuellen Prozessen und tabellenbasierten Modellen. Obwohl vertraut, führten diese Ansätze aufgrund riesiger und komplexer Datensätze zu erheblichen Einschränkungen – darunter Datensilos, menschliche Fehler und fehlende Echtzeittransparenz. Für große und global agierende Organisationen, in denen schnelle Entscheidungsfindung entscheidend ist, erfordert die Verwaltung von Haftungen eine robustere und skalierbarere Lösung, um Kosten zu senken und konsistente, zeitnahe Möglichkeiten zur Risikominderung zu schaffen.
Die Einführung von SAP IBP für Berichterstattung markierte einen bedeutenden Wendepunkt, da sämtliche Planungsdaten nun in SAP IBP liegen. Durch die Zentralisierung von Daten und die Automatisierung von Prozessen wie Nachfrageschwankungen und Stornierungen erhielten Teams Zugriff auf simulationsbasierte Haftungsberichte in Echtzeit. Diese Berichte verbesserten die Transparenz potenzieller Risiken und ermöglichten schnellere, fundiertere Entscheidungen.
Der Übergang beinhaltete die Abbildung bestehender Excel-Modelle in SAP IBP, die Gestaltung neuer Planungsvorlagen und die Integration in interne Datenplattformen. Dadurch wurde der manuelle Aufwand reduziert und Inkonsistenzen zwischen interner Berichterstattung und den Schätzungen der Auftragsfertiger minimiert – eine Herausforderung, die in der diskreten Fertigung weit verbreitet ist.
Neben der Haftung wurde auch die Bestandsberichterstattung verbessert, indem Nachfrage- und Dollarwerte über mehrere Planungshorizonte (Vorlaufzeit, 26 Wochen und 51 Wochen) berechnet wurden, während alternative Komponenten bei Engpässen zur Risikominderung berücksichtigt wurden. Derzeit werden nur „saubere Alternativen“ unterstützt, doch künftige Versionen werden „nicht saubere Alternativen“ mit teilweiser Austauschbarkeit abbilden und so eine differenziertere Substitutionslogik ermöglichen. SAP IBP gleicht außerdem negative Nettobedarfsmengen aus, indem überschüssige Bestände aus Alternativen umverteilt werden, was die Gesamthaftung reduziert.
Planungsengpässe erkennen
Diese erweiterte Berichterstattung ermöglicht eine detaillierte Analyse, sodass Planungsengpässe frühzeitig erkannt und Überbestände proaktiv vermieden werden können. Ein wichtiger Erfolgsfaktor war die Übereinstimmung mit den von den Auftragsfertigern bereitgestellten Zahlen, wodurch manuelle Abstimmungen entfallen und Vertrauen in die Lösung geschaffen wurde. SAP IBP generiert Bestandsberichte, die einfach verteilt werden können.
Diese Funktionen bilden die Grundlage für zukünftige KI-Erweiterungen und lassen sich auf andere Fertigungsbereiche übertragen. Die Lösung befähigt Teams, eine proaktive Rolle im Risikomanagement einzunehmen, während sie die Berichterstattung in einem einzigen Tool mit umfassenden Aktualisierungszyklen konsolidiert. Finanz- und Planungsnutzer können maßgeschneiderte Berichte nutzen, um wichtige Kennzahlen und Ausnahmen hervorzuheben, während in SAP IBP erstellte historische Datenbanken als Grundlage für zukünftige KI-gestützte Trendanalysen dienen werden.
Szenarioplanung
Über die statische Berichterstattung hinaus kann die Haftungsberichterstattung auf mehrere Szenarien ausgeweitet werden. Nachfrageschwankungen treten auf, wenn sich die Nachfrage nach einem Produkt auf ein anderes verlagert – häufig aufgrund von geänderten Kundenanforderungen, Lieferengpässen oder Produktlebenszyklus-Anpassungen.
Die Verwaltung solcher Szenarien ist komplex, da sie die Analyse gemeinsamer und spezifischer Komponenten, die Neukalkulation von Beständen sowie die Bewertung der Gesamtauswirkungen auf Haftung (Komponentenüberschuss bei Nachfragerückgang) und Ausgaben (Komponentenbedarf durch neue Nachfrage) erfordert.
SAP-IBP-Reporting als Backbone für agentische KI in der Supply-Chain-Planung.
Analyse auf Szenario-ID-Ebene
Planer initiieren Nachfrageschwankungen oder Stornierungen, indem sie benutzerdefinierte Stammdaten verwenden und anschließend einen Kopiervorgang ausführen, um die Haftungsberichte in einer speziellen Planungsvorlage zu generieren. Eine detaillierte Analyse kann auf Ebene der Szenario-ID oder zusammengefasst in einer wöchentlichen Vorlage erfolgen, die die gesamte Haftung und den Aufwand konsolidiert. Der Nutzen dieser neuen Berichterstattung war groß: Vorgänge, die zuvor Stunden dauerten, werden nun in nur zehn Minuten abgeschlossen.
Das Konzept der Szenario-ID unterstützt außerdem mehrere Nachfrageschwankungen oder Stornierungen innerhalb einer einzigen Transaktion. Planer können eine Zusammenfassung der Gesamtausgaben und Haftungen über mehrere Transaktionen hinweg auf Komponentenebene der jeweiligen Stückliste überprüfen.
Szenarioplanung ist für Unternehmen in volatilen Märkten von entscheidender Bedeutung, in denen sich Nachfrage- und Angebotsbedingungen schnell verändern. Durch die Simulation einer Vielzahl von Szenarien können Unternehmen der diskreten Fertigung die Auswirkungen verschiedener Geschäftsentscheidungen bewerten – etwa die Einführung eines neuen Produkts, die Einstellung eines bestehenden oder die Reaktion auf plötzliche Lieferstörungen. Diese Fähigkeit stärkt die Notfallplanung und optimiert die Zuteilung von Komponenten.
Die SAP-IBP-Lösung automatisiert die Analyse von Nachfrageschwankungen in drei zentralen Schritten, nachdem die benutzerdefinierten Stammdaten aktualisiert wurden: Sie vergleicht Stücklisten, identifiziert gemeinsame Komponenten und berechnet Austauschmengen und Kosten; sie berechnet Nachfrage und Überschüsse neu, ermittelt überschüssige Bestände und schätzt die Haftungen für gemeinsame und eindeutige Teile; schließlich fasst sie wöchentliche Nachfrageschwankungen in einer einzigen Vorlage zusammen, um Transparenz über Gesamthaftung und Ausgaben zu schaffen.
Diese Automatisierung verringert das Risiko von Überbeständen, verbessert die Nutzung von Komponenten und beschleunigt die Reaktion auf Marktveränderungen. Sie schafft auch die Grundlage für zukünftige KI-gesteuerte Optimierungen, etwa die Standardisierung von Komponenten und die Nutzung von Erkenntnissen für eine vereinfachte Produktgestaltung.
Auf technischer Ebene umfasst der Szenarioplanungsprozess in SAP IBP das Pflegen der Szenario-ID-Stammdaten, das Ausführen des Kopieroperators, die Transformation der Kerndaten, die Berechnung der Austauschmengen auf Komponentenebene, die erneute Berechnung von Nachfrage und Angebot, die Ermittlung der Haftung auf Komponentenebene, die Analyse der Haftung auf Szenarioebene und schließlich die Überprüfung der zusammenfassenden Berichte.
In künftigen Phasen sollen Strategien zur Risikominderung eingeführt werden, etwa die Umverteilung überschüssiger Komponentenbestände über die statischen Bestandsanpassungen hinaus. Darüber hinaus werden Ergebnisse, die nach SharePoint exportiert werden, genutzt, um die Weiterentwicklung eines KI-gestützten Frameworks zu unterstützen, das prädiktive Einblicke und weitergehende Automatisierung ermöglicht. Derzeit wird noch jede Nachfrageschwankung einzeln verarbeitet, doch in einer künftigen Phase sollen alle Nachfrageschwankungen und Stornierungen in einem einzigen Durchlauf abgewickelt werden.
Durch die Automatisierung zuvor manueller Aufgaben und die Bereitstellung klarer, umsetzbarer Berichte konnten sich die Nutzer schnell an den neuen Prozess anpassen. Unternehmen der diskreten Fertigung können SAP IBP auf vielfältige Weise für die Szenarioplanung nutzen, etwa zur Verwaltung von Nachfrageschwankungen bei identischen Fertigprodukten an verschiedenen Standorten, bei unterschiedlichen Produkten am gleichen Standort, bei unterschiedlichen Produkten über verschiedene Standorte hinweg sowie bei Stornierungen.
Diese Flexibilität ermöglicht es, sowohl gleiche als auch unterschiedliche Produkte über mehrere Standorte hinweg zu analysieren und so eine ganzheitliche Sicht auf potenzielle Auswirkungen zu gewinnen. Die Szenarioplanung unterstützt die übergeordnete Geschäftsstrategie des Fortune-50-Halbleiterunternehmens, indem sie eine schnelle, datengestützte Entscheidungsfindung und Risikominderung ermöglicht.
Die Geschwindigkeit und Flexibilität der Szenarioplanungstools von SAP IBP sind insbesondere in Zeiten hoher Unsicherheit, wie etwa globaler Lieferkettenstörungen, von großem Wert. Durch die Möglichkeit schneller Szenarioanalysen befähigt die Plattform Entscheidungsträger, rasch zu handeln, negative Auswirkungen zu minimieren und neue Chancen gezielt zu nutzen.
Dashboards und Datenintegration
Neue Dashboards und erweiterte Datenintegrationsfunktionen bieten sowohl Planern als auch Finanzteams umsetzbare Erkenntnisse, indem sie Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung fördern. Durch die Nutzung detaillierter Haftungs- und Bestandsberichte über aktuelle und historische Zeiträume hinweg können Unternehmen eine Plattform schaffen, die die Einführung von agentischer KI ermöglicht.
SAP IBP dient dabei als wertvolle Datenquelle für zukünftige KI-Anwendungen, da das System autonom agieren, Entscheidungen treffen und mit Nutzern auf dialogbasierte Weise interagieren kann. Durch die Kombination historischer Daten mit Echtzeitanalysen und Szenariomodellierung kann KI proaktives Risikomanagement und Optimierung vorantreiben. Die in SAP IBP entwickelten Dashboards sind hochgradig anpassbar und ermöglichen es den Nutzern, Ansichten auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen zuzuschneiden.
Diese Flexibilität stellt sicher, dass operative Planer Muster, Ausreißer und aufkommende Risiken schnell erkennen können. Die Datenqualität wird über integrierte Systeme hinweg durch gründliche Benutzertests und fortlaufende Abstimmungen mit Lieferanten sichergestellt. Bei dem Fortune-50-Halbleiterunternehmen werden zukünftige Phasen eine verbesserte Zusammenarbeit mit Lieferanten sowie die Abstimmung der von SAP IBP generierten Risikominderungspläne mit standortbezogenen Strategien beinhalten, um die Abstimmung und Datenintegrität weiter zu verbessern.
Prädiktive Analysen
SAP Integrated Business Planning entwickelt sich zunehmend vom reinen Planungstool zum intelligenten Analyse- und Entscheidungssystem. Durch den Einsatz von Machine Learning lassen sich Nachfrageprognosen präziser erstellen, Risiken früher erkennen und konkrete Handlungsoptionen ableiten. IBP-Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Daten und Rückmeldungen – ein zentraler Faktor, um Prognosequalität, Relevanz und Reaktionsgeschwindigkeit zu steigern.
Das Potenzial ist enorm: KI hilft Unternehmen, Störungen vorauszusehen, Chancen zu nutzen und Verbesserungen dauerhaft im Prozess zu verankern. Mit wachsender Leistungsfähigkeit der Technologien wird die Verbindung von KI und IBP künftig noch tiefere Automatisierung und höhere Agilität ermöglichen.
Wie transformative Effekte in der Praxis aussehen, zeigt der Fortune-50-Halbleiterhersteller. Das Unternehmen hat SAP IBP weit über klassische Planungsprozesse hinaus erweitert – etwa um Bestands- und Haftungsberichte, Nachfragevolatilitätsanalysen und systemgestützte Szenarioplanung. Die so geschaffene Plattform dient als Fundament für agentische KI, die Entscheidungen nicht nur unterstützt, sondern zunehmend eigenständig vorbereitet.
Die Resultate: mehr Transparenz, kürzere Entscheidungswege und ein proaktives Risikomanagement. Besonders bemerkenswert: Diese Form der Berichterstattung lässt sich auf jedes diskrete Fertigungsunternehmen übertragen. Angesichts komplexer und volatiler globaler Lieferketten wird der strategische Umgang mit Daten, Analytik und KI zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Der hier beschriebene Ansatz zeigt, dass Unternehmen mit klarer Zielsetzung und den passenden Werkzeugen ihre Supply-Chain-Planung grundlegend modernisieren können. Nächste Ausbaustufen werden auf engerer Zusammenarbeit mit Lieferanten, verfeinerten Risikokonzepten und optimierten Reklamationsprozessen liegen.
Die Fallstudie des Halbleiterkonzerns macht deutlich: Die intelligente Erweiterung von SAP-IBP-Lösungen schafft Resilienz und Agilität – und ebnet den Weg für KI-gestützte Zukunftsszenarien. Durch die Integration von Berichtslogiken, Szenarioplanung und dynamischen Dashboards entstehen nahezu Echtzeiteinblicke, die Unternehmen befähigen, schneller und sicherer zu entscheiden. Solche Frameworks werden angesichts wachsender Unsicherheiten zum Schlüssel, um Störungen zuvorzukommen und kontinuierliche Verbesserungen zu verankern. Ein Ansatz, der branchenübergreifend an Bedeutung gewinnen wird.n



