Automotive · Produktionsplanung
Planungsdaten aus SAP BW, einfach erfragt
Produktplaner bei einem führenden Luxusautomobilhersteller verbrachten täglich Stunden damit, SAP BW und mehrere Datenbanken von Hand abzufragen. Wir haben einen dialogbasierten Assistenten gebaut, der Planungsdaten auf Zuruf liefert, auf Deutsch oder Englisch, getippt oder gesprochen, sicher angebunden an die SAP-Systeme im eigenen Haus.
Ergebnisse
Kunde: Führender Luxusautomobilhersteller (unter NDA)
Eines der weltweit größten Premium-Automobilunternehmen. Der Hersteller steht unter NDA und wird deshalb hier nicht genannt.
- Branche
- Automotive
- Anwendungsfall
- Abruf und Abfrage von Planungsdaten
- KI-Ansatz
- NLP und NLU, dialogbasierte KI
- Systeme
- SAP BW und interne Datenspeicher
- Infrastruktur
- Microsoft Azure mit On-Premise-Hybrid
- Vorgehen
- Design Thinking, dann agile Umsetzung
Kurz gefasst
Die Daten waren da. Der Weg dorthin war die Arbeit.
- Fahrzeugplanung gehört zu den datenintensivsten Prozessen der Industrie: Produktionsvolumina, Konfigurationsoptionen, marktspezifische Varianten, Terminrestriktionen.
- Die Daten fehlten nie. Um an sie heranzukommen, brauchte man aber Spezialwissen über SAP BW und darüber, welcher Datenspeicher was enthält.
- So wurde jede Planungsfrage zur Recherche, oder zur Bitte an jemanden, der die Systeme besser kannte.
- Heute fragt ein Planer auf Deutsch oder Englisch, per Text oder Sprache, und der Assistent entscheidet, welche Systeme er abfragt und wie er die Ergebnisse zusammenführt. Die Daten bleiben dabei im Unternehmen.
Die Ausgangslage
Die Aufgabe
Planungsdaten lagen verteilt über SAP BW und mehrere Datenspeicher. Jede Abfrage verlangte Systemwissen und machte aus einem Routineabruf einen langsamen, manuellen Vorgang, der täglich Stunden an Planerzeit kostete.
Die Fahrzeugproduktplanung ist einer der datenintensivsten Prozesse der Automobilindustrie. Planer mussten für ihre Entscheidungen Daten aus SAP BW und weiteren internen Datenspeichern ziehen: Produktionsvolumina, Konfigurationsoptionen, marktspezifische Varianten, Terminrestriktionen.
Das Problem war nicht, dass die Daten fehlten. Das Problem war, dass der Zugriff Spezialkenntnisse der dahinterliegenden Systeme verlangte: welcher Speicher welche Daten hält, wie man durch die Abfragestrukturen von SAP BW navigiert, wie man Informationen aus mehreren Quellen verknüpft.
In der Praxis wurde jede Planungsfrage zu einer manuellen Recherche, oder zu einer Anfrage an jemanden, der sich besser auskannte.
Der Bau
Was wir gebaut haben
Am Anfang standen Design-Thinking-Workshops, um zu verstehen, wie Planer tatsächlich arbeiten: welche Fragen sie stellen, welche Daten sie brauchen, wo die manuellen Engpässe liegen. Das hat die Lösung unmittelbar geprägt.
Fragen statt Transaktionen
Planer fragen den Assistenten in natürlicher Sprache, getippt oder gesprochen, auf Deutsch oder Englisch. Statt sich durch SAP-BW-Transaktionen zu klicken oder Abfragen zu schreiben, stellen sie die Frage und bekommen die Antwort.
Eine Frage, mehrere Systeme
Hinter der Oberfläche ist der Assistent mit SAP BW und den übrigen Planungsdatenspeichern verbunden. Er kennt die Logik der Datenstrukturen, welches System welche Information hält und wie sich Daten aus mehreren Quellen kombinieren lassen, und trägt damit genau die Komplexität, die vorher bei den Planern lag.
Die Daten bleiben, wo sie sind
Die Planungsdaten mussten im eigenen Haus bleiben, für einen Hersteller dieser Größe nicht verhandelbar. Der Assistent läuft in Microsoft Azure mit einer sicheren Verbindung in die On-Premise-SAP-Infrastruktur, und strenge Berechtigungen sorgen dafür, dass er nur Daten liest, die der jeweilige Nutzer sehen darf.
Deutsch und Englisch, gesprochen und geschrieben
Mit NLP und NLU beherrscht der Assistent beide Sprachen fließend, schriftlich wie mündlich. Planer an verschiedenen Standorten arbeiten in der Sprache, die ihnen näherliegt.
Gebaut auf Azure, geliefert in Sprints
Die Lösung nutzt native Azure-Dienste, LUIS für das Sprachverständnis, Bot Service für den Dialog, CosmosDB für Sitzungsdaten und AppService für den Betrieb, und entstand in agilen Sprints, bei denen die IT-Abteilung des Kunden durchgehend eingebunden war.
Was sich geändert hat
Das Ergebnis
Vorher
Planer fragten SAP BW und mehrere Datenspeicher von Hand ab. Jede Anfrage brauchte Spezialwissen oder IT-Unterstützung, und eine Routinefrage dauerte Stunden.
Nachher
Planer fragen in einfacher Sprache und bekommen die Antwort in Sekunden. Kein Systemwissen nötig, der Abruf läuft automatisch über alle angebundenen Quellen.
Bei Routineabfragen fällt die manuelle Navigation durch Datensysteme weg. Planer, die viel Zeit mit Abrufen und Abgleichen verbracht haben, treffen jetzt die Planungsentscheidungen, für die sie eingestellt wurden.
Die hybride Architektur zeigt, dass Enterprise-KI keine sensiblen Daten in die Cloud verlagern muss. Das Unternehmen behielt die volle Kontrolle über seine Planungsdaten und gab den Teams trotzdem einen modernen Zugang dazu.
Und sie zeigt ein Muster, das wir oft sehen: Die größten Effizienzgewinne entstehen nicht dadurch, Menschen zu ersetzen, sondern dadurch, den manuellen Aufwand zu beseitigen, der Fachleute von ihrer eigentlichen Arbeit abhält.
Fragen zu diesem Projekt
Abruf und Abfrage von Planungsdaten. Planungsdaten lagen verteilt über SAP BW und mehrere Datenspeicher. Jede Abfrage verlangte Systemwissen und machte aus einem Routineabruf einen langsamen, manuellen Vorgang, der täglich Stunden an Planerzeit kostete.
Zeit bis zur Antwort auf eine Planungsfrage: Std. → Sek.. Deutsch und Englisch, geschrieben und gesprochen: 2 Sprachen. Sichere Hybridanbindung, die Daten verlassen die Infrastruktur nicht: On-Premise. Planer fragen komplexe Daten ohne IT-Unterstützung ab: Selbstständig.
NLP und NLU, dialogbasierte KI. Eingesetzte Technik: Natural Language Processing, Natural Language Understanding, Microsoft Azure, SAP-BW-Integration, Hybrid Cloud, LUIS, Bot Service, CosmosDB, Sprachschnittstelle.
Eingesetzte Technik
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