BSH：拥抱AI技术以优化决策流程

[ArthurYang]

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案例概览

全球知名家电制造商BSH（拥有博世、西门子等品牌，年营收148亿欧元，员工6万人）通过与SAP和普华永道合作，利用SAP Analytics Cloud和SAP Datasphere和AI能力构建了一个智能分析助手。

该方案将静态月度报告转变为基于实时数据的，为销售团队提供实时业务洞察。6个月内成功交付了4个创新用例，实现从被动决策向主动绩效管理的转变，显著提升了业务分析效率和决策质量。

客户评价

"通过与SAP和普华永道的紧密合作，我们开发了一个分析助手作为启发性展示，它提供实时、相关的指导信息，持续识别数据驱动的优化潜力，进一步改善我们的业务绩效。"

—— BSH治理、方法和系统负责人Heiko Schletz

关键量化提升：

• 6个月交付4个用例
• 毫秒级洞察生成
• 6套ERP整合为1套

Before: Challenges and opportunities

静态报告：静态月度报告过于耗时，无法实时反映市场变化，管理者需要花费大量时间阅读多页财务报告，难以在几秒钟内提取最相关的数字和趋势。

数据分析低效：业务分析师需要花费数天时间创建数据透视表、设计Excel和PPT，缺乏快速获取和解释财务数据的能力。

决策反应滞后：缺乏对驱动利润率和增长的潜在因素及关系的深入理解，无法快速响应市场趋势和变化，业务决策处于被动反应状态。

Solution

AI增强的分析平台：基于SAP Analytics Cloud和SAP AI Launchpad构建定制化应用，利用SAP AI Core和生成式AI中心，为管理团队提供前沿的AI用户体验。

Data Fabric架构：通过SAP Datasphere解决方案建立Data Fabric数据语义层，整合来自6个不同SAP ERP应用的数据，覆盖全球范围从生产到最终客户销售的完整价值链。

智能洞察生成：运用统计学和机器学习算法生成关键绩效指标，通过生成式AI为原始指标增加业务背景，用自然语言解释业务影响并生成紧凑的总结。

After: Value-driven results

实时数据故事：从静态报告转向持续更新的动态数据故事，自动调整数据过滤条件，提供洞察和盈利能力提升建议，实现毫秒级响应。

快速决策支持：管理者可在毫秒内获得相关洞察而非数天，显著缩短决策时间，能够更快速地从数据和经验中学习，更迅速地响应趋势。

跨市场学习优化：AI解决方案能发现跨国家和产品的数据共性，可以建议在不同市场尝试其他市场表现良好的产品和价格组合，实现更好的业务成果。

挑战与目标

BSH作为博世集团旗下的全球家电制造商，旗下拥有博世、西门子、Neff等知名品牌。公司希望验证前沿技术在持续识别产品组、客户和市场方面的潜在价值，以改进和优化业务决策。

核心目标是将现有数据用于生成洞察，以提供业务相关，易于理解的格式，并一键获取。公司希望从反应式决策转向前瞻性、主动的绩效管理，成为SAP Business AI的先行者。

四大核心使用场景

场景一：业务绩效识别 - 识别和突出显示跨产品、客户和地区最相关的利润率影响因素，帮助管理层快速理解当前业务表现的关键驱动因素。

场景二：产品组合优化 - 寻找有前景的产品阵容策略，为特定客户群体优化产品组合，实现更精准的市场定位和产品配置。

场景三：价格策略优化 - 利用观察到的和建模的价格弹性，建议价格调整以最大化跨产品组和地理位置的利润，实现动态定价策略。

场景四：跨市场模式学习 - 发现跨国家和产品的有用模式，建议尝试在其他市场表现良好的产品和价格组合，加速最佳实践的复制推广。

技术架构与实施详解

平台基础：解决方案基于SAP BTP构建，利用SAP HANA Cloud的灵活集成功能将公司业务数据连接到Jupyter Notebook（数据科学家的标准工具）。

算法应用：使用SAP HANA预测分析库的原生功能（如回归和聚类算法）生成新洞察，然后将结果添加到SAP Datasphere，确保数据的完整性和一致性。

用户体验优化：业务分析师可以在其标准工作环境中轻松访问这些新的可操作洞察。团队将SAP Analytics Cloud连接到LLM，以自然语言为用户解释数据的含义。

SAP S/4HANA数字化转型规划

系统整合：BSH正在将六个独立的ERP解决方案整合为单一的全球SAP S/4HANA环境，覆盖所有子公司和地理位置，创建可靠的数据基础（"乐高积木"）。

实施规模：未来三年，八个团队超过100人将继续致力于向所有业务推广新的SAP S/4HANA标准解决方案，逐步接近公司的数字化愿景。

统一分析平台：计划使用SAP Analytics Cloud作为所有以数据为中心任务的中央门户，包括报告、分析、评估机会和风险，以及预测和计划功能，消除手动重复的数据管理和整合任务。

期末关账优化：最终目标是能够在国家和集团价值链层面同时完成无延迟的期末关账，为关键决策者随时随地提供最新、相关、可靠的数据。

项目成功关键因素

合作伙伴协同：项目成功的关键在于所有合作伙伴之间开放诚实的沟通，以及尝试全新事物的热情。BSH、SAP和PWC德国之间的紧密协作确保了概念验证的成功。

标准化平台建设：通过构建集成生成式AI能力的标准化分析平台，为业务分析师提供快速访问关键财务数据的能力，并通过执行摘要丰富洞察解释。

未来扩展计划：下一步将整合来自非结构化数据源的附加信息，如PDF文档或互联网上关于市场发展的公共数据，进一步增强整体业务绩效分析能力。

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