Die mittlerweile 9. Veranstaltung der Reihe „Netzwerkforum Projektmanagement“ zeigte die Bedeutung von strukturierten Daten bei der Optimierung von Prozessen und des Projektmanagements sowie der Nachhaltigkeitsberichterstattung. Das Thema der Veranstaltung am 27. Juni 2023, die in Kooperation mit der
VDI Bezirksgruppe Landshut an der Hochschule Landshut stattfand, lautete „Mit Data-Science zu Nachhaltigkeit und Projekterfolg“. Im Netzwerkforum werde das Projektmanagement mit relevanten Themen wie Data Science, KI und Digitalisierung zusammengebracht, wie Veranstaltungsinitiator Prof. Dr. Holger Timinger bei der Begrüßung der rund 40 Teilnehmer*innen erklärte. Man wolle Denkanstöße liefern, Erfahrungen austauschen und das Netzwerk stärken. Er freue sich besonders, dass die aktuelle Veranstaltung erstmals in Kooperation mit der VDI Bezirksgruppe Landshut durchgeführt werde. Deren Leiter, Dr. Helmut Straßer, betonte, dass man die Zusammenarbeit mit der Hochschule wieder verstärken wolle. Prof. Dr. Timinger stellte das von ihm geleitete „
Institut for Data and Process Science IDP“ der Hochschule Landshut vor. Sechs Professoren*innen befassen sich in dieser Hochschul-Forschungseinrichtung mit den Themen Projektmanagement, Data Science, Algorithmen, Internet of Things und künstliche Intelligenz inklusive maschinelles Lernen - dies in verschiedenen Anwendungsbereichen. Neben der Forschung wolle man diese Erkenntnisse auch Unternehmen zur Verfügung stellen bzw. zusammen Lösungen erarbeiten. Das Angebot reiche von Trainings über Weiterbildungsseminare, spezialisierte Mikrozertifikate oder umfangreichere Hochschulzertifikate, bis hin zum berufsbegleitenden MBA Studiengang Systems and Project Management.
Datenqualität für Mehrwert ausschlaggebend
In drei Vorträgen zeigten die wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen die Bedeutung von Daten in verschiedenen Bereichen: den Auftakt machten Alexander Wallis und Christoph Glück mit ihrem Vortrag über Daten als Basis für optimierte Prozesse. Voraussetzung seien verfügbare und verlässliche digitale Informationen, anhand derer man die Adaption von Prozessen vornehmen könne. Dabei stehe heute die Frage im Mittelpunkt, wie man mit der großen Zahl an Daten umgehe. Rund 80 Prozent der Daten lägen unstrukturiert vor. Clustering-Algorithmen, Prognosetechniken, Datenanalyse usw. machten aber nur Sinn, wenn man mit guten strukturierten Daten arbeite. Um einen Mehrwert generieren zu können, sei die Datenqualität ausschlaggebend, betonte Wallis. Dabei müsse man beim Sammeln von Daten von Anfang an den verfolgten Zweck im Auge haben, wie Glück ergänzte. Je mehr Struktur bei der Sammlung der Daten schon vorhanden sei, desto besser seien diese verwendbar. Für die Abbildung der Prozess-Performance müsste man aufgrund von definierten Kennzahlen bzw. KPIs vorab überlegen, welche Daten vorhanden und benötigt werden. Ein spezifisches Ziel erfordert auch spezifische Daten, wie der Referent betonte. Erst wenn diese vorlägen, könne man im nächsten Schritt die Überwachung und Analyse von Prozessdaten und deren Visualisierung angehen, die Trends erkennbar machen und so als Entscheidungsgrundlage dienen. Vorab den Zweck zu definieren und dann Daten mit hoher Qualität heranzuziehen sei bei der Optimierung ebenso wichtig wie z.B. bei der Automatisierung von ausgewählten Prozessen. Die Qualität der Daten sei entscheidend, um richtige Entscheidungen treffen zu können.
CSR/Nachhaltigkeitsmanagement – eine komplexe Aufgabe
Ein strukturiertes Vorgehen sei ebenfalls beim Thema CSR und Nachhaltigkeitsmanagement notwendig, wie Martina Hörmann im anschließenden Vortrag betonte. Bei Corporate Social Responsibility CSR gehe es um gesellschaftliche Auswirkungen und Verantwortung von Unternehmen, soziale und Umweltbelange werden in die Unternehmenstätigkeit integriert. Das Thema Nachhaltigkeit wurde spätestens mit der Verabschiedung von 17 Zielen für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) durch die UN verankert. Die Ziele betreffen das ökonomische System, die Soziale Gemeinschaft und die Biosphäre. Ein Nachhaltigkeitsbericht wird ab 2024 für börsennotierte Unternehmen zur Pflicht und ab 2026 für Unternehmen ab 250 Mitarbeitenden. Ein indirekter Zwang kann bereits jetzt entstehen, wenn Hersteller ihre Zulieferer dazu verpflichten oder auch Banken oder Versicherungen einen solchen Bericht fordern. Für Unternehmen werden darin vier Handlungsfelder relevant: im Sozialbereich das Gemeinwesen und die Mitarbeitenden, daneben Ökonomie (z.B. Produkte, Dienstleistungen, Lieferketten, Beschaffung, Logistik…) und Ökologie (Klimaschutz, Energieeffizienz etc.). Doch wie geht man im eigenen Unternehmen einen solchen Bericht an? Erst müsse man eine Bestandsaufnahme durchführen. Als nächstes müsse eine Strategie mit Leitthemen festgelegt werden. Z.B. wie Transporte verringert, der Energie- und Wasserverbrauch gesenkt oder die Verpackung umweltfreundlicher gestaltet werden kann. Weitere Themen seien u.a. die Entsorgung von Produkten, Energieeffizienz, Sicherheit am Arbeitsplatz-, Produktsicherheit oder faire Bedingungen für Lieferanten. Es folgt eine Wesentlichkeitsanalyse, in der definiert wird, was wichtig und relevant ist. Und auch bei der Erstellung eines Nachhaltigkeitsberichtes und der Erfolgskontrolle (Messung, Bewertung, offizielle Berichtserstattung) spielen Daten eine grundlegende Rolle. Es müsse frühzeitig überlegt werden, auf welche Informationen man zurückgreifen kann und welche man zusätzlich benötigt. Einer der ersten Schritte müsse die gut strukturierte Datenerhebung sein.
Relevante Daten für die Optimierung des Projektmanagements einsetzen
Die Bedeutung von Daten betonte auch Anna Schidek in ihrem Vortrag „Modernes Projektmanagement – Daten als Schlüssel für erfolgreiches Tailoring“. Oft stelle sich die Frage, wie ein erfolgreiches Projektmanagement in einem Unternehmen oder auch für spezielle Aufgaben aussehen soll und welche Rolle hier Daten spielen. Dabei seien viele Einflussfaktoren und Rahmenbedingungen von Bedeutung, unternehmensspezifische Aspekte ebenso wie projektspezifische. Ein Standardvorgehen würde zwar viele Projekte abdecken, da aber jedes Projekt anders sei, müsse ein an die speziellen Rahmenbedingungen angepasstes Tailoring erfolgen. Eine wichtige Frage sei dabei, welche Rolle Daten bei dieser Projektanpassung spielen. Zu den Stärken eines datenbasierten Projektmanagements zählten Objektivität, Messbarkeit, Automatisierung und Standardisierung. Schwächen seien dagegen, dass Daten täuschen könnten und Erfahrung sowie Wissen oder Best Practices und auch soziale Faktoren außen vor blieben. Und auch hier sei die Qualität der Daten ausschlaggebend. Grundsätzlich soll sich eine Messung auch nicht in Richtung Kontrolle der Mitarbeiter bewegen. Eine Umfrage bei den anwesenden Teilnehmer*innen zeigte, dass diese in der Mehrheit eigene Erfahrung und Daten als am wichtigsten für ein Tailoring des Projektmanagements bewerten - die meisten verfolgen bisher keinen datenbasierten Ansatz. Dieses Ergebnis bot eine Steilvorlage für die anschließende Diskussion, in der sich viele der Expert*innen dafür aussprachen, Daten – die allerdings in guter Qualität vorliegen müssten – als Hilfestellung für Entscheidungen und Argumentationsgrundlage einsetzen zu wollen. Wie man vergleichbare Daten generieren und wie man diese zur Optimierung von Prozessen und Projekten einsetzen kann. Hierzu gibt das IDP der Hochschule Landshut vielfältige Hilfestellungen. Aktuell werden in den zwei Forschungsprojekten (
Mikro-DiNa & edu-modul) kostenfreie Weiterbildungsangebote zu vielfältigen Themen aus den Bereichen Digitalisierung, Nachhaltigkeit sowie Projekt- und Prozessmanagement angeboten. Zusätzlich rief Prof. Dr. Timinger die Teilnehmer*innen dazu auf, mit ihm oder dem IDP in Kontakt zu treten, „wenn Sie Ideen haben, einen Spareringpartner brauchen, eine Weiterbildung benötigen oder auch an geförderten Projekten als Partner teilnehmen wollen“.
