HANA öffnet neue Horizonte

Steigende Kundenerwartungen, Qualitätsanforderungen und gesetzliche Vorgaben erhöhen den Druck auf die Logistiker, die Leistungen ihrer Prozesse zu verbessern und zugleich die Kosten zu reduzieren. Dies setzt eine prozessübergreifende Analyse aller Logistikdaten voraus, die in der Regel jedoch sehr komplex, von geringer Qualität und über unterschiedliche Systeme verteilt sind. Mit neuen und angepassten Produkten auf Basis von HANA bietet SAP die Möglichkeit, auch in der Logistik moderne Analyse-Anforderungen umzusetzen - von Big Data über Echtzeit-Auswertungen und ansprechende Visualisierungen bis hin zur Einbeziehung mobiler Endgeräte.

Die folgenden sechs Praxisbeispiele stellen neue Analyse-Ansätze mit SAP BI in der Logistik vor.

Supply Chain Performance Analysis in SAP Business Intelligence

von Michel Siekendiek*

Im Supply Chain Management besteht für viele Unternehmen die Herausforderung, die Abläufe laufend zu kontrollieren und zu verbessern. Für die Darstellung der Leistungsfähigkeit von Prozessen entlang der Wertschöpfungskette empfehlen sich Dashboards.

Diese veranschaulichen durch Diagramme und Visualisierungen ausgewählte Key Performance Indicators (KPIs) auf einer Bildschirmseite oder mobilen Geräten. Anwender können auf einen Blick aktuelle Trends erfassen und die Supply Chain Performance definierten Zielen gegenüberstellen. Interaktive Analysen erlauben es, Entwicklungen und Zielabweichungen festzustellen, Gründe für deren Auftreten zu ermitteln und Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Sinnvoll sind wenige, aber aussagekräftige KPIs

Die sorgfältige Auswahl aussagekräftiger KPIs ist bei der Konzeption von Dashboards besonders wichtig. Einerseits werden weitreichende Informationen benötigt, um die Steuerung und Entscheidungsfindung zu unterstützen, andererseits ist eine Fokussierung auf möglichst wenige Kennzahlen sinnvoll, um die Anwender nicht mit Informationen zu überhäufen. Voraussetzung für die praktische Umsetzung von Dashboards ist es, die Berechnung der KPIs sowie die Verantwortlichkeiten und Anforderungen an die Reporting-Prozesse festzulegen.

Vor dem Hintergrund eines Projekts mit einem Biotechnologie-Unternehmen entwickelte das IT-Beratungshaus Camelot ITLab das Supply Chain Performance Analysis Dashboard. Zur Überwachung der relevanten Geschäftsprozesse wurden drei Bereiche identifiziert:

1. Service-Level-Erreichung

2. Bestandsentwicklung

3. Planungsqualität

Dabei beinhalten die "Service Level" KPIs, die die Qualität der Auftragsfüllung messen (Betrachtung von On-time/in-full, Lead-time, Backorders).

"Bestandsentwicklung" bewertet die Produktverfügbarkeit und Lagerhaltung (zum Beispiel Days Inventory Held; DHI).

"Planungsqualität" umfasst die Qualität der Planung künftiger Nachfrage (Forecast accuracy/bias) sowie die Genauigkeit der Ressourcenplanung (Planned resource utilization, Adherence to plan).

Zentrales Data Warehouse gegen den Wildwuchs

Oft liegt eine Schwierigkeit für die Implementierung eines SCM-Dashboards in heterogenen Systemlandschaften, das heißt die relevanten Daten befinden sich in getrennten Anwendungen. Um auch systemübergreifend Kennzahlen bereitstellen zu können, ist ein zentrales Data Warehouse erforderlich.

Technisch basiert die Dashboard-Lösung daher auf einem SAP Business Warehouse, an das operative Systeme wie SAP ERP oder SAP SCM angebunden sind. Zur Darstellung und Analyse der Daten werden SAP BusinessObjects-Tools genutzt. Das in SAP BusinessObjects Design Studio entwickelte Dashboard bildet den Einstieg in die Analyse. Es dient der Visualisierung von Kennzahlen für eine High-Level-Sicht und bildet den Ausgangspunkt für einen Drill-Down in weitere Detailanalysen in der Excel-basierten Anwendung SAP BusinessObjets Analysis for Office.

Die Lösung liefert damit Informationen auf globaler Ebene, etwa für SCM- Manager, ermöglicht aber auch Absprünge auf Detailebene, zum Beispiel für Planer, um kritische Abweichungen zu Performancezielen sofort aus dem Dashboard heraus analysieren zu können. Die interaktiven Analysefunktionen erlauben es dem Anwender, direkt notwendige Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Das Supply Chain Performance Analysis Cockpit ist flexibel - sowohl was die Kennzahlen als auch die Anbindung an operative Systeme betrifft. Ebenso lassen sich kundenindividuelle Anforderungen an die Visualisierung berücksichtigen.

Transportation Management mit SAP Business Intelligence

Von Sedat Kilic*

Die zunehmende Globalisierung erfordert eine ständige Verbesserung der Transportbeziehung und eine verstärkte Integration von Lieferanten und Kunden in die Supply Chain. So formulieren Kunden eine stabile, schnelle und nachvollziehbare Lieferung als Minimalanforderung an eine zufriedenstellende Zusammenarbeit.

Mit SAP Transportation Management (TM) gibt es eine systemseitige Grundlage, um den ganzheitlichen Transportprozess abzubilden: von der Bestellung über die Abwicklung bis zur exakten Frachtkostenabrechnung. Während einige Unternehmen einzelne Schritte davon bereits vollautomatisiert nutzen, sind viele andere Unternehmen noch in der Planungsphase. Dabei wird die barrierefreie Abwicklung der Transporte und der Kommunikation mit dem Spediteur forciert.

Auswertung von Lieferprozessen

Jedoch ist die operative Unterstützung des Transportation Managements nur ein Teil eines integrativen Zyklus, der durch die Auswertung und Transparenz des Lieferprozesses vervollständigt wird. SAP Business Intelligence stellt seit vielen Jahren die Grundlage für ein zentrales Berichtswesen bereit. Viele Unternehmen bauen daher darauf, ihre Daten in eine hilfreiche und unterstützende Form zu bringen. Damit diese Unmengen an Daten jedoch nicht in einem weiteren Speicher ungenutzt verstauben, ist die "Intelligenz" der elementare Bestandteil moderner Data-Warehousing-Systeme.

Im Falle des Transportation Managements ist eine kontinuierliche Qualitätssteigerung dann möglich, wenn der gesamte Prozess mit Hilfe von spezifischen Schlüsselindikatoren gemessen und verbessert wird. Als Grundlage dafür wird, wie bei allen großen SAP-Systemen, auch im SAP TM eine Fülle an Standardfunktionen und vorgefertigten Inhalten für SAP BI ausgeliefert. Diese umfassen nahezu alle Bereiche des hiesigen Transportprozesses und können modular genutzt werden.

Speziell vorgefertigte Berichte zur detaillierten Analyse der Transporte, der Kosten pro Spediteur, der Leistung und Verlässlichkeit des Spediteurs sowie der Emissionen pro Transportroute und des Auftretens unerwarteter Ereignisse stellen sich im ersten Schritt als hilfreich dar. Diese Berichte werden mit Grafiken unterstützt und können mit erweiterten Kennzahlen eine Übersicht über die Situation im Unternehmen geben.

Umfangreicher Standard-Content hilft weiter

Der von SAP bereitgestellte Standard-Content reicht in vielen Fällen aus, einen Teil der Anforderungen abzudecken. Für eine sinnvolle und gezielte Leistungsmessung jedoch sind bei Bedarf die unternehmensspezifischen Bedürfnisse zu analysieren und individuell zu erfassen. So betrachtet beispielsweise ein Unternehmen bei Nutzung des Gutschriftenverfahrens (Spediteur erhält Zahlung nach errechneter Leistung) ein anderes Kernthema als ein Unternehmen, dass das klassische Rechnungsverfahren nutzt. Die Schlüsselindikatoren können dabei zwar generisch wirken, jedoch sehr unternehmensspezifisch sein, wie die prozentuale Nutzung der Konditionen und deren Änderung ("Wie wird mit Konditionen umgegangen?"), die durchschnittlichen Kosten pro Transportstrecke ("Wie wird eine Transportstrecke definiert?") und die durchschnittliche Zahl der Rechnungen zu einem Transport ("Für welche Schritte ist eine Rechnung notwendig?")

SAP Business Intelligence bietet also alle Möglichkeiten eines modernen und leistungsstarken Berichtswesens auf einem mittlerweile mächtigen SAP Transportation Management.

SAP Operational Process Intelligence

Dr. Matthias Merz*

Für viele Unternehmen war es bisher kaum möglich, ihre operativen Geschäftsprozesse systemübergreifend in Echtzeit zu überwachen. Eine große Herausforderung ist es, dass sich die betrachteten Prozesse aus einer Vielzahl von Prozessschritten zusammensetzen und diese in unterschiedlichen IT-Systemen abgearbeitet werden. Eine zentrale Anwendung, mit der sich zur Laufzeit eine vollständige Prozesstransparenz herstellen lässt, existiert meist nicht.

Mit SAP Operational Process Intelligence lassen sich operative Unternehmensprozesse nun auch systemübergreifend und in Echtzeit auswerten. Dazu werden alle relevanten Prozessinformationen laufend in eine zentrale SAP HANA-Datenbank übertragen. Über vordefinierte Prozessmodelle können automatisch Dashboards generieren werden, über die eine interaktive Überwachung der Prozesse zur Laufzeit möglich ist.

Fehlerprotokolle auswerten und Aufgaben deligieren

Prozess-Analysten haben die Möglichkeit, mit Hilfe sogenannter Actions oder Business Situations aktiv in die Prozesssteuerung einzugreifen. So lassen sich etwa über vorkonfigurierte Systemabsprünge die Fehlerprotokolle direkt in den entsprechenden SAP-Systemen auswerten und gezielt einzelne Prozessschritte anstoßen. Zudem können über das Dashboard Checklisten genutzt und Aufgaben an andere Mitarbeiter delegiert werden.

Die unternehmenseigenen Logistikprozesse sind dadurch gekennzeichnet, dass sie das Zusammenspiel mehrerer IT-Systeme erfordern. Zur zentralen Überwachung dieser verteilten Prozesse eignet sich SAP Operational Process Intelligence daher besonders. So können beispielsweise die Prozessschritte vom Anlegen eines Kundenauftrags über die spezifischen Lagerprozesse bis hin zum Erzeugen eines Frachtauftrags übergreifend erfasst, dargestellt und analysiert werden. Dazu lassen sich diese Schritte einzelnen Phasen zuordnen und maximale Prozessdurchlaufzeiten definieren.

Visuelle Analyse im Dashboard

Auch lassen sich die aktuellen Laufzeiten den Vorgabewerten gegenüberstellen und mögliche Überschreitungen im Dashboard farblich hervorheben. Somit wird für den Analysten schnell erkennbar, an welcher Stelle gegebenenfalls Verzögerungen auftreten und in welchem Stadium sich der Prozess gerade befindet. Über einen Drilldown lassen sich die zugehörigen Detailinformationen ermitteln und beispielsweise die Kundenauftragsnummer, der verantwortliche Mitarbeiter, der Beginn sowie das vorgesehene Ende einer Phase anzeigen.

Ist der Grund für eine mögliche Verzögerung nicht ersichtlich, kann auch ein Absprung in das betreffende Quellsystem durchgeführt werden. So lässt sich beispielsweise schnell feststellen, dass ein Transportauftrag nicht erzeugt werden konnte, weil es zu einer Unterschreitung der Mindestbestellmenge kam. Mit SAP Operational Process Intelligence wird so eine systemübergreifende Überwachung der Unternehmensprozesse in Echtzeit möglich.

Logistic Transport Cost Analyzer

Von Sebastian Brandt*

Die Transportlogistik ist ein immer bedeutsamerer Kostenfaktor. Die dabei erzeugten Daten sind allerdings so komplex, ihre Qualität oft so schlecht und ihre Menge so gewaltig, dass eine Analyse und Optimierung des Logistiknetzwerks als schwierig und sehr aufwändig erscheint.

Trotzdem wünschen sich die Kunden, dass sie einen schnellen, detaillierten Blick auf ihre Transportdaten werfen und direkt verschiedene Optimierungsszenarien durchspielen können. Dazu war es bislang erforderlich, dass ein professioneller Beratungspartner zunächst die Daten aufbereitet und starre Szenarien vordefiniert.

Bessere Datenqualität schon beim Import

Mit SAP Data Services (DS) ist es nun möglich, bereits beim Datenimport ins System die Datenqualität deutlich zu steigern. Da die Daten zum Teil aus unterschiedlichen Systemen kommen und nicht zwingend eine gemeinsame Datenbasis haben, wurde beim Import der Daten in SAP HANA ein Adress Cleansing implementiert.

Mit einer Architektur auf HANA-Basis ist es in den nachgelagerten Schritten möglich, Millionen von Datensätzen auszuwerten, verschiedene Ansichten und Aggregationsstufen in Echtzeit zu verändern und die Simulationsszenarien zur Optimierung durchzuführen. Damit lassen sich direkte Auswirkungen auf Kosten, Transportmittel und Transportrouten beobachten.

Mit dem Camelot Logistic Transport Cost Analyzer steht ein Analysewerkzeug zur Verfügung, mit dem Logistiker gemeinsam mit einem Beratungspartner Vertriebsströme und Kosten in der Transportlogistik nahezu in Echtzeit transparent machen können.

Der Nutzer kann seine Transportdaten nach unterschiedlichen Kriterien auswerten, zum Beispiel nach

• Zahl pro Lieferung und Transporte pro Verkehrsträger,

• Top 5 der Abfahrts-/Ankunftsorte bezogen auf Tonnage oder Kosten und

• Kosten pro Transportart.

Werkzeuge simulieren Veränderungen

Zudem ist es mit dem Werkzeug möglich, nicht nur die aktuellen IST-Daten zu vergleichen, sondern auch die Veränderung der Kosten und benutzter Transportarten zu simulieren, indem zum Beispiel die Abfahrtshäufigkeit geändert wird. Sekundenschnell simuliert die Lösung auf Basis der aktuellen Transportdaten eine Zusammenstellung neuer Lieferungen und Transporte, errechnet den neuen Basispreis pro Kilogramm und verteilt die Lieferungen gemäß der eingestellten Abfahrtshäufigkeit auf die entsprechenden Transportmittel.

Somit kann ein Nutzer direkt die Transportverteilung und Kosten bei mehr oder weniger Abfahrten ab Werk ermitteln. Dank dieser Echtzeitsimulationen lassen sich die Prozesse permanent effizienter gestalten, ohne sie zu unterbrechen. Unter-nehmen behalten ihr Transportwesen und ihre Einsparpotenziale im Blick.

Geodatenanalyse mit SAP HANA

Von Dr. Matthias Merz und Steve Blum*

Zur Verarbeitung und Auswertung digitaler Informationen mit räumlichem Bezug (Geodaten) wurden bereits in den 1960er Jahren erste Computersysteme entwickelt, aus denen Geoinformationssysteme (GIS) hervorgingen. Mit GIS lassen sich räumliche Daten erfassen, bearbeiten, analysieren und darstellen. Allerdings stoßen diese Systeme dann an ihre Grenzen, wenn Echtzeitanalysen auf Basis von Massendaten erforderlich sind.

Mit SAP HANA lassen sich nun auch Geodatenanalysen umsetzen, bei denen große Datenmengen (Big Data) in Echtzeit verarbeitet werden. Dazu stellt SAP HANA sogenannte Spatial-Datentypen und spezielle Befehle bereit. Damit lassen sich beispielsweise sehr schnell die Distanzen zweier Objekte unter Berücksichtigung der Form der Erdkugel berechnen. Zur Visualisierung von Geodaten eignen sich besonders die Analysewerkzeuge des SAP BusinessObjects-Produktportfolios, wie SAP Lumira.

Mobile Devices liefern Unmengen an Geodaten

Die zunehmende Verbreitung von GPS-fähigen Geräten wie Smartphones führt gerade im Logistikumfeld zu einem enormen Angebot von Geodaten. Über diese lassen sich zahlreiche Analyse- und Simulationsszenarien umsetzen, etwa wenn es um die Ermittlung der genauen Ankunftszeit von Containern oder Fahrzeugen geht. Zudem können damit auch streckenbezogene Fahrtkosten ermittelt oder mit Hilfe von Sensordaten die Temperatur oder Druckverhältnisse der Fracht überwacht werden. Schließen sich mehrere Unternehmen zur Umsetzung der Geodatenanalyse zusammen, eröffnen sich weitere Möglichkeiten.

Im Rahmen eines Proof of Concepts, den Camelot ITLab gemeinsam mit einem anderen IT-Dienstleister durchführte,wurden anonymisierte Geodaten von mehreren Logistikdienstleiter verwendet, um die Verkehrssituation auf den Autobahnen eines Landes in Echtzeit auszuwerten. Der kooperierende IT-Dienstleister stellte hierzu die Positionsdaten von Fahrzeugen über eine Schnittstelle in harmonisierter Form bereit. Camelot ITLab überführte diese Daten kontinuierlich in eine SAP HANA-Datenbank. Dabei wurden die verfügbaren Geodaten mit weiteren Informationen angereichert, beispielsweise, auf welcher Straße sich ein Fahrzeug aktuell befindet.

Ein Plug-in visualisiert die Bewegungsdaten

Die Visualisierung der Daten ermöglichte Camelot ITLab über ein selbst erstelltes Plug-In für SAP Lumira. Mit dieser Erweiterung können die Positionen der betrachteten Fahrzeuge und die zurückgelegte Strecken in Google-Maps dargestellt werden. Dabei lassen sich die jeweiligen Strecken abhängig von der Geschwindigkeit farblich einfärben und Verkehrsstaus durch rote Warndreiecke kennzeichnen. Zudem können auch längere Zeiträume analysiert werden, wodurch sich neuralgische Verkehrspunkte identifizieren lassen.

Mit den Ergebnissen der Machbarkeitsstudie wurde deutlich, dass sich durch die Kombination von SAP HANA und den SAP BusinessObjects-Analyse-Werkzeugen neue Möglichkeiten bei der Geodatenanalyse eröffnen. Trotz großer Datenmengen (Big Data) und einem engen Zeitbezug (Real-Time) lassen sich Analyseszenarien umsetzen, die noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wären.

Visual Business Intelligence mit SAP BusinessObjects

Von Dr. Torben Hügens*

Auch im Logistik-Umfeld wird die Virtualisierung der Berichterstattung immer gefragter, um die Fachbereiche günstig und schnell mit den notwendigen Informationen versorgen zu können. Bereits zum Schlagwort geworden, bietet "Visual Business Intelligence" dazu neue und erweiterte Möglichkeiten, und zwar durch Nutzung der neuesten Visualisierungstechnologien, wie HTML5, in SAP BusinessObjects Design Studio.

Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, ist es notwendig, komplexe Sachverhalte möglichst einfach zu visualisieren. Herkömmliche BI-Tools, wie der BEx Web Application Designer, können diese Anforderungen meist nicht vollständig erfüllen. Bei Verwendung von SAP BusinessObjects Design Studio beispielsweise stehen jedoch Technologien bereit, die die dynamische Analyse von Daten im Rahmen einer ansprechenden Visualisierung ermöglichen.

Das Ziel der Berichte vorab definieren

Im Fokus jeder Visual BI-Entwicklung steht: Welche Fragen wollen die Nutzer mit den Berichten beantworten? Anschließend müssen zunächst die notwendigen Inhalte und deren Struktur geklärt werden, erst dann kann eine geeignete Visualisierung erfolgen. Eine Entscheidung der zur Umsetzung benötigten Technologie sollte erst am Ende des Prozesses gefällt werden. Ein iteratives Vorgehen kann die Passgenauigkeit der Visualisierung in diesem Prozess weiter verbessern.

Basis für die Visualisierung bilden immer die darzustellenden Inhalte. Daneben tritt aber auch zunehmend die Möglichkeit zur interaktiven Verwendung der Inhalte in den Vordergrund. Grafische Analysen in den SAP BusinessObjects-Tools, die Heatmaps (Diagramm zur Visualisierung von Daten und Aktivitätslevel mittels farblicher Abstufung) oder Geomaps-Darstellungen nutzen und zusätzliche Datenquellen neben einem klassischen Data Warehouse anbinden (zum Beispiel Social Media), ermöglichen weit mehr Einsicht in die Daten, als dies bisher möglich war.

Visual BI unter Verwendung von GeoMaps mit Darstellung von Säulen

Da die visuellen Auswertungsmöglichkeiten erweitert wurden und nicht mehr nur die weit verbreiteten Balken- und Liniendiagramme verwendet werden, stehen detaillierte Analysemöglichkeiten für den Nutzer zur Verfügung. Zudem kann die Wiederverwendbarkeit der Berichte zum Beispiel durch Nutzung von HTML5 erhöht werden, da ein "One Template Approach" möglich ist. Somit kann jeder Benutzer - je nach Ort - über Desktop, Notebook, Tablet oder Handy auf die Berichte zugreifen, ohne dass dafür unterschiedliche Berichtsdefinitionen notwendig sind. Alle Berichte stehen auf den jeweiligen Endgeräten ohne Funktionsverlust zur Verfügung. Gleichzeitig wird der Aufwand für die Entwicklung der Berichte reduziert, da nur ein Bericht entwickelt werden muss.

Während die Visualisierungsmöglichkeiten in den aktuellen Reporting-Tools von SAP BusinessObjects sehr umfassend sind, bleibt dabei jedoch die Verständlichkeit auf der Strecke. Daher ist es auch für Visual BI notwendig, einen Standard zu definieren. Basis hierfür können zum Beispiel die SUCCESS-Regeln von Professor Rolf Hichert sein. Das Regelwerk ist dafür vorgesehen, Sachverhalte einheitlich darzustellen, so dass sie leichter verständlich sind. Dazu werden zum Beispiel Notationen für Charts definiert, die ein einfaches Verständnis ermöglichen sollen.

Fazit: Bessere Analyse von Logistikdaten

Wie diese Praxisbeispiele zeigen, eröffnet das erweiterte und angepasste SAP-Produktportfolio der Logistik Analyse-Möglichkeiten, die vor wenigen Jahren noch undenkbar waren. Prozessuales Verständnis vorausgesetzt, lassen sich auf Basis der von SAP bereitgestellten neuen Technologien die aktuellen Herausforderungen im Logistik- und SAP-BI-Umfeld meistern. Dabei ist die Architektur offen für individuelle Erweiterungen, wie der Logistic Transport Cost Analyzer und das Google-Maps-Plugin für die Geodaten-Analyse zeigen. (jha)