Klassische Dispositionsverfahren in SAP S/4HANA MM, basieren überwiegend auf regel-basierten Prognosen & historischen Verbrauchsdaten, und stoßen insbesondere bei volatiler Nachfrage, kurzen Produktlebenszyklen und servicekritischen Ersatzteilen an Grenzen. Mit der Integration von KI- und Machine-Learning-gestützten Prognoseverfahren bietet SAP neue Möglichkeiten zur genaueren Bedarfsprognose & datengetriebenen Optimierung v. Dispositionsentscheidungen.
Ziel dieser Masterarbeit ist es, den Einsatz solcher KI-Ansätze im SAP-MM-Kontext systematisch zu analysieren & ein fundiertes Zielkonzept für eine intelligente Materialbedarfsplanung zu entwickeln.
Fachliche & methodische Begleitung d. erfahrene SAP-Berater, Logistik- & Architekturexperten
Masterthesis: Einsatz von KI zur Optimierung der Disposition und Materialbedarfsplanung in SAP S/4HANA MM • Heidelberg, de
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