Wissensmanagement für die Automatisierung nutzen

Die Herausforderung

Durch den prognostizierten Fachkräftemangel wird in naher Zukunft dediziertes Fachwissen und langjährige Erfahrung bei Entscheidungen bezüglich/innerhalb der Prozesse im Unternehmen fehlen.
Während stark regelbasierende und immer wiederkehrende Abläufe in einem Unternehmen durch Robotic Process Automation (RPA) und Business Process Management (BPM) bereits automatisiert wurden, ist es bei den „Skills“ scheinbar anders.

Unternehmen lassen ihr Wissen für die Automation ungenutzt.

Unternehmen sehen hier nur die Notwendigkeit, vorhandenes Wissen zu persistieren. Dieses Wissen wird in Wikis oder Knowledge-Datenbanken gespeichert. Damit ist das Wissen aber für automatische Entscheidungsprozesse nicht nutzbar.
Warum ist das so? 

In den Unternehmen werden klassische Wissensmanagementsysteme installiert, die die Aufgaben des Wissensmanagements (nach Probst, Raub, Romhardt) erfüllen:

Ein klassisches Wissensmanagement zielt darauf ab, die Qualifikation der verbleibenden Mitarbeiter zu sichern. Allerdings sind viele Tätigkeiten, die früher von Mitarbeitern erledigt wurden, heute allerdings automatisiert. Einfache Regeln können innerhalb der Prozesse durch z.B. Software Roboter abgebildet werden. Die Herausforderungen tauchen auf, wenn komplexere Prozesse oder kaskadierte Prozesse auftauchen.

Bei komplexen Entscheidungen oder Vorhersagen sind Software Roboter alleine nur bedingt einsetzbar. Trotzdem sollen auch diese Prozesse automatisiert werden, die komplexere Entscheidungen beinhalten oder gar Vorhersagen treffen oder darauf basieren. 

Es gilt also:

All das im Unternehmen vorhandene Wissen soll auch der Automation zur Verfügung stehen.

Gerade für die Themen auf der rechte Seite der Abbildung 1, in der es um die Verwendung des Wissens geht, kann Automation sinnvoll sein. 

• Wissensnutzung
• Wissensverteilung
• Wissensbewahrung
• Wissensbewertung

Die Idee

Das vorhandene Wissen wird nicht nur gespeichert, sondern auch für Automation nutzbar gemacht.

Dabei wird das Wissen der Fachkräfte durch sie selber in Regeln gegossen/festgeschrieben und kann so für alle Prozessbeteiligten wie Mitarbeiter aber auch für Systeme und Prozesse nutzbar sein. Die Regeln arbeiten allerdings nicht starr und statisch. Vielmehr fließen alle Historiendaten und Daten, die zur Laufzeit gewonnen werden, in zukünftige Entscheidungen mit ein. Bei einer vernünftigen Beschlagwortung oder der Verwendung von Natural Language Processing (NLP) können die Artikel der Wikis und Knowledge-Datenbanken im Unternehmen ebenfalls genutzt werden. 

Das gesamte System oder besser gesagt das Unternehmen ist so lernfähig und das Gesamtwissen bleibt erweiterbar.

Das Unternehmen muss lernfähig bleiben

Die Lösung

Topcom hat innerhalb seines Intelligent Automation Frameworks die Lösung dazu: Ein lernfähiges Entscheidungsmanagementsystem.

Die bereits automatisierten Geschäftsprozesse werden durch die nun automatisierten Entscheidungen flexibler, anpassbarer und widerstandsfähiger. Das Entscheidungsmanagement orchestriert die Prozesse und Roboter wie der Dirigent sein Orchester.

Die Regeln und die Entscheidungstabellen bilden das Grundgerüst dafür. Sie werden von den Fachmitarbeitern erstellt. Dabei wird ihnen eine grafische Benutzeroberfläche an die Hand gegeben, die diese Regeln für/von Automation nutzbar macht, ohne dass die Mitarbeiter eine Zeile ablaufbaren Code schreiben müssten (No-Code-Ansatz).

Diese Regeln können auf aktuelle aber auch auf Historiendaten zurückgreifen. Dabei werden nicht nur Entscheidungen basierend auf aktuellen Situationen getroffen, sondern Prognosen für zukünftige Situationen erstellt, die in die Entscheidungsfindung mit einlaufen können.

Das bedeutet, dass eben nicht nur Regelbäume und Entscheidungstabellen zu Entscheidungen führen, sondern KI-Modelle die gewonnenen Daten bewerten und so zu besseren Entscheidungen verhelfen.

Die Mitarbeiter arbeiten weiter aktiv mit und helfen dem System weiter zu lernen. Sie bilden es sozusagen aus. Denn alle Entscheidungen werden mit einer Konfidenz belegt. Ist diese nicht hoch genug, wird die Entscheidung beim Fachmitarbeiter validiert und ggf. korrigiert. Dadurch bleibt das Unternehmen im Ganzen lernfähig.

Natürlich können auch klassische Wissensmanagementsysteme in das Regelwerk integriert werden. Durch standardisierte Schnittstellen, wie sie heute alle zeitgemäßen Systeme haben sollten, kann nach Artikeln gesucht und über das Zusammenspiel von Regeln und KI die Relevanz bestimmt werden.  

Die Anwendungsgebiete

Wo kann ein intelligentes lernfähiges Entscheidungsmanagementsystem seinen Mehrwert im Unternehmen ausspielen? Dies kann relativ einfach beantwortet werden. Überall da, wo automatisierte Prozesse das Wissen von menschlichen Wissensträgern benötigen. Also überall dort, wo Prozesse stocken, wenn der Mensch Entscheidungen treffen muss. Wenn der Mensch allerdings fehlt oder mit anderen Tätigkeiten belegt ist, bleiben solche Prozesse liegen und die Bearbeitungszeit erhöht sich.

Topcom Intelligent Decision Automation powered by Actico

Topcom bietet seinen Kunden ein Framework an, welches holistisch alle Bereiche der intelligenten Automatisierung der Geschäftsprozesse abdeckt.

Dabei werden Prozessdefinitionen und -designs betrachtet und beteiligte zu integrierende Systeme aufgenommen. Alle Informationen werden erfasst und vom Framework verstanden. Gesamtprozesse werden in einzelne Aufgaben gekapselt, so dass sie besser automatisiert werden können. Die KPIs der Prozesse werden in Analytics-Applikationen dargestellt. Diese Erkenntnisse können dann in die Entscheidungen innerhalb der Automatisierung mit einfließen. Unser Technologiepartner Actico liefert die Technologie des Decision Managements dazu.

Die Mitarbeiter werden in ihrer Entscheidungsfindung nicht komplett ersetzt. Vielmehr werden sie und die Prozesse von lernfähigen, automatisch trainierenden Vorhersage-Modelle in ihren Entscheidungsfindungen unterstützt.

Auf Basis von künstlicher Intelligenz und existierenden Daten werden Entscheidungen präzise getroffen. Die dafür nötigen Datenmodelle werden von Spezialisten erstellt. Prozessmitarbeiter trainieren die Systeme von Fall zu Fall und sorgen so für einen Rückfluss von Ergebnisdaten als Basis der Datenmodelle.

Fazit

Der in den Unternehmen bereits eingetretene Fachkräftemangel zwingt die Unternehmen zum zügigen Handeln. Hinzu kommt, dass durch Effizienzdruck die digitalen Schulden nun noch offenbarer werden.

Lösungsplattformen wie das Topcom Intelligent Automation Framework unterstützen die Unternehmen nicht nur dabei, heute noch vorhandenes Wissen für die Zukunft vorzuhalten. Vielmehr ermöglichen diese Art von Automationslösungen es auch, das Wissen für effiziente, skalierbare flexibel anpassbare Geschäftsprozesse vorzuhalten, um Entscheidungen und Bewertungen in diesen vorzunehmen.