Von on Premises in die Cloud Confluent Cloud senkt Kafka-Kosten um 35 Prozent bei Michelin

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Michelin, 1889 gegründet, gehört zu den ältesten und bekanntesten Zulieferern der Automotive-Branche. Das französische Unternehmen ist auf der ganzen Welt präsent: Es beschäftigt weltweit rund 125.000 Mitarbeiter, besitzt Handelsrepräsentanten in 170 Ländern und unterhält 123 Produktionsstätten in 26 Ländern. Neun Forschungs- und Entwicklungszentren sorgen dafür, dass ständig weitere Innovationen entwickelt werden.

Den Anfang der Geschichte bildeten Gummifabriken. Heute produziert Michelin für fast alles, was rollt, Reifen: Von der Mondfähre bis zum Fahrrad, vom Sportflitzer bis zum vielachsigen Transportfahrzeug. Zudem hat Michelin ein hoch diversifiziertes Portfolio sehr unterschiedlicher Großkunden.

Daher hat das Unternehmen im Lauf der Jahre ein umfassendes Dienstleistungsportfolio rund um den Reifen und Dienstleister, die Services für Reifen anbieten, entwickelt. Und schließlich ist Michelin ein Verlag, der mit dem Guide Michelin einen weit verbreiteten, sehr geschätzten Reisebegleiter herausgibt.

Schritt zum datengetriebenen Unternehmen

Vor einigen Jahren begann eine neue Stufe der technischen Weiterentwicklung: Michelin machte sich auf den Weg zum daten- und event-getriebenen Unternehmen, um seinen Kunden in Zukunft noch innovativere Produkte und bessere Services anzubieten. Aber auch, um Produktionsprozesse und die gesamte Lieferkette zu optimieren. Außerdem sollte die interne IT modernisiert werden, insbesondere die komplizierte Business-Process-Engine des Unternehmens.

Basis dafür sind riesige Datenmengen, die beispielsweise von Connected Devices, also an Reifen montierten Sensoren oder Telematik-Boxen, gesammelt werden. Damit lassen sich kritische Informationen generieren, um die gesamte Flottensicherheit der Michelin-Kunden zu erhöhen. Dazu gehören etwa Reifendruckmessungen oder die rechtzeitige Feststellung, dass ein Reifen Wartung braucht, bevor er das Fahrverhalten beeinträchtigt. Dazu kommen unzählige weitere Informationsquellen.

Um den Weg zum daten- und event-getriebenen Unternehmen zu beschreiten, definierte Michelin zunächst zwei strategische Vorgaben: Erstens sollen alle Informationssysteme ständig weiter modernisiert werden. Zweitens sollen Anwendungen unterstützt werden, die Echtzeit-Analytik benötigen. Heute ist Michelin auf diesem Weg schon ein gutes Stück vorangekommen.

Einstieg: Kafka im Eigenbetrieb

Die Transformation zum Data-driven-Unternehmen brauchte einige Jahre intensiver Arbeit. Den Anfang bildete dabei der Einstieg in die Arbeit mit der echtzeitfähigen, event-basierten Open-Source-Streaming-Plattform Kafka.

Traditionell funktionierte die betriebliche IT bei Michelin vor allem mithilfe einer umfangreichen Batch-Verarbeitung: Unter Tags wurden die Wünsche der Kunden abgefragt, nachts die entsprechenden datentechnischen Prozesse durchgeführt – die Standardvorgehensweise bei wohl den meisten Unternehmen.

Das hatte negative Auswirkungen. Beispielsweise war das Reporting der Lagerbestände an Rohstoffen und Halbfabrikaten häufig unzuverlässig und veraltet. Das wiederum beeinträchtigte die weltweite Lieferkette und Logistik von Michelin sowie letztlich die Kunden.

Der Einsatz der echtzeitfähigen, verteilten Daten-Streaming-Plattform-Kafka sollte das ändern. Kafka eignet sich zum Aufbau von Echtzeit-Daten-Pipelines, für die Datenintegration und zum Stream-Processing.

Hoher Administrationsaufwand statt wertschöpfender Initiativen

Allerdings stellte sich die Inhouse-Verwaltung von Kafka als sehr kompliziert heraus. Ein dreiköpfiges Team war ständig mit dem Betrieb und der Wartung von Kafka beschäftigt, statt sich um wertschöpfende Kernprozesse des Unternehmens kümmern zu können.

Vor allem ließ sich das System schlecht skalieren, was insbesondere das System zur Bestandsverwaltung beeinträchtigte. Die wichtigsten Probleme bestanden in der operativen Komplexität des verteilten Kafka-Systems. Außerdem unterstützte das selbst verwaltete Kafka nicht die geplante Cloud-Migration.

Deshalb suchte Michelin für die Arbeit mit Kafka einen erfahrenen Partner und fand ihn in Confluent. Das Unternehmen hat profundes Wissen über jeden Aspekt von Kafka gesammelt. Immerhin arbeiten viele der ehemaligen Kafka-Entwickler heute für den Software- und Servicespezialisten, der mit Confluent Cloud einen Enterprise-fähigen auf Kafka basierenden Cloud-Service anbietet.

Umstieg auf die Confluent Cloud

Ende 2019 entschied sich Michelin für einen Umstieg auf die Cloud. Als Cloud-Partner wählte Michelin Microsoft Azure. Denn der Umstieg auf diese beiden Basistechnologien unterstützte Confluents Multi-Cloud-Pläne.

Um diese in die Realität umzusetzen, definierten Michelin und Confluent zunächst die Migrationsanforderungen. Dann wurden als Proof of Concept (PoC) die logistischen Abläufe zwischen zwei Standorten mithilfe einer event-gesteuerten Architektur und der Confluent Cloud überwacht und analysiert. Das Projekt befriedigte alle Erwartungen.

Trotz des Erfolgs dieser Initiative verzögerten äußere Umstände wie die Covid-19- und die Ukraine-Krise eine schnelle Implementierung der Lösung im Gesamtunternehmen. 2021 erfolgte dann endlich die Migration auf Confluent Cloud für Azure.

Online-Auftragsverwaltung macht den Anfang

Als erstes ging im Frühjahr 2022 die Online-Auftragsverwaltung live. Sie ist das Zentrum der Michelin-Lieferkette. Hier entschied sich Michelin zum Abschied von Oracle BPM für das Management der Geschäftsprozesse. Statt das On-Premises-System lediglich durch eine Cloud-Variante zu ersetzen, schrieb das Unternehmen seinen eigenen Orchestrierer mittels Kafka und Kafka Streams. Er besteht heute aus 150 choreografierten Mikroservices, die über Kafka gestreamt werden.

Die neue Umgebung sorgt dafür, dass alle Daten ständig in Bewegung sind. Die bislang durch Softwareabhängigkeiten fest miteinander verbundenen Systeme sind entkoppelt. Das bedeutet, dass sie nun unabhängig voneinander weiterentwickelt werden können. Das wiederum erhöht die Flexibilität und damit die Agilität, mit denen das Unternehmen auf Kundenwünsche eingehen kann.

35 Prozent weniger Betriebskosten und Zeit für wertschöpfende Aktivitäten

Die gesamte Verwaltung übernimmt Confluent. Das bedeutet, dass Michelins Kafka-Spezialisten nun ihre Energien in wertschöpfende Aktivitäten investieren können statt sie an Infrastruktur-Operationen zu verschwenden.

Insgesamt spart Confluent Zeit und Geld, weil sich im gesamten Unternehmen Echtzeitdaten nutzen lassen. So kostet der Betrieb der Confluent Cloud 35 Prozent weniger als der Eigenbetrieb von Kafka. Dazu kommen Benutzerfreundlichkeit, flexible Skalierung, höhere Verfügbarkeit und verbesserte Sicherheit. Basis der gestiegenen Zuverlässigkeitswerte ist nun Confluents SLA von 99,99 Prozent.

„Confluent spielt eine wesentliche Rolle bei der Beschleunigung unserer Reise zu einem datenorientierten und digitalen Unternehmen“, sagt Yves Caseau, Group Chief Digital and Information Officer, Michelin. Der Service hilft, Daten zu erschließen und in Echtzeit zu streamen. Weil die Datenplattform schnell und kostengünstig skaliert, rücken immer neue Anwendungen in Reichweite, beispielsweise eine 360-Grad-Sicht auf die Kunden, E-Commerce und Mikroservices. Weitere Abteilungen sind dabei, Datensilos zu ersetzen, zum Beispiel die Lieferkette, der Kundendienst, die Fertigung sowie Forschung und Entwicklung.

Fachkundiger Support als Erfolgsfaktor

Entscheidend für den Erfolg war aber auch der technische Support des Anbieters. Denn Confluent besitzt durch seine tiefe Kenntnis von Open-Source-Kafka aus Entwicklerperspektive und der Confluent Cloud umfassendes Wissen zu Kafka und der Streaming-Technologie. Das hilft nun seinen Kunden, auf dem Weg zu Daten-getriebenen Geschäftsprozessen voranzukommen. Michelin schätzt, dass so die Bereitstellung der datengetriebenen Technologie um mindestens acht Monate beschleunigt wurde.

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