In einer Welt, die zunehmend von Technologie durchdrungen ist, spielen digitale Assistenten eine Schlüsselrolle bei der Art und Weise, wie wir mit unseren Geräten interagieren, Aufgaben erledigen und Informationen abrufen. Von sprachgesteuerten Haushaltshelfern bis hin zu hochentwickelten KI-basierten Unternehmenslösungen – die Landschaft der digitalen Assistenten ist vielfältig und entwickelt sich ständig weiter.

Doch was unterscheidet einen KI-Assistenten von einem Sprachassistenten? Wie unterscheidet sich ein GPT-Chatbot von einem herkömmlichen Chatbot? In diesem Blog-Beitrag vergleichen wir die wichtigsten Begriffe, die aktuell in den Medien und im täglichen Business-Alltag verwendet werden.


KI-Assistent

Definition

Ein KI-Assistent ist eine Softwareanwendung, die mithilfe von künstlicher Intelligenz Benutzer bei der Erledigung von Aufgaben oder der Beantwortung von Fragen unterstützen kann. KI-Assistenten nutzen maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um auf Benutzeranfragen zu reagieren und relevante Informationen bereitzustellen. Diese Assistenten verbessern die menschlichen Fähigkeiten durch die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Datenanalyse, um die Produktivität zu erhöhen, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Effizienz zu steigern.

Beispiele

Microsoft Copilot, SAP Joule, Amazon Q.

Unterscheidung

KI-Assistenten können spezialisierte Algorithmen oder Modelle verwenden, die auf natürlicher Sprache basieren, um Benutzeranfragen zu verstehen und angemessene Antworten oder Handlungen zu generieren. Sie können auch auf vorgefertigten Datensätzen oder spezifischen Domänen trainiert sein, um ihre Genauigkeit und Relevanz zu verbessern. Im Vergleich zu Chatbots oder virtuellen Assistenten kann ein KI-Assistent spezifischer auf die Unterstützung bei Aufgaben durch den Einsatz von fortgeschrittenen KI-Techniken wie maschinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP) und mehr ausgerichtet sein.


Company GPT

Definition

Company GPT ist eine spezielle Version des GPT-Modells (Generative Pre-trained Transformer Modells), das gezielt für die Anwendung in Unternehmen entwickelt wurde. Es ist darauf trainiert, Unternehmensdaten, Fachjargon und spezifische Kontexte zu verstehen und darauf basierend Aufgaben zu erfüllen.

Beispiele

Spezifische GPT-Modelle, die von Unternehmen intern entwickelt wurden und für ihre eigenen Zwecke verwendet werden.

Unterscheidung

Im Gegensatz zu anderen KI-Assistenten oder Chatbots konzentriert sich ein Company GPT weniger auf die allgemeine Funktionalität für Endbenutzer, sondern eher auf die spezifischen Anforderungen und Daten innerhalb eines Unternehmens. Es bietet möglicherweise keine direkte Nutzen-Assoziation in seiner Beschreibung, sondern zielt darauf ab, Unternehmensprozesse effizienter zu gestalten und Geschäftsziele zu erreichen.


Sprachassistent

Definition

Ein Sprachassistent ist eine Softwareanwendung, die menschliche Sprache versteht und darauf basierend Interaktionen durchführt. Die Interaktionen finden typischerweise über Lautsprecher und Mikrofon statt und können Befehle enthalten, um bestimmte Aktionen auszuführen oder Informationen abzurufen.

Beispiele

Amazon Echo mit Alexa, Apple HomePod mit Siri, Google Home mit Google Assistant.

Unterscheidung

Sprachassistenten können sowohl regelbasiert sein, indem sie vordefinierte Befehle oder Skripte ausführen, als auch auf künstlicher Intelligenz basieren, um natürliche Sprache zu verstehen und kontextbezogene Antworten zu generieren. Sie sind in der Regel darauf ausgerichtet, den Benutzern bei verschiedenen Aufgaben und Anfragen zu helfen, sei es das Abspielen von Musik, das Beantworten von Fragen oder das Steuern von Smart-Home-Geräten.


GPT-Chatbot

Definition

Ein GPT-Chatbot ist ein Chatbot, der auf der Generative Pre-trained Transformer (GPT) Technologie basiert. Diese Chatbots verwenden maschinelles Lernen, um auf geschriebenen Text zu reagieren und Unterhaltungen mit Benutzern zu führen. Sie können für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, von Kundenbetreuung bis hin zur Generierung von Textinhalten.

Beispiele

ChatGPT von OpenAI, DialoGPT von Microsoft, GPT-3-basierte Chatbots auf verschiedenen Plattformen.

Unterscheidung

Im Vergleich zu herkömmlichen Chatbots, die auf vordefinierten Regeln oder Skripten basieren, sind GPT-Chatbots in der Lage, kontextbezogene Antworten zu generieren und natürliche Unterhaltungen zu führen. Sie sind oft flexibler und können eine breitere Palette von Anfragen und Themen behandeln.


Chatbot

Definition

Ein Chatbot ist eine Softwareanwendung, die automatisierte Unterhaltungen mit Benutzern führt, in der Regel über eine Chatbox oder Texteingabe. Diese Unterhaltungen können entweder auf vordefinierten Regeln oder auf künstlicher Intelligenz basieren, um auf die Anfragen der Benutzer zu reagieren

Beispiele

Facebook Messenger Bots, Customer Support Chatbots auf Unternehmenswebsites, virtuelle Assistenten in Apps, automatisierte Support-Chatbots in Messenger-Apps und vieles mehr.

Unterscheidung

Chatbots können regelbasiert sein, basierend auf vordefinierten Skripten oder Algorithmen, oder sie können KI verwenden, um auf natürliche Sprache zu reagieren und sich an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen. Sie sind flexibel einsetzbar und können in verschiedenen Formen und Kontexten auftreten, von einfachen FAQ-Bots bis hin zu komplexen virtuellen Assistenten.


Digital Assistant / Digitaler Assistent

Definition

Ein digitaler Assistent ist eine Softwareanwendung, die dazu entwickelt wurde, Benutzern bei verschiedenen Aufgaben und Anfragen zu helfen. Dies kann von einfachen Informationsabfragen bis hin zur Organisation von Terminen und Aufgaben reichen.

Beispiele

Siri von Apple, Google Assistant von Google, Microsoft Cortana.

Unterscheidung

Digitale Assistenten können verschiedene Formen annehmen, einschließlich sprachgesteuerter Assistenten, Chatbots oder sogar humanoider Roboter. Sie können auf künstlicher Intelligenz basieren, um natürliche Sprache zu verstehen und kontextbezogene Antworten zu generieren, oder sie können auf regelbasierten Systemen beruhen.


Virtual Assistant / Virtueller Assistent

Definition

Ein virtueller Assistent oder Sprachassistent ist ein natürlichsprachliches Dialogsystem, das Anfragen der Benutzer beantwortet und Aufgaben für sie erledigt, in privaten und wirtschaftlichen Zusammenhängen. Er ist auf dem Smartphone ebenso zu finden wie in Unterhaltungsgeräten und in Fahrzeugen.

Beispiele

Bekannte Vertreter sind Sprachassistenten wie Voicebots oder Voice Assistants. Auch Chatbots können als virtuelle Assistenten betrachtet werden.

Unterscheidung

Virtuelle Assistenten können in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, von persönlichen Organisationstools bis hin zu Kundenservice-Plattformen. Sie nutzen oft künstliche Intelligenz, um natürliche Sprache zu verstehen und Aufgaben effizient zu erledigen.


 

Im Bereich des Vertriebs erlangen Digitalisierungsprojekte zunehmend an Bedeutung und stellen Unternehmen vor eine Vielzahl von Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um eine erfolgreiche Umsetzung zu gewährleisten. Besonders in der Anfangsphase stehen organisatorische Fragen im Vordergrund, die es zu klären gilt. Diese bilden die Grundlage dafür, dass alle Ebenen des Unternehmens schrittweise in den Digitalisierungsprozess eingebunden werden können.

Unser Sales-Manager für Sales- und Businesslösungen, Thomas Bätz, hat 10 entscheidende Bausteine identifiziert, die für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten im Vertrieb von entscheidender Bedeutung sind. Diese Bausteine werden von ihm in einer Video-Serie mit dem Titel „Die 10 Erfolgsbausteine für Digitalisierung im Vertrieb“ vorgestellt. In diesen Videos werden wichtige Aspekte und Schritte erläutert, die Unternehmen dabei helfen, ihre Vertriebsprozesse erfolgreich zu digitalisieren und somit wettbewerbsfähig zu bleiben. Damit werden nicht nur die organisatorischen Grundlagen gelegt, sondern auch praktische Anleitungen und Einblicke geboten, um die Herausforderungen der digitalen Transformation im Vertrieb effektiv zu bewältigen.

 


Die 10 Erfolgsbausteine für Digitalisierung im Vertrieb

 

In der ersten Folge legen wir den Grundstein für das Verständnis der Digitalisierung im Vertrieb. Entdecken Sie, was Digitalisierung wirklich bedeutet und wie Sie diesen Prozess in Ihrem Unternehmen erfolgreich umsetzen können.

Digitalisierungsprojekte im Vertrieb umsetzen: Für die erfolgreiche Umsetzung von Digitalisierungsprojekten im Vertrieb sind im Unternehmen mehrere Herausforderungen zu bewältigen. In der Startphase sind vor allem die Fragen auf der organisatorischen Ebene zu lösen. Diese sind die Grundlage damit es gelingt, alle Ebenen des Unternehmens schrittweise einzubinden. Wir haben 10 Bausteine identifiziert, die für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten im Vertrieb entscheidend sind.

🔍 In dieser Folge erfahren Sie:

  • Eine klare Definition von Digitalisierung im Vertriebskontext
  • Verschiedene Aspekte der Digitalisierung, von CRM-Systemen bis hin zu sozialen Medien
  • Die Bedeutung einer individuellen Herangehensweise an die Digitalisierung
  • Einführung in die zehn Schlüsselbausteine für erfolgreiche digitale Vertriebsprojekte

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Die Digitalisierung des Vertriebs ist ein entscheidender Schritt für moderne Unternehmen. Thomas Bätz bietet einen umfassenden Überblick und praktische Einblicke, um Ihnen den Einstieg in diesen Prozess zu erleichtern.

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Aufbau eines Kernteams für digitalen Vertriebserfolg

 

In der zweiten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz konzentrieren wir uns auf den ersten der zehn identifizierten Erfolgsbausteine: die Bildung eines effektiven Kernteams für digitale Vertriebsprojekte. Entdecken Sie, wie Sie das richtige Team zusammenstellen und welche Rolle es im Erfolg Ihres Projekts spielt.

🔍 In dieser Folge erfahren Sie:

  • Was ein Kernteam im Kontext des digitalen Vertriebs ist
  • Die Schlüsselqualifikationen und Verantwortlichkeiten eines erfolgreichen Kernteams
  • Wie Sie das Kernteam strategisch aufbauen und einsetzen
  • Die Bedeutung der Teamzusammenstellung für den Projekterfolg

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Ein gut strukturiertes Kernteam ist entscheidend für den Erfolg digitaler Vertriebsprojekte. Thomas Bätz gibt Einblicke in die Auswahl und Führung eines solchen Teams und wie es zur Realisierung Ihrer Unternehmensvision beiträgt.

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Entwicklung einer Umsetzungsstrategie für digitale Vertriebsprojekte

 

In der dritten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz, fokussieren wir uns auf den zweiten Erfolgsbaustein: die Entwicklung einer effektiven Umsetzungsstrategie für digitale Vertriebsprojekte. Erfahren Sie, wie Sie eine maßgeschneiderte Strategie für Ihr Unternehmen entwickeln und umsetzen.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Die Bedeutung einer maßgeschneiderten Umsetzungsstrategie im digitalen Vertrieb
  • Wie Sie eine Vision und konkrete Ziele für Ihr digitales Projekt definieren
  • Die Schritte zur Erreichung Ihrer Projektziele
  • Die Wichtigkeit der Einbindung aller relevanten Abteilungen und Mitarbeiter

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Eine gut durchdachte Umsetzungsstrategie ist der Schlüssel zum Erfolg Ihres digitalen Vertriebsprojekts. Thomas Bätz erklärt, wie Sie eine Strategie entwickeln, die speziell auf die Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten ist.

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Zielgruppenauswahl und Produktfokus in der Digitalisierung des Vertriebs

 

In der vierten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz konzentrieren wir uns auf die strategische Auswahl von Zielgruppen und Produkten für den digitalen Vertrieb. Erfahren Sie, wie Sie die richtigen Kunden und Produkte für den Start Ihrer Digitalisierungsinitiative auswählen.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Die Bedeutung der zielgerichteten Auswahl von Kunden und Produkten für den digitalen Vertrieb
  • Unterschiede zwischen der ‚Big Bang‘-Methode und einem fokussierten, schrittweisen Ansatz
  • Wie Sie durch eine schmale, vertikale Ausrichtung schnell spürbare Erfolge erzielen
  • Die Wichtigkeit der Datenerfassung und -nutzung in Ihrem digitalen Vertriebsprojekt

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Die richtige Auswahl von Zielgruppen und Produkten ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Digitalisierungsstrategie. Thomas Bätz gibt wertvolle Einblicke in die effektive Planung und Umsetzung dieser Strategie.

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Gesprächsmodell & Argumentationsketten

 

In der fünften Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz tauchen wir in die praktische Anwendung der Digitalisierung im Vertrieb ein. Anhand eines konkreten Kundenbeispiels erfahren Sie, wie vertriebliche Aufgaben digital unterstützt werden können, insbesondere im Bereich von Cross- und Upselling.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Wie digitale Lösungen Service-Mitarbeiter im Vertrieb unterstützen können
  • Die Herausforderungen bei der Umwandlung von Servicegesprächen in Verkaufsgespräche
  • Die Entwicklung von Argumentationsketten und Gesprächsmodellen für effektives Verkaufen
  • Die Bedeutung von Workshops und Pilotprojekten bei der Implementierung digitaler Vertriebsstrategien

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Die Digitalisierung bietet neue Möglichkeiten, Vertriebsaufgaben zu optimieren und effektiver zu gestalten. Thomas Bätz zeigt auf, wie Sie digitale Tools nutzen können, um Ihre Vertriebsstrategie zu verbessern und erfolgreicher zu machen.

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Technische Umsetzung & Projektstart

 

In der sechsten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz widmen wir uns der technischen Umsetzung und dem optimalen Startzeitpunkt für digitale Vertriebsprojekte. Erfahren Sie, wie Sie die technischen Aspekte Ihres Digitalisierungsprojekts effektiv planen und umsetzen.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Wichtige Überlegungen zur technischen Umsetzung Ihres digitalen Vertriebsprojekts
  • Die Integration von digitalen und analogen Workflows
  • Die Bedeutung der Verknüpfung neuer Systeme mit bestehenden Systemen
  • Warum ein sofortiger Projektstart entscheidend ist und wie Sie ihn erfolgreich gestalten

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Die technische Umsetzung ist ein kritischer Schritt in jedem Digitalisierungsprojekt. Thomas Bätz erklärt, wie Sie die technischen Herausforderungen meistern und Ihr Projekt effizient starten können.

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Erfolgreiche Datenpflege und Datenbeschaffung im Vertrieb: Schlüssel zum Projekterfolg

 

In der siebten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz tauchen wir tief in das Thema Datenpflege und Datenbeschaffung ein, ein entscheidender Erfolgsbaustein für jedes Vertriebsprojekt. Erfahren Sie, warum diese Aspekte oft unterschätzt werden und wie sie dennoch den Grundstein für den Erfolg Ihrer Projekte legen können.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Die Bedeutung von Datenpflege und -beschaffung im Vertriebskontext
  • Warum diese Themen oft als „heißes Eisen“ betrachtet werden
  • Praktische Tipps, um Daten effektiv zu managen und Projekte voranzutreiben
  • Wie Sie durch aktuelle Daten zu besseren Vertriebsinformationen und -ergebnissen gelangen

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Viele Projekte scheitern oder erleiden Verzögerungen, weil die Wichtigkeit von Datenpflege und -beschaffung unterschätzt wird. Thomas Bätz erläutert, wie Sie diesen Herausforderungen begegnen und Ihre Projekte zum Erfolg führen können.

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Klein anfangen und Vertrauen aufbauen: Schlüssel zum Digitalisierungserfolg

 

In der achten und letzten Folge unserer Videoreihe „Digitalisierung im Vertrieb“ mit Thomas Bätz konzentrieren wir uns auf die beiden letzten Erfolgsbausteine: „Klein anfangen“ und „Vertrauen aufbauen“. Erfahren Sie, warum diese Elemente entscheidend für den Erfolg Ihrer Digitalisierungsprojekte sind.

🔍 In dieser Folge lernen Sie:

  • Die Vorteile des „Klein Anfangens“ in Digitalisierungsprojekten
  • Wie Sie durch das Setzen kleiner Ziele schnelle Erfolge erzielen
  • Die Bedeutung des Vertrauensaufbaus, insbesondere von der Geschäftsleitung zum Kernteam
  • Wichtige Aspekte wie Ressourcenfreigabe, Zeitbudgetierung und aktive Unterstützung

📈 Warum ist diese Folge wichtig?

Ein erfolgreicher Start und die kontinuierliche Unterstützung sind entscheidend für den Erfolg von Digitalisierungsprojekten. Thomas Bätz betont, wie wichtig es ist, mit überschaubaren Schritten zu beginnen und das Vertrauen aller Beteiligten zu gewinnen.

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Individuelles digitales Sales Tool

Übrigens: Unsere „Sales Tool Manufaktur“ erstellt individuelle, maßgeschneiderte Software-Lösungen für das persönliche Kundengespräch. Ein Sales Tool aus unserer Sales Tool Manufaktur bietet viele Vorteile, mit denen Sie den Erfolg Ihrer Vertriebsmannschaft steigern können.

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Jeder kennt es und fast jeder nutzt es: Excel. Die Tabellenkalkulations-Software von Microsoft ist aus den Büros der Unternehmen heute kaum noch wegzudenken. Denn die leicht zu erlernende, aber mächtige Office-Software wird als Multitool in fast allen Unternehmensbereichen für die unterschiedlichsten Aufgaben eingesetzt. Sobald irgendwo gleichartige Informationen erfasst, gespeichert und ausgewertet werden müssen, werden Excel-Tabellen gerne als einfach zu bedienende Datenspeicher mit komfortablen Auswertungsmöglichkeiten eingesetzt. Dass aber genau dieser vermeintliche Vorteil von Excel sich für Unternehmen auch als Nachteil und echter Zeitfresser erweisen kann, ist leider den wenigsten bewusst.

 

Digitale Prozesse mit Excel-Dateien

Denn sobald mehrere Personen die Daten in der gleichen Excel-Tabelle erfassen, ergänzen und verarbeiten müssen, entstehen digitale Prozesse. Dabei steigen mit zunehmender Zahl der beteiligten Personen, Datenquellen und manuellen Arbeitsschritte sowohl der zeitliche Aufwand – und damit die Kosten – als auch die Fehleranfälligkeit überproportional an. Solche Excel basierten digitalen Prozesse fressen aufgrund ihrer zunehmenden Ineffizienz unnötig viele Ressourcen auf. Insbesondere bei mittelständischen und großen Unternehmen kommt somit dann irgendwann der Zeitpunkt, an dem über den Einsatz einer Software zur integrierten Prozess-Automatisierung nachgedacht werden sollte. Denn durch eine zentrale Datenspeicherung und automatisierte Prozesse, die speziell auf die Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens abgestimmt sind, können sich die Kosten selbst für eine individuell erstellte Lösung aufgrund der Ressourcen-Einsparungen bereits nach wenigen Monaten amortisieren, wie zwei Beispiele aus unserer Praxis für die integrierten Prozess-Automatisierung eindrücklich belegen.

 

Produktionsplanung mit Excel -Tabellen

Bei einem unserer Kunden, einem international bekannten Konzern im Bereich der lebensmittelverarbeitenden Industrie, wurde in der Vergangenheit mangels einer passenden Softwarelösung in einem Bereich die komplette Produktionsplanung mit Excel -Tabellen umgesetzt. Das Ganze lief dann folgendermaßen ab: Als erstes wurden die Daten der zu produzierenden Produkte als csv-Tabelle mit mehreren hundert Einträgen manuell aus SAP exportiert. Daraus hatte dann der Produktionsplaner in Excel einen Maschinenplan erstellt, indem er die Tabelle um die Maschinen und deren Zeiten, zu denen das jeweilige Produkt produziert wird, ergänzte. Im nächsten Schritt wurde diese Excel-Datei dann jeweils sowohl an das Lager als auch an die Logistik weitergegeben. Die Lager-Mitarbeiter prüften daraufhin die termingerechte Verfügbarkeit der Zutaten und ergänzten ihre Excel-Datei um eine eigene Tabelle mit den Gebindegrößen, um die Datei dann an die Produktion weiterzuleiteten. Parallel ergänzten die Logistik-Mitarbeiter ihre Version der Excel-Datei um die Lagerorte der Verpackungen und leiteten diese ebenfalls an Produktion weiter. Anhand der auf Papier ausgedruckten Excel-Listen hat dann die Intralogistik die Produktion mit den entsprechenden Zutaten und Verpackungen versorgt. Jedes Mal, wenn ein Problem innerhalb dieser Kette aufgetaucht ist, z.B. eine Zutatenlieferung nicht eingetroffen ist oder sich verzögert hat, musste der gesamte Planungs-Workflow entsprechend erneut durchlaufen werden. Mit entsprechend korrigierten Daten in einer neuen Excel-Datei. Da der gesamte Planungsprozess in der händischen Bearbeitung und Weiterleitung von Excel-Dateien bestand, war die Geschwindigkeit entsprechend von den beteiligten Personen abhängig. Bei diesem wöchentlichen Produktionsplanungs-Workflow spielten nicht nur die individuellen Kapazitäten für die Bearbeitung eine entscheidende Rolle, sondern teilweise auch die durch Zeitzonen verschobenen Arbeitszeiten.

 

75% Zeitersparnis durch integrierte Prozess-Automatisierung

So waren bei unserem Kunden vier Mitarbeiter jeweils etwa 10 – 12 Stunden pro Woche nur mit der manuellen Bearbeitung und Weiterleitung von Excel-Tabellen beschäftigt. Mit der Zeit wurde klar, dass dieser Produktionsplanungs-Workflow auf Basis von Excel-Listen äußerst suboptimal ist und SIC! Software wurde daher mit der Erstellung einer Softwarelösung für eine integrierte Prozess-Automatisierung beauftragt. Damit sollte nicht nur eine Zeitersparnis bei den wiederkehrenden Routineaufgaben erreicht werden. Insbesondere war es das Ziel, die zu Beginn des Produktionsplanungs-Prozess notwendige Überarbeitung der aus SAP exportierten Daten durch entsprechende Reduktionen und Ergänzungen in eine bedarfsgerechte Darstellung zu automatisieren. Zudem sollte auch die Abhängigkeit von der Verfügbarkeit der am Prozess beteiligten Personen reduziert sowie die Möglichkeit zum schnelleren Reagieren bei Veränderungen geschaffen werden. Mit der neuen Softwarelösung findet heute bei der Produktionsplanung ein automatisierter Informationsfluss in Echtzeit statt. Jetzt werden auch Änderungen von den einzelnen Abteilungen jederzeit extrem schnell an alle Beteiligten kommuniziert und können unmittelbar von diesen bearbeitet werden. Mit der von uns für diesen Kunden individuell erstellten Softwarelösung für eine integrierte Prozess-Automatisierung konnte der wöchentliche Aufwand für den Planungsprozess von 10 – 12 Stunden auf knapp 3 Stunden pro Person reduziert werden. Damit hatte sich das 6-stellige Projektbudget bei unserem Kunden in bereits weniger als 9 Monaten amortisiert.

 

Produktivitätsüberwachung in der Fertigung mit Excel-Listen

Auch bei einem weiteren Kunden, einem Komponentenfertiger im Automotive-Umfeld, konnte sich ein niedriges 6-stelliges Projektbudget für den Ersatz von aufwändigen Excel basierten Workflows durch eine softwaregestützte integrierte Prozessautomation aufgrund der Einsparungen bereits innerhalb nur eines Jahres amortisieren. Dabei ging es um die Erstellung von Auswertungen der Produktionsdaten der verschiedenen Fertigungslinien, mit denen die Produktivität der einzelnen Schichten überwacht wurde. Hier wurden in Excel-Tabellen sowohl die Daten für die einzelnen Maschinen einer Linie erfasst, als auch die einzelnen Linien und am Ende Zusammenfassungen für die einzelnen Komponenten. Diese waren wiederum nach den einzelnen Herstellern und deren Baureihen gegliedert. Diese Excel-Tabellen wurden für jede Schicht, also 3x täglich, manuell erstellt. Dazu wurden zuerst die Produktionsdaten aus MES sowie die Daten aus diversen Steuerungen an den Stationen der Fertigungslinien exportiert, um sie dann in verschiedene Blätter einer Excel-Tabelle zu importieren. Nachfolgend wurden die Tabellen um weitere Kennzahlen der Schichten ergänzt und die fertigen Auswertungen als pdf-Dokumente per Email sowohl an die Verantwortlichen der einzelnen Linien als auch als Gesamtzusammenfassung, dem Liniencockpit, an den Werksleiter gesendet.

 

Zentrale Datenbank für Liniencockpit mit Echtzeitvisualisierung

Die von SIC! Software für diesen Kunden individuell erstellte Softwarelösung für eine integrierte Prozess-Automatisierung basiert auf der Sammlung aller prozessrelevanten Daten in einer zentralen Datenbank. Dazu werden die MES Daten über API im 5 Minuten Takt ausgelesen und die Daten der Steuerungen kontinuierlich gesammelt und per OPC/UA via Edge Computing Device übertragen. Über eine Middleware, die lokal auf einem virtuellen Server läuft, werden dann sämtliche Daten automatisch zusammengeführt und nun als Liniencockpit auf Monitoren in der Fertigungshalle in Echtzeit visualisiert. Bei Störungen einer Maschine werden die davor und dahinter liegenden Stationen automatisch informiert. Die zum Schichtende manuell erfassten Metadaten werden automatisch auf Plausibilität geprüft, womit fehlerhafte Zuordnungen praktisch ausgeschlossen sind. Der Werksleiter hat nun das Liniencockpit auf einem Tablet-PC, während ihm weiterhin automatisch generierte pdf-Auswertungen per Mail zu Archivierungszwecken zugesendet werden.

 

Der Excel Reality-Check

Es sind in der Regel immer zuerst vermeintlich kleine Aufgaben, die mit einer Datenspeicherung in Excel beginnen und sich im Laufe der Zeit zu „Zeitfressern“ entwickeln und im schlechtesten Fall sogar den ganzen Betriebsablauf behindern oder verzögern. Da es sich bei der Entwicklung hin zu solchen Excel basierten komplexen Prozessen meist um über Jahre und Jahrzehnte gewohnte Routinen handelt, wird der Handlungsbedarf hinsichtlich einer Automatisierung der Prozesse und einer zentralen Datenspeicherung nur selten von den beteiligten Mitarbeitern von selbst erkannt. Es könnte daher durchaus von Vorteil sein, wenn Sie in Ihrem Unternehmen mal den „Excel Reality-Check“ machen:

  • Wo werden im Unternehmen Excel-Listen eingesetzt und für welchen Zweck?
  • Wie viele Personen bearbeiten die Excel-Dateien und wie oft?
  • Wie viele Datenquellen fließen in die Excel-Datei?
  • Wie werden die Daten erfasst?
  • Wie viele Personen erhalten Auswertungen und wie oft?
  • Wie oft wird die Excel-Datei oder deren Derivate weitergeleitet und auf welchen Wegen?
  • Wäre eine plausibilisierte Datenprüfung bei der Daten-Eingabe hilfreich?
  • Wären Nachvollziehbarkeit und Änderungshistorien hilfreich?
  • Wie sieht es mit der Datensicherheit der in Excel-Dateien gespeicherten aus?

 

Integrierte Prozess-Automatisierung als Mittel gegen „Zeitfresser-Excel-Prozesse“

Wenn Sie nun feststellen, dass bei einem ihrer Excel basierten Prozesse die Komplexität so groß ist, dass eine Automatisierung mit Hilfe einer individuellen Datenbank basierten Softwarelösung erfolgsversprechend sein könnte, dann sind unsere Spezialisten gerne für Sie da. Mit über 10 Jahren Erfahrung in unterschiedlichen Branchen schärfen wir den Blick unserer Kunden dafür, wie Abläufe effizienter gestaltet werden können und unterstützen Sie mit der Erstellung einer individuell auf Ihre Bedürfnisse abgestimmten Lösung für eine integrierte Prozess-Automatisierung. Sprechen Sie uns an!

Überall dort wo Cloud-Computing auf die Steuerung und Überwachung im Feld trifft und dies zudem zuverlässig funktionieren muss, wird oft auf Edge-Computing zurückgegriffen.
Dies hilft beispielsweise Unterbrechungen im Betrieb zu vermeiden, da das Gesamtsystem auch ohne eine permanente Online-Verbindung über ein Netzwerk weiter funktioniert.
In der Cloud selbst (und dies gilt auch für jedes vernünftige Rechenzentrum) ist es hier ohne Probleme möglich, eine entsprechende Verfügbarkeit zu gewährleisten.
Wendet man den Blick aber in Richtung Edge, sieht die Welt wieder ganz anders aus: Keine redundante Internetanbindung/-Infrastruktur, Zuständigkeiten verschiedenster Dienstleister/Provider und Netzwerke zwischen Rechenzentrum und Edge-Device.
Hier kann dann schnell mal etwas schiefgehen oder einfach ausfallen – die Fehlerquellen sind sehr vielfältig. Eine Analyse der Probleme ist jedoch unter diesen Umständen relativ zeitraubend und aufwendig.
Aber schieben wir diese sehr kurze Einführung in das Thema Edge-Computing beiseite und betrachten das hieraus resultierende Problem:

Wie verwalte ich die Edge-Devices am besten?

Hat man bereits ein Cloud-Setup für seine IT-Infrastruktur und nutzt hier die Vorteile wie beispielsweise IaC (Infrastrucute-as-Code) und CD (Continuous-Delivery), meldet sich sofort dieses unangenehme Gefühl in der Magengegend, das einem nichts Gutes signalisiert, da solche Tools und Workflows für Edge-Computing – wenn überhaupt – nur sehr schwer umzusetzen sind.
Um genau dieses Thema zu adressieren, haben die großen Cloud Anbieter – und hier allen voran AWS – entsprechende Frameworks für Edge Devices geschaffen. Mit AWS Greengrass steht ein mächtiges Werkzeug zur Verfügung, um Komfortfunktionen, wie man sie aus der Cloud Welt kennt, auch auf einem Edge Device zur Verfügung zu haben.
Zu den wichtigsten Funktionen zählen:

  • Sicherer Remote Zugriff auf die Geräte (Tunnel)
  • Verwaltung von Software, insbesondere die Verteilung von Updates
  • Sicherer Datenkanal in die Cloud mit automatischer Zwischenspeicherung für den Fall, dass die Verbindung nicht möglich ist
  • Eine Laufzeitumgebung, um z.B. Serverless-Anwendungen, wie z.B. Lambda auszuführen

Der Workflow sieht dabei primär vor, die Greengrass Installation in einen Container zu packen und diesen auf dem Edge-Device laufen zu lassen. Da sich tendenziell auch viel häufiger Änderungen an der Anwendung selbst ergeben, als es z.B. nötig ist, eine neue Greengrass Version einzusetzen oder die Firmware des Edge-Devices zu aktualisieren, ist hiermit zumindest schon einmal ein großer Teil der Deployments von Änderungen an der Software sehr einfach möglich.

Firmware und Betriebssystemupdates

Was ist aber mit dem ganzen Rest: Updates von Greengrass selbst, das Betriebssystem, sonstige Systemkomponenten, wie Treiber, Bibliotheken, usw.?
Auch diese Teile des Systems müssen regelmäßig aktualisiert werden!
Um dies zu ermöglichen, ist ein Edge-Device mit einer zuverlässigen Gesamtarchitektur notwendig. Das bedeutet, das es möglich sein muss, die Basis Softwarekomponenten upzudaten, ohne hier im Urschleim der Linux Paketverwaltung herumzuwühlen.
Aus unserer Sicht hat HARTING hier mit der MICA Box ein hervorragendes Gesamtsystem gebaut, welches den Betreiber von diesen Arbeiten großenteils entlastet.
Was bedeutet das in der Praxis?
Bei der HARTING MICA stellt der Hersteller das Basissystem (Linux) sowie diverse Funktionscontainer zur Verfügung. Das Besondere dabei ist der Umstand, dass alle vom Hersteller gelieferten Container mit einer Web-Socket Schnittstelle ausgestattet sind. Damit wird es einem ermöglicht, sehr einfache die Container zu Verwalten und zu Konfigurieren.
Auf diese Weise ist es mit sehr geringem Aufwand möglich, über den von SIC! Software verfügbaren Greengrass Container alle anderen Container auf der MICA und das Betriebssystem selbst über einige wenige API-Aufrufe vollständig zu steuern. Der Greengrass Container ist der Master und somit in der Lage, neue Container zu installieren, bestehende Upzudaten, etc.
Ohne die Bereitstellung dieser Basisfunktionalität von HARTING müsste der geneigte Nutzer das alles selbst in die Hand nehmen. Insbesondere das Update der Basissoftware eines Edge-Device, wie der MICA, ist ohne diese Vorarbeiten nur mit erheblichem Entwicklungsaufwand zu bewerkstelligen.
Um dies zu gewährleisten greift Harting hier auf Container zurück.
Allerdings setzt man hier aufgrund der nur geringen Hardware-Ressourcen, die in der Regel auf einem Edge-Device zur Verfügung stehen, nicht auf Technologien wie Docker oder Podman, sondern verwendet die Basis-Technologie LXC.
Mit Containern kann man alle diese Abhängigkeiten als ein einzelnes Image zur Verfügung stellen, dass mit wenig Handgriffen installiert bzw. aktualisiert werden kann.
Nachdem nun die Application(s) sowie das Image über eine CD-Pipeline ausgerollt werden können, bleibt noch die Aktualisierung des Host-OS bzw. der Firmware selbst.
Hier gilt es ein Edge-Device auszuwählen, das per Netzwerk aktualisiert werden kann.
Integrieren wir nun unseren Management-Dienst mit AWS Greengrass, erhalten wir einen zentralen Management-Hub in der Cloud, der alle Teilbereiche unseres Edge-Devices verwaltet – von Firmware über LXC-Container bis hin zur Greengrass Installation.
Und damit ist dann das Ziel eines jeden Systemadministrators erreicht: Ein transparenter, durchgängiger Prozess, um alle Ebenen der Software eines professionell eingesetzten Edge-Computing-Devices zu verwalten.

Fazit

Unter Verwendung der HARTING MICA und von AWS Greengrass lassen sich grundsätzlich alle Aspekte eines Edge-Devices zentral verwalten. Integrieren wir diese nun in einen Management-Dienst, erhalten wir einen zentralen Management-Hub, der alle Teilbereiche unseres Edge-Devices verwaltet – von Firmware über LXC-Container bis hin zur Greengrass Installation. Außerdem lassen sich so der Status und die Zustände aller Komponenten zentral überwachen, und im Falle von Problemen können diese schnell identifiziert werden oder sogar vor dem Eintreten erkannt und beseitigt werden.


Einige IoT Praxis-Beispiele für den Einsatz der der HARTING MICA mit AWS Greengrass finden Sie bei unseren IoT Case Studies.

Z.B. beim Technologiedemonstrator für vernetzte Ventilatoren, einem Projekt der Firma Rosenberg Ventilatoren:

 


Stehen Sie aktuell vor einer Edge Computing Herausforderung?

Gerne unterstützen unsere IoT Experten Sie bei Ihren Projekten und helfen Ihnen dabei, möglichst optimale Lösungen zu finden.

Sprechen Sie uns an: Kontakt

 


 

Ein seit mehr als 50 Jahren bekanntes Geschäftsmodell erlangt durch die Möglichkeiten der Digitalisierung mit einem Mal ein komplett neues Gewicht und hat weltweit bereits mehr als 50 % aller Fertigungsunternehmen dazu gebracht, ihr Geschäftsmodell zu überdenken und teilweise sogar vollkommen umzukrempeln. Die Rede ist von „Servitization“. Doch was ist das und wem nützt es wirklich?


Was ist Servitization?

„Servitization ist eine Geschäftsmodellinnovation, die für produzierende Unternehmen relevant ist und die Änderung des bisherigen Angebotsportfolios weg von nur Sachgütern und hin zu einer Kombination aus Sachgütern und Dienstleistungen bezeichnet. Damit spiegelt sie den gesamtwirtschaftlichen Trend zur Dienstleistungsgesellschaft auf Unternehmensebene wider.“ – Wikipedia

Anders gesagt: Hersteller ergänzen ihre Produkte durch Services oder tauschen diese sogar komplett damit aus. Dabei sind viele unterschiedliche individuelle Implementierungen möglich und es lassen sich drei grundsätzliche Service-Typen unterscheiden: Base Services, Intermediate Services und Advanced Services. [1]

  • Base Services sind solche Dienstleistungen, die zusätzlich zur Produktbereitstellung kommen. Dies ist in der Regel eine Bereitstellung von zusätzlichen zugehörigen Produkten, wie zum Beispiel Ersatzteile.
  • Intermediate Services dienen dazu, die Funktion eines Produktes und dessen Leistungsfähigkeit zu garantieren, beispielsweise durch Überwachung des Betriebs und präventive Wartungsarbeiten.
  • Advanced Services bedeuten, dass ein Kunde kein physisches Produkt, sondern anstelle dessen eine Leistung erwirbt und pro solch einer erbrachten Leistung bezahlt. Es findet hier vermehrt kein Eigentumswechsel des Produktes statt. Denkbar sind hier viele verschiedene Möglichkeiten.

Ein bekanntes und oft zitiertes Beispiel für die Anwendung eines Advanced Service, bietet der Triebwerkhersteller Bristol Siddeley. Dieser hat mit dem „Power-by-the Hour“-Modell bereits in den 1960er Jahren ein Servitization-Modell eingeführt. Nachdem Bristol Siddeley 1968 von Rolls Royce gekauft wurde, wurde das Konzept aufgegriffen, ausgebaut und seitdem als Service namens TotalCare bis heute angeboten.
Dabei geht es darum, die Triebwerke für Flugzeuge nicht mehr im klassischen Sinne an den Flugzeugbauer zu verkaufen. Der Flugzeugbauer bezahlt lediglich für die tatsächlichen Betriebsstunden des Triebwerks. Das Gerät bleibt dabei vollständig Eigentum von Rolls Royce, die sich dann auch um Wartung und Reparatur kümmern. Rolls-Royce war es so möglich, die Erlösströme zu stabilisieren und höhere Umsätze zu erzielen. Gleichzeitig bietet es dem Kunden wiederum planbare Betriebskosten, reduzierte finanzielle Risiken und ein effizienteres und zuverlässigeres Produkt.

Servitization findet aber auch vereinzelt in anderen Branchen Anwendung. Während Beispiele wie die Betreuung einer Maschine durch den Hersteller relativ naheliegend sind, findet man Servitization auch immer häufiger in zunächst unüblich erscheinenden Bereichen. So hat zum Beispiel das schwedische Bauunternehmen Skanska ein Krankenhaus gebaut und ist nun im Anschluss auch der Betreiber des Krankenhauses.

Ein Servitization Potenzial liegt für einen Hersteller meistens dann vor, wenn die Service-Angebote außerhalb der Kernkompetenz des Kunden liegen. Es entsteht durch sie also zusätzlicher Aufwand und Kosten und somit kein Gewinn für den Kunden.

 

Vorteile durch Servitization

Für Hersteller und Kunden bietet Servitization einen gemeinsamen Fokus auf den reibungslosen Betrieb. Es ergibt sich für Hersteller und Kunde eine Angleichung der Anforderungen an das Produkt. Für Kunden steht in der Regel ein möglichst effizientes und langlebiges Produkt im Vordergrund. Der Hersteller verdient allerdings unter Umständen mehr an seinem Produkt, wenn es gegen Abrechnung repariert wird oder wenn aufgrund eines Defektes ein neues (Austausch-) Produkt verkauft werden kann. Durch Servitization entsteht nun ein Zustand, indem sowohl für den Kunden, als auch den Hersteller, ein wartungsarmes Produkt den größten finanziellen als auch wirtschaftlichen Nutzen bietet.
Da der Hersteller nun auch z.B. für die Wartung zuständig ist, werden für ihn die Bedürfnisse des Kunden deutlich relevanter. Je zuverlässiger und wartungsärmer das Produkt, um so besser für den Hersteller, da jetzt weniger Wartungsarbeiten ausgeführt werden müssen und mehr Betriebsstunden abgerechnet werden können. Überspitzt könnte man sagen, dass theoretisch betrachtet der Hersteller selber die Rolle übernimmt, die bisher sein Kunde eingenommen hatte. Wenn so die Effizienz und Langlebigkeit von Produkten verbessert werden kann, wird im selben Moment der Betrieb automatisch ressourcenschonender und nachhaltiger.

Darüber hinaus kann man Mithilfe eines Servitization-Modells die Beziehung zu Kunden festigen und vertiefen und es ist einem Unternehmen möglich, sich von seinen Mitbewerbern durch mehr als nur die Produktqualität und den Preis zu differenzieren. Ein Lieferant von Sachgütern lässt sich schneller austauschen, als eine enge Zusammenarbeit mit einem Kunden. Außerdem lässt sich so bei einem Kunden der Ausschluss eines Mitbewerbers erzielen.

Natürlich wirkt sich ein Servitization-Modell auch auf den Umsatz aus. So lässt sich durch Service-Angebote beispielsweise ein stetiger Erlösstrom bilden und damit die Erlöse stabilisieren.
Durch die Positionierung als Dienstleister am Markt, kann zusätzlich auch die Wettbewerbsfähigkeit für die Zukunft gesichert werden.

 

Wann ist Servitization für mich lohnenswert?

Als Hersteller ist es zunächst wichtig zu erkennen, ob Servitization Potential vorhanden ist und worin es liegt. Es gilt herauszufinden, welche Aufgaben ein Produkt bei einem Kunden auslöst und welche dieser Aufgaben der Hersteller selbst bewältigen kann. Diese Aufgaben bilden typischerweise immer dann ein geeignetes Servitization Potential, wenn sie außerhalb der Kernkompetenzen des Kunden aber innerhalb der Kernkompetenzen des Herstellers liegen.

Ein typisches Beispiel wäre hier wieder die Wartung von Maschinen. Wer, wenn nicht der Hersteller selber weiß am besten, wie sich seine Maschinen verhalten sollten und wie sie optimal zu warten sind. Darüber hinaus können aber auch andere Bereiche wie der Betrieb, die Installation oder viele weitere individuelle Vorgänge ein Servitization Potential bergen. Wenn erkannt wurde, in welchen Bereichen Servitization Potential vorhanden ist, sollte geprüft werden ob dies einen wirtschaftlichen Nutzen bietet. Hierfür gibt es verschiedene Anhaltspunkte, z.B.
Wie viele bereits in Betrieb befindliche Einheiten gibt es pro neu Verkaufter Einheit? Je mehr Einheiten sich bereits im Betrieb befinden, um so sinnvoller ist es, mit diesen Geschäfte zu machen, statt sich auf die Geschäfte mit neuen Einheiten zu konzentrieren.
Wie ist das Verhältnis der Kosten über die gesamte Produktlebenszeit zu den Anschaffungskosten für den Kunden? Je höher dieses Verhältnis ist, um so lohnenswerter ist das Service-Geschäft.
Weniger Lohnenswert ist eine Dienstleistung zum Beispiel dann, wenn ein Lieferant oder Hersteller im Produktgeschäft zum Beispiel durch Patente oder besondere Technologien sehr stark ist.

So individuell Service Angebote sein können, so unterschiedlich lässt sich auch die Wirtschaftlichkeit eines solchen Service-Angebots ermitteln. Im Endeffekt sollte jeder einzelne Fall separat geprüft werden.

 

Wie gestaltet man einen effizienten Service?

Servitization ist – wie am Rolls Royce Beispiel zu sehen ist – nicht nur durch die fortschreitende Digitalisierung entstanden. Aber die Digitalisierung bietet neue Möglichkeiten, ein Servitization-Modell immer optimaler umzusetzen.

Denn der Servitization Ansatz profitiert von den gleichen oder zumindest von vergleichbaren Technologien, die auch verschiedenen IoT-Anwendungen oder der Industrie 4.0 zugrunde liegen: Sammlung, Übermittlung, Speicherung und Analyse von Daten.

In verschiedenen Bereichen hat die SIC! Software GmbH bereits verschiedenste Sensoren zum Sammeln von Daten eingesetzt und damit ermöglicht, z.B. den Betrieb einer Maschine zu überwachen. Dabei sind verschiedene Möglichkeiten der Analyse denkbar. Ausgelegt auf bloßes Erkennen der Betriebszeit über kleine Änderungen und Abweichungen im Betriebsablauf bis hin zum Erkennen von kompletten Ausfällen.
Bei einer geeigneten Auswertung sind die Daten außerdem dazu geeignet, Wartungsintervalle flexibel auf das tatsächliche Nutzungsverhalten der Maschinen anzupassen. Durch das Überwachen von Verschleißteilen kann ein möglicher Betriebsausfall der Maschine vorhergesagt werden und vorbeugend gehandelt werden („Predictive Maintenance“). So kann die Betriebszeit der Maschine maximiert werden, da unvorhergesehene Ausfälle und Wartungsarbeiten minimiert werden.

Es ist außerdem möglich, das Übermitteln und Visualisieren der Daten in Echtzeit zu realisieren. Über die passende IoT Cloud-Anwendung können die Art der Visualisierung und Alarme individuell konfiguriert und so auf jeden Anwendungsfall abgestimmt werden. Dies ermöglicht in Echtzeit auf Veränderungen im Betriebsablauf zu reagieren, Optimierungen vorzunehmen werden und Daten für weitere Analysen bereitzustellen.

So ist es möglich, eine Abrechnung basierend auf Betriebszeit zu realisieren, vollständig automatisiert Servicetechniker zu Wartungs- und Instandsetzungsarbeiten zu rufen, Verbrauchs- und Verschleißteile automatisch nachzubestellen, eine Rund-um-die-Uhr-Betreuung zu ermöglichen und noch viele weitere denkbare Anwendungsfälle umzusetzen.

Auch über den Einsatz von Servitization-Modellen hinaus birgt die Möglichkeit, Daten über seine Produkte zu sammeln, viele Vorteile. Diese lassen sich unter anderem zur Optimierung der Produkte, Entwicklung von Innovationen und letztendlich auch zur Differenzierung gegenüber Mitbewerbern im Markt einsetzen.

 


[1] [Baines, Tim & Lightfoot, Howard: Made to Serve: How manufacturers can compete through servitization and product service systems. Wiley, 2013, S. 64–68]

Einleitung

Das Wort „Blockchain“ fiel erstmalig im Zusammenhang mit Bitcoin als dezentrales Netzwerk für Zahlungen in der gleichnamigen digitalen Währung. Hierbei beschreibt die Blockchain eine zugrundeliegende Technologie, in der alle Transaktionen öffentlich und unveränderbar verzeichnet sind. Dazu wird mittels kryptografischer Verfahren die Korrektheit aller Transaktionen sichergestellt – beispielsweise die richtige Transaktionsreihenfolge, Verhinderung der doppelten Ausgabe eines Bitcoins bei einer Zahlung oder Schutz vor Manipulation einer Transaktion. Der entscheidende Punkt ist die Tatsache dass keine zentrale Vertrauensinstanz notwendig ist, da die Teilnehmer dem Inhalt der Blockchain selbst vertrauen.

Aber die technische Entwicklung schreitet mit hoher Geschwindigkeit fort. Daher fällt der Begriff „Blockchain“ mittlerweile nicht nur im Zusammenhang mit digitalen Währungen. Vielmehr ist von einer Technologie die Rede, welche bestehende Produkte, Dienstleistungen und sogar Geschäftsmodelle disruptiv beeinflussen wird.

Um die Potentiale und Auswirkungen der Blockchain-Technologie besser beurteilen zu können, haben sich in den letzten Jahren verschiedene Firmen aus unterschiedlichen Technologien und vor allem Finanzbereichen in Konsortien zusammengeschlossen:

  • Das R3 Konsortium, welches vornehmlich einen Zusammenschluss von rund 80 Firmen aus der Finanzwirtschaft (UBS, Credit Suisse, Deutsche Bank, Commerzbank, …) ist. (R3CEV LLC, 2017)
  • Das IoT-Consortium, zu dem u.a. Bosch Ltd. Cisco Systems Inc. gehören, untersucht inwiefern Blockchain-Technologie zur Absicherung und Verbesserung von IoT-Netzwerken eingesetzt werden kann. (Faife, 2017)
  • Im Hyperledger(Enterprise Ethereum Alliance) Konsortium haben sich mehr als 120 Firmen aus dem Bereich Finanzen, Banken, IoT und der Industrie organisiert. (Hyperledger)
  • Enterprise Ethereum Allianz mit rund 500 Startups, Unternehmen, Akademische Einrichtungen aus den unterschiedlichsten Bereichen. (Förster, 2017)

Darüber hinaus wurden im Jahr 2016 rund 500 Mio. USD an Venture-Kapital für Blockchain-Technologien in Startups und Technologie-Firmen investiert. (Coindesk)

Auch wenn nach heutigem Stand noch nicht genau ersichtlich wird, für welche Bereiche und Anwendungsgebiete Blockchain-Technologien verwendet werden können, so wird daraus doch ersichtlich, dass dieser neuen Technologie ein großes Potential zugetraut wird.

Im nachfolgenden möchte dieser Beitrag eine kurze Einführung in die Blockchain-Technologie geben und aufzeigen in welchen Gebieten Potentiale und mögliche Anwendungsfelder liegen.

 

Was ist die Blockchain (Definition)?

Blockchain ist eine neue Technologie zur Verifizierung von Datentransaktionen in einem dezentral organisierten Netzwerk mittels kryptografischer Verfahren. Die Blockchain bietet Nachvollziehbarkeit sowie Fälschungssicherheit von Transaktionen, ohne dabei auf eine zentrale Instanz angewiesen zu sein. (Voshmgir, 2017)

Die nachfolgende Abbildung zeigt vereinfacht den prinzipiellen Aufbau einer Blockchain. Wie der Name suggeriert, werden in einer Blockchain einzelne Blöcke aneinander „gekettet“. Dabei zeigt ein Block immer auf seinen Vorgänger, wodurch in der Blockchain eine verifizierbare Kette von Blöcken entsteht, welche vom aktuell letzten Block bis zum ersten Block reicht. Der erste Block wird im Allgemeinen auch als Genesis-Block bezeichnet, da dieser keinen Vorgänger besitzt.

Innerhalb eines Blocks werden dann die einzelnen Transaktionen verzeichnet. Eine Transaktion kann wie im Beispiel ein Zahlungsvorgang sein. Aber es kann auch etwas ganz anderes sein wie z.B. ein Lieferschein oder eine Garantieurkunde. Vom Prinzip her können Blockchains alle möglichen Daten wie Texte, Bilder oder gar Programmcode speichern.

Blockchain Technologie

Abbildung 1 Blockchain; eigene Darstellung

 

Damit eine neue Transaktion in der Blockchain gespeichert werden kann, muss ein neuer Block generiert, die Transaktion darin verzeichnet und der Block an die bestehende Blockchain angehängt werden. Dieser Prozess wird als „Mining“ bezeichnet und unterliegt bestimmten Regeln. Die Regeln werden vom Protokoll der Blockchain vorgegeben und dienen dazu, den Konsens zwischen allen Teilnehmern zu ermöglichen.

Denn sobald ein Block erfolgreich an die Blockchain „angekettet“ wurde, werden alle Transaktionen innerhalb des Blocks von den Teilnehmern als valide angesehen.

Peer-to-Peer Netzwerk (Blockchain)

Abbildung 2 Peer-to-Peer Netzwerk, eigene Darstellung

 

Die Verteilung der Blockchain erfolgt dezentral über ein Peer-to-Peer Netzwerk in welchem alle Knoten untereinander gleichberechtigt sind. Weiterhin ist jeder Knoten mit mehreren anderen Knoten des Netzwerks verbunden, um untereinander den aktuellen Stand der Blockchain auszutauschen sowie neue Transaktionen im Netzwerk zu verbreiten. So können diese dann in einem späteren Block aufgenommen werden. Als weitere Aufgabe überprüft jeder Knoten den aktuellen Stand der Blockchain auf Einhaltung der Regeln.

Vergleicht man dies nun mit aktuellen verteilten Datenbanksystemen, sind diese überwiegend zentral organisiert. So gibt es einen Masterknoten, welcher die Datenhoheit über getätigte Transaktionen besitzt und dem alle anderen Knoten (Slaves) vertrauen. Eine Validierung findet hier bei den angeschlossenen Slaves nicht statt. Dadurch sind diese Systeme anfällig für Manipulationen, wenn beispielsweise der Masterknoten durch einen Akteur infiltriert wird und über diesen dann manipulierte oder falsche Informationen verteilt werden.

Im Gegensatz dazu sind im Blockchain-Netzwerk alle Knoten gleichberechtigt und jeder Knoten überprüft die Blockchain auf Einhaltung der Regeln. Sollte somit ein Knoten manipulierte oder fehlerhafte Informationen verteilen, so würde dass von den anderen Knoten unmittelbar erkannt werden.

Weiterhin hat das Netzwerk auf Grund der hohen Redundanz eine sehr hohe Ausfallsicherheit, da jeder Knoten eine Kopie der Blockchain besitzt. Somit ist es unempfindlich gegen Ausfälle falls einzelne Konten nicht mehr erreichbar sind, sei es aus technischen oder politischen (Zensur) Gründen.

Blockchain-Plattformen

 .

 Public Blockchain-Plattform

Bei der bis jetzt beschriebenen Architektur für eine Blockchain handelt es sich um eine „Public Blockchain-Plattform“. Das heißt, jeder kann die Blockchain verwenden, indem er beispielsweise selbst einen Knoten betreibt, der sich dann mit dem Netzwerk verbindet. Eine Limitierung des Zugangs zum Netzwerk existiert nicht.

Somit sind die Daten innerhalb der Blockchain transparent, da alle Teilnehmer alle Transaktionen einsehen können. Gleichzeitig bleibt durch Kryptografie die Privatsphäre gewahrt, da eine Zuordnung einer Transaktion zu einer Organisation, Firma oder Person nicht ohne weitere Informationen möglich ist. Allerdings ist die Performance eines solchen Netzwerks verglichen mit einem verteilten Datenbanksystem gering. So sind im Bitcoin Netzwerk aktuell (Stand April 2017) maximal 7 Transaktion/Sekunde möglich von denen derzeit rund 4 Transaktionen/Sekunde erreicht werden.
Weiterhin ist die Blockgröße auf 1 Mbyte limitiert wobei ungefähr alle 10 Minuten ein neuer Block hinzukommt. Dies spiegelt sich auch in den Gebühren für eine Transaktion wieder.

Um die Grenzen der oben genannten Limitierung weiter hinauszuzögern haben sich neben der Public Blockchain mit der Private Blockchain und der Consortium Blockchain zwei weitere Ansätze herausgebildet. Hierbei wird der Anspruch an ein vollkommen dezentrales Netzwerk, in dem alle Knoten gleichberechtigt sind, herabgesetzt. Dadurch wird vor allem eine signifikante Erhöhung der Transaktionsrate pro Sekunde mit gleichzeitiger Absenkung der Transaktionskosten erreicht. (Thompson, 2016)

Beispiele für Public Blockchain-Plattformen:

  • Bitcoin (Netzwerk für Zahlungen)
  • Ethereum (Smart Contract Plattform)

Private Blockchain-Plattformen

Private Blockchain-Plattformen werden von einem einzelnen Anbieter (bspw. einer Firma oder Organisation) entwickelt und betrieben. Dieser hat somit die Hoheit über die Regeln zum Erreichen des Konsens innerhalb der Blockchain sowie welche Transaktionen in die Blöcke aufgenommen werden. Dies setzt einen hohen Grad an Vertrauen in den Betreiber voraus. Der Vorteil ist aber, dass es möglich ist den Teilnehmerkreis stark einzuschränken, welcher lesenden Zugriff auf die Informationen innerhalb der Blockchain erhält. Dies kann je nach Anwendungsfall wünschenswert sein.

Beispiele für Private Blockchain-Plattformen

  • – IBM Hyperledger, Blockchain-as-a-Service (BaaS)

 Consortium Blockchain-Plattformen

Consortium Blockchain-Plattformen sind private Blockchains mit dem Unterschied, dass diese von mehreren Anbietern, welche sich zusammengeschlossen haben, entwickelt und betrieben werden. Dadurch wird die „Macht“ über das Netzwerk auf mehrere vorausgewählte Teilnehmer verteilt.

Beispiele für Consortium Blockchain-Plattformen

  • Hyperledger
  • Ethereum Enterprise
  • Ripple

Diese Art von Blockchains hat das derzeit größte Potential, die Bedürfnisse spezifischer Märkte nach automatisierten, hoch sicheren Transaktionen abzubilden.

 


Die folgenden Artikel dieser Beitragsreihe „Blockchain – Verbesserung der Transaktionssicherheit durch Kryptografische Verkettung“ werden sich mit den fünf ausgewählten Merkmalen beschäftigen, die beim Einsatz von Blockchain Technologie relevant sind sowie Anwendungsfälle und Einsatzszenarien vorstellen.

Weitere interessante Artikel finden Sie in unserem Blog

 


Literaturverzeichnis

Coindesk. (kein Datum). Blockchain Venture Capital. Abgerufen am 10. April 2017 von

Enterprise Ethereum Alliance. (kein Datum). Enterprise Ethereum Alliance. Abgerufen am 10. April 2017 von http://entethalliance.org

Förster, M. (1. März 2017). Heise.de. Abgerufen am 10. April 2017 von Blockchain: Enterprise Ethereum Alliance ins Leben gerufen: Blockchain: Enterprise Ethereum Alliance ins Leben gerufen

Faife, C. (27. Januar 2017). CoinDesk. Abgerufen am 10. April 2017 von Bosch, Cisco, Gemalto and More: Tech Giants Team Up For Blockchain-IoT:

Hyperledger. (kein Datum). Blockchain Technologies for Business. Abgerufen am 10. Aprli 2017 von https://www.hyperledger.org

MAL, S. N. (7. Februar 2017). NEUN MAL SECHS. Abgerufen am 10. April 2017 von

R3CEV LLC. (2017). R3. Abgerufen am 10. 4 2017 von http://www.r3cev.com

Thompson, C. (2016. Oktober 2016). Blockchain Daily News. Abgerufen am 20. April 2017 von The difference between a Private, Public & Consortium Blockchain.:

Voshmgir, S. (30. Januar 2017). Blockchains, Smart Contracts und das Dezentrale Web. 36. (T. S. Berlin, Hrsg.) Berlin, Berlin, Deutschland.

 

 

Wissen Sie was Sie entwickeln sollen? Mit Sicherheit! Aber wissen Sie auch, warum genau diese Funktion für Ihr Projekt wichtig ist und für wen diese Funktion von Bedeutung ist? Wenn nein, ist Impact Mapping die Methode der Wahl für Sie.

 

Impact Mapping: Relevanz statt nur Code

Es gibt immer mehr zu programmieren, als es die Ressourcen zulassen. Eine Herausforderung in agilen Softwareprojekten ist es daher in der Anforderungsermittlung, die wichtigsten Funktionen herauszufinden. Impact Mapping  ist ein Planungstool, welches dabei hilft, die Funktionen mit dem größten Effekt auf den Unternehmenserfolg zu identifizieren. Dadurch hilft die Impact Map, Projektressourcen optimal einzusetzen.

Eine Impact Map ist eine vierstufige Mindmap, welche die Beziehungen zwischen Geschäftszielen, Akteuren, Auswirkungen und Maßnahmen visualisiert.

Dabei werden mit der Impact Map folgende Fragen beantwortet:

  • Warum machen wir das Projekt? (Ziel)
  • Wer wird durch das Projekt beeinflusst? (Akteure)
  • Welche Verhaltensweisen der Akteure möchten wir erreichen? (Auswirkung)
  • Was müssen wir liefern oder entwickeln, um die gewünschten Verhaltensweisen zu erreichen? (Maßnahmen)

In unserem Beispiel wird eine E-Commerce-App betrachtet. Nachfolgend ist die Impact Map für diesen Anwendungsfall dargestellt.

 

 

Vom „Warum?“ zum „Was?“: Aufbau einer Impact Map

Das Ziel (Warum?)

Der zentrale Punkt in der Impact Map ist das Ziel. Allzu oft wird sich bei IT-Projekten nur gefragt „Was“ umgesetzt werden soll oder eventuell noch „Wie“ die Umsetzung technisch erfolgen soll. Das „Warum?“ kommt in den meisten Fällen zu kurz. Dabei ist die Frage nach dem „Warum“ die wichtigste Frage, wenn das Projekt erfolgreich sein soll. Zu wissen, warum man etwas tut, ist die Basis, um gute Entscheidungen zu treffen.
Das zentrale Element der Impact Map ist daher das Ziel. Das Ziel definiert das Geschäftsziel, welches erreicht werden soll. Im Beispiel lautet das Geschäftsziel „Umsatz um 5 % in 6 Monaten steigern“.

 

Akteure (Wer?)
Im nächsten Schritt werden die Akteure ermittelt. Die Akteure sind diejenigen, die einen Einfluss auf die Projektergebnisse haben. Dies können Nutzer der Software oder andere Personen sein, welche vom Projekt betroffen sind (Stakeholder). Hierbei werden nicht nur die Personen miteinbezogen, welche zum Projekterfolg beitragen, sondern auch diejenigen, welche einen negativen Einfluss auf die angestrebten Ziele haben könnten.  Im Grunde wird hier also eine Stakeholderanalyse durchgeführt. In der vorliegenden Impact Map ist der Akteur der Kunde, welcher über die E-Commerce-App Einkäufe tätigen soll.

 

Auswirkungen (Wie?)
Die Auswirkungen setzen die Akteure in Bezug zu den Business-Zielen.  Sie beschreiben die gewünschte Verhaltensänderung der Akteure, damit die Geschäftsziele erreicht werden. Damit das Ziel der Umsatzsteigerung erreicht werden kann, müssen die Kunden mehr kaufen. Dies könnte dadurch geschehen, dass sie Artikel, die sie bisher noch  nicht gekauft haben, nun über die App beziehen. Eine andere Möglichkeit, den Umsatz zu steigern, könnte darin bestehen, dass der Einkaufsprozess so komfortabel gestaltet wird, dass die Kunden regelmäßig über die App einkaufen und nicht zur Konkurrenz ausweichen.

 

Maßnahmen (Was?)
Die Maßnahmen beschreiben, was die Organisation oder das Team entwickeln oder anbieten muss, um das gewünschte Verhalten der Akteure zu erreichen. Um den Kauf einer breiteren Produktpalette anzuregen, könnten beispielsweise verwandte Artikel angezeigt werden, um dadurch weitere Verkaufsimpulse zu setzen.
Der Bestellprozess könnte vereinfacht werden, indem ein Barcode-Scanner innerhalb der App bereit gestellt wird, wodurch die Artikeleingabe im Gegensatz zur manuellen Artikelnummerneingabe massiv vereinfacht wird. Auch eine Anzeige der bisher bestellten Artikel würde den Aufwand des Bestellprozesses für bereits bestellte Artikel reduzieren, da diese nicht aufwendig herausgesucht werden müssten.

  

Einsatz in der Praxis

Die Impact Map kann nach dem Top-Down-Prinzip oder Botton-Up-Prinzip aufgebaut werden.

Beim Top-Down-Ansatz wird ausgehend vom Geschäftsziel die Impact Map aufgebaut. Bei diesem Vorgehen können Ideen für Funktionen oder Maßnahmen generiert werden, um die angestrebten Geschäftsziele zu erreichen. Aus diesem Grund können die entsprechenden Anforderungen abgeleitet werden. Für eine genauere Spezifikation der Anforderungen und die anschließende Release-Planung bietet sich ergänzend die Methode des User Story Mappings an.

 

Sind bereits Anforderungen vorhanden, können diese mittels des Impact Mappings priorisiert werden. Dazu wird zunächst eine Impact Map aufgebaut und es werden die bisherigen Anforderungen mit dem Geschäftsziel in Beziehung gesetzt. Wird während des Prozesses festgestellt, dass eine Funktion wenig oder keinen Bezug zum Geschäftsziel hat, empfiehlt es sich, diese niedrig zu priorisieren oder ganz fallen zu lassen.

 

Fazit

Impact Mapping hilft den wirtschaftlichen Mehrwert eines Produktes oder Projektes im Blick zu behalten. Es visualisiert die Beziehungen zwischen den Funktionen und den erstrebten Geschäftszielen.  Durch den Einsatz dieser Methode können die Projektressourcen optimal eingesetzt werden und der maximale Nutzen erzeugt werden.

 

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