MM Modulintegration mit anderen ERP Modulen

Das Zusammenspiel der Module soll anhand des Moduls MM und der Komponente MM-SRV veranschaulicht werden. Es werden regelmäßig Dienstleistungen in Anspruch genommen. Für diesen Prozess bietet SAP im Modul MM ein umfassendes Werkzeug. Einerseits um wiederkehrende Tätigkeiten zu reduzieren und andererseits um den Prozess vom Ursprung, zum Beispiel einem Serviceauftrag oder Instandhaltungsauftrag, bis hin zur Abrechnung optimal ausgestalten zu können. Da diese Komponenten unberechtigterweise ein Schattendasein fristet, wurde bewusst dieses Beispiel aufgegriffen, um das Zusammenspiel der Module zu veranschaulichen.

Integration

Die Komponente Dienstleistung ist an die SAP-Module Kundenservice, Instandhaltung, Vertrieb, Projektsystem usw. gekoppelt. Dadurch ist es möglich, Bestellanforderungen für Dienstleistungen z.B. im Rahmen einer Instandhaltungsmaßnahme oder eines Projekts zu erstellen und dann dem Einkauf zu übermitteln; ohne zusätzliche Arbeit bei der Datenpflege. Das Zusammenspiel der Module MM, CS, SD, PS, PM, CO und FI spart Zeit, Aufwand und reduziert zudem die Fehlerhäufigkeit.

Modulintegration MM-CO

Ein Beispiel für die Integration zwischen MM und CO ist das Bestellobligo. Der erwartete Wert ungeplanter Leistungen sowie geplanter Dienstleistungen wird aus MM an CO übergeben, damit ein Bestellobligo aufgebaut und verwaltet werden kann. Dadurch kann das entsprechende Budget für Beschaffungsmaßnahmen rechtzeitig zur Verfügung gestellt werden.

Modulintegration MM-PM

Für die Integration von MM-SRV und PM bietet SAP sowohl für die geplante, als auch für die ungeplante Instandhaltung Optimierungsmöglichkeiten. So gibt es zum Beispiel für beide Fälle Rahmenbestellungen, mit deren Hilfe sich der Aufwand innerhalb des Einkaufs reduzieren lässt. Zudem kann im Rahmen der geplanten Instandhaltung mit Wartungsplänen der manuelle Erfassungsaufwand zusätzlich reduziert werden.

Modulintegration MM-SD

Aus dem Vertrieb (SD) wäre z.B. eine Streckenbestellung denkbar, die z.B. eine Produktlieferung um sinnvolle Dienstleistungen Dritter ergänzt. Aus dem Projektstrukturplan eines Projektes und dem Kundenservice, können sich ebenso Dienstleistungsanforderungen ergeben. Die Dienstleistungsbeschreibung kann entweder direkt innerhalb dieser Belege bzw. bei der Bestellerzeugung genauer spezifiziert werden kann.

SAP Predictive Analytics (Big Data)-Einsatzmöglichkeiten am Beispiel Retail

SAP Predictive Analytics bieten Potential sowohl für den Großhandel, als auch für den Einzelhandel. Neue Tools helfen Ihnen dabei Ihre Daten effizient zu nutzen und Fehlerquellen zu minimieren. So können Sie ihre Prognosen überprüfen und gewonnen Erkenntnisse in zukünftige Prognosen einfließen lassen. Mit SAP Predictive Analytics ist es möglich auf SAP HANA Algorithmen zurückzugreifen und zudem Open-Source R-Funktionen zu nutzen.

Händler werden damit zukünftig in Ihren Vorhersagen besser unterstützt. Dies ermöglicht realistische Personaleinsatzpläne, reduziert Abschreibungskosten (insb. bei Frischware), optimiert allgemein die Logistik und die Bestandsführung im Speziellen. Große Datenmengen auszuwerten war bisher meist langwierig, was die neue SAP In-Memory-Technologie überwindet. Sie und weitere SAP Technologien ermöglichen es dem Einzelhandel in Echtzeit bessere Einblicke in die immer größer werdende Datenflut zu gewinnen. Dies erlaubt schnellere Entscheidungen, die Steigerung der Unternehmensleistung und Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Davon profitieren nicht nur der Geschäftsführer, Geschäftsbereichsleiter, Filialleiter oder Verkäufer, sondern auch die Kunden selbst. Während der Handel durch eine optimierte Datenbasis besser unterstützt wird, können Kosteneinsparungen an Kunden weitergegeben werden und leere Regalfächer werden zu Relikten. Über diese Whitepaper können Sie tiefer in das Thema einsteigen.

 

Was ist neu im SAP S/4HANA Retailsystem?

In einem 18-Seitigen S4-Experts-Whitepaper bekommen Sie einen Überblick über die Neuerungen der IS Retail-Lösung. Der Autor Herr Götte arbeitet derzeit selbst in einem Retailprojekt und kennt daher die Herausforderungen der Handelsbranche. Während auf der Webseite viele Detailinformationen geboten werden, inklusive einem S/4HANA Retail Demosystem, interaktiven Schulungen und Videos, bekommen Sie im Whitepaper einen Überblick. Von den Organisationsstrukturen, Geschäftspartnern (Lieferanten und Kunden), Betriebstämmen, Artikelstämmen über Kontraktmanagement und Einkaufsanalysen bis hin zum Aufteiler (der Warenverteilung im Handel), werden die wesentlichen Änderungen aufgezeigt.

S/4HANA IS Retail

SAP Leonardos Data Hub bringt Ordnung ins Big Data-Chaos!

Auf unterschiedlichen Plattformen, Systemen und Anwendungen werden riesige Mengen an Daten produziert. Mit dem Internet der Dinge und dessen Sensoren, sozialen Netzwerken, Kameras usw. explodiert die Zahl der verfügbaren Daten geradezu. Mit der Vernetzung sind die Informationen zwar vorhanden, aber man verliert sich schnell im Chaos (unstrukturierten Daten) und der schieren Masse an Daten.

Das SAP Data Hub in Kombination mit der SAP Analytics Cloud hilft Ihnen dabei die Daten in einen Kontext zu bringen und die nötige Transparenz herzustellen. Das SAP Data Hub sorgt für einen einheitlichen Blick auf die Daten und erleichtert das Teilen von Daten. Integrationswerkzeuge erleichtern dabei die Einrichtung von neuen Verbindungen. Mit Hilfe des SAP Analytics können zudem Dashboards gestaltet werden. Es reicht das Wissen, welche Daten innerhalb der Analyse kombiniert werden sollen. Dies ist derart einfach, dass sogar die Mitarbeiter aus den Fachabteilungen diese Analysen selber erstellen.

Erstellung einer eigenen SAP Data Hub-Demoversion

  1. Account bei Google Cloud Platform anlegen
  2. Erstellung eines eigenen Google Cloud-Projekts
  3. Projekt mit der SAP Cloud Appliance Library verbinden
  4. Erzeugung einer Instanz für ein SAP Data Hub Demosystem
  5. Die Verbindung mit dem SAP Data Hub Launchpad herstellen

SAP DATA Hub Demosyste Trial System der SAP SE

Stammdaten der Dienstleistungsabwicklung

Nachdem ein genereller Überblick über den Dienstleistungsprozess geboten wurde, sollen hier die Dienstleistungsstammdaten erläutert werden. Wiederkehrende Dienstleistungen können detailliert erfasst und zukünftig als Datengrundlage genutzt werden. Mit Fokus auf die Besonderheiten des Dienstleistungsprozesses, sind insbesondere folgende Stammdaten zu betrachten:

  • Lieferanten
  • Dienstleistungsstämme
  • Musterleistungsverzeichnisse (M-DLV)
  • Standardleitungsverzeichnisse (St-DLV)
  • Kontrakte mit Dienstleistungsverzeichnis
  • Dienstleistungskonditionsschemata und Konditionen

Lieferanten

Auf die Pflege der Lieferanten soll nicht detailliert eingegangen werden. Der Hinweis, dass über den Lieferanten die leistungsbezogene Rechnungsprüfung ausgesteuert werden kann, sollte hinreichend sein. Damit erreichen Sie, dass die Rechnungen nicht ohne Leistungsabnahme bezahlt werden. Die anderen Einsellungen sind analog zur Materialbeschaffung vorzunehmen.

Dienstleistungsstämme

Als Alternative zu Materialstämmen, gibt es für den Dienstleistungsprozess Dienstleistungsstämme. Diese sind insbesondere eine Erfassungshilfe, da hier Vorschlagswerte (Formeln, Langtexte, Bewertungsklassen etc.) hinterlegt werden können. Optionale Berechtigungsgruppen können festlegen, welcher Benutzer zur Auswahl der jeweiligen Dienstleistung berechtigt ist. Es lassen sich Dienstleistungen über einen Einkaufsstatus temporär sperren und so weiter.

Musterleistungsverzeichnisse

Musterleistungsverzeichnisse bilden eine sinnvolle Gruppierung von Dienstleistungen, die regelmäßig gemeinsam selektiert werden. Es können zum Beispiel Texte, Preise, Überlieferungstoleranzen, feste Lieferanten, Mengen und Konditionen inklusive Gültigkeiten, Staffeln und Zusatzkonditionen hinterlegt werden. Auch hier gibt es die Steuerungsmöglichkeiten über Berechtigungsgruppen und Einkaufsstatus. Theoretisch können auch Dienstleistungen über Freitexte gepflegt werden. Der Autor rät davon allerdings ab, da das System Dienstleistungen ohne Leistungsstamm ungewöhnlich interpretiert. Insofern Sie zum Beispiel eine Prozessoptimierung mit Hilfe von Wartungsplänen und Rahmenbestellungen implementieren, wodurch automatisch Leistungserfassungsblätter erzeugt werden können, werden Leistungen ohne Dienstleistungsstamm als ungeplante Dienstleistungen interpretiert. Leider lassen sich diese Einträge im Leistungserfassungsblatt auch nicht nachträglich auf geplante Dienstleistungen ändern. Zudem gibt es dazu keinen SAP-Hinweis (SNote), der diese Einschränkung korrigiert.

Standardleistungsverzeichnisse

In Standardleistungsverzeichnissen können Textbausteine hinterlegt werden, die dann als Quelle für Dienstleistungsverzeichnisse und Dienstleistungsbeschreibungen dienen. Standardleistungsverzeichnisse werden teilweise von Lieferanten bereitgestellt, um eine eindeutige Kommunikation sicherzustellen. Diese sind immer dann sinnvoll, wenn sich Leistungsbeschreibungen aus unterschiedlichen Textbausteinen zusammensetzen und diese redundanzfrei abgelegt werden sollen. Gemeinsam mit Lieferanten entwickelte Standardleistungsverzeichnisse, sind auch einer eindeutigen und verständlichen Kommunikation zuträglich. Im Beispiel wurde eine mögliche Konfiguration der Leistungsbeschreibung grau hervorgehoben.

Standardleistungsverzeichnis

Die Themen Preisfindung, Konditionen sowie Kontraktmanagement werden aufgrund des Umfangs in eigenen Artikeln erläutert. Weitere Informationen zur Dienstleistungsbeschaffung bekommen Sie im Whitepaper und zusätzlich können Sie das von Herrn Götte geschriebene Buch (201 Seiten) direkt hier erwerben. Ferner könnte Sie in diesem Zusammenhang auch das SAP System Fieldglass interessieren.

Einsatzgebiete des SAP Leonardo Machine Learnings

Unsere Welt wird immer vernetzter und über die vielen Sensoren, Kameras usw. werden völlig neue Geschäftsanwendungen und Erkenntnisse ermöglicht. Allerdings gilt es die große Menge an unstrukturierten Daten sinnvoll zu nutzen. So sind die Gesichtserkennung und Ableitung der Stimmung einer Person möglich. Aber auch die vielen Daten im Shop Floor (der Produktion) können zu KPIs (Key Performance Indicators) aggregiert und für Aussagen über den Ausschuss und Verschleiß von Maschinen genutzt werden. Die Zuordnung von SAP Rechnungen zu Zahlungseingängen ist ein bereits vielfach implementierter Anwendungsfall. Eine Klassifizierung von Servicetickts, was heutzutage oftmals noch von einem Mitarbeiter übernommen wird, ist ebenso bereits keine große Herausforderung mehr.

SAP Leonardo Machine Learning Foundation

Im Rahmen von SAP Leonardo stellt SAP auf Basis der SAP Cloud Platform die sogenannte Machine Learning Foundation zur Verfügung. Dort werden diverse Services angeboten, wie die genannte Rechnungszuordnung. Mit SAP HANA und Big Data Services sollen die unstrukturierten Datenmengen, z.B. in Form von Texten und Bildern, als Grundlage für eine Lernphase (Machine Learning) genutzt werden. So lassen sich Muster und Regeln ableiten. Darüber hinaus ist im Nachgang ein Abgleich möglich, um zukünftige Aussagen zu präzisieren. Genau das ist Machine Learning!