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8 KI & Automatisierung | Juni 2018
TREND REPORT
der Daimler-Benz AG im Rahmen ei- nes von der Europäischen Forschungs- organisation Eureka geförderten Pro- jekts schon 1994 selbst fahrende Autos auf die Straße brachte. Aus diesem Pro- metheus genannten Projekt gingen wichtige Technologien, vom Tempo- maten bis zur Bremsautomatik, hervor. Während das namensgebende Feuer und Fortschritt stiftende Vorbild auf Geheiß des Göttervaters im Kaukasus- gebirge festgeschmiedet wurde, wurde der prometheische Funken des For- schungsprojekts nur auf Eis gelegt. – Der Gott des Marktes ist der Kunde und dieser fuhr in den 90ern lieber noch selbst. Erst 2010, mit dem Druck aus dem Silicon Valley und durch eine neue Autofahrer-Generation, die ein-
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Künstliche Intelligenz
Eine eindeutige Definition des Be- griffs „Künstliche Intelligenz“ (KI) sucht man zwar vergebens, aber zumindest für den aktuellen, die Wirtscha  betref- fenden Diskurs lässt er sich relativ klar skizzieren. http://handbuch-handel. de/kuenstliche-intelligenz/
„Die Automatisierung betrieb- licher Abläufe ist kein Projekt, das am Tag der Implementierung ab- geschlossen ist“, so Hans Martens, Gründer von Another Monday.
fach nur von A nach B kommen will, begann die Eisschmelze. Seither setzt man wieder verstärkt auf die Entwick- lung von KI-Technologien. Bleibt zu ho en, dass dieses Umdenken nicht, wie schon bei der Elektromobilität, zu spät stattgefunden hat, war doch 2010 auch ausgerechnet das Jahr, in dem sich Professor Dickmann aus For- schung und Lehre zurückzog und seit- her nur noch hier und da bei vereinzel- ten Vorträgen auftaucht.
Autonomie heißt Selbstbestimmung
Ist also der Autofahrer der 90er-Jahre oder ist vielleicht unsere Mentalität, unsere Skepsis oder Ignoranz das größ-
te Hindernis des technologischen Fort- schritts? Immerhin versuchte die Bun- desregierung mit der Einführung des elektronischen Identitätsnachweises (eID) die Digitalisierung anzukurbeln und scheiterte gnadenlos: Von 51 Millionen Bürgern, die 2017 den seit 2010 verfügbaren Personalausweis im Scheckkartenformat besaßen, hatte nur ein Drittel den elektronischen Identi- tätsnachweis überhaupt freigeschaltet.
Und nur 15 Prozent davon, also etwa gerade einmal 2,5 Millionen Bürger, haben die Funktion überhaupt schon einmal genutzt. „Wir waren der Mei- nung, dass man den elektronischen Personalausweis bewerben muss“, klag- te BVA-Präsident Christoph Verenkot-
RPA 2.0: automatisierte Automatisierung
Wie Arti cial Intelligence (AI) dabei hilft, Prozesse e ektiv zu optimieren, erläutert Darius Heisig, General Mana- ger EMEA von Kryon Systems, im In- terview mit der TREND-REPORT-Re- daktion.
Herr Heisig, was müssen Unterneh- mer beachten, die RPA-Lösungen er- folgreich implementieren wollen? RPA dient vor allem der E zienzstei- gerung einzelner Prozesse. Zunächst muss allerdings analysiert werden, welche Prozesse am ehesten automa- tisiert werden sollten. In der Praxis heißt das in der Regel, dass durch Mit- arbeiterbefragungen versucht wird zu ermitteln, welche Prozesse sich hier auf Grund verschiedener Kriterien am besten eignen. Erst wenn das ge- glückt ist, kann die Auseinanderset- zung mit der eigentlichen RPA Imple- mentierung beginnen. Hier gilt es zu klären, wie RPA in die gesamte Unter- nehmensinfrastruktur integriert wird. Security, Audit-Features, IT-Integrati- on, welche Mitarbeiter sind miteinzu- beziehen – all dies sind nur Beispiele für viele Aspekte, die für den Aufbau und die Organisation von RPA in Un- ternehmen wichtig sind.
Wie helfen Sie Unternehmen dabei, die richtigen Prozesse zu  nden? Durch die Integration von AI: Unsere jüngst um Kryon Process Discovery er- weiterte Lösung kann Prozesse erken- nen, die auf dem Rechner ausgeführt
werden. Konkret bedeutet dies, dass wir unsere Software auf verschiede- nen Rechnern der Mitarbeiter instal- lieren. Dort ermittelt sie dann zum Beispiel wiederkehrende Prozesse in- nerhalb von acht Stunden an fünf Ta- gen in der Woche. Diese Prozesse wer- den analysiert und Businessprozesse herausge ltert. Noises – also alles, was sonst passiert, kurze private Tätigkei- ten bzw. nicht relevante Applikationen und damit verbundene Klicks – wer- den dabei nicht erfasst. Im nächsten Schritt erkennen wir automatisiert, wie viele Mitarbeiter welche Prozesse wie häu g in wie vielen Varianten aus- führen und wie lange so ein Prozess dauert. Kurzum: Es wird geprüft, wie geeignet Prozesse für die Automati- sierung sind. Unternehmensverant- wortliche wie beispielsweise COOs erhalten zudem einen transparen- ten, also evidenzbasierten Blick auf die tatsächlich ablaufenden Prozesse und wir können unseren Kunden optimale Vorschläge unterbreiten. Mit der erfolgten Aufzeichnung der Pro- zesse liegen dann sogar schon die fer- tigen Work ows in unserer RPA-Lö- sung vor. Wir verbinden also Robotics mit Arti cial Intelligence.
Welche Innovationen sind auf Basis der RPA-Technologien in Zukunft denkbar?
Stand jetzt sind wir mittels AI in der Lage, Prozesse zu erkennen und zu opti- mieren. Prozesse ändern sich jedoch
stetig, beispielsweise weil neue Techno- logien eingeführt werden oder weil neue Produkte und Regularien Änderungen erfordern. Es gilt also zu erkennen, wann Prozesse sich ändern und diese dem- entsprechend mit RPA anzupassen. In Kürze wird es sicherlich möglich sein, dass diesbezügliche Analysen kontinu- ierlich durchgeführt werden. Wir nen- nen das Continuous Process Optimisati- on (CPO). Idealerweise geschieht die Anpassung dann nicht erst nachdem die Änderung schon stattgefunden hat. Eine AI könnte, schon bevor Änderungen eingeführt werden, proaktiv einen Vor- schlag machen, wie Prozesse in der neuen Umgebung besser automatisiert wer- den können – quasi ein RPA 2.0 imSinne einer„automatisierten Automatisierung“.
www.kryonsystems.com
Darius Heisig erklärt: „Mit einer AI-basierten RPA-Lösung lassen sich nun Prozesse identifizie- ren und automatisieren‘“.
Big-Data-Analysen
KI muss Zugriff auf große Mengen an Daten in analysierter, strukturierter Form haben. Hierfür wird die Big-Data- Analyse eine Grundvoraussetzung der kommenden Jahre sein. Unser Gastau- tor Ralf Reich erläutert in seinem Bei- trag, wie Big-Data-Herausforderungen begegnet werden kann. http://www. trendreport.de/big-data-analysen











































































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