Künstliche Intelligenz soll Prozesse in der Produktion und Logistik effizienter gestalten. Aber ersetzt sie die Lean-Philosophie? Prof. Dr. Michael Leyer, Leiter der AG für Digitalisierung & Prozessmanagement, Philipps-Universität Marburg/Queensland University of Technology, zeigt auf dem HOLM-Blog, worauf es beim Einsatz von KI-Anwendungen im Lean Management ankommt.

Lean Management ist keine neue Idee. Die Philosophie ist seit Jahrzehnten verbreitet und bis heute relevant. Im Kern beschreibt sie eine Grundhaltung, die das tägliche Handeln leitet: die konsequente Vermeidung von Verschwendung. Gemeint ist alles, was keinen Wert für Kundinnen und Kunden schafft.

Anwendungen mit künstlicher Intelligenz (KI) gelten derzeit als Mittel, um Abläufe in Produktion und Logistik effizienter und besser zu gestalten. Sie sind jedoch keine Automatismen, die Prozesse beobachten und selbstständig die beste Lösung für das Gesamtsystem finden. Selbst in hoch automatisierten Produktionssystemen sind es in der Regel (noch) Menschen, die ganzheitliche Verbesserungen erarbeiten. Scheitert die Umsetzung, liegt das meist an der fehlenden Überzeugung von der Lean-Philosophie. Aus meiner Sicht sind beim Einsatz von KI im Lean Management fünf Punkte besonders wichtig:

1. Systemverständnis bleibt entscheidend
KI-Anwendungen können große Datenmengen verarbeiten und Muster von Verschwendung schneller erkennen als Menschen. Entscheidend ist aber das Systemverständnis. Was sind die eigentlichen Ursachen? Was ist mit den Beschäftigten im Produktionssystem machbar? Und sollte das System vielleicht grundsätzlich anders aussehen? Diese Fragen beantworten Menschen und KI gemeinsam schneller.

2. Ergebnisse brauchen Prüfung
Auch wenn eine KI-Anwendung Informationen schnell zusammenfasst, braucht die Person, die entscheidet, das nötige Verständnis. Oft entstehen so viele Ergebnisse, dass sie kaum noch zu überblicken sind. Plausibel klingende Vorschläge werden dann im Zweifel ungeprüft übernommen. Beim Prinzip „Human in the Loop“ kontrolliert der Mensch die KI-Ergebnisse. Das funktioniert deshalb nur mit ausreichender Kompetenz und Zeit für die Prüfung.

3. Delegation will gelernt sein
In vielen Organisationen ist Delegation nicht eingeübt. Gut zu delegieren heißt, sich über die Aufgabe im Klaren zu sein und zu wissen, welche Ergebnisse man von wem erwarten kann. Das gilt für Menschen wie für KI. Fehlt diese Klarheit, entsteht Verschwendung.

4. Auch KI kann Verschwendung sein
Aufgaben an große Sprachmodelle externer Anbieter abzugeben, ist schnell und bequem. Unabhängig vom Risiko eines Datenabflusses werden dabei häufig viele Tokens verbraucht. Das sind die Recheneinheiten, nach denen solche Dienste abrechnen. Zu prüfen ist, ob der Einsatz mehr Aufwand verursacht, als wenn Menschen die Aufgabe übernehmen. Sonst entsteht ausgerechnet bei der Analyse von Verschwendung neue Verschwendung.

5. Mit Unsicherheit umgehen
Veränderungen geschehen schnell, und digitale Entwicklungen eröffnen viele Möglichkeiten. Kontinuierliche Verbesserung ist ein Grundprinzip des Lean Managements, doch mit KI wächst die Unsicherheit: Ob eine Maßnahme wirkt, ist oft nicht im Voraus klar. Richtig eingesetzt, kann KI helfen, den Überblick zu behalten und Unsicherheiten zu beziffern, sodass sie als kalkulierbares Risiko greifbar werden. Außerdem kann sie dazu beitragen, diese Unsicherheiten zu verringern.

Fazit
Künstliche Intelligenz macht Lean Management nicht neu, sondern schneller. Die Prinzipien bleiben unverändert. Was sich ändert, ist die Frequenz, mit der Unternehmen sie anwenden können.

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In einer Studie mit der UMS GmbH untersucht Prof. Dr. Michael Leyer die Erfolgsfaktorennachhaltiger Wertschöpfung durch KI. Wir bitten die Leserinnen und Leser des HOLM-Blogs um ihre Teilnahme.