Tipps für die Effizienzsteigerung im Mittelstand durch KI
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Kaiserslautern (ots)
In vielen Betrieben des Mittelstands ist man bestrebt, die Effizienz zu steigern. Dies wird jedoch häufig durch ein unzureichendes Anforderungsmanagement ausgebremst. Wichtige Anforderungen werden übersehen, Prozessabläufe bleiben unklar und es fehlen die richtigen Werkzeuge. Dies verschwendet finanzielle und zeitliche Ressourcen und führt zu Frustration unter der Belegschaft.
Abhilfe schaffen kann hier die künstliche Intelligenz, denn sie ist in der Lage, zahlreiche Prozesse zu automatisieren, Daten zu analysieren und Fehlerpotenzial direkt aufzuzeigen. Dies steigert die Effizienz enorm, vorausgesetzt, es wurden klare Ziele gesetzt und die geeignete Anforderungsmanagement-Software mit darin enthaltener KI ausgewählt. Mit den richtigen Voraussetzungen ist es möglich, das Anforderungsmanagement in mittelständischen Unternehmen zu verbessern und so eine eindeutige Effizienzsteigerung zu erwirken, was sowohl den Mitarbeitern als auch den Kunden zugutekommt.
Bessere Prozessqualität durch Analyse und Abgleiche mit früheren Anforderungen
Da die KI in der Lage ist, eine Datenanalyse automatisiert durchzuführen, können Abläufe so effizienter gestaltet werden. Mit einem automatisierten Abgleich von Elementen mehrerer Projekte kann dadurch geprüft werden, ob ein bestimmtes Element schon einmal in einem Projekt eingesetzt wurde. Die KI findet nicht nur wörtliche Übereinstimmungen, sondern nimmt auch einen inhaltlichen Abgleich vor. Dadurch zeigt sich, welche Inhalte aus früheren Projekten für neue Prozesse verwendet werden können. Dies reduziert den initialen Aufwand bei neuen Projekten und gestaltet Projekte konsistenter.
Eine Analyse bereits erfasster Anforderungen kann zudem dazu genutzt werden, zu untersuchen, ob identische oder ähnliche Anforderungen zum wiederholten Mal erstellt wurden. Liegt eine Übereinstimmung vor, erfolgt eine Meldung der KI. Der Nutzer kann die doppelte Anforderung auf mögliche Missverständnisse und Widersprüche untersuchen, etwa wenn Zahlen aus einer früheren Anforderung übernommen wurden, die für die neue Anforderung nicht mehr gelten. Dadurch lassen sich Fehler und Probleme bei der Entwicklung verhindern, Anforderungen bleiben konsistent und Prozessqualität und -effizienz werden gesteigert.
Auch konkrete Arbeitsvorschläge, die auf vorhandenen Daten und Modellen im Tool basieren, kann die KI geben. Eine solche Arbeitsassistenz erkennt, wenn eine Teilaufgabe abgeschlossen ist und eine neue Anforderung erstellt wurde, zeigt Verbindungen zu anderen Anforderungen auf und informiert darüber, wie diese miteinander verlinkt werden müssen. Dadurch werden die nachfolgend durchzuführenden Schritte erkannt und benannt, während sich die verantwortliche Person ganz auf die Arbeitsausführung fokussieren kann. Gibt es Konflikte zwischen Anforderungen, erkennt die KI auch diese, sodass sie rechtzeitig erkannt und beseitigt werden. So erfolgt die Projektarbeit effizienter und die Qualität der Ergebnisse erhöht sich ebenfalls.
Gezielte Qualitätsprüfung und Unterstützung bei der Neuerstellung von Anforderungen
Anforderungen müssen klar und verständlich ausformuliert sein. Eine KI-gestützte Qualitätsanalyse hilft dabei, indem sie unklare oder vage Formulierungen erkennt und Verbesserungsvorschläge liefert. So werden Missverständnisse vermieden und sichergestellt, dass alle wichtigen Standards für Verständlichkeit und Vollständigkeit eingehalten werden.
Abschließend lässt sich festhalten, dass die künstliche Intelligenz durch konkrete Formulierungsvorschläge beim Erstellen von Anforderungen unterstützt. So wird klar, was genau gewünscht ist und wie ein Projekt umgesetzt werden soll. Dies erfolgt mithilfe von klaren Formulierungen. Betrachtet man das Beispiel eines Automobilherstellers, der eine Sitzheizung in seine Fahrzeuge integrieren möchte, die sich der Körpertemperatur des Fahrers oder Beifahrers anpasst, ohne zu überhitzen, legt die KI Anforderungen genau fest. Dies kann zum Beispiel so aussehen, dass sie die Anforderung dahingehend präzisiert, dass die maximale Temperatur nicht höher als 40 Grad Celsius sein darf, damit die Heizung nicht überhitzt. Gleichzeitig kann sie einen Testfall bestimmen, bei dem eine bestimmte Außentemperatur simuliert wird, um zu überprüfen, dass die Heizung diese Maximaltemperatur im dauerhaften Betrieb nicht überschreitet.
Über Dr. Sebastian Adam:
Dr. Sebastian Adam ist der Geschäftsführer der OSSENO Software GmbH. Er ist Experte für Softwarelösungen im Anforderungsmanagement und unterstützt seine Kunden täglich dabei, Projekte besser zu strukturieren, zu verwalten und zu optimieren. Auf diese Weise können sie ihr Anforderungsmanagement professionalisieren und die Produktentwicklungsprozesse verschlanken. Mehr Informationen unter: https://www.osseno.com/
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Vertreten durch: Dr. Sebastian Adam
E-Mail: info@osseno.com
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