Cuando la maquinaria industrial se avería, a menudo se produce un tiempo de inactividad operativo significativo. El mantenimiento predictivo puede aliviar muchos problemas relacionados con el mantenimiento de los equipos, pero su implementación no está exenta de desafíos. El proceso generalmente requiere la integración de sensores, infraestructura de datos, análisis de datos y aprendizaje automático, una combinación de habilidades de software y hardware que a menudo conduce a largos períodos de configuración y retrasos en el retorno de la inversión. Por lo tanto, es vital encontrar una solución para gestionar fallas de equipos que se integre perfectamente con los procedimientos comerciales existentes para la gestión de activos y el mantenimiento de plantas.

Amazonas monitor permite a los clientes implementar un programa de mantenimiento predictivo y reducir el tiempo de inactividad no planificado. SAVIA clientes usar SAVIA Empresa Gestión de activos para crear notificaciones de mantenimiento para equipo industrial.

En esta publicación de blog, Lo guiaremos a través de un marco en SAP Business Technology Platform (SAP BTP) con el que podemos proporcionar un marco de integración entre Amazon Monitron y SAP S/4HANA Asset Management y así automatizar el proceso de creación de notificaciones de mantenimiento.

En las próximas secciones de la publicación del blog, describiremos la arquitectura de la solución, los sistemas involucrados, el escenario PoC y una demostración rápida seguida de las instrucciones para implementar la solución desde un repositorio de GitHub.

Compromiso

El resultado descrito en este artículo fue facilitado por un compromiso entre SAVIA y Servicios web de Amazon lo que resultó en la creación y validación de una arquitectura de referencia conjunta de casos de uso y PoC. Equipos de PVN Pavan Kumar (Laboratorios SAP India) y Soulat Khan (Servicios web de Amazon) han participado en este compromiso.

Escenario empresarial

El mantenimiento predictivo desempeña un papel crucial para ayudar a las industrias a evitar el tiempo de inactividad mediante el uso de análisis avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para predecir fallas en los equipos antes de que ocurran. Al analizar datos históricos y lecturas de sensores en tiempo real, puede identificar patrones y anomalías que indican problemas potenciales. Esto permite un mantenimiento proactivo minimizando así el impacto en la producción.

En este escenario, se detectan condiciones anormales y los eventos se generan y envían al marco de acción de eventos a negocios que los asigna a una acción comercial asociada, que en este caso es crear una notificación de mantenimiento en SAP S/4HANA Asset. Gestión. El valor comercial de esta integración ayuda a las industrias a mejorar la eficiencia operativa y garantizar una producción ininterrumpida.

Amazon Monitron es un sistema de extremo a extremo que utiliza el aprendizaje automático para detectar condiciones anormales en equipos giratorios industriales, lo que le permite implementar un programa de mantenimiento predictivo y reducir el tiempo de inactividad no planificado. Incluye sensores para capturar datos de vibración y temperatura, una puerta de enlace para transferir datos de forma segura a AWS, un servicio que analiza los datos mediante aprendizaje automático (ML) y una aplicación móvil y de escritorio complementaria para configurar los dispositivos y realizar un seguimiento del estado de su maquinaria. El servicio Monitron puede exportar datos a Kinesis Stream y S3, lo que hace que los datos estén disponibles para la integración posterior de SAP. Para obtener más información, consulte Monitor Amazon.

Imagen de cortesía : https://aws.amazon.com/pm/monitron

Gestión de activos empresariales de SAP (EAM) ayuda a las organizaciones a planificar, optimizar, ejecutar y realizar un seguimiento de las actividades, prioridades, habilidades, materiales, herramientas e información necesarias asociadas con un activo. La falta de gestión y mantenimiento de los activos empresariales puede provocar tiempos de inactividad no planificados, un rendimiento subóptimo de los activos y escasez de suministro. Los clientes también confían en los sistemas EAM para demostrar el cumplimiento de los organismos reguladores para excluir la responsabilidad si ocurre una falla. Para obtener más información sobre la solución SAP EAM, consulte Gestión de activos empresariales de SAP

Arquitectura de soluciones

Los siguientes pasos describen el flujo de información entre sistemas:

(1) El evento se activa desde el hardware de Amazon Monitron y se envía al software de Amazon Monitron.

(2) y (3) Amazon Kinesis transmite los datos del sensor desde Amazon Monitron y los coloca en el depósito de Amazon S3.

(4) AWS Lambda es una función sin servidor, que orquestará el proceso de detección de una transmisión que contiene alertas relacionadas con fallas o advertencias, y luego el resultado de la inferencia se pasa a SAP Advanced Event Mesh.

(5a) El administrador de secretos de AWS se utiliza para almacenar credenciales; estos son utilizados por la función lambda para proporcionar carga útil a SAP Advanced Event Mesh.

(5) El punto final del módulo de procesador del marco Event-to-Business-Action (aplicación de extensión) está suscrito a SAP Advanced Event Mesh y, por lo tanto, recibe este evento.

(6) El módulo de procesador del marco Event-to-Business-Action aprovecha la capacidad de Decisiones de SAP Build Process Automation para derivar una acción comercial (por ejemplo, en este escenario, la creación de una Notificación de mantenimiento de planta en el sistema SAP S/4HANA) en función de ciertas características. del evento entrante.

(7), (8), (9), (10) y (11) El módulo de procesador del marco Event-to-Business-Action desencadena la acción definida en el sistema SAP S/4HANA mediante el uso del servicio de destino de SAP y el servicio de enlace privado de SAP. .

La arquitectura de integración utiliza SAP. Arquitectura de “Eventos a Acciones Empresariales” que es un marco impulsado por eventos en SAP Business Technology Platform (SAP BTP) para responder e integrarse con eventos generados a partir de procesos de producción industrial en plantas, almacenes y logística en sistemas comerciales empresariales, desencadenando procesos comerciales asociados para mejorar las operaciones empresariales y permitir rápida toma de decisiones.

Configuración e implementación del escenario

Para que todo el escenario funcione, existen requisitos previos y configuraciones iniciales necesarias en SAP Business Technology Platform, Amazon Web Services y SAP S/4HANA.

Consulte el repositorio de GitHub publicado que contiene ejemplos de código e instrucciones para implementar este escenario.

• Repositorio de GitHub
• Misión Discovery Center (se actualizará en breve)

Hemos creado esta arquitectura de referencia con un código de muestra adjunto que puede configurarse y ampliarse según sus requisitos. Sin embargo, depende del usuario final utilizar el código, realizar modificaciones y mantenerlo mantenido para un uso productivo.

Si utiliza los servicios de AWS IoT para sus propios sensores, siga las instrucciones aquí:

Beneficios

El valor comercial y los beneficios técnicos de esta integración son los siguientes:

• Detecte problemas en las máquinas antes de que ocurran con el aprendizaje automático (ML) y tome medidas para reducir los costos operativos.
• Comience a monitorear equipos en minutos con una instalación sencilla y un análisis automático y seguro a través del sistema de extremo a extremo de Amazon Monitron.
• Mejore la precisión del sistema continuamente a medida que Amazon Monitron aprende de los comentarios de los técnicos ingresados ​​en las aplicaciones web y móviles.
• Diseño centrado en la seguridad de la red con SAP Private Link específicamente para RISE con clientes de SAP entre SAP BTP en AWS (cualquier región) y SAP S/4HANA en AWS
• Arquitectura de integración basada en eventos con SAP Advanced Event Mesh como eje central.

Manifestación

El equipo industrial en la planta de fabricación está conectado a Amazon Monitron que envía un evento a SAP Advanced Event Mesh para la detección de condiciones anormales y el marco de Event to Business Actions procesa el evento y lo enriquece en el contexto comercial relevante utilizando tablas de decisiones de SAP Build Process Automation y crea una notificación de mantenimiento en SAP S/4HANA.

Para concluir

Esperamos que este blog le haya brindado una breve idea sobre cómo integrar eventos generados a partir de equipos industriales para desencadenar diferentes acciones/flujos de trabajo/procesos comerciales en sistemas backend de SAP.

Del lado de SAP, Muchas gracias a Uma Anbazhagan de SAP por impulsar este tema colaborando con todas las partes interesadas involucradas en el compromiso, maste swati y Ajit Kumar Panda por apoyar el desarrollo de esta solución, Madankumar Pichamuthu por permitir la colaboración y finalmente Anirban Majumdar, PVN Pavan Kumar, Sivakumar N por el apoyo de liderazgo para este proyecto.

Del lado de Amazon AWS, Muchas gracias a Soulat Khan, Ganesh Suryanarayanan, Sunny PatwariRenga Sridharan, Aiyapa Machanda, Abhik Ray, Suresh Pulivarthi, Krishnakumar Ramadoss y al equipo de Innovación de Socios de SAP APN por su apoyo en este proyecto.

Para obtener más información sobre SAP BTP, consulte el recorrido de aprendizaje en Aprendizaje SAP llamado Descubra la plataforma tecnológica empresarial SAPuna excelente introducción a BTP y la estrategia de Empresa Inteligente para ver de qué se trata de forma gratuita.

Como parte de la asociación global entre SAP y AWS, hemos desarrollado conjuntamente un curso de openSAP titulado «Cree aplicaciones resistentes en SAP BTP con Amazon Web Services

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Uniéndote a este curso gratuito de openSAPprofundizará en múltiples patrones de arquitectura de referencia conjunta, obtendrá un conocimiento profundo de los patrones arquitectónicos y también tendrá la oportunidad de mejorar sus habilidades a través de ejercicios prácticos.

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Para más información sobre este tema o para hacer una pregunta, por favor contáctenos en paa_india@sap.com