Lösungen von SAP für digitalen Wandel im Anlagenmanagement

Der zunehmende Einsatz von Sensoren und Smart Devices bringt eine Vielzahl neuer Möglichkeiten für das Anlagenmanagement mit sich. Mit dem Geschäftsnetzwerk SAP Asset Intelligence Network und der Lösung SAP Predictive Maintenance and Service möchte SAP Anlagenhersteller und -betreiber sowie Dienstleister deshalb dabei unterstützen, sich das Internet der Dinge zunutze zu machen. [...]

SAP Predictive Maintenance and Service (c) SAP
SAP Predictive Maintenance and Service ermöglicht eine umfassende Visualisierung von Sensor- und Geodaten.

Durch Einsatz dieser beiden Innovationen sollen Unternehmen in die Lage versetzt werden, neue Erkenntnisse aus Anlageninformationen abzuleiten und verstärkt auf die proaktive Überwachung von Anlagen zu setzen. Das SAP Asset Intelligence Network und SAP Predictive Maintenance and Service werden auf der Hannover Messe 2016 vorgestellt, der weltgrößten Industrieschau, die vom 25. bis 29. April stattfindet.

„Unternehmen können geschäftlichen Herausforderungen wie dem ausgewogenen Management von Kosten, Risiken und Leistungen heute mit Technologien wie In-Memory-Analysen und cloudbasierten Plattformen für die Zusammenarbeit erfolgreich begegnen. Diese sorgen für einen Quantensprung bei der Optimierung von Betriebsabläufen“, erläutert Hans Thalbauer, General Manager für den Bereich Extended Supply Chain bei http://www.sap.com/ - external-link>SAP. „Durch die Vernetzung über das Internet der Dinge können Maschinen mit Informationssystemen kommunizieren. Unsere neuen Angebote schaffen hierfür das erforderliche Netzwerk und bieten die Möglichkeit, auf der Grundlage neuer Einblicke bessere Ergebnisse zu erzielen. So entsteht ein vollkommen neuer, digitaler Anlagenlebenszyklus.“

SAP ASSET INTELLIGENCE NETWORK

Über das SAP Asset Intelligence Network steht ein zentrales, globales Verzeichnis mit Modell- und Equipment-Informationen zur Verfügung. Das Netzwerk ermöglicht die Zusammenarbeit und Kommunikation mit Geschäftspartnern inner- und außerhalb des Unternehmens über eine sichere Cloud-Plattform. Der Austausch standardisierter Inhalte über ein cloudbasiertes Portal sorgt dafür, dass die Geschäftspartner einheitliche Definitionen verwenden.

„Alle bei Endress+Hauser hergestellten Geräte werden über das Netzwerk automatisch mit sämtlichen relevanten Lebenszyklusinformationen in den SAP-Systemen unserer Kunden angezeigt“, so Klaus Endress, Präsident des Verwaltungsrates von Endress+Hauser. „Die Möglichkeit, jederzeit auf die benötigten Informationen zugreifen zu können, ist von unschätzbarem Wert, da sich so die Effizienz und damit das Ergebnis des gesamten Unternehmens verbessern lassen.“

Das SAP Asset Intelligence Network erweitert SAP S/4HANA um die unternehmensübergreifende Integration von Anlagendaten. Mit einheitlichen Equipment-Definitionen, verbesserter Transparenz und dem gemeinsamen Zugriff auf Daten bietet das Netzwerk nicht nur eine Plattform für den Austausch von Anlagendaten und die Zusammenarbeit, sondern stellt auch geschäftliche Kontextinformationen für die vorausschauende Wartung und Instandhaltung bereit. Analysedaten, mit denen sich Trends ermitteln und besser verstehen lassen, können über das Netzwerk ausgetauscht werden. Zudem ist es möglich, sowohl Hersteller als auch Betreiber von Anlagen über bevorstehende Probleme oder Ausfälle zu benachrichtigen.

SAP PREDICTIVE MAINTENANCE AND SERVICE

SAP Predictive Maintenance and Service soll Unternehmen helfen, ihre Kosten für Wartung und Instandhaltung zu verringern und zugleich die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit ihrer Anlagen zu optimieren. Mithilfe von Vorhersageanalysen auf Basis der Plattform SAP HANA verarbeitet die Lösung riesige Mengen an operativen Echtzeitdaten, die aus Sensoren und intelligenten Anlagen ausgelesen werden.

Die Funktionen von SAP Predictive Maintenance and Service lassen sich sofort produktiv nutzen. Unternehmen in anlagenintensiven Branchen und Originalteilehersteller können damit per Remotezugriff Sensordaten auswerten und das Equipment-Verhalten überwachen. So werden neue Servicemodelle für die Kunden möglich. Die Lösung stellt Prognosemodelle für maschinelles Lernen bereit und unterstützt die nahtlose Integration in Unternehmenssysteme, mit denen sich beim Auftreten von Problemen Gegenmaßnahmen in den Wartungs- und Instandhaltungssystemen anstoßen und dadurch ungeplante Ausfallzeiten vermeiden lassen.

„Durch die Vorhersage von Ereignissen und Wartungsvorgängen können wir die Effizienz und Leistungsfähigkeit unserer Anlagen steigern“, bescheinigt Falko Lameter, CIO bei Kaeser Kompressoren. „Mit SAP Predictive Maintenance and Service sind wir in der Lage, unsere Produkte und Dienstleistungen besser auf das Nutzungsverhalten und die Bedürfnisse unserer Kunden abzustimmen.“ (pi)

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