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Biographie
Bert Enzinger ist Gründer und Geschäftsführer der ehemaligen Unidienst GmbH, die seit 2020 als audius GmbH in Freilassing zur audius Gruppe gehört.
Sein umfassendes Know-how im Bereich CRM und ERP (bereits seit 2002 mit Fokus auf Microsoft Dynamics 365 Customer Engagement) sorgt mittels Unternehmens- und Prozessberatung für die optimale Software-Lösung bei Kunden.
Künstliche Intelligenz (KI) ist im industriellen Umfeld eine Schlüsseltechnologie. Mit ihr erfährt die Digitalisierung einen Schub – die Argumente sind beispielsweise mehr Effizienz, bessere Anlagennutzung und Lagerführung sowie Termintreue. Doch wie denken Entscheider, die KI in ihre Produktionsprogrammplanungen einbeziehen?
Bert Enzinger, jahrzehntelang entscheidend für die Entwicklung der audius Branchenlösung audius:CRM+ERP, nähert sich an und entdeckt dabei Chancen und Tücken innerhalb seiner Fragestellungen an KI gleichermaßen:
Nehmen wir an, Sie produzieren Bohr- und Fräswerkzeuge auf Lager, weil Ihre Kunden eine Lieferung innerhalb von zwei Tagen erwarten, während Sie für die Herstellung eine Durchlaufzeit von zehn Tagen benötigen. Da wäre es gut zu wissen, welche Werkzeuge in welcher Größe in der Zukunft benötigt werden, um einerseits rechtzeitig liefern zu können und andererseits den Lagerbestand so gering als möglich zu halten.
Nun, auch die KI besitzt keine Glaskugel. Aber sie kann aus einem riesigen Datenbestand (Big Data) gut mit Wahrscheinlichkeiten umgehen.
Bisher berechnen Sie Ihren Produktionsvorschlag vielleicht als Fortschreibung der Vergangenheitswerte. Ein durchaus gängiges Verfahren. Aber auch risikobehaftet, weil Marktveränderungen dadurch kaum berücksichtigt werden. Und bedienen Sie mehrere Märkte, wie z. B. die Möbelindustrie und den Maschinenbau, wird es nicht einfacher.
Wie kann KI hier unterstützen? Eigentlich ganz einfach: Stellen Sie die "richtigen" Fragen! Wenn Sie nun fragen, welche Bohrergrößen in welcher Menge wird die Möbelindustrie in den nächsten zwei Monaten benötigen, wird die KI zwar auch nicht konkrete Zahlen liefern, aber zumindest eine Einschätzung zur wirtschaftlichen Entwicklung dieser Branche. Und das ist ja wieder für Sie ein Indikator zu Bestimmung der Produktionsmengen. Stellen Sie weitere Fragen oder verfeinern Sie diese, zeichnet sich für Sie ein Bild, das Sie gut nutzen können, um letztlich konkrete Mengen festzulegen.
Aber Vorsicht! Beim Formulieren der Fragen ist man nicht gefeit, sie so zu stellen, dass letztlich jene Antwort herauskommt, die man selbst gerne haben möchte. Allerdings bringen Sie suggestive Fragen nicht wirklich weiter. Nichts destotrotz entscheidet die Fragestellung das Ergebnis. Je konkreter die Frage, desto aussagekräftiger die Antwort.
Beispiel 1: Der Bedarf von Bohrergrößen in der Möbelindustrie
Die Frage „Welche Bohrergrößen benötigt die Möbelindustrie in den nächsten 3 Monaten?“ quittiert die KI mit: „Ich habe leider keine Informationen darüber gefunden, welche Bohrergrößen die Möbelindustrie in den nächsten 3 Monaten benötigt. Die Möbelindustrie ist ein sehr breites Feld und es gibt viele verschiedene Arten von Bohrern, die in der Möbelherstellung verwendet werden können. Es ist daher schwierig, eine genaue Antwort auf Ihre Frage zu geben.“
Stellen Sie hingegen die Frage „Welche Bohrlochgrößen sind in der Möbelindustrie bei Korpusmöbel aus Holz üblich?“, sieht die Antwort schon deutlich besser aus: „Das System 32 ist ein Möbelkonstruktions- und Fertigungsprinzip, das bei der Herstellung von zerlegbaren Möbeln eingesetzt wird. Es zeichnet sich durch Reihenlochbohrungen im Abstand von 32 mm in den Korpusseiten aus. Die Bohrungen haben einen Durchmesser von 5 mm und befinden sich im Abstand von 37 mm zur Vorderkante und im Abstand von einem Vielfachen von 32 mm zur hinteren Lochreihe. Das System 32 ist nicht das einzige System, das in der Möbelindustrie verwendet wird, aber es ist das am weitesten verbreitete. Es gibt auch andere Systeme wie das System 25 oder das ip20-System, die jedoch seltener anzutreffen sind.“
Beispiel 2: Absatzmärkte für Bohrwerkzeuge
Meine Überlegung war herauszufinden, welche Branchen als Absatzmärkte für Bohrwerkzeuge in Frage kommen. Die Frage hierzu lautete „Erstelle mir eine Tabelle mit jenen 5 Branchen, die am häufigsten Bohrer für Holz und Metall benötigen und deshalb größere Mengen dieser Bohrer einkaufen müssen.“
Hier die nicht uninteressante Antwort:
„Ich habe eine Liste von Branchen gefunden, die häufig Bohrer für Holz und Metall benötigen. Hier sind die fünf Branchen, die am meisten Bohrer kaufen:
Ich hoffe, das hilft dir weiter!“
Hat man auf diese Weise die Absatzmärkte ermittelt, könnte man nun je Absatzmarkt weiterfragen, wie hoch das Einkaufsvolumen innerhalb eines jeweiligen Absatzmarkts ist. Die nächste Frage wäre dann, wie sich der Umsatz in einem Absatzmarkt in der Zukunft entwickelt. Dann bräuchte man eigentlich „nur“ noch die Marktanteile der Mitbewerber, um das Marktpotenzial schätzen zu können.
Beispiel 3: Absatzplan für die Herstellung von Produkten
Und dann habe ich übrigens noch folgende Frage an die KI gerichtet: „Welche Fragen muss ich der KI stellen, damit ich anhand von konkreten Zahlen einen Absatzplan für die Herstellung von Holzbohrern erstellen kann?“ Die Antwort kam prompt: „Um einen Absatzplan für die Herstellung von Holzbohrern zu erstellen, könnten Sie der KI folgende Fragen stellen:
- Wie groß ist der Markt für Holzbohrer in Deutschland?
- Wie viele Holzbohrer werden in Deutschland pro Jahr verkauft?
- Wie viele Holzbohrer werden von den fünf Branchen, die am meisten Bohrer kaufen, pro Jahr gekauft?
- Wie hat sich der Umsatz für Holzbohrer in den letzten Jahren entwickelt?
- Wie wird sich der Umsatz für Holzbohrer in den nächsten Jahren voraussichtlich entwickeln?
- Wie hoch sind die Herstellungskosten für Holzbohrer?
- Wie hoch sind die Verkaufspreise für Holzbohrer?
- Wie hoch ist der Gewinn pro verkauften Holzbohrer?
- Wie viele Holzbohrer müssen verkauft werden, um die Herstellungskosten zu decken?“
Das ist doch wohl ein Ansatz – oder?
Erfolgreiche Interaktion mit der KI: Die richtige Frage - für die richtige Antwort
KI im Zusammenhang mit der Produktionsprogrammplanung ist nur eine Facette, wie Künstliche Intelligenz geschickt im ERP-Umfeld eingesetzt werden kann! Es ist nicht nur richtig und wichtig, als Entscheider diese im Hinblick auf die Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz im Unternehmen zu den eigenen Gedanken und Strategien zu befragen - sondern sie stellt den Anspruch, sich mit KI und ihren Eigenheiten auseinanderzusetzen!
Die Interaktion mit der KI erfordert also sowohl kreative Überlegungen zur Formulierung der Frage als sie auch unmissverständlich und kohärent zu stellen. So zeigt sich letztlich die Aufgabe, geeignete Fragen zu erstellen und sie kontinuierlich weiterzuentwickeln, um genau jene Informationen geliefert zu bekommen, die als maßgebliche Einflussfaktoren für eine Programmplanung gelten können. Diese letztlich in Zahlen zu konvertieren, wäre dann eine mit oder ohne KI bewältigbare Aufgabe.
Hinweis: Als KI wurde Copilot in Bing verwendet.