Schwarmintelligenz – Was wir Logistiker von Ameisen lernen können

Sie denken vielleicht, das Gewicht eines Ochsen zu schätzen, wie in Teil 1 dieses Beitrags beschrieben, ist wohl kaum eine komplexe Aufgabe. Aber die genannten Mechanismen können bei der Lösung weit komplexerer Probleme des logistischen Umfelds eingesetzt werden. Dabei handelt es sich um drei Kategorien von Problemen, mit denen wir im Management typischerweise konfrontiert sind:

  • Koordinationsprobleme
  • Prognoseprobleme
  • Kooperationsprobleme

Bei Koordinationsproblemen haben Mitarbeiter, Manager und Unternehmer eine herausfordernde Abstimmungsleistung zu erbringen. Wie organisieren Unternehmungen ihre gemeinsamen Aktionen? Wie schafft man eine schlagkräftige Aufbau- und Ablauforganisation? Wie gelangen innovative Produkte möglichst rasch zur Marktreife (time to market)? Wie koordiniert man Lieferketten (Supply Chains), sodass alle Beteiligten der Lieferkette mit einem Mehrwert aussteigen? Wie greifen zahlreiche inner- und überbetriebliche Prozesse ineinander, sodass die Verluste in den Schnittstellen von Bereichen, Abteilungen oder Unternehmungen möglichst gering sind? Für diese komplexen Fragen ist die Schwarmintelligenz, die wir u.a. bei den Ameisen so schön beobachten können, bestens geeignet.

Bei der zweiten großen Herausforderung, den Prognoseproblemen werden Fälle behandelt, für die es naturgemäß kaum oder keine Experten geben kann: Wieviele Paar Schuhe des vorliegenden neuen Modells können in der nächsten Saison verkauft werden? Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass das neueste Gesundheitsprodukt zugelassen wird? Welche Mengen an einem bestimmten Rohstoff werden in den nächsten Jahren benötigt? Wieviele Kunden werden das neue Automodell kaufen wollen? Es handelt sich also um Fragen, auf die es vielleicht mehrere richtige Antworten gibt oder geben könnte, für die jedoch manche Antworten besser sind als andere.

Dort, wo früher – vor der Entdeckung der Schwarmintelligenz – einige wenige „auserwählte sogenannte Experten“ entschieden haben, setzt man jetzt gezielt auf das „Wissen der Vielen“, auf den Schwarm.

Schließlich die Kooperationsprobleme: Der Name sagt schon, dass es hier um Probleme geht, bei denen das Zusammenwirken Vieler zu einer – emergenten – Gesamtleistung eine dominante Rolle spielt. Nicht das isolierte und manchmal selbstsüchtige Eigeninteresse führt zu einem Gesamterfolg des Unternehmens oder der Lieferkette, sondern das übersummative Zusammenhandeln vieler einzelner Beteiligten entlang der Lieferkette. In diesem Zusammenhang möchte ich auf mein Buch „Supply Chain Management. Wie Sie mit vernetztem Denken im 21. Jahrhundert überleben (erschienen im FAZ-Verlag) verweisen, das sich schwerpunktmäßig mit Kooperationsproblemen beschäftigt. Wie soll man vorgehen gegen Umweltverschmutzung und sozialen Missbrauch? Wie bringt man die Beteiligten einer Lieferkette an einen Tisch? Wie bringt man zahlreiche Unternehmungen zu einer mehrwertleistenden Kooperation? Wie kann man Produkte und Leistungen so „erzeugen“, dass Verschwendungen entlang der Lieferkette möglichst gering gehalten oder gar vermieden werden können?

Ist somit in allen Fällen die Schwarmleistung immer größer als die Einzelleistung – auch von Experten? Freilich nicht. Aber es gibt, wie bereits ausgeführt, zahlreiche Probleme, die sich mit den Methoden der Schwarmintelligenz besser lösen lassen, als mit – vermeintlich – herausragenden Einzelpersonen. Somit können wir aufgewühlt, aber dennoch entspannt die Eingangsfrage, was können Manager von Ameisen lernen, beantworten:

Das Management der Zukunft, der Manager von morgen, muss die Voraussetzungen im Unternehmen schaffen, damit das nicht gehobene Potenzial, die Macht des Schwarms entdeckt und zum Vorteil aller Beteiligten genutzt werden kann. Somit ist der neue Manager, der Manager von morgen, vor allem Manager von Gruppen, Teams und Schwärmen.

Den ersten Teil dieses Beitrags finden Sie unter Schwarmintelligenz – Was wir Logistiker von Ameisen lernen können – Teil I. Weitere Informationen finden Sie in dem Beitrag Ameisenalgorithmus.

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