Digitale Systeme müssen veränderbar sein
»Der erste Tipp ist, mit kleinen Projekten anzufangen«
Um im weltweiten Wettbewerb Vorteile zu gewinnen, müssen produzierende Unternehmen Digitalisierungsprojekte systematisch planen und veränderungsoffen angehen – vor allem, wenn Systeme eingeführt werden, die stark von KI geprägt sind. Patrick Theobald, CTO von Peakboard, gibt wichtige Hinweise dazu.
Markt&Technik: Nützliche Daten sammeln ist die eine Sache, Informationen nutzbar machen die andere: Wie lässt sich ein Informationsnetz aufbauen, von dem jeder Mitarbeiter individuell profitiert? Was ist nötig, um dabei eine positive Grundeinstellung und Akzeptanz der Mitarbeiter für Digitalisierungsprojekte zu erreichen?
Patrick Theobald: Es gibt eine Reihe von Punkten, die wichtig sind, um Informationen wirklich nutzbar zu machen: Die Informationen müssen präzise und up-to-date sein. Nur wenn der Konsument einen echten Mehrwert, einen echten Informationsgewinn ableiten kann, wird der gewünschte Effekt erzielt. Unwichtige Scheininformationen oder offensichtlich veraltete Zahlen ergeben keinen Sinn und bleiben wirkungslos. Die Konsumenten müssen darüber hinaus auch das direkte Feedback für ihre Arbeit erkennen. Handlungen, die sich aus den Dashboards ableiten, müssen wiederum in die Darstellung der Informationen auf den Dashboards einfließen. Nur durch echte Feedback-Zyklen entfesselt sich die ganze Energie und Motivation, die die richtigen Informationen bei Menschen auslösen können. Dabei spielt es eine untergeordnete Rolle, ob wir von Werkern in der Produktion oder von Wissensarbeitern sprechen. Bei den Ersteren mag der Feedback-Zyklus wesentlich kürzer sein als bei klassischen Büroarbeitern. Das Prinzip ändert sich dadurch aber nicht. Wenn die Mitarbeiter die Energie dieser Feedback-Zyklen – also ihrer eigenen Mitarbeit – erfahren, ergibt sich eine positive Grundeinstellung von selbst, ohne dass sie von oben diktiert werden muss.
Prozessdaten aus der Produktion müssen nicht zwangsläufig per Cloud verwaltet werden. Welche Vorteile kann es haben, Cloud- und klassische Business-Intelligence-Strukturen zu umgehen?
Vor allem direkt in der Produktion haben Ausfallsicherheit und eine möglichst geringe Latenzzeit höchste Priorität. Das Verlagern von Daten in eine Cloud birgt daher viele Risiken. Vor allem die Datenkommunikation ist eine Schwachstelle. Auch die Themen Datenschutz und Datenhoheit sind hier nicht zu vernachlässigen, weil viele Cloud Server am anderen Ende der Welt stehen.
Klassische BI-Szenarien mögen in der Datenanalyse ihre Daseinsberechtigung haben. In einem Umfeld kontinuierlicher Prozessverbesserung in der Produktion sind sie jedoch hinderlich und zu starr. Die Anzahl der Probleme, die in Produktionsprozessen auftreten können, wächst exponentiell zur Unternehmensgröße. Verschleppte Problemlösungen sorgen schnell für Bewegungslosigkeit. Nur extrem flexible Lösungen werden dem Bedarf an Agilität gerecht und führen zu einem Wettbewerbsvorteil.
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