Trend Report

Social Media für KMU unverzichtbar

6. Juli 2022/in Allgemein, Creative Commons CC BY-ND, Digitalisierung, Freie Inhalte, Unternehmen & Märkte/von Daniela Haselbauer

Warum KMU am besten sofort beginnen sollten, professionell in Social Media zu agieren, erklärt Florian Hieß, Head of Digital Marketing bei Swat.io

Social Media Plattformen können einen wertvollen Beitrag zum Geschäftserfolg leisten – wenn sie gezielt genutzt werden. Viele Klein- und mittelständische Unternehmen lassen dieses Potential immer noch links liegen oder setzen es nicht ausreichend für ihren Erfolg ein. Zwei der wichtigsten Gründe dafür sind die fehlenden Kapazitäten und Unsicherheit bezüglich der Kosten. Dabei bieten moderne Social Media Management Tools alles, was nötig ist, damit KMU diese beiden Sorgen getrost ad acta legen können.

Kleine und mittlere Unternehmen gelten als einer der Schlüssel für den wirtschaftlichen Fortschritt und die Verbesserung der Gesellschaft. Wenn es um die Nutzung von Social Media geht, hält sich die ansonsten große Innovationsfreude der KMU aber noch deutlich in Grenzen. Nur jedes dritte KMU setzt Social Media ein, um eigene Produkte und Dienstleistungen zu bewerben oder um mit Neu- und Bestandskunden in Kontakt zu treten. Das zeigte eine repräsentative Umfrage des Forsa Instituts 2021 im Auftrag von Gelbe Seiten. Damit ignorieren viele Unternehmen allerdings die Gewohnheiten ihrer Kund:innen. Bereits 2019 gaben 61 Prozent der Befragten einer PWC-Studie an, beim Einkaufen von sozialen Medien beeinflusst zu werden – entweder als Inspiration oder durch positive Bewertungen. Fakt ist: Soziale Netzwerke haben sich zu einem sehr leistungsfähigen Instrument für Unternehmen entwickelt. Wenn KMU diese Plattformen gut nutzen, können sie neue Kundschaft anziehen und gleichzeitig in direkten Kontakt mit bestehenden Kund:innen treten. De facto führt kein Weg an den sozialen Netzwerken vorbei. KMU sollten sie als wichtiges Instrument für ihr Wachstum einsetzen – je früher sie damit beginnen, desto besser.

Vorteile erkennen und nutzen

Social Media professionell zu nutzen, ist heute keine Frage der Kapazitäten oder des Budgets mehr. Social Media Management Tools wie Sw at.io machen die Nutzung so einfach und bequem, dass auch Personen ohne Erfahrung intuitiv zurechtkommen. KMU können entscheiden, welche Funktionen sie tatsächlich benötigen und gezielt nur diese nutzen. Europäische Tools wie Swat.io entschärfen zudem jegliche Bedenken hinsichtlich der DSGVO – sie sind vollständig DSGVO-konform. Besonders wichtig für KMU ist außerdem der hochqualitative Support, wenn die Social Media Arbeit nebenbei oder von Personen mit wenig Erfahrung geleistet wird. Nicht zuletzt spielen die Preise eine wichtige Rolle. Moderne Tools wie Swat.io sind auch für Ein-Personen-Unternehmen leistbar. Auch teure externe Berater:innen und ausschließlich dafür zuständige interne Verantwortliche sind nicht zwingend notwendig. Soziale Medien sind für KMU eine Chance mit klaren Vorteilen:

Stärkung der Marke

Soziale Netzwerke bieten die Möglichkeit, sich durch eine klare und nützliche Botschaft in den Köpfen der Zielgruppe zu positionieren und sich so von der Vielfalt der Konkurrenz abzuheben. Wenn KMU hochwertige Inhalte in ihren sozialen Medien teilen, wirken sie nicht nur professionell, sondern auch vertrauenswürdig. Mit ihren Inhalten können KMU Nutzer:innen auf ihre Webseite leiten und sich als Marke hervorheben, was sich auch positiv auf die Interaktion mit dem Publikum auswirkt. Tools wie Swat.io erleichtern das Planen, Erstellen, Teilen und die Auswertung von Inhalten. Social Media Verantwortliche in Unternehmen arbeiten dabei in nur einer Oberfläche, der Wechsel zwischen den Kanälen entfällt und auch die jeweiligen Vorgaben für Dateigrößen oder Fotoformate sind im Tool hinterlegt.

Förderung des Dialogs

Soziale Netzwerke bieten die Möglichkeit, mit jeder/m Kund:in in direktem Kontakt zu stehen und kontinuierlich über ihre/seine Bedürfnisse und Rückmeldungen informiert zu sein. Dies ermöglicht es jeder Marke, schrittweise Optimierungen durchzuführen, sich den Kund:innen anzunähern und deren Erfahrungen zu verbessern. Diese direkte Verbindung schafft eine menschliche, ehrliche und sehr vertrauenswürdige Beziehung. Vor allem gewährleisten Social Media eine schnelle Interaktion mit der Zielgruppe. Bei Swat.io fungiert die Inbox als zentrales Postfach, in das Nachrichten und Erwähnungen aller Social Media Kanäle eines Unternehmens eingehen und dort auch bearbeitet werden können. Das erleichtert es den Verantwortlichen, den Überblick über die Reaktionen zu behalten sowie die Bearbeitung im Team zu koordinieren.

Umsatzerhöhung

Menschen kaufen von Menschen. Social Media Plattformen ermöglichen, dass Kund:innen nicht nur mit der Organisation, sondern mit einer konkreten Person des jeweiligen Unternehmens in Austausch treten. Die Schaffung einer solchen Nähe wirkt sich direkt auf den Umsatz des Unternehmens aus. KMU, die auf Fragen, Kommentare, Kritik und Lob reagieren, erhöhen die Zufriedenheit ihrer Kundschaft. Dies kann auch eine Gelegenheit sein, potenzielle Kund:innen anzuziehen oder interessante Allianzen zu bilden. Dafür brauchen KMU ein Social Media Management Tool, das flexibel mit ihnen mitwächst. Swat.io etwa ermöglicht seinen Kund:innen jederzeit Upgrades und Downgrades.

Kostenreduktion

Soziale Netzwerke erweisen sich in vielen Bereichen als nützlich, um Geld zu sparen. Etwa in Bezug auf die Marketingstrategie – über soziale Netzwerke können KMU nicht nur Produkte und Dienstleistungen gezielt, ohne Streuverlust, an das passende Publikum herantragen, sondern auch Marktforschung betreiben. Einsparungen ergeben sich aber auch in anderen Bereichen, etwa, wenn es um die Rekrutierung neuen Personals geht.

Hemmschwellen überwinden

KMU, die Inhalte mit ihrer Online-Community teilen, die auf deren Interessen abgestimmt sind, haben mit den sozialen Netzwerken ein mächtiges Erfolgsinstrument an der Hand. Ein Instrument, mit dem sie Bekanntheit, Umsatz und Produktivität steigern können. Selbst, wenn nur wenig Zeit und Budget für die Social Media Arbeit vorhanden ist, kann diese Chance erfolgreich genutzt werden. Ängste und Unsicherheiten sollten abgeworfen, ein modernes, europäisches Social Media Management Tool ausgewählt und mit der Arbeit am besten heute noch begonnen werden.

Über den Autor:

Florian Hieß ist Head of Digital Marketing bei Swat.io, einem der führenden Social Media Management Tools im deutschsprachigen Raum. Swat.io unterstützt professionelle Social Media Marketing Teams mit einem hervorragenden Kundenservice und der richtigen technischen Lösung, die alle relevanten Bereiche des Social Media Marketing abdeckt: Content-Planung und -Veröffentlichung, Community Management, Social Customer Service, Analyse und Monitoring.

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Digitale Fabrik

6. Juli 2022/in Digitalisierung, Nachhaltigkeit/von Daniela Haselbauer

Verstehen, vernetzen, verbessern: Die digitale Fabrik als Teil der ganzheitlichen Digitalisierung

**Autor: Björn Manderbach**, Director DELMIA
Industry Consulting bei Dassault Systèmes

Die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Rahmenbedingungen, mit denen Unternehmen heutzutage konfrontiert sind, haben sich gewandelt: Eine globalisierte Welt, neue Arbeitsmodelle wie Remote Work, aber auch die steigende Relevanz von Nachhaltigkeitsaspekten – all diese Herausforderungen müssen Unternehmen meistern, um ihre Effizienz, Resilienz und Agilität zu steigern. Die meisten Unternehmen haben inzwischen erkannt, dass genau hier die Digitalisierung greift. Lange Zeit war das Projekt „Digitale Fabrik“ überwiegend großen Konzernen vorbehalten, die die nötigen Kapazitäten und Ressourcen aufwenden konnten. Mittlerweile haben sich Technologien sowie der Zugang zu Softwareangeboten gewandelt – Stichwort Cloud – sodass auch Mittelständlern die Möglichkeiten der digitalen Fabrik offenstehen. Doch was genau versteckt sich hinter dem Begriff?

Eine komplett digitale Fabrik – unmöglich oder kinderleicht?

Etwa um die Jahrtausendwende entstand die Grundidee einer „digitalen Fabrik“ im Markt. Sie beschrieb anfangs jedoch nur die virtuelle Planung im Sinne des Product Lifecycle Managements (PLM) – also lediglich die Modellierung und Simulation des Fertigungsprozesses im virtuellen Raum ohne Bezug zur tatsächlichen Ausführung. Mittlerweile wird darunter die ganzheitliche Betrachtung aller Abläufe innerhalb einer Fabrik unter Berücksichtigung der virtuellen und realen Gesichtspunkte verstanden. Was zu Beginn abstrakt und schwer nachzuvollziehen klingt, ist in der Praxis relativ simpel: Alle beteiligten Maschinen, Menschen, Werkzeuge und Ressourcen sollen im Endergebnis, basierend auf einem virtuellen Modell, real miteinander vernetzt sein und miteinander kommunizieren. Es geht demnach um die Digitalisierung von Abläufen. Die Kernfrage lautet: Wie kann ich Prozesse in der Fertigung durch den Einsatz von Software unterstützen und optimieren?

Aller Anfang ist schwer: Auch kleine Schritte führen zur digitalen Fabrik

Um die eigene Fertigung fit für die Zukunft zu machen, ist es keinesfalls notwendig, die gesamte Fabrik in einem Zug zu digitalisieren. Zielführender ist es, schrittweise vorzugehen und drängende Bereiche zu priorisieren. Dieser Ansatz bricht das hochkomplexe Projekt auf greifbare Prozesse sowie Arbeitsschritte herunter. Alle Aktivitäten zahlen trotzdem auf das große Gesamtziel einer möglichst digitalen Fertigung ein. Einen konkreten Startpunkt definieren Unternehmen demnach individuell entlang der gesamten Wertschöpfungskette: Für Firma A kann das die Verzahnung von Konstruktion und Produktion sein, Firma B möchte die Zusammenarbeit mit Zulieferern optimieren, während Firma C eine neue Fertigungslinie am 3D-Modell plant.

Prozessketten virtuell abbilden

Eine Möglichkeit, wie digitale Abläufe die Effizienz erhöhen, ist die Simulation von Produktionsvorgängen. Üblicherweise müssen Roboter, Maschinen oder Anlagen manuell programmiert und für diese Zeit aus dem Betrieb genommen werden. In einer digitalen Fabrik ist es möglich, virtuell abzubilden, wie sich die Bewegungen dieser Ressourcen verhalten und die Arbeitsschritte bereits am Computer zu simulieren. Der Code wird dann lediglich auf die Maschine übertragen, ohne dass die Produktion längere Zeit unterbrochen werden muss.

Die ganze Fabrik als virtuelles Modell

Die Digitalisierung in der Industrie lässt sich aber auch auf die Fabrik selbst – also die Fertigungslinien – anwenden. Häufig erstellen Unternehmen ein 3D-Modell ihrer bestehenden Hallen, um virtuell ein neues Layout zu planen. Mithilfe von speziellem Equipment, das per Laser und Kamera die Halle einmal komplett scannt, wird der Status Quo abgebildet. Das Modell berücksichtigt alle Parameter des aktuellen Fabriklayouts: vom Grundriss über Abmessungen der Maschinen und Freiräume bis hin zu Lüftungsmöglichkeiten und Medienanschlüssen. Bevor neue, kostenintensive Fertigungslinien tatsächlich angeschafft werden, können Architekten und Fabrikplaner nun anhand des 3D-Modells zusammenarbeiten. So können sie nicht nur sicherstellen, dass die Maschinen im Layout auch wirklich Platz finden, sondern auch die optimale Platzierung wählen, um Laufwege zu verkürzen und Abläufe zu beschleunigen.

Mit digitalen Lösungen zur nachhaltigen Fabrik

Das Thema Nachhaltigkeit spielt für Unternehmen in vielerlei Hinsicht eine elementare Rolle: Veränderte Kundenerwartungen, Regularien der Politik, steigende Energiepreise – die Liste ist lang. Hier kommen digitale Lösungen ins Spiel. Sie können dabei helfen, Prozesse und Produkte nachhaltiger zu gestalten. „Nachhaltigkeit“ im Unternehmenskontext lässt sich somit von verschiedenen Seiten beleuchten. Dabei stehen die Bereiche nicht nur für sich, sondern beeinflussen sich gegenseitig.

Nachhaltige Produkte

Wie klimafreundlich Produkte sind, schlägt sich insbesondere in der Wahl der verwendeten Materialien nieder. Entsprechende Softwaretools können bereits in einer frühen Phase der Entwicklung Informationen darüber anzeigen, welche Bauteile in der Konstruktion und im Betrieb am meisten CO2-Ausstoß verursachen. Auf Basis dieser Daten ist es dann möglich, Änderungen am Produkt vorzunehmen, beispielsweise ein umweltfreundlicheres Material zu wählen. Ein Beispiel ist die Softwarelösung „Sustainable Innovation Intelligence“ von Dassault Systèmes, die Unternehmen dabei unterstützt, Umweltauswirkungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu minimieren und Kreislaufwirtschaft zu fördern.

Nachhaltiges Wirtschaften

Unter diesem Punkt, der sogenannten „Business Sustainability“, ist die Fähigkeit eines Unternehmens zu verstehen, seine Geschäftsziele zu erreichen und den langfristigen Unternehmenswert zu steigern, indem es wirtschaftliche, ökologische und soziale Aspekte in seine Geschäftsstrategien integriert. Für viele Unternehmen ist ein nachhaltiger Ansatz mehr als nur ein Trend. Es ist Teil einer Strategie zur Verbesserung von unternehmerischer Nachhaltigkeit. Sie versuchen den negativen Einfluss auf Umwelt und Gesellschaft zu minimieren und sicherzustellen, dass künftigen Generationen die entsprechenden Ressourcen für ihre Bedürfnisse zur Verfügung stehen. Dazu zählen qualifizierte Fachkräfte und lebenslanges Lernen genauso wie Investitionen, die langfristig wirtschaftliche, ökologische, aber auch soziale Kosten vermeiden. Im Rahmen einer digitalen Fabrik lassen sich beispielsweise über das das Lebenszyklusmanagement der Maschinen selbst alle Vorgänge in der Fabrik transparent darstellen. Mit der Unterstützung von Predictive Maintenance, also der vorausschauenden Wartung, erkennt die Software Muster im Verhalten von Maschinen. So können sich Unternehmen rechtzeitig um Reparatur oder Ersatz kümmern – ohne, dass die Kontinuität des Betriebs gefährdet ist – und sind nicht mit plötzlichen Störungen konfrontiert.

Einheitliche Datenplattform für reibungslose Zusammenarbeit und dynamische Optimierungen

Der Grundbaustein einer digitalen Fabrik, um Prozesse zu digitalisieren und dadurch zu optimieren, sind umfassende Informationen über Maschinen, Abläufe und Ressourcen. Hier kommt der Plattformgedanke ins Spiel. Eine Datenplattform, wie beispielsweise die 3DEXPERIENCE Plattform von Dassault Systèmes, bildet die ‚Single Source of Truth‘ für alle relevanten Elemente der digitalen Fabrik und fügt das Puzzle letztendlich zu einem Gesamtbild zusammen. Sie verwaltet also nicht nur Daten zentral, sondern bündelt auch Softwareapplikationen, die in den unterschiedlichsten Prozessen zum Einsatz kommen. Gleichzeitig ermöglicht die Plattform einen Datenrückfluss: Informationen zu laufenden Prozessen werden erfasst und analysiert. Die Auswertung wird dann mit den ursprünglichen Plänen verglichen und ermöglicht Aussagen darüber, welche Prozesse Optimierungspotenzial bieten. Informationen sind auf der Plattform stets aktuell, sodass alle Mitarbeitenden auf dieselbe Datenbasis zugreifen. Zudem können die Beteiligten ortsunabhängig und dennoch kollaborativ arbeiten – ein großer Wettbewerbsvorteil, den Unternehmen besonders in Zeiten zunehmender Remote-Arbeit zu schätzen gelernt haben.

Aus der Praxis: Effizienteres Ramp-Up mit dem virtuellen Zwilling

Wie virtuelle Fertigungslinien die Produktionsleistung erheblich verbessern können, beweist der französische Automobilzulieferer Faurecia, ein Unternehmen der FORVIA Gruppe. Schon vor Beginn der Entwicklung und Produktion der ersten Automobilteile kamen der 3DEXPERIENCE Twin sowie die Simulationssoftware DELMIA auf der 3DEXPERIENCE Plattform von Dassault Systèmes zum Einsatz, um einen virtuellen Zwilling der anstehenden Produktion zu fertigen. Virtuelle Tests deckten Störungen und Stellschrauben zur Optimierung auf, was sich letzten Endes positiv auf die finale Inbetriebnahme auswirkte: reduzierte Produktionsanlaufkosten und ein sichtbar effizienteres und schnelleres Ramp-Up.

Digitalisierung ist jetzt

Die aktuelle wirtschaftliche und gesellschaftliche Lage verdeutlicht, dass Unternehmen jetzt handeln und die Digitalisierung anstoßen sollten, um langfristig am Markt erfolgreich zu bleiben. Fakt ist: An welcher Stelle ein Unternehmen damit beginnt, ist individuell. Der zunehmend einfache Zugang zu Daten – der Grundlage aller digitaler Aktivitäten – sowie preiswerte Software- und Servicelösungen, machen die vernetzte Fabrik zu einem immer beliebteren Konzept. Und auch der Mittelstand greift verstärkt auf entsprechende Methoden und Werkzeuge wie Simulation, Robotik, MES-Systeme oder Virtual Reality-Anwendungen zurück. Kein Wunder, denn die Vorteile liegen auf der Hand: Digitale Prozesse unterstützen die ressourcenschonende Produktion für mehr Nachhaltigkeit, stellen Transparenz über die Abläufe in der eigenen Fabrik sicher und optimieren dadurch Arbeitsweisen hin zu mehr Flexibilität, Effizienz – ein Mehrwert für Mitarbeitende und das Unternehmen.

Weitere Informationen unter: https://www.3ds.com/de/

Ist der Einsatz Künstlicher Intelligenz ethisch vertretbar?

6. Juli 2022/in Creative Commons CC BY-ND, Digitalisierung, Freie Inhalte, Künstliche Intelligenz/von Bernhard Haselbauer

Von Jack Klaassen, Director Innovation and Technology bei Macaw

Jack Klaasen: „Ethikrichtlinien für den Einsatz von KI sind unumgänglich, weil die Technologie zu einem immer wichtigeren Faktor für den Unternehmenserfolg wird.“

Digitale Trends eröffnen viele neue Möglichkeiten. Aber sind wir uns auch darüber bewusst, welche Folgen der Einsatz neuer Technologien mit sich bringt? KI ist heute in aller Munde. Die Frage lautet: Wie können wir sie verantwortungsvoll und ethisch vertretbar nutzen?

Das Thema ist so aktuell, dass sich auch der Europäische Gerichtshof damit beschäftigt. Erst vor wenigen Tagen haben die Richter die bestehenden Regeln über den Umgang mit Fluggastdaten in enge Grenzen gewiesen. Demnach dürfen Daten nur noch 6 Monate anstatt wie vorher fünf Jahre gespeichert werden. Und der Einsatz von KI? Auch hier hat das Gericht ein Machtwort gesprochen: Für das Durchsuchen riesiger Datenmengen muss ein klarer Verdacht vorliegen und die Fahnder müssen vorher genau festlegen, nach welchen Merkmalen der Algorithmus suchen soll.

KI hat das Potenzial, sowohl für gute als auch für schlechte Zwecke eingesetzt zu werden. Eine ethische Verwendung von KI kann Unternehmen und Organisationen helfen, effizienter zu arbeiten, nachhaltigere Produkte herzustellen, schädliche Umweltauswirkungen zu verringern oder eben Kriminelle zu suchen. Wird KI jedoch auf unethische Weise eingesetzt – zum Beispiel, um gezielt Falschinformationen zu verbreiten oder zur politischen Unterdrückung – kann dies schwerwiegende negative Auswirkungen auf den Einzelnen und die Gesellschaft haben.

KI ergänzt und ersetzt die menschliche Intelligenz. Gerade in den vergangenen zehn Jahren hat KI einen rasanten Aufstieg erlebt. Sie ist heute eine vollständig integrierte und automatisierte Technologie, die Bestandteil von vielen Produkten und Dienstleistungen ist. Aber KI hat auch negative Effekte. Deshalb beginnen Unternehmen unter folgenden Aspekten, Ethikrichtlinien für ihren Einsatz zu entwickeln:

Wenn der Einsatz von KI nicht von Anfang an unter dem Gesichtspunkt der Verantwortung betrachtet wird, wird sich die Entwicklung in der Zukunft verlangsamen.
KI ist für Menschen nicht in ihrem vollen Umfang verständlich, deswegen müssen sie vor ihren Risiken geschützt werden.
Entwickler und Nutzer von KI-Anwendungen haben die Pflicht, proaktiv einen ethischen Einsatz zu verfolgen.
Organisationen können eine führende Rolle in den Diskussionen rund um KI einnehmen und ihr Unternehmen verantwortungsvoll positionieren; ein wichtiger Beitrag, um ein positives Bild von KI zu etablieren.

Ethikrichtlinien für den Einsatz von KI sind unumgänglich, weil die Technologie zu einem immer wichtigeren Faktor für den Unternehmenserfolg wird. Anwender der disruptiven Technologie haben eine moralische Verantwortung.

KI wird häufig in der Kommunikation mit den (End-)Kunden eingesetzt. Während der gesamten Customer Journey sammelt ein Unternehmen kontinuierlich Kundendaten, um ein vollständiges Bild jedes einzelnen Kunden zu erhalten. Irgendwann gibt es genug Daten, um den Kunden persönlich anzusprechen und ihn zu einer bestimmten Handlung zu bewegen. KI kann in vielen Momenten dieses Prozesses eingesetzt werden. Dabei agiert sie oft im Hintergrund, ist also nicht sichtbar.

Dieser unsichtbare Aspekt wirft die Frage nach ethischer KI auf: Ist es akzeptabel, eine Technologie zu verwenden, die nicht immer erkennbar und in der Lage ist, intelligenter als ein Mensch zu handeln? Hinzu kommt, dass KI die Absicht hat, das menschliche Verhalten zu beeinflussen.

Unternehmen müssen sich im Hinblick folgender Kriterien fragen, wie ein verantwortungsvoller Einsatz von KI möglich ist:

Wo setzen Unternehmen KI im Verhältnis zu menschlichen Anwendungen ein?
Wie setzen Unternehmen KI ein? Wie zuverlässig ist das Ergebnis? Und kann es die menschliche Interpretation ersetzen?
Wissen alle Beteiligten, dass das Unternehmen KI anwendet?
Wie kann eine verantwortungsvolle Anwendung von KI helfen, Vertrauen aufzubauen?

Wahrscheinlich sind sich nur wenige Kunden darüber bewusst, wie viele Daten sie einem Unternehmen während ihrer Customer Journey zur Verfügung stellen. Noch weniger Kunden wissen, dass sich aufgrund der Daten Kundenprofile leicht mit denen ähnlicher Personen vergleichen lassen. Durch die Kombination von Datenpunkten kann eine KI-Anwendung fehlende Kundenangaben ergänzen, um ein vollständiges Kundenbild erstellen. Eine unmögliche Aufgabe für einen Mitarbeiter.

Welche Verantwortung haben Organisationen gegenüber Ihren Kunden in dieser Hinsicht? Wie offen und transparent sollte der Umgang mit KI sein? Ist es Aufgabe des Unternehmens, die Kunden darüber zu informieren und sie zu sensibilisieren? Ist es moralisch vertretbar, KI-Algorithmen einzusetzen, um Menschen aufgrund ihres Geschlechts, einer bestimmten Herkunft oder sexuellen Orientierung zu gruppieren? Und wenn dies im Hinblick auf den Algorithmus verantwortungsvoll wäre, bleibt die Frage, wie das Ergebnis genutzt wird.

Wenn Kunden durchschauen, wofür KI eingesetzt wird und wofür die Daten verwendet werden können, sind sie schockiert. Für Unternehmen ist es daher sehr wichtig, sich der ethischen Anwendung von KI bewusst zu werden. Indem sie versprechen, verantwortungsvoll mit KI umzugehen, zeigen sie nicht nur (soziale) Verantwortung, sondern weisen auch darauf hin, dass KI eingesetzt wird, um Geschäftsziele zu erreichen. Durch Offenheit legen sie den Grundstein dafür, den Einsatz von KI transparent zu kommunizieren, noch bevor eine Regierung dies verbindlich vorschreibt. Durch Offenheit schaffen sich Unternehmen einen klaren Vertrauensvorsprung.

Whitebox KI

4. Juli 2022/in Creative Commons CC BY-ND, Digitalisierung, Freie Inhalte, Künstliche Intelligenz/von Martina Bartlett-Mattis

Wie die Künstliche Intelligenz erklärbar und nachvollziehbar wird

Seit den Diskussionen über den neuen „AI Act“-Vorschlag des EU-Parlaments ist das Thema wieder voll im Gange: Wie lässt man eine KI zu? Welche Risiken bergen probabilistische und scheinbar verschlossene Systeme? Wie kann der Nutzer dem System trauen? Das und vieles mehr sind Fragen, an denen schon lange gearbeitet wird und die bereits heute konkreter beantwortet werden können, als viele denken.

Auch wenn Künstliche Intelligenz (KI) in allermunde ist, fällt selbst in den Fachkreisen die genaue Definition solcher KI-Systeme in der Praxis und die Trennung von anderen, herkömmlichen Technologien schwer. Wesentliche Merkmale sind, dass KI-Systeme Empfehlungs- oder Entscheidungsgebend sind oder bei einer Zuordnung, Vorhersage oder Erkennung unterstützen. Wenn man in die wohl bekannteste KI-Disziplin, Machine Learning, reinblickt, stellt es nicht mehr als die rudimentäre Nachahmung des Erlernens auf Basis bekannter Fälle und dem robusten Agieren auf Basis der erkannten Zusammenhänge in neuen, bisher unbekannten Situationen ähnlicher Art dar.

Wenn man sich den aktuellen KI-Einsatz anschaut, so wird man feststellen, dass bei den meisten Anwendungen – von Bilderkennung in der Medizin bis hin zur Spracherkennung in der Industrie – ein wesentlicher Teil auf Daten aus der Vergangenheit einmalig nach Vorgaben („Labels“) trainiert wird und im Einsatz nicht mehr dazu lernt („Supervised Learning“).

Somit hält der Entwickler, also der Schöpfer der KI, das Ruder in der Hand: Er kann sowohl bestimmen, welche KI zum Einsatz kommt, mit welchen Daten und was der KI für eine Rolle im Gesamtsystem zugeordnet wird. Die praktische KI-Anwendung ist also ein präzises Werkzeug, wie ein Skalpel, das für eine wohldefinierte Handlung innerhalb eines eingeschränkten Bereichs eingesetzt wird.

Auch wenn die Nachvollziehbarkeit von tiefen künstlichen neuronalen Netzen (auch als Deep Learning bekannt) aufgrund der Komplexität beim möglichen Zurückrechnen der Ergebnisse eine Herausforderung darstellt, gibt es auch hierbei Mittel und Ansätze. Selbst im Bereich des „Unsupervised Learning“, also beispielsweise beim „Reinforcement Learning“, bei dem die Systeme eigenständig lernen (z.B. die bekannte „AlphaGo“-KI, die gegen einen Menschen in Go gewann), sind die Lernziele und der Handlungsumfang steuerbar.

**Viacheslav Gromov,** Gründer und Geschäftsführer von AITAD

Oft wird aber außer Acht gelassen, dass es auch von Anfang an gänzlich transparente „White Box“-Modelle – wie beispielsweise die aus dem Mathematikunterricht bekannte Entscheidungsbäume – gibt, die je nach Use Case passender oder gar performanter sind.

„In der Diskussion nach KI-Zulassung, -Akzeptanz und -Zertifizierung spielt der Begriff der Nachvollziehbarkeit, der mit Unterbegriffen wie Transparenz und Unteilbarkeit einherkommt, eine wesentliche Rolle.“

Wirkungsbereiche der KI

Wenn man bei der KI-Abgrenzung, also der Frage, wo die KI anfängt und wo sie in einem System aufhört, wo ihr Wirkbereich ist und für welche Bereiche ihr Wirken ausschlaggebend ist, beginnt, wird es schnell kompliziert. Oft kommt bei dieser Betrachtung heraus, dass die KI so gezähmt ist oder eine untergeordnete, optimierende Rolle spielt, dass über das angsteinflößende Risiko zu reden deutlich schwerer fällt, als angenommen. Schließlich wird sowohl vor als auch nach der KI-Komponente – zum Beispiel im Bild 1 bei einer Objekterkennung – noch viel gerechnet.

Ein möglicher, vereinfachter Aufbau eines KI-Hybridsystems mit verschiedenen Verarbeitungsgliedern sowie Redundanz. (Quelle: AITAD)

Es werden sowohl schon vorher Daten aufbereitet oder aussortiert als auch im Nachfolgenden das KI-Ergebnis weiterverarbeitet. Letzteres kann bedeuten, dass erst mehrere KIs zum gleichen Ergebnis kommen müssen oder kritische Einschätzungen ganz verworfen werden. In diesem Zusammenhang – wenn also die KI gemischt mit herkömmlicher Algorithmik in einem System fungiert – spricht man öfters von „KI-Hybridsystemen“. Durch die Systemarchitektur und die KI-lose Algorithmik können gegebenenfalls Fehlentscheidungen entdeckt oder von vornhinein überstimmt werden, es werden also Redundanzen im Sinne der Sicherheit (d.h. „Safety“) geschaffen.

Explainable AI – damit KI jeder versteht

Historisch gesehen ist spätestens nach den beiden KI-Wintern – erstmals wegen algorithmischen Problemen und später wegen mangelnder Rechenleistung –, also in den 2000er-Jahren, das Feld namens „Explainable AI“ größtenteils durch das Silicon Valley ernsthaft vorangetrieben worden. Das Eingeständnis, dass die noch jungen KI-Systeme selbst vom eigenen Vorgesetzten, geschweige denn dem Endanwender verstanden werden könnten und ein gewisses Technologievertrauen entstand, führte zum Ziel, KI auf verschiedensten Wegen auf Fach- und Laienebenen besser zu erklären.

Am anschaulichsten ist es in den letzten Jahren beim Thema des (teil)autonomen Fahrens gewesen: Die Technologie hat durch wenige Unfall-Schlagzeilen in einigen Ländern gesellschaftlich auf der Kippe, weil man den KI-Maschinen nicht traute. Das bestätigten auch Umfragen, bei denen die Computersteuerung selbst (kein Hackerangriff!) von den Menschen zu 48% als Angstursache genannt wird. Und dass trotz der rationalen Abschätzung, dass das Unfallrisiko durch den bisher sehr hohen menschlichen Faktor um ein Vielfaches sinken werde.

Dass diese Ängste im Wesentlichen auf einer irrationalen Ebene agieren, macht die Aufklärung und Technologieadaption nicht einfacher. Zur Aufklärung kann man z.B. Fahrern vorführen, an welchen (markierten) Bildbereichen das Fahrzeug die Routenplanung festmacht, sprich was es sieht und wie es folglich handelt („Heatmaps“). Wichtig dabei ist zu sehen, dass die KI sich tatsächlich auf den Straßenrand und die Fußgänger konzentriert und sich nicht vordergründig die Wolken im Himmel anschaut.

In der Diskussion nach KI-Zulassung, -Akzeptanz und -Zertifizierung spielt der Begriff der Nachvollziehbarkeit, der mit Unterbegriffen wie Transparenz und Unteilbarkeit einherkommt, eine wesentliche Rolle. Dabei ist der Begriff oder die Anforderung, dass die KI zu nachvollziehbaren Empfehlungen, Entscheidungen oder Selektionen kommt, je nach Personengruppe anders definierbar. Es stellt sich der Frage, auf welcher Detailebene der Endnutzer das System verstehen muss, verglichen zu einer abstrakteren Entwicklungsebene oder gar dem KI-Entwickler oder den Führungskräften des Herstellers selbst.

KI komplett nachvollziehen

Fakt ist, dass man je nach Anwendungsfall und Rolle der KI zu unterschiedlichen Mitteln im Werkzeugkasten greifen kann: Der Hersteller oder die Prüfstelle kann wesentliche Szenarien abtesten, es können Stellvertretermodelle (sog. Surrogat-Modelle) oder aber anderweitige vereinfachte Simulationen (u.a. Regressionen) aufgebaut werden. Schließlich kann man auch teilweise Modelle bis auf die Sprache und einfache Kausalitäten („Post-hoc“) herunterbrechen. Die Varianz an Erklärungstiefe und -umfang sowie Niveau ist also groß, die Wahl hängt ab vom Anwendungsszenario und dem hinnehmbaren Aufwand in der Praxis.

So betrachtet ist es also kein Wunder, dass auch der „AI Act“ eine risikobasierte Bewertung zugrunde legt. Im Wesentlichen wird wie im Bild 2 unterschieden, ob eine Transparenzvorschrift oder gar schärfere Systemanforderungen greifen. Je höher das Risiko oder die Kritikalität, desto höher der mögliche Schaden und desto mehr Maßnahmen zum Schutz und Zulassung werden gefordert.

*https://www.consilium.europa.eu/en/about-site/copyright/*

Geplante Handlungsvorschriften je nach Risikograd eines KI-Systems im EU‘s AI Act. (Quelle: European Commission)

Hochrisikosysteme können hierbei sowohl selbstfahrende Autos als auch komplexere Bildungs- oder Rechtsberatungssysteme sein. Hier greifen die höchsten Anforderungskataloge. Bei niedrigerem Risiko ist man schon bei Chatbots oder emotionsanalysierenden Systemen. Hier werden einige Transparenzanforderungen vorgeschlagen. Und dann gibt es noch die Gruppe mit keinem bedeutenden Risiko, denkbar ist hierbei z.B. eine industrielle Anwendung, die je nach Beladung der Waschmaschine das intensivere oder das schwächere Waschprogramm auswählt. Hier ist die Schutzbedürftigkeit aller Beteiligten nicht über das Normalmaß hinaus erforderlich.

Fazit

Industrielle KI-Systeme, die Prozesse optimieren, mit Anwendern zusätzlich interagieren oder neuartige Funktionen realisieren, sind meistens mit geringem Risiko verbunden, sodass der Anwendung von „KI“ keine großen Hürden bis auf die üblichen Zertifizierungs- und Dokumentationspflichten bevorstehen. Denn eines ist allen Beteiligten klar: Würden wir noch weiter zögern, wäre die Wettbewerbsfähigkeit gefährdet, geschweige denn, wenn Fremdregulierungen übernommen werden würden.

Das Unternehmen entwickelt elektronikbezogene Künstliche Intelligenz (Embedded KI), die in Geräten und Maschinen lokal und in Echtzeit bestimmte Aufgaben übernehmen. Das Unternehmen befasst sich mit der Entwicklung und Testung von KI-Elektroniksystemen, insbesondere in Verbindung mit maschinellem Lernen im Industriekontext (v.a. Systemkomponenten). Als Entwicklungspartner übernimmt AITAD den kompletten Prozess vom Datensammeln über die Entwicklung bis hin zur Lieferung der Systemkomponenten. Die Spezialgebiete von AITAD sind Preventive/Predictive Maintenance, User Interaction und funktionale Innovationen.

Weitere Informationen: https://aitad.de

Quellennachweis
1: Briefing: Artificial Intelligence act, T. Madiega, European Parliament, Januar 2022.
2: Studie „Erklärbare KI – Anforderungen, Anwendungsfälle und Lösungen“, Dr. Kraus et al., BMWi, April 2021
3: Autonomes Fahren, T. Fleischer et al., TATuP Ausgabe 27/02, 2018

Shared Factory in der Fashionproduktion

1. Juli 2022/in Creative Commons CC BY-ND, Freie Inhalte, Future Store, Nachhaltigkeit, Specials/von Martina Bartlett-Mattis

ito ito – Coopetition ermöglicht nachhaltigere Mode

Laut einer Untersuchung von Greenpeace werden ca. 40% aller weltweit produzierten Kleidungsstücke nie oder nur einmal getragen. Gleichzeitig verursacht die Modebranche 10 Prozent der weltweiten CO₂-Emissionen – mehr als die internationale Luftfahrt und Seeschifffahrt zusammen.

Das Geschäftsmodell der Modebranche besteht zu einer Hälfte aus Rätselraten über die Wünsche der Kund*innen und zu einer anderen Hälfte aus einem Wettbewerb um den niedrigsten Preis, der auf dem Rücken von Menschen im globalen Süden ausgetragen wird und die internationalen Klimaziele in Gefahr bringt. Das mag für manche Brands im Bereich von Fast Fashion (noch) profitabel sein – effizient ist das nicht.

Zusätzlich setzen die Corona-Pandemie und der russische Angriffskrieg in der Ukraine die langen und intransparenten Lieferketten, die dieser Überproduktion zugrunde liegen unter Druck und bringen den Einzelhandel in einer ohnehin angespannten Situation in noch größere Bredouille.

Was wäre, wenn wir die Herstellung von Mode direkt an die Nachfrage koppeln und eine Produktionsweise entwickeln könnten, die nicht nur effizienter ist, sondern auch Teil einer Kreislaufwirtschaft mit einer transparenten und lokalen Lieferkette? Was wäre, wenn wir nur das herstellen würden, was bereits verkauft wurde? Was wäre, wenn Kund*innen uns direkt sagen könnten, was sie wirklich wollen, Produkte an ihre Vorstellungen anpassen und so zu Kollaborateur*innen einer Marke würden, anstatt nur ihr/e Abnehmer*innen zu sein (oder auch nicht)?

Was wäre, wenn man 1.000 Stück von einem Entwurf oder jeweils ein Stück von 1.000 unterschiedlichen Entwürfen zum selben Preis herstellen könnte?

„Was wäre, wenn man 1.000 Stück von einem Entwurf oder jeweils ein Stück von 1.000 unterschiedlichen Entwürfen zum selben Preis herstellen könnte?“

***Gastautoren: Florian und Friederike Pfeffer, ito ito***

Prinzip der Shared Factory

Das ist das Prinzip der Shared Factory von ito ito. Durch die Digitalisierung der Produktion von Knitwear und die geteilte Nutzung von Ressourcen und Materialien sowie die direkte Verknüpfung von vernetzen Strickmaschinen mit einem Order-Management in einer integrierten Cloud-Lösung wollen wir mit unserem Start-Up nicht nur die oben genannten Herausforderungen meistern, sondern gleichzeitig neue Erlebnisse und Möglichkeiten für den Handel und deren Kund*innen schaffen – ob online oder im klassischen Einzelhandel.

Wenn Wettbewerber im Markt kooperieren, gemeinsame Standards entwickeln und Produktionskapazitäten teilen, lassen sich Effizienzgewinne für alle erzeugen, ohne an Differenzierung zu verlieren. Im Gegenteil: Mit einer On-Demand-Produktion können Marken, Händler*innen und Kund*innen neue Verbindungen eingehen und noch individueller werden. Wird die Shared Factory an einen Online-Store angebunden oder Teil eines neuartigen Retail-Konzepts, ist Made-to-Measure zu einem marktfähigen Preis nur noch wenige Klicks entfernt. Ebenso können neue Kollektionen in kleineren Auflagen und Capsule Collections getestet und bei anziehender Nachfrage schnell nachgeordert werden.

In einer Befragung der Unternehmensberatung McKinsey aus dem Jahr 2021 äußern 63% aller Verantwortlichen in der Modebranche die Erwartung, dass sich nennenswerte Teile der Modeproduktion in den kommenden Jahren aus dem weiteren Ausland wieder in die EU bzw. die Länder mit den größten heimischen Absatzmärkten verlagern werden. Sind in den vergangenen Jahrzehnten ganze Industrie- und Handwerkszweige aus Europa abgewandert, kann die zunehmende Digitalisierung – befeuert durch die Pandemie und instabile globale Lieferketten – eine umgekehrte Entwicklung auslösen.

In einer Welt, in der Energiekosten und die durch den Transport ausgelösten C02-Emissionen einen wachsenden Anteil an den Produktionskosten verursachen, in der Lieferketten-Gesetze stets größere Transparenz verlangen und Kund*innen vermehrt die Frage stellen, wie und wo ihre Kleidung produziert worden ist, können lokale Lieferketten ein entscheidender Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit werden. „Made in Germany“ wird in Zukunft nicht mehr nur für technologische Innovation und höchste Ingenieurskunst stehen, sondern zusätzlich auch für emotionale Markenwerte wie Nähe, ethische Integrität und den Optimismus, dass wir auch große Herausforderungen meistern können und unsere Chancen nutzen, wenn wir zusammenarbeiten.

Die Digitalisierung der Modeproduktion bietet aber auch neue Wege zu einer Kreislaufwirtschaft, in der es keinen Müll mehr gibt, sondern nur noch Rohstoffe für das nächste Produkt. Jedes in der Shared Factory hergestellte Produkt wird mit einer digitalen ID versehen, um Produkte nachzuverfolgen, Materialinformationen weiterzugeben und so einfacher recyceln zu können. Für den Handel planen wir, neue Geschäftsmodelle im Bereich des Wiederverkaufs von bereits verkauften Produkten in Kooperation mit den eigenen Kund*innen zu ermöglichen, die neue Besitzer*innen für ihre gebrauchten Kleidungsstücke suchen.

Bleibt noch die Gretchen-Frage: der Preis. Verbraucher*innen bekennen sich gerne zu Nachhaltigkeit und Verantwortung. Wie aber kann ich das als Kund*in erkennen und bin ich auch bereit, dafür einen höheren Preis zu bezahlen? Die Realität an der Ladentheke zeigt, dass sich das Bewusstsein der Menschen zwar langsam ändert – aber nicht in dem Ausmaß wie es notwendig wäre. Die große Herausforderung für die Industrie besteht deshalb darin, nachhaltige Produkte zu wettbewerbsfähigen Preisen herzustellen und so deren Akzeptanz zu erhöhen. Das Luxus-Segment wird den Planeten nicht retten. Andererseits dürfen wir Fast-Fashion nicht einfach so das Feld überlassen. Es ist ein verändertes Bewusstsein für den Wert von Mode notwendig und gleichzeitig müssen nachhaltige Produkte erschwinglicher werden.

„Die Automobilindustrie hat das mit der Entwicklung gemeinsamer Plattformen über Marken und Konzerne hinweg bereits vorgemacht. Jetzt sind wir dran.“
Florian und Friederike Pfeffer, ito ito

Mit ito ito richten wir uns auf das mittlere Preissegment, in dem wir eine On-Demand-Produktion wirtschaftlich attraktiv machen wollen. Je mehr Designer*innen, Label, Marken, Händler*innen und Hersteller*innen sich an der Shared Factory beteiligen, desto einfacher und schneller wird das gehen. Denn der große Hebel einer neuen Art Mode zu produzieren, ist die »Coopetition«, die Verbindung von Kooperation und Konkurrenz. Die Automobilindustrie hat das mit der Entwicklung gemeinsamer Plattformen über Marken und Konzerne hinweg bereits vorgemacht. Jetzt sind wir dran.

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Erfolg braucht positive Fehlerkultur

30. Juni 2022/in Future Store, New Work, Unternehmen & Märkte/von Martina Bartlett-Mattis

Was treibt erfolgreiche Unternehmer an? Wie gehen sie mit Fehlern um und in welchem Zusammenhang steht Fehlerkultur mit beruflichem Erfolg? Antworten auf diese Fragen liefert eine aktuelle globale Studie.

Die im Auftrag von Herbalife Nutrition durch das Marktforschungsinstitut OnePoll durchgeführte Befragung wurde global unter 8.000 Selbständigen und Angestellten in 15 Ländern durchgeführt, darunter auch 250 Befragte aus Deutschland. Im Rahmen dieser Umfrage wurden die Teilnehmer gebeten, spezifische Erfahrungen und Learnings zu beschreiben, die sich durch Fehler und Missgeschicke am Arbeitsplatz für sie ergeben haben. Denn klar ist: Fehler passieren. Aber ist das wirklich schlimm?

Aller Anfang ist schwer

Nicht jede Business-Idee ist ein Garant für unternehmerischen Erfolg. Das bestätigten auch die Befragten: Im Durchschnitt führte erst die zweite Geschäftsidee zum gewünschten Erfolg. Das kann ein harter Rückschlag für angehende Entrepreneure sein, immerhin waren 70 Prozent der Befragten ursprünglich davon überzeugt, dass ihre Geschäftsidee zu Erfolg führen wurde. Doch die Gründe, sich nicht demotivieren zu lassen und die Selbständigkeit weiter zu verfolgen, sind vielfältig. An erster Stelle steht die Leidenschaft: 61 Prozent der befragten Selbständigen bauten ihr eigenes Unternehmen auf, damit sie beruflich ihrer Herzensangelegenheit nachgehen können. Ein weiterer Grund sind die flexiblen Arbeitszeiten als eigener Chef (46 Prozent) und die Möglichkeit, den persönlichen Erfolg in der eigenen Hand zu haben (41 Prozent). Besonders inspirierend: Ein Viertel der Befragten treibt die Leidenschaft an, anderen zu helfen. Doch welche Rolle spielt die persönliche Fehlerkultur in der Selbständigkeit?

Fehler – der Weg zum Erfolg?

Mehr als die Hälfte (54 Prozent) der Befragten sind der klaren Meinung, dass man aus Fehlern lernt. Ein Großteil (86 Prozent) der befragten Unternehmer findet sogar, dass man auf dem Weg zum Erfolg keine Angst vor Fehlern haben darf. Gestützt wird dies durch die 58 Prozent der Befragten, die Fehler dafür in Kauf nehmen, um sich selbst zu verbessern. Und das scheint zu funktionieren: 83% der Befragten stimmten der Aussage zu, dass sie heute in ihrer Karriere nicht dort wären, wo sie sind, wenn sie keine Fehler gemacht hätten. Gelegentlich zu scheitern und Fehler zu machen ist auf dem Weg zum Erfolg also keineswegs etwas Schlechtes – die meisten Unternehmer (86 Prozent) sind der Meinung, dass ihre Fehler ihnen geholfen haben, in Zukunft erfolgreicher zu sein.

Tipps zur Fehlerminimierung

Auch wenn Fehler für die persönliche Entwicklung wichtig sind – Fehler, die gar nicht erst passieren, sind immer noch am besten. Deshalb wurden die Befragten basierend auf ihren Erfahrungen gebeten, angehenden Entrepreneuren Tipps zur Vermeidung typischer Fehler zu geben. Die häufigsten Empfehlungen sind:

Gute Selbstorganisation (42 Prozent)
Sich trauen, andere um Hilfe zu bitten, wenn sie benötigt wird (41 Prozent)
Nicht zu früh zu viele Angestellte beschäftigen (36 Prozent)
Ausgaben genau im Blick behalten und kein Geld verschwenden (34 Prozent)
Das benötige Kapital realistisch kalkulieren (34 Prozent)
Nicht die Arbeit unterschätzen, die in ein erfolgreiches Business fließt (32 Prozent)
Keine zu hohen Versprechungen machen, die am Ende nicht eingehalten werden können (32 Prozent)

„“Die großen Benefits für unsere selbständigen Herbalife Nutrition Berater: Sie arbeiten zeitlich und örtlich ungebunden und sind Teil einer weltweiten Community, die ein großes Ziel verfolgt: Ernährungsgewohnheiten zu verbessern und anderen zu einem aktiven Lebensstil zu verhelfen.„
Mark von der Meden, General Manager und Leiter der DACH-Region

Selbstständig mit Herbalife Nutrition

Ein weiterer wichtiger Tipp der Befragten ist, den richtigen Partner für die Selbständigkeit zu wählen. Mit Herbalife Nutrition setzen angehende Entrepreneure auf einen Partner mit über 40 Jahren Erfahrung im Vertrieb von Nahrungsergänzungsmitteln und Wellnessprodukten. Als selbständige Herbalife Nutrition Berater arbeiten sie zeitlich und örtlich ungebunden und werden Teil einer weltweiten Community, die ein großes Ziel verfolgt: Ernährungsgewohnheiten zu verbessern und anderen zu einem aktiven Lebensstil zu verhelfen.

Weitere Informationen zur Geschäftsgelegenheit bei Herbalife Nutrition unter folgendem Link:

https://www.herbalife.de/

Ausgezeichnete Projekte

27. Juni 2022/in Creative Commons CC BY-ND, Digitalisierung, Freie Inhalte/von Bernhard Haselbauer

Board International, führender Software-Anbieter einer All-in-One-Entscheidungsfindungsplattform, die Business Intelligence (BI), Planung und Predictive Analytics integriert, hat Unternehmen in drei Kategorien mit dem Board Customer Award für besonders innovative und inspirierende Kundenprojekte ausgezeichnet. Der World Class Transformation Award ging an BASF Agricultural Solutions, der Rising Star Award an Conrad Electronics und der Long Term Achievement Award an Gigaset.

„Wir gratulieren den drei Unternehmen ganz herzlich zum Board Customer Award. Die ausgezeichneten Kundenprojekte zeigen, wie flexibel Unternehmen unsere Software an ihren Bedarf anpassen können, um den Kundennutzen zu optimieren. Damit dienen sie als inspirierendes Vorbild für andere Unternehmen“, sagt Ansgar Eickeler, General Manager Central & Eastern Europe bei Board International.

World Class Transformation Award
BASF Agricultural Solutions: Optimierung der Vertriebssteuerung

BASF Agricultural Solutions setzt Board als zentrale Plattform für Preis- und Rabattmanagement, Planung und Forecasting ein. Ziel ist es, Vertragsverhandlungen und Vertriebsprozesse transparenter, strukturierter und planbarer zu gestalten. Dazu werden nicht nur Kundeninformationen aus ERP- und CRM-Systemen zusammengeführt, sondern auch Simulationsmöglichkeiten intensiv genutzt. Derzeit läuft in Zusammenarbeit mit dem Board-Partner celver AG der schrittweise Roll-Out in den europäischen Ländern, bevor die Niederlassungen in Asien und den USA angebunden werden.

„Board ist so flexibel, dass wir die einzelnen Länderspezifika berücksichtigen können und dennoch in der Lage sind, Prozesse zu harmonisieren und zu vereinheitlichen“, freut sich Pau Vinyes, Global Pricing Manager bei BASF Agricultural Solutions.

Rising Star Award
Conrad Electronic: Umfassende integrierte Businessplanung

Conrad Electronic setzt seine Transformationsstrategie konsequent fort und bindet seine Planungs-Systeme und -Prozesse einheitlich an die Cloud an. Board bietet Conrad Electronic eine Lösung für integrierte Business Planung, einschließlich Beschaffungs-, Vertriebs-, Finanz-, strategische Planung und Finanzkonsolidierung. Die Board-Plattform bringt die notwendige Performance mit, um die großen Datenmengen zu verarbeiten, die in einem Handelsunternehmen anfallen.

„Wir haben unsere jahrelange Erfahrung aus dem Betrieb eines großen Datawarehouse auf die Cloud übertragen und setzen als datengetriebenes Unternehmen unsere digitale Transformation konsequent fort. Dazu müssen wir das digitale Mindset unserer Mitarbeitenden stärken und ihnen ermöglichen, mit den gesamten Unternehmensdaten zu planen und zu analysieren. Mit Board haben wir eine Lösung, mit der wir eigenständig entwickeln und so schnell und umfassend unsere Ziele erreichen können“, sagt Michael Stein, Senior Director Controlling bei Conrad Electronic.

Long Term Achievement
Gigaset: Controlling- und Planungssystem, das die Fachanwender selbständig betreuen und erweitern

Gigaset arbeitet seit über 10 Jahren mit Board und hat eine integrierte, umfassende Planungslandschaft und ein eigenes Business Intelligence Competence Center aufgebaut. Board ist nicht nur als strategische Komponente, sondern auch im operativen Geschäft im Einsatz. Gigaset nutzt Board u. a. für Financial und Demand Planning, Sales und Logistics Reporting, PLM Controlling, Fertigungs-Controlling und Finanzreporting.

„Uns gefällt vor allem, dass Board im Fachbereich ohne aufwändige Programmierung selbständig angepasst und weiterentwickelt werden kann, ohne unsere IT oder externe Berater hinzuziehen zu müssen. Das bringt uns bei Gigaset eine höhere Agilität, bessere Performance und Kostenersparnisse von mehr als 90 % gegenüber unseren alten Systemen“, sagt Dirk Lörwink, Head of IT Business Applications bei Gigaset.

Die Award-Verleihung erfolgte auf dem Board Day 2022. Die Vorträge dieser Konferenz rund um digitale Transformation und intelligente Planung können als On-Demand-Videos hier abgerufen werden.

Nachhaltigkeit in der Stadt: Smart Grids für Smart Cities

27. Juni 2022/in Creative Commons CC BY-ND, Digitalisierung, Freie Inhalte, Smart Citys/von Bernhard Haselbauer

Jarno Wagner, General Manager DACH bei Enphase Energy, beschreibt, wie virtuelle Kraftwerke durch die Vereinigung von Solaranlagen entstehen könnten und welche Vorteile dies für die Smart City haben könnte.

Die Zukunft ist smart. Vom Toaster bis zum Auto werden Gebrauchsgegenstände immer intelligenter und über das Internet untereinander verbunden. Auch unsere Städte werden immer smarter, nicht zuletzt aufgrund der Notwendigkeit, wichtige Probleme wie den scheinbar unaufhörlich zunehmenden Verkehr in den Griff zu bekommen. Smart Cities sind auf den Austausch einer enormen Menge an Daten angewiesen, um zu funktionieren. Das führt auch dazu, dass der Energieaufwand für Speicherung und Transfer von Daten beständig zunimmt. Auch in und um unsere eigenen vier Wände nimmt der Energiebedarf beständig zu. Die Einsparungen durch den Einsatz moderner Geräte werden vom Mehrverbrauch durch die steigende Zahl von Geräten, die unseren Alltag angenehmer und intelligenter gestalten, mehr als wett gemacht. Vom Router über die Klimaanlage, die Wärmepumpe, die Ladestation für Elektrofahrzeuge bis zu einer Vielzahl von Smarthome-Komponenten pro Haushalt wird die Anzahl stromverbrauchender Geräte weiter wachsen. Smart Cities sind darum keineswegs inhärent auch schon nachhaltige Städte. Im Gegenteil: Es bedarf einer intelligenten Energieversorgung, damit aus Smart Cities auch Sustainable Cities werden.

Vorteil Sonnenenergie

Immer mehr Energie, nachhaltig erzeugt oder nicht, über lange Wege von weit her in die Städte zu pumpen, ist dabei kein vielversprechender Ansatz, wie schon die Diskussionen und vielen Verzögerungen beim Bau der für die Energiewende nötigen Stromtrassen aus dem Norden in den Süden verdeutlichen. Deutlich nachhaltiger ist die Erzeugung von Energie vor Ort, dezentral über das Stadtgebiet verteilt. Hierfür drängt sich vor allen eine Technologie auf: Photovoltaik.

Photovoltaik ist nicht gleich Photovoltaik

Mit ihrer Gesetzgebung zu erneuerbaren Energien hat die Bundesregierung bereits dafür gesorgt, dass Solaranlagen bei Neubauten obligatorisch werden. Allein mit Photovoltaik auf Neubauten wird man aber nicht weit kommen. Es gilt also, auch bestehende Gebäude mit entsprechenden Anlagen auszustatten. Zudem ist nicht jedes Photovoltaiksystem gleich gut geeignet, insbesondere im Kontext Smarter Cities. Ein effizientes Szenario für Smart Cities muss letztlich Smart Grids einschließen, intelligente Netze, die flexibel zu verwalten sind und die Kombination diverser Energiequellen genauso ermöglich wie die Einbindung von Speichersystemen. Bei letzteren geht es nicht nur um dezidierte Batterien, die in Wohn- und Bürogebäuden platziert werden oder als kleine Kraftwerke für ein Stadtviertel oder eine Nachbarschaft dienen. Vielmehr werden mit der wachsenden Anzahl von Elektroautos auch diese eine zunehmende Rolle als Speciher für Strom spielen, der bei Bedarf im Haus verbraucht oder ins Netz eingespeist werden kann.

Effizienz

Jarno Wagner wirbt für den Einsatz von Mikro-Wechselrichtern, da diese der Solaranlage Intelligenz verleihen.

Nicht nur bei der Verwaltung von Photovoltaiksystemen gibt es große Unterschiede, sondern auch bei der Effizienz. Das gilt insbesondere in Städten, wo Photovoltaik-Module beispielsweise auch an Fassaden angebracht werden, die zudem nicht immer optimal gen Süden ausgerichtet und durch andere Gebäude in der Umgebung unterschiedlich stark beschattet sind. Wie effizient eine Photovoltaikanlage unter diesen suboptimalen Bedingungen arbeitet, hängt wesentlich von einer grundsätzlichen technischen Entscheidung ab: Anlagen mit Mikro-Wechselrichtern arbeiten effizienter als solche mit einem zentralen Wechselrichter.

Wechselrichter sind erforderlich, weil Photovoltaik-Module Sonnenenergie in Gleichstrom umwandeln. Damit dieser genutzt werden oder ins öffentliche Netz eingespeist werden kann, muss er in Wechselstrom umgewandelt werden. Diese Aufgabe übernehmen Wechselrichter. Bei einer Architektur mit zentralem Wechselrichter werden sämtliche (oder doch eine große Anzahl) Module an einen großen, zentralen Wechselrichter angeschlossen. Beim Einsatz von Mikro-Wechselrichtern wird jedes Photovoltaik-Modul mit einem kleinen Wechselrichter ausgestattet. Zusammen bilden sie ein Minikraftwerk, das weitgehend selbständig operieren kann. Das führt auch dazu, dass jedes Modul sich optimal an die jeweiligen Lichtverhältnisse anpasst, während bei einem zentralen Wechselrichter beispielsweise die Beschattung nur eines Moduls die Produktion aller Module beeinträchtigt, die an denselben Wechselrichter angeschlossen sind. Selbst bei optimaler Ausrichtung der Module, die in der Stadt nur äußerst selten gegeben ist, operieren Anlagen mit Mikro-Wechselrichtern effizienter als Anlagen mit zentraler Architektur. Zudem steigt mit Mikro-Wechselrichtern die Fläche, die überhaupt für Photovoltaik nutzbar ist.

Safety first

Ein weiterer Vorteil von Mikro-Umwandlern, der in Städten im Allgemeinen und bei denkmalgeschützten Gebäuden insbesondere eine wichtige Rolle spielt, ist der Brandschutz. Wie erwähnt sind die Photovoltaik-Module beim Einsatz eines zentralen Wechselrichters in Serie geschaltet. Abhängig von der Anzahl der Photovoltaik-Module kann dadurch ein Gleichstrom-Hochspannungsstrang entstehen, der durchaus über 600 Volt Spannung führen kann. Diese Hochspannung birgt nicht nur Gefahren für die Installateure, sondern sorgt auch für Sicherheitsprobleme im Betrieb. Aufgrund einer beschädigten Isolierung oder eines schlechten Kontakts kann die Hochspannung einen Störlichtbogen verursachen, der mehrere Tausend Grad heiß werden kann. Mikro-Wechselrichter jedoch operieren mit 230V Wechselstrom, der durch jedes auf dem Dach montierte Solarmodul fließt. Sie sind also genauso sicher wie handelsübliche Haushaltsgeräte.

Intelligenz im Netz

Damit das skizzierte Szenario Wirklichkeit werden kann, müssen die einzelnen Elemente des Smart Grids weitgehend autonom funktionieren, und das Gesamtsystem muss sich ebenfalls auf intelligente Weise selbst regulieren können. Anderenfalls werden sich Fälle häufen, wie sie heute schon vorkommen können und zuweilen für Schlagzeilen sorgen. So berichtete die niederländische Tageszeitung Algemeen Dagblad kürzlich davon, dass immer wieder Photovoltaik-Anlagen in kompletten Wohngebieten aus Sicherheitsgründen von Energieunternehmen abgeschaltet werden, weil deren Netze den erzeugten Strom nicht mehr aufnehmen können. Um das zu verhindern, ist es erforderlich, dass möglichst viele Elemente des Smart Grid mit der notwendigen Intelligenz ausgestattet sind und dafür entwickelt wurden in einem Smart Grid mit anderen Geräten zu kommunizieren, sodass viele Geräte z.B. auch als zwischenzeitliche Speicher für Strom fungieren können, der an ganz anderer Stelle im Smart Grid erzeugt wurde, das Elektroauto von Herrn Maier z.B. als Speicher für den Strom, den die Photovoltaikanlage von Frau Mustermann erzeugt. Letztlich werden dezentrale Community-Marktplätze entstehen, integrierte Systeme, in denen die Geräte autonom darüber entscheiden, wo und zu welchem Zeitpunkt möglichst kostengünstig Strom bezogen wird. Und nicht zuletzt muss am Ende des Tages auch die Abrechnung für den gelieferten und verbrauchten Strom stimmen.

Ausblick

Es mag überraschen, aber lange nicht alle Photovoltaikanlagen sind mit der nötigen Intelligenz, Modularität und Konnektivität ausgestattet. Es ist ein wenig wie vor etlichen Jahren in der IT. Als das Internet aufkam, waren viele Anwendungen nicht für den Einsatz im Web geeignet, weil sie entwickelt wurden, bevor das Internet aufkam. Diese Legacy-Systeme halten sich zum Teil zwar erstaunlich lange, sorgen aber immer wieder für Probleme. Auch die Portierung von einer alten Plattform zu einer Internet-Anwendung ist zwar möglich, aber das Ergebnis bei weitem nicht so überzeugend wie eine von Grund auf für das Internet entwickelte Plattform. Ähnliches gilt für Photovoltaiksysteme: die meisten wurden nicht entwickelt, um in einem Smart Grid effizient zu operieren. Deshalb ist beim Aufbau eines Smart Grids besondere Sorgfalt bei der Auswahl auch der Photovoltaik-Komponenten gefordert. Nur mit smarten Komponenten lassen sich Smart Grids und somit Smart Cities realisieren.

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Datenschutz ohne Hindernisse: Warum Unternehmen auf synthetische Daten setzen sollten

27. Juni 2022/in Creative Commons CC BY-ND, Digitalisierung, Freie Inhalte/von Bernhard Haselbauer

Wie synthetische Daten bei Analytics- und KI-Projekten helfen können, beschreibt Omar Ali Fdal, Co-Gründer und CEO von Statice.

Daten sind eine der wertvollsten Währungen unserer Technologiegesellschaft. Sie helfen beispielsweise, innovative Sprachsysteme zu trainieren, damit diese schneller sinnvoll im individuellen Einsatz arbeiten können. Auch Staus vorhersagen und vermeiden oder das Training autonomer Fahrzeuge sind dank Nutzung und Auswertung hoher Datenmengen möglich, nebst vielen anderen Dingen. Durch stetig strenger werdende Datenschutzgesetze laufen Unternehmen jedoch leicht Gefahr, hohe Strafen zahlen zu müssen, sollten die Daten nicht korrekt gelagert und verwendet werden. Um dennoch weiterhin mit großen Datenmengen arbeiten zu können, greifen immer mehr Unternehmen auf synthetische Daten zurück.

Seit vier Jahren ist mit der DSGVO die bisher strengste Datenschutzverordnung in Kraft und längst mutet die Zeit davor ein bisschen wie der Wilde Westen der Datenvorherrschaft an. Besonders große Unternehmen, die auf viele Nutzende oder viel besuchte Webseiten aufbauten, hatten oftmals die Möglichkeit, relativ ungestört mit Datensätzen zu arbeiten, ohne dass die eigentlichen Inhaber:innen dieser Daten das unbedingt wussten. Nicht nur das hat sich seit Mai 2018 drastisch verändert, auch steigen nach wie vor die verhängten DSGVO-Bußgelder an. Wurde im Juli 2018, also direkt nach Inkrafttreten der DSGVO, lediglich eine Bußgeldstrafe über 400.000 € verhängt, waren es zwei Jahre später bereits über 330 Bußgelder mit einer Gesamtsumme von mehr als 130 Mio. €. Anfang 2022 waren bereits über eintausend Bußgelder mit einer Gesamtsumme von über 1,6 Mrd. € registriert. (Quelle). Auch in Zukunft ist anzunehmen, dass sowohl die Gremien der EU als auch jene auf nationaler Ebene mit ihren Digitalstrategien und der geplanten ePrivacy-Verordnung datengetriebene Geschäftsmodelle von Unternehmen noch stärker regulieren werden. Wie das jedoch konkret aussehen wird, ist nach den jüngsten Vereinbarungen zwischen der EU und den USA von März 2022 derzeit ungewiss. Denn noch gibt es keine Details, worauf sich die EU und die USA in ihrem neuen Datenschutzabkommen verständigt haben, nachdem der Europäische Gerichtshof (EuGH) das vorherige Datenschutzabkommen „Privacy Shield“ im Juli 2020 für nichtig erklärt hatte. Fest steht jedoch, dass damit die Weitergabe persönlicher Daten europäischer Nutzenden an US-Digitalkonzerne besser geregelt werden soll.

Bis 2024 sollen 60 Prozent der Daten synthetischen Ursprungs sein

Omar Ali Fdal sieht in synthetischen Daten die beste Möglichkeit, Datenschutz rechtssicher umzusetzen.

Ob in der Gesundheitsbranche, im Finanz- oder im Versicherungswesen: Große Datenmengen sind weiterhin selten wegzudenken. Eine gute Lösung kann der Einsatz von synthetischen Daten sein. Diesen wurde erst kürzlich durch Gartner eine enorme Relevanz prognostiziert. Das Analyse-Unternehmen geht davon aus, dass bis 2024 ca. 60 Prozent aller Daten, mit denen Unternehmen regelmäßig arbeiten, synthetischen Ursprungs sein werden (Quelle) – und auch das MIT qualifiziert synthetische Daten als eine Breakthrough Technology des Jahres 2022 (Quelle). Global agierende Unternehmen wie American Express, Google und Amazon arbeiten bereits damit, um datenschutzgerechte Datensätze zu erhalten. Und da auch immer mehr europäische Unternehmen zum Teil sehr hohe Strafen erhalten, werden es stetig mehr.

Aber wie funktioniert das Ganze? Im Gegensatz zu realen Daten, die aus den Informationen von Menschen gewonnen werden, basiert die Erzeugung synthetischer Daten auf Algorithmen des maschinellen Lernens. Bei synthetischen Datensätzen handelt es sich daher nicht einfach um eine Umgestaltung bereits vorhandener Daten, vielmehr entsteht ein Satz völlig neuer Datenpunkte. Sowohl die statistischen Eigenschaften der Daten als auch deren Grundstruktur bleiben dabei grundsätzlich ähnlich, sodass die neuen Datensätze quasi baugleich wie die ursprünglichen verwendet werden können. Ebenfalls enthalten die neu generierten Daten keinerlei sensiblen Informationen und können von Unternehmen daher freier für Analysen, das Trainieren von KI-Modellen, Tests, Forschung und vieles mehr verwendet werden.

Auch das Teilen großer Datensätze mit Geschäfts- und Entwicklungspartnern oder auch schon die Inhouse-Datenverarbeitung wird so um ein Vielfaches einfacher und rechtssicherer. Da sich die Synthetisierung durch dieses Vorgehen unendlich skalieren lässt, ist die Technologie für Unternehmen jeder Größe und praktisch jeden Einsatz möglich.

Synthetische Daten eröffnen vielen Branchen neue Möglichkeiten

Schnell wird deutlich: Das Potenzial der Technologie endet nicht beim Datenschutz. Viele global agierende Unternehmen, die immer stärker mit KI und Deep-Learning-Modellen arbeiten, haben das bereits erkannt. Um einige Beispiele zu nennen: Amazon nutzt synthetische Daten, um ihr Spracherkennungssystem Alexa zu skalieren, die Alphabet-Tochter Waymo nutzt sie, um ihre KI für autonomes Fahren zu trainieren und American Express verwendet synthetische Daten, um Muster bei Kreditkartenbetrug schneller und besser zu erkennen.

Auch ein kleiner Blick in die Versicherungsbranche zeigt, welchen weiteren Nutzen synthetische Daten haben: So führte z. B. die Provinzial erfolgreich prädiktive Analysen auf synthetischen Versicherungsdaten durch, indem sie den Prozess der Datennutzungsgenehmigung mit ihrem Datenschutzteam straffte und ihr maschinelles Lernmodell eine Leistungseffizienz von 97 % auf synthetischen Daten erreichte – durch Einsparungen von bis zu Monaten bei der Bewertung von Datenschutzrisiken (Quelle). Im Gesundheitswesen hat bspw. das Newsenselab-Team die Verwendung synthetischer Daten zur Anonymisierung medizinischer Daten validiert. Es gelang ihnen, mehr als 170.000 Datenpunkte zu Migränesymptomen zu anonymisieren und dabei dennoch die Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten, so dass die Daten ohne Verletzung der Privatsphäre für die Migräneforschung weitergegeben werden können (Quelle).

Insgesamt zeigt schon diese kleine Auswahl, welche breit gefächerten Möglichkeiten hinter der Technologie stecken. Unternehmen mit besonders datengetriebenen Geschäftsmodellen wie die Telekommunikationsbranche, der Finanzsektor oder das Gesundheitswesen bzw. die Pharmaindustrie sollten daher nicht länger zögern und die Nutzung synthetischer Daten schon jetzt in Betracht ziehen. Denn letztlich spielen die Qualität und risikoarme Nutzbarkeit von Daten eher mittel- als langfristig eine wichtige Rolle für den zukünftigen Erfolg.