Nicht jede KI-Idee ist ein tragfähiger Use Case.

Unsere dreistufige Methode, um echte von scheinbaren KI-Potenzialen in SAP EWM und SAP MFS zu trennen.

„Haben Sie wiederkehrende Fehlerbilder in Ihrem Lager?"

Die Antwort ist fast immer „Ja". Und dann?

Eine pauschale Ja-Antwort ist für uns noch keine Empfehlung – sondern erst der Ausgangspunkt einer strukturierten Prüfung mit drei aufeinander aufbauenden Ebenen.

Nur wer alle drei durchläuft, bekommt am Ende eine Empfehlung – nicht schon nach der ersten Antwort.

Der Weg zu einer belastbaren Empfehlung

Jedes Themenfeld durchläuft dieselben drei Schritte. Erst wenn alle drei bestanden sind, sprechen wir über Umsetzung.

Ebene 1 – Tiefendiagnostik

Statt einer Pauschalfrage stellen wir konkrete, fachlich belastbare Fragen je Themenfeld – etwa zu Fehlererkennung, Priorisierung, Personalplanung, Engpasssteuerung oder Qualitätssicherung. Zum Beispiel: Wie viele Warehouse-Task-Fehler fallen pro Woche tatsächlich an, und wie viele davon binden heute noch manuell Poweruser-Zeit?

Ebene 2 – Qualifizierung

Jedes Themenfeld bewerten wir anhand von sechs Dimensionen – als Ampel, nicht als abstrakte Punktzahl, damit die Einschätzung im Gespräch nachvollziehbar bleibt. Nur weiterverfolgen, wenn mindestens vier der sechs Dimensionen „Gelb" oder besser sind.

Ebene 3 – Realitäts-Filter

Diese letzte Bedingung ist nicht verhandelbar: Ein Thema, das der Kunde selbst nicht als Problem empfindet, bekommt keine Empfehlung – unabhängig vom objektiven Score. Etwa wenn eine Führungskraft sagt: 'Das kostet uns tatsächlich Geld – aber es steht bei uns aktuell nicht auf der Agenda.' Dann warten wir, auch wenn der objektive Score dafürspräche

Die sechs Bewertungsdimensionen im Überblick

Die sechs Dimensionen, anhand derer wir jedes Themenfeld bewerten. Prüfen Sie grob selbst, wo Ihre Situation aktuell steht – rot, gelb oder grün.

Dimension
Rot
Gelb
Grün
Frequenz/Volumen
Einzelfall, seltener als 1×/Monat
Mehrfach im Monat
Wöchentlich oder häufiger
Wirtschaftliche Tragweite pro Vorfall
< 1.000 € geschätzter Impact
1.000–10.000 €
> 10.000 € oder Kundenbindungs-/Reputationsrisiko
Datenreife
Keine strukturierten Daten vorhanden
Teilweise vorhanden, < 6 Monate Historie
Strukturiert, ≥ 12 Monate Historie
SAP-native Abdeckung
Standardagent deckt das bereits ab
Deckt Teilaspekte ab
Kein passender Standardagent verfügbar
Reversibilität/Risiko
Nicht reversibel, hohe Governance-Anforderung
Bedingt reversibel
Reversibel, geringes Risiko
Kundenschmerz
Kunde sieht das nicht als Problem
Wird auf Nachfrage als lästig genannt
Wird unaufgefordert als Wunschthema genannt
Rot
Frequenz/Volumen
Einzelfall, seltener als 1×/Monat
Wirtschaftliche Tragweite pro Vorfall
< 1.000 € geschätzter Impact
Datenreife
Keine strukturierten Daten vorhanden
SAP-native Abdeckung
Standardagent deckt das bereits ab
Reversibilität/Risiko
Nicht reversibel, hohe Governance-Anforderung
Kundenschmerz
Kunde sieht das nicht als Problem
Gelb
Frequenz/Volumen
Mehrfach im Monat
Wirtschaftliche Tragweite pro Vorfall
1.000–10.000 €
Datenreife
Teilweise vorhanden, < 6 Monate Historie
SAP-native Abdeckung
Deckt Teilaspekte ab
Reversibilität/Risiko
Bedingt reversibel
Kundenschmerz
Wird auf Nachfrage als lästig genannt
Grün
Frequenz/Volumen
Wöchentlich oder häufiger
Wirtschaftliche Tragweite pro Vorfall
> 10.000 € oder Kundenbindungs-/Reputationsrisiko
Datenreife
Strukturiert, ≥ 12 Monate Historie
SAP-native Abdeckung
Kein passender Standardagent verfügbar
Reversibilität/Risiko
Reversibel, geringes Risiko
Kundenschmerz
Wird unaufgefordert als Wunschthema genannt

Überwiegend Gelb oder Grün bei mindestens vier der sechs Dimensionen? Dann lohnt sich ein genauerer Blick auf dieses Themenfeld.

Noch tiefer einsteigen

Die fachlichen Hintergründe dazu finden Sie in unserem Whitepaper "KI in SAP EWM".

Keine KI um jeden Preis

Das Ergebnis unserer Methode ist keine Technologie-Entscheidung aus Prinzip, sondern eine nachvollziehbare Empfehlung mit Business-Case-Perspektive – oder ebenso häufig die Erkenntnis, dass ein Thema aktuell noch nicht reif für Umsetzung ist.

Eine Empfehlung, die nur auf der ersten Antwort beruht, ist keine Empfehlung – sie ist eine Vermutung.

Marc Hofheinz

Managing Partner | Qinlox Consulting GmbH

Wo würde Ihr Lager in dieser Bewertung stehen?

Das lässt sich am besten in einem kurzen Reality-Check-Call klären – unverbindlich und ohne Verkaufsdruck.