Warum ist Agilität für Industrie 4.0 wichtig? - Die Notwendigkeit neuer Organisationsformen im digitalen Zeitalter - Die LBBW
←
→
Transkription von Seiteninhalten
Wenn Ihr Browser die Seite nicht korrekt rendert, bitte, lesen Sie den Inhalt der Seite unten
15.01.2019 Dr. Guido Zimmermann, Senior Economist Warum ist Agilität für Industrie 4.0 wichtig? Die Notwendigkeit neuer Organisationsformen im digitalen Zeitalter.
Warum ist Agilität für Industrie 4.0 wichtig?
Unsere Thesen.
• Das Internet der Dinge bzw. Industrie 4.0 implizieren die Notwendigkeit einer Managementrevolution, weil der global vernetzte Kunde aufgrund der
Vielfalt an Angeboten im WWW und seinem Wunsch nach einer individuellen (zumeist digitalen) Kundenlösung endgültig der absolute König ist.
Gleichzeitig implizieren die Regeln der Plattformökonomik, dass in diesen „The-Winner-Takes-It-All“-Märkten nur der Schnellste gewinnt. Hinzu kommen neue
Wettbewerber aus den Schwellenländern und anderen Branchen, die mit digitalen Lösungen eine Gefahr für angestammte Marktteilnehmer bieten.
• Die gewachsene Macht des Kunden, der enorme technische Fortschritt, und der intensive globale Wettbewerb machen agile Organisationsformen für
Unternehmen lebensnotwendig. Agilität ist hier als ein „Mindset“ zu verstehen, dass eine extreme Kundenfokussierung, unternehmerisches Denken
und Handeln des einzelnen Mitarbeiters, schnelles Reagieren, schnelles Entscheiden und ein häufiges Ausprobieren umfasst. Die technologische
Umsetzung bei der Entwicklung von Konzepten zur Befriedigung der Kundenbedarfe ist hier fast leichter als das Verständnis dieser Bedarfe der Kunden und die
Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Der Erfolg eines Unternehmens wird damit weniger durch das Verfügen über Big Data oder neue Technologien per se,
sondern durch die schnelle Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen entschieden.
• Agilität basiert auf drei „Gesetzen“ bzw. empirisch begründeten Grundannahmen für eine digital vernetzte Welt:
− Das Gesetz des Kunden: Der Kunde ist in der digitalen Welt König. Dies ist die Grundannahme einer agilen Organisation. Innovative bottom-up-
Lösungen müssen und sollen einen beständigen Strom an Mehrwert für den Kunden schaffen. Der Kunde wird hierbei bei der Findung für die Lösung seiner
Probleme mit in den iterativen Findungsprozess eingebunden. Hierzu stehen Methoden wie Scrum oder Design Thinking zur Verfügung.
− Das Gesetz des kleinen Teams: Um neue Kundenlösungen zu finden, müssen sich kleine querfunktionale Teams zusammenfinden, um in kurzen
Zyklen schnell Lösungen für kleine und damit bewältigbare Probleme zu finden. Diese Teams kommen ohne Führungskräfte aus. Durch das Fehlen
von Hierarchien in diesen Teams und die damit erhöhte Freiheit steigen Motivation und Innovationsfreude.
− Das Gesetz des Netzwerks: Um die Informationsströme in einem Unternehmen fließen lassen zu können, muss die Organisation als interaktives
Netzwerk verstanden werden. Zusammenarbeit ist nicht mehr optional. Die Grundfrage ist hier, wie man eine Organisation agil werden lässt. Die
Unternehmenskultur ist damit der bedeutsamste Punkt im Prozess der Digitalisierung. Im Verlauf der Jahre entstandene „Fürstentümer“ und
„Erbhöfe“, die schnelle Entscheidungsprozesse aufgrund von Eigeninteressen behindern, müssen daher geschleift werden. Management wird damit
bedeutsamer und schwieriger, weil das Management querfunktionaler Teams schwieriger ist und „weiche“ Themen wie Change Management
wichtiger werden. Wir folgen hier Stephen Denning („The Age of Agile“).
• Agilität bedeutet nicht, dass es überhaupt keine Hierarchien gibt. Die Hierarchien werden nun aber nicht mehr durch Autorität per se, sondern durch
Kompetenz bestimmt. Die Performance eines Mitarbeiters wird daran gemessen, ob er Mehrwert für die Kunden schafft und nicht, ob er das ausführt, was der
Vorgesetzte will.
• Die finanziellen Vorteile durch eine agile Organisationsform entstehen in erster Linie dadurch, dass neue Märkte und neue Produkte geschaffen
werden, die dem Unternehmen zumindest für eine gewisse Zeit eine Atempause im globalen Wettbewerb verschaffen, weil es durch die Innovationen
geschützt ist.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 2
15.01.2019 Was ist das Besondere an Industrie 4.0?
Wird Science Fiction zu Science Fact?
Charakteristika und Abgrenzungen industrieller Revolutionen.
Industrie 6.0
• 2014- • Automatisierung
Industrie 5.0 Nichtroutinen
• 1965- • Artificial
• Smart Humans,
2014 Smart Robots
Intelligence
• 1910- Industrie 4.0
• Augmented
• Automatisierung
1965 kognitive
Intelligence
Industrie 3.0
• 1776- Routinen
• Computer
1910 • Automatisierung
• Maschinelles
Industrie 2.0 Lernen
(manuelle
• Arbeitsteilige Routinen)
Industrie 1.0 Massen-
produktion • Elektronik, IT
• Mechanisierung • Elektrifizierung
• Dampfmaschine
• Wasserkraft
• Industrie 1.0 wurde durch die Nutzung von Wasserkraft, die Erfindung der Dampfmaschine und die Mechanisierung der Produktion geprägt.
• Industrie 2.0 wurde durch die Erfindung des Fließbands, den daraus folgenden Möglichkeiten der Massenproduktion und der Elektrizität als Basistechnologie
geprägt.
• Industrie 3.0 ist durch die Verwaltung von Wissen per Computer geprägt. Mit Hilfe von Computern konnten durch Roboter manuelle Routinen in der Fertigung
automatisiert werden.
• Industrie 4.0 impliziert über eine Sub-Form der Methoden Künstlicher Intelligenz (Maschinelles Lernen) die Automatisierung von kognitiven Routinetätigkeiten.
• Erste Überlegungen zu einer Industrie 5.0 implizieren die Zusammenarbeit von Menschen und Robotern im Rahmen einer Angereicherten (Augmented)
Intelligenz. Industrie 6.0 wäre dann bei Erreichen einer wirklichen Künstlichen Intelligenz (KI) gegeben.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 4
Industrie X.0 impliziert unterschiedliche
Organisationsformen.
• Industrie
4.0
• Industrie
3.0
• Industrie Agilität
2.0
Meritokratie
• Industrie
1.0 Bürokratie • Jede industrielle Revolution ging mit einem vorherrschenden Typus der
Unternehmensorganisation einher.
• Industrie 1.0 war in erster Linie durch patriarchalische Strukturen geprägt, was
nicht zuletzt damit zusammen hing, dass Unternehmen Anfang des 19. Jhdts. überhaupt
erst gegründet wurden.
• Industrie 2.0 war durch die Erfindung des Fließbands geprägt. In einer derartigen
Patriarchat Massenproduktion ist es entscheidend, dass alle „Zahnrädchen“ ineinander greifen.
Dementsprechend ist eine Bürokratie notwendig, damit das Funktionieren der
Fließbandproduktion keinen Unterbrechungen unterworfen ist.
• Industrie 3.0 ist durch die Verwaltung von Wissen geprägt. In einer
Wissensgesellschaft wird derjenige tendenziell Führungskraft, der nachweislich
„mehr weiß“ bzw. nach messbaren Kriterien „outperformed“. Dementsprechend ist
Industrie 3.0 durch meritokratische Organisationsformen (z. B. eine Bonuskultur)
geprägt.
• Industrie 4.0 impliziert für das Überleben von Unternehmen schnelle, innovative
Lösungen („Agilität“). Zentral sind hier deshalb flache Hierarchien und eine Kultur
des Ausprobieren und offenen Denkens.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 5
Produktionsfaktoren der Industrie 4.0.
Daten als neuer Produktionsfaktor der Unternehmen.
• Arbeit
• Boden
• Gewinn
• Kapital
• Algorithmen
• Daten • Verhaltensänderung der
Kunden
• Im Gegensatz zu den traditionellen
Produktionsfaktoren erzeugt die
Bearbeitung des Rohstoffs Daten
durch Algorithmen eine
Verhaltensänderung der Kunden im
Sinne des Unternehmens.
Quelle: FT, Shoshanne Zuboff.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 6Charakteristika der Industrie 4.0.
• Die Basis der Industrie 4.0 ist die Datengenerierung und
Neue die Datenanalyse.
• Denn mit ihrer Hilfe lässt sich eine (Hyper-) Personalisierung
Geschäftsmodelle der Kundenerfahrung ermöglichen.
• Um diese Individualisierung der Kundenerfahrung zu erreichen,
ist es notwendig, dass die Unternehmen Prototypen an
Produkten frühzeitig am bzw. zusammen mit dem Kunden
Experimentieren testen, um sich über beständiges Experimentieren an die
optimale Kundenlösung heranzutasten. Dieses
Experimentieren bedingt die Existenz kleiner Teams, die
schnell derartige Kundenlösungen aufsetzen.
• Gleichzeitig ergeben sich hier neue Geschäftsmodelle, bei
Personalisierung denen die Grenzen zwischen den Industrien verwischen. Die
„Servizierung“ der Industrie, d.h. der zunehmende
Dienstleistungscharakter der Produktpalette und deren Angebot
über Plattformen, ist Ausdruck dieser neuen Unternehmens-
Kunden-Interaktion.
Datenanalyse
Quelle: FT, Hal Varian.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 7Was ist das technologische Wesen von Industrie 4.0?
KI erstellt Prognosen, Blockchain ermöglicht sicheren Datenaustausch und Mikrozahlungen.
• Industrie 4.0 bzw. das Internet der Dinge impliziert
− den Austausch von Daten zwischen vernetzten
Maschinen,
− die Ausführung an Konditionen geknüpfter,
computergesteuerter Prozesse,
• Datenprognosen − die Erstellung von Prognosen über den Zustand der
nachfolgenden Maschine.
• Blockchain ermöglicht
− Sicherung der Daten,
− Smart Contracts (Mikro-Zahlungen zwischen
Maschinen),
− manipulationsfreie Speicherung der Prognosen
• Maschine 1 • Maschine 2 (Zeitpunkt, Güte, Wert, etc.).
• Smarts Contracts
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 8Agilität, Plattformen, KI und Blockchains als
Instrumente der Industrie 4.0.
Agilität als Träger der technologischen Pfeiler eines Unternehmens.
• Industrie 4.0 ist dann gegeben, wenn mehr als 50% der
• Agilität Wertschöpfung eines Unternehmens digitaler Natur ist.
• Künstliche Intelligenz ist das wesentliche Merkmal der
Industrie 4.0: Bei künstlicher Intelligenz geht es in erster Linie
darum, Muster in gigantischen Datenmengen zu erkennen und
daraus logische Schlüsse zu ziehen und Erkenntnisse zu
gewinnen, die dann wiederum nützlich sein können.
KI • Kernidee einer Algorithmus-Ökonomie ist, dass der
komparative Vorteil eines Unternehmens in den meisten
Branchen durch das intellektuelle Eigentum von intelligenten
Algorithmen bestimmt werden wird.
• Die miteinander interagierenden Technologien Künstliche
Intelligenz (KI), Blockchain und Plattformen sind die
zentralen Instrumente der Industrie 4.0.
• Technologien per se bringen keinen Mehrwert. Das sie
tragende Konzept ist das der Agilität, d.h. einer auf den
Kunden fokussierten Unternehmenskultur, die ständig
Blockchains Plattformen Innovationen im Sinne der digitalen Kundenerfahrung schafft
und schnell auf neue Marktentwicklungen reagiert.
Quelle: MIT, Andrew McAffee/Erik Brynjolfson: Machine, Platform, Crowd.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 9Was hat Agilität mit Digitalisierung zu tun?
Technologie, neue Geschäftsmodelle und neue Organisationsformen.
• Neue Technologien ermöglichen neue Geschäftsmodelle. Dies bedeutet, dass das Verständnis und die rasche Implementierung von digitalen Technologien
kein notwendiges Übel ist oder (mehr) sein darf, sondern dass diese Technologien als strategische Assets für ein Unternehmen verstanden werden müssen.
• Die Möglichkeiten der neuen Technologien und die damit impliziten neuen Geschäftsmodelle bedeuten, dass es keine Rolle mehr spielt, welche Meriten eine
Unternehmung in der Vergangenheit erworben hat. Die neuen Technologien implizieren, dass jeder Marktteilnehmer – ob neu oder alt – dieselben
Chancen hat und jeder Marktteilnehmer quasi bei Null beginnt. Alteingesessene Marktteilnehmer können sich damit nicht auf ihren Lorbeeren ausruhen.
• Der starke Wettbewerb und die rasante Entwicklung der Technologie und des Marktumfelds bedeuten, dass die Digitalisierung eines Unternehmens
nicht mehr von ihm alleine zu stemmen sind. Zum einen fehlen einem Unternehmen allein oft die diesbezüglichen Ressourcen und Kenntnisse. Zum
anderen sind insbesondere alteingesessene Großkonzerne für die digitale Transformation organisatorisch zu langsam. Dies bedeutet, dass sich die
Organisationsformen ändern müssen:
− Zum einen müssen verstärkt Partnerschaften mit anderen Unternehmen eingegangen werden.
− Zum anderen muss sich die Arbeitsweise im Unternehmen selbst ändern: Eine erfolgreiche digitale Transformation impliziert ein offenes und
schnelles „agiles“ Zusammenarbeiten von Teams.
• Digitalisierung heißt somit im Kern, eine Verbindung darin zu sehen, was zuvor unverbunden, vielleicht sogar völlig beziehungslos war, und diese
Verbindung dann technisch herzustellen. Dazu sind Daten nötig. Aber das reicht nicht. Es wird auch die Fähigkeit des Verbindens und Qualifizierens
benötigt. Dafür müssen im Unternehmen Menschen verbunden werden, die bisher noch nie zusammengearbeitet haben, und die mit Blick auf den Kunden
kreativ werden können, ebenfalls relational – z. B. über Plattformen.
Quelle: Reinhard K. Sprenger.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 10Warum verändern sich durch KI, Blockchains und Plattformen die Unternehmen? • Unternehmen existieren gemäß dem Nobelpreisträger Ronald Coase, weil durch sie Suchkosten, Verhandlungskosten und Koordinationskosten gesenkt werden. Man stelle sich z. B. vor, man müsste für jeden internen Auftrag bzw. für jede Anfrage einen externen Anbieter nutzen bzw. entsprechende Verträge abschließen. Dies wäre aus Kostenaspekten heraus sinnlos. Werden die entsprechenden Transaktionen internalisiert, sinken die entsprechenden Kosten der Vertragsgestaltung. • Siehe Abbildung auf der nächsten Seite: In der digitalen Welt ist der Kunde nicht nur Konsument von Produkten und Dienstleistungen eines Unternehmens, sondern auch Produzent von für das Unternehmen interessanten Daten (Kunde als „Prosumer“ von Daten), die diese dann auswerten können. Diese Big Data stellen damit als Basis für den Einsatz künstlicher Intelligenz ein strategisches Asset für das Unternehmen dar. Die hieraus sich ergebenden Analysen sind die Entscheidungsgrundlage für ein evidenzbasiertes Management. Damit werden Koordinationskosten im Unternehmen gesenkt. • Die Kundendaten dienen gleichzeitig als Input für ein modernes, auf den Kunden zugeschnittenes Smart Machine Marketing. Die Kundendaten werden gleichzeitig durch Blockchains abgesichert. Das Smart Machine Marketing dient als Instrument für die Anwerbung von Kunden für die entstehenden Plattformen. • Über Plattformen können gleichzeitig neue Talente, andere Ressourcen und Informationen erworben und generiert werden. Hierdurch werden Suchkosten des Unternehmens gesenkt. • Idealerweise vermag die Blockchaintechnologie über den Einsatz von Smart Contracts eine Automatisierung von Verträgen im Massengeschäft zu induzieren. Blockchains dienen zudem der Durchsetzung von Vertrauensproblemen zwischen dem Unternehmen und Kontrahenten. Damit sinken die Verhandlungskosten für das Unternehmen. 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 11
Unternehmensorganisation ändert sich durch KI.
Notwendige Veränderung der Unternehmensorganisation durch KI, Big Data und
Plattformen.
• Senkung Suchkosten • Senkung Koordinationskosten • Senkung Verhandlungskosten
• Talente
• Ressourcen • Management auf Datenbasis • Ausführung Vereinbarungen
• Information • Sicherstellung Fair Play
• Plattformen/Apps • Künstliche Intelligenz
• Blockchain • Big Data als Asset
• Smart Machine Marketing • IoT (Prosumers) • Blockchain
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 12Digitalisierung ist kein Upgrade der IT, sondern bedingt
eine Revolution der Unternehmensstrategie.
Durch Digitalisierung ist eine Neuausrichtung von drei Prozessen notwendig.
• Wie erreicht man Balance zwischen „alter Welt“ (l. S.) und „neuer Welt“ (r. S.)?
• Menschliche Intelligenz • Künstliche Intelligenz
• Produkte • Plattformen • Daten
• Kernexpertise des • Einbindung von Kunden
Unternehmens
Hoher Kostenblock Problem: zunächst hohe Investments und
niedrigere Margen
Quelle: MIT, Andrew McAffee/Erik Brynjolfson: Machine, Platform, Crowd.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 13Methoden der Künstlichen Intelligenz.
KI versucht, Maschinen
KI
intelligenter als Menschen zu
machen
• Maschinelles
Data Science Lernen
• Deep
Learning
ML versucht, Maschinen
lernfähig zu machen
Big Data
Quelle: Matthew Mayo.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 14Künstliche Intelligenz als ein Merkmal der Industrie 4.0.
• „Bei künstlicher Intelligenz geht es in erster Linie darum, Muster in gigantischen Datenmengen zu
erkennen und daraus logische Schlüsse zu ziehen und Erkenntnisse zu gewinnen, die dann wiederum
uns nützlich sein können.”
Satya Nadella, CEO Microsoft, Januar 2018
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 15Die Kernidee einer Algorithmus-Ökonomie.
• Der komparative Vorteil eines Unternehmens in den meisten Branchen wird durch das intellektuelle
Eigentum von intelligenten Algorithmen bestimmt werden.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 16Daten und Algorithmen als strategische Assets.
Wer am schnellsten lernt, gewinnt den Plattform-Wettbewerb.
Tugendkreis der Datenanalyse.
• Methoden der KI ermöglichen die Analyse von
Kundendaten.
• Hierdurch wird das Angebot von auf den einzelnen
Datenanalyse Kunden zugeschnittenen Produkten und
Dienstleistungen möglich.
• Hierdurch steigt die Kundenzufriedenheit.
• Es erfolgt ein Zustrom neuer Kunden auf die
Plattformen des Unternehmens.
Maschinen • Damit stehen wieder mehr Daten zur Verfügung,
lernen besser Individualisierte was die Computer besser lernen lässt.
Produktangebote • Hierdurch verbessert sich die Datenanalyse.
Mehr Daten Kundenzufriedenheit
steigt
Zugewinn an
Kunden
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 17Fünf Pfeiler der digitalen Transformation.
• Pflege Kundennetzwerke
• Anpassung des
Geschäftsmodells
Kunden
Wertschöpfung
• Innovation durch schnelles
Experimentieren Innovation Wettbewerb
• Bau von Plattformen
Daten
• Daten als strategische Assets
Quelle: Columbia Business School.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 18Wie denkt Jeff Bezos? Obsessive Kundenfokussierung und datenbasierte Entscheidungen. • ”The most important single thing is to focus obsessively on the customer. Our goal is to be earth’s most customer-centric company.” • “If you’re competitor-focused, you have to wait until there is a competitor doing something. Being customer-focused allows you to be more pioneering. • “There are two ways to extend a business. Take inventory of what you’re good at and extend out from your skills. Or determine what your customers need and work backward, even if it requires learning new skills.” • “Invention is not disruptive. Only customer adoption is disruptive.” • “The great thing about fact-based decisions is that they overrule the hierarchy.” Quelle: https://www.referralcandy.com/blog/jeff-bezos-quotes/ 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 19
Beim „alten“ produktgetriebenen Geschäftsmodell steht
der Kunde am Schluss.
• Produkt = Marke • Vertrieb • Kunde
• Die „alte“ Welt bis inklusive Industrie 3.0 war dadurch geprägt, dass ein Unternehmen ein Produkt hergestellt hat, das zugleich die Markenbildung des
Unternehmens geprägt hat.
• Anschließend wurde versucht, dieses Produkt mittels Vertriebsanstrengungen an den Kunden zu bringen.
• Auch wenn der Slogan „Der Kunde ist König“ schon sehr alt ist, so muss doch konstatiert werden, dass der Kunde mit seinen Bedürfnissen
hier letztlich am Schluss der Entscheidungskette über das Produktangebot steht.
Quelle: Linda Bernardi et al.: The Inversion Factor.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 20„Der Kunde“ traditionell als anonymes Objekt der
Unternehmung.
Kunden
• Unternehmen
• Traditionell wurden die Kunden nicht über individuelle Kundenlösungen angesprochen, sondern bekamen Massenprodukte
präsentiert, und mit ihnen wurde über Massenkommunikationsmittel kommuniziert.
Quelle: Columbia Business School
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 21Heute sind Unternehmen und Kunde in einem Netzwerk
kommunikativ eingebunden.
Kunde
Kunde
• Kommentare • Blogs
Kunde
• Unter- Kunde
• Die Unternehmen sind heute
gefordert, individuelle nehmen
Kundenlösungen zu
schneidern, und sie sind in
einem interagierenden
Kommunikationsnetzwerk mit • Foren
Kunden eingebunden, die eine
individuelle Ansprache
impliziert einfordern.
Kunde
Quelle: Columbia Business School
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 22Das „neue“ lösungsgetriebene Geschäftsmodell setzt
den Kunden an den Anfang der Analyse.
• Kunden- • Technische • Kundenerfahrung • Firmenkultur =
bedürfnisse Lösung = Produkt Marke
• Auswahl • Apps zum Bau • Kooperation mit
• Kundenkultur
neuer Produkte externen
• Kontrolle
Anbietern
• In der „neuen“ Welt der Industrie 4.0 steht die datenbasierte Analyse von Kundenbedürfnissen an erster Stelle.
• Danach wird eine technologische Lösung für die Probleme der Kunden gesucht. Hierbei wird sehr oft mit externen Anbietern kooperiert, um
Synergieeffekte zu heben oder deren komparative Vorteile zu nutzen.
• Die hierdurch entstehende verbesserte Kundenerfahrung stellt nun quasi das Produkt dar, auch wenn u. U. überhaupt kein physisches Produkt mehr
angeboten wird.
• Die resultierende positive Kundenerfahrung ergibt eine Kundenkultur, die mit der Unternehmenskultur interagiert und gemeinsam zur Markenbildung des
betreffenden Unternehmens beiträgt.
Quelle: Linda Bernardi et al.: The Inversion Factor.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 23Inverse Wertschöpfungskette:
Das Unternehmen verändert sich zuletzt.
• In dieser aus traditioneller Sicht inversen
Tugendkreis transformationaler digitaler Produkte. Wertschöpfungskette ist die Pflege der
(digitalen) Nutzerschnittstelle „Alles“.
• Denn wenn die Unternehmen den Kunden eine
Nutzerschnitt- gute Nutzeranbindung schaffen und ihnen ein
niedrigschwelliges Ausprobieren neuer
stelle Produkte ermöglichen, so verbessert sich ihr
Produkterlebnis.
• Entscheidend ist, dass diese digitale
Kundenerfahrung eine wesentliche
Integration von Niedrigschwelliges Verbesserung zu bisherigen Lösungen und
Lösungen der Konkurrenz darstellt, so dass die
Drittdiensten Ausprobieren neuer Kunden über soziale Medien ihre positive
Kundenerfahrung teilen.
Produkte
• Das Marketing ist damit implizit in das
Produkterlebnis eingebaut.
• Bietet das Unternehmen den Kunden dann noch
Produktlösungen von Dritten an, so verbessert
sich die Kundenerfahrung gegebenenfalls
nochmals. Es resultiert ein Tugendkreis.
Marketing in • Die Unternehmung verändert sich durch diesen
Produkt 10x besseres Prozess praktisch zum Schluss.
eingebaut Produkterlebnis • Wesentlich ist daher am Anfang die Arbeit an
der Nutzerschnittstelle, um als Unternehmen
Erfolg zu haben.
Teilen der
Erfahrung
Quelle: Matthias Schrader.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 2415.01.2019 Warum ist Agilität so wichtig?
Unsicheres Marktumfeld bedingt Umdenken in der Strategie.
Charakteristika der Industrie 3.0 Charakteristika der Industrie 4.0
• Prognostizierbare Kosten. • Schwierige Prognosen.
• Bekannte Wettbewerber. • Unbekannte Wettbewerber.
• Stabile Märkte. • Instabile Märkte.
• Genaue Planung. • Grobe Schätzungen.
• Vorsichtige Investments. • Ineffiziente Investments.
• 100%-Lösungen. • 70%-Lösungen
• Bei Unsicherheit ist Geschwindigkeit wichtiger als Effizienz!
Quelle: https://www.blitzscaling.com/
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 26„Survival of the Fittest“ in einer VUCA-Welt.
Monatlicher globaler Unsicherheitsindex.
• Die Welt ist seit Ausbruch der Finanzkrise
2008 durch die Merkmale einer zunehmenden
Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und
Vieldeutigkeit geprägt (engl. VUCA =
Volatility + Uncertainty + Complexity +
Ambiguity).
• In einer derartigen Welt “überlebt” nur
derjenige, der sich ständig an neue
Gegebenheit schnell anpasst, getreu der
Maxime von Charles Darwin: “Es ist nicht
die stärkste Spezies, die überlebt, auch
nicht die intelligenteste – es ist diejenige,
die sich am ehesten dem Wandel anpassen
kann.“
Quelle: Stanford University
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 27Was also tun? Das Anstreben von Anti-Fragilität.
Agilität trägt zu Anti-Fragilität bei.
• Fragilität: Ein Gegenstand ist fragil, wenn er nicht gegen Schocks robust ist.
• Gemäß dem Risikoforscher Nassim Taleb ist z. B. eine Porzellantasse inhärent fragil, da es nur eine Frage
der Zeit sei, bis sie breche.
• Robustheit: Ein Gegenstand ist robust, wenn er große Schocks aushält.
• Ziel muss es daher im Risikomanagement sein, Strukturen aufzubauen,
die zumindest robust sind.
• Anti-Fragilität: Ein Gegenstand ist anti-fragil, wenn er durch Schocks sogar gewinnt.
• Im Optimalfall ist ein Gegenstand anti-fragil. So kann die Schweiz als ein anti-fragiles Konstrukt dahingehend
interpretiert werden, dass sie im Fall einer globalen Krise tendenziell durch Kapitalzuflüsse gewinnt, da ein Pfeiler des
Schweizer „Geschäftsmodells“ die Verwaltung großer ausländischer Vermögen ist.
Quelle: Nassim Taleb, Wikipedia.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 28Drei Pfeiler der Agilität. Grundannahmen über die Märkte im Industrie 4.0-Zeitalter. • Der Kunde ist in einer global-vernetzten Welt der absolute König. • Kundenwünsche sind nur mit kleinen Teams schnell zu befriedigen. • Eine Vielzahl kleiner Teams impliziert eine Vernetzung der Unternehmensorganisation. Quelle: Stephen Denning („The Age of Agile“). 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 29
Warum ist Agilität so wichtig? • In einer Plattformökonomie sind die agilsten Unternehmen die Gewinner von Marktanteilen. • Der Zeitfaktor ist bei der Umsetzung von Industrie-4.0-Lösungsansätzen entscheidend. • Konkurrenz durch Big Tech und Fin Tech. • Erkenntnisgewinn durch Algorithmen bringt nur bei schneller Umsetzung Mehrwert. Quelle: MIT, Andrew McAffee/Erik Brynjolfson: Machine, Platform, Crowd. 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 30
Algorithmen erzeugen erst durch Agilität Mehrwert.
Wertschöpfung durch Daten und Algorithmen.
• Algorithmen generieren Mehrwert aus Daten, indem sie Daten
in Informationen transformieren und so aufbereiten, dass diese
Informationen gezielt eingesetzt werden können.
• Zwei Parameter sind hier entscheidend:
− Die verbesserte Kenntnis einer Situation durch den Einsatz
des Algorithmus ist der erste Parameter. Allerdings bringt
verbesserte Kenntnis allein noch keinen Mehrwert.
− Der zweite Parameter ist die Entscheidungsagilität, bei
der die besseren Kenntnisse für Entscheidungen genutzt
werden. Erst wenn Kenntnis angewandt wird, wird Mehrwert
erzeugt.
• Algorithmen schaffen einen Wirtschaftskreislauf, in dem aus
Daten wertvolle Informationen entstehen, die auf verschiedene
Weise als Wirtschaftsgut eingesetzt werden können.
Quelle: BITKOM, LBBW Research.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 31Der Wert schnellen Lernens.
Traditioneller Innovationszyklus.
Beobachten Ideen Analyse & Team- Produkt- Produktbau Vermarktung Kunden-
generieren Diskussion entscheidung entwurf reaktion
• Kosten des Lernens
Innovation durch schnelles Experimentieren.
Beobachten Ideen Design & Kundenreaktion
generieren Test
Prototyp
• Kosten des Lernens
Quelle: Columbia Business School.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 32„Alte“ Managementmethoden mit Software als Teil der
Problemlösung.
Vorgabe Software
Prozesse
Management
Mitarbeiter Problemlösung
entscheidet
• In der „alten“ Welt bis inklusive Industrie 3.0 entschied das Management über die Vorgabe von Prozessen und die Weisungen an die Mitarbeiter über die
Problemlösungen für den Kunden.
• Software war lediglich ein Teil der Problemlösung für den Kunden, aber nicht essenzieller Teil des Managementkonzepts.
Quelle: Your Next Management Guru – Machine Learnings, LBBW Research, NextWeb
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 33KI als integraler Benchmark „neuer“ Managementmethoden.
Im Zeitalter von KI entscheidet das Management über die
Daten und die Talentakquisition zum Modellbau.
Danach resultierten Reflexion über die Modellergebnisse und
Feedbackschleifen zur Verbesserung der Entscheidungen.
In Zukunft muss das Management daher Algorithmen verstehen
Modell
lernen.
entscheidet in
Kollaboration mit
Mitarbeiter
Modell des Maschinellen
Lernens/KI Problemlösung
Daten, alte Entscheidungen
Reflexion über
Modellergebnisse
Management entscheidet
Quelle: Your Next Management Guru – Machine Learnings, LBBW Research, NextWeb
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 34Algorithmen entscheiden besser als Menschen. • Die psychologische Forschung weiß heute, dass Menschen lediglich bei Routineaktionen rational agieren. Z. B. empfinden Menschen bei einem Fehlkauf von Schuhen zumeist kein Bedauern, beim Kauf von Aktien aber sehr wohl. • Hinzu kommt, dass die menschliche Intuition nur bei Vorliegen realer intuitiver Expertise vorliegt. Eine intuitive Expertise entwickelt man aber nur durch ständiges Feedback (z. B. Fehlpass beim Fußball oder schlechte Züge beim Schachspiel). • Die Welt des Managements und der Finanzmärkte ist aber zu chaotisch, als dass der Mensch hier gültige „Regeln“ schnell lernen könnte. Manager haben somit nicht die Chance, so oft dieselbe Entscheidung üben zu können wie Fußballer. • Was tun? − Aufspaltung der Entscheidung und Warten auf mehr Informationen. − Algorithmen (z. B. Fondssparplan suboptimal, bewahrt aber vor Fehlern). • Problem: Menschen wollen nicht durch Algorithmen ersetzt werden. • Was tun? − Menschlicher Input kann Algorithmen verbessern. − Simulation von Algorithmen (z. B. strukturierte Prozesse wie z. B. eine Piloten-Checkliste). • Die konsistente Verwendung einfacher Algorithmen mit Small Data verbessert nach Erkenntnissen der Psychologie Entscheidungen. Quelle: Daniel Kahneman 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 35
Management wird wichtiger: Denn Kosten von Prognosen
sinken, Wert von Entscheidungen steigt.
Wie senken Entwicklungen in der IT ökonomische Kosten?
• Kostensenkung • arithmetische Kalkulationen
Halbleiter
• Kostensenkung • arithmetische Operationen
Computer
• Kostensenkung • Information und Suche
Internet
• Kostensenkung • Prognosen
KI
Quelle: http://archive.annenberglab.com/blogs/iberger/2017/04/simple-economic-value-artificial-intelligence.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 36KI transformiert Information in Wissen, nicht in Weisheit.
Weisheit • KI schafft diese
Transformation
nicht
Intelligenz
Wissen
• KI
Information
Daten
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 37Big Data verändert Entscheidungs- und Managementgrundlagen. Die Verfügbarkeit von Big Data hat für das Management drei Dinge zur Folge. • Das Management kann informiertere Entscheidungen treffen. • Das Management kann sich sogar von Algorithmen überstimmen lassen. Voraussetzung hierfür ist, dass es das auch zulässt. • Branchenexpertise wird wichtiger in dem Sinne, dass Management mit Hilfe der Branchenexpertise bessere Fragen (in Bezug auf die Erkenntnisse der Algorithmen) zu stellen vermag. Quelle: Big Data: The Management Revolution by Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 38
Einfache Algorithmen im Entscheidungsprozess. Beispiel: Qualitätskontrolle bei Entscheidungen – eine Checkliste für Manager. • Resultieren Entscheidungsfehler aus Eigeninteressen im Team? • Haben sich die Befürworter in ihr Projekt „verliebt“? • Wurden abweichende Meinungen genügend berücksichtigt? • Wurden Entscheidungen durch vergangene Erfolge begründet? • Wurden glaubhafte Alternativen berücksichtigt? • Was ist die Datenbasis für die Entscheidung? • Was sind die Datenquellen? • Werden erfolgreiche Konzepte einfach in einen anderen Bereich übertragen? • Ist die Entscheidung die Folge von Entscheidungen in der Vergangenheit? • Sind die Prognosen zu optimistisch? • Ist das worst-case-Szenario wirklich schlimm genug? • Ist das Team zu konservativ? Quelle: Harvard Business Review. 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 39
Welche Unternehmen sind in Big Data-Ära erfolgreich? In der Big Data-Ära werden Unternehmen erfolgreich sein, deren Management … • …ein digitales Profil und Expertise in der Datenanalyse hat; • die Möglichkeiten und Herausforderungen für die IT-Infrastruktur des Unternehmens zur Nutzung von Big Data schnell annimmt; • die Organisation derart flexibel strukturiert, dass das Expertenwissen im Unternehmen mit den richtigen Daten in Verbindung gebracht wird; • sich nicht vorlügt, dass man datengetriebener sei, als man tatsächlich ist, und trotz Daten weiterhin dem traditionellen Entscheidungsprozess folgt. Quelle: Big Data: The Management Revolution by Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 40
Der HiPPO-Effekt als Hindernis für datenbasierte
Entscheidungen.
HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion)
• Traditionell werden in bürokratisch organisierten Unternehmen Entscheidungen auf Grund von Status, Intuition und Erfahrung getroffen.
• Die Wettbewerbsfähigkeit eines modernen Unternehmens wird aber durch das Verständnis von Daten geprägt. Die empirische Managementliteratur zeigt
klar auf, dass durch ein datenbasiertes Management bessere Unternehmensergebnisse produziert werden.
• Das Entstehen einer Datenkultur ist damit im Zusammenspiel mit einer Agilitätskultur entscheidend für den Unternehmenserfolg.
• Zentral ist damit der Tradition oder der Versuchung zu widerstehen, Entscheidungen weiterhin v. a. auf der Basis der HiPPO (Highest Paid
Person’s Opinion) zu fällen, sondern von allen Mitarbeitern einzufordern, dass sie allen Beteiligten aufzeigen, was die Datenbasis für ihr Urteil
ist.
• Wichtig ist hier darauf hinzuweisen, dass Datenanalysen und Algorithmen lediglich ein Hilfsmittel im Sinne der Augmented Intelligence sind.
Die Entscheidungsträger haben zwar nun die Aufgabe “ihre” Daten besser zu verstehen als in der Vergangenheit, aber auch die Pflicht, Algorithmen zu
überstimmen, wenn dies begründet werden kann. Modelle und Datenanalysen dienen damit lediglich als Diskussionsgrundlage. Ein anti-algorithmisches
Verfahren kann durchaus klug sein, da KI Daten und Informationen zwar in Wissen transformiert, nicht aber unbedingt in weise Entscheidungen.
Quelle: Big Data: The Management Revolution by Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 41Merkmale agiler Organisationen. • Klare Vision und Strategie. • Eliminierung der Gatekeeper, “Fürstentümer” und “Erbhöfe”, die schnelle Entscheidungen und die Entwicklung von Kundenlösungen behindern, nur weil hierdurch private Interessen von Führungskräften in bürokratischen Organisationen mit steilen Hierarchiestufen negativ berührt würden. • Netzwerk entscheidungsbefugter und offener Sub-Teams. • Teams entscheiden über Technologie zur Erfüllung der Kundenwünsche. • Prozesse durch Zyklus “Experimentieren-Versagen-Lernen-Entscheiden” geprägt. • Unternehmerisches Agieren der Mitarbeiter, Führungskräfte weniger als “Chef” der Mitarbeiter denn als Organisatoren und Coaches querfunktionaler Teams. • Intensive regelmäßige Kommunikation zwischen Entwicklung und Kundenseite. • Schnelle Feedbackzyklen auf Basis realisierter Software. • Intensive Kommunikation und regelmäßiges Feedback von Kunden hilft ein konkreter werdendes Verständnis über die entstehende Software und Produkte zu entwickeln. Quelle: McKinsey 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 42
Was behindert die digitale Transformation von
Unternehmen?
• Die gegenwärtige digitale Transformation hat gerade erst
begonnen. Noch dazu liegen keine gesicherten Erkenntnisse
darüber vor, was die digitale Transformation befördert und was
sie behindert.
• Es deutet aber einiges darauf hin, dass drei Punkte einer
erfolgreichen digitalen Transformation von Unternehmen
entgegenstehen können:
− Der Fokus des Unternehmens auf eine Optimierung
bestehender Prozesse, ohne die Prozesse selbst zu
hinterfragen.
− Der Glaube an die selbsterfüllende Wirkung der
Einführung agiler Methoden.
− Ungeduld gegenüber dem Wirken der eingeführten Methoden
und Technologien.
Quelle: Matthias Schrader, http://ntcoding.co.uk/speaking/talks/digital-transformation-the-hard-parts
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 43Prinzipien der digitalen kulturellen Transformation.
• Mindestens genauso wichtig wie die Implementierung neuer Technologie ist die kulturelle Transformation eines Unternehmens im Sinne des Konzepts der
Agilität.
• Erkenntnisse von Unternehmensberatungen weisen darauf hin, dass Unternehmen, die erfolgreich bei der Umsetzung der digitalen Transformation sind,
folgende Punkte aufweisen:
− Aufbau einer robusten Innovations- und Produktpipeline.
− Hohe Investments in frühen Phasen.
− Drei Standbeine im Innovationsmanagement:
• FuE,
• Auftragsforschung,
• Zukauf von Start-ups.
− Erfolgreiche digitale Unternehmen haben gelernt, Unsicherheit zu managen.
− Schnelle Skalierung und Vermarktung der neuen Produkte.
− Digital erfolgreiche Unternehmen weisen zumeist eine Organisation der zwei Geschwindigkeiten auf:
• Agile Teams mit einer „Versuch-und-Irrtum“-Mentalität;
• eine robuste Produktfabrik, die die agilen Teams „finanziert“.
• Beides zusammen ergibt eine resiliente Gesamtorganisation.
Quelle: Matthias Schrader.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 44Neue Herausforderungen für das Management. Digitale Strategie und Datenkultur entscheidend. • Machtverschiebung von erfahrungsbasierten zu datenbasierten Entscheidungsträgern. • Management des Kulturkampfs zwischen „alten“ und „neuen“ Strukturen. • Change Management wird wichtiger. • Weiche Aspekte des Managements werden wichtiger. • Wie managed man bereichsübergreifende und querfunktionale Teams? • Wie managed man Dinge, die man nicht versteht? • Wie managed man den Spagat zwischen einer notwendig-hierarchischen Unternehmenskultur in Unternehmensbereichen, bei denen die Einhaltung von Prozessabläufen extrem wichtig ist („Industrie 2.0“) und einer agilen Unternehmenskultur in eher kreativen Segmenten („Industrie 4.0“)? 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 45
Die entscheidende Frage hinter dem Buzzword:
Welcher Grad der Agilität passt zu einem Unternehmen?
Von der traditionellen Organisationsstruktur (l. S.) zu organischen Organisationen (r. S.).
Top-
Down
Bürokratie Manager
„Silos“ bekommen detaillierte Instruktionen Führungskräfte als Coaches und „Möglichmacher“
Quelle: McKinsey
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 46Agilität vielleicht schon wieder out of date?
Was denkt ein berühmter KI-Forscher über zukünftige Organisationsformen?
• Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass das Konzept der Agilität
u. U. auch einer Halbwertszeit unterliegt.
• Das Konzept der Agilität wurde ursprünglich im Rahmen der
zunehmenden Bedeutung des Software Engineering entwickelt.
• Die zunehmende Bedeutung von KI könnte implizieren, dass hier
neue Organisationsformen entwickelt werden müssen, die (noch)
besser zu einem Zeitalter der KI passen als das Konzept der
Agilität. Die diesbezügliche Forschung hat aber gerade erst
begonnen.
15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 47Disclaimer. • Aufsichtsbehörden der LBBW: Europäische Zentralbank (EZB), Sonnemannstraße 22, 60314 Frankfurt am Main und Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin), Graurheindorfer Str. 108, 53117 Bonn / Marie-Curie-Str. 24-28, 60439 Frankfurt. • Diese Publikation beruht auf von uns nicht überprüfbaren, allgemein zugänglichen Quellen, die wir für zuverlässig halten, für deren Richtigkeit und Vollständigkeit wir jedoch keine Gewähr übernehmen können. Sie gibt unsere unverbindliche Auffassung über den Markt und die Produkte zum Zeitpunkt des Redaktionsschlusses wieder, ungeachtet etwaiger Eigenbestände in diesen Produkten. Diese Publikation ersetzt nicht die persönliche Beratung. Sie dient nur zu Informationszwecken und gilt nicht als Angebot oder Aufforderung zum Kauf oder Verkauf. Für weitere zeitnähere Informationen über konkrete Anlagemöglichkeiten und zum Zwecke einer individuellen Anlageberatung wenden Sie sich bitte an Ihren Anlageberater. • Diese Publikation wird von der LBBW nicht an Personen in den USA vertrieben und die LBBW beabsichtigt nicht, Personen in den USA anzusprechen. • Wir behalten uns vor, unsere hier geäußerte Meinung jederzeit und ohne Vorankündigung zu ändern. Wir behalten uns des Weiteren vor, ohne weitere Vorankündigung Aktualisierungen dieser Information nicht vorzunehmen oder völlig einzustellen. • Die in dieser Ausarbeitung abgebildeten oder beschriebenen früheren Wertentwicklungen, Simulationen oder Prognosen stellen keinen verlässlichen Indikator für die künftige Wertentwicklung dar. • Die Entgegennahme von Research Dienstleistungen durch ein Wertpapierdienstleistungsunternehmen kann aufsichtsrechtlich als Zuwendung qualifiziert werden. In diesen Fällen geht die LBBW davon aus, dass die Zuwendung dazu bestimmt ist, die Qualität der jeweiligen Dienstleistung für den Kunden des Zuwendungsempfängers zu verbessern. 15.01.2019 08:40 15.01.2019 08:47 15.01.2019 Agilität und Industrie 4.0 48
Sie können auch lesen
