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Instandhaltung mit HANA

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Text of Instandhaltung mit HANA

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH

    In-Memory Datenmanagement

    Mehrwert & Einsatzszenarien

    Instandhaltung mit HANA

    Tobias Hund und Carsten Weber | MHPBoxenstopp: 29.09.2015

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 2

    01.10 - 02.10.2015 Automobilwoche Kongress Hilton Berlin in Berlin

    15.10.2015 MHP und SAP Business Intelligence Reithaus in Ludwigsburg

    Innovation Day

    Einleitung

    www.youtube.de/MHPProzesslieferant

    TelKo Einwahlnummer Einwahlnummer Schweiz: +41 44 583 1925

    Einwahlnummer Deutschland: +49 711 96 59 96 13

    Teilnehmer PIN- Code: 42538759 mit Raute- Taste besttigen

    Weitere MHPBoxenstopps

    Agenda

    Wo Sie uns in 2015 auch finden knnen

    www.mhp.de/Events

    www.mhp.com/de/events

    Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten.

    29.09.2015 Predictive Analytics Use Cases Eine Live Demo mit SAP Predictive Analytics in Kombination mit R

    06.10.2015 BIG DATA heute und morgen BIG DATA als Treiber des digitalen Unternehmens

    13.10.2015 Ganzheitliche Modellierung Requirement Engineering mit dem Enterprise Architect

    20.10.2015 Self-Service BI mit SAP SAP Lumira - ready for implementation?

    www.mhp.com/de/events

    11.00 11.10 Uhr Begrung Carsten Weber

    11.10 11.45 Uhr Vortrag Tobias Hund

    11.45 12.00 Uhr Offene Fragerunde Sie knnen bereits whrend der Web Session ber Chatfunktion im rechten Fenster Fragen einreichen.

    www.slideshare.net/MHPInsights

    MHPBoxenstopp: Instandhaltung mit HANA

    http://www.mhp.com/de/events/aktuell/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_Septemberhttp://www.youtube.com/MHPProzesslieferanthttp://kongress.dsag.de/http://www.mhp.com/de/events/aktuell/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_Septemberhttp://www.bvl.de/falhhttp://www.mhp.com/de/events/detail/in-memory-planung-mit-sap-bi-ip-und-pak-powered-by-sap-hana-28-01-2014/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_Januarhttp://www.mhp.com/de/events/detail/salesforce-cloud-loesungen-hochintegriert-und-sicher-zugleich-21-01-2014/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_Januarhttp://www.mhp.com/de/events/detail/big-data-strategy-28-01-2014/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_Januarhttp://de.slideshare.net/MHPInsights

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 3

    MHPBoxenstopp: Instandhaltung mit HANA

    Ihre Gesprchspartner

    Tobias Hund

    Senior Consultant

    SU SCM

    Supply Chain Management

    Carsten Weber

    Associated Partner

    Business Solution

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 4

    Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt.

    Genauso wie im Groen und Ganzen.

    Wir wissen aus Erfahrung,

    wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fhrt.

    MHPBoxenstopp: Instandhaltung mit HANA

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 5

    Mieschke Hofmann und Partner (MHP)

    A Porsche Company

    Die Leistung

    Management Consulting

    System Integration

    Application Management

    Business Solutions

    Business Solutions

    Der Unterschied

    Symbiose aus Prozess- + IT-Beratung l Prozesslieferant l Excellence l Automotive l Kunden

    Die Kompetenz Ganzheitliches Beratungsportfolio ber die gesamte Wertschpfungskette

    Technology

    Services

    Application

    Mgmt.

    Services

    Product

    Lifecycle

    Mgmt.

    Supply

    Chain

    Mgmt.

    Production

    & Opera-

    tions Mgmt.

    Customer

    Relations

    Mgmt.

    Finance &

    Controlling

    Business

    Intelligence

    After

    Sales

    Retail

    Mgmt.

    Human

    Resources

    MHPBoxenstopp: Instandhaltung mit HANA

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 6

    Ganzheitliches Beratungsportfolio ber die komplette Wertschpfungskette.

    Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.

    MHPBoxenstopp: Instandhaltung mit HANA

    Technology

    Services

    Application

    Mgmt.

    Services

    Product

    Lifecycle

    Mgmt.

    Supply

    Chain

    Mgmt.

    Production

    & Opera-

    tions Mgmt.

    Customer

    Relations

    Mgmt.

    Finance &

    Controlling

    Business

    Intelligence

    After

    Sales

    Retail

    Mgmt.

    Human

    Resources

    Production

    Planning

    Strategic

    Production

    Consulting

    Lean Production

    Manufacturing

    Execution

    Maintenance

    Retail Service

    Management

    Retail

    Consulting

    Fleet

    Management

    Sourcing

    Planning

    Affiliation

    Performance

    Development &

    Talent

    Management

    Governance,

    Risk and

    Compliance

    Template

    Development

    and Rollouts

    Business

    Process

    Development &

    Optimization

    Legal and Fiscal

    Requirements

    Accounts,

    Reporting and

    Consolidation

    System

    Harmonization

    CIO

    Management

    Consulting

    Enterprise

    Content

    Management

    Standard

    Software

    Individual

    Software

    Application &

    Process Services

    Application

    Management

    Consulting

    Product

    Structure

    Management

    Product

    Development

    Process (PDP)

    Management

    SAP PLM

    Consulting &

    Solution

    Implementation

    PTC Windchill

    Solution

    Integration

    DS Enovia V6

    Solution

    Integration

    PLM Strategy &

    Management

    Consulting

    Production

    Logistics

    Procurement &

    Quality

    Sales Logistics

    Service

    Management

    Spare Parts

    Management

    Supply Chain &

    Demand

    Planning

    Service

    Management

    Spare Parts

    Management

    Warranty

    Processes

    (Pro-active)

    Complaint

    Management

    Digital incl.

    Connected CRM

    & Social CRM

    CRM Strategy &

    Management

    Consulting

    Sales Force

    Automation incl.

    Mobile CRM

    Analytics incl.

    Segmentation &

    Campaign

    Management

    Vertical Retail

    Integration

    (Pro-active)

    Complaint

    Management

    BI Technology

    BI Strategy

    Integrated

    Corporate

    Planning

    Analytical

    Business

    Processes

    Next Generation

    BI & BIG DATA

    Mobile BI

    Scenarios

    CRM IT

    Consulting &

    Solution

    Implementation

    Transition &

    Change

    Management

    Administrative

    Core Processes

    MHP Dealer

    Performance

    Management

    Finance and

    Controlling for

    Automotive

    Retailers

    Dealer

    Management

    Systems

    MHP Carbon

    Innovations Connected

    Vehicle

    Sustainable

    Mobility

    Real-time

    Business Industry 4.0

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 7

    Ganzheitliches Beratungsportfolio ber die komplette Wertschpfungskette.

    Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.

    MHPBoxenstopp: Instandhaltung mit HANA

    Technology

    Services

    Application

    Mgmt.

    Services

    Product

    Lifecycle

    Mgmt.

    Supply

    Chain

    Mgmt.

    Production

    & Opera-

    tions Mgmt.

    Customer

    Relations

    Mgmt.

    Finance &

    Controlling

    Business

    Intelligence

    After

    Sales

    Retail

    Mgmt.

    Human

    Resources

    Production

    Planning

    Strategic

    Production

    Consulting

    Lean Production

    Manufacturing

    Execution

    Maintenance

    Retail Service

    Management

    Retail

    Consulting

    Fleet

    Management

    Sourcing

    Planning

    Affiliation

    Performance

    Development &

    Talent

    Management

    Governance,

    Risk and

    Compliance

    Template

    Development

    and Rollouts

    Business

    Process

    Development &

    Optimization

    Legal and Fiscal

    Requirements

    Accounts,

    Reporting and

    Consolidation

    System

    Harmonization

    CIO

    Management

    Consulting

    Enterprise

    Content

    Management

    Standard

    Software

    Individual

    Software

    Application &

    Process Services

    Application

    Management

    Consulting

    Product

    Structure

    Management

    Product

    Development

    Process (PDP)

    Management

    SAP PLM

    Consulting &

    Solution

    Implementation

    PTC Windchill

    Solution

    Integration

    DS Enovia V6

    Solution

    Integration

    PLM Strategy &

    Management

    Consulting

    Production

    Logistics

    Procurement &

    Quality

    Sales Logistics

    Service

    Management

    Spare Parts

    Management

    Supply Chain &

    Demand

    Planning

    Service

    Management

    Spare Parts

    Management

    Warranty

    Processes

    (Pro-active)

    Complaint

    Management

    Digital incl.

    Connected CRM

    & Social CRM

    CRM Strategy &

    Management

    Consulting

    Sales Force

    Automation incl.

    Mobile CRM

    Analytics incl.

    Segmentation &

    Campaign

    Management

    Vertical Retail

    Integration

    (Pro-active)

    Complaint

    Management

    BI Technology

    BI Strategy

    Integrated

    Corporate

    Planning

    Analytical

    Business

    Processes

    Next Generation

    BI & BIG DATA

    Mobile BI

    Scenarios

    CRM IT

    Consulting &

    Solution

    Implementation

    Transition &

    Change

    Management

    Administrative

    Core Processes

    MHP Dealer

    Performance

    Management

    Finance and

    Controlling for

    Automotive

    Retailers

    Dealer

    Management

    Systems

    MHP Carbon

    Innovations Connected

    Vehicle

    Sustainable

    Mobility

    Real-time

    Business Industry 4.0

    Instandhaltung

    mit Hana

    Instandhaltung

    mit Hana

  • Agenda

    2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 8

    1 In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    2 Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    3 Strategieentwicklung & Leitfaden

    4 IMDM & Instandhaltung- und Servicemanagement

    5 Zusammenfassung

  • Agenda

    2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 9

    1 In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    2 Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    3 Strategieentwicklung & Leitfaden

    4 IMDM & Instandhaltung- und Servicemanagement

    5 Zusammenfassung

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 10

    Die Grundidee der In-Memory Technologie

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    Shared 3rd Level Cache

    1st Level

    Cache

    Core

    2nd Level

    Cache

    1st Level

    Cache

    Core

    2nd Level

    Cache

    1st Level

    Cache

    Core

    2nd Level

    Cache

    1st Level

    Cache

    Core

    2nd Level

    Cache

    Type of

    Memory Size Latency

    L1 CPU-Cache 64KB 1 ns

    L2 CPU-Cache

    L3 CPU-Cache

    256KB

    30 MB

    5 ns

    20 ns

    Main

    Memory

    Disk

    Main Memory

    Disk

    512GB

    up to TB

    TB

    10 - 100 ns

    5.000.000 ns

    Grundidee der In-Memory Technologie

    10.000

    -

    100.000

    schneller

    Legende Abkrzungen: Ns = Nanosekunden / KB = Kilobyte / MB = Megabyte / GB = Gigabyte / TB = Terabyte

    Register 1KB 0,3 ns

    Quelle: vgl. Kittel (2013), S. 8-9; N.N. SAP (2013), S. 1.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 11

    Aspekte von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    und die Hufigkeit der Erwhnung

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    33,33%

    Permanente Datenhaltung im

    Hauptspeicher

    Quelle: vgl. Koleva (2013), S. 21.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 12

    Aspekte von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    und die Hufigkeit der Erwhnung

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    33,33%

    25,64%

    Permanente Datenhaltung im

    Hauptspeicher

    Sehr hohe

    Performanceoptimierungen

    Quelle: vgl. Koleva (2013), S. 21.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 13

    Aspekte von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    und die Hufigkeit der Erwhnung

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    33,33%

    25,64%

    15,38%

    Permanente Datenhaltung im

    Hauptspeicher

    Sehr hohe

    Performanceoptimierungen

    Einfluss auf die

    Anwendungsentwicklung

    Quelle: vgl. Koleva (2013), S. 21.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 14

    Aspekte von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    und die Hufigkeit der Erwhnung

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    33,33%

    25,64%

    15,38%

    15,38%

    Permanente Datenhaltung im

    Hauptspeicher

    Sehr hohe

    Performanceoptimierungen

    Einfluss auf die

    Anwendungsentwicklung

    Vermischte Arbeitslast (OLXP)

    Quelle: vgl. Koleva (2013), S. 21.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 15

    Aspekte von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    und die Hufigkeit der Erwhnung

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    33,33%

    25,64%

    15,38%

    15,38%

    7,69% Permanente Datenhaltung im

    Hauptspeicher

    Sehr hohe

    Performanceoptimierungen

    Einfluss auf die

    Anwendungsentwicklung

    Vermischte Arbeitslast (OLXP)

    Spaltenorientierte

    Datenhaltung

    Quelle: vgl. Koleva (2013), S. 21.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 16

    Aspekte von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    und die Hufigkeit der Erwhnung

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    33,33%

    25,64%

    15,38%

    15,38%

    7,69% 2,56% Permanente Datenhaltung im

    Hauptspeicher

    Sehr hohe

    Performanceoptimierungen

    Einfluss auf die

    Anwendungsentwicklung

    Vermischte Arbeitslast (OLXP)

    Spaltenorientierte

    Datenhaltung

    Trend zu Insert-Only

    Quelle: vgl. Koleva (2013), S. 21.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 17

    Preisentwicklung der Speichermedien (1955-2015)

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    0,00001

    0,00010

    0,00100

    0,01000

    0,10000

    1,00000

    10,00000

    100,00000

    1.000,00000

    10.000,00000

    100.000,00000

    1.000.000,00000

    10.000.000,00000

    100.000.000,00000

    1.000.000.000,00000

    1955 1965 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

    Festplattenspeicher

    Flashspeicher

    Hauptspeicher

    US$ / MB

    Jahr

    Quelle: vgl. Plattner & Zeier (2012), S. 15; McCallum (2013), http://www.jcmit.com, Zuletzt besucht: 03.05.2014.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 18

    CPU Taktrate, Geschwindigkeit FSB und Transistoren-Entwicklung

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    0,0010000

    0,0100000

    0,1000000

    1,0000000

    10,0000000

    100,0000000

    1000,0000000

    10000,0000000

    1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

    Taktrate in Mhz

    Anzahl an Transistoren in Mio.

    FSB in Mhz

    Jahr

    Mhz & Transistoren in Mio.

    Quelle: vgl. Plattner & Zeier (2012), S. 11; Haare (2014), http://pclinks.xtreemhost.com/current_cpus.htm, Zuletzt besucht 04.03.2014)

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 19

    Entwicklung der CPU-Kernanzahl

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    1

    10

    100

    1000

    10000

    2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

    Produkt

    Prototype

    Vorhersagen

    Jahr

    Anzahl an CPU-Kernen

    Quelle: vgl. Plattner & Zeier (2012), S. 13; (vgl. Intel II (2013), http://ark.intel.com/de/products/family (Zuletzt besucht: 10.03.2014.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 20

    Zusammenfassung IMDM

    In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    Empirische Gesetzmigkeiten Moore, Gilder, Huntley, Metcalfe (Keine kurzfristigen Phnomene sondern langfristige Entwicklung)

    Speicherhierarchie Verschiebung der Speicherhierarchie, Fehlende Leistungszuwchse bei Festplatte & Flashspeicher

    Hauptspeicherdatenbanken (IMDB) Hauptspeicher wird sich in Zukunft mit hoher Wahrscheinlichkeit zum Standard entwickeln

    Hardware-Trends

    Preise der Speichermedien, CPU-Taktraten (Transistoren), Multi-Core-Architekturen

  • Agenda

    2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 21

    1 In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    2 Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    3 Strategieentwicklung & Leitfaden

    4 IMDM & Instandhaltung- und Servicemanagement

    5 Zusammenfassung

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 22

    Fragestellungen & wissenschaftliche Einschtzungen

    Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    Einschtzung: Umsetzung der Vision von Real-Time BI mit IMDM? 13 wissenschaftliche Einschtzungen

    9 Zustimmungen (Plattner, Zeier, Gartner etc.) 4 Neutral

    Einschtzung: IMDM als Lsung fr Big Data 13 wissenschaftliche Einschtzungen

    8 Zustimmungen 3 Neutral 1 Abl.

    Einschtzungen zur OLAP- und OLTP-Integration 15 wissenschaftliche Einschtzungen

    8 Zustimmungen 6 Neutral 1 Abl.

    Quelle: vgl. Wessel, Kffer, Becker (2013), S. 1785-1787.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 23

    Realisierung der Nutzenpotenziale von IMDM

    Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    Nutzenpotentiale von IMDM realisieren

    Datenhaltung

    &

    Redundanz

    Komplexitt

    &

    Vereinfachung

    von

    System-

    architekturen

    Untersttzung

    von

    Big Data

    Anforderungen

    Real-Time

    Performance

    &

    Entscheidungs-

    untersttzung

    Business

    &

    Process

    Management

    Wirtschaftsinformatik

    Integration

    &

    Harmonisierung

    Po

    ten

    tialb

    au

    stein

    e

    IMD

    M

    Business Intelligence

    Data-Mining, Stochastik,

    Simulation, Operation

    Research, Operational

    Business Intelligence

    Arb

    eit

    sgeb

    iete

    WI

    Prozessmanagement (BPM)

    Process Performance

    Management, Business Activity

    Monitoring

    IT-Management

    IT-Strategie, Enterprise

    Architecture Management, IT-

    Governance,

    Wissensmanagement,

    Internetkonomie & SOA

    IuK-Systeme

    Anwendungssysteme,

    Entscheidungsuntersttzungs-

    systeme,

    Fhrungsinformationssysteme,

    Kommunikation &

    Collaboration

    Quelle: vgl. Hund (2014), S. 108.

  • Agenda

    2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 24

    1 In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    2 Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    3 Strategieentwicklung & Leitfaden

    4 IMDM & Instandhaltung- und Servicemanagement

    5 Zusammenfassung

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 25

    Strategieentwicklung & Leitfaden

    Baustein 03 Baustein 04 Baustein 02

    Strategieentwicklung & Leitfaden

    Baustein 01

    IT-Management

    Baustein 05

    IMDM Potenziale Interne Aspekte Externe Aspekte

    Anwendungsmuster

    Piller & Hagedorn Koleva Schmalzried Winter, Bischoff & Wortmann Business Scenario Recommendations

    Erweitertes Referenzmuster Hund

    Strategieentwicklung & Bausteine

    Bausteine Bausteine Bausteine Bausteine

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 26

    Idealtypisches Anwendungsmuster fr den Einsatz von IMDM

    In-Memory Technologie

    Operatives Reporting

    Explorative Analyse

    Komplexe

    Auswertungsverfahren

    Schnelle Konsolidierung

    Adaptive Planung

    Daten aus

    Endverbrauchergerten

    Geschftsprozesseigenschaften Nutzenpotentiale

    hoch mittel niedrig

    n

    deru

    ng

    s-

    dyn

    am

    ik

    Sch

    wan

    ku

    ng

    s-

    bre

    ite

    Au

    swert

    un

    gs-

    op

    tio

    nen

    Dri

    ng

    lich

    keit

    Ko

    mp

    lexi

    tt

    Date

    nvo

    lum

    en

    Au

    swert

    un

    gs-

    hu

    fig

    keit

    Fle

    xib

    ilit

    t

    Aktu

    alit

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    Ban

    db

    reit

    e

    Deta

    ilie

    run

    gs-

    gra

    d

    Quelle: vgl. Piller & Hagedorn (2011 / No1), S. 21.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 27

    Anwendungsmuster & Ergebnismatrix SAP HANA Use-Case Community

    In-Memory Technologie

    Performance

    Verbesserungen

    (A)

    Daten-

    Granularitt

    (C)

    Hohes

    Datenvolumen

    (B)

    Enterprise

    Mobility

    (1)

    Komplexe

    Analysen

    (2)

    Simulationen

    (3)

    Operational

    Reporting

    (4)

    Geschftsprozess-

    optimerung

    (5) Quelle: vgl. Koleva (2013), S. 26.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 28

    Anwendungsmuster von Piller & Hagedorn / Koleva

    Strategieentwicklung & Leitfaden

    Piller & Hagedorn Koleva

    Winter, Bischoff & Wortmann Schmalzried

    Business Scenario Recommendation

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 29

    Transformationsprozess und vereinfachte Phasenplanung

    Strategieentwicklung & Leitfaden

    Any DB

    SAP

    ERP / BW

    HANA

    DB

    Einfhrung

    Side-by-Side

    Client

    HANA

    DB

    SAP Business Suite

    ER

    P

    CR

    M

    SC

    M

    SR

    M/P

    LM

    VD

    L

    BW

    Ap

    ps

    Innovation

    Integriertes Szenario

    HANA

    DB

    Next Generation ERP ER

    P

    CR

    M

    SC

    M

    SR

    M/P

    LM

    VD

    L

    Transformation

    One Store OLXP

    BW

    & B

    I

    (An

    aly

    se)

    1

    2

    3

    Quelle: vgl. Hund (2014), S. 157.

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 30

    Strategieentwicklung & Leitfaden

    Reifegrad und Adaptionslevel von IMDM

    65 %

    35 %

    7 %

    2011 2016 2021+ 2011 2016 2021

    Maturity Level of Adoption

    Adolescent

    Early mainstream

    Mature mainstream

    Quelle: vgl. Piller (2012), S. 4.

  • Agenda

    2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 31

    1 In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    2 Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    3 Strategieentwicklung & Leitfaden

    4 IMDM & Instandhaltung- und Servicemanagement

    5 Zusammenfassung

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 32

    Stellen Sie sich vor Sie htten folgende Systemumgebung:

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    Keine Replikation erforderlich / Sub-Second Response Time

    Analysemglichkeiten stehen in Real-Time zur Verfgung

    Direkter Zugang zu allen Daten inkl. Historie

    IMDB / HANA

    DB

    Next Generation ERP

    ER

    P

    CR

    M

    SC

    M

    SR

    M/P

    LM

    VD

    L

    Transformation

    One Store OLXP

    BW

    & B

    I

    (An

    aly

    se)

    Tausende Anfragen pro Stunde auf Datenmenge im TB-Bereich

    1

    Daten im Hauptspeicher verfgbar

    Analyse auf Einzelbelege ohne Aggregate

    2

    3

    Wie wrden Geschftsprozessinnovation im PM/CS Umfeld aussehen?

    Welche Entscheidungen knnen in Echtzeit bei PM/CS Prozessen untersttzt werden?

    Wie wrde sich die Erwartungshaltung im Unternehmen (IT/Fachbereiche) ndern?

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 33

    Nutzenpotenziale IMDM & Anwendungsmuster anwenden

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    Szenario 1: Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung)

    Analysemglichkeiten von Assets (Operational Reporting)

    Zustandsorientierte Instandhaltung / Condition-Based Maintenance

    Szenario 2:

    Szenario 3:

    Vorrausschauende Wartung / Predictive Maintenance Szenario 4:

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 34

    Szenario 1 Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung)

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung) Typischer Prozess

    Vorauswahl der Wartungsplne

    (Relevante Wartungsplne fr die Planung auswhlen) 1

    Aufteilen der Wartungsplne

    (Wartungsplne definieren fr die Hintergrundverarbeitung (Jobs) 2

    Planungsparameter definieren

    (Planungsparameter fr die jeweiligen Gruppen definieren) 3

    Instandhaltungsplanungsjob ausfhren

    (Planungsjob wird im definierten Zyklus ausgefhrt / Alle Gruppen) 4

    Wartungsmeldungen/Wartungsauftrge erzeugen

    Zeitaufwand & Kosten Fehleranfllig

    (Wartungsplne vergessen / Zeitraum der Periode zu lang)

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 35

    Szenario 1 Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung)

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung) mit IMDM / SAP HANA

    Vorauswahl der Wartungsplne

    (Relevante Wartungsplne fr die Planung auswhlen) 1

    Aufteilen der Wartungsplne

    (Wartungsplne definieren fr die Hintergrundverarbeitung (Jobs) 2

    Planungsparameter definieren

    (Planungsparameter fr die jeweiligen Gruppen definieren) 3

    Instandhaltungsplanungsjob ausfhren

    (Wartungsplanung kann mehrmals tglich & gesamtheitlich ausgefhrt werden) 4

    Wartungsmeldungen/Wartungsauftrge / Genauere Wartungsplanung

    Geschwindigkeit

    (1000 Mal)

    Weniger Aufwand

    (Prozessschritte obsolet) Weniger Fehler

    (Prozessschritte nicht erforderlich)

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 36

    Szenario 2 Analysemglichkeiten von Assets (Operational Reporting)

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    IMDB (HANA)

    Next Generation ERP

    ER

    P

    CR

    M

    SC

    M

    SR

    M/P

    LM

    VD

    L

    BW

    & B

    I

    (An

    aly

    se)

    DB

    (any DB)

    SAP Business Suite

    ER

    P

    CR

    M

    SC

    M

    SR

    M/P

    LM

    VD

    L

    BW

    OLTP & OLAP

    DB (any DB)

    OLXP

    1 Anforderungen aufnehmen

    2 BW-System (Abgleich der Daten)

    3 ETL / InfoCubes aufbauen

    4 Query aufbauen

    5 Tests & Transporte

    6 Iterationsschleifen

    Echtzeitanalysen (Agilitt & Flexibilitt)

    Operational Business Intelligence

    KnowHow

    DataMining

    Stochastik

    Simulation

    Operation Research

    SelfService BI ERP

    B

    I

    ER

    P

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 37

    Szenario 2 Analysemglichkeiten von Assets (Operational Reporting)

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    Bessere Entscheidungsfindung aufgrund (Analysen)

    Operational Reporting / Real-Time Business Intelligence

    Ursachenanalyse bei Assets

    Gefhrte Navigation oder Ad-Hoc-Analysen

    berwachen von KPI`s (Monitor) / Visualisierung von Assets

    (Kennzahlen wie: MTBF/ MTTR bzw. Performance des Assets

    Quelle: vgl. openSAP 2014

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 38

    Szenario 3 - Zustandsorientierte Instandhaltung

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    IH-Strategien

    Ausfall/Wartung

    Zustandsorientierte

    Strategie

    Datenstrom

    Instandsetzung

    Wartung

    KVP/Optimierung Material-

    entnahme

    Inspektion

    Zeit-

    rckmeldung

    Ersatzteile

    Typische Prozesse & End-to-End betrachten!

    Daten/Informationen

    fr die jeweiligen Geschftsprozesse nutzen

    Zustandsorientierte Instandhaltungsstrategie

    gewinnt zunehmend an Bedeutung!

    Groe Datenmengen (BigData) zu einem

    einzigen Equipment (Sensordaten)

    Ziele: Asset Verfgbarkeit erhhen -> Produktion mit weniger Ausfllen -> Verkauf & Umsatzziele optimieren

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 39

    Szenario 4 - Vorrausschauende Wartung / Predictive Maintenance

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    Geschftsprozesse & Aktionen

    Datenstrom & BigData IMDB

    (HANA)

    Next Generation ERP

    ER

    P

    CR

    M

    SC

    M

    SR

    M/P

    LM

    VD

    L

    BW

    & B

    I

    (An

    aly

    se)

    Analyse und

    Vorhersage-

    modelle

    Geschfts-

    prozessregeln

    Alerts & Informationen

    Unterschiedliche Architektur-& Integrationsmglichkeiten & Erweiterte Fragestellungen

    Vorhersage ber

    Maschinenausflle

    Echtzeitanalysen, BigData (Komprimierung), Muster identifizieren, (Data Mining)

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 40

    Nutzenpotenziale IMDM & Anwendungsmuster anwenden

    IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

    Szenario 1: Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung)

    Analysemglichkeiten von Assets (Operational Reporting)

    Zustandsorientierte Instandhaltung / Condition-Based Maintenance

    Szenario 2:

    Szenario 3:

    Vorrausschauende Wartung / Predictive Maintenance Szenario 4:

    Baustein 05

    Anwendungsmuster

    Piller & Hagedorn Koleva Schmalzried Winter, Bischoff & Wortmann Business Scenario Recommendations

    Erweitertes Referenzmuster Hund

  • Agenda

    2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 41

    1 In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    2 Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

    3 Strategieentwicklung & Leitfaden

    4 IMDM & Instandhaltung- und Servicemanagement

    5 Zusammenfassung

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 42

    Zusammenfassung & Diskussion

    Zusammenfassung & Diskussion

    Grundverstndnis & Empirische Gesetzmigkeiten (Trends) Lngerfristige Entwicklung und Verschiebung der Speicherhierarchie

    Nutzenpotenziale von In-Memory Datenmanagement (Exemplarisches Beispiel) IMDM liefert einen wesentlichen Beitrag zur Vereinigung der beiden Systemwelten OLTP und OLAP

    In-Memory Datenmanagement (Kontext Instandhaltung & Servicemanagement) Anwendungswissen und Systemarchitekturkomponenten vereinen (IMDM & BPM)

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 43

    Mgliche Diskussionspunkte

    Zusammenfassung & Diskussion

    Szenarien Weitere Anwendungsgebiete & Szenarien: Stillstandszeiten etc.

    Geschftsprozessinnovationen & Operational Business Intelligence Innovation

    Weitere Bausteine aus dem Leitfaden & Integration in IMDB-Strategie Leitfaden

    Aktuelle Implementierungsprojekte & Fallstudien Projekte

  • 44 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH

    Ihr Ansprechpartner

    MHPBoxenstopp: Instandhaltung mit HANA

    Tobias Hund

    Senior Consultant

    SU SCM

    Mobil: +49 (0)151 4066-7550

    E-Mail: [email protected]

  • 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft fr Management- und IT-Beratung mbH 45

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