Kategorie: Grundlagen Organizational Intelligence

Grundlagen Organizational Intelligence

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

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.

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Organizational Intelligence als Element des geschäftsstrategischen Entscheidungsprozesses

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

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

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.