10 Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz das Operations-Management verändert

Beim Betriebsmanagement geht es darum, Wege zu finden, Dinge effizienter, präziser und reibungsloser zu erledigen. Es umfasst eine breite Palette von Aktivitäten, wie z. B. Planung, Organisation, Bestands- und Lieferkettenmanagement, Produktionsplanung, Qualitätskontrolle,Logistik und der effektive Ablauf von Prozessen und die Wartung von Assets. Heute haben diese Funktionen eines gemeinsam: Sie sind reif für Verbesserungen durch künstliche Intelligenz (KI).

KI, die Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, menschliche Intelligenz und Problemlösungsfähigkeiten zu simulieren, verändert Branchen. Tatsächlich gaben 94 % der Führungskräfte in einer Umfrage an, dass KI für ihren Erfolg in den nächsten fünf Jahren entscheidend sein würde. Und da das Betriebsmanagement für das Funktionieren und die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens von grundlegender Bedeutung ist, ist der produktive Einsatz von KI unerlässlich.

KI ist ein leistungsstarkes Tool für Betriebsleiter, die Prozesse rationalisieren, Kosten senken und die Betriebseffizienz verbessern möchten. KI-gestützte Systeme können riesige Datenmengen analysieren, was die Entscheidungsfindung in Echtzeit und die Optimierung von Geschäftsprozessen ermöglicht. Solche Systeme helfen Betriebsleitern, Engpässe zu erkennen, Equipmentausfälle vorherzusagen und sich an Markttrends anzupassen.

KI kann auch umsetzbare Empfehlungen geben, um Probleme zu lösen und unvollständige oder inkonsistente Daten zu ergänzen, was zu genaueren Erkenntnissen und fundierteren Entscheidungsfindung führt. Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen, Automatisierung und prädiktive Analysen helfen Betriebsleitern, die Planung zu verbessern und Arbeitsabläufe zu rationalisieren.

Die Vorteile der KI liegen auf der Hand, jedoch müssen Unternehmen auch die damit verbundenen Herausforderungen berücksichtigen. Dazu gehören Datenschutzbedenken, Fragen der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Bedarf an qualifiziertem Personal für die Verwaltung von KI-Technologien. Obwohl KI anpassungsfähig ist und ohne menschliche Eingabe wichtige Prozessänderungen initiieren kann, müssen ihre Ausgaben weiterhin durch menschliches Urteilsvermögen validieren und strategische Entscheidungen auf höherer Ebene treffen. Oft ist es der effektivste Ansatz, KI-Funktionen mit menschlichem Fachwissen zu kombinieren.

Durch sorgfältige Planung und Ausführung können Unternehmen die Power von KI nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

KI nutzt fortschrittliche Analyse, um wertvolle Erkenntnis zu gewinnen und Prognosen zu erstellen. Modelle für maschinelles Lernen können historische Verkaufsdaten, Markttrends, Saisonalität, Wettermuster, Stimmung in den sozialen Medien und andere Faktoren analysieren, um Bedarfsprognosen zu erstellen. KI kann beispielsweise Verkaufsmuster analysieren und künftige Verkäufe vorhersagen, um Unternehmen dabei zu helfen, einen optimalen Lagerbestand aufrechtzuerhalten. Eine Studie hat ergeben, dass KI-gestützte Tools Prognosefehler um bis zu 50 % und Umsatzeinbußen aufgrund von Fehlbeständen um bis zu 65 % reduzieren können.

Der Einsatz von KI in der Lieferkette kann die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz verbessern. Mithilfe von KI können Unternehmen große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten, Markttrends vorhersehen, die Logistik optimieren und Routenplanung und Terminplanung auf der Grundlage sich ändernder Bedingungen durchführen. Darüber hinaus können Workflows durch Automatisierung optimiert, die Beschaffung verbessert, Störungen reduziert und eine bessere End-to-End-Sichtbarkeit und Transparenz gewährleistet werden.

Der Einsatz von Geräten des Internets der Dinge (IoT) in der gesamten Lieferkette versorgt KI-Systeme zudem mit einem breiteren Datenspektrum und ermöglicht so umfassendere Erkenntnisse. IBM hat mehrere seiner KI-gestützten Lieferkette-Lösungen auf seine eigenen Betriebsabläufe angewendet, was zu Einsparungen von 160 Millionen US-Dollar und einer Auftragserfüllungsrate von 100 % selbst während des Höhepunkts der COVID-19-Pandemie führte.

KI-Algorithmen können Sensordaten und historische Wartungsdaten analysieren, um Equipment-Ausfälle vorherzusagen. KI kann auch dabei helfen, Modelle für die Fehlermöglichkeiten- und Auswirkungsanalyse (Failure Mode and Effect Analysis, FMEA) effizienter zu erstellen und den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung dieser Studien zu reduzieren. Dadurch können Unternehmen Wartung proaktiv planen, um Ausfallzeit zu minimieren, die Lebensdauer von Assets zu verlängern und Betriebskosten zu senken. Ein Bergbauunternehmen nutzte beispielsweise KI-gestützte Lösungen zur Vorhersage des Wartungsbedarfs und reduzierte so Produktionsausfallzeiten um bis zu 30 %.

Durch das Training mit historischen Daten können KI-Modelle schnell ungewöhnliche Muster und Sonderfälle erkennen, die auf Probleme bei der Qualitätskontrolle hinweisen könnten. Durch die Verbindung mit Daten von Kameras, Drohnen, Sensoren und anderen Edge-Geräten kann KI Qualitätsprobleme in Echtzeit beheben. KI-gestützte Visualisierungen und Algorithmen können Produktfehler schneller und genauer erkennen als Menschen und manchmal auch die Grundursache identifizieren. Tatsächlich fand ein Automobilhersteller heraus, dass ein KI-gestütztes visuelles Inspektionssystem Mängel mit einer Genauigkeit von bis zu 97 % identifizierte, verglichen mit 70 % bei menschlichen Inspektoren.

KI-gestützte Chatbot und virtuelle Assistenten können rund um die Uhr Service bieten, häufige Probleme lösen und die Customer Experience verbessern. Dieser Service kann die Kundenzufriedenheit und -bindung erheblich verbessern. Zum Beispiel nutzte Bouygues Telecom generative KI, um Callcenter-Daten zu extrahieren und zu analysieren, sodass Mitarbeiter in Echtzeit personalisierte Vorschläge und Lösungen unterbreiten konnten. Dieser personalisierte Ansatz führte zu einer Reduzierung der Abläufe vor und nach dem Anruf um 30 % und soll zu Einsparungen von über 5 Mio. USD führen.

AI-Chatbots können Mitarbeitern rund um die Uhr Unterstützung bieten, Daten bereitstellen und allgemeine Fragen beantworten. Sie können Mitarbeitern helfen, Probleme schneller zu beheben, die Anfangsrate für das Beheben zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern. Diese Unterstützung unterstützt den institutionellen Wissenserhalt und hilft, Qualifikationslücken zu schließen. So können beispielsweise KI und virtuelle Realität genutzt werden, um Simulationen zu erstellen, die es Beschäftigten ermöglichen, Fähigkeiten sicher zu üben, bevor sie diese in realen Situationen anwenden. KI-gestützte Trainingsprogramme können personalisierte Lernerfahrungen bieten, indem Inhalte an die individuellen Fähigkeiten und Fortschritte angepasst werden.

Automatisierung von Robotikprozessen (RPA) verwendet KI-gestützte Bots, um regelbasierte und sich wiederholende Routineaufgaben zu automatisieren, wie Dateneingabe, Rechnungsverarbeitung und Kundenservice. Bots können Daten extrahieren, Formulare ausfüllen, Berichte erstellen und andere Routinetätigkeiten ausführen. Dies verbessert die Effizienz, reduziert Fehler und entlastet die menschlichen Arbeitskräfte für komplexere, strategische Aufgaben. Deloitte fand heraus, dass RPA die Erstellung von Managementberichten von mehreren Tagen auf nur eine Stunde und die Erstellungszeit für Reisekostenabrechnungen von drei Stunden auf 10 Minuten reduzierte.

KI kann bei der datengestützten Entscheidungsfindung helfen, indem sie große Datensätze analysiert und Erkenntnisse liefert, die Menschen möglicherweise übersehen. Auf Big Data angewendet, können diese fortschrittlichen Analysen die strategische Planung, das Risikomanagement und die Ressourcenallokation verbessern. Und mit dem Aufkommen von KI-Systemen, die in der Lage sind, Verarbeitung natürlicher Sprache zu machen, können Unternehmen tiefere Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen. Die Technologie kann potenzielle Risiken vorhersagen und Unternehmen dabei helfen, sich auf potenzielle Herausforderungen vorzubereiten. KI-gestützte Entscheidungsintelligenz kann auf Anwendungsfälle wie Portfolio- und Preisoptimierung angewendet werden.

AIOps oder künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb setzt KI ein, um das IT-Servicemanagement und operative Workflows zu automatisieren und zu optimieren. IT-Anwendungen, Überwachungstools und Infrastrukturkomponenten können große Datenmengen generieren. AIOps-Lösungen können diese Daten sortieren, um wichtige Ereignisse und Muster zu identifizieren, die Ursache zu diagnostizieren und sie an IT und DevOps zu melden, um schnell zu reagieren und die Sanierung oder die automatische Auflösung durchzuführen. Zum Beispiel setzte Electrolux AIOps ein, um die Zeit für die Lösung von IT-Problemen von drei Wochen auf eine Stunde zu reduzieren, und sparte durch die Automatisierung von Reparaturaufgaben mehr als 1.000 Stunden pro Jahr ein.

KI kann Unternehmen helfen, ihre Umweltbelastung zu reduzieren, indem sie den Ressourcenverbrauch optimiert und Möglichkeiten für Energieeffizienz und Abfallreduzierung identifiziert. Dieser Ansatz kann wiederum zu einer Verringerung des Speicherbedarfs eines Unternehmens führen und seine umfassenderen Initiativen zur Eindämmung der Treibhausgasemissionen unterstützen. Advanced Datenanalyse und Automatisierung können die Nachhaltigkeit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften vereinfachen.

Immer mehr Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, künstliche Intelligenz in ihr Betriebsmanagement zu integrieren. Mit den anhaltenden Fortschritten in der KI und der Data Science können wir mit ausgefeilteren Methoden der KI-Integration rechnen, die Geschäftsabläufe weiter vorantreiben und neue Möglichkeiten für die Erzielung eines Wettbewerbsvorteils bieten.

Die Auswahl der richtigen KI-Tools und Softwarelösungen ist für jede digitale Transformation entscheidend. Die IBM^® Maximo Application Suite beispielsweise bietet intelligentes Asset Management, Überwachung, vorausschauende Wartung und Zuverlässigkeit auf einer einzigen Plattform. IBM^® Sterling Supply Chain Intelligence Suite nutzt die Leistungsfähigkeit von KI, um die Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit der Lieferkette zu verbessern. Und IBM bietet eine wachsende Palette von KI-Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, die Zukunft neu zu gestalten und einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen.