Így tekint az SAP az IoT-fejlesztésekre
2020-ig kétmilliárd eurót fektet a vállalat az IoT-ba, de eddig keveset lehetett hallani a fejlesztésekről, pedig a partnercégekkel közösen indult már projekt Németországban, Oroszországban és Olaszországban is.
Néhány hónappal ezelőtt mutatta be az SAP a Leonardo platformját, amely egyesíteni próbálja a cég különböző IoT, Big Data, gépi tanulás, analitika és blockchain megoldásait. A vonatkozó szolgáltatások már eddig is léteztek a kínálatban, mégis a legtöbb vásárlónak inkább az ERP rendszerek jutnak eszébe. A Leonardótól a cég azt várja, hogy a vásárlók számára könnyebben kommunikálhatóak lesznek az SAP innovatív megoldásai, és az egyes modulok közötti együttműködésre is több példa lesz. A platform részeként már korábban írtunk, az SAP blockchain és gépi tanulási modulokról. Ezeken kívül viszont az SAP IoT-s törekvéseiről sem lehetett eddig túl sokat hallani, pedig a cég tavaly jelentette be, hogy 2020-ig 2 milliárd eurót fog költeni IoT beruházásra és felvásárlásokra.
"Az IoT nem egy különálló elem, hanem olyan, ami minden mást jobbá tehet. A LEGO-nál is egymásra lehet építeni különböző elemeket, és az alapvető színes kockákhoz speciális elemek is kapcsolódhatnak. Például szenzorokat építünk be a markológépekbe, amelyek használati adatokat küldenek vissza, és ez alapján könnyebben lehet őket fejleszteni. Ugyanez a helyzet az összekapcsolt szállítóeszközökkel, amelyek például fagyit szállítanak. Eddig csak azt tudták a logisztikusok, hogy mikor kell elindítani az árut és mikor kell megérkeznie, de az áru állapotáról szállítás közben korábban nem volt információ, pedig a fagyinál ez fontos tényező." - magyarázta kérdésünkre Georg Kube, az ipari gépekkel és alkatrészekkel foglalkozó SAP üzletág igazgatója.
Kategorizálási lehetőségek
Kétféleképp közelíthető meg az IoT témaköre az igazgató szerint. Ha technológiai szempontból vizsgáljuk a kérdést, akkor az SAP nem rendelkezik saját szenzorokkal vagy kommunikációs réteggel a nagy mennyiségű adattal bíró alkalmazások számára, viszont van a megoldások között adatinjektálási és adatanalitikai réteg. Például a PLAT.ONE platformot 2016-ban vásárolta fel a vállalat, amely a frontend webfejlesztők prototípus készítési munkáját támogatja azzal, hogy a JSON interfészen keresztül üzleti és IoT adatok egyaránt beolvashatóak, majd elemezhetőek - írja a NetworkWorld.
Ezenkívül a kérdés vizsgálható iparágak vagyis használat szerint is. Az ipari gépek szenzorai által begyűjtött információ feldolgozása az utólagos használathoz tartozik, de egy boltban a kártyainformációk alapján már lehet tudni a vásárlóról, hogy mit vett előzőleg, "így már például az autóhoz illő táskát is tudunk ajánlani" - tett hozzá Kube. Az SAP tehát inkább a kereskedelmi felhasználást tartja jelentősnek, ahol a kártyaadatokon kívül azt is tudják mérni, hogy ki lépett be, hány percet tartózkodott ott vagy mit vett már a boltban, tehát az egész vásárlási folyamatra nagyobb rálátása van a cégnek - ebben az elemzésben más vállalatok is látnak fantáziát, az online és offline adatok összekötését célozza meg például hirdetési szempontból a Google Attribution.
Számos más példát is lehet találni az SAP IoT-kezdeményezéseire, mint például a több tízezer szerelvénnyel rendelkező olasz állami vasút, a Trenitalia ellátása szenzorokkal, majd az ebből származó adattömeg valós idejű elemzése SAP HANA technológiával. A cég közleménye szerint így válik lehetővé "a megelőző karbantartás", azaz az előtt tudják javítani az adott darabot, hogy az zavart okozna a szolgáltatásban és a menetrendben - vasúttársaság becslése szerint ez évente 100 millió euró megtakarítást jelent. Továbbá a Lukoillal együttműködésben az SAP az orosz olajbányászok egészségét is folyamatosan nyomon követi és valós időben elemzi, Hamburg kikötőjében pedig a logisztikusok a hajón és teherautón érkező konténerek pontos érkezését, majd indulását követik valós időben a rendszeren keresztül.
Attól függ, ki a vásárló
Az üzleti modell attól függ, hogy az SAP éppen melyik ügyfélnek adja el a megoldást, de tulajdonképpen IoT-as-a-service modellben működik a rendszer - mondta el kérdésünkre Georg Kube. Például a Tennant tisztítógépgyártó nem monetizálja tovább a szolgáltatását az ügyfelei felé, de a kompresszorok gyártásával és a sűrített levegős rendszerek előállításával foglalkozó Kaeser "compressed air as a service" módon tovább kínálja a vásárlóinak. A rendszer kapcsolódik a kompresszorokhoz, és így méri az adatokat, de azt is előre meg tudja becsülni, hogy mennyi levegőre van szükség. A Siemens szintén szolgáltatásként használja az SAP rendszerét a saját MindSphere IoT platformjához, a Hitachi szeptemberben bejelentett Lumada IoT platformjával hasonló együttműködés, de például a GE-vel is partnerségben áll a cég IoT rendszere.
Égbe révedő informatikusok: az Időkép-sztori Mi fán terem az előrejelzés, hogy milyen infrastruktúra dolgozik az Időkép alatt, mi várható a deep learning modellek térnyerésével?
A későbbiekben a Leonardo platformon belül az IoT modulja más megoldásokhoz is egyszerűbben kapcsolódhat az S/4 HANA platformon keresztül, melyeknek mindegyike a felhőben fut. "Az IoT csak akkor érdekes, ha valamilyen kontextusa van" - tette hozzá Kube. Például a gépek működésének monitorozása olyan bonyolult, hogy a mintázatokat szabad szemmel nem lehet felismerni, ezért kézenfekvő a kapcsolat a gépi tanulási modullal. A Leonardónak pedig a Data Insight azaz eleme, amely elemzi a már létező adatokat, és hogy milyen további adatokra lehet szükség.
Az eszközök közötti összekapcsolódás már megoldott az SAP ipari gépekkel foglalkozó igazgatója szerint, úgyhogy a következő feladat az IoT kapcsán, hogy a tevékenységekben aktívabban is részt vegyen vagyis "ha érzékel egy pirosan villogó jelet, akkor mit tegyen". Erre a gépi tanulás és a prediktív tanulás jó megoldás lehet az SAP szerint, úgyhogy a Leonardo IoT fejlesztései vélhetően ebbe az irányba tartanak majd.