Toolkit „P2P Analysis for SAP ERP“
Das Robot-Toolkit „P2P Analysis for SAP ERP“ ist eine Analytics-as-a-Service-Lösung zur Überwachung des Risikos von Beschaffungsprozessen (P2P) in Organisationen mit SAP-ERP-Systemen. Die Analyse wertet P2P-Daten von SAP aus und meldet sie, falls sie Betrug, Verschwendung oder Missbrauch andeuten könnten.
Das Toolkit wird als vorkonfigurierte Lösung geliefert, die für einen Großteil der Kunden geeignet ist. Nach der Bereitstellung können Sie das Toolkit für Analyse-Robots mit neuen Skripts aktualisieren, sobald wir diese veröffentlichen. Sie können es weiter anpassen, indem Sie benutzerdefinierte Skripte hinzufügen, um das Toolkit zu verbessern. Die importierten Daten können in Ergebnisse-App- oder Excel-Dateien ausgegeben werden.
Hinweis
Der Robot „P2P Analysis for SAP ERP“ unterstützt folgende Funktionen nicht:
- Analytics Exchange (AX)
- Robots-Cloud-Agent für Produktionszwecke
- Benutzerdefinierte Analysen und Datenquellen
- Berichterstellung mit einer anderen Ausgabe als in Excel/der Ergebnisse-App
System- und Abonnementanforderungen
Stellen Sie sicher, dass die folgenden System- und Abonnementanforderungen erfüllt sind, um den Robot „P2P Analysis for SAP ERP“ zu verwenden.
| Anforderung | Hinweise |
|---|---|
| ACL Robotics Enterprise Edition | Robot-Toolkits sind als Add-Ons verfügbar |
|
Lokaler Robots-Agent Version 15 |
Zu installierende Version – Unicode oder Nicht-Unicode – überprüfen |
| ACL für Windows Version 15 |
|
| Robot „SAP ERP Data Integration“ | Stellen Sie sicher, dass der Robot „SAP ERP Data Integration“ erfolgreich in Ihrer Organisation bereitgestellt wurde und im Moment ausgeführt wird. |
Über das Toolkit
Das Toolkit installiert mehrere Komponenten in Diligent One.
| Komponente | Anzahl | Name |
|---|---|---|
| Sammlung | 2 |
P2P Analysis for SAP ERP – Entwicklung P2P Analysis for SAP ERP – Produktion |
| Analyse |
4 |
|
| Robot | 1 | P2P Analysis for SAP ERP |
| Analysetabellen | 25 | Weitere Informationen finden Sie unter Analysen für SAP ERP. |
Robot „P2P Analysis For SAP ERP“
Der Robot „P2P Analysis for SAP ERP“ wird automatisch erstellt, wenn das Toolkit installiert wird. Dieser Robot enthält Folgendes:
-
Analyseskripts – Beinhaltet die Kernskripts für das Importieren und die Verarbeitung von Daten.
Hinweis
Sie sollten die Analyseskripts nicht ändern. Eine Änderung der Skripts kann dazu führen, dass das Ausführen der Aufgaben fehlschlägt. Änderungen sollten in der Datei „User Analytic Configuration“ konfiguriert oder als benutzerdefinierte Analyseskripts hochgeladen werden.
- (Optional) Benutzerdefinierte Analyseskripts – Manuell hochgeladene Skripts, die den Robot um neue kundenspezifische Analysefähigkeiten erweitern oder Änderungen an der Datenlogik vornehmen. Diese Skripts haben gegenüber den Standardanalyseskripts Vorrang und sollten gründlich geprüft werden.
-
Konfigurationsdateien – Alle in der folgenden Tabelle aufgelisteten Konfigurationsdateien sind in der Registerkarte Eingabe/Ausgabe des Robots verfügbar.
Dateiname Beschreibung Modalwert P2P_SAP_Default_
Analytic_Configuration.xlsxEnthält Standardkonfigurationen.
Hinweis
Sie sollten diese Datei nicht ändern. Eine Änderung der Datei kann dazu führen, dass das Ausführen der Aufgaben fehlschlägt. Änderungen sollten in der Datei „User Analytic Configuration“ konfiguriert oder als benutzerdefinierte Analyseskripts hochgeladen werden.
Wird vom System automatisch generiert Result_Table_IDs.csv Enthält die Ziele der in die Ergebnisse-App exportierten Tabellen innerhalb der jeweiligen Entwickler- und Produktionssammlungen. Wird vom System automatisch generiert
Datei „User Analytic Configuration“ (Analysekonfiguration des Benutzers) Beinhaltet benutzerdefinierte Konfigurationen, die Konfigurationen der Datei „Default Analytic Configuration“ überschreiben müssen.
Die Konfigurationen in dieser Datei haben Vorrang vor Eingaben in der Datei „Default Analytic Configuration“.
Hinweis: Wenn Anpassungen über die Möglichkeiten der Datei „User Analytic Configuration“ hinausgehen, kann ein benutzerdefiniertes Skript hinzugefügt werden.
Manuell bei der Implementierung des Toolkits hochgeladen -
Robot-Aufgabe – Führt die Standardskripts und benutzerdefinierten Skripts innerhalb des Robots aus und enthält die folgenden Informationen.
Parameter Beschreibung Export to HighBond Results? (In HighBond-Ergebnisse-App exportieren?) Legt fest, ob importierte Daten in die Ergebnisse-App exportiert werden sollen. Folgende Optionen sind verfügbar:
- Export to Results - Overwrite (In Ergebnisse-App exportieren – Überschreiben) – Daten in Ergebnistabellen bei jedem Exportieren überschreiben.
- Export to Results - Append (In Ergebnisse-App exportieren – Anhängen) – Hängt Daten an die Ergebnistabellen an.
- Do not export (Nicht exportieren) – Exportiert Daten nicht in die Ergebnisse-App.
Export to Excel? (In Excel exportieren?) Gibt an, ob die aktuellen Ergebnisse in eine Excel-Datei exportiert werden sollen. Folgende Optionen sind verfügbar:
- In Microsoft Excel exportieren.
- Do not export (Nicht exportieren)
HighBond-Zugriffstoken Token, der zur Verbindung mit der Ergebnisse-App benötigt wird. Wenn das Exportieren in die Ergebnisse-App deaktiviert ist, kann ein beliebiger Wert für diesen Parameter eingegeben werden.
Verknüpfte Tabellen
Die notwendigen freigegebenen Tabellen des Robots „SAP ERP Data Integration“ sind in der Registerkarte Eingabe/Ausgabe mit dem Robot „P2P Analysis for SAP ERP“ verknüpft. Sobald die Analyse-Robot-Aufgabe ausgeführt wird, ruft sie Daten aus den verknüpften Tabellen ab und verwendet sie, um die definierte Logik der Kernanalyse zu verarbeiten.
Hinweis
Sie können mehrere Analyse-Robots erstellen und nur die benötigten Tabellen verknüpfen, um die Robots für spezielle Aufgaben oder Aufgabenmengen zu trennen.
Analysen für SAP ERP
Die Analysen für SAP ERP sind in der folgenden Tabelle aufgelistet.
Fehlerprotokollierung
Wenn beim Ausführen der Aufgabe Fehler erkannt werden, werden sie für jede Analyse in der Fehlerprotokolltabelle aufgezeichnet. Falls die Datensatzanzahl 0 beträgt, wird eine Fehlermeldung in die Fehlerprotokolltabelle geschrieben.
Tipp
Schauen Sie sich das Fehlerprotokoll nach der Aufgabenausführung selbst dann an, wenn die Analyse keine Ausnahmen zurückgab. So stellen Sie sicher, dass die Tabelle nicht 0 Datensätze aufwies. Benutzereingabeparameter aus der Datei „User Analytic Configuration“ können beispielsweise ignoriert werden, falls die Datei nicht ordnungsgemäß formatiert ist.
Was jede Analyse leistet
Lieferantenmanagement-Analytics
| Analysename | Beschreibung |
|---|---|
| P2P01VM_Vendor_ Missing_Phone_Number |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten ohne primäre Telefonnummer innerhalb der Lieferantenstammdatei.
Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P01VM_Vendor_Missing_Phone_Number. |
| P2P02VM_Vendor_ Missing_Banking_Data |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten ohne Kontonummer oder Bankschlüssel innerhalb der Lieferantenstammdatei.
Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P02VM_Vendor_Missing_Banking_Data. |
| P2P03VM_Vendor_ Missing_Tax_ID |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten ohne primäre Steuernummer innerhalb der Lieferantenstammdatei.
Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P03VM_Vendor_Missing_Tax_ID. |
| P2P04VM_Vendor_ PO_BOX_Addresses |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten mit Postfachadressen, die unter Umständen keine physische Adresse haben, auf die folgende Weise:
Das Skript analysiert die Felder LFA1_STRAS und LFA1_PFACH.
Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P04VM_Vendor_PO_BOX_Addresses. |
| P2P05VM_Vendor_ Similar_Names |
Diese Analyse erkennt Lieferanten mit ähnlichen Namen, wobei Suffixe mit der Rechtsform wie „Inc“ und „Ltd“ entfernt werden. Es verwendet den Befehl FUZZYDUP mit benutzerdefinierten Parametern wie der prozentualen Mindestübereinstimmung und der zu verwendenden Levenshtein-Distanz, um ähnliche Namen zu erkennen. Exakte Übereinstimmungen des Lieferantennamens werden ausgeschlossen (optional). Standardmäßig sind exakte Übereinstimmungen in den Ergebnissen enthalten. Die Ergebnisse dieser Analyse werden in Gruppen ähnlicher oder doppelter Lieferantennamen dargestellt, wobei es möglich ist, dass derselbe Lieferant in mehreren Gruppen gemeldet wird. Informationen über die Prozesse, die der Befehl FUZZYDUP anwendet, finden Sie unter Fuzzy-Duplikate-Analyse. Bei der Suche nach Duplikaten wird das Land des Lieferanten nicht berücksichtigt. Drei Standardparameter sind für diese Analyse im Arbeitsblatt Default_Config_Params der Datei „Default Analytic Configuration“ verfügbar. Wenn die Standardparameter nicht anwendbar oder unvollständig sind, können Sie die notwendigen Werte in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Format- und Namenskonventionen in der Datei „Default Analytic Configuration“ befolgen. Sie können die folgenden Informationen verwenden, um die Werte in der Datei „User Analytic Configuration“ korrekt auszufüllen:
Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P05VM_Vendor_Similar_Names. |
| P2P06VM_Vendor_ Same_Address |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten mit denselben Adressen, wobei in Straßenadressen generische Suffixe wie „Street“, „Road“, „Rd“ oder „Avenue“ durch eine standardisierte Abkürzung ersetzt werden. Adressen werden als identisch identifiziert, falls eines oder beide der folgenden Kriterien erfüllt sind:
Lieferanten mit leeren Straßenadressen werden nicht in die Analyse einbezogen. Falls Lieferantenadressen lediglich nicht alphanumerische Zeichen wie Bindestriche (-) enthalten, werden sie als leer betrachtet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden in Gruppen übereinstimmender Adressen mit dem Feld c_Match_Type dargestellt, das angibt, ob es sich um eine Adressenübereinstimmung oder eine numerische Übereinstimmung handelt. Das Feld c_Matched_Key meldet die Adresskomponente, die bei den Lieferanten innerhalb der Gruppe übereinstimmt. Falls Lieferanten bei beiden Kriterien eine Übereinstimmung darstellen, werden sie nur einmal, und zwar als eine Adressübereinstimmung, gemeldet. Wenn die Ergebnisgruppe der numerischen Übereinstimmung zusätzliche Lieferanten beinhaltet, die hinsichtlich der Straßenadresse nicht übereinstimmen, werden beide Gruppen vollständig gemeldet. Ein Lieferant kann mehreren Ergebnisgruppen angehören. Die physische Adresse von Lieferant A könnte beispielsweise mit Lieferant B übereinstimmen, während die kombinierten numerischen Ziffern von Lieferant A mit Lieferant C identisch sein könnten. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P06VM_Vendor_Same_Address. |
| P2P07VM_Vendor_ Same_Phone_Number |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten, deren primäre oder sekundäre Telefonnummern einem anderen Lieferanten entsprechen. Telefonnummern werden als identisch gemeldet, wenn ihre numerischen Ziffern nach dem Entfernen nicht numerischer Zeichen (wie Bindestriche oder Klammern) identisch sind. Leere primäre oder sekundäre Telefonnummern gehen nicht in die Analyse ein. Telefonnummern, die nur nicht numerische Zeichen enthalten, wie Bindestriche oder Klammern, werden als leer betrachtet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden in Gruppen übereinstimmender Telefonnummern mit dem Feld c_Match_Type dargestellt, das angibt, ob eine primäre oder eine sekundäre Telefonnummer übereinstimmt. Das Feld c_Matched_Key identifiziert die Telefonnummer, die bei den Lieferanten innerhalb der Gruppe übereinstimmt. Ein Lieferant kann mehreren Ergebnisgruppen angehören. Die primäre Telefonnummer von Lieferant A könnte beispielsweise mit Lieferant B übereinstimmen, während die sekundäre Telefonnummer von Lieferant A mit Lieferant C identisch sein könnte. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P07VM_Vendor_Same_Phone_Number. |
| P2P08VM_Vendor_ Same_Banking_Data |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten, deren Bankdaten einem anderen Lieferanten entsprechen. Sie überprüft die Felder LFBK_BANKN und LFBK_BANKL. Lieferanten werden als potenzielle Duplikate gemeldet, falls die Kombination der beiden Felder einem anderen Lieferanten entspricht. Zuvor werden nicht alphanumerische Zeichen, wie Bindestriche oder Klammern, entfernt. Lieferanten, bei denen beide Felder leer sind, werden nicht in die Analyse einbezogen. Felder, die nur nicht numerische Zeichen in beiden Feldern enthalten, wie Bindestriche oder Klammern, werden als leer betrachtet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden in Gruppen übereinstimmender Bankdaten dargestellt. Das Feld c_Matched_Key verkettet die übereinstimmenden Kontonummern und Bankleitzahlen, getrennt durch einen senkrechten Strich. Nicht alphanumerische Zeichen werden entfernt. Ein Lieferant kann mehreren Ergebnisgruppen angehören. Beispiel: Lieferant A hat mehrere Bankkonten. Das erste Bankkonto entspricht Lieferant B und das zweite Lieferant C. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P08VM_Vendor_Same_Banking_Data. |
| P2P09VM_Vendor_ Same_Tax_ID |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten, deren Steuernummer einem anderen Lieferanten entspricht. Dabei werden die Felder LFA1_STCD1 und LFA1_STCD2 überprüft. Steuernummern werden als identisch gemeldet, wenn ihre alphanumerischen Zeichen nach dem Entfernen nicht alphanumerischer Zeichen (wie Bindestriche oder Klammern) identisch sind. Leere Steuernummern werden nicht in der Analyse berücksichtigt. Steuernummern, die nur nicht alphanumerische Zeichen enthalten, wie Bindestriche oder Klammern, werden als leer betrachtet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden in Gruppen übereinstimmender Steuernummern mit dem Feld c_Match_Type dargestellt, das angibt, ob der Wert im Feld LFA1_STCD1 oder LFA1_STCD2 übereinstimmt. Das Feld c_Matched_Key identifiziert die Steuernummer, die bei den Lieferanten innerhalb der Gruppe nach dem Entfernen nicht alphanumerischer Zeichen übereinstimmt. Ein Lieferant kann mehreren Ergebnisgruppen angehören. Beispiel: Die Steuernummer von Lieferant A im Feld LFA1_STCD1 könnte mit Lieferant B übereinstimmen, während die Steuernummer von Lieferant A im Feld LFA1_STCD2 möglicherweise Lieferant C entspricht. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P09VM_Vendor_Same_Tax_ID. |
| P2P10VM_Vendor_ Employee_Name_Match |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten, deren Firmenname dem Vornamen, dem Nachnamen oder beiden Namen eines Mitarbeiters entspricht. Bei spezifischen Szenarien gleicht die Analyse die Namen wie folgt ab:
Damit ein Lieferant und ein Mitarbeiter übereinstimmen, muss das Land identisch sein (LFA1_LAND1 und PA0006_LAND1). Ein Lieferant kann mit mehr als einem Mitarbeiter übereinstimmen. Der Lieferant Alexander Müller Inc stimmt beispielsweise mit den Arbeitnehmern Alexander Schmidt und Sarah Müller überein. Ein Mitarbeiter kann mit mehr als einem Lieferant übereinstimmen. Der Mitarbeiter Alexander Schmidt stimmt beispielsweise mit den Lieferanten Alexander Müller Inc und Schmidt Brüder GmbH überein. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P10VM_Vendor_Employee_Name_Match. |
| P2P11VM_Vendor_ Employee_Address_Match |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten, deren physische Adresse oder numerische Postleitzahl mit einem Mitarbeiter desselben Landes übereinstimmen. Adressen von Lieferanten und Mitarbeitern werden vor dem Vergleich standardisiert. Dazu werden generische Suffixe für Straßen (wie Street, Road, Rd, Avenue) durch standardisierte Abkürzungen ersetzt. Adressen stimmen überein, wenn sie eine oder beide der folgenden Kriterien erfüllen:
Die Analyse berücksichtigt keine Lieferanten und Mitarbeiter mit leeren Straßenadressangaben. Falls Adressen lediglich nicht alphanumerische Zeichen wie Bindestriche enthalten, werden sie als leer betrachtet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden in Gruppen übereinstimmender Adressen dargestellt, wobei die Lieferanten- und Mitarbeiterfelder nebeneinander angezeigt werden.
Falls Lieferanten und Mitarbeiter bei beiden Kriterien eine Übereinstimmung darstellen, werden sie nur einmal, und zwar als eine Adressübereinstimmung, gemeldet. Falls die Ergebnisgruppe der numerischen Übereinstimmung zusätzliche Lieferanten oder Mitarbeiter beinhaltet, die hinsichtlich der Straßenadresse nicht übereinstimmen, werden beide Gruppen vollständig gemeldet. Ein Lieferant kann mehreren Ergebnisgruppen angehören. Die physische Adresse von Lieferant A könnte beispielsweise mit Mitarbeiter A übereinstimmen, während die kombinierten numerischen Ziffern von Lieferant A mit Mitarbeiter B identisch sind. Um eine Übereinstimmung zwischen einem Mitarbeiter und einem Lieferanten zu entdecken, muss das Land des Mitarbeiters mit dem Land des Lieferanten identisch sein. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P11VM_Vendor_Employee_Address_Match. |
| P2P12VM_Vendor_ Employee_Phone_ Number_Match |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten, deren primäre oder sekundäre Telefonnummern einem Mitarbeiter entsprechen. Telefonnummern werden als identisch gemeldet, wenn ihre numerischen Ziffern nach dem Entfernen nicht numerischer Zeichen (wie Bindestriche oder Klammern) identisch sind. Leere primäre oder sekundäre Telefonnummern gehen nicht in die Analyse ein. Telefonnummern, die nur nicht numerische Zeichen enthalten, wie Bindestriche oder Klammern, werden als leer betrachtet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden in Gruppen übereinstimmender Telefonnummern dargestellt.
Ein Lieferant kann mehreren Ergebnisgruppen angehören. Die primäre Telefonnummer von Lieferant A könnte beispielsweise mit Mitarbeiter B übereinstimmen, während die sekundäre Telefonnummer von Lieferant A mit Mitarbeiter C identisch sind. Um eine Übereinstimmung zwischen einem Mitarbeiter und einem Lieferanten zu entdecken, muss das Land des Mitarbeiters mit dem Land des Lieferanten identisch sein. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P12VM_Vendor_Employee_Phone_Number_Match. |
| P2P13VM_Vendor_ Employee_Banking_ Data_Match |
Diese Analyse identifiziert Lieferanten, deren Bankinformationen einem Mitarbeiter mit einer Bankverbindung in demselben Land entsprechen. Es vergleicht die Lieferantenfelder LFBK_BANKN und LFBK_BANKL mit den Mitarbeiterfeldern PA0009_BANKN und PA0009_BANKL. Für eine Übereinstimmung mit den Lieferanten müssen die kombinierten Felder BANKN and BANKL denen eines Mitarbeiters entsprechen, nachdem nicht alphanumerische Zeichen, wie Bindestriche oder Klammern, entfernt wurden. Die Haupttabellen von Lieferanten und Mitarbeitern werden auf Basis von LFBK_BANKS und auch PA0009_BANKS zusammengeführt, um sicherzustellen, dass das Land identisch ist. Datensätze mit leeren Bankfeldern werden nicht in die Analyse einbezogen. Bankfelder, die nur nicht alphanumerische Zeichen enthalten, wie Bindestriche oder Klammern, werden als leer betrachtet. Die Ergebnisse dieser Analyse werden in Gruppen übereinstimmender Bankfelder dargestellt. Das Feld c_Matched_Key gibt die kombinierten Bankeinzelheiten der Mitarbeiter innerhalb der Gruppe an. Um eine Übereinstimmung zwischen einem Mitarbeiter und einem Lieferanten zu entdecken, müssen die Länder der Bankkonten identisch sein. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P13VM_Vendor_Employee_Banking_Data_Match. |
| P2P14VM_Frequent_ Bank_Account_Changes |
Diese Analyse identifiziert häufige Änderungen der Bankverbindungen eines Lieferanten auf Basis der Anzahl eigenständiger Änderungsdokumente. Änderungsdokumente werden aus der zusammengeführten Tabelle CDHDR_CDPOS abgerufen. Diese wird gefiltert nach ObjectClass = 'KRED', CDPOS_TABNAME = 'LFBK' und CDPOS_FNAME = 'KEY' sowie nach einem Datumsbereich. Um die Bankkontoänderungen eines Lieferanten zu analysieren, muss die Gesamtanzahl der eigenständigen Änderungsdokumente mindestens dem angegebenen Grenzparameter entsprechen. Lieferanten, deren Unternehmenscodes ausgeschlossen wurden, werden nicht in den Ergebnissen angezeigt. Ein Standardparameter, v_P2P14VM_change_count, ist für diese Analyse im Arbeitsblatt Default_Config_Params der Datei „Default Analytic Configuration“ verfügbar. Wenn der Standardparameter nicht anwendbar oder unvollständig ist, können Sie die notwendigen Werte in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Format- und Namenskonventionen in der Datei „Default Analytic Configuration“ befolgen. Sie können einen numerischen Wert ohne Anführungszeichen eingeben. Die Anzahl der gesonderten Änderungsdokumente muss mindestens dem festgelegten, zu meldenden Grenzwert entsprechen. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P14VM_FREQUENT_BANK_ACCOUNT_CHANGES. |
| P2P99VM_Vendor_ Summary_Matrix |
Diese Analyse ruft die Lieferantenanzahl über die Matrixtabelle ab, die durch die aktivierten Analysen erstellt wurde. Jede Matrixtabelle summiert die Ergebnisse der Analyse, um eine Ausnahmenanzahl pro eindeutiger Lieferanten-ID zu erhalten (wobei mehrere Unternehmenscodes, die zu einem Lieferanten gehören, nicht gezählt werden). Diese Analyse kumuliert die Matrixdaten aller Analysen und erstellt eine Kreuztabelle der Ergebnisse über Lieferanten und Analyse hinweg. Ein Kalkulationsfeld berechnet die Gesamtanzahl der Ausnahmen je Lieferant über alle Ausnahmen hinweg und sortiert die Ergebnisse in absteigender Anordnung der Gesamtanzahl. Die Lieferantenübersichtsmatrix ermöglicht eine gezielte Überprüfung der Lieferanten, die über alle Analysen hinweg am häufigsten gekennzeichnet wurden. Es werden nur Lieferanten einbezogen, die in mindestens einer der aktivierten Analysen Ausnahmen verursachten. Alle sonstigen aktivierten Analysen, die keine Ausnahmen für den Lieferanten enthielten, werden als 0 gezählt. Lieferanten, die in keiner Analyse Ausnahmen verursachten, werden nicht einbezogen. Falls keine der aktivierten Analysen Ausnahmen enthielt, gibt es keine zu meldenden Lieferanten und die Matrix ist leer. Dieses Szenario wird in der Fehlerprotokolltabelle aufgezeichnet, wobei der Grund dafür angegeben wird, warum die Matrix leer ist. Die Ergebnistabelle dieser Analyse ist R_P2P99VM_Vendor_Summary_Matrix. |
Kreditorenbuchhaltung-Analysen
| Analysename | Beschreibung |
|---|---|
| P2P01AP_Duplicate_Transactions |
Die Analyse identifiziert mögliche doppelte Transaktionen, die wahrscheinlich entweder durch den Lieferanten oder einem Mitarbeiter der Kreditorenbuchhaltung verursacht wurden. Eine Transaktion wird als Zeilenelement einer Rechnung definiert. Doppelte Transaktionen werden anhand von 12 verschiedenen Feldkombinationen identifiziert, die Sub-Tests genannt werden. Weitere Informationen zu Sub-Tests finden Sie unter Toolkit „P2P Analysis for SAP ERP“. Doppelte Zeilenelemente in einer einzelnen Rechnung werden für die Analyse und Prüfung nicht in den Bericht aufgenommen, da solche Zeilenelemente meistens ein Szenario desselben Elements/Dienstes sind, die für unterschiedliche Standorte oder Entitäten bestimmt sind. Viele der Risiken, die sich aus doppelten Rechnungen ergeben, wie etwa die Zuordnung desselben Kaufs an zwei verschiedene Lieferanten oder die Eingabe falscher Lieferantenrechnungsnummern, treffen nicht zu, wenn die Duplikate innerhalb derselben Rechnung auftreten. Diese Zeilenelemente werden möglicherweise in Berichten aufgenommen, wenn sie Duplikate einer oder mehrerer Zeilenelemente in einer anderen Rechnung sind. Es wird ein „same-same different“-Konzept angewandt, um mehrfache Berichte für dieselben gekennzeichneten Transaktionen zu verhindern. Dies wird erzielt, indem unterschiedliche Felder als eines oder mehrere Felder definiert werden, die in einem vorangehenden Sub-Test als Duplikate identifiziert wurden. Beispiel
Hinweise
Standardparameter Zwei Standardparameter, v_P2P01AP_min_threshold und v_delete_P2P01AP, sind für diese Analyse jeweils in den Arbeitsblättern Default_Config_Params und Script P2P01AP_Duplicate_Transactions der Datei „Default Analytic Configuration“ verfügbar. Wenn die Standardparameter nicht anwendbar oder unvollständig sind, können Sie die notwendigen Werte in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen. Stellen Sie sicher, dass Sie dieselben Format- und Namenskonventionen wie in der Datei „Default Analytic Configuration“ befolgen. Ergebnistabelle für diese Analyse R_P2P01AP_Duplicate_Transactions. |
| P2P02AP_High_Risk_Keywords |
Diese Analyse identifiziert Transaktions- und Lieferantenangaben, die risikoreiche Schlüsselwörter enthalten, die auf Fehler, Verschwendung oder Missbrauch hinweisen können. Die folgenden Felder werden überprüft:
Einige geläufige Schlüsselwörter mit hohem Risiko sind in der Parametertabelle in der Datei „Default Analytic Configuration“ gespeichert.
Wenn es eine Übereinstimmung für mehr als ein Schlüsselwort in den drei Testfeldern gibt, verkettet die Analyse sie in einer durch Pipe-Zeichen (Trennstriche) getrennten Liste, die im Feld c_Matched_Keyword_List angezeigt wird. Außerdem nimmt die Analyse das Feld Primary_Matched_Keyword im Bericht auf, welches das erste übereinstimmende Schlüsselwort enthält, das in der Parametertabelle aufgeführt ist. Diese Funktionalität setzt voraus, dass die Parametertabelle mit Schlüsselwörtern in absteigender Kritikalitätsreihenfolge gefüllt ist.
Ein standardmäßiger Ergebnisfilter ist nicht verfügbar. Sie können die Ergebnisfilter in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen, um die Ergebnisse weiter zu verfeinern. Standardparameter Ein Standardparameter, v_P2P02AP_min_threshold, ist für diese Analyse im Arbeitsblatt Default_Config_Params der Datei „Default Analytic Configuration“ verfügbar. Wenn der Standardparameter nicht anwendbar oder unvollständig ist, können Sie die notwendigen Werte in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen. Stellen Sie sicher, dass Sie dieselben Format- und Namenskonventionen wie in der Datei „Default Analytic Configuration“ befolgen. Ergebnistabelle für diese Analyse R_P2P02AP_High_Risk_Keywords. |
| P2P03AP_Outliers_Std_Dev |
Diese Analyse identifiziert ungewöhnliche Transaktionsbeträge für einen entsprechenden Lieferanten, die mindestens einer festgelegten Anzahl an Standardabweichungen vom Medianwert der Transaktionsbeträge dieses Lieferanten entsprechen. Diese Transaktionen können auf Fehler des Lieferanten oder der Mitarbeiter der Kreditorenbuchhaltung hinweisen. Der folgende Pseudo-Code beschreibt diesen Prozess im Detail. Jedes Zeilenelement einer Rechnung wird als Transaktion gewertet.
Ein standardmäßiger Ergebnisfilter ist nicht verfügbar. Sie können die Ergebnisfilter wie etwa die Mindest-Ausreißerbeträge für den Bericht in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen, um die Ergebnisse weiter zu verfeinern. Standardparameter Ein Standardparameter, v_P2P03AP_num_std_dev, ist für diese Analyse im Arbeitsblatt Default_Config_Params der Datei „Default Analytic Configuration“ verfügbar. Wenn der Standardparameter nicht anwendbar oder unvollständig ist, können Sie die notwendigen Werte in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen. Stellen Sie sicher, dass Sie dieselben Format- und Namenskonventionen wie in der Datei „Default Analytic Configuration“ befolgen. Ergebnistabelle für diese Analyse R_P2P03AP_Outliers_Std_Dev. |
| P2P04AP_Outliers_Benford |
Diese Analyse identifiziert ungewöhnliche Transaktionsbeträge anhand der Benfordschen Analyse der führenden n Ziffern. Diese Transaktionen können auf Fehler des Lieferanten oder der Mitarbeiter der Kreditorenbuchhaltung hinweisen. Zuerst werden alle Transaktionen (Zeilenelemente) überprüft, um die Verteilung des gesamten Datasets zu bewerten und die statistischen Ausreißer zu ermitteln. Als Ausreißer gelten führende Ziffernkombinationen deren Häufigkeit nicht der erwarteten Häufigkeit gemäß der Benfordschen Formel entsprechen. Diese Teilmenge der Transaktionen wird weiter gefiltert, sodass nur noch führende Ziffernkombinationen mit einem Zstat-Verhältnis übrig bleiben, welches mindestens so groß wie der benutzerspezifische Schwellenwert (standardmäßig 7) ist. Für jede der gekennzeichneten führenden Ziffernkombinationen werden die Lieferanten mit den höchsten Transaktionsbeträgen in die Ergebnisse vorgetragen, da diese Lieferanten am meisten zu den statistischen Ausreißern beitragen. Lieferanten mit niedrigeren Transaktionsbeträgen werden nicht in den Ergebnissen aufgeführt oder zu der Treffermatrix für Lieferanten gezählt. Der folgende Pseudo-Code beschreibt diesen Prozess im Detail:
Ein standardmäßiger Ergebnisfilter ist nicht verfügbar. Sie können die Ergebnisfilter wie etwa die Mindest-Transaktionsbeträge für den Bericht in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen, um die Ergebnisse weiter zu verfeinern. Standardparameter Zwei Standardparameter, v_P2P04AP_leading_digits und v_P2P04AP_zstat_threshold, sind für diese Analyse im Arbeitsblatt Default_Config_Params der Datei „Default Analytic Configuration“ verfügbar. Wenn die Standardparameter nicht anwendbar oder unvollständig sind, können Sie die notwendigen Werte in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen. Stellen Sie sicher, dass Sie dieselben Format- und Namenskonventionen wie in der Datei „Default Analytic Configuration“ befolgen. Ergebnistabelle für diese Analyse R_P2P04AP_Outliers_Benford. |
| P2P05AP_SOD_Vendor_AP |
Diese Analyse identifiziert Buchungsmuster, die auf einen Fehler des Lieferanten oder der Mitarbeiter der Kreditorenbuchhaltung hinweisen können. Diese Analyse erstellt einen Bericht von Transaktionen, die von Benutzern gebucht wurden, die außerdem den Lieferantenstamm-Datensatz in LFA1, LFB1 oder beiden erstellt haben, was möglicherweise auf eine unzureichende Aufgabenverteilung deutet. Sie vergleicht das Transaktionsfeld – BKPF_USNAM mit den Lieferantenfeldern – LFA1_ERNAM und LFB1_ERNAM. In LFA1 wird nur der Eintrag mit dem Unternehmenscode der Transaktion überprüft. Die vollständige Transaktionstabelle wird zunächst auf Zeilenelement-Ebene untersucht, um alle Vorkommnisse zu identifizieren. Die gekennzeichneten Transaktionen werden dann in einem Bericht auf Übersichtsebene nach der Benutzer-/Lieferantenkombination zusammengefasst, in dem die Gesamtanzahl an Transaktionen und der Gesamt-Transaktionsbetrag in der lokalen Währung angezeigt wird. Der Zusammenfassungsbericht trägt die Daten aus der Transaktion (Zeilenelement) mit dem höchsten Betrag in der lokalen Währung für jede gekennzeichnete Benutzer-/Lieferantenkombination vor. Der folgende Pseudo-Code beschreibt diesen Prozess im Detail. Jedes Zeilenelement einer Rechnung wird als Transaktion gewertet.
Ein standardmäßiger Ergebnisfilter ist nicht verfügbar. Sie können die Ergebnisfilter wie etwa die Mindest-Transaktionsbeträge für den Bericht in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen, um die Ergebnisse weiter zu verfeinern. Ergebnistabelle für diese Analyse R_P2P05AP_SOD_Vendor_AP. |
| P2P06AP_Posting_Patterns_Single_User |
Diese Analyse identifiziert Buchungsmuster, die auf einen Fehler des Lieferanten oder der Mitarbeiter der Kreditorenbuchhaltung hinweisen können. Um genau zu sein, erstellt diese Analyse einen Bericht mit Lieferanten, bei denen alle Transaktionen im Untersuchungszeitraum für alle Unternehmenscodes des Lieferanten vom selben Benutzer gebucht wurden. Die vollständige Transaktionstabelle wird zunächst auf Zeilenelement-Ebene untersucht, um alle Vorkommnisse zu identifizieren, in denen derselbe Benutzer alle Transaktionen eines Lieferanten gebucht hat. Die gekennzeichneten Transaktionen werden dann in einem Bericht auf Übersichtsebene nach Lieferant zusammengefasst, in dem die Gesamtanzahl an Transaktionen und der Betrag in der lokalen Währung angezeigt wird. Der Zusammenfassungsbericht trägt die Daten aus der Transaktion (Zeilenelement) mit dem höchsten Betrag in der lokalen Währung für jeden gekennzeichneten Lieferanten vor. Der folgende Pseudo-Code beschreibt diesen Prozess im Detail. Jedes Zeilenelement einer Rechnung wird als Transaktion gewertet.
Ein standardmäßiger Ergebnisfilter ist nicht verfügbar. Sie können die Ergebnisfilter wie etwa die Mindest-Transaktionsbeträge für den Bericht in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen, um die Ergebnisse weiter zu verfeinern. Standardparameter Ein Standardparameter, v_P2P06AP_min_count, ist für diese Analyse im Arbeitsblatt Default_Config_Params der Datei „Default Analytic Configuration“ verfügbar. Wenn der Standardparameter nicht anwendbar oder unvollständig ist, können Sie die notwendigen Werte in der Datei „User Analytic Configuration“ festlegen. Stellen Sie sicher, dass Sie dieselben Format- und Namenskonventionen wie in der Datei „Default Analytic Configuration“ befolgen. Ergebnistabelle für diese Analyse R_P2P06AP_Posting_Patterns_Single_User. |
