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Kollege KI gehört zum Team

Mathematiker und Mitarbeiter an einen Tisch bringen

Kollege KI gehört zum Team

Künstliche Intelligenz und Machine Learning gehören aktuell zu den ganz großen Themen, denn intelligente ERP-Systeme können betriebliche Erfahrungen und Firmenwissen in ihren Handlungsempfehlungen berücksichtigen. Das Ziel sind betriebswirtschaftlich sinnvolle Entscheidungen ohne Konflikte zwischen Software und Bauchgefühl. Anwender können von ihren ERP-Ausrüstern also zunehmendes Engagement bei der Entwicklung KI-gestützter und praxisnaher ERP-Funktionen erwarten.

Handlungsempfehlungen - KI-Assistenten können Mitarbeiter bei zahlreichen ERP-Prozessen unterstützen. (Bild: Cosmo Consult AG) [1]

KI-Assistenten können Mitarbeiter bei zahlreichen ERP-Prozessen unterstützen.
Bild: Cosmo Consult AG

Die Handlungsempfehlungen intelligenter ERP-Systeme basieren auf komplexer Mathematik. Doch was passiert, wenn es zu Entscheidungskonflikten kommt? „Mein Bauchgefühl sagt, dass ich nachbestellen muss, aber mein digitaler Assistent sagt nein.“ Wie entscheiden Mitarbeiter in dieser Situation? Vertrauen sie ihrer langjährigen Erfahrung und lösen eine Bestellung aus, die das Lager vielleicht an die Kapazitätsgrenze bringt? Oder halten sie sich an die Empfehlung des Systems und riskieren einen Maschinenstopp, weil das Material fehlt? Solche Situationen lassen sich nur vermeiden, wenn die Anwender ihren intelligenten ERP-Systemen grundsätzlich vertrauen. Die hierfür notwendige Akzeptanz entsteht indes nur dann, wenn die vorhandenen Erfahrungen und das Wissen im Unternehmen systemseitig abgebildet werden.

Digitalisierung der Wertschöpfung

Unternehmen haben es heute mit steigenden Kundenerwartungen, wachsendem Innovationsdruck und raschen Marktveränderungen zu tun. Gleichzeitig stehen Wirtschaftlichkeit und Wachstum im Fokus. Das zwingt sie, ihre betrieblichen Wertschöpfungsprozesse immer wieder neu zu bewerten. Dabei geht es nicht nur darum, Routinetätigkeiten zu automatisieren oder unproduktive Zeiten zu reduzieren – auch mathematische Optimierungen einzelner Funktionsbereiche spielen eine immer größere Rolle. So sichern etwa in der Materialwirtschaft optimierte Lagerbestände die Lieferbereitschaft bei gleichzeitig sinkenden Lagerkosten. Und in der Produktion sorgen optimierte Maschinenbelegungspläne für Termintreue und eine ökonomische Auslastung der Kapazitäten.

Das ‚eine‘ Modell gibt es nicht

Im Unterschied zu klassischen Business-Lösungen umfassen intelligente ERP-Systeme zusätzliche Services, die aus praktischen Erfahrungswerten anhand mathematischer Modelle objektive Entscheidungsparameter ableiten. Beim Modellieren betrieblicher Prozesse werden die verschiedenen Einflussgrößen in einen formalen Zusammenhang gesetzt, um am Ende die Wirklichkeit realistisch abzubilden. An dieser Stelle ist es wichtig zu verstehen, dass es nicht das ‚eine‘ richtige Modell und den ‚einen‘ richtigen Algorithmus gibt. Vielmehr geht es beim mathematischen Formulieren darum, Standardmodelle durch gezieltes Engineering der jeweiligen Problemstellung iterativ anzupassen.

Der Algorithmus ist kein Konkurrent

Die entscheidende Rolle spielt dabei die Zusammenarbeit zwischen Mathematikern und Mitarbeitern: Nur wenn Modelle gemeinsam getestet werden, ist sichergestellt, dass betriebliche Besonderheiten, Erfahrungen und Firmenwissen auch tatsächlich einfließen. Schließlich sind es vor allem die Mitarbeiter, die sehr genau wissen, welche Lieferanten unzuverlässig sind oder wie lange es dauert, eine bestimmte Produktionsmaschine umzurüsten. Die gemeinsame Entwicklung stellt sicher, dass die Referenzmodelle mit den entscheidenden Informationen angereichert werden. Softwaregestützte, intelligente Entscheidungsprozesse basieren nicht nur auf Formeln und Wenn-dann-Beziehungen, sondern auch auf Erfahrungen und erlerntem Firmenwissen. Die in der Praxis häufig vorkommende Divergenz zwischen den Empfehlungen der Unternehmenssoftware und den Erfahrungswerten der Nutzer lässt sich so auflösen. In der Folge fällt es den Mitarbeitern leichter, der Software und den damit verknüpften mathematischen Modellen zu vertrauen. Einmal eingerichtet helfen intelligente ERP-Systeme darüber hinaus, die unzähligen Möglichkeiten bei der Ressourcenplanung gegeneinander abzuwägen oder bei schwankenden Produktbedarfen die operativen Prozesse proaktiv anzupassen. Im Ergebnis soll der Algorithmus nicht als Konkurrent, sondern als Partner wahrgenommen werden, der Routinetätigkeiten beschleunigt und so Zeit für kreative, anspruchsvolle Tätigkeiten schafft. Richtig eingesetzt, lassen sich ERP-Systeme mit mathematischen Algorithmen also deutlich aufwerten.


Dr. Daniel Gburek ist Produktionsmanager für den Bereich Data & Analytics in der Cosmo Consult AG. [2]Dr. Daniel Gburek ist seit 2018 Produktmanager für den Bereich Data & Analytics in der Cosmo Consult-Gruppe.