Anwendungsfälle

AI im Prozess – strukturiert nach Bereich. Filtern Sie nach Ihrem Schwerpunkt.

AI Document Operations

Ausgangssituation

Große Mengen an Dokumenten (Rechnungen, Verträge, Bestellungen) werden manuell erfasst, geprüft und in Vorsysteme übernommen.

Lösungsprinzip

AI klassifiziert eingehende Dokumente, extrahiert relevante Daten, validiert sie gegen Geschäftsregeln und übergibt Ergebnisse an SAP oder Workflow-Systeme.

Beteiligte Systeme

SAP S/4HANA, DMS, E-Mail, Workflow-Plattformen

AI Project Intelligence

Ausgangssituation

Projekt- und Portfoliodaten liegen verteilt in Tools, Tabellen und Berichten vor. Statuskonsolidierung und Risikenerkennung kosten Zeit.

Lösungsprinzip

AI konsolidiert Projektstatus aus verschiedenen Quellen, erkennt Risiken und Abhängigkeiten und bereitet Managementberichte vor.

Beteiligte Systeme

Projektmanagement-Tools, Microsoft 365, Berichtssysteme

SAP-Integrated AI Processes

Ausgangssituation

AI-Anwendungen sollen SAP-Daten lesen und schreiben, aber eine stabile, wartbare Integration fehlt.

Lösungsprinzip

AI-Anwendungen werden über saubere Schnittstellen (OData, REST, BTP) mit SAP verbunden – Clean-Core-orientiert und betriebsstabil.

Beteiligte Systeme

SAP S/4HANA, SAP BTP, Integration Suite, APIs

AI-Enabled Field Operations

Ausgangssituation

Außendienst und operative Teams erfassen Daten papiergestützt oder in isolierten Apps ohne Anbindung an Auftragssysteme.

Lösungsprinzip

Eine Mobile-App mit AI-gestützter Foto- und Dokumentenanalyse und direkter Anbindung an SAP-Aufträge und Folgeprozesse.

Beteiligte Systeme

SAP-Auftragswesen, Mobile-App, Microsoft 365

AI for Business Operations

Ausgangssituation

Operative Abläufe zwischen Systemen, E-Mail und Excel sind manuell, fehleranfällig und schwer nachvollziehbar.

Lösungsprinzip

AI-gestützte Workflow-Automatisierung verbindet Systeme, Daten und Fachanwender in durchgängigen Prozessen mit Human-in-the-loop.

Beteiligte Systeme

Workflow-Plattformen, SAP, Microsoft 365, E-Mail

AI Knowledge Assistants

Ausgangssituation

Unternehmenswissen liegt unstrukturiert verteilt in Dokumenten, Intranets und E-Mails vor und ist schwer zugänglich.

Lösungsprinzip

Sicherer RAG-basierter Wissensassistent, der unternehmensspezifische Inhalte durchsuchbar macht und kontextbezogene Antworten liefert.

Beteiligte Systeme

DMS, Intranet, Microsoft 365, Vektor-Datenbank

AI-Enhanced Reporting

Ausgangssituation

Management- und Fachberichte werden manuell aus verteilten Datenquellen zusammengestellt und sind oft veraltet.

Lösungsprinzip

AI konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen, erstellt Berichte automatisiert und ermöglicht Nachfrage-Analysen in natürlicher Sprache.

Beteiligte Systeme

BI-Tools, SAP, Datenbanken, Microsoft 365