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Wie Industrie 4.0 Szenarien neue Geschäftsmodelle ermöglichenBei Industrie 4.0 spricht man oft von Big Data & Machine Learning.

Der Weg von Remote Service zu Predictive Maintenance ist dabei nur ein Anwendungsbeispiel wie aus

Visualisierung und Vorhersage ein richtiger Mehrwert geschaffen wird.

Kay Jeschke, SAP Deutschland SE & Co. KG

29. Sept., 2016

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Agenda

Die SAP IoT & Big Data Strategie

Die technische Basis

Predictive Maintenance

Der virtuelle Zwilling

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Das Internet der Dinge und Industrie 4.0 Gesteigerte Komplexität und Varianz Big Data

Internet of Things

» All industries

» All things and devices

» New, connected business models

» Business networks

SCADA / HMI

Machine Layer

MES

ERP

1

Industrie 4.0» Manufacturing industries &

manufacturing processes

» Systems, things and devices in the shop floor

» OT- IT convergence

SMART industrial THINGSSMART industrial DEVICES

SMART THINGSSMART DEVICES

Smart Factory Smart Products


What does Big Data mean?

Velocity Variety

Volume

Big

Data


Big Data und das Internet of ThingsParadigmen Wechsel durch Big Data & IoT

Klassische Rolle von IT Systemen

Prozess gesteuert

Batch Prozesse – zwischen verschiedenen Systemen

Aggregierte Daten – Per Produkt / Markt

Beschreibende Analysen – Was passierte?

Daten Silos – IT vs. OT, limitiert innerhalb des Unternehmens

Anforderungen an IOT & Big Data

Daten gesteuert

Echtzeit Prozesse– sofortige Reaktion

Hohe Granularität– Data Streaming

Vorhersagenden Analysen– Was wird passieren?

Data sharing – über Unternehmensgrenzen hinweg

Business Value

High

Low

Data

Real-time

Granular

Prescriptive

SharingProcess

Batch

Aggregated

Descriptive

Data silos


Big Data and Internet of ThingsDie digitale Transformation führt zu disruptiven neuen Geschäftsmodellen

New

Product

Offerings

Vertical

Integration

Lot Size

One

Horizontal

Integration

Predictive

MaintenanceSmart

factory

Predictive

Quality

Smart Data Business Processes

Big Data

Selling Services

not Products


SAP Digital Core und IoT Strategie

Schnelligkeit

Liefert Business Usern hilfreiche

Einblicke im richtigen Moment

Intelligenz

Von Automatisierung zu

vorhersagenden Empfehlungen

Integration

Zwischen internen Abteilungen und

verbunden mit der ganzen Welt

HANA Plattform


Agenda






Technische Basis für IoT & Big DataSAP HANA Platform

Desktop, Mobile APPs und Business Intelligence

Reporting &

Dashboards

High Performance

Applications

Data Exploration

& Visualization

Adhoc & OLAP

Analytics

Predictive

Analysis

Business

Planning &

Forecasting

Lumira / BIAnwender

10101001

01011010

01110

Smart Data Streaming

Stream Processing

Smart Data Access

Virtual Tables

User Defined Functions

Smart Data Integration & Quality

Transformations & Cleansing

Laden

LogsTextOLTP Social MachineGeoERPSensor

Store &

forwardQuellen

Application

Development

Environment

Berechnung

SQL OLAP Predictive Text Spatial Rules Graph

In-Memory

Data model & data

Calculation engine

Fast computing

Column Storage

High performance analytics

Series Data Storage

Store time-series data

Dynamic Tiering

Aged data on Disk

Speicherung

Spark Adaptor

Access Hadoop Data

Kostenoptimierte

Datenspeicherung


SAP HANA Platform

In Memory computingIst die Grundlage der HANA Plattform

HANA ermöglicht die Kombination von OLTP an OLAP in einem System

Zeilen und Spalten Speicherung

Kompression

Partitionierung

Keine Aggregate


Big Data benötigt unterschiedliche Speicherformen

HANA Data Management Platform

Instant Results

SAP HANA

In-Memory

Warm Data

HANA

Dynamic Tiering

0.0secInfinite Storage

Raw / Archive Data

HADOOP

HANA VORA

Information Management | Text | Search | Graph | Geospatial | Predictive


IoT und Big Data werden bevorzugt in der Cloud realisiertSAP Hana Cloud Platform die cloudbasierte Entwicklungsplatform für Innovtionen

A platform for innovation…

…with build-in Enterprise Readiness.

Engines & Libraries

Structured & Unstructured

Business Semantics

SQL & NoSQL

Unified Developer Experiences

Mobile Apps

Integration

Software

Change

Management

Availability Security Scalability Maintainability Harmonized

Stack

24x7


SAP IoT Platform StrategieTypische IoT “MGC” Architektur

Maschine:

Turbinen, Pumpen, Roboter etc.

IoT Gateway

IoT Gateway

Cloud (IoT Core)

Gateway:

Industrie PC, Router, Raspberry

PI, Smart Phone, Local PC

Cloud/Core:

Big Data Analytics and application

platform (Cloud, On Premise, Hybrid)

Edge Core


Agenda







Graph from http://reliabilitycenteredenergymanagement.com/wp-content/uploads/2011/10/P-F-Curve.jpg

http://reliabilitycenteredenergymanagement.com/wp-content/uploads/2011/10/P-F-Curve.jpg


Wie funktioniert Predictive Maintenance

SCADA

Mechanik

SCADA

Elektronik

Wetter

SAPCRM

SAPERP

Drohnen

Inspektion

Monitoring

in Echtzeit

Analyse

in EchtzeitPrediktion

ex post

SAPSCM

Event Streaming

in Echtzeit

IH

Auftrag

Engineering

Change

Order

Fehler Muster

Material

Planung


SAP Predictive Maintenance and ServiceAlert Analysis

Visualisierung von Maschinen-KPIs und Drilldowns

Rollenbasierte Visualisierung von

Maschinenwarnungen und -KPIs

Grafischer Drilldown der Alarme (per Region, Kunde,

etc.) für echtzeitnahe Erkenntnisse

Erfassung von Anlagenstandorten

Hinzufügen von Geo-Positionsdaten zu

Anlagen für deren Erfassung auf Karten

Grafische Hervorhebung von Alert-Situationen auf der

Karte und Drilldown in die betreffenden Anlagen


SAP Predictive Maintenance and ServiceMachine Learning

Anwendungsfälle für vorausschauende Analysen

Prognose von Störfällen zur Vermeidung von Ausfallzeiten

Auf der Fehlersituation basierende Ersatzteilplanung

Optimierung von Instandhaltungsplänen

Prädiktives Qualitätsmanagement

Machine Learning mit SAP Predictive Analytics

Anwendung von Algorithmen für Machine Learning auf Sensor- und

Fehlercodedaten in SAP Predictive Maintenance and Service, z. B.

Klassifikation, z. B. Entscheidungsbäume

Outlier Analysis z. B. Anomaly Detection

Lebenszyklus-Analysen, z. B. Weibull

Root-cause Analysen, z. B. Key influencing factors


SAP Predictive Maintenance and ServiceVibrations Analyse

Erfassung von Vibrationen

Hochfrequenzaufnahmen von Vibrationen

Berechnung des Vibrationsspektrums

Bestimmung des Grenzwertbereichs für die

automatische Erkennung von Abweichungen

Prozessautomatisierung

Identifizierung relevanter Oberschwingungen für die einzelnen

Komponenten

Automatische Erkennung von Abweichungen für die einzelnen

Systemkomponenten

Anlegen von Alarmen bei festgestellten Mängeln

Automatische Vibrationsanalyse für

Anlagen mit sich drehenden Komponenten


Agenda






Die Idee vom virtuellen Zwilling

Manufacturer Service Provider Operator

Nameplate Info

Service Bulletins & Revs

Maintenance Strategy

3D Parts # / BOM

Recalls

Safety Controls

Process Controls

Service Bulletin

Designs & Drawings

Sensor Definition

Op Instructions

Maint Instructions

Safety Instructions

Product Training

Licensing

Failure Modes

Design Improvements

PublishConsume

Measurement Documents

Telemetry

Usage Information

Installation Information

Failure / Incident Data

Service Bulletin Receipt

Service Bulletin Processed

Risks & Controls

Design RecommendationsPublish

Co

nsu

me

Consume

Nameplate Info

Service Bulletins & Revs

Maintenance Strategy

3D Parts # / BOM

Recalls

Safety Controls

Process Controls

Service Bulletin

Designs & Drawings

Sensor Definition

Op Instructions

Maint Instructions

Safety Instructions

Product Training

Licensing

Failure Modes

Design ImprovementsMeasurement Documents

Telemetry

Usage Information

Installation Information

Failure / Incident Data

Service Bulletin Receipt

Service Bulletin Processed

Risks & Controls

Design Recommendations


SAP Asset Intelligence Network

Das Netzwerk für den virtuellen Zwilling


Big Data and Internet of ThingsDie digitale Transformation führt zu disruptiven neuen Geschäftsmodellen

New

Product

Offerings

Vertical

Integration

Lot Size

One

Horizontal

Integration

Predictive

MaintenanceSmart

factory

Predictive

Quality

Smart Data Business Processes

Big Data

Selling Services

not Products


Kay Jeschke

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