ISLM — eingebettete KI in S/4HANA operationalisieren
Stand 2026-09-25
Abschlussmodul des N2-Pakets (M338-M341): das Intelligent Scenario Lifecycle Management (ISLM), S/4HANAs standardisiertes Rahmenwerk, um ein PAL-, APL- oder generatives KI-Modell aus M338-M340 in einen lebenden Geschäftsprozess zu überführen. Behandelt SAPs eigene Definitionen eines intelligenten Szenarios sowie von eingebetteter gegenüber Side-by-Side-KI, die zwei Fiori-Apps (Intelligent Scenarios, Intelligent Scenario Management), die Lebenszyklus-Operationen des ISLM (geplantes Training/Retraining, Bereitstellung, Aktivierung) direkt gegenübergestellt mit hana-mls ModelStorage.set_schedule() aus M340, den ABAP AI SDK zum Einbetten generativer KI in kundenspezifische ABAP-Anwendungen, von SAP gelieferte Szenarien als Accelerator, und die Dokumentationsabschnitte (Prerequisites, Limitations), die eine Lieferung prüfen sollte, bevor ein Zeitplan zugesagt wird. Drei Übungen wenden das Rahmenwerk auf das über M338-M340 gebaute Modell für verspätete Zahlungen an.
Was Sie lernen
- Definieren, was ein intelligentes Szenario in SAPs eigenen Worten ist, und erklären, wie das ISLM die Integration und den Konsum intelligenter Szenarien in S/4HANA standardisiert
- Eingebettete von Side-by-Side-KI mit SAPs eigenen Definitionen unterscheiden, und ein PAL/APL-Modell (M338-M339) korrekt gegenüber einem Generative-AI-Hub-Szenario einordnen
- Die zwei Fiori-Anwendungen des ISLM (Intelligent Scenarios, Intelligent Scenario Management) benennen und wofür jede zuständig ist
- Die Lebenszyklus-Operationen des ISLM erklären — geplantes Training/Retraining, Bereitstellung und Aktivierung — und wie sich die Aktivierungssteuerung von hana-mls ModelStorage.set_schedule() (M340) unterscheidet
- Beschreiben, was der ABAP AI SDK einer Entwicklerin oder einem Entwickler erlaubt, in eine kundenspezifische ABAP-Anwendung einzubetten, und wie er sich zum ISLM verhält
- Eine ISLM-Lieferung korrekt abgrenzen, indem von SAP gelieferte Szenarien, Voraussetzungen und Einschränkungen geprüft werden, bevor ein Zeitplan zugesagt wird
Modulüberblick
Für wen dieses Modul ist. Sie haben ein Modell mit PAL (M338) oder APL (M339) trainiert, es mit ModelStorage von hana-ml gespeichert und versioniert (M340), und stehen nun vor der Frage, die jedes dieser Module aufgeschoben hat: Wie kommt S/4HANA selbst — nicht Ihr Notebook — dazu, dieses Modell in einem laufenden Geschäftsprozess zu konsumieren. Dieses Modul beantwortet das mit dem Intelligent Scenario Lifecycle Management (ISLM), S/4HANAs eigenem Rahmenwerk genau für diesen Schritt. Arbeiten Sie es, wenn möglich, mit einem S/4HANA-System oder Dokumentationszugang durch; jede Übung hat auch einen reinen Papierweg.
Voraussetzungen
- M338 (SAP HANA PAL in der Praxis), M339 (SAP HANA APL in der Praxis) und M340 (hana-ml in der Praxis), oder vergleichbare Erfahrung im Trainieren und Verwalten eines Modells
- Grundlegende Vertrautheit mit dem Fiori Launchpad von S/4HANA und ABAP-Terminologie
- Optional: Zugang zu einem S/4HANA-System oder dessen ISLM-Dokumentation, um die Übungen praktisch statt auf Papier durchzuarbeiten
Lernergebnisse
- Einem Kunden korrekt erklären, was ein intelligentes Szenario ist und warum das ISLM — nicht ein Notebook oder allein ModelStorage — der Produktionsweg für ein eingebettetes Modell ist.
- Jeden gegebenen SAP-AI-Anwendungsfall mit SAPs eigenen Definitionen als eingebettet oder Side-by-Side einordnen, ohne zu raten.
- Ein PAL- oder APL-Modell auf die zwei Fiori-Apps des ISLM abbilden und beschreiben, was die Aktivierungssteuerung gegenüber Ad-hoc-Planung hinzufügt.
- Eine ISLM-Lieferung verantwortungsvoll abgrenzen, indem zunächst von SAP gelieferte Szenarien, Voraussetzungen und Einschränkungen geprüft werden.
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.