Der Engpass

Die manuelle Erstsichtung ist der eigentliche Engpass jeder S/4HANA-Migration

Bei S/4HANA-Migrationen geht die teure Zeit nicht in Konfiguration, sondern in die manuelle Erstsichtung des Bestands — auf drei Feldern gleichzeitig: Wie viel Datenvolumen lässt sich vor der Migration archivieren (und wie viel HANA-Lizenz spart das)? Welche Formulare müssen migriert werden, mit welchem Aufwand? Welche der oft mehreren zehntausend ATC-Findings im Custom-Code sind migrationspflichtig, welche trivial? Allein die Custom-Code-Sichtung bindet typischerweise 30 bis 60 Prozent der Projektzeit — und alle drei Inventuren binden ausgerechnet Ihre Senior-Berater, die am Markt knappste und teuerste Ressource.

Der SAP-Standard liefert überall die Rohdaten, aber keine Klassifikation: ATC und das Custom-Code-Migration-Cockpit (SYCM) für den Code, Tabellengrößen für das Datenvolumen, Formular-Bestandslisten für die Forms — jeweils ohne Priorisierung. Archivierbare Tabellen mischen sich mit geschäftskritischen, modifizierte Standardobjekte mit Z-Eigenentwicklungen, Migrations-Pflichtthemen mit Bereinigungs-Kür. Diese Trennung war bisher reine Senior-Berater-Handarbeit.

ERPforgeAI nimmt genau diese Erstsichtung ab — in drei produktisierten Audits: DB-Volume (HANA-Lizenz-Ersparnis), Forms (Migrations-Aufwand) und Custom-Code (Clean-Core-Klassifikation). Standard-Export rein, klassifizierter White-Label-Report raus. Ihr Senior-Berater reviewt, korrigiert und verantwortet weiter — aber er startet nicht mehr bei null. Das Erfolgskriterium im Pilot lautet deshalb auch nicht vollautomatisch, sondern Reduktion der manuellen Erstsichtungs-Aufwände um mindestens 50 Prozent; mehr dazu unter Preise.

Marktlücke

Warum die bestehenden Werkzeuge nicht ausreichen

Für DACH-Beratungen mit regulierten Mandanten gibt es drei Optionen am Markt — und jede hat einen strukturellen Bruch.

SAP-Standard-ATC alleine

Liefert technisch perfekte Rohdaten, aber keine Klassifikation. Ihr Senior-Berater liest jeden der 5.000-50.000 Befunde manuell oder schreibt eigene Excel-Makros zur Vorsortierung. Aufwändig, fehleranfällig, in jedem Projekt neu erfunden.

Generische KI-Coding-Tools

ChatGPT, GitHub Copilot, Claude.ai — produktiv für Standard-Sprachen, aber blind für SAP-Spezifika. Sie kennen weder die Clean-Core-Hierarchie noch die DACH-Datenschutzlage. Code-Snippets in einem US-Cloud-Frontend hochladen ist für öffentlich-rechtliche Mandanten oft schon vertraglich ausgeschlossen.

Big-Four-Migrations-Estimation

Liefert ein Gutachten gegen sechsstelligen Aufwand und drei Monate Vorlauf. Ergebnis: ein PDF mit Aufwandsbild auf Beratungs-Senior-Niveau. Wer als kleinere DACH-Beratung selbst migriert, kann sich diese Vorab-Investition selten leisten und braucht das Werkzeug ständig, nicht einmalig.

Eigene ABAP-Klassifikations-Skripte

Ein etablierter Workaround in größeren Beratungshäusern. Funktioniert — bis der Senior-Berater wechselt, bis sich die ATC-Schemata mit dem nächsten S/4-Release ändern, bis die SYCM-Reference-Logik andere Output-Formate liefert. Wartungskosten, die selten budgetiert werden.

ERPforgeAI ist die vierte Option: kein Big-Four-Gutachten, kein Tabellenkalkulations-Workaround, kein US-Cloud-Frontend — sondern ein DACH-Werkzeug für DACH-Beratungen, das die Erstsichtungs-Arbeit als wiederholbaren Workflow abbildet. Hetzner-DE-gehostet, DSGVO-nativ, mit AVV-Anlage und Sub-Processor-Verzeichnis. Mehr zur Architektur: Sicherheit.

Generische KI-Tools liefern generischen ABAP-Code. Sie kennen weder den SP-Level des Zielsystems noch welche ABAP-Features aktiv sind. Das Ergebnis: Syntaxfehler, manuelle Nacharbeit, verlorene Stunden.

ERPforgeAI denkt anders. Unser System analysiert die technische DNA jedes SAP-Systems – aus einem einzigen Steckbrief. Der generierte Code ist release-genau auf das Zielsystem zugeschnitten – kein generisches Raten, sondern ein präziser Entwurf für Ihren finalen Review.

60%
weniger Entwicklungszeit bei Standard-ABAP-Aufgaben
14
ABAP-Sprachfeatures per SYNTAX-CHECK geprüft
0
Zugriffe auf Ihr SAP-System nötig
Kernvorteile

Warum SAP-Berater ERPforgeAI nutzen

Systemspezifischer Code

Kein DATA(lv_x) auf 7.00-Systemen. Keine BSEG-Selects auf S/4HANA. Der Code passt sich dem Zielsystem an.

Boilerplate automatisiert

ALV-Aufbau, Selektionsbildschirm, Fehlerbehandlung, Berechtigungsprüfung – das Gerüst steht in Sekunden.

Kein Systemzugang nötig

Sie führen den Steckbrief selbst aus. ERPforgeAI hat weder Netzwerkzugang noch Credentials zu irgendeinem SAP-System.

Ihr Werkzeug, Ihr Name

Kein Wasserzeichen, keine Hinweise. Sie reviewen den Code, passen ihn an und liefern ihn unter Ihrem Namen.

Für Beratungshäuser

Verdoppeln Sie Ihre Projektkapazität

Ihre Seniors sind ausgebucht. Juniors brauchen Monate für produktionsreifen Code. Die Folge: Projektstäus, verpasste Deadlines, abgelehnte Angebote.

ERPforgeAI gibt jedem Berater in Ihrem Team – vom Junior bis zum Manager – die Fähigkeit, in Minuten systemspezifischen ABAP-Code zu erzeugen. Ihr Senior reviewt nur noch. Ergebnis: mehr Projekte, höhere Marge.

Projektkapazität
60%weniger Routine-Aufwand
0zusätzliche Hires
Fallbeispiel

S/4HANA-Migration bei Industriekunde

Ein mittelständisches Beratungshaus migriert 340 ABAP-Reports von ECC auf S/4HANA. Typische Aufgabe: BSEG-Zugriffe durch ACDOCA ersetzen, KNA1 auf Business Partner umstellen, veraltete FuBas austauschen.

Ohne ERPforgeAI~4h pro Report
Mit ERPforgeAI + Review~45min pro Report
Ersparnis bei 340 Reports~1.100 Personenstunden
Qualitätssicherung

Sie sind das Sicherheitsnetz

ERPforgeAI generiert syntaxfehlerfreien Code – aber Sie sind der SAP-Experte. Der generierte Code ist ein präziser Entwurf, den Sie reviewen und an die konkreten Kundenanforderungen anpassen.

Kein KI-Tool ersetzt Ihre Fachkompetenz. Deshalb liefern wir Code, der kompiliert – und überlassen die fachliche Prüfung dem Profi: Ihnen.

  • Syntax geprüft – Code passt zum Zielsystem (Release, SP-Level, aktive Features)
  • Tabellen verifiziert – Nur Tabellen, die auf dem System existieren (DD02L-Check)
  • Ihr Review – Fachlogik prüfen, Berechtigungsobjekte anpassen, Testszenarios durchlaufen
  • Kundenfeedback – Selektionsparameter und Ausgabeformat an Anforderungen abstimmen

Bereit für präziseren Code?

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