Einfache Prozesse als Pilotprojekte
Beide Wege können mittelfristig sowohl zur Optimierung bestehender Prozesse durch KI führen, als auch zu disruptiven Prozessen und Geschäftsmodellen. Egal für welchen Weg man sich entscheidet: Es ist Unternehmen zu raten, erst einmal vergleichsweise einfache Prozesse anzugehen. In Anlehnung der Anwendungsszenarien aus den Bereichen Verpackung, Hochregallager und Spedition in einem vorangegangenen Artikel seien als Beispiele für Pilotprojekte genannt:
Ein Versandzentrum könnte eine Warenkategorie bestimmen, die in einer individuellen Art verpackt wird. Zum Beispiel könnte man entscheiden, dass Lebensmittel in einem Karton im Korb-Look versendet werden. Dann könnten erste Versuche gestartet werden, die Zahl, Größe und Form der benötigten Kartons durch horizontale Integration und KI vorherzusehen.
In einem Hochregallager könnte man eine intelligente Verbindung zwischen den Lager-Robotern und den Informationen zu Marketing-Promotions herstellen. Ziel: Die besonders beworbenen Produkte sind im Hochregallager immer vorausschauend so platziert, dass sie schnell und mit niedrigen Energiekosten verschickt werden können.
Eine Spedition integriert Geschwindigkeits- und Positionsdaten ihrer LKWs mit Wetterdaten. KI prüft, ob sich die Routen aufgrund von Wettervorhersagen optimieren lassen.
Solche Projekte sollten mit klar definierten KPIs gestartet werden. Nach einem Jahr ziehen die Beteiligten Bilanz: Hat die Integration technisch funktioniert? Hat KI zu optimierten Prozessen geführt? Wie kommt die Innovation bei Kunden, Mitarbeitern oder anderen relevanten Beteiligten an? Welche Aspekte müssen noch miteinbezogen werden? Soll das Projekt fortgeführt werden? Könnte durch die zusätzliche Integration weiterer Datenquellen der Mehrwert erhöht werden? Muss die Zielsetzung für die KI angepasst werden?
Diese Beispiele sind noch weit entfernt von den visionären Ansätzen einer umfassenden, unternehmensweiten horizontalen Integration, wie wir sie im ersten Teil beschrieben haben. Doch anhand solcher Projekte machen sich Unternehmen fit für komplexere, mehrstufige Prozesse, und abteilungsübergreifende Prozesse. Die Königsdisziplin sind unternehmensübergreifende Prozesse, zum Beispiel mit Zulieferern, Partnern oder Kunden. Der Kern des Erfolges besteht aber einfach darin, den Nutzen der Künstlichen Intelligenz prozessual anzugehen und nicht technisch.
Grundlagen schaffen
Es lassen sich unzählige Szenarien vorstellen, in denen die Fähigkeit von künstlicher Intelligenz, unfassbare Datenmengen in kurzer Zeit und in allen Dimensionen zu analysieren, einen hohen Nutzen schafft. Die Anwendungsbeispiele dafür gab es schon immer. Das Neue ist, dass nun tatsächlich die Technologie vorhanden ist, um solche Gedankenspiele zu realisieren. Dies passiert jedoch nicht mit einem Fingerschnipsen und nicht von heute auf morgen.
Bevor die KI mit den Daten arbeiten kann, müssen diese von geeigneten Quellsystemen in Echtzeit bereitgestellt werden können. Das gesamte Datennetzwerk muss stehen. Während Tausende von Sensoren in unterschiedlichsten Geräten Daten erheben - Position, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Durchsatz, Materialbeschaffenheit und so weiter - müssen diese Sensordaten vertikal und horizontal für Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Predictive Analytics verwendbar gemacht werden. In der Logistik steht S4/Hana Simple Logistics beispielhaft für die neue Generation von Systemen, die dies leisten kann.
Der Mensch wird nicht überflüssig. Nur er kann in End-to-End-Prozessen denken: Er muss die Ziele in Verbindung mit der eigenen Business-Software vorgeben. Was ist am wichtigsten? Effizienz, Qualität, Pünktlichkeit, Schnelligkeit, Spriteinsparung, Vermeidung von Leerfahrten, Reduktion von Personalkosten? Er muss die Regeln einmal definieren und immer wieder überprüfen. Dies ist weit komplexer als simple Wenn-Dann-Regeln.
Ein Teil dieses neuen Paradigmas der horizontalen Integration ist es auch, von der Frage "Warum" zur Frage "Wozu" zu kommen. Konkret: Wenn man aufhört darüber nachzudenken, warum zum Beispiel der Temperatursensor in den Motor eingebaut wurde, und statt dessen die Künstliche Intelligenz in allen Dimensionen prüfen lässt, welche Zusammenhänge zu anderen Daten aus anderen Quellen bestehen, und welche Prozesse sich mittels dieser Daten optimieren lassen - dann fängt Industrie 4.0 tatsächlich an.
Die Bedienung wechselt dann vom Push-Prinzip zum Pull-Prinzip. Weil die intelligenten Systeme die Messdaten derart schnell konsumieren, verarbeiten und in gegenseitige Beziehung stellen können, müssen die Prozessarchitekten sich nicht mehr alle Daten erst holen. Sie werden dann proaktiv darauf hingewiesen: Wenn wir A machen, erreichen wir voraussichtlich B. Wenn wir X investieren, sparen wir voraussichtlich Y. Das Resultat werden mehr und bessere Services sein - in jeder Branche.
Eine alte Weisheit besagt, dass auch die längste Reise mit dem ersten Schritt beginnt. Dies gilt auch für die Nutzung von KI: Ein erster Workshop verrät die Richtung sowie das Gelände und erschließt Unternehmen ganz neue Horizonte.