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KI in der Angebotserstellung bei Event-Agenturen

KI in der Angebotserstellung bei Event-Agenturen

Ausgangslage

Die Kontrapunkt Agentur für Kommunikation GmbH ist eine inhabergeführte Messe- und Eventagentur und beschäftigt rund ein Dutzend Angestellte. Die Agentur besteht seit 1989 und ist fest in Hamburg verwurzelt: seit 2008 betreut sie u.a. den in Hamburg vertretenen, international bekannten Flugzeughersteller Airbus.

Herausforderung

Im Agenturmarkt ist es – wie auch in anderen Gewerben – üblich, dem interessierten Kunden unverbindliche Angebote zu unterbreiten. Ein abgelehntes Angebot hat keinen Auftrag zufolge und kann dem Kunden somit logischerweise nicht in Rechnung gestellt werden, hat aber trotzdem Zeit zur Erstellung in Anspruch genommen und somit dem Unternehmen Geld gekostet. Da auf (kostenlose) Angebote aufgrund der Marktstruktur nicht verzichtet werden kann, besteht das Ziel darin, hochwertige Angebote zu möglichst geringen zeitlichen und monetären Kosten zu erstellen. 

Zur Angebotserstellung müssen Bilder von Bühnen und Texte zum Gesamtkonzept der Vorstellung erzeugt werden. Um den Aufwand zu verringern, sollen KI-Bildgeneratoren und Large Language Models (LLM) zum Einsatz kommen. LLMs sollen eingesetzt werden, um schnell Konzepte zu erstellen und Ideen für neue Konzepte zu generieren. KI-Bildgeneratoren sollen eingesetzt werden, um neue Ideen für Bühnen zu entwickeln und den Graphikern die eigenen Ideen schneller zu vermitteln.


Anwendungsbeispiel für Prompt Engineering: Stable Diffusion (Deep Learning Text-zu-Bild-Generator). 

Cute Cats (Bild 1) – Cute Grey Cat (Bild 2) – Cute Grey Cat, acrylic painting (Bild 3) – (Cute:1.5) Grey Cat, acrylic painting (Bild 4)

KI in der Angebotserstellung 1 KI in der Angebotserstellung 2 KI und Angebotserstellung KI in der Angebotserstellung 4

Vorgehensweise

Im Rahmen der im Mittelstand Digital Zentrum Hamburg regelmäßig angebotenen KI-Sprechstunde schilderte einer der Geschäftsführer der Kontrapunkt GmbH dem KI-Trainer des MDZ Hamburg die oben beschriebene Sachlage. Da es sich bei der geschilderten Lage um eine komplexere Aufgabe handelt, vereinbarten beide Parteien, die Herausforderung gemeinsam im Rahmen eines „Digital-Konkret-Plus“ anzugehen.


Ergebnisse

Das Projekt lässt sich grob in drei Phasen/Meilensteine aufteilen. Im Sinne des einfacheren Verständnisses werden die Ergebnisse für jede Phase getrennt vorgestellt.

Phase 1

Einer der Geschäftsführer der Kontrapunkt Agentur und der KI-Trainer der TUHH arbeiteten zunächst gemeinsam die zu beantwortende Unternehmensfrage heraus:

Welche Vorkehrungen müssen getroffen werden, um bereits existierende KI-Programme (GPT- und Render-Programme) zur effektiven Erstellung von Leistungsbeschreibungen (Konzepten und Grafische Umsetzungen) für Standardanfragen im Eventagentur-Bereich zu erstellen?

Basierend auf den Ausführungen des Geschäftsführers kategorisierte der KI-Trainer die Anforderungen in zwei Kategorien:

  • Muss
    • Bühnen generieren können
    • Präzise sein
    • Rechte an Bildern bereitstellen
    • Nachbearbeitung ermöglichen
  • Soll
    • Vorlagen bearbeiten können
    • Exklusive Nutzung der Bilder ermöglichen

Im nächsten Schritt führte der KI-Trainer eine explorative Analyse durch, um sich mit den technischen Möglichkeiten im Bereich der LLM und insbesondere der Bildgeneratoren vertraut zu machen. In einem halbtägigen Workshop mit beiden Geschäftsführern und dem KI-Trainer wurden die gewonnen Grundlagenerkenntnisse zu Bildgeneratoren präsentiert und basierend auf diesen Einblicken gemeinsam eine präzisere Anforderungsübersicht erarbeitet:

  • Muss
    • Bühnen generieren können
    • Eigene Modelle spezifizieren können
    • Image to Image beherrschen
    • Rechte an Bildern bereitstellen
    • Nachbearbeitung ermöglichen
  • Soll
    • Inpainting ermöglichen
    • Outpainting ermöglichen
    • Exklusive Nutzung der Bilder ermöglichen

Darüber hinaus wurde eine Aussicht auf die zukünftige Entwicklung von 3D-Modellen präsentiert sowie eine erste Abschätzung des zu erwartenden Ergebnisses vorgestellt. Das Ziel, den Aufwand zu verringern, konnte nicht mit Sicherheit in Aussicht gestellt
werden. Das Ziel, neue Ideen zu generieren, nahmen hingegen allen Beteiligten als erreichbar wahr.

Phase 2

Im nächsten Schritt wurde ein ganztägiger Workshop zum Prompt Engineering für LLMs und Bildgeneratoren abgehalten. Der Workshop gliederte sich in zwei Teile: den LLM- und den Rendering-Software-Teil. Im LLM-Teil wurden mithilfe frei zugänglicher LLM-Software verschiedene Prompting-Strategien erprobt.

Insbesondere Single Shot Prompting und das Reverse Prompt Engineering standen dabei im Mittelpunkt. Beim Single-Shot Prompting wird – wie im vorliegenden Fall – dem Textgenerator ein Beispielkonzept gezeigt, um anschließend auf Grundlage dieses Beispiels neue Texte bzw. Konzepte zu generieren. Beim Reverse Prompt Engineering geben Probanden einen Text – z.B. eine Kurzgeschichte – in den Prompt ein. Sie lassen sich von der Software mitteilen, welche Prompts diesen Text bzw. diese Kurzgeschichte erzeugen würde, um anschließend in einem neuen Chat-Fenster mit diesen Prompts dieselbe Kurzgeschichte so gut wie möglich zu rekreieren.

Eine Teilnehmerin war besonders von den Möglichkeiten angetan, die selbst Zero-Shot-Prompting bot: In wenigen Sekunden konnte das LLM ein Dutzend Claims generieren, die der erfahrenen und bis dahin eher skeptisch eingestellten Marketingexpertin zusagten.

Im zweiten Teil des Workshops wurden dann Prompting-Strategien für Rendering-Programme vorgestellt und gleichzeitig von den Teilnehmern an ihren Laptops ausprobiert. Die Ergebnisse waren erwartungsgemäß sehr durchwachsen. Hier zeigte sich, wie wichtig Erfahrung im Umgang mit Bildgeneratoren ist.

Der Geschäftsführer konnte am Ende des Workshops die besten Ergebnisse vorweisen. Er hatte sich von Anfang an mit Rendering-Programmen beschäftigt und aufgrund nicht zufriedenstellender Ergebnisse Unterstützung beim MDZ Hamburg ersucht. Andererseits wirkten seine Angestellten aufgrund der steilen Lernkurve teilweise leicht überwältigt. Noch während des Workshops entschied der in diesem Projekt federführende Geschäftsführer, unverzüglich eine zahlungspflichte Version eines Bildgenerators anzuschaffen. Er möchte den Einsatz bildgenerierender Software über den Workshop hinaus auf hohem Niveau sicherstellen.

Phase 3

Ungefähr ein Jahr nach dem ersten Workshop wurde ein zweiter Workshop abgehalten. Ziel war es, die erlernten und bereits erprobten Strategien weiter zu verfeinern. Die Mitarbeiter hatten in der Zwischenzeit bereits erfolgreich sowohl text- als auch bildgenerierende KI eingesetzt. Die Textgeneratoren erfreuten sich klar größerer Beliebtheit, wenn auch eher im Bereich Search Engine Optimization (SEO) und Stilanpassung von Marketing-Texten für Social Media.

Das Ziel des Workshops bestand darin, eine reale, akut anliegende Anfrage eines interessierten Unternehmens unter Zuhilfenahme generativer KI zu bearbeiten. Das Ziel wurde erreicht: Mithilfe eines bekannten LLM-Programms gelang es, in allen Bereichen eine Vielzahl von Konzeptvorschlägen zu generieren. Einer dieser Konzeptvorschläge inspirierte einen der Anwesenden zu einer auf dem Vorschlag aufbauenden Idee, die zum Kernbestandteil des Konzepts wurde. Dieses Beispiel verdeutlicht, wie Textgeneratoren sinnvoll einsetzbar sind: nicht als Texterstellungsprogramm, dem man nur die richtigen Befehle geben muss, um das fertige Produkt auszugeben, sondern als Sparringspartner, auf dessen Input man eigenständig aufbaut und das Ergebnis dann ggf. wieder zurückspielt

Des Weiteren wurden mithilfe eines Bildgenerators mehrere Bilder erstellt, die einzelne Aspekte des Konzepts anschaulich darstellten. Keines dieser Bilder war auf dem Niveau, als dass man es einem fertigen Angebot hätte beilegen können. Aber die Bilder waren sehr wohl geeignet, einem Kunden in einem Vorgespräch eine erste Idee anschaulich zu vermitteln oder anschließend einem Grafiker schneller seine Aufgabe erklären zu können.

Im Verlauf dieses zweiten Workshops konnten mehrere teils schon bekannte, aber noch nicht vollständig verinnerlichte Prinzipien anhand eines echten Anwendungsfalls vermittelt werden:

  • Es ist entscheidend, einem Textgenerator das Problem so zu erklären, dass auch ein unerfahrener Mensch das Problem verstehen kann
  • Es sollten nicht zu viele Informationen auf einmal vermittelt werden, um die Kreativität des Programms nichts zu ersticken. Informationen können anschließend immer noch nachgereicht werden
  • Die Aufforderung „sei kreativ“ funktioniert bei Textgeneratoren im Gegensatz zu Menschen sehr gut
  • Explizites Ausformulieren der Aufgabenstellung verbessert die Ergebnisse nennenswert
  • Es sollten möglichst immer Beispiele zur Aufgabenlösung gegeben werden. Insbesondere ist zu begründen, warum diese Beispiellösungen im aktuellen Fall nicht umsetzbar oder wünschenswert sind.
  • Das Äquivalent zum iterativen Prompten („Chatten“) ist bei bildgerierender KI das Einfügen generierter Bilder in die Image-to-Image-Funktion

Die Reaktion der Workshop-Teilnehmer war im Tenor überwiegend positiv. Sie stellten aber auch klar, wo die Grenzen generativer KI liegen:

  • Textgeneratoren können vollkommen neue Ideen generieren. Auf diese wären Mitarbeitende nur nach langem gemeinsamem Brainstorming oder womöglich überhaupt nicht gekommen
  • Das individuelle Arbeiten mit Textgeneratoren verhindert das Konvergieren zu einer gemeinsamen Lösung, weshalb sie innerhalb einer Brainstorming-Session nur bedingt nützlich sind
  • Aus demselben Grund sind Textgeneratoren wiederum ausgesprochen mächtig zur Vorbereitung zum gemeinsamen Brainstorming. Denn jeder kann sich selbstständig vorbereiten und dann mit unterschiedlichen Ideen erscheinen
  • Der Einsatz von Textgeneratoren im aktiven Brainstorming-Prozess bremst den kreativen Prozess aus. LLMs sollten daher nicht in einer kreativen Phase eingesetzt werden, sondern im Anschluss
  • Textgeneratoren haben eine starke selbstdisziplinierende Wirkung, da sie Mitarbeitende bewegen, erste unscharfe Ideen verständlich niederzuschreiben
  • Bildgenerierende KI ist nützlich für grobe Konzepte, wird im Finetuning aber schnell zu zeitintensiv

Das Projekt kann damit als erfolgreich abgeschlossen werden.

Laden Sie zur Vertiefung die dem Workshop zugrundeliegende Präsentation hier runter.

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Sie haben Fragen zu diesem Digital-Plus-Projekt?

Dann freuen wir uns über eine Nachricht an:

mittelstand-digital@tuhh.de

Das Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg gehört zu Mittelstand-Digital. Mit dem Mittelstand-Digital Netzwerk unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk. Kommen Sie gern auf uns zu, wir bringen Sie Digital Voraus!

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Kreislaufwirtschaft in der Textilbranche

Kreislaufwirtschaft in der Textilbranche

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Problemstellung:

Ein Hamburger Hersteller und Großhändler für Arbeitsschutz- und Berufskleidung leistet schon seit Jahren einen Beitrag zur Kreislaufwirtschaft. „Fair Workwear – Berufsbekleidung mit gutem Gewissen“ ist das Motto des Betriebs. Dazu zählen nachhaltige Materialien, Sparsamkeit und Recycling. Nun geht der Betrieb einen großen Schritt weiter.

Das Mittelstand Digital Zentrum Hamburg unterstützt dabei – in kostenlosen Workshops – als Impulsgeber durch Expertenwissen, Brainstorming sowie Konzeptentwicklung und Meilenstein-Erarbeitung.

Hauptziel ist die Transformation zu einem enkeltauglichen Betrieb. Die Schaffung einer ganzheitlichen Kreislaufwirtschaft mit Partnern sowie die Integration von Kundenbedürfnissen stehen im Fokus. Kleidung in den Kreislauf zurückzuführen lautet die Vision. Durch die Umsetzung der Ziele soll nicht nur der ökologische Fußabdruck reduziert, sondern auch eine Vorreiterrolle in Deutschland eingenommen werden.

Kreislaufwirtschaft 01

Vorgehen und Ergebnis:

Zu Projektbeginn gab es viele Fragen zur möglichen Realisierung der Rückführung und des anschließenden Recyclings eines T-Shirts im Sinne der Kreislaufwirtschaft: Ist Baumwolle das richtige Material für Recycling bzw. welche Materialen eignen sich dafür? Wie können Anreize geschaffen werden, dass Kund:innen die T-Shirts wieder in den Kreislauf zurückgeben? Wie oft können T-Shirts unter welchen Bedingungen gewaschen werden (Qualität)? Welche digitalen Informationen sollen in der Arbeitskleidung integriert sein (digitaler Produktpass)? Ist Recycling  der richtige Weg oder geht es im ersten Schritt um die Langlebigkeit von Materialien? Welche rechtlichen Rahmenbedingungen kommen in den nächsten Jahren auf die Wirtschaft zu?

Zur Konkretisierung der Zielstellung wurden im Rahmen eines Workshops neue Tätigkeiten, die für eine Kreislaufwirtschaft zu ergänzen und einzuführen sind, erarbeitet. Als die Anforderungen an diese Tätigkeiten festgelegt werden sollten, war schnell klar, dass es neben einem gut aufgestellten Logistik- und Recyclingnetzwerk auch einer Umstrukturierung interner Prozesse für die Vision bedarf. Zudem stellte sich in diesem Fall heraus, dass das Recycling aktuell für den Betrieb auf dem gewünschten qualitativen Niveau nicht wirtschaftlich ist.

Entsprechend dieser geänderten Rahmenbedingungen wurde sich darauf verständigt, das Thema Rückführung und Recycling von Kleidung als Vision erst zu einem späteren Zeitpunkt anzugehen. Stattdessen sind zwei Projektziele zur Vorbereitung auf die große Vision definiert worden:

Prozessanalyse und -optimierung:

Für die Prozessanalyse wurden einen Tag lang die Abläufe in den betroffenen Bereichen dokumentiert und anschließend mit einer Visualisierung die Herausforderungen und Optimierungspotenziale analysiert. Es wurden insgesamt neun Potenziale zur Optimierung festgestellt. 

Zwei der neuen Potenziale wurden von der Geschäftsführung ausgewählt, um anschließend mit den Verantwortlichen Personen das Arbeitspaket erarbeiten zu lassen:
1. Definition von Prozessen mit klaren Verantwortlichkeiten,
2. Überarbeitung der Schulungsunterlagen und Etablierung eines Train-the-Trainer-Formats.

In einem Workshop wurde dabei besonders ausführlich auf die jeweiligen durchzuführenden Schritte eingegangen, damit auch die sieben weiteren Potenziale im Nachgang an das Projekt angegangen werden können.

Wenn alle Potenziale zur Optimierung aufgegriffen und umgesetzt worden sind, ist eine Effizienzsteigerung in der gesamten Organisation, den einzelnen Tätigkeiten der Mitarbeitenden und eine Reduzierung von Fehlern im System durch einen Ende-zu-Ende Prozess zu erwarten. Auch können weitere Partner und Tätigkeiten, die für eine Kreislauf-Wirtschaft erforderlich sind, mit geringem Aufwand eingebunden werden.


Upcycling 02 Upcycling 02 Upcycling

Entwicklung eines Circularity Scores:

Neben der Prozessanalyse und -optimierung ist ein Score erarbeitet worden, anhand dessen die Kreislauffähigkeit der angebotenen Kleidung ermittelt werden kann. Der Score dient dazu, nach Außen mehr Transparenz darüber zu schaffen, inwiefern die Kleidungsstücke u.a. aus nachhaltigen Materialien bestehen, sich reparieren, wiederverwenden und recyceln lassen. Dazu wurde ein Pilotprodukt (eine Arbeitsschutzhose) ausgewählt, für welches der Circularity Score erstmalig entwickelt werden sollte.

In Workshops sind verschiedene Kennzahlen erarbeitet worden, welche in den Score einfließen. Die Kennzahlen beziehen sich dabei auf fünf übergeordnete Kategorien, welche die Kreislauffähigkeit ausmachen und in die Bewertung einfließen: Produktdesign, Herstellung, Reparatur, Wiederverwendung und Recycling. Für das Pilotprodukt ist der Score B herausgekommen (Score von A bis E, wobei A den bestmöglichen und E den schlechtesten Score beschreibt), was sehr positiv zu bewerten ist. Im Anschluss an das Projekt ist geplant, den Circularity Score auf weitere Produkte auszuweiten.


Sie haben Fragen zum Umsetzungsprojekt aus dem Bereich Kreislaufwirtschaft?

Dann freuen wir uns über eine Nachricht an:

Beverly Lege, Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg.

E-Mail: mittelstand-digital@tuhh.de

Das Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg gehört zu Mittelstand-Digital. Mit dem Mittelstand-Digital Netzwerk unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk. Kommen Sie gern auf uns zu, wir bringen Sie Digital Voraus!

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Umsetzungsprojekt in der Dienstleistungsbranche: Change Management

Umsetzungsprojekt in der Dienstleistungsbranche Change Management

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Mitarbeitenden-Einbindung als Erfolgsfaktor bei der Einführung digitaler Prozesse – Eine Praxisreise mit der Goldener Elch GmbH.

Das vorliegende Umsetzungsprojekt zeigt auf, welche Bedeutung gezieltes sowie strukturiertes Vorgehen und die Mitarbeitenden-Einbindung in Bezug auf Veränderungsprojekte in Unternehmen hat.


Kurzer Blick ins Unternehmen:

Die Goldener Elch – Glas und Gebäudereinigung GmbH ist ein mittelständischer Reinigungsdienstleister mit Sitz in Hamburg. Das im Jahr 2002 zunächst als GbR gegründete Unternehmen beschäftigt mittlerweile rund 150 Mitarbeitende, die Objekte in der Metropolregion Hamburg aus Bereichen, wie u.a. Büros, Kliniken, Schulen oder Lagerhallen, betreuen.

Zu den Aufgaben des Unternehmens zählen u. a. die klassische Unterhaltsreinigung, Glas- und Rahmenreinigung, Bauend-/Baufeinreinigung, Teppich- und Fußbodenbeschichtung, sowie die Erfüllung von weiteren individuellen Kundenwünschen. Zusätzlich zum Kerngeschäft der Reinigung, bietet Goldener Elch seinen Kunden jederzeit die Möglichkeit einer einfachen Meldung von Reklamationen, Wünschen und Feedback mittels der hauseigenen App. Dies ermöglicht eine direkte Kommunikation mit dem Büro und Service-Team.


Ausgangslage:

Die Goldener Elch GmbH beschäftigte sich mit der Fragestellung wie, bzw. an welchen Stellen die Digitalisierung das Unternehmen, die Arbeitsabläufe, die Mitarbeitenden und/oder die Dienstleistung unterstützen kann. Dabei stellte sich nicht nur die Frage, ob die Digitalisierung unterstützen kann, sondern viel mehr, wo weitere Ansatzpunkte sind, welche Strukturen hierfür angepasst werden müssen und wie die Mitarbeitenden einzusetzen sind, um diese Digitalisierungsvorhaben überhaupt zu ermöglichen.

Im Rahmen des Auftaktgesprächs mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg wurden die Servicekräfte als Ansatzpunkt identifiziert. Wie in anderen Unternehmen auch, treffen Veränderungen teilweise auf Ablehnung durch die Mitarbeitenden und der Informationsaustausch über Hierarchie-Ebenen hinweg gestaltet sich zum Teil schwierig. Eine zusätzliche Besonderheit die u. a. in dieser Branche auftritt: Der Informationsaustausch mit den Mitarbeitenden wird häufiger durch sprachliche Barrieren erschwert. Somit hatte dieses gemeinsame Projekt das Ziel, nicht nur ein einzelnes Problem zu betrachten, sondern dabei zu unterstützen, auf breiter Fläche zu Verbesserungen im Unternehmen zu führen.

Umsetzungsprojekt in der Dienstleistungsbranche Change Management Umsetzungsprojekt in der Dienstleistungsbranche Change Management Umsetzungsprojekt in der Dienstleistungsbranche Change Management

Vorgehen und Ergebnis:

Nach der Aufarbeitung des Goldener Elch-Praxisbeispiels für den Leitfaden Gamification wurden in anschließenden Gesprächen mit dem Unternehmen u. a. die Themen Change Management bzw. Mitarbeitenden-Einbindung als Handlungsfeld identifiziert, die am Beispiel der unternehmenseigenen App zur Auftragsvergabe, Zeiterfassung und Materialbestellung thematisiert wurden.

Es erfolgte zunächst die Aufnahme der Ist-Situation anhand von Interviews mit Mitarbeitenden aller Hierarchieebenen, mit Fokus auf die Einführung der unternehmenseigenen App. Dazu wurde vorab ein Interviewleitfaden erstellt, welcher grob zusammengefasst die folgenden Themen fokussiert:

  • Retrospektive – Veränderungsprozesse und Mitarbeitenden-Einbindung,
  • Retrospektive – Vorschlagswesen und
  • Veränderungen und Mitarbeitenden-Einbindung in Zukunft.

Insgesamt wurden Interviews mit acht Personen in verschiedenen Funktionen und Positionen im Unternehmen geführt.

Für die Analyse der Interviews wurden diverse Kategorien festgelegt und soweit notwendig erweitert. Die Interviews wurden anhand folgender neun Kategorien analysiert: Veränderungsprozess, Mitarbeitenden-Einbindung, App-Verbesserung, Veränderungsprozess-Verbesserung, Veränderungsgrund, Probleme, Vorgehen, Motivation, App, Kommunikationswege und Ideen.

Sehr früh während der Analyse konnte bereits festgestellt werden, dass es teilweise unterschiedliche Auffassungen der diskutierten Themen beim Vergleich der strategischen und der operativen Perspektive gibt. (Unter der strategischen Perspektive wird in diesem Zusammenhang in erster Linie die Sichtweise des Betriebsleiters und unter der operativen, die der Servicekräfte (sowie Teile der Aussagen von Objektleitern und Innendienst) verstanden.

Die Erkenntnisse aus der Analyse der Interviews wurden anschließend in die folgenden fünf Themen unterteilt: (1) Veränderungsgründe, (2) Probleme beim Veränderungsprozess, (3) Vorschläge und Wünsche der Mitarbeitenden zur Prozessverbesserung, (4) Probleme bei der App und (5) Ideen für die Verbesserung der App. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wurden drei konkrete Verbesserungs- bzw. Weiterentwicklungsideen abgeleitet, die jeweils mit Tipps zur Umsetzung ergänzt wurden.


Was sind die zentralen Erkenntnisse zum Projekt?

  • Externe methodische, organisatorische bzw. fachliche Unterstützung, z. B. durch universitäre Partner, kann die Erreichung der Projektziele deutlich unterstützen.
  • Die freiwillige Bereitschaft der Interviewten sowie die Schaffung einer geschützten Interviewatmosphäre (inkl. Anonymisierung) ermöglichen es Change Management Themen kritisch zu diskutieren.
  • Bei Veränderungen im Unternehmen spielen menschliche Faktoren eine große Rolle. Bei der Einführung, wie in diesem Beispiel einer unternehmenseigenen App, kann dies bei einem Teil der Mitarbeitenden zu zusätzlichen persönlichen Veränderungsprozessen führen, da eine Umstellung in der Arbeitsweise für den Erfolg notwendig ist. Mitarbeitende sollten aus diesem Grund frühzeitig über Veränderungen unterrichtet und in das Projekt einbezogen werden.
  • Sensibilisierung der Mitarbeitenden über die Beweggründe der Veränderung ist für den Projekterfolg entscheidend.

Fazit:

Change Management und Mitarbeitenden-Einbindung sind Begriffe, die in Unternehmen nicht als notwendiges Übel, sondern als Stellhebel für den Erfolg von Veränderungen und Weiterentwicklung zu verstehen sind. Im Rahmen des Projektes, wurde die Einführung der unternehmenseigenen App (mit den wesentlichen Funktionen Zeiterfassung und Materialbestellung) als zentrales Beispiel für die Analyse gewählt. Dabei wurden zurückliegende Veränderung beleuchtet und mögliche Verbesserungen für die Zukunft diskutiert. Ein besonderes Augenmerk wurde zusätzlich auf die Mitarbeitenden-Einbindung gelegt.

Die Ergebnisse der Analyse wurden genutzt, um einerseits Handlungsempfehlungen für das unternehmensinterne Change Management und andererseits Verbesserungsvorschläge sowie Ideen abzuleiten.

Auch für andere Unternehmen kann dieses Projekt ein gutes und lehrreiches Beispiel sein. Es zeigt deutlich, dass Probleme und Hindernisse in Change Management Projekten durch zielgerichtete Planung minimiert werden können. Ein wesentlicher Schlüsselfaktor liegt in der Mitarbeitenden-Einbindung, umso Akzeptanzprobleme vorwegzugreifen und die Veränderungsmotivation zu fördern.

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Kontaktdaten zu diesem Umsetzungsprojekt:

Das Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg gehört zu Mittelstand-Digital. Mit dem Mittelstand-Digital Netzwerk unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk.

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smarte Qualitätskontrolle

Auf dem Weg zur smarten Qualitätskontrolle

Auf dem Weg zur smarten Qualitätskontrolle

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In diesem Digital-Plus Projekt zum Thema Smarte Qualitätskontrolle wurde anhand von Trainingsdaten der Einsatz von Deep Learning in der Qualitätskontrolle des EdgeClip getestet.


Kurzer Blick ins Unternehmen:

Überall dort, wo Strom durch eine Leitung fließt oder Daten mit einem Glasfaserkabel übertragen werden, ist ein Produkt von HellermannTyton nicht weit entfernt. Aufbauend auf einem erfinderischen Erbe, dessen Geschichte 1935 mit den Erfindungen vom Gründungsvater Paul Hellermann in Hamburg begann, ist das Unternehmen heute einer der weltweit führenden Hersteller und Anbieter von Produkten zum Bündeln, Befestigen, Verbinden, Schützen und Kennzeichnen von Kabeln, Leitungen und Konnektivitätslösungen für Datennetzwerke – in Gebäuden, im Boden, in Maschinen und in Fahrzeugen.


Ausgangslage:

Zu den erfolgreichsten Produkten zählt auch der EdgeClip, welcher als Befestigungslösung für die flexible Führung von Kabelbäumen, Schläuchen oder Rohrleitungen in diversen Industrieanwendungen, unter anderem in der Automobilindustrie, dient. Der EdgeClip ist ein kleiner Kabelhalter für die Kantenmontage. Diese speziellen Kunststoffteile mit integrierten Federstahlklammern kommen mit einem Kabelbinder zum Einsatz. Auf mehreren vollautomatischen Montageanlagen werden davon enorme Jahresmengen produziert.

Die hohen Ansprüche der Kunden an die Lieferqualität sowie der eigene Qualitätsanspruch führen zu hohen Anforderungen an die Qualitätskontrolle der produzierten Edge Clips. Zu Sicherstellung dieser Ansprüche, wird derzeit ein automatisiertes pixelbasiertes Vision-System eingesetzt. Wenn dieses System Teile nicht als eindeutig „OK“ klassifizieren kann, werden sie aussortiert. Aufgrund der hohen Qualitätsanforderungen wurde das System so eingestellt, dass Gutteile sicherheitshalber aussortiert, statt Schlechtteile nicht erkannt werden. Aktuell beträgt die Ausschussrate etwa 1%, beinhaltet durch die zuvor erwähnten Umstände jedoch einen immensen Pseudoausschussanteil. 

Die Ursachen hierfür sind:

  • Blitzeffekte, Glanz
  • Schmutz- und Staubpartikel, Zinksplitter, verschmutzte Beschichtungen
  • kleine Abweichungen in Geometrie, Abmessungen, Chargenabweichungen

Nachdem sich eine Vielzahl verschiedener Lösungsansätze wie z.B. komplexe Beleuchtungssysteme, 3D-Scans oder Strategien zur Vermeidung von Staub und Verschmutzungen in der Praxis nicht als hilfreich oder kosteneffizient herausgestellt hatten, sollte im Rahmen dieses Projektes durch ein Proof-of-Concept (PoC) untersucht werden, ob Künstliche Intelligenz, insbesondere das Deep Learning, dazu geeignet wäre, die bisherigen visuellen Qualitätssysteme zu unterstützen oder gar zu ersetzen.


Ablauf:

Das Vorgehen im Projekt zur smarte Qualitätskontrolle wurde angelehnt an den Cross Industry Standard Process for Data-Mining (CRISP-DM). Dieses Vorgehen zeichnet sich vor allem dadurch aus, dass es non-linear ist und die Prozessschritte auf Basis der Erkenntnisse beliebig oft iterativ wiederholt werden können.
Für den PoC wurde sich dafür vor allem auf die Bereiche der Datengewinnung, Datenverständnis und auf das Training eines ersten KI-Modells konzentriert.

Für Projekte dieser Art sind sowohl technisches Wissen aus dem Bereich KI, als auch ein hohes Prozessverständnis und Fachwissen zum jeweiligen Anwendungsfall essentielle Erfolgsfaktoren, sodass im Rahmen des Projektes eine enge Zusammenarbeit zwischen den KI-Experten Jan Fischer und Daniel Smit des Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg und den Ingenieuren von HellermannTyton stattfand.

Für das gewählte KI-Verfahren Deep Learning kamen sogenannte Convolutional Neural Networks zum Einsatz, die dem visuellen Cortex nachempfunden sind und sich hervorragend für die Bilderkennung eignen. Wie bei vielen KI-Verfahren ist auch beim Deep Learning der Erfolg unter anderem von der Qualität und der Menge der verfügbaren Trainingsdaten abhängig. Der Trainingsdatensatz sollte möglichst repräsentativ für den späteren Einsatz sein.

In diesem Projekt besteht dieser aus Bildern von Teilen, die vom bisherigen Qualitätssystem als Ausschuss erkannt wurden. Diese werden im Nachgang von Experten begutachtet. Die Bilder des Datensatzes werden also nach erhaltenswerten und nicht erhaltenswerten Teilen sortiert. Hierzu wurde in einem ersten Schritt ein sog. Annotation-Tool zur Sortierung an die Anforderungen der Experten von HellermannTyton angepasst. Der Trainingsdatensatz wurde iterativ erweitert, so dass der finale Datensatz aus ca. 20.000 Bildern besteht.

Als Zwischenergebnis wurde auf Basis eines kleineren Datensatzes durch die Experten des Business Innovation Lab ein erstes Deep Learning Modell erzeugt. Das auf der Resnet50-Architektur basierende Modell wurde mit der Bibliothek fast.ai erzeugt und auf handelsüblichen PC mit einer RTX 3090 Grafikkarte trainiert.


Ausgehend von der Klassenverteilung von etwa 5:1, zeigte sich, dass die erreichte Genauigkeit von ca. 82% genau dieser Verteilung der Klassen entsprach. Eine genauere Analyse ergab jedoch, dass das KI-Modell keine Merkmale der Bilder, sondern nur die Verteilung der Klassen gelernt hatte. Um dem entgegenzuwirken wurden verschiedene Lösungsansätze, wie Augmentierung der Daten, Over- und Undersampling sowie gewichtete Verlustfunktionen untersucht. Insgesamt wurden so etwa 250 unterschiedliche Modellkonfiguration trainiert, bewertet und auf neuen Daten getestet.

Ergebnisse:

Der Proof-of-Concept zur smarten Qualitätskontrolle konnte zeigen, dass Deep Learning eine sinnvolle Alternative zu den klassischen visuellen Qualitätskontroll-Systemen sein kann: Aus den ca. 250 unterschiedlichen Modellkonfiguration wurden etwa 20 Modellkonfigurationen identifiziert, die sich als besonders geeignet erwiesen hatten. Die höchste Genauigkeit im Training von ca. 95% erreichte das Projektteam mit Hilfe des sog. Transfer Learnings, bei dem komplexe Deep Learning Modelle, die auf die Klassifizierung einer Vielzahl von Objekten mit hunderttausenden von allgemeinen Bildern trainiert wurden, mit dem eigenen Datensatz nachtrainiert (engl. finetuning) werden. Man profitiert also dabei von den Erkenntnissen und Trainingsfortschritten anderer, so reduziert sich der Ressourcen und Zeitaufwand um ein Vielfaches und ist somit auch für KMU durchführbar.

Zur Visualisierung, Sortierung und Clustering der Daten, sowie dem Testen und Vergleichen verschiedener Deep Learning Modelle wurde von den Experten der HAW ein Dashboard entwickelt, das HellermannTyton zur Verfügung gestellt wird und zukünftig bei der weiteren Bearbeitung des Themas „Smarte Qualitätskontrolle“ zum Einsatz kommen wird. Die Erkenntnisse und trainierten Modelle werden zukünftig in einer prototypischen Versuchsanlage eingesetzt.

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Kommen Sie gern auf uns zu, wir bringen Sie Digital Voraus! Wir freuen uns über eine Nachricht an mittelstand-digital@hk24.de

Das Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg gehört zu Mittelstand-Digital. Mit dem Mittelstand-Digital Netzwerk unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk.

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Umsetzungsprojekt: Digitales Dokumentenmanagement

Umsetzungsprojekt im Handelsunternehmen – digitales Dokumentenmanagement

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Der Weg zur gelungenen Dokumentenarchivierung und was dies mit Kommunikation zu tun hat – Eine Praxisreise mit der Hamburger Hochdruck Hydraulik GmbH.


Dokumente transparent, übersichtlich und nachvollziehbar digital verwalten – das hört sich gut an! Da mittlerweile selbst bei kleinen Handwerksbetrieben immer mehr Dokumente im Umlauf sind, lohnt es sich, aufzuräumen und digitale Strukturen zu schaffen. Ein digitales  Dokumentenmanagementsystem (DMS) hilft Zeit einzusparen, verbessert die Nachverfolgbarkeit von Dokumenten und reduziert händische Bearbeitungsschritte. Dokumente, die in ein DMS gelangen, werden gekennzeichnet und strukturiert und können mithilfe von Schlagwörtern schneller gefunden und mit Berechtigungen versehen werden. 

Die Hamburger-Hochdruck-Hydraulik GmbH hat sich projektorientiert diesem Thema genähert und in Zusammenarbeit mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg eine geeignete Lösung gefunden. Das eigentlich Spannende ist aber nicht die Lösung an sich, sondern der Prozess dahinter, denn ein DMS muss zum Betrieb und zu den Bedarfen der Belegschaft passen und bedarf daher einer guten Vorbereitung.


Kurzes Unternehmensportrait:

Die 2001 gegründete Hamburger-Hochdruck-Hydraulik GmbH (3H) hat sich auf Dienstleistungen rund um die Wartung und Reparatur sowie den Verleih von hydraulischen Geräten der Presstechnik spezialisiert. Mit 36 Mitarbeitenden des Standortes Hamburg bietet der Betrieb verschiedene Services in der Metropolregion an. Das Know-how der Mitarbeitenden erstreckt sich dabei über ein breites Spektrum von Produkten, Technologien und Dienstleistungen.

©Firma Hamburger-Hochdruck-Hydraulik GmbH


Ausgangslage: 

3H ist bereits seit 2019 in der Lage, auftragsbezogene Prozesse weitgehend papierlos zu steuern, wie z. B. die Aufnahme von Kundenanfragen, die Wareneingänge und die interne Bearbeitung der Verleih- oder Reparaturaufträge.

Die Archivierung von auftragsunabhängigen Dokumenten erfolgte bisher jedoch ohne eine klar definierte Struktur. Die Probleme dabei lagen in den vielen händischen Bearbeitungsschritten und einer fehlenden Transparenz. Die Suche nach Dokumenten war somit besonders zeitaufwändig und stellte eine große Herausforderung dar. Mehrfachablage und Doppelarbeit sägten an den Nerven. Philipp Rahn kann sich rückblickend an folgende Gesprächssituationen erinnern: „Kann mir jemand sagen, wo die Papiere vom PKW zu finden sind?“ oder „Die Aufstellung hatte ich dir doch schon das letzte Mal in die Hand gegeben!“. Für den Geschäftsführer Curt Kaesler und Philipp Rahn stand fest: Speicherung, Pflege und Austausch von Dokumenten soll künftig in strukturierter und digitaler Form erfolgen. Eine softwarebasierte und transparente Dokumentation soll sowohl Zusammenarbeit, als auch Effizienz verbessern.


Vorgehen und Ergebnis:

Gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg wurde ein Umsetzungsprojekt für ein digitales Dokumentenmanagement gestartet. Ziel war die Unterstützung von 3H bei der systematischen Auswahl und Einführung eines digitalen Dokumentenmanagements, welches die Anforderungen und Rahmenbedingungen des Betriebes berücksichtigt.

Hierzu wurde das folgende Vorgehen im Umsetzungsprojekt angewandt:

Zunächst wurden gemeinsam die bestehenden Prozesse bei 3H analysiert. Hierbei wurde eine Analysemethode entwickelt und angewandt, die sowohl die relevanten Informationen abbildet als auch einfach zu erlernen ist und besonders verständlich und anschaulich unterschiedliche Dokumententypen berücksichtigt. Aus der Analyse ergab sich, dass die wertschöpfenden Prozesse bei 3H bereits größtenteils digital abgebildet werden, aber keine klare Struktur bei der Archivierung besteht. Bei den unterstützenden Prozessen führten nicht definierte Verantwortlichkeiten zudem häufig zu Unregelmäßigkeiten bei der Abwicklung, was zu Zeit- und Informationsverlusten führte.

Nach der Analyse wurde der Bedarf an das digitale Dokumentenmanagement festgelegt. Hierzu wurden die Grundfunktionalitäten verschiedener Softwaresysteme verglichen. Als Ergebnis wurde ein digitales Dokumentenmanagement als geeignetes System für 3H identifiziert, wobei einzelne Grundfunktionen eines Workflow-Management-Systems ebenfalls gewünscht waren.

Nach der Eingrenzung der Systemart wurden geeignete digitale Dokumentenmanagement in einer Marktübersicht zusammengetragen, welche die zuvor definierten Grundfunktionen abdecken. Um die Anforderungen an ein passendes digitales Dokumentenmanagement zu erarbeiten, wurden die Belange der Beteiligten gesammelt und strukturiert. Die Anforderungen wurden unterteilt in funktionale Anforderungen die das künftige System abbilden sollte, Randbedingungen welche u.a. vertragliche Bedingungen beinhalten und Qualitätsanforderungen die sich aus der Gesetzgebung ergeben können.

Unter anderem wurden folgende Anforderungen an ein digitales Dokumentenmanagement erarbeitet:

  • Bereitstellung einer geeigneten Archivierungsstruktur
  • Umgang mit gängigen Datenformaten und Verlinkung zu weiteren Dokumenten
  • Schnittstellen für den Import und Export von Daten
  • Übersichtliche und nachvollziehbare Versionsverwaltung von Daten
  • Bereitstellung eines konfigurierbaren Rechtemanagements mit verschiedenen Anwenderrollen
  • Fallspezifisches Zusammenstellen, Kopieren und Gruppieren von verschiedenen Dokumenten

Vor der Auswahl eines digitalen Dokumentenmanagements wurden diese Anforderungen noch geschärft bzw. konkreter gemacht und führten dazu, dass die zuvor erstellte Markt-Übersicht angepasst wurde. Denn DMS ist nicht gleich DMS!

Mithilfe einer Nutzwertanalyse wurden die Systeme im weiteren Verlauf des Umsetzungsprojektes bewertet. Hierzu wurden zunächst die Kriterien gewichtet, d.h. mit einer Gewichtung von 1-10 versehen. Mithilfe der Bewertung der einzelnen Systeme konnten die geeigneten Systeme als Liste der möglichen „Gewinner“ immer weiter eingegrenzt werden, bis schließlich die passende Lösung gefunden war.

Wird ein neues DMS eingeführt, besteht zunächst ein leeres System ohne individuell gewünschte Struktur. Diese musste zunächst während der Implementierung geschaffen und gefüllt werden. Das Rechtemanagement bspw. ordnet Personen einer Gruppe zu und vergibt entsprechende Rechte. Stück für Stück wurde die Struktur auf die Unternehmensbedarfe angepasst.

Sollte es also bei einem digitalen Dokumentenmanagement für 3H bleiben? Ja, bestätigte die Geschäftsführung. 3H entschied sich, zunächst kein umfangreiches DMS zu implementieren, sondern sich erst einmal auf nicht auftragsbezogene Dokumente zu fokussieren. Es sei wichtig, während eines Projektes immer wieder die Anforderungen und ggf. Ziele anzupassen und nachzusteuern. Nicht immer sei es in Projekten so, dass am Ende genau das herauskommt, was anfangs verlangt wurde.

Aber was hat das Ganze nun mit Kommunikation zu tun? Bevor mit dem neuen System gestartet werden konnte, wurde geredet, getestet und geschult. Und zwar wurde vorher mit allen 3H Mitarbeitenden persönlich gesprochen – über den Sinn des DMS, aber auch über Bedenken und kritische Punkte. „Wer sein Team hier nicht ernst nimmt, verdirbt sich einen guten Start.“ so Philipp Rahn.

Getestet wurde spielerisch, in dem eine DMS-Schnitzeljagd im Testmodus durchs Unternehmen durchgeführt wurde. In kleinen Teams aufgeteilt, bekamen Mitarbeitende Aufgaben zu „Finden und ablegen im DMS“, ihrem künftigen „Unternehmens-Google“, z.B. zu Fotodokumentation (Fotos von einem Cocktail im passenden Ordner ablegen) und Kommentierungen. Nicht vorbereitet waren die Geschäftsführung über die großartige Resonanz ihrer Mitarbeitenden.

Philipp Rahn, Hamburger Hochdruckhydraulik


„Was das Tool für uns mittlerweile unverzichtbar macht, ist die Vernetzung unserer Mitarbeitenden, gepaart mit Papieren, die nicht auftragsbezogen sind.“

Nach der Testung des digitalen Dokumentenmanagements stellte sich die Kernfrage: Klappt der Wechsel zur konsequenten Nutzung eines digitalen Dokumentenmanagements? Ein klares Ja! Heute ist das eingesetzte digitale Dokumentenmanagement zentraler Kommunikationsknoten und hat mehrere Schnittstellen, die anfangs nicht geplant waren. So wird nun die Buchhaltung hierüber abgewickelt und sogar Umfragen für die Mitarbeitenden werden regelmäßig und anonym über das DMS angeboten, um die Bedarfe der Belegschaft gespiegelt zu bekommen. Mittlerweile werden 80% aller früheren Mails über das DMS abgewickelt. Das also hat ein digitales Dokumentenmanagement alles mit Kommunikation zu tun!

Im Leitfaden Dokumentenmanagementsysteme in KMU systematisch auswählen und einführen des Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg finden Sie eine Vorgehensweise, die Sie bei der Auswahl eines geeigneten digitalen Dokumentenmanagements und der erfolgreichen Einführung unterstützt.


Sie haben Fragen zu diesem Umsetzungsprojekt im Bereich digitales Dokumentenmanagement, oder zu anderen Digitalisierungs-Möglichkeiten? Kommen Sie gern auf uns zu, wir bringen Sie Digital Voraus!

Kontaktdaten zu diesem Umsetzungsprojekt:

Philipp Rahn, Prokurist Hamburger Hochdruck Hydraulik, E-Mail: p.rahn@HHHydraulik.com
Feras El Sakka, Helmut-Schmidt-Universität Hamburg, E-Mail: feras.elsakka@hsu-hh.de
Christine Mish, Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg, E.Mail: christine.mish@hwk-hamburg.de

Das Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg gehört zu Mittelstand-Digital. Mit dem Mittelstand-Digital Netzwerk unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk.

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Prozesse im Handwerk iverändern

Prozesse im Handwerk im Sinne der Kund:innen verändern

Prozesse im Handwerk im Sinne der Kund:innen verändern

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Betriebliche Prozesse sind irgendwann aus irgendeinem Grund entstanden – hören wir doch oftmals bei gezieltem Nachfragen „Das war hier schon immer so!“ Wer jedoch nach dem Motto „Never change a running system“ arbeitet, wird schnell von anderen überholt – durch neue Technologien und Softwarelösungen gibt es viele neue Möglichkeiten, um Prozesse schneller, effektiver und günstiger zu gestalten. Daher lohnt es sich zu fragen: Sind unsere Prozesse heute noch sinnvoll bzw. effektiv und vor allem: Was hat eigentlich der Kunde davon, wenn der Prozess so stattfindet?

Diese und weitere Fragen stellte sich die Hümmer Elektrotechnik GmbH zusammen mit dem Betrieb LAN 1, der aus dem 1963 gegründeten, familiengeführten Meisterbetrieb Hümmer Elektrotechnik im Rahmen eines Firmenverbundes hervorgegangen ist. Beide Betriebe arbeiten eng verzahnt, wenn es z.B. darum geht, E-Mobilitäts-Ladestationen für Mietparteien in großen Gebäudekomplexen zur Verfügung zu stellen. 

Der Prozess ist sehr umfassend mit vielen Beteiligten und beinhaltet neben der Auftragsklärung, Begehung der Parkplätze und Beratung auch Programmierung, Installation sowie den Abrechnungsprozess und die Wartung der Ladestationen. An Kunden:innen fehlt es nicht – das Geschäftsmodell ist innovativ und stark nachgefragt – jedoch gibt es Kommunikationsbedarf an Schnittstellen, vor allem zu den Informationen und Daten, die zwischen den beiden Firmen hin und herwandern oder gar nicht ausgetauscht werden und dadurch für doppelte Arbeit sorgen.


Inhaber Jörg Hümmer initiiert hierzu einen halbtägigen Ideen-Workshop, der vom Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg durchgeführt wird. Gemeinsam mit 10 Mitarbeitenden aus beiden Firmen wird der Prozess unter die Lupe genommen. Der Fokus hierbei liegt nicht in der Vergangenheit, sondern ist zukunftsgerichtet: Was muss passieren, damit unsere Kunden sich noch besser fühlen und wir noch besser zusammenarbeiten?

Im Workshop wird vor allem aus Kundensicht schnell deutlich: Für den Kunden ist nicht immer 100%ig klar, was er wann mit wem und warum zu tun hat. Hieraus leiten sich in Kürze viele Ideen ab. Es macht allen Kolleg:Innen Spaß, Prozesse im Sinne des Kunden zu verändern, weil hier ein großer Hebel liegt. Aber auch die internen, betriebsübergreifenden Prozesse werden angepackt, es wird diskutiert und abgewogen.

Bei der Analyse kristallisiert sich heraus, dass es durch zwar digitale aber nicht immer ineinander greifende Prozesse immer wieder zu Brüchen im Prozess kommt, beispielsweise wenn Daten von einem System in das andere übertragen werden müssen. Doch allein das Reden über Prozesse bewirkt Verständnis für die Belange anderer Beteiligter, oft fallen Sätze wie „Ah, daher machst Du das so, jetzt verstehe ich!“. Am Ende entsteht eine priorisierte To-Do-Liste mit Verantwortlichen und es werden regelmäßige Austausche innerhalb der 6-monatigen Umsetzungsphase vereinbart.

Prozesse im Handwerk im Sinne der Kund*innen verändern

O-Töne der Teilnehmer:innen während der Feedbackrunde: “Es ist sehr sinnvoll, die Kundensicht einzunehmen, denn damit verdienen wir unser Geld!”, “Abläufe kritisch zu hinterfragen bringt uns voran. Nun haben wir konkrete Ansatzpunkte, an denen wir arbeiten,”, “Es gab viele Denkanstöße und Impulse.”

Fazit: Die betriebliche Prozessanalyse und -modellierung ist ein weites Feld. Sich einen interessanten Prozess auszusuchen, diesen aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten und miteinander zu diskutieren, gibt bereits Hinweise auf grundsätzliche Optimierungsfelder eines Betriebes. Steigt man in zu kurzer Zeit zu tief in die Prozessmodellierung ein, droht die Gefahr sich zu verzetteln.

Damit Ihnen dies nicht passiert, helfen folgende Tipps bei der Optimierung von Prozessen.

Vom Ist zum Soll-Prozess

  • Klein anfangen und Schritt für Schritt gehen, externe Moderation bzw. Experten hinzuziehen
  • Sich bewusst machen, dass Analyse, Ideenfindung und Umsetzung Zeit und Willen benötigen
  • Innovative Ideen für veränderte Prozesse entstehen im guten Kontakt: Team oder Beteiligte einladen ohne gedankliche Grenzen zu diskutieren
  • Haltung deutlich machen: Nicht mit dem Finger auf andere zeigen, sondern gemeinsam Verantwortung für Prozesse übernehmen
  • Einen interessanten Prozess mit viel Optimierungspotential aussuchen
  • Ggf. Kundenbefragung durchführen
  • Ist-Prozess sichtbar machen/auf Papier bringen, hierzu u.a. folgende Fragen im Blick haben:
    • Was ist Start und Endpunkt des Prozesses?
    • Was passiert dazwischen, welche Haupt-Schritte gibt es?
    • Wer ist alles beteiligt? (Abteilungen, Kunden, Lieferanten, …)
    • Wer gibt Infos/Daten wie an wen?
    • Wie lange dauert der jeweilige Prozess-Schritt, wo sind lange Wartezeiten?
    • Welcher Prozessschritt ist am teuersten/wertvollsten?
    • Was haben Kund:innen alles zu erledigen? Wie kann ihnen geholfen werden?
    • Wo sind die Risiken, Fehleranfälligkeiten, Medienbrüche, Doppelarbeiten?
    • Warum machen wir das überhaupt? Kann man etwas weglassen?
    • Welche Prozesse/Schritte werden häufig wiederholt/wo lohnt es sich besonders hinzuschauen?

  • Identifikation von Quick Wins und Ideen für Verbesserungen, die mehr Zeit brauchen
  • Priorisierung der effektiven Ideen
  • Kommunikation im Betrieb
  • Verantwortlichkeiten sowie Deadlines klären, dabei Mitarbeitende integrieren
  • Stück für Stück den neuen Soll-Prozess entstehen lassen
  • Regelmäßig Feedback einholen und den Prozess anpassen, bis er rund ist

Interesse? Sprechen Sie uns an oder schreiben Sie einfach eine kurze Mail:

Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg, Christine Mish

Handwerk4.0@hwk-hamburg.de

Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg
mittelstand-digital@tuhh.de

Das Mittelstand-Digital Zentrum Hamburg gehört zu Mittelstand-Digital. Mit dem Mittelstand-Digital Netzwerk unterstützt das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz die Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen und dem Handwerk.

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