AI Roadmap

Wie kann Artificial Intelligence (AI) im operativen Management faktischen Nutzen realisieren? Diese Frage untersuchen wir mittels Value Engineering - einer strukturierten Methode für die Planung von Projekten, Produkten, Aufgaben und Services. Ziel ist, Wert und Nutzen unter geringstmöglichem Ressourceneinsatz zu optimieren.

Übersicht

Artificial Intelligence (AI) ermöglicht Managern eine nie gekannte Steigerung ihrer Entscheidungsfähigkeiten. So lassen sich schon heute viele Planungs- und Dispositionsentscheidungen im Unternehmen maßgeblich verbessern.

Die Einsatzgebiete für AI werden immer variantenreicher. Gleichzeitig entwickeln sich die Technologien rasant weiter. Dies macht es für Unternehmen immer schwieriger, die für ihre Wertschöpfung entscheidenden Anwendungsgebiete zu identifizieren. Wesentliche Herausforderungen stellen insbesondere der Aufbau von notwendigem Fachwissen, sowie die Ermittlung des konkreten Kosten-/Nutzen-Verhältnisses dar.

Durch die Strategie des Value Engineerings, ermöglichen wir unseren Kunden diese Herausforderungen zu bewältigen und das Potenzial von AI bestmöglich zu nutzen. Hierfür entschlüsseln wir das Schlagwort AI, identifizieren Werttreiber im Unternehmen und erstellen so eine AI Roadmap.

Ansprechpartner

Daniela Mahnke
Ihr persönlicher Kontakt
Tel: +49 (0)2408 / 9456 - 1187 Daniela.Mahnke@informinform-software.com

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Lösung: Value Engineering Workshop

INFORMs Value Engineering Workshop analysiert wie Artificial Intelligence im operativen Management faktischen Nutzen bringt. Auf Basis konkreter Anwendungsfälle wird mit ausgewählten Experten Ihres Unternehmens eine AI-Roadmap erarbeitet. Das strukturierte Vorgehen des Value Engineering liefert Ihnen bereits nach 2 Wochen eine Entscheidungsgrundlage mit konkreten Lösungsvorschlägen und machbaren Prioritäten.

Vorteile

AI ROADMAP

Mit ausgesuchten Mitarbeitern werden konkrete Anwendungsfälle für den Einsatz von AI in Ihrem Unternehmen erarbeitet und in einer Roadmap abgebildet.
Identifizierung der Key Value Driver

Einzelherausforderungen werden detailliert analysiert und Werttreiber identifiziert. Basierend darauf werden die Zusammenhänge zwischen taktischen und strategischen Unternehmenszielen abgebildet.
Gemeinsame Prioritäten

Hinsichtlich der konkreten Anwendungsfälle wird ein intensiver Austausch ihrer Fachexperten gefördert und eine gemeinsame Priorisierung festgelegt.
Potentialanalyse

Nachweisbares Nutzenpotential wird anhand von ROI-Kalkulationen und belastbaren Budgets aufgezeigt.
Branchentrends berücksichtigen

INFORM unterstützt heute über 1000 Kunden durch AI-Lösungen für das operative Management. Diese Expertise und die Vernetzung in verschiedenen Branchen ermöglichen uns, Trends frühzeitig zu erkennen und dieses Wissen in unsere Analyse einfließen zu lassen.
Zeitrahmen: 2 Wochen

Das strukturierte Vorgehen des Value Engineering ermöglicht es, eine Entscheidungsgrundlage innerhalb von 2 Wochen zu erarbeiten.

Digital Decision Making - die Technologien

Artificial Intelligence

Künstliche Intelligenz

Software-Lösungen von INFORM bauen auf unserer umfangreichen Erfahrung in vielen Gebieten der Künstlichen Intelligenz (KI) auf – von optimierter Planung über Wissensrepräsentation und -deduktion bis zum Maschinellen Lernen. Mit Hilfe dieser Techniken sind unsere Software-Systeme in der Lage, grundlegende Aufgaben auf eine Weise zu lösen, die üblicherweise menschlicher Intelligenz zugeschrieben wird. Dabei nutzen sie einen hybriden Ansatz:

Expertenwissen über Geschäftsprozesse und -muster sowie Ziele und Restriktionen bildet die Grundlage digitaler Entscheidungsmodelle zur optimierten Planung – in Logistik und Produktion, im Supply-Chain- und Workforce-Management sowie im Risiko-Management.

Diese Modelle werden durch KI-Verfahren wie Constraint Programming und Methoden der mathematischen Optimierung gelöst: Eine systematische Suche in unvorstellbar großen Entscheidungsräumen wird dabei mit intelligenten Techniken zur Suchreduktion kombiniert, so dass sehr schnell Entscheidungsmöglichkeiten gefunden werden.
Maschinelles Lernen ergänzt die auf Expertenwissen beruhenden Modelle. Dazu erkennen Techniken aus den Gebieten Data Science, Data Mining und Predictive Analytics entsprechende Muster und Korrelationen in großen Datensätzen. Vorhersagemodelle nutzen diese Erkenntnisse, um Ereignisse zu klassifizieren und Prognosen über Mengen, Zeitpunkte und Dauern zu erstellen, die dann Eingang in die Entscheidungsmodelle finden.

Maschinelles Lernen

Daten sind ein entscheidender Rohstoff für die digitale Ökonomie des 21ten Jahrhunderts. Wie andere Rohstoffe auch müssen sie aufbereitet und verfeinert werden, um die Algorithmen zu befeuern, mit denen zusammen sie ihren vollen Nutzen entfalten können.

Beim Maschinellen Lernen geht es genau um diese Verfeinerung. Es nutzt Konzepte und Techniken aus Mathematik, Statistik und Informatik, um Strukturen und Muster in Daten zu untersuchen und Beziehungen und Verbindungen zu entdecken, mit deren Hilfe verlässliche Prognosen möglich werden.

Maschinelles Lernen ist ein vielstufiger Prozess. Er reicht von der Datenaufbereitung (Harmonisierung, Transformation und Anreicherung), der Auswahl der Erklärungsvariablen über das Training und die Evaluation der Modelle bis zur Ausführung und zum Monitoring der Prognosemodelle in anspruchsvollen Echtzeitumgebungen.

Neben der Qualität der Vorhersage steht dabei immer auch die Nachvollziehbarkeit und Interpretierbarkeit der Modelle im Fokus.

Agile Optimierung

Die Agile Optimierung ist eine Managementstrategie für den Umgang mit Komplexität und Unsicherheit in der vernetzten und schnelllebigen modernen Geschäftswelt. Durch das Prinzip der schnellen Reaktion auf Änderungen und Störungen in komplexen, volatilen Umgebungen werden Effizienz und Robustheit eines Unternehmens erhöht.

Je nach Grad der Komplexität und Unsicherheit erfordern Geschäftsprozesse unterschiedliche Managementstrategien. Bei gut standardisierbaren Abläufen empfiehlt sich etwa Lean Management, schlank und verschwendungsfrei. Je komplexer die Abläufe, desto wichtiger ist eine gute Planung. Gibt es gelegentliche ad-hoc Änderungen, dann genügt bei einfachen Abläufen vielleicht Improvisation. Aber es gibt auch Betriebsumgebungen, in denen komplexe Abläufe mit volatilen Einflussfaktoren, vielen Änderungen und Störungen sowie großem Zeitdruck zusammenfallen. Hier greift das Konzept der Agilen Optimierung: Spezielle Algorithmen liefern in der jeweiligen Entscheidungssituation konkrete Handlungsvorschläge, und zwar