SAP-Fiori-Apps in Lager, Kommissionierung und Verpackung:Mobile Anwendungen für die Logistik optimieren

Seit der Einführung von SAP Fiori im Jahr 2013 hat sich die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Arbeitsabläufe gestalten, grundlegend verändert. Die benutzerfreundliche Oberfläche von SAP Fiori sollte die komplexen Benutzeroberflächen (SAP GUI) der klassischen SAP-Systeme vereinfachen und die User Experience verbessern.

Insbesondere in der Logistik, wo Effizienz und Einfachheit entscheidend sind, haben sich Fiori-Apps als nützliche und unverzichtbare Werkzeuge etabliert, um SAP-Prozesse effizient zu gestalten und Mitarbeitern auf dem Shop Floor rollenbasiert nutzbar zu machen. Doch wie jede Software können auch Fiori-Apps ihre Schwachstellen haben, insbesondere bei Eigenentwicklungen. Das betrifft z.B. Performance-Probleme und Usability-Hürden, die den Nutzen der Apps deutlich einschränken können.

Diese Schwachstellen haben nicht zuletzt auch erhebliche Auswirkungen auf die Produktivität und behindern die Effizienz der logistischen Prozesse. Hier setzen spezialisierte Tools an, um die Apps gezielt zu überwachen, Fehler zu identifizieren und die Performance zu optimieren.

Herausforderungen bei der Nutzung

In der Logistik müssen SAP Fiori-Apps eine Vielzahl von Prozessen steuern und abwickeln, die für den reibungslosen Betriebsablauf unerlässlich sind. Dazu gehören beispielsweise das Bestandsmanagement im Lager, die Kommissionierung und Verpackung von Materialien oder das Verbuchen von Lagerbewegungen.

„Eigenentwickelte Fiori-Apps, die speziell auf die Anforderungen eines Unternehmens zugeschnitten sind, haben hier häufig die Aufgabe, Prozesse zu unterstützen, die sich mit Standardlösungen nicht abbilden lassen“, erklärt 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. „In der Praxis müssen aber Performance, Usability und Funktionsfehler überwacht und laufend gemanaged werden.“

Wenn es zu Problemen kommt, handelt es sich häufig um lange Ladezeiten, Datenverluste und Übertragungsfehler bei Wechsel zwischen Offline- und Online-Modus oder auch um eine mangelhafte Usability, die die Effektivität der Fiori-Apps einschränken. Hier setzt ein Monitoring- und Optimierungstool an, das Nutzungsdaten systematisch erfasst und analysiert, um Probleme zu identifizieren, bevor sie schwerwiegende Auswirkungen haben. „Diese gezielte Analyse ermöglicht es Unternehmen, die Ursachen von Performance-Problemen und Usability-Schwächen frühzeitig zu erkennen und zu beheben“, so Wachter.

Optimierung der Apps durch spezialisierte Tools

Ein solches Tool ist idealerweise dafür ausgelegt, die Performance und das Nutzerverhalten von SAP-Fiori-Apps zu überwachen. Es ermittelt Daten vom Backend über das SAP-Gateway und Fiori Launchpad (bzw. Workzone) bis zur eigentlichen App, aggregiert diese Daten und analysiert sie. Unternehmen haben so die Möglichkeit, ihre Apps und gegebenenfalls auch die zugrundeliegenden Prozesse gezielt zu optimieren.

Ein zentrales Feature des Tools liegt in der Fähigkeit, tiefgehende Fehleranalysen durchzuführen. Es deckt beispielsweise langsame Responsezeiten, fehlgeschlagene Serviceaufrufe oder Berechtigungsprobleme auf. Insbesondere bei eigenentwickelten oder ungeschickt erweiterten Apps zeigt sich oftmals, dass komplexer Code oder unnötige Datenverarbeitungen die Performance beeinträchtigen. Das Analyse- und Managementtool gibt hier wertvolle Hinweise zur effektiven Weiterentwicklung und Verbesserung der Apps.

Szenario 1 aus der Praxis: Bestandsmanagement im Lager

Ein Praxisbeispiel zeigt, wie Quanto Analytics bei der Optimierung des Bestandsmanagements im Lager eingesetzt werden kann. In einem großen Lager nutzt ein Unternehmen eine mobile Fiori-App, die es den Lagermitarbeitenden ermöglicht, den aktuellen Bestand in Echtzeit zu verwalten. Die Mitarbeitenden scannen Barcodes von Verpackungseinheiten und Artikeln, 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 die Lagerbewegungen für Schnelldreher fehlerhaft sind, obwohl die Mitarbeiter die Vorgänge korrekt durchgeführt haben.

Mithilfe von Quanto Analytics wird das Problem untersucht, indem das Verhalten der App in Echtzeit überwacht wird. Es stellt sich heraus, dass die langen Responsezeiten der Serviceaufrufe bei der Verarbeitung bestimmter Materialien die Ursache sind, u.a. aufgrund einer unzureichenden Implementierung eines Business Add-Ins im SAP-System. Insbesondere bei einer hohen Anzahl gleichzeitiger Anfragen werden die Aufrufe teilweise abgebrochen, was dazu führt, dass bestimmte Warenbewegungen nicht verbucht werden.

Die Analyse ergibt, dass unnötige Daten aggregiert und übertragen werden, was die Performance des Systems erheblich beeinträchtigt. Nach einem Refactoring des Codes und der Skalierung der Infrastruktur kann das Problem schließlich behoben werden. Die App läuft nun 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. Bei mobilen Anwendungen ein immer wiederkehrendes Usability-Problem.

Dies führt dazu, dass die Mitarbeiter die Meldungen nicht wahrnehmen und weiterhin versuchen, ihre Arbeit fortzusetzen. 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. Dadurch können Übertragungsfehler frühzeitig erkannt und behoben werden.

Szenario 2: Kommissionierung und Verpackung

Ein weiteres Beispiel aus der Praxis zeigt, wie Quanto Analytics die Effizienz und Genauigkeit bei der Kommissionierung und Verpackung verbessern kann. 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 – ihnen fehlt eine wegeoptimierte Kommissionierung – macht aber erst die Analyse durch Quanto Analytics erkennbar.

Es zeigt sich, dass die Mitarbeiter lieferbezogen kommissionieren statt wie ursprünglich angedacht lieferübergreifend, da für die Pickreihenfolge die Auslieferungsnummer (Bedarfsnummer) das führende Sortierkriterium war. Die Mitarbeiter 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 daher, 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 somit zu einer deutlichen Reduktion der Kommissionierungsfehler und einer signifikanten Steigerung der Produktivität. Neben diesen Auswertungen zur App erfasst Quanto-Analytics auch wichtige Informationen für das Betriebs- und Entwicklungsteam (DevOps), wie etwa Nutzungen nach Browser, Betriebssystem, Theme, Location und vieles mehr. Auch diese Informationen nutzen dem DevOps-Team dabei, Fehlerursachen und Hürden schnell zu erkennen und die Apps zu optimieren.

Maßgeschneiderte Optimierung in der Logistik

Die Kombination aus Performance-Monitoring, Usability-Analyse und Fehlerdokumentation macht Optimierungstools wie bspw. Quanto Analytics zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen, die ihre Fiori-Apps im Bereich der Logistik optimieren möchten und müssen. 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 Optimierungs-Tool 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.

Nadja Müller ist IT-Journalistin für Wordfinder.

Quanto Solutions GmbH