Hannover Messe: SAP propagiert Asset intelligence

SAP präsentiert zur Hannover Messe Industrie Software zur vorbeugenden Wartung. Mit dem "Asset Intelligence Network" will der Konzern die Auswertung von Sensordaten zur Identifikation notorischer Störungsursachen in Produktionsprozessen ermöglichen.

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SAP

(Bild: SAP)

Lesezeit: 2 Min.
Von
  • Dr. Hans-Peter Schüler

SAP erweitert zur Hannover Messe Industrie sein Engagement zum Thema Industrie 4.0 um Hilfsmittel zur präventiven Analyse von Produktionsprozessen auf typische Störungsquelle. Mit SAP Predictive Maintenance and Service hat der Konzern eine weitere Anwendung auf Basis der In-Memory-Datenbank HANA herausgebracht, um große Mengen von Sensordaten zu verwalten und mit statistischen sowie visuellen Werkzeugen auszuwerten. Wie im Unternehmenspaket S/4HANA dient die Datenbank auch hier zur zeitnahen Filterung und Analyse großer Mengen von Prozessdaten – nur dass es hier erst in zweiter Linie um die Auftragsabwicklung geht, sondern um technische Abläufe.

SAP offeriert auf Projektbasis – wie zu erfahren war als kostenlose Vorleistung im Rahmen einer kundenspezifischen Machbarkeitsstudie – die umfassende Sammlung aller verfügbaren Prozessdaten und die Sondierung, aus welchen Daten sich besonders aussagekräftige Hinweise auf drohende Störungen gewinnen lassen. Etwa in einem Projekt mit dem Bahnbetreiber Trenitalia sind mehrere hundert TByte an Sensordaten für Spannungsabfälle, Stromstärken, Orts- und Zeitkoordinaten, Umweltbedingungen und weitere Parameter für die Züge des Unternehmens gesammelt worden, um herauszufinden, wo und wann mit vermehrten Motorstörungen in Lokomotiven und Triebwagen zu rechnen ist.

Die Erkenntnisse aus der ersten Sondierung lassen sich anschließend für die längerfristige Konzeption der Datenüberwachung nutzen. Bestandteil von "SAP Predictive Maintenance and Service" sind einerseits die Datenbank-Engine HANA in einer Installation vor Ort oder als gehostete Cloud-Software, und andererseits verschiedene Analysewerkzeuge. Diese verwenden sowohl klassische multivariate Korrelationsanalysen als auch visuelle HIlfsmittel, etwa um wünschenswerte und problematische Werteverteilungen in einem Ensemble von Parametern als Pseudo-Landschaft anzuzeigen und mit der sogenannten Wasserstein-Metrik zu bewerten. Außerdem rechnet die Software mit der Weibull-Statistik, um A-Priori-Lebenserwartungen von Geräten zu berücksichtigen und katalogisiert Spezifikationen von Bauteil-Herstellern, um etwa die Vibrationsfrequenzen von Motorenmodellen in Abhängigkeit von der Drehzahl als bedenklich oder unbedenklich einordnen zu können. (hps)