Was ist SAP Digital Manufacturing Insights (DMi)?

Was ist SAP DMi?

Digital Manufacturing Insights ist der Analysebereich der Plattform. SAP bezeichnet ihn als SAP Digital Manufacturing for insights, kurz DMi. Während DMe einen Auftrag ausführt und Daten erzeugt, macht DMi die Informationen für Überwachung, Bewertung und Verbesserung nutzbar.

Typische Nutzer sind Produktionsleiter, Werksleiter, Qualitätsmanager, Prozessingenieure und Verantwortliche für kontinuierliche Verbesserungen. Sie benötigen nicht jede einzelne Maschinenmeldung. Entscheidend ist eine verdichtete Sicht auf Leistung, Qualität, Stillstände und Abweichungen.

DMi ergänzt klassische Business Intelligence um einen fertigungsspezifischen Datenkontext. Die Lösung verwendet eine eingebettete SAP Analytics Cloud, ist aber nicht nur ein allgemeines Werkzeug zur Berichtserstellung. Produktionsdaten werden vorab strukturiert, miteinander verknüpft und für Analysen bereitgestellt. Über Schnittstellen können die Daten dennoch in übergreifende Analyseumgebungen einfließen.

Einordnung in die SAP-Architektur

Die Daten stammen vor allem aus SAP Digital Manufacturing for execution. Hinzu kommen relevante Stamm-, Auftrags- und Kontextinformationen aus angebundenen Geschäftssystemen. Maschinensignale erhalten dadurch einen Bezug zu Werk, Linie, Arbeitsplatz, Ressource, Material oder Auftrag.

DMi transformiert die Rohdaten automatisch in Manufacturing Data Objects, kurz MDOs. Diese miteinander verbundenen Datenobjekte liegen im Manufacturing Data Layer, der eigenen Datenbank von SAP Digital Manufacturing for insights. Anwendungen, Dashboards und externe Programmierschnittstellen greifen darauf zu. Unternehmen müssen für typische Fertigungsanalysen somit nicht jede Beziehung zwischen Auftrag, Material und Ressource neu modellieren.

Die vorbereitete Datenstruktur ersetzt dennoch keine fachliche Datenpflege. Eine Kennzahl bleibt nur vergleichbar, wenn Werke Stillstandsgründe, Ausschuss und Schichtgrenzen nach gemeinsamen Regeln erfassen. Sinnvoll sind daher zentrale KPI-Definitionen und lokale Verantwortliche, die auffällige Werte prüfen. So wird aus technischer Verfügbarkeit eine belastbare Informationsbasis.

Die Architektur unterstützt zwei zeitliche Perspektiven. Live Monitoring zeigt laufende Prozesse in aktueller Form. Operational Analytics wertet längere Zeiträume aus und vergleicht beispielsweise Werke, Linien, Arbeitsplätze oder einzelne Ressourcen. Auf diese Weise führt der Weg von der Datenerfassung über die Analyse zu einer begründeten Prozessänderung.

Funktionen von SAP DMi

Dashboards visualisieren Kennzahlen für den jeweiligen Verantwortungsbereich. Neben vorkonfigurierten Inhalten lassen sich eigene Berichte und Kennzahlen erstellen. Filter grenzen Daten nach Standort, Zeitraum, Material, Linie oder Anlage ein. Dadurch können Nutzer von einer verdichteten Werksübersicht bis zu einem einzelnen Verlustereignis navigieren.

Eine zentrale Kennzahl ist die Overall Equipment Effectiveness (OEE), auf Deutsch Gesamtanlageneffektivität. Sie kombiniert Verfügbarkeit, Leistung und Qualität. Ein niedriger Wert allein erklärt jedoch noch keine Ursache. Die erweiterten Analysefunktionen klassifizieren deshalb Verluste und ermöglichen eine Detailanalyse nach Ressource und Schicht.

Weitere Auswertungen betreffen Auftragsleistung, Durchlaufzeiten, Stillstände, Ausschuss und Qualitätsabweichungen. Vergleiche zwischen Linien oder Maschinen zeigen, ob ein Problem nur lokal auftritt. Zeitreihen machen Trends sichtbar, etwa steigenden Ausschuss nach einem Werkzeugwechsel. SFC-Berichte führen Produktionsprotokoll, Komponentenverbrauch, Nichtkonformitäten, Messdaten und Werkzeugnutzung zusammen.

Die Analyse bleibt damit eng an den operativen Abläufen. Erkennt ein Dashboard häufige Geschwindigkeitsverluste an einer Linie, kann der Prozessingenieur nach Schicht, Produkt oder Ressource filtern. Das Ergebnis bildet die Grundlage für eine konkrete Maßnahme. Nach der Anpassung lässt sich prüfen, ob sich Leistung und Qualität tatsächlich verändert haben.