Optimierungsprojekte erfolgreich umsetzen
Haben Sie ein konkretes unternehmerisches Ziel vor Augen? Vielleicht das Senken von Kosten, das Steigern der Effizienz oder die bestmögliche Zusammenstellung einer neuen Lieferkette? Mathematische Optimierung ist das Werkzeug der Wahl, wenn es darum geht, die bestmögliche Entscheidung unter Milliarden von theoretischen Möglichkeiten zu treffen.
Konsequenterweise müsste man annehmen, Optimierungsprojekte seien allgegenwärtig. Doch ist dies nicht der Fall. Woran liegt das? Nun, oft scheitern vielversprechende Ansätze in der Umsetzung. Wir wollen heute zeigen, wie man Optimierungsprojekte erfolgreich in die Praxis überführt und Stolperfallen vermeidet.
Der Projektverlauf: hier liegen die Stolperfallen
Betrachtet man einen idealtypischen Projektverlauf, gibt es aus unserer Erfahrung drei klassische Zeitpunkte, an denen sich Stolperfallen verstecken: Das Ende der Findungsphase, die Überführung vom Prototyp in die Realität und die Einführung in die Organisation.
Die Findungsphase: Der Weg von der Idee zum Business Case
Am Anfang eines jeden Projekts gilt es, die Ziele zu definieren. Meistens handelt es sich dabei um die Beseitigung konkreter Pain Points (bspw. zu hohe Kosten) oder das Erreichen einer Verbesserung (bspw. Steigerung der Effizienz). Hier lauert bereits die erste Stolperfalle: Werden Ziele zu vage formuliert, verschwimmen die Grenzen mit ähnlichen Zielen, die eigentlich nichts mit dem Projekt zu tun haben. Ein Projekt mit unklar formulierten Zielen, ist bereits im Ansatz zum Scheitern verurteilt. Sind die Ziele formuliert, beginnt das Sammeln von Ideen zur Umsetzung. Während die Ideensammlung noch recht unproblematisch verläuft, ist der darauffolgende Punkt umso kritischer. Denn jetzt gilt es, aus der Fülle von Ideen konkrete Business Cases zu formulieren, die auf das Erreichen der Ziele einzahlen. Wie auch schon bei der Zielformulierung besteht die größte Gefahr in der Ungenauigkeit der formulierten Business Cases. Wird hier nicht mit der nötigen Präzision gearbeitet, werden die Cases dem Belastungstest mit echten Daten nicht standhalten. Kommen wir zu den oben erwähnten Belastungstests. In diesem Punkt gilt es, das Potenzial der entwickelten Ideen im Rahmen eines Business Cases erstmals zu quantifizieren. Was wären die Auswirkungen einer Idee, wenn wir sie umsetzen würden? Wie belastbar sind die Annahmen? Bei zu großen Ungenauigkeiten in den ersten beiden Punkten ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass das Projekt die Findungsphase nicht übersteht.
Das Prototyping: Zwischendurch kurz Luft holen
Hat ein Optimierungsprojekt die Findungsphase überstanden, steht der Entwicklung eines Prototyps nichts mehr im Weg. In dieser Phase gilt es, die entwickelten Ideen zu formalisieren und sie, auf Basis der Business Cases, in ein praxistaugliches Optimierungsmodell zu überführen. In dieser Phase wird oft mit exemplarischen Testdaten gearbeitet, um die Funktionalität des Modells zu überprüfen. Diese Phase ist in sich recht unkritisch, nicht zuletzt weil sich Unternehmen hier oft Optimierungsexperten wie OPTANO mit ins Boot holen.
Die Operationalisierung: Die Konfrontation mit der Realität
Steht schließlich ein Prototyp, geht es um die Operationalisierung. Konkret bedeutet dies die Integration der neuen Software in die bestehende IT-Infrastruktur im Rahmen eines Produktivbetriebs. Hinzu kommt die Ergänzung all jener Funktionen, die im täglichen Einsatz den Feinschliff bieten und auch den letzten Sonderfall abdecken.
Viele Projekte erzeugen einen erfolgreichen Prototyp, aber scheitern an der Operationalisierung. Die Gründe sind vielfältig, aber haben ihren Kern häufig darin, dass das neue Optimierungsprojekt erstmalig den Schutzraum einer Konzepterprobung verlässt und sich im laufenden Betrieb bewähren muss. Insbesondere erweitert sich der Kreis der Nutzer von dem ursprünglichen Konzeptteam auf reguläre Anwender. Denen fehlt es oft an Vorkenntnissen im Hinblick auf den Prototypen und an der Zeit, sich neben dem Tagesgeschäft in die Feinheiten der neuen Methode einzuarbeiten.
Die Institutionalisierung: Der Kampf gegen die Gewohnheiten
Man mag es zwar kaum für möglich halten, aber viele Projekte, die es erfolgreich durch die vorangegangenen Phasen schaffen, scheitern schließlich kurz vor dem Ziel. Die letzte, häufig unterschätzte Phase ist die Institutionalisierung: Die Software ist technisch eingeführt, aber die dahinter liegende Mentalität ist es meist noch nicht. Die Verinnerlichung einer auf Optimalität ausgerichteten Philosophie beginnt mit der Akzeptanz, dass die mathematische Methode hinter der neuen Software auch wirklich verlässliche Ergebnisse liefert und eine fundierte Grundlage für weitere Entscheidungen bietet. Es ist dieser erforderliche Mentalitätswechsel, an dem ein großer Teil der Optimierungsprojekte scheitert, obwohl bereits sämtliche technischen und funktionalen Hürden genommen sind.
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Was bringt mathematische Optimierung?
Maßnahmen für das Gelingen
Die beschriebenen Phasen sind einerseits recht allgemein, andererseits spiegeln sie unsere Erfahrung einer typischen Projektentwicklung wider. Die meisten Projekte überstehen die Findungsphase noch recht gut (auch wenn es hier die ersten Ausfälle gibt), bevor die Phasen der Operationalisierung und der Institutionalisierung noch einmal besonders herausfordernd werden. Hier lohnt es sich, vorzusorgen, um das Projekt sicher bis zum Ende zu bringen. Ohne geeignete Gegenmaßnahmen sind diese zwei Phasen unterm Strich für die meisten Abbrüche verantwortlich.
Damit ergeben sich drei zentrale Problemstellungen, die wir bereits bei der Planung berücksichtigen können, um diese Herausforderungen zu meistern:
- Eine klare Definition der Ziele und Business Cases
- Ein genaues Augenmerk auf die Integration in die produktive IT-Infrastruktur
- Eine Erhöhung der Akzeptanz von mathematischen Optimierungsansätzen
Glücklicherweise kann man sich bei guter Planung auf alle drei Themen vorbereiten.
1. Definition der Ziele und Business Cases
Ohne eine präzise Definition der Geschäftsszenarien geht es nicht. Dazu gehört nicht nur eine klare Formulierung der Ziele, die das Unternehmen mit einer Optimierungslösung erreichen will, sondern auch eine Abgrenzung zu naheliegenden, ähnlichen Zielen, die aber nicht Teil des Projekts sind. Je besser diese Abgrenzung ist, desto leichter werden die späteren Projektphasen, denn desto besser werden die eigenen Argumente.
Maßnahme:
Bewährt hat sich hier die Zusammenstellungen eines möglichst kleinen, aber interdisziplinären Teams. Es sollten Spezialistinnen und Spezialisten für die wichtigsten Themen dabei sein, die bei Bedarf Kontakt in ihre jeweiligen Abteilungen herstellen können. Außerdem ist es zentral, dass die Leitung das formulierte Geschäftsszenario trägt.
2. Integration in die produktive IT-Infrastruktur
Während die Entwicklung des Prototyps häufig unproblematisch verläuft, fördert der Kontakt mit der „echten“ Welt aus IT-Systemen, Anwendern und insbesondere Echtdatenquellen häufig zahlreiche Probleme zutage. Insbesondere Daten sind oft nicht so hochwertig oder eindeutig, wie während der Prototypenentwicklung angenommen. Dies sowie die späte Aufdeckung von komplexen Sonderfällen trägt häufig zum Scheitern in dieser Phase bei.
Maßnahme:
So wichtig kleine Beispieldaten auch sind, um die Komplexität eines neuen Optimierungsproblems zu beherrschen, so unverzichtbar sind Echtdaten. Daher sollten möglichst früh – möglicherweise sogar noch vor der Entwicklung einer vollwertigen Optimierungslösung – Echtdaten eingebunden werden. Dazu gehört auch die Definition von Erprobungsszenarien auf Basis dieser Daten. Wie müsste auf diesen Daten eine mögliche Lösung aussehen? Wie dürfte sie keinesfalls aussehen? Datenverantwortliche mit Zugriff auf solche Echtdaten sollten unbedingt Teil des Teams sein.
3. Erhöhung der Akzeptanz
Die letzte große Hürde ist nicht technisch, sondern eine Frage der Akzeptanz. Nichts ist so träge wie eine bewährte Gewohnheit, daher ist die rechtzeitige Kommunikation zentral, und zwar in beide Richtungen.
Maßnahme:
Die Optimierungslösung muss einen gut verständlichen, belastbaren und nachvollziehbaren Mehrwert bieten, und dieser sollte früh kommuniziert werden. Dabei hat es sich bewährt, von vornherein die späteren Anwender in die Entwicklung mit einzubeziehen, entweder als Teil des interdisziplinären Teams oder eng angegliedert. Das erleichtert nicht nur die Akzeptanz durch Multiplikatoren, sondern es verschafft auch frühes Feedback aus der Anwendergemeinschaft, und das ist Gold wert.
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One last thing: Die Grundlagen nicht vergessen
Abgesehen von diesen phasenspezifischen Erfahrungen sehen wir, dass ein paar Grundlagen keinesfalls vernachlässigt werden sollten. Aus unserer Sicht sind dies unverzichtbare Grundtugenden:
- Ein offener, ergebnisorientierter Ansatz mit der Bereitschaft, eine genaue Lösung nach und nach zu entdecken und den Weg dorthin trotzdem zu wagen.
- Ein agiles Vorgehen, das ständiges Feedback beinhaltet, um die genauen Anforderungen konstant zu hinterfragen und das Vorgehen an neue Einsichten anpassen zu können.
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In unserem Factsheet Was bringt mathematische Optimierung? finden Sie Details zu den 5 obengenannten Fragen und können so Ihre persönlichen Anliegen und Probleme noch besser einordnen.
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