Knowledge Discovery: Modellierungstechniken von der Wissensdatenbank über Statistik bis zu KI
Eine besondere Stärke des Lean Managements liegt in der niedrigen Eintrittsschwelle seiner Werkzeuge: Viele der eingesetzten Tools, wie Prozessnivellierung, Wertstromanalyse oder Rüstzeitoptimierung, sind relativ leicht zu verstehen und anzuwenden. Das bedeutet jedoch nicht, dass Lean-Projekte trivial sind – ganz im Gegenteil. Die Verständlichkeit und Zugänglichkeit der klassischen Lean-Tools sind vielmehr ein wesentlicher Faktor für die weltweiten Erfolge dieses Ansatzes.
Allerdings sollte nicht außer Acht gelassen werden, dass bestimmte Fragestellungen eine tiefere und komplexere Analyse erfordern. Besonders deutlich wird dies bei der Identifikation und Eliminierung von Fehlerursachen – einem Thema, das Unternehmen nicht nur intern, sondern auch extern durch Kundenunzufriedenheit und Imageverlust stark belasten kann.
Hier kommt die Ursache-Wirkungs-Analyse ins Spiel, die in vielfältiger Form auftreten kann: Vom Einsatz bekannter Prinzipien und Effekte über statistische Methoden bis hin zu fortgeschrittenen Datenanalysetechniken, die heute bis zur Künstlichen Intelligenz (KI) reichen. Komplexe Herausforderungen wie Wechselwirkungen, Phasenübergänge oder dutzende Inputfaktoren über die gesamte Prozesskette hinweg erfordern eine tiefgehende Modellierung. Dies setzt umfangreiche Kenntnisse über die entsprechenden Methoden und deren Anwendungsvoraussetzungen voraus. Die Herausforderung besteht darin, Ergebnisse zu erzielen, die nicht nur "gut aussehen", sondern die Realität akkurat widerspiegeln – eine anspruchsvolle Aufgabe, die Präzision und Fachwissen erfordert.
In meinem Vortrag werde ich einen umfassenden Überblick über diese Möglichkeiten geben und Sie dazu einladen, sich den Chancen und Herausforderungen der Datenanalyse zu stellen.
