Lohnende Mühe – vom Umgang mit Komplexität

Lerncomputer (Quelle: raspberrypi.org)

Raspberry Pi ist der wohl meistverkaufte Computer der letzten Jahre, kostet keine 40 € – macht aber Mühe, weil nicht Plug&Play. Genau darum geht es.

Wir alle nutzen täglich Computerprogramme, ohne groß zu verstehen, was da abläuft. Die Supply Chain Spezialistin verlässt sich auf SAP, der Smart-Phone Besitzer auf unbekannte App-Entwickler, der Autofahrer aufs Navi. Die kleinen und größeren Helfer machen vieles bequemer, schneller oder überhaupt erst möglich. Sie machen aber auch abhängig und denkfaul. Oder sie schüren Ängste, man muss ja nur die Zeitung aufschlagen, oder News-Feeds auf dem Tablet lesen, und blickt in eine Zukunft mit künstlicher Intelligenz, weg-digitalisierten Arbeitsplätzen, Cyber-Kriminalität und entprivatisierter Persönlichkeit, in der der selbstbestimmte Mensch ziemlich geschrumpft erscheint. Wollen wir das so?

Lernen

Wenn Kinder, Jugendliche, Erwachsene vielleicht auch, mit dem Lerncomputer Raspberry Pi experimentieren, mit der ersten kleinen Anwendung scheitern und es nochmals probieren, lernen sie verstehen, wie Computer und Algorithmen funktionieren.

Robobutler

Einkäufer, Planer, Fertigungssteuerer oder Logistiker verlassen sich auf komplexe ERP-Systeme, ohne die Arbeitsergebnisse immer komplett nachvollziehen zu können. Wenn Fertigungssteuerer zur Abwechslung mal versuchen, die Aufgabenterminierung und -steuerung einer internen Dienstleistungsabteilung, beispielsweise eines Labors oder einer Konstruktionsabteilung, mit manuellen Mitteln zu optimieren, lernen sie mehr über Planungs- und Steuerungslogik. Sie sind gezwungen, neue Fakten zur Kenntnis zu nehmen, die richtigen Fragen zu stellen und möglichst einfache, weil manuelle, Lösungen zu finden. In beiden Fällen geht es um zwei menschliche Eigenschaften, die helfen Komplexität beherrschbarer machen: um die innere Einstellung (Mut zum Experimentieren) und ums Üben (Trial & Error, Ausdauer im Tun). Und Freude machte es, spätestens im Erfolgsfall, ja auch.

Beispiel Absatzprognose (Forecast)

Der Begriff Komplexität steht für schwer zu durchschauen, für Zusammenhänge also, die sich leicht erkennbaren Ursache-Wirkungsbeziehungen entziehen. Das lässt sich auch am Beispiel Verkaufsvorhersage zeigen.

Für Forecasts gibt es tolle, komplexe IT-Programme. Aber, braucht es die überhaupt? Die Binsenweisheit, je weiter in die Zukunft und je detaillierter, desto falscher, wird häufig ausgeblendet; ebenso die Frage, wieviel Forecast eine agile Supply Chain und Produktion überhaupt benötigen, um eine hohe Lieferfähigkeit zu gewährleisten. Dazu kommt, dass Forecasts meist eine Mischung aus vergangenheitsbezogenen Fakten und Wunschdenken für die Zukunft sind. In Wahrheit ist eine Verkaufsvorhersage einfach eine Annahme zur Grobplanung von Kapazitäten und Materialbedarf. Die Wirklichkeit muss sich nicht unbedingt daranhalten. Wenn man das akzeptiert, kann man zwei Schlüsse ziehen:

  • Supply Chains sollten möglichst schlicht gestaltet sein und
  • es kommt mehr auf cleveres Steuern als auf „genaues“ mittelfristiges Planen auf Basis von Forecasts an.

Schlicht sind viele Supply Chains heute eher nicht. Eine hohe Arbeitsteilung zwischen Unternehmen oder Produktionsstandorten sowie lange Transportwege verlängern Vorlaufzeiten und begünstigen Bullwhip-Effekte, vor allem bei speziellen Vormaterialen oder Teilen. Cleveres Steuern von Produktions- und Logistikprozessen ist das, was sich auch Industrie 4.0 auf die Fahnen geschrieben hat. Statt aber auf Experten zu warten, ist es naheliegend, zunächst die eigene Ausgangslage zu verstehen. Der Raspberry Pi ist in dem Fall die Unternehmensumgebung und der erste Schritt das Suchen neuer Freiheitsgrade zur Flexibilisierung. Ein Beispiel: für manche Fertigungsartikel gibt es alternative Arbeitspläne, die aber selten genutzt werden, weil es vielleicht umständlich ist oder weil es höhere kalkulatorische Kosten nach sich zieht. Wie ließe sich das ändern und was bringt es?

Postfaktisches statt Fakten?

Ein zweites Beispiel sind Gewohnheiten (die Dinge sind halt komplex; machen wir immer so, weil ...) oder als solche nicht erkannte Restriktionen in Lieferprozessen, z.B. Auftragsprioritäten jenseits von Terminen oder Sonderabläufe für bestimmte Aufträge und Kunden. Gewohnheiten und Restriktionen, die den eigenen Handlungsspielraum einengen, werden gerne „postfaktisch“ behandelt; man nimmt sie als beeinflussbare Tatsachen nicht zur Kenntnis, sondern flüchtet sich in Meinungen (bin nicht überzeugt, dass das was ändert …). Dahinter steckt die gefühlte Bedrohung des Status-quo oder der eigenen Interessen. Dabei wäre spielerisches Ausprobieren von Neuem der beste Weg, einen äußeren Zwang zur Veränderung erst gar nicht aufkommen zu lassen. Gerade erfolgreiche Unternehmen agieren da manchmal zu selbstgewiss.

Gewachsene Strukturen und Komplexität können der Nährboden für Lernen sein; Lernen wie Prozesse künftig anders und effektiver laufen könnten. Wo beispielsweise funktionieren Simple Rules besser als komplexe Algorithmen? Die Herausforderung für die Geschäftsführung ist es, kleine Raspberry-Pi-Umgebungen im Unternehmen zu schaffen, wo dieses Lernen stattfinden kann, vielleicht sogar mit den Laien aus den Nachbarabteilungen. Das kostet vermutlich etwas mehr als 40 €, teuer muss es dennoch nicht werden. Zudem ließe sich mit einem Raspberry Pi Computer sicherlich noch eine kleine Industrie 4.0 Anwendung ergänzen. Einfach mal in der Ausbildungsabteilung nachfragen.