Mitte Oktober durfte ich im Rahmen der IDC DevOps Conference 2022 mit Peter Vollmer von Micro Focus ein Videointerview führen. Darin spricht er über das Thema Value Stream Management, wie das genau hilft und wie die Künstliche Intelligenz dabei im Allgemeinen zum Zuge kommen kann.
Was ist Value Stream Management überhaupt?
Immer mehr Unternehmen folgen heute dem Konzept des Value Stream Managements (VSM) als Weiterentwicklung agiler Methoden sowie gängiger DevOps-Prinzipien und -Praktiken. Produktlebenszyklen verkürzen sich, und es sind immer neue Produkte und Innovationen erforderlich sowie immer neue Anpassungen an Marktbedingungen, um als Unternehmen erfolgreich zu sein.
In diesem Fall spricht man auch von Business Agility und lernenden Organisationen. Um diese Prozesse in einen bestmöglichen Einklang zu bringen, ist ein sogenanntes Value Stream Management (zu deutsch: Wertstrom-Management) vonnöten. Damit lassen sich sämtliche wertschöpfenden und nicht-wertschöpfenden Geschäftsprozesse auf geeignete Art und Weise erfassen, bewerten und optimieren.
Das hat es mit Value Stream Management konkret auf sich
Die Idee hinter dem Erfassen eines Wertstroms ist also das Verstehen eines Werts, der beim Fertigen eines Produkts oder dem Erbringen einer Dienstleistung entsteht, also von der Idee bis hin zum Endergebnis. Das ist nämlich die Voraussetzung für das kontinuierliche Optimieren eines Gesamtsystems. Das fängt an beim möglichst optimalen Einkauf, erstreckt sich über die Fertigung eines Produkts und endet bei der Einbeziehung sämtlicher Lieferketten, die ja auch eine Teil der Leistung sind.
Fachabteilungen und IT arbeiten dabei eng zusammen. Wertströme werden gemeinsam analysiert und verbessert. Ein gängiges Beispiel hierfür ist das Automatisieren von Prozessen mittels Künstlicher Intelligenz im Call Center: Hier lösen KI-Algorithmen automatisiert bis zu 80 Prozent der anfallenden Kundenanfragen. Damit können also eher langweilige und monotone Support-Arbeitsplätze durch interessantere, kreative Tätigkeiten ersetzt werden, was wiederum zu zufriedeneren Arbeitenden führen kann.
Die Grundlage für das Wertstrom-Management bilden moderne VSM-Software-Lösungen wie Value Edge von Micro Focus, die Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende in Echtzeit mess- und sichtbar machen. So erhält man zutreffende Metriken und Analysen, mit deren Hilfe sich Prozesse kontinuierlich verbessern lassen. Aber auch geschäftliche Prioritäten können damit strategisch mit der Produktbereitstellung koordiniert werden, woraus eine neue Flexibilität und Resilienz entstehen kann.
So hilft Value Stream Management im Allgemeinen
Value Stream Management ist laut Peter Vollmer ein wesentliches Kernstück bei der digitalen Transformation eines Unternehmens. Hierfür ist das Einbinden des sogenannten C-Levels unentbehrlich. Es sollte also zwingend die Führungsetage in strategische Entscheidungen rund um die Digitalisierung eingebunden werden. Denn nur dort können die notwendigen Entscheidungen getroffen werden, die dann von den darunter liegenden Ebenen umgesetzt werden sollen.
Dabei handelt es sich um wichtige Schritte, die helfen sollen, beispielsweise Silos aufzubrechen. Zudem müssen die erforderlichen Maßnahmen messbar sein, denn nur so lassen sich die Effekte der getroffenen Entscheidungen bewerten. Das wiederum funktioniert nur mit einem System, das es erlaubt, die erforderlichen Schritte systematisch zu optimieren. Nur so lassen sich die notwendigen und gewünschten Mehrwerte erzielen.
So kommen KI-Algorithmen zum Einsatz
Grundsätzlich können die richtigen Tools der Künstlichen Intelligenz bei der digitalen Transformation helfen, und das möglichst automatisiert. So lassen sich viele Prozesse nur dann skalieren, wenn KI-Algorithmen im Hintergrund eingesetzt werden. Das ist vor allem bei der zunehmenden Komplexität von unschätzbarem Vorteil, da viele Anwender:innen mit den erforderlichen Schritten schlichtweg überfordert sind.
In Sachen Value Stream Management steht die Künstliche Intelligenz laut Peter Vollmer allerdings noch ziemlich am Anfang. Zwar helfen passende, gut trainierte KI-Algorithmen, bessere Vorhersagen zu treffen. Das können allerdings viele IT-Experten auch. Wo die KI aber auf jeden Fall dem Menschen überlegen ist, betrifft das Identifizieren von Schwachstellen und Bottlenecks, wie sie vor allem bei großen Projekten auftreten. Denn hier kann die KI mithilfe geeigneter Korrelationen Einsichten liefern, zu denen die meisten Anwender:innen ohne größeren Aufwand nicht in der Lage sind.
Das komplette Videointerview mit Peter Vollmer
Disclaimer: Für das Verfassen und Veröffentlichen dieses Blogbeitrags hat mich die Firma Micro Focus über deren Agentur Harvard PR beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.