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Analytics und Operations in betrieblichen Anwendungen

September 26, 2015 by Dirk Schmalzried

Analytics und Operations in betrieblichen Anwendungen

Analytische Datenverarbeitung (OLAP) und transaktionsorientierte Datenverarbeitung (OLTP) unterscheiden sich bisher technisch und inhaltlich. Durch neue Technologien, wie das In-Memory-Computing, können beide Bereiche in künftigen betrieblichen Anwendungssystemen verwoben und dadurch betriebliche Prozesse transformiert werden. Der Artikel zeigt die nötigen Voraussetzungen und mögliche Wirkungen auf, wenn ERP und BI verschmelzen.

Häufig wird unter Business Intelligence (BI) oder Business Analytics die retrospektive Auswertung historischer Daten verstanden. In den letzten Jahren ergänzt die „Operational BI“dieses Begriffsverständnis durch auf konkrete Prozesse bezogene real-time-Auswertungen, welche dem Nutzer noch ein Einwirken auf den laufenden Prozess ermöglichen. Dies steht im Gegensatz zur statistischen Auswertung von Vergangenheitsdaten abgeschlossener Prozesse, die zumeist nur Rückschlüsse auf folgende neu beginnende Prozesse zulassen (Bild 1). Während Operational BI heute noch immer auf Teilbereiche und -prozesse abzielt, soll in diesem Artikel die Wirkung künftiger betrieblicher Anwendungssysteme betrachtet werden, in denen transaktionale und analytische Funktionen grundsätzlich verschmelzen, und die mit „ERP+BI“bezeichnet werden sollen.

Eigenschaften künftiger Lösungen
In-Memory-Komponenten werden in Advanced Planning and Scheduling (APS) Systemen seit den 1980er Jahren erfolgreich genutzt. Während eine stark wachsende Quellenlage ebenfalls auf die zunehmende Nutzung von In-Memory-Computing für analytische BI-Anwendungen hinweist, ist die operationale BI weniger weit entwickelt. Systemweite Verschmelzungen von ERP- und BI-Funktionen gibt es bisher noch gar nicht. Dies hat verschiedene Ursachen, die im Folgenden untersucht werden sollen.


Bild 1: Analytische und Operative Business Intelligence im Vergleich.

Strategische Ebene
Häufig sind strategische Ziele in Unternehmen nicht durch über alle Unternehmensebenen einheitlich verwendete Kennzahlen definiert. Verschiedene Autoren wie [1] führen zudem als eines der wichtigsten Defizite des gegenwärtigen planerischen Konzepts bestehender betrieblicher Systeme die mangelnde Präsenz und Berücksichtigung der strategischen Ziele des Unternehmens in der operativen Planung an. Es werden auf den jeweiligen Ebenen unterschiedlich definierte Kennzahlen verwendet. Diese Defizite verbunden mit mangelnder Datenverfügbarkeit und -qualität führen zu einer schlechten Unternehmensperformance [2]. Auch wenn auf der strategischen Ebene die Erfüllung der definierten Ziele mit anderen Kennzahlen gemessen wird als auf der operativen Ebene, ist die Zielerreichung gefährdet. Soll z.B. das strategische Ziel der Kundenbindung in Form der Kundenzufriedenheit gemessen werden, so führt eine Metrik „Anzahl Wiederholkunden“zu anderen operativen Maßnahmen als die Metrik „Anzahl Reklamationen“. Diese unterschiedlichen operativen Maßnahmen, die auf eine möglichst treue Erfüllung der Metrik zielen, können wiederum zu veränderten Kundensegmenten führen, welche im ungünstigen Fall konträr zu weiteren strategischen Zielen stehen. Das Defizit kann behoben werden, wenn alle Prozesse unternehmensweit auf einem einheitlichen Datenmodell in der Genauigkeit des operativen Modells mit gleichen Kennzahlen gegründet sind [3].

Prozessebene
Prozesse in betrieblichen Anwendungssystemen laufen oft isoliert von anderen Prozessen ab. Im Bereich der Planung ist z.B. häufig die Produktionsplanung nicht mit der Qualitätskontroll- oder der Instandhaltungsplanung verwoben. Zudem ist die Zeit zur Datengewinnung und -aufbereitung verhältnismäßig großim Vergleich mit der Zeit des zu beeinflussenden Prozesses. Notwendige Eingangsgrößen, wie Preise, Kurse oder Bedarfe liegen nicht aktuell vor. Viele Prozesse sind als Stapelverarbeitung (Batch) und nicht interaktiv organisiert. Eine kennzahlenbasierte Entscheidungsunterstützung ist nur selten in den Prozessen verankert. Sollen analytische Auswertungen typischen transaktionalen Prozessen nicht nur passiv konsumierend zugefügt werden, sondern dem Nutzer entscheidungsunterstützend alternative Aktionen anbieten und diese sofort auch durchführen, so ist eine Verzahnung sowohl der funktionalen Planungsbereiche als auch von „Operations“- und „Analytics“-Prozesse nötig. Dadurch verschieben sich auf Systemebene typischerweise bisher eher lesende Prozesse in Richtung häufigerer Schreibzugriffe, wie im Folgenden erörtert wird.

Systemebene
Eine Verknüpfung operationaler und analytischer Prozesse ist typischerweise gekennzeichnet durch häufigere Schreibzugriffe, einen höheren Aktualisierungsbedarf und eine aufwendigere Konsistenzsicherung. Während real-time-analytics mit häufigen Leseprozessen keine hohen Anforderungen an die Konsistenzsicherung auf Datenebene stellt, ist dies bei real-time-operations Prozessen der Fall. Künftige ERP+BI-Systeme müssen sich dieser Herausforderung stellen [4].
Konsistenzsicherung ist in betrieblichen Anwendungssystemen nötig, weil falsche Entscheidungen auf inkonsistenten Informationen stark negative Auswirkungen haben können, wie z.B. unnötige Bestellungen. Konsistenzsicherung ist bei vielen Schreibzugriffen jedoch zeitaufwendig und steht damit möglicherweise im Widerspruch zur real-time-Eigenschaft. Die Information über eine potenzielle Inkonsistenz oder ein potenzielles Veralten ist dagegen deutlich schneller zu ermitteln, als eine Konsistenzherstellung dauert. Weil die für die Konsistenzsicherung nötige Zeit dem real-time-Gedanken einer sofortigen Bewertung der Aktion entgegenstehen kann, scheint in dieser Domäne ein Konzept der „Konsistenzbestimmtheit“besser geeignet zu sein. Dies bedeutet, dass zu jedem Zeitpunkt eine –ggf. falsch negative –Aussage über die Konsistenz einer Information sehr schnell gewonnen und für die Entscheidungsunterstützung genutzt werden kann, während die aktuelle, konsistente Information später nachgeliefert wird.
Während bei analytischer BI ein Report-artiges Vorgehen für die meisten Anwendungsfälle ausreicht, müssen in einer ERP+BI-Umgebung zudem veraltete Informationen auf Nutzerebene unbedingt vermieden werden, weil da-raus sonst falsche betriebliche Entscheidungen resultieren können.
In APS-Systemen ist das „Pushen“aller aktualisierten Informationen zum Anwender ein übliches Vorgehen. Bei ERP+BI-Systemen und der dort üblichen großen Datenmenge könnte dies wieder im Widerspruch zur geforderten real-time-Eigenschaft stehen. Daher wird hier in Analogie zum Konsistenzsicherungskonzept für ERP+BI-Systeme ein Aktualisierungskonzept vorgeschlagen, welches den Aktualisierungsbedarf in Echtzeit übermittelt, die eigentliche aktuelle Information jedoch später oder erst auf Anforderung. Für das Vermeiden einer falschen Entscheidung ist dies ausreichend.

Kommender Stand der Technik und Anwendungsbeispiele
Die vorgenannten Ideen sind basierend auf heute verfügbarer Hardware technisch möglich. Server mit 32 CPU-Kernen und 1 TB Hauptspeicher sind für etwa 30.000 Euro erhältlich. Der Reifegrad von SAP HANA bezüglich der Anwendung in betrieblichen Systemen ist sehr hoch.
Durch die In-Memory-Technologie können Anwender in Echtzeit kennzahlenbasiert in ihren Entscheidungen unterstützt werden. Zwei konkrete Anwendungsbeispiele für Echtzeit-Entscheidungsunterstützung auf Basis der unternehmensweit gleichen Kennzahlen sollen dies illustrieren.
Die anfangs genannte Trennung der prozessualen Verantwortungsbereiche kann im ersten Anwendungsfall aufgehoben werden. Während normalerweise auf der Meisterebene die Konsequenzen eines verspäteten Produktionsauftrags auf den am Ende der logistischen Kette stehenden Kundenauftrag nicht sichtbar werden, können diese Informationen in einem ERP+BI-System auf allen Ebenen genutzt werden. So wird der Meister darin unterstützt, bei Verzögerungen sofort den „richtigen“Auftrag aus der Warteschlange vorzuziehen, ohne noch einmal über die Planungsebene gehen zu müssen. „Richtig“orientiert sich dabei wieder an den unternehmerischen Zielen, deren Kennzahlen bis auf die Meisterebene hinunter vererbt werden, und kann z.B. der Auftrag mit dem kritischsten Kundentermin oder dem größten gefährdeten Umsatz sein [5].


Bild 2: Logistische Ketten werden bei jeder
Änderung sofort in Echtzeit aktualisiert.

Im zweiten Anwendungsfall erfordern komplexe Montageprozesse die Verknüpfung von Prozessen der Produktionsplanung mit Prozessen der Projektplanung. Projektplanungsprozesse sind u.a. Genehmigungsverfahren, Patentanmeldungen oder Prozesse der Erstellung von Konstruktionszeichnungen. Zudem werden gerade bei aus vielen Komponenten bestehenden Zielprodukten die logistischen Netzwerke äußerst komplex. Bei der Fertigung von Flugzeugen, Schiffen, Lokomotiven oder Zementwerken sind Fertigungsnetze mit Zehntausenden Knoten gleichzeitig zu betrachten. In den sich aus der Rückwärtsauflösung von Stücklisten und Arbeitsplänen ergebenden Bäumen müssen viele Lieferanten im Netzwerk und viele Abhängigkeiten von Teilprozessen berücksichtigt werden. Eine einzige fehlende (sehr preiswerte) Komponente kann Auswirkungen auf den Liefertermin des komplexen (teuren) Produktes haben, wenn das Problem zu spät erkannt wird [6]. Damit sind häufig erhebliche Konventionalstrafen verbunden. Nicht genügend berücksichtigte Anforderungen aus virtuellen Prozessen, wie Genehmigungsprüfungen oder Brandschutzauflagen, bewirken u.U. erhebliche Verzögerungen in der Lieferung. Darüber hinaus treffen sich die Fertigungsschritte als Knoten ausgehend von verschiedenen Bäumen unterschiedlicher Zielprodukte konkurrierend auf gemeinsamen Fertigungsressourcen. Abhängig davon, welche Schritte in einem komplexen Baum zuerst geplant bzw. auf diesen Ressourcen auch ausgeführt werden, sind unterschiedliche Aufträge betroffen. Wegen der Komplexität ist bereits die Transparenzgewinnung, d.h. die Auflösung aller Fertigungsbäume, deren Darstellung und das Aufzeigen der Konflikte in den logistischen Netzwerken sowie ihrer möglichen Konsequenzen, ein aufwendiger, rechen- und datenintensiver Prozess. Von einem einzigen Fahrzeugtyp ausgehend sind in einem Beispiel mehr als 9 000 Fertigungsaufträge auf 235 Arbeitsplätzen zu betrachten. Mithilfe der In-Memory-basierten sofortigen Auflösung dieser Netze wird nicht nur eine höhere Transparenz geschaffen, sondern der Nutzer kann die Auswirkungen seiner Planung als auch von Verzögerungen im Prozess sofort anhand der unternehmerischen Kennzahlen bewerten (Bild 2).
 

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[1] Zelewski, S.; Hohmann, S.; Hügens, T.: Produktionsplanungs- und -steuerungssysteme. Oldenbourg Wissenschaftsverlag München, 2008.
[2] Alt, R.: Überbetriebliches Prozessmanagement - Gestaltungsalternativen und Vorgehen am Beispiel integrierter Prozessportale. Logos-Verlag Berlin, 2008.
[3] Schmalzried, D.; Alt, R.; Jänicke, W.: Paradigmenwechsel bei Sales and Operations Planung. In: Productivity Management Nr. 14 / 2009, Gito mbH Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation Berlin, S. 58-61.
[4] Schmalzried, D.; Cundius, C.; Franke, R.; Lambeck, C.; Alt, R.; Zimmermann, W.; Groh, R.: In-Memory basierte Real-Time Supply Chain Planning Systeme für die Industrie. WI2013 - 11. Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik, Leipzig. 27.02.-01.03.2013, S. 197-212.
[5] Schmalzried, D.: Informationen für die „Linie“. In: SAPPORT 09 / 2010, MarkIT Communication GmbH München, S. 24-25.
[6] Schneeweiß, B.: Montageprozesse planen –Planungssysteme als Add-On zum SAP-ERP-System. In: E-3 Magazin 05 / 2011, E-3 Verlag München, S. 63-64.




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