BMW-CIO Alexander Buresch

Daten und KI treiben die digitale Transformation

25.11.2022
Von Alexander Buresch
In fünf Jahren werden fast alle Prozesse durch künstliche Intelligenz unterstützt und eine unternehmensübergreifende Daten-Governance erfordern, wettet BMW-CIO Alexander Buresch im CIO-Jahrbuch 2023.
"Schon heute gibt es Anwendungsfälle, in denen die Konstruktionsdaten eines Fahrzeugs aus der Entwicklung im Rahmen der Produktionsplanung und sogar am Point of Sale genutzt werden", schreibt Alexander Buresch, CIO der BMW Group, im CIO-Jahrbuch 2023. "Künftig soll auf Basis der gleichen Daten auch die Ergründung neuer Geschäftsmodelle im Metaverse unterstützt werden."
"Schon heute gibt es Anwendungsfälle, in denen die Konstruktionsdaten eines Fahrzeugs aus der Entwicklung im Rahmen der Produktionsplanung und sogar am Point of Sale genutzt werden", schreibt Alexander Buresch, CIO der BMW Group, im CIO-Jahrbuch 2023. "Künftig soll auf Basis der gleichen Daten auch die Ergründung neuer Geschäftsmodelle im Metaverse unterstützt werden."
Foto: BMW AG

Die Vorteile einer umfassenden Nutzung von Daten für die Weiterentwicklung von Prozessen und Produkten zum Erhöhen der Kundenzufriedenheit sowie zum Realisieren von Effizienzsteigerungen sind weithin anerkannt. Die Erfahrungen aus der Transformation hin zu einem digitalen, datengetriebenen Unternehmen haben jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen zu Tage gefördert. Neben den erforderlichen Werkzeugen und Technologien braucht es eine entsprechende unternehmensweite Datenkultur, um die notwendige Durchgängigkeit, Qualität und damit Akzeptanz zu erreichen.

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Eine erfolgreiche Umsetzung braucht daher eine strategische Ausrichtung in enger Kooperation zwischen IT und Fachstellen. Bei der BMWBMW Group ist diese Verzahnung integraler Bestandteil der IT-StrategieIT-Strategie und wird insbesondere bei der Umsetzung der Datenplattform in folgenden drei Fokusbereichen verfolgt: unternehmensweite Datendurchgängigkeit, globales Daten-Ökosystem und Datenkompetenz. Top-500-Firmenprofil für BMW Alles zu Strategien auf CIO.de

Datendurchgängigkeit statt Silos

Egal an welchen Stellen im Unternehmen Entscheidungen getroffen werden, stammen die dafür notwendigen Daten meist aus einer Vielzahl von Unternehmensbereichen. Es ist also eine Datendurchgängigkeit über die klassischen Silos hinweg erforderlich. Aus technischer Perspektive wird daher der Aufbau einer globalen und unternehmensweiten Data-, Analytics- und AI-Plattform vorangetrieben, des sogenannten Cloud Data Hub (CDH). Dieser bildet einen One-Stop-Data-Shop für den einheitlichen Zugriff auf Daten- und Analysen über ein Data Portal und technische Services.

Weiterhin bietet die Plattform ein integriertes Set an Werkzeugen, mit deren Hilfe die Datenauswertung erfolgen kann. In einfachen Fällen in Form von Self-Services für die berechtigten Nutzer in den Fachstellen, um schnell Analysen auf Basis bestehender Data Assets erstellen zu können. In komplexen Fällen in Form von Entwicklertools zur schnellen Implementierung von AnalyticsAnalytics oder AI Use Cases. Dazu gehört beispielsweise ein MLOps Framework (Machine LearningMachine Learning Operations), das die Skalierung und Industrialisierung erleichtert, um schnell von einem Minimum Viable Product zu einem effizient betreibbaren Produkt zu kommen. Alles zu Analytics auf CIO.de Alles zu Machine Learning auf CIO.de

Schon heute gibt es Anwendungsfälle, in denen die Konstruktionsdaten eines FahrzeugsFahrzeugs aus der Entwicklung im Rahmen der Produktionsplanung und sogar am Point of Sale genutzt werden. Künftig soll auf Basis der gleichen Daten auch die Ergründung neuer Geschäftsmodelle im Metaverse unterstützt werden. Top-Firmen der Branche Automobil

Globales Daten-Ökosystem

Darüber hinaus gilt es aber auch aus organisatorischer Perspektive, die Voraussetzungen für eine qualitativ hochwertige und vertrauenswürdige Datenbasis zu schaffen. Bei der BMW Group erstellt dabei das Data Transformation Office ein Data Governance Framework und sorgt für den Rollout im gesamten Unternehmen. Ziel ist es, die bereichsübergreifende Zusammenarbeit beim Kuratieren und der Verwendung von Daten sicherzustellen und kontinuierlich weiter auszubauen.

Ein Netzwerk aus Data Stewards in den Fachstellen sorgt für den Aufbau qualitätsgesicherter Data Assets, die im Anschluss von berechtigten Nutzern verwendet werden können. Durch die hohe Datenqualität und Wiederverwendbarkeit kann das Unternehmen somit schnell und effektiv auf neue Fragestellungen wie zum Beispiel im Zuge der Halbleiterkrise reagieren.

Die Nutzung einer unternehmensweiten Datenbasis ist für viele Fachbereichsprozesse mittlerweile unabdingbar. In vielen Fällen reicht dieser unternehmensinterne Datenbestand jedoch nicht aus, um die eigenen Wertschöpfungsprozesse resilienter zu gestalten beziehungsweise neue Potenziale für die IndustrieIndustrie zu erschließen. Insbesondere für Unternehmen mit starken überbetrieblichen Verflechtungen wie der BMW Group ist die Erweiterung des Daten-Ökosystems, upstream und downstream, zwingend erforderlich. Top-Firmen der Branche Industrie

Deshalb verfolgt die BMW Group mit einem starken Engagement in der Automotive-Network-Initiative Catena-X die Ausweitung des Daten-Ökosystems über die gesamte Wertschöpfungskette. Gemeinsam mit den Catena-X-Partnern möchte BMW hier die Wettbewerbsfähigkeit der Fahrzeugindustrie erhöhen, die industriespezifische Kollaboration verbessern sowie die Unternehmensprozesse flächendeckend optimieren. Hierfür muss insbesondere eine standardisierte Informations- und Datenverfügbarkeit bereitgestellt werden. Beim Datenaustausch sind Vertrauen und Souveränität die tragenden Säulen von Catena-X.

Ein Anwendungsfall ist die Kreislaufwirtschaft, welche ein datengeneriertes Abbild von Fahrzeugkomponenten erstellt. Dieses bietet die Möglichkeit, gesamthaft nachzuvollziehen, welche Rohstoffe in welcher Menge in welchem Teil verbaut wurden. Darüber hinaus kann der Zustand eines Bauteils mittels dynamischer Daten ausgewiesen werden. Auf Basis dieser übergreifenden Informationen kann am Ende des Lebenszyklus eines Fahrzeugs beziehungsweise Bauteils der Kreislauf über Marktplätze und andere Funktionen ermöglicht werden.

Datenkompetenz

Datendurchgängigkeit, die sich bis über die Unternehmensgrenzen hinweg erstreckt, bildet die Basis für datengetriebene Entscheidungen. Nicht nur zum Erlangen eines besseren Verständnisses durch deskriptive Analysen, sondern zunehmend auch durch präskriptive und autonome Nutzungsszenarien mittels Machine Learning und AI. Für einen breiten Einsatz ist jedoch auch eine Skalierung notwendig, die eine Anwendung der Daten in den vielfältigen und verteilten Fragestellungen erlaubt.

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Es wird daher essenziell sein, eine breite Kompetenz für die Anwendung der Daten zu erzeugen. Über umfassende, zielgruppengerechte Schulungsinitiativen werden daher für die BMW-Group-Mitarbeitenden die Fähigkeiten und Kompetenzen in den Bereichen Data, Analytics und AI kontinuierlich weiterentwickelt und ausgebaut.

Während in der Vergangenheit der Fokus auf der allgemeinen Heranführung an das Thema Datennutzung und Serviceangebote gelegt wurde, findet hier zukünftig eine Verschiebung in Richtung Methoden der künstlichen Intelligenz statt. Die Data- und Analytics-Plattform wird das Service-Angebot an domänenspezifischen KI-Diensten bis hin zu No-Code-KI-Werkzeugen erweitern. Je besser das Angebot, desto mehr wird künstliche Intelligenzkünstliche Intelligenz in den Arbeitsalltag integriert werden. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

Bei der BMW Group wird dieser Prozess moderiert, um die notwendige Datenkompetenz aufzubauen, insbesondere im Hinblick auf die Potenziale und Risiken beim Einsatz von KI. Mit dem "BMW Group code of ethics for artificial intelligenceartificial intelligence" wurde ein klarer Rahmen für den Einsatz von KI bei der BMW Group geschaffen. Dieser baut auf den von der EU formulierten grundlegenden Anforderungen an eine vertrauenswürdige KI auf. Mit einem Fort- und Weiterbildungsprogramm für alle Mitarbeitenden, welches vom Bandarbeiter bis zur Führungskraft ein maßgeschneidertes Angebot zur Verfügung stellt, werden wir die Transition in die neue Technologie begleiten. Alles zu Artificial Intelligence auf CIO.de

Bei der BMW Group sehen wir die Transition zum datengetriebenen Unternehmen als ganzheitliche Aufgabe. Sie zeigt auch den Wandel der Rolle des CIORolle des CIO, weg vom internen Dienstleister in Richtung eines Partners und Befähigers für die Fachstellen auf dem Weg der digitalen Transformation. Dies wird umso wichtiger, als die Innovationsgeschwindigkeit weiter steigen wird und künftig intelligente Systeme auf Basis von Quantum Computing entstehen und Kunden- wie Mitarbeiterinteraktionen zunehmend in virtuelle Welten verlagert werden. Alles zu Rolle des CIO auf CIO.de

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