Probleme besser und schneller lösen.

Key

Ein etwas anderer Blick auf IoT und Industrie 4.0

Es ist völlig in Ordnung, Waschmaschinen mit Apps für Smartphones auszuliefern, auch wenn der Nutzen noch begrenzt ist. Ähnlich sieht es bei manchen Industrie 4.0 Anwendungen aus; so werden beispielsweise viele neue Daten gewonnen, ohne dass Probleme und Nutzungsmöglichkeiten so richtig klar sind. Innovative Technik wird eingesetzt und wenn’s gut läuft, entwickeln sich die Nutzenpotentiale im Laufe der Zeit, weil es findigen Leute keine Ruhe lässt, einen spürbaren Fortschritt zu erreichen, der die Ursprungsinvestition rechtfertigt. Das ist der Ingenieursansatz – und der hat seine volle Berechtigung.

Man kann es auch anders angehen: Problem sucht Lösung, und zwar ohne dass die Lösung vorher schon auf dem Tisch liegt. Um den Dingen auf die Spur zu kommen, hilft fragen:

  • Was ist eigentlich das „Problem“ des Kunden (oder unser eigenes)?

    Häufig sind wir blind. Das angestammte Geschäft läuft ja, wir optimieren unsere Prozesse, auch die Kasse stimmt. Was wir nicht auf der Rechnung haben, sind disruptive Veränderungen. Da kommt jemand daher, bietet dem Kunden etwas Besseres oder Billigeres (und verdient sein Geld zudem ganz anders, Beispiel: WhatsApp statt Telekom/SMS).

    Aber, soweit muss man gar nicht gehen. Jede Schnittstelle zum Kunden ist eine Quelle für ein besseres Problem-Verständnis. Warum kommt ein Kundenauftrag zustande? Was will der Kunde „eigentlich“, wie sieht seine Welt morgen aus? Gut, er bestellt unser Produkt, vielleicht wäre ihm aber mit einer umfassenden, unkomplizierten Dienstleistung mehr geholfen. Oder die Auftragsabwicklung: sind wir da schon auf verlässlichem Amazon-Niveau oder läuft das eher klassisch-aufwändig? Vom Ende her gedacht: Welchen Zielzustand, der wirklich Lust auf Veränderung macht, streben wir an? Was soll morgen anders sein?

    Es ist nicht ganz leicht mit dem Blick des Kunden, es gibt ja recht unterschiedliche Sichten, auf die eigene (Außen-)Wirkung zu schauen und ein Stück zu träumen, was der Kunde heute oder künftig notwendig brauchen könnte, ohne dass er selbst es so genau weiß. Start-up Mentalität tut Not.

    Bleibt die Frage nach dem Engpass auf dem Weg dorthin. Was ist der Knackpunkt und was der erste notwendige Schritt, um das erkannte Kundenproblem tatsächlich zu lösen? Worauf konzentrieren wir unsere Energie?

  • Wie organisieren wir ein Team?

    Antworten außerhalb des ohnehin schon Bekannten finden sich eher jenseits eingefahrener Analyse- und Entscheidungsbahnen. Schwarmintelligenz klingt schon etwas gehypt, Wir-Prinzip erinnert an Gruppenarbeit. Aber so geht es. Untersuchungen aus der Tierwelt belegen, dass selbst in hierarchischen Strukturen größere Herausforderungen in egalitären Gruppen angegangen werden. In Pavian-Sippen beispielsweise organisieren alle miteinander die Jagd, in unterschiedlichen Rollen, und koordinieren sich nach einfachen Prinzipien. Spannend dabei ist, dass selbst mittelmäßige Akteure wesentlich zum Teamerfolg beitragen; zu viele Siegertypen oder Perfektionismus schaden eher*.

    Wildhunde formieren sich im Morgengrauen zur Jagd auf gesichtete Impalas (Südafrika)

    Das zeigte auch ein Experiment zu erfolgreicher Kooperation beim Lösen einer komplexen Aufgabe, in dem etwa 20 Testpersonen teils mit, teils ohne intelligente Agenten (Bots) in einem großen Netzwerkspiel zusammenwirkten**. Gegen alle Intuition erhöhten bewusst etwas fehleranfällige KI-Bots die Erfolgsquote der Teams. Zudem waren diese Gruppen viel schneller. Eine Erklärung: neue oder unüberlegte Ideen eröffnen andere Möglichkeiten und regen schnelle Kommunikation an. Anschließend sorgen einfache Strategien für „weise“ Entscheidungen.

    Wozu kann uns das ermuntern? Willensbarrieren ausräumen (also keine Gründe für die Angst, am Ende schlechter dran zu sein als zuvor) und aufgabenorientiert organisieren, jenseits eingespielter hierarchischer Ordnungen und Funktionen, und zwar dann, wenn wir bei komplexen Themen „neuen Wein in neue Schläuche“ füllen wollen. Nicht immer braucht es dazu das „Team der Besten“ (s.o.), das üblicherweise gefordert wird.

  • Wo suchen wir nach den nötigen Bausteinen?

    Zunächst mal gilt es Wissensbarrieren zu beseitigen. Von Experten lässt sich lernen, was im neuen Thema (Beispiel autonomere Auftragssteuerung) wichtig sein könnte. Was ist zuerst dran und was später (z.B. (1) Daten, (2) Transparenz, (3) Automatisierung, (4) autonomer werden), welche Techniken stehen zur Verfügung (Beispiel KI), wie soll man eine Sache methodisch angehen? Vor zu viel Ehrfurcht vor Buzzwords oder Expertendenglisch bewahrt die Rückbesinnung auf eigene Kreativität und Sachverstand sowie ein Blick auf praktische Erfahrungen in anderen Branchen. Was in der eigenen Industrie (nicht) passiert, ist natürlich auch spannend. Dazu die Erkenntnis, dass die meisten Erfolgsgeschichten mal klein, nicht selten auch mit Scheitern, angefangen haben.

    Ein Beispiel für die Ablösung traditioneller Kundenauftragsprozesse ist das internetbasiertes Konstruieren und Bestellen mit dem Designtool eGRIP der Firma SCHUNK GmbH & Co. KG:  Der versprochene Nutzen für den Kunden ist eine extreme Zeitverkürzung unter Einsatz von Internet-, CAD/CAM- und Fertigungstechnologien sowie etwas Do-it-yourself.

  • Wie gehen wir die Lösung konkret an?

    Schön wäre es, wenn jetzt schnell eine erste, praktikable Lösung auf dem Tisch läge und getestet werden könnte. Wie geht das? Da fällt einem vielleicht das Stichwort „Agile Produktentwicklung“ ein; bei Google stößt man auf SCRUM; innerhalb von SCRUM spielen Sprints eine große Rolle. Genug der Schlagworte.

    In fünf Tagen eine Lösungsidee entwickeln und im Prototyp testen, das ist der Ansatz, den Jake Knapp von Google Ventures in „Sprint“ anschaulich beschreibt***. Kern des Ganzen ist, dass sich bis zu sieben Leute mit unterschiedlichen Fähigkeiten und in verschiedenen Rollen fünf Tage Zeit nehmen und sich systematisch vom Problem zum Prototypen vorarbeiten. Mit knapper Zeit, voller Konzentration, Freude und moderatem Stress ohne Abendschichten zu einer ersten konkreten Lösung. Erstaunlicherweise scheint das auch für sehr komplexe Aufgaben zu funktionieren. Es muss ja nicht alles fertig oder gar perfekt sein, aber das Endprodukt ist in Form und Funktion umrissen und grob verifiziert. Manchmal mit etwas Fake, beispielsweise Grafikfolien statt Web-Programmierung („first fake it, then make it“). Klar, dass die nächsten Entwicklungsschritte noch Zeit brauchen und manch technischer Stolperstein einen Geistesblitz.

Industrie 4.0 – erst das Problem führt zur Lösung

Liest man die Studie „Industrie 4.0: Entwicklungsfelder für den Mittelstand„, Fraunhofer IPA, 2016 und Begriffe wie Produktions-IT, so erscheint die Digitalisierung der Industrie als ein mühseliges Geschäft und primär damit beschäftigt, den Status Quo zu verbessern, beispielsweise durch aktuellere Daten aus der Produktion und für die Produktionssteuerung. Nach Aufbruch klingt das nicht, von Sprint keine Spur. Auch wenn im Blick auf die fernere Zukunft dann die üblichen Schlagworte auftauchen.

Nützliche Industrie 4.0 Lösungen beginnen mit der Erkenntnis von Mangel, dem Verstehen eines Problems – idealerweise ergänzt von einer visionären Vorstellung der Zukunft (muss aber nicht sein). Was danach kommt ist der Wille, etwas Neues zu unternehmen und konsequentes, methodisches Handeln. Bis zum oben beschriebenen Prototypen muss das alles nicht teuer werden. Anschließend sieht man klarer, wo Einsatz und Investitionen in die Zukunft besonders lohnen.

Quellen:
*    Joachim Müller-Jung: „Das Wir-Prinzip“, Natur und Wissenschaft / F.A.Z. vom 14. Juni 2017
**   Hirokazu Shirado & Nicholas Christakis: „Locally noisy autonomous agents improve global human coordination in network experiments“, doi:101038/nature22332, 2017
*** Jake Knapp mit John Zeratsky & Braden Kowitz: “Sprint”, Redline Verlag, 2016