Weitere KI-Methoden
Das automatisierte Ableiten von qualitativen Erkenntnissen durch Lernen von Zusammenhängen aus rohen Geschäftsprozessdaten – angereichert mit Informationen über KPIs des Geschäftsprozesses – ist zudem nicht nur für die Erkenntnisgewinnung über den jeweiligen Geschäftsprozess nützlich. Vielmehr bereitet das Verfahren Unternehmen auf die anschließende Anwendung weiterer KI-Methoden zur Optimierung der Geschäftsprozesse vor. Jeder neu gewonnene Zusammenhang ist potenziell die Grundlage für eine weitere Kennzahl, die als KPI in die Deep-Qualicision-Analyse als Rückkopplung einfließen kann. So können Unternehmen Ihre Geschäftsprozesse nicht nur gezielt steuern, sondern diese nach und nach in de facto sich selbst optimierende Regelkreise überführen. Auf diese Art und Weise entsteht ein Weg in Richtung einer besseren Erklärbarkeit von Ergebnissen und Lösungsfindungsprozessen im Kontext des Maschinellen Lernens.
Wartung von Stromnetzen
In einem weiteren Use-Case kommt das qualitative Labeln zur selbstlernenden Ermittlung von Einstellparametern in einer Field-Force-Optimierung bei der Wartung und Entstörung von Stromnetzen zum Einsatz. Die diesbezüglichen KPIs beschreiben die Effizienz der Zuordnung von Mitarbeiterteams zu Maintenance-Einsätzen. Die Anzahl der KPIs, die für das Qualitative Labeln der Geschäftsprozessdaten zum Einsatz kommen, liegt bei circa dreißig. Pro Jahr sind mehr als einhunderttausend Wartungs- und Entstörungseinsätze auf Hunderte von Mitarbeitern zu verteilen. Das manuelle Labeln der Daten wäre mit zu hohem Aufwand verbunden. Das qualitative Labeln als erweiternde Funktionalität eines zuschaltbaren maschinellen Lernverfahrens im Rahmen einer Qualicision-basierten multikriteriellen Optimierung stattet in diesem Use-Case eine bereits laufende Anwendung mit lernenden Selbstjustierungen aus. Hierdurch kann die Optimierung selbst auf relevante Veränderungen in den Geschäftsprozessdaten reagieren und verlangt dies nicht etwa dem Anwender ab. Diese methodische Vorgehensweise lässt sich über alle Ebenen der Geschäftsprozesse einführen (vgl. Abbildung). Somit entsteht nach und nach eine KI-gerechte Architektur einer Analyse- und Nutzlogik, die beginnend mit den rohen Geschäftsprozessdaten über die Qualifizierung der Daten mittels KPIs und durch maschinelles Lernen das Aufdecken von Prozesszusammenhängen bereitstellt.
Neue Qualität der Datenauswertung
Über unterschiedliche Verdichtungen der Geschäftsprozessdaten entsteht eine neue Qualität der Datenauswertung für die Wertschöpfung im eigenen Unternehmen. Geschäftsprozessdaten werden hier zu Informationen und zum tatsächlich gelebten Rohstoff der Zukunft. Damit lässt sich ausgehend von Geschäftsprozessdaten deutlich besser der zunehmenden Dynamik der Geschäftsprozesse gerecht werden. Zudem erzeugen die nun auch für den Menschen verständlichen Informationen einen zusätzlichen Blick auf maschinell Gelerntes. es wird eine Brücke geschlagen zwischen KI-spezifischem Verfahrenswissen und dem Geschäftsprozesswissen – die Erklärbarkeit der Ergebnisse von ML-Verfahren auf Geschäftsprozessebene wird unterstützt.