{"id":135655,"date":"2023-12-07T08:55:00","date_gmt":"2023-12-07T07:55:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=135655"},"modified":"2024-01-08T10:14:35","modified_gmt":"2024-01-08T09:14:35","slug":"large-language-models-llm-fuer-die-automatisierte-materialbeschaffung-digitale-helfer-auf-der-btp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/large-language-models-llm-fuer-die-automatisierte-materialbeschaffung-digitale-helfer-auf-der-btp\/","title":{"rendered":"Large Language Models (LLM) f\u00fcr die automatisierte Materialbeschaffung: Digitale Helfer auf der BTP"},"content":{"rendered":"\n

Mit LLMs werden die M\u00f6glichkeiten zur KI-gest\u00fctzten Sprachverarbeitung massiv erweitert. Gro\u00dfe Sprachmodelle verwenden Deep-Learning-Techniken und werden mithilfe von Milliarden Datens\u00e4tzen darauf trainiert, die Muster und Zusammenh\u00e4nge zwischen W\u00f6rtern und Phrasen zu erkennen. Das versetzt sie in die Lage, menschliche Sprache zu verarbeiten, zu verstehen und zu generieren.<\/p>\n\n\n\n

Automatisierte Beschaffung<\/h2>\n\n\n\n

Die Vorteile gro\u00dfer Sprachmodelle kommen verst\u00e4rkt auch den SAP-basierten Einkaufsorganisationen zugute. So steht eine Reihe leistungsstarker LLM-Bots zur Automatisierung operativer Einkaufsprozesse zur Verf\u00fcgung. Ein Beispiel sind Beschaffungs-Bots, wie der Apsolut-Procurement-Bot, der die indirekte Materialbeschaffung unterst\u00fctzt. Wird zum Beispiel ein neuer Schreibtisch ben\u00f6tigt, erfragt der Procurement-Bot gezielt die gew\u00fcnschte Ausfertigung, wie Farbe, Ma\u00dfe und Material. Anschlie\u00dfend legt er in den produktiven Einkaufssystemen, ob SAP ECC, S\/4 Hana oder SAP Ariba, automatisch eine Bestellanforderung an. Ein \u00e4hnlicher Prozess wird durchlaufen, wenn etwa ein Arbeitsplatz f\u00fcr eine neue Marketing-Mitarbeiterin eingerichtet werden soll. Dann ermittelt der Procurement-Bot, welche B\u00fcroausstattung diese Mitarbeiterin zur Aus\u00fcbung ihres Jobs konkret braucht, und macht dem Anforderer anhand von Katalogdaten geeignete Vorschl\u00e4ge.<\/p>

\"\"<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Eine weitere Gruppe digitaler Einkaufs-assistenten sind LLM-Verhandlungs-Bots f\u00fcr Tail-Spend-Bestellungen. Aufgrund des niedrigen Einzelvolumens von Tail-Spend- Bestellungen erscheint es den meisten Einkaufsorganisationen als wirtschaftlich nicht sinnvoll, eigene Mitarbeiter f\u00fcr die Verhandlungen einzusetzen. Doch obwohl Tail-Spend-Bestellungen einzeln betrachtet geringe Kosten verursachen, kann sich das Gesamtvolumen betr\u00e4chtlich kumulieren.<\/p>\n\n\n\n

Mit LLM-Verhandlungs-Bots kann das Einsparpotenzial von Tail-Spend-Bestellungen ausgesch\u00f6pft werden, da sie den kompletten Verhandlungsprozess automatisieren: von der Auswahl der zu verhandelnden Bestellungen \u00fcber die Bestimmung der Verhandlungsstrategie und die Durchf\u00fchrung der Verhandlung mit dem Lieferanten bis hin zur Umsetzung der Bestellung.<\/p>\n\n\n\n

Ermittlung von Warengruppen<\/h2>\n\n\n\n

Ein drittes aktuelles Beispiel sind innovative LLM-Bots zur automatischen Ermittlung der Warengruppe, wie sie SAP Buying 360 \u2013 eine neue Funktion von SAP Ariba Buying und S\/4 Cloud, Public Edition \u2013 zur Verf\u00fcgung stellt. Auch bei diesem Anwendungsfall werden die Eink\u00e4ufer durch den KI-Einsatz stark entlastet, da die Warengruppenfindung im Arbeitsalltag zu den zeitintensiven Hauptaufgaben z\u00e4hlt. <\/p>\n\n\n\n

LLM-Bots bieten den Einkaufsabteilungen eine Reihe zentraler Vorteile. Neben den Tail-Spend-Einsparungen rangiert die Senkung des Zeit- und Kostenaufwands durch die automatisierten operativen Beschaffungsprozesse ganz oben. Da monoton sich wiederholende Arbeiten von Maschinen \u00fcbernommen werden, k\u00f6nnen sich die Eink\u00e4ufer auf strategische und innovative Aufgaben konzentrieren. Das erh\u00f6ht ihre Motivation und tr\u00e4gt dazu bei, dass sich der Einkauf verst\u00e4rkt um die Verbesserung der Beschaffungsprozesse und des Lieferantenmanagements k\u00fcmmern kann. So erfordern regulatorische Vorgaben wie das Liefer-kettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) und zunehmende Lieferengp\u00e4sse heute mehr denn je ein umfassendes Lieferketten-Monitoring und Risikomanagement.<\/p>\n\n\n\n

Individuelle Services<\/h2>\n\n\n\n

W\u00e4hrend die Anforderer ansonsten auf manuelle Unterst\u00fctzung durch die \u2013 oft \u00fcberlasteten \u2013 Einkaufsmitarbeiter angewiesen sind, greifen die FAQ- und Verhandlungs-Bots direkt auf die Backend-Systeme zu und k\u00f6nnen jede Anfrage und jedes Anliegen sofort erledigen. Hinzu kommt die Optimierung der Einkaufsdatenqualit\u00e4t. Damit die LLM-Bots zuverl\u00e4ssig arbeiten k\u00f6nnen, m\u00fcssen die Datens\u00e4tze in den SAP-Back-end-Systemen aktuell, vollst\u00e4ndig, fehlerfrei, konsistent und unverwechselbar vorliegen. Dies zwingt die Eink\u00e4ufer zur kontinuierlichen Datenpflege. Auch die Anforderer m\u00fcssen bei der Dateneingabe auf diese Qualit\u00e4tskriterien achten, damit ihre Anliegen zufriedenstellend beantwortet werden k\u00f6nnen. Durch eine hohe Datenqualit\u00e4t werden die Fehlerraten in den operativen Beschaffungsprozessen deutlich reduziert.<\/p>\n\n\n\n

Die Einf\u00fchrung moderner LLM-Bots in SAP-basierten Einkaufsorganisationen sollte einer klaren Roadmap folgen. Dann gilt es, diese Fragen unter Einsatz von Prompt-Engineering-Methoden dem generativen KI-Modell so zu vermitteln, dass dieses hochwertige und relevante Ergebnisse liefert. Da gro\u00dfe Sprachmodelle darauf trainiert werden k\u00f6nnen, die Intention des Fragestellers sofort zu erkennen und die Frage dem entsprechenden Anwendungsfall zuzuordnen, ist der Entwicklungs- und Implementierungsaufwand deutlich geringer als bei herk\u00f6mmlichen Chatbots. Denn hier m\u00fcssen f\u00fcr jeden Use Case noch eigene Pfade gebaut werden. Hingegen lassen sich mit einem einzigen LLM-Bot viele unterschiedliche Aufgaben und Eins\u00e4tze innerhalb einer Einkaufsorganisation abdecken. <\/p>\n\n\n\n

Wichtig ist, schon fr\u00fchzeitig im Projekt mit Changemanagement-Ma\u00dfnahmen zu beginnen, um die Akzeptanz der Anwender zu steigern. Nur so sind die Anforderer und Lieferanten auf die Interaktion mit den neuen Textrobotern vorbereitet, wenn diese ausgerollt und in Betrieb genommen werden.<\/p>\n\n\n\n

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Gro\u00dfe Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) wie ChatGPT markieren einen Meilenstein
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