S/4-Einkauf: Go-live hängt am Clean Core

Bei der Einführung digitaler Beschaffungsplattformen richtet sich der Blick oft zuerst auf die Nutzeroberfläche, doch im Zuge der S/4HANA-Transformation entscheidet sich der nachhaltige Erfolg tiefer im System.

Denn Unternehmen müssen zwei Ziele verbinden: Der SAP-Kern soll nach dem Clean-Core-Prinzip möglichst standardnah und updatefähig bleiben, zugleich müssen Beschaffungsprozesse flexibel und nutzerfreundlich funktionieren.

Das Wichtigste in Kürze

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Genau hier entsteht ein Architekturkonflikt. Individuelle Erweiterungen im ERP erhöhen die Komplexität im Kern, externe Drittsysteme arbeiten dagegen häufig mit zeitversetzten Datenkopien, was zusätzlichen Integrationsaufwand und neue Hürden für die S/4HANA-Migration schafft. Der Go-Live einer neuen, digitalen Beschaffungslösung wird deshalb erst dann zum Transformationserfolg, wenn Nutzerführung, Prozesslogik und aktuelle ERP-Daten zusammenspielen, ohne den S/4-Kern unnötig zu individualisieren.

User Adoption als eigentliche Messlatte

Der Go-live einer neuen Beschaffungsplattform markiert selten den Zielstrich eines IT-Projekts, sondern den Beginn der Bewährungsprobe im Unternehmensalltag. Besonders in der indirekten Beschaffung, wo Anfordernde meist nur gelegentlich bestellen und Such- und Anfrageprozesse nicht zu ihren Kernaufgaben zählen, zeigt sich erst im täglichen Einsatz, ob die Investition tatsächlich Mehrwert schafft. Eine durchdachte Deployment-Planung berücksichtigt deshalb von Beginn an Schmerzpunkte, organisatorischen Reifegrad, ERP-Anbindung sowie Change Management. Ziel ist eine hohe User Adoption, also die dauerhafte Nutzung der vorgesehenen Beschaffungswege im Arbeitsalltag.

Ob diese gelingt, entscheidet sich jedoch nicht allein an einer intuitiven Oberfläche. Sind Suchergebnisse nicht zuverlässig, Informationen veraltet oder wissen Anwender nicht, welche Angaben für ihre Anfrage korrekt und erforderlich sind, weichen sie schnell auf E-Mail, Zuruf oder andere nicht prozesskonforme Wege aus. Der Aufwand im Einkauf steigt zugleich. User Adoption sollte deshalb anhand konkreter Prozesskennzahlen gemessen werden: etwa daran, wie stark das sogenannte Maverick Buying zurückgeht, sich Durchlaufzeiten verkürzen und der manuelle Korrekturaufwand im Einkauf sinkt.

Damit rückt neben der Nutzerführung auch die technische Basis in den Fokus: Budgets, Berechtigungen, Lieferantenstatus und Einkaufsregeln müssen bereits während der Eingabe in Echtzeit mit ERP-Daten abgeglichen werden. Erst wenn Frontend und SAP-Unterbau zuverlässig zusammenspielen, entsteht ein Prozess, den Mitarbeitende dauerhaft nutzen wollen.

„Erst wenn Frontend und SAP-Unterbau zuverlässig zusammenspielen, entsteht ein Prozess, den Mitarbeitende dauerhaft nutzen wollen.“

Natalia Parmenova, CRO BeNeering

BTP-Anbindung als Architektur-Schlüssel

Damit rückt die Architektur hinter der Oberfläche in den Mittelpunkt: Das ERP bleibt die Single Source of Truth für Stammdaten, Budgets und Berechtigungen, weshalb die Beschaffungslösung jederzeit auf aktuelle ERP-Daten zugreifen können muss, ohne neue Abhängigkeiten im SAP-Kern oder parallele Datenwelten zu schaffen.

Werden notwendige Validierungen über individuelle Z-Code-Erweiterungen im SAP-ERP abgebildet, entstehen technische Altlasten, die Wartung und S/4HANA-Migration erschweren können. Drittsysteme mit zeitversetzter Datensynchronisation lösen das Problem ebenfalls nicht: Werden Änderungen im SAP-ERP nicht unmittelbar übertragen, arbeiten Anfordernde mit veralteten Informationen und riskieren nicht-konforme Bestellungen mit zusätzlichem Korrekturaufwand.

Einen Ausweg bietet eine Side-by-Side-Architektur, die zusätzliche Beschaffungslogik vom ERP-Kern entkoppelt und den direkten Zugriff auf aktuelle SAP-Daten ermöglicht. Die Procurement-Plattform von BeNeering [1] setzt hierfür auf einen Cloud Adapter, der synchron auf aktuelle S/4HANA-Daten zugreift, statt Informationen dauerhaft zu duplizieren, während der Controller for SAP BTP als zentrale Steuerungsinstanz für Workflows, Beschaffungsregeln sowie Rollen- und Berechtigungskonzepte über mehrere SAP-Systeme hinweg fungiert. Clean Core bedeutet im Einkauf damit nicht den Verzicht auf individuelle Prozesse, sondern ihre saubere Entkopplung vom SAP-Kern.

Wie sich diese Architektur im Großkonzernmaßstab bewährt, zeigt die Beschaffungsmodernisierung eines international tätigen Telekommunikationskonzerns. Mehr als 50.000 Endnutzer, über 300 User Journeys und mehr als 1,1 Millionen Katalogartikel wurden über mehrere SAP-ERP-Instanzen hinweg in einer zentralen Lösung zusammengeführt und zugleich ein über Jahre stark angepasstes SAP SRM abgelöst, um die Systemlandschaft auf S/4HANA vorzubereiten.

Bereits nach elf Monaten war der MVP einsatzbereit. Im weiteren Rollout stiegen Nutzerzufriedenheit, Produktivität und Automatisierungsgrad, während Betriebskosten und Integrationsaufwand sanken und der Anteil der Bestellungen über Standardkataloge zunahm. Besonders relevant mit Blick auf Clean Core und die S/4HANA-Transformation: Neue Beschaffungsprozesse ließen sich umsetzen, ohne zusätzliche Logik im ERP-Kern zu verankern, während die Lösung in Echtzeit auf die angebundenen SAP-Systeme zugriff und so die Zukunftsfähigkeit der SAP-Landschaft erhöhte.

Agentic AI braucht aktuelle SAP-Daten

Diese Clean-Core-orientierte Architektur schafft über die BTP-Anbindung zudem die Basis für die nächste Stufe der Beschaffungsautomatisierung: Agentic AI. Spezialisierte KI-Agenten übernehmen Aufgaben entlang des Beschaffungsprozesses und entlasten Anfordernde wie Einkaufsteams von Routinearbeit. Das Potenzial ist erheblich: McKinsey zufolge sind im operativen Einkauf Effizienzsteigerungen von 25 bis 40 Prozent durch KI-Agenten möglich [2].

Was das im Arbeitsalltag bedeutet, zeigt sich bereits bei der Bedarfserfassung. Eingabe-Agenten können unstrukturierte Anfragen aus E-Mails oder Freitexten verstehen, daraus vollständige Bestellanforderungen erstellen und fehlende Angaben wie Warengruppe, Kostenstelle oder Sachkonto ergänzen. Such-Agenten durchforsten parallel Kataloge, Rahmenverträge, Marktplätze und Lagerbestände und priorisieren Treffer anhand der internen Einkaufsvorgaben.

Auch in den folgenden Schritten können Agenten konkrete Arbeit abnehmen. Richtlinien-Agenten beantworten Fragen zu Einkaufsregeln oder Freigaben im Dialog, während Status-Agenten Informationen zum Bearbeitungsstand einer Bestellung aus dem SAP-System bereitstellen. Angebots- und Bestellbestätigungs-Agenten gleichen Lieferantendokumente, Preise und Liefertermine mit den hinterlegten Vertragsregeln beziehungsweise der ursprünglichen Bestellung ab und weisen bei Abweichungen automatisch auf Klärungsbedarf hin.

Entscheidend ist dabei die Datenbasis: Ein KI-Agent kann nur dann verlässlich prüfen, empfehlen und handeln, wenn er Zugriff auf aktuelle, im SAP-ERP hinterlegte Daten und Regeln hat. Arbeitet er dagegen mit veralteten Kopien, drohen Entscheidungen auf Basis überholter Budgets und Berechtigungen. Damit wird die Clean-Core-Architektur auch zum Enabler für KI, denn die ERP-nahe Echtzeitanbindung vermeidet doppelte Datenwelten und liefert den Agenten zugleich verlässliche Informationen. Vollständig autonom sollte der Einkauf dennoch nicht sein: KI-Agenten bereiten Standardvorgänge vor oder wickeln sie automatisiert ab, bei Ausnahmen, Nachverhandlungen oder Risikobewertungen bleibt die menschliche Entscheidungshoheit unverzichtbar.

Der Go-live-Erfolg im digitalen Einkauf ist damit kein isoliertes Frontend-Ereignis, sondern eine Architekturfrage. Clean Core und hohe User Adoption sind keine Gegensätze: Ein standardnaher SAP-Kern schafft über Side-by-Side-Architekturen die Voraussetzung, Beschaffungsprozesse flexibel weiterzuentwickeln, ohne neue Altlasten aufzubauen. Der Echtzeitzugriff auf SAP-Daten ermöglicht zugleich verlässliche Prozesse für Anwender und bildet die Grundlage für den sicheren Einsatz agentischer KI. So wird Clean Core vom reinen Migrationsprinzip zum Fundament eines skalierbaren, zukunftsfähigen digitalen Einkaufs.

Quellen: [1] BeNeering ERP-Integration; [2] McKinsey, Transforming procurement functions for an AI-driven world.

Häufige Fragen

Bildquelle: KI-generiert (August 2026)