Warum muss ich in meinem Geschäftsfeld immer mehr Gewinn machen? [OK klar, wenn der Firma eine Bank mit einer so genannten „Investorengruppe“ im Nacken sitzt, muss man.] Wenn Menschen und nicht Institutionen entscheiden ist doch einmal genug? Mehr als ein Schnitzel am Tag kann man nicht essen – oder? Ist es wirklich innovativ, mit einem zufriedenen Kundenstock stabile Gewinne zu machen und nicht 12%p.a. Steigerung zu verlangen? Wer oder was treibt uns?

Klar, es bringt vielleicht 0,5% wenn man einen Betriebsteil verkauft und aus dem Ausland wieder zurück leasd und auch klar 0,5% von einer großen Summe ist auch viel Geld. Aber warum tut man sich einen 2000 Seiten Vertrag in juridischem Englisch an das der der es unterschreibt sicher nicht versteht – oder?

Ist es nicht schöner etwas Interessantes für einen stabilen Kunden zu machen und eine ehrliche Honorarnote zustellen als den Kunden mit einer 85% Lösung (Motto „merkt er eh nicht“) und einer Honorarnote die sich in der Höhe am Kundennutzen orientiert und nicht an der eigenen Firmenleistung zu beglücken? Und überhaupt, die 85% Lösung zieht ja schneller einen Folgeauftrag nach sich da der Kunde in Kürze auch die restlichen 15% haben will.

Kann es sein, dass ehrliche und positive Einstellung gegenüber dem Kunden (auch?) stabile Kundenbeziehungen ermöglicht? Spontan fällt mir RS-Components ein. Erstens ist die Homepage mit meines Erachtens 100.000 Artikeln, die auch mit technischen Informationen hinterlegt sind, eine Quelle der Information – ob man etwas kauft oder nicht. Zweitens eine technische Hotline die jede Frage versucht zu beantworten und sogar für den Kunden direkt den Hersteller anruft und offene Fragen klärt – und das ob man etwas kauft oder nicht. Vermutlich kauft man um einige Prozent teurer ein aber das Service sollte einem etwas wert sein, und ist es mir wert. Ich denke, das ist ein erfreuliches Beispiel für innovative Geschäftspraxis: auf Service setzen, in einer Zeit in der „Service“ oft nur mehr am Prospekt steht.

Gegen den Einsparungs-Schnelles-Geld-Strom zu schwimmen kann sich auszahlen und festigt die Kundenbeziehung.

Simulation

Simulation hat den Anspruch einen Vorgang der in der Wirklichkeit abläuft mathematisch abzubilden. Also als einfaches Beispiel ein Ballwurf nach vorne. Anhand von physikalischen (mitunter auch chemischen) Gesetzen (den so genannten Naturgesetzen ~ vulgo der wissenschaftliche anerkannte Irrtum von Heute) wird dieser Vorgang als Parabel abgebildet. Das alleine wird noch nicht als Simulation bezeichnet, wenn wir nun den Weg des Balls am Bildschirm eines Computer sichtbar machen, also nichts anderes als die mathematisch – physikalischen Gesetze von vorhin anwenden spricht man (plötzlich) von Simulation.

Simulation, wie das Beispiel zeigt, hat aber so seine Tücken: wo endet die „Welt“ in der Simulation, das heißt was alles wird in die Rechnung mit einbezogen:

• Die Luftbewegung?
• Der Drall des Balles?
• Den Luftdruck?
• Die Lufttemperatur?
• Die Uhrzeit des Wurfes?
• etc.

Offensichtlich ist die Menge dessen was an „Effekten“ in die Rechnung einbezogen wird von der Fragestellung (des Auftraggebers) abhängig und vom Kenntnisstand dessen der sie Simulation durchführt.

Die Erfahrung zeigt, dass Simulationen, wenn man sie mit der Wirklichkeit vergleicht, nur in einfachsten Fällen „stimmen“. Die Gründe sind schnell aufgezählt:

Bei der Simulation von Transportvorgängen in einer Fabrikationshalle machen die Arbeiter nicht das was der Mathematiker sich vorgestellt hat

Bei der Simulation von Wärmetransporten im Erdreich sind die Vorgänge in den Kapillaren (Verdampfung und Rerkondensation) zwar prinzipiell bekannt, Lösungsvorgänge und der Regen entziehen sich aber einer deterministischen Beschreibung

Schlichte Softwarefehler sind oft Ursache von Unstimmigkeiten zwischen Simulation und Wirklichkeit. So hatten die mit Millionen US$ entwickelten thermischen Gebäudesimulationsprogramme nach 10 Jahren – bei einem experimentellen Vergleich mit einer riesigen „Betonschachtel“ gravierende Differenzen aus diesem Grund.

Prinzipiell stellt sich auch grundsätzlich die Frage nach der Berechenbarkeit physikalischer Prozesse „How Random is a Coin Toss?“ ist ein sehr guter Artikel.

Zusammenfassung Simulation: ein ausgezeichnetes Werkzeug wenn man genau weiß was man will und man genau weiß was man mathematisch macht. Auch ein ausgezeichnetes Werkzeug zum Geld verdienen – es gibt nie eine Grenze wo man nicht mit guten Gewissen annehmen kann „nehmen wir noch diesen Effekt hinein – dann wir das richtige herauskommen“

Künstliche Intelligenz (zum Auffinden von Zusammenhängen)

Genauso wie „die Simulation“ eine umfangreiche Welt für sich ist, ist auch die künstliche Intelligenz eine weit reichende Wissenschaft. Ebenso wie die Simulation, wird die Anwendung der künstliche Intelligenz nur durch die natürliche Dummheit des Anwenders begrenzt – nein natürlich nicht… na die letzten 3 Sätze sind aber sehr zynisch…

Was ich ausdrücken möchte: künstliche Intelligenz (KI) ist viel mehr als das von uns gerne Auffinden von verborgenen Zusammenhängen; in der Folge beziehe ich mich aber immer nur darauf.

Mit (der von uns angewandten) künstlichen Intelligenz kann man z.B. mit Entscheidungsbäumen oder neuronalen Netzen Regeln in unübersichtlichen Daten erkennen und – was sehr wichtig ist – auf ihre Zuverlässigkeit testen. Die angewandten Verfahren scheiden von sich aus unwichtige Parameter (wie z.B.: die Uhrzeit des Wurfes) aus. Die Frage der Grenze, wie bei der Simulation, stellt sich hier automatisch nicht. Allerdings kann eine solche Untersuchung nicht auf Zusammenhänge kommen die in den Daten nicht aufscheinen – also wenn der Ballwurf vom Drall abhängt und der Drall aber nicht in den untersuchten Datensätzen vorkommt. Hier spielt wieder der physikalische Hausverstand eine große Rolle.

Praktisch hat man viele Datensätze von Messungen und dem gesuchten Zielwert und „der Computer“ sucht in diesen Daten nach sinnvollen Zusammenhängen. Das passiert weit jenseits von Korrelationen und kann mit dem bloßen linearen und eindimensionalen aufsuchen von solchen nicht verglichen werden.

Zu Ende steht ein Regelsatz zur Verfügung wie man aus den Eingangswerten (Messwerten) die gesuchte Zielgröße berechnen kann. Bei den oben erwähnten neuronalen Netzen kann ein menschlicher Betrachter diese Zusammenhänge nicht auf Sinnhaftigkeit prüfen, bei „Entscheidungsbäumen“ sehr wohl. Das ist ein großer Vorteil, da mit dem Auftraggeber das Resultat – das Modell – diskutiert werden kann. Besonders schön ist es, wenn ein Experte zu Anfang der Modelldiskussion, also bei den bedeutsamsten Verzweigungen des Baumes, sagt „das ist sowieso klar“. Dann ist die Basis des Modells sehr stabil.

Zusammenfassung künstliche Intelligenz: Methode um Zusammenhänge in unübersichtlichen Daten zu gewinnen. Richtig angewandt ein schnelles Verfahren das die wesentlichen Einflussparameter von sich aus zusammenfasst.

• jemand eine Idee haben und
• sie auch kommunizieren wollen.

Wie aber entsteht eine kreative Idee? Ich denke sie entsteht nicht mit einem angefüllten Terminkalender und einem überschwemmten Schreitisch. Auf einem Innovationsmeeting hörte ich einen Vortrag von Kapsch und staunte: um die Kreativität der Mitarbeiter zu fördern hat der Mitarbeiter nicht mehr als 2 Projekte gleichzeitig. Das ist auch meine Beobachtung: klar es ist schön ein volles Auftragsbuch zu haben, aber der damit zusammenhängende Stress belastet auch die das Kreativitätspotential.

Über Kreativität ist viel geschrieben worden und ich will kein neues Buch darüber schreiben, hier nur meine ganz privaten Gedanken:

• eine kreative Idee entsteht zwischen den Gedanken, nicht beim Denken und Arbeiten an einem Problem. Wer hat nicht schon die Erfahrung gemacht – in der Pause, in der faden Besprechung, zu Hause kommen die wirklich guten Ideen.
• kreative Ideen sind das Ergebnis von spielerischen Aktivitäten. Das ist nicht mit dem Einrichten einer Ideendatenbank erledigt, nein da muss Freiraum her.  Peinlicherweise schlägt sich dieser Freiraum nicht sofort in den Geschäftszahlen nieder, ein schwieriger Fall wenn nur an Geschäftszahlen gedacht wird …. aber dann denk sowieso keiner mehr kreativ. Na vielleicht bei der kreativen Buchhaltung und dem kreativen Geschäftsbericht, aber hat ´sich auch nicht so richtig bewährt.
• Kreativität braucht ein angstfreies Umfeld. In der Umstrukturierungsphase einer Firma wird es keine innovativen Produktvorschläge geben. „Bis morgen habe ich 3 innovative Vorschläge oder sie sind gefeuert“ funktioniert einfach nicht. Nicht einmal kann man bei Projektsitzungen durchhören, dass sich der Eine oder Andere mit einer vorgeschlagenen Idee gerne selbstständig gemacht hätte – kein gutes Zeichen für das Klima (nicht nur was Kreativität betrifft)

Nein das verblüffende, erstaunliche und verwunderliche waren bestimmte Worte die man schon lange nicht gehört hat: Gemeinsamkeit, Ehrlichkeit, ohne Rechtsabteilung, Vorleistung, auf gleicher Augenhöhe.  Ich habe geglaubt ich höre nicht recht. Vielleicht bin ich naiv, aber für mich war das glaubwürdig – da ist ein Umdenken im Gange.

Ist ja auch klar (zumindest wenn man lange genug auf die Nase fällt) – das gegenseitige „hineinlegen“, „übervorteilen“ und „im Kleingedruckten ersticken“ macht viel Arbeit, auf jeder Seite und „jeder“ appliziert seinen Aufschlag wenn der Vertrag nicht „gut riecht“. Auch erstickt das die Kreativität und Innovationskraftz der Firma (mit Ausnahme der Rechtsabteilung).

Wenn wir etwas verbessern, Probleme lösen, neue Produkte erstellen sollen und wollen – tja da braucht man einen klaren Kopf. Das „zarte adaptieren“ des Kleingedruckten blockiert offensichtlich nicht nur uns – danke.

Kernkompetenzen sind Fähigkeiten die vom Kunden wahrgenommen werden und uns vom Mitbewerb unterscheiden und von diesen mittelfristig nicht kopiert werden können.

Es stellt sich als erster Schritt also die Gegenüberstellung der Kernkompetenz mit

• ungelösten Problemen
• Qualitätswünschen
• Preiswünschen etc

dar. Ein zweiter Schritt ist der Vergleich mit dem Mitbewerb. Also fragen wir uns „was hat mein Kunde davon“ (und weiß er es auch) und dann erst „was haben wir davon“. Als dritter Schritt wäre konsequenterweise die Untersuchung welche bekannten Probleme des Kunden könnte man mithilfe der Kernkompetenz denn lösen, ja vielleicht nicht nur lösen sonder begeistern. Wenn ein Unternehmen den Bereich in dem der unmittelbare Kunde tätig ist gut kennt, kann man sogar Überlegungen anstellen wie sich der Kunde und dessen Markt entwickelt wird und welche Probleme der Kunde dann haben wird. Eine Antwort auf ein solches, zukünftiges, Problem zu haben ist eine Möglichkeit für einen Begeisterungsausbruch unserer Kunden.

Simulation

Da ist ein Problem und wenn es ein halbwegs übersichtliche ist kann man es simulieren. Simulieren meint hier eine mathematisch, physikalische Abbildung im Computer eines technischen Objekts. Nun kann man einfach neue Konstruktionen, neue Betriebsbedingungen etc ausprobieren ohne die Dinger zu bauen und kaputt zu machen. Das klingst sehr preiswert, ist es aber nicht so wirklich. Da gibt es einige Probleme

• Wo fängt die Simulation an, wo hört die Simulation auf? Also bei der Simulation eines Schalters wird man wohl die Festigkeit des Kunststoffes berücksichtigen müssen, den Luftdruck wahrscheinlich nicht. Aber so einfach wie in diesem Beispiel ist die Wirklichkeit nicht: Geht es auch um Wärme, so ist die Frage ob die Einbaubedingungen eines Schalters berücksichtigt werden müssen oder nicht. Also ist der Schalter im Gipskarton versteckt oder in der Natursteinmauer?
• So einfach ist die Wirklichkeit nicht und für vieles gibt es zwar Rechenvorschriften aber die Realität hält sich nicht so daran. Hier ist zum Beispiel der Bruch eines Materials zu erwähnen – das ist einfach nicht so einfach und überhaupt nicht sehr erfolgreich erforscht.
• Die Mathematik ist manchmal sehr lästig und damit die Lösungsverfahren schon überhaupt. Denken wir uns ein Aufzugseil bei der Aufwärtsfahrt:  Schwingungsgleichung, der zweite Auflagerpunkt ändert sich dauernd, durch die Aufwärtsfahrt werden im Seil Schwingungen angeregt….

Optimierung

Ist man einmal erfolgreich in der Erstellung einer Simulation kann man diese zur Optimierung einer Zielfunktion verwenden: ein Praxisfernes Ziel (für die Elektroindustrie) wäre eine lange Lebensdauer Jetzt stellt sich die Frage „Was bewirkt eine lange Lebensdauer?“ – da ist der Experte gefragt aber zu vermuten ist, dass die Eigenschaften

• Materialabtrag durch den Lichtbogen,
• Federstärke,
• Belastung der bewegten Teile und vielleicht die
• Feuchtigkeit eine Rolle spielen.

Wir haben also im Normalfall keine einzige Eigenschaft die möglichst groß oder möglichst klein sein soll sondern ein ganzes Bündel. Nun kann man aber nur nach einer Eigenschaft ein Optimum suchen. Das erinnert stark an die Frage „Was ist besser ein 6 Liter Mercedes oder ein Toyota Prius?“. Klar da ist keine einfache Antwort möglich, das kommt auf die Randbedingungen wie Statusbedürfnis oder Umweltbewusstsein an. Mathematisch ausgedrückt: man kann nur im eindimensionalen Positionen ordnen – also größer und kleiner – Aussagen treffen.

Praktisch wird man aus den offenen Eigenschaften einen Mix bilden der einen Wert ergibt der dann optimiert werden kann.

Nun könnte man prinzipiell alle Parameter (Abmessungen, Materialauswahl, Federstärken, Belastungen, Temperaturen,…) so lange verändern bis die Zielfunktion möglichst groß oder klein ist. Das sind aber ein paar hundert, alleine die Konstruktionsmerkmale… Mathematisch bewegen wir uns daher im, sagen wir 500 dimensionalen Raum, und suchen einen möglichst hohen Gipfel. Klar das können nur ausgeklügelte numerische Mathematik Programme, die Anschauung hört ja schon im 4 dimensionalen Raum auf.

Das tolle ist aber, nimmt man den Weg auf sich, man kann „auf Knopfdruck“ ein besseres Produkt erstellen. Ist doch geil – oder? Ein Nebeneffekt ergibt sich aus der Praxis: das Optimierungsprogramm findet jeden Programmierfehler im Simulationsprogramm. Es sucht nämlich wirklich alle Möglichkeiten ab um das Ziel möglichst gut zu erreichen.

Auch Zielgruppenentwickungen werden versucht aufzuspüren: man kann z.B. 12jährige über Ihre Erwartungen an Mobiltelefone für 18jährige interviewen. Das Alles erfordert keine mathematischen Untersuchungen sondern viel Gespür und Psychologie, aber auch eine gute (sehr gute) Kenntnis der Zielgruppe.

Es sind aber nicht nur Mode und Jugendartikel im Focus des TrendScoutings, nein auch Möbeldesign und Bürofarben haben Trends. Man denke nur an Autofarben – wer wäre früher mit einem Auto in der Farbe eines Postkastens gefahren? Wer hätte sich die Autowascharbeit mit einem weißen Auto angetan? Ja sogar im Maschinenbau gibt es Designtrends.

Klar – wer Trends schnell erkennt ist vorne mit dabei. Also ganz praktisch: woher nehmen Ihre Produkte Ihre Funktionsanforderungen, Design, Farbe etc her? Wieso so und nicht anders? Wenn Ihr Produkt gut ankommt ist dort die Quelle der Trends. Dort würde ich dann nach den Trends für Übermorgen suchen, die Trends in den Trends.

Schwachsinn? Nein, aber auch nicht die Lösung für schlechte Produkte!

• 70% aus Zeitknappheit
• 67% weil das Bewusstsein fehlt das es sich hier eventuell um wichtiges Wissen handelt.
• 39% weil das Bedarf an diesem Wissen nicht bekannt war
• 39% weil ich dadurch ersetzbar werde (Wissen ist Macht)
• 35% wegen der fehlenden Transparenz was dann weiter mit meiner Idee passiert
• 34% warum soll ich?
• 28% weil die Dokumentation des Wissens zu mühselig ist
• 28% weil es keinen Ansprechpartner gibt
• 27% niemand macht das
• 29% wegen hierarchischer Strukturen
• 28% wegen Abteilungskonkurenz

Inzwischen gibt es sehr gut verwendbare EDV Lösungen zur Eingabe von Ideen und Vorschlägen – aber Wissen?

Was ist Wissen?

Jeder weiß was Wissen ist. Aber wir müssen das formalisieren und definieren, sonst kann man das nicht sammeln. Es sei wiederholt, jemand dessen Arbeitsplatz bedroht ist wird nie Wissen preisgeben, sein Wissen ist der Anker der ihn mit der Firma verbindet. Nun zu den Ansätzen die zur Formalisierung von Wissen verwendet werden:

1. Regeln finden und definieren: Meist „wenn-dann“ Strukturen. Das hört sich primär einfach an:
   Beispiel:  „Wenn die zulässige Geschwindigkeit größer als 50km/h ist dann verwende eine M8 Schraube.“ Das lässt sich locker in ein EDV System als Test eingeben, man kann sogar den wenn-Teil und den dann-Teil getrennt eingeben – super und bisher einfach. Die Frage ist nur was machen wir mit diesem „Wissen“, wenn wir es nur für die Einschulung neuer Mitarbeiter verwenden ist das OK, der Kontext kann erklärt werden. Wenn wir aber eine automatische Warnung ausgeben möchten wenn ein Konstrukteur das nicht beachten und das wäre doch toll, wird es komplex: was hat diese Geschwindigkeit, welche Schraube, wie findet das System diese Schraube formal etc.
2. Modelle erfordern eine komplette Beschreibung eines Systems, ein Techniker denkt hier an eine Simulation. Man kann aber auch Geschäftsprozesse simulieren. Bleiben wir aber bei der technischen Anschauung – und da kann ich berufen mitreden, das habe ich jahrelang gemacht – hier ist das Problem wo das Modell endet! Die Begrenzung des Modells hängt stark mit der zugrunde liegenden Fragestellung zusammen. Also nehmen wir einen Flugzeugpropeller, klar da ist Festigkeit, Drehzahl , Aerodynamik und die Verbindung zur Welle sicher ein Thema. Geht es nur um die Konstruktionssicherheit ist das wohl genug. Geht es auch um Treibstoffverbrauch wird man wohl den Vortrieb bei verschiedene Luftdrücken (? ..drucken) und die Berücksichtigung der Verschmutzung nicht vorbeikommen. Die Begrenzung des Modells ist eine menschliche Entscheidung, das ist schön und wird dadurch aber zu einer sehr subjektiven Entscheidung.
3. Künstliche Intelligenz, hier wird anhand von Beispielen versucht Regeln und Grenzen automatisch zu finden. Das funktioniert in der Regel sehr gut, man (frau) muss aber doch sehr viele Beispiele haben. Hier gibt es die Methode der neuronalen Netze und die Methode der Entscheidungsbäume. Neuronale Netze sind im wesentlichen black-boxes, können also nicht diskutiert werden. Entscheidungsbäume können gemeinsam mit dem Kunden diskutiert werden. Das Diskutieren ist sehr vertrauensbildend da die erfahrenen Werkmeister meist bei einigen Regeln „sowieso klar“ sagen. Das ist meist das Tor zum „aha“ in den feineren Verzweigungen.
4. Datenbanken. Hier wird versucht das Wissen in eine bestimmte Logik zu pressen. Das klingt für mich nicht berauschend, aber diese Methode habe ich noch nicht in der Praxis erlebt.
5. Musterfälle, hier kann man besonders gute „best practice“ oder besonders schlechte Fälle „worst practice“ Fälle sammeln. Die Dokumentation erfolgt oft (leider) ex post, was manchmal beschönigend wirken kann. Bei „worst practice“ Fällen zu lernen ist in der Theorie noch besser als von besonders guten Fällen, allerdings besteht ein menschliches Problem – wer will schon da (direkt oder indirekt) genannt werden? Wichtig ist auf jeden Fall die Darstellung der Gründe für Erfolg und Misserfolg.

Prof. Probst, Uni Genf: „Überlebensfähig werden langfristig nur jene Unternehmen sein, die den effektvollen Umgang mit der wertvollen Ressource Wissen in ihre strategischen Überlegungen mit einbeziehen.“

Das unangenehme Wort in dem Zitat oben ist aber „strategisch“. Dann erfordert die Ressource Wissen ein professionelles Management als Konsequenz. Wissen sieht man aber nicht in den Bilanzen, es gibt nur unzureichende Kennzahlen und die interessieren Niemanden. Auch die „Leanomanie“ der Zeit führt oft zu einem „lean knowledge“.

In Unternehmen wird durchschnittlich nur 10 bis 15% des vorhandenen Wissens genutzt. Ideen sind oft vorhanden aber verpuffen. Recherche und Projekte werden voneinander getrennt betrieben. wichtiges Wissen geht Unternehmen unwiederbringlich verloren, weil einzelne Mitarbeiter das Unternehmen verlassen.

Das Alles kann man nicht mit einem cleveren EDV System lösen, der Ansatzpunkt ist der Mensch. Normalerweise haben die Mitarbeiter einen Großteil des Wissens eines Unternehmens in ihren Köpfen. Dies führt dazu, dass Unternehmen von diesen „Know-Bodies“ abhängig werden.

Aus einer (humorvollen?) Liste von www.ratio.at :

• Wir bilden unsere Mitarbeiter gründlich aus – aber lassen sie ihr Wissen nicht anwenden
• Wir lernen am meisten in Projekten – aber geben die gemachten Erfahrungen nicht weiter
• Wir haben für jede Frage einen Experten – aber die wenigsten wissen, wie man ihn findet (und wenn, hat er keine Zeit)
• Wir dokumentieren alles gründlich – aber finden nichts wieder
• Wir engagieren nur die hellsten Köpfe – aber verlieren sie nach 3 Jahren an die Konkurrenz
• Wir wissen alles über unsere Konkurrenten – aber nur wenig über uns selbst
• Wir fordern jeden zur Wissensverteilung auf – aber behalten kritisches Wissen für uns

Hier hilft nur eine klare Vorgangsweise: Aus der Firmenstrategie und den Kernkompetenzen ein Wissensziel definieren und daraus

• Identifikation von Bereichen in denen man Wissen benötigt
• Wissen erwerben
• Wissen entwickeln
• Wissen in der Firma verbreiten und nutzen

Klar, das vorhandene Wissen muss auch bewahrt werden. Klar aber nicht einfach.

(Fortsetzung bald