Bei TUP haben wir uns intensiv damit auseinandergesetzt, wie äußerst wichtig es ist, einem Chatbot früh genug zu klären, welche Rolle er spielen kann, soll und muss, um im operativen Alltag einen wirklichen Vorteil zu generieren. Auch im intralogistischen Einsatz steht die präzise Analyse des Rollenverständnis weit vor den ersten Umsetzungsschritten. Eine Zuweisung von Chatbot-Rollen hilft nicht nur dabei, seine Aufgaben zu konkretisieren, sondern mehr Klarheit über seinen Wert im Gesamtprozess zu erlangen.
Bei was assistiert
der Chatbot und wie?
Wir haben uns zunächst auf fünf Assistenzmodelle von Chatbots konzentriert, die Mitarbeitende in intralogistischen Unternehmenswelten unterstützen können:
Ù Office Assistant: Durchführung administrativer Anwendungen
Ù Performance Assistant: Beantwortung von Sachfragen
Ù Process Assistant: Unterstützung der Mitarbeitenden/Lagerfachkräfte
Ù Discover Assistant: Übernahme der Tätigkeitsdokumentation
Ù Operator Assistant: Klärung von Problemstellungen
Mit der rasanten Fortentwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) sind zudem noch zwei zusätzliche Anwendungen assistierender Chatbots denkbar:
Ù Teaching Assistant: Realisierung von Schulungen
Ù Support Assistant: Abwicklung von Unterstützungsarbeit
Chatbots für Unternehmen – Diese Rahmenbedingungen sind wichtig
Will einer der TUP-Kunden Chatbots für sich oder seine Projektpartner nutzen, sollten zunächst klare Zielsetzungen definiert sowie dafür notwendige Rahmenbedingungen geschaffen werden. Zentrale Variablen, die den Boden für die Installation eines Chatbots bereiten und Sackgassen vermeiden, sind dabei:
Funktionale Ausrichtung
Zuerst muss vor allem eine Frage beantwortet werden: Wobei soll der Chatbot unterstützen? Begleitend zum primären Einsatzgebiet sollte außerdem früh reflektiert werden, welche Aufgaben ein digitaler Assistent darüber hinaus noch abdecken könnte. Es empfiehlt sich frühzeitig auch externe Perspektiven einzubeziehen, um mögliche zusätzliche Anwendungsfelder zu identifizieren. Die Kompetenzen können so im Sinne der Funktionalität weiter ausgebaut werden. Handelt es sich zudem um einen KI-basierten Bot sollten seine Perzeptionsdaten durch ausreichend viele Trainingsdaten unterfüttert sein. So kann die allgemeine Bedienbarkeit ausgebaut werden, zum Beispiel über einen möglichst großen Wortschatz, der das kundenspezifische Vokabular berücksichtigt.
Rechtliche Ausrichtung
Mit Blick auf Datenschutzrichtlinien müssen Hosting und Zugriffsrechte der verwendeten Software-Architektur rechtssicher sein. Die Informationsspeicherung muss mit dem über die Datenhoheit verfügenden Projektpartner geklärt werden, sodass der Zugriff auf sensible Daten beiderseitig und vor allem sicher gewährleistet werden kann. Im Kontext von KI ist DSGVO-Konformität generell ein großes Thema.
Organisatorische Ausrichtung
Die Umsetzung auf Anbieterseite ist aufwendig. Es muss daher sichergestellt sein, dass ausreichend Ressourcen zur Verfügung stehen. Ein Chatbot-Projekt benötigt eine Vielzahl von Mitarbeitenden in diversen Rollen.
Zu nennen sind unter anderem:
Ù Content Manager
Ù Chatbot-Entwickler
Ù Backend Support
Ù Schnittstellenentwickler
Ù Frontend-Entwickler
Technische Ausrichtung
Hier schlagen die technischen Anforderungen des Datenschutzes ebenfalls zuvorderst zu Buche. Darüber hinaus bedarf es auch in Bezug auf den digitalen Assistenten selbst einer professionellen Organisation, um die Software-Releases adäquat zu realisieren. Da parallel sowohl auf Entwickler- als auch auf Nutzerseite Daten entstehen, ist eine funktionierende Pipeline beim Continuous Development (CD) sowie der Continuous Integration (CI) essenziell. Die Fortentwicklung des Bots sollte dabei nahe an den Anforderungen der Nutzer konzipiert werden. Aus dem Backend heraus sieht der Entwickler rasch, wo sich Probleme in der Alltagsanwendung ergeben und somit Optimierungspotenzial existiert.
Anwendungsbeispiel – Der Intralogistics Operator Assistant
In einem Pilotprojekt entstand bei TUP anhand dieser Überlegung die erste Konzeption für einen Intralogistik-Chatbot. Zu Demonstrationszwecken wurde das Assistenzmodell Operator Assistant gewählt, dessen Einsatz in der Intralogistik besonders vielversprechend erscheint: So könnten Bestände oder Artikel gesperrt und freigegeben sowie Nachrichten an einzelne Aufträge angehängt werden. Als Datengrundlage für die prototypische Simulation dienten reale Lagerdaten aus unserem Dialogsystem.
Verlässliche Verbesserung – Chatbot-Simulation zeigt Vorteile auf
Bereits der begrenzte Ausschnitt potenzieller Einsatzchancen in dem internen Testszenario ließ erkennen, welchen Mehrwert das Konzept des Intralogistics Operator Assistant bieten kann. Unter anderem sind insbesondere die folgenden Punkte hervorzuheben:
Ù Schnelle mobile Datenabfrage auf dem ohnehin mitgeführten MDE.
Ù Leichte Bedienung mit individuellen Sprachmustern.
Ù Keine spezielle Ausbildung für Einsatz notwendig.
So sind Fachbegriffe nicht unbedingt erforderlich, denn auch alternative Begriffe führen zu einer erfolgreichen Informationsabfrage. Der wirtschaftliche Mehrwert einer Chatbot-Anwendung resultiert aus der Kombination verschiedener Funktionen. Je umfangreicher diese sind, desto hilfreicher wird der digitale Assistent. Für standardisierte Anfragen sind Einzelabrufe über eine Taste schneller und zur Informationsweitergabe effektiver. Bei komplexen Problemstellungen ist die chatbasierte Abfrage aber ein intuitiver Zugang, um Informationen zu Prozessen oder Beständen bei Bedarf abzurufen, ohne in digitaler oder papierbasierter Dokumentation suchen zu müssen. Dies steigert die Effizienz.
Zusammenfassung
Chatbots in der Intralogistik versprechen die Automatisierung von Prozessen und somit eine Effizienzsteigerung in der Abwicklung unterschiedlichster Aufgaben. Die Entwicklung steht noch am Anfang, vieles ist noch unklar. Die Wahl des passenden Assistenzmodells sowie die Definition und Beachtung der essenziellen Rahmenbedingungen bilden jedoch die Grundlage für einen erfolgreichen Einsatz.
