Grundlagen Organizational Intelligence

Organizational Intelligence als Element des geschäftsstrategischen Entscheidungsprozesses

In den letzten beiden Beiträgen haben wir uns mit den Anforderungen an die Vernetzung und Verknüpfung industrieller Prozesse beschäftigt. Außerdem haben wir uns angeschaut, wie diese, nachfolgend noch einmal aufgeführten, Eigenschaften genutzt werden können, um ein Unternehmen mit seiner Umwelt zu verknüpfen:

  1. Echtzeitbedingung
  2. Vernetzungsbedingung
  3. Nutzen- und Wertsteigerung
  4. Transparente, eindeutig interpretierbare und vollautomatische Entscheidungsfindung
  5. Selbstlernende Systeme
  6. Unternehmenssensorik
  7. Künstliche Intelligenz

Im dritten Teil unserer Serie widmen wir uns der Frage, warum eine Investition in Organizational Intelligence (OI) gerade aus geschäftsstrategischer Sicht sinnvoll ist.

Erweiterte Nutzungsmöglichkeiten für Daten und Informationen durch OI

Betrachten wir zunächst einmal Gegenstände, die lediglich als Träger von Informationen fungieren ohne eine weitere physische Funktion. In diese Kategorie fallen z.B. das Eintrittsticket oder der Geldschein, das Buch, das Musikstück oder die Rechnung. In derartigen physischen Medien enthaltene Informationen sind eher einfach auch in rein digitaler Form transportierbar, austauschbar und verarbeitbar.

Sieht man sich hingegen andere physische Produkte oder Objekte an wie ein Auto, die Unterkunft oder die Produktionsanlage, Zwischenprodukte im Herstellungsprozess, Ersatzteile oder einfach nur Kleidungsstücke, Lebensmittel und Mobiliar, findet man hier wichtige physikalische Eigenschaften, die aber auch von Daten und Informationen umgeben sind. Digitalisierung bedeutet in diesem Fall nicht, dass das physische Objekt als solches plötzlich virtualisiert wird, sondern die umgebenden Daten und Informationen, wenn sie in digitaler Form vorliegen, neue Möglichkeiten der Nutzung eröffnen.

So kann die technische Spezifikation in digitaler Form als Information zur Verfügung stehen, um z.B. Prozesse für die Herstellung im 3D-Druck Verfahren zu unterstützen oder den Wartungs- und Betriebsprozess zu optimieren. Andere Informationen über Verfügbarkeit, Lager- oder Einsatzort, Verschleiß oder Verbrauchszustand u.ä. bieten die Basis für neue Geschäftsmodelle im Service rund um ein Objekt.

Neue Geschäftsmodelle können entstehen

Betriebsdatenerfassung ist in Produktionsanlagen zur Steuerung des Herstellprozesses schon seit Langem Standard. Hier können sicher durch neue Technologien noch Optimierungen erzielt werden. Anders sieht es bei Produkten aus, die bei den Kunden im Gebrauch sind, vom Auto bis zur elektrischen Zahnbürste. Daten, die durch die Nutzung generiert werden, können in verschiedener Form in neue Prozesse oder Geschäftsmodelle einfließen. Im Bereich der Produktentwicklung können Betriebsdaten der Produkte die nächsten Produktgenerationen beeinflussen. Aber auch im Bereich Wartung, Service, Ersatzteilversorgung bis hin zur Planung von Ersatzteilbeschaffung können diese Daten nicht nur die Geschäftsprozesse optimieren, sondern auch Geschäftsmodelle verbessern oder sogar neu entstehen lassen.

Generell kann man sagen, dass die Digitalisierung in nahezu jedem Bereich zumindest Erweiterungsmöglichkeiten bietet. Vieles ist bereits Realität oder in der Planung. Es bleibt die Frage, an welcher Stelle Organizational Intelligence im Verlauf der Digitalisierung ansetzt und warum die Investition in OI geschäftsstrategisch entscheidend ist.

Brücken zwischen den Informationssilos bauen

Der interne wie externe Wertschöpfungsprozess mit vor- und nachgelagerten Partnern ist in organisatorische Silos aufgeteilt. Dies macht im Hinblick auf Zuständigkeit und Verantwortung Sinn, ist aber für eine übergreifende Informationsbereitstellung aus vielen Gründen kontraproduktiv. OI stellt sich dieser Herausforderung, mit neuen Technologien die Brücken zwischen den Silos sowie auch über die heterogenen IT Architekturen zu bauen. Dabei werden verschiedene Ziele verfolgt:

  • Optimierung der unternehmerisch strategischen Entscheidungsbasis mit den relevanten Informationen und Daten in mehreren Dimensionen
  1. Durchgängige und umfassende Datengrundgesamtheit (intern und extern verfügbare Daten unterschiedlichster Formate und Strukturen),
  2. Semantische Relevanz,
  3. Eventgesteuerte Automatisierung der Analyse in Richtung Wettbewerb und Kunde mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI), um zeitnah Entscheidungsgrundlagen zu erhalten.
  • Identifikation möglicher Geschäftsmodelle basierend auf der Grundlage umfassender Analyse.
  • Prozessoptimierung und -automatisation in Business-Eco-Systemen.

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