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3 moderne Möglichkeiten Unternehmensprozesse zu automatisieren

Aleksander Fegel · 17. Juni 2022 · 3 Min. Lesezeit

Data & AI

3 moderne Möglichkeiten Unternehmensprozesse zu automatisieren

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Prozesse zu automatisieren ist ein enormer Hebel der seit vielen Jahren Wettbewerbsvorteile verschafft indem menschliche Ressourcen effizienter genutzt werden. Durch das automatisieren von manuellen und stumpfen Aufgaben kann mehr Budget für andere Bereiche aufgewendet und menschliche Ressourcen für komplexere Tätigkeiten eingesetzt werden.

Prozesse werden bereits seit vielen Jahrzenten zuerst durch Maschinen und nun durch Software automatisiert. Mittlerweile gibt es aber neue und moderne Automatisierungsmöglichkeiten welche von vielen Unternehmen kaum genutzt werden.

  1. Data-Science

Data-Science ist ein breites Feld, welches viele Bereiche umfasst. Grundsätzlich fokussieren wir uns mit Data-Science auf die Nutzung von Daten um Informationen zu verarbeiten. Ein Unternehmen kann Data-Science zum Beispiel nutzen um detaillierte Analysen und Monitoring aufzusetzen. Die Automatisierte Auswertung von Geschäftsdaten kombiniert mit Monitoring Mechanismen erübrigt Beispielsweise das manuelle Auswerten von Geschäftsberichten und operativen Tätigkeiten. Auf Basis von Algorithmen können die meisten Geschäftsprozesse mit kaum Aufwand überwacht und analysiert werden. Gleichzeitig kann ein Data-Scientist mithilfe von Algorithmen die bestehenden Daten automatisiert auswerten um vorhersagen für die Zukunft zu treffen wie zum Beispiel im Predictive Maintenance. Hier sagen Algorithmen voraus wann eine Maschine wieder gewartet werden muss. Es erübrigen sich überflüssige Wartungs und Kontrollzyklen. Data-Science kann in jedem Unternehmensbereich angewendet werden und birgt umfangreiches Potential zur Automatisierung und Optimierung. Um individuelle Beispiele und Möglichkeiten für die Nutzung von Data-Science in Ihrem Unternehmen zu erkennen sollten Sie sich mit einem Experten in Verbindung setzen. Meist sind die aussichtsreichsten Möglichkeiten nach einem halbtägigen Workshop ersichtlich.

  1. Low-Code / No-Code

Low-Code und No-Code Anwendungen ermöglichen es Geschäftsprozesse ohne Aufwand von klassischen Software-Entwicklern zu automatisieren und zu digitalisieren. Die Idee dahinter ist, dass normale Business-Anwender aus den Fachabteilungen komplette Prozesse durch simples Drag & Drop und zusammeklicken in einer dafür vorgesehenen Software digitalisieren können. Im Jahr 2022 sind Low-Code Anwendungen einer der wichtigsten Trends – bergen aber auch Risiken. Viele Unternehmen stellen sich die Implementierung einfach vor und unterschätzen, dass es bei der Software-Entwicklung nicht nur um das Programmieren, sondern auch um das konzeptionelle ausarbeiten von Prozessen und Abhängigkeiten geht. Die Architektur zu entwickeln und umzusetzen ist oft mehr Arbeit und erfordert Erfahrung in dem Bereich, die normale Business-Nutzer nicht haben. Entsprechend sollte man die Nutzer von Low-Code Entwicklung umfangreich trainieren und Ihnen Experten für Software-Entwicklung und Architektur zur Verfügung stellen um eine Erfolgreiche Integration sicherzustellen.

  1. Künstliche Intelligenz

Viele Unternehmer denken bei KI vor allem an automatisches Fahren, Millionenbudgets, Google, Apple und hochkomplexe wissenschaftliche Projekte. Dabei können KI Projekte oft Problemlos in einem Rahmen von 20-60 Projekttagen erste nutzbare Ergebnisse erzielen und erreichen Ihre Ziele oft bereits im Rahmen eines 5-stelligen Budgets. Die Erfahrung zeigt, dass sich gut konzipierte KI Projekte oft nach nur wenigen Monaten amortisieren und die Daten eines normalen mittelständischen Unternehmens völlig ausreichend sind. Ein professioneller Dienstleister wird in einem ersten Workshop feststellen, welche Prozesse sich durch KI automatisieren lassen und für ein geringes Budget ein erstes Proof of Concept entwickeln. Dabei wird sichergestellt, dass die Umsetzung tatsächlich realistisch und die Daten ausreichend sind. Danach lassen sich auch konkrete Aussagen zu Umfang und Kosten des Gesamtprojekts treffen. Durch KI sind Prozesse automatisierbar die vorher ausschließlich durch Menschen durchgeführt werden konnten. Sie ebnet dem Mittestand neue Möglichkeiten und Wettbewerbsvorteile die momentan noch kaum bis gar nicht genutzt werden.

Industrial AI

KI, die in der Produktion ankommt – nicht nur im Proof of Concept.

Predictive Maintenance, Qualitätsprognosen, Prozessoptimierung: Wir verbinden Maschinen- und Unternehmensdaten und bringen Modelle in den täglichen Betrieb.

  • Erfahrung aus Industrie- und Produktionsprojekten
  • Von Sensordaten bis zum Modell im Betrieb
  • Messbare Effekte auf Ausschuss, Stillstand und Kosten

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