Automobilindustrie & Mobilität
Stand 2026-09-03
Automotive- und Mobility-Analytics auf SAP ist vor allem ein Stücklistenproblem, erst dann ein BI-Problem: Ein Premiumfahrzeug führt 30.000+ Teilenummern, und eine Abfrage, die diese Stückliste live entfaltet, läuft in ein Timeout — die Lösung ist eine nächtlich materialisierte Stücklistenschicht in Datasphere, genau das Muster, das das Garantie-Dashboard eines Tier-1-Zulieferers von 45-90 Sekunden auf unter 3 Sekunden brachte. Das Modul deckt außerdem die Verschiebung ab, auf die die meisten SAP-Häuser am wenigsten vorbereitet sind: vernetzte Fahrzeug-Abonnements, nach IFRS 15 über SAP RAR erfasst, nachverfolgt nach VIN statt nach Verkaufsauftrag. Ein Berater, der Stückliste, Qualität und RAR-Daten über eine validierte VIN verknüpfen kann — und Garantie- und Rückrufkosten auseinanderhält — steht an der Spitze der Industrieanalytics-Tagessatzbandbreite; wer es nicht kann, verbringt das Projekt damit, Vertrauen in Zahlen wiederherzustellen, an die das Finanzwesen längst nicht mehr glaubt.
Was Sie lernen
- Die Kernkonzepte hinter Automotive & Mobility verstehen
- Automotive in einem typischen SAP-Analytics-Auftrag anwenden
- Die 3-5 häufigsten Fehler erkennen und wissen, wie man sie vermeidet
- Diese Fähigkeit in der eigenen Personenmarke und im Tagessatzgespräch positionieren
Modulüberblick
Automotive- und Mobility-Analytics auf SAP wird von zwei strukturellen Fakten geprägt, die diese Branche von allen anderen unterscheiden: der Komplexität der Stückliste (ein Premiumfahrzeug hat 30.000+ eindeutige Teilenummern, jede mit einer mehrstufigen Fertigungsstückliste und einer Servicestückliste) und der Verschiebung von einmaligen Produktverkäufen zu wiederkehrenden Umsätzen aus vernetzten Fahrzeugdiensten. Beides erfordert SAP-Analytics-Fähigkeiten, die weit über eine Standard-BI-Bereitstellung hinausgehen.
Die stücklistengetriebene Analytics-Herausforderung. Fahrzeugprogramm-Analytik — welche Plattformvarianten ihre Kostenziele erreichen, welche Teilefamilien Garantiefälle erzeugen — erfordert das Entfalten mehrstufiger Stücklisten (Transaktionen CS11 und CS12 in SAP MM/PP) gegen tatsächliche Fertigungsaufträge und Qualitätsmeldungen. Der Performance-Killer hierbei ist die Stücklistenentfaltung zur Abfragezeit: eine naive CDS-View, die für jedes Fahrzeug in der Abfrage den von SAP ausgelieferten Stücklisten-Funktionsbaustein aufruft, läuft schon bei bescheidenem Umfang in ein Timeout. Der richtige Ansatz besteht darin, die entfalteten Stücklistenebenen in einer Staging-Tabelle vorab zu materialisieren (nächtlich aus der Fertigung aktualisiert) und diese mit der analytischen Abfrage zu verknüpfen. Die Data-Flow- und Intelligent-Lookup-Objekte von SAP Datasphere eignen sich gut, um diese materialisierte Schicht aufzubauen und zu pflegen.
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene praktische Erfahrung in SAP-Analytics-Projekten
- Zuerst die Kernkonzepte wiederholen: C087, C083, C046
Lernergebnisse
- Ein realistisches Szenario durcharbeiten: Ein deutscher Tier-1-Automobilzulieferer (4 Mrd. € Umsatz, 800 aktive Teilenummern) benötigt eine Garantiekosten-Analytics-Plattform, die seine Category Manager täglich abfragen können.
- Das Anti-Pattern erkennen und vermeiden: Die Stückliste innerhalb einer Live-Analyseabfrage entfalten — die Abfragekosten wachsen exponentiell mit der Stücklistentiefe.
- Die Kernentscheidung des Moduls anwenden: Wo die Stücklistenentfaltung ausgeführt wird — die entfaltete Stückliste nächtlich in einer Datasphere-Staging-Schicht vormaterialisieren und Analytics-Abfragen ausschließlich mit dieser Schicht verknüpfen wählen.
- Die Beherrschung mit dem KPI verfolgen: Abfragelatenz des Garantie-Dashboards.
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.