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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 )
Ueli Eggenberger, der IT Leiter von Midor, war überrascht: Zusammen mit SAP hatte er sich in der Mode-2-Garage einen Ansatz überlegt, um eine innovative Eistruhe zu entwickeln, die in er Lage ist, selbst nachzubestellen. Und jetzt sagt ihm der Betreiber einer Badi (*schweizerisch für Freibad), dass er gar nicht unbedingt daran interessiert sei. Vielmehr sei es für ihn ein Mehrwert, Vorschläge für Eissorten zu bekommen, die wirklich gut laufen – etwa ein Benchmark über alle Freibäder hinweg, auf dessen Basis Empfehlungen für das Sortiment abgegeben werden. Das Interview mit dem Endkunden von Eis- und Kekshersteller Midor war ein wichtiger Teil des Design-Thinking-Workshops, den Midor zusammen mit SAP in der neuen Mode-2-Garage durchführte: Gemeinsam wollte man herausfinden, ob die Idee der smarten Eistruhe wirklich „trägt“, die in einem Vorgespräch vorgestellt worden war.
Die Mode-2-Garage, in der Unternehmen innerhalb einer Woche mit SAP aus einer innovativen Idee einen Prototypen erstellen
Quelle: SAP
In der Design-Phase sind Ueli Eggenberger (Zweiter von links) und sein Team mit der Ausarbeitung der Idee beschäftigt
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.
Mithilfe des Bewegungsmelders und einer Kamera behält das entwickelte Element den Überblick über die Entnahme bestimmter Eissorten
Quelle: SAP

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.
Indem sie mit den Diensten des SAP S/4HANA-Systems verknüpft wird, kann die „smarte“ Eistruhe Preise, Rabatte, Nachschub und Absatzprognosen selbst erstellen. Links: Ivan Casanova (UX-Entwickler, Midor); rechts: Jan Reichert (IoT-Berater, SAP)
Quelle: SAP
In der Show-Phase des letzten Tages wird der erarbeitete Prototyp der innovativen Kühltruhe in einer Live-Demo präsentiert
Quelle: SAP

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.

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