Konzeptkarte

Planung & Prädiktion — SAP IBP for Supply Chain

Stand 6. Oktober 2026

Redaktion: Cédric Mary, alleiniger Redakteur und verantwortlich für die Veröffentlichung — 27 Jahre im SAP-Ökosystem. Wie diese Seiten entstehen und wo Automatisierung eingesetzt wird.

Was ist Planung & Prädiktion?

Die fünf Planungsmodule von IBP — Demand, Supply, Inventory, Response, S&OP — sind nur so gut wie die historischen Absatz-, Retouren-, Versand- und Bestandsdaten, die sie aus S/4HANA, BW/4HANA oder Datasphere speisen — genau dort schaffen Berater echten Mehrwert.

Worum es geht

SAP Integrated Business Planning (IBP) ist SAPs Flaggschiff-Suite für die Supply-Chain-Planung — eine cloud-native Anwendung, die Sales-and-Operations-Planning (S&OP), Demand Planning, Supply Planning, Bestandsoptimierung und Response-and-Supply für die End-to-End-Orchestrierung der Lieferkette abwickelt. Für SAP-Analytics-Berater ist IBP relevant, weil es zunehmend der primäre nachgelagerte Konsument der SAP-Analytics-Daten des Kunden ist, und die in IBP einfließenden Daten sind das, was den Rest der Supply-Chain-Planung erst funktionieren lässt.

Was IBP tatsächlich tut. Fünf operative Module laufen auf einem gemeinsamen, HANA-Cloud-gestützten Planungsmodell. Demand Planning kombiniert statistische Prognosen (12 Prognosealgorithmen einschließlich SARIMA, exponentieller Glättung und maschinellem Lernen) mit kollaborativen Eingaben von Vertrieb und Marketing zu einem Konsens-Nachfrageplan. Supply Planning führt Heuristik- und Optimierungsalgorithmen über den Nachfrageplan, mehrstufige Stücklisten, Kapazitätsbeschränkungen und Lieferzeiten aus, um einen umsetzbaren Beschaffungsplan zu erstellen. Die Bestandsoptimierung berechnet an jedem Knoten Zielbestände mithilfe stochastischer Modelle (Servicegrad-Ziele, übersetzt in Sicherheitsbestand). Response-and-Supply behandelt Echtzeit-Lieferzusagen gegenüber eingehenden Aufträgen. S&OP führt alle vier im monatlichen Konsenszyklus zusammen.

Wo der SAP-Analytics-Berater ansetzt. Jedes IBP-Modul benötigt saubere historische Daten (Absatz, Retouren, Versand, Bestand) — typischerweise aus S/4HANA, BW/4HANA oder Datasphere. Die Datenpipeline von der Analytics-Schicht zu IBP ist Beraterarbeit, ebenso die Integration mit dem Nachfragesignal-Repository (CDP, Handelspartner-EDI). IBP exportiert seine Pläne zudem nach SAC für die Nutzung durch Führungskräfte und schließt damit den Kreis.

Warum es zählt

Allein Demand Planning führt 12 Prognosealgorithmen aus, darunter SARIMA, exponentielle Glättung und maschinelles Lernen — die Datenqualität dahinter bestimmt die Genauigkeit des Plans.
IBP exportiert seine fertigen Pläne zurück nach SAC für die Nutzung durch Führungskräfte und schließt damit den Kreis zwischen Planung und Analytics.
Verwechseln Sie IBP nicht mit SAC Planning (Finanzplanung) oder Joule for Supply Chain (einer UX-Schicht über IBP, kein Ersatz).

Kernpunkte

Fünf Module — Demand Planning, Supply Planning, Bestandsoptimierung, Response-and-Supply, S&OP — auf einem gemeinsamen HANA-Cloud-Planungsmodell.
Demand-Planning-Algorithmen — 12 statistische Methoden (SARIMA, exponentielle Glättung, ML-basiert); die Konsensschicht kombiniert statistische mit kollaborativen Eingaben.
Vorgelagerte Analytics-Abhängigkeit — saubere Historiendaten aus S/4HANA, BW/4HANA oder Datasphere; die Datenqualität ist der limitierende Faktor für die Planqualität von IBP.
Nachgelagerte Nutzung — IBP-Pläne werden nach SAC für die Nutzung durch Führungskräfte exportiert; der Kreis schließt sich zurück in die Analytics-Schicht.
Weder SAC Planning (Finanzen) noch Joule for Supply Chain (UX-Schicht); IBP ist die Supply-Chain-Planungsanwendung selbst.
Die Prognose-/Optimierungsqualität von IBP hängt an der Datenpipeline, nicht an der Algorithmuswahl — das Beheben des Feeds der Analytics-Schicht hat meist mehr Hebelwirkung als das Feintunen der 12 Prognosealgorithmen.
Joule for Supply Chain sitzt als UX-/Agentenschicht über IBP (natürlichsprachliche Navigation, Aufgabenausführung) — es ersetzt weder die Planungs-Engine von IBP noch dessen fünf Module.
Die IBP-Bestandsoptimierung bemisst den Sicherheitsbestand anhand stochastischer Servicegrad-Ziele, nicht anhand einer festen Reichweiten-Regel — eine deutlich andere Planungslogik als ein klassischer MRP-Puffer.

Begriffe auf dieser Seite

IBP: SAP Integrated Business Planning — SAPs cloud-native Supply-Chain-Planungssuite, die S&OP, Demand, Supply, Inventory und Response-and-Supply auf einem einheitlichen HANA-Cloud-Planungsmodell abdeckt.
S&OP: Sales and Operations Planning — der monatliche funktionsübergreifende Prozess, der Absatzprognose, Beschaffungskapazität und Finanzplan zu einem einzigen Konsensplan zusammenführt; der Integrations-Anwendungsfall, für den IBP gebaut wurde.
Konsens-Nachfrageplan: Die einzige Nachfrageprognose, die allen nachgelagerten Supply-, Inventory- und Response-Entscheidungen zugrunde liegt; in IBP erstellt durch Kombination statistischer Prognosen mit kollaborativen Eingaben von Vertrieb und Marketing.
Mehrstufige Stückliste: Mehrstufige Stückliste (Bill of Materials) — die rekursive Struktur der Komponenten, aus denen ein Fertigprodukt besteht (Komponente A besteht aus B und C, B besteht aus D und E); das IBP-Supply-Planning löst die mehrstufige Auflösung auf, um den Materialbedarf zu berechnen.
Entscheidungsträger: Die verantwortliche Person, die den Trade-off akzeptiert und die nächste Maßnahme finanziert.
SARIMA: Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average — einer von IBPs 12 eingebauten statistischen Prognosealgorithmen, der Trend- und Saisonmuster in einer Nachfragehistorie erfasst; eine klassische Baseline, zu der das In-Context-Learning eines tabellarischen Foundation-Modells nun als Alternative für SKUs mit spärlicher Historie positioniert ist.
Sicherheitsbestand (stochastisch): Der Pufferbestand, den das Inventory-Optimisation-Modul von IBP anhand eines stochastischen Modells bemisst, das ein Servicegrad-Ziel in einen Bestandswert je Knoten übersetzt — eine deutlich andere Logik als eine feste Reichweiten-Regel oder ein klassischer MRP-Bestellpunkt.

Quellen

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