麻豆原创

Der Einsatz intelligenter Technologien wie und Blockchain eignet sich f眉r alle Gesch盲ftsbereiche. Umso wichtiger ist eine abgestimmte Digitalisierungsstrategie, die die Anforderungen der Stakeholder miteinander in Einklang bringt, das gro脽e Ganze im Blick beh盲lt und zugleich den Fokus auf die Kunden richtet.

Bevor wir uns mit der Frage besch盲ftigen, welche Gesch盲ftsbereiche von intelligenten Technologien profitieren, lohnt sich ein Blick auf das Spannungsfeld zwischen Kerngesch盲ft und Digitalisierung insgesamt. Denn schlie脽lich wollen zwar alle Unternehmen agiler und digitaler werden, dies soll aber auf keinen Fall um den Preis der Schw盲chung des Kerngesch盲fts geschehen, so das Ergebnis einer aktuellen .

Mehr noch: F眉r 62 Prozent aller Unternehmen ist Effizienzsteigerung wichtiger als Agilit盲t. Au脽erdem st眉nden Fachbereichsleiter Digitalisierungsprojekten deshalb oft skeptisch gegen眉ber, weil diese nicht oder nicht konsequent in die vorhandene IT-Landschaft integriert w眉rden. Zwar wolle die IT-Abteilung auf Nachfrage davon meist nichts wissen, so die erw盲hnte weiter, aber das sei oft nur eine Schutzbehauptung und das Problem in der Praxis nicht wegzudiskutieren. J眉rgen Bender, Business Development Expert bei 麻豆原创, sieht das 盲hnlich: 鈥濶at眉rlich ist es f眉r die Unternehmens-IT eine Herausforderung, von den Fachbereichen autonom vorangetriebene Innovationen in die vorhandene IT-Landschaft zu integrieren und sicher sowie skalierbar betreiben zu k枚nnen.鈥�

Von der Prozessoptimierung zu neuen Gesch盲ftsmodellen

Das gelte f眉r intelligente Technologien wie oder ganz besonders, zumal Organisationen zun盲chst die damit verbundenen Chancen verstehen m眉ssten. 鈥濾iele Kunden haben sich grunds盲tzlich mit diesen Themen besch盲ftigt, fragen sich aber noch, was sie ganz konkret, also bezogen auf ihr Business, damit anfangen sollen und k枚nnen.鈥�

麻豆原创 sieht hier drei abgestufte Einsatzbereiche, so J眉rgen Bender. Im ersten Schritt geht es tats盲chlich um die Optimierung bestehender Prozesse. Der zweite lautet Erweiterung, also die Ein- und Anbindung weiterer Stakeholder wie Lieferanten, Logistikpartner etc. in die Gesch盲ftsprozesse. Im dritten und wichtigsten Punkt Transformation sollen dann neue Gesch盲ftsideen und Gesch盲ftsmodelle entstehen.

Beispielsweise kann ein Maschinenbauunternehmen anstatt eine Maschine zu verkaufen nur deren Nutzung anbieten, um so auch am Service zu verdienen. Intelligente Sensoren erm枚glichen dabei eine vorausschauende, bedarfsgerechte Wartung und im Ergebnis eine st枚rungsfreie Nutzung.

Click the button below to load the content from YouTube.

YouTube

Warum Transparenz so wichtig ist

Womit wir bei der Frage w盲ren, welche Gesch盲ftsbereiche sich im besonderen Ma脽e f眉r den Einsatz intelligenter Technologien eignen. Bender dazu: 鈥濪ie Musik spielt hier bei allem, was nah am Kunden ist, also Marketing, Vertrieb und Kundenservice, aber auch Fertigung und Logistik. Letztlich k枚nnen aber alle, auch interne Abteilungen profitieren.鈥�

Gerade wegen der vielf盲ltigen Einsatzm枚glichkeiten sei unter dem Gesichtspunkt von End-to-End-Prozessen ein Plattform-Ansatz wichtig. Die beispielsweise kann bei bestimmten Finanzprozessen genutzt werden, um Betrug zu verhindern. Und sie sorgt in der Beschaffung oder der Logistik f眉r Transparenz und Vertrauen zwischen den Prozessbeteiligten.

Welche intelligenten Technologien aktuell am wichtigsten sind? J眉rgen Bender nennt hier zun盲chst 鈥� wobei dieses Thema schon fast Mainstream sei. Schlie脽lich k枚nnten Sensoren ja heute fast 眉berall eingesetzt werden, in Maschinen, Fahrzeugen und Frachtcontainern ebenso wie in Altglasbeh盲ltern oder K眉hlschr盲nken. Entscheidend sei aber unver盲ndert, mit Gesch盲ftsprozessen zu verkn眉pfen und aus dabei gewonnenen Erkenntnissen Handlungen abzuleiten.

In Prozessen denken, Barrieren zwischen LoBs abbauen

Besonders im Fokus seien aber die Themen k眉nstliche Intelligenz und . Auch wenn sich viele Unternehmen Gedanken 眉ber Einsatzszenarien machen, m眉ssen sie aus Sicht von Bender noch besser verstehen, was die unternehmensweite Nutzung von Machine Learning bedeutet und erfordert: 鈥濰ier sprechen wir zum Beispiel 眉ber Datenmanagement und dessen Verkn眉pfung mit Machine Learning, denn schlie脽lich bedeutet Machine Learning Lernen auf Basis von Daten.鈥� Dabei geht es nicht nur um die Verbindung zwischen eigenen und externen Daten, sondern auch um die Erschlie脽ung von Daten aus allen Gesch盲ftsbereichen. Digitalisierung mit allen ihren M枚glichkeiten in dieser Form zu nutzen, bedeutet eben, traditionelle Grenzen zwischen einzelnen Gesch盲ftsbereichen ein St眉ck weit aufzul枚sen.

Deshalb sollten solche Projekte auch 眉ber Grenzen hinweg geplant und durchgef眉hrt werden. Teil der 麻豆原创-Strategie des intelligenten Unternehmens sind intelligente Technologien 鈥濷ut-of-the-Box鈥�. Mit Blick auf schnelle Ergebnisse bietet 麻豆原创 dar眉ber hinaus sogenannte an, vorkonfigurierte L枚sungen, mit denen sich in nur acht bis zehn Wochen lauff盲hige intelligente L枚sungen entwickeln lassen.

Teil dieses Ansatzes sind Design Thinking Workshops, in denen abteilungs眉bergreifend Bedarf und Chancen ermittelt und gemeinsame Ziele festgelegt werden. Sp盲testens in diesen Workshops wird deutlich, welche M枚glichkeiten neue Technologien bieten 鈥� von der Prozessoptimierung bis zu neuen Gesch盲ftsmodellen.

麻豆原创 NOW | 23. bis 24. September 2020 in Berlin

Erfahren Sie mehr zu diesem Thema und den dr盲ngenden Fragestellungen der Digitalisierung auf der in Berlin. Hier kommen Branchenexperten und 麻豆原创-Community zusammen, um zu debattieren, ihr Wissen zu teilen und die neuesten Entwicklungen zu bewerten. Nutzen Sie diese exklusive Veranstaltung in inspirierender Atmosph盲re zum Informieren, Austauschen und Netzwerken. Mehr Informationen zur

Update (COVID-19):

Das nicht einsch盲tzbare鈥疺erbreitungspotential鈥痙es鈥疌oronavirus鈥痟at uns dazu veranlasst, die geplante 麻豆原创 NOW Berlin鈥痾u verschieben. Wir freuen uns bereits jetzt, Sie stattdessen am鈥�23. und 24. September 2020鈥痠n der STATION Berlin begr眉脽en zu k枚nnen.鈥疍ie Tickets behalten ihre G眉ltigkeit.

Deutschland
0800/5 34 34 24

Gesch盲ftszeiten: Montag-Freitag 08:00-17:00 Uhr. Vollst盲ndige Liste der .

Quick links

Trends

脺ber 麻豆原创

Informationen zur Website