Aktuelle Projekte auf den verschiedenen Ebenen
Localized Exploitation Projekt
Die Mufasa Railway Systems GmbH nimmt häufig Dienstleistungen anderer Unternehmen in Anspruch und für den laufenden Betrieb werden auch ständig materielle Güter von unseren Lieferanten bestellt. Daher haben wir ein großes Volumen an Rechnungen, welche tagtäglich verarbeitet werden müssen. Aktuell werden physische Rechnungen manuell verarbeitet und in Ordnern eingeordnet und Rechnungen, die wir per E-Mail bekommen werden, ausgedruckt und ebenfalls in Ordnern eingeordnet. Dadurch entsteht erheblicher Aufwand für die Sekretär*innen und wir haben bereits ganze Räume voll von Regalen mit Ordnern von Rechnungen. Weiters ist es auch ein erheblicher Aufwand Rechnungen aus der Vergangenheit erneut einzusehen. Daher haben wir uns entschieden ein neues Projekt umzusetzen, wodurch Rechnungen in Zukunft digital gespeichert und verarbeitet werden. Physisch eingelangte Rechnungen werden durch einen Scanner eingescannt und als PDF-Datei abgespeichert. Anschließend wird die Datei mithilfe von OCR-Software ausgelesen und als rohe Zeichenkette in der Datenbank abgespeichert. OCR steht für „optical character recognition“. Eine OCR-Software ist eine Software welche Text in Bildern oder PDF-Dateien erkennt, ausliest und als für Computer verarbeitbaren Text ausgibt. Rechnungen, die wir über E-Mail zugesendet bekommen, werden direkt abgespeichert und durch die OCR-Software ausgelesen. Anschließend wird der Text an eine intern erstellte und trainierte KI weitergegeben, welche aus dem Text relevante Daten ausliest, wie etwa die Umsatzsteuer-Id, die bestellten Güter, deren Anzahl oder deren Preis. Da KI nicht hundertprozentig sicher agieren kann, müssen zumindest die wichtigsten Daten wie der Brutto- und Nettobetrag noch kontrolliert werden. Die von der KI ausgelesenen Daten werden schließlich strukturiert in einer Datenbank gespeichert. Abseits des Kernprojektes werden wir unsere größeren Lieferanten, welche es noch nicht bereits machen, fragen, ob diese uns Rechnungen in Zukunft per E-Mail zukommen lassen können. Diese Maßnahme, werden wir als Erstes umsetzen, da wir dadurch direkt weniger physischen Platz brauchen werden und diese wenig Arbeitsaufwand darstellt. Die Informationsfunktion wird durch dieses Projekt maßgeblich verändert, da erstmals der Inhalt der eingegangenen Rechnungen digital und für Software lesbar zur Verfügung steht. Diese neuen Daten können im weiteren Verlauf ausgewertet werden und von anderen Bereichen des Unternehmens genutzt werden. Wie zum Beispiel im Lager, um zu speichern, mit welchem Preis verschiedene Artikel gekauft wurden, um die Preiskalkulation von Aufträgen genauer durchführen zu können. Die Informationsinfrastur wird sich durch dieses Projekt auch ändern, da für das Projekt eine neue Datenbank und neue Software benötigt wird.
Internal Integration Projekt
Mithilfe des Rechnungsdidgitalisierungsprojekts haben wir unsere Rechnungen digitalisiert und speichern die Daten dieser in einer Datenbank. Das bietet die Vorteile, dass wir die Rechnungen nicht mehr physisch lagern müssen und dass wir jederzeit schnell auf die Rechnungen zugreifen können, ohne lange suchen zu müssen. Die Auswirkungen haben sich aber nur auf den einen Prozess begrenzt. Mit einem neuen Projekt auf Ebene der „Internal Integration“ wollen wir nun andere Systeme des Unternehmens mit dem Rechnungssystem verknüpfen, um von den gesammelten Daten, wie auch den Daten der anderen Systemen zu profitieren. Konkret soll das Rechnungssystem mit dem Einkauf und dem Lager verknüpft werden. Der Sinn hinter der Vernetzung mit dem Einkauf ist hauptsächlich, um Daten zu beschaffen, mit der die KI zum Verarbeiten des Rechnungstextes, kontrolliert werden kann. So werden aus dem Einkaufsystem die bestellten Güter wie auch deren Mengen und Preise abgefragt, diese müssen im System bereits vorliegen, wenn die KI Güter aus der Rechnung ausliest. Wenn die KI Güter liest, welche nicht im Einkaufsystem existieren, so werden die mit den Rechnungen beauftragten Menschen benachrichtigt, dass eine Rechnung nicht korrekt ausgelesen wurde und manuell überprüft werden muss. Es wird weiters überprüft, ob der Artikel vom richtigen Lieferanten gebracht wurde. Mit dem Lager wird das Rechnungssystem vernetzt, um die Preise der gekauften Artikel weiterzugeben. So hat man im Lager jederzeit die Information mit welchem Preis, welcher hinterlegter Artikel gekauft wurde. Dies kann im weiteren Verlauf zum Beispiel bei der Preiskalkulation von Aufträgen genutzt werden. Auch hier ändert sich die Informationsfunktion wieder. Durch das Verbreiten der Daten über verschiedene Prozesse und Systeme hinweg, liegen die Daten an vielen Orten auf und sind zugreifbar. Die Informationsinfrastruktur wird sich hingegen nicht stark verändern, vorausgesetzt, die Systeme sind alle innerhalb eines firmeninternen Netzwerkes erreichbar. Es müssen lediglich Schnittstellen erstellt und die Software angepasst werden.
Business Process Redesign Projekt
In vielen Industrieunternehmen finden Prozesse, wie Design, Produktion und Qualitätsprüfung, in getrennten Schritten statt und sind damit sehr zeitaufwendig. Es wäre durchaus ein großzügiges Zeitersparnis, wenn man Schritte wie diese, in einen einzigen Prozess integrieren könnte. Doch wie könnte so ein Prozess in der Praxis aussehen? Zuallererst benötigt man eine Software, welche mit sämtlichen Datenbanken der Mufasa Railway Systems GmbH verknüpft ist. Diese soll es dem Kunden, in Form von einer webbasierten 3D – Konfiguration, ermöglichen mit Hilfe des Sales-Teams und den Verkaufsberatern von überall aus der Welt aus, Schienen, Weichenteile und etc. zu konfigurieren und zu bestellen. Dabei wird ein 3D – Modell gerendert, welches das gewünschte Bauteil darstellt, visualisiert und somit einen digitalen Zwilling erstellt, welcher fortlaufend weiterbearbeitet und angepasst werden kann. Dafür notwendig sind unter anderem die Umgebungsvariablen, wie Untergrund, durchschnittliche Witterungsverhältnisse in der Region, etc., sowie grundlegende Parameter, wie zum Beispiel die Länge der Schienen. Mit den angegebenen Daten werden daraufhin Materialkosten berechnet, die voraussichtliche Lebensdauer der Teile, bei verschiedensten klimatischen Bedingungen, prognostiziert, und ob die angegebene Konfiguration überhaupt möglich ist. Daraufhin wird ein Preisvorschlag, basierend auf den Spezifikationen des Kunden, von der Software ausgegeben welcher noch verhandelt werden kann. Sobald der Kunde auf Bestellen klickt, werden alle Daten, direkt an die Produktionssoftware in die Werke übertragen, um den Produktionsprozess sofort einzuleiten. Dadurch werden Prozesse, die normalerweise Tage, wenn nicht sogar Wochen dauern innerhalb eines Tages oder wenigen Stunden umgesetzt. Dadurch wird die Effizienz gesteigert und es können mehr Kunden in einem kleineren Zeitraum abgewickelt werden. Die Mufasa Railway Systems GmbH würde dadurch, zu einem High-Tech-Dienstleister für Mobilitätsinfrastruktur werden. Die Informationsfunktion verschiebt sich dabei von einer rein unterstützenden hin zu einer operativen und strategischen Rolle. Auch die Informationsinfrastruktur verändert sich mit der Neueinführung eines solchen Prozesses. Zum einen muss mehr Serverkapazität zur Verfügung gestellt werden und mehr IT-Personal, um eine solche Software zu betreuen und zu warten. Zum anderen wird jedoch auch die Rolle des Ingenieurs sich stark verändern. Anstatt Prototypen zu entwickeln, würden diese dabei helfen, den Algorithmus zu definieren und die Logik der Software zu entwickeln und diese stetig zu verbessern.
Business Network Redesign Projekt
Ein Projekt für die Vierte und vorletzte Ebene von Venkatraman namens „Business Network Redesign“, wäre ein Informationssystem, welches Schäden an hergestellten Teilen erkennt und deren defekte meldet (Venkatraman, 1994). Normalerweise ist die Eisenbahngesellschaft in dem jeweiligen Land für die Schadenserkennung und Neubestellung von Schienen, Weichenteilen usw. zuständig. Doch mit dieser Prozesserneuerung können beschädigte Bauteile deutlich schneller erkannt und ausgetauscht werden. Dafür benötigt man etliche Sensoren, welche im Besten Fall, das gesamte Schienennetz abdecken. Die Daten dieser Sensoren werden daraufhin in einer Datenbank gespeichert, in welcher sie zu jederzeit abrufbar sind. Diese Daten werden im nächsten Schritt von einer KI basierten Software ausgewertet. So weiß die Mufasa Railway Systems GmbH immer Bescheid, falls ein Bauteil im Schienennetzwerk defekt, abgenutzt, gewartet oder ausgetauscht werden muss. Daraufhin wird eine Meldung an die zuständige Eisenbahngesellschaft getätigt. Folgend beginnt der Bestellprozess, wie im Projekt auf Ebene des Business Process Redesign aufgezeigt und der Produktions- und Auslieferungsprozess kann unverzüglich starten. Diese Vorgangsweise hat zwei Vorteile. Erstens werden fehleranfällige Schienenteile besonders früh erkannt, was womöglich Unfälle verhindert und zweitens ist es Zeit- und Geldsparender, Schäden über Sensoren zu entdecken, als das gesamte Schienennetzwerk manuell zu überprüfen. Weiters kann das Leistungspotenzial mehr ausgeschöpft werden aus dem Grund, dass manchmal beschädigte Teile nicht erkannt und nicht ausgetauscht werden, was weniger Umsatz bedeutet. Doch durch das Projekt werden diese jetzt ebenfalls erkannt und neuer Umsatz kann erzielt werden. Die Informationsfunktion ändert sich insofern, dass jetzt nicht mehr die Bahnbetreiber die Schäden melden und die Informationen liefern, sondern die Sensoren an der Bahnstrecke. Zur teilweise bereits vorhandenen Informationsinfrastruktur kommen jetzt noch die ganzen Sensoren hinzu und mehr Serverkapazitäten für eine komplett neue Datenbank inklusive IT-Personal, welches das Ganze betreuen soll.
Business Scope Redefinition Projekt
Im fünften und letzten Level der Transformationslevel von Venkatraman, namens „Business Scope Redefinition“ geht es darum, dass IT den Geschäftsbereich eines Unternehmens völlig neugestaltet (Venkatraman, 1994). Bei diesem Projekt kann man direkt an das Projekt aus dem Vorkapitel anknüpfen. Und zwar beschließt die Mufasa Railway Systems GmbH ein Vorhaben, welches eine Software enthält, die für sämtliche externe Dienstleistungskunden zugänglich ist. Im Falle der Mufasa Railway Systems GmbH wären dies Großteils nationale Eisenbahngesellschaften. Diese Software erkennt, basierend auf Kamera- und Sensordaten, ob etwaige Streckenabschnitte innerhalb des Schienennetzwerks aktuell blockiert sind. Das kann der Fall sein durch planbare Ereignisse, wie etwa Baustellen, jedoch können auch unvorhersehbare Umweltkatastrophen, wie ein auf die Schienen gefallener Baum, eine Überschwemmung oder völlig verschneite Gleise, über dieses System erkannt werden. Man kann dadurch auch Geschwindigkeitsbeschränkungen für gewisse Bereiche aussprechen im Falle eines schweren Schneesturms oder eines überraschenden Platzregens. Bei so einem Ereignis können ebenfalls Veränderungen im Zeitplan ausgerechnet und an den Kunden ausgegeben werden. Doch um dieses ambitionierte Vorhaben umsetzen zu können benötigt es einiges an Vorarbeit. Zum Beispiel müssten Allwetterkameras mit Nachtsichtfunktion, auf so vielen Streckenabschnitten wie möglich platziert werden, um Objekte auf den Schienen zu erkennen. Zusätzlich dazu müsste man Daten von Wetterstationen in der Nähe des Schienensystems beziehen, um Unwetterwarnungen so schnell wie möglich an die Bahnbetreiber weiterzuleiten. Das Leistungspotenzial verändert sich insofern, dass ein völlig neuer Geschäftszweig gegründet wird in Form einer Dienstleistung. Dadurch wird eine neue Einkommensquelle für die Mufasa Railway Systems GmbH realisiert. Davor mussten sich die Bahnbetriebe selbst mit solchen Problemen herumschlagen, doch mit diesem Projekt wären sie in der Lage sich voll und ganz auf den Bahnbetrieb und der Servicearbeit gegenüber ihren Kunden zu konzentrieren. Durch dieses Projekt wird die Informationsfunktion komplett umgeändert von einer unterstützenden zu einem operativen und strategischen Werkzeug, welches maßgeblich am Prozess der Umsetzung beteiligt ist. Das Erfolgspotenzial wird ebenfalls ausgeschöpft durch Veränderungen in der Informationsinfrastruktur. Zum einen wären da die Allwetterkameras, zum anderen die externen Wetterstationen, um klimatische Bedingungen zu prüfen. Zu guter Letzt benötigt es noch zusätzliches IT-Personal, um die Software zu entwickeln und instand zu halten inklusive zusätzlicher Serverkapazitäten aufgrund der hohen Datenverarbeitung.
