KI im SAP Asset Management und Außendienst: APM, Field Service Management, Instandhaltungsdaten und Joule-Agenten

Was Sie lernen

• Die vier Schichten trennen: Erkennung in APM, Ausführung in S/4HANA, Ausführung im Feld in FSM und Joule-Agenten darüber
• Die drei Dateneingaben eines Ausfallmodells und das S/4HANA-Service-Szenario nennen, das jede freigibt
• MTBF und MTTR aus einer Liste von Störungsmeldungen berechnen und die verwendete Konvention nennen
• Jede Joule- und Agentenfunktion rund um Instandhaltung und Außendienst als verfügbar, Beta oder angekündigt mit Quelle und Lesedatum kennzeichnen
• Einen Autonomiegrad für den Schritt vom Alert zum Auftrag und einen Integrationsweg für den Außendienst wählen

Überblick

KI in Instandhaltung und Außendienst ist kein einzelnes Produkt. Es ist eine Kette aus vier Schichten, die SAP getrennt dokumentiert, und wer sie vermischt, verspricht das Falsche. Die erste Schicht ist die Zustands- und Anomalieerkennung in SAP Asset Performance Management (APM): Sensoren werden zu Indikatoren, Regeln lösen Alerts aus, und Analytik markiert auffällige Muster. Die zweite ist die Instandhaltungsausführung in SAP S/4HANA: Meldungen, Aufträge, Messpunkte, Messbelege und die darauf aufgebaute Zuverlässigkeitsanalytik. Die dritte ist die Ausführung im Feld in SAP Field Service Management (FSM): Serviceaufrufe, Aktivitäten, Techniker und Einsatzplanung. Die vierte ist Joule samt Agenten über den anderen dreien, wo manche Funktionen allgemein verfügbar sind, manche in Beta und manche nur angekündigt.

Voraussetzungen

• Grundlagen der Anlageninstandhaltung: Equipment, Meldung, Auftrag, Messpunkt
• Joule in der Supply Chain — siehe M357
• Grundkenntnisse in Python, um das Skript der Übung auszuführen

Lernergebnisse

• Erklären, warum regelbasierte Alerts die Basislinie sind, die ein Ausfallmodell übertreffen muss
• Die Übung reproduzieren: MTBF 427 h, MTTR 5,0 h, Ausfallzeit 25 h und die Rangfolge nach Schadenscode
• Sagen, warum codierter Schaden und codierte Ursache an Störungsmeldungen entscheiden, ob ein überwachtes Modell möglich ist
• Beschreiben, warum eingehende Außendienst-Aufrufe über den FSM-Konnektor laufen und nicht über die Service-API
• Benennen, was in den gelesenen Quellen nicht dokumentiert ist: Genauigkeitswerte, Trainingsrezept, Freigabenachweis der Agenten