Gastkolumne von Dr. Werner Vogels, CTO von Amazon

Perfektion dauert zu lange – Fehlern systematisch auf den Grund gehen

| Autor / Redakteur: Dr. Werner Vogels / Florian Karlstetter

Dr. Werner Vogels, CTO von Amazon und Vordenker des Unternehmens.
Dr. Werner Vogels, CTO von Amazon und Vordenker des Unternehmens. (Bild: (c) 2014 sanderbaks.com / Amazon)

Im Zeitalter der Digitalisierung müssen wir einen neuen Umgang mit Fehlern lernen. Einerseits geht es darum, schneller zu sein als die anderen. Andererseits ist es immer noch wünschenswert, Perfektion zu erreichen. Beides gleichzeitig ist schwierig. Denn in der digitalen Welt kann niemand darauf warten, dass Produkte fast perfekt sind, bevor man sie den Kunden anbietet. Die Gefahr ist groß, den Anschluss an die Konkurrenz zu verlieren.

Wie schafft man also diesen Spagat? Ich glaube, wir müssen uns auf Versuch und Irrtum einlassen, wenn wir Produkte entwickeln und uns damit abfinden, dass manche Experimente eben nicht gelingen.

Manche Managementgurus glauben, die Lösung für das Dilemma gefunden zu haben: Sie predigen, dass Fehler ein unverzichtbarer Teil des Fortschritts sind. Das ist sicher wünschenswert. In der Praxis stoßen wir mit dieser Weisheit aber oft an unsere Grenzen. Denn im hektischen Alltag in Unternehmen bleibt in der Regel wenig Zeit, über die Ursache eines Fehlers nachzudenken, und darüber, was beim nächsten Mal anders laufen soll. Die Lösung liegt in einem systematischen Ansatz, der verhindert, dass Fehler sich wiederholen.

Nicht alle Fehler sind gleich

Fehler ist nicht gleich Fehler: Zwei Kategorien gilt es zu unterscheiden: Erstens: das Versagen von Technologie; zweitens: Fehlentscheidungen von Menschen. Beide hängen zusammen: Wer Kategorie Nummer eins beherrscht, die Technologie, profitiert davon in Kategorie Nummer zwei, fällt also bessere Entscheidungen. Im Zeitalter der Digitalisierung sind weniger umfangreiche, dafür häufigere Produkteinführungen üblich, die das Risiko reduzieren. US-Statistiker und Autor Nassim Taleb hat in diesem Zusammenhang den Begriff „Antifragilität“ geprägt: Um diese neue Marktbearbeitung zuverlässig zu realisieren, müssen Technologien mehr als robust sein – in Talebs Worten „antifragil“. Er meint damit, dass Fehler Lösungen nicht aus den Angeln heben. Und noch mehr: Krisen sorgen sogar dafür, dass sie noch leistungsfähiger werden.

Vergleichbare Anforderungen haben wir uns bei Amazon für unsere Systeme und Lösungen für Kunden gesetzt. Diese sollen nicht nur heute, sondern vor allem morgen funktionieren. Sie müssen wachsen, sich weiterentwickeln und so immun wie möglich gegen Ausfälle sein. Sie müssen leistungsfähiger werden und mit der Zeit immer reicher an Funktionalitäten. Um das zu erreichen, lernen wir von dem, was unsere Kunden rückmelden, vor allem von dem, was nicht funktioniert, während sie unsere Systeme nutzen.

Ein Beispiel, eines deutschen Unternehmens das „antifragil“ geworden ist, ist HARTING – weltweit führender Anbieter im Bereich schwerer Steckverbindungen für Maschinen und Anlagen. HARTING zeigt, wie sich das Thema „Qualitätsanspruch“ in der digitalen Welt weiterdenken lässt. Qualität und Vertrauen sind die wichtigsten Werte des Traditionsunternehmens. Bereits seit 2011 sind Industrie 4.0 und die digitale Transformation wichtige Unternehmensschwerpunkte. Auch wenn es anfangs schwer war – mittlerweile ist im Unternehmen klar, dass Fehler unvermeidlich sind. Daher wird die Softwareentwicklung auf agile Methoden umgestellt. Das Unternehmen geht den Weg des „minimum viable product“ und setzt bei der Software auf Microservices. Damit kann es leichter Dinge verwerfen und erneuern und ist dabei insgesamt schneller.

Das zeigt sich an der HARTING MICA: eine Edge Computing Lösung, die den digitalen Retrofit älterer Maschinen und Anlagen ermöglicht. Gehäuse und Hardware zeigen den HARTING-Perfektionsanspruch. Bei der Software hingegen ist „gut genug“ die Zielgröße, denn ein Microservice ist weder jemals fertig noch perfekt. Fehlentscheidungen und Fehler können sehr zügig behoben werden, Systeme können schneller reifen und sich dem Zustand der Antifragilität annähern. Wenn sich Anforderungen ändern, oder bessere Software-Technologien verfügbar werden, wird der jeweilige Microservice einfach verworfen und ein neuer erstellt. Damit gewinnt man an Geschwindigkeit und kann schnell und in überschaubarem Kostenrahmen alte Maschinen digitalisieren und an die Cloud anbinden.

Fehler objektiv betrachten

Dieses Unternehmen, aber auch andere Mittelständler oder Konzerne zeigen, wie man proaktiv Schwachstellen in Systemen aufspürt und gleichzeitig experimentiert. In einem System, das sich ständig weiterentwickeln soll, wird es ständig Ausfälle geben, die nicht vorhersehbar sind – speziell, wenn sich die Systeme in unbekannte Gebiete vorwagen. Um sich an den Umgang mit Fehlern zu gewöhnen, sollten Unternehmen diese selbst herbeiführen, wie es zum Beispiel beim Netflix Chaos Monkey der Fall ist.

Ergänzendes zum Thema
 
Kurzbiografie Dr. Werner Vogels

Dinge, die nicht funktionieren, sachlich zu betrachten und zum Alltag zu machen, ist unabdinglich. Gelingt das, wird es leichter, die Experimente in Gang zu setzen, die zukunftsträchtige Lösungen hervorbringen. Deswegen setzen wir bei Amazon auf die die „Cause of Error“-Methode. Sie hilft uns, systematisch und konstruktiv mit Fehlern umzugehen. Diese Vorgehensweise verzichtet bewusst darauf, nach „Schuldigen“ zu suchen. Es geht darum, Lernerfahrungen zu dokumentieren und Aktionen abzuleiten, die am Ende die Verfügbarkeit der Systeme verbessern.

Von der Fehlerursache zur Innovation

In einem ersten Schritt beheben wir das akute Problem des Kunden, um den Schaden zu begrenzen und sein System so schnell wie möglich wieder zum Laufen zu bringen. Erst, wenn beim Kunden alles wieder läuft, beginnt für uns die eigentliche Arbeit: Wir möchten aus einem Vorfall so viel wie möglich lernen. Im Zentrum unserer Methode stehen dann immer 5-Warum-Fragen (5 Whys) Mit ihrer Hilfe gehen wir an der tieferen Ursache eines Problems auf den Grund (eine Herangehensweise, die ursprünglich aus der Qualitätssicherung in der Fertigung stammt).

Nehmen wir den Fall einer Website: Wir fragen: Warum konnten User sie zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht erreichen? Die Server haben Timeouts gemeldet. Warum wurden diese Meldungen ausgegeben? Weil unsere Webserver überlastet waren und den hohen Traffic nicht ausgehalten haben. Warum haben die Webserver den Traffic nicht verkraftet? Weil wir zu wenig Server besitzen, um alle Anfragen zu Stoßzeiten abzuarbeiten. Warum sind es zu wenige? Weil wir bei der Planung mögliche Lastspitzen nicht berücksichtigt haben. Warum haben wir bei der Planung keine Lastspitzen berücksichtigt? Am Ende haben wir das Problem sehr genau ausgeleuchtet und wissen, welche Kunden der Fehler betroffen hat. Daraus leiten wir einen Aktionsplan ab, der dafür sorgt, dass genau der gleiche Fehler nicht noch einmal passiert.

Eine Fehleranalyse kann manchmal sogar der Beginn einer bahnbrechenden Innovation sein. Beispiel: Amazon Auto Scaling. Die Lösung ist entstanden, weil es ein Kundensegment gibt, das sich mit unerwarteten Spitzen bei den Zugriffen auf die Website auseinandersetzen muss. Wenn die Last für eine Webseite ansteigt, installiert Auto Scaling automatisch einen weiteren Webserver, um die gesteigerte Anzahl der Anfragen zu bedienen. Umgekehrt schaltet Auto Scaling nicht-benötigte Webserver ab, um Kosten zu sparen, wenn die Last wieder abfällt.

An diesem Beispiel zeigt sich, dass es gut ist, wenn Unternehmen sich nicht mit oberflächlichen Antworten zufriedengeben. Das gilt im Übrigen für Weiterentwicklung von Systemen ebenso wie von Geschäftsmodellen. Übertragen wir diese Erkenntnisse auf das Management, muss man sich drei Dinge vor Augen führen:

1. Nehmt es als gegeben hin, dass Fehler passieren

Jeff Bezos sagte einmal über Amazon: „Ich glaube, wir sind ist der beste Ort auf der Welt, um Fehler zu machen“. Solche oder ähnliche Prinzipien können Mitarbeiter zu Experimenten ermutigen, und auch dazu, Fehler zu machen und sie in etwas Innovatives zu verwandeln. Darüber hinaus sollte man seine Mitarbeiter dafür belohnen, dass sie Fehler aufspüren und sich aktiv mit ihnen auseinandersetzen. Einige unserer besten Produktideen sind so entstanden.

2. Fällt Entscheidungen – auch unter Unsicherheit

Dinge gründlich zu erledigen und so lange weiterzuverfolgen, bis sie perfekt sind – das sind deutsche Tugenden. Es ist bedenkenswert, diese in der digitalen Welt etwas aufzuweichen. Denn wenn sich Technologie schnell wandelt, müssen sich Unternehmen mit verändern. Dafür braucht man Entscheidungen. Diese müssen gefällt werden, auch wenn Informationen nicht vollständig vorliegen. Jeff Bezos schrieb im letzten Brief an die Amazon-Aktionäre, dass „die meisten Entscheidungen getroffen werden mit etwa 70% der Informationen, die man gerne gehabt hätte. Wer auf 90% wartet, wird vermutlich in den meisten Fällen zu langsam sein. Unabhängig davon müssen Unternehmen es schaffen, schlechte Entscheidungen schnell zu korrigieren. Wenn man gut darin ist, seinen Kurs zu korrigieren, sind Irrtümer weniger kostspielig, als man denkt – während zu langsam zu sein in jedem Fall sehr teuer kommt.“

3. Das Lernen tief in der Kultur verankern

Offen das Experimentieren in der Produktentwicklung zu propagieren und Leute dazu aufzufordern, sich mit Fehlern auseinander zu setzen, wird nur ein Lippenbekenntnis bleiben, wenn Mitarbeiter persönliche Nachteile befürchten müssen, sobald etwas misslingt. Ein systematischer Ansatz muss Teil einer Unternehmenskultur werden. Man muss ihn bis in die Tiefe der Organisation tragen. Es liegt an den Führungskräften, die Kultur des Experimentierens so zu fördern und auszugestalten, dass sie auch tatsächlich gelebt wird.

Was immer Unternehmen sich einfallen lassen, um systematisch aus Fehlern zu lernen: Es wird ihnen helfen, in der digitalen Welt zu bestehen. Und es wird ihnen den Freiraum und den Mut geben, ihre Systeme, Lösungen und Geschäftsmodelle auf ein neues Level zu heben.

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