Von der Mitar­bei­ter­re­si­lienz hängt ab, wie Teams mit Stress, Verän­de­rungen und Krisen umgehen. Arbeit­geber können diese Eigen­schaft bewusst beein­flussen.

Möchten Unter­nehmen in Zeiten sich verstär­kender und häufiger auftre­tender Krisen bestehen, müssen sie resi­li­ente Struk­turen aufbauen. Resi­lienz beschreibt eine Stär­kung der Wider­stands­kraft gegen­über bedroh­li­chen Entwick­lungen, die sich häufig nur schwer vorher­sagen lassen. Doch wie kann eine solche Resi­li­enz­för­de­rung aussehen und welche Tech­no­lo­gien helfen dabei? Wer sich mit dieser Frage beschäf­tigt, stößt immer wieder auf das Thema künst­liche Intel­li­genz (KI) und deren Kompe­tenz in der Analyse, Clus­te­rung und Auswer­tung beson­ders großer Daten­mengen. KI hilft Unter­nehmen heute dabei, Störungen in der Liefer­kette vorher­zu­sagen und Bedro­hungen abzu­wehren, die sich gegen die eigenen IT-Systeme richten. Doch auch das Internet der Dinge oder Internet of Things (IoT) sowie Werk­zeuge für die Auto­ma­ti­sie­rung sind zu nennen, wenn es um moderne Tech­no­lo­gien für die Resi­li­enz­för­de­rung geht.

Die Predic­tive Analy­tics beschäf­tigen sich mit der Vorher­sage zukünf­tiger Ereig­nisse. Das erfolgt unter Anwen­dung mathe­ma­ti­scher Modelle auf große Daten­mengen. Zu den wich­tigen Methoden, die hier zum Einsatz kommen, gehören das maschi­nelle Lernen, das Data Mining und statis­ti­sche Algo­rithmen. Die Vorher­sa­ge­ana­lyse umfasst also eine voraus­schau­ende Kompo­nente und ist daher nicht mit einfa­cher Korre­la­tion zu verwech­seln. In der Praxis bestehen verschie­dene Möglich­keiten, Predic­tive Analy­tics für die Stär­kung der Resi­lienz zu nutzen.

Möchten Sie zum Beispiel die Resi­lienz Ihrer Liefer­ketten verbes­sern, erweisen sich die Predic­tive Analy­tics als sehr nütz­lich. Die aus einer Echt­zeit­über­wa­chung der Supply Chain gewon­nenen Daten ermög­li­chen es in vielen Fällen, Störungen vorher­zu­sehen und auf diese zu reagieren, bevor sie über­haupt auftreten. In der Logistik kommt die Vorher­sa­ge­ana­lyse schon lange zum Einsatz, um Bedarf- und Absatz­mengen zu steuern und die Kommis­sio­nie­rung entspre­chend anzu­passen. Wenn Sie dank Predic­tive Analy­tics krisen­hafte Entwick­lungen entlang Ihrer Liefer­ketten vorher­sagen können, lassen sich Trans­porte besser planen und Ausfälle vermeiden. Hier spielen auch die Infor­ma­tionen von Rück­ver­si­che­rern eine wich­tige Rolle. Sie geben häufig früh­zeitig Aufschluss darüber, ob bestimmte Produk­ti­ons­stand­orte oder Liefer­wege in der Welt bald von Problemen betroffen sein könnten. Wenn Sie ein System zur Verfü­gung haben, das solche und weitere Infor­ma­tionen auswerten kann, können Sie die Resi­lienz in Ihrer Unter­neh­mung deut­lich verbes­sern.

Die Stabi­lität der Supply Chain entwi­ckelt sich für Unter­nehmen immer mehr zu einem der heraus­ge­ho­benen Erfolgs­fak­toren. Störungen der Liefer­kette traten in den letzten Jahren pandemie- und krisen­be­dingt häufiger auf. Wenn es Ihnen gelingt, die Auswir­kungen von ausfal­lenden Liefe­ranten, blockierten Handels­wegen oder Liefer­eng­pässen für sich zu begrenzen, erhalten Sie gegen­über Ihren Mitbe­wer­bern einen Vorteil. Moderne Tech­no­lo­gien bieten hier ganz neue Möglich­keiten, sich auf den Krisen­fall vorzu­be­reiten und die Supply Chain so zu gestalten, dass sie sich prak­tisch selbst über­wacht und repa­riert. In diesem Zusam­men­hang ist die Rede von soge­nannten selbst­hei­lenden Liefer­ketten.

Diver­si­fi­zie­rung von Liefe­ranten

Zu den konven­tio­nel­leren Stra­te­gien zur Gestal­tung resi­li­enter Liefer­ketten gehört die Diver­si­fi­zie­rung von Liefe­ranten, um Abhän­gig­keiten abzu­bauen. Möglich ist es auch, die Supply Chain zumin­dest in Teilen redun­dant auszu­legen. Das selbst­hei­lende Supply-Chain- Manage­ment geht darüber aber noch hinaus. Hier kommen gezielt moderne Tech­no­lo­gien wie zum Beispiel maschi­nelles Lernen und die KI zum Einsatz. Eine KI über­wacht die Liefer­ketten, nutzt moderne Methoden der Muster­er­ken­nung, um Störungen zu iden­ti­fi­zieren, und kann selbst­ständig Maßnahmen einleiten, um diese Störungen zu besei­tigen. Hier spielen auto­ma­ti­sierte Abläufe eine wich­tige Rolle. Ist das System einmal einge­richtet, können Sie es weit­ge­hend sich selbst über­lassen. Es ist auch möglich, dass das System Hand­lungs­emp­feh­lungen ausar­beitet und dem mensch­li­chen Entscheider unter­breitet. Sie behalten also die Kontrolle darüber, wie Sie auf die krisen­hafte Situa­tion in Ihrer Liefer­kette reagieren möchten.

Das Internet der Dinge

Es stellt sich die Frage, wie Sie eine solche selbst­hei­lende Liefer­kette in der Praxis für Ihr Unter­nehmen etablieren können. Eine entschei­dende Rolle spielt das Internet der Dinge (IoT) bei der Umset­zung. Schließ­lich benö­tigt die KI Daten, mit denen sie arbeiten kann. Es ist daher erfor­der­lich, Sensoren entlang der Liefer­kette unter­zu­bringen, die die benö­tigten Daten liefern können. Sie erhalten darüber zum Beispiel Echt­zeit­in­for­ma­tionen zu Ihren Lager­be­ständen oder zu den Liefer­zeiten. Die KI wertet diese Daten aus und sucht nach Mustern, die auf Probleme hinweisen. Ein entschei­dender Vorteil bei dieser Heran­ge­hens­weise besteht in der hohen Reak­ti­ons­ge­schwin­dig­keit. Sie können häufig Anoma­lien in der Liefer­kette erkennen, noch bevor diese sich zu einer echten Krise entwi­ckeln.

Immer auf dem neuesten Stand sein

Viele weitere Infor­ma­tionen können in das Risi­ko­ma­nage­ment einfließen, die Ihnen dabei helfen, Störungen in der Liefer­kette recht­zeitig zu erkennen. Dazu gehören zum Beispiel Nach­richten über Natur­ka­ta­stro­phen. Über­flu­tungen in einer Region, in der sich wich­tige Zulie­ferer Ihres Unter­neh­mens befinden, erfor­dern vermut­lich ein schnelles Handeln und lassen erwarten, dass es bald zu Liefer­eng­pässen kommen könnte. Das wäre zum Beispiel der Fall, wenn Vertei­ler­zen­tren von Produ­zenten betroffen wären. Eine selbst­hei­lende Liefer­kette ist in der Lage, solche Infor­ma­tionen laufend zu verar­beiten und sich selbst­ständig auf die neue Situa­tion einzu­stellen.

Für die Verbes­se­rung der Resi­lienz im Bereich der Cyber­si­cher­heit spielt KI längst eine wich­tige Rolle. Angreifer entwi­ckeln immer ausge­feil­tere Stra­te­gien zum Beispiel für Phis­hing-atta­cken. Daher müssen Orga­ni­sa­tionen auf entspre­chende Hilfs­mittel zurück­greifen, um darauf reagieren zu können. Künst­liche Intel­li­genz und maschi­nelles Lernen stehen hier zur Verfü­gung, um umfas­sende und schnelle Daten­aus­wer­tungen vorzu­nehmen und Muster zu erkennen, die auf Bedro­hungen hinweisen. Tatsäch­lich wachsen die Daten­mengen rasant, mit denen es die IT-Teams bezüg­lich der Sicher­heit zu tun haben. Das liegt zum Beispiel daran, dass eine Abar­bei­tung der Workloads zuneh­mend am Netz­werk­rand statt­findet und hier im Rahmen des soge­nannten Edge Compu­tings beson­ders viele Maschi­nen­daten entstehen. Diese können Menschen selbst kaum noch sinn­voll auswerten. KI-Systeme helfen dabei, diese Aufgabe zu bewäl­tigen und damit die Resi­lienz in Bezug auf Cyber­an­griffe zu verbes­sern.

Die KI löst damit auch prak­ti­sche Pro­bleme, die häufig eine Stär­kung der Resi­lienz behin­dern. So herrscht gerade im Bereich der Sicher­heit viel­fach ein starker Mangel an geeig­neten Arbeits­kräften. Durch den Einsatz von modernen KI-Systemen ist es möglich, in der IT eine höhere Resi­lienz auszu­bilden, ohne dafür zusätz­liche Mitar­beiter einstellen zu müssen.

Wenn Sie eine solche KI-Stra­tegie im Bereich der Sicher­heit umsetzen, steigt jedoch der Bedarf an Tele­me­trie­daten. Erst wenn diese vorliegen, lassen sich Ereig­nisse im Netz­werk zuver­lässig einordnen. Die Erfas­sung der Tele­me­trie­daten ermög­licht es zum Beispiel, Nutzer im Netz­werk zu iden­ti­fi­zieren und einzu­schätzen, ob diese eine Bedro­hung darstellen oder nicht. Wenn solche Daten im Unter­nehmen noch nicht vorliegen, gehört zur Verbes­se­rung der digi­talen Resi­lienz auch, in die Obser­va­bi­lity zu inves­tieren. Unter Obser­va­bi­lity ist die Eigen­schaft eines Systems zu verstehen, dessen komplexe Ereig­nis­ketten nach­voll­ziehen und verstehen zu können. Kommt es zu einem Ereignis, möchten Sie wissen, wo dieses seinen Ursprung hat, wer daran betei­ligt ist und welche Kommu­ni­ka­ti­ons­ka­näle genutzt wurden. Die Obser­va­bi­lity und die Sicher­heit in der IT hängen also vonein­ander ab. Beson­ders resi­lient sind daher Systeme, die auf der einen Seite über KI für die Auswer­tungen verfügen und auf der anderen Seite über eine hohe Obser­va­bi­lity. Letz­tere stellt die Versor­gung der KI mit den benö­tigten Tele­me­trie­daten sicher. Ohne Inves­ti­tionen lässt sich das in der Praxis natür­lich nicht umsetzen.

Die Auto­ma­ti­sie­rung hilft Unter­nehmen bei der Resi­li­enz­för­de­rung auch dort, wo es auf den ersten Blick viel­leicht nicht offen­sicht­lich ist. Tatsäch­lich sind Auto­ma­ti­sie­rungs-Tools zum Beispiel für die Über­wa­chung beson­ders mächtig, wenn es darum geht, ein Unter­nehmen robuster aufzu­stellen.

Resi­lienz durch Resho­ring

Von Auto­ma­ti­sie­rung profi­tiert natür­lich die Produk­tion von Indus­trie­un­ter­nehmen. In Zeiten gestörter Liefer­ketten haben sich viele Betrof­fene dazu entschieden, ihre Produk­ti­ons­stand­orte teil­weise wieder zurück in die Heimat zu verla­gern. Dieses Phänomen bezeichnen wir als Resho­ring. Der Trans­port zum Beispiel gestaltet sich als weniger anfällig, wenn kürzere Stre­cken zwischen den Fabriken und den Abneh­mern zurück­zu­legen sind.

Effi­zi­entes Resho­ring durch Auto­ma­tion

Das Resho­ring weist auch einen großen Nach­teil in Form von höheren Kosten auf. Diese sind nahezu unver­meidbar, wenn Sie Produk­ti­ons­ka­pa­zi­täten zum Beispiel von Asien nach Europa zurück­ver­la­gern. Dieser Nach­teil, der mit der Erhö­hung der Resi­lienz durch Resho­ring einher­geht, lässt sich jedoch durch eine gleich­zei­tige Auto­ma­ti­sie­rung zumin­dest teil­weise ausglei­chen. So ist es zum Beispiel möglich, anhand von Auto­ma­ti­sie­rungs­werk­zeugen eine Remote-Über­wa­chung der Anlagen vorzu­nehmen, und das in Echt­zeit. Eine Anwe­sen­heit des Perso­nals vor Ort ist nicht erfor­der­lich, was die Kosten deut­lich senkt. Werks­leiter können OEE-Daten (Overall-Equip­ment-Effec­ti­ve­ness-Daten) für die Einschät­zung der Gesamt­an­la­gen­ef­fek­ti­vität bequem über entspre­chende Tools abrufen. Aufwen­dige Werks­rund­gänge entfallen und die Verant­wort­li­chen können trotzdem sofort einschätzen, wie es mit der Produk­ti­vität von Maschinen oder Indus­trie­an­lagen aussieht.

Zwischen der Agilität einer Orga­ni­sa­tion und deren Resi­lienz besteht ein enger Zusam­men­hang. Denn Agilität ist nichts anderes als die Fähig­keit, sich mit seinen Struk­turen und Prozessen an neue Situa­tionen flexibel anpassen und auf unvor­her­ge­se­hene Ereig­nisse schnell reagieren zu können. Und genau darauf kommt es bei der Resi­lienz an. Bei der Digi­ta­li­sie­rung handelt es sich um eine solche Tech­no­logie, die Unter­nehmen zu einer höheren Anpas­sungs­fä­hig­keit verhelfen kann. Alle Maßnahmen, die die Agilität verbes­sern, helfen also auch bei der Stär­kung der Resi­lienz.

Arbeits­me­thoden wie Scrum beispiels­weise ermög­li­chen es durch die Schaf­fung eines leicht­ge­wich­tigen Rahmen­werks, Arbeits­pro­zesse effi­zi­enter zu gestalten. Das fördert auch die Selbst­or­ga­ni­sa­tion der Teams. Steuern Mitar­beiter ihre Arbeit auto­nomer, sind sie in der Regel zufrie­dener, was wiederum eine wich­tige Voraus­set­zung für eine hohe Resi­lienz darstellt. Die Einfüh­rung von Scrum kann also im Sinne der Resi­li­enz­för­de­rung vorteil­haft sein. Scrum umfasst aber auch die konti­nu­ier­liche persön­liche und beruf­liche Weiter­ent­wick­lung. Wenn es Ihnen anhand moderner Methoden wie Scrum und durch die Nutzung digi­taler Werk­zeuge wie etwa Online­platt­formen für die inter­ak­tive Wissens­ver­mitt­lung gelingt, Ihren Mitar­bei­tern neue Fähig­keiten zu vermit­teln, können diese mit den Heraus­for­de­rungen einer sich verän­dernden Arbeits­welt souve­räner umgehen. Sie stärken damit direkt die Resi­lienz.

Digi­tale Werk­zeuge stehen heute für die gezielte Weiter­ent­wick­lung Ihrer Mitar­beiter in verschie­denen Berei­chen zur Verfü­gung. Eine Möglich­keit besteht darin, auf Kolla­bo­ra­ti­ons­werk­zeuge zu setzen und damit die Zusam­men­ar­beit in den Teams zu stärken. Denn der Zusam­men­halt der Kollegen unter­ein­ander fördert die Resi­lienz aller Betei­ligten. Tools wie etwa Teams helfen gerade bei einer verteilten Beleg­schaft dabei, trotzdem eine inten­sive Kommu­ni­ka­tion aufrecht­zu­er­halten. Der Infor­ma­ti­ons­aus­tausch spielt eine entschei­dende Rolle beim Aufbau von Vertrauen und wirkt sich daher resi­li­enz­för­dernd aus.

Ein weiterer wich­tiger Aspekt betrifft die Weiter­bil­dungen. Mitar­beiter fühlen sich stärker und selbst­be­wusster, wenn sie neue Fähig­keiten erwerben und sich Wissen aneignen können. Das sollten Sie durch ein entspre­chendes Angebot zum Beispiel in Form von Online-Schu­lungen fördern. Work­shops und speziell auf einzelne Mitar­beiter zuge­schnit­tene Coaching-Programme können in diesem Zusam­men­hang eben­falls nütz­lich sein. Die Digi­ta­li­sie­rung bietet hier viele Möglich­keiten. Dazu gehört es zum Beispiel, über Apps auf den Mobil­ge­räten auch unter­wegs an solchen Weiter­bil­dungs­an­ge­boten teil­zu­nehmen.

Resi­lienz ist eine wünschens­werte Eigen­schaft in vielen Unter­neh­mens­be­rei­chen. Die Digi­ta­li­sie­rung, die künst­liche Intel­li­genz und die Macht der Daten können dabei unter­stützen, die Wider­stands­fä­hig­keit von Orga­ni­sa­tionen zu verbes­sern. Auto­ma­ti­sie­rungen helfen dabei, mit dem Fach­kräf­te­mangel umzu­gehen, damit der Betrieb auch bei Perso­nal­knapp­heit weiterhin produktiv bleiben kann. Eine kluge Unter­nehmens­führung versteht es, diese Vorteile für sich zu nutzen und bewusst auf moderne Tech­no­lo­gien zu setzen. Das gilt insbe­son­dere auch für Bereiche wie die Cyber­si­cher­heit oder eine robus­tere Gestal­tung der Liefer­ketten. Wer neue Tech­no­lo­gien früh­zeitig einführt, gelangt schneller zur gewünschten Resi­lienz und kann Krisen gelas­sener entge­gen­bli­cken.