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Embedded Analytics in SAP DM Schluss mit Excel-Reporting am Shopfloor
Produktionsdaten sind heute reichlich vorhanden, dennoch werden Entscheidungen im Manufacturing oft zu spät oder auf Basis historischer Auswertungen getroffen. Der Grund liegt selten an fehlender Digitalisierung, sondern an Systembrüchen im Reporting: Daten werden exportiert, manuell konsolidiert und in Excel aufbereitet. Währenddessen läuft die Produktion weiter.
Für Führungskräfte ist das problematisch: Stillstände, Qualitätsverluste oder Materialengpässe werden erst sichtbar, wenn die Schicht längst vorbei ist.
Embedded Analytics in SAP Digital Manufacturing (SAP DM) setzt genau hier an und verlagert Entscheidungsgrundlagen dorthin, wo sie operativ wirken: in den Shopfloor.
Architektur ohne Systembruch: Was „Embedded Analytics“ in SAP DM wirklich bedeutet
Embedded Analytics sind Analyse- und Reporting-Funktionen, die nativ im SAP‑DM‑Kontext verfügbar sind. Anstatt Produktionsdaten aus dem MES herauszulösen, werden Kennzahlen direkt im Prozess visualisiert.
Technologisch wird dies über SAP Digital Manufacturing for Insights (DMi) realisiert. Produktionsdaten werden dort in Manufacturing Data Objects (MDOs) strukturiert und über eine embedded SAP Analytics Cloud ausgewertet.
Wichtig für Entscheider:
Die Daten sind aktuell und schichtnah verfügbar, ohne Excel-Umwege oder externe BI-Systeme. Gleichzeitig ist klar, dass es sich um operative Analytics handelt, nicht um einen unternehmensweiten Data Lake.
Für Produktionsleiter, Werksleiter und Operations-Verantwortliche entstehen somit vier wesentliche Effekte:
- Schnellere Reaktion in der laufenden Schicht
Abweichungen werden sichtbar, solange sie noch beeinflussbar sind. - Reduktion von manuellem Reporting-Aufwand
Excel-Exporte und manuelle Konsolidierung entfallen weitgehend. - Faktenbasierte Ursachenanalyse
KPIs stehen im Kontext von Aufträgen, Materialien und Ressourcen, nicht isoliert. - Einheitliche KPI-Logik
Diskussionen über „die richtige Zahl“ werden reduziert.
Gerade im Shopfloor-Umfeld entscheidet nicht die Menge an Kennzahlen, sondern deren direkte Steuerungsrelevanz.
Die KPIs, die in der Praxis wirklich zählen
Aus Sicht von IGZ zeigen Projekte immer wieder: Ein überschaubares Set an Kennzahlen entfaltet den größten Nutzen:
- OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Als Produkt aus Verfügbarkeit, Leistung und Qualität – mit Drilldowns bis auf Stillstands- oder Qualitätsursachen. - Stillstände & Downtime-Kategorien
Entscheidend ist nicht der Stillstand selbst, sondern dessen saubere Klassifizierung. - Qualitätskennzahlen
Ausschuss und Nacharbeit wirken unmittelbar auf Kosten und Liefertreue. - Durchlauf- und Zykluszeiten
Zentrale Größe für Kapazitätsbewertung und Termintreue. - Traceability / As-built
Relevant für Qualitätssicherung, Reklamationen und Compliance.
Entscheidend ist dabei nicht die bloße Anzahl der Kennzahlen, sondern ihre semantische Verknüpfung mit Aufträgen, Materialien und Ressourcen. SAP DMi stellt KPIs nicht isoliert dar, sondern eingebettet in den operativen Produktionskontext, und macht sie so direkt steuerungsrelevant.
Die OEE-Berechnung (Overall Equipment Effectiveness) verdient besondere Aufmerksamkeit, da sie der Goldstandard der Produktionskennzahlen ist. SAP DM berechnet OEE strikt als Produkt aus drei Faktoren: Verfügbarkeit, Leistung und Qualität. Jede dieser Dimensionen lässt sich im System bis auf die unterste Ressourcenebene aufschlüsseln. Multi-Level-Drilldowns zeigen sofort, ob ein OEE-Verlust auf ungeplante Stillstände, schleichende Geschwindigkeitsverluste oder akute Qualitätsprobleme zurückzuführen ist.
Praxisbeispiel: Wenn Daten Verhalten verändern
Ein häufiger Praxisfall: Mikrostillstände werden nicht oder nur unzureichend erfasst. Über die Schicht summieren sie sich zu erheblichem Produktionsverlust, ohne sichtbare Ursache.
Mit SAP DM und Embedded Analytics meldet die Maschine jeden Stillstand automatisch. Über die Fiori-Oberfläche wird der Grund systematisch erfasst und in Echtzeit visualisiert.
In mehreren Projekten zeigte sich:
Nicht die Maschine war das Problem, sondern fehlendes Material am Arbeitsplatz. Die eigentliche Optimierung lag damit nicht in der Instandhaltung, sondern in der Integration mit SAP EWM und der Just-In-Time Materialbereitstellung.
Genau hier offenbart sich der Mehrwert von Embedded Analytics:
Nicht mehr „Was ist schlecht?“, sondern „Warum?“ und wo angesetzt werden muss.
Wo der SAP-Standard bewusst endet
Embedded Analytics in SAP DM ist stark im operativen Kontext. Dashboards und Reports unterstützen Schicht‑, Linien‑ und Werkssteuerung sehr effektiv.
Für strategische Fragestellungen, etwa:
- werksübergreifende Konsolidierungen,
- Kombination von Produktions‑, Logistik‑ und kaufmännischen Kennzahlen,
- langfristige Trend‑ und Kapazitätsanalysen,
reicht der reine DMi‑Kontext in vielen Fällen nicht aus. Hier entscheidet die Datenarchitektur über den nachhaltigen Nutzen.
Aus IGZ‑Sicht ist deshalb entscheidend:
Welche Daten gehören in den Shopfloor‑Kontext und welche in eine übergeordnete Analytik‑Ebene?
Embedded Analytics als Teil einer Gesamtstrategie
In modernen Architekturen bildet SAP DM die operative Basis. Ergänzende Komponenten wie SAP Datasphere, SAP Business Data Cloud und die Enterprise‑Variante der SAP Analytics Cloud ermöglichen anschließend den Brückenschlag zwischen Fertigung, Logistik und Management.
Embedded Analytics ist damit kein Konkurrenzansatz zu Enterprise Analytics, sondern die operative Grundlage, auf der belastbare Entscheidungen entstehen.
IGZ Perspektive: Warum Technik allein nicht reicht
IGZ begleitet Unternehmen nicht beim „Aktivieren von Dashboards“, sondern bei der strukturieren Einführung einer steuerungsfähigen Analytics‑Landschaft:
- Use‑Case‑Definition aus Management‑Sicht
Welche Entscheidungen sollen schneller oder besser werden? - KPI‑ und Daten‑Governance
Einheitliche Definitionen, Verantwortlichkeiten und Datenqualität. - Architekturdesign
Klare Trennung zwischen operativem SAP‑DM‑Kontext und übergreifender Analytics‑Ebene. - Integration angrenzender SAP‑Systeme
Insbesondere SAP EWM und SAP S/4HANA.
So wird SAP DM vom Datensammler zum echten Steuerungsinstrument.
Fazit: Transparenz wird zum Wettbewerbsvorteil
Embedded Analytics in SAP DM schafft Transparenz dort, wo sie den größten Hebel hat: direkt im Shopfloor.
Echtzeitnahe Kennzahlen ersetzen verspätete Excel‑Reports und ermöglichen Entscheidungen im laufenden Prozess.
Der SAP‑Standard deckt operative Anforderungen überzeugend ab. Der nachhaltige Erfolg entsteht jedoch erst dann, wenn Embedded Analytics in eine saubere Gesamtarchitektur eingebettet wird.
Genau an dieser Schnittstelle bringt IGZ seine Erfahrung ein, damit Transparenz nicht nur sichtbar, sondern wirksam wird.
Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme!
