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Was ich in einem Projekt mit SAP HANA Cloud gelernt habe

Die Ausgangssituation

Ein mittelständisches Unternehmen aus der Fertigungsbranche stand vor der Herausforderung, seine Produktionsdaten effizienter zu analysieren. Die bisherige On-Premise-Lösung war nicht mehr in der Lage, die wachsenden Datenmengen zeitnah zu verarbeiten. Dies führte zu Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung und beeinträchtigte die Fähigkeit des Unternehmens, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren.

Der Lösungsansatz

Die Entscheidung fiel auf SAP HANA Cloud, um die bestehende Infrastruktur zu modernisieren und zu skalieren. Der Ansatz bestand darin, die On-Premise-Datenbank in die Cloud zu migrieren und gleichzeitig die Datenarchitektur zu optimieren. Dies ermöglichte nicht nur eine schnellere Datenverarbeitung, sondern auch die Integration von Echtzeitanalysen und Machine Learning zur Vorhersage von Produktionsausfällen.

Technische Umsetzung

Der erste Schritt war ein Proof of Concept (PoC), bei dem die kritischen Produktionsdaten in die SAP HANA Cloud repliziert wurden. Hierfür nutzten wir SAP Data Intelligence, um einen nahtlosen Datenfluss zu gewährleisten. Ein wesentliches Element war die Verwendung von Smart Data Integration (SDI), um die Daten in Echtzeit zu synchronisieren.

{
  "source": "On-Premise-Datenbank",
  "destination": "SAP HANA Cloud",
  "method": "SDI",
  "real-time": true
}

Im nächsten Schritt integrierten wir SAP Analytics Cloud, um den Fachabteilungen Self-Service-Analysefunktionen bereitzustellen. Die Verwendung von Live-Verbindungen ermöglichte es, die Daten direkt aus SAP HANA Cloud zu visualisieren, ohne dass eine Datenreplikation erforderlich war.

Ein besonderes Highlight war der Einsatz von Machine Learning Modellen zur Vorhersage von Maschinenstillständen. Hierbei kamen die SAP HANA Predictive Analysis Library (PAL) und Python-basierte Modelle zum Einsatz, die innerhalb der HANA-Umgebung trainiert und ausgeführt wurden.

Das Ergebnis

Nach der erfolgreichen Migration und Implementierung konnte das Unternehmen die Verarbeitungsgeschwindigkeit seiner Daten erheblich steigern. Die Echtzeitanalysen ermöglichten es, Produktionsprozesse effizienter zu gestalten und proaktiv auf mögliche Störungen zu reagieren. Der Einsatz von Machine Learning führte zu einer signifikanten Reduktion der Ausfallzeiten, was sich direkt auf die Produktivität und letztendlich auf die Kosteneffizienz auswirkte.

Die Fachabteilungen profitierten von der neuen Flexibilität und konnten eigenständig Analysen durchführen, was die IT-Abteilung erheblich entlastete. Die Integration von SAP HANA Cloud in die bestehende IT-Landschaft verlief reibungslos und zeigte, dass eine Cloud-Lösung sowohl leistungsfähig als auch skalierbar sein kann.

Haben Sie ähnliche Herausforderungen? Kontaktieren Sie uns, um Ihre Dateninfrastruktur zukunftssicher zu gestalten.

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