本文深入探讨在SAP迁移和合并期间最大限度地减少停机时间的挑战，并探索多轮迁移的策略与最小化目标停机时间方法相结合，如何帮助您保持系统平稳运行。

在规划SAP迁移时，企业往往要在两种方法中做出选择：一种是 big bang 迁移，即一次性迁移所有系统和数据；第二种是wave-based 迁移，即把迁移分成多个阶段进行多轮迁移。这两种方法都非常有效，适用于不同的情况。（SNP Group | Wave-based vs. big bang approach to migrating to SAP S/4HANA  迁移到SAP S/4HANA的基于Wave-based的方法与big bang方法）

对于希望一步完成迁移、最大限度缩短整体时间的企业来说，big bang 迁移可能是理想之选。但是，对于业务环境复杂、业务遍布全球或 IT 资源有限的企业来说，基于wave-based的迁移可以提供更大的灵活性。在这种分阶段的方法中，数据和系统会逐步过渡，每一阶段都要经过测试和验证，然后再进行下一阶段。

虽然基于wave-based的迁移可以有效减少对源系统的干扰，但目标系统的停机时间仍然是一个挑战。这正是SNP的“目标最小化停机时间（MDT）”解决方案的用武之地，它可以帮助目标环境中的系统在持续迁移过程中减少停机时间。

目标系统停机时间的挑战

基于wave-based的迁移非常适合管理复杂性系统，但当新一波数据集成时，目标系统仍可能面临停机。这种停机时间可能会中断已经存在于新环境中的部门或区域的运营。例如，如果一家公司在第一波中上线其欧洲业务，那么在随后北美迁移时，停机时间可能会影响欧洲团队的生产力。

SNP 的“最小化目标停机时间”方法通过确保目标系统的停机时间最小化来应对这一挑战，使企业能够在每个迁移中保持运营连续性。

SNP 的最小化目标停机时间（MDT）解决方案

n 下面更详细地介绍了 MDT 项目中的各个阶段，暂存环境：数据首先迁移到暂存客户端，然后再集成到生产系统中。这可以防止在迁移过程中对目标系统造成任何中断。

n 重复检测：MDT 在迁移过程中识别重复记录，确保现有操作数据不会被覆盖或影响。

n 编号范围耦合：MDT 通过在暂存系统和生产系统之间耦合编号范围来管理数据的重新编号。

n 最终数据迁移：迁移完成后，数据将从暂存客户端移动到生产系统，停机时间最短，从而确保业务连续性。 

为什么选择基于wave-based的迁移？

基于wave-based的迁移为具有复杂环境的企业提供了多项优势：

1. 最小化中断：通过分阶段迁移，公司可以确保将对日常运营的干扰降至最低，因为每一次迁移都经过了仔细的测试和验证。

2. 更好的控制：分阶段迁移允许对流程进行更多控制，并有机会进行彻底测试，从而降低出错风险并确保质量。

3. 资源分配： 公司可以更有效地管理有限的IT资源，将工作量分散到多个阶段，而不是一次性执行迁移。

4. 本地化支持：全球化企业可根据地区或时区错开迁移，最大限度地减少中断，并在每一波迁移过程中提供本地化支持。

案例研究：E.ON 的多轮 SAP S/4HANA 迁移

SNP一直在支持知名的能源公司E.ON将134个公司代码迁移到SAP S/4HANA实例。借助SNP的方法，E.ON将最大限度地减少目标系统中已有的267个公司代码的停机时间，从而确保在整个迁移中业务平稳运行。（E.ON成功案例）

下一个迁移项目的强大合作伙伴

SNP的“最小化目标停机时间（MDT）”方法为基于Wave的迁移中的最大挑战之一提供了解决方案：目标系统停机时间。通过减少停机时间和确保业务连续性，MDT可帮助企业以最小的中断进行复杂的迁移。无论您是考虑多轮的迁移还是一次性迁移，SNP 都拥有支持您迁移到SAP S/4HANA的专业知识。

*博客内容为网友个人发布，仅代表博主个人观点，如有侵权请联系工作人员删除。