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In-Memory Computing löst die Performance-Bremse

Schneller Zugriff auf das Business Warehouse

In-Memory Computing löst die Performance-Bremse

Fertigungsunternehmen, die Systeme für Business Intelligence und Enterprise Resource Planning auf In-Memory-Computing ausrichten, sollen zukünftig die Datenverbindung bei Materialbedarfs- und Kapazitätsplanung um ein Vielfaches beschleunigen können Auch Abfragen etwa zu Produktionskennzahlen laufen so bis zu 1.000-mal schneller; Analysen stehen damit quasi im Handumdrehen zur Verfügung.

Bild: itelligence AG

Unternehmen aus der Fertigungsindustrie kämpfen bei komplexen Materialbedarfsplanungsläufen (MRP) und Kapazitätsplanungen oft mit Performance-Problemen. Es entstehen lange Antwortzeiten, die Geduld der Endanwender wird strapaziert. Der Grund: Die zentralen SAP-Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP), die auf relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) installiert sind, müssen bei diesen Prozessen extrem hohe Datenvolumina bewältigen. Das gilt insbesondere in Fertigungsbetrieben, die viele Einzelaufträge mit komplexen Produktstrukturen abwickeln oder eine kundenauftragsbezogene Fertigung mit hoher Fertigungstiefe, umfassenden Stücklisten-Verschachtelungen und komplexen Arbeitsplänen haben.

Die Verarbeitung dieser Massendaten ist sehr rechenintensiv und belastet ERP-Systeme, die parallel dazu noch zahlreiche weitere Rechenoperationen bewältigen müssen, bis an ihre Leistungsgrenzen. Einschränkungen kann es auch bei den Reporting-Prozessen geben, die in der Regel mit einer ‚klassischen‘ Business Intelligence-Lösung (BI) wie SAP Net Weaver Business Warehouse (BW) und SAP Business Objects durchgeführt werden. Auftragsnahe Produktionsdaten und die Kennzahlen aus den Fertigungshallen müssen in zyklischen Batch-Läufen aus der ERP-Lösung zunächst in ein ebenfalls RDBMS-basiertes BI-System extrahiert werden. Dort werden sie strukturiert aufbereitet, verdichtet und danach in ‚Auswertungswürfeln‘ oder ‚OLAP-Cubes‘ genannten Datenmodellen für Analysen bereitgestellt.

Abfragen vielfach erst nach Tagen möglich

Bis die Rohdaten aus dem aktuellen Geschäftsbetrieb allerdings für Auswertungen zur Verfügung stehen, dauert es mitunter Stunden oder Tage. Daher sind mit diesen Mitteln Echtzeit-Auswertungen weder auf Einzelinformationen bei ereignisgesteuerten, auftragsnahen Fertigungsrückmeldungen etwa zu Anfangs- und Endgerüst, Bearbeitungsbeginn und -ende oder Störungen noch auf Kennzahlen aus den produktionsnahen Systemen möglich. Zu letzteren zählen Gut-, Ausschuss- und Nacharbeitsmengen, Stillstandzeiten, Qualitäts- und Prüfdaten, die in der Regel über Betriebdsdatenerfassung (BDE)gesammelt und per Schnittstelle via Manufacturing Execution-System (MES)in das ERP- und gegebenenfalls BI-System übertragen werden.

In-Memory auf dem Weg ins Unternehmenssystem

Fertigungsunternehmen, die perspektivisch ihre Systeme auf das In-Memory-Computing portieren, können dagegen strategisch die Leistungsfähigkeit ihrer Anwendungen drastisch erhöhen und die Performancebremse lösen. Technisch gesehen werden die Datensätze aus den ERP- und BI-Lösungen dazu im Hauptspeicher der In-Memory-Computing-Server gehalten und Cache-optimiert parallel auf so vielen Prozessoren (CPU) wie möglich verarbeitet. Zum Einsatz kommen dabei neue Methoden zur Datenkompression und spaltenorientierten Speicherung, kombiniert mit einem dynamischen Multithreading. Als In-Memory-Technolgie des Softwarekonzerns SAP kann SAP Hana schon heute alleinstehend mit dem Net Weaver BW eingesetzt werden. Bereits im Jahr 2013 könnten ERP-Systeme auf Basis der in-Memeory-Aplliance betrieben werden. In der weiteren Zukunft kann dann In-Memory-Computing die traditionelle Trennung zwischen transaktionalen OLTP-Lösungen wie SAP ERP und OLAP-basierten Analyseanwendungen aufheben, indem beide Systeme auf einer einzigen In-Memory-Datenbank zusammengeführt werden.

MRP-Läufe in wenigen Minuten erledigt

Schon ein in-memory-basierter Betrieb des ERP-Systems könnte in Zukunft die Verarbeitung großer Datenvolumina bei MRP-Läufen und Kapazitätsplanung dramatisch beschleunigen. Diese Prozesse würden dann nicht mehr Stunden oder die ganze Nacht in Anspruch nehmen, sondern könnten bestsnfalls binnen Minutenfrist erledigt sein. Pro Tag wären dann mehrere MRP-Läufe machbar – derzeit oft ein Ding der Unmöglichkeit. Firmen würden so bei Produktionsplanung und -steuerung auf neue Kundenanforderungen genauso schnell und flexibel reagieren können, wie auf Ausnahmesituationen in der Fertigung. Möglich wäre dies, weil die Geschäftslogik aus der Applikationsschicht direkt an die ERP-Daten gebracht wird, die im Hauptspeicher der In-Memory-Anwendung abgelegt sind.

Flexibilitätsgewinn durch Echtzeit-Simulation

Diese hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit des ERP-Systems könnte künftig sogar für die Ad-hoc-Berechnung komplexer Simulationsprozesse zum Einsatz kommen. Damit könnte die Flexibilität in Fertigungs- und Montagehallen drastisch steigen, indem sich anhand des aktuellen Zustandes der Produktion Auswirkungen von Änderungen im Rahmen von ‚What-if‘-Szenarien nahezu in Echtzeit durchspielen lassen. So sehen Werksleitung und Management sofort, ob und wie bestimmte Maßnahmen die Auslastung von Maschinen oder Personal verbessern. Bereits heute lassen sich die Vorzüge des In-Memory-Computing in diesem Sinn für die Ergebnis- und Marktsegmentrechnung nutzen. Selbst bei großen Datenmengen laufen Rentabilitätsanalysen oder das Profitabilitäts-Reporting damit hoch flexibel auf Einzelpostenebene quasi in Echtzeit. Zudem kann das Produktportfolio in Verbindung mit zusätzlichen Marktinformationen zeitnah an Kundenanforderungen angepasst und die Entwicklung neuer Produkte besser geplant werden.

Auswertungen bis zu 1.000-mal schneller erledigen

Fertigungsunternehmen, die ERP- und BW-Installationen auf In-Memory-Technologie portieren, beschleunigen außerdem schon jetzt den Datenfluss innerhalb eines standardisierten Enterprise Data Warehouse (EDW) im Schnitt um den Faktor zehn bis 100. Das umfasst die Schritte vom Laden und Einlesen der Daten aus dem ERP- und anderen Quellsystemen über die Harmonisierung, Transformation, Validierung und Bereinigung in den verschiedenen logischen Schichten oder ‚Layers‘ bis hin zur Fortschreibung in die Auswertungswürfel oder ‚Info Cubes‘. Das BW-System kann dann in diesem Prozess Verarbeitungsschritte, die vorher Stunden benötigten, in wenigen Minuten erledigen.

Und eine schnelle Datenanalysen macht sich gerade für Fertiger schnell bezahlt: Die Auswertungen produktionsrelevanter Kennzahlen, etwa von Fertig-, Gut-, Ausschuss- und Nacharbeitsmengen, ungeplanten Stillständen, Rüstzeiten oder der Maschineneffektivität (OEE), können damit um das 100- bis 1.000-Fache schneller bearbeitet werden. Damit liegen selbst bei Abfragen auf große Datenmengen die Antwortzeiten im Sekundenbereich. Die Hana-Technologie kann auch direkt an BDE- oder Maschinendatenerfassungslösungen in der Produktion angeschlossen werden, was BI-Abfragen auf die in den Quellsystemen abgelegten Daten erlaubt.

Klare Sicht auf Kennzahlen beschleunigt Prozesse

Durch eine solch aktuelle und klare Sicht auf Kennzahlen (KPI) aus den im Shop Floor eingesetzten Systemen wird zum einen die Dateninsel ‚Produktion‘ ausgeleuchtet, die damit den Business-Anforderungen nahezu zeitgleich folgen kann. Zum anderen lassen sich Herstellungsprozesse zeitnah und gezielt verbessern, soeiw die Auslastung von Fabrikationsanlagen und Personal optimieren. Das wiederum steigert die Produktivität nachhaltig, und bildet die Basis für dauerhafte Kostensenkungen.