SAP APM: Sensorik aber mit System

Sensoren im Fahrzeug, digitale Zwillinge im SAP-System und fundierte Entscheidungen zu Leasing, CO₂ und Wartung: Genau das entsteht, wenn Sie SAP APM mit vernetzten Assets kombinieren. Statt Listen, Schätzungen und verstreuten Daten erhalten Flottenmanager und Instandhaltungsverantwortliche ein klares Bild darüber, wie sich Fahrzeuge tatsächlich verhalten – und welche Maßnahmen wirtschaftlich sinnvoll sind.

 

Vom vernetzten Fahrzeug zum digitalen Zwilling in SAP APM

 

Im Alltag eines Flotten- oder Fuhrparkmanagers drehen sich drei Kernfragen um Nutzung, Kosten und CO₂-Bilanz. Moderne Fahrzeuge – im Webinar-Beispiel ein BMW iX3 – liefern diese Informationen bereits über Telematik, allerdings zunächst nur im Hersteller-Backend oder in einer App. Für Entscheidungen im SAP-Umfeld fehlen diese Daten an der richtigen Stelle.

Hier setzt SAP APM an. Über die SAP Integration Suite auf der BTP werden Telemetriedaten aus dem Hersteller-Backend abgeholt, transformiert und in die SAP-Welt überführt. Die Fahrzeuge werden in SAP S/4HANA als technische Plätze oder Equipments geführt; SAP Asset Performance Management baut darauf den digitalen Zwilling auf.

In der Praxis bedeutet das: Werte wie Kilometerstand, Reifendruck, Servicefälligkeit, Ladestände oder Energieverbrauch erscheinen als Indikatoren in SAP APM. Dort können sie visualisiert, historisiert und in Regeln eingebunden werden. Aus dem physischen Fahrzeug wird ein strukturiertes, auswertbares digitales Abbild – verknüpft mit SAP-Stammdaten, Sensorwerten und Prognosen.

Damit lassen sich nicht nur Zustände beobachten. Der digitale Zwilling ermöglicht konkrete Entscheidungen: Leasingentwicklung, Wartungsbedarf, Ressourceneinsatz oder Flottenstrategie.

Stammdatenmodell: Wie der digitale Zwilling aufgebaut wird

Ein sauber definiertes Stammdatenmodell ist die Grundlage für nutzbare Zwillinge. Im gezeigten Beispiel wurde der BMW iX3 als Equipment in S/4HANA angelegt – inklusive Identnummer, technischen Merkmalen und Leasingdaten. Über Klassifizierungen werden zusätzliche Informationen strukturiert gepflegt, etwa:

  • Leasingbeginn, Leasingende, Kilometerobergrenze
  • Eigenschaften der Batterie wie Kapazität oder Ladezyklen [VERIFY]

In SAP APM werden diese Stammdaten mit Messpunkten und Indikatoren kombiniert. Typische Indikatoren umfassen:

  • aktuellen Kilometerstand
  • wöchentliche Fahrleistung
  • Reifendruck
  • Batterieladestand
  • geladene Energiemenge je Ladevorgang

Dieses Modell bleibt flexibel genug, um unterschiedliche Fahrzeug- oder Maschinentypen abzubilden, aber standardisiert genug für eine vollständige Flotte. Abweichende Datenmodelle der Hersteller werden über Integration und Klassifizierung vereinheitlicht. Sämtliche Informationen laufen in ein konsistentes APM-Modell – unabhängig davon, ob es um Fahrzeuge, Maschinen oder Anlagen geht.

 

A remote field service technician is checking on the issue with the client and looking at his work order on his laptop in SAP Field Service Management.
Engineer and technician maintenance checking technical data of system equipment Condenser Water pump and pressure gauge,environmentalist working at water supply
Use Case 1: Leasingkilometer prognostizieren statt überrascht werden

Gerade bei Leasingfahrzeugen entstehen unnötige Kosten, wenn Kilometerstände erst am Vertragsende geprüft werden. Viele Unternehmen verwalten das weiterhin in Excel – fehleranfällig, intransparent und oft abhängig von einzelnen Personen.

Mit SAP Asset Performance Management lässt sich dieser Prozess strukturiert aufbauen:

Ist-Daten erfassen

Telemetrie liefert laufend den Kilometerstand. SAP APM speichert und historisiert diese Werte automatisch.

Wöchentliche Fahrleistung berechnen

Eine APM-Regel aggregiert die vergangenen Wochen zu einer durchschnittlichen Fahrleistung – belastbar und ohne Ausreißer.

Hochrechnung bis Vertragsende

Die Laufzeit aus dem Stammdatensatz wird mit der prognostizierten Entwicklung kombiniert, um den erwarteten Kilometerstand zum Vertragsende zu berechnen.

Alerts bei drohender Überschreitung

Wird eine definierte Schwelle überschritten, erzeugt SAP APM einen Alert. Alle relevanten Indikatoren sind direkt verknüpft.

In der Praxis bedeutet das: Sie erkennen frühzeitig, welche Fahrzeuge ihre Kilometergrenzen überschreiten werden – und können rechtzeitig verteilen, nachverhandeln oder strategisch anpassen.

Dieser Ansatz lässt sich nach einem ersten Pilot auf ganze Flotten ausrollen – unabhängig von Größe oder Hersteller.

Use Case 2: CO₂-Bilanz der Flotte realistisch berechnen

Sobald Nachhaltigkeitsziele relevant werden, reicht eine pauschale CO₂-Berechnung nicht mehr aus. Zwischen Verbrennern und Elektrofahrzeugen unterscheiden sich sowohl Datenquellen als auch Berechnungsmethoden.

Verbrenner: Berechnung relativ einfach

Für konventionelle Fahrzeuge genügen Verbrauch, Strecke und ein CO₂-Äquivalent pro Liter Kraftstoff. Diese Werte können als Indikatoren in SAP APM vorgehalten und ausgewertet werden.

Elektrofahrzeuge: gleicher Verbrauch, andere CO₂-Bilanz

Für E-Fahrzeuge ist nicht nur die geladene Energiemenge entscheidend, sondern der Strommix zum Ladezeitpunkt. Der Faktor schwankt je nach Region, Netzbetreiber und Zeitpunkt – im Webinar wurde gezeigt, dass Mannheim und Ludwigshafen sich bereits deutlich unterscheiden können.

Technisch lässt sich das so abbilden:

  • Das Fahrzeug liefert bei jedem Ladevorgang Energiemenge, Zeitstempel und GPS-Standort.
  • Ein externer Dienst wie Electricity Maps [VERIFY] liefert den regionalen CO₂-Faktor.
  • Die SAP Integration Suite verknüpft Werte und übergibt sie an SAP APM.

Damit entsteht eine exakte CO₂-Bilanz über alle Ladevorgänge – nicht auf Basis von Durchschnittswerten, sondern realer Daten. In Kombination mit der SAP Analytics Cloud können Szenarien durchgespielt werden, z. B. was passiert, wenn bestimmte Standorte auf zertifizierten Grünstrom umstellen.

Architektur: Von Sensordaten bis mobile Instandhaltung

Die Architektur ist bewusst modular und funktioniert über Flotten hinaus:

  • SAP S/4HANA liefert technische Objekte und Klassifizierungen.
  • SAP APM verarbeitet Indikatoren, Regeln und Alerts.
  • SAP PLM kann Produkt- und 3D-Informationen ergänzen.
  • SSAM (SAP Service and Asset Manager) verbindet APM-Alerts mit mobiler Ausführung.

So entsteht eine durchgängige Kette:
Sensorwert → Indikator in APM → Regel → Alert → Auftrag → mobile Abarbeitung in SSAM.

Für Unternehmen mit SAP EAM entsteht damit ein natürlicher Weg in Richtung vorausschauender Instandhaltung. Evora begleitet häufig zunächst einen 8-wöchigen Proof of Concept, in dem APM gehostet wird, ein erstes Asset angebunden wird und Datenmodell, Integration und Alerts gemeinsam getestet werden.

Möchten Sie tiefer ins Thema einsteigen?

Wenn Sie praktische Beispiele aus Projekten und eine Live-Demonstration des digitalen Zwillings in SAP APM sehen möchten, empfehlen wir Ihnen unser On-Demand-Webinar. Dort zeigen wir, wie Sensorik, Integration und APM-Regeln zusammenspielen – und welche Schritte für einen erfolgreichen Einstieg sinnvoll sind.
👉 Zum On-Demand-Webinar „Sensorik, aber mit System – von Daten zum Nutzen“:
https://www.evorait.com/de/events/sensorik-aber-mit-system-von-daten-zum-nutzen/

FAQ: SAP APM, digitaler Zwilling und Flottenmanagement

SAP Asset Performance Management bündelt Sensordaten, Stammdaten und analytische Funktionen, um den Zustand von Assets zu überwachen, Risiken zu bewerten und Maßnahmen abzuleiten. Es ergänzt SAP EAM um vorausschauende Intelligenz.

SAP EAM ist transaktional – Meldungen, Aufträge, Rückmeldungen. SAP APM liefert Indikatoren, Regeln, Prognosen und Alerts. Zusammen entsteht ein kompletter Prozess vom Sensor bis zum Auftrag.

Alerts müssen zum Techniker gelangen. Über eine Instandhaltung App wie SSAM lassen sich APM-Maßnahmen direkt in mobile Aufträge überführen.

Ja. Das Architekturmuster gilt genauso für Maschinen, Netze oder Prozessanlagen – solange Sensorik und Integration vorhanden sind.

Die Integrationsebene harmonisiert Formate. Über Klassifizierung und Indikatoren lässt sich ein einheitliches Zielmodell in SAP APM aufbauen.

Je genauer Standort und Strommix zum Ladezeitpunkt ermittelt werden, desto exakter die Bilanz. Ohne Standort bleibt nur der Durchschnittswert.

Ein digitales Abbild eines physischen Assets, das Stammdaten, Sensorwerte, Historie und – bei Bedarf – 3D-Informationen verbindet.

Ein kompakter Proof of Concept mit einem ausgewählten Asset ist ein bewährter Einstieg. Erst danach wird die Skalierung entschieden.