AI und das IoT bieten unzählige Möglichkeiten, Produktionsprosse schneller, effizienter und besser zu machen. So lassen sich mit ihrer Hilfe Muster erkennen, die immer wieder Fehler auslösen – zum falschen Zeitpunkt geöffnete Lüfterklappen beim Lackieren zum Beispiel oder das Identifizieren von Ausschuss durch Bilderkennung. Werden solche Fehler erkannt, bevor sie zu Ausfällen oder gar zu Rückrufen führen, so reduziert das Kosten und erhöht die Kundenzufriedenheit.
Oder Kalibrierungen in der Prozessindustrie: Mit Hilfe von Algorithmen lässt sich bestimmen, welche Geräte wann gewartet beziehungsweise kalibriert werden müssen und welche nicht. Wenn dadurch Kalibrierzyklen übersprungen werden können, so spart das in erheblichem Umfang Wartungskosten.

Bei solchen Anwendungen geht es im Kern darum, Produktionsprozesse und Verfahren mithilfe von neuen Technologien zu automatisieren und zu verbessern. Ziel ist die einheitliche Interaktion zwischen beteiligten Akteuren und Ressourcen und damit die ganzheitliche Organisation des Produktionsprozesses. Dabei verschmelzen virtuelle und reale Welt immer mehr miteinander, sodass Informations- und Materialfluss nicht mehr getrennt voneinander betrachtet werden können.

Ohne einheitliche Stammdaten geht es nicht

Obwohl die technischen Werkzeuge für solche Innovationen bereitstehen, steht die Umsetzung vielerorts erst am Anfang. Größtes Hindernis einer erfolgreichen Digitalisierung von Produktionsprozessen sind uneinheitliche Stammdaten durch isolierte Datensilos, papiergestützte Prozesse oder ineffizient voneinander getrennte Systeme. Eine detaillierte Analyse mithilfe von analysiert hier den Status Quo, identifiziert Verbesserungs- und Automatisierungspotentiale und gibt Handlungsempfehlungen.

Digitale Zwillinge erweitern die Wertschöpfungskette

Das Internet der Dinge eröffnet vielfältige Möglichkeiten, um Materialfluss, Produktionsabläufe und die gesamte Wertschöpflungskette transparenter und vernetzter zu gestalten. So können Sensoren den Bestand einzelner Materialien im Lager prüfen und bei Unterschreitung von Mindestmengen automatisch einen Bestellprozess auslösen.
Mit Hilfe von IoT – dem Internet der Dinge – und von Sensoren lassen sich Maschinen und Anlagen überwachen, ihr aktueller Zustand überprüfen und bei Bedarf Reparatur- oder Wartungsaufträge initiieren. Dadurch lassen sich Wartungs- und Stillstandszeiten optimieren beziehungsweise minimieren.

von Komponenten, Anlagen, Materialien, Prozessen, Transportmitteln oder Produkten erweitern die Wertschöpfungskette und geben den Verantwortlichen die Möglichkeit, bei Abweichungen zwischen realem und virtuellem Objekt regulierend einzugreifen. Solche Transparenz sorgt auch dafür, dass sich über die gesamte Wertschöpfungskette vom Lieferanten zum Endkunden Bestellmengen verringern und Prozesse vereinfachen lassen.

Künstliche Intelligenz wiederum verbessert die Effizienz in der Produktion. So nutzt ein Hersteller für Automatisierung und Ausrüstung in der Prozessindustrie entsprechende Algorithmen, um Kalibriervorgänge zu optimieren und zu verkürzen und damit an Engpassressourcen einen höheren Output zu ermöglichen.

Nur Flexibilität sichert das Überleben

Am Ende entscheidet der Einsatz intelligenter, digitaler Technologien darüber, ob sich ein Unternehmen zukunftssicher aufstellen und den Ansprüchen von agilen, sich ständig verändernden Märkten gerecht werden kann.
Dabei geben digitale Dienste Fertigungsunternehmen die Möglichkeit, ihr Produktportfolio so zu erweitern, dass sie auch individuellste Kundenwünsche erfüllen können. Die Fähigkeit, auf solche Wünsche auch sehr kurzfristig eingehen zu können, wird in Zukunft nicht nur über die Wettbewerbsfähigkeit, sondern auch über den Fortbstand von Unternehmen entscheiden.

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Ein Chief Operating Officer (COO) hat die Aufgabe, die betrieblichen Abläufe eines Unternehmens zu kontrollieren, zu optimieren und zu stabilisieren. Wie sein Aufgabenbereich genau aussieht, hängt dabei vom jeweiligen Geschäftsmodell ab. Was er immer im Blick behalten muss, ist die Umsetzung regulatorischer Vorgaben, die Digitalisierung zentraler Prozesse und – natürlich – die Rentabilität insgesamt. Hinter diesen Themen verbergen sich so anspruchsvolle Aufgaben wie Personaleinsatz- und Ressourcenplanung oder Koordination des Materialflusses inklusive Sicherstellung der Warenverfügbarkeit.

In Unternehmen, die keinen COO haben, übernimmt entweder der Chief Executive Officer (CEO) die beschriebenen Aufgaben, oder man verteilt sie auf mehrere Führungskräfte des C-Levels.

Übergeordnetes Ziel des COO-Jobs – unabhängig davon, wer ihn ausführt – ist es, Prozesse in einem ganzheitlichen Kontext kontinuierlich zu verbessern und so die Wertschöpfungskette im Sinne der unternehmerischen Gesamtstrategie zu optimieren.

Browser-basierter Report liefert erste Erkenntnisse

Stellt sich die Frage, wie es einem COO am besten gelingt, reibungslose Abläufe zu garantieren und dabei Regularien und Betriebsmittel im Blick zu behalten. Oder anders gefragt: Wie erkennt er, wo es Potentiale für Verbesserungen und für mehr Effizienz gibt?

Um solche Fragen leichter beantworten zu können, stellt das Startup Spotlight by Â鶹ԭ´´ kostenlos einen sogenannten One-Time-Report zur Verfügung. Wer ihn erhalten möchte, sendet einen Abzug der Log-Dateien seines ERP-Systems an Spotlight, bekommt dann innerhalb weniger Tage einen cloudbasierten, über den Webbrowser lesbaren Report zurück.

Kennzahlen machen Potenziale sichtbar

Die darin enthaltenen Daten sind – natürlich – vor unautorisiertem Zugriff geschützt und zudem so aggregiert, dass ohnehin keine Rückschlüsse auf unternehmensinterne, unter Umständen kritische Informationen möglich wären.

Der Bericht gibt Auskunft über die Nutzung des ERP-Systems und informiert darüber, welche Prozesse noch viel manuellen Aufwand erfordern und dadurch Personalressourcen binden. Kennzahlen machen sichtbar, wo weitere Effizienzpotenziale schlummern. Ein Benchmark der betreffenden Branche macht den Vergleich mit Wettbewerbern möglich – und Handlungsempfehlungen unterstützen die Verantwortlichen bei der Optimierung.

Dabei Gelerntes kann sich beispielsweise in Prozess-Automatisierung mit Â鶹ԭ´´ Intelligent Robotic Process Automation oder Prozess-Steuerung mit Â鶹ԭ´´ Cloud Platform Workflow Management niederschlagen. Beide Ansätze reduzieren die notwendigen Aufwände, indem sie Ausführungsvarianten verhindern, die viele Ressourcen verbrauchen und dadurch hohe Kosten verursachen würden.

Die Prozessarchitektur ist von zentraler Bedeutung

Besonders wer die beschriebenen Methoden gemeinsam anwendet, erntet einen hohen Zusatznutzen. Software-Roboter (Bots) können zuvor definierte Schritte automatisch abarbeiten, dadurch Prozesse zugleich vereinfachen und beschleunigen. Das geschieht – je nach Anwendungsfall – entweder komplett autark oder von Menschen überwacht.

COOs können also heute eine Prozessarchitektur schaffen, die zugleich Digitalisierung unterstützt, Regelkonformität (Compliance) sicherstellt, effiziente Prozesse garantiert und Flexibilität und damit Agilität gewährleistet. Workflows und Geschäftsregeln lassen sich dabei über eine Browser-Oberfläche leicht anpassen und verändern.

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Der Chief Financial Officer (CFO) spielt in jedem Unternehmen eine tragende Rolle – gerade in herausfordernden Zeiten wie diesen. Zu seinen Aufgaben gehört es, Budget, Liquidität, Cashflow und Investitionen zu überwachen, strategische Unternehmensziele zu unterstützen und Abläufe zu optimieren.

Dabei sehen sich Finanzabteilungen – neben dem allgemeinen Kostendruck – regelmäßig folgenden Herausforderungen gegenüber:

• Berichtserstellung erfordert zu großen Zeitaufwand
• Daten für die Berichte sind nicht aktuell (kein Echtzeit-Zugriff)
• keine Bilanz- und GuV-Werte vor dem Abschluss verfügbar
• Stammdaten sind inkonsistent, redundant oder dupliziert
• keine einheitliche Datenbasis
• Medienbrüche im Prozessablauf (Beispiel: Rechnung kommt als E-Mail Anhang und muss manuell in das ERP System übertragen werden)
• komplexe regulatorische Vorschriften bei Berichten, Abschlüssen und Steuern
• papierbasierte Genehmigungsprozesse
• geringe Mitarbeiterzufriedenheit durch die Vielzahl von trivialen, sich wiederholenden Tätigkeiten

Daten- und Prozessperspektive im Blick behalten

Dabei müssen der CFO und seine Mitarbeiter die genannten Herausforderungen unter zwei verschiedenen Perspektiven betrachten. Erstens benötigen sie eine einheitliche, vertrauenswürdige Datenbasis, die unternehmensweit ein durchgängiges Verständnis für Objekte und Kennzahlen schafft.
Zweitens garantieren effiziente, agile und flexible Prozesse ein kostengünstiges Abarbeiten aller notwendigen Tätigkeiten.

Intelligente Dienste sorgen dafür, dass beide Ziele – Durchgängigkeit der Daten und Effizienz der Prozesse – leichter und eleganter erreichbar sind.

Beispielsweise liefern Analyse- und Reporting-Werkzeuge in Echtzeit Daten aus allen relevanten Systemen, visualisieren sie anschaulich und machen so jedes Ãœberschreiten von Schwellenwerten schnell sichtbar. Ein praktisches Beispiel dafür bietet das Â鶹ԭ´´ Digital Boardroom bei der Personal- und Managementberatung Kienbaum.

Entlastung von Trivialem erhöht die Mitarbeiterzufriedenheit

Auf der Prozessebene lassen sich durch den Einsatz von Machine Learning-Technologien sowohl einzelne Schritte als auch ganze Prozessketten automatisieren. In diesem Sinne hat Döhler – ein Anbieter von natürlichen Zusatzstoffen für die Lebensmittelindustrie – die Rechnungseingangsprüfung mithilfe der Â鶹ԭ´´ Cash Application komplett digitalisiert.

Wenn Roboter triviale, repetitive Tätigkeiten übernehmen, dann erhöht das auch die Motivation jener Mitarbeiter, die dadurch ihre Kompetenzen auf strategisch wichtigere und anspruchsvollere Aufgaben verwenden und so hinzulernen können.

Bei Villeroy & Boch zum Beispiel werden durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz E-Mail-Anhänge automatisch klassifiziert und weiterverarbeitet. Das System erkennt, ob es sich dabei um eine Rechnung, einen Lieferschein oder um AGBs handelt. Entsprechend dieser Klassifizierung wird das Dokument anschließend an den richtigen Bot oder einen Mitarbeiter weitergeleitet.
Im ersten Fall extrahiert die Maschine die zentralen Informationen aus dem Dokument und sorgt für ihre Weiterverarbeitung – zum Beispiel indem sie sie in das Â鶹ԭ´´-System eingibt.

Das Beispiel zeigt, wie sich solche lassen.

Voraussetzung dafür ist stets eine hohe Datenqualität. Und auch sie lässt sich mithilfe von Künstlicher Intelligenz herstellen. Der Dienst Â鶹ԭ´´ Data Attribute Recommendation zum Beispiel bietet als Â鶹ԭ´´ Cloud Platform-Service die Zuordnung und Klassifizierung von Datensätzen an, um so eine effizientere und qualitativ hochwertigere Stammdatenverwaltung zu ermöglichen – und das ganz ohne Programmierung.

Vier Schritte zur effizienten Nutzung Intelligenter Dienste

Generell ergibt sich aus dem Gesagten für die Finanzabteilungen von Unternehmen eine Handlungsempfehlung in vier Schritten:

1. Mögliche Anwendungsgebiete und -prozesse für den Einsatz Intelligenter Dienste identifizieren,
2. Automatisierungsstrategie passend zur Unternehmensstrategie entwickeln,
3. Leuchtturmprojekte umsetzen und dabei systematisch Kompetenzen aufbauen, anschließend das Projekt sukzessive erweitern,
4. Technologien und Konzepte in andere Unternehmensbereiche tragen und schließlich Künstliche Intelligenz und Automatisierung als Standard etablieren und in die Unternehmensstrategie integrieren.

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Intelligente Services können fast sämtliche Entscheidungsprozesse in Unternehmen durch gezielte, transparente Handlungsempfehlungen unterstützen. Technologien wie Analytics, Machine Learning, Robotic Process Automation oder Chatbots spielen dabei eine tragende Rolle. Je besser ein solcher Dienst in die Geschäftsprozesse integriert und je offener die gesamte Architektur für Erweiterungen ist, desto größer sind Mehrwert und Kostenersparnis für das Unternehmen.

Machine Learning unterstützt Entscheidungsprozesse

Bei der Umsetzung kommt es zunächst darauf an, an der richtgen Stelle mit der Optimierung zu beginnen. In aller Regel besitzen die Beteiligten zumindest eine ungefähre Vorstellung davon, wo in ihrem Unternehmen sich Abläufe durch ineffiziente Prozesse verzögern. Gewissheit darüber lässt sich durch den erlangen. Sie zeigen auf, wie bestimmte Vorgänge abgearbeitet werden – inklusive aller Varianten, Umwege, Zeitaufwände und Verzögerungen.
Aus diesen Erkenntnissen leiten sich konkrete Maßnahmen ab, die Brüche und Umwege in Prozessen oder Verstöße gegen Governance-Regeln korrigieren. Ein Beispiel dafür ist die verbesserte Stammdatenpflege inklusive der Kontrolle von Zahlungszielen und Kreditlimits eines Kunden.

Wirklich intelligente Unternehmen verbinden optimierte, möglichst automatisierte Workflows mit der konsequenten Einhaltung von Regeln. Ergänzt wird diese Landschaft im besten Fall durch eine Machine Learning-Komponente, die Entscheidungsprozesse auf der Grundlage erlernter Handlungsvarianten unterstützt.

Prozesse außerhalb des definierten Rahmens kennzeichnen

Eine solche Optimierung verfolgt am Ende drei Ziele: Profitabilität, Compliance und Effizienz. Profitabilität braucht die Definition kritischer Erfolgsfaktoren – sogenannter Key Performance Indicators (KPIs) – inklusive festgelegter Schwellenwerte für diese Kennzahlen, die natürlich von Geschäftsbereich zu Geschäftsbereich variieren. Bei sämtlichen inner- und außerbetrieblichen Abläufen ist darauf zu achten, sowohl die gesetzlichen als auch die internen Regularien einzuhalten – was sich mithilfe einer zu Beginn jedes Prozesses definierte Ablaufreihenfolge sicherstellen lässt.

Wichtig ist darüber hinaus, alle Prozesse, die außerhalb des definierten Rahmens ablaufen, konsequent als nicht normkonform beziehungsweise als Verstoß zu kennzeichnen.

Einzelne Geschäftsbereiche nehmen nur geringen Einfluss auf die Effizienz jener Prozesse, die sie direkt betreffen. Wichtig ist aber, den jeweiligen Automatisierungsgrad zu messen, nach Möglichkeit zu erhöhen und damit den manuellen Aufwand weiter zu verringern.

Wandel wird als Druckmittel wahrgenommen

Um jene „Operational Excellence“, die als Ziel über allen Maßnahmen steht, zu erreichen, braucht es in den meisten Unternehmen deutliche Veränderungen. Das Problem dabei ist, dass der Wandel von den Mitarbeitern häufig als Druckmittel oder Störfaktor wahrgenommen wird. Umso wichtiger ist es, im Unternehmen eine offene, innovative Kultur zu etablieren, die auf Vertrauen setzt. Und zwar das Vertrauen darauf, dass durch Optimierungsmaßnahmen keine Arbeitsplätze wegrationalisiert werden – und dass sich die Mitarbeiter bei der Neugestaltung von Abläufen einbringen können.
Nur so wird der gewünschte Wandel jene Unterstützung, jenen Schub bekommen, ohne den er nicht umsetzbar ist. Mindestens ebenso essentiell ist eine transparente Zusammenarbeit aller Geschäftsbereiche mit dem Ziel, die Gesamtstrategie des Unternehmens gemeinsam umzusetzen.

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