Robotic Process Automation (RPA)

Eine mögliche Technologie für die Digitalisierung von Prozessen im Unternehmen ist RPA, allerdings sollte vor einer Einführung geklärt werden, welche Teilbereiche des operativen Prozessmanagements damit abgedeckt werden sollen. So bieten Workflowengines vielfältigere Einsatzmöglichkeiten und schließen die Funktionalitäten von RPA, bis auf eine Ausnahme, komplett ein.

RPA ist eine Methode der Digitalisierung und Automatisierung und deckt aus dem Schaubild des Operativen Prozessmanagements drei Bestandteile ab.
Demnach kann man mit einer RPA Software Prozessausführung planen, Prozesse ausführen und Prozesse messen. Aber die anderen Bestandteile des operativen Prozessmanagements umfasst RPA nicht, wie Prozesse analysieren, Prozessziele ableiten, Soll-Prozesse entwickeln oder auch Prozesse einführen.

Begriffserklärung und Funktionsweise

Hier eine Demonstration für den Fall einer automatisierten Emailverarbeitung

Voraussetzungen

Damit sich ein Prozess für RPA anbietet, muss er bestimmten Kriterien entsprechen. Er muss gut strukturiert sein und wenig Varianz haben bzw. wenig kreative Aktivitäten. Besonders das Bearbeiten von standardisierten Formularen oder das Versenden von automatischen Antwortmails lässt sich sehr einfach implementieren. Das Problem mit Robotern ist jedoch, dass sie sehr unflexibel sind und mit kleineren Abweichungen Probleme haben können. Deshalb sollte man bei komplexeren Prozessen vorab gut überlegen, ob RPA sinnvoll ist. Ebenfalls müssen die Prozesse gut strukturiert und dargestellt sein, damit es nicht zu Fehlern kommt, ansonsten verursacht die RPA Software mehr Arbeit als sie einsparen soll.

Ein Beispiel. Fehlt in der Bestellnummer die letzte Ziffer, kann das sehr schnell zum Abbruch des Prozesses führen und die Bestellung wird nicht ausgeführt. Oder aber diese wird ausgeführt, aber nicht korrekt und auf der Rechnung steht dann die falsche Summe. Die nachfolgende Kundenreklamation und buchhalterischen Korrekturen sind dann sehr ressourcenaufwändig.  Bei der Einführung der RPA Software muss unbedingt eine korrekte Datenverarbeitung berücksichtigt werden.

Da RPA auf der Simulation eines Nutzers basiert muss keine neue Schnittstelle eingerichtet werden. Die Software liest wie der Mensch abgebildete Daten auf einem Bildschirm aus und verarbeitet diese nach Kundenwunsch weiter.

Vorteile

Repetitive Prozesse sollten zukünftig dem Computer oder Roboter überlassen werden, weil die Fehlerquote deutlich sinkt und er rund um die Uhr arbeiten kann. Die Mitarbeitenden können sich so wichtigeren Aufgaben widmen, ihre Zufriedenheit steigt und auch der:die Kund:in kann von einer schnelleren Abwicklung profitieren.

Weiterhin muss keine neue Software geschrieben werden oder eine API Schnittstelle vorhanden sein. Arbeitsanweisungen definiert man dann in der RPA Software.

Ein weiterer Vorteil ist, dass durch die RPA Software die Aktionen protokolliert werden, was für die Compliance interessant sein könnte.

Nachteile

Bei Anpassungen an der Software können sich die von der RPA Software genutzten Daten ändern. Zum Beispiel ändert sich die ID bei einem Webseiten Relaunch. In einem solchen Fall müssen natürlich auch die Änderungen berücksichtigt und an gepasst werden, weil ansonsten die RPA nicht mehr funktioniert.

Ein weiterer Nachteil, unplausible Daten und unstrukturierte Prozesse sind für RPA nicht geeignet.

RPA Software-/ Toolanbieter

Es gibt mittlerweile einige Toolanbieter auf dem Markt, die die Funktion RPA mit in ihre bestehenden BPM Tools integriert haben oder diese Funktion eigenständig anbieten. Die wichtigsten RPA-Anbieter auf dem Markt sind:

• Automation Anywhere
• blueprism
• UIPath
• WorkFusion
• Kryon

Ausblick

Richtig umgesetzt hat diese Technologie nahezu grenzenlose Potentiale. Eventuell könnten mithilfe maschinellen Lernens oder künstlicher Intelligence auch kreativere und extrem komplexe Prozesse automatisiert werden, die heutzutage mühsam und aufwendig bearbeitet werden. Besonders kalkulierbare Ereignisse oder Aufgaben mit hoher Datenauswertung können teilweise besser von Maschinen gelöst werden als der Mensch es je könnte. Besonders in Zeiten von Big-Data ist das ein sehr aussichtsreicher Ansatz, Probleme zu lösen.

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