SAP BDC — ujednolicone zarządzanie aktywami energetycznymi

Wdrażając rozwiązanie SAP Business Data Cloud, firma LeverX zapewniła czołowej północnoamerykańskiej spółce energetycznej jedno, skonsolidowane źródło danych obejmujące tysiące różnorodnych aktywów, co przyczyniło się do zwiększenia wydajności operacyjnej i precyzyjnego planowania strategicznego.

Klient

Wiodąca firma energetyczna z Ameryki Północnej, zarządzająca rozległą i złożoną infrastrukturą — podobną do wyzwań, jakie stoją przed polskimi i europejskimi operatorami energetycznymi — w tym licznymi elektrowniami (cieplnymi, wodnymi i wiatrowymi) oraz sieciami dystrybucji energii. Firma prowadzi również własne zakłady produkcyjne wytwarzające i utrzymujące krytyczne urządzenia: turbiny, generatory i transformatory.

Skala i geograficzne rozproszenie operacji firmy na całym kontynencie wymagają najwyższej precyzji w zarządzaniu aktywami i danymi, aby zapewnić niezawodne dostawy energii. Tysiące aktywów rozsianych po setkach lokalizacji — każde z własną historią serwisową, metrykami operacyjnymi i dokumentacją techniczną — to środowisko, w którym jakość danych decyduje o bezpieczeństwie i rentowności operacji.

Wyzwanie

Przed wdrożeniem rozwiązania firma stała przed fundamentalnym problemem hamującym cyfrową transformację i efektywne zarządzanie ogromną bazą aktywów: całkowita fragmentacja krytycznych danych.

• Izolowane silosy danych — każdy system żyje własnym życiem: Dane dotyczące urządzeń, ich stanu, historii konserwacji, wskaźników operacyjnych i relacji z dostawcami były rozproszone po dziesiątkach odizolowanych systemów: starszych systemach ERP (SAP ECC, Oracle E-Business Suite), specjalistycznych systemach zarządzania aktywami (EAM), platformach IoT do danych z czujników, systemach MES, zewnętrznych bazach danych wykonawców, a nawet lokalnych plikach Excel.
• Niespójne i niewiarygodne dane — to samo urządzenie, różne statusy: Brak ujednoliconych standardów i mechanizmów synchronizacji prowadził do duplikacji, sprzeczności i nieaktualnych danych. To samo urządzenie mogło mieć różne statusy lub odczyty w różnych systemach, co podważało zaufanie do raportów i analiz. Decyzje inwestycyjne oparte na takich danych były obarczone ryzykiem.
• Czasochłonny i złożony proces gromadzenia danych do analizy: Uzyskanie kompleksowego obrazu stanu aktywów, wydajności lub całkowitego kosztu posiadania (TCO) wymagało tygodni ręcznego zbierania, czyszczenia i uzgadniania danych z dziesiątek źródeł. Krytycznie opóźniało to podejmowanie decyzji dotyczących konserwacji, inwestycji i optymalizacji operacyjnej. W branży, gdzie nieplanowany przestój turbiny kosztuje setki tysięcy dolarów za godzinę, tak długi czas analizy to bezpośrednie ryzyko finansowe.
• Brak kompleksowej widoczności łańcucha wartości: Niemożność powiązania danych od projektowania przez eksploatację po wycofanie z użycia uniemożliwiała optymalizację cyklu życia aktywów, prognozowanie potrzeb na części zamienne i skuteczne zarządzanie ryzykiem.
• Złożoność kwestii zgodności z przepisami i sprawozdawczości: Spełnienie wymagań regulacyjnych (środowiskowych, bezpieczeństwa, efektywności energetycznej) wymagało ręcznego agregowania danych, co zwiększało ryzyko błędów i kar. Każdy audyt regulacyjny był tygodniowym projektem angażującym wiele zespołów.

Rozwiązanie - SAP Business Data Cloud jako cyfrowy fundament zarządzania aktywami

LeverX wdrożył SAP Business Data Cloud (BDC) w celu stworzenia scentralizowanej, ujednoliconej i inteligentnej cyfrowej podstawy dla wszystkich danych o aktywach i operacjach klienta. Działając na platformie SAP Business Technology Platform (SAP BTP), SAP BDC funkcjonuje jako nowoczesna platforma danych przezwyciężająca silosy informacyjne.

SAP Business Data Cloud to kluczowy komponent SAP Business AI Platform — warstwa danych, bez której modele AI nie mogą działać na wiarygodnych, zintegrowanych danych przedsiębiorstwa. Wdrożenie BDC jest fundamentem dla przyszłych możliwości AI, predykcyjnego utrzymania ruchu i autonomicznego zarządzania aktywami.

• Ujednolicona semantyczna warstwa danych: Wykorzystując możliwości SAP Datasphere i Databricks, SAP BDC umożliwił połączenie i harmonizację danych ze wszystkich kluczowych źródeł: SAP S/4HANA (finanse, zarządzanie urządzeniami PM, planowanie produkcji PP), przemysłowych systemów IoT (dane z czujników urządzeń), systemów MES (operacje produkcyjne) i zewnętrznych danych od dostawców i wykonawców.

Ustanowiło to jeden, spójny i wiarygodny model danych dla wszystkich aktywów — niezależnie od ich lokalizacji, wieku ani systemu źródłowego.

• Automatyczna integracja i transformacja danych: Wykorzystując zaawansowane narzędzia BDC, dane z różnorodnych źródeł były automatycznie wydobywane, czyszczone, transformowane i ładowane do ujednoliconego repozytorium. Wyeliminowało to operacje ręczne i zapewniło aktualność danych — bez tygodniowych projektów uzgadniania.

• Lepsza dostępność danych dla analityki i AI: Ujednolicone źródło prawdy w SAP BDC stało się fundamentem dla wszystkich rozwiązań analitycznych. Menedżerowie i inżynierowie uzyskali natychmiastowy dostęp w czasie rzeczywistym do skonsolidowanych raportów dotyczących stanu urządzeń, wydajności, kosztów konserwacji i prognoz awarii za pośrednictwem SAP Analytics Cloud i niestandardowych aplikacji.

To jest moment, w którym SAP Business AI Platform staje się praktyczna: modele predykcyjne AI uczą się na czystych, zintegrowanych danych z BDC — i zaczynają przewidywać awarie turbiny z wyprzedzeniem tygodniowym, nie kilkugodzinnym.

• Optymalizacja zarządzania cyklem życia aktywów: Dzięki kompleksowej widoczności danych klient mógł optymalizować planowanie konserwacji, zarządzanie częściami zamiennymi i decyzje inwestycyjne, opierając się na kompletnych danych historycznych i modelach predykcyjnych.

• Wzmocnione dane dla compliance i audytów: Scentralizowana i ustandaryzowana struktura danych znacząco uprościła zgodność z wymogami regulacyjnymi i przygotowanie raportów audytowych. Audyt regulacyjny, który wcześniej zajmował tygodnie, teraz trwa dni.

Zastosowane usługi i technologie

Rozwiązanie zostało zbudowane na zaawansowanym stosie chmurowym SAP Business AI Platform, zapewniającym elastyczność, wydajność i skalowalność:

• Główna platforma danych — SAP Business Data Cloud (BDC)

Platforma do ujednolicania, harmonizowania i zarządzania danymi przedsiębiorstwa, oferująca możliwości integracji danych, katalogowania, magazynowania (data warehousing) i wirtualizacji danych. Centralny komponent całej architektury.

• Infrastruktura chmurowa — SAP Business Technology Platform (SAP BTP)

Platforma SAP BTP jako fundament wdrożenia, integracji i rozszerzeń BDC. Zapewnia środowisko uruchomieniowe, zarządzanie API i narzędzia do tworzenia niestandardowych aplikacji.

• Baza danych — SAP HANA Cloud

SAP HANA Cloud (część SAP BTP) do wysokowydajnego przechowywania i przetwarzania ujednoliconych danych in-memory. Gwarantuje szybkość zapytań analitycznych nawet na masywnych wolumenach danych sensorycznych i transakcyjnych.

• Źródła danych — SAP S/4HANA (PM, PP, FI/CO)

SAP S/4HANA jako główny system ERP z modułami zarządzania urządzeniami (PM), planowania produkcji (PP) i finansów (FI/CO), a także przemysłowe platformy IoT, systemy MES i zewnętrzne systemy wykonawców.

• Analityka i wizualizacja — SAP Analytics Cloud (SAC)

SAP Analytics Cloud do tworzenia dashboardów i raportów na podstawie danych BDC — w tym SAC BI (Business Intelligence) do raportowania operacyjnego i SAC Planning do planowania finansowego i operacyjnego.

Wyniki — mierzalne korzyści z wdrożenia SAP Business Data Cloud

Wdrożenie SAP Business Data Cloud umożliwiło klientowi przezwyciężenie fragmentacji danych i znaczącą poprawę operacyjnego i strategicznego zarządzania aktywami:

• Redukcja czasu konsolidacji danych o 80%

Procesy zbierania i harmonizowania danych, które wcześniej zajmowały tygodnie, są teraz wykonywane automatycznie i znacznie szybciej. Inżynier, który wcześniej spędzał tydzień na zebraniu danych do analizy jednej turbiny, teraz ma ten widok w ciągu minut — z aktualnych, zintegrowanych danych w SAP BDC.

• Wzrost dokładności i wiarygodności danych aktywów do 98%

Jedno źródło prawdy i zautomatyzowane procesy czyszczenia wyeliminowały błędy i niespójności. Zaufanie do danych wzrosło do poziomu, który umożliwia podejmowanie decyzji inwestycyjnych wartych dziesiątki milionów dolarów bez ręcznej weryfikacji.

• Przyspieszenie decyzji o konserwacji i inwestycjach o 30%

Natychmiastowy dostęp do ujednoliconych danych pozwolił na szybsze reagowanie na zmiany stanu urządzeń i optymalizację wydatków. Decyzja o wymianie transformatora, która wcześniej wymagała miesięca analiz, jest teraz podejmowana w tygodniu — na podstawie kompletnych danych historycznych i prognoz BDC.

• Zmniejszenie ryzyk operacyjnych i poprawa compliance

Ujednolicony i kontrolowany przepływ danych uprościł przestrzeganie wymagań regulacyjnych i zapobieganie incydentom. Audyty regulacyjne stały się procesem generującym raporty automatycznie, nie tygodniowymi projektami angażującymi wiele działów.

• Lepsza widoczność cyklu życia aktywów

Uzyskano widok end-to-end od produkcji urządzenia przez całą eksploatację — co przyczynia się do efektywniejszego planowania i optymalizacji kosztów przez cały cykl życia wyposażenia.

Kluczowy wniosek — fundament dla AI w zarządzaniu aktywami energetycznymi

Ten projekt jest czymś więcej niż integracją danych. To budowanie fundamentu, bez którego nowoczesne zarządzanie aktywami energetycznymi jest niemożliwe — i bez którego sztuczna inteligencja nie może działać wiarygodnie.

SAP Business Data Cloud, jako kluczowy komponent SAP Business AI Platform, dostarcza "czystą" warstwę danych, na której modele predykcyjne AI mogą faktycznie działać. Predykcyjne utrzymanie ruchu, autonomiczne zarządzanie zapasami części zamiennych, automatyczne raportowanie ESG — wszystkie te możliwości wymagają dokładnie tego, co wdrożył LeverX: jednego, spójnego, aktualnego źródła prawdy dla wszystkich aktywów.

Dla polskich i europejskich firm energetycznych stojących przed transformacją energetyczną (OZE, smart grids, wymogi ESG) ta lekcja jest szczególnie aktualna. Transformacja cyfrowa energetyki nie zaczyna się od wdrożenia AI — zaczyna się od porządku w danych.