"Produkte entwickeln und verkaufen war gestern"


Interview mit Christoph Dill, Autor der Neuerscheinung "Vom Markt zum Markt – reloaded"

Redaktion: Woran denken Sie als erstes beim Stichwort „Innovation“? „Neuer Nutzen für den Kunden, an den ich vorher nicht gedacht habe“.

Welches sind beim Innovationsmanagement aus Ihrer Sicht die Top3-Herausforderungen? Erstens geht es darum, den Kundenbedarf wirklich zu verstehen. Es geht nicht um das, wonach der Kunde laut ruft. Die Kunst besteht in der Fähigkeit, „dahinterzudenken“. Zweitens muss man die Lösung passgenau machen, nicht übererfüllt, aber auch keinesfalls zu schlecht. Und drittens ist es eine enorme Herausforderung, allen zu erklären, welchen Nutzen das neue Produkt bietet. „Alle“ meint: Sowohl meinem Team als auch meinen Kunden – vor allem, wenn die erbrachte Leistung ungewohnt bzw. unerwartet anders ist.

Ihr Buch heißt Vom Markt zum Markt. Da mag sich manch ein Leser fragen, ob es sich dabei nicht um einen Schreibfehler handelt? Keineswegs. Denn erst wenn Innovation am Markt beginnt und auch dort endet, fließt Geld. Der Grundansatz meines Konzepts lautet „Frage den Markt, was er braucht“ (nicht: was er will!), mache daraus eine schlanke, tolle Idee, daraus ein Produkt und bringe die Idee konsequent in den Markt zurück“.

 christoph dill vom markt zum markt

In Ihrem Buch schreiben Sie auch über ‚fließende Projekte‘. Was verstehen Sie darunter? Sobald Klarheit über das Konzept, die technische Lösung besteht, läuft ein Team „gegen die Uhr“. Will sagen: Je schneller ein Unternehmen mit einem innovativen Produkt am Markt ist, desto mehr Geld kann es verdienen. Erdachtes muss nur noch gemacht werden. Allerdings neigen viele Unternehmen dazu, in die Produktion von neuen Lösungen zu viele Aufgaben hineinzustecken. Dies führt zum Stau, die Prozesse fließen nicht mehr. Das aber kostet viel Zeit und viel Geld. In dieser Phase ist ein Vorgehen nötig, das wir aus dem Lean Management kennen. Der Begriff „fließendes Projekt“ ist von dort entliehen.

Der Untertitel Ihres Buches heißt „Unternehmen und Produkte erfolgreich entwickeln“. Weshalb auch Unternehmen? Gegenfrage: Wofür ist ein Unternehmen da? „Zum Geld verdienen“ höre ich häufig. Falsch: um Kunden glücklich zu machen. Und weil ein Unternehmen sie glücklich macht, verdient es Geld. Weniger pathetisch: Die Kernaufgabe eines Unternehmens besteht darin, Lösungen für andere zu schaffen. 

Besten Dank für das Gespräch.

Christoph Dill ist Autor der Neuerscheinung Vom Markt zum Markt - reloaded 

Nachgefragt zum Thema ... Zertifizierung von KI

„Bei KI geht es um Verantwortung“

Künstliche Intelligenz ist als Megatechnologie in aller Munde. Doch wie sehen konkrete Qualitäts- und Sicherheitsstandards aus, auf deren Grundlage technische Prüforganisationen künftig KI-Anwendungen sachkundig beurteilen können? Antworten liefert Dr. Maximilian Poretschkin in dem folgenden Expertengespräch.

Herr Dr. Poretschkin, Sie sind Mitautor des Whitepapers „Vertrauenswürdiger Einsatz von Künstlicher Intelligenz“. Was ist KI aus Ihrer Sicht – und was nicht? KI ist zunächst einmal ein Forschungsfeld aus der Informatik, das in den 50er Jahren des letzten Jahrhunderts entstanden ist mit dem Ziel, intelligentes Verhalten zu automatisieren. Seit diesem Zeitpunkt sind unzählige Techniken entwickelt worden, um dieses Ziel zu realisieren. Wenn wir heute von KI sprechen, meinen wir häufig das Maschinelle Lernen: Lernen aus vielen Beispieldaten. KI ist sehr gut geeignet, um Muster zu erkennen, denken Sie an Bild- oder Spracherkennung. In diesem Feld kann KI deutlich bessere Resultate erzielen als der Mensch. Was KI nicht kann: nach selbst formulierten Zielen zu handeln, ein Bewusstsein zu entwickeln – all die Eigenschaften also, die wir der menschlichen Intellektualität darüber hinaus noch zuschreiben.

Maximilian Poretschkin Zertifizierung von KI 600

…was dann schon in Richtung Superintelligenz ginge. Richtig. Von dieser Diskussion muss man sich wissenschaftlich abgrenzen. Oder anders gesagt: Man muss in der öffentlichen Wahrnehmung die Grenze schärfen zwischen dem, was technisch und nach dem wissenschaftlichen Stand überhaupt möglich ist – und was in den Bereich der Science Fiction gehört.

Welche Ziele verfolgen Sie mit Ihrem Whitepaper? Primäres Ziel war zunächst einmal, konkrete Qualitäts- und Sicherheitsstandards auszuarbeiten, auf deren Grundlage technische Prüforganisationen künftig KI-Anwendungen sachkundig beurteilen können. Zum anderen ist es für uns wichtig, einen interdisziplinären Dialog zu führen. Dazu arbeiten Experten aus verschiedenen Fachgebieten zusammen. Mit unserem Whitepaper wollen wir aber auch zum gesellschaftlichen Dialog in Sachen KI beitragen.

Ihre Kollegen vom Fraunhofer IOSB entwickeln u.a. intelligente Videoüberwachung, die auf dem Einsatz von KI beruht. In diesem Zusammenhang sprechen sie vom Privacy-by-Design-Prinzip. Worum handelt es sich dabei? KI verarbeitet oft sehr große Datenmengen und „lernt“ Muster, die darin enthalten sind. Bei diesen Daten kann es sich um personenbezogene Daten, aber auch um Geschäftsgeheimnisse handeln. Aus diesem Grund ist Datenschutz im Zusammenhang mit KI ein sehr wichtiges Thema. Das haben wir auch ausführlich in unserem Whitepaper dargestellt. Datenschutz, aber auch ethische Aspekte, müssen bereits beim Design der Anwendung über die Entwicklung bis hin zum Operativeinsatz mitgedacht werden.

Welche Mengen an Daten sollten Ihrer Meinung nach Eingang in eine KI finden? In diesem Zusammenhang stellt sich uns die Frage nach der Datensparksamkeit. Meint: Wie lässt sich eine Anwendung so gestalten, dass sie tatsächlich nur mit den notwendigsten Daten auskommt und nicht zu viele personenbezogene Daten aufnimmt. Nehmen wir nochmals das Beispiel Videoüberwachung: Hier kann KI unter Berücksichtigung des Datenschutzes so eingesetzt werden, dass nicht einzelne Personen aufgenommen oder auf dem Monitor gezeigt werden. Stattdessen werden die Personen durch KI anonymisiert und nur in wichtigen Fällen, etwa wenn eine Straftat vermutet wird, aufgelöst. Schließlich besteht ein Interesse der Allgemeinheit daran, Fehlverhalten oder Straftaten zu verhindern, das in diesem Falle möglicherweise das Interesse am Datenschutz dieser Person überwiegt. Das führt uns direkt mitten ins Zentrum der ethischen Diskussion: Wofür wollen wir KI einsetzen? Und wofür eben auch nicht.

Viele leistungsstarke kognitive Instrumente der KI sind intransparent. Wie kann deren „Handeln“ überprüft und kritisch bewertet werden? Das ist tatsächlich eine relevante Frage. Bei bestimmten Realisierungen von KI, etwa durch tiefe Neuronale Netze, kann es aufgrund der Komplexität dazu kommen, dass selbst Experten nur mit sehr großem Aufwand nachvollziehen können, wie eine bestimmte Entscheidung zustande gekommen ist. Andere Verfahren sind hingegen sehr transparent, was das Zustandekommen ihrer Entscheidungen anbelangt. Darüber hinaus ist es auch wichtig, zwischen Anwendern und Experten zu unterscheiden. Anwender möchten unter Umständen eine einfache Begründung für eine bestimmte Entscheidung oder Empfehlung haben, ohne die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz zu kennen. Von daher ist es derzeit tatsächlich ein aktives Forschungsfeld, Verfahren zu entwickeln, die die wichtigen Parameter für den Entscheidungsfindungsprozess transparent machen und darstellen. 

Letzte Frage. Die Leistungsfähigkeit von KI in Form von Maschinellen Lernen nimmt – angetrieben durch Big Data – rasant zu. Kann die Entwicklung eines ethischen Rahmens mit der Entwicklungsgeschwindigkeit von KI und Robotik Schritt halten? Das kann sie – und das muss sie vor allen Dingen auch. Denn diese Entwicklung findet ja statt und was ganz wichtig ist, dass wir ganz stark im interdisziplinären Dialog sind: Ethik, Philosophie, die Rechtswissenschaften und die Informatik. Einerseits auf einer Expertenebene, andererseits aber auch in einem breiten gesellschaftlichen Dialog.

Dr. Maximilian Poretschkin ist Senior Data Scientist am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS.

Hier können Sie das Whitepaper Vertrauenswürdiger Einsatz von Künstlicher Intelligenz herunterladen.

Digitale Helferein bringen Industrie 4.0 in die Praxis

(Saarbrücken/Ludwigsburg) Wer „Saarland“ hört, denkt automatisch an eine lange industrielle Tradition, an Bergbau, Schwerindustrie und Schlackehalden. Aber das Saarland ist heute anders: optisch grün und wirtschaftlich vielfältig. Man hat die Zukunft im Blick. Ein gutes Beispiel dafür ist das Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik (ZeMa), eine gGmbH zur angewandten Industrieforschung mit Sitz in Saarbrücken. Hier wird an intelligenten, umsetzbaren Lösungen für die „Fabrik der Zukunft“ gearbeitet. Bei unseren wiederholten Besuchen und Gesprächen am ZeMa haben uns die gezeigten Umsetzungsbeispiele ebenso beeindruckt wie der Denkansatz des wissenschaftlichen Geschäftsführers, Prof. Dr. Rainer Müller. Dieser hat die bei deutschen Akademikern eher seltene Gabe, sich verständlich auszudrücken – und seine Zuhörer mitzureißen. Eindrücke und Einblicke.

Wie revolutionär ist die digitale Revolution?

Die Währung der digitalen Transformation scheint nur ganz große Scheine zu kennen. Kaum ein Superlativ, der nicht bemüht, kaum eine Bedrohung, die nicht heraufbeschworen wird. Als jemand, der sich seit Jahrzehnten mit dem Einsatz von Computertechnik in der Produktion befasst, möchte man den lautstarken Experten für Digitalisierung bisweilen zurufen: „Leute, habt ihr es nicht kleiner?“

Spätestens seit den 1980er Jahren wird Arbeit schrittweise digitalisiert. Beginnend mit kleinen Berechnungsprogrammen, Tabellenkalkulationen und Textverarbeitungen hielt die Digitalisierung Einzug in die Büros. Diese kleinen Lösungen, die unmittelbar Nutzen erzeugten, entwickelten sich anwendungsorientiert weiter, wurden ergänzt, vergrößert und miteinander vernetzt. So entstand schrittweise der digitale Raum, in dem wir uns heute bewegen. Zugegeben, dieser Prozess dauerte keine Jahrhunderte, aber doch einige Jahrzehnte. Insofern wäre es eher angebracht, von einer digitalen Evolution zu sprechen. Weniger dramatisch, aber eher zutreffend.

Bezogen auf die Digitalisierung industrieller Prozesse ergibt sich in der Rückschau ein ähnliches Bild. Spätestens seit den Arbeiten zum „Computer Integrated Manufacturing (CIM)“ stand die Vision einer stark vernetzten, voll automatisierten und absolut menschenleeren Fabrik im Raum. Da steht sie noch heute, nämlich im Abstellraum. Tatsächlich haben die Computer keineswegs über nationale Strategien und europäische Initiativen Eingang in die Unternehmen gefunden, sondern über brauchbare, im Sinne des Wortes „praktikable“ Lösungen wie die numerische Steuerung von Werkzeugmaschinen. Was mit Lochkarten begann, hat heute das Smartphone erreicht.

Erst wenn brauchbare und bezahlbare Lösungen verfügbar sind, kann sich die Wucht einer Digitalisierungsstrategie in der Praxis wirklich entfalten. Technologieeinsatz muss sich für die Unternehmen in erster Linie lohnen. Und hier stehen wir tatsächlich vor einem Quantensprung, weil ein Smartphone nicht wirklich teuer ist – aber über die vielfache Leistungsfähigkeit früherer Großrechner verfügt. Diese Potenziale muss man nutzen, anstatt über Revolutionen zu philosophieren, die anderswo längst stattgefunden haben oder sich bei näherem Hinsehen als bloße Evolutionen oder technologische Migrationen entpuppen. Wenn es uns gelingt, Plattformen und Dienste wie Uber oder brauchbare Prinzipien davon auf die Produktion zu übertragen, haben wir einen Riesenschritt gemacht. Aber noch einmal: Dazu müssen wir weder das Rad neu erfinden, noch die Revolution ausrufen. Es genügt vollkommen, wenn wir unsere Intelligenz darauf verwenden, praktikable Lösungen zu bauen. Fachleute bezeichnen diese Lösungen als smarte Technologien („Smart Technologies“). Am ZeMa werden sie digitale Helferlein genannt. Es gibt sie, man kann sie nehmen und einsetzen.

Anders ausgedrückt: Man muss nicht ständig versuchen, abstrakte Systeme über die betrieblichen Abläufe zu stülpen. Vielmehr sollte man die realen Prozesse sehr genau betrachten, den Nutzen der digitalen Helferlein erkennen – und diese da einsetzen, wo sie ihren Nutzen auch entfalten können. Ausgangspunkt ist immer die Frage, wo man sich verbessern kann bzw. wo Fehler entstehen. Diese Themen gilt es vorrangig zu lösen. Wenn man konsequent auf diese Weise arbeitet, ist man bereits auf dem Wege einer pragmatischen, lösungsorientierten Digitalisierungsstrategie.

 Professor Rainer Mueller ZeMa

Bringt die Dinge auf den Punkt

Prof. Dr. Rainer Müller vom ZeMa in Saarbrücken

Die Digitalen Helferlein

In einem Anwendungsfall zu Industrie 4.0 ist es dem ZeMa gelungen, alle relevanten Informationen über den gesamten Prozess hinweg verfügbar und zugänglich zu machen. Dazu wurden auf den Laptops bzw. Smartphones der Mitarbeiter kleine Plug-Ins installiert, die eine schnelle Interaktion ermöglichen, ohne das gesamte Unternehmen und seine IT-Systeme auf den Kopf stellen zu müssen.

Der Erfolg solcher Lösungen steht und fällt mit der Akzeptanz durch die Mitarbeiter. Hier kommt man den Gewohnheiten und Präferenzen der Leute entgegen, indem man den Einstieg so vielseitig wie möglich gestaltet. Neben den genannten Laptops und Smartphones kamen auch Tablets und ein „intelligentes Papier“ zum Einsatz. Diese Technologie macht es möglich, mit einem Stift Anmerkungen oder Änderungen einzugeben, die dann sofort ins System übernommen werden. Die gute Nachricht (für die Betriebe): Alle in diesem Projekt eingesetzten Technologien waren verfügbar und vergleichsweise einfach in die Lösung zu integrieren. Die Hebelwirkung dagegen übertraf die Erwartungen der Experten bei weitem.

Die Helferlein in der Praxis

Um die Geschichte etwas abzukürzen: Als in der praktischen Anwendung alle im Wertschöpfungsprozesses anfallenden Daten gesammelt und adäquat abgebildet waren, begann man damit, Prozessdurchläufe zu simulieren. Um das komplexe Gefüge möglicher Einflussfaktoren vollständig zu erfassen, wurde wiederum auf digitale Helferlein zurückgegriffen. Die Rede ist von Lösungskomponenten zur Künstlichen Intelligenz, die sich heute unschwer im Internet finden, herunterladen und an die Bedürfnisse der Praxis anpassen lassen. Auf diesem Wege konnten die Prozesse sehr realitätsnah simuliert, die entscheidenden Fehlerursachen entlarvt werden. Voraussetzung war, dass sowohl Maschinendaten als auch Prozessinformationen adäquat dargestellt und mit Hilfe spezieller Algorithmen kombinatorisch getestet werden konnten. Muster: Wenn ein Produkt die Prozesse in einer bestimmten Kombinatorik durchläuft, bekomme ich ein definiertes, vorhersehbares Ergebnis.

Bei diesen Analysen erweisen sich die digitalen Helferlein, in Form von Neuronalen Netzen oder KI-Algorithmen, als überaus wertvoll. Aber sie haben auch ihre Grenzen. So machen die Tools zwar deutlich, bei welchen Kombinationen gehäuft Fehler auftreten – aber sie liefern keine Aussagen, warum das der Fall ist. Hier ist nach wie vor das analytische Können des „Homo technicus“ gefragt.

Quantensprünge sind möglich

Das hier kurz skizzierte Vorgehen ist keine Raketenwissenschaft. Die Lösungselemente sind weitgehend bekannt, verfügbar und lassen sich zu einer praktikablen Gesamtlösung zusammenbauen. Man darf sich von Begriffen wie KI, Semantik oder Algorithmus eben nicht abschrecken lassen. Im Gegensatz zu früher gewinnt der Analyse- und Verbesserungsprozess jedoch enorm an Geschwindigkeit und Effizienz. Noch vor wenigen Jahren hätten die umfassenden Datenerhebungen und -analysen im skizzierten Beispiel Jahre gedauert und Mannjahre gekostet. Heute ist das Ganze in einigen Monaten erledigt. Mit einem ausgezeichneten Ergebnis, wohlgemerkt.

Noch einmal: So sieht für die Forscher am ZeMa, namentlich Professor Rainer Müller, der richtige Weg in die Digitalisierung aus. Man geht von einem spezifischen Problem im Tagesgeschäft aus und sucht einen logischen, gangbaren Pfad in die digitale Zukunft. Anwendung sucht Lösung, nicht umgekehrt. Der Lösungsraum mit vorhandenen und einsetzbaren Technologien ist derart groß, dass man das digitale Rad nicht ständig neu erfinden muss. Das beweisen nicht zuletzt die neuen Geschäftsmodelle, die überall aus dem Boden schießen. Dabei werden, ausgehend von einem unterstellten Kundenbedarf, neue Kombinationen erdacht und systematisch mit vorhandenen Lösungskomponenten bestückt. Das Bestreben, permanent Grundlagenarbeit zu leisten, visionäre Technologien zu entwickeln und deren Anwendung komplett zu vergessen, ist eine Art „deutscher Krankheit“. Die aber kurierbar ist – mit Rezepten aus dem Saarland?

von Gerhard Spengler

Systemic Lean: Die Reise geht weiter

Lean Management wurde jahrelang als eine reine Methodenlehre missverstanden. Mittlerweile rücken unter dem Schlagwort „Lean Leadership“ auch Führungsaspekte in den inhaltlichen Fokus. Aber auch das ist noch zu kurz gesprungen.

Lean muss vielmehr im Zusammenhang mit den wichtigen Themen der Organisations- und Personalentwicklung gesehen werden. Die einschlägigen Stichworte heißen Sinnstiftung, Werte-Vermittlung, Team-Lernen oder System-Denken.

Mit diesem erweiterten, im Sinne des Wortes „systemischen“ Lean-Verständnis wird eine Brücke gespannt zwischen den pragmatischen Lean-Erfolgen der Vergangenheit und einem grundsätzlichen Verständnis von Organisationsgestaltung, systemischer Entwicklung und nachhaltigem Change Management.

Zu dieser Erkenntnis sind wir in einem gemeinsamen Workshop gelangt, den wir im Verlag mit zwei Beratern der Firma Factory Evolution aus Stuttgart durchgeführt haben. Die beiden, Steffen Schnürch und Christian Hölzenbein, haben jahrelange Erfahrung in einer fast schon legendären „Hands-On“-Beratung gesammelt, die mittlerweile leider vom Markt verschwunden ist. Diese Erfahrung nutzen sie heute, um Lean auf das skizzierte „systemische“ Level zu heben. Dabei stehen nicht nur aktuelle Erfordernisse bei Beratungskunden Pate, sondern auch die Buchklassiker der Organisationsentwicklung wie Peter Senge („Die fünfte Disziplin“). Man liest wieder.

Für LOG_X ist diese Erweiterung des Lean-Gedankens insofern interessant, als sie uns die Möglichkeit bietet, unsere eigene publizistische Lean-Reise fortzusetzen. In welcher Form und Begleitung, wird sich in den kommenden Wochen zeigen.

von Gerhard Spengler

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