Für fertigende Unternehmen sind die Verfügbarkeit von Rohstoffen und Zwischenprodukten für die Produktion sowie eine optimierte Lagerreichweite eine wesentliche Voraussetzung für den geschäftlichen Erfolg. Nur so kann eine reibungslose Fertigung und damit auch die termingerechte Auftragserfüllung gewährleistet werden.
Zurzeit stabilisieren sich die internationalen Lieferketten wieder, allerdings ist nicht absehbar, wann und ob wir zu einem Zustand wie vor 2020 zurückkehren werden. Das bedeutet auch, dass die Anforderungen an die Lagerlogistik weiter hoch bleiben werden. Vorausschauendes Planen und Optimieren der Bestände in Kombination mit schneller Reaktion auf ungeplante Ereignisse wird ein Schlüssel zum Erfolg des gesamten Unternehmens sein.
Entscheidungen unter Berücksichtigung aller Auswirkungen treffen
Ideal ist es natürlich, wenn Entscheidungen auf Grundlage einer soliden Datenbasis und genauem Verständnis aller Auswirkungen getroffen werden können. Sei es, dass rasch alternative Bezugsmöglichkeiten für Rohstoffe und Zwischenprodukte gefunden oder Fertigungsaufträge auf andere Standorte verlegt werden müssen. Damit können unnötige Kosten vermieden, die Auslastung optimiert und Vertragstreue sichergestellt werden.
Typischerweise erfordert ein solches Vorgehen einen hohen, zumindest teilweise manuellen Aufwand. Eine Vielzahl von Informationen, teils aus unterschiedlichen Systemen, müssen gesichtet und kombiniert, Handlungsalternativen gefunden und bewertet werden. In diesem Kontext kommt eine weitere Herausforderung zum Tragen, mit dem sich viele Unternehmen konfrontiert sehen: der Mangel an qualifizierten Fach- und Führungskräften.
Hier kommt mit der präskriptiven Analyse ein neuer vielversprechender Ansatz ins Spiel. Mit diesem Werkzeug erhalten Entscheidungsträger konkrete und gewichtete Handlungsempfehlungen, die ihnen helfen, optimale Entscheidungen zu treffen. Für die Entwicklung dieser Vorschläge kann das System auf historische und aktuelle Daten aus internen und bei Bedarf auch auf externen Quellen zugreifen.
Es ist somit möglich nicht nur die Handlungsalternativen aufzuzeigen, sondern auch die konkrete Auswirkung der Umsetzung, etwa mit Blick auf zusätzliche Kosten oder den Zeitbedarf. Die endgültige Entscheidung wird in der Regel immer beim Entscheidungsträger sein. Die Prozesse für die Umsetzung können aber durch ein System, welches präskriptive Analysen nutzt, automatisiert werden, was zusätzlich Zeit und Aufwand spart.
Die Reduktion manueller Prozesse entlastet qualifizierte Mitarbeiter enorm und setzt Ressourcen frei. Sie können sich ganz auf die Überprüfung der einzelnen Handlungsalternativen unter Berücksichtigung der Auswirkungen konzentrieren.
Den Weg zum Erfolg ebnen: die technischen Voraussetzungen
Es ist sicherlich nachvollziehbar, dass für ein oben beschriebenes System, das einen 360°-Blick auf alle relevanten Daten voraussetzt, Vorarbeiten notwendig sind. Hier kann allerdings eine moderne Datenplattform, wie InterSystems IRIS, viele Schritte erheblich erleichtern und beschleunigen.
Datenquellen, interne sowie auch externe, müssen miteinander verbunden werden, um den Gesamtblick zu erstellen. Für diesen Schritt ist im Vorfeld eine Überprüfung und häufig eine Ergänzung der bestehenden Infrastruktur und Sicherheitssysteme notwendig. Natürlich muss auch von den Verantwortlichen entschieden werden, welche Informationen überhaupt mit in die Betrachtung einfließen.
Im nächsten Schritt kann dann der eigentliche präskriptive Teil umgesetzt werden. Mit Hilfe von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI/AI) werden Module aufgebaut, die die unterschiedlichen Handlungsalternativen ermitteln und gewichten.
Abschließend lässt sich ein Prozess aufbauen und automatisieren, der den Entscheidungsträger unterstützt und entlastet. Dieser soll die Aufgabe des Menschen auf den ‚kritischen Blick‘ zur Überprüfung der vorgeschlagen Handlungsalternative und das Anstoßen des Folgeprozesses reduzieren.
Ein Hemmnis war bis dato, dass die oben beschriebenen Schritte, in der Vergangenheit eine Vielzahl an IT-Werkzeugen und Komponenten benötigten. Diese mussten häufig aufwendig aufeinander abgestimmt und miteinander verbunden werden, bevor die eigentliche Arbeit beginnen konnte.
Durch die Nutzung einer modernen Datenplattform entfällt dieser Schritt. Der Fokus liegt sofort auf der Erstellung der eigentlichen Lösung.
Auch auf die Organisationsentwicklung achten
Wichtig: In der Praxis wird häufig ein sehr entscheidender Erfolgsfaktor bei der Einführung von Technologie und Digitalisierungsprojekten nicht genug beachtet.
Dies ist die frühzeitige Einbindung der betroffenen Mitarbeitenden auf allen Ebenen. Es empfiehlt sich, diese bereits in der Frühphase des Projekts ins Boot zu holen, also zu einem Zeitpunkt, wo eher Funktionalitäten und Mehrwerte im Fokus stehen. Dadurch lassen sich einerseits wertvolle Informationen aus dem Arbeitsalltag ins Projekt einfließen, andererseits erhöht sich in der Regel so auch die Akzeptanz für die fertige Lösung – eine Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz.
Interview mit Werner Reuß, Manufacturing Solutions Executive bei InterSystems
Herr Reuß, an der Umsetzung der Industrie 4.0 arbeitet die Branche schon seit Jahren. Aber wie weit sind Unternehmen bereits mit ihrer digitalen Transformation?
Werner Reuß: Im Hinblick auf die eigene digitale Reife steht die Mehrheit noch am Anfang der möglichen Entwicklung. Ein großes Hindernis stellt häufig die bestehende Datenarchitektur dar. Für umfassende Analysen und die Automatisierung von Prozessen müssen die vielen Daten eines Unternehmens zentral zur Verfügung stehen. Allerdings fehlen dafür oft die Grundlagen, sei es die physische Vernetzung, ein passendes Sicherheitskonzept oder die Interoperabilität zwischen den Systemen. Manche Unternehmen sind bereits einen Schritt weiter. Sie blicken in Echtzeit auf alle ihre Daten und Prozesse. Das für Prescriptive Analytics erforderliche Digitalisierungsniveau ist somit sicherlich keine Selbstverständlichkeit.
Diesen neuen Ansatz beschreiben Sie als die nächste Stufe in der Evolution der Datenanalyse. Wie funktioniert Prescriptive Analytics?
Das System dahinter macht konkrete Vorschläge für die Steuerung von Prozessen – mit aller Transparenz über die Auswirkungen der einzelnen Alternativen. Bei seinen Berechnungen und Simulationen setzt das System auf KI und ML. Die letzte Entscheidung bleibt dem verantwortlichen Mitarbeiter überlassen. Optional können Unternehmen die Entscheidungsfindung und Prozesssteuerung unter Aufsicht der Entscheidungsträger in Teilbereichen auch komplett automatisieren.
Wie sieht denn der erste Schritt in diese Zukunft aus?
Ohne gute Vorbereitung führt die Umsetzung der Technologie selten zu Erfolg. Es kommt zunächst darauf an, einen 360-Grad-Blick auf alle Prozesse zu gewinnen, idealerweise sogar standortübergreifend. Für Prognosen und Handlungsempfehlungen muss die Datenbasis stimmen.
