Dalla trasformazione SAP a un Retail più intelligente e autonomo
Gestire prezzi e promozioni su più canali, garantire la disponibilità dei prodotti e affrontare i picchi stagionali richiede processi sempre più efficienti e integrati. Ridurre i costi operativi, semplificare le attività e connettere casse, e-commerce ed ERP sono priorità per migliorare le performance e accelerare le decisioni.
A queste esigenze si aggiunge una scadenza importante: il 31 dicembre 2027 termina la manutenzione standard di SAP ECC, con possibilità di estensione fino al 2030. Pianificare oggi il passaggio a SAP S/4HANA significa trasformare un obbligo tecnologico in un'opportunità di evoluzione, nel rispetto dei tempi e delle priorità del business.
In questo scenario, Engineering accompagna le aziende nel percorso di trasformazione digitale verso l’Autonomous Enterprise, la visione SAP in cui gli agenti AI operano all’interno dei processi aziendali sotto la supervisione umana, integrando competenze SAP, architetture AI e una profonda conoscenza dei processi Retail.
Il percorso parte dalla modernizzazione dei sistemi legacy verso SAP S/4HANA, dove l'AI può contribuire a semplificare le attività di trasformazione, e prosegue con l'integrazione di AI e agenti nei processi aziendali.
Un unico percorso, due ruoli per l’AI
01 | AI per modernizzare il core
Semplificare la trasformazione SAP, ridurre la complessità applicativa e costruire un digital core pronto per l'innovazione.
Ad esempio, utilizzare l’AI per analizzare il codice custom, automatizzare la documentazione e supportare le attività di migrazione e test.
02 | AI per evolvere i processi
Integrare AI e agenti nei processi Retail per ottimizzare le attività, supportare le decisioni e aumentare l'autonomia operativa.
Ad esempio, automatizzare il ricevimento merci, migliorare la previsione della domanda e semplificare le attività di riconciliazione e controllo.
01 | Modernizzare il core Sap per accelerare l’innovazione
La trasformazione verso l’Autonomous Enterprise inizia dall’evoluzione dei sistemi che governano i processi aziendali.
Engineering supporta le aziende Retail nel percorso verso SAP S/4HANA, valorizzando e utilizzando l’AI per semplificare le attività progettuali, affrontare la complessità applicativa e favorire l’evoluzione verso un’architettura clean core sostenibile e facilmente mantenibile.
Dall’analisi delle personalizzazioni (con l’eventuale riconduzione allo standard) e del codice custom alla documentazione, fino al supporto alla migrazione e al testing, l’AI può accelerare alcune fasi della modernizzazione, rendendole più efficienti e governabili, in funzione del contesto e degli strumenti adottati.
In questo scenario, SAP S/4HANA Cloud (Private e Public) offre una cornice per accompagnare la trasformazione dell’ERP verso il cloud, favorendo un modello tecnologico più flessibile, scalabile e aperto all’innovazione.
Un core moderno non è solo un’evoluzione tecnologica, ma la base per migliorare l’efficienza dei processi Retail e abilitare, grazie all’AI, processi progressivamente più intelligenti e autonomi.
02 | Costruire le fondamenta per un Retail AI-First
Dati, processi e competenze per portare l'AI nel business
Per generare valore, l'AI deve essere integrata nei processi e alimentata da dati affidabili, con regole di governance chiare e competenze adeguate.
Engineering adotta un approccio integrato che si articola in cinque dimensioni, valorizzando le soluzioni SAP:
Per generare valore, l'AI deve essere integrata nei processi e alimentata da dati affidabili, con regole di governance chiare e competenze adeguate.
Engineering adotta un approccio integrato che si articola in cinque dimensioni, valorizzando le soluzioni SAP:
Progettiamo architetture dati, livelli semantici e modelli di governance per rendere le informazioni aziendali affidabili, accessibili e utilizzabili dall’AI, integrando in SAP Business Data Cloud anche i dati provenienti da sistemi non SAP, dalle casse all’e-commerce. Dai dati di vendita alle scorte e agli approvvigionamenti, creiamo le basi per analisi e decisioni più efficaci.
Dall'ERP tradizionale a processi Retail più intelligenti
L'AI entra nelle operations e abilita nuove opportunità di efficienza.
Con SAP S/4HANA, l’AI evolve da strumento di supporto alla trasformazione a componente integrata nei processi aziendali. Sfruttiamo le potenzialità di SAP Business AI, Joule e degli agenti AI che SAP sta introducendo per il Retail, integrandoli, dove necessario, con agenti specializzati e soluzioni enterprise.
Ridurre i costi operativi
Automatizzare riconciliazioni, controlli e attività di back-office, ottimizzare approvvigionamenti e gestione delle scorte, individuare inefficienze nei processi e migliorare l'utilizzo delle risorse. Ad esempio, digitalizzare i documenti di trasporto (DDT) durante il ricevimento delle merci nei punti vendita, utilizzando SAP BTP e SAP Document AI per acquisire automaticamente le informazioni e renderle subito disponibili nei sistemi aziendali.
Migliorare l'efficacia commerciale
Supportare previsioni della domanda, pianificazione degli assortimenti, disponibilità dei prodotti e gestione delle scorte, favorendo una maggiore integrazione tra funzioni commerciali, supply chain e operations.
Rafforzare governance e compliance
Supportare verifiche, monitoraggio delle anomalie e gestione delle evidenze nei processi amministrativi e operativi, riducendo le attività manuali e migliorando il presidio dei requisiti normativi applicabili.
Rendere l'IT più proattiva
Integrare l'AI nei processi ITSM e ITOM per individuare anomalie, supportare la gestione degli incident e automatizzare attività ricorrenti, contribuendo alla resilienza dei servizi che sostengono punti vendita, logistica e canali digitali.
Competenze, partnership strategiche e un approccio end-to-end
Engineering combina oltre 30 anni di esperienza nell’ambito SAP nella progettazione, realizzazione e gestione di piattaforme enterprise con competenze AI e una conoscenza approfondita dei processi di business.
Come SAP Gold Partner, accompagniamo le aziende Retail lungo l’intero percorso di trasformazione, dalla modernizzazione dell’ERP all’integrazione dell’AI nei processi aziendali, con un approccio end-to-end che unisce tecnologie, piattaforme e processi.
A questa specializzazione affianchiamo competenze trasversali e partnership con i principali vendor di piattaforme enterprise, che ci consentono di progettare, realizzare e gestire ecosistemi tecnologici complessi, integrando soluzioni AI-native.
Un approccio che abbraccia ERP, CRM, HXM, ITSM/ITOM, cloud, sicurezza e customer experience, con una visione integrata di tecnologie e processi aziendali.
Le nostre competenze Enterprise in numeri
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Consulenti
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Certificazioni su soluzioni enterprise
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Clienti
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Progetti AI avviati
FAQ
È un’organizzazione che integra dati, Intelligenza Artificiale e automazione nei processi per migliorare la capacità di analisi, supportare decisioni ed eseguire attività in modo progressivamente autonomo. L’obiettivo non è eliminare il controllo umano, ma aumentare efficienza e agilità mantenendo governance e supervisione.
Non necessariamente. Alcuni casi d'uso AI possono essere introdotti anche in ecosistemi SAP esistenti, in funzione dell'architettura, della qualità dei dati e delle possibilità di integrazione. La modernizzazione verso SAP S/4HANA può ampliare le opportunità di innovazione e semplificare l'evoluzione futura.
La continuità dei processi è particolarmente importante per le organizzazioni Retail, dove sistemi centrali, magazzini, punti vendita e canali digitali sono interconnessi. Un percorso strutturato prevede analisi delle dipendenze, pianificazione delle fasi, testing e gestione dei rischi per limitare gli impatti sulle attività aziendali.
Attraverso KPI definiti in relazione agli obiettivi di business: riduzione dei tempi di lavorazione, produttività, costi per transazione, accuratezza delle previsioni, gestione delle eccezioni e qualità del servizio. Engineering integra la misurazione dei risultati nel percorso di adozione, per valutare i benefici effettivi e orientare le successive evoluzioni.
Il passaggio richiede dati governati, architetture adeguate, controlli di sicurezza, competenze e un modello operativo sostenibile. Engineering accompagna questa evoluzione attraverso un approccio metodologico che collega selezione dei casi d'uso, implementazione, governance, adozione e misurazione del valore.
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