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Lead the Change - Der Mitarbeiter im Fokus

Digitalisierung Lead the Change klein

In einem vorangegangenen Blogbeitrag beschäftigten wir uns mit  der Digitalisierung und dem daraus folgenden Change-Management  bzw.  der erklärten  „Verpflichtung zum Wandel“ durch die Geschäftsführung.  

Auch in der Digitalisierung steht  das Wachstum des Unternehmens im Mittelpunkt, um schnell Skalen- und Netzwerkeffekte zu nutzen.  Um dies  in der  Digitalisierung  weiter zu gewährleisten, steht  das Lernen  und die Anwendung des Gelernten  durch die Mitarbeiter im Mittelpunkt  –  vorgelebt durch die Geschäftsführung 

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Lead the Change - Change-Management im digitalen Zeitalter

Veränderungen sind heutzutage ein ständiger Begleiter eines jeden Unternehmens. Hervorgerufen durch die Digitalisierung und Automatisierung müssen sie immer häufiger und schneller bewältigt werden. Gab es 2012 durchschnittlich noch weniger als zwei große Veränderungen pro Jahr in Unternehmen, so sind es mittlerweile drei, Tendenz steigend. Durch diese Wandlung ist die Transformationsfähigkeit, und damit das Change-Management, sowie das Erkennen von neuen Trends ein essenzieller Bestandteil bei der Bewältigung der Digitalisierung. Ziel sollte eine permanente Transformation des Unternehmens sein, welche oft eine agile Vorgehensweise voraussetzt. Diese muss von der Unternehmensleitung vorgelebt und etabliert werden. Im folgenden Beitrag wollen wir nun aufzeigen, wie dies aus Sicht der Geschäftsführung geschehen kann . Im nächsten Blogbeitrag befassen wir uns mit Maßnahmen zur Entwicklung des Unternehmens und der Mitarbeiter.

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Data Literacy  –  Beherrschen Sie die Sprache der Daten?

 

Daten über Daten über Daten


“The value of an idea lies in the using of it.”

Thomas A. Edison


Große Mengen Daten werden übereifrig gesammelt, aber wertschöpfend eingesetzt wird oftmals nur ein kleiner Anteil aller verfügbaren Daten. So viel Potenzial bleibt bisher ungenutzt, obwohl es sich kaum einer erlauben kann, vor Themen wie Big Data, Machine Learning, Data Science, KI und weiteren neuen Technologien die Augen zu verschließen. Ursachen dieses Phänomens sind die fehlenden Fähigkeiten, Daten zu verstehen und diese als Kapitalanlage systematisch zu nutzen.

US-Studien zeigen einerseits, dass Unternehmen unzureichend auf Herausforderungen im Umgang mit Daten vorbereitet sind, andererseits wird mangelnde Datenkompetenz („Data Literacy“) mit als größte Hürde einer erfolgreichen Data Management Strategie eingestuft.

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Machine Learning – schnell und einfach erklärt

 Elmar Nathe

 2 Sep 2019

BPM, Digitalisierung

Künstliche Intelligenz oder irgendwas mit neuronalen Netzen

Künstliche Intelligenz hat es als Gesprächsstoff inzwischen sogar in die Politik und in die Feuilletons der Zeitungen geschafft, wo insb. die gesellschaftlichen Auswirkungen dieser neuen Technologien diskutiert werden. Da häufig neuronale Netze eine beliebte Technologie sind, mit denen künstliche Intelligenz erklärt wird, bleibt bei den Lesern das Bild eines nachprogrammierten Gehirns haften, was entsprechende Emotionen wie Angst oder Ungewissheit weckt.

Dabei sind neuronale Netze nur ein Ansatz für das sogenannte maschinelle Lernen (Englisch: Machine Learning). Hierbei lernt ein Algorithmus aus Beispielen, also historischen Daten, und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern, und damit auf neue, unbekannte Daten wieder anwenden. Dabei werden oft auch schon seit Jahrhunderten bekannt statistische Verfahren wie z.B. die lineare Regression angewendet.

Neben der eigentlichen Extraktion, Aufbereitung und Analyse der Daten bietet maschinelles Lernen die Möglichkeit, Zusammenhänge zwischen den Daten in Algorithmen auszudrücken und zu nutzen. Die Vorteile maschinellen Lernens gegenüber von Menschen programmierten Algorithmen werden mit der derzeitigen Entwicklung der Datenquellen in den Unternehmen begünstigt. Im Big-Data-Zeitalter stehen Unternehmen in Qualität und Quantität ausreichend Daten zur Verfügung, um diese zu analysieren und algorithmische Zusammenhänge sicher zu erkennen.

 

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Robotic Process Automation: Prozessautomatisierung mit Software-Robotern richtig gemacht

Nachdem wir uns im vorherigen Beitrag mit der Automatisierung von Aufgaben in Prozessen mit Process und Rule Engines beschäftigt haben, steht in diesem Beitrag die Robotic Process Automation, kurz RPA genannt, im Vordergrund. Ich werde zunächst eine kurze Einführung zu RPA geben, bevor ich dann Anwendungsfälle für den Einsatz von Softwarerobotern vorstelle und auf die damit verbundenen Herausforderungen eingehe. Danach beleuchte ich die verschiedenen Möglichkeiten Softwareroboter zu konstruieren und gebe einen Ausblick auf mögliche Weiterentwicklungen von RPA.

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Prozesse intelligent automatisieren mit der Process Engine

Um ein Unternehmen zu verändern sind viele Maßnahmen denkbar. An den Prozessen anzusetzen hat die mit Abstand größte Wirkung. Die Prozesse sind der Puls des Unternehmens – ohne sie kann ein Unternehmen nicht koordiniert arbeiten. Process Engines sind dazu da, an diesen Prozessen anzusetzen – und sie zu automatisieren. Process und Rule Engine greifen ineinander, sodass die Process Engine den Prozess ausführt und die Rule Engine die notwendigen Entscheidungen automatisiert. Für den eigentlichen Mitarbeiter, welcher diesen Prozess realisiert, ist das eine gute Entwicklung, denn ihm werden die automatisierbaren Aufgaben abgenommen und nur Aufgaben, welche zu komplex für die Automatisierung sind,  werden vom Mitarbeiter übernommen.

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Intelligente Automatisierung: Der Start in die Zukunft!

Im Kontext der Digitalisierung gewinnt die Automatisierung von Prozessen weiter an Bedeutung. Gleichzeitig steigt die Vielfalt an Automatisierungstechnologien und -tools, beginnend mit Engines zur Prozessautomatisierung, Rule Engines über Robotic Process Automation bis hin zu Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. In unserer Blog- und Webinarreihe unternehmen wir zusammen mit Ihnen einen Streifzug durch den Dschungel dieser Technologien und stellen ihre jeweiligen Möglichkeiten und Chancen sowie Anwendungsfälle für deren Einsatz für eine intelligente Automatisierung vor.

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Innovate IT! - Lösung eines IT-Problems step-by-step mit Design Thinking

In dem aktuellen Beitrag greifen wir auf die Analyseergebnisse aus dem vorherigen Beitrag zurück und setzen den Prozess des Design Thinkings mit Phase 4 (Prototyping) fort.

Phase 4 - Prototyping

In dieser Phase wird die Grundidee aus der Phase 3 (siehe Abbildung 1) in Form von Prototypen weiterentwickelt.

Abbildung 1: Grundidee aus Phase 3

Prototype 1 (Abbildung 2)

Das Smartphone verbindet sich bei Bedarf mit einer Zwischeneinheit (Data Verification Unit, kurz DVU) und legt dort Daten ab. Nach dem Ablegen der Daten wird der dynamische Port auf der Seite des Smartphones geschlossen. Die DVU speichert, überprüft und stellt die Daten für das Zielsystem abrufbereit zur Verfügung. Das Zielsystem holt die Daten bei Bedarf ab. Nach dem Abholen der Daten wird der dynamische Port auf der Seite des Zielsystems geschlossen.

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Innovate IT! - Analyse eines IT-Problems step-by-step mit Design Thinking

In diesem Beitrag zeigen wir wie ein IT-Problem aus der Praxis mit Design Thinking gelöst werden kann. Idealerweise haben Sie bereits unsere vorherigen Blog-Beiträge gelesen und/oder bringen schon in den folgenden Themenfeldern Wissen mit:

• Grundlagen der Innovation
• Design Thinking als Innovationsmethode

sowie ein grundlegendes Verständnis und Interesse für technische Problemstellungen.

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Innovate IT! - Einführung in die Innovationsmethode Design Thinking

Design Thinking (DT) ist kein unbekannter Name. Doch was steckt dahinter und warum lohnt es sich Design Thinking im Detail anzuschauen? Dieser Frage gehen wir auf den Grund.

Zuerst werden die einzelnen Phasen des Design Thinkings vorgestellt, danach der Methodenkoffer des DT aufgezeigt und zum Schluss werden die Kniffe bei der Zusammensetzung des Teams im Detail betrachtet.

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