Why agile? Was wir aus dem Innovationsmanagement der Industrie für den Finanzsektor lernen können

Spätestens seit der Hannover-Messe 2011, welche als Geburtsstunde des Begriffs „Industrie 4.0“ gilt, sind die Begriffe Industrie, Innovation und Digitalisierung eng miteinander verzahnt. Doch wodurch zeichnet sich die Innovationsfähigkeit eines Industrieunternehmens aus und welche methodischen Ansätze können genutzt werden? Vor diesen Fragestellungen werden in diesem Beitrag einige Ansätze aus dem industriellen Kontext vorgestellt, reflektiert und Parallelen zum Finanzsektor gezogen.

Re-engineering vs. Re-imagine

Besonders in der Industrie stellen Patentmeldungen und technologische Inventionen oftmals noch das Maß der Dinge dar, an welchem sich die sogenannten „Technologieführer“ messen. Technologische Exzellenz und herausragende Forschungsleistungen gelten seit jeher als Steckenpferd der deutschen Industrie. Dabei wird oftmals die schrittweise (inkrementelle) Verbesserungen von Produkten und Prozessen vorangetrieben, was als „Re-engineering“ bezeichnet werden kann (Gerbert, et al., 2015). So hätte man beispielsweise zum Ende des 19. Jahrhunderts im Kontext des Re-engineering danach gefragt, wie sich eine Kutsche mit mehr Pferden ausstatten lässt, um sie schneller zu machen – das Prinzip der Kutsche als Transortmittel würde dabei nicht in Frage gestellt.

Im Zuge des sog. „Re-imagine“ löst sich das Unternehmen von einer bestimmten Technologie und damit verbundenen Standards los und hinterfragt Kundenbedürfnisse konsequent – auch wenn dies eine Veränderung des Geschäftsmodells mit sich bringt. Erst unter Gesichtspunkten des Re-imagine und der Frage danach, wie eine einfachere, schnellere und komfortablere Beförderung von A nach B möglich sein könnte, wird in unserem Beispiel das Automobil als neue Alternative erkennbar und stellt bestehende Geschäftsmodelle und Technologien in Frage.

Und obgleich Kutschen längst kein zeitgemäßes Fortbewegungsmittel mehr darstellen, ist das Prinzip so brisant wie nie. Die industrielle Historie ist voll von Paradebeispielen für Re-engineering, das den Markt verfehlte, wie einstige Klassenprimi wie etwa Nokia und Kodak mahnend verdeutlichen.

Insbesondere im aktuellen Kontext der Digitalisierung müssen Kundenbedürfnisse neu hinterfragt und innovative Lösungen entwickelt werden. Laut einer Studie des Beratungshauses Horváth & Partners sehen 83% der Unternehmen die Anforderungen der Kunden zukünftig als maßgeblichen Antrieb, Industrie 4.0-Projekte umzusetzen (Horvath&Partners, 2016). Der Schritt zurück von der existierenden Lösung, hin zur Ausgangsfrage nach Bedürfnissen stellt dabei eine zentrale Herausforderung für etablierte Unternehmen dar.

Das Hinterfragen der Kundenanforderungen und das gleichzeitige Verlassen vorgezeichneter, bekannter Lösungswege den Komplexitätsgrad eines Projektes erhöht, ist der Einsatz agiler Methoden und neuer Denkansätze erforderlich. Die sog. Stacey-Matrix verdeutlicht diesen Zusammenhang und zeigt gleichzeitig auf, dass agile Methoden und klassisches Projektmanagement je nach Anwendungsfall sinnvolle Ansätze darstellen.

Innovationsprozesse

Diesem Credo haben sich mittlerweile viele Industrieunternehmen angeschlossen und versuchen, auf unklare Kundenanforderungen und immer raschere technologische Entwicklungen mit Agilität zu reagieren. Dabei besteht die Kunst darin, agile Methoden zielgerichtet in den Innovationsprozess einzubinden und gleichermaßen die Transition zwischen agiler Produktentwicklung und klassischen Produktionsprozessen zu gestalten. Ziel des Einsatzes agiler Methoden ist es, sich in der Stacey-Matrix von einem komplexen Problem sukzessive und iterativ zu Standard- und Leanprozessen zu entwickeln (s. Phasen entlang des Innovationsprozesses).

Ideen (-Generierung)

Zunächst stellt sich die Frage, woher die Ideen für neue Produkte oder Services, die den Ausgangspunkt des Innovationsprozesses darstellen, kommen? Daimler zum Beispiel verweist dabei auf soziale und technologische Trends als Impulsgeber für neue Ideen. Weitere Inspirationsquelle stellen in der Industrie etablierte Wertschöpfungsnetzwerke dar, in welchen die beteiligten Unternehmen, Kunden und Zulieferer im Sinne der Open Innovation gemeinsam neue Produkte entwickeln. Weiterhin nutzt die Automobilbranche aufwändig visualisierte Zukunftsszenarien, um die Gesellschaft von morgen möglichst heute bereits verstehen zu können.

Qualifikation

Die einleitende Qualifikationsphase des Innovationsprozesses ist durch ein noch hohes Maß an Unsicherheit geprägt. Aus diesem Grund wird nach einem einfachen und intuitiven Startpunkt zur Exploration der Problemstellung gesucht („make a bet“). Der Prozess startet mithilfe einfacher Annahmen, die im Laufe der Zeit bestätigt oder widerlegt werden. Ein interessanter Ansatz von Amazon stellt das „future press release“ dar (Dyer & Gregersen, 2017). Dabei müssen Ideengeber eine fiktive Pressemitteilung verfassen, die die Markteinführung des Produkts im fertigen Entwicklungszustand beschreibt. Dieses Vorgehen hilft dabei, im Vorfeld eine klare Vision des Produkts zu entwickeln.

Auf der Vision aufbauend kann Marktforschung durchgeführt werden, um das Nutzenversprechen an tatsächlichen Kundenbedürfnissen auszurichten. Mögliche Tools dieser frühen Phasen stellen Design Thinking, Pretotyping oder Business Model Canvas dar. Insgesamt geht es in frühen Stadien des Innovationsprozesses besonders darum, zielführend zu arbeiten („do the right thing“). Hierbei stellen Beobachtungsgabe, Experimentierfreude und die Fehlertoleranz wesentliche Eigenschaften erfolgreicher Innovatoren dar (Dyer, et al., 2009).

Design & MVP

Im nächsten Schritt des Prozesses steht die Vorbereitung (Design) eines Minimum Viable Products (MVP) im Mittelpunkt. Die für Kunden wichtigen Produkteigenschaften werden hier mithilfe von Hypothesen überprüft und gleichzeitig die für die Entwicklung eines MVP benötigten Ressourcen und Eigenschaften gebündelt. Weiterhin kann anhand der frühen Kundeneinbindung evaluiert werden, welche Inhalte das MVP mitbringen sollte. Darüber hinaus muss in dieser Phase der Business Case weiter ausgearbeitet werden, um abschätzen zu können, ob das Produkt/Service auch einen ökonomischen Wert bietet.

Erst in diesem Schritt findet eine Betrachtung möglicher Technologielösungen statt, die hinsichtlich ihres Beitrags zum Kundennutzen im Kontext untersucht werden.

Release

Schließlich endet der Prozess mit dem Release, also mit der Vorstellung eines Vorserienprodukts. Zur schrittweisen Skalierung von Industriegütern konnten sich Best-Practice-Regeln etablieren, etwa der Faktor 10 als Richtgröße: Zur Validierung der Produktakzeptanz wird in diesem Beispiel eine geringe Stückzahl von 100 Einheiten gewählt, abhängig von Fertigungsaufwand und Größe des Produkts. In der zweiten Phase optimiert man die bisher noch oftmals manuellen Fertigungsvorgänge, rollt das Produkt auf einem ersten Zielmarkt aus und erhöht das Volumen um den Faktor 10 auf 1000 Einheiten. Die finale Skalierung auf globaler Ebene findet dann erneut über den Faktor 10 statt.

Erst im Kontext der Skalierung können etablierte Unternehmen ihre Prozessexzellenz ausspielen und deutlich einfacher auf Ressourcen, Marketing- und Vertriebskanäle zugreifen. Die Expertise im Bereich der hochautomatisierten Fertigung ermöglicht es weiterhin rasch und kosteneffizient eine hohe Qualität der fertigen Produkte abzubilden.

Und was kann der Finanzsektor daraus lernen?

Im Finanzsektor stellen hier bestehende Geschäfts- und Servicemodelle diejenigen Paradigmen dar, die es zu hinterfragen gilt. Genauso wie im industriellen Kontext bieten verändertes Nutzerverhalten und die Digitalisierung Chancen und Herausforderungen für etablierte Unternehmen. Agile Methoden bieten einen systematischen Ansatz, um dieser Unsicherheit entgegenzutreten und die richtigen Fragen zu stellen. Ebenso wie die Industrie muss der Finanzsektor lernen, mit unklaren Rahmenbedingungen umzugehen und immer wieder den Schritt zurück von der Lösung hin zur Fragestellung zu gehen. Dedizierte Bereiche, wie beispielsweise das Innovation LAB der DZ BANK, bieten in diesem Kontext Raum, Methodik und Ressourcen, um sich Fragestellungen iterativ und agil zu nähern.

Quellen:

Dyer, J. & Gregersen, H., 2017. How Does Amazon Stay At Day One?. Forbes Magazine, 8 August.

Dyer, J., Gregersen, H. & Christensen, C., 2009. The Innovator’s DNA. Harvard Business Review, December, pp. 61-67.

Gerbert, P., Gauger, C. & Steinhäuser, S., 2015. The Double Game of Digital Strategy. bcg.perspectives.

Horvath&Partners, 2016. Studie: Industrie 4.0. Mai, p. 9.

Stacey, R., 1996. Strategic Management & Organisational Dynamics. London: Pitman.