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Automatisierung von Geschäftsprozessen mit Robotic Process Automation

Robotic Process Automation (RPA) wirkt schnell, aber nicht überall – was ihr Unternehmen wissen muss und wie Brücken zwischen (Legacy) Systemen gebaut werden

Die Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen ist heutzutage ein entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten oder steigern, die Kosten im Griff zu behalten und generell effizienter zu agieren.

Viele Unternehmen und Verwaltungen stehen jedoch vor der Herausforderung, dass sie einerseits digitaler werden müssen, andererseits jedoch die bestehenden Prozesse und involvierten Systeme nicht vollumfänglich neu entwerfen können oder wollen. In diesem Spannungsfeld kann RPA ein wertvolles Werkzeug sein, um bestehende Prozesse zu automatisieren.

Dieser Blog gibt einen Überblick darüber, für welche Anwendungsfälle RPA in Frage kommt, was bei der Einführung zu beachten ist, welche Betriebsmodelle denkbar sind und zeigt die Abgrenzung und Synergien zu BPM und KI auf.

Was ist RPA? Ein Überblick über Szenarien, Ergebnisse und Implementierungen

RPA, kurz für Robotic Process Automation, ist eine Technologie mittels derer bestehende Prozesse über Systemgrenzen hinweg automatisiert werden können. Dies geschieht durch Software-basierte Roboter bzw. Bots, welche menschliche Interaktionen mit Systemen und Applikationen nachbilden können. Sie können zum Beispiel Client-Anwendungen mit grafischen Oberflächen starten und bedienen, Information von Online-Quellen über den Webbrowser abgreifen sowie Daten eingeben oder übertragen.

Wie identifiziere ich geeignete Anwendungsszenarien?

Im Grundsatz bietet sich die Automatisierung mittels RPA besonders dort an, wo Abläufe bereits standardisiert und gefestigt sind, d.h. wo auch in Zukunft wenige Änderungen am Prozessablauf zu erwarten sind. Weitere Eignungskriterien zur Anwendbarkeit von RPA sind unter anderem:

• Regelbasierter Prozess: Eine Automatisierung mit RPA basiert auf den zugrundeliegenden, strukturierten Daten des Prozesses und folgt festgelegten Pfaden basierend auf definierten Regeln.
• Hohes Volumen: Je höher das Volumen des automatisierten Prozesses, desto schneller lässt sich ein positiver Business Case durch RPA generieren, da die entsprechenden menschlichen Kapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten freigesetzt werden. Dies trifft sowohl auf kurz laufende Prozesse von hoher Anzahl, wie etwa eine Belegbuchung, als auch auf langlaufende Hintergrundprozesse zu.
• Hoher manueller Aufwand: Je höher der manuelle menschliche Anteil am Prozess, desto eher lassen sich Effizienzsteigerungen realisieren.

Im Gegenzug eher nicht geeignet ist RPA insbesondere für die folgenden Fälle:

• Die Daten liegen in unstrukturierter Form vor und wurden nicht entsprechend vor-verarbeitet.
• Bei sich häufig ändernden Prozessen oder Anwendungen, wie etwas sich ändernde Eingabemasken oder Benutzeroberflächen.
• Prozesse, in denen komplexe Entscheidungen oder ein menschlicher Ermessensspielraum involviert sind oder in denen eine individuelle Bearbeitung vonnöten ist.
• Prozesse mit vielen Sonderfällen. Hier steigt der Implementierungsaufwand schnell massiv an.

Welche Erfolge lassen sich mittels RPA realisieren?

Die möglichen Vorteile nach erfolgreichen RPA-Projekten entsprechen im Grunde denen von Automatisierung und Digitalisierung im Allgemeinen, wie etwa:

• Effizienzsteigerung und damit einhergehende Kostenvorteile durch kürzere Durchlaufzeiten oder erhöhtes Abwicklungsvolumen
• Erhöhte Qualität durch konsistente Ausführung und Vermeidung von Fehlern
• Nachvollziehbarkeit und Auswertbarkeit des Prozesses auf Basis der involvierten Daten und der Durchläufe der Automatisierung
• Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit durch die Entlastung von bzw. dem Wegfall von repetitiven Tätigkeiten und «Fleissarbeit»

Aus strategischer Sicht gesehen kann durch Automatisierungen mittels RPA oft eine schnelle «80%-Lösung» implementiert werden. Dementsprechend kommt die Technologie oft in Fällen zur Anwendung, wo zwar einerseits eine Automatisierung und Effizienzsteigerung dringend benötigt wird, der Aufwand für eine Vollintegration von Systemen über z.B. Schnittstellen jedoch nicht (mehr) oder noch nicht sinnvoll ist. Ein gängiges Beispiel hierfür wäre die Anbindung einer ERP oder CRM-Lösung an Umsysteme, welche in den nächsten 2 Jahren abgelöst wird, bis dahin jedoch essenziell für ein Unternehmen ist.

Welche Implementierungsformen gibt es?

Auf der Implementierungsebene unterscheidet man im Allgemeinen zwischen zwei Methoden bei der Automatisierung mittels RPA: Attended und Unattended.

Eine attended Automatisierung läuft in der Regel auf dem Client und im Kontext des Benutzers, der den Roboter startet. Sie unterstützt den Benutzer bei seinen persönlichen alltäglichen Aufgaben und führt durch die höhere Arbeitsgeschwindigkeit des Roboters zu Zeitersparnis und Entlastung bei monotonen oder repetitiven Aufgaben. Als Beispiel kann hier eine monatliche Datenkonsolidierung in Excel mit anschliessende Reporterstellung genannt werden, die mehrere Stunden Zeitaufwand und ggf. menschliche Eingriffe am einen oder anderen Punkt fordert.

Im Gegensatz dazu läuft eine unattended Automatisierung ohne Zutun eines Menschen vollautomatisiert auf einer On-premise bzw. Hybrid-Infrastruktur oder in der Cloud ab. Die Automatisierungen werden meist basierend auf Zeitplänen oder definierten Triggern gestartet. Unattended Bots eignen sich beispielsweise für Hintergrundprozesse wie nächtliche Datenverarbeitungen oder fortlaufende automatisierte Buchungen auf Basis von Beleg-Eingängen in einer Mailbox.

Erfolgsfaktoren für die Einführung von RPA

RPA unterstützt also wie beschrieben die Digitalisierung durch schnelle Umsetzbarkeit auf Basis vorhandener Technologien, Plattformen und Applikationen. Doch was ist nun bei der Einführung besonders zu beachten, um einen Erfolg sicherzustellen?

Planung & Governance

Nicht selten prallen bei der Einführung von RPA die Vorstellungen von Fachbereichen und IT aufeinander. Dem Wunsch nach dezentraler, schneller sowie eigenständiger Umsetzung, kurz Citizen Development, stehen das Bedürfnis nach zentraler Steuerung, Qualitätssicherung und der Einhaltung von Security-Richtlinien und Standards gegenüber.

Eine grundlegende Governance mit definierten Regeln, Rollen und Prozessen für den Einsatz von RPA sowie ein klares Betriebsmodell zu erarbeiten ist deshalb zu Beginn stark zu empfehlen.

In der Praxis hat sich eine hybride Struktur als erprobt erwiesen, bei der die IT-Abteilung den Fachbereichen die benötigten Tools zur Verfügung stellt, die Leitplanken vorgibt und deren Einhaltung sicherstellt, aber auch als Partner und Berater bei etwa Design und Architektur von neuen Automatisierungen fungiert sowie Best Practices und wiederverwendbare Bot-Templates zur Verfügung stellt.

Prozesseignung

Zunächst gilt es einen geeigneten Prozess auszuwählen, welcher im Optimalfall bereits dokumentiert ist. Nebst den bereits erwähnten generellen Kriterien sollte zu Beginn einer jeden RPA-Initiative stets auch eine ROI-Betrachtung durchgeführt werden. Hierbei gilt es die Implementierungs- und Betriebskosten den berechneten Einsparungen durch z.B. Durchlaufzeitverkürzungen, erhöhte Kapazität oder auch Qualitätsgewinne gegenüberzustellen.

Bei einem gut gewählten Prozess rechnet sich eine RPA-Implementierung nach unserer Erfahrung in weniger als 12 Monaten, dies gilt umso mehr, wenn sich mit zunehmender Nutzung der RPA Infrastruktur die Fixkosten, etwa für Lizenzen und Betrieb, nach und nach auf mehrere Prozesse verteilen.

Toolauswahl

Mittlerweile gibt es nebst diversen Open-Source Tools und Frameworks eine Vielzahl von RPA-Lösungen von sowohl spezialisierten Anbietern wie z.B. UiPath als Quasi-Marktführer, als auch den bekannten Big Playern der Softwarebranche wie etwa Microsoft oder SAP.

Diese bieten nebst der Automatisierungs-Engine an sich verschiedene Entwicklungs-Tools, sowohl für professionelle Entwickler als auch für sog. Citizen Developer oder Power User, welche es ermöglichen, die Automatisierung direkt in den Fachbereichen voranzutreiben.

Ein weiterer Vorteil im Gegenzug zu frei verfügbaren Tools oder Skriptsprachen sind die einfachere Integration durch bereits vorhandene Konnektoren für gängige Enterprise Software wie Salesforce, SAP oder Microsoft 365 sowie Features für die zentrale Verwaltung und das Monitoring der Automatisierungen.

Als unabhängiger und neutraler Partner unterstützt atrete Sie dabei, aus der Vielzahl der verfügbaren RPA-Tools und Frameworks die passende Lösung objektiv und bedarfsorientiert auszuwählen.

Transformation und Kompetenzaufbau in der Organisation

Zuletzt sind auch Training, Kommunikation und Change Management wichtige Aspekte bei der initialen Einführung von RPA. Besonders eine klare und offene Kommunikation kann helfen, oft auftretenden Vorurteilen bei Automatisierungsprojekten entgegenzuwirken.

Die immer noch oft anzutreffende Befürchtung, dass durch RPA freigesetzte Kapazitäten zum Abbau von Personal führen, ist zwar mittlerweile weitgehend widerlegt, sollte dennoch adressiert werden. In der Regel werden Mitarbeitende von wenig wertschöpfenden Routinetätigkeiten entlastet und können z.B. an der Weiterentwicklung des Prozesses arbeiten, anstatt selbst Teil des Prozesses zu sein.

Um eine weitgehende Adoption für das Thema RPA oder Automatisierung generell zu erreichen, bietet sich der Aufbau einer entsprechenden Fachbereich-übergreifenden Community an. Sie fördert den internen Austausch und bietet die Möglichkeit, Erfolge zu präsentieren und unternehmensweit sichtbar zu machen. Dies führt oft zur Aufdeckung weiterer Automatisierungspotenziale, in dem neue Stakeholder auf die Technologie und deren Möglichkeiten aufmerksam werden.

RPA vs. BPM vs. KI – Abgrenzung und Synergien

Im Gegensatz zum BPM (Business Process Management), welches einen gesamtheitlichen Ansatz mit Methodiken für Design, Modellierung, Verbesserung und Einführung von Prozessen darstellt, wird beim Einsatz von RPA der Prozess an sich streng genommen nicht optimiert, sondern lediglich automatisiert. In der Praxis lassen sich dennoch oft bereits bei der Aufnahme beziehungsweise Dokumentation des existierenden Prozesses Verbesserungspotenziale aufzeigen, sodass nicht selten zumindest eine Optimierung des Prozesses als Nebeneffekt einer Automatisierung die Realität ist.

Zuletzt sei noch auf die Abgrenzung und Synergien zwischen RPA und dem allgegenwärtigen Thema KI eingegangen. RPA und KI wurden bzw. werden immer noch gern vermischt und verwechselt, doch die Abgrenzung ist relativ einfach. Klassische RPA ist wie bereits beschrieben regel- und daten-basiert und folgt vorher definierten Pfaden. Die Stärken von KI liegen bekanntermassen in Anwendungsfällen wie der Verarbeitung von unstrukturierten Daten, dem maschinellen Lernen basierend auf Trainingsdaten und vergangenen Durchläufen oder dem (kreativen) Generieren oder Übersetzen von Inhalten.

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Für weitere Insights in unsere Erfahrungen im KI-Umfeld empfehlen wir einen Blick in unsere kürzlich erschienene Serie

KI-gestützte IT-Transformation

Mit der Kombination bzw. der Einbettung von KI und Machine Learning Funktionalitäten an bestimmten Punkten in einen durch RPA automatisierten Prozess lassen sich erweiterte Szenarien abbilden, bei denen klassisches RPA an seine Grenzen stösst. Ein gängiges Szenario ist beispielsweise die Extraktion und Erkennung von Daten aus unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen mit inkonsistenter Struktur und die anschliessende Weiterverarbeitung der Informationen durch RPA.

Mit dem Aufkommen von KI Agenten lassen sich diese Welten nun noch weitergehend integrieren. Der KI Agent als zielorientierter Assistent stellt dabei das Interface zur Verfügung und verfügt potenziell über vielfältige Wissensquellen, Modelle und Tools. RPA kann hier integriert werden, um für bestimmte Anfragen transaktionale und festgelegte Schritte in angebundenen Systemen im Hintergrund auszuführen, die einem KI Modell sonst nicht möglich wären.

Im übergeordneten Zusammenspiel regelt BPM also den Gesamtfluss des Prozesses, der Agent erkennt und entscheidet und RPA führt aus. KI Agenten entfalten ihren Nutzen im Zusammenspiel mit RPA und BPM insbesondere, sofern klare Leitplanken, Freigaben und Protokolle die Ausführung steuern.

Dieses Potenzial haben auch die grossen Anbieter erkannt und erweitern ihre Produktpalette entsprechend mit KI- und Machine Learning Funktionalitäten und vermarkten diese unter Schlagworten wie z.B. «Intelligent Automation».

Fazit

Die Einführung von Robotic Process Automation (RPA) bietet Unternehmen vielfältige Chancen, Prozesse effizienter, kostengünstiger und zukunftssicher zu gestalten. Entscheidend für den nachhaltigen Erfolg sind dabei eine klare Strategie, die Auswahl geeigneter Prozesse, die richtige Toolauswahl sowie ein strukturiertes Change- und Governance-Management.

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• Automatisierung in der IT-Infrastruktur (Automation PA)
• Aufbau und Etablierung von Governance-Strukturen

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