IoT, Smart Factory, Predictive Maintenance – viele Schlagwörter. Was Sie jedoch verbindet ist, dass Daten aus beliebigen «Things» benutzt werden, um Prozesse anzustoßen, Entscheidungen zu treffen, zu planen und Voraussagen zu treffen.
Genau diese Verbindung präsentiert objective partner mit dem IoT CoffeeMaker, denn herkömmliche Dinge, wie eine Kaffeemaschine intelligent zu verknüpfen, kann komplexe Digitalisierungen des Business einfach darstellen und greifbar machen. Unser Showcase zeigt, wie Sensordaten von Maschinen in Prozesse einfließen und wie durch eine innovative Nutzung dieser Daten in Verbindung mit SAP ein echter Nutzen generiert wird – mit schnellen Ergebnissen und überschaubaren Investitionen.
Wichtig war uns, dass die Architektur die Anforderungen einer Enterprise-IT und von echten Maschinen und der Datenmenge auf dem Shopfloor erfüllt, wir neue Technologien rund um SAP (SAP Cloud Plattform, SAP Leonardo, Hadoop) einsetzen und wir die Transformation von Big Data in Smart Data zeigen.
Entstanden ist ein Showcase, der die NetApp Big Data Infrastruktur im Zusammenspiel mit Hadoop nutzt und einige Dutzend Kaffeemaschinen weltweit verbindet. Alle Kaffeemaschinen sind über einen Microcontroller verbunden und liefern ständig Daten in High Velocity & Variety.
Was können Sie entdecken?
Operation:
Up and Running – Läuft alles oder gibt es Probleme, sind alle Systeme verbunden und online, wieviel Kaffee wurde bereits gezogen und was sagen die Logs der Maschine – diese Informationen werden von den Maschinen abgegriffen und dargestellt.
Predictive Maintenance:
Anhand der Kaffeebezüge wird ein Forcast für den idealen Wartungstermin des Espresso- und des Kaffeemahlwerks berechnet. Dabei wird der Termin so optimiert, dass – wenn möglich – beide Mahlwerke zusammen gewartet werden können, um weitere Kosten, wie beispielsweise die zweite Anfahrt des Technikers, zu sparen. Auf Basis des Forecasts und der Lokationsdaten der Maschine lässt sich ein Service Mitarbeiter bestimmen, der direkt einen Serviceauftrag erhält.
Supply Chain:
Der Blickwinkel liegt auf einer Vorhersage des optimalen Bestelltermins für Kaffee. Dieser wird anhand des vorhergesagten Kaffeeverbrauchs und dem Bestand im Lager ermittelt. Die Bestellung kann automatisch oder manuell über einen Alarm angestoßen werden. Dabei wird vom Auftrag bis zur Bestellung der komplette Workflow im SAP-System automatisch ausgelöst.
Revenue:
Die Bezugsdaten der Kaffeemaschine werden mit betriebswirtschaftlichen Daten aus SAP in Bezug gesetzt, um den Umsatz je Warengruppe für jede Maschine in Echtzeit darzustellen.
Dashboard:
Die Daten der Maschine lassen sich mit Daten aus SAP anreichern und in beliebigen Dashboards darstellen. Das Dashboard ermöglicht dem Benutzer die Einsicht auf den Verbrauch je Warengruppe in Relation zur Tageszeit.
Quelle: pressebox.de
