Always-on-Business erfordert Kundenbetreuung rund um die Uhr

Always-on-Business erfordert Kundenbetreuung rund um die Uhr

Interne und externe Anwender erwarten problemlosen Zugriff auf Dienste – und das 24 Stunden am Tag und 7 Tage die Woche. IT-Ausfälle dagegen gefährden Digitalisierungsinitiativen sowie Innovationen und kommen Unternehmen teuer zu stehen. Durchschnittlich verliert jede Firma dadurch 20,4 Millionen Euro pro Jahr, so eine aktuelle Studie. Mit dem richtigen Support erhöhen Unternehmen die Verfügbarkeit von Anwendungen, Daten und Services. Diesen Trend hat auch die Software AG erkannt und bietet deshalb ihren Kunden mit dem den Enterprise Active Support (EAS) ein erweitertes Support-Paket an, um sie ganzheitlich bei der digitalen Transformation zu unterstützen.  

Die digitale Welt kennt weder Öffnungszeiten noch Ladenschluss. Die Bereitstellung von Waren und Dienstleistungen rund um die Uhr ist in vielen Fällen längst kein Wettbewerbsvorteil mehr, sondern eine Selbstverständlichkeit. Weil viele Prozesse digitalisiert und alternativlos nur noch über IT-Systeme machbar sind, ist die ständige Verfügbarkeit von Systemen Grundvoraussetzung für den Unternehmenserfolg.

Rund um die Uhr verfügbar

Webseiten, etwa von Online-Shops, müssen 24 Stunden am Tag erreichbar sein – das hebt sie schließlich vom stationären Handel ab. Bei Apps, die Kunden in der Freizeit nutzen, wird ständige Erreichbarkeit sowieso vorausgesetzt. In Bezug auf Geschäftsanwendungen ist die permanente Verfügbarkeit in besonderem Maße in internationalen Unternehmen Grundvoraussetzung: Standorte und Büros in verschiedenen Zeitzonen brauchen jederzeit Zugriff auf interne Dienste. Support zu den üblichen Geschäftszeiten des Mutterlandes reicht in diesen Fällen nicht mehr aus. Das bestätigt auch eine Studie, in der 70 Prozent der Befragten den unterbrechungsfreien Zugang zu IT-Services als zentrale oder wichtige Voraussetzung für die digitale Transformation sehen. 44 Prozent der in Deutschland Befragten beobachten bei Ausfällen und Datenverlusten sinkendes Kundenvertrauen.

Steigende Anforderungen und Nachfrage nach IT-Experten

IT-Abteilungen stehen daher vor der Herausforderung, die Verfügbarkeit zu jeder Zeit und in jeder Zeitzone zu gewährleisten, gleichzeitig aber die Projekte der Fachabteilungen mit der nötigen IT-Kompetenz zu unterstützen, um die Digitalisierung voranzutreiben. Dabei haben sie selbst mit dem andauernden Fachkräftemangel zu kämpfen: Ende April 2018 waren rund 39.600 Stellen im IT-Bereich unbesetzt – die Zahl hat sich in den letzten vier Jahren mehr als verdoppelt. Das geht aus dem MINT-Frühjahrsreport 2018 hervor. Trotz dieser Herausforderung ist es bei Störungen an der Hardware oder Fehlern in der Software essenziell, schnell Experten für die einzelnen Komponenten an der Hand zu haben. Deshalb bietet die Software AG ihren Kunden den Enterprise Active Support.

Sechs gute Gründe für den Enterprise Active Support

  1. Der Telefon-Support sowie der Zugang zu Empower – das umfassende Self-Service-Extranet – stehen Anwendern täglich rund um die Uhr zur Verfügung.
  2. Kunden können eine unbegrenzte Anzahl technischer Ansprechpartner angeben, die der Hotline Support-Fälle melden können.
  3. Bei kritischen Support-Fällen erhalten EAS-Services-Nutzer innerhalb von vier Stunden einen Resolution-Plan.
  4. Die Support-Fälle priorisiert der Support und reagiert doppelt so schnell.
  5. Damit es gar nicht erst zu ungeplanten Ausfällen der Digital Business Platform sowie der kritischen Adabas- und Natural-Anwendungen kommt, gehören zu den EAS Services auch Beratungs- und Optimierungsangebote.
  6. Experten begleiten die Mitarbeiter der Anwender durch den Lebenszyklus der Produkte.

Wie Kunden der Software AG vom EAS profitieren

Das EAS minimiert Risiken und senkt Kosten, gerade in schwierigen Situationen, wie beispielsweise bei technischen und funktionalen Änderungen der Umgebung, bei Erweiterungen der IT-Landschaft und bei der Integration neuer Lösungen. Unternehmen erhalten technische Dokumente und können One-to-One-Online-Sessions mit den Experten buchen. Diese bieten Unterstützung beispielsweise beim Performance Tuning oder dem Load Balancing. Die EAS-Ansprechpartner stehen dabei im Austausch mit den Software-AG-Bereichen F&E, den Global Consulting Services und dem Produktmanagement. Damit fließen Informationen und Erkenntnisse – beispielsweise aus neuen Implementierungen – zwischen den Bereichen und den EAS-Anwendern, die so direkt bessere Prozesse erstellen und festlegen können. So generieren sie mit der richtigen Technologie und professionellem Support größeren Nutzen.

Weitere Informationen zum Enterprise Active Support erhalten Sie hier.

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Versicherungen auf dem Weg in eine von Algorithmen dominierte Zukunft

Versicherungen auf dem Weg in eine von Algorithmen dominierte Zukunft

Keine Frage: Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit eines der populärsten Trendthemen. Mit unzähligen Beispielen wird verdeutlicht, welche bahnbrechenden Entwicklungen wir zukünftig zu erwarten haben. Da wird optimistisch über selbstfahrende Autos und Drohnen spekuliert oder es werden Roboter gezeigt, die bald Arbeiten im Warenlager und bei der Altenpflege übernehmen. Und es gibt beunruhigende Szenarien von autonomen Kampfrobotern und der totalen (Video-) Überwachung von Aktivitäten im öffentlichen Raum, die sofort Erinnerungen an den Roman „1984“ hervorrufen.

Auch in der Versicherungsbranche kommt KI bereits zum Einsatz. Die Auswirkungen sind weniger spektakulär, aber nicht minder weitreichend. Schon heute gibt es zahlreiche Beispiele, welche die Richtung vorgeben:

  • Im Vertrags- und Bestandsmanagement kann sich der Kunde an einen Chatbot wenden (z.B. Uniqa ServiceBot), um sich über die verfügbaren Versicherungsprodukte zu informieren. Dies geschieht nicht nur, um die Mitarbeiter der Versicherung zu entlasten, sondern auch, um eine spezielle Zielgruppe zu adressieren: Menschen, die sich nicht mehr unbedingt mit anderen Menschen unterhalten wollen, sondern den asynchronen Dialog mit einem Algorithmus vorziehen.
  • Im Schadenmanagement werden für proaktive Schadensregulierungen bzw. Sofortregulierungen Algorithmen eingesetzt, um mit weniger Arbeitsaufwand (also Kosten) schneller Entscheidungen treffen zu können. Das Ziel dabei ist es, den Kunden zeitnah auszahlen zu können und an die eigene Versicherung zu binden. Bei Massenregulierungen, etwa nach einem Hagelsturm, können Algorithmen die Bilder der Schäden oder die Scans der beschädigten Karosserien mittlerweile mindestens so gut beurteilen wie Menschen. In jedem Fall können sie es schneller und ermüdungsfrei – bis zu 24 Stunden pro Tag.
  • Der Einsatz vernetzter Geräte (Internet of Things) wird mehr und mehr für die Bereitstellung von verhaltensbasierten Policen genutzt. Bei Krankenversicherungen kann das die Kontrolle sein, ob sich ein Patient an den verordneten Therapieplan hält. Fitness-Tracker werden mehr und mehr eingesetzt, um Versicherte zu einem gesünderen Lebensstil zu animieren. In beiden Fällen sind Algorithmen notwendig, um aus der Fülle an Daten relevante Einzelereignisse oder unerwünschte Entwicklungen zu identifizieren und schnellstmöglich darauf zu reagieren.
  • Im Bereich der internen IT ist schon heute das Abwehren von Cyberangriffen ohne den Einsatz von Algorithmen kaum noch vorstellbar. Bei geschätzten 600 Millionen Angriffen täglich wird schnell deutlich, dass Menschen alleine hoffnungslos überfordert sind und deshalb der Einsatz von KI unbedingt notwendig ist.

Diese Beispiele stellen nur den Anfang einer Entwicklung dar, die sich in den nächsten Jahren noch beschleunigen wird. Die Konsequenzen davon sind vielfältig:

  • Versicherungen werden zukünftig proaktiver entscheiden und handeln als in der Vergangenheit. Der Blick in den Rückspiegel weicht dem Blick durch die Windschutzscheibe.
  • Versicherungen werden Produkte viel stärker als heute auf Basis individueller Risiken und Verhaltensweise entwickeln und mit Preisen belegen, die nicht mehr pauschal für ein Jahr gelten, sondern für kürzere Zeiträume und personenbezogene Anforderungen.
  • Die Bedürfnisse des Kunden bei der Interaktion mit der Versicherung (Customer Experience) werden noch stärker in den Mittelpunkt treten. Der Kunde wird individuell und ganzheitlich gesehen und bekommt in Echtzeit Rückmeldungen von seiner Versicherung.

Dafür müssen sich Versicherungen umfassend auf die Nutzung von Künstlicher Intelligenz vorbereiten. Dies beinhaltet:

  • Organisation: Versicherungen müssen noch mehr internes KI-Know-how entwickeln und bereitstellen. Dem „Data Scientist“ kommt dabei eine zentrale Rolle zu. Zudem müssen Versicherungen ihre Mitarbeiter von Routinetätigkeiten entlasten, sodass diese zusammen mit Data Scientists an der Umsetzung der KI arbeiten können. Durch diese Freiräume für neue Innovationen können durchaus erste, kleinere KI-Projekte entstehen.
  • IT: Versicherungen brauchen leistungsfähige IT-Plattformen, um KI erfolgreich einzusetzen. Das beste Modell eines Data Scientists nützt wenig, wenn es nicht in der Praxis eingesetzt werden kann. Das Modell muss mit echten Stammdaten, Daten des Kunden sowie externen Daten (beispielsweise Wetter-Daten) versorgt werden, um Entscheidungen unterstützen zu können. Es muss sozusagen „die letzte Meile“ überwinden.
  • Daten-Governance: Die IT-Plattform muss um eine entsprechende Daten-Governance ergänzt werden, die beschreibt, wo die Daten herkommen (aus dem eigenen Haus oder von extern) und wie und von wem die Daten verwendet werden. Schließlich muss sichergestellt sein, dass Datenqualität und Datenschutz gewährleistet sind. Nur wenn Daten klassifiziert sind, können sie für das Trainieren von Modellen (insbesondere Neuronale Netzwerke) eingesetzt werden.

Versicherungen müssen flexibel sein

Die Auswirkungen von KI auf Versicherungen werden massiv sein. Die aufgezeigten Anwendungsfälle sind nur der Anfang einer Entwicklung, die alle Sparten und alle Produkte der Versicherungen betreffen wird. Heute sind weder das genaue Zielbild noch der optimale Weg dorthin bekannt. Daher gilt es, sich so flexibel wie möglich aufzustellen. So verbaut sich die Versicherung nicht den Weg in eine von Algorithmen dominierte Zukunft.

Mehr über die Digitale Transformation von Versicherungen lesen Sie hier.

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Künstliche Intelligenz braucht schlaue menschliche Köpfe

Künstliche Intelligenz braucht schlaue menschliche Köpfe

Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Analysten sagen der neuen Technologie enormes Potenzial für die Wirtschaft voraus. Unternehmen quer über alle Branchen hinweg setzen sich mit den Möglichkeiten von maschinellem Lernen und automatisierten Entscheidungen auseinander. Doch die Umsetzung wird vor allem durch eines ausgebremst: den Fachkräftemangel.

Wenn man sich die Masse an Medien- und Social-Media-Meldungen zum Thema KI ansieht, scheint künstliche Intelligenz heute nahezu allgegenwärtig. Produktankündigungen, Forschungsergebnisse und Artikel, die sich mit den Möglichkeiten von KI auseinandersetzen, überfluten den Markt. Im privaten Alltag findet KI bereits große Akzeptanz. So zeigt eine aktuelle Studie des Branchenverbandes Bitkom, dass drei Viertel der befragten Bundesbürger KI-basierte Empfehlungen für optimale Reiseverbindungen gut finden, und 69 Prozent freuen sich, wenn bei der Internetsuche dank künstlicher Intelligenz die besten Ergebnisse ganz oben stehen.

KI ist in der Praxis angekommen

Auch im Unternehmensumfeld rauchen derzeit viele Köpfe, wie man am besten von KI profitieren kann. Über alle Branchen hinweg gibt es bereits zahlreiche Anwendungen. In der Industrie optimieren selbstlernende Algorithmen zum Beispiel mit vorausschauender Wartung die Produktion. Im Banken- und Versicherungsumfeld helfen intelligente Systeme dabei, Betrugsfälle in Echtzeit aufzudecken und zu vermeiden. Und in der Automobilbranche entwickeln die Hersteller mit Hochdruck das autonome Fahren. Laut einer aktuellen IDC-Studie hat ein Viertel der deutschen Unternehmen bereits KI-Projekte umgesetzt, und 69 Prozent planen dies in den nächsten zwölf Monaten. Den Analysten zufolge werden die weltweiten Ausgaben für künstliche Intelligenz und Machine Learning bis 2020 auf über 40 Milliarden US-Dollar steigen.

Warum diese Begeisterung? Die Antwort liegt auf der Hand: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten Unternehmen die Möglichkeit, das Potenzial ihrer Daten erst richtig auszuschöpfen. Denn mit dem Internet der Dinge wächst die verfügbare Datenmenge ins Unendliche. Es reicht jedoch nicht aus, Informationen einfach nur zu sammeln, man muss sie auch in Wissen verwandeln. Um dies bei der wachsenden Datenflut zu meistern, kommen selbstlernende Algorithmen ins Spiel.

Fachkräftemangel als größte Herausforderung

Künstliche Intelligenz ist allerdings kein Selbstläufer. Damit sie überhaupt erfolgreich sein kann, braucht sie nicht nur Hochleistungs-Technik, sondern auch Menschen. Unternehmen benötigen Data Scientists, die geeignete Datenquellen für eine Fragestellung identifizieren und die Analysen vorbereiten. Sie müssen unter anderem passende analytische Modelle erstellen, Tools auswählen und interdisziplinär über den Tellerrand hinausschauen. Außerdem sind Data Engineers gefragt, die die Daten bereinigen, aufbereiten und analysefähig machen.

Doch solche Fachkräfte sind Mangelware und auf dem Markt heiß begehrt. Laut der bereits oben erwähnten IDC-Studie fehlt es in mehr als 80 Prozent der befragten Unternehmen an geeigneten Spezialisten. Händeringend gesucht werden Data Scientists, Entwickler, Datenbank-Manager, Business-Analysten sowie Trainer. Zwar gibt es an deutschen Universitäten bereits zahlreiche Studiengänge mit dem wohlklingenden Abschluss Data Scientist, doch bis diese Absolventen auf den Arbeitsmarkt kommen, dauert es noch einige Zeit. International sieht es nicht viel besser aus. McKinsey beispielsweise prognostiziert, dass bis 2024 alleine in den USA 250.000 Data Scientists fehlen werden.

Keine Zeit zu verlieren

Unternehmen sollten sich daher nicht nur darauf konzentrieren, neue Fachkräfte zu rekrutieren. Genauso wichtig ist es, Mitarbeiter weiter zu qualifizieren und fehlendes Know-how aufzubauen. Die Bitkom Akadmie bietet z.B. hierfür seit Kurzem in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Forschungszentrum für KI (DFKI) den bundesweit ersten Zertifikatslehrgang „Ausbildung zum KI-Manager“. Außerdem können Unternehmen durch Zusammenarbeit mit externen Spezialisten Know-how-Lücken schließen. Denn eines ist klar: Abwarten ist keine Lösung. Im internationalen Vergleich liegt Deutschland im KI-Bereich nur im Mittelfeld, so die IDC-Studie. Es wird also höchste Zeit, mit der Aufholjagd zu beginnen.

Hier erfahren Sie mehr über die KI-Angebote der Software AG.

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Bankfilialen: Totgesagte leben länger

Bankfilialen: Totgesagte leben länger

Jede Woche schließen in Deutschland im Durchschnitt 36 Bankfilialen. Hat der gute alte Service-Schalter ausgedient? Die Antwort lautet Nein, denn damit verlieren Banken eine wichtige Schnittstelle zum Kunden. Filialen müssen sich neu erfinden. Der Einzelhandel macht vor, wie man mit innovativen Konzepten das Kundenerlebnis verbessert. Vieles davon lässt sich auch auf den Bankensektor übertragen.

Das Sterben von Bankenfilialen geht weiter: Wo vor Kurzem noch eine Sparkasse oder eine Volksbank war, steht jetzt eine Döner-Bude. Vor allem in ländlichen Gebieten müssen Kunden heute oft weit fahren, wenn sie noch Bankgeschäfte am Schalter erledigen möchten. Laut einer aktuellen Bain-Studie schließen in Deutschland wöchentlich 36 Bankfilialen, und ein Kreditinstitut verabschiedet sich sogar endgültig vom Markt. Pro Woche verlieren mehr als 400 Bankangestellte ihren Job. Geht künftig alles nur noch online?

In den USA ist ein gegenläufiger Trend erkennbar. Hier setzen große Banken wieder verstärkt auf die Filiale. Zwar treiben sie parallel auch ihr digitales Angebot voran – doch sie haben erkannt, dass der persönliche Kontakt und eine physische Präsenz vor Ort das A und O für gute Kundebeziehungen sind. So plant JPMorgan Chase zum Beispiel, 400 neue Filialen zu eröffnen. Auch die TD Bank baut ihr Filialnetz aus.

Mit exzellenter Beratung und Erlebnissen punkten

Die Filiale ist immer noch eine wichtige Kundenschnittstelle. Während Kunden alltägliche Bankgeschäfte vorwiegend online erledigen, wünschen sie sich für größere Finanzentscheidungen wie beispielsweise eine Immobilienfinanzierung oder Versicherung eine persönliche Beratung. Dafür bleibt das vertrauliche Gespräch vor Ort mit einem erfahrenen Berater weiterhin die erste Wahl. Auch etliche Banken in Deutschland haben das erkannt. Statt Filialen zu schließen, versuchen sie, diese wieder attraktiver für den Kunden zu gestalten.

Die Deutsche Bank setzt zum Beispiel auf Premium-Filialen, in denen sie ihre Beratungskompetenz in den Mittelpunkt stellt und moderne Technik einsetzt. Berater vor Ort können Experten auf der ganzen Welt per Videokonferenz zu einem Gespräch hinzuschalten. Kostenloses WLAN, der Einsatz von iPads und Co-Browsing mit dem Berater bieten ein modernes Erlebnis.

Auch die Commerzbank eröffnet in großen deutschen Städten Flagship-Stores, in denen ein Team aus jeweils 50 bis 60 Beratern bereitsteht. Kunden können sich auf Tablets über Angebote informieren. Großzügige Architektur, ein Lounge-Bereich und eine Kaffeebar sorgen für eine angenehme Atmosphäre.

Was Banken vom Einzelhandel lernen können

Nicht nur Banken kämpfen mit sinkenden Kundenzahlen. Auch der Einzelhandel ist davon betroffen – hat aber bereits Gegenmittel entwickelt. Einige Konzepte lassen sich gut auf den Bankensektor übertragen. Eine Möglichkeit wäre zum Beispiel, Kunden, die schon längere Zeit nicht mehr in der Filiale waren, anzusprechen und mit personalisierten Nachrichten auf Angebote aufmerksam zu machen. Diese sollten exakt auf die aktuellen Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten sein. Dafür ist es wichtig, anhand von Kundendaten einen möglichst umfassenden Blick auf die Customer Journey zu gewinnen. Mit Location Based Marketing könnten Banken Kunden sogar identifizieren, wenn sie sich gerade in der Nähe einer Filiale befinden oder vorbeilaufen – und sie dann zum Besuch in der Filiale einladen.

Betritt der Kunde die Filiale, könnten ihn Monitore mit personalisierten Informationen auf attraktive Angebote aufmerksam machen, ihm Auswahlprozesse erleichtern oder ihn auf den nächsten freien Schalter oder die Schlange mit der kürzesten Wartezeit hinweisen.

Banken sollten zudem genau analysieren, zu welchen Zeiten Kunden in ihre Filiale kommen, welche Angebote sie dort vorwiegend nutzen und wo es vielleicht lange Wartezeiten gibt. Anhand dieser Daten können sie dafür sorgen, dass zu den Stoßzeiten ausreichend viele Berater für die am meisten nachgefragten Bereiche vor Ort sind und somit ihren Service verbessern. Angebote, die stark genutzt werden, können sie ausbauen und andere reduzieren. So gestalten Banken ihre Filialen insgesamt effizienter und sparen Kosten.

Den Mehrwert für den Kunden in den Mittelpunkt stellen

Um dem Filialsterben entgegenzuwirken und den Besuch vor Ort für Kunden wieder attraktiver zu machen, sollten sich Banken vor allem eins fragen: Was wünscht sich der Kunde und was bringt ihm den größten Nutzen? Technik darf nicht zum Selbstzweck werden. Denn die beste Innovation bringt nichts, wenn sie am Kundenbedarf vorbeigeht. Entscheidend ist deshalb, seine Kunden genau zu kennen. Datenanalysen sind dafür eines der wichtigsten Instrumente. Wenn die Filiale dem Kunden einen Mehrwert bietet, hat sie weiterhin ihre Daseinsberechtigung und wird um das Online-Geschäft ergänzt.

Sie möchten mehr über die Digitalisierung des Finanzsektors und smarte Bankfilialen erfahren? Klicken Sie hier.

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Ende-zu-Ende-Modellierung von Smart Ecosystems

Ende-zu-Ende-Modellierung von Smart Ecosystems

Letztes Jahr etablierte die Software AG einen Wissenschaftlichen Beirat. Das Gremium bietet der Software AG durch seine wissenschaftliche Perspektive wertvolle Impulse für (potenzielle) neue Technologietrends. In dieser Artikel-Serie beleuchten die Experten ihre Forschungsgebiete und geben einen kurzen Ausblick, wie sich diese künftig entwickeln werden. Prof Dr.-Ing. habil. Peter Liggesmeyer befasst sich als Leiter des Fraunhofer-Instituts IESE und als Leiter der Arbeitsgruppe “Software Engineering: Dependability” der Technischen Universität Kaiserslautern mit den Themen Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement, Objektorientierte Entwicklungsmethoden für technische Software, Softwarequalität in technischen Systemen, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit.

„Smart Ecosystems“ sind heterogene Systeme, die ehemalige Insellösungen für die Steuerung von Geschäftsprozessen (IT-Systeme) und technischen Prozessen (eingebettete Systeme) aufbrechen und als integrierte Gesamtlösung ganzheitlich nutzbar machen. Die daraus resultierenden Systeme sind umfangreich, heterogen, offen und verändern sich zur Laufzeit autonom. Menschen sind nicht oder nur eingeschränkt in der Lage, in diese Systeme steuernd einzugreifen, weil es ihnen an Übersicht oder auch Reaktionsgeschwindigkeit mangelt oder unwirtschaftlich wäre. Die Systeme müssen im Wesentlichen autonom agieren und dabei Qualitätseigenschaften – beispielsweise Safety – beachten. Als Grundlage für autonome Entscheidungen müssen ihnen geeignete Modelle zur Verfügung stehen, die aufgrund ihrer dynamischen Veränderlichkeit anders beschaffen sein müssen als die Systemmodelle, die aktuell Stand der Technik sind. Sie müssen durch die Systeme selbst zur Laufzeit ausgewertet werden können, um etwa zu entscheiden, ob eine neue Systemkonfiguration sicher ist. Derartige Fragestellungen haben bisher Menschen zur Entwicklungszeit von Systemen entschieden mit der Konsequenz, dass eine geeignete Konfiguration während des Betriebs nicht verändert werden durfte.

„Smart Ecosystems“ benötigen umfassende Modellierungsansätze insbesondere zur autonomen Handhabung der dynamischen Aspekte. Es ist zu entscheiden, welche Aspekte entweder stabil oder wichtig genug sind, um sie vollständig zu modellieren. Die Modelle müssen darüber hinaus mit der naturgemäßen Unsicherheit umgehen können.

Als solide Basis für derartige Lösungen bilden sich zunehmend Plattformen heraus, die Interoperabilität sicherstellen, wie etwa die IIoT-Plattform ADAMOS oder die BaSys4.0-Plattform für Industrie 4.0, die derzeit in einem vom Fraunhofer IESE geleiteten und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung finanzierten Projekt konzipiert wird. Es ist zu erwarten, dass Plattformen und umfassende, dynamische Modellierungsansätze für die Realisierung der zukünftigen „Smart Ecosystems“ eine wichtige Rolle spielen werden.

Lesen Sie hier alle weiteren Beiträge des Wissenschaftlichen Beirats der Software AG:

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Sechs Grundsätze der Prozessoptimierung

Sechs Grundsätze der Prozessoptimierung

Sie möchten die Prozesse in Ihrem Unternehmen verbessern? Dann sollten Sie Ihre Ziele genau festlegen und niemals den Blick für das große Ganze verlieren. Dafür gibt es weder ein Geheimrezept noch eine Wunderwaffe, aber wenn Sie die folgenden Grundsätze beachten, sind Sie auf dem richtigen Weg. Sie sind der Schlüssel zum Erfolg Ihres Prozessoptimierungsprojektes.

  • Prozessoptimierung ist kein Selbstzweck.

Prozessoptimierungsprojekte sind auf ein bestimmtes Ziel gerichtet und müssen messbare und quantifizierbare Ergebnisse liefern. Ihr Ziel kann es beispielsweise sein, die Gesamtkosten zu senken oder Compliance-Vorgaben umzusetzen. Fangen Sie immer zuerst mit dem Ergebnis an und definieren Sie auf dieser Basis klare Ziele für Ihre Stakeholder. Andernfalls hat Ihr Optimierungsprojekt wenig Aussicht auf Erfolg. Vergessen Sie nie, was Sie letztendlich erreichen wollen!

  • Stellen Sie die Menschen in den Mittelpunkt!

Erkennen Sie das Engagement Ihrer Mitarbeiter an und schaffen Sie die Voraussetzungen dafür, dass jeder immer und überall seinen Beitrag leisten kann. Prozesse werden von Menschen entworfen und ausgeführt. Sie sind es, die hart für den Projekterfolg arbeiten und sind daher viel wichtiger als die Tools, die sie nutzen. Entscheiden Sie sich daher für eine Strategie, die eine effektive Zusammenarbeit fördert. Es gilt, sich nicht nur auf Zahlen, sondern auch auf die Mitarbeiter zu konzentrieren, denn mit ihnen steht und fällt Ihr Projekt.

  • Ernten Sie die niedrig hängenden Früchte zuerst.

Auch große Dinge fangen klein an: Überlegen Sie, wie Sie schnell einen Nutzen erzielen, also die Time-to-Value verbessern können. Das hilft beim Start und bringt Sie auf die richtige Bahn zu Ihrem übergeordneten Ziel. Sehr hilfreich ist es, wenn Sie rasch sichtbare Erfolge vorweisen können, die alle Stakeholder im Unternehmen verstehen. Nehmen Sie sich deshalb zunächst Projekte vor, die schnell abgeschlossen werden können und wenig kosten. Wählen Sie einen Prozess aus, den möglichst viele im Unternehmen kennen.

  • Lassen Sie jeden wissen, wie zielführend Ihre Prozesse sind.

Beweisen Sie Ihren Stakeholdern, dass sich ihre Anstrengungen lohnen und ihnen die Arbeit erleichtern. Dadurch sind diese viel eher zur Mitarbeit bereit. Damit Sie die Unterstützung der Stakeholder und Entscheidungsträger bekommen, müssen Sie deren Herausforderungen und Ziele verstehen. Lassen Sie Kommunikation und Zusammenarbeit nicht außer Acht: Nehmen Sie sich die Zeit und informieren Sie die Mitarbeiter der Fachabteilungen über Ihr Optimierungsprojekt. Machen Sie ihnen klar, dass auch sie davon profitieren und dass die Zeit, die sie dafür aufbringen, nicht verschwendet ist.

  • Pflegen Sie Ihre Prozesse gut.

Die Verwaltung von Prozessen ist entscheidend und bildet die Basis für Verbesserungen. Governance-Instrumente überwachen den Zustand Ihrer Prozesslandschaft. Nur mit einer effektiven Führung können Sie garantieren, dass alle Compliance-Vorgaben erfüllt werden und Ihre Prozesslandschaft effektiv bleibt.

  • Gestalten Sie Ihre Prozesse so einfach wie möglich.

Erinnern die von Ihnen geplanten Prozesse an den Bauplan einer Mondrakete? Dann sollten Sie Ihre Pläne überarbeiten und darauf achten, sie möglichst einfach zu halten. Prozesse sollten leicht verständlich, nachvollziehbar und implementierbar sein. Das erhöht die Chancen, dass all Ihre Stakeholder sie verstehen.

Bleiben Sie diesen sechs Grundsätzen treu, denn sie stellen sicher, dass Ihr Projekt zielgerichtet und überschaubar bleibt und auf die Unterstützung Ihres Projektteams und der Stakeholder im Unternehmen zählen kann. Verlieren Sie dabei niemals Ihr Ziel aus den Augen.

Sie möchten mehr darüber erfahren, wie Sie Ihre Unternehmensproduktivität durch Prozessoptimierung steigern können? Weitere Informationen finden Sie hier. Oder melden Sie sich jetzt schon kostenfrei zu einem Termin der Digital BPM Tour an!

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