Dieser Blogbeitrag beleuchtet die Bedeutung von Robotic Process Automation (RPA) als zentralen Baustein der von Unternehmen angestrebten Vision einer Hyperautomation, die wichtigsten  Herausforderungen und wie diese bewältigt werden können.

Die Covid-19-Pandemie hat auf drastische Weise gezeigt, wie wichtig resiliente Prozesse sind. Es war zu beobachten, wie digitalisierte Unternehmen diese wirtschaftlich schwierigen Zeiten erfolgreich meisterten und sich vom Wettbewerb abhoben. Eine entscheidende Komponente der Transformation zu einem hochgradig digitalisierten und effizienten Unternehmen ist zweifellos die Automatisierung in Form der Robotic Process Automation (RPA).

Wie funktioniert RPA?

RPA ist ein konfigurierbares Softwaretool zur Automatisierung von sich wiederholenden und regelbasierten Geschäftsprozessen, die auf strukturierten Daten basieren und deterministische Ergebnisse liefern. Es ahmt die Interaktionen eines menschlichen Mitarbeiters nach und kann über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg operieren. Die Hauptvorteile von RPA sind eine vergleichsweise rasche Implementierung und einfache Anpassung, da keine Änderungen an bestehenden IT-Systemen und -Anwendungen notwendig sind. Bei korrekter Implementierung kann RPA viel Zeit einsparen und die Betriebskosten reduzieren. Obwohl RPA auf der Agenda jedes CTO stand, was zu ihrer Einführung auf breiter Basis sowie zu steigenden Einnahmen für die Anbieter führte, büßte dieser Trend rasch an Dynamik ein. In den letzten Jahren war zu beobachten, dass fehlgeschlagene RPA-Projekte stark dazu beitrugen, dass RPA nur als einer unter vielen Trends wahrgenommen wurde, die nur einen unzureichenden Mehrwert liefern. Hierfür gibt es eine ganze Reihe von Gründen. Im Folgenden haben wir die wichtigsten Hindernisse zusammengefasst und schildern, wie diese überwunden werden können.

1. Prozesse: Anforderungen bestimmen und geeignete Anwendungsfälle auswählen

Manchmal wählen Unternehmen einfach den ersten Anwendungsfall aus, der ihnen einfällt, ohne die Eignung der Prozesse zu prüfen. Bedingt durch falsche Erwartungen oder ein fehlendes Verständnis der Technologie kann es leicht zu einer nicht fundierten Auswahl von Anwendungsfällen kommen. Zu wissen, was RPA kann und was nicht, ist eine Voraussetzung für die Auswahl von Anwendungsfällen, die Mehrwert schaffen.

Die Festlegung klarer Prozesskriterien, die Betrachtung der bestehenden Prozesse und die Bewertung und Priorisierung von Prozessen in Hinblick auf ihre Komplexität und geschäftlichen Auswirkungen sind die ersten und entscheidenden Schritte, um unnötige Ausgaben zu vermeiden und das Potenzial von RPA voll auszuschöpfen. RPA kann für viel mehr eingesetzt werden als nur zur beaufsichtigten Automatisierung als Unterstützung für die Mitarbeitenden bei einer schnelleren Datenweitergabe im Unternehmen. Der eigentliche Wert von RPA liegt vielmehr darin, dass sie den geschäftlichen Wandel vorantreiben kann, indem eine beaufsichtigte sowie unbeaufsichtigte Automatisierung (ohne menschliches Eingreifen) vorangetrieben wird. Ein primärer Vorteil von RPA besteht in ihren breiten Anwendungsmöglichkeiten über verschiedene Branchen und Funktionen hinweg. Ein gutes Beispiel für einen Anwendungsfall in der Stammdatenpflege (Master Data Maintenance, MDM) ist die Automatisierung der Datenpflege, die gewöhnlich sehr anfällig für menschliche Fehler ist und einen hohen manuellen Aufwand erfordert.

2. Daten: Zuverlässige Daten durch effektive Stammdatenpflege

Daten bilden die Basis für nahezu jede Geschäftstätigkeit und die zugrundeliegenden Geschäftsprozesse. Deshalb lassen sich ohne zuverlässige Stammdaten keine stabilen und robusten Geschäftsprozesse erreichen. Um jegliche Art von Digitalisierung oder Automatisierung zu erreichen, müssen Unternehmen zuerst die Datengrundlage für mögliche Initiativen betrachten. Mit einem effektiven Master Data Management kann ein Unternehmen sicherstellen, dass die Geschäftsprozesse Daten zum richtigen Zeitpunkt, an der richtigen Stelle und in der gewünschten Qualität erhalten. Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Ihr zukünftiges oder aktuelles MDM-Programm am besten für die Automatisierung rüsten können, dann lesen Sie unseren Artikel zu „Next Generation Data Management“.

3. Menschen: Dieselbe Sprache sprechen

Eine fehlende oder unzureichende Transparenz oder Kommunikation der Initiative an die Mitarbeitenden und alle anderen Stakeholder kann leicht zu Widerständen führen. Bedenken Sie mögliche Vorbehalte Ihrer Mitarbeitenden und stellen Sie sicher, dass IT und Geschäftsfunktionen von Anfang an zusammenarbeiten.

Auch bei von Business geleiteten Projekten ist es wichtig, dass die IT frühzeitig eingebunden wird. Business und IT müssen die gleichen Vorstellungen haben und ihre Arbeit abstimmen. Deshalb muss Business alle erforderlichen Hintergrundinformationen und Anforderungen für das Projekt klar an die IT kommunizieren. Ausgehend von diesem Wissen kann die IT das Geschäft bei der Bewertung der Machbarkeit aus Sicht der Technik und Systeme unterstützen. Auf diese Weise lassen sich mögliche Probleme schon im Voraus erkennen und nicht erst bei der Implementierung.

Noch wichtiger ist eine klare Kommunikation an alle Mitarbeitenden, vor allem an die mit operativen Aufgaben betrauten Personen. Sie könnten befürchten, ihren Arbeitsplatz zu verlieren, weil sie denken, dass die Automatisierung sie überflüssig machen könnte. Achten Sie daher darauf, vor allem die Botschaft zu vermitteln, dass RPA die Mitarbeitenden bei ihren operativen Aufgaben unterstützen wird statt sie zu ersetzen. RPA übernimmt die eintönigen und standardisierten Aufgaben und ermöglicht ihnen so, an komplexeren und stärker wertschöpfenden Aufgaben zu arbeiten. Stellenprofile und die entsprechenden Qualifikationen werden sich verändern, aber es werden immer menschliche Mitarbeitende gebraucht.

4. Technologien: Eine Strategie verfolgen

Oft wird RPA nur eingesetzt, um einzelne separate Aufgaben zu automatisieren, statt sich auf einen umfassenderen prozessbasierten Ansatz zu konzentrieren. Eine fehlende strategische Ausrichtung und Integration von RPA innerhalb einer Roadmap zur Automatisierung erschwert es außerdem, das Management vom Geschäftswert eines Projekts zu überzeugen.

Trotz der großen Vorteile von RPA stößt die Technologie an ihre Grenzen, wenn es um die Verarbeitung unstrukturierter Daten und die Ausführung von Aufgaben geht, die kognitive Fähigkeiten erfordern. Deshalb ist die Kombination von RPA mit anderen Technologien (z. B. Process Mining, Machine Learning, Analytik) nicht nur logisch, sondern zwingend notwendig. Gartner bezeichnet diese Kombination aus sich ergänzenden Tools und Technologien als Hyperautomation und sieht diese als einen von zehn strategischen Technologietrends für 2020. Die Entwicklung einer klaren Vision dazu, was Sie mit Hyperautomation in den nächsten Jahren erreichen wollen, und die Ableitung einer entsprechenden Roadmap zur Automatisierung daraus sind entscheidende Schritte, um den Wert und die Ergebnisse Ihrer Automatisierung weiter zu steigern. Dabei sollten Sie allerdings die Veränderungen beim RPA-Markt und seinen Angeboten im Blick behalten.

Abbildung 1: Zentrale Säulen für eine erfolgreiche RPA-Implementierung

Der RPA-Markt und seine Angebote werden sich im Zuge der Hyperautomation verändern

Wie bereits ausgeführt, liegt die Zukunft von Automatisierungsprojekten in der Kombination unterschiedlicher Tools und Systeme. Die RPA-Anbieter haben diese Entwicklung erkannt und integrieren immer mehr ergänzende Technologien in ihre Lösungen. Auf der anderen Seite integrieren immer mehr Anbieter ergänzender Tools RPA als zentrale Funktionalität in ihre Produkte. Dies treibt die Transformation voran und wird schließlich ermöglichen, dass RPA nicht nur einzelne Aufgaben automatisiert, sondern die Optimierung und Automatisierung komplexerer Prozesse (beaufsichtigt und unbeaufsichtigt) unterstützt.

CAMELOT bietet einen umfassenden Ansatz für das Management von Unternehmensdaten für RPA und kann Unternehmen mit seiner Erfahrung in den verschiedenen Phasen der Analyse oder Implementierung im Kontext der Hyperautomation unterstützen. Für weitere Informationen kontaktieren Sie uns bitte.

Wir bedanken uns bei Bhavana Jotwani und Paul Morales für ihre Mitbarbeit an diesem Artikel.

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