SAP und KI: Wie prädiktive Analysen die Fertigung revolutionieren

Die Fertigungsindustrie steht vor zahlreichen Herausforderungen: ungeplante Ausfallzeiten, ineffiziente Produktionsprozesse und eine immer komplexere Nachfrageprognose. Doch genau hier bietet die Kombination von SAP und Künstlicher Intelligenz (KI) eine leistungsstarke Lösung: prädiktive Analysen. Mit Hilfe modernster Technologien ermöglichen diese Analysen eine vorausschauende Planung und Optimierung – und verschaffen Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Was sind prädiktive Analysen?

Prädiktive Analysen nutzen Daten, Algorithmen und maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen und Zukunftsereignisse vorherzusagen. In der Fertigung bedeutet das zum Beispiel:

Frühzeitige Erkennung von Wartungsbedarf, bevor Maschinen ausfallen.
Optimierte Produktionspläne, um Engpässe zu vermeiden.
Prognosen über die zukünftige Nachfrage, um die Produktion besser anzupassen.
Verbesserung der Ressourcennutzung und Minimierung von Materialverschwendung.

Wie SAP und KI prädiktive Analysen ermöglichen

SAP bietet ein umfassendes Portfolio an Lösungen, die speziell darauf ausgelegt sind, KI und prädiktive Analysen nahtlos in die Fertigung zu integrieren:

1. SAP BTP (Business Technology Platform)

Die SAP BTP bietet Herstellern die Tools und die Infrastruktur, um prädiktive Analysen nahtlos zu integrieren. Die Plattform ermöglicht es, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, diese in Maßnahmen umzuwandeln und dadurch die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit in der Fertigung zu steigern.

 Die Plattform bietet:

• Datensammlung und -integration: Mit über 180 vorgefertigten Konnektoren erleichtert SAP BTP die Verbindung mit cloudbasierten und On-Premise-Systemen. Die Plattform ist offen für die Integration von Drittanbieter-Tools und Open-Source-Technologien, was eine maximale Flexibilität bei der Datenverarbeitung gewährleistet.
• KI-Modellentwicklung: Tools wie SAP Data Intelligence und SAP AI Core erleichtern die Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.Zum Beispiel, SAP AI Core ermöglicht es Nutzern, datenbasierte Entscheidungen effizient und zielgerichtet zu treffen, die individuell auf spezifische geschäftliche Herausforderungen zugeschnitten sind. Es ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und bietet skalierbare Funktionen für maschinelles Lernen. Damit lassen sich Aufgaben wie die automatische Priorisierung von Kundenfeedback oder Tickets sowie Klassifizierungsaufgaben automatisieren.

2. SAP S/4HANA

SAP S/4HANA bietet leistungsstarke Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse. Dadurch können Produktionsdaten in Sekundenschnelle ausgewertet und präzise Prognosen erstellt werden. Besondere technische Features umfassen:

• In-Memory-Computing: In-Memory-Computing in SAP S/4HANA basiert auf der SAP HANA-Datenbank, die Daten direkt im Arbeitsspeicher (RAM – Random Access Memory) speichert und verarbeitet. Im Gegensatz zu herkömmlichen, festplattenbasierten Speichertechnologien eliminiert diese Methode die Verzögerungen, die bei der Datenverarbeitung auftreten können.
• Vorausschauende Analysen: Integrierte Funktionen wie Predictive Analytics Library (PAL) und Automated Predictive Library (APL) erleichtern die Modellanwendung direkt innerhalb der Datenbank. PAL bietet eine umfangreiche Sammlung vorgefertigter Algorithmen (z. B. für Klassifikation, Clustering und Zeitreihenanalyse), die direkt auf Daten angewendet werden können, ohne sie aus der Datenbank zu exportieren. APL automatisiert den Prozess der Modellerstellung und -anwendung, sodass auch Anwender ohne tiefe Data-Science-Kenntnisse prädiktive Modelle nutzen können. Durch die Verarbeitung direkt innerhalb der HANA-Datenbank entfällt der Datenexport, was Echtzeit-Analysen und schnelle Ergebnisse ermöglicht.
• Integration von IoT-Daten: Echtzeitüberwachung von Produktionsprozessen und eine langfristige Optimierung der Produktionsprozesse sind dadurch gewährleistet. 

3. SAP AI Core und SAP AI Business Services

Mit SAP AI Core und den SAP AI Business Services können Unternehmen auf spezifische Fertigungsanforderungen eingehen. Diese Services bieten:

• Bildverarbeitung: KI-gestützte Qualitätskontrolle durch visuelle Fehlererkennung.
• Sprachverarbeitung: Automatisierte Dokumentation und Protokollierung durch natürliche Sprachverarbeitung.
• Zeitreihenanalyse: Analyse von Produktions- und Maschinendaten zur Erkennung von Mustern und Anomalien.

Praktische Anwendungsfälle

1. Prädiktive Wartung

Ein plötzlicher Maschinenstillstand kann immense Kosten verursachen. Prädiktive Wartung ermöglicht es, Verschleiß oder Fehler bereits im Vorfeld zu erkennen. IoT-Sensoren erfassen kontinuierlich Daten wie:

• Temperatur, Druck und Vibrationen der Maschinen.
• Echtzeitanalysen in SAP-Systemen identifizieren Abweichungen, die auf potenzielle Probleme hinweisen.
• Die Kombination von SAP IoT und SAP Predictive Maintenance and Service bietet maßgeschneiderte Wartungspläne und reduziert Ausfallzeiten.

2. Bedarfsprognose

Die Nachfrage in der Fertigung kann saisonalen Schwankungen oder plötzlichen Marktveränderungen unterliegen. Technische Ansätze hierbei:

• SAP Integrated Business Planning (IBP): Kombiniert historische Daten mit Echtzeitinformationen.
• Machine-Learning-Modelle: Erkennen verborgene Muster und liefern zuverlässige Prognosen.
• Szenarienplanung: Unternehmen können verschiedene Produktions- und Nachfrageszenarien simulieren und bewerten.

3. Qualitätskontrolle

Fehlerhafte Produkte können nicht nur Kosten, sondern auch das Vertrauen der Kunden schädigen. Technologische Lösungen wie:

• Computer Vision: Erkennung von Materialfehlern oder Produktionsabweichungen.
• SAP Digital Manufacturing Cloud: Echtzeit-Datenintegration und Analyse zur Überwachung von Fertigungsprozessen.
• Edge-Computing: Reduziert Latenzen, indem Daten direkt vor Ort verarbeitet werden.

4. Energieeffizienz

Durch prädiktive Analysen lassen sich auch der Energieverbrauch und die Umweltbelastung reduzieren. Technische Methoden umfassen:

• Energieverbrauchsmuster: KI analysiert historische und Echtzeitdaten, um Spitzenzeiten zu optimieren.
• Automatisierte Steuerung: Integration von IoT-Geräten zur Anpassung des Energieverbrauchs in Echtzeit.
• Nachhaltigkeits-Dashboards: SAP Analytics Cloud liefert übersichtliche Berichte zur Überwachung und Optimierung.

Vorteile für die Fertigungsindustrie

Die Integration von SAP und KI in die prädiktive Analyse bringt zahlreiche Vorteile:

• Kosteneinsparungen: Weniger Stillstandszeiten und effizientere Prozesse senken die Betriebskosten. Unternehmen können Wartungsarbeiten gezielt planen und so unnötige Reparaturkosten vermeiden. Zudem wird die Lebensdauer von Maschinen verlängert, was die Investitionskosten senkt.
• Höhere Produktivität: Optimierte Abläufe und Prozesse steigern die Gesamtleistung.
• Kundenzufriedenheit: Bessere Produktqualität und pünktliche Lieferungen fördern das Vertrauen der Kunden. 
• Nachhaltigkeit: Optimierte Ressourcennutzung und geringerer Energieverbrauch unterstützen Umweltziele.

Herausforderungen bei der Implementierung

Trotz der Vorteile gibt es auch Herausforderungen:

• Datenintegration: Oft sind Daten in verschiedenen Systemen oder Silos gespeichert. Lösung SAP bietet hier jedoch Tools zur nahtlosen Integration.
• Fachkräftemangel: Die Implementierung von KI erfordert spezialisierte Kenntnisse. Lösung SAP erleichtert dies durch benutzerfreundliche Oberflächen und Schulungsressourcen.
• Change Management: Unternehmen müssen ihre Teams auf die neuen Technologien vorbereiten und die Akzeptanz fördern. Lösung Eine offene Kommunikation und klare Schulungsstrategien sind dabei entscheidend.

Ein Blick in die Zukunft

Die Zukunft der prädiktiven Analyse in der Fertigung ist vielversprechend. Mit der Weiterentwicklung von KI, IoT und Edge Computing werden die Vorhersagemodelle noch genauer und vielseitiger. Zudem rücken Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz in den Fokus, und prädiktive Analysen werden eine Schlüsselrolle spielen, um grünere und intelligentere Fertigungsprozesse zu ermöglichen. Die Kombination von Echtzeitdaten mit selbstlernenden Algorithmen wird die Innovationskraft der Fertigung weiter vorantreiben.

Die Kombination von SAP und KI bietet Herstellern die Werkzeuge, die sie brauchen, um in einer wettbewerbsintensiven Welt erfolgreich zu sein. Prädiktive Analysen sind dabei der Schlüssel zu effizienteren, kostengünstigeren und nachhaltigen Prozessen. Jetzt ist die Zeit, diese Technologien zu nutzen und die Weichen für eine erfolgreiche Zukunft zu stellen.

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