Kaeser macht Datenqualität zur KI-Strategie

Daten sind ein zentraler Rohstoff der Digitalisierung. Doch ihr Wert entfaltet sich erst, wenn Qualität, Struktur und Nutzung zusammenspielen. Genau an diesem Punkt setzte Kaeser Kompressoren an, als die wachsende Systemlandschaft und ein exponentiell steigendes Datenvolumen zentrale Transformationsvorhaben zunehmend verlangsamten. «Schlechte Datenqualität hat unsere Projekte praktisch immer ausgebremst», konstatiert Falko Lameter, Chief Information Officer (CIO) bei Kaeser. Die Ursachen lagen weniger in fehlender Technologie als vielmehr in historisch gewachsenen Datenbeständen, redundanten Stammdaten und fehlender Transparenz über deren Qualität. Für ein Unternehmen mit globalen Service- und Lieferketten wurde dies zunehmend zum Risiko.

Vom Modernisierungsprojekt zur strategischen Neuausrichtung

In dieser Tradition kam 2020 der Wendepunkt mit dem Start einer auf drei Jahre ausgelegten Datenstrategie. Gemeinsam mit SAP wollte Kaeser die Datenqualität verbessern und seine Kerngeschäftsprozesse optimieren. Ziel war nicht die punktuelle Optimierung einzelner Anwendungen, sondern eine durchgängige Neuausrichtung von Datenmanagement und Analysefähigkeit.
Parallel dazu wurde die Systemlandschaft modernisiert. Mit der Migration auf RISE with SAP S/4HANA in die Cloud erreichte Kaeser einen zentralen Meilenstein. RISE with SAP kombiniert S/4HANA Cloud, technische Betriebsservices, Sicherheits- und Compliance-Leistungen sowie kontinuierliche Innovationszyklen in einem integrierten Betriebsmodell. Für Kaeser bedeutete dies nicht nur den Wechsel auf eine moderne ERP-Plattform, sondern auch die Entkopplung von Innovation und Infrastruktur sowie deutlich schnellere Release-Zyklen für neue Funktionen insbesondere im Bereich Analytics und KI.

Wenn Datenvolumen manuelle Prozesse überholen

Künstliche Intelligenz hatte man zwar auf dem Radar, aber sie war damals nicht Ausgangspunkt. Erstes Ziel war viel mehr die Entwicklung einer belastbaren Datenstrategie. «KI kam erst dann ins Spiel, als klar wurde, dass man bestimmte Datenvolumen manuell schlicht nicht mehr beherrschen kann», so Lameter rückblickend. Ein zentrales Handlungsfeld waren Stammdaten. Kaeser verwaltet eine sechsstellige Anzahl von Lieferanten, von denen ein grosser Teil nicht mehr aktiv war. Genau hier setzte der SAP AI Service (Artificial Intelligence Service) an. Dabei handelt es sich um vorkonfigurierte, in SAP BTP (Business Technology Platform) integrierte KI-Services, die ohne eigenes Data-Science-Team genutzt werden können und sich nahtlos in bestehende SAP-Anwendungen einbetten lassen. 

Der Service «Data Attribute Recommendation» analysiert grosse Datenmengen, erkennt Muster, Inkonsistenzen und Dubletten und schlägt automatisiert Klassifizierungen oder Korrekturen vor. Die Ergebnisse werden über die SAP Analytics Cloud visualisiert, validiert und in Geschäftskennzahlen übersetzt. So wird Datenqualität erstmals mess- und steuerbar. Bei Kaeser führte der Einsatz von SAP AI Service zu einer Automatisierungsquote von über 80 Prozent in der Stammdatenpflege sowie zu deutlich höherer Datengenauigkeit. Ein vergleichbarer Ansatz kommt auch beim Schweizer Technologiekonzern Bühler zum Einsatz. Bühler nutzt SAP Data Attribute Recommendation, um Material- und Lieferantendaten weltweit konsistent zu halten und die Grundlage für durchgängige Analysen zu schaffen.

KI mit direktem Kundennutzen

Nach der Stabilisierung des Datenfundaments verlagerte sich der Fokus gezielt auf KI-Anwendungsfälle mit klarem Mehrwert für Kunden und Service. Ein Beispiel dafür ist die visuelle Ersatzteilsuche. In enger Zusammenarbeit mit dem SAP-Partner und KI-Spezialisten Nyris entstand der Anwendungsfall «Visual Spare Parts Search». Die Lösung kombiniert SAP-Geschäftsdaten mit der Bilderkennungs-KI von Nyris, die als integrierter Service in die SAP-Landschaft eingebettet ist. Servicetechniker fotografieren ein Bauteil, die KI vergleicht das Bild mit der Ersatzteil-Datenbank und liefert die passende Materialnummer. Das reduziert Suchzeiten erheblich und entlastet den Service nachhaltig. Auch der Schweizer Technologiekonzern Bühler setzt auf die visuelle Suchtechnologie von Nyris. Hochwertige Bilder, intelligente Identifikationsfunktionen sowie kontinuierliche Modell- und Datenoptimierungen sorgen im myBühler-Webportal für eine präzise, effiziente Suche in einem Sortiment von über zwei Millionen Teilen und für ein erstklassiges Kundenerlebnis.

Als strategisch besonders relevant gilt der KI-Anwendungsfall «SAP Intelligent Product Recommendation». Vertriebsmitarbeitende erfassen dabei Kundenanforderungen in natürlicher Sprache, die KI analysiert diese mithilfe von maschinellem Lernen und generativer KI und gleicht sie mit technischen Produkt- und Leistungsdaten ab. Das Ergebnis sind nachvollziehbare, konsistente Produktempfehlungen, auch bei komplexen Anforderungen. «Produktempfehlungen zu geben ist eine Kunst», sagt Norbert Enge, Chief Business Consultant bei SAP. «Wenn man diese Kunst systematisch unterstützt, entsteht ein echter Wettbewerbsvorteil.»
 

Kompetenz und Akzeptanz als Erfolgsfaktoren

KI-Technologien zu implementieren, ist das Eine. Doch der Erfolg der KI-Initiativen bei Kaeser war nicht allein technisch bedingt. Das Team machte die Erfahrung, dass es genauso wichtig ist, die Menschen mitzunehmen und die nötigen Rahmenbedingungen zu schaffen. Dazu gehören neben den benötigten Softwarekomponenten unter anderem Schulungen für die Mitarbeitenden oder die Diskussion von ethischen Aspekten rund um KI. Auch die Rückendeckung der Geschäftsleitung und der Austausch mit verschiedenen Teams, wie Forschung und Entwicklung, Marketing, Vertrieb oder Service, erwiesen sich als wichtige Erfolgsfaktoren. Guten Datenwissenschaftler im Team zu haben, sei sicher ein wichtiger Punkt, hält Enge fest. «Aber es geht auch darum, Geschäftsprozesse und Geschäftsdaten zu verstehen. Und nicht zuletzt geht es darum, Ängste zu anzusprechen und zu erklären, wie man zu den Ergebnissen kommt.» Nur so kann KI als hilfreiches Werkzeug verstanden werden, nicht als Black Box.

KI wird Teil der Unternehmens-DNA

Als IT-Pionier begegnete Kaeser dem Thema künstliche Intelligenz mit grosser Offenheit. Eine Einstellung, die Teil der Firmen-DNA ist. Das Team hat von Anfang an im Projekt darüber diskutiert, in welcher Liga Kaeser spielen will. Und es war schnell klar, dass KI ein Teil des Werkzeugkastens sein sollte, wenn es die erste Liga sein soll. Der Anteil von SAP Business AI im Datenprojekt wuchs von unter zehn Prozent im ersten Jahr auf über 30 Prozent im dritten. Inzwischen konzentriert sich das Team vollständig auf SAP Business AI und hat zwölf produktive Anwendungsfälle entwickelt, die vor allem am Nutzen für die Kunden orientiert sind. Ein Ausblick auf das Potenzial zeigte Kaeser mit einem Prototyp auf Basis der NVIDIA Omniverse-Plattform. Diese ermöglicht die Erstellung und Visualisierung digitaler Zwillinge in einer Echtzeit-3D-Umgebung und macht komplexe KI-gestützte Entscheidungsprozesse – etwa bei Produktempfehlungen – erstmals visuell und interaktiv nachvollziehbar.