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<\/a><\/div><\/div>\nGetrieben wird diese Entwicklung nicht von Technologiefans und Bastlern, sondern durch handfeste wirtschaftliche Vorteile. Die maschinelle Verarbeitung von Echtzeit-Daten schafft Nutzen, der in Euro und Cent gemessen werden kann.<\/p>\n
Ein klassischer Business Case der SAP aus dem Bereich der vorbeugenden Instandhaltung: Sensoren im Geh\u00e4use einer Pumpe messen Temperatur, Feuchtigkeit und Vibration und \u00fcbertragen diese Daten in Echtzeit an ein analytisches System.<\/p>\n
Leistungsf\u00e4hige statistische Algorithmen prognostizieren anhand erfahrungsbasierter Regeln die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Pumpe innerhalb der n\u00e4chsten 24 Stunden ausfallen wird.<\/p>\n
Bei Bedarf werden sofort Instandhaltungsmeldungen oder -auftr\u00e4ge angelegt. Der beauftragte Techniker vor Ort meldet den tats\u00e4chlichen Zustand der Pumpe zur\u00fcck und versetzt die analytische Anwendung in die Lage, aus falschen oder richtigen Prognosen zu lernen.<\/p>\n
Die Nutzenpotenziale liegen auf der Hand: weniger Ausfallzeiten bei den Pumpen, weniger Fehlalarme und defekte Pumpen und deutlich geringere Kosten im Betrieb.<\/p>\n
ROI f\u00e4llt nicht vom Himmel<\/h3>\n
Die Potenziale sind gewaltig, aber der angestrebte ROI f\u00e4llt nicht vom Himmel. In Fachabteilung und IT braucht es neue L\u00f6sungsarchitekturen, neue Qualifikationen und neue Denkweisen.<\/p>\n
Unser Pumpenszenario besteht aus mehreren Teilsystemen (siehe Abbildung) 1) die Pumpe mit ihren Sensoren, 2) ein Event Stream Processor (wie SAP ESP), der Ausfallwahrscheinlichkeiten errechnet und Instandhaltungsmeldungen anlegt, 3) eine ERP-L\u00f6sung f\u00fcr die Abwicklung von Instandhaltungsauftr\u00e4gen und die Entgegennahme von R\u00fcckmeldedaten und 4) eine Rule Detection Engine, die die Algorithmen im ESP generiert und fortlaufend verbessert.<\/p>\n
Event Stream Processing<\/h3>\n
Ereignisstr\u00f6me \u2013 wie in unserem Beispiel \u2013 liefern gro\u00dfe Datenmengen von oft unsicherer Qualit\u00e4t. Vor der Weiterverarbeitung m\u00fcssen die Daten erg\u00e4nzt und\/oder bereinigt werden.<\/p>\n
Die Kunst bei der Gestaltung einer L\u00f6sungsarchitektur liegt darin, eine Balance zwischen hohem Datendurchsatz und gleichzeitig hoher Fehlertoleranz zu finden. Zur Anwendung kommen sowohl spezielle Architekturmodelle (zum Beispiel die Lambda-Architektur) als auch besondere Programmierparadigmen.<\/p>\n
Geschlossene R\u00fcckkoppelungskreise<\/h3>\n
Die Daten aus ESP und ERP werden in der Rule Detection Engine zusammengef\u00fchrt, um sie dort weiter zu analysieren und auf dieser Basis die Regeln im Event Stream Processor zu verbessern.<\/p>\n
Damit beeinflussen die historischen Daten indirekt auch zuk\u00fcnftige Instandhaltungsauftr\u00e4ge. Es resultiert ein in sich geschlossener R\u00fcckkoppelungskreis.<\/p>\n
All das passiert automatisch, kontinuierlich und \u2013 mehr oder weniger \u2013 ohne Verz\u00f6gerungen oder Latenz. Das Gesamtsystem ist somit in der Lage, flexibel zu reagieren, wenn neue Einsichten gewonnen werden oder wenn sich das \u201eVerhalten\u201c der Pumpen (aus welchen Gr\u00fcnden auch immer) \u00e4ndert.<\/p>\n
Geschlossene Regel- oder R\u00fcckkoppelungskreise an sich sind nicht neu, viele Prozessleitsysteme arbeiten damit. Die Innovation besteht vollst\u00e4ndig digitalisierten Gesch\u00e4ftsmodellen:<\/p>\n
Solche Regelkreise existieren dann nicht nur f\u00fcr Prozessschritte in der Fertigung, sondern f\u00fcr komplette Gesch\u00e4ftsprozesse . Die zugrunde liegenden Regeln sind dabei nicht starr, sondern selbstlernend ausgestaltet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Neue Qualifikationen<\/h3>\n
Die Verarbeitung von Ereignisstr\u00f6men und selbstlernende Regelkreise sind f\u00fcr sich genommen schon eine Herausforderung f\u00fcr altgediente Abap-Entwickler. Hinzu kommt: In den L\u00f6sungen werden oft anspruchsvolle statistische Algorithmen (Bayessche Netze, Arima\/Armax, Latente Variablen-Modelle) verwendet.<\/p>\n
Sowohl f\u00fcr SAP BW als auch f\u00fcr S\/4 hat SAP die T\u00fcr zur Welt der Statistik mit HAP (Hana Analysis Process), SAP PAL (Predictive Analysis Library) und die Integration der Sprache R weit aufgesto\u00dfen.<\/p>\n
An die Stelle erfahrener Programmierer treten zuk\u00fcnftig Data Scientists, viele Universit\u00e4ten bieten schon entsprechende Masterstudieng\u00e4nge an. Deren Absolventen arbeiten in f\u00fcnf bis zehn Jahren entweder f\u00fcr Sie oder f\u00fcr Ihren Wettbewerb.<\/p>\n
Induktion statt Deduktion<\/h3>\n
Organisationen operieren heute in einer instabilen Umwelt. Die Verhaltensweisen von Kunden und darauf basierende Entscheidungsregeln in Gesch\u00e4ftsprozessen \u00e4ndern sich nicht mehr im Jahresrhythmus, sondern t\u00e4glich, st\u00fcndlich oder min\u00fctlich.<\/p>\n
Die oben beschriebenen Architekturen m\u00fcssen daher extrem flexibel sein; zur gleichen Zeit geht es darum, in puncto Governance und Compliance den \u00dcberblick zu behalten.<\/p>\n
Das funktioniert nur, wenn man sich a) nur noch auf Korrelationen anstatt auf die Erkl\u00e4rung von Ursache-Wirkungs-Zusammenh\u00e4ngen konzentriert und b) sich von Daten f\u00fchren l\u00e4sst, anstatt Daten die eigene Weltsicht aufzuzwingen (Induktion statt Deduktion).<\/p>\n
Die Ver\u00e4nderung entsprechender Denkweisen braucht mehr Mu\u00dfe als die reine technische Migration von ERP 6.0 nach S\/4.<\/p>\n
Die IT als Komponist<\/h3>\n
Der CIO kann eine entscheidende Rolle dabei spielen und die Weiterentwicklung der Organisation beschleunigen. Egal ob mit oder ohne Outsourcing:<\/p>\n
Es geht nicht mehr darum, alle Entwicklungsarbeiten selber zu erledigen sondern die Organisation so weiterzuentwickeln, dass sie die Auslagerung von Arbeiten effizient f\u00fchren und ergebnisorientiert \u00fcberwachen kann.<\/p>\n
Mit \u201eergebnisorientiert\u201c sind nicht ITIL-Service-Level gemeint. \u201eErgebnisorientiert\u201c hei\u00dft: IT-Dienstleister werden anhand von G\u00fctekriterien f\u00fcr die Performance von Algorithmen (Beispiel: \u201eTreffsicherheit in puncto Ausfall einer Pumpe\u201c) gemessen.<\/p>\n
Wie solche Algorithmen im Detail funktionieren, spielt eine untergeordnete Rolle und muss von den eigenen Mitarbeitern bestenfalls nachvollzogen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Crowdsourcing-Portale wie www.kaggle.com f\u00fcr die Entwicklung von Algorithmen oder der SAP-eigene Idea Marketplace (ideas.sap.com) weisen hier den Weg.<\/p>\n
Der Spagat zwischen Agilit\u00e4t und Stabilit\u00e4t kann nur gelingen, wenn sich die IT-Experten im eigenen Haus von \u201eMusikern\u201c zu \u201eKomponisten\u201c weiterentwickeln. Anstatt alle m\u00f6glichen Funktionalit\u00e4ten in Z-Programmen oder BAdIs unterzubringen, kann die Offenheit einer Plattform wie Hana genutzt werden, um andere L\u00f6sungen beispielsweise via Extended Application Services (XS) zu integrieren.<\/p>\n
So k\u00f6nnen einfache Aufgaben (etwa: Reporting via Tableau) oder hochspezielle Arbeitsschritte (Berechnung von Fahrzeiten im Rahmen einer Echtzeit-Kundensegmentierung) an andere Anwendungen ausgelagert werden.<\/p>\n
Gleichzeitig ist beim Aufbau von Datenfl\u00fcssen zu kl\u00e4ren, wo persistente Strukturen ben\u00f6tigt werden (zum Beispiel die neue Adso im Hana-basierten BW) oder was \u00fcber virtuelle (zum Beispiel Open ODS View) oder hybride (zum Beispiel Composite Provider) abgebildet werden soll.<\/p>\n
Letztendlich tr\u00e4gt der CIO die Verantwortung daf\u00fcr, dass seine Organisation derartige Entscheidungen treffen und Instrumente wie Crowdsourcing oder SaaS souver\u00e4n arrangieren kann.<\/p>\n
Wahrscheinlichkeiten verstehen<\/h3>\n
Klassische ERP-Systeme sind deterministisch organisiert. Nat\u00fcrlich kann man im SAP CRM Auftragswahrscheinlichkeiten auf Ebene Angebotsposition hinterlegen.<\/p>\n
Aber im n\u00e4chsten Schritt wird aus einem Angebot ein Kundenauftrag oder eben nicht. Folgeschritte (wie zum Beispiel eine Materialbedarfsplanung) werden nicht durch Wahrscheinlichkeiten gesteuert.<\/p>\n
F\u00fcr Hana \u2013 eine Plattform mit vielf\u00e4ltigen stochastischen Funktionen \u2013 eine gravierende Einschr\u00e4nkung. In Zukunft wird es also darum gehen, teilweise automatisiert Entscheidungen nicht aufgrund (wahrscheinlich falscher) Annahmen, sondern basierend auf errechneten (wesentlich realit\u00e4tsn\u00e4heren) Wahrscheinlichkeiten zu treffen. E<\/p>\n
in Beispiel hierf\u00fcr bietet unser Pumpenszenario: Bei einer beschr\u00e4nkten Anzahl an Servicetechnikern werden Instandhaltungsmeldungen nur oberhalb einer gewissen \u2013 maschinell ermittelten und fortlaufend adaptierten \u2013 Wahrscheinlichkeits-Schwelle ausgel\u00f6st.<\/p>\n
Fazit<\/h3>\n
Hana ist ein unsch\u00e4tzbar wertvolles Instrument bei der digitalen Ausgestaltung von Gesch\u00e4ftsprozessen. Um dieses Potenzial zu nutzen, m\u00fcssen Architekturen, Anforderungen an Mitarbeiter und althergebrachte Denkmodelle grunds\u00e4tzlich neu gestaltet werden.<\/p>\n
Der Fokus der IT verschiebt sich weg von der Aushandlung von Service Levels hin zur Komposition einer Symphonie aus Anwendungen und Partnern.<\/p>\n
Im n\u00e4chsten Artikel unserer kleinen Serie befassen wir uns mit dem Aufsp\u00fcren werthaltiger Business Cases f\u00fcr die \u201eDigitalisierung\u201c mit Hana.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Wie lassen sich neue Funktionalit\u00e4ten in greifbare Nutzen konvertieren? In drei Beitr\u00e4gen gehen wir dieser Frage nach. Zun\u00e4chst geht es darum, welche Architekturen, Profile und Denkweisen eine not\u00adwendige Voraussetzung sind.<\/p>\n","protected":false},"author":1842,"featured_media":61274,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,1571],"tags":[73,378],"coauthors":[34251],"class_list":["post-61596","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-1571","tag-erp","tag-itil","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",400,155,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-768x297.jpg",768,297,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-100x39.jpg",100,39,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-480x186.jpg",480,186,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-640x248.jpg",640,248,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-720x279.jpg",720,279,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-960x372.jpg",960,372,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",18,7,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",600,232,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",600,232,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"
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