Neue Richtlinien, Technologien und Markt-Anforderungen sorgen für einen permanenten Wandel. Die Unternehmen sind daher kontinuierlich bestrebt, Kosten zu senken und die Produktivität zu verbessern. Das Streben nach optimaler Effizienz und der Wunsch nach Integration neuer Technologien in bestehende IT-Infrastrukturen sind für das zunehmende Interesse an Robotic Process Automation (RPA) verantwortlich. Immer mehr Unternehmen setzen Process Mining in Automatisierungsprojekten ein, weil mit Hilfe dieses Verfahrens das Potenzial von RPA wesentlich besser und zielgerichteter ausgeschöpft werden kann.
Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine innovative Methode um Prozesse zu analysieren, visualisieren und optimieren und um Unternehmen bei der Erstellung, Beurteilung und Erweiterung von Prozessmodellen zu unterstützen. Process Mining verbindet Big Data und Geschäftsprozessoptimierung (GPO) und gewährt den Unternehmen einen objektiven datengestützten Blick auf eine Vielzahl an Prozessinformationen und verborgene Regionen der Prozesslandschaft. Process Mining hilft, Prozessmodelle zu extrahieren und vor allem problembasierte Realprozesse zu identifizieren. Die so geschaffene Transparenz der Prozesse hilft, Risiken zu minimieren und die Effizienz zu steigern.
Was ist RPA?
Robotic Process Automation, kurz als RPA, bezeichnet, ist eine Automatisierungstechnologie, die das Verhalten eines menschlichen Nutzers imitiert. Sie greift nicht in bestehende IT-Landschaft ein und erfordert keinerlei Anpassungen. Durch das Nachahmen von Benutzereingaben über die Benutzeroberfläche einer Anwendung entfällt das aufwendige Programmieren einer Anwendungsschnittstelle (API). Die automatische und auf Regeln basierte Bearbeitung von standardisierten Aufgaben garantiert einen hohen Qualitätsstandard. Zudem arbeitet der Software-Roboter schneller und fehlerfreier als ein Mensch und schafft Ressourcen für die Bearbeitung wertschöpfender Prozesse.
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Process Mining bei Automatisierungsprojekten mit RPA
Mit Software-Robotern lassen sich Prozesse optimieren, ohne dass eine kostspielige und zeitaufwendige Anpassung der bestehenden IT-Systeme erforderlich ist. Allerdings arbeitet RPA stets nur so intelligent wie die dazugehörige Logik. Fehlerhafte Prozesse bleiben weiterhin fehlerhaft, sodass bereits im Vorfeld der Automatisierung die Fehlerbehebung forciert werden sollte. Ein automatisierter, fehlerhafter Prozess wird im Betrieb zwar schneller, aber die gewünschte Effizienzsteigerung verpufft wirkungslos. Deshalb ist es wichtig, sich vor der RPA-Implementierung erst einmal einen detaillierten Überblick über den tatsächlichen Prozess zu verschaffen. Insbesondere dessen End-to-End-Verlauf und mögliche Abweichungen sollten bei einer Analyse im Fokus stehen. Wenn erforderlich, sollte ein bestehender Prozess vor der RPA-Implementierung optimiert und verschlankt werden.
Bei dieser Aufgabe kann das Process Mining Unternehmen noch während der Vorbereitungsphase von RPA-Initiativen unterstützen. Die Technologie kann grundsätzlich aufzeigen, welche Prozesse überhaupt für den Einsatz von Software-Robotern geeignet sind und sich für eine Automatisierung anbieten. Durch diesen Ansatz wird vermieden, dass einzelne Prozesse ohne wirklichen Mehrwert im Rahmen einer RPA-Initiative automatisiert werden. Eine Reduzierung von Ineffizienzen sorgt zudem für die Eliminierung von Schwachstellen. Beim Process Mining werden die Datenmengen des jeweiligen Unternehmensprozesses analysiert und rekonstruiert. Daraus entsteht ein Bild über den aktuellen IST-Prozess. Eine Analyse dieser Prozesse fördert beispielsweise Abweichungen bei den Durchlaufzeiten zutage, die aus einer Abweichung vom SOLL-Prozess resultieren können. Eine Identifizierung der entsprechenden Abweichungen und die Anpassung des Prozesses ermöglicht somit eine bessere Durchlaufgeschwindigkeit und eine effiziente Automatisierung.
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Die erfolgreiche Einführung von Robotic Process Automation
Die Kombination von RPA und Process Mining kann Unternehmen dabei unterstützen, nicht „blind“ eine robotergestützte Prozessautomatisierung zu starten, sondern sich vorab einen Überblick über die tatsächlich laufenden Prozesse zu verschaffen und Ineffizienzen und Schwachstellen zu identifizieren. Hierbei lassen sich vier grundsätzliche Schritte definieren, die den Erfolg maßgeblich beeinflussen.
Schritt 1 - Prozessaufnahme und -analyse
Auch die Einführung einer RPA-Software orientiert sich an den Grundsätzen der Strategieentwicklung. Dementsprechend stellt die Frage nach dem Status Quo den Ausgangspunkt eines jeden Projekts dar. Nach der Analyse und Beantwortung dieser Frage lassen sich die bestehenden Optimierungspotenziale erkennen und entsprechende Maßnahmen definieren. Für diese Analyse bietet sich das Process Mining an. Dazu greift die Software auf die bestehenden Daten des Prozesses zurück, rekonstruiert die IST-Prozesse und stellt sie in visueller Form dar.
Durch dieses ganzheitliche Bild lassen sich bereits zu Beginn Ineffizienzen aufdecken und Optimierungspotenziale identifizieren, was für den weiteren Verlauf eines RPA-Projekts eine enorme Ersparnis bedeutet. In der Praxis gelten Einsparungen von rund 70 Prozent des RPA-Projektbudgets als realistisch.
Schritt 2 - Prozessharmonisierung und -optimierung
Im nachfolgenden Schritt geht es um die Harmonisierung oder Optimierung des Prozesses. Insbesondere in größeren Unternehmen gibt es zahlreiche Verzahnungen zwischen den bestehenden Bereichen und Abteilungen. Vor allem die Prozesse der einzelnen Abteilungen unterscheiden sich maßgeblich. Aufgrund dieser Überschneidungen und Unterscheidungen hilft das Process Mining, bereits im Vorhinein festzustellen, welche Prozesse automatisiert werden können.
Grundsätzlich gilt der Return on Investment als gute Kenngröße, um eine Rangordnung zwischen den einzelnen Prozessen festzulegen. Zudem sollte der Fokus auf Standardprozess gelegt werden, denn diese zeichnen sich durch ein hohes Volumen aus. Durch die Harmonisierung der Prozesse wird für ein hohes Volumina pro Variante gesorgt. Die Optimierung eines Prozesses dient dahingegen zur Eliminierung von bestehenden Ineffizienzen und führt zu besseren Durchlaufzeiten.
Schritt 3 - Implementierung der RPA-Bots (Software-Robotor)
Nach der Analyse der Daten sowie der anschließenden Optimierung des Prozesses folgt die Implementierung des Software-Roboters. In dieser Phase wird der fachliche Input der Fachabteilungen genutzt und das Regelwerk des Roboters definiert. Insbesondere die Programmierung des Workflows spielt eine tragende Rolle. Die traditionelle Workflow-Automatisierung geht dabei mit der Bereitstellung strukturierter Daten einher. Diese sind eine Grundvoraussetzung für den reibungslosen Betrieb von RPA, da ein Software-Roboter nur mit aufbereiteten und einheitlichen Daten interagieren kann.
Die Arbeit mit unstrukturierter Daten ist beispielsweise durch den Einsatz einer künstlichen Intelligenz möglich. Der Software-Roboter imitiert nur das Verhalten eines klassischen Endnutzers und wickelt dessen Arbeit automatisiert ab. Die Besonderheit bei einer solchen Business Process Automation liegt darin, dass die Programmierung nicht mithilfe codebasierter Anweisungen erfolgt. Vielmehr arbeitet eine RPA-Software mit Demonstrationsschritten. Dadurch wird eine flexiblere Anpassung des Software-Roboters bei Änderungen am Standardprozess ermöglicht.
Schritt 4 - Monitoring & Compliance während des Betriebs
Der letzte Schritt bei der Einführung einer RPA ist das Monitoring inklusive der Gewährleistung der Compliance. Auch hierbei spielt das Process Mining eine tragende Rolle, denn es ist nach der Einführung des Software-Roboters für das Monitoring der Prozessperformance verantwortlich. Auch die Prozess-Compliance lässt sich mithilfe dieses Tools überwachen und für die Revision absichern. Im Grunde kann das Process Mining die Frage nach der korrekten Ausführung und erwarteten Performance der Automatisierung beantworten. Die Effizienz der Automatisierungsmaßnahme wird messbar. Diese Technologie ermöglicht eine objektive Bewertung der gesamten Automatisierung. Damit lassen sich weitere Unternehmensinvestitionen steuern und noch gezielter einsetzen. Und das führt letztendlich zu einer nachhaltigen Optimierung des ROIs.
Fazit
Das Process Mining ist eine vergleichsweise neue Technologie und nimmt zusehends eine wichtigere Rolle bei der Automatisierung von Prozessen ein. Vor allem bei der Prozessautomatisierung müssen die zugrunde liegenden Prozesse ein hohes Maß an Standardisierung aufweisen und im besten Fall fehlerfrei laufen. Durch eine vorherige Analyse des aktuellen IST-Prozesses lassen sich Fehlerquellen optimal analysieren und visualisieren. Eine anschließende Anpassung des Prozesses legt die Grundlage für die anschließende Automatisierung. Wird der Fokus bereits zu Beginn auf einen reibungslosen Prozessablauf gelegt, so lassen sich im Nachhinein Kosten bei der RPA-Implementierung sparen. Da RPA eine einfache und flexible Implementierung ermöglicht, stellen vor allem die Anpassungen aufgrund von Fehlerquellen einen relevanten Kostentreiber dar.
Nach der Einführung des Software-Roboters unterstützt das Process Mining Unternehmen zudem bei der Überwachung des Prozesses und identifiziert mögliche Ineffizienzen oder Fehlerquellen. Zusätzlich lässt sich durch diesen Ansatz die Compliance, die insbesondere in Zeiten schärferer Datenschutzregularien eine tragende Rolle spielt, überwachen. Insgesamt stellt die Kombination beider Technologien einen optimalen Weg zur Automatisierung von Geschäftsprozessen dar.
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