Enterprise Operational Intelligence Digitale Transformation erfordert betriebliche Übersicht und Analyse

Wer sich auf den Pfad der digitalen Transformation begibt, möchte vor allem seine Prozesse agiler und performanter gestalten. Doch bevor man an die Planung und Gestaltung neuer digitaler Prozesse geht, besteht der erste Schritt darin festzustellen, welche Prozesse es im Unternehmen in den einzelnen Abteilungen gibt und ob sie überhaupt jederzeit und überall optimal laufen. Mit Werkzeugen für Enterprise Operational Intelligence (EOI) lässt sich diese Bestandsaufnahme laufend und zeitnah vornehmen.

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In den ERP- und CRM-Prozessen und IT-Systemen eines Unternehmens fallen laufend auswertbaren Daten an. Transaktions-, Applikations- und Maschinendaten spiegeln den laufenden Betrieb wider. Ihre Auswertung wird als Operational Intelligence im weitesten Sinne bezeichnet. Die Auswertung der anfallenden Daten, möglichst in Echtzeit, und ihre effiziente Nutzung ist für die Etablierung neuer Geschäftsmodelle von entscheidender Bedeutung. Bislang wird zumeist eine komplexe, mehrschichtige Kombination von Anwendungen, Berichts- und Analysetools genutzt.

Die Marktforscher von Quocirca haben einen Index für die Reife der operativen Intelligence in Unternehmen entwickelt. Der sogenannte „Operational Intelligence Maturity Index“ stuft diese auf einer Skala von 0 bis 3 nach ihrer Kompetenz ein. Die meisten Unternehmen beginnen bei Stufe 1 und intensivieren dann ihre Nutzung.

Die Stufen im Überblick:

• Stufe 1: Datensuche und -analyse

• Stufe 2: Proaktives Monitoring

• Stufe 3: Bereitstellung einer operativen Visibilität

• Stufe 4: Erschließung von Echtzeit-Geschäftseinblicken auf Grundlage von Big Data

Rund 86 Prozent der deutschen Unternehmen sind laut einer Quocirca-Studie von 2014 davon überzeugt, dass sie von Operational Intelligence profitieren können und sie somit Einblicke erhalten, die sie ohne den Einsatz nicht bekommen würden.

Datenanalyse, Monitoring und operative Visibilität

Die einfachste Ebene der Operational Intelligence besteht also in der Bestandaufnahme aus allen per APIs erschließbaren Geräten, Services, Applikationen und Prozessen. Alle diese Entitäten lassen sich als Services erfassen, speichern und beschreiben. Es gibt technische und geschäftliche Services. Eine zusätzliche Ebene der Auswertung stellt die Visualisierung dieser Entitäten dar, entweder als Tabelle oder als interaktive Grafik.

Jeder Service muss einen KPI (Key Performance Indicator, Schlüsselindikator) enthalten, also eine Messgröße mit Schwellenwert. Wird dieser KPI über- oder unterschritten, meldet das System eine Anomalie an das erfassende System weiter. Die Anomalie wird auf höherer Ebene entweder durch einen Algorithmus reguliert oder als Handlungsaufforderung an ein Cockpit oder Dashboard weitergeleitet. Dann muss ein Administrator eingreifen. Dieser manuelle Aufwand ist aufgrund der ausgereiften Algorithmen, die in ihrer Gesamtheit gerne als Machine Learning bezeichnet werden, zunehmend überflüssig geworden.

Machine Learning macht also Zeit frei für die Steuerung und Planung. Denn Prozesse sind selten einmal optimal angelegt und Systeme neigen dazu, genau dann auszufallen, wenn man es am wenigsten gebrauchen kann. Solche System- und Service-Daten erfasst beispielsweise Splunks Lösung IT Service Intelligence (ITSI). Splunk ist eine Plattform für Echtzeit-Operational-Intelligence, die Daten von Maschinen, Datenbanken und Services in Echtzeit erfasst.

Skalierbare Zeitreihen-Indizes

Für Splunk ITSI sind heute Endgeräte aus dem IoT-Bereich ebenso wenig ein Problem wie die Anbindung von Mainframes. Die Daten selbst werden in skalierbaren Zeitreihen-Indizes bereitgestellt und lassen sich mit der Search Programming Language (SPL) in Höchstgeschwindigkeit durchsuchen. Dieses Echtzeit-Monitoring wird durch Dashboards, Visualisierungen und Workflows ergänzt.

Ab Version 6.5 von Splunk Enterprise werden die relevanten Informationen zusätzlich auch als individuell anpassbare Dashboards bereitgestellt, die sich leichter für den Austausch mit Teammitarbeitern eignen. Mit Splunk Enterprise kann der Firmenmitarbeiter den Übergang zu Business Analytics vollziehen, das heißt, auch zu Predictive und Prescriptive Analytics. Kombiniert der Nutzer diese zwei mächtigen Werkzeuge mit Splunk User Behavior Analytics, so lässt sich Operational Intelligence auch im Bereich der IT-Security realisieren.

Stufe 4: Erschließung von Echtzeit-Geschäftseinblicken plus Steuerung

Um die Leistungsfähigkeit und vor allem den Erfolg bzw. Ertrag von Prozessen in seine Betrachtung der Unternehmenskomponenten einbeziehen will, kommt an der Erschließung von Transaktionsströmen nicht vorbei. Transaktionen im Web und auf Mobilgeräten lassen sich zwar bereits mit Splunk erfassen und integriert analysieren, doch wer direkt auf die Geschäftsstrategie und die Umsetzung in der Wertschöpfungskette zugreifen möchte, will diese Transaktionen meist auch optimieren, also planen, steuern und umgestalten. Diese Ebene stellt die Lösung EOI 8.1 von IFS, einem schwedischen ERP-Spezialisten, bereit.

IFS Enterprise Operational Intelligence (EOI) geht anders vor als Splunk Enterprise. Die umfassende, einheitliche Lösung dient der Umsetzung der Geschäftsstrategie über die Wertschöpfungsketten zu den Unternehmensprozessen und stellt ihre Abhängigkeiten dar. Dies ist möglich, da EOI die Daten aus unterschiedlichsten Quellen in Echtzeit konsolidiert. Dabei kann es sich beispielsweise um Daten aus ERP-Systemen, CRM-Lösungen, anderen Datenbanken oder Produktionsdaten von Maschinen handeln. All diese werden in IFS EOI aggregiert und liefern die Basis für Analysen und Bewertungen.

IFS EOI verfügt dabei über umfassende analytische Fähigkeiten. Die Bandbreite reicht von Descriptive Analytics über Predictive zu Prescriptive Analytics, also von visuell aufbereiteten Einblicken in die Daten über darauf aufbauende, fundierte Zukunftsprognosen zu vorweg festgelegten Eingriffen im operativen Geschäft. Dank der modellzentrierten Architektur ist es zudem möglich, Änderungen, in der Unternehmensstrategie oder in der Wertschöpfungskette, schnell und einfach umzusetzen.

Der Nutzer sitzt vor einer grafischen Benutzeroberfläche, die beispielsweise ein Planungs- und Ablaufdiagramm zeigt. Auf Prozessebene kann er durch Anklicken jeden KPI eines jeden Prozesses zu einem bestimmten Zeitpunkt herausfinden. Nicht genug damit, kann er diese Entitäten, sofern er dazu befugt ist, auch selbst ändern und die Änderungen an die angeschlossenen Systeme weitergeben. Das erlaubt gerade bei der digitalen Transformation im Zusammenhang mit IoT eine willkommene Flexibilität.

Die neue Version 8.1 von IFS EOI enthält zahlreiche Weiterentwicklungen. Dazu zählen:

• Individuelle Übersichten: – Unternehmen können ihre Visualisierungen durch individuelle Zeichnungen (etwa Baupläne) oder Illustrationen (Design-Zeichnungen etc.) erweitern und diese mit Leistungsdaten verknüpfen. Damit können Anwender die Business Performance mithilfe einer für die Organisation relevanten visuellen Darstellung direkt auf der IFS-EOI-Plattform überwachen, seien es Blaupausen, Grundrisse oder Abbildungen von Anlagen.

• Integration in IFS Applications: IFS EOI bietet nun eine Plug-and-play-Anbindung an die Informationsquellen in der ERP-Suite IFS Applications; die Entwicklung von EOI-Modellen wird durch die Nutzung der Daten aus IFS Applications beschleunigt und die Anwender erhalten eine gemeinsame „Version der Wahrheit“ für beide Lösungen.

• Internet of Things: Die neue Version wurde gezielt für einen wirkungsvollen Einsatz mit dem IFS IoT Business Connector entwickelt. So lassen sich in IFS EOI die aus IoT-Lösungen gewonnenen Erkenntnisse in Bezug zu Geschäftsstrategien, Zielen und Performance setzen.

• Einsatzplanung: Zusätzlich zu den bereits vorhandenen Modell-, Daten- und Execution-Engines nutzt IFS EOI jetzt die IFS Dynamic Scheduling Engine (DSE), die auch in IFS Mobile Workforce Management zum Einsatz kommt. Genau diese Funktionen zur Einsatzplanung ermöglichen es IFS EOI nun, Prescriptive Analytics für jedes Geschäftsszenario durchzuführen, in dem Einsatzplanung eine Rolle spielt.

EOI 8.1 ist seit Anfang 2017 allgemein verfügbar.

Process Mining mit Celonis

Der nächste konsequente Schritt Richtung Prozessanalyse und -optimierung ist Process Mining. Der Nutzer von Big Data Analytics kennt bereits die Verfahren Data Mining und Text Mining, die er auf strukturierte und unstrukturierte Daten anwenden kann. Process Mining beschäftigt sich ausschließlich mit den Prozessen (auch in der IT) und liefert so Operational Intelligence, also Einsichten in komplexe Prozessabläufe, die meist auf der Grundlage einer ERP-Plattform realisiert worden sind. Process Mining wertet alle Kennzahlen und KPIs eines Prozesses aus, visualisiert sie und erlaubt die Analyse und Optimierung.

‎Bastian Nominacher, Co-CEO / Co-Founder von Celonis

Celonis Pi ist ein Werkzeug des deutschen Herstellers Celonis, das Prozesse in Einkauf, Logistik usw. analysiert und visualisiert, Ursachenforschung hinsichtlich Flaschenhälse und Brüchen erlaubt und Handlungsempfehlungen für die Optimierung ableitet. Diese Optimierung erfolgt intelligent und vollautomatisch. „Dank modernster Machine-Learning-Verfahren werten wir Korrelationen in Millionen von prozessbezogenen Daten innerhalb von Sekunden aus“, erläutert Co-CEO Bastian Nominacher. „Dieses Wissen nutzen wir, um so die erste intelligente und vollautomatisierte Optimierung von Unternehmen zu ermöglichen.“

Der Verdacht liegt nahe, dass der Einsatz dieses mächtigen Werkzeugs sehr rechenintensiv sein könnte. Das ist richtig, denn schließlich wird ein komplettes ERP-System durchsucht. Doch die Möglichkeit, neben der umfassenden Betrachtung aller Transaktionen und Prozesse auch nur einen Ausschnitt anzusehen, erlaubt die Beschleunigung der Arbeit mit dieser Lösung.

Celonis Pi besteht aus vier Komponenten:

„Pi Conformance“ vergleicht Ist- und Soll-Kenngrößen und wertet aus, welche Prozessschritte konform sind und welche Geld kosten oder die Wettbewerbsfähigkeit schwächen. Das Modul deckt die Ursachen der Abweichungen auf und ermittelt automatisch, welche Aktionen unternommen werden müssen, um das Geschäft besser, schneller und regelkonformer zu machen.

„Pi Machine Learning“ macht es möglich, jedes statistische Verfahren und jeden Algorithmus in Celonis zu implementieren. Mittels der verfügbaren Daten und passender Algorithmen kann eine hohe Präzision bei der Planung von Lagerbeständen und Fristen erreicht werden. „So werden etwa Zeiträume und Pufferbestände häufig unzureichend oder übertrieben angesetzt“, erläutert Nominacher. Das Modul hilft dabei, diese Probleme proaktiv und präventiv zu lösen. Es zeigt Lösungsansätze und What-if-Szenarien, ähnlich wie etwa Splunk und IFS EOI.

„Pi Social“ arbeitet wie eine Graph-Datenbank, die Beziehungen in Netzwerken darstellt. Es hilft Organisationen dabei, die Zusammenarbeit großer Teams zu verbessern und Ressourcen optimal einzusetzen. Häufig geben Organisationsmodelle bestimmte Arbeitsabläufe, Teamstrukturen und auch Hierarchien vor. In der Realität kann es jedoch zu Lastspitzen, unklaren Verantwortlichkeiten, Schleifen und Verzögerungen kommen. Mit PI Social wird schnell sichtbar, wo Arbeitslasten oder Aufgaben umverteilt werden sollten und wie Ressourcen optimal eingesetzt werden können.

„Pi Companion“ ist eine flexible Integration für IT-Systeme und wird wie ein Side-Panel eingesetzt. Damit werden die relevanten Informationen direkt am Arbeitsplatz des Celonis-Nutzers bereitgestellt. Bei der Planung und Abwicklung von Prozessen können jederzeit alle Process-Mining-Informationen in Echtzeit abgerufen werden. Die Idee dahinter: Schwachstellen auf einen Blick sichtbar machen und Probleme wie Lieferengpässe, säumige Lieferanten und Kunden, ineffiziente Logistik und Vieles mehr verhindern. Das ist der Gedanke hinter Enterprise Operational Intelligence.

Resümee

„Unternehmen wissen nicht, auf was für einem Datenschatz sie sitzen – sie operieren größtenteils im Dunkeln. Anfangs haben wir nur das Licht angeschaltet und diesen Schatz zugänglich gemacht. Nun aber können wir genau sagen, wo und vor allem wie ein Unternehmen sich verändern muss, um maximal erfolgreich zu sein“, so Nominacher. Dies und die Nutzung von EOI dürfte die wichtigste Voraussetzung sein, um erfolgreich mit der digitalen Transformation zu beginnen.

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