Menü
Ganzheitliches Gestalten statt Insellösungen: Die Transformation Area 4 ist allen Arbeitspaketen übergeordnet. Sie stellt sicher, dass die entwickelten Lösungen ineinandergreifen und eine stabile IT-Landschaft bilden.
Wie fügt sich eine Lösung in Ihre Prozesslandschaft ein? Welche Synergieeffekte ergeben sich zwischen den Transformation Areas? Was für Initiativen ergänzen die Datenfabrik.NRW ? Und wie unterstützen die Maßnahmen für eine Zukunftsproduktion Ihre Unternehmensstrategie?
Diese und viele weitere Fragen leiten die Arbeit der Transformation Area 4 in insgesamt vier Querschnittsthemen über:
Die Fabrik der Zukunft braucht eine konsistente Prozess- und IT-Landschaft, die in der Datenfabrik.NRW ganzheitlich gestaltet werden soll. Damit das gelingt, ist die Transformation Area 4 – Data-driven Enterprise Architecture – allen Arbeitspaketen des Forschungsprojekts übergeordnet. Jonas Lick, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IEM, erklärt im Interview, welche besonderen Herausforderungen mit dieser Aufgabe verbunden sind.
Die fachliche Arbeit und die Ausgestaltung der einzelnen Lösungen findet in den TA 1, 2 und 3 statt. Dabei müssen die jeweiligen Teams natürlich auch den Überblick über die Komplexität ihrer Projekte haben. Die Integration aller Lösungen – auch über die Grenzen der einzelnen Transformation Areas hinweg – funktioniert über die Modellierung: Wir erstellen mit allen Beteiligten der Arbeitspakete Modelle. Wir setzen uns zusammen und modellieren zum Beispiel die Unternehmensprozesse, die in dem jeweiligen Arbeitspaket verändert werden und fassen zusammen, wie sich die Ergebnisse eines Arbeitspakets in die Prozesslandschaft eingliedern. Auf diese Weise erhalten wir eine konsistente Übersicht über die gesamte Prozesslandschaft und ihre Entwicklung.
Wir haben regelmäßige Treffen. Es gibt feste Termine, zu denen wir die Vertreter der einzelnen Arbeitspakete einladen. Gemeinsam besprechen wir dann ganz grundlegende Fragen: Wie ist der aktuelle Arbeitsstand? Oder: Welche weiteren Schritte sind geplant? Die Antworten synchronisieren wir mit dem, was wir bereits modelliert haben. Wenn wir Synergien erkennen, weisen wir darauf hin und regen an, sich untereinander auszutauschen. Ein Beispiel: In einem Arbeitspaket wurde eine KI-basierte Texterkennung entwickelt. Für eine andere Lösung in einem anderen Arbeitspaket wird ebenfalls eine Texterkennung benötigt. Diese Synergien müssen erkannt und kommuniziert werden, um unnötigen Mehraufwand zu vermeiden. Wir schauen in der TA 4 einfach immer wieder nach links und rechts – und das nicht allein bei der Datenfabrik.NRW.
Good-to-Know TA4
Die Lösungsentwicklung für Künstliche Intelligenz startet im Produktionsumfeld in der Regel mit der Entwicklung eines Proof-of-Concept (PoC). Ziel ist die Machbarkeit einer technischen Lösung grundsätzlich nachzuweisen. Der PoC wird iterativ validiert und weiterentwickelt. Für eine schnelle und agile Softwareentwicklung wird im PoC-Stadium die IT-Systemlandschaft oft nur teilweise oder gar nicht berücksichtigt. Mögliche auftretende Folgen sind:
Vor diesem Hintergrund entsteht die zentrale Herausforderung die datengetriebenen Lösungen über das Prototypenstadium hinaus zu entwickeln.
Im schlimmsten Fall entstehen Insellösungen. Diese können isoliert betrachtet die betroffenen Prozesse effizienter machen. Ihre Skalierbarkeit ist jedoch enorm eingeschränkt. Um die Lösungen über das Prototypenstadium hinaus zu entwickeln, bedarf es einer Transparenz über bestehende IT-Systeme und die Prozesse, in denen diese eingesetzt werden. Hierdurch wird ein Alignment der Anwendungsfälle mit Prozessen und IT-Systemlandschaft erreicht, das verdeutlicht, in welche weiteren Prozesse eine KI-Lösung später übertragen werden kann und soll.
Das skizzierte Spannungsfeld zwischen agiler Entwicklung von PoCs für datengetriebene Lösungen und dem Berücksichtigen aller Anforderungen zur Integration der Lösungen in die IT-Systemlandschaft muss unternehmensindividuell gelöst werden. Ziel ist das Bewahren bzw. die Entwicklung einer konsistenten IT-Systemlandschaft. Dabei darf die Berücksichtigung aller Anforderungen die Agilität in den einzelnen Projekten nicht einschränken. Folgendes Ergebnis gilt es unbedingt zu vermeiden: ein Großprojekt, das nach dem Wasserfallprinzip langwierig bearbeitet wird, dessen datengetriebene Lösungen aber dennoch weder die Anforderungen der Benutzer noch die Anforderungen zur Integration in die IT-Systemlandschaft erfüllen. Um den beschriebenen Spagat zwischen Schnelligkeit, Agilität und Skalierung zu meistern, ist eine ganzheitliche Betrachtungsweise notwendig. Unternehmensarchitekturmanagement (EAM) kann hierfür ein geeigneter Lösungsansatz sein, der die Entwicklung und Implementierung skalierbarer KI-Lösungen unterstützt.
Dem Managementansatz EAM liegen heute Frameworks wie TOGAF, DODAF oder UAF als Grundlage bereit. Dabei liegt es in der Natur eines Frameworks einen breiten Orientierungsrahmen vorzugeben, der oft bewusst sehr abstrakt gehalten ist. Für den nutzenstiftenden Einsatz von EAM in der Praxis ist also ein Zuschnitt erforderlich. TOGAF ist als Framework verbreitet und dient bei EAM-praktizierenden Unternehmen häufig als Grundlage. Über 120.000 TOGAF-zertifizierte Unternehmensarchitekten weltweit bestätigen das. Wie ein Zuschnitt für das Framework TOGAF aussehen kann, wurde und wird im Forschungsprojekt „Datenfabrik.NRW – Künstliche Intelligenz in der Produktion von morgen“ erarbeitet. Wichtige Eckpunkte sind: Reduzieren der Elemente der Modellierungssprache auf Basis der Leitfragen der Anwenderunternehmen, Analysieren der unternehmensspezifischen IT-Roadmaps und Abgleich mit den geplanten technischen Lösungen im Projekt und Ermöglichen der gemeinsamen Arbeit an entstehenden Unternehmensmodellen.
Die beschriebenen Schritte sichern eine nutzenstiftende Anwendung von EAM zur Vermeidung von Insellösungen.
