Warum erst Lean den Boden bereitet, damit künstliche Intelligenz nicht nur wirkt, sondern wirklich rechnet.

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Geschäftsprozesse ist ein zentrales Thema in der modernen Betriebsführung. KI hat das Potenzial, die Effizienz zu steigern, Entscheidungen zu beschleunigen und die Produktqualität zu verbessern. Doch die Wirksamkeit von KI ist eng mit der Implementierung von Lean-Prinzipien verbunden. Lean Thinking fokussiert sich auf das Mapping von Wertströmen, die Minimierung von Verschwendung und die Stärkung von Teams. Diese Prinzipien sind entscheidend, damit KI ihren vollen Nutzen entfalten kann.

Das Wertstrom-Mapping ist ein Werkzeug, das dazu beiträgt, langwierige und fehleranfällige Prozesse zu identifizieren. Hier kommt KI ins Spiel, indem sie repetitive, wertlose Aufgaben automatisiert und so neue Möglichkeiten der Verbesserung aufdeckt. Darüber hinaus ermöglicht das Konzept des Fehlerausgleichs (Poka-Yoke) durch den Einsatz von KI Echtzeitprüfungen – beispielsweise durch automatische Validierungen von Dateneingaben oder das Kennzeichnen von Anomalien. Dies verhindert, dass Fehler in den Produktionsprozess gelangen.

Lean-Methoden wie Pull-Systeme und der Ein-Stückfluss profitieren ebenfalls von KI. KI kann Aufgaben sofort und effizient zuweisen, anstatt sie in großen Gruppen zu verarbeiten, was zu Verzögerungen führt. Ein weiteres wesentliches Element von Lean ist der Respekt vor den Mitarbeitenden, was bedeutet, dass KI nicht zur Substitution menschlichen Urteilsvermögens eingesetzt wird, sondern zur Unterstützung. Dies ermöglicht es den Teams, sich von monotonen Aufgaben abzuwenden und verstärkt auf Problemlösungsfähigkeiten zu fokussieren, was das Engagement und das Verantwortungsbewusstsein steigert.

Ein schrittweiser Ansatz zur Integration von KI

Um KI effektiv im Rahmen von Lean zu implementieren, sind folgende Schritte empfehlenswert:

1. Kartierung des Wertstroms:  Identifizieren Sie Engpässe und Fehlerquellen.
2. Pilotprojekt mit hochrelevanten Aufgaben:  Wählen Sie anspruchsvolle, jedoch klar umrissene Prozesse, wie die Rechnungsprüfung oder Maschinenüberwachung.
3. Integration von Fehlervorbeugung:  Nutzen Sie KI zur Erkennung von Fehlern, bevor sie sich ausbreiten können.
4. Mitarbeitende befähigen:  Schulen Sie das Personal in der Interpretation von KI-Analysen und im Handeln aufgrund dieser Erkenntnisse.
5. Kontinuierliche Verbesserung:  Verwenden Sie schnelle Zyklen des Plan-Do-Check-Act (PDCA), um die Implementierung von KI zu verfeinern und neue Kaizen-Möglichkeiten zu entwickeln.

Was Operations-Profis wissen sollten

Die Relevanz von Lean-Prinzipien für die erfolgreiche Anwendung von KI lässt sich nicht bestreiten. Die Implementierung von KI in einem strukturierten Lean-Umfeld ermöglicht nicht nur eine effizientere Nutzung von Technologien, sondern auch eine Verbesserung der gesamten Unternehmensprozesse.

 – Bedeutung des Themas:  Die Kombination von Lean-Prinzipien und KI erhöht die Effizienz und reduziert Fehler, wodurch Organisationen agiler und wettbewerbsfähiger werden.
– Empfohlene Maßnahmen:  Die Identifizierung kritischer Prozesse für die KI-Integration und die Schulung von Mitarbeitenden zur Nutzung von KI-basierten Einsichten stehen im Vordergrund.
 – Folgen für das Tagesgeschäft:  Ein reibungsloserer Informationsfluss und die Verringerung manueller Fehler führen zu schnelleren Entscheidungen und einem positiven Betriebs Klima.

Zusammenfassung

• Künstliche Intelligenz erfordert eine solide Lean-Basis, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
• Ein schrittweiser Ansatz zur Integration von KI fördert Effizienz und Fehlerreduzierung.
• Durch Schulung und Empowerment der Mitarbeitenden wird das volle Potenzial von KI und Lean ausgeschöpft.

Mit der strategischen Verbindung von Lean-Prinzipien und KI-Technologie schaffen Unternehmen eine Grundlage für echte Produktivitätssteigerungen und die vollständige Entfaltung der Fähigkeiten von Menschen und Maschinen.

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag Gen AI in Operations: Aligning Technology with Lean
Quelle: LeanScape