Top 20 RPA SAP Anwendungsfälle & Beispiele

aktualisiert am 29. Juni 2026

SAP ist eines der ältesten und wertvollsten ERP-Systeme, mit einem Gesamtumsatz von rund €37 Mrd. für das Geschäftsjahr 2025 (IFRS), was einem 8%igen Wachstum gegenüber dem Vorjahr entspricht.¹ Obwohl es sich um eine ERP-Suite handelt, die Automatisierung in vielen Bereichen bietet, sind die meisten SAP-Prozesse manuell und repetitiv, wie etwa Buchhaltungsprozesse, Transaktionsmanagement und Berichterstattung. Das macht RPA zu einem hervorragenden Kandidaten für die Automatisierung von SAP und die Umleitung von Ressourcen zu höherwertigen Aktivitäten und Prozessen.

Erkunden Sie die Top 20 RPA SAP Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis:

RPA-Anwendungen in SAP

RPA-Bots können Dateneingabe, Berichterstellung, Warnmeldungen und andere regelbasierte Aufgaben in nahezu allen von der SAP-Software verbundenen Abteilungen übernehmen.

Finanzwesen und Buchhaltung

Finanzmodule in SAP ermöglichen aktuelle finanzielle Einblicke, schnelle, genaue Prozesse und die strategische Nutzung von Finanzdaten. RPA-Prozessautomatisierung für SAP-Finanzmodule, wie zum Beispiel:

Buchhaltung:

1. Der Kreditorenprozess (AP) behandelt den Empfang, die Verarbeitung und die Bezahlung von Geldern, die das Unternehmen schuldet. Ein durch RPA hoch automatisierbarer Prozess.

2. Der Debitorenprozess (AR) behandelt das Einziehen von Geldern, die dem Unternehmen geschuldet werden. Ähnlich wie AP ist AR hoch automatisierbar. AR ist der letzte Schritt im Auftragsmanagementprozess.

3. Kontenabstimmung: Abgleich der Zahlen im Hauptbuch mit den Zahlen im Kontoauszug

4. Der Finanzabschluss erstellt einen Bericht über alle vorherigen Prozesse. Dies informiert die Stakeholder über die finanzielle Leistung des Unternehmens im Laufe eines bestimmten Zeitraums.

Wie bereits erwähnt, bieten ERP-Suiten umfassende Lösungen, können jedoch für komplexere Prozesse wie das Dokumentenmanagement in der Kreditorenbuchhaltung unzureichend sein. Aus diesem Grund ziehen es Unternehmen, die ERP nutzen, möglicherweise vor, ihre Automatisierungsfähigkeiten mit RPA-Plug-ins zu erweitern.

Finanzplanung

5. SAP-Software konzentriert sich auf die Analyse von Finanztrends und die Vereinheitlichung von Plänen und Ist-Werten in einem Finanzsystem.

6. RPA-Bots können Daten zu Finanztrends und Prognosen sammeln, um eine schnellere Analyse, Budgetierung und operative Planung zu ermöglichen.

Treasury

7. SAP-Software ermöglicht dem Benutzer die Analyse von Cashflow, Kapital, Zahlungen und finanziellen Risiken anhand von KPIs, Berichten und Liquiditätsplänen.

8. RPA SAP kann die Cash-Positionierung (Prognose der erwarteten Zahlungen und erwarteten Einnahmen des Tages) automatisieren und Berichte aus Gewinn- und Verlustrechnungen (P&L) extrahieren.

Schnittstellen und Verbindungen

SAP-Systeme müssen in andere Systeme integriert werden. SAP-Umgebungen können über Schnittstellen mit verschiedenen SAP- und Nicht-SAP-Systemen in einem Unternehmen verbunden sein. Diese Schnittstellen können verbunden werden über:

9. SAP Process Integration (SAP PI), eine Plattform zur Integration von SAP- und Nicht-SAP-Anwendungen, um den Datenaustausch zwischen interner Software im Unternehmen und/oder externen Systemen außerhalb des Unternehmens zu ermöglichen.

10. SAP Process Orchestration (SAP PO), eine fortschrittlichere Version von PI, die Prozessmanagement- und Integrationsfunktionen von SAP sowie Funktionen zur Verwaltung von SAP-Business-Rules kombiniert.

Die Verbindung dieser SAP- und Nicht-SAP-Schnittstellen hilft bei der täglichen Verarbeitung zahlreicher Transaktionen. Rückmeldungen über Fehler in diesen Transaktionen werden nicht leicht erkannt, es sei denn, eine bestimmte Transaktion wurde nicht abgeschlossen. In diesem Fall muss der Benutzer das Problem identifizieren, wo es aufgetreten ist und wie es behoben werden kann.

Die Implementierung von RPA zur Überwachung von Schnittstellen kann eine kontinuierliche Prüfung von Geschäftsprozessen und Verbindungen ermöglichen, um Fehler zu erkennen und sie dem Benutzer für eine sofortige Reaktion zu melden.

Unternehmen können Workload-Automation-Tools (WLA) zur Überwachung von Schnittstellen einsetzen, da sie eine zentrale Ausführung, Überwachung und Protokollierung von Prozessen über verschiedene Plattformen hinweg ermöglichen und einen umfassenden Überblick über alle Aktivitäten bieten.

Recruiting

Recruiting ist eine hoch automatisierbare Aufgabe in SAP, da es sich um eine Routineaufgabe handelt. Der Einstellungsprozess in SAP umfasst die folgenden Schritte:

11. Das Anforderungsmanagement wird vom Management und vom Recruiting-Team durchgeführt und ist kein guter Kandidat für die Automatisierung. Es umfasst die Festlegung von:

Welche Positionen im Unternehmen besetzt werden müssen
Wie die Kandidaten ausgewählt werden
Wie die Kandidaten bewertet werden

12. Stellenausschreibungen zielen darauf ab, Kandidaten anzuziehen. Wenn Bewerbungen in vorgegebenen Jobportalen veröffentlicht werden sollen, kann diese Aufgabe automatisiert werden. Beispielsweise kann LinkedIn eine großartige Jobbörse für einen Business-Development-Kandidaten sein, aber ein Honeypot kann besser geeignet sein, um Talente in der Softwareentwicklung zu finden.

13. Die Kandidatenansprache umfasst die Suche in Talentpools oder Veröffentlichungen auf verschiedenen Social-Media-Plattformen. Dieser Schritt kann automatisiert werden, indem die Bots so programmiert werden, dass sie Talentpools und Datenbanken nach qualifizierten Kandidaten durchsuchen und sie mit automatisch angepassten Nachrichten erreichen. Dies erfordert jedoch NLP-Fähigkeiten des RPA-Bots, und Anwendungen von RPA-Marktplätzen können erforderlich sein, um einen solchen leistungsfähigen Bot zu erstellen.

14. Bewerbungserfassung und -verfolgung, Annahme von Bewerbungen aus verschiedenen Quellen wie E-Mails und LinkedIn-Nachrichten.

RPA-Bots können diese Aufgabe automatisieren, indem sie Kandidateninformationen sammeln, verarbeiten und organisieren, um sie im ERP-System des Unternehmens zu speichern.

RPA-Chatbots können diesen Prozess weiter verbessern, indem sie automatisierte Antworten an Kandidaten als Follow-up senden sowie einfache Fragen von Kandidaten beantworten und Anweisungen zur Bewerbung geben.

15. Erstellung und Versand von Stellenangeboten, Vorbereitung individualisierter Stellenangebote, was aufgrund von Variationen in den Kandidateninformationen zeitaufwändig sein kann.

In Unternehmen, in denen eine ähnliche Angebotsvorlage mit vielen Mitarbeitern geteilt wird, können RPA-Bots den Prozess der Angebotserstellung automatisieren, indem sie:
- Angebote mit den Informationen jedes Kandidaten vorbereiten
- Angebotsschreiben schneller und mit weniger Fehlern verarbeiten

In Unternehmen, in denen die Angebote stark variieren, kann der Einstellungsprozess manuell abgeschlossen werden. Dies ist einer der wichtigsten Prozesse im Unternehmen, und wenn die Anpassung von Angeboten notwendig ist, um den Wettbewerb um Talente zu gewinnen, sollten Unternehmen dies tun.

Vertrieb

SAP-Module für den Vertrieb umfassen viele Aufgaben, die durch RPA automatisiert werden können, wie zum Beispiel:

16. Verarbeitung von Kundenaufträgen (Anfragen, Konditionen und Bestätigungen)

17. Datenmanagement (Eingabe, Aktualisierung und Validierung von Vertriebs- und Vertragsdokumentationen)

18. Fehlerkorrekturen.

RPA kann diese Prozesse verbessern durch:

Datenerfassung zu Kunden, Bestellungen und Anfragen sowie Aktualisierung dieser Datenbank.
Minimierung von Fehlern durch manuelle Dateneingabe
Nachverfolgung von Bestellungen, um sicherzustellen, dass der Lieferant die Waren oder Dienstleistungen erhalten, den Kauf akzeptiert und bestätigt und schließlich die Zahlungen geleistet hat.
Automatisierung von Berichten über die Fertigstellung von Prozessen

Ein geeigneter Einsatz von RPA ist das Durchsuchen von Ausschreibungen und Angebotsanfragen (RFP). Dieser Prozess wird von einem Vertriebsmitarbeiter durchgeführt, um interessante Vertriebschanzen zu finden. RPA-Bots können so programmiert werden, dass sie Ausschreibungs-Websites durchsuchen, nach relevanten RFPs suchen und die Verantwortlichen alarmieren, damit sie von dort aus die Führung übernehmen.

Lieferkette

Sowohl die Beschaffungsabteilung als auch die Logistik in der Lieferkette bieten Möglichkeiten zur Implementierung von RPA, da ihre SAP-Module Routineaufgaben umfassen.

19. Für SAP-Beschaffungsmodule können RPA-Bots transaktionale Aufgaben wie die Pflege von Lieferantendaten, Vertragsgenerierung und Validierung automatisieren. Für vertragsbezogene Aufgaben sind NLP-Fähigkeiten erforderlich, und es gibt zahlreiche KI-Anbieter in diesem Bereich. Anstatt RPA zu verwenden, können Unternehmen auch mit einem Legal-Tech-Anbieter zusammenarbeiten und ihren gesamten Vertragsmanagementprozess automatisieren.

20. Für SAP-Logistikmodule können RPA-Bots die Vorbereitung von Versandplänen, die Sendungsverfolgung, die Lagerbestandsführung und Berichte automatisieren.

Die Implementierung von RPA in SAP-Lieferkettenmodulen wird den ROI erhöhen und die mit manuellen Aufgaben verbundenen Kosten und Fehler reduzieren.

Warum sollten Unternehmen RPA in SAP implementieren?

Unternehmen, die SAP-ERP-Software nutzen, profitieren von der RPA-Implementierung für:

Verringerung des Zeitaufwands für banale, sich wiederholende Aufgaben.
Reduzierung von Fehlern durch manuelle Dateneingabe.
Sicherstellung der Compliance, Qualität und Genauigkeit bevorstehender Berichte und Dienste durch automatisierte Überwachung
ERP-Systeme wurden für die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit bei kritischen Unternehmensprozessen entwickelt. RPA vereinfacht die Automatisierung von Prozessen in ERP-Systemen und ermutigt Unternehmen, ERP für die gemeinsame Datennutzung und Workflow-Optimierung einzuführen.

Ein bedeutender Trend im Jahr 2026 sind RPA-Bots, die Vision-Language-Modelle verwenden, um zu erkennen, wenn sich ein SAP-Bildschirm nach einem Patch ändert, und ihre eigenen Selektoren ohne menschliches Eingreifen aktualisieren.²

Kritischer Migrationshinweis: Microsoft Power Automate SAP Connector

Organisationen, die Microsoft Power Automate für die SAP-Integration verwenden, müssen sofort von der Aktion 'Call SAP Function' v1 migrieren, da Microsoft diesen Connector im Juli 2023 veraltet hat und der Support im Juli 2026 endet.³ Flows, die die veraltete v1-Aktion verwenden, werden ohne Migration auf den v2-Connector (oder die v3-Vorschau) nicht mehr funktionieren, der mehrere Verbindungsfelder zu einem einzigen JSON-String zusammenfasst, um die Zuverlässigkeit zu verbessern, und Unterstützung für SAP Message Server-Verbindungen hinzufügt, die von den meisten SAP-Bereitstellungen in Unternehmen verwendet werden.⁴

Einige RPA-in-SAP-Fallstudien

Telekommunikationsbranche

Ein großes Telekommunikationsunternehmen, das eine automatisierte RPA-Lösung implementiert hat, um SAP mit über 50 verschiedenen Systemen zu integrieren.⁵ Die Implementierung:

Automatisierung komplexer Prozesse zur Einrichtung von Mobilfunkmasten
Verbindung von SAP mit Web-Clients und SQL-Umgebungen
Erzielung monatlicher Einsparungen von über 1 Million US-Dollar
Freisetzung von 50-100 Mitarbeitern für höherwertige Aufgaben⁶

Gesundheitswesen

Zeuilling Pharma ist der größte Distributor von Pharma- und Gesundheitsprodukten in Malaysia. Sie haben ±15,000 Kunden in Malaysia. Sie bieten Vertriebs-, Digital- und Handelsdienstleistungen an, um den Zugang zur Gesundheitsversorgung in Asien zu ermöglichen.

Die Implementierung von RPA in ihre SAP-Software ermöglichte es Zeulling Pharma:

Automatisierung von Verkaufsaufträgen, Rechnungen, Schecks und der Sendungsverfolgung.
Beseitigung eines gesamten Rückstands von mehr als 10,000 IT-bezogenen Fällen, die einer Prüfung bedurften
Ermöglichung der Platzierung von mehr Aufträgen aufgrund der kontinuierlichen Leistung der RPA-Bots
Freisetzung von Mitarbeitern für strategischere Aufgaben.⁷

Informationen zu den führenden RPA-Anbietern finden Sie in der Liste der RPA-Anbieter.

Lieferkette

Die Arnott’s Group ist ein führender Lebensmittelhersteller im asiatisch-pazifischen Raum und verwaltet über 1,000 Produkte. Durch die Partnerschaft mit Ashling Partners zur Implementierung einer RPA-Plattform für die SAP-Integration wechselten sie von manueller Dateneingabe zu einem strukturierten, KI-gesteuerten Automatisierungsprogramm.

Die Implementierung:

Automatisierung von 75% der manuellen Kundenaufträge durch den Einsatz von KI Document Understanding zur Extraktion von PDF-Daten und Erstellung von SAP-Aufträgen.
Optimierung der Finanzoperationen durch automatisierten Drei-Wege-Rechnungsabgleich und SAP-Buchung, wodurch das Unternehmen ausgelagerte Prozesse wieder ins Haus holen konnte.
Erzielung einer nachhaltigen 99%-igen Roboter-Erfolgsquote in der gesamten Lieferketten- und Handelsabteilung.
Erzielung eines vollständigen ROI innerhalb von durchschnittlich 10 Monaten pro Projekt.
Einsparung von 60+ Stunden pro Woche durch den Wegfall der manuellen Auftragsbearbeitung und der späten Nachmittags-Versandhektik.⁸

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Der Wandel hin zu agentischer KI und der nativen Automatisierungssuite von SAP

Ein bedeutender Trend im Jahr 2026 ist der Übergang von skriptbasierten RPA-Bots zu agentischen KI-Systemen, die über SAP-Daten nachdenken und mehrstufige Prozesse orchestrieren. SAP hat darauf mit Joule Studio reagiert, einer No-Code- und Pro-Code-Plattform, die auf der SAP Sapphire im Mai 2026 angekündigt wurde und es Unternehmen ermöglicht, den gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten, Anwendungen und Workflows nativ auf der Grundlage von Live-SAP-Daten zu erstellen und zu verwalten, wobei sie free Design-Time-Zugang bis Ende 2026 bietet.⁹ Die Plattform unterstützt agentische Frameworks wie LangChain, Pydantic KI und LlamaIndex sowie eine eingebettete n8n-Umgebung für die visuelle Orchestrierung von Multi-Agent-Workflows und integriert sich mit Entwickler-Tools wie Visual Studio Code.¹⁰ Die umfassendere Vision des Autonomous Enterprise setzt mehr als 50 domänenspezifische Joule Assistants ein, die über 200 spezialisierte KI-Agenten in den Bereichen Finanzen, Lieferkette, Beschaffung, Personalmanagement und Kundenerfahrung orchestrieren und End-to-End-Prozesse automatisieren, die traditionell auf RPA-Bots von Drittanbietern angewiesen waren.¹¹ Speziell für die Lieferkette kündigte SAP auf der Sapphire im Mai 2026 mehr als 60 zweckgebundene Agenten an, die Fertigung, Anlagen- und Servicebetrieb, Logistik und Planungsprozesse abdecken.¹²

Weitere Informationen zu RPA & SAP

Wenn Sie bereit sind, RPA in Ihrem Unternehmen einzusetzen, können Sie unsere priorisierte, umfassende Liste von RPA-Anbietern nutzen, um den richtigen RPA-Anbieter für Ihr Unternehmen auszuwählen.

Diese Forschung zitieren

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Cem Dilmegani (2026) - "Top 20 RPA SAP Anwendungsfälle & Beispiele". Online veröffentlicht auf AIMultiple.com. Abgerufen am 29. Juni 2026, von: https://aimultiple.com/rpa-sap [Online-Ressource]

Dilmegani, C. (2026, 29. Juni). Top 20 RPA SAP Anwendungsfälle & Beispiele. AIMultiple. https://aimultiple.com/rpa-sap

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Referenzlinks

SAP Announces Q4 and FY 2025 Results | SAP News Center

SAP

AI in 2026: Five Defining Themes | SAP News Center

SAP

SAP ERP - Connectors | Microsoft Learn

SAP automation with RPA | Automate by Fortra

Fortra

RPA Use Case: Telecommunications Company | Automate

Fortra

Zuellig Pharma – Driving Effortless Collection with SAP Cloud for Payment

Arnott’s Group has Embraced a Structured Approach to Enterprise a Automation | UiPath

Announcing New Joule Studio | SAP Sapphire | SAP News Center

SAP

10.

Announcing New Joule Studio | SAP Sapphire | SAP News Center

SAP

11.

SAP Unveils the Autonomous Enterprise | SAP Sapphire | SAP News Center

SAP

12.

Building the Autonomous Supply Chain | SAP Sapphire | SAP News Center

SAP

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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