Hier ist die Antwort von ChatGPT auf die Frage aus der Überschrift des Artikels: Kann KI Lean Management ersetzen?
Nein, KI kann Lean Management nicht vollständig ersetzen. Lean Management ist ein umfassendes Managementkonzept, das auf der Optimierung von Prozessen und der Minimierung von Verschwendung in Unternehmen abzielt. Dies beinhaltet nicht nur die Nutzung von Technologien, sondern auch die Förderung einer Unternehmenskultur, die auf kontinuierlicher Verbesserung und effizienten Arbeitsabläufen basiert.
Guter Einstieg, den ich in dieser Klarheit und in der Kombination mit der Unternehmenskultur nicht erwartet hatte.
KI kann jedoch ein wertvolles Werkzeug sein, das bei der Umsetzung von Lean-Prinzipien unterstützen kann, indem es Daten sammelt, analysiert und Prozesse automatisiert, um Zeit und Ressourcen zu sparen. Allerdings ist es wichtig zu beachten, dass KI keine menschliche Urteilskraft ersetzen kann, die bei der Implementierung von Veränderungen in einer Organisation unerlässlich ist.
Auch hier eine schöne Abgrenzung mit dem Hinweis, dass KI kein Selbstzweck ist (wie Lean natürlich auch nicht). Lean first, KI second.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI ein nützliches Instrument sein kann, um Lean Management zu unterstützen, aber es kann nicht die menschliche Komponente ersetzen, die für eine erfolgreiche Implementierung von Lean Management unerlässlich ist.
Zusammenfassend finde ich beruhigend, dass ChatGPT die unterschiedlichen Domänen berücksichtigt und auch den Faktor Mensch und dessen Fähigkeiten einbezogen und entsprechend gewürdigt hat. Interessant ist auch die Kürze der Antwort, wie die Dinge auf den Punkt gebracht wurden. Jetzt könnte man sich natürlich noch Gedanken machen, was in der Antwort gefehlt hat. Mir persönlich hat da erstmal nichts gefehlt. Sicherlich wären noch weitere Details möglich gewesen, die aber in meinen Augen die Aussagekraft eher abgeschwächt hätte. Dass ich noch weitere Fragen stellen würde, konnte ChatGPT ja nicht wissen (hoffe ich mal, ich wusste das vor der ersten Frage selber nicht ;-)
Meine nächste Frage war dann: Wie kann der Einstieg in die Nutzung von KI zusammen mit Lean Management aussehen?
Und das war die Antwort.
Der Einstieg in die Nutzung von KI zusammen mit Lean Management kann auf folgende Schritte reduziert werden:
1. Verständnis schaffen: Stellen Sie sicher, dass alle beteiligten Parteien ein Verständnis dafür haben, was KI und Lean Management sind und wie sie zusammen verwendet werden können.
Wieder ein guter Einstieg. Im Grund eine Selbstverständlichkeit und trotzdem auch im reinen Lean Kontext oft vernachlässigt, nicht selten durch Ungeduld verursacht und dem Wunsch nach schnellen Ergebnis. Was man da am Anfang versäumt, kann meistens später nicht mehr nachgeholt werden und hinterlässt dann schnell verbrannte Erde.
2. Identifizieren Sie relevante Anwendungsbereiche: Überlegen Sie sich, welche Prozesse in Ihrem Unternehmen verbessert werden können, indem Sie KI und Lean Management kombinieren.
Klassisches Plan aus dem PDCA.
3. Daten sammeln und analysieren: Sammeln Sie die Daten, die Sie für Ihre KI-Modelle benötigen, und analysieren Sie sie, um Muster und Trends zu erkennen.
Immer noch Plan!
4. Auswahl der passenden KI-Technologie: Wählen Sie die passende KI-Technologie aus, die für Ihre Anforderungen geeignet ist.
Und weiter mit Plan.
5. Implementierung: Integrieren Sie KI in Ihre bestehenden Prozesse und arbeiten Sie eng mit Ihrem Lean Management-Team zusammen, um sicherzustellen, dass die Implementierung erfolgreich ist.
Erst jetzt kommt Do.
6. Überwachung und Optimierung: Überwachen Sie die Leistung Ihrer KI-Modelle und optimieren Sie sie regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie ihre Ziele erreichen.
Check!
Aber Act mit Standardisierung und Transfer muss man mit der Lupe suchen. Wobei man entschuldigend sagen könnte, dass es ja nur um den Einstieg ging.
Es ist wichtig, dass Sie bei jedem Schritt eng mit Ihrem Lean Management-Team zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Implementierung reibungslos und erfolgreich verläuft.
Zusammenfassend ist mir bei dieser wie auch weiteren Antworten aufgefallen, dass ChatGPT oft Aufzählungen verwendet, wobei hier auch die Reihenfolge der einzelnen Punkte relevant war. Außerdem kam immer eine abschließende Aussage bzw. Zusammenfassung hinzu.
Die einzelnen Punkte bestehen jeweils aus einer Art Überschrift und einer ergänzenden Erläuterung, worum es dabei geht bzw. was besonders zu beachten ist. Andeutungsweise ist auch erkennbar, dass es sich nicht um ein völlig abgeschlossenes Projekt handelt, sondern eben nur um den Einstieg. ChatGPT hat dabei schon die notwendige Optimierung ins Spiel gebracht.
Rückblickend hätte ich hier auch noch etwas nachbohren können, wie es denn nach dem Einstieg weitergeht. Teilweise hat das ChatGPT mit dem fünften und sechsten Punkt schon übernommen, der in meinen Augen ja über einen Einstieg hinausgeht.
Den Ball der passenden KI-Technologie habe ich dann mit der nächsten Frage zurückgespielt: Was sind mögliche Kriterien für geeignete KI-Werkzeuge im Zusammenhang mit Lean Management?
ChatGPT meinte dazu.
Wenn Sie nach geeigneten KI-Werkzeugen im Zusammenhang mit Lean Management suchen, sollten Sie folgende Kriterien berücksichtigen:
1. Kompatibilität mit Ihren Prozessen und Daten: Überprüfen Sie, ob das KI-Werkzeug mit Ihren bestehenden Prozessen und Daten kompatibel ist.
Auch das wird viel zu oft vernachlässigt.
2. Anwenderfreundlichkeit: Wählen Sie ein KI-Werkzeug, das einfach zu bedienen und zu verwalten ist, um die Nutzung und Akzeptanz im Unternehmen zu fördern.
3. Skalierbarkeit: Überprüfen Sie, ob das KI-Werkzeug skalierbar ist, um es an Ihre zukünftigen Bedürfnisse anpassen zu können.
4. Leistung: Stellen Sie sicher, dass das KI-Werkzeug eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit aufweist, um Ihre Lean Management-Ziele zu unterstützen.
Schöner Bezug zu Lean und der notwendigen Standardisierung.
5. Datenschutz und Sicherheit: Überprüfen Sie, ob das KI-Werkzeug robuste Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen aufweist, um Ihre Daten zu schützen.
6. Integrationsfähigkeit: Überprüfen Sie, ob das KI-Werkzeug einfach in Ihre bestehende IT-Landschaft integriert werden kann.
Keine Schattenprozesse!
7. Kosten-Nutzen-Verhältnis: Überprüfen Sie, ob das KI-Werkzeug ein gutes Kosten-Nutzen-Verhältnis aufweist, um sicherzustellen, dass es innerhalb Ihres Budgets bleibt.
Natürlich spielen Kosten eine Rolle. Der erwartete Nutzen ist hoffentlich vorher schon klar und bewegt sich nicht nur auf der rein finanziellen Ebene (interessiert den Kunden nämlich nur so weit, wie er dadurch etwas einspart, aber erst nachdem seine eigentlichen Bedürfnisse erfüllt wurden).
Es ist wichtig, dass Sie alle diese Kriterien sorgfältig berücksichtigen, um das geeignete KI-Werkzeug für Ihr Unternehmen zu finden.
Auch hier fand ich die Aufzählung in einer ähnlichen Form wie oben angenehm. Die Reihenfolge könnte man hier eher als eine Form der Priorisierung verstehen, ich hätte wahrscheinlich eher eine reine Auflistung ohne Nummerierung verwendet. Auf jeden Fall ist trotz der Kürze das breite Spektrum der Punkte bemerkenswert, die auch Raum lassen bzw. andeuten, weitere Vertiefungen anzuschließen.
Jetzt wollte ich es genauer wissen: Nenne mir ein paar verfügbare KI-Werkzeuge zur Nutzung mit Lean Management.
Und auch darauf gab mir ChatGPT eine Antwort.
Hier sind einige verfügbare KI-Werkzeuge, die für die Verwendung mit Lean Management geeignet sein können:
1. H2O.ai: Ein leistungsstarkes KI-Werkzeug, das für Datenanalyse, Vorhersage und maschinelles Lernen geeignet ist.
2. IBM Watson Studio: Ein cloudbasiertes KI-Werkzeug, das Datenanalyse, maschinelles Lernen und Vorhersage unterstützt.
3. TensorFlow: Ein Open-Source-KI-Framework, das für die Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und die Durchführung von Datenanalyse und Vorhersage geeignet ist.
4. KNIME: Ein Open-Source-KI-Werkzeug, das Datenanalyse, maschinelles Lernen und Vorhersage unterstützt.
5. RapidMiner: Ein datengetriebenes KI-Werkzeug, das für die Datenanalyse, Vorhersage und maschinelles Lernen geeignet ist.
6. Microsoft Azure Machine Learning: Ein cloudbasiertes KI-Werkzeug, das Datenanalyse, maschinelles Lernen und Vorhersage unterstützt.
Hier fällt auf jeden Fall auf, dass die Datenanalyse immer zuerst genannt wird, während die Vorhersage und das maschinelle Lernen in unterschiedlicher Reihefolge auf Platz 2 und 3 stehen.
Es ist wichtig zu beachten, dass jedes KI-Werkzeug seine eigenen Stärken und Schwächen hat und sorgfältig ausgewählt werden sollte, um sicherzustellen, dass es Ihren Anforderungen entspricht. Es ist auch ratsam, mehrere Werkzeuge zu evaluieren und zu vergleichen, um das geeignete für Ihr Unternehmen zu finden.
Bei dieser Frage hatte ich eher an allgemeine Werkzeugarten gedacht, um die in den Antworten angedeuteten Aufgabenstellungen. Die Antworten stellen dann einzelne Produkte dar, die jeweils mehrere Aufgabenstellungen abdecken.
Auch hier wäre eine ungeordnete Auflistung angebrachter gewesen.
Eine vertiefende Frage hätte sich dann um die Kriterien und Einflussfaktoren drehen können, die bei der Auswahl eines Werkzeug denkbar wären.
Zum Abschluss wollte ich dann nochmal in die erste Antwort einsteigen und es genauer wissen: Wie wähle ich geeignete Prozesse aus, um sie in der Kombination von KI und Lean Management zu verbessern?
An dieser Stelle hat ChatGPT bei der Generierung der Antwort wiederholt eine allgemeine Fehlermeldung produziert.
Deshalb habe ich meine Frage umformuliert: Was sind geeignete Kriterien zur Auswahl von Unternehmensprozessen, um diese mit KI und Lean Management zu verbessern?
Da auch jetzt die gleiche allgemeine Fehlermeldung erschien und die aber eher technische als inhaltliche Gründe vermuten lies, habe ich den Chat neu gestartet und die letzte Frage nochmal gestellt.
– Obi-Wan Kenobi
Dieses Mal habe ich eine Antwort bekommen, was meine Theorie des technischen Problems bestätigt hat.
Es gibt einige Kriterien, die bei der Auswahl von Unternehmensprozessen für eine Verbesserung mithilfe von KI und Lean Management berücksichtigt werden sollten:
1. Relevanz: Wählen Sie Prozesse aus, die einen direkten Einfluss auf den Geschäftserfolg haben, wie z.B. Kundenservice, Supply Chain Management oder Finanzbuchhaltung.
Da hätte ich mir die klassische Differenzierung nach Leistungs- und Unterstützungsprozessen gewünscht. Bei einem menschlichen Antwortgeber hätte ich gesagt, dass diese Kriterien für die Relevanz auf jeden Fall zu berücksichtigen sind.
2. Datenverfügbarkeit: Ein Prozess, der für die Verwendung von KI geeignet ist, erfordert eine ausreichende Menge an Daten, die für das Training von KI-Modellen verwendet werden können.
3. Prozesskomplexität: KI-Lösungen sind am besten geeignet für Prozesse, die komplexe Entscheidungen erfordern, wie z.B. Vorhersagen, Klassifikationen und Optimierungen.
Hier stößt mir auf, dass gerade komplexe Prozesse besonders gut für KI-Lösungen geeignet sein sollen. Dadurch besteht in meinen Augen immer die Gefahr, dass eine Undurchschaubarkeit des Algorithmus entsteht und sich der Mensch der KI damit ausliefert.
4. Automatisierbarkeit: Ein Prozess, der gut für die Automatisierung mit KI geeignet ist, ist ein Prozess, der standardisiert und reproduzierbar ist.
Auf jeden Fall und da kommt wieder die Lean-Denke ins Spiel, die genau das anstrebt.
5. Lean-Potential: Ein Prozess, der für Lean Management geeignet ist, ist ein Prozess mit hohem Optimierungspotential, wie z.B. Prozesse mit hohen Wartezeiten, unnötigen Schritten oder hohen Fehlerraten.
KI kann aber auch da unterstützend wirken, weil sie Muster aufdecken kann, die evtl. dem menschlichen Betrachter entgeht.
Zusätzlich sollte man auch die verfügbaren Ressourcen, die Unterstützung durch das Management und die Erwartungen an die Ergebnisse berücksichtigen. Es ist wichtig, einen iterativen Ansatz zu verfolgen und regelmäßig Feedback zu sammeln, um sicherzustellen, dass die gewählten Prozesse erfolgreich verbessert werden.
Iterativ ist auch Lean und im Grund wird hier wieder der PDCA-Zyklus beschrieben. Und die Management-Unterstützung ist bei Lean und KI entscheidend.
Insgesamt gilt bei dieser Antwort auch das oben schon Gesagte zu Aufzählung vs. Auflistung.
Da hier Produktion nicht erwähnt wurde, hab' ich da noch etwas nachgebohrt: Kann KI in Kombination mit Lean Management auch in der Produktion eingesetzt werden und was ist dafür nötig?
Auch da war ChatGPT um keine Antwort verlegen.
Ja, KI kann in Kombination mit Lean Management in der Produktion eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren und Effizienzsteigerungen zu erzielen. Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von KI in der Produktion in Kombination mit Lean Management:
1. Prozessüberwachung: KI-Systeme können verwendet werden, um die Überwachung von Produktionsprozessen in Echtzeit zu automatisieren und potenzielle Störungen frühzeitig zu erkennen.
2. Prozessoptimierung: KI-Systeme können verwendet werden, um die Effizienz von Produktionsprozessen zu verbessern, indem sie Daten nutzen, um die optimalen Parameter für jeden Schritt im Prozess zu berechnen.
3. Qualitätskontrolle: KI-Systeme können verwendet werden, um die Qualitätskontrolle in der Produktion zu automatisieren, indem sie das Aussehen und die Funktion von Produkten überwachen und Fehler erkennen.
Das lässt sich auf die oben erwähnte Fähigkeit zur Mustererkennung zurückführen, bei der eine gut trainierte KI Menschen oft überlegen ist, speziell im Bezug zur Geschwindigkeit.
Um KI in der Produktion erfolgreich einzusetzen, ist es wichtig, eine umfassende Datenerfassung und -analyse durchzuführen, um die für die Optimierung erforderlichen Daten zu sammeln. Es ist auch wichtig, eine gute Zusammenarbeit zwischen IT und Operationsabteilungen sicherzustellen, um eine erfolgreiche Implementierung zu gewährleisten. Darüber hinaus sollte man einen iterativen Ansatz verfolgen und regelmäßig Feedback sammeln, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen und Anpassungen vorgenommen werden können, wenn erforderlich.
Könnte man vielleicht als Wiederholung werten, ist aber in allen Belangen wichtig und wird trotzdem immer wieder versäumt.
Da jetzt mehrfach der Effizienzbegriff in den Antworten vorkam, bin ich darauf zum Abschluss noch eingestiegen: Wie kann mittels KI und Lean Management nicht nur die Effizienz sondern vor allem die Effektivität in den Prozessen gesteigert werden?
Bevor die Antwort kommt, erst noch eine weitere Reflexion zur Kundenorientierung, die mir im Kontext mit dem KI-Einsatz in Verbindung mit Lean Management deutlich zu kurz kam. Das gilt in meiner Wahrnehmung oft auch für allgemeine Digitalisierungsthemen, die aus einem innerbetrieblichen Antrieb heraus angegangen werden und bei denen nicht selten der Kunde überhaupt nicht vorkommt und damit völlig übersehen wird, für wen denn eine Leistung überhaupt erbracht wird.
Hier ist die Antwort dazu.
Effizienz und Effektivität sind zwei wichtige Aspekte, die bei der Optimierung von Prozessen berücksichtigt werden sollten. Während Effizienz sich auf die Geschwindigkeit und den Aufwand bezieht, mit dem ein Prozess ausgeführt wird, bezieht sich Effektivität auf das Erreichen des gewünschten Ergebnisses. Hier sind einige Schritte, wie KI und Lean Management zusammen verwendet werden können, um sowohl die Effizienz als auch die Effektivität in den Prozessen zu steigern:
1. Datenanalyse: Verwenden Sie KI-Technologien wie maschinelles Lernen, um große Datenmengen zu analysieren und wichtige Insights zu gewinnen, die für die Effizienz- und Effektivitätsverbesserung von Prozessen verwendet werden können.
2. Prozessoptimierung: Verwenden Sie Lean-Methoden, um Prozesse zu standardisieren und zu optimieren, indem unnötige Schritte identifiziert und entfernt werden. Verwenden Sie KI, um Prozesse automatisch zu überwachen und Fehler frühzeitig zu erkennen.
3. Qualitätskontrolle: Verwenden Sie KI, um die Qualitätskontrolle in den Prozessen zu automatisieren und Fehler frühzeitig zu erkennen. Verwenden Sie Lean-Methoden, um den Prozess so zu optimieren, dass Fehler minimiert werden.
4. Vorhersage und Planung: Verwenden Sie KI-Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Vorhersagen zu treffen und die Planung von Prozessen zu verbessern. Verwenden Sie Lean-Methoden, um sicherzustellen, dass Prozesse agil und anpassungsfähig bleiben, um schnell auf Änderungen reagieren zu können.
Da kam mir wieder die Standardisierung zu kurz.
Es ist wichtig zu beachten, dass eine erfolgreiche Integration von KI und Lean Management einen iterativen Ansatz erfordert, bei dem regelmäßig Feedback gesammelt und Anpassungen vorgenommen werden, um sicherzustellen, dass die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.
PDCA halt ;-)
Da war mir immer noch zu viel Fokus auf Effizienz drin. Deshalb habe ich den Begriff in der Nachfrage weggelassen: Wie kann mittels KI und Lean Management die Effektivität in den Prozessen gesteigert werden?
Die Antwort fiel aber völlig identisch aus, weshalb ich sie hier nicht wiederhole. Stattdessen wollte ich auf Nummer sichergehen und habe noch den Unterschied zwischen Effektivität und Effizient hinterfragt: Was ist der Unterschied zwischen Effektivität und Effizienz und was sind die Kriterien, um sich auf das eine oder das andere zu konzentrieren?
Das war die Antwort von ChapGPT.
Effektivität und Effizienz sind zwei wichtige Konzepte in der Unternehmenswelt, die oft miteinander verwechselt werden.
Oh ja.
Effektivität bezieht sich auf die Fähigkeit, die richtigen Dinge zu tun, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Es geht darum, sicherzustellen, dass die Ressourcen (Zeit, Geld, Personal, etc.) auf die richtigen Aufgaben und Projekte ausgerichtet sind, um die gewünschten Ziele zu erreichen.
Effizienz hingegen bezieht sich auf die Fähigkeit, die Dinge richtig zu tun, um das gewünschte Ergebnis so effektiv wie möglich zu erzielen. Es geht darum, Ressourcen so zu verwenden, dass möglichst viel Output mit möglichst wenig Input erzeugt wird.
Wenn es um die Wahl zwischen Effektivität und Effizienz geht, hängt die Entscheidung oft von den Zielen und Prioritäten des Unternehmens ab. In einigen Fällen ist es wichtiger, die richtigen Dinge zu tun, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen (Effektivität), während in anderen Fällen ein Schwerpunkt auf Effizienz gelegt werden muss, um Kosten zu sparen oder Prozesse zu optimieren. Es ist wichtig, eine gute Balance zwischen Effektivität und Effizienz zu finden, um maximale Ergebnisse zu erzielen.
Auch hier trifft das oben schon Gesagte zur fehlenden Erwähnung der Kundenorientierung zu. Natürlich kann das in den angedeuteten Zielen stecken, sie ist aber in meinen Augen so wichtig, dass sie auch erwähnt werden sollte.
Meinerseits war diese Unterhaltung eine spannende Erfahrung. Durch die Reflexion der Antworten, auch in einen gewissen zeitlichen Abstand, kann das auch zu einer Vertiefung der Erfahrung und der eigenen Wahrnehmung führen. Ich kann mir auch gut vorstellen, dass sich das in einer gemeinsamen Reflexion von mehreren Personen noch verstärken lässt.
Auf jeden Fall fand ich Antworten zu einem überwiegenden Anteil den Fragen angemessen. Ein menschlicher Antwortgeber hätte mit Sicherheit ein vielfaches der Zeit benötigt, um vergleichbare Ergebnisse zu produzieren. Er hätte natürlich dabei auch schon Erkenntnisse erlangen können und sich mit der Thematik auch schon intensiv beschäftigt. Dabei hängt es allerdings vom individuellen Szenario ab, ob dieser zeitliche Mehraufwand nicht hätte anders besser eingesetzt werden können, bspw. in Form der angedeuteten, ggf. gemeinsamen Reflexion.
Ein abgewandelter Umgang mit einem Thema in Form einer Gruppenarbeit wäre bspw. auch eine Fragestellung auf einer abstrakteren Meta-Ebene, aus der dann die Gruppenmitglieder eigene, d.h. individuelle Fragen an ChapGPT stellen, die dann wiederum in unterschiedlichen Antworten resultieren und damit der Ausgangspunkt zu einer gemeinsamen Reflexion sein können.
Das waren nur ein paar kurze Gedanken, wie sich mit ChatGPT auf einer erweiterten Ebene Möglichkeiten und Einsatzgebiete von KI erschließen lassen.
Gleichzeitig sollte man sich aber immer vor Augen führen, dass alle Antworten von ChatGPT auf Gedanken basieren, die sich irgendwann mal ein Mensch gemacht hat, ggf. auf Basis von Lernerfahrungen aus Fehlern sowie der Reflexion darüber. Da stelle ich mir dann noch die zweifelnde Frage, ob eine KI in der bisher bekannten und verfügbaren Form dazu in der Lage wäre und aus eigenem Antrieb bspw. durch Neugier die entsprechende Motivation ziehen könnte.
Frage: Was sind Ihre Gedanken zu den Antworten von ChatGPT? Welche ergänzenden Fragen kommen Ihnen in den Sinn? Wie können Sie sich den Umgang mit KI in Ihrem Verantwortungsbereich vorstellen?
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