{"id":61642,"date":"2026-07-07T13:28:33","date_gmt":"2026-07-07T13:28:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mydigicode.com\/?post_type=case-study&p=61642"},"modified":"2026-07-24T14:42:38","modified_gmt":"2026-07-24T14:42:38","slug":"agentic-sourcing-ecosystem-for-a-global-chemicals-manufacturer","status":"publish","type":"case-study","link":"https:\/\/www.mydigicode.com\/de\/case-study\/agentic-sourcing-ecosystem-for-a-global-chemicals-manufacturer\/","title":{"rendered":"Agentic Sourcing Ecosystem for a Global Chemicals Manufacturer"},"content":{"rendered":"\n
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Agentisches
\nSourcing-\u00d6kosystem f\u00fcr einen globalen Chemiehersteller<\/h1>\n <\/div>\n \n
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Ein weltweit t\u00e4tiger Spezialchemiehersteller mit SAP ERP und Ariba war \u00fcber seinen manuellen Beschaffungsprozess hinausgewachsen. Die Erstellung von RFx-Unterlagen nahm Stunden in Anspruch. Die Vorauswahl von Lieferanten beruhte auf dem Wissen einzelner Mitarbeitender. Die Vorbereitung von Verhandlungen erfolgte ohne belastbare Datengrundlage.<\/p>\n

Digicode entwickelte ein agentisches Sourcing-\u00d6kosystem \u2013 ein vernetztes Team spezialisierter KI-Agenten, von denen jeder einen Schritt des Source-to-Contract-Prozesses \u00fcbernimmt. Die L\u00f6sung wird in der AWS-Umgebung des Kunden bereitgestellt und direkt in SAP und Ariba integriert. Starten Sie mit einem Agenten. Validieren Sie die Grundlage. Erweitern Sie das System, ohne es neu aufbauen zu m\u00fcssen.<\/p>\n

Beispielszenario: Diese Case Study basiert auf einer realen Discovery-Phase und einer vorgeschlagenen L\u00f6sungsarchitektur, die gemeinsam mit einem potenziellen Enterprise-Kunden entwickelt wurde. Das Projekt befindet sich noch in einer fr\u00fchen Phase. Die dargestellten Ergebnisse sind prognostizierte Zielwerte und keine gemessenen Resultate. Kundendetails wurden anonymisiert.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n \n

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\u00dcberblick<\/h2>\n

F\u00fcr Einkaufsverantwortliche, die f\u00fchrende Plattformen f\u00fcr Partner\u00f6kosysteme vergleichen, liegt der entscheidende Unterschied in der Ownership: Eine lizenzierte Plattform verlangt, dass Sie Ihre Prozesse an ihr System anpassen.
\nEin ma\u00dfgeschneidertes agentisches \u00d6kosystem hingegen richtet sich nach Ihren bestehenden Abl\u00e4ufen.<\/p>\n

Einkaufsorganisationen dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung stehen vor einem strukturellen Widerspruch. Das Sourcing-Team verf\u00fcgt \u00fcber das Know-how f\u00fcr komplexe Kategorien, Lieferantenmanagement und kommerzielle Verhandlungen. Gleichzeitig verbringen die Mitarbeitenden den Gro\u00dfteil ihrer Zeit mit Aufgaben, die ein gut konzipiertes System \u00fcbernehmen sollte: Daten aus verschiedenen SAP-Modulen zusammenf\u00fchren, manuell abgleichen, RFx-Unterlagen erstellen und Lieferantenrisiken nur viertelj\u00e4hrlich statt fortlaufend bewerten.<\/p>\n

Genau an der L\u00fccke zwischen den F\u00e4higkeiten des Teams und den Anforderungen des Prozesses setzte Digicode an.<\/p>\n

Nicht mit einer Funktionsliste \u2013 sondern mit einer Frage: Was w\u00fcrde sich ver\u00e4ndern, wenn der Koordinationsaufwand entfiele?<\/p>\n

Die Antwort war ein modulares agentisches \u00d6kosystem auf der bestehenden Infrastruktur des Kunden. Jeder Agent \u00fcbernimmt einen einzelnen Schritt im Sourcing-Workflow. Alle Agenten greifen auf eine gemeinsame Daten- und Integrationsschicht zu. Genau das macht aus der L\u00f6sung ein \u00d6kosystem statt einer isolierten Einzell\u00f6sung. Jeder weitere Agent \u2013 oder jede zus\u00e4tzliche Warengruppe \u2013 baut auf der bestehenden Grundlage auf.<\/p>\n <\/div>\n

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\u00dcber den Kunden<\/h2>\n

Der Kunde ist eine Tochtergesellschaft eines international bekannten Chemiekonzerns, der in zahlreichen Regionen und \u00fcber verschiedene Warengruppen hinweg t\u00e4tig ist. Das Unternehmen besch\u00e4ftigt mehr als 10.000 Mitarbeitende. Beschaffung und Vertragsmanagement basieren auf SAP ERP und SAP Ariba, unterst\u00fctzt durch eine zentrale Stammdatenbasis f\u00fcr den Einkauf sowie historische Daten in SAP Business Warehouse.<\/p>\n

Als Hersteller von Industriechemikalien ist die Beschaffung mit besonderen Anforderungen verbunden: tiefgehende Warengruppenexpertise, hohe Anforderungen an die Lieferantenqualifizierung, regulatorische Vorgaben sowie ein Beschaffungsvolumen, das sich mit einem manuellen RFx-Prozess nicht effizient bew\u00e4ltigen l\u00e4sst. Das Team verf\u00fcgte \u00fcber das notwendige Fachwissen \u2013 der Prozess war der eigentliche Engpass.<\/p>\n

Als Unternehmen mit Hauptsitz in der EU stellte der Kunde zudem klare Anforderungen an Datenresidenz, Zugriffskontrolle und den Standort der gemeinsamen Entwicklung. Diese Vorgaben pr\u00e4gten das Projekt bereits ab den ersten Gespr\u00e4chen und schlossen zahlreiche Anbieter aus, noch bevor die Architektur \u00fcberhaupt diskutiert wurde.<\/p>\n <\/div>\n

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\u00dcber Digicode<\/h2>\n

Digicode ist ein KI-gest\u00fctztes Unternehmen f\u00fcr Produktentwicklung und Technologieberatung, das ma\u00dfgeschneiderte Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr Enterprise-Unternehmen und wachstumsstarke Unternehmen konzipiert, entwickelt, modernisiert und skaliert. Seit mehr als zwei Jahrzehnten liefert das Team Enterprise-L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen wie Microsoft, Bosch, Cisco, SAP und PwC in den Bereichen FinTech, Fertigung, Gesundheitswesen und Handel \u2013 mit Entwicklungszentren weltweit.<\/p>\n

Im Bereich Procurement konzentriert sich Digicode auf die Entwicklung agentischer Sourcing-\u00d6kosysteme: LLM-basierte KI-Agenten, die direkt in bestehende ERP-, Sourcing- und Cloud-Infrastrukturen integriert werden, um den Source-to-Contract-Prozess zu automatisieren und zu erweitern, anstatt bestehende Systeme zu ersetzen. Ausschlaggebend f\u00fcr die Zusammenarbeit waren Digicodes Integrationsansatz, die Delivery-Kompetenz innerhalb der EU sowie eine Architektur, die auf Erweiterbarkeit ausgelegt ist: mit einem einzelnen Agenten starten, die Grundlage validieren und das \u00d6kosystem schrittweise ausbauen, ohne von vorn beginnen zu m\u00fcssen.<\/p>\n <\/div>\n

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Die Situation<\/h2>\n

Im Rahmen der Discovery-Phase wurden f\u00fcnf zentrale Reibungspunkte identifiziert. F\u00fcr sich genommen war jeder davon beherrschbar. Zusammengenommen zeichneten sie jedoch das Bild eines Betriebsmodells, in dem hochqualifizierte Fachkr\u00e4fte einen erheblichen Teil ihrer Zeit f\u00fcr Aufgaben aufwenden mussten, die kein Spezialwissen erfordern sollten.<\/p>\n <\/div>\r\n\r\n

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