So nutzen Sie das SAP AI Launchpad effizient in 5 Schritten

„`html

So nutzen Sie das SAP AI Launchpad effizient in 5 Schritten

In der heutigen Geschäftswelt, in der Daten das neue Öl sind, suchen Unternehmen ständig nach Wegen, um diese Ressource optimal zu nutzen. Das SAP AI Launchpad bietet eine leistungsstarke Plattform zur Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Lösungen. Hier erfahren Sie, wie Sie das SAP AI Launchpad in fünf einfachen Schritten effizient nutzen können, um einen echten Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen.

Schritt 1: Einrichtung des SAP AI Launchpads

Bevor Sie mit der Entwicklung beginnen können, müssen Sie das SAP AI Launchpad korrekt einrichten. Loggen Sie sich in Ihr SAP Cloud Platform Cockpit ein und navigieren Sie zu den Diensten. Aktivieren Sie den KI-Dienst und konfigurieren Sie die nötigen Berechtigungen.


{
  "version": "1.0.0",
  "services": {
    "ai": {
      "plan": "standard",
      "apiKey": "YOUR_API_KEY_HERE"
    }
  }
}

Stellen Sie sicher, dass die richtigen Rollen zugewiesen sind, damit Benutzer auf das AI Launchpad zugreifen können.

Schritt 2: Datenvorbereitung und -eingabe

Daten sind der Treibstoff für jede KI-Anwendung. Laden Sie Ihre Daten in das System hoch, indem Sie einen Datenverbindungspunkt in der SAP Data Intelligence erstellen. Strukturierte Daten aus bestehenden SAP-Systemen können über OData- oder JDBC-Verbindungen eingelesen werden.

Konfigurieren Sie den Datenfluss, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und konsistent sind. Hier ein einfaches Beispiel für eine Datenkonfiguration:


{
  "connection": "SAP_HANA",
  "query": "SELECT * FROM sales_data WHERE date >= '2023-01-01'"
}

Schritt 3: Modellentwicklung und -training

Im AI Launchpad können Sie nun ein neues KI-Modell entwickeln. Wählen Sie den passenden Algorithmus für Ihren Anwendungsfall, z.B. für die Vorhersage von Verkaufszahlen einen linearen Regressionsalgorithmus. Nutzen Sie die integrierte Jupyter-Notebook-Umgebung zur Anpassung und zum Training Ihres Modells.


from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Stellen Sie sicher, dass Sie das Modell mit einem validierten Datensatz testen, um seine Genauigkeit zu überprüfen.

Schritt 4: Modellbereitstellung

Sobald Ihr Modell zufriedenstellend trainiert und getestet ist, können Sie es direkt im SAP AI Launchpad bereitstellen. Nutzen Sie die Modellbereitstellungs-API, um das Modell in eine produktionsreife Umgebung zu bringen.


{
  "model": "sales_forecast_model",
  "deployment_type": "real-time",
  "endpoint": "/api/v1/models/sales_forecast/predict"
}

Achten Sie darauf, dass das Modell kontinuierlich überwacht wird, um sicherzustellen, dass es in der realen Welt effektiv funktioniert.

Schritt 5: Integration in Geschäftsprozesse

Der letzte Schritt besteht darin, Ihr KI-Modell in die bestehenden Geschäftsprozesse zu integrieren. Dies kann durch die Verwendung von APIs erfolgen, die direkt in Ihre ERP- oder CRM-Systeme eingebunden werden. Das ermöglicht eine nahtlose Nutzung der Vorhersagen und Erkenntnisse, die Ihr Modell liefert.

Ein Beispiel für eine API-Integration könnte so aussehen:


POST /api/v1/orders
{
  "order_id": "12345",
  "predicted_sales_increase": 0.15
}

Durch die Integration in Ihre Geschäftsprozesse können Sie datengetriebene Entscheidungen treffen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

Haben Sie ähnliche Herausforderungen? Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen können, Ihre Daten optimal zu nutzen.

„`

🤖 Dieser Artikel wurde mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erstellt – gemäß EU AI Act (Art. 50) gekennzeichnet.

Loloba