Kommentar von Markus Pichler, Abbyy Europe RPA mit Process Intelligence zum Erfolg führen

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Robotic Process Automation (RPA) ist heute keine bloße Zukunftsmusik mehr. Digitalisierungsvorreiter setzen RPA bereits umfangreich ein, um Abläufe zu rationalisieren und unnötige Ineffizienzen zu vermeiden. Andere Unternehmen kombinieren Lösungen für das Management der Geschäftsprozesse mit RPA und Künstlicher Intelligenz, um das Kundenerlebnis zu verbessern und ein schnelleres Wachstum zu erzielen.

Es gibt viele Berichte über die zahlreichen Vorteile, die sich durch eine erfolgreiche Automatisierung ergeben. Aber es wird selten erwähnt, wer genau davon profitiert, vor welchen Herausforderungen Unternehmen erstmals stehen und wie sie diese gemeistert haben. Diese Herausforderungen sind oft ein Hemmschuh und lassen Entscheidungsträger bei der Implementierung von RPA zögern. Dabei können RPA-Lösungen relativ reibungslos eingeführt werden, wenn sie ordnungsgemäß vorbereitet werden, die richtigen Informationen eingespeist werden und genau kontrolliert wird, ob der automatisierte Prozess nach Plan abläuft. In diesem Fall sparen Unternehmen viel Zeit und Geld.

In konkreten Zahlen heißt das: Unternehmen, die mit häufig auftretenden, repetitiven Aufgaben zu tun haben, können mit einer Kostenersparnis von 50 bis 70 Prozent rechnen, wenn die RPA-Lösung erfolgreich umgesetzt wird. Im Moment wird jedoch geschätzt, dass Unternehmen 50 Prozent der Einsparmöglichkeiten verpassen, die sich ihnen durch die Automatisierung bieten. Es gibt immenses Potenzial für Einsparungen durch den Einsatz von RPA, oftmals werden jedoch die falschen Prozesse zur Automatisierung ausgewählt.

Bei der Investition sollten Firmen zudem nicht nur in RPA allein investieren, sondern auch in gute Beratung, um feststellen zu können, welche Prozesse von einer Automatisierung profitieren würden. Denn der ROI des RPA-Einsatzes kann enorm variieren (von 30 Prozent bis 200 Prozent), je nachdem, wie gut die Automatisierung auf die Prozesse ausgerichtet ist.

RPA ja! Aber wo?

Unabhängig davon, ob sich ein RPA-Projekt auf die Automatisierung einfacher, strukturierter Datenaufgaben konzentriert oder auf komplexere Operationen, bei denen Bots mit Künstlicher Intelligenz integriert werden – es gibt einen Schlüsselfaktor für den Erfolg: fundiertes Wissen über die aktuelle Prozessausführung gewinnen. Dies kann ein entscheidender Wettbewerbsfaktor für das Unternehmen sein.

Folgende Fragen sollte man sich vor der Implementierung von RPA stellen: Wie identifiziert ein Unternehmen hohes ROI-Potenzial für die Automatisierung? Wie können aus Unternehmensdaten mehr gewinnbringende Erkenntnisse für Unternehmenspartner abgeleitet werden? Wie eruiert ein Unternehmen optimale Prozesse zur Automatisierung?

Es ist kein leichtes Unterfangen, die passende Anwendungsform für RPA zu finden. Unternehmen erzeugen ein so überwältigendes Volumen an Daten, so dass sie nicht in der Lage sind, die Daten effektiv zur Produktivitätssteigerung zu nutzen. Die meisten haben sogar Schwierigkeiten zu verstehen, wie ihr Unternehmen überhaupt funktioniert. Der momentan gängigste Ansatz zur Ermittlung und Evaluation von RPA-fähigen Prozessen ist immer noch die manuelle Prozessanalyse. Aber es gibt einen besseren Weg: Prozessintelligenz.

Jeder kennt und versteht die Vorteile guter Business-Intelligence-Lösungen, aber viele kämpfen darum, eine Lösung für tiefergehende Process Intelligence zu finden. Obwohl Process Mining und BPM-Systeme (Business Process Management) in einigen Bereichen der Prozessintelligenz hilfreich sein können, fehlt es diesen Techniken an Fähigkeiten, wertvolle Einblicke in komplexe Geschäftsprozesse zu geben. Und bekanntlich sind die allermeisten Prozesse in modernen Unternehmen komplex. Prozessintelligenz ist ein Muss für jedes Unternehmen, das versucht, die Geschäftsergebnisse durch den effektiven Einsatz von RPA zu verbessern.

Schlagendes Duo: RPA und Process Intelligence

Wenn RPA und Process Intelligence kombiniert werden, können potenzielle Prozesse für eine Automatisierungs-Implementierung in der Vorbereitungsphase identifiziert werden. Die Geschäftsprozesse können von Anfang bis Ende in Backend-Systemen verwaltet, überwacht und kontrolliert werden. Dies reduziert die Anzahl der Fehler und Ineffizienzen im Betrieb und liefert optimale Ergebnisse dank KI-gestützter Vorhersagen. Durch die Kombination ist es ebenfalls möglich, die laufende RPA-Leistung zu überwachen und zu analysieren, um die kontinuierliche Verbesserung der RPA-Lösung auch in der Phase nach der Implementierung voranzutreiben.

Aus finanzieller Sicht ist die Kombination von RPA und Prozessintelligenz unschlagbar, denn alle Bemühungen bei der Automatisierung können nach dem höchsten ROI priorisiert werden. Auch aus technologischer Sicht ist dieses Duo erfreulich, denn die Integration und Verknüpfung mit den Prozessen eines beliebig bereits bestehenden Systems (SAP, Oracle, etc.) ist sehr einfach und ermöglicht Automatisierungspotenziale zu identifizieren und mit dem aktuellen Ist-Zustand zu vergleichen.

Selbst unübersichtliche und unstrukturierte Prozesse, in denen verschiedenste Akteure, angefangen beim digitalen Mitarbeiter, dem Roboter, bis hin zum menschlichen Mitarbeiter, in unterschiedlichen Phasen involviert sind, können mithilfe von Prozessintelligenz analysiert werden. Damit lassen sich der Erfolg des kompletten Prozesses sicherstellen und potenzielle Probleme beheben, bevor sie zu einem ernsthaften Problem werden.

Fazit

Auf der einen Seite kann die Implementierung von RPA für ein Unternehmen von großem Nutzen sein, auf der anderen Seite birgt sie aber auch beachtliche Risiken, wenn nicht an der richtigen Stelle eingesetzt. Alte mühsame manuelle und oft ungenaue Analyse-Methoden führen unweigerlich zu Problemen bei RPA-Projekten. Der Einsatz modernster Process-Intelligence-Technologie ermöglicht es Unternehmen, die Risiken drastisch zu reduzieren und sicherzustellen, dass der Einsatz von RPA über das ganze Unternehmen hinweg zum Erfolg führt.

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