Simulationen optimieren mit Künstlicher Intelligenz

Einsatz von KI-gestützten Simulationen zur Optimierung von Geschäftsprozessen

Die Digitalisierung hat in den letzten Jahren in vielen Unternehmen Einzug gehalten und bringt zahlreiche Möglichkeiten mit sich, betriebliche Abläufe zu verbessern. Eine vielversprechende Entwicklung in diesem Kontext sind KI-gestützte Simulationen, die Unternehmen dabei unterstützen können, Prozesse effizienter zu gestalten und so Kosten zu senken. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich Simulationen präzisieren und schneller durchführen. Dies kann insbesondere für KMUs von grossem Nutzen sein.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Mangelnde Datenqualität: Ein häufiger Fehler ist der Einsatz von unzureichenden oder fehlerhaften Daten zur Erstellung der Simulation. Die Qualität der Simulation hängt massgeblich von der Qualität der eingegebenen Daten ab. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen sicherstellen, dass alle verwendeten Daten gründlich geprüft und bei Bedarf bereinigt werden. Eine initiale Datenbereinigung und die Implementierung eines kontinuierlichen Datenpflege-Prozesses sind hierzu essenziell.
2. Unklare Zielsetzung: Oftmals fehlt es an klar definierten Zielen für die Simulation. Dies kann dazu führen, dass die Simulation keinen greifbaren Mehrwert bietet. Es ist entscheidend, konkrete Fragestellungen und Ziele zu definieren, bevor mit der Simulation begonnen wird. Diese müssen spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden (SMART) sein, um eine zielgerichtete und effiziente Umsetzung zu ermöglichen.
3. Übermässige Komplexität: Komplexität kann ein Stolperstein sein, wenn zu viele Variablen und Szenarien berücksichtigt werden. Dies verlangsamt die Simulation und erschwert die Interpretation der Ergebnisse. Unternehmen sollten sich zunächst auf die wesentlichen Einflussfaktoren konzentrieren und die Simulation schrittweise erweitern, um die Komplexität im Griff zu behalten. Eine iterative Herangehensweise, bei der die Komplexität nach und nach erhöht wird, kann hier von Vorteil sein.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenerhebung und -prüfung (Tag 1–7): Erstellen Sie ein Team aus Mitarbeitenden, die für die Datenverarbeitung zuständig sind. Sammeln und prüfen Sie alle relevanten Datenquellen, um die Datenbasis für die Simulation zu gewährleisten.
2. Zieldefinition (Tag 8–10): Setzen Sie sich mit den relevanten Abteilungen zusammen, um die Ziele der Simulation klar zu definieren. Verwenden Sie das SMART-Prinzip, um sicherzustellen, dass die Ziele messbar und erreichbar sind.
3. Erstellung eines Simulationsmodells (Tag 11–20): Entwickeln Sie basierend auf den erarbeiteten Zielen das initiale Simulationsmodell. Fokussieren Sie sich dabei auf die Hauptvariablen und verzichten Sie zunächst auf nebensächliche Details.
4. Durchführung von Tests (Tag 21–25): Führen Sie erste Testläufe der Simulation durch, um sicherzustellen, dass das Modell korrekt funktioniert und die Daten zufriedenstellend verarbeitet werden.
5. Analyse und Anpassung (Tag 26–30): Analysieren Sie die Ergebnisse der Tests und justieren Sie das Simulationsmodell gegebenenfalls nach. Zuhanden eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses passen Sie Modell und Datenpflegeprozesse an.

Durch gezielten Einsatz und Optimierung von KI-gestützten Simulationen können KMUs nicht nur ihre Prozesse verbessern, sondern zugleich einen Wettbewerbsvorteil erlangen.