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22.02.2019, 08:10 Uhr
22.02.2019, 08:10 Uhr
Mode-2-Garage: Migros-Tochter Midor entwickelt Prototyp
Innerhalb von zwei Wochen entwickelte Migros-Tochter Midor in der Mode-2-Garage von SAP Schweiz einen Prototyp einer smarten Eistruhe. Essentiell: IoT und maschinelles Lernen.
Quelle: SAP
Per IoT und maschinellem Lernen: bessere Kontrolle über Kühltruhen und Verkauf
Etwa 4.000 bis 5.000 Kühltruhen hat Midor an seine Kunden verliehen. Allerdings ist nicht klar, ob und wie die Geräte genutzt werden. „Zudem wird einmal im Jahr eine aufwändige Inventur nötig, in der der Bestand vor Ort überprüft wird“, erläutert Daniel Kölsch, SAP Senior Solution Architect, der als Coach die Entwicklung eines Prototypen von SAP-Seite begleitete. Und dabei stellte sich dann heraus, dass einige Eistruhen ungenutzt im Keller stehen oder nicht mehr für die Produkte von Midor eingesetzt werden. Die Idee bestand schliesslich darin, eine technische Lösung zu finden, um Informationen darüber zu bekommen, wo sich die Kühltruhe befindet, welches Klima darin herrscht (Temperatur und Luftfeuchtigkeit) und welche Eissorten aktuell vorrätig sind. Dann wäre auch klar, wo sich die Eistruhen befinden, ob sie überhaupt angeschlossen sind, ob versehentlich die Türe offen gelassen wurde und wann Eis nachbestellt werden muss.
Ab dem zweiten Tag startet die Build-Phase und ein Team aus jeweils drei Mitgliedern seitens Midor und SAP beginnen die Umsetzung. Im Bild: Ivan Casanova (UX Entwickler, Midor), Jennifer Kamphenkel (ML Beraterin, SAP), Ueli Eggenberger (im Vordergrund, IT-Leiter, Midor), Oliver Vollenweider und Filip Henggeler (beide im Ausbildungsprogramm der SAP Schweiz), Jan Reichert (IoT Berater, SAP) (von l.n.r.)
Quelle: SAP
Maschinelles Lernen: Quote der Bilderkennung im Prototypen bei 84 Prozent
Wenn ein Kunde ein Eis aus der smarten Kühltruhe nimmt, registriert das ein Bewegungsmelder und eine Kamera macht fünf Bilder, die dazu dienen, das Eis zu identifizieren. Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren registrieren, wenn es wärmer und feuchter wird, Indizien dafür, dass die Türe aufsteht. Und ein GPS gibt die Geodaten in die Cloud weiter. „Da es sich um einen Prototypen handelt, haben wir uns in der Bilderkennung bisher auf drei Eissorten beschränkt“, erläutert Kölsch. Mit gerade einmal hundert Bildern trainiert, liegt die Erkennungsquote der herausgenommenen Eissorten bereits bei 84 Prozent. In einer nächsten Entwicklungsphase würde man den Erkennungsalgorithmus mit mehr Trainingsdaten füttern, und so diese Quote nochmals deutlich verbessern. Zudem lassen sich die Eistruhen-Infos auf einem Dashboard aggregieren. Ein Badi-Betreiber ist so immer auf dem Stand, was verkauft wurde und welches Eis nachbestellt werden muss. „Je mehr Kunden den Service nutzen, umso wichtiger wird auch die Analyse“, erläutert Kölsch, womit sich etwa über Benchmarks herausfinden liesse, welche Eissorten sich am besten verkaufen.
Integration: Cloud-Daten im Backend nutzen
Das Besondere: Diese Erkenntnisse lassen sich zudem im Backend (SAP S/4HANA) nutzen. Hier liegen die Stammdaten, werden die Preise gemacht, Rabatte errechnet, der Nachschub geplant und Absatzprognosen erstellt. „Um solche Szenarien vorzubereiten, müssen nur zwei Integrationsbausteine aktiviert werden. Damit bekommen Sie eine sichere Verbindung Ihres Backend-Systems in die Cloud“, erläutert Kölsch – den „Connectivity Service“ in der SAP Cloud Platform und den „Cloud-Connector“ im SAP-S/4HANA-System. Ein Midor-Manager ist also in der Lage, auf das Dashboard zuzugreifen, sich aktuelle Abverkaufsdaten anzusehen, Planungen anzupassen, Kunden das optimale Sortiment vorzuschlagen und einen Prognosealgorithmus zu entwickeln, der unter anderem aktuelle Wetterdaten in die Bedarfsvorhersage einbezieht. Technisch gesehen kann der Nutzer über SAP sowohl auf das Backend wie auch das Dashboard zugreifen. Ist das Leihmaterial in SAP Cloud for Customer hinterlegt, liesse sich sogar die Inventur sparen.
Nächste Schritte: Kühltruhe im Feld testen und Business-Case validieren
Kaum hat der Prototyp die Feuertaufe bestanden, sind die ersten Begehrlichkeiten innerhalb des Migros-Konzerns bereits geweckt. So soll demnächst eine Roadshow starten, in der die smarte Kühltruhe weiteren Industriebetrieben wie Micarna und Chocolat Frey zur Verfügung gestellt werden sollen. Zudem denkt das Midor-Marketing bereits darüber nach, den Protoypen in einem Einkaufscenter aufzustellen und so mehr Aufmerksamkeit auf den Launch der nächsten neuen Eissorte zu wecken. Nun geht es jedoch zunächst in den Feldtest, um das neue System noch stabiler zu machen und Erfahrungen zu sammeln. Um das geht es im Kern bei der Mode-2 Garage, so Kölsch: „In straffen Zyklen werden Prototypen entwickelt, die zur Validierung von Zukunftsthemen unserer Kunden dienen. So finden wir sehr schnell individuell heraus, in welchen Bereichen sich Investitionen optimal nutzen lassen.“ Ganz wichtig wird dabei sein, dass sich ein Business Case findet, der sich rechnet. Fallen etwa bei Midor die Inventurkosten höher aus als die Entwicklung eines Piloten und der Betrieb des neuen Systems, steht dem Live-Einsatz der smarten Kühltruhe bei Midor nichts mehr im Wege.
Information
Wer Interesse hat, in der Mode 2 Garage dabei zu sein, kann sich gerne an SAP DBS Schweiz wenden oder eine Mail schreiben an: SAPGARAGE@sap.com.
Quelle: SAP