Instandhaltung mit HANA

© 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für 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 für 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 bestätigen

Weitere MHPBoxenstopps

Agenda

Wo Sie uns in 2015 auch finden können…

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 Begrüßung Carsten Weber

11.10 – 11.45 Uhr Vortrag Tobias Hund

11.45 – 12.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über 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_September

http://www.youtube.com/MHPProzesslieferant

http://kongress.dsag.de/

http://www.mhp.com/de/events/aktuell/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_September

http://www.bvl.de/fal

hhttp://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_Januar

http://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_Januar

http://www.mhp.com/de/events/detail/big-data-strategy-28-01-2014/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_Januar

http://de.slideshare.net/MHPInsights



Ihre Gesprächspartner

Tobias Hund

Senior Consultant

SU SCM

Supply Chain Management

Carsten Weber

Associated Partner

Business Solution


Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt.

Genauso wie im Großen und Ganzen.

Wir wissen aus Erfahrung,

wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.



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 über die gesamte Wertschöpfungskette

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



Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette.

Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern.


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Resources

Production

Planning

Strategic

Production

Consulting

Lean Production

Manufacturing

Execution

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Retail Service

Management

Retail

Consulting

Fleet

Management

Sourcing

Planning

Affiliation

Performance

Development &

Talent

Management

Governance,

Risk and

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Template

Development

and Rollouts

Business

Process

Development &

Optimization

Legal and Fiscal

Requirements

Accounts,

Reporting and

Consolidation

System

Harmonization

CIO

Management

Consulting

Enterprise

Content

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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


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Integration

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Supply Chain &

Demand

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Processes

(Pro-active)

Complaint

Management

Digital incl.

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& Social CRM

CRM Strategy &

Management

Consulting

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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

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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


1 In-Memory Datenmanagement (IMDM)

2 Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

3 Strategieentwicklung & Leitfaden

4 IMDM & Instandhaltung- und Servicemanagement

5 Zusammenfassung

Agenda






5 Zusammenfassung


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 Abkürzungen: 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.


Aspekte von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

und die Häufigkeit der Erwähnung


33,33%

Permanente Datenhaltung im

Hauptspeicher

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





33,33%

25,64%


Hauptspeicher

Sehr hohe

Performanceoptimierungen






33,33%

25,64%

15,38%


Hauptspeicher

Sehr hohe


Einfluss auf die

Anwendungsentwicklung






33,33%

25,64%

15,38%

15,38%


Hauptspeicher

Sehr hohe


Einfluss auf die


Vermischte Arbeitslast (OLXP)






33,33%

25,64%

15,38%

15,38%

7,69% Permanente Datenhaltung im

Hauptspeicher

Sehr hohe


Einfluss auf die



Spaltenorientierte

Datenhaltung






33,33%

25,64%

15,38%

15,38%

7,69% 2,56% Permanente Datenhaltung im

Hauptspeicher

Sehr hohe


Einfluss auf die



Spaltenorientierte

Datenhaltung

Trend zu Insert-Only



Preisentwicklung der Speichermedien (1955-2015)


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.


CPU Taktrate, Geschwindigkeit FSB und Transistoren-Entwicklung


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)


Entwicklung der CPU-Kernanzahl


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.


Zusammenfassung IMDM


Empirische Gesetzmäßigkeiten Moore, Gilder, Huntley, Metcalfe (Keine kurzfristigen Phänomene sondern langfristige Entwicklung)

Speicherhierarchie Verschiebung der Speicherhierarchie, Fehlende Leistungszuwächse 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






5 Zusammenfassung


Fragestellungen & wissenschaftliche Einschätzungen

Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

Einschätzung: Umsetzung der Vision von Real-Time BI mit IMDM? 13 wissenschaftliche Einschätzungen

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

Einschätzung: IMDM als Lösung für Big Data 13 wissenschaftliche Einschätzungen

8 Zustimmungen 3 Neutral 1 Abl.

Einschätzungen zur OLAP- und OLTP-Integration 15 wissenschaftliche Einschätzungen

8 Zustimmungen 6 Neutral 1 Abl.

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


Realisierung der Nutzenpotenziale von IMDM

Potenziale von In-Memory Datenmanagement (IMDM)

Nutzenpotentiale von IMDM realisieren

Datenhaltung

&

Redundanz

Komplexität

&

Vereinfachung

von

System-

architekturen

Unterstützung

von

Big Data

Anforderungen

Real-Time

Performance

&

Entscheidungs-

unterstützung

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,

Internetökonomie & SOA

IuK-Systeme

Anwendungssysteme,

Entscheidungsunterstützungs-

systeme,

Führungsinformationssysteme,

Kommunikation &

Collaboration

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

Agenda






5 Zusammenfassung


Strategieentwicklung & Leitfaden

Baustein 03 Baustein 04 Baustein 02


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


Idealtypisches Anwendungsmuster für den Einsatz von IMDM

In-Memory Technologie

Operatives Reporting

Explorative Analyse

Komplexe

Auswertungsverfahren

Schnelle Konsolidierung

Adaptive Planung

Daten aus

Endverbrauchergeräten

Geschäftsprozesseigenschaften Nutzenpotentiale

hoch mittel niedrig

Än

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

tät

Date

nvo

lum

en

Au

swert

un

gs-

häu

fig

keit

Fle

xib

ilit

ät

Aktu

alitä

t

Ban

db

reit

e

Deta

ilie

run

gs-

gra

d

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


Anwendungsmuster & Ergebnismatrix SAP HANA Use-Case Community

In-Memory Technologie

Performance

Verbesserungen

(A)

Daten-

Granularität

(C)

Hohes

Datenvolumen

(B)

Enterprise

Mobility

(1)

Komplexe

Analysen

(2)

Simulationen

(3)

Operational

Reporting

(4)

Geschäftsprozess-

optimerung

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


Anwendungsmuster von Piller & Hagedorn / Koleva


Piller & Hagedorn Koleva

Winter, Bischoff & Wortmann Schmalzried

Business Scenario Recommendation


Transformationsprozess und vereinfachte Phasenplanung


Any DB

SAP

ERP / BW

HANA

DB

Einführung

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.



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






5 Zusammenfassung


Stellen Sie sich vor Sie hätten folgende Systemumgebung:

IMDM & Instandhaltung- & Servicemanagement

Keine Replikation erforderlich / Sub-Second Response Time

Analysemöglichkeiten stehen in Real-Time zur Verfügung

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 verfügbar

Analyse auf Einzelbelege ohne Aggregate

2

3

Wie würden Geschäftsprozessinnovation im PM/CS Umfeld aussehen?

Welche Entscheidungen können in Echtzeit bei PM/CS Prozessen unterstützt werden?

Wie würde sich die Erwartungshaltung im Unternehmen (IT/Fachbereiche) ändern?


Nutzenpotenziale IMDM & Anwendungsmuster anwenden


Szenario 1: Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung)

Analysemöglichkeiten von Assets (Operational Reporting)

Zustandsorientierte Instandhaltung / Condition-Based Maintenance

Szenario 2:

Szenario 3:

Vorrausschauende Wartung / Predictive Maintenance Szenario 4:


Szenario 1 – Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung)


Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung) – Typischer Prozess

Vorauswahl der Wartungspläne

(Relevante Wartungspläne für die Planung auswählen) 1

Aufteilen der Wartungspläne

(Wartungspläne definieren für die Hintergrundverarbeitung (Jobs) 2

Planungsparameter definieren

(Planungsparameter für die jeweiligen Gruppen definieren) 3

Instandhaltungsplanungsjob ausführen

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

Wartungsmeldungen/Wartungsaufträge erzeugen

Zeitaufwand & Kosten Fehleranfällig

(Wartungspläne vergessen / Zeitraum der Periode zu lang)


Szenario 1 – Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung)


Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung) – mit IMDM / SAP HANA

Vorauswahl der Wartungspläne

(Relevante Wartungspläne für die Planung auswählen) 1

Aufteilen der Wartungspläne

(Wartungspläne definieren für die Hintergrundverarbeitung (Jobs) 2

Planungsparameter definieren

(Planungsparameter für die jeweiligen Gruppen definieren) 3

Instandhaltungsplanungsjob ausführen

(Wartungsplanung kann mehrmals täglich & gesamtheitlich ausgeführt werden) 4

Wartungsmeldungen/Wartungsaufträge / Genauere Wartungsplanung

Geschwindigkeit

(1000 Mal)

Weniger Aufwand

(Prozessschritte obsolet) Weniger Fehler

(Prozessschritte nicht erforderlich)


Szenario 2 – Analysemöglichkeiten von Assets (Operational Reporting)


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 (Agilität & Flexibilität)

Operational Business Intelligence

KnowHow

DataMining

Stochastik

Simulation

Operation Research

SelfService BI ER

P

BI

ER

P


Szenario 2 – Analysemöglichkeiten von Assets (Operational Reporting)


Bessere Entscheidungsfindung aufgrund (Analysen)

Operational Reporting / Real-Time Business Intelligence

Ursachenanalyse bei Assets

Geführte Navigation oder Ad-Hoc-Analysen

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

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

Quelle: vgl. openSAP 2014


Szenario 3 - Zustandsorientierte Instandhaltung


IH-Strategien

„Ausfall/Wartung“

Zustandsorientierte

Strategie

Datenstrom

„Instandsetzung“

„Wartung“

„KVP/Optimierung“ Material-

entnahme

„Inspektion“

Zeit-

rückmeldung

Ersatzteile

Typische Prozesse & End-to-End betrachten!

Daten/Informationen

für die jeweiligen Geschäftsprozesse nutzen

Zustandsorientierte Instandhaltungsstrategie

gewinnt zunehmend an Bedeutung!

Große Datenmengen (BigData) zu einem

einzigen Equipment (Sensordaten)

Ziele: Asset Verfügbarkeit erhöhen -> Produktion mit weniger Ausfällen -> Verkauf & Umsatzziele optimieren


Szenario 4 - Vorrausschauende Wartung / Predictive Maintenance


Geschäftsprozesse & 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

Geschäfts-

prozessregeln

Alerts & Informationen

Unterschiedliche Architektur-& Integrationsmöglichkeiten & Erweiterte Fragestellungen

Vorhersage über

Maschinenausfälle

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


Nutzenpotenziale IMDM & Anwendungsmuster anwenden


Szenario 1: Instandhaltungsplanung (Vorbeugende Wartung)

Analysemöglichkeiten 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






5 Zusammenfassung


Zusammenfassung & Diskussion


Grundverständnis & Empirische Gesetzmäßigkeiten (Trends) Längerfristige 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)


Mögliche Diskussionspunkte


Szenarien Weitere Anwendungsgebiete & Szenarien: Stillstandszeiten etc.

Geschäftsprozessinnovationen & 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 für Management- und IT-Beratung mbH

Ihr Ansprechpartner


Tobias Hund

Senior Consultant

SU SCM

Mobil: +49 (0)151 4066-7550

E-Mail: [email protected]


MHPTimetable Monat 2015

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events

MHPBoxenstopp

Predictive Analytics

mit SAP PA und R

13-14 Uhr | 29.09.15

Mit nur einem “Klick” zur MHPBoxenstopp Anmeldung

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Ganzheitliche

Modellierung

13-14 Uhr | 13.10.15

MHPBoxenstopp

BIG DATA heute und

morgen

13-14 Uhr | 06.10.15

Automobilwoche

Kongress 2015

01.10.15

MHP und SAP

Business

Intelligence

Innovation Day

15.10.15

MHPBoxenstopp

Self-Service BI mit

SAP

13-14 Uhr | 20.10.15

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http://www.mhp.com/de/events/aktuell/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_Februar=14-031

http://www.mhp.com/de/events/aktuell/ ?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=e-mail&utm_campaign=Unterlagen_Februar




http://de.slideshare.net/MHPInsights/140318-mhp-boxenstoppkostenoptimierungmitmethode




http://www.mhp.com/de/events/detail/globale-umsatzsteuer-im-sap-29-04-2014/?utm_source=mhpboxenstopp&utm_medium=Unterlagen&utm_campaign=14-114

http://www.mhp.com/de/events/detail/globale-umsatzsteuer-im-sap-29-04-2014/

