Zukunftstechnologien helfen Unternehmen, Ressourcen zu sparen, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und neue Berichtspflichten leichter zu erfüllen. Immer mehr Unternehmen setzen daher auf Process Mining, Data Analytics und Machine Learning, um Ineffizienzen zu beseitigen und produktiver zu werden.
Intelligente IT-Systeme sind der Schlüssel, um die Komplexität von Prozessen, Lieferketten und Systemen zu durchschauen und damit nicht nur Effizienz- sondern auch Nachhaltigkeitsinitiativen zum Erfolg zu führen. Bereits bei der Erfassung von verbrauchten und eingesparten Ressourcen macht Künstliche Intelligenz (KI) den entscheidenden Unterschied. Sie liefert valide Informationen und damit die Basis, um auf dem Weg zu Net-Zero einen guten Schritt weiterzukommen.
Mit KI grünen Mehrwert erzielen
Die gute Nachricht: Firmen haben schon jetzt einen der größten Hebel für mehr Nachhaltigkeit an der Hand. In den Unternehmensdaten verbirgt sich nämlich ein enormes Potenzial, um Ressourcen effizienter einzusetzen und den eigenen ökologischen Fußabdruck zu verbessern. Gerade das ungeheure Ausmaß dieses Datenschatzes ist allerdings auch der größte Hemmschuh. Denn in der Regel liegen die wertvollen Informationen nicht geordnet und in Echtzeit zugänglich vor, sondern verstecken sich in verschiedenen Datensilos. Zu dieser explodierenden Masse an gespeicherten Informationen kommt eine zunehmende Anzahl von IT-Systemen und Anwendungen. Hatten vor der Jahrtausendwende selbst größere Unternehmen meist nur eine Handvoll verschiedener IT-Systeme im Einsatz, sind es mittlerweile meist hunderte, wobei häufig mehr als zehn Applikationen zur Unterstützung eines einzigen Prozesses genutzt werden.
Diese Komplexität führt zu Brüchen in den Prozessen, die mit herkömmlichen Methoden nicht erkannt und somit auch nicht behoben werden können. Diese Ineffizienzen kosten nicht nur viel Geld, sondern verbrauchen auch unnötig Ressourcen oder führen zu eigentlich vermeidbaren CO2-Emissionen.
KI bringt Durchblick im Datendickicht
Die eigenen Prozessabläufe zu kennen ist der erste Schritt – doch der genügt nicht. Unternehmen müssen auch wissen, wo die Ursachen für Abweichungen liegen und wie sich diese beheben lassen. Wo der Mensch angesichts der Datenflut scheitert, analysieren KI-gestützte Technologien wie Process Mining in kürzester Zeit und datenbasiert alle Abläufe sowohl innerhalb des Unternehmens als auch entlang der Lieferkette. Die so erreichte Transparenz ermöglicht verlässliche Bewertungen des Ist-Zustandes und stellt Entscheidungshilfen, vor allem aber konkrete Handlungsmöglichkeiten zur Verfügung, um den Soll-Zustand zu erreichen. Bislang scheiterte dies meist daran, dass Daten umständlich manuell erfasst werden mussten oder nur unzureichend verfügbar waren. Ganz zu schweigen davon, dass die für die Entscheidungsfindung benötigten Auswertungen meist erst mit großer Verzögerung bereitgestellt werden konnten. Auch unklare oder sogar widersprüchliche Prioritäten in Unternehmen tragen häufig dazu bei, dass das Messen von Emissionen oder das Auffinden und Umsetzen von Verbesserungspotenzialen nicht datenbasiert und kontinuierlich gesteuert wird.
Prozesse ganzheitlich verstehen und optimieren
An dieser Stelle können innovative Technologien wie Process Mining eine entscheidende Rolle einnehmen. Die Software funktioniert dabei wie ein Röntgengerät für Prozesse und zeigt zunächst den Ist-Zustand von Abläufen im Unternehmen auf. Möglich wird dies, indem Daten aus den verschiedensten Quellen, wie etwa SAP, Oracle, Salesforce oder anderen Systemen zusammengeführt werden. Durch diesen übergreifenden Ansatz kann Process Mining die Unternehmensprozesse ganzheitlich abbilden und auf den Prüfstand stellen. Ergänzt werden die so gewonnenen Erkenntnisse um spezifische Kennzahlen und Datenschlüssel für Nachhaltigkeit, wie beispielsweise Emissionsfaktoren oder Ratings. So können ökologische und soziale Auswirkungen umfassend quantifiziert und relevante KPIs kontinuierlich überwacht werden.
Darauf aufbauend bieten Process-Mining-Lösungen eine multidimensionale Ansicht der Unternehmensprozesse mit all ihren Abhängigkeiten und Zusammenhängen. Komplexe Beziehungen beispielsweise zwischen Auftrags-, Rechnungs- und Lieferabläufe können so unter die Lupe genommen sowie automatisiert und / oder durch intelligente Handlungsempfehlungen optimiert werden.
Transparenz über Lieferketten hinweg
Mit Process Mining und Execution Management lassen sich Schwachstellen in allen Unternehmensbereichen identifizieren und beheben. Besonders großes Potenzial im Hinblick auf Umwelt- und Klimaschutz bieten jedoch Abläufe in der Produktion, der Materialwirtschaft und der Logistik – etwa indem sich die Ausschussquoten drastisch reduzieren lassen, Lieferwege optimiert und der CO2-Ausstoß verringert werden. Vor allem im produzierenden Gewerbe ist es außerdem wichtig, ein besonderes Augenmerk auf die Lieferkette zu legen. Denn Transparenz hinsichtlich der konkreten ökologischen und sozialen Auswirkungen von Lieferanten ist künftig aufgrund der strengen Vorschriften kein „nice-to-have“, sondern ein Muss, zumindest für Unternehmen ab 3.000 Beschäftigten, die die zusätzlichen Nachweispflichten durch das neue Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz erfüllen müssen. Genau zu diesen Scope 3-Daten fehlen aber oft ausreichende Einblicke – oder die Möglichkeit, vorhandene Informationen punktgenau abzurufen, wenn beispielsweise dringliche Beschaffungsentscheidungen getroffen werden müssen. Dies macht es schwer, Nachhaltigkeitsstandards bei der Auswahl von Lieferanten zu implementieren und dann auch konsequent durchzusetzen. Abhilfe schafft hier die Einbindung von Anbietern wie EcoVadis oder IntegrityNext, die Lieferantenbewertungen zur Verfügung stellen. Die Kombination dieser Informationen mit den operativen Prozessdaten ermöglicht es, eine nachhaltige Beschaffungsstrategie zu implementieren. Unternehmen bekommen Einblicke in die Nachhaltigkeitsperformance ihrer Lieferanten und können nachvollziehen – und in ihrem Reporting leichter nachweisen – wie ihre Geschäftspartner in allen Schlüsselbereichen der Nachhaltigkeit abschneiden.
Praxisbeispiele: Kosten- und CO2-Einsparungen durch optimiertes Supply Chain Management
Ein erheblicher Teil der Treibhausgasemissionen eines Unternehmens entsteht entlang der Lieferkette, das bestätigt auch die amerikanische Umweltschutzbehörde EPA. Eine besonders effektive und dabei grundsätzlich einfache Möglichkeit, in diesem Bereich Kohlenstoffemissionen einzusparen, ist eine bessere Auslastung des Fuhrparks. Der Knackpunkt dabei: Die Entscheider müssen für eine klimafreundliche Routenplanung Zugang zu den entsprechenden Informationen haben. Wie das gelingt, zeigt Archroma: Durch den Einsatz des Execution Management Systems von Celonis konnte der Anbieter von Spezialchemikalien die Kohlendioxidemissionen von mehr als 150.000 Lieferungen erfassen und Potenziale für einen Rückgang des CO2-Ausstoßes um 6 Prozent identifizieren. Archroma profitiert dabei von einer vollständigen Transparenz seiner Logistik-Prozesse. So können durch die detaillierte Erfassung des Gewichts der Sendungen und der Auslastung der LKWs mehrere Versandaufträge gebündelt werden. Darüber hinaus kann Archroma seine Kunden über die mit den Aufträgen verbundenen Emissionen informieren, was zu einer verbesserten Kundenbindung beiträgt.
Ein weiteres Beispiel: Ein Konsumgüterunternehmen aus der Fortune 500-Liste stand vor der Herausforderung, seinen Versand zu optimieren. Ungenauigkeiten hatten immer wieder zu kurzfristigen Käufen und unzureichend genutzten Transportkapazitäten geführt. Mit Hilfe des Execution Management Systems überwacht das Unternehmen nun die Auslastung seiner Versandkapazitäten in Echtzeit und kann Anpassungen gegebenenfalls noch bis zur letzten Minute umsetzen. Liegen zum Beispiel ähnliche Aufträge für denselben Kunden vor, so werden diese automatisiert zusammengefasst. Allein durch diese verbesserte Auftragsabwicklung müssen bis zu 300 LKW-Transporte weniger pro Woche auf die Straße geschickt werden.
Nachhaltigkeit als elementares Kriterium für alle Entscheidungen
Nachhaltigkeitsstrategien laufen viel zu oft ins Leere, weil sie nicht in alle Geschäftsbereiche eingebettet sind. Durch die Analyse von Geschäftsprozessen und den verbesserten Einsatz der eigenen Daten sind Unternehmen in der Lage, ihre Umwelt- und Klimaziele bei jeder betrieblichen Entscheidung zu berücksichtigen. Mithilfe von Simulationen können sogar mögliche Szenarien im Vorfeld durchgespielt werden, um so Auswirkungen von Maßnahmen im Voraus zu kennen oder auch um auf Risiken und Probleme in der Lieferkette besser vorbereitet zu sein. KI-gestützte Technologien versetzen Unternehmen in die Lage, handfeste Maßnahmen auch kurzfristig zu ergreifen, um Verbesserungen zu erreichen. So können Optimierungspotenziale voll ausgeschöpft werden, was – nicht immer, aber bei vielen Prozessen – zu messbar geringerem Ressourcenverbrauch sowie zu CO2-Reduktionen führt.