Grundlagen Organizational Intelligence

Entwicklung des Themas Organizational Intelligence: Industrie 4.0

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.

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