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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Competing in the age of AI - die Bedeutung der datengesteuerten Fertigung

In ihrem Buch "Competing in the age of AI" diskutieren die Harvard Business School Professoren Marco Iansiti und Karim Lakhani den zunehmenden Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Unternehmen. In diesem Artikel konzentriere ich mich auf die Bedeutung der künstlichen Intelligenz für Produktion und Fertigung und welche Auswirkungen KI auf Fertigungsabläufe hat.

Competing in the age of AI

Das Buch "Competing in the age of AI" bietet tiefe Einblicke in die Auswirkungen der KI auf Unternehmen. Die Autoren diskutieren, wie Unternehmen KI nutzen können, um wettbewerbsfähiger zu werden, und warum Daten und Analytics für den Erfolg eines Unternehmens entscheidend sind. Marco Iansiti und Karim Lakhani geben viele Beispiele von erfolgreichen Technologieunternehmen und was erforderlich war, dass diese ein "digital-first" Unternehmen werden konnten.

Beispiele für "digital-first" Unternehmen sind z.B. Ant Financial im Finanzsektor, Ocado in der Belieferung von Lebensmittelgeschäften oder Peloton im Fitnessbereich. Das Buch enthält viele weitere Fallstudien von "digital-first"-Unternehmen wie Uber, Amazon, Microsoft, Google und vielen anderen. Die Autoren argumentieren, dass die gegenwärtige Zeit weitaus revolutionärer ist als die Industrielle Revolution und sagen voraus, dass die Wertetreiber, die mit der Massenproduktion von physischen Gütern einhergingen, ein weiteres Wachstum nicht mehr ermöglichen werden. 

Das Ende des Wachstums traditioneller Industrien versus unlimitierte Skalierbarkeit digitaler Geschäftsmodelle

Den Autoren zufolge wird das Wachstum traditioneller Unternehmen einen Punkt erreichen, jenseits dessen kein weiteres Wachstum möglich ist: "firms will suffer from diseconomies of scale, scope and learning." Im Gegensatz dazu sind Organisationen, die einem digitalen Geschäftsmodell mit algorithmisch gesteuerten Betriebsprozessen folgen fast unendlich skalierbar. 

Vertikale Spezialisierung vs. horizontale Integration

Während die Effizienz der Massenproduktion von physischen Gütern auf vertikaler Spezialisierung beruht, brechen neue "digital first" Unternehmen, die nach Ansicht der Autoren anachronistischen, in Silos aufgebauten Organisationsarchitekturen auf. Stattdessen werden datenzentrische Betriebsarchitekturen etabliert, die sich auf alle wertschöpfenden Aktivitäten auswirken und somit horizontal über die gesamte Organisation skalieren. Infolgedessen verlagert sich der Wettbewerbsvorteil weg von vertikaler Spezialisierung hin zu universellen Kompetenzen bei der Datenbeschaffung, -verarbeitung, -analyse und Algorithmenentwicklung. Dies ist eine radikale, aber nicht überraschende Schlussfolgerung, wenn man den Aufstieg und das Wachstum der "digital first"-Giganten im letzten Jahrzehnt verfolgt hat. Es bleibt die Frage, ob und wie Unternehmen, die physische Güter produzieren, im digitalen Zeitalter konkurrenzfähig bleiben und weiterhin wachsen können.

Software, Daten und KI bilden die Grundlage für ein neues Betriebsmodell

In der heutigen Zeit verändern digitale Netzwerke und Künstliche Intelligenz die Wirtschaft und Gesellschaft grundlegend. Was braucht ein Unternehmen, um im "Zeitalter der KI" erfolgreich zu sein? Eine neue Art von Geschäftsmodell, mit Software, Daten und KI als Grundlage eines neuen Betriebsmodells:

  • Das Geschäftsmodell ist definiert als die Art und Weise, wie ein Unternehmen Werte schafft und erfasst. Unternehmen differenzieren sich über ein einzigartiges Portfolio von Waren und Dienstleistungen.
  • Das Betriebsmodell ist definiert als die Art und Weise, wie ein Unternehmen einen Mehrwert an seine Kunden ausliefert. Dazu gehören Systeme, Prozesse und Fähigkeiten, im Umfeld von Produktion und Lieferung der Waren und Dienstleistungen an die Kunden. 

Wie können Sie weiterhin Erfolg wachsen, wenn Ihr Geschäftsmodell in der physischen Welt verwurzelt ist? 

Wie können Unternehmen im Zeitalter der KI erfolgreich sein, wenn das Kerngeschäftsmodell nicht direkt in ein digitales Geschäftsmodell umgewandelt werden kann? Die Antwort lautet: durch Digitalisierung und Transformation des Betriebsmodells. Schauen wir uns nun im Detail an, was das für produzierende Unternehmen bedeutet.

Das Betriebsmodell ist das, was die Ressourcen und Mitarbeiter eines Unternehmens tatsächlich jeden Tag tun, um Wert zu generieren. Somit ist das Betriebsmodell der Enabler für den Wert eines Unternehmens und begrenzt gleichzeitig den Wachstum. Für Fertigungsunternehmen, die ihr Betriebsmodell verbessern wollen, gibt es drei Elemente zu berücksichtigen: Umfang, Reichweite und Lernen.

Skalierbarkeit: Bei der Skalierbarkeit geht es darum, betriebliche Prozesse zu schaffen, die möglichst vielen Kunden bei möglichst niedrigen Kosten einen möglichst großen Nutzen bringen. In der Fertigung umfasst Skalierbarkeit in der Regel die Erhöhung des Produktionsvolumens, z.B. durch die Einführung schlanker Produktionsprozesse oder das Hinzufügen zusätzlicher Produktionslinien mit neuen und besseren Maschinen. Für "Digital First"-Unternehmen, die ein digitales Geschäftsmodell verfolgen, geht es bei der Skalierung typischerweise darum, menschliche Arbeitsprozesse durch KI-gesteuerte Algorithmen zu ersetzen. Im Fall von Ant Financial zum Beispiel bestimmt die KI-gesteuerte Software, ob jemandem ein Kredit gewährt wird oder nicht. Durch den Einsatz von KI kann eine Bank diese Funktion im Vergleich zu traditionellen Methoden stark skalieren.

Umfang: Der Umfang eines Unternehmens wird durch die Bandbreite der wertschöpfenden Aktivitäten definiert, die es durchführt. In der Fertigung umfasst dies die Vielfalt der Produkte, die ein Unternehmen herstellt. Durch die Einführung neuer Produktionslinien oder neuer Technologien kann ein Hersteller typischerweise seinen Scope erweitern. "Digital-first"-Unternehmen erweitern in der Regel ihren Geltungsbereich, indem sie Software und generierte Daten aus einem Anwendungsbereich auf neue Domänen anwenden. Zum Beispiel hat Ant Financial seinen Kreditbearbeitungsdienst um Ant Fortune, einen persönlichen Anlagedienst, Zhima Credit, ein soziales Kreditscoring-System, MYBank, einen Internet-Banking-Dienst und eine Vielzahl anderer Dienste erweitert.

Verbesserungspotential und Lernen: Bei der Lernkomponente eines Betriebsmodells geht es um die kontinuierliche Verbesserung der betrieblichen Abläufe. In der Fertigung ist die kontinuierliche Verbesserung (KAIZEN) ein integraler Bestandteil der schlanken Produktion und in vielen Unternehmen gut etabliert. Für "Digital-first"-Unternehmen ist Lernen ebenfalls entscheidend und meist Teil ihrer DNA. Je mehr Benutzer eine Software-Dienstleistung hat, desto mehr Daten sammelt diese. Und Daten sind der Treibstoff von KI-Anwendungen und werden zur kontinuierlichen Verbesserung verwendet. Zum Beispiel steht die Qualität der Empfehlungen innerhalb von Netflix in direktem Zusammenhang mit der Anzahl und Nutzungshäufigkeit der Benutzer.

Betriebsmodelle können verschiedene Formen annehmen. In einigen Fällen verwalten diese lediglich den Informationsfluss (z.B. Ant Financial, Google, Netflix). In anderen Fällen definieren Betriebsmodelle, wie physische Produkte gebaut, geliefert oder betrieben werden (z.B. Amazon, Ocado). In allen Fällen bedeutet der Übergang zu einem "digitalen Betriebsmodell", dass Menschen aus dem kritischen Pfad der Wertschöpfung herausgenommen werden und neue Aufgaben übernehmen, und den Wertschöpfungsprozess überwachen und steuern. Es ist wichtig anzumerken, dass die KI die Menschen nicht ersetzt, sondern sie für die Übernahme anderer Aufgaben befähigt. Menschen schaffen immer noch Mehrwert, aber sie sind nicht mehr der begrenzende Faktor für die Skalierung eines Unternehmens. 

Was bedeutet das für produzierende Unternehmen? 

Erfolgreiche Digital-First-Unternehmen wurden auf einer integrierten, hochgradig modularen digitalen Grundlage aufgebaut. Sie sind darauf vorbereitet, schnell zu skalieren, ihren Umfang zu erweitern und sich kontinuierlich zu verbessern. Informationstechnologie bildet den operativen Kern eines solchen Unternehmens und wird nicht nur als Enabler für die Betriebsprozesse gesehen. 

Was bedeutet das für produzierende Unternehmen? Wie kann das Produktionssystem eines Unternehmens transformiert werden, um von KI zu profitieren? 

Ein neues Betriebsmodell ist erforderlich, um Produktionsprozesse flexibel zu skalieren

Seit Beginn der Massenproduktion profitieren produzierende Unternehmen von Skaleneffekten. Massenproduktionskonzepte wie Automatisierung, Spezialisierung und Standardisierung tragen dazu bei, mehr Output bei geringeren Kosten zu erzeugen. Automatisierte Produktionslinien und Roboter erhöhen die Produktivität. Standardisierte, wiederholbare Arbeiten und Lean Manufacturing Konzepte vermeiden Verschwendung in den Kernprozessen der Produktion. Die Marktanforderungen ändern sich jedoch ständig und die Produktion wird immer komplexer, z.B.

  • Unternehmen müssen einen Produktmix mit geringem Volumen und vielen Varianten herstellen 
  • Kunden fragen nach individualisierten Produkten 
  • Die Nachfrage nach Produkten ist sehr volatil, insbesondere in Zeiten von COVID-19, und die Margen schrumpfen.

Infolgedessen nimmt die Komplexität der Produktion zu. Traditionelle Betriebsmodelle und Produktionssysteme beschränken das Wachstum. Ein neues Modell ist erforderlich, um Produktionsprozesse flexibel skalieren zu können.

Die traditionelle Unternehmens-IT hat ihre Grenzen erreicht

In ihrem Buch betonen Marco Iansiti und Karim Lakhani, dass "der Einsatz von Unternehmens-IT die Betriebsmodelle nicht verändert hat ... IT-Systeme wie Oracle Financials und SAP Product Lifecycle Management verbesserten die Leistung vieler traditioneller Betriebsprozesse, aber diese IT-Systeme spiegelten im Allgemeinen die siloartige und spezialisierte Architektur des Unternehmens wider." Der Einsatz von Automatisierungstechnik oder SAP-Systemen verändert nicht die Struktur eines Unternehmens. In den meisten Fertigungsunternehmen sind Prozesse und Software immer noch in siloartigen Organisationseinheiten eingebettet. Daten werden meist in einer inkonsistenten Weise gesammelt und verarbeitet. 

Auf dem Weg zu einer datengesteuerten Organisation der Produktion 

Traditionelle Organisationsmodelle, die durch eine Vielzahl von spezialisierten und in Silos untergebrachten Organisationsprozessen abgebildet sind, werden das Wachstum nicht mehr fördern. Für die flexible Organisation der Produktion wird eine software- und datengesteuerte Organisation benötigt. Systeme, die Daten über die traditionelle Unternehmens-IT hinweg vereinheitlichen, können als "single source of truth" fungieren.

einheitliche Datenaggregationsschicht

Auf einer solchen Aggregationsschicht für vereinheitlichte Daten ist eine zusätzliche Softwareschicht erforderlich. Schließlich sind Daten allein nicht verfolgbar. Es ist entscheidend, Daten verwertbar zu machen, Erkenntnisse zu gewinnen und Aktionen abzuleiten. Ein System wie WORKERBASE kann als Prozessverbesserungsschicht fungieren, um genau dies zu tun.

Prozessverbesserungsschicht
  • Papierbasierte Produktionsprozesse müssen durch digitale Workflows ersetzt werden, die volle Transparenz über den Produktionsstatus bieten 
  • Statische Arbeitsplatzorganisation muss durch fähigkeitsbasierte Koordination der Arbeit ersetzt werden. Dies ermöglicht eine noch nie dagewesene Flexibilität und verbessert die Mitarbeiterauslastung drastisch. Ein Beispiel dafür ist GKN PM, ein weltweit führendes Unternehmen in der Pulvermetallurgie, das erfolgreich eine aktivitätsgesteuerte Fertigung eingeführt und alle Fertigungsabläufe auf ein agiles Produktionssystem umgestellt hat. Agile manufacturing has revolutionized our production and has structured how we want to run our operations in the future", sagt Paul Mairl, Chief Digital Officer, GKN Powder Metallurgy. "“The new normal of manufacturing requires a new way of working. Our partnership with WORKERBASE is an important step on our journey to create a new vision of manufacturing operations: combining a data-driven culture with the best technology and technical solutions.”
  • Silo-Architekturen müssen in eine integrierte, datenzentrierte Architektur umgewandelt werden. Führende Unternehmen wie Barry Wehmiller haben bereits erfolgreich systemübergreifende Integrationsschichten aufgebaut und ihre Abläufe datenbasiert gestaltet. Nino Messaoud, CDO von Barry-Wehmiller, sagt: "Wir haben eine Software entwickelt, mit der wir andere Systeme einbinden, um die Daten zu empfangen, sie zu normalisieren und sie im Rahmen dessen bereitzustellen, was wir die einzige Quelle der Wahrheit im gesamten Unternehmen nennen."
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Künstliche Intelligenz für die Wertschöpfung in der Produktion

Eine horizontale datengesteuerte Architektur ist die Grundlage für flexible Produktionsprozesse. Basierend darauf können Analyse- und KI-Funktionen genutzt werden, um weitere Mehrwerte zu schaffen. Beispielsweise kann der hohen Komplexität von Produktionsplanungsprozessen mit KI-basierten Planungsalgorithmen begegnet werden. Maschinenstillstandszeiten können durch die Anwendung von KI Algorithmen für die vorausschauende Wartung reduziert werden. Und Lagerbestände können mit KI-basierter Materialverwaltung und fahrerlosen Transportsystemen optimiert werden.

Dies alles erfordert Change Management und Softwaresysteme, die menschliche Arbeitskräfte mit datengesteuerten Produktionssystemen verbinden. Menschlichen Arbeit wird nicht vollständig aus der Produktion verschwinden, aber die einzelnen Aufgaben und Verantwortlichkeiten werden sich sicherlich ändern. Vorgesetzte werden zu Coaches, Maschinenbediener werden zu Problemlösern und Gabelstaplerfahrer werden eine Flotte von fahrerlosen Transportsystemen beaufsichtigen. In einem digitalen Betriebsmodell entwerfen und beaufsichtigen menschliche Arbeiter die algorithmusgesteuerte digitale Organisation. Natürlich ändert sich dadurch auch die Rolle des Managements. Die Zeiten von Microcontrolling sind vorbei. Manager müssen als Leader agieren und KI-gesteuerte digitale Systeme entwerfen, kontrollieren und verbessern, die im Gegenzug die menschlichen Arbeitskräfte für neue Aufgaben befähigen.

Kontinuierliche Verbesserungen mit Echtzeitdaten 

Eine neue Generation von IT-Produktionssystemen baut auf einer daten- und ereignisgesteuerten Architektur auf. App-basierte Schnittstellen zu solchen Systemen ermöglichen es den Mitarbeitern, Daten mit ihrem Smartphone zu erfassen. Wearable devices wie z.B. industrielle Smartwatches augmentieren die menschlichen Arbeitsabläufe und schaffen neue Datenpunkte. Das industrielle Internet der Dinge mit vernetzten Maschinen und Sensoren erhöht Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Maschinendaten. KI-gesteuerte Analytik bietet neue Einsichten und ermöglicht vorausschauende Produktionsprozesse. Dies ist keine Science-Fiction. Tatsächlich ist die Connected Worker WORKERBASE-Plattform ein solches daten- und ereignisgesteuertes Softwaresystem, das menschliche Arbeitskräfte mit dem Produktionssystem eines Unternehmens verbindet. Mitarbeiter interagieren mit Produktionsprozessen über mobile Apps. Das System erstellt Daten in Echtzeit und bietet eine 360-Grad-Sichtbarkeit aller menschlichen Arbeitsabläufe, bei Bedarf in vollständig anonymisierter Form. Darüber hinaus bricht das System organisatorische Silos auf und erleichtert die Zusammenarbeit über funktionale Bereiche hinweg, so dass Kollegen sich gegenseitig unterstützen und voneinander lernen können. Und leicht zu integrierende KI-Funktionen erlauben die Optimierung von Produktionsprozessen in Echtzeit und ermöglichen so vorausschauende Produktionsprozesse.

Die digitale Transformation der Produktion

Wie Marco Iansiti und Karim Lakhani in ihrem Buch feststellen, bewegen sich viele traditionelle Firmen jedoch nicht vorwärts, sondern bewahren ihre über Jahrzehnte aufgebauten traditionellen Systeme. §Trotz des massiven Geschäftspotenzials von datenzentrischen Betriebsarchitekturen, die KI-getriebene Firmen antreiben, zögern viele traditionelle Firmen", so die Autoren, "entweder sehen sie ihr Architekturproblem nicht oder sie sind nicht bereit, sich voll und ganz auf die organisatorische Umgestaltung einzulassen, die zu dessen Lösung erforderlich ist."

Transformation ist schwer. Es ist eine Reise, die viel Zeit in Anspruch nimmt. Sie verändert die Art und Weise, wie eine Organisation funktioniert, wie Menschen arbeiten, aber auch die Kultur und die Wertesysteme einer Organisation. Wenn Sie daran interessiert sind, wie andere Unternehmen ihre digitale Transformation begonnen haben und es geschafft haben, ihre Mitarbeiter einzubinden, zögern Sie nicht und kontaktieren Sie uns. Wir freuen uns darauf, Ihre Geschichte zu hören!

Autor: Thorsten Krüger, Mitbegründer WORKERBASE. Kontaktieren Sie mich unter [email protected]

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