Verbessere digitale Prozesse mit analytischer KI

Manuelle Arbeitsabläufe zu digitalisieren ist ein wichtiger Schritt für jedes Unternehmen. Doch auch nach der einmaligen Digitalisierung gibt es noch Raum für weitere Verbesserungen und Optimierungen. Hierbei spielt die kontinuierliche Überwachung und Analyse der Prozesse eine entscheidende Rolle.

Indem du auf zentrales Monitoring und automatisches Training setzt, kannst du die Effizienz deiner digitalen Arbeitsabläufe kontinuierlich verbessern. Durch die zentrale Sammlung und Auswertung von Performancedaten erhältst du wertvolle Einblicke in den Ablauf und die Leistungsfähigkeit deiner Prozesse. Dies ermöglicht es dir, nicht nur den aktuellen Zustand zu verstehen, sondern auch potenzielle Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Die Aufbereitung und Analyse dieser Daten ermöglicht es, Abhängigkeiten und Muster innerhalb der digitalen Arbeitsabläufe zu erkennen. Dadurch kannst du gezielt Maßnahmen ergreifen, um Schwachstellen zu beheben und Effizienzsteigerungen vorzunehmen. So wird dein Unternehmen agiler und reaktionsfähiger auf Veränderungen in der Geschäftswelt.

Wie sichert analytische KI die Qualität von digitalen Prozessen?

💡 Begleite digitalen Prozesse mit einer zentralen Performanceüberwachung, um den aktuellen Zustand und Veränderungen über die Zeit identifizieren zu können.

Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP) ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, um ihre digitalen Prozesse effektiver zu gestalten und kontinuierlich zu optimieren.
Indem du digitale Prozesse parallel zur zentralen Steuerung begleitest und mit einer zentralen Performanceüberwachung verknüpfst, kannst du den aktuellen Zustand und Veränderungen im Laufe der Zeit identifizieren. Auf diese Weise erhältst du Einblicke, die es dir ermöglichen, Schwachstellen zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung zu ergreifen.

Ein konkretes Beispiel für die Anwendung eines KVP in digitalen Prozessen ist die kontinuierliche Verbesserung der Mustererkennung durch automatisches Training.

Stell dir vor, du verwendest eine analytische KI-Komponente zur Mustererkennung in deinem Prozess. Durch kontinuierliches Training anhand der verarbeiteten Daten kann die KI-Komponente laufend verbessert werden, um genauere Ergebnisse zu erzielen und eine höhere Effizienz zu erreichen.

Was macht eine gute KI-Qualitätssicherung aus?

Lege den Fokus auf die folgenden drei Umsetzungsthemen, um einen guten digitalen Prozess zu erreichen:

• Identifiziere Abweichungen und Muster im Geschäftsprozess: Finde Fehler im digitalen Prozess.
• Interpretiere die Ergebnisse: Setze analytische künstliche Intelligenz ein, um die Ursachen für Abweichungen und Fehler herauszufinden.
• Automatisiere die Qualitätssicherung: Nutze die Ergebnisse aus der Analyse, um deine digitalen Prozesse automatisch zu verbessern und dein Monitoring besser zu trainieren.

Einen kurzen Impulsbeitrag für den Einsatz von analytischer künstlicher Intelligenz in der Qualitätssicherung haben wir auf LinkedIn geschrieben:

Lesetipp

• Wie kann KI beim RPA-Debugging helfen?

Unser Fazit

Indem du deine digitalen Prozesse kontinuierlich verbessert, bleibst du nicht nur wettbewerbsfähig, sondern kannst auch langfristig erfolgreich sein. Eine effiziente und optimierte Arbeitsweise trägt maßgeblich dazu bei, Kosten zu senken, die Produktivität zu steigern und die Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitern zu erhöhen.

Tipp: Setze bei kritischen Prozessen auf ein lokales LLM. Das heißt, dass die Analyse deiner Daten direkt in deinem Unternehmen stattfindet.

Nutze daher die Möglichkeiten, die dir zentrales Monitoring und automatisches Training bieten, um deine digitalen Arbeitsabläufe kontinuierlich zu verbessern und weiterzuentwickeln. Damit legst du die Basis für eine wettbewerbsstarke Zukunft in der digitalen Welt.

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