| Cover | 1 |
| Inhaltsverzeichnis | 9 |
| ?Grußwort von Prof. Dr. Reimund Neugebauer | 13 |
| ?Der Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft zu Agilität als Antwort auf den permanenten Wandel | 13 |
| 1 ?Management des Unerwarteten | 15 |
| 2 ?Die technischen Grundlagen | 21 |
| 2.1 ?Agile Optimierung als Königsklasse der Digitalisierung | 21 |
| 2.2 ?Operative Komplexität bedingt Optimierung | 22 |
| 2.3 ?Von Daten zu Entscheidungsmodellen | 24 |
| 2.4 ?Optimierung fordert Vertrauen | 28 |
| 2.5 ?Was Optimierung wirklich bedeutet ? Ein Gastbeitrag von Prof. Marco Lübbecke, Lehrstuhlinhaber Operations Research an der RWTH Aachen | 29 |
| 3 Optimierte Lösungen erfordern Agilität in der Umsetzung | 35 |
| 3.1 ?Das Paradigma Agilität | 35 |
| 3.2 ?Mensch und Algorithmus: Kooperation statt Konkurrenz | 36 |
| 3.3 ?Klein anfangen und Querstrukturen schaffen | 36 |
| 3.4 ?Vom Führen und Folgen | 37 |
| 3.5 ?Das genuin Menschliche im Zeitalter der Digitalisierung ? Ein Gespräch mit Dr. Reinhard K. Sprenger, Managementphilosoph | 39 |
| 3.6 ?Was agile Unternehmen nicht brauchen! ? Ein Gastbeitrag der Managementberater Prof. Thomas Prefi und Dr. Michael Meinecke | 45 |
| 4 ?Agile Optimierung im Supply-Chain-Management | 55 |
| 4.1 ?Absatzplanung bei der Conditorei Coppenrath & Wiese | 59 |
| 4.1.1 ?Agil auf volatile Kuchen-Trends reagieren | 59 |
| 4.1.2 ?Die grundlegende Herausforderung: Lieferfähig bleiben | 60 |
| 4.1.3 ?Der »Schmerzpunkt«: Produktionsspitzen manuell nicht mehr planbar | 61 |
| 4.1.4 ?Mit begrenzten Kapazitäten effizienter wirtschaften erfordert optimierte Prozesse | 62 |
| 4.1.5 ?Ressourcen-Engpässe überbrücken | 63 |
| 4.1.6 ?Wunschkonzert bei Bestellungen erschwert Prognosen | 64 |
| 4.2 ?Bestandsoptimierung für höchste Versorgungssicherheit bei Reyher | 66 |
| 4.2.1 ?Wie der Handel Agilität bedingt | 66 |
| 4.2.2 ?Die Basis der Versorgung | 67 |
| 4.2.3 ?Forderung Supply-Chain-Management | 68 |
| 4.2.4 ?Agilität beruht auf mehreren Säulen | 69 |
| 4.2.5 ?Lieferantenbeziehung als Partnerschaft | 70 |
| 4.2.6 ?Mitarbeiter zur Agilität erziehen | 71 |
| 4.2.7 ?Management by Exception in der Beschaffung | 72 |
| 4.2.8 ?Kontinuierliche Evolution | 73 |
| 4.3 ?Zuverlässige Neuwagenlogistik am Autoterminal ICO | 73 |
| 4.3.1 ?Den Automobilmarkt ins Rollen gebracht | 73 |
| 4.3.2 ?Ein agiler Knotenpunkt | 74 |
| 4.3.3 ?Jeden Schritt im Blick behalten | 75 |
| 4.3.4 ?Dem Kunden entgegenkommen | 77 |
| 4.3.5 ?Eine Strategie der kontinuierlichen Verbesserung | 78 |
| 4.3.6 ?Fahrt in ein digitales Geschäftsmodell | 79 |
| 5 ?Agile Optimierung in der Logistik | 81 |
| 5.1 ?Hoflogistik der Schweizer Post | 82 |
| 5.1.1 ?Paketversand effizient und pünktlich | 82 |
| 5.1.2 ?Optimierte Reihenfolgen als Schlüssel für effiziente Prozesse | 84 |
| 5.1.3 ?Störungsmanagement als Tagesgeschäft | 85 |
| 5.1.4 ?Interaktiv und agil optimieren | 86 |
| 5.1.5 ?Von Agiler Optimierung zu Innovationen | 87 |
| 5.2 ?Agiles Terminalmanagement am KTL Kombi-Terminal Ludwigshafen | 87 |
| 5.2.1 ?Wachstumsziele an der Kapazitätsgrenze | 87 |
| 5.2.2 ?Störungen als Innovationsmotor | 88 |
| 5.2.3 ?Den Status quo optimieren | 89 |
| 5.2.4 ?Wachstum durch Agilität | 92 |
| 5.3 ?Optimierte Automatisierung bei dem HHLA Container Terminal Altenwerder | 93 |
| 5.3.1 ?Ein junges Terminal mit neuen »Spielregeln« | 93 |
| 5.3.2 ?Automatisierung in die Wiege gelegt | 93 |
| 5.3.3 ?Mensch und Maschine immer enger beisammen | 95 |
| 5.3.4 ?Agile Optimierung minimiert Risiken | 97 |
| 5.3.5 ?An der Spitze bleiben | 99 |
| 5.4 ?Informiert entscheiden am Flughafen Stuttgart | 100 |
| 5.4.1 ?Agilität in Reinkultur | 100 |
| 5.4.2 ?Informiertes Entscheiden baut auf Zahlen | 101 |
| 5.4.3 ?Variablen reihen sich an Variablen | 102 |
| 5.4.4 ?Störung ist Alltag | 104 |
| 5.4.5 ?Flexibilität wertet Mitarbeiter auf | 105 |
| 5.4.6 ?Evolution statt Revolution | 106 |
| 5.4.7 ?Wer rastet, rostet | 107 |
| 5.5 ?Transportoptimierung bei Infraserv Logistics | 108 |
| 5.5.1 ?Mehr als nur von A nach B | 108 |
| 5.5.2 ?Transportketten schnell und sicher steuern | 108 |
| 5.5.3 ?Mit intelligenten Prognosen optimal Ressourcen planen | 110 |
| 5.5.4 ?Optimierte Planung als Engpass-Prävention | 111 |
| 5.5.5 ?Lückenlose Dokumentation für besten Service | 113 |
| 5.5.6 ?Logistik-Fachkräfte: Agil schulen und langfristig halten | 114 |
| 6 ?Agile Optimierung in der Produktion | 117 |
| 6.1 ?Agile Chargen- und Linienfertigung bei BABOR Naturkosmetik | 119 |
| 6.1.1 ?Anti-Aging für eine etablierte Kosmetikmarke | 119 |
| 6.1.2 ?Probleme lassen sich immer seltener isolieren | 119 |
| 6.1.3 ?Nahe am Kunden entwickelt | 121 |
| 6.1.4 ?Der Blick in die Kristallkugel | 122 |
| 6.1.5 ?Ein langer Weg bis zur Marktreife | 123 |
| 6.1.6 ?Der Sprung über die Mauer | 124 |
| 6.1.7 ?Kaum noch Brände | 125 |
| 6.2 ?Stabile Prozesse für verbesserten Kundenservice bei Voith | 126 |
| 6.2.1 ?Agile Produktion im Maschinenbau | 126 |
| 6.2.2 ?Organisation gibt Agilität vor | 127 |
| 6.2.3 ?Produktion für einen volatilen Markt | 129 |
| 6.2.4 ?Von der Planung hin zur Optimierung | 130 |
| 6.2.5 ?Planungsketten mit optimalem Ergebnis | 131 |
| 6.2.6 ?Aus Daten lernen | 133 |
| 6.3 ?Transformation zur optimierten Produktion bei BENZ Werkzeugsysteme | 134 |
| 6.3.1 ?Change-Management in der Werkzeugproduktion | 134 |
| 6.3.2 ?Wettbewerbsfaktor Termintreue | 134 |
| 6.3.3 ?Technische Zwischenschritte und zwischenmenschliche Lerneffekte | 136 |
| 6.3.4 ?Kennzahlen: Definieren, verstehen und agil optimieren | 137 |
| 6.3.5 ?Die planbare »Ressource« Mensch | 138 |
| 6.3.6 ?Optimierung ? ein agiler Prozess | 140 |
| 6.4 ?Digitalisierung bei Reifenhäuser | 140 |
| 6.4.1 ?Den digitalen Schatten für intelligente Entscheidungen in der Produktion nutzen | 140 |
| 6.4.2 ?Den digitalen Schatten produktiv nutzen | 141 |
| 6.4.3 ?Der Weg zur intelligenten Maschine | 142 |
| 6.4.4 ?Agilität und Lean Production in Symbiose | 143 |
| 6.4.5 ?Mit Agiler Optimierung zur marktsynchronen Produktion | 145 |
| 6.4.6 ?Zukunftsvisionen im Maschinenbau | 146 |
| 7 Agile Optimierung in der Betrugsprävention | 147 |
| 7.1 ?Multichannel-Betrugsprävention bei Rabobank | 148 |
| 7.1.1 ?Compliance-Organisation agil aufgestellt | 148 |
| 7.1.2 ?Entscheidungen verlagern sich in den Digitalbereich | 150 |
| 7.1.3 ?Compliance blickt auf das Verhalten der Kunden | 151 |
| 7.1.4 ?Mathematik und Simulationen verändern die Branche | 152 |
| 7.1.5 ?Agile Optimierung ist der Enabler | 153 |
| 7.2 ?Stabile Finanztransaktionen mit SIX Payment Services | 154 |
| 7.2.1 ?Servicelevel heben durch Agilität | 154 |
| 7.2.2 ?Innovationsführer werden digital | 155 |
| 7.2.3 ?Betrugsprävention plus Service | 157 |
| 7.2.4 ?Ein bewegter Markt | 158 |
| 7.2.5 ?Konzentration auf die Kernkompetenz | 159 |
| 8 ?Fazit ? Eine resiliente Wirtschaft durch Agile Optimierung | 161 |
| 9 ?Die Manager des Unplanbaren | 163 |
| Stichwortverzeichnis | 171 |
