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Studie: Vier Wege zu besseren Prozessen durch Prozessoptimierung

Künstliche Intelligenz (KI) spielt für viele Unternehmen eine herausragende Rolle. Für 61 Prozent besitzt sie ein sehr großes Potenzial zur Prozessoptimierung. Dies ergab eine Studie, die teknowlogy | PAC gemeinsam mit dem Business-Software-Anbieter proALPHA durchgeführt hat. Hohe Datenqualität, Process Mining sowie Weiterbildung und Zusammenarbeit tragen ebenfalls zu optimierten Prozessen bei – die Studienergebnisse im Überblick:

Studie: Vier Wege zu besseren Prozessen durch Prozessoptimierung

Für die Studie wurden 100 Firmen aus der Fertigungsindustrie in der DACH-Region befragt, welche Themenbereiche sie in Zukunft priorisieren möchten und welche Rolle ERP-Systeme dabei spielen. Ergebnis: Die meisten Unternehmen gehen davon aus, dass ihnen neue Technologien wie KI bei der Prozessoptimierung helfen. Bisher setzen sie jedoch vor allem etablierte Technologien ein. Dies liegt in vielen Fällen an fehlendem Know-How. Laut den Studienergebnissen führen insbesondere vier Wege zu optimierten Prozessen.

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Einsatz von künstlicher Intelligenz

Auf KI basierende Systeme reduzieren manuelle Prozesse, wodurch Unternehmen Zeit sparen und Fehler reduzieren. Die Nutzungsmöglichkeiten reichen von KI-gestützter Datenanalyse zur Erkennung von Auffälligkeiten und Mustern bis hin zu voll automatisierten und selbststeuernden Prozessen. 61 Prozent der befragten Unternehmen erhoffen sich durch KI verbesserte Prozesse.

Steigerung der Datenqualität

Das zweitgrößte Potenzial für die Prozessoptimierung hat die Erhöhung der Datenqualität: 58 Prozent der Unternehmen erwarten dadurch Verbesserungen der Abläufe, unter anderem durch die Bereinigung von veralteten Datenstämmen. Die Vollständigkeit, Richtigkeit und Eindeutigkeit von Daten werden durch die zunehmende Automatisierung immer wichtiger. Ein in das ERP-System integriertes Data Quality Management trägt zur Qualitätssteigerung bei.

Weiterbildung und Zusammenarbeit

56 Prozent der Befragten glauben, dass Schulungen und Trainings für Mitarbeiter zur Optimierung von Prozessen nötig sind. Erst mit dem passenden Wissen lassen sich die aktuellen Technologien zielgerichtet nutzen. Eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen erachten 48 Prozent als wichtig. Doch dafür müssen Unternehmen historisch gewachsene Silos aufbrechen, sowohl auf technischer als auch organisatorischer Ebene. Denn nur in einer durchlässigen Unternehmensorganisation können wichtige Informationen frei fließen. Reibungs- und nahtlose Abläufe stellen wiederum die Grundvoraussetzung für die Prozessoptimierung dar.

Process Mining

41 Prozent der befragten Unternehmen versprechen sich eine deutliche Verbesserung durch Process Mining. Darunter sind Tools zu verstehen, die aktuelle Prozesse analysieren und Optimierungsmöglichkeiten darstellen. Sie visualisieren die Abläufe, die ein ERP-System steuert, und zeigen, wo diese sich anhand einer geänderten Prozesskonfiguration verbessern lassen. Konkret umfasst Process Mining drei Schritte:  

  1. Discovery: Prozessablauf modellieren und visualisieren
  2. Conformance Checking: Prozessabweichungen erkennen
  3. Enhancement: Verbesserte Prozesse ableiten

Praktische Umsetzung der Prozessoptimierung stockt

Zwischen Erwartung und praktischer Umsetzung besteht jedoch ein teils erheblicher Unterschied. Zwar sehen 61 Prozent der Befragten großes Potenzial bei künstlicher Intelligenz, doch nur 24 Prozent setzen schon Initiativen um. Weitere 40 Prozent befinden sich in der Planung und 26 Prozent in der Diskussionsphase.

Etwas weiter sind die Unternehmen im Bereich abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. 46 Prozent setzen bereits entsprechende Projekte um oder planen diese. Immerhin 48 Prozent kümmern sich bereits aktiv um die Steigerung der Datenqualität und 44 Prozent um Process Mining.

Eric Verniaut, CEO von proALPHA.:

„Die Unternehmen haben viele Möglichkeiten, ihre Abläufe und letztlich sich selbst zu digitalisieren und sogar neu auszurichten. Das geht weit über die reine Prozessoptimierung hinaus, bis hin zu völlig neuen Angeboten und Geschäftsmodellen. Entscheidend ist, diese zu nutzen, sei es Datenqualität, Process Mining oder KI. Wer die Möglichkeiten nutzt, sichert seine Position und seine Wettbewerbsfähigkeit für die Zukunft.“

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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Digitalisierung

Digitalisierung bezieht sich auf die Umwandlung traditioneller Geschäftsprozesse und -modelle durch den Einsatz digitaler Technologien. Dies umfasst die Integration von Softwarelösungen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, Verbesserung der Datenverarbeitung und Optimierung der Kommunikation. Durch Digitalisierung können Unternehmen Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität von Produkten und Dienstleistungen verbessern. Sie ermöglicht eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und bietet Zugang zu Echtzeitinformationen. Unternehmenssoftware wie ERP-, CRM- und SCM-Systeme spielt eine zentrale Rolle bei der Digitalisierung, indem sie Prozesse integrieren und Transparenz schaffen. Digitalisierung fördert Innovation, steigert die Wettbewerbsfähigkeit und unterstützt Unternehmen bei der Anpassung an sich wandelnde Marktanforderungen.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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