Beispiel-Report · Daten anonymisiert. Dieser Report demonstriert das Liefer-Format eines ERPforgeAI Express-Audits anhand realer ATC-Findings aus einem produktiv-laufenden DACH-Versorger-System (321 Befunde, 15 Custom-Code-Objekte). Z-Objektnamen, Paket-Codes und Mitarbeiter-Identifikatoren wurden vor der Veröffentlichung systematisch pseudonymisiert. PII-Felder (Ansprechpartner, Objektverantwortlich, Zuletzt geändert von) werden bereits vom Parser zur Upload-Zeit verworfen und erreichen die Pipeline nie.
Custom-Code-Audit — ATC-Befund-Analyse
Erstellt im Rahmen der Vorbereitung auf die S/4HANA-Brownfield-Konvertierung. Klassifikation der Custom-Code-Befunde nach Clean-Core-Tier mit Migrations-Aufwand-Schätzung pro Befund-Cluster. Datenbasis: produktiv-laufendes Versorger-System, 321 ATC-Befunde, 15 Custom-Code-Objekte.
1. Executive Summary
Gesamt-Bewertung
Das Mandantensystem ist ein P3-dominanter Brownfield-Kandidat mit konzentrierter Custom-Code-Basis. 91 % der Befunde stammen aus der Erweiterten Programmprüfung (SLIN) — hauptsächlich ungelesene Felder und unbenutzte Textelemente, die mechanisch bereinigt werden können. Die zwei P2-Befunde (Konzentration auf [ZCL_OBJ_001] und [ZPROG_OBJ_001]) erfordern Senior-Review, sind aber nicht migrations-blockierend. Keine P1-Befunde — das System ist konversions-konform aus Sicherheits- und Berechtigungs-Sicht. Die hohe Konzentration der Befunde auf 234 CLAS-Objekte deutet auf einen objektorientiert refactorierten Z-Bestand — kein klassisches Spaghetti-ABAP.
2. Befund-Verteilung nach Prüftitel
| Prüftitel | Befunde | Anteil | Empfehlung |
|---|
| Erweiterte Programmprüfung (SLIN) | 293 | 91 % | Bulk-Bereinigung — hauptsächlich ungelesene Felder und unbenutzte Textelemente |
| Nach SELECT-Anweisung mit DELETE-Anweisung suchen | 22 | 7 % | SELECT → FOR ALL ENTRIES Refactoring empfohlen |
| Unsichere Verwendung von FOR ALL ENTRIES | 2 | <1 % | Inhaltsprüfung vor FAE-Aufruf einfügen |
| Geschachtelte Schleifen | 2 | <1 % | Hash-Tabelle prüfen für O(n)-Komplexität |
| SELECT-Anweisungen mit anschließendem CHECK | 1 | <1 % | WHERE-Klausel erweitern |
| Ändernde Datenbank-Zugriffe in Schleifen | 1 | <1 % | Bulk-DML außerhalb der Schleife |
3. Clean-Core-Klassifikation
| Level | Bedeutung | Befunde | Empfehlung |
|---|
| A | Standard-konform, keine Migration nötig | 0 | — |
| B | Quick-Win — mechanische Anpassung | 293 | Bulk-Refactor empfohlen (SLIN-dominiert) |
| C | Refactor nötig — strukturell | 26 | Senior-Review pro Objekt |
| D | Tief-Eingriff — ggf. Re-implement | 2 | Architektur-Diskussion zu [ZCL_OBJ_001] |
4. Befund-Detail (Auszug, repräsentativ aus 321 Befunden)
| Objekt | Typ | Priorität | Prüftitel · Befund |
|---|
| [ZCL_OBJ_001] | CLAS | P2 | Erweiterte Programmprüfung (SLIN) · Ungelesene Felder |
| [ZPROG_OBJ_001] | PROG | P2 | Erweiterte Programmprüfung (SLIN) · Textelement wird nicht benutzt |
| [ZPROG_OBJ_002] | PROG | P3 | SELECT-Anweisungen mit anschließendem CHECK · SELECT auf Tabelle ... mit anschließendem CHECK |
| [ZPROG_OBJ_002] | PROG | P3 | Ändernde Datenbank-Zugriffe in Schleifen · ... in SELECT/ENDSELECT-Schleife |
| [ZCL_OBJ_002] | CLAS | P3 | Unsichere Verwendung von FOR ALL ENTRIES · Mögliche Verwendung von ... ohne vorherige Inhaltsprüfung |
| [ZPROG_OBJ_001] | PROG | P3 | Geschachtelte Schleifen · Schachtelung: ...-Schleife innerhalb von ... |
| [ZCL_OBJ_003] | CLAS | P3 | Nach SELECT-Anweisung mit DELETE-Anweisung suchen · DELETE-Anweisung für Ergebnis der SELECT-Anweisung gefunden |
Vollständige Befundliste mit allen 321 Einträgen + Paket-Zuordnung im beiliegenden XLSX-Export (JIRA-import-fertige Spalten-Struktur). PII-Felder (Ansprechpartner, Objektverantwortlich, Zuletzt-geändert-von) wurden bereits zur Upload-Zeit verworfen.
5. Top-3 Empfehlungen für die Migrations-Planung
1. Bulk-Refactor für SLIN-Befunde (293 Befunde, ~5 PT). 91 % der Befunde stammen aus der Erweiterten Programmprüfung — hauptsächlich ungelesene Felder und unbenutzte Textelemente. Diese sind mechanisch bereinigbar (ABAP-Cleaner oder AI-gestützte Bulk-Fix-Pipeline). Empfehlung: in einem Sprint adressieren.
2. SELECT-DELETE-Pattern auf 22 Stellen (~3 PT). 22 Befunde betreffen ein klassisches Anti-Pattern (SELECT, dann DELETE auf Ergebnis). Refactoring zu FOR ALL ENTRIES oder direkter WHERE-Klausel-Erweiterung — in HANA-DB performance-relevant. Senior-Review pro Cluster, nicht pro Befund.
3. Konzentration auf [ZCL_OBJ_001]: 2 P2-Befunde + Cluster-Eigentum. Die zwei P2-Befunde (Ungelesene Felder, unbenutzte Textelemente) liegen im selben Z-Klasse. Empfehlung: Architektur-Review für diese Klasse vor S/4-Konversion — potentiell ist sie ein altes Refactor-Artefakt, das stillgelegt werden kann.
5. Audit-Trail (Auszug)
Jeder Befund-Eintrag im Detail-XLSX enthält die vollständige Audit-Trail-Spur:
analyzer_version: erpforgeai-v0.11.10
classification_model: claude-opus-4-7
classification_heuristic: clean_core_tier_v3
sycm_reference_check: passed (5,000-cap not hit)
identifier_redaction: layer_a_v2 (System-IDs, Hostnames, Z-Object-Namen ersetzt vor LLM-Call)
finding_id: f3b9c2-... (per Befund deterministisch generiert)
processed_at: 2026-04-27T08:23:14Z
6. Methodische Hinweise — Was dieser Audit nicht ersetzt
Die Klassifikation A/B/C/D ist ein Vorschlag mit Audit-Trail, kein Urteil. Der Senior-Berater Ihrer Beratung bleibt verantwortlich für:
- Fachliche Bewertung der Befunde im Mandanten-Kontext
- Migrations-Planung und Sprint-Schnitt
- Code-Eingriff (ERPforgeAI hat keinen Systemzugang)
- Mandanten-Kommunikation
- Final-Sign-off vor Transport-Auslieferung
So sieht ein Express-Audit-Output aus
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