SAP Predictive Engineering Insights
Inhaltsverzeichnis
Einsatzzweck
SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS (kurz SAP PEI) ist ein Produkt, das von SAP und dem auf digitale Zwillinge spezialisierten Anbieter ANSYS gemeinsam entwickelt wurde. Es wurde im Jahr 2018 vorgestellt und läuft auf der SAP Cloud Platform. Die Zielgruppe sind Hersteller und Betreiber von Industrieanlagen, die ihren Anlagenbetrieb und ihre Instandhaltung optimieren, Durchlaufzeiten verkürzen und ihre Profitabilität erhöhen möchten. SAP PEI stellt nicht nur Informationen für die vorausschauende Wartung (SAP Predictive Maintenance) bereit. Der Echtzeiteinblick in den Anlagenbetrieb trägt auch zu Effizienzsteigerungen bei.
In der Praxis eignet sich SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS zur Überwachung von statischen und beweglichen Anlagen. Einige Beispiele sind:
- Produktionsanlagen
- Windkraftanlagen
- Bauliche Infrastrukturen (Brücken, Türme usw.)
- Energieversorgung (Generatoren, Leitungen usw.)
- Baumaschinen (z. B. Kräne)
- Roboter
Funktionsweise
Das Konzept von SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS basiert auf der Visualisierung von Anlagen in Form eines digitalen Zwillings (ANSYS Twin Builder). Die hierfür notwendigen Daten stammen aus Sensoren (IIoT), die sich in den angebundenen Anlagen befinden. Da die Informationen in Echtzeit übermittelt und in die 3D-Simulation überführt werden, ist ein Live-Monitoring des Anlagenbetriebs möglich.
Der digitale Zwilling bildet nicht nur das Konstruktionsmodell einer Anlage ab. Er lässt sich auch mit Betriebsabläufen, Fertigungsdetails und Finanzdaten verknüpfen. Darüber hinaus lassen sich die physikalischen Simulationsmodelle mit Machine Learning kombinieren, um Anomalien automatisch zu erkennen. Zudem ist es mit diesem Ansatz möglich, präzise vorherzusagen, wann welche Störung einer Anlage auftreten kann. Die zeitabhängige Wartung lässt sich somit durch eine vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ersetzen.
Features
Die Schlüsselfunktionen von SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS stellen sich in der Übersicht wie folgt dar:
- Dynamische 3D-Visualisierungen und Simulationsmodelle von Anlagen
- Überwachung des Anlagenzustands
- Vorhersage des Anlagenzustands mit Engineering Analytics
- Einbettung virtueller Sensoren in digitale Zwillinge
Dynamische 3D-Visualisierungen & Simulationsmodelle
Um SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS nutzen zu können, sind zunächst Anlagendaten erforderlich. Diese können aus dem SAP Asset Intelligence Network übernommen werden. Auf dieser Basis können dann 3D-Modelle von Industrieanlagen erstellt (modelliert) werden.
Treten unerwünschte Zwischenfälle auf, können diese anhand der 3D-Visualisierung nochmals nachvollzogen werden. Auch die Auswirkung verschiedener Korrekturmaßnahmen lässt sich simulieren. Bei Bedarf können hierbei Daten aus anderen Quellen (z. B. Wetterdaten oder Marktinformationen) hinzugezogen werden, um Zusammenhänge zu analysieren.
Überwachung des Anlagenzustands
Ist der digitale Zwilling angelegt, kann er im zweiten Schritt mit Echtzeit-Sensordaten aus dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) versorgt werden. Neben dem Monitoring von Standardparametern wie Temperatur, Druck oder Drehzahl bietet SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS die Möglichkeit einer Vibrationsanalyse.
Hierbei wird zunächst das Standard-Vibrationsverhalten ermittelt, welches im Normalfall gleichbleibend sein sollte. Weicht die gemessene Vibration dann kurzfristig oder langfristig von diesem Muster ab, liegt vermutlich ein Problem vor (z. B. Verschleiß, Risse, fehlende Schmierstoffe, Erosion oder Durchfeuchtung des Untergrunds, Überlastung). Mit diesem Ansatz steht Verantwortlichen also ein Frühwarnsystem für Störungen zur Verfügung.
Vorhersage des Anlagenzustands mit Engineering Analytics
Unterstützend können in SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS Machine-Learning-Algorithmen genutzt werden. Diese greifen auf das große Volumen von Sensordaten zurück, um das normale Verhalten von Anlagen selbstständig zu erlernen und Abweichungen zu erkennen. Hierdurch lassen sich auch Auffälligkeiten identifizieren, die von menschlichem Wartungspersonal oftmals nicht entdeckt werden.
Eine Schwäche von Big-Data-basierten Algorithmen ist jedoch, dass sie umfangreiche historische Daten benötigen, um präzise zu funktionieren. Mitunter kann es Jahre dauern, solch eine Datenbasis aufzubauen. SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS beinhaltet daher modellbasierte Analysen, mit denen diese Betriebsdaten im Vorfeld simuliert und generiert werden können. Somit können die Algorithmen bereits mit Daten versorgt werden, noch bevor die Anlage in Betrieb genommen wurde. Auch die gängigsten Fehler können in dieser frühen Phase simuliert werden, um das Machine-Learning-Modell zu trainieren.
Websession: SAP Predictive Engineering Insights
Sie haben SAP Predictive Engineering Insights bereits im Einsatz oder denken darüber nach? Stellen Sie uns Ihre Fragen in unserer kostenlosen Websession.
Einbettung virtueller Sensoren in digitale Zwillinge
SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS verarbeitet nicht nur Daten aus physischen Sensoren, sondern ermöglicht auch das Einbetten sogenannter virtueller Sensoren zum Auslesen verschiedenster Zustandsparameter. Die Platzierung dieser Sensoren ist an beliebigen Komponenten des digitalen Zwillings möglich. Anders als in der realen Welt entstehen hierdurch keine Zusatzkosten. Zudem muss der Betrieb nicht unterbrochen werden.
Integration
SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS integriert sich vollständig in die Stamm- und Transaktionsdaten von SAP ERP und SAP S/4HANA. Hierzu nutzt die Lösung die technische Komponente Asset Central.
Zudem zählt SAP PEI zur Produktfamilie des SAP Anlagenmanagements, mit dem sich der gesamte Lebenszyklus von Anlagen steuern, überwachen und optimieren lässt. So arbeitet die Komponente beispielsweise nahtlos mit der SAP Instandhaltung (SAP PM) zusammen, um neu auftretende kritische Zustände direkt in Service-Benachrichtigungen zu überführen.
Vorteile
Insgesamt unterstützt SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS drei wichtige Aspekte des Anlagenmanagements:
- Rückblickende Betrachtung: vollständig dokumentierte Historie von Anlagen
- Live-Monitoring: umfassender Überblick über den aktuellen Zustand
- Vorausschauende Betrachtung: zur Evaluierung von Auswirkungen bei der Änderung operativer Parameter
Für Anlagenhersteller ergeben sich aus diesen Möglichkeiten mehrere Vorteile. Sie können ihre Produktqualität steigern, die Zusammenarbeit mit ihren Kunden verbessern und neue digitale Geschäftsmodelle implementieren. Die Betreiber profitieren hingegen von einer höheren Anlagenzuverlässigkeit, geringeren Wartungs- und Betriebskosten sowie von einem Zugewinn an Qualität und Sicherheit.
Fazit
SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS ermöglicht Echtzeiteinblicke in den Zustand industrieller Anlagen durch die Verwendung von digitalen Zwillingen. Die Software bietet dynamische 3D-Visualisierungen, Überwachung und Vorhersage des Anlagenzustands sowie die Einbettung virtueller Sensoren.
Des Weiteren integriert sie sich nahtlos in SAP ERP und SAP S/4HANA und ermöglicht eine umfassende Dokumentation der Anlagenhistorie, Live-Monitoring und vorausschauende Betrachtung. Insgesamt eignet sich die Lösung für verschiedene Anlagen wie Produktionsanlagen und Windkraftanlagen.
Durch verbesserte Produktqualität, geringere Wartungs- und Betriebskosten sowie eine erhöhte Anlagenzuverlässigkeit bietet SAP Predictive Engineering Insights zahlreiche Vorteile.
FAQ
Was ist SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS?
SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS ist eine Software-Lösung, die Echtzeiteinblicke in den Zustand industrieller Anlagen ermöglicht. Sie basiert auf digitalen Zwillingen, die den realen Anlagenbetrieb in einer Simulation abbilden.
Welchen Zweck erfüllt SAP Predictive Engineering Insights enabled by ANSYS?
Die Software dient der Optimierung von Anlagenbetrieb und Instandhaltung, verkürzt Durchlaufzeiten und steigert die Profitabilität von Herstellern und Betreibern von Industrieanlagen.
