Analytics Legends Die Wissensplattform für SAP Analytics
Academy-Modul

Supply Chain Analytics

Supply chain analytics: from IBP planning to control-tower action — architecture diagram for Supply Chain Analytics, Analytics Legends Academy module M092

Stand 2026-09-03

Supply Chain bedient den Auto/Industrial-Nachfrageblock (18 %) und bewegt Working Capital unmittelbar — alles in seinen KPIs framen (OTIF, Forecast-Genauigkeit/MAPE, Lagerumschlag, Cash-to-Cash). SAP IBP besitzt die operative Planung; Datasphere baut die funktionsübergreifenden Data Products, die IBP-Pläne + S/4HANA-Ausführung (MM/SD/PP) + externe Signale mischen; SAC zeigt Plan-vs-Ist. Dem Bullwhip-Effekt mit Demand Sensing und einem gemeinsamen Forecast begegnen; auf der Planungsgranularität modellieren, auf der das Business tatsächlich ausführt, nicht auf der feinsten verfügbaren. Control-Tower-Analytics ist das Reifeziel (das Muster der einheitlichen Grundlage von BDC). Das Premium kombiniert SAP-Fluenz mit echter Supply-Chain-Kompetenz.

Was Sie lernen

  • Verstehen Sie die Grundkonzepte hinter Supply Chain Analytics
  • Wenden Sie Supply Chain in einem typischen SAP-Analytics-Engagement an
  • Erkennen Sie die 3-5 häufigsten Fehler und wie man sie vermeidet
  • Positionieren Sie diese Kompetenz in Ihrer persönlichen Marke und im Tagessatzgespräch

Modulüberblick

Supply Chain Analytics bedient den Nachfrageblock Automotive und Industrial, eine der größten Branchenvertikalen in der europäischen SAP-Analytics-Arbeit, und es ist zugleich die Vertikale, in der Analytics am direktesten und sichtbarsten Geld bewegt. Eine Verbesserung der Forecast-Genauigkeit oder des Lagerumschlags um einen Punkt zeigt sich innerhalb eines Quartals im Working Capital — nicht innerhalb eines strategischen Planungszyklus zwei Jahre in der Zukunft —, und genau deshalb finanzieren Supply-Chain-Sponsoren Analytics-Arbeit bereitwillig, unter der Bedingung, dass der Berater ihre KPIs spricht, statt über Datenmodelle zu reden.

Voraussetzungen

  • Fortgeschrittene praktische Erfahrung in SAP-Analytics-Projekten
  • Zuerst die Grundkonzepte durchgehen: C043, C087, C083

Lernergebnisse

  • Arbeiten Sie ein realistisches Szenario durch: Ein Industriehersteller, S/4HANA + IBP, schwache Forecast-Genauigkeit und steigender Lagerbestand, der CFO drängt auf Working-Capital-Reduzierung, möchte einen Control Tower.
  • Erkennen und vermeiden Sie das Anti-Pattern: Analytics als Datenmodelle framen statt als Supply-Chain-KPIs — der Sponsor zieht sich zurück; Analytics wird als IT-Kosten gesehen, nicht als Wert.
  • Wenden Sie die Kernentscheidung des Moduls an: Wo Planung lebt — wählen Sie: IBP für Planung; Datasphere/SAC für domänenübergreifende Analytics — nicht: IBP-Analytik als Enterprise-Reporting-Schicht nutzen.
  • Verfolgen Sie die Beherrschung mit der KPI: KPI-Leiter (Ziel: Jedes Dashboard bildet auf OTIF/MAPE/Umschlag/Cash-to-Cash ab; Warnsignal: Dashboards messen Daten, keine Geschäftsergebnisse).

Vollständiges Modul für Mitglieder. Das vollständige Modul ergänzt: den Entscheidungsrahmen · das durchgehende Szenario · die KPI-Scorecard · die Anti-Muster · die Codeblöcke · die Wissenskontrolle · die Schemata.

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