Bei Mercedes AMG stiegen rund um den Globus die Komplexität und Anzahl der Fahrzeugprojekte, während die Unternehmensgröße etwa gleichblieb. Das bedeutete einen erhöhten Aufwand für alle Mitarbeiter bei gleichzeitig steigender Komplexität. Die Lösung für dieses Ungleichgewicht war das Projekt "Route 601", das für eine massive Veränderung in der Organisation und den betrieblichen Prozessen steht. Die Idee ist, den Digitalisierungsgrad im kompletten Entstehungsprozess der Produkte massiv voranzutreiben. Das beinhaltete auch die komplette Neukonzipierung der Systemlandschaft.

Vor Umsetzung von "Route 601" waren viele Teilsysteme auf mehrere funktionale Silos aufgeteilt - dies sollte sich ändern. Die gewählte Methode war eine Anforderungsaufnahme nach Design Thinking und ein Wechsel zu agiler Software-Entwicklung mittels SCRUM. Für die neue Infrastruktur hat sich Mercedes AMG für SAP-Produkte entschieden: So kommen SAP HANA, SAP UI5 und SAP Fiori zum Einsatz, um die Effizienz durch den Einsatz von Big Data zu steigern. "Wir führen nicht nur neue Software ein, wir verändern die kompletten Arbeitsweisen", so Reinhard Breyer.

Um das Projekt effektiv abarbeiten zu können, teilte das Team um AMG Strategiechef Jan Feustel und CIO Reinhard Breyer den Gesamtzeitraum in drei verschiedenen Phasen auf. Zum Start im Jahr 2014 wurde zunächst das Projektziel definiert. Dazu wurde eine Machbarkeitsstudie durchgeführt und zu Weihnachten ein erstes Release ausgeliefert. Phase 2 schloss an diesen Erfolg an: Im April wurde das Oster-Release erstellt, ein weiteres wurde im Sommer 2015 ausgeliefert. Mit Phase 3 kommt das Projekt zum vorläufigen Abschluss. Der große Vorteil ist nun die Geschwindigkeit: Von der Konzeption einer Funktion oder eines Prozessausschnittes bis Implementierung vergehen mit dem neuen System gerade einmal zwei Monate.

Kampf gegen technische Herausforderungen

Natürlich bringt ein solch komplexes Projekt verschiedene Herausforderungen mit sich.

• Eine der kompliziertesten Aufgaben war die Koordination der verschiedenen Anforderungen sowie die Abstimmung zwischen allen Beteiligten, die am Produktentstehungsprozess beteiligt waren.

• Hinzu kamen zahlreiche technische Herausforderungen, etwa durch die vielen Systeme und unterschiedliche Technologien, die ein extrem komplexes Backend generierten. All das sollte in ein gut strukturiertes und einfach zu bedienendes User Interface münden und verschiedenste Sichtweisen auf die Projekte ermöglicht.

• Die zentrale Herausforderung: die funktionalen Datensilos aufbrechen und neu verbinden. Das Ziel: Die Daten und Funktionen sollen für das komplette Unternehmen nutzbar gemacht werden.

Wandel zum datengetriebenen Unternehmen

Traditionell war die Produktentwicklung bei der Mercedes AMG GmbH wenig datengetrieben, die Entwicklung neuer Motoren und Fahrzeuge ist ein klassisches "Brick & Mortar"-Geschäft. Die Bedeutung von IT nimmt aber kontinuierlich zu und wird für die Durchführung der Geschäftsprozesse immer wichtiger. Inzwischen ist die IT ein nicht mehr wegzudenkender Produktionsfaktor in den Kernprozessen des Unternehmens, der Entwicklung und Produktion von Fahrzeugen. Dazu kommt natürlich, dass mehr Informationstechnik in die Fahrzeuge Einzug hält und die Fahrzeuge selbst immer intelligenter werden. "Fahrzeuge sind heute fahrende Rechenzentren", so Reinhard Breyer.

Vmax: Hunderte von Messläufen in Sekunden anzeigen und analysieren

Ein gutes Beispiel ist das Projekt Vmax das zugleich das technische Proof of Concept war: Mit diesem Ansatz auf Basis von SAP HANA und Hadoop werden Motormessdaten aus Prüfständen und Erprobungsfahrten hinsichtlich eines späteren Ausfallrisikos ausgewertet. Die Real-Time-Analyse dieser riesigen Datenmengen versetzt das Unternehmen in die Lage, Ausfälle von Motoren deutlich zu reduzieren. Der große Vorteil von Big Data ist die Schnelligkeit. Mit dem System können hunderte von Messläufen auf unterschiedlichen Parametern basierend in Sekunden angezeigt und analysiert werden.

Für Motorenprüfstände eröffnet dies völlig neue Möglichkeiten der Optimierung sowohl in den Entwicklungsprozessen als auch bei der Qualitätssicherung der Triebwerke von Mercedes-AMG. Der Big-Data-Einsatz hat die Analyse und Auswertezeiten deutlich verkürzt und kommt somit der Analysequalität zu Gute.