Fertigung & Digitale Zwillinge
Stand 2026-09-03
Fertigung & Digitale Zwillinge macht aus S/4HANA-Fertigungsauftrags- und Instandhaltungsdaten (AUFK, AFRU, PLPO, QMEL) die OEE-Zahl, mit der ein Betriebsleiter das Werk führt, und erweitert dieselbe Datenkette dann zu einem abgestimmten digitalen Zwilling. Die Entscheidung in Woche eins, die darüber bestimmt, ob das Projekt den Kontakt mit realem Volumen übersteht: OEE in einem Datasphere Data Flow oder einer BW/4HANA-Transformation materialisieren, nie als Live-SAC-Formel — ab 10.000+ Auftragsbestätigungen pro Monat bleibt eine Abfragezeitberechnung stecken. Im Referenzfall dieses Moduls liegt ein Drei-Schicht-Automobil-Stanzwerk bei 73 % OEE (82 % Verfügbarkeit × 91 % Leistung × 98 % Qualität); die drei für 70 % des Stillstands verantwortlichen Arbeitsplätze mit Predictive-Maintenance-Alarmen gezielt anzugehen, hebt die OEE ohne Investitionsausgaben auf 79 %. Die Kombination, die dieses Modul lehrt — SAP-Kerndatenmodell, IoT-Integration und Planung — ist am Markt tatsächlich selten, weshalb ein Berater, der die Schleife von Sensor über OEE bis zur Simulation schließen kann, im Tagessatz deutlich über einem reinen BI-Praktiker positioniert ist.
Was Sie lernen
- Die Kernkonzepte hinter Fertigung & Digitale Zwillinge verstehen
- Manufacturing in einem typischen SAP-Analytics-Engagement anwenden
- Die 3-5 häufigen Fehler erkennen und wissen, wie man sie vermeidet
- Diese Fähigkeit in der eigenen persönlichen Marke und im Tagessatzgespräch positionieren
Modulüberblick
Fertigungsanalytics auf SAP S/4HANA und SAP Analytics Cloud ist die Disziplin, aus Fertigungsauftragsbestätigungen, Qualitätsprüfergebnissen, Instandhaltungsmeldungen und MES-Systemsignalen die OEE-, Ausschuss-, Zykluszeit- und Kapazitätsauslastungskennzahlen zu machen, mit denen Betriebsleiter ihre Werke führen. Das ambitionierte Ziel ist der digitale Zwilling: ein virtuelles Modell einer Fertigungslinie, dessen Zustand — Temperatur, Durchsatz, Maschinenverfügbarkeit — laufend über IoT-Sensoren aktualisiert wird, die über SAP Edge Services oder SAP IoT Application Enablement geleitet werden, und das einem Analysten erlaubt, Was-wäre-wenn-Simulationen durchzuführen, bevor physische Änderungen vorgenommen werden.
Die reale Datenkette, die ein Berater verstehen muss. Fertigungsaufträge in S/4HANA führen die geplanten Mengen in den Tabellen AUFK und AFKO, die bestätigten Ist-Mengen und den Ausschuss in AFRU sowie die Warenbewegungen in MSEG. OEE — das Produkt aus Verfügbarkeit, Leistung und Qualität — wird daraus in Kombination mit der geplanten Fertigungszeit (aus den Arbeitsplatztabellen CRHD und CRCO) und den in Instandhaltungsmeldungen (QMEL und VIQMEL) erfassten Stillstandszeiten berechnet. Diese Berechnung in einer CDS View direkt auf S/4HANA einzubetten und über SAC bereitzustellen, ist der technisch richtige Weg; sie in ein separates Data Warehouse zu replizieren und OEE dann in der SAC-Planung zu berechnen, erzeugt Version-of-Truth-Probleme, die das Operations-Team spätestens dann bemerkt, wenn Ist-Werte und Modell nicht mehr übereinstimmen.
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene praktische Erfahrung mit SAP-Analytics-Projekten
- Zunächst die Kernkonzepte wiederholen: C091, C087, C083
Lernergebnisse
- Ein realistisches Szenario durcharbeiten: Ein Tier-1-Automobil-Stanzwerk-Kunde möchte die Schleife von IoT-Sensordaten über OEE bis zu einem bezifferten Predictive-Maintenance-Business-Case schließen.
- Das Anti-Pattern erkennen und vermeiden: OEE berechnen, ohne die Zeitbasis abzustimmen — geplante Fertigungszeit, die geplante Instandhaltungsfenster nicht ausschließt, unterschätzt systematisch die Verfügbarkeit.
- Die Kernentscheidung des Moduls anwenden: Integrationstiefe des MES — standardmäßig leichte Integration wählen — das MES schreibt Standard-Fertigungsauftragsbestätigungen nach S/4HANA.
- Die Beherrschung mit der Kennzahl verfolgen: OEE (Verfügbarkeit x Leistung x Qualität) (Ziel: den wöchentlichen Trend und die Lücke gegenüber der branchenüblichen Bandbreite verfolgen).
Vollständiges Modul für Mitglieder. Das vollständige Modul ergänzt: den Entscheidungsrahmen · das durchgehende Szenario · die KPI-Scorecard · die Anti-Muster · die Codeblöcke · die Wissenskontrolle · die Schemata.