Software AG: Softwareklassiker mit aktuellen Aufgaben SAG Aris hilft beim Nachhaltigkeits-Management
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Die Prozessplanungs- und -analysesoftware „Aris“ von der Software AG, wird 30 Jahre alt. Zum Geburtstag erhält sie die Erweiterung „Aris for sustainability“. DataCenter-Insider veröffentlicht ein Gespräch mit Dr. Stefan Sigg, Chief Product Officer der Software AG, über dieses Produkt und die weiteren Pläne des Softwareherstellers mit Aris.

Rechtzeitig zum 30. Geburtstag erhält Aris, ein Akronym für Architektur integrierter Informationssysteme, eine sehr zeitgemäße Erweiterung: Aris for sustainability. Das Accelerator-Paket enthält Prozessmodelle, ESG-relevante Vorlagen (ESG = Environmental Social Governance), Berichte und Dashboards. Sie können mit den in Aris unterlegten Daten verknüpft werden.
Die Erweiterung liefert Bewertungskriterien für den Ist-Zustand, die Betriebsbereitschaft und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, strategische Einblicke für Nachhaltigkeitsinitiativen mit Zielen, Kennzahlen und Steuerungsmöglichkeiten, betriebliche Compliance, Change-Management, Roll-out und revisionssichere Bestätigungen sowie eine nachhaltigkeitsbezogene Nachverfolgung und ein Berichtswesen. Nachhaltigkeit wird hier finanziell und betrieblich begriffen.
Mit Dr. Stefan Sigg, Chief Product Officer der Software AG, die seit seit der Übernahme der IDS Scheer AG Eigentümerin des Tool ist, sprach Autorin Ariane Rüdiger für DataCenter-insider über die Geschichte und darüber, wie die neue Software-Erweiterung zur Strategie der Software AG passt.
Wie kam es zur Entwicklung von Aris for Sustainability?
Stefan Sigg: Die Initiative ging vom Aris-Produktteam aus. Die Idee wurde dann umgesetzt, denn das Thema Nachhaltigkeit ist ganz zentral für uns in diesem Jahr.
Inzwischen bringen viele Unternehmen irgendetwas auf den Markt, um ihr Umweltengagement zu dokumentieren. Wie unterscheidet sich Ihr Aris-Aufsatz von anderen Produkten mit Zielrichtung ESG?
Stefan Sigg: Wir maßen uns nicht an, Standard-Software für dieses Thema zu bauen. Eine Art „ERP für sustainability“ kann es auch noch gar nicht geben. Wir bieten den Unternehmen Unterstützung für ihre ESG-Initiativen, ohne sie auf eine fertige Lösung festzulegen.
Wie funktioniert das genau?
Stefan Sigg: Uns geht es darum, Prozesse zu unterstützen und gleichzeitig Zusammenhänge herzustellen. Unsere Produkte ermöglichen festzustellen, wo wie was mit etwas anderem zusammenhängt. Aris for sustainability stellt als Tool Content wie zum Beispiel Templates zur Verfügung, um diese Aufgabe unternehmensspezifisch zu lösen.
Wie geht ein Anwender denn prototypisch an so eine Aufgabe heran?
Stefan Sigg: Aris-Anwender laden sich die Erweiterung kostenlos herunter, binden Aris for sustainability an Aris an und erhalten Vorlagen dafür, wie ein Sustainability-Prozess bei ihnen aussehen können. Das kann 70 bis 80 Prozent der Arbeit einsparen, weil es schon ein Prozessmodell gibt und Datenkonnektoren. Natürlich lässt sich das alles individuell anpassen. Und es gibt noch einen weiteren Vorteil dieser Herangehensweise…
Welchen?
Stefan Sigg: Die Messbarkeit. Man weiß ja normalerweise nicht, was die Baseline, also der Normalzustand für einen Prozess ist. Mit Aris for sustainability kann man ESG-spezifische Daten erheben und das Aris-Modell dann für ein Benchmarking nutzen, sobald genug Daten für so etwas gesammelt wurden.
Woher kommen diese Daten?
Stefan Sigg: Das kann sehr unterschiedlich sein. Grundsätzlich haben wir diese Idee – noch ohne Aris for sustainability - mit der ETA-Fabrik der TU Darmstadt umgesetzt. Die ETA-Fabrik muss man sich als Fabrikhalle mit Maschinen vieler wichtiger Hersteller vorstellen, wie sie in unseren Produktionsbetrieben unterschiedlicher Branchen eingesetzt werden.
Hier forschen Maschinenbauer wissenschaftlich daran, wie man automatisierte Produktionsprozesse gestalten und optimieren kann. In dem Projekt arbeiten drei Produkte von Software AG zusammen: der IoT-Stack von 'Cumulocity', das wir vor einigen Jahren gekauft haben, die Middleware 'Webmethods' und Aris als Werkzeug zum Prozessdesign.
Können Sie den Ablauf der Optimierung an einem Beispiel beschreiben?
Stefan Sigg: Man hat beispielsweise ein Werkstück wie ein Achsfutter, im Grunde ein kreisrundes Stück Metall, das im Lauf seiner Produktion gedreht und gefräst wird. Die einzelnen Schritte kann man in unterschiedlicher Form miteinander kombinieren, und je nach Kombination ist der Prozess mehr oder weniger optimal.
Man definiert einen Idealprozess, der dann abläuft. Die Produktionsmaschinen liefern über die Produktion jedes einzelnen Werkstücks Daten, anhand derer sich der gesamte Produktionsprozess rekonstruieren lässt. Erkennt man nun, dass der Prozess bei einem bestimmten Werkstück besser oder schlechter ablief, kann man dank der Daten analysieren, woran das lag und gegebenenfalls den Idealprozess nachjustieren und aktualisieren. Derselbe Mechanismus lässt sich auch auf ESG-Themen anwenden.
Wie ist die Resonanz der Kunden? Gibt es einen Fokus auf bestimmte Branchen?
Stefan Sigg: Es könnte durchaus sinnvoll sein, Spezialwissen aus den Kunden-Branchen in Aris for sustainability zu designen und dann branchenspezifische Ausprägungen anzubieten. So ähnlich wie beim Finanz-Reporting, das es ja auch in branchenspezifischen Ausprägungen gibt. Das ist aber vielleicht der nächste Schritt.
Aris for sustainability ist der aktuellste Schritt in der Weiterentwicklung des ARIS-Prozessentwicklungs-Tool. Wie könnte es weitergehen?
Stefan Sigg: Wir haben so ziemlich alle Backoffice-Prozesse aus ERP, CRM oder Personalwesen recht umfassend abgebildet, dazu Governance, Risiko-Management und Compliance sowie Bereiche wie Sicherheit, die der Gesetzgeber reguliert hat.
Das Neue, das jetzt kommt, hängt damit zusammen, dass es inzwischen eine komplett neue Datenwelt gibt, die aus Dingen besteht, die vorher im digitalen Sinn 'technologielos' waren. Nahezu alles wird ja heute mit Sensoren ausgestattet und liefert Daten. Das können wir uns zunutze machen, indem wir auch diese Daten einbeziehen und mit Aris verarbeiten.
Wie wollen Sie das in Ihren Produkten umsetzen?
Stefan Sigg: Wir können gleichermaßen gut einerseits Prozessmodelle entwickeln und Prozesse in den Unternehmen zu implementieren und andererseits die Daten analysieren die diese Prozesse generieren. Dann können wir Modell und die Realität, wie sie das Process Mining liefert, vergleichen. Die meisten Wettbewerber können nur eines richtig gut.
Das wollen wir jetzt verstärkt auf nicht-buchhalterische Prozesse wie Supply Chain oder Logistik ausdehnen, für die es noch kein System of Records gibt wie SAP für den buchhalterischen Bereich. Dabei sind diese Prozesse für die Unternehmen inzwischen genauso wichtig wie Book-to-Bill.
Welche Herausforderungen stellen sich dabei?
Stefan Sigg: Die größte ist sicher die Diversität der Daten. Es gibt noch keine Standards auf diesem Gebiet, aber Vereinheitlichung tut not.
Zudem gibt es hier viel Brownfield – viele Maschinen mit sehr langer Standzeit, etwa in der produzierenden oder chemischen Industrie, erzeugen originär gar keine Daten. Nun werden sie dafür ausgerüstet. Etwa, indem man an irgendeine sensorlose Maschine nachträglich einen Vibrations- oder Temperatursensor anflanscht, damit man irgendwas darüber erfährt, wie sie arbeitet.
Das ist alles heterogen und bei weitem nicht komplett digitalisiert, aber das kommt langsam: Kommt ein neues Gerät, ist es bereits digital ausgerüstet. Zum Beispiel mit dem Messaging-Protokoll MQTT. Die Industrie rauft sich zusammen.
Das erfordert sicher viel Innovation. Wie stellen Sie die bei Software AG sicher?
Stefan Sigg: Wir haben beispielsweise seit fünf Jahren jedes Jahr ein Hackathon: Wir stellen diverse Probleme zur Wahl, es gibt eine gewisse Frist, Lösungen oder Vorschläge einzureichen, und die Sieger werden prämiert. Jedes Jahr gibt es 50 bis 100 Teilnehmer, manche Vorschläge werden tatsächlich in neue Produkte umgesetzt.
Ist die Idee für Aris for sustainability auch beim Hackaton entstanden?
Stefan Sigg: Nein, die kam außer der Reihe. Wir haben ein so kommunikationsfreundliches internes Umfeld, dass gute Ideen jederzeit ein offenes Ohr finden.
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