Grundlagen Organizational Intelligence

Organizational Intelligence — Unternehmen als Prozessschritt auf dem Weg von der Wertschaffung zum Werteverzehr

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In den letz­ten Bei­trä­gen haben wir uns mit den Anfor­de­run­gen an die Ver­net­zung und Ver­knüp­fung indus­tri­el­ler Pro­zes­se beschäf­tigt. Wir haben dis­ku­tiert, wie die nach­fol­gen­den Eigen­schaf­ten genutzt wer­den kön­nen, um ein Unter­neh­men mit sei­ner Umwelt zu ver­knüp­fen und wie sich dar­aus ein geschäfts­stra­te­gi­scher Mehr­wert ergibt:

  1. Echt­zeit­be­din­gung
  2. Ver­net­zungs­be­din­gung
  3. Nut­zen- und Wert­stei­ge­rung
  4. Trans­pa­ren­te, ein­deu­tig inter­pre­tier­ba­re und voll­au­to­ma­ti­sche Ent­schei­dungs­fin­dung
  5. Selbst­ler­nen­de Sys­te­me
  6. Unter­neh­mens­sen­so­rik
  7. Künst­li­che Intel­li­genz
  8. Inves­ti­ti­on

Im vor­lie­gen­den vier­ten Teil unse­rer Serie wid­men wir uns der Fra­ge, wel­che Aus­wir­kun­gen sich durch Pro­zess­in­te­gra­ti­on auf die Orga­ni­sa­ti­on eines Unter­neh­mens und auf die Men­schen in den ver­bun­de­nen Wert­schöp­fungs­pro­zes­sen erge­ben.

Erwei­ter­te Hand­lungs­fä­hig­keit durch Infor­ma­ti­ons­tech­no­lo­gie

Die Vor­zü­ge der Infor­ma­ti­ons­tech­no­lo­gie kom­men ins­be­son­de­re dort zum Tra­gen, wo der Men­schen an sei­ne Gren­zen gerät.

Den­ken wir bei­spiels­wei­se an:

  • die Ver­ar­bei­tung gro­ßer Daten­men­gen,
  • die Daten­kom­bi­na­to­rik, also die Schaf­fung von Ver­bin­dun­gen zwi­schen iso­lier­ten Daten oder
  • die Ein­be­zie­hung von gespei­cher­ten Vor­fäl­len, Ereig­nis­sen und Infor­ma­tio­nen aus der Ver­gan­gen­heit in die Ver­ar­bei­tung. Der Com­pu­ter ver­gisst bekannt­lich nichts.

Neben der Fra­ge, wo Infor­ma­ti­ons­tech­no­lo­gie ein­ge­setzt wird, kommt zuneh­mend eine wei­te­re hin­zu, näm­lich die des intel­li­gen­ten Han­delns. Geht man davon aus, dass die Erfah­run­gen und Infor­ma­tio­nen der Ver­gan­gen­heit mit den aktu­el­len, eine Ent­schei­dung beein­flus­sen­den, Para­me­tern die Basis für künf­ti­ge Ent­schei­dun­gen bil­den, dann erge­ben sich dar­aus zwei wich­ti­ge Annah­men. Die­se Annah­men betref­fen einer­seits die Orga­ni­sa­ti­on und ande­rer­seits die dar­in han­deln­den Men­schen:

  • Intel­li­gen­tes Han­deln ermög­licht schnel­le­re, objek­ti­ve­re, trans­pa­ren­te­re und damit bes­se­re Zukunfts­ent­schei­dun­gen.
  • Intel­li­gen­tes Han­deln trägt zur Auto­ma­ti­sie­rung von wie­der­keh­ren­den und regel­ba­sier­ten Vor­gän­gen und gan­zen Geschäfts­pro­zes­sen bei.

Intel­li­gen­te Unter­neh­men benö­ti­gen intel­li­gen­te Tech­nik-Infra­struk­tur

Nach dem tra­di­tio­nel­len Ver­ständ­nis betrifft Orga­ni­za­tio­nal Intel­li­gence vor allem die Berei­che Unter­neh­mens­kul­tur, Lea­dership, Employee Enga­ge­ment und dar­aus abge­lei­te­te Per­for­mance-Indi­ka­to­ren eines Unter­neh­mens. Der tech­ni­sche Fort­schritt führt jedoch auch zu Ver­än­de­run­gen in der Orga­ni­sa­ti­on. Die daten­tech­ni­sche Ver­net­zung geht zuneh­mend über die trans­ak­tio­na­le Pro­zess­be­glei­tung hin­aus. Tech­ni­scher Fort­schritt ermög­licht Inno­va­ti­on auf allen Ebe­nen des Unter­neh­mens, nicht nur in der Abtei­lung für Pro­dukt- und Ser­vice­ent­wick­lung. Vor allem aber ermög­licht er die krea­ti­ve Ein­bin­dung von Part­nern in Wert­schöp­fungs­netz­wer­ke. So neh­men die Auto­ma­ti­sie­rung von trans­ak­tio­na­len Pro­zes­sen und die Ver­ar­bei­tungs­mög­lich­kei­ten von struk­tu­rier­ten und unstruk­tu­rier­ten Daten aus inter­nen und exter­nen Quel­len Ein­fluss auf die Gestal­tung von Unter­neh­mens­or­ga­ni­sa­tio­nen und deren Abläu­fe.
Fol­gen­de Punk­te ste­hen dabei im Vor­der­grund der Betrach­tung:

  • Wie wird Inno­va­ti­on gemes­sen auf den ver­schie­de­nen Ebe­nen des Unter­neh­mens?
  • Wel­che Anreiz­sys­te­me unter­stüt­zen den Netz­werk­ge­dan­ken?
  • Sind die Pro­zess­a­b­läu­fe und -schrit­te in einem Wert­schöp­fungs­netz­werk noch pas­send?
  • Müs­sen Mit­ar­bei­ter viel stär­ker als bis­her Zustän­dig­keit und Ver­ant­wor­tung für den Gesamt­pro­zess über­neh­men?
  • Bis­he­ri­ge Pro­zess­schritt­rei­hen­fol­gen müs­sen hin­ter­fragt und stär­ker par­al­le­li­siert wer­den.
  • Eine Ver­zah­nung mit Part­nern kann und wird nicht mehr nur auf Ein­kauf und Ver­trieb beschränkt sein.

Tech­ni­sche Ver­än­de­run­gen erzeu­gen Hand­lungs­be­darf in der Orga­ni­sa­ti­on

Die­se Auf­zäh­lung ist sicher nicht voll­stän­dig, zeigt aber, dass die tech­ni­schen Ver­än­de­run­gen auch auf der Sei­te der Orga­ni­sa­ti­ons­ent­wick­lung Hand­lungs­be­darf erzeu­gen. Orga­ni­sa­ti­ons­struk­tu­ren müs­sen ange­passt und stär­ker auf Ver­net­zung aus­ge­rich­tet wer­den. Die Qua­li­fi­ka­ti­on der Mit­ar­bei­ter muss neben dem pro­zess­spe­zi­fi­schen Wis­sen auch The­men wie Net­wor­king und Kol­la­bo­ra­ti­on aber auch IT-Ver­ständ­nis berück­sich­ti­gen. Alle Abläu­fe müs­sen sich stär­ker an der Ver­net­zung aus­rich­ten.

Die­se Über­le­gun­gen füh­ren zu einer Visi­on:

In inte­grier­ten Pro­zess­ket­ten betrach­ten sich Unter­neh­men als einen Pro­zess­schritt auf dem Weg von der Wert­schaf­fung zum Wer­te­ver­zehr. Eine intel­li­gen­te orga­ni­sa­to­ri­sche und tech­ni­sche Ver­flech­tung aller betei­lig­ten Enti­tä­ten ist die Vor­aus­set­zung, dass die Visi­on Wirk­lich­keit wer­den kann.

Grundlagen Organizational Intelligence

Organizational Intelligence als Element des geschäftsstrategischen Entscheidungsprozesses

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In den letz­ten bei­den Bei­trä­gen haben wir uns mit den Anfor­de­run­gen an die Ver­net­zung und Ver­knüp­fung indus­tri­el­ler Pro­zes­se beschäf­tigt. Außer­dem haben wir uns ange­schaut, wie die­se, nach­fol­gend noch ein­mal auf­ge­führ­ten, Eigen­schaf­ten genutzt wer­den kön­nen, um ein Unter­neh­men mit sei­ner Umwelt zu ver­knüp­fen:

  1. Echt­zeit­be­din­gung
  2. Ver­net­zungs­be­din­gung
  3. Nut­zen- und Wert­stei­ge­rung
  4. Trans­pa­ren­te, ein­deu­tig inter­pre­tier­ba­re und voll­au­to­ma­ti­sche Ent­schei­dungs­fin­dung
  5. Selbst­ler­nen­de Sys­te­me
  6. Unter­neh­mens­sen­so­rik
  7. Künst­li­che Intel­li­genz

Im drit­ten Teil unse­rer Serie wid­men wir uns der Fra­ge, war­um eine Inves­ti­ti­on in Orga­ni­za­tio­nal Intel­li­gence (OI) gera­de aus geschäfts­stra­te­gi­scher Sicht sinn­voll ist.

Erweiterte Nutzungsmöglichkeiten für Daten und Informationen durch OI

Betrach­ten wir zunächst ein­mal Gegen­stän­de, die ledig­lich als Trä­ger von Infor­ma­tio­nen fun­gie­ren ohne eine wei­te­re phy­si­sche Funk­ti­on. In die­se Kate­go­rie fal­len z.B. das Ein­trittsti­cket oder der Geld­schein, das Buch, das Musik­stück oder die Rech­nung. In der­ar­ti­gen phy­si­schen Medi­en ent­hal­te­ne Infor­ma­tio­nen sind eher ein­fach auch in rein digi­ta­ler Form trans­por­tier­bar, aus­tausch­bar und ver­ar­beit­bar.

Sieht man sich hin­ge­gen ande­re phy­si­sche Pro­duk­te oder Objek­te an wie ein Auto, die Unter­kunft oder die Pro­duk­ti­ons­an­la­ge, Zwi­schen­pro­duk­te im Her­stel­lungs­pro­zess, Ersatz­tei­le oder ein­fach nur Klei­dungs­stü­cke, Lebens­mit­tel und Mobi­li­ar, fin­det man hier wich­ti­ge phy­si­ka­li­sche Eigen­schaf­ten, die aber auch von Daten und Infor­ma­tio­nen umge­ben sind. Digi­ta­li­sie­rung bedeu­tet in die­sem Fall nicht, dass das phy­si­sche Objekt als sol­ches plötz­lich vir­tua­li­siert wird, son­dern die umge­ben­den Daten und Infor­ma­tio­nen, wenn sie in digi­ta­ler Form vor­lie­gen, neue Mög­lich­kei­ten der Nut­zung eröff­nen.

So kann die tech­ni­sche Spe­zi­fi­ka­ti­on in digi­ta­ler Form als Infor­ma­ti­on zur Ver­fü­gung ste­hen, um z.B. Pro­zes­se für die Her­stel­lung im 3D-Druck Ver­fah­ren zu unter­stüt­zen oder den War­tungs- und Betriebs­pro­zess zu opti­mie­ren. Ande­re Infor­ma­tio­nen über Ver­füg­bar­keit, Lager- oder Ein­satz­ort, Ver­schleiß oder Ver­brauchs­zu­stand u.ä. bie­ten die Basis für neue Geschäfts­mo­del­le im Ser­vice rund um ein Objekt.

Neue Geschäftsmodelle können entstehen

Betriebs­da­ten­er­fas­sung ist in Pro­duk­ti­ons­an­la­gen zur Steue­rung des Her­stell­pro­zes­ses schon seit Lan­gem Stan­dard. Hier kön­nen sicher durch neue Tech­no­lo­gi­en noch Opti­mie­run­gen erzielt wer­den. Anders sieht es bei Pro­duk­ten aus, die bei den Kun­den im Gebrauch sind, vom Auto bis zur elek­tri­schen Zahn­bürs­te. Daten, die durch die Nut­zung gene­riert wer­den, kön­nen in ver­schie­de­ner Form in neue Pro­zes­se oder Geschäfts­mo­del­le ein­flie­ßen. Im Bereich der Pro­dukt­ent­wick­lung kön­nen Betriebs­da­ten der Pro­duk­te die nächs­ten Pro­dukt­ge­ne­ra­tio­nen beein­flus­sen. Aber auch im Bereich War­tung, Ser­vice, Ersatz­teil­ver­sor­gung bis hin zur Pla­nung von Ersatz­teil­be­schaf­fung kön­nen die­se Daten nicht nur die Geschäfts­pro­zes­se opti­mie­ren, son­dern auch Geschäfts­mo­del­le ver­bes­sern oder sogar neu ent­ste­hen las­sen.

Gene­rell kann man sagen, dass die Digi­ta­li­sie­rung in nahe­zu jedem Bereich zumin­dest Erwei­te­rungs­mög­lich­kei­ten bie­tet. Vie­les ist bereits Rea­li­tät oder in der Pla­nung. Es bleibt die Fra­ge, an wel­cher Stel­le Orga­ni­za­tio­nal Intel­li­gence im Ver­lauf der Digi­ta­li­sie­rung ansetzt und war­um die Inves­ti­ti­on in OI geschäfts­stra­te­gisch ent­schei­dend ist.

Brücken zwischen den Informationssilos bauen

Der inter­ne wie exter­ne Wert­schöp­fungs­pro­zess mit vor- und nach­ge­la­ger­ten Part­nern ist in orga­ni­sa­to­ri­sche Silos auf­ge­teilt. Dies macht im Hin­blick auf Zustän­dig­keit und Ver­ant­wor­tung Sinn, ist aber für eine über­grei­fen­de Infor­ma­ti­ons­be­reit­stel­lung aus vie­len Grün­den kon­tra­pro­duk­tiv. OI stellt sich die­ser Her­aus­for­de­rung, mit neu­en Tech­no­lo­gi­en die Brü­cken zwi­schen den Silos sowie auch über die hete­ro­ge­nen IT Archi­tek­tu­ren zu bau­en. Dabei wer­den ver­schie­de­ne Zie­le ver­folgt:

  • Opti­mie­rung der unter­neh­me­risch stra­te­gi­schen Ent­schei­dungs­ba­sis mit den rele­van­ten Infor­ma­tio­nen und Daten in meh­re­ren Dimen­sio­nen
  1. Durch­gän­gi­ge und umfas­sen­de Daten­grund­ge­samt­heit (intern und extern ver­füg­ba­re Daten unter­schied­lichs­ter For­ma­te und Struk­tu­ren),
  2. Seman­ti­sche Rele­vanz,
  3. Event­ge­steu­er­te Auto­ma­ti­sie­rung der Ana­ly­se in Rich­tung Wett­be­werb und Kun­de mit Hil­fe Künst­li­cher Intel­li­genz (KI), um zeit­nah Ent­schei­dungs­grund­la­gen zu erhal­ten.
  • Iden­ti­fi­ka­ti­on mög­li­cher Geschäfts­mo­del­le basie­rend auf der Grund­la­ge umfas­sen­der Ana­ly­se.
  • Pro­zess­op­ti­mie­rung und -auto­ma­ti­sa­ti­on in Busi­ness-Eco-Sys­te­men.
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Die Unternehmenssensorik als konstituierendes Element der Organizational Intelligence

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Im letz­ten Bei­trag haben wir die Anfor­de­run­gen an die Ver­net­zung und Ver­knüp­fung indus­tri­el­ler Pro­zes­se beschrie­ben:

1. Echt­zeit­be­din­gung
2. Ver­net­zungs­be­din­gung
3. Nut­zen- und Wert­stei­ge­rung
4. Trans­pa­ren­te, ein­deu­tig inter­pre­tier­ba­re und voll­au­to­ma­ti­sche Ent­schei­dungs­fin­dung
5. Selbst­ler­nen­de Sys­te­me.

Im zwei­ten Teil unse­rer Serie wid­men wir uns der Fra­ge, wie wir die­se Eigen­schaf­ten nut­zen kön­nen, um ein Unter­neh­men mit sei­ner Umwelt zu ver­knüp­fen. Manch­mal scheint es fast, dass Ide­en doch zum Grei­fen nahe gewe­sen wären. Den­noch befin­det sich plötz­lich das eige­ne Unter­neh­men in Schief­la­ge, weil ein neu­er Mit­be­wer­ber mit Inno­va­tio­nen kommt, die Kun­den­wün­sche viel bes­ser abde­cken als eige­ne Lösun­gen. Dies gilt umso stär­ker, je näher die eige­nen Geschäfts­mo­del­le an Dienst­leis­tun­gen oder Kon­sum­gü­tern sind. Ein Tank mit Ammo­ni­ak dürf­te weni­ger sol­chen Über­le­gun­gen unter­lie­gen als ein Gerät, wel­ches ver­schie­de­ne Diens­te offe­riert, die sich digi­tal kon­fi­gu­rie­ren las­sen, wie ein Smart­pho­ne.

Neue Tools wer­den benö­tigt

Um Ent­wick­lun­gen in der Außen­welt, plötz­lich auf­tre­ten­de Ereig­nis­se oder die Ver­ket­tung von klei­ne­ren Ent­wick­lun­gen hin zu einer Ände­rung des Kun­den­ver­hal­tens früh­zei­tig zu erken­nen und für sich posi­tiv zu beein­flus­sen oder nega­ti­ve Effek­te zu mini­mie­ren, benö­ti­gen Unter­neh­men neue Tools. Die­se müs­sen in der Lage sein, die Außen­welt – sor­tiert nach Rele­vanz für das eige­ne Unter­neh­men — dar­zu­stel­len und Ereig­nis­se, die die Geschäfts­mo­del­le und Kern­pro­zes­se direkt betref­fen, zu erken­nen, zu fil­tern und Ent­schei­dun­gen teil- oder voll­au­to­ma­ti­siert vor­zu­be­rei­ten oder gar zu tref­fen. Im Ver­bund funk­tio­nie­ren die­se Tools als eine Art Unter­neh­mens­sen­so­rik.

Her­aus­for­de­rung Künst­li­che Intel­li­genz

Wäh­rend Samm­lung und Ana­ly­se von Ereig­nis­sen und Daten durch die Aus­wahl von pas­sen­den Exper­ten, Ent­wurfs­me­tho­den und Frame­work bewäl­tigt wer­den kön­nen, lie­gen die Her­aus­for­de­run­gen ins­be­son­de­re dar­in, dass ein­zel­ne Hin­wei­se in den Daten­strö­men für sich kei­ner­lei Bedeu­tung zu besit­zen schei­nen oder die Details in den Mus­tern unter­ge­hen und somit erst spät ent­deckt wer­den. Die Wahr­schein­lich­keit des Ver­sa­gens sinkt mit der Häu­fig­keit des Auf­tre­tens, doch dann könn­te es für die Pio­nier­leis­tung bereits zu spät sein.

Rei­bungs­lo­se Auto­ma­tis­men kön­nen erreicht wer­den

Es zeigt sich, dass für die Unter­neh­mens­sen­so­rik ähn­li­che Anfor­de­run­gen gel­ten wie für die Indus­trie im All­ge­mei­nen bei der Umstel­lung auf neue Ver­fah­ren, die durch digi­ta­le Werk­zeu­ge begüns­tigt sind. Durch sinn­vol­le Inte­gra­ti­on im Rah­men von Orga­ni­za­tio­nal Intel­li­gence kön­nen Syn­er­gi­en genutzt wer­den. So wird neben der Ent­schei­dungs­fin­dung auch deren Umset­zung deut­lich beschleu­nigt. Am Ende steht die Voll­endung der rei­bungs­lo­sen Auto­ma­tis­men, die schon seit Jahr­zehn­ten in der For­schung als Ziel skiz­ziert sind.

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Entwicklung des Themas Organizational Intelligence: Industrie 4.0

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Es ver­geht nicht ein Tag, an dem nicht Fol­gen der Digi­ta­li­sie­rung in Umwelt, Wer­bung oder den Medi­en eine Rol­le spie­len. Die soge­nann­ten Digi­tal Nati­ves, jun­ge Men­schen die mit der Digi­tal­tech­nik als bestim­men­des Ele­ment auf­ge­wach­sen sind, bestim­men durch ihr Kon­sum­ver­hal­ten und Wahr­neh­mung der Frei­zeit­ge­stal­tung mehr und mehr unse­re Gesell­schaft sowie unse­ren Umgang mit den viel­fäl­ti­gen Mög­lich­kei­ten der Digi­ta­li­sie­rung.

Schon 1997 hat Clay­ton M. Chris­ten­sen mit sei­nen The­sen der dis­rup­ti­ven Tech­no­lo­gie den Wer­de­gang der Digi­ta­li­sie­rung rich­tungs­wei­send beschrie­ben. Din­ge des all­täg­li­chen Lebens und der Indus­trie, die uns lan­ge Zeit als ver­trau­te Weg­be­glei­ter erschie­nen, sind in den letz­ten Jahr­zehn­ten zuneh­mend von güns­ti­ge­ren, im Funk­ti­ons­um­fang umfang­rei­che­ren und durch­aus auch zuver­läs­si­ge­re Tech­no­lo­gie ersetzt wor­den, was zu einer Ver­drän­gung der bis dato als gesetzt gese­he­nen Groß­kon­zer­ne geführt hat. Nicht sel­ten wer­den noch gro­ße Namen von Fach­leu­ten schon als obso­let ange­se­hen und die dar­ge­bo­te­nen Pro­duk­te erfül­len nicht mehr die Wün­sche der Nut­zer. Sobald die noch vor­han­de­nen Kapa­zi­tä­ten auf­ge­braucht sind, kön­nen die alte Inno­va­ti­ons­grö­ßen, die heu­te eher einem schla­fen­den Rie­sen glei­chen, nicht mehr vom ver­gan­ge­nen Anspruch zeh­ren und wer­den nach und nach vom Markt ver­schwin­den.

Im Wett­be­werb um die Nach­fol­ge der obso­le­ten Unter­neh­mens­for­men rückt die Digi­ta­li­sie­rung und ihre Abhän­gig­kei­ten in den Fokus. Ger­ne wird die Digi­ta­li­sie­rung als Ziel des gan­zen Unter­fan­gens gese­hen und damit vom Werk­zeug zum Selbst­zweck erho­ben. Bei genau­er Betrach­tung ergibt sich jedoch, dass die Digi­ta­li­sie­rung wie jedes Werk­zeug uns neue Ope­ra­to­ren und Pri­mi­ti­ve zur Ver­fü­gung stellt, die wir zur Erfül­lung von Bedar­fen nut­zen kön­nen. Die Kunst besteht nun in der Wohl­de­fi­niert­heit und Voll­stän­dig­keit der Metho­den und der kor­rek­ten Anwen­dung.

Die momen­tan in gro­ßer Zahl auf­kom­men­den Zukunfts­pro­jek­te rund um die Indus­trie 4.0 sind nichts wei­ter als eine Fol­ge die­ser Ent­wick­lung. Die Pro­duk­ti­on soll sich den Wün­schen anpas­sen und dies durch eine hoch­gra­di­ge Fle­xi­bi­li­sie­rung errei­chen. Nun ist das Kon­zept der fle­xi­blen Fer­ti­gungs­sys­te­me nicht neu (sie­he bei­spiels­wei­se Evers­heim, 1989), jedoch sehr auf­wän­dig und teu­er.

Fer­ti­gungs­stra­ßen sind bis­her dar­auf aus­ge­legt in gro­ßer Stück­zahl einen wohl­de­fi­nier­ten Pro­zess durch­zu­füh­ren. Modi­fi­ka­tio­nen sind häu­fig mit Kon­fi­gu­ra­ti­ons- oder gar Umbau­maß­nah­men ver­bun­den, die die Pro­duk­ti­on für einen Zeit­raum von weni­gen Tagen bis meh­re­re Mona­te ruhen las­sen kön­nen — je nach Aus­maß auf einen Teil beschränkt bis hin zur Gesamt­an­la­ge des Stand­orts.

Die Umset­zungs­emp­feh­lun­gen aus einer Zusam­men­ar­beit der For­schungs­uni­on und aca­tech aus dem Jahr 2013 nen­nen vie­le rele­van­te Aspek­te, die bei der Erfül­lung der Visi­on der fle­xi­blen Fer­ti­gungs­sys­te­me hel­fen sol­len. Die schon ange­deu­te­te dyna­mi­sche Kon­fi­gu­rier­bar­keit der Pro­duk­ti­ons­an­la­gen, ohne die bis­her not­wen­di­gen Aus­fall­zei­ten, die Ad-hoc Ver­net­zung zwi­schen den ein­zel­nen Ele­men­ten der Anla­gen bzw. zwi­schen den Anla­gen unter­ein­an­der bis hin zur Ver­net­zung mit allen Punk­ten der Sup­ply-Chain. Hier kommt die wei­ter­hin gefor­der­te Dezen­tra­li­sie­rung der Pro­zes­se und Arbeit ins Spiel, um die­se Ver­net­zung zu errei­chen. Auto­ma­ti­sche, intel­li­gen­te Sys­te­me über­wa­chen die Anla­gen und deren Ver­net­zung und grei­fen bei Bedarf steu­ernd ein. Der letz­te Punkt run­det den Rah­men, in dem sich das The­ma Indus­trie 4.0 bewegt, ab und bil­det den Fokus, auf den wir uns als GFFT fokus­sie­ren.

Die letz­te Instanz muss zwei Her­aus­for­de­run­gen meis­tern:

1. Wie kann der Gesamt­pro­zes­se auto­ma­ti­siert wer­den?
2. Wel­chen Grad der Intel­li­genz benö­ti­gen wir, um hin­rei­chend genau ein­grei­fen zu kön­nen?

Für die ers­te Her­aus­for­de­rung wer­den von diver­sen Unter­neh­men und Kon­sor­ti­en schon Schrit­te unter­nom­men, um nach und nach die Pro­zes­se in der Fer­ti­gung und Logis­tik zu auto­ma­ti­sie­ren und die Mög­lich­kei­ten der ein­zel­nen Anla­gen zu opti­mie­ren. Wir müs­sen uns an die Schnitt­stel­len der Sen­so­ren und Steue­rungs­sys­te­me ankop­peln.
Die­se Daten kön­nen wir dann an die Instanz geben, die Ent­schei­dun­gen auto­ma­ti­siert trifft, oder im beson­de­ren Fall zur Über­prü­fung wei­ter­gibt.
Der zwei­te Punkt ist wesent­li­cher offe­ner und auch nach heu­ti­gem For­schungs­stand nur schwer ein­zu­schät­zen.

Fol­gen­de Vor­aus­set­zun­gen kön­nen defi­niert wer­den:

1. Echt­zeit­be­din­gung
2. Ver­net­zungs­be­din­gung
3. Nut­zen- und Wert­stei­ge­rung
4. Trans­pa­ren­te, ein­deu­tig inter­pre­tier­ba­re und voll­au­to­ma­ti­sche Ent­schei­dungs­fin­dung
5. Selbst­ler­nend

Alle rele­van­ten Daten müs­sen in Echt­zeit ver­füg­bar sein. Hier­für ist eine hoch­gra­di­ge Ver­net­zung erfor­der­lich. Wesent­li­che Aspek­te hier­bei sind die Daten­spei­che­rung, das Daten­ma­nage­ment und die Ver­knüp­fung der Daten, um Infor­ma­tio­nen schnell gewin­nen zu kön­nen. Dabei darf die Ver­ar­bei­tung der Daten nicht wesent­lich lang­sa­mer als deren Aus­wer­tung sein. Die Algo­rith­men müs­sen den Wis­sens­stand, respek­ti­ve Daten­be­stand, dyna­misch und unter Echt­zeit­an­for­de­rung ver­ar­bei­ten und erwei­tern kön­nen.

Wäh­rend der Ana­ly­se der Daten sol­len Erkennt­nis­se gewon­nen wer­den, die auf eine Ver­grö­ße­rung des Nut­zens zie­len und Viel­falt der Fer­ti­gung erhöht. Getrof­fe­ne Ent­schei­dun­gen müs­sen, anders als heu­te in KI-Sys­te­men üblich, mög­lichst trans­pa­rent und ein­deu­tig nach­voll­zieh­bar getrof­fen wer­den.
Ziel des Sys­tems ist es voll­au­to­ma­ti­siert Ent­schei­dun­gen zu tref­fen, die der drit­ten Bedin­gung nicht zuwi­der­han­deln. Wei­ter­hin soll das Sys­tem durch selbst­ler­nen­de Mecha­nis­men mit der His­to­rie an Daten und getrof­fe­nen Ent­schei­dun­gen sei­ne Qua­li­tät in der Ent­schei­dungs­fin­dung stei­gern.

Bis wir eine KI erschaf­fen kön­nen, die die­se Punk­te voll­um­fäng­lich erfüllt, set­zen wir auf Hil­fe bei der Ana­ly­tik und Hil­fe bei der Ent­schei­dungs­fin­dung. Ein wei­te­rer Fokus liegt auf der Anbin­dung der Kom­mu­ni­ka­ti­on außer­halb der Unter­neh­men aus den hete­ro­ge­nen Quel­len an die Ent­schei­dungs­pro­zes­se. Dar­in sehen wir eine der wesent­li­chen Stär­ken der Digi­ta­li­sie­rung, dass erst­mals die Mög­lich­keit besteht durch vie­le Infor­ma­tio­nen gebün­delt schnel­ler Ent­schei­dun­gen fin­den zu kön­nen, wel­che Grö­ßen und Pro­zes­se im aktu­el­len Markt­um­feld die eige­ne Ent­wick­lung beein­flus­sen und wie die­se mit ein­be­zo­gen wer­den.