SAP Predictive Maintenance and Service

Intelligent Maintenance & Service
Potential and effects of predictive service models
Daniel Kölsch
June 07, 2016
Customer
The world of connected assets
Integrated, Comprehensive Solution to Optimize Asset Management
SAP Asset
Intelligence Network
SAP Predictive
Maintenance and Service
Condition Monitoring
Alerting
Vibration Analysis
Predictions
Connected Manufacturing /
Smart Factory
Real-time visibility of shop floor
operations. Intelligent production,
One piece production
Service
Technician
Real-time visibility of
shop floor operations,
One Piece production
SAP Connected
Manufacturing
Up to date service documentation
Spare parts / Replacement
Monitor product performance and take action
Performance Benchmarking
SAP Predictive
Maintenance & Service
Manufacturer
Asset Operator
One stop shop for the
manufacturers, service
providers, & operators of
the world’s assets
Asset Intelligence
Network
Order replacement parts
and Services from
business network
Ariba® and Fieldglass ®
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Customer
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Where are maintenance and service heading?
Organizations are maturing their maintenance strategies
Reactive
Wait until a
machine fails
and then
undertake
maintenance.
Conditionbased
Preventive
Perform
maintenance at
regular intervals,
based on
observations of
abnormalities.
Continuously
observe the status
of assets and react
to predefined
conditions and
events.
2016 SAP
SAP
affiliate
company.
All rights
reserved.
© 2016
SAPSE
SEororanan
SAP
affiliate
company.
All rights
reserved.
Predictive
Advanced analytics of
operational and
business data helps
determine the condition
of specific equipment
to predict when to
perform maintenance.
Companies are moving from a
reactive to a proactive approach
to maintenance.
An opportunity is available for
organizations to leverage machine
data for better business insights.
Customer
customer
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Solution Demo
Predictive Maintenance & Service
Kaeser Compressors
Reimagining Customer Service
Situation: Changed the business model from
selling compressors to selling compressed air
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Customer
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Kaeser Kompressoren took a phased approach to implementation
Source: German language presentation
delivered by Kaeser
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Customer
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Trenitalia
Reimagining Maintenance and Service
Situation: 40% of maintenance effort is for
corrective maintenance. Maintenance of rolling
stock has been identified as one aspect of the
digital transformation.
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Customer
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Customer examples
Predictive maintenance: Train operator
Company
Process and Technology Innovation
The company owns and operates a fleet of around 2,000
electrotrains, 2,000 locomotives, and 30,000 coaches and wagons.
Situation: Some 40% of maintenance effort is for corrective
maintenance. Maintenance of rolling stock has been identified as
one aspect of the digital transformation.
Solution
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•
Custom solution on SAP HANA software
Data fusion between IT and OT data
Multidimensional description of assets
Remote train diagnostics
Engineering rules and predictive models
Indicator-based planning
Dynamic optimization of maintenance schedules
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Benefits
• Higher asset availability, leading to greater
passenger satisfaction
• Less effort for corrective maintenance
Customer
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IoT Services Portfolio
Covering all requirements along the engagements lifecycle
Advise and plan
How will IoT impact my business?
What does SAP offer and how can I start?
1
Build and launch
Run and optimize
How do I get my
IoT scenario up and running?
How can I run and
optimize?
2
IoT business
advisory
IoT
architecture
advisory
3
IoT proof of
concept and
starter kits
“Think big”
7
sequence not mandatory
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4
IoT standard
applicationbased
services
5
IoT platformbased
services
6
IoT
application
management
“Start small”
IoT enablement
= most relevant to get started
Customer
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PdMS Jump Start Service
Service Scope – Overview
Connection
ŸConnection of two devices / machines (with up to 50 data measurement points)
ŸSAP PCo configuration for a live connection or upload of historic data as flat file
Predictive Maintenance and Service Application
ŸConfiguration of machines with master data
ŸConfiguration of measurement points, alerts & thresholds
ŸHosting of the customer specific instance for 8 weeks
ŸSet up of two PdMS reports with SAP Lumira
Prediction Add-on
ŸDetecting Failure Patterns based on the integration of
sensor and error data
Integration Add-on:
ŸConnection to CS/CRM or to PM – Create a Service ticket base on the Alerts in PdMS
Vibration Analysis Add-on
ŸConfiguration of Vibration Analysis for up to 5 vibration sensors
ŸIntegrate Vibration data using a file upload
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Customer
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PdMS Jump Start Service
Scope Summary
J1 PdMS Cloud Jump Start – Basis
Package
J2 PdMS Cloud Jump Start –
Predictive Add-On
J3 PdMS Cloud Jump Start –
Integration Add-On
Connection of two devices / machines (with
up to 50 data measurement points)
Detecting Failure Patterns based on the
integration of sensor and error data
Connection to CS/CRM or to PM
Visualization of measurement points, alerts &
respective threshold values
Meant as an introduction for PdMS prediction
functionality
Creation of a service/maintenance ticket
Hosting of the customer specific PoC
instance for 8 weeks
Contains a contingent of PDs
J4 PdMS Cloud Jump Start –
Vibration Add-On
Configuration of Vibration Analysis (up 5
Vibration Sensors, 10 components)
PdMS Configuration
Demonstrate PdMS Reporting capabilities
The Basis package is mandatory, the add-ons J2 to J4 can be added and combined without limitations
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Customer
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Recommendation
Ø Get Started!
Ø Digitization Roadmap
Ø Think Big – Start Small
Daniel Kölsch
Solution Architect IoT
SAP (Schweiz) AG
Althardstrasse 80
8105 Regensdorf
Schweiz
T +41 58 871-6067
M +41 79 518 38 11
[email protected]
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Customer
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