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SAP Analytics Cloud

Belastbare Kennzahlen zur Unternehmenssteuerung

Produzierende Unternehmen brauchen Transparenz über Zusammenhänge, über Kosten und Erträge und die Prozessqualität. Business Intelligence ist die Antwort der Softwareanbieter für dieses Problem. Für SAP S/4Hana-Anwender könnte dafür insbesondere die SAP Analytics Cloud interessant sein.

 (Bild: T.CON GmbH & Co. KG)

(Bild: T.CON GmbH & Co. KG)

Die Güte von unternehmerischen Entscheidungen hängt direkt mit dem Wissen zusammen, das zur Verfügung steht. Gleiches gilt für die Produktionsplanung und das Steuern der Geschäftsprozesse. Je nach Geschäftsmodell und Bereich definieren sie dafür verschiedene Kennzahlen wie die Gesamtanlageneffektivität (OEE, zur Anlagenverfügbarkeit, der Leistung und der Fertigungsqualität), die Lieferzuverlässigkeit (On Time Delivery) oder das Just-in-Time-Inventory im Bestandsmanagement. Welche KPIs wirtschaftlich bedeutsam und steuerungsrelevant sind, bestimmt die individuelle Unternehmensstrategie, aus der auch Ziele für die Produktion und weitere Fachbereiche abgeleitet werden. Diese Ziele können miteinander konkurrieren und müssen entsprechend priorisiert werden: So ist für den Hersteller von hochspezialisierter Medizintechnik die Produktqualität erfolgskritisch – beim Produzenten von Büropapier spielen dagegen der effiziente Umgang mit Roh- und Hilfsstoffen oder die Durchlaufzeit eines Fertigungsauftrags die entscheidende Rolle.

Wegmarken zur Verbesserung

Verfügt ein Unternehmen über die notwendigen Informationen, beispielsweise aus der Betriebsdatenerfassung (BDE) und der Maschinendatenerfassung (MDE), lassen sich Plan- und Ist-Werte miteinander vergleichen, Problemstellen identifizieren und Maßnahmen einleiten. Werden die Produktionskennzahlen mit anderen Daten (zu Umsatz, Ebit, Auftrag, Aftersales, Logistik, Rohstoffe, Lieferanten etc.) in Verbindung gesetzt, ergibt sich ein detailliertes Bild der Wertschöpfungskette – historisch, aktuell oder vorausschauend. Ein zentrales Ziel ist es, die Ist-Werte mit der strategischen Planung in Einklang zu bringen. Ein Weg dorthin ist die kontinuierliche Verbesserung im PDCA-Zyklus (Plan – Do – Check – Act). Ohne Werkzeuge, um komplexe, digitale Daten zu analysieren, Reportings aufzubereiten, Prognosen zu entwickeln und Planungen erstellen zu lassen, stößt die zielgerichtete Steuerung an Grenzen. Suchen Unternehmen solche Lösungen für ihre strategischen Analysen und setzen bereits SAP S/4Hana ein, könnten sie sich auch für die SAP Analytics Cloud (SAC) interessieren.

Verschiedene Nutzergruppen

Seit dem neusten S4/Hana-Release ist die Analytics-Lösung im Fiori-Frontend eingebettet. Die SAP Analytics Cloud vereint auf einer Plattform Business Intelligence (BI), Predictive Analytics und Planungsfunktionen. SAP positioniert das System als das wesentliche, strategische Werkzeug für BI-Fragestellungen. Mit der Anwendung können Manager ihr Unternehmen sowohl aus der Vogelperspektive betrachten, als auch die Wertschöpfungskette digital abbilden. Aber auch Fachbereichsvertreter wie Produktionsleiter, Controller oder die IT können ihren Informationsbedarf mit der Software bedienen. Dazu lassen sich individuelle Dashboards erstellen.

BI als Self Service

Über Self Services können Mitarbeiter vorgegebene oder individuelle KPIs verwenden. Oder sie nutzen die sogenannten Stories, also Darstellungen, in denen Zahlen mit anderen Informationen in Beziehung gesetzt werden, um deren Interpretation zu erleichtern. Ein Beispiel: In der Praxis eines Papierherstellers könnte sich so die kurzfristige Machbarkeit eines Kundenauftrags klären lassen: Der Anwender gleicht die Kundenanforderungen (Planwerte) zu Papierart, Menge, Qualität, Lieferzeitpunkt und Preis mit Vergangenheitsdaten ab und wertet sie aus. Finden sich Abweichungen, weil etwa die erwartete Fertigungsauftragsdurchlaufzeit nicht zur Vorgabe des Kunden passt, können weitere Analysen die dafür verantwortlichen Faktoren ermitteln. So finden Anwender womöglich Wege, den Auftrag doch zu ermöglichen.

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SAP Analytics Cloud

Die Produktion datenbasiert
optimieren

Die Analyse von Maschinendaten liefert Ansatzpunkte, um Prozesse im Shopfloor kontinuierlich zu verbessern. Dazu werden Analysetools benötigt, die Maschinendaten sichtbar machen und bestenfalls Funktionen für Predictive Analytics, künstliche Intelligenz oder Machine Learning bieten. (mehr …)

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