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15. November 2018

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„Dann haben wir unser Ziel erreicht.“

Video: 

(Video/Text) Peter Lenz, Managing Director T-Systems Austria im zweiten Teil des economy-Gespräches über aktuelle Digitalisierungsprojekte in Unternehmen sowie Dinge, die einem auf den Kopf fallen können und kritische Erfolgsfaktoren, um das zu verhindern.

Economy: Peter Lenz, Managing Director von T-Systems, wir sind hier heute in der Zentrale von T-Systems und reden über das Thema Digitalisierung. Was sind denn so die aktuellen Trends in den Unternehmen?
Peter Lenz: Was nach wie vor viel nachgefragt wird, sind Themen wie Cloud-Computing, Internet-of-Things Anwendungen (IoT), Sensorik, Analytic und all das eingebettet in Themenstellungen wie Security.

Stichwort IoT, Cloud. Können Sie ein Beispiel für eine Umsetzung nennen?
Es geht in einem Logistikfall darum große und schwere Waren auf ihren weltweiten Wegen zu verfolgen. Es ist für dieses Unternehmen wichtig zu wissen, wo sind gerade welche Warenströme unterwegs und dann aber primär auch die Frage, kommt es irgendwo zu Unterbrechungen.

Was sind dabei wichtige Erfolgsfaktoren?
Wichtig ist, eine unternehmerische Frage zu benennen, die ich mit Technik lösen kann. Wenn also meine Frage ist, sind meine Warenströme richtig unterwegs oder kommt es irgendwo zu Verzögerungen, dann kann ich spezifisch für das einen Fall aufbauen.
Um diese Frage zu beantworten, muss ich diese Warenströme mit Sensorik versehen, muss die Daten einsammeln und verarbeiten und kann dann noch die entsprechenden Zeiträume eingeben oder auch eine Warnmeldung ausgeben: Hoppla, da passiert jetzt gerade im Hafen von Singapur etwas, was mir vier Wochen später auf den Kopf fällt.

Das heißt, es hat sich umgedreht. Früher hat man sich am Technologisch machbaren orientiert, jetzt steht Anwendernutzen und Geschäftsfall im Vordergrund?
Genau. Hier ist es zudem ganz wichtig, deren Sprache zu sprechen, ihre Bedürfnisse zu kennen und sie nicht etwa mit technologischen Fragen zu erschlagen, sondern auf den Business-Bedarf eines Logistikers einzugehen.

Zeithorizont ungefähr für so ein Projekt?
Nach den ersten Rundläufen einer Warenladung liegt der Proof of Concept mit den Ergebnissen vor. Dann gehen wir in einen größeren Roll-out, wir verwenden das öfter und umfangreicher, skalieren hier also oder wir verändern etwas an der originären Basis und stellen dann vielleicht auch eine andere Frage.

Wo liegen die Erfolgsfaktoren bei so einem Projekt?
Wenn der Kunde seine Frage beantwortet bekommt. So ein Sensor liefert ja Echtzeit-Daten zu Temperatur, Ort, Stöße oder Feuchtigkeit.
Und wenn man es schafft, aus dieser Datenvielfalt die entsprechenden Ereignisse so raus zu filtern, dass sie dem Kunden einen Nutzen bringen, dann haben wir unser Ziel erreicht.

Stichwort Mobility und in dem Kontext Verfügbarkeit und Sicherheit...
... die Applikationen müssen auf mehreren Endgeräten funktionieren. Aber gehen wir zu einem anderen Beispiel, in den klinischen Gesundheitsbereich. Thema Krankenhausinformationssysteme (KIS). Da erobern wir ja mit diesen Technologien eine ganz andere Kundschaft. Wir kommen zu den Ärzten, zum Pflegepersonal und die müssen entsprechend abgeholt werden.
Dazu gehört auch eine gute Nutzungserfahrung (engl. User-Experience) mit diesen Geräten und den dahinter stehenden Programmen, damit für sich Mehrwert und Sicherheit finden und entsprechend umgehen lernen.

Weiteres aktuelles Thema Artificial Intelligence, immer mehr die Verbindung Mensch und Maschine. Gibt es hier neue Trends und etwaig auch neue Referenzen?
Die selbstlernenden Systeme sehen wir ganz stark wenn es um autonomes Fahren geht. Die Firma Asfinag arbeitet da ganz intenisv, auch auf Teststrecken, um diesen gesamten Datenverkehr, den Datenaustausch und diese Car-to-car Verbindung entsprechend zu gestalten.
Wichtig ist hier zu überlegen, welche Themenstellung habe ich, welche selbstlernenden Systeme kann ich hier etablieren, wie lernen die und wie spiele ich dann die Information wieder zu Anwender und Fahrzeug zurück.

Bleiben wir auf der Strasse. T-Systems arbeitet in einigen deutschen Städten an intelligenter Parkraumbewirtschaftung. Was gibt es da neues?
Da geht es um die Park-and-joy Applikation, um die Verteilung von Sensorik an den Parkflächen und die Informationen an den Autofahrer zu übermitteln.
Da haben dann alle was davon. Es gibt weniger kreisenden Verkehr, der Parkplätze sucht, diese werden schneller gefunden und man kann die Verrechnung automatisieren. Diese Use-Cases gibt es, die bewähren sich auch und werden zunehmend auch für andere Städte interessant.

Links

red/czaak, Economy Ausgabe Webartikel, 29.10.2018