智能企业优势：数据转换进入可信赖、由AI驱动的决策
核心观点
企业面临前所未有的数据挑战，需要更快速、更优的决策能力。传统方法将ERP与分析平台分离，导致数据延迟、复杂集成、重复和治理碎片化，削弱分析信任。智能企业需将数据转化为可信赖的AI驱动决策，实现闭环、AI驱动的推荐和统一现实内部观。
商业挑战
全球制造商面临地缘政治危机、贸易限制、港口拥堵等外部因素，生产计划和物料流动决策基于不完整信息，导致成本上升和服务水平承诺破坏。
解决方案愿景
通过SAP商业数据云（BDC）和Snowflake集成，实现端到端“闭环”SAP应用程序，综合外部风险图景，提供语义丰富的内部供应链状态视图，并利用AI模型预测延误、供应中断和需求变化，模拟对物料流动和生产计划的影响。
示例场景
- 风险意识型供应链和生产计划：AI推荐替代路由、库存重新定位等，评估财务和运营影响，选择最佳缓解策略。
- 天气驱动型物流中断：模拟特定日期和路线可能出现的干扰，确定受影响的客户交付和生产计划。
- 需求激增：评估产能和库存限制，模拟客户和区域之间的权衡，提出行动建议。
预期商业成果
- 缩短重新规划周期，从几天到几小时。
- 提高规划师效率和更高质量的成果。
- 降低物流和库存成本。
- 优先考虑基于实际业务影响的决定，提高服务水平并加强客户合同遵守。
更广泛的应用场景
- 智能供应链与运营：可持续性意识规划、动态安全库存优化。
- 客户、销售、服务：客户360和流失预测、智能定价和促销分析。
- 金融、风险与绩效管理：早期风险检测、持续规划与预测、流动性及营运资本优化。
解决方案架构
- 概念架构：SAP商业数据云作为业务数据布料，Snowflake双向、零拷贝集成。
- 关键建筑原则：使用实时数据共享，保留SAP业务语义，充分利用Snowflake全产品范围，维护跨平台一致治理模型。
Capgemini的角色
- 整合专业知识：将SAP专家、云数据工程师和AI专家汇聚，设计和实施统一架构。
- Syniti驱动数据质量和迁移：嵌入DataFirst方法和数据质量驱动步骤，避免“垃圾输入，垃圾输出”。
- 深厚的行业专长和加速器：提供预定义的数据结构、逻辑和仪表盘，缩短从投入到价值实现的周期。
分阶段旅行愿景与价值观
- 构建基础和灯塔用例：通过聚焦研讨会确定优先领域，筛选高价值应用案例，定义价值假设和目标架构。
- 扩展和工业化：建立联合工作方式，避免孤岛式决策，实施稳健的数据治理、MLOps和FinOps实践，将AI输出嵌入到SAP用户界面和数字助手中。
- 成功因素和常见陷阱：以商业为核心的投资，强大的数据管理，转变为管理服务模式，持续推出和优化应用案例。
