Predictive inside SAS HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS Power-Wertschöpfung entlang der gesamten Produktion 1. zentraler Erfolgsfaktor: Analytics

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1 SAS IN DER PRAXIS Manufacturing SAS HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS 360 -Power-Wertschöpfung entlang der gesamten Produktion 1. zentraler Erfolgsfaktor: Analytics Predictive inside

2 SAS IN DER PRAXIS SAS for Manufacturing Absatz- und Produktionsplanung Disposition Materialbeschaffung Lagerhaltung Materialbereitstellung Produktion Verpackung Maschinenwartung Qualitätskontrolle und Fertigwarenfreigabe Lagerung und Versand Kundenservice und Instandhaltung Die SAS Manufacturing Solutions im Überblick Demand Driven Forecasting & Optimization Supply Chain Intelligence Center & Inventory Optimization Predictive Asset Main tenance & Visual Analytics Quality Lifecycle Analysis & Quality Assurance Demand Driven Forecasting & Inventory Optimization Service Parts Optimization & Warranty Analysis

3 SAS IN DER PRAXIS Analytics als Motor für die nächste industrielle Revolution Gerhard Altmann Senior Director Industry Unit Manufacturing EMEA /AP Die industrielle Produktion befindet sich im Umbruch. Was in Deutschland als Industrie 4.0 bekannt ist, findet derzeit anderswo auf der Welt unter dem Schlagwort Advanced Manufacturing statt. Es geht um die Digitalisierung der Produktion und sämtlicher Rahmenprozesse. Um einen permanenten Datenaustausch zwischen Maschinen, Lagersystemen, Betriebsmitteln und Steuerungssystemen. Vor diesem Hintergrund bekommt das Thema Analytics in der Industrie ein ganz neues Gewicht. Denn: Industrie 4.0 und Advanced Manufacturing brauchen Analytics. Nur mit Hilfe analytischer Software lassen sich die Produktions-, Werkstoff-, Maschinen- und Betriebsdaten so veredeln, dass nicht nur Daten, sondern intelligente Informationen ausgetauscht werden. Nur mit Analytics bekommen an sich aussagelose Daten eine Bedeutung für den aktuellen Status der Produktion und zwar mit Blick auf die Zukunft, die verborgen in den Daten liegt. Stichwort: Predictive. Und auch Wechselwirkungen zwischen unterschiedlichen Bereichen, etwa Produktion und Marketing oder Kundenservice, lassen sich mittels Analytics aufdecken. Das ist keine Zukunftsmusik: Predictive Maintenance, Embedded Analytics oder Quality Lifecycle Assessment all das ist technisch möglich, und es findet in der Realität statt. Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert ihrer vorhandenen Datenschätze und setzen auf Analytics, um Planungs- und Steuerungsprozesse zu optimieren und so den Weg zur Smart Factory zu ebnen. Dieses breite Potenzial möchten wir Ihnen in dieser Broschüre anhand einiger Beispiele von Industrieunternehmen vorstellen, die als Vorreiter für den Einsatz von Analytics in der Industrie gelten können. Sie setzen SAS Analytics für eine Vielzahl von Aufgaben ein und haben doch alle eine Gemeinsamkeit: Sie profitieren von tiefgehenden Erkenntnissen, die eine zukunftsorientierte Steuerung ermöglichen. Ich wünsche Ihnen eine angenehme und erkenntnisreiche Lektüre! Gerhard Altmann Senior Director Industry Unit Manufacturing EMEA /AP

4 SAS WARRANTY ANALYSIS SAS ANALYTICS American Honda Analytics für Qualität, Profi tabilität und Kundenzufriedenheit Hyundai Mehr wissen besser entscheiden Analytics spart Hunderte Millionen US-Dollar Vorausschauend handeln, anstatt nur auf Marktbewegungen zu reagieren American Honda hat mit SAS ein analy Dank der Wachsamkeit dieses Teams zu anderen Daten setzen lassen. Wenn Hyundai hat sich die Latte sehr hoch ge zahlen beispielsweise aus Verkauf oder diese Weise regelmäßig an die Führungs tisches Frühwarnsystem aufgebaut, das und auch der Analysestärke von SAS nötig können sie Reports zu Bauteilen legt: Das Unternehmen will der Automobil Produktion unter defi nierte Grenzwerte etage berichtet. strukturierte Daten und unstrukturierte erkennt Honda potenzielle Schwach oder Produktionsprozessen anfordern, hersteller des 21. Jahrhunderts werden. fallen. Außerdem hält sie ein spezielles Texte zusammenführt und so Kommen stellen, bevor diese echte Probleme ver die mit einem Garantiefall in Zusammen Die Südkoreaner konzentrieren sich auf Zielerreichungssystem darüber auf dem Mit SAS ist Hyundai in der Lage, auf Basis tare von Kunden, Mechanikern und Inge ursachen. Dafür können die Mitarbeiter hang stehen, um die Zusammenhänge diesem Weg vor allem auf modernste Laufenden, wie weit Hyundai bei der immer aktueller Informationen proaktiv zu nieuren mit Daten aus der Produktion und Hunderte Szenarien miteinander verglei besser zu verstehen. Tech nologie, bestmögliche Qualität und Erfüllung seiner langfristigen Ziele voran handeln, anstatt nur auf Marktbewegungen aus anderen Systemen miteinander ver chen, mögliche Defekte bis auf Bauteil höchste Zuverlässigkeit. Ein wichtiges gekommen ist. Und nicht zuletzt gehört reagieren zu können. Das spielt für die knüpft. Das verschafft dem Unternehmen ebene verfolgen und dabei auch Informa Mit SAS können wir uns immer um die Instrument, diese Ziele laufend zu über eine analytische Lösung für die Entschei Steuerung des Unternehmens und nicht wertvolle Informationen, mit denen es die tionen aus anderen Quellen hinzuziehen. wirklich brisanten Fehlerquellen kümmern, wa chen und zu steuern, ist das unter dungs unterstützung dazu, mit der Top zuletzt für die Wettbewerbsfähigkeit und Qualität seiner Autos in der Praxis genau Findet sich ein möglicher Qualitätsman betont Cermack. So sparen wir Hun neh mens weite Informations und Manage Manager selbst direkt auf wichtige unter die langfristigen Ziele eine maßgebliche im Blick behalten und bei Bedarf zielge gel, benachrichtigt das Team sofort die derte Millionen US Dollar! Ist ein Problem mentsystem (EIMS), das Hyundai auf Basis nehmenskritische Informationen zugreifen, Rolle. richtet verbessern kann. Das stärkt die zuständigen Mitarbeiter in der Produktion zwei Monate nach Produktionsstart er von SAS aufgebaut hat. Die Lösung liefert um ihre Entscheidungen immer auf Basis Marktposition von Honda nachhaltig. und gegebenenfalls auch die Honda kannt und behoben, wird das Modell in der Unternehmensführung ständig Infor aktueller und relevanter Informationen Mit SAS sind wir in der Lage, beliebige Vertragswerkstätten. den verbleibenden zehn Monaten des mationen zum Status des Geschäfts und treffen zu können. Textdokumente wie etwa E Mails mit Jahres fehlerfrei gebaut Hunderttausende unterstützt mit seinen hoch entwickelten strukturierten Daten unter anderem zu Darüber hinaus lassen sich mit der SAS Autos laufen ohne versteckten Mangel Funktionen das Top Management bei Darüber hinaus produziert das EIMS eine Garantie und Gewährleistungsfällen aus Lösung automatisch Begriffscluster er vom Band. komplexen, zukunftsorientierten Entschei Reihe regelmäßiger Standardreports. Sie Callcentern sowie aus dem technischen stellen und aus verschiedenen Perspekti dungen. informieren das Management über den Supportcenter zu verknüpfen, erläutert ven untersuchen. Entdeckt das System Stand der Dinge etwa zu den Verkaufs Tracy Cermack, Projektmanagerin im eine Veränderung der Größe eines Clus Drei Hauptkomponenten machen den zahlen jeweils in Südkorea oder in auslän Service Engineering Information Depart ters, benachrichtigt es die zuständigen Kern der SAS Lösung aus, die Hyundai dischen Märkten oder über wichtige Kenn ment bei American Honda. Ziel: die Fachexperten, Manager und Ingenieure. innerhalb von nur drei Monaten realisieren zahlen aus dem Personalwesen. Auch Überwachung von Produktqualität und Diese können dann eine detaillierte Analy konnte: Es gibt ein Frühwarnsystem, der Status der Produktion, aufgeschlüsselt sicherheit. se vornehmen: Mit einem Klick erhalten das die Anwender im Management auto zum Beispiel nach Produktionsstandorten, sie Detailinformationen, die sich in Bezug matisch informiert, wenn Leistungskenn Modellen und Zielerreichung, wird auf 6 7

5 SAS DEMAND DRIVEN FORECASTING & INVENTORY OPTIMIZATION Nestlé erreiche. Aber das binde Kapital, ganz abgesehen davon, dass es nicht immer Vor SAS nutzte Nestlé in erster Linie die in SAP APO vorhandenen Forecasting die Genauigkeit einer Prognose in einem Schritt des Forecasting Prozesses ver Immer frische Produkte im Supermarktregal Optimale Produktverfügbarkeit am Point of Sale durch SAS Forecasting leicht sei, geeignete Lagerkapazitäten zu fi nden. Außerdem leide die Frische der Produkte darunter. Insofern sieht es Baumgartner als wichtigste Aufgabe des Supply Chain Management, genau solche negativen Kausalketten zu vermeiden: Bei Nestlé arbeiten wir nicht nach dem oder, sondern nach dem und Prinzip. In diesem Fall heißt das konkret: Wir haben bewiesen, dass es möglich ist, hohe Servicequalität zu bieten und gleichzeitig den Versorgungslevel zu steigern. Verschärft wird die Herausforderung noch durch die Logik der Lebensmittelproduktion. In der Regel werden Produkte in sehr großen Losen hergestellt, um einerseits die Stückkosten niedrig zu halten, andererseits aber auch die Qualität zu sichern oder etwa Rohstoffverfügbarkeiten zu nutzen. Daraus ergibt sich zwangsläu Funktionen sowie Modelle aus der Statistik Software R, die in SAP APO integriert ist. Diese Forecasts wurden dann von den Nachfrageplanern bei Nestlé überprüft. SAS sorgte hier für erhebliche Verbesserungen und ergänzt die Fähigkeiten von SAP APO damit perfekt. Statistisches Forecasting sei tendenziell zuverlässiger, so Baumgartner, wenn genügend historische Daten zur Verfügung stünden. Klar ist aber auch: Die Zukunft lässt sich nicht einfach statistisch aus der Vergangenheit ableiten egal, wie komplex die Modelle dafür sind. Die Auswahl der statistischen Methode ist also nicht das Problem für Baumgartner und sein Team. Entscheidend ist, in diesem komplexen Umfeld die Zuverlässigkeit von Forecasts sicher beurteilen zu bessert (oder umgekehrt: wie sich die Fehlerquote verkleinert). Mehr wissen, weniger schätzen Der SAS Forecast Server, so Baumgartner, sei dafür ein fast ideales Werkzeug: Statistiker wie ich lieben ihn. Durch die Skalierbarkeit der Lösung können wenige Spezialisten große geographische Regionen abdecken. Dabei sind sehr wenig manuelle Eingriffe notwendig die Auswahl der geeigneten statistischen Modelle erfolgt weitgehend automatisch. Das ist aus Sicht von Nestlé einer der ganz großen Vorzüge des SAS Forecast Server. Zugleich können wir aber auch sehr tief in die Kundenhierarchie eindringen und sogar die Auswirkungen von Promotionaktionen direkt in die statistischen Modelle integrieren. Eine Milliarde Produkte. Pro Tag. Diese Zahl macht deutlich, in welchen Dimensionen sich das Geschäft von Nestlé abspielt. Die Devise Good Food, Good Life setzt der größte Lebensmittelhersteller der Welt mit Produkten in sage und schreibe Marken um. Bessere und gesündere Lebensmittel hat sich Nestlé auf die Fahnen geschrieben und will damit für den Verbraucher ein Stück mehr Lebensqualität schaffen. Um sicherzustellen, dass von all diesen Produkten immer die richtige Menge im Handel verfügbar ist, setzt Nestlé auf Forecasting mit SAS. Schließlich können sogar die besten Marketing und Promotionaktionen wirkungslos verpuffen oder sogar schaden, wenn sie beispielsweise dazu führen, dass Kunden plötzlich vor leeren Verkaufsregalen stehen und sie auf eines ihrer Lieblingsprodukte verzichten müssen. Vor diesem Hintergrund kann es also kaum verwundern, dass Nestlé in höchstem Maße daran interessiert ist, seine Lieferkette sehr fein auszusteuern und zugleich seine eigenen Lagerbestände so schmal wie möglich zu halten. Die Planung auf globaler Ebene ist bei einem Unternehmen dieser Größenordnung eine hoch komplexe Angelegenheit, das liegt auf der Hand. Produktkategorien, Verkaufsregionen und die verschiedenen Fachbereiche verweben sich zu einer anspruchsvollen Matrix. Es ist aber auch die Natur des Lebensmittelgeschäfts an sich, die die Unternehmenssteuerung zu einer enormen Herausforderung macht. Saisonalitäten, die Abhängigkeiten etwa von Ernten (und damit vom Wetter), Nachfrageschwankungen und Trends und auch die Verderblichkeit vieler Produkte erschweren Produktionsplanung und Logis tik. Ein einfaches Beispiel dafür: Speiseeis muss im Voraus produziert werden. Dazu müssen etwa Milchprodukte zu günstigen Preisen verfügbar sein. Die (Tiefkühl )Lagerung wiederum ist aufwendig und teuer, genau wie die Logistik. Ob, wann und wo das Wetter aber die Nachfrage steigen lässt, ist schwer vorauszusagen. KPIs im Widerspruch Das Supply Chain Management bei Nestlé ist ein äußerst etablierter, unternehmensweit anerkannter Prozess, erklärt Marcel Baumgartner, in der Konzernzentrale weltweit zuständig für Demand Planning Performance and Statistical Forecasting. Unsere Beschäftigten in diesem Bereich kümmern sich beispielsweise um Transportnetzwerke oder betreiben hocheffi ziente Lagerhäuser, und sie arbeiten direkt an der Schnittstelle zu unseren Kunden. Ein besonders wichtiger Aspekt in diesem Zusammenhang ist die Planung genauer gesagt: die Planung von Angebot und Nachfrage. Dabei geht es darum, wie Baumgartner präzisiert, zwei Systeme miteinander in Einklang zu bringen: Servicelevels und Versorgungslevels. Man könne zwar die Qualität des Kundenservice steigern, beispielsweise indem man die Lagermenge erhöhe und damit einen sehr hohen Anteil vollständiger und pünktlicher Lieferungen fi g ein Make to Stock Prozess anders als etwa die Make to Order Maxime beispielsweise im Automobilbau. Wir sind deshalb darauf angewiesen, die Bestellungen unserer Kunden möglichst genau vorhersagen zu können, um die richtige Menge der richtigen Produkte am richtigen Ort zum richtigen Zeitpunkt vorhalten zu können, erklärt Baumgartner. Hinzu kommen weitere unternehmerische Kenngrößen wie etwa Budgets und Umsatzziele, aber auch strategische Ziele. Insgesamt gehe es, so Baumgartner, darum, proaktiv handeln und nicht nur reagieren zu können. Um das zu erreichen, setzt Nestlé auf stabile Abstimmungsprozesse, auf eine sehr enge Zusammenarbeit mit den Kunden und auf eine hochklassige Prognosetechnologie. Für das höchstmögliche Maß an Präzision braucht es schon außerordentliche Prognosemethoden und deshalb setzt das Unternehmen beim Forecasting auf SAS. Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten, Forecasts aufzustellen. Die erste subjektive baut vorwiegend auf die Einschätzung und Bewertung des Planers und seine Erfahrungen. Die andere statistische nähert sich der Prognose auf Datenbasis. können. Und dabei rückten zwei Begriffe ins Zentrum des Interesses: der Faktor Volatilität und SAS. Wie präzise sich die Nachfrage nach einem Produkt vorhersagen lässt, hängt in höchstem Maße von den Schwankungen ab, denen sie unterliegt, so Baumgartner. Und gerade bei stark schwankender Nachfrage ist die Methodenauswahl und kombination entscheidend. Und die erleichtert der SAS Forecast Server enorm. Für das Supply Chain Management besonders wichtig sind die sogenannten Mad Bulls: So nennt Nestlé hochgradig volatile Produkte, die gleichzeitig besonders umsatzstark sind. Nescafé ist beispielsweise ein solcher Mad Bull : ein Produkt, das sich übers Jahr grundsätzlich relativ gleichmäßig verkauft, dessen Absatz aber durch Promotionaktionen massiv in die Höhe gehen kann. Eine einfache statistische Hochrechnung ist zur Nachfrageprognose solcher Produkte ebenso wenig ausreichend wie das Bauchgefühl eines erfahrenen Planers. Eine Chance ist, die zurückliegenden Schwankungen zu verstehen, wenn man die Geschichte anschaut. Baumgartner setzt mit seiner Mannschaft auf den Forcecast Value Added (FVA) als Messgröße. Sie beschreibt, um wie viel sich Die Ergebnisse sprechen eine deutliche Sprache. In einem Vergleich zwischen der herkömmlichen Forecasting Methode und den Prozeduren mit Hilfe von SAS High Performance Forecasting weitgehend in den Standardeinstellungen lieferte SAS häufi g ein deutliches Plus an Genauig keit. Dank dieser Zuverlässigkeit müssen sich die Planer weniger mit den Produkten beschäftigen, deren Nachfrage sich statistisch vorhersagen lässt und haben mehr freie Zeit, um sich um die unberechenbaren Mad Bulls zu kümmern. Denn auch Nestlé ist sich im Klaren, dass nicht einmal eine so ausgereifte Lösung wie der SAS Forecast Server die Arbeit des Nachfrageplaners ganz ersetzen kann. Gerade im Umgang mit Mad Bulls muss sich ein Planer mit jeder der Facette des Geschäfts auskennen, er braucht Glaubwürdigkeit, Erfahrung und tiefes Wissen. Indem sie mehr Zeit für solche komplizierten Fälle zur Verfügung haben, können Planer erfolgreichere Entscheidungen für die Produktion treffen. Damit am Badestrand auch wirklich genügend Nestlé Eis verfügbar ist, wenn die heißen Sommertage dann wirklich kommen. 8 9

6 SAS PERFORMANCE MANAGEMENT SAS QUALITY LIFECYCLE ANALYSIS Meyer Werft Immer auf Kurs POSCO Analytics und Six Sigma Auf den Tag genau planen mit 24 Monaten Vorlauf 14 Millionen Euro ROI in weniger als zwei Jahren mit SAS Die Meyer Werft in Papenburg gehört zu durch Controlling methoden aus unter führen von Lackierarbeiten und dies alles POSCO ist einer der weltweit größten Projekts Bescheid, erklärt Ill Chul Shin, Datenmengen umzugehen, wie sie den modernsten Werften Europas. Dank schiedlichsten Blickwinkeln und aus unter Berücksichtigung konstruktiver Erzeuger von Stahl. Eines der wettbe Manager in POSCOs Six Sigma Akade bei uns üblich sind. Noch dazu bieten Flexibilität und Innovationsbereitschaft Perspektive verschiedener Abteilungen sowie produktiver Aspekte. Ampelfunk werbsfähigsten Unternehmen überhaupt mie. Den können wir uns einfach per sie äußerst eingeschränkte analytische konnten sich die Schiffsbauer im hart um und Hierarchiestufen betrachtet werden tionen und Drill Down Funktionalitäten und (laut Forbes Magazin) dasjenige Mausklick aus unserem Six Sigma Portal Fähigkeiten. kämpften Markt für Kreuzfahrtschiffe ei können. So schafft InfoYard Transparenz unterstützen die Anwender in den Fach mit dem höchsten Ansehen im Markt. ziehen auf Tages oder auf Monats nen der vordersten Plätze sichern. Für die in einem Umfeld, das ohne technische abteilungen und der Unternehmensführung POSCO beschäftigt allein an seinen zwei basis. Die Ergebnisse des Six Sigma Projekts Koordination der komplexen Planungs Unterstützung als Ganzes nicht zu fassen beim Projektcontrolling. Balance Score großen Produktionsstandorten in Süd bei POSCO sind eindrucksvoll: Durch und Produktionsprozesse setzt das Tradi ist. card Methodiken und Frühwarnlogiken korea rund Mitarbeiter, die jährlich Bei einem der zahlreichen mit SAS durch eine Investition von 35 Millionen US Dollar tionsunternehmen auf eine Lösung von machen es möglich, Fehlentwicklungen 28,5 Millionen Tonnen Stahl erzeugen geführten Six Sigma Projekte ging es bei konnten insgesamt 450 Millionen US SAS. InfoYard bildet mit circa 300 Anwendern frühzeitig zu erkennen, und bieten dem und damit einen Umsatz von 19 Milliarden spielsweise um einen zu hohen Ausschuss Dollar eingespart werden. Allein SAS hat einen Kernbaustein im ERP Umfeld. Hier Endanwender eine fundierte Entschei US Dollar erwirtschaften. Um ein Unter bei warmgewalzten Stahlbändern. Her uns im Six Sigma Umfeld einen Return Von der ersten Planung bis zum Stapel hilft die Lösung, klassische Planungsauf dungsgrundlage für die Projektarbeit. nehmen dieser Größenordnung fl exibel kömmliche statistische Verfahren konnten on Investment von 14 Millionen US Dollar lauf eines Schiffs vergehen selten weniger gaben wie die termingerechte und unter Diese Software Instrumente tragen dazu und effi zient zu steuern, ist ein hoch leis hier nicht helfen. Mit SAS fand sich durch gebracht. Außerdem weitere 1,5 Millionen als 24 Monate. Je nach Auftragsgröße Kapazitätsgesichtspunkten optimierte bei, einen Auftrag in jeder Projektphase tungsfähiges Performance Management die Analyse der physikalischen Prozesse US Dollar in anderen Projekten und das sind über Mitarbeiter von der Werft Einlastung von Prozessen fertigungsnah auf Kurs zu halten und aktiv zu steuern. erforderlich. POSCO setzt dafür auf die eine Lösung, den Ausschuss von 15 Pro innerhalb von weniger als zwei Jahren, und von Partnerfi rmen direkt oder indirekt zu erfüllen. Darüber hinaus geht es der Management Methodik Six Sigma und zent auf 1,5 Prozent zu senken. An ande betont Ill Chul Shin. in den Erstellungsprozess involviert. Meyer Werft darum, Wechselwirkungen auf Software von SAS. rer Stelle identifi zierte SAS die Ursachen Um dieses komplexe Zusammenspiel zu erkennen und die Produktion trotz der für Profi tabilitätsunterschiede zwischen zu koordinieren, betreibt die Meyer Werft steigenden quantitativen und qualitativen Six Sigma wurde im Zuge eines zweistu verschiedenen Produktionsanlagen und die selbst entwickelte Software Lösung Anforderungen bei gleicher Personalstärke fi gen Innovationsprogramms bei POSCO legte die Basis für Optimierungsmaßnah InfoYard, die auf SAS basiert. treffsicher zu steuern. Dabei sind die in eingeführt. SAS Software übernimmt da men, die jährlich 1,2 Millionen US Dollar InfoYard dient der operativen Projekt InfoYard abgebildeten Fertigungsprozesse bei die Steuerung und Überwachung der einbringen. Die Entscheidung für SAS hat und Kapazitäts analyse und fungiert äußerst vielfältig und betreffen Abläufe Prozesse sowie vielfältige Datenanaly sich aus Shins Sicht auch deshalb be gleichzeitig als integriertes Informations von Stahlarbeiten ebenso wie das Einbrin seaufgaben. Dank SAS wissen wir jetzt währt, weil die meisten Six Sigma Stan system, mit dem laufende Prozesse gen von Elektrokabeln oder das Durch immer über den Status jedes einzelnen dard Tools Probleme haben, mit so großen 10 11

7 SAS PREDICTIVE ANALYTICS SAS VISUAL ANALYTICS Dow Chemical Wettbewerbsfaktor Analytics Euramax Coated Products Die Zukunft im Visier Einsparungen beim Energie verbrauch in Milliardenhöhe Fokus auf den tatsächlichen Ursachen Dow Chemical ist ein durch und durch stoßen: Im Sales Forecasting erreicht das auf, die allen Bereichen zur Verfügung Euramax Coated Products ist einer der Zudem brauchen wir Daten und Ergeb perten bei Euramax Korrelationen erken analytisches Unternehmen. Geprägt von Unternehmen heute eine Genauigkeit von stehen. weltweit führenden Spezialisten für die nisse in verschiedenen übersichtlichen nen, mit denen sie nicht gerechnet hätten Ingenieuren und Wissenschaftlern, haben 100 Prozent. Maßnahmen zur Reduktion Beschichtung von Aluminium und Stahl Formaten, um sie präsentieren zu kön und sich dann ganz auf die Suche nach Daten hier seit jeher einen hohen Stellen des Energieverbrauchs, berechnet und Auf diesen Erfolgen ruht sich der CIO blechen. Um seine Produktionsprozesse nen, kommentiert Peter Wijers, Business den Ursachen konzentrieren. wert. Diese Tradition hat der CIO von geplant mit SAS, haben seit ihrer Einfüh allerdings nicht aus. Er weiß, dass er die zu optimieren sowie für den Ausbau der Support Manager bei Euramax die Ent Dow Chemical, Dave Kepler, in den letz rung Einsparungen in Milliardenhöhe Analytics Landschaft des Unternehmens Forschungsaktivitäten und das Finanzre scheidung für SAS Visual Analytics. Wijers erwartet, dass die Funktionsvielfalt, ten Jahren konsequent weiterentwickelt gebracht. Spezielle Reports sagen den ständig weiterentwickeln muss: Wer porting setzt Euramax auf SAS Visual die Geschwindigkeit von SAS Visual mit Analytics von SAS. Geschäftsbereichen bereits am 12. jedes Wettbewerbsvorteile sucht, braucht heute Analytics weitere Bereiche sollen folgen. Das häufi gste Problem mit statischen Analytics und gerade auch die einfache Monats, ob sie ihre Ziele erreichen wer bessere Entscheidungsgrundlagen. Wie Mit der Entscheidung für SAS Visual Reports ist, dass sie auf Unregelmäßig intuitive Bedienung seinem Unternehmen Eine wichtige Aufgabe sah Kepler darin, den und was zu tun ist, wenn sie in Unternehmen Analytics einsetzen, das ist Analytics ebnet Euramax den Weg für ein keiten zum Beispiel in den Prozessen hin den Weg hin zu einem neuen Maß an mehr Außenperspektive in die Analyse Rückstand sind. Ein Warnsystem analy das eigentliche Differenzierungsmerkmal. dynamischeres Reporting und tiefgreifen weisen, die Gründe dafür aber nicht fest Effi zienz und Innovation ebnet und dass prozesse des Unternehmens einzubezie siert das aktuelle und prognostiziert das In den nächsten zehn bis zwanzig Jahren dere Erkenntnisse aus den vorhandenen zustellen sind, sagt Wijers. Dies führt zu die Lösung Antworten liefert, zu denen in hen und nicht nur eigene Daten auszu bevorstehende Geschäftsklima und infor wird es in der ersten Reihe nur noch Daten. Außerdem werden umfangreichere zeitaufwendigen Nachfragen bei den zu der Vergangenheit noch nicht einmal die werten. Wir stellen fest, dass Muster, die miert die Geschäftsbereiche automatisch, Unternehmen geben, die wissen, wie man und intensivere Analysen für die For ständigen Analysten und die Erfahrung Fragen bekannt waren. in der Vergangenheit gültig waren, heute wenn es sich abkühlt. Das Personalwe Informationen erntet und was man aus schung an innovativen Produkten und zeigt, dass mit steigendem Detaillierungs nicht mehr funktionieren. Wir brauchen sen profi tiert von einer Lösung, mit der ihnen macht. Und wir wollen in der ersten Verfahren möglich. Und nicht zuletzt grad der Ergebnisse auch die Menge an Analytics, um zu verstehen, was die Zu sich der Mitarbeiterbedarf des Unterneh Reihe bleiben. schafft SAS Visual Analytics mehr Mobili offenen Fragen automatisch zunimmt. kunft bringt und wir brauchen Daten mens analysieren und das Recruiting ge tät bei der Datenanalyse inklusive der Hier helfen die Reporting Funktionen von von außen, um neue Impulse zu integrie nau danach ausrichten lässt. Kepler ließ Möglichkeit, Daten und Analysen unkom SAS Visual Analytics, mit denen Anwen ren. Erfahrung ist gut, aber nicht alles, außerdem ein Risikomanagement System pliziert mit zum Kunden zu nehmen. der schnell und einfach Filter oder Drill erläutert der CIO. aufbauen, das den Einfl uss von Wechsel Down Funktionen hinzufügen können, um kursschwankungen untersucht. Damit Wir wollen die Zusammenhänge, die un bei Bedarf einen noch detaillierteren Grad Im Laufe der Zeit hat Dave Kepler eine lässt sich der Einkauf von Rohstoffen op ser Geschäft treiben, schnell verstehen an Informationen zu erhalten. Indem SAS Reihe äußerst erfolgreicher SAS Analy timieren. Darüber hinaus baute der CIO und müssen in der Lage sein, innerhalb Visual Analytics Ausreißer in Daten und tics Projekte bei Dow Chemical ange eine Zentraleinheit aus Analytics Experten kürzester Zeit Entscheidungen zu treffen. Ergebnissen identifi ziert, können die Ex 12 13

8 Noch 2013 sollen Maschinen erstmals mehr Daten untereinander austauschen als Menschen, die mit Menschen kommunizieren. Die vierte industrielle Revolution ist in vollem Gange, die Datenlawine rollt. Damit rücken neue Fragen ins Zentrum des Interesses: Wie lassen sich aus riesigen Mengen an Rohdaten verwertbare Informationen ab leiten? Und was ist nötig, um die Machine-to-Machine-Kommunikation intelligent zu steuern? Das Bewusstsein für die Bedeutung dieser Fragen ist bei einem Großteil der Industrie vorhanden, so das Ergebnis einer 2013 vom Marktforschungsinstitut Forsa im Auftrag von SAS durchgeführten repräsentativen Befragung unter deutschen Industrieunternehmen. Dennoch nutzen die meisten Unternehmen die ihnen zur Verfügung stehenden Daten bei Weitem noch nicht aus. Der Blick in die Praxis zeigt, dass analytische Lösungen, die jenseits des Offensichtlichen nach verborgenen Zusammenhängen in den Betriebsund Produktionsdaten suchen, noch wenig verbreitet sind. Wo derzeit rückblickende Reporting sys teme vorherrschen, die Tatsachen zusammenfassen, an denen nicht mehr zu rütteln ist, sollten jedoch eigentlich analytische Lösungen arbeiten, mit denen sich künftige Entwicklungen antizipieren und durchspielen lassen. Prozesssteuerung in Echtzeit Dieser Nachholbedarf hat einen guten Grund: Es ist gar nicht lange her, dass viele Auswertungen technisch nicht oder nicht zeitnah möglich waren. Hier spielen der Industrie aktuelle technische Entwicklungen positiv in die Karten; heute können Daten in einer Menge und Geschwindigkeit analysiert werden, an die noch vor einem Jahr nicht zu denken war. Big Data und um nichts weniger handelt es sich letztlich, wenn von M2M-Daten die Rede ist ist mittlerweile kein Problemfeld mehr, sondern ein Bereich, in dem Vorreiter aktuell echte Wettbewerbsvorteile erzielen können, weil sie über mehr und über bessere Informationen verfügen als andere. Intelligente Produktionsprozesse dank Analytics So lassen sich mit Analytics-Software von SAS eine Milliarde Datensätze in nur neun Sekunden analysieren. Das hat zur Folge, dass Auswertungen, die in der Vergangenheit ein bis zwei Tage in Anspruch genommen haben, heute innerhalb weniger Minuten fertig sind. Auslöser für diese enorme Beschleunigung sind die sogenannte In-Memory-Technologie und der Preisverfall im Speichersegment. In-Memory heißt, dass alle relevanten Daten einmal in den Hauptspeicher geladen und direkt dort analysiert werden. Dieses Plus an Geschwindigkeit macht schließlich einen Aspekt möglich, der insbesondere für analytische Verfahren in der Produktion von Bedeutung ist: Echtzeit. Moderne Analytics-Lösungen sind in der Lage, die Produktionsprozesse kontinuierlich zu überwachen und dabei nicht nur zurückzuschauen, sondern auch in der Zukunft liegende Ereignisse vorherzusagen. Und genau das ist der Clou von Analytics in der Produktion: Es geht nicht darum, einzelne Messwerte in Reports zu überführen. Stattdessen können alle Daten miteinander in Beziehung gesetzt beziehungsweise auf Korrelationen hin untersucht und daraus Erkenntnisse zur Optimierung des Produktionsprozesses abgeleitet werden

9 Je mehr Daten erfasst, gespeichert und analysiert werden, desto detaillierter wird das Bild davon, wie die kleinsten Elemente innerhalb eines Produktionsprozesses, vom Maschinenbauteil bis zu QM-Abläufen, miteinander korrelieren. Plötzlich wird erkennbar, wo es Fehlerquellen gibt und über welche Parameter sich Fehler frühzeitig ankündigen. Ein klassisches Anwendungsszenario für die Analyse von Maschinendaten ist deshalb beispielsweise ein Frühwarnsystem, das auf bevorstehende Maschinenausfälle oder Qualitätsverluste in der Produktion und bei den Produkten hinweist und gleichzeitig aufzeigt, was an welcher Stelle zu tun ist, um den Prozess wieder ins Lot zu bringen. Stichwort: Predictive Asset Maintenance. Darüber hinaus spielt die Prozessoptimierung, auch mit Blick auf die Personallogistik, eine wichtige Rolle. Und ebenso profitiert das Quality Lifecycle Assessment erheblich von Analytics. Hier geht es darum, die Qualität von Produkten über ihren gesamten Lebenszyklus zu begleiten und beispielsweise aus Serviceberichten Frühindikatoren für Probleme herauszudestillieren, um möglichst früh und kostengünstig gegensteuern zu können. Neue Geschäftsmodelle Hersteller, die prädiktive, also vorausschauende Analysen in ihre Maschinen einbauen, stärken die Profitabilität ihrer Kunden, indem sie die Menge der Betriebsstunden maximieren und im Idealfall auf 100 Prozent bringen. Das stärkt die Kundenzufriedenheit und die Kundenbindung erheblich. Außerdem bietet die Analyse von Maschinendaten Ansatzpunkte für neue Geschäftsmodelle wie etwa neue Servicepakete und damit das Potenzial für eine unmittelbare Steigerung des Umsatzes. Darüber hinaus ist es möglich, auf Basis der vorhandenen Daten Prozesse zu optimieren, etwa um die Maschinenauslastung zu erhöhen. Nicht zu vergessen: Daten, die das Kundenverhalten abbilden, lassen Rückschlüsse auf Kundenwünsche und entsprechende Optimierungspotenziale zu. Das schafft wertvolle Alleinstellungsmerkmale. Die Industrie braucht Analytics Fazit: Wer einen Datenaustausch zwischen Maschinen in Gang setzen möchte, muss sicherstellen, dass diese Daten auch relevant, gehaltvoll und vergleichbar sind. Erst Analytics bereitet die Produktions-, Maschinen- und Betriebsdaten so auf, dass es sich überhaupt lohnt, sie auszutauschen. Analytics sorgt dafür, dass sie eine Bedeutung bekommen, die Auskunft über den aktuellen Status der Produktion gibt und über zukünftige Entwicklungen, die verborgen in den Daten liegen. Industrieunternehmen sind daher dringend auf zuverlässige und hochperformante Analytics angewiesen. Unternehmen, die die Chancen von Industrie 4.0 in echte Wettbewerbsvorteile umsetzen wollen, müssen jetzt damit beginnen. Die SAS Manufacturing Solutions bieten dafür die idealen Voraussetzungen. 16

10 SAS and all other SAS Institute Inc. product or service names are registered trademarks or trademarks of SAS Institute Inc. in the USA and other countries. indicates USA registration. Other brand and product names are trademarks of their respective companies. Copyright 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Bildnachweise: SAS Institute GmbH, fotolia.com P

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