KI im Prozessmanagement – Beherrschbare Bedingungen schaffen!

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der bahnbrechendsten Technologien der letzten Jahre, die immer tiefer in verschiedene Unternehmensprozesse integriert wird. Im Kontext des Prozessmanagements eröffnet KI enorme Potenziale zur Effizienzsteigerung, Automatisierung und Verbesserung der Entscheidungsfindung. Doch die Integration von KI erfordert klare Strukturen, um beherrschbare Bedingungen zu schaffen, die es ermöglichen, die Vorteile der Technologie voll auszuschöpfen, ohne dabei die Kontrolle über kritische Geschäftsprozesse zu verlieren.

Dieser Artikel gibt einen umfassenden Überblick darüber, wie KI im Prozessmanagement effektiv eingesetzt werden kann. Es wird eine strukturierte Vorgehensweise zur Identifikation von Prozessen aufgezeigt, die durch KI verbessert werden können, und konkrete Einsatzpotenziale sowie Praxisbeispiele veranschaulichen den praktischen Nutzen.

1. Vorgehensweise zur Identifikation von Prozessen für den KI-Einsatz

Die Identifikation der richtigen Prozesse, die mithilfe von KI verbessert werden können, ist ein entscheidender Schritt. Ein strategischer Ansatz ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass der KI-Einsatz nachhaltig und wertschöpfend ist.

1.1 Analyse der aktuellen Prozesslandschaft

Bevor KI in einem Unternehmen zum Einsatz kommen kann, ist eine gründliche Analyse der bestehenden Prozesslandschaft notwendig. Hierbei sollten folgende Faktoren berücksichtigt werden:

• Komplexität der Prozesse: Prozesse, die eine hohe Komplexität und viele manuelle Entscheidungen erfordern, bieten oft großes Potenzial für KI-Lösungen.
• Datenverfügbarkeit: KI benötigt Daten, um Entscheidungen treffen zu können. Prozesse, bei denen große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten vorhanden sind, eignen sich besonders gut für den KI-Einsatz.
• Automatisierungspotenzial: Prozesse, die repetitive, sich wiederholende Aufgaben beinhalten, sind besonders gut für die Automatisierung durch KI geeignet.
• Fehleranfälligkeit: Prozesse, die aufgrund manueller Eingriffe häufig fehleranfällig sind, können durch KI optimiert und zuverlässiger gestaltet werden.

1.2 Bewertung des Automatisierungspotenzials

Der nächste Schritt besteht darin, das Automatisierungspotenzial der identifizierten Prozesse zu bewerten. Hierbei helfen folgende Leitfragen:

• Ist der Prozess stark regelbasiert oder erfordert er kreative Entscheidungen? Stark regelbasierte Prozesse lassen sich leichter durch KI automatisieren.
• Wie häufig tritt der Prozess auf? Prozesse, die sehr häufig durchgeführt werden, bieten ein hohes Einsparpotenzial bei der Automatisierung.
• Wie hoch sind die Kosten für manuelle Bearbeitung und wie lange dauert der Prozess? Hierdurch lässt sich das wirtschaftliche Potenzial einer Automatisierung ermitteln.

1.3 Priorisierung der Prozesse

Nach der Bewertung des Automatisierungspotenzials sollten die Prozesse priorisiert werden. Hierbei sind folgende Kriterien entscheidend:

• Kosten-Nutzen-Verhältnis: Prozesse, bei denen der größte Mehrwert durch KI zu erwarten ist, sollten bevorzugt werden.
• Umsetzbarkeit: Prozesse, die bereits weitgehend digitalisiert sind und über ausreichend Daten verfügen, lassen sich schneller und einfacher automatisieren.
• Strategische Bedeutung: Prozesse, die einen hohen Einfluss auf den Geschäftserfolg haben, sollten bevorzugt mit KI verbessert werden.

2. Einsatzpotenziale von KI im Prozessmanagement

Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Prozessmanagement sind vielfältig. Sie reichen von der Automatisierung einfacher, repetitiver Aufgaben bis hin zur Unterstützung komplexer Entscheidungsfindungsprozesse.

2.1 Automatisierung wiederkehrender Aufgaben

KI kann repetitive und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, wodurch Mitarbeiter entlastet und Kosten gesenkt werden. Beispiele hierfür sind:

• Rechnungsprüfung und -bearbeitung: KI kann Rechnungen automatisch scannen, Informationen extrahieren und mit Bestellungen abgleichen, um Zahlungen zu autorisieren.
• Kundensupport: Chatbots, die durch KI gesteuert werden, können häufige Kundenanfragen automatisch beantworten und weiterleiten.
• E-Mail-Management: KI-basierte Tools können E-Mails kategorisieren, priorisieren und automatisch beantworten.

2.2 Prozessoptimierung durch prädiktive Analysen

Eine der großen Stärken von KI liegt in der prädiktiven Analyse, mit der Unternehmen zukünftige Entwicklungen auf Basis historischer Daten besser vorhersagen können. Einsatzpotenziale sind hier:

• Wartungsprozesse: KI kann mithilfe von Sensordaten den Zustand von Maschinen überwachen und Vorhersagen treffen, wann Wartungen notwendig sind, um Ausfälle zu vermeiden (Predictive Maintenance).
• Lieferkettenmanagement: Durch die Analyse von Lieferketten-Daten kann KI Engpässe vorhersehen und Vorschläge zur Optimierung machen.
• Bestandsmanagement: KI kann historische Verkaufsdaten und externe Faktoren wie Wetter oder Feiertage analysieren, um die Nachfrage vorherzusagen und Bestände optimal zu steuern.

2.3 Entscheidungsunterstützung durch KI

KI kann Unternehmen dabei unterstützen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, indem sie komplexe Daten analysiert und Handlungsempfehlungen gibt. Beispiele sind:

• Preisoptimierung: KI-Algorithmen können Markttrends, Wettbewerberpreise und Kundendaten analysieren, um optimale Preisstrategien zu entwickeln.
• Personalplanung: Durch die Analyse von Mitarbeiterdaten und Unternehmensbedarfen kann KI helfen, die optimale Personalplanung durchzuführen, z. B. durch die Vorhersage von Spitzenzeiten im Kundenservice.
• Finanzielle Entscheidungen: KI kann große Mengen von Finanzdaten analysieren und Unternehmen dabei unterstützen, Investitionsentscheidungen zu treffen oder Risiken besser zu bewerten.

3. Praxisbeispiele für den Einsatz von KI im Prozessmanagement

Um die praktischen Anwendungsmöglichkeiten von KI im Prozessmanagement zu veranschaulichen, werden im Folgenden konkrete Beispiele aus der Praxis vorgestellt.

3.1 Fallbeispiel: KI-basierte Rechnungsbearbeitung bei einem Finanzdienstleister

Ein großer Finanzdienstleister stand vor der Herausforderung, täglich tausende Rechnungen manuell bearbeiten zu müssen. Dieser Prozess war nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig. Mit der Einführung einer KI-Lösung zur automatischen Rechnungsverarbeitung konnte der Prozess deutlich beschleunigt werden. Die KI scannte die Rechnungen, extrahierte die relevanten Informationen und stimmte sie automatisch mit den Bestellungen ab. Mitarbeiter mussten nur noch bei Unstimmigkeiten eingreifen. Ergebnis: eine 80%ige Reduktion der Bearbeitungszeit und eine signifikante Senkung der Fehlerquote.

3.2 Fallbeispiel: Predictive Maintenance in der Fertigungsindustrie

Ein globaler Automobilhersteller nutzte KI zur Verbesserung seiner Wartungsprozesse. Mithilfe von Sensordaten, die von den Maschinen gesammelt wurden, konnte die KI Vorhersagen über den Zustand der Maschinen treffen und Ausfälle präzise vorhersagen. Dadurch konnten ungeplante Stillstände um 30% reduziert und die Wartungskosten signifikant gesenkt werden.

3.3 Fallbeispiel: KI-gestützte Personalplanung im Einzelhandel

Eine große Einzelhandelskette setzte KI zur Optimierung ihrer Personalplanung ein. Die KI analysierte historische Verkaufsdaten, Feiertage, Wetterprognosen und andere externe Faktoren, um die optimale Anzahl von Mitarbeitern pro Filiale vorherzusagen. Dies führte zu einer besseren Auslastung der Mitarbeiter und zu einer Reduzierung von Überstunden, was die Betriebskosten erheblich senkte.

4. Voraussetzungen und Herausforderungen bei der Implementierung von KI

Die Einführung von KI im Prozessmanagement bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, die Unternehmen bewältigen müssen, um beherrschbare Bedingungen zu schaffen:

4.1 Datenqualität und -verfügbarkeit

Der Erfolg von KI hängt maßgeblich von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über ausreichende und gut strukturierte Daten verfügen, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.

4.2 Akzeptanz bei den Mitarbeitern

Die Einführung von KI kann bei Mitarbeitern Bedenken hervorrufen, da sie befürchten, durch Automatisierung ersetzt zu werden. Es ist wichtig, die Mitarbeiter frühzeitig einzubeziehen und klar zu kommunizieren, dass KI sie in ihrer Arbeit unterstützen und entlasten soll, anstatt sie zu ersetzen.

4.3 Technologische Infrastruktur

Um KI erfolgreich zu implementieren, benötigen Unternehmen die passende technologische Infrastruktur, einschließlich leistungsfähiger Datenbanken, Cloud-Services und sicherer IT-Umgebungen.

Künstliche Intelligenz bietet im Prozessmanagement enorme Potenziale zur Automatisierung und Optimierung. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Prozesse zu identifizieren und eine Strategie zur Implementierung zu entwickeln, die beherrschbare Bedingungen schafft. Unternehmen, die diese Herausforderung meistern, können von einer signifikanten Effizienzsteigerung, Kostensenkungen und einer verbesserten Entscheidungsfindung profitieren. Die Praxis zeigt, dass KI bereits heute erfolgreich in vielen Unternehmen eingesetzt wird, um Prozesse nachhaltig zu verbessern.

Weitere Themenbereiche

1. Qualitätsmanagement und -sicherung: KI für Qualitätskontrolle in der Fertigung

In der Fertigungsindustrie ist die Qualitätssicherung ein kritischer Prozess, der maßgeblich den Erfolg und die Kundenzufriedenheit beeinflusst. Traditionell erfolgt die Qualitätskontrolle manuell, was zeitaufwändig und fehleranfällig ist. Der Einsatz von KI bietet hier erhebliche Vorteile:

Fallbeispiel: KI-gestützte Qualitätskontrolle bei einem Elektronikhersteller

Ein führender Hersteller von Elektronikkomponenten hat KI-basierte Bildverarbeitungssysteme implementiert, um die Qualität seiner Produkte in Echtzeit zu überprüfen. Kameras erfassen hochauflösende Bilder der produzierten Komponenten, und die KI analysiert diese Bilder, um Fehler wie Oberflächenunregelmäßigkeiten, Risse oder fehlerhafte Lötstellen zu erkennen.

Ergebnisse:

• Die Fehlererkennungsrate wurde im Vergleich zu manuellen Prüfungen um 95 % gesteigert.
• Der Ausschuss konnte signifikant reduziert werden, da fehlerhafte Produkte frühzeitig erkannt und korrigiert wurden.
• Die Produktionsgeschwindigkeit wurde durch den automatisierten Prüfprozess erhöht, da keine manuelle Inspektion mehr erforderlich war.

2. Chatbots im Kundensupport: Automatisierung und Effizienzsteigerung

Chatbots bieten eine KI-basierte Lösung zur Automatisierung von Kundeninteraktionen und werden häufig im Kundenservice eingesetzt, um Anfragen rund um die Uhr zu bearbeiten. Sie können einfache Anfragen wie Terminvereinbarungen, Bestellstatus oder technische Unterstützung abwickeln und komplexere Aufgaben bei Bedarf an menschliche Mitarbeiter weiterleiten.

Fallbeispiel: Chatbots bei einem Telekommunikationsanbieter

Ein großer Telekommunikationsanbieter führte KI-basierte Chatbots in seinem Kundensupport ein. Der Bot bearbeitet häufige Anfragen wie Rechnungsanfragen, Tarifwechsel oder Störungsmeldungen und nutzt dabei maschinelles Lernen, um seine Antworten mit der Zeit zu optimieren.

Ergebnisse:

• 70 % der Anfragen wurden vollständig vom Chatbot bearbeitet, ohne dass ein menschlicher Mitarbeiter eingreifen musste.
• Die Wartezeiten im Kundensupport wurden drastisch reduziert, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führte.
• Der Kundensupport konnte sich stärker auf komplexere Anliegen konzentrieren, was die Effizienz und die Qualität des Services verbesserte.

3. Prädiktive Instandhaltung: Reduktion von Ausfallzeiten durch KI-gestützte Wartung

Die prädiktive Instandhaltung nutzt KI, um Wartungsbedarfe vorauszusehen, bevor es zu Maschinen- oder Systemausfällen kommt. Diese proaktive Herangehensweise verhindert ungeplante Stillstände und senkt gleichzeitig die Wartungskosten.

Fallbeispiel: Prädiktive Instandhaltung in der Windenergie

Ein Unternehmen im Bereich der erneuerbaren Energien setzt KI-basierte prädiktive Instandhaltung für seine Windkraftanlagen ein. Sensoren an den Turbinen erfassen kontinuierlich Betriebsdaten wie Vibrationen, Temperaturen und Windgeschwindigkeiten. Die KI analysiert diese Daten und erstellt Vorhersagen darüber, wann eine Komponente ausfallen könnte.

Ergebnisse:

• Die ungeplanten Stillstandszeiten der Windkraftanlagen wurden um 30 % reduziert.
• Die Wartungskosten sanken um 20 %, da präventive Maßnahmen gezielt und rechtzeitig eingeleitet wurden.
• Die Effizienz der Anlagen wurde durch die optimale Wartungsplanung gesteigert, was zu einer höheren Energieausbeute führte.

4. Produktionsplanung: KI zur Optimierung von Produktionsprozessen

In der Produktionsplanung kann KI helfen, Produktionsprozesse zu optimieren, Engpässe zu vermeiden und die Ressourcennutzung zu verbessern. Durch die Analyse von Produktionsdaten in Echtzeit und die Anwendung von Algorithmen zur Optimierung der Produktionsabläufe kann die Effizienz deutlich gesteigert werden.

Fallbeispiel: KI-basierte Produktionsplanung bei einem Automobilhersteller

Ein großer Automobilhersteller implementierte eine KI-basierte Lösung zur Optimierung der Produktionsplanung. Die KI analysiert Echtzeitdaten aus der Fertigung, Lagerbeständen, Lieferketten und Kundennachfragen und erstellt daraufhin Produktionspläne, die Engpässe vermeiden und die Ressourcennutzung maximieren.

Ergebnisse:

• Die Produktionsauslastung wurde um 15 % gesteigert, da Engpässe durch die optimierte Planung vermieden wurden.
• Durch die Anpassung der Produktion an die Nachfrage konnten die Lagerbestände um 10 % reduziert werden.
• Die Flexibilität des Produktionsprozesses wurde erhöht, was es dem Unternehmen ermöglichte, schneller auf Nachfrageschwankungen zu reagieren und kundenspezifische Anpassungen effizienter umzusetzen.

Die oben genannten Praxisbeispiele verdeutlichen, wie vielseitig und wertvoll KI im Prozessmanagement sein kann. Sie wird erfolgreich im Qualitätsmanagement eingesetzt, um Fehler schneller und präziser zu erkennen, im Kundensupport zur Automatisierung von Standardanfragen, in der prädiktiven Instandhaltung zur Vermeidung von Ausfällen und in der Produktionsplanung zur Maximierung der Effizienz. Diese Anwendungen führen zu signifikanten Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen und verbesserten Kundenerfahrungen – und zeigen, dass KI ein Schlüsselelement zur Optimierung moderner Geschäftsprozesse darstellt.

TOOLS

Es gibt eine Vielzahl von Tools und Plattformen, die Künstliche Intelligenz (KI) im Prozessmanagement unterstützen. Sie decken verschiedene Bereiche wie Qualitätsmanagement, prädiktive Instandhaltung, Chatbots und Produktionsplanung ab. Hier eine Übersicht über gängige und weit verbreitete KI-Tools in diesen Bereichen:

1. Tools für Qualitätsmanagement und -sicherung

Diese Tools nutzen häufig Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und Datenanalyse, um Qualitätskontrollen zu automatisieren und zu optimieren.

• Cognex: Ein führendes Tool im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung, das zur automatischen Erkennung von Fehlern in Produktionslinien verwendet wird. Es nutzt KI, um visuelle Prüfungen und die Erkennung von Abweichungen zu verbessern.
• Qualtrics XM: Eine Plattform zur Analyse von Qualitätsdaten und Kundenzufriedenheit, die durch KI gestützt wird. Sie hilft, Feedback zu analysieren und Qualitätsmängel zu erkennen.
• NetBase Quid: Ein KI-gestütztes Tool für Qualitäts- und Risikoanalysen. Es analysiert große Datenmengen und unterstützt Unternehmen dabei, potenzielle Qualitätsprobleme frühzeitig zu identifizieren.

2. Tools für Chatbots und automatisierten Kundensupport

Chatbots bieten eine breite Palette von Automatisierungsmöglichkeiten im Kundenservice, von einfachen textbasierten Konversationen bis hin zu komplexen, KI-gesteuerten Chatbots mit NLP (Natural Language Processing).

• IBM Watson Assistant: Eine der führenden Plattformen für KI-gesteuerte Chatbots. Watson Assistant ermöglicht es Unternehmen, intelligente und kontextbasierte Chatbots zu entwickeln, die selbst komplexe Anfragen bearbeiten können.
• Dialogflow (Google): Ein weiteres bekanntes KI-Tool zur Entwicklung von Konversationsanwendungen und Chatbots. Dialogflow nutzt NLP und ist besonders gut in die Google-Cloud-Services integriert.
• Rasa: Eine Open-Source-Plattform für den Aufbau von KI-Chatbots, die sich für spezifische Anwendungsfälle anpassen lassen. Rasa bietet eine hohe Flexibilität und Kontrolle bei der Konversationserstellung.
• Zendesk Answer Bot: Dieses Tool ist speziell für den Kundenservice entwickelt und integriert KI-basierte Automatisierung in gängige Kundenservice-Workflows.

3. Tools für prädiktive Instandhaltung

Prädiktive Instandhaltung erfordert die Analyse von Sensordaten und anderen Betriebsdaten, um bevorstehende Wartungsbedarfe vorherzusagen und Ausfälle zu verhindern.

• IBM Maximo: Eine führende Plattform für Asset-Management und prädiktive Instandhaltung. Sie nutzt KI und IoT-Daten, um den Zustand von Maschinen zu überwachen und Wartungsmaßnahmen vorherzusagen.
• Uptake: Ein KI-Tool zur Analyse von Maschinen- und Sensordaten. Es hilft, Wartungszyklen zu optimieren und Betriebsstörungen zu vermeiden.
• Siemens MindSphere: Eine cloudbasierte IoT-Plattform, die prädiktive Instandhaltungsanwendungen unterstützt. Sie sammelt Sensordaten von Maschinen und nutzt KI zur Vorhersage von Ausfällen.
• C3 AI: Diese Plattform bietet KI-basierte Lösungen für eine Vielzahl von Branchen, einschließlich der prädiktiven Instandhaltung. Sie analysiert Daten und gibt präzise Vorhersagen für die Wartung von Maschinen und Systemen.

4. Tools für Produktionsplanung und -optimierung

Diese Tools nutzen KI, um Produktionsprozesse zu optimieren, Engpässe zu erkennen und Ressourcen effizienter einzusetzen.

• SAP Integrated Business Planning (IBP): SAP IBP nutzt KI und maschinelles Lernen, um Produktions- und Lieferkettenprozesse zu optimieren. Es integriert Daten aus verschiedenen Quellen, um Vorhersagen zu treffen und Prozesse effizient zu steuern.
• Oracle AI Applications: Oracle bietet verschiedene KI-gestützte Lösungen zur Optimierung von Produktions- und Lieferkettenprozessen. Die Plattform analysiert Daten, um Ressourcen optimal zu nutzen und die Produktionskapazität zu maximieren.
• PLEX Manufacturing Cloud: Eine cloudbasierte Lösung, die KI zur Echtzeit-Überwachung und Optimierung von Produktionsprozessen verwendet. Sie bietet umfassende Funktionen zur Produktionsplanung und Bestandsverwaltung.
• Llamasoft: Diese Softwareplattform bietet Lösungen zur Optimierung von Produktionsabläufen und Lieferketten durch KI-basierte Analysen und Simulationen.

5. Übergreifende KI-Tools

Einige KI-Plattformen und Frameworks bieten eine breite Palette von Funktionen und können in verschiedenen Bereichen des Prozessmanagements eingesetzt werden, sei es zur Optimierung der Produktion, für Qualitätsmanagement oder für die Automatisierung des Kundensupports.

• Microsoft Azure Machine Learning: Eine umfassende KI-Plattform, die maschinelles Lernen und Datenanalyse für zahlreiche Anwendungen ermöglicht, von der prädiktiven Wartung bis zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
• Google Cloud AI: Google bietet eine breite Palette von KI-Diensten, darunter Tools zur Datenanalyse, maschinellem Lernen und Bilderkennung, die in verschiedenen Branchen genutzt werden können.
• H2O.ai: Ein leistungsstarkes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt wird, von der Vorhersageanalyse bis zur Prozessautomatisierung.
• TensorFlow: Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die sich für die Entwicklung von KI-Anwendungen in vielen Bereichen eignet. Sie ist besonders flexibel und leistungsfähig in Bezug auf Deep Learning-Anwendungen.

Die Wahl des richtigen KI-Tools hängt stark vom spezifischen Anwendungsfall und den Anforderungen des Unternehmens ab. Während spezialisierte Tools wie IBM Maximo und Cognex auf prädiktive Instandhaltung und Qualitätskontrolle abzielen, bieten übergreifende Plattformen wie Microsoft Azure Machine Learning und Google Cloud AI eine breite Palette an Funktionen, die in nahezu allen Bereichen des Prozessmanagements angewendet werden können. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie die Tools wählen, die am besten zu ihren spezifischen Prozessanforderungen und Datenstrukturen passen.