SAP-Fiori-Apps unterstützen in der Logistik eine Vielzahl kritischer Prozesse, die für einen reibungslosen Betrieb unerlässlich sind. Dazu gehören etwa das Bestandsmanagement im Lager, die Kommissionierung und Verpackung von Waren oder das Verbuchen von Lagerbewegungen. Optimierungstools wie Quanto Analytics sind wichtige Werkzeuge für Unternehmen, um ihre Fiori-Apps zu optimieren.
Seit der Einführung von SAP Fiori im Jahr 2013 hat sich die Gestaltung von Arbeitsabläufen in Unternehmen signifikant verändert. Die intuitive Benutzeroberfläche von SAP Fiori wurde entwickelt, um die komplexen Oberflächen der traditionellen SAP-Systeme (SAP GUI) zu vereinfachen und die Nutzererfahrung zu verbessern. Besonders in der Logistik, wo Schnelligkeit und Einfachheit entscheidend sind, haben sich Fiori-Apps als unverzichtbare Hilfsmittel etabliert. Sie machen SAP-Prozesse effizienter und bieten Mitarbeitern auf dem Shop Floor eine rollenbasierte und benutzerfreundliche Anwendung. Dennoch bleiben Fiori-Apps, vor allem Eigenentwicklungen, nicht frei von Schwachstellen wie Performance-Problemen oder Usability-Hürden, die die Effektivität der Anwendungen einschränken können. Solche Probleme wirken sich spürbar auf die Produktivität aus und behindern die Effizienz logistischer Workflows. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, bieten spezialisierte Tools gezielte Überwachungs- und Optimierungsmöglichkeiten, um Fehler zu identifizieren und die Leistung der Apps zu verbessern.
Herausforderungen bei der Nutzung
„Gerade die unternehmensspezifischen Fiori-Eigenentwicklungen, die spezielle Anforderungen abdecken, sind als Apps unverzichtbar, da sie Prozesse abbilden, die mit Standardlösungen nicht umsetzbar wären“, erläutert Sebastian Wachter, Manager bei Quanto Solutions. Das SAP- und IT-Beratungshaus ist auf das Design optimaler Logistikprozesse mit Fiori Apps und deren nachhaltige Optimierung spezialisiert. „Um diese Prozesse langfristig erfolgreich zu gestalten, ist es in der Praxis jedoch notwendig, Performance, Usability und eventuelle Funktionsfehler kontinuierlich zu überwachen und zu managen.“
Typische Probleme, die bei Fiori-Apps auftreten, umfassen lange Ladezeiten, Datenverluste bei der Übertragung zwischen Offline- und Onlinemodus sowie mangelhafte Benutzerfreundlichkeit. Diese Schwächen können die Effizienz der Apps erheblich beeinträchtigen. Hier setzt ein Tool für Monitoring und Optimierung an, das systematisch Nutzungsdaten erfasst und analysiert, um Probleme frühzeitig zu identifizieren. „Durch diese gezielte Analyse können Unternehmen die Ursachen von Performance-Problemen und Usability-Schwächen schnell erkennen und rechtzeitig beheben“, so Wachter. Ein solches Tool wie Quanto Analytics von Quanto Solutions ist speziell dafür ausgelegt, die Performance und das Nutzerverhalten von SAP-Fiori-Apps zu überwachen.
Wie jede Software können auch Fiori-Apps ihre Schwachstellen haben, insbesondere bei Eigenentwicklungen.
(Bild: Shutterstock, Sergey Nivens)
Szenario 1: Bestandsmanagement im Lager
In einem großen Lager nutzt ein Unternehmen eine mobile Fiori-App, um den aktuellen Bestand in Echtzeit zu verwalten. Barcodes von Verpackungseinheiten und Artikeln werden gescannt, um Warenbewegungen zu erfassen und Bestandsanpassungen im SAP-System vorzunehmen. Die App wurde jedoch so erweitert, dass sie auch mit einem Drittanbieter-Lagerverwaltungssystem (LVS) interagiert, das speziell für die automatisierte Verwaltung von Schnelldrehern ausgelegt ist. Dieses LVS ist für stark automatisierte Bereiche des Lagers zuständig, in denen Förderbänder und Regalbediengeräte zum Einsatz kommen.
Die App soll nun dafür sorgen, dass Bestandsbewegungen sowohl im SAP-System als auch im LVS korrekt erfasst werden und die Bestände in beiden Systemen konsistent bleiben. In der Praxis tritt jedoch immer wieder das Problem auf, dass diese Lagerbewegungen fehlerhaft sind, obwohl die Mitarbeiter die Vorgänge korrekt durchgeführt haben.
Mithilfe von Quanto Analytics wird das Problem untersucht: Das Verhalten der App wird in Echtzeit überwacht, und es stellt sich heraus, dass die langen Responsezeiten der Serviceaufrufe bei der Verarbeitung bestimmter Materialien die Ursache sind, auch aufgrund einer unzureichenden Implementierung eines BAdIs (Business Add-In) im SAP. Insbesondere bei einer hohen Anzahl gleichzeitiger Anfragen werden die Aufrufe teilweise abgebrochen, was dazu führt, dass bestimmte Warenbewegungen nicht verbucht werden.
Nach einem Refactoring des Codes und der Skalierung der Infrastruktur kann das Problem behoben werden. Die App läuft stabil, die Lagerbewegungen werden korrekt verbucht, und die Anzahl der Fehlermeldungen geht deutlich zurück.
Ein weiteres Problem, das Quanto Analytics aufdeckt, besteht zudem in der mangelnden Sichtbarkeit von Fehlermeldungen für die Mitarbeiter. Es stellt sich heraus, dass die Fehlermeldungen zwar generiert, jedoch außerhalb des aktuell sichtbaren Bereichs der App angezeigt werden. Die Lösung besteht daher darin, die Fehlermeldungen als Pop-up-Overlay in den Buchungsworkflow zu integrieren, sodass sie von den Mitarbeitern aktiv bestätigt werden müssen.
Szenario 2: Kommissionierung und Verpackung
Ein Großhandelsunternehmen setzt eine SAP-Fiori-App ein, um die Kommissionierung von Bestellungen im Lager zu steuern. Die Lagermitarbeiter nutzen mobile Geräte wie Handheld-Scanner oder Smartphones, um die Artikel aus den Regalen zu entnehmen, die Lieferungen zu überprüfen und die Waren für den Versand vorzubereiten. Obwohl die App die papierbasierten Prozesse ersetzen und die Effizienz steigern soll, tritt das Gegenteil ein: Die Fehlerquote bei der Kommissionierung nimmt zu, und die Produktivität sinkt. Mithilfe von Quanto Analytics werden mehrere Ursachen identifiziert:
Zunächst zeigt die App den Mitarbeitern lange Listen von Transportauftragspositionen an, ohne diese nach Lagertyp und Lagerplatz zu sortieren. Dass dies zu einem Problem wird, und die Mitarbeiter viel Zeit damit verbringen, die richtigen Materialien zu finden, macht aber erst die Analyse durch Quanto Analytics erkennbar: Ihnen fehlt eine wegeoptimierte Kommissionierung.
Es zeigt sich, dass die Mitarbeiter lieferbezogen kommissionieren anstatt wie ursprünglich angedacht lieferübergreifend, da für die Pickreihenfolge die Auslieferungsnummer (Bedarfsnummer) das führende Sortierkriterium war. Sie laufen somit mehrmals durch das Lager, um die ihnen zugewiesenen Auslieferungen zu kommissionieren. Dies deutet darauf hin, dass der Kommissionierungsprozess, so wie die App ihn darstellt, nicht dem tatsächlichen Lagerprozess entspricht und die Oberfläche nicht intuitiv genug ist, um eine reibungslose Kommissionierung zu gewährleisten.
Basierend auf den Daten von Quanto Analytics entscheidet sich das Unternehmen, die Aufträge nach Lagertypen zu gruppieren und eine mehrstufige Kommissionierung einzuführen. Zusätzlich wird eine permanente Navigationshilfe in die App integriert, die den Mitarbeitern genau anzeigt, wo sich die benötigten Materialien befinden und welche Reihenfolge sie bei der Kommissionierung einhalten sollen. Diese Anpassungen führen zu einer deutlichen Reduktion der Kommissionierungsfehler und einer signifikanten Steigerung der Produktivität.
Quanto Analytics ermittelt Daten vom Backend über das SAP-Gateway und Fiori Launchpad bis zur eigentlichen App. (Bild: Quanto Solutions)
Maßgeschneiderte Optimierung von SAP-Fiori-Apps
Die Kombination aus Performance-Monitoring, Usability-Analyse und Fehlerdokumentation macht Optimierungstools zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen. Die zielgerichtete Analyse von Performance-Problemen und Usability-Hürden, die frühzeitige Identifikation von Fehlern sowie die kontinuierliche Überwachung der Apps tragen dazu bei, die Produktivität zu steigern, Fehler zu reduzieren und die Nutzerakzeptanz zu erhöhen.
Insbesondere bei eigenentwickelten Fiori-Apps, die spezifische Unternehmensanforderungen abbilden, bietet ein spezialisiertes Optimierungstool einen hohen Mehrwert, indem es Unternehmen ermöglicht, ihre Apps präzise und bedarfsgerecht zu verbessern. So wird nicht nur der reibungslose Betrieb der Logistikprozesse sichergestellt, sondern auch die Basis für zukünftige Entwicklungen gelegt.
Quelle: Quanto Analytics
