Vorstellung des SAP Business Challenge Network: Innovationspartnerschaften auf Augenhöhe

Ein gemeinsames Innovationsprojekt, das binnen kürzester Zeit zum Erfolg führte, brachte Fachleute von Siemens und SAP mit Studierenden des Dartmouth College im US-Bundesstaat New Hampshire zusammen. In nur zehn Wochen erarbeiteten vier Studierende für Siemens eine Lösung für die automatisierte Prognose.

Die Erstellung einer Finanzprognose für das laufende Geschäftsjahr gilt als eine der komplexesten Herausforderungen in den Finanzabteilungen von Unternehmen.

Hohe Erwartungen werden in neue Technologien für Automatisierung und maschinelles Lernen zur Vereinfachung des gesamten Prozesses gesetzt, doch viele Unternehmen haben Bedenken wegen langwieriger Entwicklungszyklen, beträchtlicher Implementierungskosten und der Risiken im Zusammenhang mit der Einführung von Innovationen.

Um diese Probleme zu minimieren, hat SAP das SAP Business Challenge Network eingeführt. In diesem Netzwerk können sich SAP-Kunden mit Partnern in der Wissenschaft zusammenschließen, um in relativ kurzer Zeit neue und innovative Lösungen für komplexe geschäftliche Herausforderungen zu entwickeln.

"Der klassische Ansatz 'Planen-Entwickeln-Ausführen' mag in der Welt der IT noch vorherrschen, doch angesichts des hoch dynamischen Marktumfelds von heute muss der Innovationszyklus beschleunigt werden", sagt Elisabeth Lueth, Leiterin des Bereichs SAP Business Challenge Network.

Ihrer Ansicht nach ist die Finanzprognose mit ihrem offensichtlichen Automatisierungspotenzial eine Herausforderung, die sich ideal als Trainingsprojekt für den akademischen Nachwuchs eignet. "Dieses Projekt dient genau dem Ziel, dem wir uns beim SAP Business Challenge Network verpflichtet haben: Unsere Kunden mit Nachwuchskräften zusammenzubringen, um in gemeinsamen Projekten Daten in Erkenntnisse umzuwandeln", ergänzt sie.

Mit der ERP-Plattform Kundenbeziehungen zum Nutzen aller Beteiligten intensivieren

Zehn Wochen lang arbeiteten 16 Studierende des Dartmouth College an der Aufgabe, Technologien für maschinelles Lernen und Prognosen aus der SAP Business Technology Platform, etwa SAP Analytics Cloud, auf die von Siemens bereitgestellten Finanzdaten anzuwenden. Unterstützung erhielten sie dabei von Mentoren von Siemens, SAP und Dartmouth in vierzehntägigen Besprechungen.

SAP Business Technology Platform (SAP BTP) ist die Plattform für das intelligente Unternehmen und bildet das Fundament für alle SAP-Anwendungen. SAP BTP ermöglicht Kunden die Entwicklung zum intelligenten Unternehmen durch Integration, Erweiterung und Wertschöpfung aus Daten aus allen Anwendungen und Datenbeständen von SAP und Drittanbietern. Gleichzeitig sichert sie den langfristigen Erfolg unserer Kunden, indem sie Flexibilität, Wertschöpfung und kontinuierliche Innovation unterstützt.

Mit Predictive Analytics ein Modell für Finanzdaten entwickeln

"Jede der Gruppen, die an diesem Hackathon teilnahmen, erarbeitete interessante Erkenntnisse", berichtet Sebastian Schaumberg, Financial Analyst, Siemens Digital Manufacturing. "Wir waren von dem Ergebnis, das uns das Gewinnerteam präsentierte, zutiefst beeindruckt. Das Vorhersagemodell dieses Teams bietet eine äußerst erfolgversprechende Grundlage zur weitergehenden Erkundung."

"Auf der Basis unserer Finanzdaten der letzten drei Jahre gelang es fünf Studierenden, ein Modell zur Vorhersage des Verlaufs unseres aktuellen Finanzjahrs mit 99 Prozent Genauigkeit zu entwickeln", unterstreicht Carsten Speckmann, Head of Finance, Siemens Digital Manufacturing. "Damit haben wir jetzt einen sehr vielversprechenden Ausgangspunkt für die Herangehensweise bei einem so ambitionierten Projekt."

Sebastian Schaumberg geht weiter auf die vielen Vorteile ein, die das Modell für die Finanzabteilung von Siemens bereithalten könnte: "Erst einmal könnte der ungeheure Aufwand, mit dem unsere Prognose momentan verbunden ist, erheblich reduziert werden. Idealerweise wird die Prognose in Zukunft auf Tastendruck zur Verfügung gestellt. Zudem würde das rein mathematische Konstrukt dieses Modells Verzerrungen aufgrund von individuellen Beurteilungen, die derzeit in jede Prognose einfließen, unmöglich machen."

Carsten Hahn, Senior Director Technology & Innovation bei SAP, war über die Ergebnisse ebenso erfreut: "Siemens ist seit vielen Jahren Kunde von SAP. Dieses Projekt war für uns eine einzigartige Chance, Siemens mit seinen Herausforderungen noch besser kennen zu lernen und zu verstehen. Gleichzeitig haben die Lösungen, die die Studierenden einer der angesehensten Business Schools entwickelt haben, unsere Erwartungen weit übertroffen."

Eine geschäftliche Herausforderung aus der alltäglichen Realität

Die Studierenden von Dartmouth, die an dem Hackathon teilnahmen, hatten bereits theoretische Kenntnisse über datengestützte Lösungsmodelle für genau die Art von Aufgabenstellung erworben, die ihnen Siemens und SAP präsentierten. Nun erhielten sie die Chance, ihre Fähigkeiten unter Anleitung von Experten von SAP und Siemens auf reale Daten eines realen Unternehmens anzuwenden.

Wie Giselle Perkowski, eine der Studierenden, resümierte: "Bei diesem Projekt konnten wir unterschiedlichste Methoden maschinellen Lernens erlernen und unser Wissen auf praktische Anwendungen übertragen."

Ihr Professor, Geoffrey G. Parker, fügte hinzu: "Die partnerschaftliche Zusammenarbeit mit Firmen, die Unternehmenstechnologie, Daten und echte Probleme zu lösen haben, bietet den Studierenden die Gelegenheit, das Gelernte sofort umzusetzen. An diesem Punkt fließen zwei Interessen zusammen: Unternehmen finden das, was sie suchen, und Studierende machen die praktischen Erfahrungen, die sie brauchen. Mit den Teams von SAP und Siemens zusammenzuarbeiten, ist eine Freude. Dies ist eine großartige Partnerschaft und ein Muster einer Zusammenarbeit, auf dem wir aufbauen und das wir erweitern können."

Schwierigkeiten beim Datenmodell und Analytics Cloud gemeinsam überwinden

"Die Zusammenarbeit mit SAP war von Beginn an sehr konstruktiv und partnerschaftlich", meinte Sebastian Schaumberg, nicht ohne zu erwähnen, dass auf beiden Seiten Hürden zu überwinden waren. "In der Anfangsphase hatten wir bei Siemens Probleme mit der Bereitstellung der Daten", erinnert er sich. "Unsere Finanzdaten waren relativ unstrukturiert, und zusammen mit unserer internen Berichtsstruktur und dem Prognoseprozess war das ein bisschen viel auf einmal für die Studierenden. Doch mit der Zeit haben wir unsere Daten klarer strukturiert und eingegrenzt."

Auch der Einsatz von SAP Analytics Cloud war für die Studierenden anfangs eine Herausforderung, da sie mit dem Tool und seinen Funktionen noch nicht vertraut waren. "Die meisten dieser Probleme wurden durch die enge Zusammenarbeit gelöst, auch wenn uns das drei bis vier Wochen Entwicklungszeit kostete", so Sebastian Schaumberg.

Die Kooperation zwischen Siemens, SAP und dem Dartmouth College ist noch nicht beendet. Carsten Speckmann erklärt: "Als Nächstes wollen wir einen gemeinsamen Ansatz von Siemens und SAP entwickeln, um das Modell weiter zu verbessern und praktisch einsetzbar zu machen." Dazu trafen sich Teams von Siemens und SAP Ende September erneut, wobei die Studierenden des Gewinnerteams remote an der laufenden Diskussion über die Weiterentwicklung des Modells teilnahmen.

Angesichts der zunehmenden Zahl neuer, ähnlicher Projekte für 2022 im SAP Business Challenge Network betont Anja Schneider, Chief Operating Officer für den SAP-Vorstandsbereich Technology & Innovation, dass das Programm allen SAP-Kunden offen steht, die an einer gemeinschaftlichen Entwicklung von Lösungen auf Basis der SAP Business Technology Platform interessiert sind: "Unser Projekt mit Siemens veranschaulicht die neuen Möglichkeiten der Wertschöpfung für den Kunden, die dieses Netzwerk für symbiotische Online-Zusammenarbeit unseren Kunden bieten kann."

Florian Roth, Chief Information Officer von SAP und Co-Sponsor des Programms, bestätigt: "Wir möchten, dass noch viel mehr Studierende und Hochschulen auf der ganzen Welt von diesem Programm profitieren können."

Tags: Partner, Predictive Analytics, SAP Business Technology Platform