Aufzeichnung vom 20. März
In der ersten Websession unserer Reihe haben wir die Transformation bzw. die Chancen und Faktoren thematisiert, die im Maschinenbau den von Wandel vom Hardewarelieferanten zum Service-Provider vorantreiben werden.
Zu diesen Treibern zählen u.a.:
All diese Faktoren erschweren es Maschinenbauern, ihr herkömmliches Geschäftsmodel einfach so weiterzubetreiben. Eine mögliche Antwort auf alle diese Herausforderungen ist die Umstellungen auf einen Equipment-as-a-Service Ansatz, also die Anlage nicht mehr zu verkaufen sondern nur deren Output über eine leistungsbezogene Abrechnung.
Der Schlüssel zu einem Equipment-as-a-Service Ansatz ist eine stabile, höchstmögliche Verfügbarkeit beim Kunden, die gleichzeitig auf maximal effiziente Weise sichergestellt werden muss. Die Wartung muss also so effektiv (und vorausschauend) erfolgen, dass Maschinen möglichst nie ungeplant stillstehen und dabei gleichzeitig maximal kostengünstig umgesetzt werden. Da Ihre Kunden in so einem Szenario einen optimalen Service erwarten, bleiben als Stellschrauben
a) dass Serviceeinsätze wirklich nur dann erfolgen, wenn sie notwendig sind – Sie müssen also wissen, ‚wie es Ihren Maschinen tatsächlich geht‘.
b) und dass die dem Service-Techniker Einsatz vor- und nachgelagerten Prozesse (Technikerplanung, Ersatzteilbestellung etc.) möglichst automatisiert und fehlerfrei ablaufen.
Damit kommt man zu einem voll in Ihre ERP-Prozesse integrierten Predictive Maintenance Szenario für Maschinen im Kundeneinsatz.
In unserer Websession möchten wir zeigen, wie dieser Wandel konkret umgesetzt werden kann und die dahinterstehenden Prozesse in einem SAP System End-to-End von den IoT Daten einer Maschine im Kundeneinsatz bis zum Serviceauftrag im eigenen ERP bzw. bis zum Bestellvorschlag im Kundenportal umgesetzt werden können.
Dabei möchten wir verdeutlichen, dass solche Szenarien kein unvernünftig großes Initialinvestment erfordern, sondern sich smart und mit gängigen SAP Modulen umsetzen lassen. Auch bei der Erfassung und Verarbeitung von IoT-Daten bedarf es oftmals keiner hoch komplexer Modelle, die über lange Zeiträume mit Daten angefüttert werden müssen. Mitunter kann auch die Extrapolation von Füllstandverbräuchen o. ä. schon eine valide Grundlage bilden.
Am Ende der Websession möchten wir Ihnen unser Demoszenario vorstellen, mit dem wir einmal den kompletten Prozess End-to-End von den IoT-Daten unserer Fräsmaschine bis zum Bestellvorschlag im Kundenportal vorstellen – und damit demonstrieren, dass all das keine „Rocket Science“ ist.
Das nehmen Sie mit:
Eine Vorstellung wie sich die Transformation zum Serviceprovider konkret umsetzen lässt – technologisch und auf Prozessebene
Wer sollte an der Websession teilnehmen?
Ansprechpartner aus dem Maschinenbau – GF, IT, Service, Vertrieb, Business Development, Produktentwicklung & -management
Lars Schirmer – Consultant Data Science, avantum consult GmbH
Andreas Lehner – Head of Innovation, blue-zone GmbH