Ressourceneffizienz, vereinfachte Qualitätskontrollen, weniger CO2-Emmissionen – der Nutzen, den sich Produktionsunternehmen von der Digitalisierung versprechen, ist groß. Auch mit Blick auf die lockenden Wettbewerbsvorteile und den herrschenden Fachkräftemangel stehen automatisierte Prozesse und intelligente Maschinen in der Branche hoch im Kurs. Dennoch scheitern immer viele Projekte an der Umsetzung. Davon betroffen sind viele Tools und Methoden aus den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Wie kann die Operationalisierung gelingen? Für die Antwort müssen Unternehmen einen Schritt zurückgehen.
Nicht ohne solides Fundament
Der Transformationsprozess beginnt mit einer holistischen Betrachtung des Unternehmens – denn das besteht aus mehr als nur einzelnen Fertigungslinien. Bevor State-of-the-Art-Technologien zum Einsatz kommen, ist die Digitalisierung der Prozesse sinnvoll. Wo gibt es Abläufe, die Mitarbeitende manuell erledigen? Sind Datensilos oder ein Flaschenhals beim Informationsaustausch entstanden? Wie bei dem Bau eines Gebäudes entscheidet ein gut geplantes und solide konstruiertes Fundament über den späteren Erfolg einer Digitalstrategie und den darauf aufbauenden Technologien zur Automatisierung.
Erst den Prozess, dann die Automatisierung
Ein Zukaufen von KI-Tools nach Best-of-Breed-Manier ist daher meist nicht nur zu kurz gedacht, sondern im Kontext einer übergeordneten Strategie auch kontraproduktiv. Sinnvoller ist eine umgekehrte Herangehensweise: die abteilungsübergreifende Digitalisierung einzelner Prozesse – vom Einkauf und dem Personalwesen über die Lagerlogistik bis hin zu Vertrieb und der eigentlichen Produktionslinie. Erkennen Unternehmen bei diesem Schritt einzelne Abläufe, die von KI- oder ML-Lösungen profitieren, ist eine Umsetzung denkbar.
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