Automatisierung in Unternehmen erfolgreich umsetzen

Prozessautomatisierung spielt eine immer entscheidendere Rolle in Unternehmen: Wer Kosten senken, Produktivität und Agilität steigern und die Kommunikation zwischen Abteilungen effizienter gestalten möchte, kommt an intelligenten Lösungen nicht vorbei. Eine Entwicklung, die durch die Pandemie zusätzlich gefördert wird. 

Aber Automatisierung erfolgt nicht automatisch: Um Transformationsprozesse in Ihrem Unternehmen erfolgreich umzusetzen, benötigen Sie neben Technologien auch das nötige Know-how und die richtigen Rahmenbedingungen.

Potenziale von Automatisierung und Industrie 4.0 optimal nutzen

Werden Automatisierungsprojekte richtig implementiert, unterstützen sie Ihre Projektteams maximal und zuverlässig. So ermöglicht Predictive Maintenance (PdM) als eine der greifbarsten Anwendungen der Industrie 4.0 eine proaktive und vorausschauende Wartung Ihrer Anlagen. Ein entscheidender Schritt, um Zeitaufwand zu reduzieren und übermäßige Wartungs- und Instandhaltungskosten zu vermeiden. 

Auch Machine Learning (ML) ist in der Lage, auf Basis von Datensätzen und Abläufen Muster zu erkennen, Abweichungen zu identifizieren und eigenständig Lösungen zu entwickeln.

Automatisierung in Unternehmen: Der aktuelle Stand

In Deutschland ist die Entwicklung in Richtung KI- und Automatisierungsprojekte bereits in vollem Gange, wie eine Interxion-Studie von 2020 zeigt: Lediglich 3,5 Prozent der Befragten geben an, in diesem Bereich noch nicht tätig zu sein. 

In der produktiven Anwendung fallen die Zahlen deutlich geringer aus: 26,4 Prozent in Deutschland setzen bereits einen ersten Anwendungsfall ein. Mehrere Anwendungsfelder verzeichnen in Deutschland nur 5,8 Prozent der Befragten. 

Automatisierung stellt Unternehmen auch vor Herausforderungen

Die Differenz zwischen Erprobung und tatsächlicher Anwendung offenbart eine zentrale Herausforderung von Automatisierungsprojekten: Nur etwa 50 Prozent schaffen es in die produktive Nutzung. Die Gründe hierfür liegen oft in den Unternehmen selbst. Denn die Technologien müssen auf eine skalierbare, nutzbar aufbereitete Datengrundlage zurückgreifen können. Zudem müssen neben Software-Lebenszyklen auch die Daten- und Modelllebenszyklen genutzt werden.

Die steigende Vielzahl und Komplexität der Technologien stellt Unternehmen vor zusätzliche Herausforderungen. Denn das entsprechende Fachwissen und die nötige Erfahrung können intern meist nicht vollständig abgedeckt werden. 

Change-Prozesse richtig angehen – von Anfang an

Solche Herausforderungen sind aber kein Grund zur Skepsis oder Stagnation. Mit den folgenden Schritten setzen Sie Automatisierungsprojekte zur Organisationsentwicklung in Ihrem Unternehmen erfolgreich um – von der Vorbereitung über die Implementierung bis zur produktiven Nutzung. 

Grundvoraussetzungen ist dabei die Bereitstellung von Ressourcen über einen größeren Zeitraum. Und die Bereitschaft, bestehende Prozesse gegebenenfalls zu redefinieren, um Potenziale richtig zu nutzen.

Eine Frage der Technologie: Welche Anwendungen bringen Ihr Unternehmen weiter?

Jedes Automatisierungsprojekt beginnt mit der Wahl der richtigen Technologien. Welche Anwendungen sind für Ihr Unternehmen effizient und zielführend? Und: Welche Voraussetzungen bringen die angestrebten Lösungen mit sich? 

Für die erfolgreiche Implementierung einer Predictive Maintenance müssen Ihre Maschinen beispielsweise über ausreichende Sensorik und digitale Schnittstellen verfügen. Nur so können in der produktiven Nutzung präzise Ergebnisse erzielt werden. 

Der richtige Rahmen: Diese Experten unterstützen Sie bei der Organisationsentwicklung

Besetzen Sie deshalb bei der Analyse und Vorbereitung Ihres Automatisierungsprojekts die folgenden Rollen: 

• Einen Business Analyst, der den Ist-Zustand Ihres Unternehmens mit Ihren Zielen und den technologischen Anforderungen abgleicht. 
• Einen System Architect, der ein funktionales IT-System entwirft und auf Ihre Anforderungen hin spezifiziert. 
• Und nicht zuletzt einen Solution Architect, der die Gesamtvision Ihres Change-Prozesses mit Blick auf die produktive Nutzung entwirft. 

Darüber hinaus empfiehlt es sich, frühzeitig eigene Ressourcen aufbauen und intern Teams und Fachkräfte zu schulen und vorzubereiten.

Von Data Scientist bis ML-Engineer: Ihr Team für eine erfolgreiche Implementierung

Sind alle Anforderungen erfüllt, brauchen Sie als Product Owner für die Implementierung Ihres Automatisierungsprojekts neben Software-Entwickler und DevOps Engineer einen Data Engineer, einen Machine Learning Engineer sowie einen Data Scientist. Der Data Engineer verarbeitet Ihre Datenbestände und stellt diese für die Nutzung und Auswertung bereit. Das Einsatzgebiet des Data Scientist umfasst vor allem die KI-spezifischen Teile, während der Machine Learning Engineer zwischen Data Science und klassischer Entwicklung vermittelt. 

Suchen Sie sich Unterstützung durch Experten

Sie verfügen in Ihrem Unternehmen nicht über ausreichend qualifizierte Experten in all diesen Einsatzbereichen? Keine Sorge: Kaum ein Betrieb kann alle notwendigen Kenntnisse intern abdecken.

Daher ist es sinnvoll, bei Beratung, Implementierung und Schulung auf Unterstützung durch externe Experten zu setzen. Diese sind nicht nur technologisch und methodisch auf dem aktuellsten Stand, sondern verfügen auch über die notwendige Erfahrung. Profitieren Sie von diesen Kenntnissen, um Ihr Automatisierungsprojekt gemeinsam und auf Augenhöhe zu gestalten. 

Der wichtigste Schritt: Betrieb, Monitoring, Support und Developing

Mit der Implementierung der Technologie ist Ihr Projekt noch nicht abgeschlossen. Denn eine gelingende Transferleistung in den Produktionsablauf ist Voraussetzung für eine gewinnbringende Nutzung – und einer der häufigsten Gründe für das Scheitern von Automatisierungsprojekten. 

Betrachten Sie die einzelnen Schritte also immer im Gesamtzusammenhang. Die produktive Nutzung muss von Anfang an im Fokus stehen. Etablieren Sie zudem Monitoringprogramme und Feedbackschleifen. Nur so kann Ihr Automatisierungsprojekt sein Potenzial in der Anwendung effizient entfalten. 

KI-Plattform einrichten und Synergien bündeln

Wenn Ihr Unternehmen langfristig verschiedene KI-Projekte plant, lohnt es sich, eine KI-Plattform mit zentral zur Verfügung stehenden Applikationen, Konzepten und Standards sowie Bausteinen und Werkzeugen einzuführen, um Wissen und Erfahrungen zu bündeln. So sichern Sie Ihre Learnings, können auf Best-Practise-Beispiele zurückgreifen und müssen nicht jedes Mal von vorn beginnen. Auch wenn Sie nur wenige KI-Projekte planen, rentiert sich die Einführung zentraler Komponenten, Werkzeuge und Abläufe.