Business Warehouse Archiv | 麻豆原创 News Center /germany/tags/business-warehouse/ Unternehmensberichte & 麻豆原创eportal Wed, 31 Jul 2024 12:34:45 +0000 de hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 Bonprix setzt auf Business Intelligence mit 麻豆原创 /germany/2024/06/bonprix-business-intelligence-sap/ Wed, 12 Jun 2024 07:00:00 +0000 /germany/?p=179843 Die 麻豆原创 SE gab heute bekannt, dass Bonprix, ein f眉hrender internationaler Modeh盲ndler der Otto Group, die Implementierung von 麻豆原创 BW/4HANA und 麻豆原创 Datasphere erfolgreich abgeschlossen...

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Die 麻豆原创 SE gab heute bekannt, dass Bonprix, ein f眉hrender internationaler Modeh盲ndler der Otto Group, die Implementierung von 麻豆原创 BW/4HANA und 麻豆原创 Datasphere erfolgreich abgeschlossen hat. Bonprix, einer der vier gr枚脽ten deutschen Online-Modeh盲ndler, betreibt nun eine dynamische Multi-Cloud-Datenlandschaft, die sowohl On-Premise- als auch Cloud-Datenquellen in einer einzigen Plattform integriert.

Bonprix, mit Sitz in Hamburg, hat mehr als 16 Millionen aktive Kunden in 眉ber 25 L盲ndern. Das Unternehmen hat sich f眉r 麻豆原创-L枚sungen entschieden, um die IT-Architektur zu vereinfachen, die Time-to-Market von Gesch盲ftsentscheidungen zu verk眉rzen und eine semantische Self-Service-Ebene zu schaffen, die es erm枚glicht, auf Marktver盲nderungen zu reagieren und sicherzustellen, dass seine Kunden Zugang zu den neuesten Laufstegtrends haben.

麻豆原创 Daten und Analysen: Das Potenzial aktueller Innovationen nutzen

Mit Unterst眉tzung von 麻豆原创 Services und Partnern, darunter Beratungscontor, hat Bonprix seinen Analytics-Stack auf Basis von 麻豆原创 Datasphere und der Anwendung 麻豆原创 Business Warehouse implementiert. Durch den Einsatz von 麻豆原创 Datasphere als Cloud-basierte Datenplattform f眉r 麻豆原创 BW4/HANA erh盲lt Bonprix Zugang zu einer leistungsstarken analytischen Plattform, die Daten aus den Bereichen Finanzen, Vertrieb, Logistik und Customer Relationship Management mit transaktionalen 麻豆原创-Daten und Benutzern verbindet.

鈥濪ie auf 麻豆原创-L枚sungen basierenden Business Intelligence-Daten von Bonprix sind zukunftssicher und nutzen die robusten F盲higkeiten von 麻豆原创 BW/4HANA, um gro脽e Datenmengen effizient zu verwalten und zu verarbeiten鈥�, sagt Sergio Lopez Nunez, Senior BI Engineer bei Bonprix. „In Kombination mit 麻豆原创 Datasphere, das einen umfassenden Multi-Cloud-Zugang bietet, lassen sich Daten aus unterschiedlichen Quellen nahtlos integrieren. Die BI-Datenplattform von Bonprix ist nicht nur eine wichtige Grundlage f眉r das Tagesgesch盲ft, sondern auch ein strategisches Asset f眉r den unaufhaltsamen technologischen Wandel, der sicherstellt, dass Bonprix gut ger眉stet ist, um auch in Zukunft einen verantwortungsvollen und inspirierenden Handel zu f枚rdern“.

Durch die Implementierung von 麻豆原创 Business AI-L枚sungen – insbesondere das Business Service Document Information Extraction – konnte Bonprix bereits erhebliche Effizienzsteigerungen erzielen, indem relevante Daten aus eingehenden Rechnungen automatisch extrahiert, manuelle Dateneingabefehler reduziert und der gesamte Workflow der Rechnungsbearbeitung beschleunigt wurden.

鈥濪ie digitale Transformation von Bonprix, einem der f眉hrenden Online-Modeh盲ndler in Deutschland, ist beeindruckend, denn das Unternehmen macht Millionen von Kunden gl眉cklich鈥�, sagt Sven Mulder, Gesch盲ftsf眉hrer der 麻豆原创 Deutschland. „Mit der Einf眉hrung von 麻豆原创 Datasphere und 麻豆原创 BW/4HANA hat Bonprix seine erfolgreiche Reise in die Cloud begonnen. Das Unternehmen ist nun in der Lage, datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und so stilvoll in neue M盲rkte zu expandieren.“

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center.

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Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Lesa Plingen, +49 622 776 9000, lesa.plingen@sap.com, CET

麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com  

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2023 auf dem Formular 20-F.

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麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

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Wie sich 麻豆原创聽Business Warehouse mit 麻豆原创聽Datasphere und seinem offenen Daten枚kosystem modernisieren l盲sst /germany/2024/03/modernisieren-sap-business-warehouse-sap-datasphere/ Tue, 05 Mar 2024 07:00:00 +0000 /germany/?p=178121 Viele Kunden mit 麻豆原创 Business Warehouse (麻豆原创 BW) m枚chten cloudbasierte L枚sungen einsetzen, dabei aber auch den Schutz ihrer bisherigen Investitionen sicherstellen. Zwar liegen die Vorteile einer Umstellung...

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Viele Kunden mit 麻豆原创 Business Warehouse (麻豆原创 BW) m枚chten cloudbasierte L枚sungen einsetzen, dabei aber auch den Schutz ihrer bisherigen Investitionen sicherstellen. Zwar liegen die Vorteile einer Umstellung auf eine moderne Cloud-Umgebung auf der Hand, doch ben枚tigen Kunden einen flexiblen Migrationspfad, der auf ihren vorhandenen Technologien und Kenntnissen aufbaut. 

Genau das bietet 麻豆原创 Datasphere. Dank der direkten Anbindung an 麻豆原创 BW k枚nnen Kunden bis zu 80 Prozent ihrer 麻豆原创-BW-Inhalte weiter nutzen und so ihren Wert langfristig sichern. Zugleich profitieren sie von der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Interoperabilit盲t der Cloud und vermeiden 眉berfl眉ssigen und kostspieligen Zusatzaufwand. 

Um allen Datenfachkr盲ften aussagekr盲ftige Daten zur Verf眉gung stellen zu k枚nnen, ben枚tigen Unternehmen einen umfassenden Cloud-Datenservice. 麻豆原创 Datasphere bietet folgende M枚glichkeiten:  

  • Bereitstellen zuverl盲ssiger Daten f眉r eine schnellere Wertsch枚pfung, indem die semantischen Definitionen und Assoziationen aus 麻豆原创-Anwendungen automatisch wiederverwendet werden  
  • Anreichern von Datenprojekten zur Harmonisierung von heterogenen Daten in einem semantischen Gesch盲ftsmodell der komplexen Datenlandschaft des Unternehmens   
  • Vereinfachen der Datenlandschaft durch umfassenden Zugriff auf alle Daten in hybriden und cloudbasierten Umgebungen, unabh盲ngig davon, wo die Daten gespeichert sind 

Dar眉ber hinaus arbeitet 麻豆原创 mit einem offenen Partnernetz f眉hrender Technologieanbieter zusammen, um eine passgenaue Integration zwischen 麻豆原创 Datasphere und den L枚sungen dieser Anbieter zu erm枚glichen. Zur ersten Gruppe branchenf眉hrender Daten- und KI-Anbieter z盲hlen Collibra, Confluent, Databricks, DataRobot und Google Cloud. Mit 麻豆原创 Datasphere k枚nnen Unternehmen 眉ber jede Cloud-Infrastruktur auf ihre gesch盲ftskritischen Daten zugreifen, denn ihre Daten- und KI-Plattformen werden eng integriert. 

Business Warehouse weiterentwickeln

Flexible Wege in die Cloud  

Viele 麻豆原创-BW-Anwender ben枚tigen f眉r laufende Projekte 麻豆原创-BW-Daten und -Objekte, weshalb bei der Umstellung auf eine moderne Cloud-L枚sung Flexibilit盲t entscheidend ist.  

麻豆原创 bietet flexible Wege in die Cloud 鈥� mit einer ma脽geschneiderten Strategie, die Sie sowohl bei einer direkten Migration als auch bei der Erweiterung Ihrer 麻豆原创-BW-Implementierung durch Integration von 麻豆原创 Datasphere in Ihre Datenlandschaft unterst眉tzt:  

  • Stellen Sie Schritt f眉r Schritt auf cloudbasierte Funktionen um, indem Sie mithilfe von Ihre vorhandenen 麻豆原创-BW-Objekte wiederverwenden und integrieren. 
  • Beschleunigen Sie die Umstellung mithilfe der 麻豆原创-BW-Funktionen f眉r Datenintegration und -bereitstellung, oder wechseln Sie direkt zu 麻豆原创 Datasphere, falls Sie 麻豆原创 Business Suite ohne 麻豆原创 BW nutzen. 
  • In manchen F盲llen ist eine vollst盲ndige Umstellung durch die Migration von 麻豆原创-BW-Systemen auf 麻豆原创 Datasphere m枚glich. 
  • Modernisieren Sie Ihre Umgebung mit einer Kombination aus 麻豆原创 Datasphere und 麻豆原创 HANA Cloud, um von den Funktionen beider L枚sungen zu profitieren. 麻豆原创 Datasphere kann als Grundlage f眉r eine Business-Data-Fabric genutzt werden, w盲hrend 麻豆原创 HANA Cloud die Entwicklung intelligenter Datenanwendungen erm枚glicht.   

Ziel ist es, ma脽geschneiderte Optionen f眉r die individuellen Umgebungen und Zeitpl盲ne von Kunden bereitzustellen. Mit dem richtigen Ansatz ist die Umstellung auf 麻豆原创 Datasphere unkompliziert und erm枚glicht eine optimale Nutzung der bisherigen Investitionen. 

Die erfahrenen Partner von 麻豆原创 wissen, wie wichtig flexible Migrationsoptionen sind. In Zusammenarbeit mit Kunden definieren sie individuelle Wege zur Modernisierung der 麻豆原创-BW-Umgebung, die die Investitionen der Kunden in Technologie sch眉tzen und an den Zielen des Unternehmens ausgerichtet sind.

鈥濿ir freuen uns, 麻豆原创-BW-Kunden dabei zu unterst眉tzen, von den M枚glichkeiten von 麻豆原创 Datasphere zu profitieren. Wir haben bereits mehrere Kunden bei diesem Modernisierungsansatz begleitet, der ideal daf眉r geeignet ist, die bisherigen Investitionen von Kunden in 麻豆原创 BW zu sch眉tzen.鈥�

Deepu Sasidharan, Vice President, Analytics, Applexus

Ganz gleich, f眉r welchen Weg sich ein Kunde entscheidet 鈥� es besteht stets die M枚glichkeit, auf 麻豆原创 Datasphere umzustellen. Technisch l盲sst sich diese Umstellung mithilfe von 麻豆原创 Datasphere, 麻豆原创-BW-Bridge und verschiedenen Modernisierungswerkzeugen realisieren. Aus diesem Grund entscheiden sich Kunden wie f眉r 麻豆原创 Datasphere.

鈥灺槎乖� Datasphere, 麻豆原创-BW-Bridge bietet uns v枚llig neue M枚glichkeiten. Mit der Cloud-Architektur k枚nnen wir unsere Landschaft vereinfachen. Und auch unsere Performance hat sich deutlich verbessert.鈥�

Iaroslav Korzh, 麻豆原创 Technology Manager, Nipro Europe Group Companies 

Neue professionelle Migrationsbewertung聽von 麻豆原创 Business Warehouse

Unabh盲ngig davon, ob Sie 麻豆原创 Datasphere neu einf眉hren oder ein vorhandenes System modernisieren m枚chten 鈥� entscheidend f眉r einen erfolgreichen Umstieg auf die Cloud ist ein konkreter Plan. 

F眉r einen begrenzten Zeitraum bietet 麻豆原创 nun eine kostenlose Bewertung Ihres 麻豆原创-BW-Systems an, um sie bei einer optimalen Umstellung auf 麻豆原创 Datasphere zu unterst眉tzen. Im Rahmen dieser Bewertung erhalten Sie Einblick in Ihre 麻豆原创-BW-Umgebung und erfahren, welche Objekte aktiv, welche h盲ufig genutzt werden und ob eine Migration m枚glich ist.  

Mit dieser Bewertung verf眉gen Sie 眉ber eine zuverl盲ssige Ausgangsbasis f眉r einen umsetzbaren Modernisierungsplan. Mit den richtigen Informationen k枚nnen Sie die Modernisierung Ihrer Umgebung in Ihrem eigenen Tempo in Angriff nehmen. Machen Sie jetzt den ersten Schritt, und fordern Sie eine kostenlose an. 

Jetzt auf dem Weg in die Cloud starten聽聽

Informieren Sie sich auf unserer 眉ber aktuelle Modernisierungswerkzeuge wie unseren , unsere und unsere . 

麻豆原创-BW-Kunden, die auf 麻豆原创 Datasphere umstellen, k枚nnen au脽erdem von exklusiven Migrationsanreizen profitieren. Wenden Sie sich an Ihren 麻豆原创-Ansprechpartner, um dieses zeitlich befristete Angebot zu nutzen. 


Daniel Yu ist Senior Vice President of Solution Management and Product Marketing f眉r 麻豆原创 Data and Analytics.

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Sicher durch die Krise dank Automatisierung der monatlich rollierenden Hochrechnung /germany/2021/11/umsatzprognosen-automatisierung-monatlich-rollierenden-hochrechnung-algorithmen/ Fri, 19 Nov 2021 07:00:34 +0000 /germany/?p=158493 Per Mausklick Prognosen f眉r die Ums盲tze und Aufwendungen f眉r das gesamte Shop-Netz erhalten? Coop Mineraloel AG hat es mit einem von s-peers entwickelten und implementieren...

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Per Mausklick Prognosen f眉r die Ums盲tze und Aufwendungen f眉r das gesamte Shop-Netz erhalten? Coop Mineraloel AG hat es mit einem von s-peers entwickelten und implementieren System, basierend auf neuesten Algorithmen, geschafft. Dank der Automatisierung der monatlichen Hochrechnung ist es dem Controlling auch in Zeiten der Covid-19 Krise m枚glich, unterschiedliche Szenarien darzustellen, die es dem Management erlauben, Unsicherheiten abzubilden und proaktiv auf Ver盲nderungen zu reagieren.

Schon heute zeigt sich, dass Prognosen auf Basis intelligenter Algorithmen nicht nur schneller, sondern auch pr盲ziser sind. Durch den Einsatz automatisierter Verfahren ist eine umfangreichere Nutzung von Szenarien-Betrachtungen und Simulationen m枚glich. Der Einsatz dieser intelligenten Algorithmen wird zuk眉nftig auch vermehrt im Rahmen der Hochrechnung und Budgetierung zur Plausibilisierung genutzt werden oder um Zielwerte vorzuschlagen und so dazu beizutragen, realistische Planungen in k眉rzerer Zeit zu erstellen.

Die Coop Mineraloel AG betreibt per Ende des Jahres 2020 ein Netz von 319 Pronto Shops in der Schweiz, wovon 249 einer Coop Tankstelle angeschlossen sind. Die Coop Pronto Shops werden im Franchisesystem gef眉hrt, auch die 70 alleinstehenden Pronto Shops.

Das zentrale Controlling 眉berwacht die Gesch盲ftsentwicklung der Coop Mineraloel AG. Jedoch w眉nscht sich der Mutterkonzern einen monatlich rollierenden Bericht der Ergebniskennzahlen. Diese Anforderung kann das zentrale Controllingsystem momentan nicht stemmen. Derzeit wird die monatliche Prognose manuell durchgef眉hrt. Dadurch erh枚ht sich die Fehleranf盲lligkeit und zudem ist der Prozess sehr zeitintensiv und aufwendig 鈥� das bietet wenig analytischen Mehrwert f眉r Coop Mineraloel AG. Und das soll ge盲ndert werden.

Per Knopfdruck die monatlich rollierenden Umsatzprognosen pro Standort abrufen

In der Organisation kann zuk眉nftig eine Auswertung der einzelnen Standorte mit einer monatlichen Hochrechnung stattfinden. Per Knopfdruck sollen so die monatlich rollierenden Umsatzprognosen pro Standort 鈥� differenziert nach Produkten 鈥� abrufbar sein. Durch die Einsparung der bisher sehr aufwendigen manuellen T盲tigkeiten gewinnt der Verkaufsleiter so mehr Zeit und Ressourcen f眉r andere Aufgaben. Zudem kann das Controlling durch die Erkennung von Fr眉hindikatoren, wie Schwankungen in den Ergebniszahlen, die Entwicklung beobachten und vorausschauend darauf agieren.

Mithilfe von Predictive Analytics 鈥� der Automatisierung der rollierenden monatlichen Hochrechnung 鈥� kann das Unternehmen die Informationsdichte massiv erh枚hen. Umfangreiche Anpassungen und Simulationen sind nun jederzeit auf einer automatisch berechneten Datenbasis m枚glich. Die Analysefunktionen basieren auf und 麻豆原创 Business Warehouse powered by 麻豆原创 HANA. Die Controlling-Prozesse sind nun verschlankt und effizienter gestaltet. Zus盲tzlich kann der Verkaufsleiter mit dieser Informationsdichte an Daten die Kosten oder weitere Ergebniskennzahlen prognostizieren, und damit monatlich rollierend eine Aussage 眉ber das zu erwartende Jahresergebnis seines Standorts treffen.

Das Projektergebnis ist ein klar strukturierter Ablauf der monatlichen Umsatzprognosen zu den einzelnen Standorten. Somit werden bis zu 12 rollierende, automatisch erstellte, monatliche Umsatzprognosen auf Standortebene, sowie ein differenzierter Umsatz je nach Treibstoffart, und der Shop-Umsatz aufgezeigt. Risiken bisheriger m枚glicher Fehlerquellen und Abstimmungspannen sind weitestgehend reduziert.

Eine effizientere Gestaltung von Planungsevents ist nun m枚glich, denn dank der Prognose entstehen Vorschlagswerte, die man anschlie脽end in den Budgetierungsprozess 眉berf眉hrt. Auf Basis dieser voll automatisiert erzeugten Forecastwerte k枚nnen die Planungsverantwortlichen die Werte modifizieren, wenn sie aufgrund von au脽erplanm盲脽igen oder auch nicht beeinflussbaren Umst盲nden, wie eine Baustelle, mit Umsatzeinbu脽en rechnen m眉ssen.

Predictive Analytics erm枚glicht langfristige Prognosen f眉r 319 Standorte

Die Vorteile liegen auf der Hand: Dank der neu gewonnenen Informationsdichte sowie den neuen Prognosen kann eine optimiertere und effizientere Gestaltung von logistischen Prozessen stattfinden. Langfristig rollierende Prognosen k枚nnen nun auf Monatsbasis erstellt werden, ebenso sind langfristige Wochen- oder Tagesprognosen abrufbar. Zus盲tzlich ist auch die Prognostizierung der Kosten je Standort m枚glich, dadurch erh盲lt man eine fr眉hzeitige und langfristigen Standortbeurteilung. Grunds盲tzlich kann nun eine vollumf盲ngliche Prognostizierung aller 319 Standorte stattfinden. Aber auch auf Unternehmensebene finden die Verfahren Anwendung, wie f眉r die langfristige Prognose der Absatzmenge und Umsatz von Heiz枚l.

鈥濪urch die fachkundige Unterst眉tzung von s-peers konnten wir in der SAC ein Prognosemodell aufbauen, welches dem Finanzcontrolling erlaubt, zu jeder Zeit vollautomatisiert einen rollierenden Forecast zu erstellen. Dies mit einer zus盲tzlichen, markanten Reduktion der Fehleranf盲lligkeit sowie gleichzeitiger Entlastung der Fachabteilungen. Eine Win-Win Situation f眉r alle Beteiligten,鈥� meint Marc Salathe, Leiter f眉r Finanzen und Informatik sowie Mitglied der Gesch盲ftsleitung von Coop Mineraloel AG.

Alle Vorteile auf einen Blick:

  • Weniger Aufwand f眉r nicht werthaltige T盲tigkeiten
  • Pr盲zise Ergebnisse sowie gr枚脽ere Transparenz dank erh枚hter Informationsdichte
  • Verdeutlichung von Zusammenh盲ngen und funktions眉bergreifenden Abh盲ngigkeiten (眉ber verschiedenste Unternehmensbereiche hinweg) durch offengelegte Ursache-Wirkungs-Ketten
  • Massiv erh枚hte Reaktionsf盲higkeit durch Automatisierung 鈥� Kalenderorientierung geh枚rt zunehmend der Vergangenheit an
  • Objektivierte Forecasts, die ein faktenbasiertes Bild geben.
  • Mehrfachnutzung und Wiederverwendbarkeit der von s-peers bereitgestellten Algorithmen
  • Gro脽e Auswahl an Auswertungsm枚glichkeiten in gesicherter Qualit盲t
  • Fr眉hzeitige M枚glichkeit zur Performance-Bewertung durch Simulation

Eingesetzte 麻豆原创-L枚sungen:

  • 麻豆原创 Analytics Cloud
  • 麻豆原创 Business Warehouse powered by und

Weite Informationen

Sie finden unter dem einzelne Kapitel zum Podcast open麻豆原创 Podcast, aber auch Referenzen zu weiterenProjekten in diesem Kontext, zum Beispiel zu Coop Mineraloel AG, Sensirion AG oder auch Sto SE Unternehmensgruppe.

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Podcast: Wie in den Lagern der Unternehmen das Herz der Wirtschaft schl盲gt /germany/2021/11/podcast-lagerhalle-warehouse-management-logistik/ Mon, 15 Nov 2021 07:00:52 +0000 /germany/?p=158442 Joghurt landet frisch im Supermarktregal. In der Automobilproduktion finden die richtigen Teile eines Fahrzeugs am Flie脽band zusammen. 麻豆原创 Extended Warehouse Management (EWM) sorgt daf眉r, dass...

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Joghurt landet frisch im Supermarktregal. In der Automobilproduktion finden die richtigen Teile eines Fahrzeugs am Flie脽band zusammen. (EWM) sorgt daf眉r, dass solche Abl盲ufe reibungslos und aufeinander abgestimmt funktionieren. Worauf es dabei ankommt, und wie 麻豆原创 f眉r einen sicheren Go-Live im laufenden Betrieb sorgt, das erl盲utert Matthias Nater im aktuellen 麻豆原创 News Podcast.

Matthias Nater, 麻豆原创 Solution Advisor im Bereich Digital Supply Chain, kennt EWM seit den Anfangstagen und hat die Entwicklung bis heute begleitet. Er zeigt mit vielen Beispielen aus der Praxis die Leistungsf盲higkeit von EWM 鈥� auch im aktuellen Kontext von Digitaler Transformation mit

EWM steuert alle Bewegungen: Von Ein- und Auslagerungen 眉ber die Materialflusssteuerung bis hin zum Management der LKW auf dem Hof des Lagers. Auch beim Mindesthaltbarkeitsdatum sorgt EWM f眉r Transparenz genauso wie bei der Chargenr眉ckverfolgung im Falle von Produktr眉ckrufen.

So lassen sich Logistikprozesse optimieren

Ob es der Neubau eines Lagers ist oder die Abl枚sung einer alten Software, die den Anforderungen von heute nicht mehr gewachsen ist: Viele Kunden nutzen die Einf眉hrung von EWM dazu, ihre Prozesse zu optimieren und ihre Lager effizienter zu machen. Auch neue Verfahren wie 鈥濸ick-by-Voice鈥� und Augmented-Reality-Brillen kommen zum Einsatz. Ein wichtiger Aspekt ist deshalb die Schulung der Mitarbeiter, wie Matthias Nater betont.

 

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麻豆原创 z盲hlt laut Marktforschungsinstituten zu den f眉hrenden Anbietern im Supply Chain Management /germany/2020/09/marktforschung-leader-supply-chain-management/ Fri, 04 Sep 2020 08:47:12 +0000 /germany/?p=151815 麻豆原创 z盲hlt gem盲脽 den Gartner-Studien 鈥濵agic Quadrant for Warehouse Management Systems鈥� und 鈥濵agic Quadrant for Transportation Management Systems鈥� erneut zu den f眉hrenden Anbietern in diesen...

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麻豆原创 z盲hlt gem盲脽 den Gartner-Studien 鈥濵agic Quadrant for Warehouse Management Systems鈥� und 鈥濵agic Quadrant for Transportation Management Systems鈥� erneut zu den f眉hrenden Anbietern in diesen Bereichen. Dar眉ber hinaus 聽stufte Gartner nach weltweitem Marktanteil 麻豆原创 als einer der f眉hrenden Anbieter von Software f眉r das ein. Gem盲脽 IDC hat 麻豆原创 auch den gr枚脽ten Gesamtmarktanteil im Supply Chain Management.

麻豆原创 ist davon 眉berzeugt, dass diese Auszeichnung ihre F盲higkeit unterstreicht, globale Unternehmen mit ihren kundenorientierten Produkten dabei zu unterst眉tzen, in Zeiten unterbrochener Lieferketten widerstandsf盲hig zu bleiben.

Laut j眉ngster Studien wurde 麻豆原创:

  • sechs Jahre in Folge im Leader-Segment der Gartner-Studie 鈥濵agic Quadrant for Warehouse Management Systems鈥� positioniert
  • sechs Jahre in Folge im Leader-Segment der Gartner-Studie 鈥濵agic Quadrant for Transportation Management Systems鈥� positioniert
  • 18 Jahre in Folge von Gartner als internationaler Marktf眉hrer bei Software f眉r das Supply Chain Management eingestuft
  • von IDC als Unternehmen mit dem gr枚脽ten Marktanteil bei Anwendungen f眉r das Supply Chain Management eingestuft

Dar眉ber hinaus sind alle Unternehmen im Gartner-Ranking und alle vier Gartner Supply Chain Master 麻豆原创-Kunden.

鈥�2020 hat uns gezeigt, dass die Unterbrechung von Lieferketten eine unmittelbare und dauerhafte Bedrohung darstellen kann, auf die man nicht vorbereitet ist鈥�, sagte Franz Hero, Leiter der Entwicklung f眉r 麻豆原创 Digital Supply Chain. 鈥濽nternehmen sind auf stabile Logistikketten angewiesen, die flexibel und intelligent sind und Vorhersagen erm枚glichen, um schnell und sicher fundierte Entscheidungen treffen zu k枚nnen. Die Anerkennung durch Dritte verdeutlicht die Bedeutung von 麻豆原创 f眉r Unternehmen鈥� auch in unruhigen Zeiten.鈥�

Gartner erl盲utert: 鈥濪er Markt f眉r Supply-Chain-Management-Software wuchs 2019 um 8,6 % auf 眉ber 15聽Mrd. US-Dollar. Die Clouderl枚se stiegen 2,5-mal so stark wie der gesamte Markt und machen fast 34 % des Marktes aus, da alle f眉hrenden Anbieter ihre neue Produktstrategie auf die Cloud umstellten.鈥�1 Laut derselben Studie gilt 麻豆原创 als Weltmarktf眉hrer bei Supply-Chain-Management-Software.

In der Gartner-Studie 鈥濵agic Quadrant for Warehouse Management Systems鈥�2 von 2020 wird 麻豆原创 f眉r seine SCM-L枚sung f眉r das Extended Warehouse Management im Leader-Segment aufgef眉hrt. Die Anwendung deckt alle Aspekte der Lagerverwaltung und Abwicklung von Warenbewegungen ab, einschlie脽lich Multichannel-Abwicklung und 颅Verteilung, Bestandsf眉hrung und 颅-kontrolle, Cross-Docking, Arbeitsmanagement und Abrechnung f眉r Unternehmen jeder Gr枚脽e und Branche.

In der Gartner-Studie 鈥炩��3 von 2020 wird 麻豆原创 f眉r seine Transportmanagement-L枚sung im Leader-Segment aufgef眉hrt. Die Anwendung , die 2019 ein betr盲chtliches Umsatzwachstum verzeichnete, integriert das Flotten- und Logistikmanagement in Netzwerke und verringert die Komplexit盲t des Transportwesens deutlich.

Im 鈥濱DC Semiannual Software Tracker 2019H2鈥�4, der im April 2020 ver枚ffentlicht wurde, wurde 麻豆原创 nach Umsatz und Gesamtmarktanteil erneut als f眉hrender Anbieter von Anwendungen f眉r das Supply Chain Management eingestuft.

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center. Folgen Sie 麻豆原创 auf Twitter unter .


1. Gartner, 鈥炩��, Hai Swinehart, Balaji Abbabatulla, Juni 2020.

2. Gartner, 鈥濵agic Quadrant for Warehouse Management Systems鈥�, Simon Tunstall, Dwight Klappich, Mai 2020.

3. Gartner, 鈥炩��, Bart De Muynck, Brock Johns, Oscar Sanchez Duran, M盲rz 2020.

4. IDC Semiannual Software Tracker 2019H2 Final Historical, April 2020. Anwendungen f眉r das Supply Chain Management sind ein IDC-Sekund盲rmarkt. Grundlage sind die weltweiten Ums盲tze f眉r 2019. IDC entscheidet auf statistisches Unentschieden im weltweiten Softwaremarkt, wenn beim gerundeten Umsatzmarktanteil zwischen drei oder mehr Anbietern ein Unterschied von 0,5 Prozentpunkten oder weniger besteht.

Gartner-Haftungsausschluss: Gartner spricht keine Empfehlung f眉r die in seinen Forschungspublikationen dargestellten Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen aus und r盲t Technologienutzern nicht, nur die Anbieter mit den h枚chsten Bewertungen oder anderen Bezeichnungen zu w盲hlen. Die Forschungspublikationen von Gartner geben die Meinungen der Forschungsorganisation von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenfeststellung ausgelegt werden. Gartner lehnt jegliche ausdr眉ckliche oder stillschweigende Gew盲hrleistung in Bezug auf diese Forschungsarbeiten ab, einschlie脽lich jeglicher Gew盲hrleistung der Marktg盲ngigkeit oder Eignung f眉r einen bestimmten Zweck.

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e:

Kathrin Eiermann, +49 6227 7-40779, simone.kathrin.eiermann@sap.com, CET
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com

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S盲mtliche in diesem Dokument enthaltenen Aussagen, die keine vergangenheitsbezogenen Tatsachen darstellen, sind vorausschauende Aussagen wie im US-amerikanischen 鈥濸rivate Securities Litigation Reform Act鈥� von 1995 festgelegt. W枚rter wie 鈥瀡orhersagen鈥�, 鈥瀏lauben鈥�, 鈥瀞ch盲tzen鈥�, 鈥瀍rwarten鈥�, 鈥瀡oraussagen鈥�, 鈥瀊eabsichtigen鈥�, 鈥瀙lanen鈥�, 鈥瀌avon ausgehen鈥�, 鈥瀔枚nnen鈥�, 鈥瀞ollten鈥�, 鈥瀢erden鈥� sowie 盲hnliche Begriffe in Bezug auf 麻豆原创 sollen solche vorausschauenden Aussagen kennzeichnen. 麻豆原创 眉bernimmt keine Verpflichtung gegen眉ber der 脰ffentlichkeit, vorausschauende Aussagen zu aktualisieren oder zu korrigieren. S盲mtliche vorausschauenden Aussagen unterliegen unterschiedlichen Risiken und Unsicherheiten, durch die die tats盲chlichen Ergebnisse wesentlich von den Erwartungen abweichen k枚nnen. Auf die Faktoren, die das zuk眉nftige finanzielle Abschneiden von 麻豆原创 beeinflussen k枚nnten, wird ausf眉hrlicher in den bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) hinterlegten Unterlagen eingegangen, unter anderem im letzten Jahresbericht Form 20-F. Die vorausschauenden Aussagen geben die Sicht zu dem Zeitpunkt wieder, zu dem sie get盲tigt wurden. Dem Leser wird empfohlen, diesen Aussagen kein unangemessen hohes Vertrauen zu schenken.
漏 2020 麻豆原创 SE. Alle Rechte vorbehalten.
麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

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Datenintegration: Wertsch枚pfung beschleunigen und Innovationskraft st盲rken /germany/2020/07/daten-wertschoepfung-superkraft/ Mon, 20 Jul 2020 06:00:54 +0000 /germany/?p=150713 In Comics und Hollywoodfilmen besitzen l盲ngst nicht alle Superhelden 眉bernat眉rliche Kr盲fte. Diejenigen, die die Gedanken anderer oder die Elemente nicht kontrollieren k枚nnen, behelfen sich mit...

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In Comics und Hollywoodfilmen besitzen l盲ngst nicht alle Superhelden 眉bernat眉rliche Kr盲fte. Diejenigen, die die Gedanken anderer oder die Elemente nicht kontrollieren k枚nnen, behelfen sich mit Technologie.

Ihre Kraft liegt in der richtigen Technologie, die ihre menschlichen St盲rken erg盲nzt: ihren Mut, ihre Empathie, ihre Hilfsbereitschaft. Bei Unternehmen verh盲lt es sich 盲hnlich. Mit der Superkraft der Daten kann man zwar nicht fliegen, aber daf眉r k枚nnen Unternehmen und ihre Mitarbeiter mehr erledigen, mehr sehen und mehr verstehen 鈥� und letztlich mehr erreichen als je zuvor. Aber wie bekommt man die 鈥濻uperkraft der Daten鈥�? Zun盲chst ist es wichtig, vollst盲ndig zu verstehen, wie Daten wertsch枚pfend genutzt werden k枚nnen und welche vier Faktoren dabei wichtig sind.

Der erste Faktor ist die Reichweite der Daten oder die Frage, wie eine Verbindung zu den verschiedenen Datenquellen hergestellt werden kann. Der zweite Faktor ist die Menge der Daten oder die F盲higkeit, gro脽e Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten. Der dritte Faktor bezieht sich auf die Qualit盲t und die Semantik der Daten, denn Daten minderer Qualit盲t k枚nnen keine hochwertigen Erkenntnisse liefern, und die Daten m眉ssen gut definiert sein, damit jeder sie nutzen kann. Der vierte Faktor sind Analysen. Hier geht es darum, Daten zu nutzen und aussagekr盲ftige Erkenntnisse zu gewinnen, die bei der Entscheidungsfindung helfen.

Jeder dieser Faktoren ist f眉r sich allein wichtig, aber ihr volles Potenzial entfalten die Faktoren erst, wenn sie aufeinander abgestimmt werden und sich so gegenseitig verst盲rken.

Wir bei der 麻豆原创 setzen diese Gleichung in die Praxis um, und zwar mit den Datenbank-, Datenmanagement- und Analysel枚sungen in der .

麻豆原创 眉bernimmt eine f眉hrende Rolle im Bereich Datenintegration

Im M盲rz gaben wir die die聽allgemeine Verf眉gbarkeit von Release聽3.0 von bekannt. 麻豆原创 Data Intelligence ist die Antwort des Unternehmens auf den Faktor 鈥濺eichweite鈥� in der Gleichung f眉r die Wertsch枚pfung aus Daten. Die L枚sung erlaubt es, Datenkoordination, Metadatenmanagement und leistungsf盲hige Datenpipelines mit modernem maschinellem Lernen zu verbinden.

Mit Release聽3.0 von 麻豆原创聽Data Intelligence ist die Weiterentwicklung von 麻豆原创聽Data Hub zu 麻豆原创聽Data Intelligence vollzogen. Installationen von 麻豆原创聽Data Hub werden mit Release聽3.0 auf 麻豆原创聽Data Intelligence mit allen neuen Funktionen aktualisiert. F眉r 麻豆原创-Data-Hub-Kunden fallen keine zus盲tzlichen Kosten an, und es ist auch keine Migration erforderlich.

Die 麻豆原创 wurde k眉rzlich in der Studie 鈥濼he Forrester Wave鈩�: Enterprise Data Fabric, Q2 2020鈥� als f眉hrend eingestuft聽 In der Studie hei脽t es: 鈥濪ie 麻豆原创 verbessert die Funktionen f眉r das Datenmanagement, um komplexe Anwendungsf盲lle zu unterst眉tzen, und erweitert kontinuierlich die Datenmanagementfunktionen, um einen besseren Self-Service zu erm枚glichen, ebenso wie die integrierten Data-Fabric-Funktionen zur Unterst眉tzung weiter gefasster Anwendungsf盲lle.鈥�

Wie Andreas Wesselmann,聽Senior Vice President of 麻豆原创 HANA and Analytics, Data Management, bei der 麻豆原创, erkl盲rt, illustriert diese Anerkennung von Forrester nach unserer Auffassung, wie leistungsf盲hig unsere Datenmanagementl枚sungen sind und wie wir unseren Kunden die M枚glichkeit bieten, ihre Daten besser anzubinden und wertsch枚pfend zu nutzen. Umfassende Informationen zu den aktuellen Innovationen in diesem Bereich finden Sie im Artikel聽What鈥檚 New with Next-Generation Data Management from 麻豆原创: Q1 & Q2 Update.

10聽Jahre Innovation mit 厂础笔听贬础狈础

In den 10聽Jahren seit der Einf眉hrung ist聽厂础笔听贬础狈础 zum Herzst眉ck des Intelligenten Unternehmens geworden. Inzwischen nutzen es 眉ber 32.400聽Kunden. Die f眉r Ende des Monats geplante neueste Version 厂础笔听贬础狈础聽2.0 SPS05 setzt diese Tradition mit neuen Funktionen fort, die mehr Benutzerfreundlichkeit mitbringen, IT-Landschaften vereinfachen und helfen, die Gesamtbetriebskosten zu senken.

Dank der Erweiterung von Funktionen f眉r Geodaten k枚nnen die Kunden demn盲chst einzigartige gesch盲ftliche Erkenntnisse f眉r eine gr枚脽ere Bandbreite von Unternehmensszenarien gewinnen. zeigt ein tolles Beispiel f眉r Geodaten in Aktion. Zus盲tzlich plant die 麻豆原创 Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit bei Sicherung und Wiederherstellung sowie bei der Sicherheitsschl眉sselverwaltung.

Aber nicht nur bei der On-Premise-Version von gibt es Innovationen.聽厂础笔听贬础狈础 Cloud bringt die Geschwindigkeit und Leistungsf盲higkeit von 厂础笔听贬础狈础 auch in die Cloud, wo Big Data in gro脽em Ma脽stab genutzt werden k枚nnen und die Skalierbarkeit der Cloud ein gro脽er Vorteil ist. Durch die F枚derationstechnologie in 厂础笔听贬础狈础 Cloud entsteht ein zentrales Gateway zu allen Daten, 眉ber das unsere Kunden in Echtzeit Einblicke 眉ber verteilte Datenlandschaften hinweg gewinnen k枚nnen. Kunden, die mit der On-Premise-Version arbeiten, k枚nnen ganz einfach 麻豆原创-HANA-Kapazit盲t in der Cloud hinzuf眉gen und so aus ihrer On-Premise-Implementierung eine hybride Datenbank machen. Nachdem 厂础笔听贬础狈础 Cloud zun盲chst auf Microsoft Azure eingef眉hrt wurde, ist die Technologie jetzt auch auf AWS verf眉gbar. Dank dieser Multi-Cloud-Unterst眉tzung k枚nnen Unternehmen jetzt den Cloud-Anbieter ihrer Wahl nutzen.

, europ盲ischer Marktf眉hrer f眉r Sanit盲rprodukte,聽hatte das Problem, dass die Unternehmensdaten weit verteilt waren und es keinen zentralen Zugriffspunkt gab. Deshalb聽entschied sich das Unternehmen f眉r 厂础笔听贬础狈础 Cloud.

Marius Reck, Leiter des Bereichs IT Business Support Applications bei聽Geberit, erkl盲rt, was die L枚sung bereits bewirkt hat: 鈥灺槎乖� HANA Cloud bringt uns auf Zukunftskurs. Die Technologie l枚st viele Probleme und er枚ffnet jede Menge M枚glichkeiten. Wir genie脽en jetzt auf unserem Weg in die Cloud die Flexibilit盲t, die wir uns immer gew眉nscht haben.鈥�

Neuer Deal f眉r Gesch盲ft und IT mit 麻豆原创 Data Warehouse Cloud

厂础笔听贬础狈础 Cloud bildet auch die Grundlage f眉r聽. Die durchg盲ngige L枚sung f眉r Datenmanagement und Entscheidungsfindung ist f眉r sowohl Unternehmens-IT als auch f眉r Gesch盲ftsbereiche konzipiert, die damit vertrauensw眉rdige Daten verwalten und wertvolle Erkenntnisse daraus gewinnen k枚nnen. Daten aus verschiedenen Quellen lassen sich auf einer gemeinsamen semantischen Ebene integrieren und harmonisieren. So wird den verteilten und sich rasant entwickelnden Datenlandschaften Rechnung getragen, die heute Realit盲t sind.

,聽Leiter des Bereichs IT Project Management bei Porsche, dar眉ber, wie wichtig es ist, einen 鈥瀗euen Deal鈥� zwischen Gesch盲ftsbereichen und IT zu schlie脽en. Durch das Konzept der Spaces in 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud gehen Governance, Sicherheit und Kontrolle nicht mehr zu Lasten von Flexibilit盲t, Geschwindigkeit und Self-Service. Wie virtuelle Datenbanken erm枚glichen es die Spaces den Anwendern, frei auf zus盲tzliche Daten zuzugreifen und diese zu laden. Aus administrativer Sicht haben sie den Vorteil, dass sie auch zentral verwaltet werden k枚nnen, wobei sich Aspekte wie das Anlegen und L枚schen von Spaces und die Daten, auf die zugegriffen werden kann, kontrollieren lassen.

Der Business-Layer, der Anfang des dritten Quartals聽2020 ver枚ffentlicht werden soll, er枚ffnet Anwendern die M枚glichkeit, Beschreibungen und Informationen in nat眉rlicher Sprache zu technischen Feldern f眉r Daten hinzuzuf眉gen. Dadurch k枚nnen auch Anwender, die nicht regelm盲脽ig mit den Daten arbeiten, schnell erkennen, welche Informationen in einer Datenmenge gespeichert sind.聽Das biopharmazeutische Unternehmen Idorsia m枚chte es seinen verschiedenen Funktionsbereichen erm枚glichen, Daten zu modellieren und gesch盲ftliche KPIs zu definieren. Hier mehr dazu.

Als Teil von 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud stellt die 麻豆原创 auch vorkonfigurierten Business Content bereit, um den Unternehmen eine schnellere Wertsch枚pfung zu erm枚glichen. Bei der Erstellung von Content, der f眉r ihre Branche oder ihren Gesch盲ftsbereich am besten geeignet ist, k枚nnen die Kunden die Unterst眉tzung der 麻豆原创 und von聽聽in Anspruch nehmen. Unter anderem steht vorkonfigurierter Content f眉r den Einzelhandel zur Verf眉gung, der sich mit der L枚sung 麻豆原创聽Consumer Sales Intelligence verbinden l盲sst, um Point-of-Sale-Transaktionen zu analysieren. In der zweiten Jahresh盲lfte soll zus盲tzlicher branchenspezifischer Content f眉r die Finanzindustrie folgen.

Von Erkenntnissen aus Daten zu fundierten Entscheidungen

Ebenso, wie die Verbindung zwischen 麻豆原创聽Data Intelligence, 厂础笔听贬础狈础 Cloud und 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud von wesentlicher Bedeutung ist, ist es auch die Beziehung zum letzten Element der Datenwertsch枚pfungskette: der Datennutzung und mit ihr 麻豆原创 Analytics Cloud.

Anwender von 麻豆原创聽Analytics Cloud k枚nnen nun nahtlos eine Verbindung zu 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud herstellen. So gelangen sie in den Genuss einer durchg盲ngigen Experience, in der alle Daten an einem zentralen Ort konsolidiert und verwaltet werden k枚nnen.

Diese enge Integration hat viele Vorteile: Anwender von 麻豆原创聽Analytics Cloud profitieren vom Business-Layer in 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud, wie oben ausgef眉hrt, und k枚nnen ganz einfach Datenmodelle aus 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud f眉r einfachere und schnellere Entscheidungen nutzen.聽Auch Metadaten aus 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud, wie beispielsweise Ebenen- und Parent-Hierarchien, Landkarten und zeitabh盲ngige Dimensionen, lassen sich jetzt in vollem Umfang f眉r Datenauswertung, Story-Erstellung und das Entwerfen analytischer Apps nutzen.

Hartmann dr眉ckt es so aus: 鈥灺槎乖绰燚ata Warehouse Cloud und 麻豆原创聽Analytics Cloud sind die wichtigsten Tools f眉r die Umsetzung unserer Strategie f眉r die digitale Transformation. Beide L枚sungen zusammen helfen allen Stakeholdern bei Porsche optimal dabei, unsere Daten wertsch枚pfend zu nutzen.鈥�

Die Innovationen gehen auch bei den Funktionen von 麻豆原创聽Analytics Cloud weiter. Dank des neuen聽Add-Ins f眉r Microsoft Office etwa k枚nnen Power-User von 麻豆原创聽Analytics Cloud Excel die vertrauten Frontend-Funktionen von Microsoft聽Excel verwenden, um in 麻豆原创聽Analytics Cloud noch besser Analysen durchf眉hren und planen zu k枚nnen.

Brian Jones, Head of Product, Microsoft Excel, meint: 鈥灺槎乖绰燗nalytics Cloud ist eine der ersten gro脽en Anwendungen f眉r die Unternehmensplanung, die nahtlos in Excel in der Office-365-Suite integriert ist, f眉r Web und Desktop. Diese spannende Partnerschaft verbindet das Beste von Excel und 麻豆原创聽Analytics Cloud, wovon die Kunden profitieren.鈥�

Mit dem j眉ngst ausgelieferten Fast-Track-Release der Wave聽11 von 麻豆原创聽Analytics Cloud f眉r Planung profitieren Kunden, die 麻豆原创聽Analytics Cloud nutzen, auch von einer engeren Integration zwischen Planungs- und Prognosefunktionen.

Die verbesserte und engere durchg盲ngige Integration von Predictive Analytics in die Planung er枚ffnet die Chance, die Erzeugung von Baseline-Prognosen f眉r die Planung auf der Grundlage historischer Istdaten zu automatisieren und die Planerf眉llung sp盲ter mit aktuellen Prognosen in Echtzeit kontinuierlich zu 眉berwachen.

Ausf眉hrliche Informationen zu dieser und den anderen Ank眉ndigungen finden Sie im聽.

Ihre Daten, Ihr Weg

Ein sehr wichtiger Aspekt der Datenwertsch枚pfungskette ist, dass sie sich auf alle L枚sungen anwenden l盲sst, ganz gleich, von welchem Anbieter sie stammen oder welches Betriebsmodell verwendet wird. Uns ist bewusst, dass jedes Unternehmen seine ganz eigene Systemlandschaft und Cloud-Strategie hat. Die Datenbank-, Datenmanagement- und Analysel枚sungen der Business Technology Platform lassen den Kunden die volle Flexibilit盲t bei der Auswahl des Betriebsmodells聽鈥� ob On-Premise, Cloud oder eine Kombination von beidem. So kann jedes Unternehmen den Weg in die Cloud in seinem eigenen Tempo gehen und dabei den gr枚脽tm枚glichen Nutzen aus seinen bereits get盲tigten Investitionen ziehen.

Ich habe schon das neueste On-Premise-Release SPS05 von 厂础笔听贬础狈础 und 麻豆原创聽Data Intelligence聽3.0 erw盲hnt. Dieses Muster zieht sich durch unser gesamtes Portfolio.聽On-Premise implementierte Data-Warehousing-L枚sungen von 麻豆原创 lassen sich mit dedizierten und聽enger integrierten Hybridszenarien f眉r und 厂础笔听贬础狈础 f眉r SQL聽Data Warehousing mit 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud in die Cloud erweitern. Und mit聽麻豆原创聽BusinessObjects BI聽4.3, dem j眉ngsten Major Release der 麻豆原创-On-Premise-L枚sung f眉r skalierbares Enterprise-Reporting, verbessern wir sowohl die erfolgsentscheidende On-Premise-Funktion f眉r Enterprise-Reporting als auch deren Integration in 麻豆原创聽Analytics Cloud.

Die enge Verkn眉pfung dieser L枚sungen erlaubt es uns, die Datenwertsch枚pfungskette Realit盲t werden zu lassen und jedem die Superkraft der Daten zu erschlie脽en. Wenn Sie mehr dar眉ber erfahren m枚chten, wie Sie diese Superkraft erwerben, probieren Sie die kostenlosen Testversionen unter聽 aus, und lesen Sie die聽麻豆原创emitteilung von der 麻豆原创PHIRE Now Converge.

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Forrester Research: 麻豆原创 z盲hlt zu den f眉hrenden Anbietern von Data Management for Analytics L枚sungen /germany/2020/02/analytics-forrester-data-management/ Mon, 17 Feb 2020 14:00:19 +0000 /germany/?p=147944 Die 麻豆原创 teilte heute mit, dass sie im Bericht 鈥濼he Forrester Wave: Data Management for Analytics, Q1 2020鈥� als einer der f眉hrenden Anbieter eingestuft wurde....

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Die teilte heute mit, dass sie im Bericht 鈥濼he Forrester Wave: Data Management for Analytics, Q1 2020鈥� als einer der f眉hrenden Anbieter eingestuft wurde.

Das Marktforschungsunternehmen Forrester Research Inc. hatte 14 Anbieter evaluiert und der 麻豆原创 in den Kategorien Strategie und Marktpr盲senz Bestnoten verliehen. Die Datenmanagement-L枚sungen von 麻豆原创, darunter 麻豆原创 HANA, 麻豆原创 BW/4HANA und 麻豆原创 Data Hub, erhielten bei 16 der 25聽Evaluierungskriterien der Forrester-Studie die H枚chstwertung von 5聽Punkten.

Die Einsch盲tzung von Forrester: 鈥濪ie Schwerpunkte von 麻豆原创 liegen auf Echtzeitanalysen, Sicherheit und Integration. Unternehmen nutzen 麻豆原创 HANA f眉r In-Memory-basierte Data Marts und implementieren mit 麻豆原创 BW/4HANA Data-Warehouse-L枚sungen, die sich in unterschiedliche Datenquellen integrieren lassen, unter anderem auch in andere Data Warehouses wie 麻豆原创聽IQ. Mit der im Mai 2019 angek眉ndigten L枚sung 麻豆原创 Data Warehouse Cloud steht Unternehmen au脽erdem analytisches und anwenderorientiertes Data Warehousing als Service zur Verf眉gung, der auf Fach- und IT-Abteilungen zugeschnitten ist. Durch Orchestrierung der unterschiedlichen Datenquellen und Wahrung der Sicherheit, Vertrauensw眉rdigkeit und semantischen Reichhaltigkeit von Informationen kann 麻豆原创 Data Warehouse Cloud gesch盲ftskritische Informationen schneller bereitstellen. Vorkonfigurierte Adapter erm枚glichen einen sofortigen Zugriff auf Anwendungsdaten.鈥�

Referenzkunden sch盲tzen insbesondere die Performance, Datenintegration, Datenmodellierung und Speicherverarbeitung von 麻豆原创.

In dem Bericht hei脽t es weiter: 鈥瀂u den Alleinstellungsmerkmalen von 麻豆原创 z盲hlen die Shared-Nothing-Datenplattform f眉r die verteilte In-Memory-Verarbeitung und Echtzeitanalysen, optimierte Funktionen f眉r Daten-Streaming und Abfrageverarbeitung, eine integrierte Datenservice-Schicht, eine erweiterte Komprimierung sowie Sicherheitsfunktionen.鈥�

Die 麻豆原创 unterst眉tzt den S眉脽warenhersteller Ferrara dabei, sein breites Sortiment aus rund 35聽Marken wie SweeTARTS und Red Hots auch j眉ngeren Zielgruppen schmackhaft zu machen.

鈥濬errara ist ein technikbegeisterter S眉脽warenhersteller und produziert einige der bekanntesten Marken der S眉脽warenindustrie鈥�, erkl盲rte George Lesko, Vice President und CIO von Ferrara. 鈥濱n den letzten Jahren haben wir zahlreiche Traditionsmarken 眉bernommen. Im Zuge dieses Wachstums konnten wir mit unserem In-Memory-Data-Warehouse auf Basis von 麻豆原创 HANA unsere Daten-Governance und Analysen deutlich verbessern. Von unserer Lieferkette 眉ber den Vertrieb bis hin zur Auslieferung stehen uns nun Echtzeitinformationen zu s盲mtlichen Prozessen im Unternehmen zur Verf眉gung.鈥�

Durch die Verkn眉pfung von Daten und Analysefunktionen schafft die 麻豆原创 echten Mehrwert f眉r Unternehmen.

鈥濽nsere Einstufung als einer der f眉hrenden Anbieter best盲tigt einmal mehr, dass die 麻豆原创 bestens positioniert ist, Daten und Analysen noch enger miteinander zu verbinden und es den Kunden so zu erm枚glichen, das Potenzial ihrer Daten voll auszusch枚pfen鈥�, bekr盲ftigte Gerrit Kazmaier, der als Executive Vice President den Bereich 麻豆原创 HANA und Analytics verantwortet. 鈥濵it unserer In-Memory-Technologie 麻豆原创 HANA bieten wir unseren Kunden die M枚glichkeit, eine sichere Verbindung zu beliebigen Datenquellen herzustellen, sodass Daten nicht unn枚tig verschoben werden m眉ssen. Mit unserem breit gef盲cherten Portfolio von , zu denen auch die neue L枚sung 麻豆原创 Data Warehouse Cloud z盲hlt, profitieren Kunden dar眉ber hinaus von der Skalierbarkeit in der Cloud. Dadurch sind sie in der Lage, mehr Anwendern Zugriff auf Daten zu gew盲hren, ihre Datenlandschaften zu vereinfachen, die Sicherheit zu verbessern und Kosten zu senken.鈥�

麻豆原创 HANA wird bereits von 眉ber 32.000聽Kunden eingesetzt.

Laden Sie hier den vollst盲ndigen herunter.

Informationen zu diesem Thema finden Sie auch im Blog 鈥灺槎乖粹�檚 Data Management for Analytics Portfolio Leads the Way鈥�.

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center. Folgen Sie 麻豆原创 auf Twitter unter .

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e:

Scott Malinowski, +1 (781) 852-3822,聽scott.malinowski@sap.com, ET
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com

S盲mtliche in diesem Dokument enthaltenen Aussagen, die keine vergangenheitsbezogenen Tatsachen darstellen, sind vorausschauende Aussagen wie im US-amerikanischen 鈥濸rivate Securities Litigation Reform Act鈥� von 1995 festgelegt. W枚rter wie 鈥瀡orhersagen鈥�, 鈥瀏lauben鈥�, 鈥瀞ch盲tzen鈥�, 鈥瀍rwarten鈥�, 鈥瀡oraussagen鈥�, 鈥瀊eabsichtigen鈥�, 鈥瀙lanen鈥�, 鈥瀌avon ausgehen鈥�, 鈥瀔枚nnen鈥�, 鈥瀞ollten鈥�, 鈥瀢erden鈥� sowie 盲hnliche Begriffe in Bezug auf 麻豆原创 sollen solche vorausschauenden Aussagen kennzeichnen. 麻豆原创 眉bernimmt keine Verpflichtung gegen眉ber der 脰ffentlichkeit, vorausschauende Aussagen zu aktualisieren oder zu korrigieren. S盲mtliche vorausschauenden Aussagen unterliegen unterschiedlichen Risiken und Unsicherheiten, durch die die tats盲chlichen Ergebnisse wesentlich von den Erwartungen abweichen k枚nnen. Auf die Faktoren, die das zuk眉nftige finanzielle Abschneiden von 麻豆原创 beeinflussen k枚nnten, wird ausf眉hrlicher in den bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) hinterlegten Unterlagen eingegangen, unter anderem im letzten Jahresbericht Form 20-F. Die vorausschauenden Aussagen geben die Sicht zu dem Zeitpunkt wieder, zu dem sie get盲tigt wurden. Dem Leser wird empfohlen, diesen Aussagen kein unangemessen hohes Vertrauen zu schenken.
漏 2020 麻豆原创 SE. Alle Rechte vorbehalten.
麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

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Lieferantenregress bei 枚ffentlichen Verkehrsbetrieben /germany/2019/12/lieferantenregress-sap-acs-garantie/ Thu, 05 Dec 2019 07:00:23 +0000 /germany/?p=146459 Sind komplexe Maschinen besch盲digt, ist oft nicht klar, ob bei einzelnen Teilen oder der gesamten Anlage noch Anspruch auf Gew盲hrleistung oder eine Garantie bestehen. Das...

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Sind komplexe Maschinen besch盲digt, ist oft nicht klar, ob bei einzelnen Teilen oder der gesamten Anlage noch Anspruch auf Gew盲hrleistung oder eine Garantie bestehen. Das 盲ndert sich mit einer L枚sung von 麻豆原创 Consulting, die k眉rzlich in einem Projekt f眉r die 枚ffentlichen Verkehrsbetriebe im US-amerikanischen Houston eingef眉hrt wurde.

Knapp 60 Millionen Fahrten mit dem Bus und knapp 20 Millionen mit der Bahn: Die Fahrzeuge der Metropolitan Transit Authority of Harris County, auch genannt, aus dem US-amerikanischen Houston sind viel unterwegs. Wartungen und Reparaturen geh枚ren zum Alltag des Unternehmens, das f眉r das laufende Jahr einen Umsatz von 759 Millionen US-Dollar (698 Millionen Euro) erwartet.

Die Herausforderung: Muss beispielsweise das Getriebe eines Busses ausgewechselt werden, ist es n枚tig, dass der Mechaniker wei脽, ob dieses Bauteil noch unter die Gew盲hrleistung oder Garantie f盲llt und vom Lieferanten ersetzt werden muss. 鈥濪ann muss das Bauteil in der Regel zur Pr眉fung zum Lieferanten geschickt werden鈥�, erl盲utert Clemens Paulus, Berater bei 麻豆原创 Consulting.

Geschieht dies nicht, entf盲llt auch der Anspruch auf Ersatz. Anderes Beispiel: Der Motor eines Fahrzeugs musste vor einiger Zeit ersetzt werden. Ein neuer Motor ist seitdem im Fahrzeug im Einsatz. 鈥濬眉r die Garantie und die Gew盲hrleistung l盲uft nun eine andere Uhr鈥�, sagt Paulus. 鈥濨eide Szenarien lassen sich bisher nur mit erheblichem manuellen Aufwand, mithilfe von Excel oder eigengebauten Softwarel枚sungen, bewerkstelligen.鈥�

Garantien und Gew盲hrleistungen: Zusatzl枚sung f眉r Lieferantenregress gegen眉ber Lieferanten

Seit Februar diesen Jahres ist bei Houston METRO nun eine neue L枚sung im Einsatz. Sie ersetzt die ehemalige, kundeneigene L枚sung und erg盲nzt die Standardl枚sung von 麻豆原创, das Warranty Management, um die notwendigen Funktionen. Wenn sich ein Mechaniker nun an das Fahrzeug begibt, l盲sst sich in einem Zuge 眉berpr眉fen, ob Bus oder Bauteil unter die Garantie oder Gew盲hrleistung fallen und ob es sich gar um ein schon mal ausgewechseltes Bauteil handelt, f眉r das vielleicht im Gegensatz zu anderen Bauteilen im Bus noch Regressanspr眉che bestehen. Mit der L枚sung 鈥炩�� lassen sich Objekte und Komponenten im Zusammenspiel 眉berpr眉fen, also etwa das Fahrzeug zusammen mit einem spezifischen Bauteil.

Die Standardl枚sung kann zwar mit 鈥濵ustergarantien鈥� f眉r einzelne Komponenten oder Objekte umgehen, erkennt aber nicht deren Beziehung zueinander. 鈥濪af眉r haben wir Hierarchien und eine neue Struktur geschaffen鈥�, sagt Paulus. In einer Art virtuellen Abbildung ist die Hierarchie der technischen Pl盲tze mit festen Teilen wie einem Windrad oder einem Kraftwerk wie von einem beweglichen 鈥濫quipment鈥� wie Bussen oder einem Motor dargestellt. Kommt es zum Ersatz eines Bauteils, reicht es aus, in der St眉ckliste die neue Serialnummer einzutragen. Das System ist damit f眉r den n盲chsten Wartungs- oder Schadensfall auf dem aktuellen Stand.

Die Vorteile der 鈥濫xpresseinf眉hrung f眉r Lieferantenregress鈥� auf einen Blick:

  1. Schneller 脺berblick, bei welchen Komponenten und Objekten ein Lieferantenregress m枚glich ist und sich ein finanzieller Ausgleich oder Ersatz einfordern l盲sst.
  2. Der Prozess, einen Regress zu starten, ist vereinfacht. Antr盲ge und Forderungen an Lieferanten lassen sich automatisch stellen.
  3. Mechaniker, die mit Wartung und Reparatur betraut werden, erfahren schneller, ob einzelne Bauteile noch unter der Garantie oder Gew盲hrleistung laufen.

Metro: Selbstgebaute L枚sung bereits ersetzt

鈥濨isher nutzte unser Gesch盲ftsbereich Busse eine stark angepasste, zerst眉ckelte L枚sung 鈥�, sagt Gretchen LeGalley von Houston METRO. Durch die fehlende Flexibilit盲t und hohe Komplexit盲t war es allerdings nicht m枚glich, diese L枚sung auf anderen Gesch盲ftsbereiche im Wartungs- und Reparaturumfeld anzuwenden, die 麻豆原创 bisher noch nicht so ausgiebig nutzen.

Im April letzten Jahres entschied sich die Houston METRO, die selbstgebaute L枚sung zur Gew盲hrleistungsabwicklung durch eine einheitliche Standard-L枚sung von 麻豆原创 abzul枚sen. Bis Ende 2018 entstand die L枚sung, die nun seit Februar 2019 im Bus-Sektor im Einsatz ist. 鈥濪as METRO IT Support Team plant die L枚sung schon bald auch in einem weiteren Gesch盲ftsbereich (*mit dem Schwerpunkt auf Stra脽enbahnen) einzusetzen鈥�, sagt der IT Manager Sunil Pendse von Houston METRO.

Hierbei erwartet man mithilfe der L枚sung Geld zu sparen, Reparaturkosten zu vermeiden und die Transparenz im Reklamationsprozess zu erh枚hen. 鈥濱n der Vergangenheit kam es immer wieder vor, dass wir gegen眉ber dem Lieferanten nicht in Regress gegangen sind, auch weil die Prozesse so umst盲ndlich waren鈥�, f眉hrt LeGalley aus. Heute werden automatisch Antr盲ge auf Erstattung der Kosten angelegt und die Forderung an die Lieferanten gesendet. Zudem ist es m枚glich, den Status der Bearbeitung jederzeit einzusehen.

Potenzial f眉r Anlagen- und Maschinenbau

Nicht nur Verkehrsbetriebe wie die Houston METRO k枚nnen potenziell von der L枚sung zum Lieferantenregress profitieren. 鈥濧lle Unternehmen, die komplexe Maschinen und Anlagen im Einsatz haben, k枚nnen sie einsetzen鈥�, erl盲utert Paulus. Kraftwerke, 脰lraffinerien oder externe Dienstleister, die die Wartung von Windr盲dern 眉bernehmen, sieht Paulus als potenzielle Nutzer, denn aus dem Kontakt zu seinen Kunden wei脽 er, dass immer wieder Regressanspr眉che nicht einmal gepr眉ft werden: 鈥濰ier bleibt Geld auf der Stra脽e liegen.鈥�

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Lagerlogistik 鈥� die wichtigsten IT-Trends /germany/2019/10/lagerlogistik-it-trends/ Wed, 02 Oct 2019 07:00:10 +0000 /germany/?p=145106 Die klassischen Lieferketten ver盲ndern sich im Zuge der Digitalisierung rasant. Auf dem Infotag Lager- und Transportmanagement am 5. November in Wiesbaden stellt 麻豆原创 Trends und...

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Die klassischen Lieferketten ver盲ndern sich im Zuge der Digitalisierung rasant. Auf dem in Wiesbaden stellt 麻豆原创 Trends und Neuerungen zur Optimierung, Digitalisierung und Integration in der Lager- und Transportlogistik vor.

Das bildet seit Jahren den Kern des Lagermanagements und ist die Basis f眉r s盲mtliche Prozesse und Funktionen in der Lagerlogistik. Es erlaubt eine nahtlose Integration mit weiteren Bestandteilen der Supply Chain Execution Platform wie etwa sowie zum und den dazugeh枚rigen ERP-Prozessen. Das EWM wickelt alle Lagerprozesse vom Wareneingang, Einlagerung, 眉ber lagerinterne Prozesse bis hin zur Kommissionierung und zum Warenausgang ab. Dar眉ber hinaus enth盲lt das 麻豆原创 EWM eine Vielzahl weiterer Funktionen beispielsweise f眉r die Abrechnung von Lagerleistungen, zur Prozessautomatisierung, Warehouse Analytics sowie eine integrierte Materialflusssteuerung (麻豆原创 MFS), die die Schnittstelle zu Anlagen wie automatisierten Hochregallagern, Transportb盲ndern und -systemen und neuerdings auch autonomen Transportfahrzeugen (Robotern) bildet.

Dabei unterliegen die klassischen Lieferketten im Zuge der digitalen Transformation einem rasanten und grundlegenden Wandel. Dieser stellte Produktion, Serviceprozesse, Kooperation mit Kunden und Lieferanten 鈥� und nat眉rlich auch die Lagerlogistik 鈥� vor neue Herausforderungen, wie etwa kleinere Bestell- und Fertigungsmengen bis hin zur Losgr枚脽e eins oder die engere Integration mit der Produktion. Es liegt deshalb auf der Hand, dass 麻豆原创 das EWM kontinuierlich weiterentwickelt, um den immer neuen Anforderungen an die Lagerwirtschaft zu begegnen.

Wir stellen im Folgenden einige Funktionen und Systeme vor, die wichtige Trends in der Lagerlogistik adressieren:

Cloud-L枚sung f眉r Warehouse Management

Seit Ende letzten Jahres bietet 麻豆原创 eine cloudbasierte Lagerl枚sung an. Das Cloud-WM ist integraler Bestandteil der und basiert technisch auf dem praxiserprobten Embedded EWM der On-Premise L枚sung S/4HANA. Dabei ist das Cloud-WM so konzipiert, dass es schnell und einfach implementiert werden kann und von Lagermitarbeitern einfach zu bedienen ist. 鈥濿eil das System cloudbasiert und sehr einfach konfigurierbar ist, dauert die Einf眉hrung nur wenige Wochen鈥�, sagt J枚rg Michaelis, Chief Product Owner der 麻豆原创 Lagerlogistikl枚sungen.

Das Cloud-WM wird mit voreingestellten Elementen ausgeliefert. Beispiele sind etwa:

  • Lagerstruktur mit vordefinierten Lagertypen, wie Wareneingangs- und Warenausgangszonen und adaptierbaren Template-Lagertypen wie Regallager, Blocklager etc.
  • Fertige User-Rollen, -Kacheln und -Apps f眉r das ma脽geschneiderte Einstellen der Konfiguration, sowie transaktionalen und analytischen FIORI-Apps f眉r die Lagermitarbeiter
  • Best-Practice-Prozesse f眉r die unterschiedlichen Lagerabl盲ufe

Die L枚sung eignet sich vor allem f眉r einfach strukturierte, manuelle Lager mit 眉berschaubarem Volumen. Sie erlaubt die Kontrolle und Steuerung aller relevanten Abl盲ufe und bietet eine hohe Transparenz auf Best盲nde und Lagerprozesse. 鈥濪er Kunde erh盲lt eine vollumf盲ngliche Lagerlogistikl枚sung, die alle Standardanforderungen abdeckt 鈥� und das bei extrem kurzen Einf眉hrungszeiten, hoher Elastizit盲t, Wartungsfreundlichkeit und einem attraktiven Bezahlmodell, die zu den Vorteilen von Cloud-L枚sungen geh枚ren鈥�, sagt Michaelis.

Cloud Robotics im Lager Management

Unter dem Begriff 鈥濸lug-and-Play Robotics Integration鈥� hat 麻豆原创 eine Cloud-Robotics Platform entwickelt, die die Integration einer neuen Generation von Robotern erm枚glicht. Im Gegensatz zu traditionellen Industrierobotern, die in der Fertigungsautomatisierung eingesetzt werden, arbeiten kollaborative Roboter gefahrlos Seite an Seite mit Menschen. Sie sind preisg眉nstig und k枚nnen mit deutlich geringerem Aufwand programmiert werden. Ein typischer Einsatzbereich in der Logistik ist das Lager, wo Roboter Waren transportieren und, je nach Bauart auch entnehmen und einlagern k枚nnen. Treten Hindernisse auf, umf盲hrt sie der Lagerroboter oder plant seine Route um.

鈥濻olche Systeme werden heute von unz盲hligen Anbietern auch im Low-Cost-Bereich angeboten鈥�, sagt Nemrude Verzano, der bei 麻豆原创 f眉r verschiedene Industrie 4.0 Initiativen verantwortlich ist. 鈥濪ie Herausforderung besteht darin, diese Systeme mit ihren unterschiedlichen Software-Stacks mit den vorhandenen Logistikanwendungen zu verbinden.鈥�

Ziel sei es, neue autonome Systeme mit m枚glichst geringem Aufwand, gem盲脽 Industrie 4.0 unter Nutzung offener Standards, mit 麻豆原创 Applikationen zu integrieren 鈥� und zwar unabh盲ngig vom Hersteller, damit auch Roboterflotten unterschiedlicher Anbieter einheitlich betrieben und effizient organisiert werden k枚nnen. Damit erst er枚ffne sich die M枚glichkeit, mit absehbarem Aufwand Roboter f眉r neue Einsatzzwecke schnell in Betrieb zu nehmen sowie Skalierung und Optimierungen 眉ber die gesamte Flotte durchzuf眉hren.

鈥灺槎乖� Cloud Robotics verringert deutlich den Bedarf f眉r spezialisierte System-Integratoren, f枚rdert die Wiederverwendbarkeit und Interoperabilit盲t, reduziert die Kosten und erm枚glicht neue Innovationen鈥�, sagt Verzano. Der Aufwand f眉r die Integration von Lagerrobotern mit 麻豆原创-EWM verringere sich dadurch nach seinen Berechnungen von mehreren Wochen auf wenige Stunden. 鈥濵it Kooperationspartnern in der Open Industry 4.0 Alliance arbeiten wir daran鈥�, so Verzano, 鈥瀌iesen Ansatz auf weitere Arten von Assets wie Maschinen in der Produktion zu erweitern.鈥�

Warehouse Insights f眉r optimierte Lagerlogistik

Einen weiteren Cloud-basierten Service bietet 麻豆原创 mit Warehouse Insights, das dazu dient, Lagerabl盲ufe transparenter zu machen, Schwachstellen aufzudecken und Wege zur Optimierung aufzuzeigen.

鈥濿arehouse Insights ist ein leistungsstarkes, cloudbasiertes Analyse- und Planungstool, das auf intelligente Art und Weise das 麻豆原创 EWM unterst眉tzt. Es bietet Optimierungspotenzial bei der Zuordnung von Lagerauftr盲gen zu Ressourcen und stellt Lageraktivit盲ten, auch grafisch, transparent dar鈥�, sagt 麻豆原创-Logistikexperte Michaelis.

Daf眉r verf眉gt Warehouse Insights 眉ber eine Reihe von Funktionen f眉r Monitoring, Visualisierung und Analyse sowie zur Simulation von alternativen Szenarien. So lassen sich unter anderem die (Minder-) Auslastung von Ressourcen, ineffiziente Transportwege oder Optimierungspotenziale im Lager-Layout ermitteln. Indem alle wichtigen Parameter f眉r die Effizienz der Lagerabl盲ufe in die Analysen und Simulationen einflie脽en, erg盲ben sich in aller Regel deutliche Einsparpotenziale: 鈥濬ast immer k枚nnen durch besseren Ressourceneinsatz entweder die Leistung erh枚ht oder Kosten eingespart werden鈥�, sagt Michaelis. Dabei stellen Algorithmen sicher, dass die angestrebten Durchlaufzeiten eingehalten werden.

Der laufende Betrieb kann an Hand von analytischen KPIs (Key Performance Indicators) 眉berwacht und mit aussagekr盲ftigen Visualisierungstools wie Diagrammen und Dashboards sichtbar gemacht werden. Dar眉ber hinaus k枚nnen Daten aus dem oder anderen Anwendungen, wie etwa IoT-Applikationen in das Monitoring einbezogen werden.

Warehouse Insights l盲uft auf der und ist seit dem ersten Quartal 2019 in einer Beta-Testphase bei ausgew盲hlten Kunden im Einsatz. Die Freigabe f眉r alle Kunden ist f眉r November 2019 geplant.

麻豆原创 Infotag Lager- und Transportmanagement

Diese und weitere Trends in Lagerlogistik und Transportmanagement stehen im Mittelpunkt des 麻豆原创-Infotages Lager- und Transportmanagement am 5. November in Wiesbaden. Neben Keynotes von 麻豆原创-Experten pr盲sentieren Kunden hier innovative Logistik-Projekte und Experten von 麻豆原创 und Partnern stehen Rede und Antwort zu allen Fragen rund um die .

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Cloud-basierte Data Warehouses bringen die Digitalisierung voran /germany/2019/09/data-warehouse-digitalisierung/ Wed, 11 Sep 2019 07:00:43 +0000 /germany/?p=144816 Die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud bietet Anwendern die M枚glichkeit, sukzessive eine moderne, Cloud-basierte Data-Warehouse-Landschaft aufzubauen. Dabei k枚nnen sowohl vorhandene traditionelle Data Warehouses, als auch beliebige...

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Die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud bietet Anwendern die M枚glichkeit, sukzessive eine moderne, Cloud-basierte Data-Warehouse-Landschaft aufzubauen. Dabei k枚nnen sowohl vorhandene traditionelle Data Warehouses, als auch beliebige On-Premise und Cloud-basierte Datenquellen hinzugef眉gt und nahtlos verkn眉pft werden.

Der Aufbau einer klassischen Data-Warehouse-Landschaft wurde 鈥� auch auf Grund der anspruchsvollen technischen Realisierung 鈥� in aller Regel von der IT-Abteilung getrieben und umgesetzt. Das soll sich mit der 麻豆原创 盲ndern: Anwender aus den Fachabteilungen sollen mehr Einfluss darauf nehmen k枚nnen, welche Daten verf眉gbar gemacht, in Business Modellen abgebildet und so einfacher f眉r ihre Zwecke genutzt werden k枚nnen: 鈥濿ir sehen bei unseren Kunden, dass aus den Fachbereichen vermehrt Anforderungen an Self-Service Funktionalit盲ten in ihren Data Warehouse und BI-Landschaften kommen, die einem Best-Practice-Design folgen und sich nahtlos in die bestehende Architektur einbetten鈥�, sagt Klaus-Peter Sauer, Senior Director Solution Management Data Warehouse bei 麻豆原创. Den Fachabteilungen ginge es darum, die Unternehmensdaten um ihre lokalen Daten flexibel anzureichern, um so neue Kennzahlen zu entwickeln und Erkenntnisse zu gewinnen.

鈥濪ieser Anwenderkreis wird mit den traditionellen, On-Premise betriebenen Data Warehouse Architekturen und ihren Werkzeugen, nicht hinreichend adressiert鈥�, sagt der 麻豆原创-Experte. Ihm m眉sse der Zugang zum Data Warehouse erleichtert werden, so dass sie ohne spezifische IT-Kenntnisse eigene Business Modelle und Analysen erstellen k枚nnen. Entscheidende Voraussetzung: intuitiv bedienbare Benutzeroberfl盲chen sowie einfach nutzbare Werkzeuge.

Die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud ist als Cloud-basierter Software Service nutzbar. Zwar legt der Name nahe, dass sich die Daten ebenfalls in der Cloud bef盲nden, aber das ist nicht zwingend notwendig. 脺ber einen virtuellen Zugriff k枚nnen die Daten bestehender Systeme in der 麻豆原创 Data Warehouse Cloud weiter genutzt werden, ohne dass diese 鈥� wie fr眉her 眉blich 鈥� in das System kopiert werden. Auf diese Weise entstehe gleichsam ein 鈥瀡irtuelles鈥� Data Warehouse, in das auch vorhandene Data Warehouses integriert werden k枚nnen. Die physikalische Infrastruktur der 麻豆原创 Data Warehouse Cloud basiert auf der 麻豆原创 HANA Datenbanktechnologie, die mit ihrer In-Memory-Verarbeitung eine extrem schnelle Verarbeitung bis hin zu Real-Time-Anwendungen erm枚glicht.

Cloud-basiertes Data Warehouse f眉r hybride IT-Landschaften

Daf眉r bietet die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud eine breite Palette an Tools f眉r das Daten- und Metadatenmanagement sowie APIs und eine gro脽e Anzahl von Konnektoren, mit der beliebige Datenquellen sowohl aus der 麻豆原创-Welt als auch von Drittanbietern integriert werden k枚nnen. Dabei weist auch das virtuelle Data Warehouse die klassische dreistufige Struktur auf.

Auf der niedrigsten Ebene, der Dateneingangsschicht (ELT 鈥� Extraction, Loading, Transformation) geht es vor allem um Datenqualit盲t, -bereinigung und Transformationen. Die mittlere Ebene ist die eigentliche Datenbank-Plattform, die in der Data Warehouse Cloud auf der 麻豆原创 HANA Datenbanktechnologie beruht und verkn眉pfte Datenquellen virtuell integrieren kann. Die oberste Ebene bilden unterschiedliche Tools f眉r Reports, Visualisierungen wie Dashboards oder grafische Auswertungen sowie Werkzeuge f眉r die Datenanalyse bis hin zu der M枚glichkeit, f眉r Prognosen und pr盲dikative Szenarien KI- und ML-Algorithmen einzubinden.

鈥濿ir stellen auf allen Ebenen Werkzeuge bereit um komplette End-to-End Szenarien inklusive Visualisierung umsetzen zu k枚nnen. Die Architektur ist so offen gestaltet, dass Anwender auf jeder Ebene ihre eigenen Tools und SQL Kenntnisse einsetzen k枚nnen鈥�, sagt 麻豆原创-Experte Sauer. Wenn etwa ein Unternehmen f眉r sein traditionelles Data Warehouse schon eine gut funktionierende ELT-Strecke aufgebaut habe, k枚nne diese auch f眉r die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud genutzt werden. Das gleiche gelte auf der oberen Schicht f眉r

Und es ist nicht nur die Offenheit der Architektur, die den Einstieg in die Data Warehouse Cloud erleichtert. Denn w盲hrend klassische Data Warehouses relativ hohe Kosten f眉r neue Hardware und Implementation verursachten und in aller Regel mit einem hohen Migrationsaufwand und massiven Ver盲nderungen an der bestehenden Systemlandschaft verbunden waren, ist der Aufbau eines Cloud-basierten Data Warehouse sukzessive und mit geringen Kapitalinvestitionen m枚glich. Ein Preismodell, das sich an der genutzten Kapazit盲t orientiert, stellt sicher, dass nur f眉r tats盲chlich in Anspruch genommene Leistungen bezahlt werden muss.

Nahtlose Integration vorhandener Systeme in die Data Warehouse Cloud

鈥濫iner der wichtigsten Anforderung bei der Entwicklung des Services war, dass unsere Bestandskunden nicht zum Umr眉sten gezwungen werden, sondern ihre vorhandenen Landschaften nahtlos einbinden k枚nnen鈥�, blickt Sauer zur眉ck. Nach seiner Erfahrung aus vielen Kundengespr盲chen komme das den Pl盲nen der Anwender entgegen. Die meisten Unternehmen h盲tten heute schon eine Cloud Strategie, die aber in aller Regel mittel- bis langfristig ausgelegt sei. 鈥濪ie wollen keinen Big Bang, der sie von heute auf morgen in die Cloud katapultiert, sondern langsam 眉ber hybride Szenarien in die Cloud wachsen.鈥�

Die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud bietet Unternehmen die M枚glichkeit, ohne Umbau der vorhandenen Anwendungslandschaft so eine hybride Data Warehouse Landschaft aufzubauen, die mit Daten aus vorhandenen Systemen oder neu hinzukommenden Anwendungen bef眉llt werden kann 鈥� man denke etwa an Szenarien und digitale Gesch盲ftsmodelle in den Bereichen , Social Media, oder die Anbindung mobiler Ger盲te.

Es liegt auf der Hand, dass die klassische Architektur von Data Warehouses, die darauf basiert, alle Daten auch physikalisch in einer Datenbank zusammenzuf眉hren, bei den Anforderungen einer zunehmend digitalisierten Wirtschaft mit ihren gewaltigen Datenmengen an ihre Grenzen st枚脽t. Insofern ist das 鈥瀡irtuelle鈥�, Cloud-basierte Data Warehouse auch eine logische Weiterentwicklung, die den spezifischen Anforderungen hybrider Umgebungen gerecht wird und dort ihr volles Potenzial entfaltet.

鈥濵it der 麻豆原创 Data Warehouse Cloud erhalten die Anwender die M枚glichkeit, in der Cloud neue Use-Cases, digitale L枚sungen und Gesch盲ftsmodelle zu entwickeln und diese nahtlos mit ihrer vorhandenen Anwendungslandschaft zu verkn眉pfen 鈥� ohne Migrationsaufwand鈥�, sagt 麻豆原创-Experte Sauer.


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Simulator fu虉r automatisches Lagerequipment /germany/2019/03/atos-simulator-lagerequipment/ Fri, 08 Mar 2019 07:00:23 +0000 /germany/?p=139024 Wird ein Automatiklager an 麻豆原创 EWM angebunden, muss eine Inbetriebnahme der automatischen Anlage erfolgen. Der Atos-Simulator stellt bereits im Vorfeld sicher, dass notwendige Schnittstellen- und...

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Wird ein Automatiklager an angebunden, muss eine Inbetriebnahme der automatischen Anlage erfolgen. Der -Simulator stellt bereits im Vorfeld sicher, dass notwendige Schnittstellen- und Steuerungsfunktionen korrekt implementiert werden.

Vor nicht allzu langer Zeit war es u虉blich, einen ganzen Strau脽 unterschiedlicher Softwaresysteme einzusetzen, wenn man ein Automatiklager betreiben wollte. Die Landschaft der beteiligten Systeme bestand so beispielsweise aus der Bestandsebene, repra虉sentiert durch 麻豆原创 ECC, aus der Lagerungsebene mit Lagerverwaltungssystem, der Materialflussebene (einer oder mehrere Materialflussrechner), ggf. aus diversen Gateways mit den unterschiedlichsten Funktionen, einer Visualisierung, den eigentlichen Maschinensteuerungen (speicherprogrammierbare Steuerung) und schlussendlich aus den Maschinen selbst (Fo虉rdertechnik, Automatiklager usw.). All diese Komponenten stammten von unterschiedlichen Lieferanten bzw. Herstellern und zeichneten sich dementsprechend durch unterschiedliche Bedien- und Betreuungskonzepte aus.

Seit der Markteinfu虉hrung von kann ein wesentlicher Prozentsatz dieser Komponenten entfallen. Mit der Komponente Materialfluss-Steuerung von 麻豆原创 EWM ist eine Direktanbindung der Maschinensteuerungen der automatischen Anlagen mo虉glich.

Der Flickenteppich wurde somit durch ein einheitliches System ersetzt. Hieraus ergeben sich neue Herausforderungen, denn die unterschiedlichen Ebenen mu虉ssen nun in ein einziges System implementiert und in ihrer Gesamtheit getestet werden.

Fu虉r diese Aufgabe gibt es jetzt den . Mit seiner Hilfe wird die so genannte unterlagerte Ebene der Systemlandschaft abgebildet – die Maschinensteuerung und indirekt auch die Maschinen. In der Implementierungs- und Testphase ko虉nnen somit Tests ohne die physische Anlage durchgefu虉hrt werden.

Wie bildet der Simulator die Anlage ab?

In der Simulationsumgebung werden die verschiedenen Komponenten des automatischen Gewerks abgebildet, z. B. Fo虉rdertechnik, Regalbediengera虉te, Verschiebewagen, Paternoster, Roboter, Sorter und Wickler. Fu虉r jede der abgebildeten Komponenten wird das zugeho虉rige Kommunikationsprotokoll konfiguriert. Fo虉rderanlagen werden durch ihre Meldepunkte im Simulator eingerichtet. Der Simulator ist damit in der Lage,vom Materialfluss-System eingehende Datensa虉tze zu verarbeiten und zu beantworten.

Der Telegrammsimulator ist ein eigensta虉ndiges Tool und bezieht keine Informationen u虉ber die Anlage aus dem Materialfluss-System. Es ko虉nnen auf diese Weise unabha虉ngige Tests durchgefu虉hrt werden. Zudem ist die Anwendung nicht auf 产别蝉肠丑谤补虉苍办迟.

Test durchf眉hren

Bei Erweiterungen eines bestehenden Materialflusses ko虉nnen Regressionstests fu虉r die vorhandene Implementierung und Tests der neu entwickelten Funktionalita虉t durchgefu虉hrt werden, ohne dass die bestehende Anlage beteiligt sein muss.

Im Entwicklungssystem kann die Implementierung von Anfang an mit dem Simulator getestet werden. Im Testsystem ko虉nnen Funktionstests durch das Implementierungsteam und User Acceptance Tests durch die Endanwender durchgefu虉hrt werden. Notwendige A虉nderungen werden damit fru虉hzeitig entdeckt und sind noch vor Go-Live umsetzbar.

In der Phase vor der Inbetriebnahme ko虉nnen Schulungen durchgefu虉hrt und die Funktionsweise der Anlage transparent vermittelt werden. Fu虉r die Key-User lassen sich ganze Use Cases aufbauen, an denen sie die zuku虉nftigen Abla虉ufe trainieren ko虉nnen. Bei komplexen Anlagen ist es ratsam, vor Inbetriebnahme zu u虉berpru虉fen, ob die Software den bei der Lagerplanung festgelegten Anspru虉chen genu虉gt. Zu diesem Zweck ko虉nnen voreingestellte Szenarien automatisiert ablaufen, die die Performance des Systems aufzeigen. Durch diese Lasttests kann ein korrektes Sizing des Produktivsystems erfolgen.

Vorteile des -Simulator

Die folgende Grafik zeigt acht Einflussfaktoren im a虉u脽eren Kreis, die das weite Feld von Zeit, Kosten und Risiko aufspannen (schwarz).
Hohe Anforderungen bzw. schwierige Bedingungen und Gegebenheiten (rot, Beispiele) haben einen Anstieg der Implementierungszeit und damit auch einen Kostenanstieg und ein erho虉htes Projektrisiko zur Folge. Durch Einsatz des Simulators (gru虉n) ko虉nnen diese Faktoren begrenzt und abgemildert werden.

Anwendungsbeispiele

Ein 3-Schicht-Betrieb kann nur minimale Standzeiten der Anlagen verkraften. Das Testen von A虉nderungen ohne physische Anlage sowie die zeitliche Verku虉rzung der Integrationstests mit der echten Anlage sind unverzichtbar, speziell bei A虉nderungen an bestehenden Anlagen, von deren Betrieb eine ganze Produktion abha虉ngt.

Sind vielfa虉ltige, komplexe Gescha虉ftsprozesse vorhanden, la虉sst sich der nahtlos in das u虉bergeordnete Testszenario integrieren. Auf diese Weise ko虉nnen komplette Prozesse durchgetestet werden. Beispiele hierfu虉r hat die Automobil-Industrie zu bieten. So ist bei Bandmontage die Einhaltung der Sequenz, in der die einzelnen Bauteile an die Montage geliefert werden, zwingend notwendig. An diesem Prozess sind unterschiedliche Systeme beteiligt; eines ist das Automatiklager, welches durch den Simulator abgebildet ist.

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