In-Memory-Datenplattform: Mit Echtzeit-Analysen zu optimierten Lieferketten

Mithilfe einer In-Memory-Datenplattform gelang es Intel, sein Warenlager und seine Produktionsprozesse zu optimieren. Das Ergebnis ist eine Lieferkette, die schnell und flexibel auf Veränderungen reagiert.

Durch prognostische Datenanalysen können Unternehmen schneller fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Intel hat deshalb zur Optimierung seines Lieferketten-Managements eine In-Memory-Datenplattform eingeführt. Dabei handelt es sich um eine Kombination aus Datenbank-Software und Servern auf Basis von Intel® Xeon® E7-v2-Prozessoren, die bis zu 1,5 Terrabyte Speicher pro Sockel unterstützen.

Die Plattform platziert und analysiert Daten direkt im schnellen Arbeitsspeicher. Dadurch werden die bisher nötigen Schreib- und Lesevorgänge der Festplatten herkömmlicher Datenbanksysteme überflüssig. Auf diese Weise lassen sich aus großen Datenmengen sicher und in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse zu geschäftlichen Zusammenhängen gewinnen. Zudem ermöglichen es Intel® Xeon® Prozessoren und die In-Memory-Datenbank, Leistung und Zuverlässigkeit unternehmenskritischer Anwendungen zu verbessern.

Schaffung einer dynamischen Lieferkette

So lassen sich Waren auch in einem späten Produktionsstadium noch nach Wunsch konfigurieren und Zulieferer erhalten immer aktuelle Angaben zum Materialbedarf. Weil automatisch erfasst wird, wenn Produkte das Lager verlassen, bleibt deren Verfügbarkeit transparent und kann bei der Berechnung von Lieferfristen miteinbezogen werden. Damit ist der Planungsaufwand für Zykluszeiten bei Intel um 40 Prozent gesunken.

Basierend auf ständig aktualisierten Angaben zu Produktionsmengen, Beständen und momentaner Nachfrage kann Intel zudem seine Warenbewegungen zwischen den weltweiten Standorten koordinieren. Dadurch sinken Transportkosten, Lagerungs- sowie Produkteinführungszeiten und die Bestände lassen sich auf ein optimales Niveau reduzieren. So entsteht eine dynamische Lieferkette, die verzögerungsfrei auf Veränderungen reagieren kann.

Datenplattform eliminiert potenzielle Fehlerquellen

Gleichzeitig verbessert die In-Memory-Datenplattform bei Intel die Arbeitsabläufe entlang der Lieferkette. Denn sie schafft eine einzige Nutzer-Schnittstelle für verschiedene Anwendungen. Das bedeutet auch, dass die Mitarbeiter der Geschäftsbereiche weniger Schulungen und seltener Unterstützung durch die IT-Abteilung benötigen.

Darüber hinaus führt die Plattform Datenbanken, Analyseprozesse und Anwendungen in einer gemeinsamen Umgebung zusammen, wodurch potenzielle Fehlerquellen reduziert werden. So wurde die Größe der Intel-Datenbank um 63 Prozent verringert und Lageranfragen laufen nun um 62 Prozent schneller. Weil die Notwendigkeit des Datenabgleichs zwischen verschiedenen Systemen entfällt, steigt zudem die Datenqualität und Analyseergebnisse stehen unmittelbar zur Verfügung.

Hinzu kommt, dass die Plattform unstrukturierte Daten in strukturierte umwandelt. Damit ermöglicht sie die Zusammenführung verschiedener Informationen zu Analysezwecken. Dabei lassen sich auch Simulationen durchführen, um Risiken in den Bestandsprognosen erkennen und somit das Lieferketten-Management verbessern zu können.

Tipps für die erfolgreiche Implementierung

Bei der Implementierung der In-Memory-Datenplattform konnte Intel wichtige Erkenntnisse gewinnen: Um die dynamische Skalierbarkeit des Systems sicherzustellen, müssen 20 bis 50 Prozent des Server-Speichers als Arbeitsspeicher reserviert werden. Die IT-Abteilung sollte von Beginn an mit den Geschäftsbereichen zusammenarbeiten, um das gesamte Potenzial der Plattform erkennen zu können. Deren Funktionstüchtigkeit stellte Intel nach der Datenmigration durch einen Leistungsvergleich zwischen In-Memory-Datenbank und bestehenden Datenbanken sicher. Die Analyseleistung der Plattform wurde durch Codeanpassungen gesteigert und die Geschäftsprozesse auf Echtzeit-Daten und -Analysen umgestellt.

Auf diese Weise ist es möglich, neu gesammelte Daten noch während der Analyse hinzuzufügen. Gleichzeitig nutzt Intel die Plattform, um tatsächliche mit prognostizierten Lagerbeständen abgleichen und somit die Planung verbessern zu können. Mit seinem dynamischen Bestands-Management hat die Plattform bereits die Kapitalrendite bei Intel erhöht. Dabei dient die Lieferkette als Testfeld, um die dort gesammelten Erfahrungen mit Echtzeit-Analysen künftig auch in anderen Geschäftsbereichen einsetzen und somit die Effizienz des Unternehmens mithilfe der Plattform weiter steigern zu können.