Künstliche Intelligenz und IOT im Process Design Thinking und Re-Engineering

Von Sumesh Menon

Prozessdesign und -denken haben in den letzten Jahren, nachdem die KI ihren Anfang genommen hat, tiefgreifende Veränderungen erfahren. Früher verfügten Unternehmen über unabhängige Systeme für den Betrieb ihrer Geschäftsfunktionen, und ihre Systeme wurden in einer Zeit entwickelt, in der Trends in der betrieblichen Effizienz herrschten, ohne zu wissen, wie sich die Zukunft entwickeln wird, damit diese Systeme mit der KI-Transformation Schritt halten können.

Mit der Eroberung des Marktes durch ERP-Systeme begannen Unternehmen, ihre Systemabläufe zu überdenken und ihre Geschäftsabläufe mit großen Unternehmen wie Oracle und SAP mit ihren Produktangeboten zu implementieren. Diese Systeme boten viele High-End-Lösungen und komplexe Geschäftsprozesse für unterschiedliche Branchenanforderungen, die mit ihren Vanilla-Angeboten sehr einfach implementiert werden konnten.

Als die Abläufe komplexer wurden, waren diese ERP-Systeme darauf zugeschnitten, viele Prozessänderungen vorzunehmen, da die Unternehmen Zeit brauchten, und sie boten zu der Zeit viel mehr, als sich das Unternehmen auf diese Systeme verlassen konnte, um automatisierte Berichte, Warnungen bei Ausfällen, Abschluss der Geschäftsvorgänge zum Monatsende mit Buchung im Hauptbuch.

Mit dem Aufkommen von KI und maschinellem Lernen hat sich die Perspektive des Prozessdenkens und -designs deutlich verändert. Dadurch entstehen neue Erkenntnisse, die dazu beitragen, die Entscheidungsfindung in der Lieferkette zu verbessern, von der Verbesserung der Abläufe an vorderster Front bis hin zu strategischen Entscheidungen, wie z. B. der Auswahl der richtigen Betriebsmodelle für die Lieferkette und der richtigen Lieferkette für das Produkt oder die Dienstleistung.

Die Geschäftsprozesse, die früher auf diesen ERP-Systemen und Internet-Technologien basierten, können nun mit KI zu einem vollständigen Umdenken von Prozessen führen, damit Unternehmen beginnen können, ihre Prozesse zu überdenken; und wie sich dies jetzt ändern kann, um im Vergleich zur vorherigen Version effizienter zu sein. KI und maschinelles Lernen können Dinge tun, die die ERP-Systeme allein nicht leisten könnten.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit Big-Data-Analysen können Unternehmen dabei helfen, Designentscheidungen durch kognitives Denken zu informieren und zu optimieren, wodurch Menschen intelligenter und Planungs- und Entscheidungsprozesse schneller und effizienter werden. Mit der Blockchain-Technologie und Big Data können Lieferkettenanalysen proaktiver und reaktionsfähiger sein, was Unternehmen dabei hilft, sich ein umfassendes Bild von jeder Einheit innerhalb der Lieferkette zu machen und Lösungen zu realisieren, die individuell angepasst und auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten werden können.

Einige der Technologiebereiche, in denen KI Geschäftsabläufe wirklich verändern und zu einer Neugestaltung von Prozessen führen kann, sind Bildverarbeitungssysteme, Sprachsysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache, Expertensysteme, maschinelles Lernen und Robotik-Prozessautomatisierung. Dies kann auch zu einer besseren Planung und Planung von Abläufen in Fertigungs- und Lagerfunktionen beitragen.

Während die Automatisierung alle sich wiederholenden Aufgaben durch Roboter ersetzen kann, die mit vordefinierten Regelwerken arbeiten, kann KI ERP-Prozesse mit Betriebsdaten weiter verbessern, aus denen man lernen kann und die kognitiv genug sind, um mithilfe maschineller Lerntechniken bessere betriebliche Entscheidungen zu treffen.

KI in Kombination mit einem ERP-System mit Betriebsdaten, die durch Big-Data-Analysen verwaltet werden, kann die Unternehmen heute bei der Neugestaltung ihrer Prozesse und deren Anwendung auf ein höheres Maß an Re-Engineering umgestalten. Banken, das Gesundheitswesen und Versicherungsunternehmen sind einige der Branchen, die bereits KI zur Erledigung einiger ihrer sich wiederholenden Aufgaben und Chat-Bots zur Interaktion mit Menschen einsetzen, um Antworten auf häufig gestellte Fragen oder Probleme zu geben und so den Kundenservice schneller und effizienter zu gestalten.

Dies lässt zwar die Befürchtung aufkommen, dass Arbeitsplätze durch KI ersetzt werden, aber der andere Vorteil, den wir von der KI sehen können, ist, dass sich die gleichen Mitarbeiter auf andere Aktivitäten innerhalb der Organisation konzentrieren können, um produktiver zu sein, und der KI dabei helfen, mehr Informationen bereitzustellen, um sie besser zu machen und aufzubauen jeden Tag robuster, damit diese KI-Systeme reibungsloser funktionieren.

Kreativität entsteht dadurch, dass man „Dinge einfach verbindet“; Viele intelligente Geschäftsschritte resultieren aus der Verknüpfung von Produkten oder Dienstleistungen, die scheinbar unabhängig voneinander sind. Sobald wir herausgefunden haben, welche Kombination von Aktivitäten dazu beitragen kann, dass es sinnvoller und wertvoller wird, sollten wir diese kombinieren, um ein besser lieferbares Produkt zu schaffen

IOT kann dazu beitragen, der KI einen Mehrwert zu verleihen, indem vernetzte Systeme miteinander kommunizieren. Systeme generieren riesige Datenmengen, die zum Erlernen ihrer Verhaltensmuster genutzt werden können. Diese können durch KI weiter auf die betriebliche Entscheidungsfindung zugeschnitten werden, indem aussagekräftige kognitive Schlussfolgerungen gezogen werden, um die Geschäftsabläufe effektiver zu gestalten. Durch das Internet der intelligenten Dinge entfalten IoT-Anwendungen ihr volles Potenzial. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen liefern detailliertere Dateneinblicke schneller. Unternehmen freuen sich darauf, das Internet der intelligenten Dinge zu nutzen, um von den Vorteilen zu profitieren

Mit KI und IOT müssen Unternehmen jetzt darüber nachdenken, wie sie ihre End-to-End-Prozesse transformieren können, die jetzt nur noch die Transaktionsprozesse und -abläufe betreffen, und zwar zu einer viel größeren Transformation; Dies kann beim Betrieb und der Nutzung der verbundenen Systeme strategischer helfen.

Größere betriebliche Effizienz

Mithilfe künstlicher Intelligenz erstellte Vorhersagen auf der Grundlage der erlernten Muster sind äußerst nützlich, um die betriebliche Effizienz des Unternehmens zu steigern. Kombinierte tiefgreifende Erkenntnisse, die durch künstliche Intelligenz gewonnen werden, können zur Verbesserung der gesamten Geschäftsprozesse genutzt werden, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz und geringeren Kosten führen kann.

Mit genauen Vorhersagen auf der Grundlage der Muster können Sie Erkenntnisse über kosten- und zeitaufwändige Aufgaben in Ihrem Unternehmen gewinnen und diese automatisieren, um die Effizienz zu steigern. Darüber hinaus können die durch IoT- und KI-Systeme in Kombination gewonnenen Erkenntnisse Unternehmen, die im großen Maßstab in der Automobil- und Maschinenbaubranche tätig sind, dabei helfen, ihre Prozesse neu zu gestalten, die Ausrüstungskonfiguration zu verbessern und Lagerbestände im Voraus aufzufüllen, um unnötige Fixkosten zu sparen.

Höhere Genauigkeitsstufen

Das menschliche Gehirn ist darauf beschränkt, bestimmte Aufgaben in einem bestimmten Tempo auszuführen, und wenn der Geist nicht auf dem gleichen Niveau arbeitet, was nicht der Fall ist, wie beim Gedächtnis von Systemen, sind wir noch anfälliger für Fehler.

Das Internet der intelligenten Dinge ist in der Lage, große Datenmengen aufzuschlüsseln, die über Geräte ein- und ausgehen. Das Beste daran ist, dass der gesamte Prozess maschinen- und softwaregesteuert ist und daher ohne menschliches Eingreifen durchgeführt werden kann, was ihn fehlerfrei macht und die Genauigkeitsraten verbessert.

Beispielsweise sind Bankgeschäfte und Online-Kauftransaktionen einem hohen Risiko betrügerischer Aktivitäten ausgesetzt. Mit der vereinten Kraft des menschlichen Verständnisses und des IoT-Maschinenlernens sowie RPA-Techniken der künstlichen Intelligenz können potenzielle Betrugsfälle im Voraus vorhergesehen und so Verluste verhindert werden.

Präskriptive und prädiktive Analysen für eine bessere Analyse

IOT in Kombination mit KI wird es Maschinen ermöglichen, prädiktive Analysen durchzuführen. Predictive Analytics bezieht sich auf einen Analysezweig, der vorhandene Daten untersucht und auf der Grundlage der Ergebnisse mögliche zukünftige Ereignisse vorhersagt. IoT und KI können dabei helfen, dieses prädiktive Ergebnis zu erzielen, und dies kann durch präskriptive Analysen weiter vertieft werden, um mit Ergebnissen umzugehen oder das beste Ergebnis auszuwählen, auf das das Unternehmen schließen möchte.

Unternehmen können mögliche Pannen und Ausfälle bereits im Vorfeld erkennen und an deren Behebung arbeiten. Dadurch verringert sich die Wahrscheinlichkeit von Verlusten erheblich, da Zustände bereits vor dem Ausfall erkannt werden. Dies bringt enorme Vorteile mit sich, da es großen Unternehmen Kosten spart und ihnen hilft, Rückschläge in ihrem Geschäft zu vermeiden.

Airline-Systeme können prädiktive Analysen verwenden, um das Muster der Systemfunktion zu erkennen, und sogar bevor die Warnung eintritt, können sie Backups voraussehen, um Ausfälle zu vermeiden, die zu Ausfallzeiten im Betrieb führen können.

Erhöhter Kundenerfolg und -engagement

Kundenzufriedenheit und -engagement sind die Ziele eines jeden Unternehmens. Unternehmen erkennen die Leistungsfähigkeit der KI, indem sie Chatbots für die Interaktion mit Kunden einsetzen. Die Kundendaten mit ihren Lernmustern können verwendet werden, um ihnen je nach ihren Entscheidungen ein personalisierteres Erlebnis zu bieten und ihre Fragen entsprechend zu lösen.

Die Prozessanalyse kann noch effektiver sein, wenn wir uns auf den richtigen Ansatz konzentrieren:

Kontrast-Funktion. Man sollte die Annahmen identifizieren und hinterfragen, die dem Status quo des Unternehmens oder der Branche zugrunde liegen. Dies ist der direkteste und oft wirkungsvollste Weg, ein Unternehmen oder einen Prozess neu zu erfinden, da immer erkannt wird, was als nächstes kommt und was getan werden kann, um es zu verbessern

Kombination. Kreativität geht mit der Verbindung unterschiedlicher Systeme einher, um sie miteinander zu verbinden und so leistungsfähiger zu machen

Zwang. Man sollte sich die Grenzen einer Organisation ansehen und überlegen, wie sie tatsächlich zu Stärken werden könnten.

Kontext. Wenn Sie darüber nachdenken, wie ein ähnliches Problem wie Ihres in einem völlig anderen Kontext gelöst wurde, können überraschende Erkenntnisse entstehen, die dabei helfen, neue Ideen zu entdecken, die für Innovationen weiterverfolgt werden können, oder die Fakten für die Lösung bestehender Probleme zu entwickeln

Drohnen und Roboter werden eingesetzt, um sich wiederholende menschliche Funktionen und Prozesse zu automatisieren, die Zykluszeit zu verkürzen und sie in die Lage zu versetzen, den Wandel voranzutreiben. Um die Vorteile von KI voll auszuschöpfen, sollten Unternehmen die Prozessgestaltung und Prozessverbesserungsaktivitäten unter Berücksichtigung von KI überdenken. Produktmanager und Funktionsinhaber sollten auf diesem Weg der Transformation gemeinsam mit den relevanten Geschäftsinteressenten zusammenarbeiten. Dies sollte mit einem Entwurf auf hoher Ebene beginnen, gefolgt von detaillierten Prozessabläufen und Verbesserungsmetriken, um die Kosten- und Zeiteffizienz vor und nach dem Transformationsentwurf aufzuzeigen. KI ist ein Mittel zum Durchsegeln, sie ist der Beginn einer neuen Ära für die Transformation Ihres Unternehmens.

Artikel geschrieben von Sumesh Menon

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