Angesichts steigender Kraftstoffpreise, zunehmender Bedenken hinsichtlich der Klimaauswirkungen von Kraftfahrzeugen, des autonomen Fahrens und der E-Mobilität als Technologietreiber sowie strengerer gesetzlicher Vorschriften steht die Automobilindustrie vor großen Herausforderungen. Effiziente und kostengünstige Reaktionen sind unerlässlich, um mit diesen radikalen Marktveränderungen Schritt zu halten. Aber während die Automobilindustrie physische Roboter in ihren Montagelinien und andere hochentwickelte Technologien bereits einsetzt, steht sie bei der Implementierung von Automatisierungslösungen selbst für einfache Prozesse durch Robotic Process Automation (RPA) im Rahmen eines innovativen Business Process Managements nicht gerade an vorderster Front. Von der Automatisierung kompletter Geschäftsprozesse mittels Hyperautomation ganz zu schweigen.
Was ist Robotic Process Automation (RPA)?
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Benefits von RPA
Kostensenkung
Qualitätssteigerung
Mitarbeiterentlastung
Die Orchestrierung der Prozessautomation
Vor allem aufgrund des Versprechens von höherer Effizienz und geringeren Betriebskosten, größerer geschäftlicher Resilienz und Agilität, hat Hyperautomation in den vergangenen Jahren aber zunehmend das Interesse der Unternehmen in den unterschiedlichsten Branchen geweckt. Der Grund hierfür ist recht einfach: Jeder Musiker kann ein Musikstück spielen. Aber nur ein Orchester kann eine Symphonie spielen. In Analogie dazu kann jede RPA-Lösung zwar eine einzelne Aufgabe automatisieren, aber nur eine Hyperautomatisierungslösung, d.h. die Orchestrierung verschiedener Automatisierungstools, kann komplette End-to-End-Geschäftsprozesse automatisieren.
Denn Hyperautomation schließt Robotic Process Automation (RPA), Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML), Process Mining, intelligentes Business Process Management (iBPM) und Integrationsplattform als Service (IPaaS) zu einem Automatisierungsorchester zusammen, um Prozesse entdecken, analysieren, entwerfen, automatisieren, messen, überwachen und neu bewerten zu können. Bereits 2020 bezeichnete das Beratungsunternehmen Gartner „Hyperautomation“ als eine der Top-Ten-Trendtechnologien, die das Ziel einer zunehmend KI-gesteuerten Entscheidungsfindung verfolgt. Und auch McKinsey, Forrester und IDC kennen das Prinzip von Hyperautomation, nur läuft die Kombination von RPA, KI, Process Mining, iBPM und Algorithmen für ML hier unter der Bezeichnung der intelligenten Prozessautomatisierung (IPA). Einigkeit herrscht aber über das Effizienzpotenzial von Hyperautomation bzw. IPA.
Von der Aufgaben- zur End-to-End-Prozessautomatisierung
Umso unverständlicher ist daher die Zurückhaltung der Automobilindustrie, wenn es um das Thema Hyperautomation geht. Denn Hyperautomation in der Automobilbranche kann helfen, nicht nur einzelnen Aufgaben, sondern mehrere Prozessschritte in einem Schritt zu automatisieren, z. B. im Bereich Produktprüfung, Fahrzeuginspektion und Qualitätskontrolle, beispielsweise durch ein automatisiertes Fahrzeugprüfsystem, ein automatisiertes Erfassen von Standardbildern von Autokomponenten in Echtzeit, um die Art, den Ort und den Schweregrad externer Defekte zu identifizieren, einschließlich der Defekte, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, oder im Bereich automatisierter Finanzdatenverarbeitungssysteme.
Insbesondere das in der Automobilbranche allgegenwärtige Dealer Management System (DMS) erfordert immer noch menschliches Eingreifen, selbst für die grundlegendsten Dateneingabeaufgaben. Hier kann intelligente Prozessautomatisierung eingesetzt werden, um die Effizienz und Produktivität in der gesamten Lieferkette zu steigern. Gerade wachsende Frachtkosten, Unsicherheiten bei Angebot und Nachfrage und unerwartete Verzögerungen sind echte Sorgenkinder in der Logistik der Automobilbranche. Aber vor allem im Logistikbereich kann Hyperautomatisierung gleich mehrere Prozesse der Logistikkette durchgehend automatisieren, z. B. bei der Beschaffung, der Dateneingabe, beim Bedarfs- und Angebotsmanagement, bei der Sendungsverfolgung, der Lieferung auf der letzten Meile und der Qualitätskontrolle. Auch Prozesse wie Frachtmanagement, Auftragsverfolgung, Frachtbuchung und Versandmanagement lassen sich so rationalisieren. Mit der richtigen Lösung können Automobilhersteller, Zulieferer und Autohäuser Front-End- und Back-End-Beschaffung, Bestandsverwaltung, Produktplatzierung, Rechnungsstellung und Kreditmanagement automatisieren. Im Vertrieb können Daten analysiert werden, um die Schnelldreher und die Ladenhüter zu identifizieren.
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Mit Hyperautomation zu Digital Twin
Der Einsatz von Hyperautomation führt in den meisten Fällen aber auch zur Erstellung eines digitalen Zwillings. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um ein Computerprogramm, das Daten aus der realen Welt verwendet, um Simulationen zu erstellen, die vorhersagen können, wie sich ein Produkt oder Prozess verhalten wird. Ein Digital Twin ermöglicht die Visualisierung der Interaktion von Funktionen, Prozessen und Leistungskennzahlen und die Nachbildung tatsächlicher und potenzieller Prozesse und Systeme, um realistische digitale Simulationsmodelle zu erstellen, die aktualisiert werden können, wenn sich die physischen Gegebenheiten und Voraussetzungen ändern.
Die exakte virtuelle Nachbildung eines Prozesses gestattet ein größeres Experimentieren mit verschiedenen Szenarien und zeigt, was in verschiedenen Situationen passieren wird. Dadurch kann ein Unternehmen eine effiziente und ausfallsichere Methodik entwickeln, um neue Ideen und unterschiedliche Bedingungen zu testen. Positive Ergebnisse können dann dem physischen Zwilling zur Implementierung mitgeteilt werden. Der Digital Twin wird zu einem integralen Bestandteil des Hyperautomatisierungsprozesses, der kontinuierliche Informationen über das Unternehmen in Echtzeit liefert und bedeutende Geschäftsmöglichkeiten fördert.
Mehr Flexibilität und Agilität
Mit einem digitalen Zwilling haben Automobilhersteller die Flexibilität, die Produktion überall auf der Welt schnell zu replizieren. Ein umfassender digitaler Zwilling des gesamten Herstellungsprozesses und ein digitales Daten-Backbone, das sich durch das Ökosystem zieht, ermöglichen mehr Flexibilität und Agilität. Mitarbeiter können in einer virtuellen Welt trainiert werden, Montagelinien entworfen und konfiguriert und Fertigungsprozesse entwickelt und getestet werden, bevor sie im Produktivsystem ausgeführt werden. Wiederholbarkeit und Feinabstimmung können schneller und genauer erreicht werden.
Ein Digital Twin hilft bei der Bestimmung der Qualität und Leistung von Produkten, indem er virtuell mit verschiedenen Verbindungen und Rohstoffen experimentiert, um das Design zu verbessern und die Leistung des Produkts zu optimieren. Digital Twins von Maschinen und Fertigungsanlagen können verwendet werden, um den Wartungsbedarf zu ermitteln und den Zustand von Produktionslinien und Fabriken zu verbessern. Potenziellen Käufer wird durch die digitale Abbildung eines Fahrzeugs ermöglicht, das Fahrzeug zu testen, die neuen Funktionen zu bewerten und mit älteren Designs zu vergleichen. Der Vertrieb kann so die Meinung der Kunden zu einem neuen Fahrzeug einholen, noch bevor es produziert wird.
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Hyperautomation als Wegweiser in die Zukunft
Einfache Prozessautomatisierung ist vielfach in der Automobilindustrie der erste Schritt, der unternommen wird, um agiler und widerstandsfähiger zu werden, gleichzeitig Innovationen zu beschleunigen, die zunehmende Komplexität zu bewältigen und Produktionsanlagen weiterzuentwickeln, um alle Nachhaltigkeits- und Regulierungsziele schneller als die Konkurrenz zu erfüllen. Der Einsatz einzelner Bots für einfache Aufgaben, bei denen es sich oftmals um Chatbots handelt, die sich wiederholende Fragen von Kunden oder Mitarbeitern beantworten, kann aber nicht das Endziel der Prozessautomatisierung sein. Hyperautomation eröffnet der Automobilbranche mit der Möglichkeit, Digital Twins zu erzeugen, ein großes Effizienz- und Einsparungspotenzial. Der Einsatz von Hyperautomation könnte sich so als wegweisend für die Automobilindustrie und ganz speziell als Schlüssel zum langfristigen Erfolg für autonomes Fahren in der Zukunft erweisen.
