Künstliche Intelligenz (KI) gilt als eine der Schlüsseltechnologien im Zeitalter von Industrie 4.0 und besitzt das Potenzial, über die künftige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu entscheiden. Unter anderem ermöglicht sie eine effizientere Produktion und eine gezieltere, individualisierte Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen, was wiederum zu gänzlich neuen Geschäftsmodellen führen kann.
Viele KI-basierte Technologien haben sich inzwischen als unverzichtbare Hilfsmittel in unserem Alltag etabliert. Das fängt bei Navigationsgeräten oder Sprachassistenten an und hört bei den Empfehlungsalgorithmen von Streamingdiensten in Suchmaschinen oder Online-Shops noch lange nicht auf. Auch Unternehmen setzen zunehmend auf KI, 56% sind es laut einer Studie von McKinsey & Company – Tendenz steigend. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz soll das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP) zudem bis 2030 zusätzlich um durchschnittlich 1,2 Prozentpunkte pro Jahr steigen. Das ist ein weitaus höherer Wachstumseffekt als bei vorhergehenden Innovationen wie der Dampfmaschine (0,3 Prozentpunkte), dem Industrieroboter (0,4 Prozentpunkte) und der Verbreitung der Informations- und Kommunikationstechnologie (0,6 Prozentpunkte). Auch im Bereich des Prozessmanagements eröffnet KI Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, um ihre Geschäftsprozesse noch effizienter und qualitativ hochwertiger zu gestalten. Im Umfeld von Process Mining, also der datenbasierten Prozessanalyse, kennt man den Einsatz von KI bereits. Doch auch andere Bereiche wie die Prozessautomation, Prozessgestaltung oder Prozessoptimierung können und werden in Kürze stark von dieser Technologie profitieren.
Mit KI-gesteuertem Prozessmanagement die Herausforderungen der digitalen Zukunft meistern
Der Begriff Prozessmanagement (engl. Business Process Management, kurz: BPM) beschreibt die Koordination von Geschäftsprozessen, um die Effizienz und Effektivität von Unternehmen zu steigern. Primär geht es darum, Prozesse zu analysieren und zu verbessern, neue Prozesse reibungslos zu implementieren und deren Leistung zu überwachen. Prozessmanagement stellt heute einen wesentlichen Faktor für den Erfolg eines Unternehmens dar, unabhängig von seiner Größe und Branche.
Angesichts der beispiellosen und stetig wachsenden Datenmenge im Zeitalter der digitalen Transformation stehen Unternehmen drei wesentlichen Herausforderungen gegenüber:
• Datenkomplexität: Die zu analysierenden Prozessdaten steigen nicht nur in ihrer Quantität, sondern auch in ihrer Komplexität und machen die Analyse und Interpretation für Unternehmen zu einer herausfordernden Aufgabe.
• Systemintegration: Viele Unternehmen verwenden immer noch unterschiedliche, nicht integrierte Systeme und Anwendungen. Diese sogenannten Datensilos behindern die Prozessoptimierung oder erschweren sie zumindest.
• Mangelnde Flexibilität: Um in einem unvorhersehbaren Geschäftsumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen flexibel agieren können. Viele klassische Prozessabläufe sind allerdings starr und lassen sich nur schwer an neue Anforderungen anpassen.
Das (klassische) Prozessmanagement, wie es heute noch viele Unternehmen praktizieren, greift in Anbetracht der neuen Marktgegebenheiten oft zu kurz. Die Masse an Daten, die es zu verarbeiten gilt und die Geschwindigkeit der Veränderungen am Markt, haben schon viele Firmen eingeholt und überrollt. Das reibungslose Zusammenspiel von menschlicher und künstlicher Intelligenz wird daher für den Unternehmenserfolg in Zukunft entscheidend sein. Die disruptiven Möglichkeiten einer KI lassen sich im Business Process Management entlang aller Stufen der Prozesstransformation nutzen und werden die Art und Weise, wie Unternehmen Ihre Prozesse gestalten, grundlegend revolutionieren.
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Artikel
Process-Intelligence in der Auftragsabwicklung Das verbindende Element für die intelligente Steuerung von Geschäftsprozessen |
| Autor: | Andreas Külschbach, Tobias Schröer | FIR an der RWTH Aachen | |
| Erschienen: | 2021-10-05 | |
| Schlagworte: | Auftragsmanagement, Business Process Intelligence, Geschäftsprozessoptimierung, Internet of Production, process mining | |
| Prozesse nicht nur zu messen und zu analysieren, sondern sie zu befähigen, sich selbst zu optimieren und zu steuern, ist das Ziel vieler Unternehmen. Die Grundlagen dafür finden sich in der Sammlung von Daten und der Kommunikation verschiedener Systeme untereinander, welche zu tiefer gehenden Analysen und Prognosen führen. Mit den richtigen Werkzeugen lässt sich eine Struktur in den Unternehmensprozessen erzeugen, die Anwender:innen bei der Analyse und Bewertung entlastet und zielorientiert sowie einfach verständlich die Unternehmensentwicklung mitgestaltet. | ||
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1. Prozessoptimierung: Das Maximum aus Geschäftsprozessen herausholen
Bevor Unternehmensprozesse sich überhaupt optimieren lassen, müssen sie erst einmal dokumentiert werden. KI sei Dank müssen Prozessmanager dabei nicht mehr bei null anfangen. Bereits im Vorfeld erhalten sie Vorschläge zu typischen Prozessabläufen und Risiken und können so den mühsamen Aufbau oder die Erweiterung der eigenen Prozesslandschaft und des Risikoportfolios beschleunigen.
Im nächsten Schritt untersucht die KI sämtliche Prozessabläufe nach Engpässen und Fehlerquellen, damit die Prozesse dann an den richtigen Stellen optimiert werden können. Prozessschritte oder die Neuplanung von Ressourcen werden bei Bedarf automatisch angepasst. Durch rechtzeitiges Erkennen von Anomalien reduziert sich zudem das Risiko von Ausfällen und Ausfallzeiten und die Gesamteffizienz der Prozesse verbessert sich. Gleichzeitig werden ineffiziente Prozessschritte identifiziert und Kosteneinsparpotentiale aufgedeckt.
2. Prozessautomatisierung: Manuelle Aufgaben konsequent digitalisieren
Für eine Automatisierung eignen sich vor allem Prozesse aus einfachen, regelbasierten und sich permanent wiederholenden Arbeitsschritten. Mittels KI und Machine Learning werden Prozessmuster erst einmal gescannt und Potenziale zur Prozessautomation erkannt und umgesetzt. Zusätzlich können Software-Roboter die Rolle von Mitarbeitenden übernehmen, deren Tätigkeiten sie nachahmen und regelbasierte Routinevorgänge vornehmen: Sie füllen Formulare aus, verschieben Dateien oder extrahieren Daten aus unstrukturierten Datenquellen wie Dokumenten und können so komplette Geschäftsprozesse vollständig automatisiert ausführen. Dafür bieten sich in der Praxis oftmals Urlaubsanträge, Rechnungseingänge und Freigabeworkflows an. Das Ergebnis: höhere Produktivität, schnellere Durchlaufzeiten und zusätzlicher Freiraum für die Belegschaft, die sich auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren kann.
3. Predictive Analytics: Belastbare Vorhersagen von Prozessverläufen und Risiken
Was künstliche Intelligenz außerdem noch kann, sind predictive Analytics, also belastbare Vorhersagen von Prozessverläufen und Risiken. KI sammelt und analysiert dabei historische Daten über Prozessverlauf und -ergebnisse und erkennt gleichförmige Muster. Auf Basis dieser Informationen werden Vorhersagen getroffen, wie der Prozess in Zukunft ablaufen könnte. Unternehmen können so beispielsweise frühzeitig Engpässe erkennen und rechtzeitig gegensteuern. Zudem versetzt predictive Analytics Unternehmen in die Lage, schneller auf Veränderungen im Markt und bei Nachfrage zu reagieren und ihre Prozesse entsprechend anzupassen. Bereiche wie Banking oder Supply Chain wenden predicitive Analytics bereits seit Jahren mit großem Erfolg an. Finanzdienstleister nutzen sie etwa, um auf Basis von KI, Kreditrisiken vorherzusagen und durch das Aufspüren von Anomalien betrügerische Aktivitäten und verdächtige Zahlungen zu verhindern. Um die Logistik und Liefertreue zu verbessern, erstellt das Supply Chain Management auf Basis riesiger Datensätze aus diversen Quellen genaue Angebots- und Nachfrageprognosen, legt Preisstrategien fest und ermittelt optimale Lagerbestände.
4. Entscheidungsunterstützung: Fakten statt Bauchgefühl
Die genannten Möglichkeiten zeigen: KI basierte Systeme, die anhand der Analyse von historischen und Echtzeitdaten Trends und Muster erkennen und Empfehlungen für zukünftige Entscheidungen abgeben, können die Entscheidungsfindung im Prozessmanagement maßgeblich unterstützen. Sie können nicht nur präzise prognostizieren, welche Prozessschritte den bestmöglichen Outcome herbeiführen und welche Ressourcen dafür benötigt werden, sondern ihre Prozessentscheidungen sogar mithilfe von KI so automatisieren, dass eine menschliche Intervention nicht erforderlich ist. Dies führt zu weniger Fehlern und ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung. Wobei eins klar sein sollte: Ohne gute Daten gibt es keine guten Entscheidungen.
Künstliche Intelligenz und BPM – Traumpaar von morgen
Künstliche Intelligenz wird die Art und Weise, wie Unternehmen ihr Prozessmanagement betreiben, zweifellos revolutionieren. Ein KI-basiertes Prozessmanagement sorgt dafür, dass Effizienz und Rentabilität von Prozessen steigen und ein völlig neues Level an Optimierung und Automatisierung erreicht wird. Die stetige Weiterentwicklung von künstlichen Intelligenzen werden zu weiteren Einsatzmöglichkeiten und Potentialen im BPM-Umfeld führen. KI-Technologien werden immer leistungsfähiger und zukünftig noch weitaus komplexere Aufgaben übernehmen können.
Der Autor
Gregor Greinke ist CEO der GBTEC Software AG. Mit der Gründung von GBTEC hat er ein heute weltweit bekanntes Softwareunternehmen im Bereich Business Process Management etabliert. https://www.gbtec.com/
