Wenn wir von Chatbots hören, denken wir zunächst an große Unternehmen, die diese neue Technologie für sich einsetzen und damit versuchen, die Beratung oder den Service zu automatisieren. Die ersten Gehversuche laufen.
Doch welche Auswirkungen hat das auf unsere zukünftige Kommunikation?
Mobil digital datenbasiert
Inwieweit sind die neuen Technologien wie mobil-optimierte Stellenanzeigen, Video, 360 Grad, VR [&] AR Inhalte und Chatbots bereits im modernen Bewerbungs- und Recruitingprozess angekommen?
Große Unternehmen setzen immer häufiger auf Algorithmen und Big Data. Sie nutzen in ersten Testphasen Programme, die Lebensläufe scannen und die nach Einträgen in sozialen Netzwerken suchen. Diese Programme analysieren die Daten und versuchen Muster zu erkennen. Und das alles, ohne auf Geschlecht, Herkunft oder Sympathie zu achten. Völlig neutral und unbestechlich.
Chatbots übernehmen die ersten Kommunikationsschritte mit den Bewerbern.
Wird das die Zukunft sein?
Kaum ein Begriff, wie der des „Change Managements“, wabert mehr durch die Managementliteratur, ist in aller (Führungs-)Munde, quält bisweilen die Mitarbeiter und lässt den Beratern am Markt die Dollarzeichen in den Augen glänzen.
Durch die Verbindung mit dem Hype der Digitalen Transformation scheint der Wandel im Blick der ewig Wissenden trivialerweise der Königsweg zum Erfolg zu sein.
Vor allem dann, wenn es gelänge, Irritationen, Disruptionen und alle nicht planbaren Ereignisse in ein methodisches Design zu zwingen, dass das eigene Nichtwissen kontrollierbar macht.
Unternehmen und deren Veränderungsprozesse stehen im Rahmen der Digitalisierung heutzutage unter einem erheblichen Druck.
Die Veränderung an sich ist nicht mehr eine Option, sondern eine Notwendigkeit zur Erhaltung und Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit. Dafür steht die allseits besprochene Digitalisierung und Ansätze zur Disruption von Geschäftsmodellen und Business-Regeln. Ohne die Unterstützung des Veränderungsprozesses durch den Menschen wird eben eine solche Veränderung nicht möglich.
Doch was bedeutet das im Detail?
Trends in der automatischen optischen Inspektion (AOI)
In der hochwertigen Massenfertigung ist die Optische Inspektion ein wichtiges Qualitätswerkzeug. Über die Beschäftigung mit immersiven Themen (Virtual- Augmented- und Mixed Reality) bin ich dabei in den letzten Jahren gelegentlich mit dem Thema Automatisch Optische Inspektion (AOI) in Berührung gekommen.
Gerade die letzten Monate war es spannend zu sehen, wie sich einige Trends sortieren, auseinanderdriften sowie neu kombinieren. Nämlich: Optische Muster- und Objekterkennung und gemischte Objekterkennung mit Tiefeninformation und der Einsatz von Komponenten künstlicher Intelligenz (KI/AI).
Agile Entwicklung hat sich über die letzten Jahre in globalen/internationalen Entwicklungsteams etabliert. Zunehmend halten diese Methoden auch in großen Unternehmen Einzug. Während in stabilen und selbstorganisierten Teams mit schnellen Release-Zyklen Agilität mit Methoden wie Scrum und Kanban effektiv umsetzbar ist, stößt man in Großprojekten oder Programmen mit mehr als 100 Mitgliedern schnell an die Grenzen dieser Methoden.
Auch treffen hier oft bestehende Management-Strukturen mit klassischen Berichtswegen auf kleine agile Einheiten mit komplett anderen Vorgehensweisen. Oftmals fehlt genau an den Schnittstellen zwischen alter und neuer Welt das gegenseitige Verständnis.
Was unterscheidet die Disposition in Anlagenbau-, Instandhaltungs- und Reparaturbetrieben von der in Produktions- und Distributionsbetrieben?
Der Anspruch ist, dass trotz teilweise unvorhersehbarem Verbrauch 80% der Teile vollautomatisch disponiert und auch automatisch bestellt werden. Um dies zu erreichen, ist eine strukturierte Vorgehensweise unerlässlich. Exemplarisch beschreibe ich Ihnen hier das aus persönlicher Sicht sinnvolle Verfahren.
Eine große Anzahl von Produkten in Kombination mit vielen Lokationen und verschiedenen Märkten können eine echte Herausforderung für ein effektives Einkaufsmanagement darstellen. Hier können jedoch automatisierte Prognosen helfen. Dies spart wichtige Zeit, sodass der Planer sich nur um die Ausnahmen kümmern muss.
So bietet SAP MM oder beispielsweise SAP APO hier glücklicherweise die Möglichkeit einer automatisierten Prognose. Funktional gibt es zwischen MM und APO einige Unterschiede: Letztgenanntes System bietet mehr Möglichkeiten.[nbsp]Das heißt jedoch nicht, dass jede angesprochene Funktion auch in SAP MM verfügbar ist. Generell ist es sinnvoll, bei der Etablierung von Prognoseprozessen strukturiert vorzugehen.
Process-Mining ist eine Ableitung von Prozess-Schritten aus realen Daten mithilfe moderner Analysemethoden. Damit wird es möglich, die real durchlaufenen Prozesse grafisch darzustellen und hinsichtlich Varianzen, Laufzeiten, Kosten, Ressourcenverbrauch, etc. zu untersuchen. Darüber hinaus ist es ein wirksames Mittel zur Überprüfung von Compliance-Richtlinien.
Das Besondere hierbei ist, dass die Grundlage Daten sind und nicht das Ergebnis einer Befragung, Multimomentaufnahme oder eines umfangreichen Erhebungsprojektes.
Teil 7, Datensicherheit wird oft unterschätzt
Unser Senior Professional Torsten Zimmermann arbeitet in verschiedenen Industrie 4.0 Arbeitskreisen mit. In loser Reihenfolge beschreibt er hier Hintergründe, Entstehungsgeschichte und Lösungsansätze zu Industrie 4.0.
Der Begriff Industrie 4.0 wurde in der Forschungsunion der deutschen Bundesregierung sowie in einem gleichnamigen Projekt aus der Hightech-Strategie der Bundesregierung geboren. Er soll die Verzahnung der industriellen Produktion mit modernster Informations- und Kommunikationstechnik bezeichnen.
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