Predictive Analysis für eine intelligente Produktionsplanung Dr. Andreas Cardeneo, SAP Data Science 20. Mai 2014

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1 Predictive Analysis für eine intelligente Produktionsplanung Dr. Andreas Cardeneo, SAP Data Science 20. Mai 2014

2 Agenda Vorstellung Kundenbeispiel Absatzprognose SAP Predictive Analysis Anwendung SAP Predictive Analysis Erfahrungen und Zwischenbilanz 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 2

3 Vorstellung Kundenbeispiel Absatzprognose

4 Anwendungsfall: Prognose bei einem Spezialchemiehersteller Ziel: Bestandsoptimierung zur Verbesserung der Lieferfähigkeit Bedarfsgerechte Produktion und verbesserte Bestandsreichweiten Weg: Nutzung von statistischen Prognosemethoden Vergleich mit Vertriebsvorschau Schaffung einer objektiven Referenz für die kollaborative Planung Realisierung: Evaluierung verschiedener Tools, Auswahl von SAP Predictive Analysis Kundenspezifische Entwicklung von R-Komponenten durch SAP Begleitung der Implementierung und Einführung 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 4

5 Kundenbeispiel: Eckdaten und Anforderungen Automatisierte Prognose für beliebige Produkte zu einem Stichtag Vergleich mit Vertriebsvorschau Anforderungen Zeitreise -Funktion: Entwicklung der Prognose über die (vergangene) Zeit Was haben wir vor 3 Monaten für den Juli 2014 erwartet? Archivierung von Vertriebsvorschauen und modellbasierten Prognosen Eckdaten > 3000 Produkte > 20 Produktfamilien Mehrjährige monatliche Historie pro Produkt 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 5

6 Kundenbeispiel: Prozessveränderungen in der Absatzprognose Prozess bisher Vertriebsvorschau erfahrungsbasiert monatlich, kurzfristiger Horizont Neuer Prozess Vertriebsvorschau erfahrungsbasiert monatlich, kurzfristiger Horizont keine Archivierung modellbasierte Prognose Analyse von Differenzen Horizont für Prognose 12 Monate Archivierung und Rückschau 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 6

7 SAP Predictive Analysis

8 User Engagement Collective Insight Analytischer Reifegrad Raw Data Cleaned Data Standard Reports Ad Hoc Self Reports Service BI & OLAP Agile Visualization What happened? Optimization Predictive Modeling Generic Predictive Analysis Why did it happen? What is the best that could happen? What will happen? Maturity of Analytics Capabilities 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 8

9 User Engagement Collective Insight Analytischer Reifegrad Einordnung Raw Data Cleaned Data Standard Reports Ad Hoc Self Reports Service BI & OLAP Agile Visualization What happened? Optimization Predictive Modeling Generic Predictive Analysis Why did it happen? What is the best that could happen? What will happen? Maturity of Analytics Capabilities 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 9

10 SAP Predictive Analysis Übersicht Visualisierung Vielfältiger Visualisierungstypen Umfang von SAP Lumira informative Visualisierungen Umfangreicher Funktionsumfang Datenvorverarbeitung Klassifikation Regression Ausreißererkennung Assoziationsregeln Clustering Merkmalsextrakion User Experience Graphische Modellierung per Drag & drop Einfaches Verteilen von Resultaten Zielgruppe Business-Anwender Erweiterbarkeit Eingebaute Unterstützung für R ~12 R Algorithmen standardmäßig enthalten 5,000+ R Pakete frei verfügbar JAVA UI-Erweiterungen Integration Datenbanken (JDBC) CSV-Schnittstelle Native zu SAP HANA BOBJ Universen 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 10

11 SAP Predictive Analysis Workflow 1 Daten laden 2 Daten bearbeiten Modelle erstellen 3 Modelle anwenden, Ergebnisse teilen 4 Analytische Ergebnisse verwenden Anwender Data Scientist Fachabteilung Fachabteilung Management 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 11

12 SAP Predictive Analysis Modellierung Analytische Modelle bequem erstellen o o Lesen/Schreiben von Daten von und nach verschiedenen Quellen und Zielen: SQL- Datenbanken, Textdateien, SAP HANA, BW Universes, IQ und andere Graphische Modellierung von Analyseprozessen per Drag-and-drop 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 12

13 SAP Predictive Analysis Erweiterbarkeit durch R-Komponenten Quelle: SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 13

14 Anwendung SAP Predictive Analysis

15 Realisierung Prognoseprozess mit SAP Predictive Analysis DB View kurzfristige Historie 1 Jahr CSV-Export langfristige Historie DB View aktuelle Vertriebsvorschau CSV-Datei Analysebasis Prognosen Vorschauen Verkaufszahlen CSV-Datei Vorschau-Archiv CSV-Datei Prognose-Historie 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 15

16 Prognosemodell mit SAP Predictive Analysis Graphische Erstellung einer Prozesskette von Verarbeitungsschritten: Laden Daten, Filtern, Prognose Prognosekomponente kapselt R-Skript Konfiguration der Anbindung des Skripts an die Daten Parameter gelten für gesamten Prognoselauf 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 16

17 Beispiel Prognose [anonymisiert] 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 17

18 Erfahrungen und Zwischenbilanz

19 Erfahrungen und Zwischenbilanz des Kundenbeispiels SAP Predictive Analysis bietet Datenverarbeitung, Visualisierung und Analyse für Fachabteilung Nutzung der Erweiterbarkeit mit R erweitert verfügbare Analysemethoden und Funktionalität Prognoseleistung In Vorphase deutliche Verbesserungen gegenüber Vertriebsvorschau bei größerem Horizont Geschwindigkeit: Ergebnisse für alle Produkte in akzeptabler Zeit Aktuell Validierungsphase: Data Science Unterstützung für Modellverbesserungen (Neueinführung, Auslauf, Langsamdreher usw.) Ausbaufähigkeit Kundenbeispiel zeigt, dass pragmatischer Ansatz schnell zu produktivem Einsatz führt Weiterverwendbar in komplexeren BI-Landschaften oder SAP HANA Umgebung R-Entwicklungen investitionssicher bei Ausbau auf SAP HANA 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 19

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