Unternehmen beginnen immer mehr Prozesse mit RPA zu automatisieren. Vor der Implementierung dieser Technologie sollte aber bedacht werden, dass ohne Process Intelligence einfach Probleme auftreten können. Mit diesen 5 Schritten stellen Sie sicher, dass die RPA-Implementierung ein Erfolg wird.
5 Schritte zur erfolgreichen RPA-Implementierung mit Process Intelligence
Steigende Kundenanforderungen, zunehmend komplexe Arbeitsabläufe und ein immer schneller werdendes Geschäftsumfeld – dazu kommen veraltete und mühsame Prozesse, die es Unternehmen schwer machen, auf diese Veränderungen zu reagieren und mit dem hohen Erwartungsdruck Schritt zu halten. Vor diesen Problematiken stehen viele Unternehmen, die ihre alten Strukturen mittels digitaler Transformation erneuern wollen.
Eine sinnvolle Unterstützung kann Robotic Process Automation (RPA) sein. Und obwohl es diese Technologie bereits seit einigen Jahren gibt, beginnen viele Unternehmen gerade erst mit der Prozessautomatisierung. Ernst & Young schätzt, dass die Automatisierung eines manuellen Prozesses zu einer Kostensenkung um 25 bis 40 Prozent führen kann. Wie bei jedem größeren Projekt stellen sich jedoch auch bei Automatisierungsvorhaben einige Fragen. Bei welchen Prozessen fange ich an? Welche Vorteile entstehen durch die Implementierung? Und wo sind versteckte Risiken zu erwarten? Damit Unternehmen keine Nachteile bei der Anwendung von digitalen Lösungen entstehen, sind nachfolgend die fünf wichtigsten Schritte für eine erfolgreiche RPA-Implementierung mit Hilfe von Process Intelligence aufgelistet.
Eine Investition muss sich lohnen und einen Return of Investment (ROI) erbringen. Damit dies auch bei den oftmals in der Anschaffung kostspieligen RPA-Lösungen der Fall ist, müssen Unternehmen umfassende Kenntnisse darüber besitzen, wie sich Prozesse in der Folge auswirken, bevor sie beginnen, diese zu automatisieren. Wenn Unternehmen keinen vollständigen Einblick in die Unternehmensabläufe haben, wählen sie möglicherweise nicht die richtige Aufgabe für die Automatisierung aus. In der Regel entscheiden sich Unternehmen für die Aufgaben, die am häufigsten auftreten, weil sie sich davon einfach zu erreichende Vorteile versprechen. Dies kann jedoch dazu führen, dass Chancen bei selteneren Aufgaben übersehen werden, deren Automatisierung zu einem besseren ROI führen würde. Es bietet sich daher an, eine Kosten- und Engpassanalyse durchzuführen, um sicherzustellen, dass sich die Zeit und die Kosten für die Automatisierung eines bestimmten Prozesses lohnen.
Ein Prozess muss in seiner Gänze erfasst sein und jede Abzweigung, jeder Zwischenschritt und jede Ausnahme muss bekannt sein, bevor eine abschließende Bewertung über dessen Automatisierung getroffen werden kann. Ist dies nicht der Fall, besteht ein hohes Risiko, dass die anfangs veranschlagten Kosten bereits kurz nach der Implementierung in die Höhe schnellen, da umfangreich nachgebessert werden muss. Wenn eine ganze Reihe von Ausnahmen hinzufügt werden muss, muss auch die RPA-Plattform bei entsprechenden finanziellen Aufwand mit zusätzlichen komplizierten Ausnahmefällen angepasst werden oder sie funktioniert einfach nicht – zumindest nicht so, wie man es erwartet. Process Intelligence-Lösungen bieten hier die Möglichkeit, den Ist-Zustand eines Prozesses vollständig darzustellen und zu analysieren, wodurch das Risiko kostspieliger Überraschungen nach der Implementierung minimiert wird.
Damit die digitalen Mitarbeiter die repetitiven Aufgaben auch ausführen können, müssen Programmierer eine Reihe an vorkonfigurierten Regeln erstellen, denen die RPA-Bots dann folgen. Bislang war die Erstellung solcher Leitfäden enorm ressourcenintensiv, da sie anhand von Beobachtung, Interviews und Datenmodellierung erfolgte. Zusätzlich dazu sind diese Herangehensweisen in der Regel auch noch lückenhaft, was die Prozessausführung angeht. Manuelle Beobachtungen sind allzu oft subjektiv und voreingenommen. Dies führt oftmals zu einer ungenauen Berichterstattung über die Prozessausführung. Nutzt man jedoch Process Intelligence-Tools, die Prozessdaten auf einer Cloud-Plattform speichern, auf die jeder immer zugreifen kann, so entsteht eine enorm hohe Prozesstransparenz. Diese kann zusammen mit dem Anzeigen des Prozesses im Ist-Zustand zu einer schnelleren RPA-Planung und mehr Effizienz beitragen. Dies erhöht wiederum die Erfolgswahrscheinlichkeit der Implementierung.
Auch nach der Implementierung und Weiterentwicklung von RPA-Lösungen ist es sinnvoll, sich auf Process Intelligence-Tools zu verlassen, die ein geschlossenes System bieten. Denn die Funktionen zum Planen, Verfolgen und Überwachen von Prozessverhaltensweisen sind essentiell, damit die Prozesse auch über einen langen Zeitraum ohne Probleme funktionieren. Mithilfe dieser Funktionen können Komplikationen erkannt und in Echtzeit gemeldet werden. Andernfalls müssen alle Prozesse nach der Implementierung mühsam manuell überprüft und überwacht werden. Eine Process Intelligence-Lösung mit geschlossenem Kreislauf bietet also den Vorteil, dass das Tool die betrieblichen Plattformen überwacht und diese benachrichtigt, wenn ein Abweichen vom Normalfall eintritt. Des Weiteren wird sofort eine Korrekturmaßnahme ergriffen und überprüft, ob das Problem tatsächlich gelöst wurde. So können mit Hilfe von Vorhersagen und Prognosen potenzielle Probleme identifiziert und Korrekturmaßnahmen präventiv getätigt werden, bevor negative Ereignisse auftreten.
Ist eine RPA-Initiative gestartet und werden die Prozesse kontinuierlich weiterentwickelt sowie überwacht, dann ist das Projekt Automatisierung abgeschlossen – richtig? Nein, denn tatsächlich ist der auftretende Stillstand nach der Implementierung schuld am Scheitern vieler RPA-Initiativen, so Ernst & Young. Da die RPA-Bots ihre Aufgabe unabhängig davon weiter ausführen, ob das Ergebnis gut oder schlecht ist, müssen nicht nur Teilprozesse überwacht werden, sondern die gesamte Automatisierungsinitiative inklusive der Gesamtleistung. Helfen können dabei Monitoring- und Alarmfunktionen, die in Echtzeit Benachrichtigungen versenden, wenn Probleme bei automatisierten Prozessen auftreten. Denn egal, ob es zu einer Verschiebung eines Engpasses kommt oder sich der Prozess nach der Implementierung vollständig ändert – volle Transparenz muss immer gegeben sein, damit der gesamte Prozess verstanden und kontinuierlich verbessert werden kann.
Fazit:
Berücksichtigt man diese Schritte, können RPA und Process Intelligence dazu beitragen, die Effizienz in einem Unternehmen nachhaltig zu steigern. RPA alleine reicht für viele Unternehmen nicht mehr aus, um die Anforderungen sinnvoll umzusetzen. Nur mit einer Kombination aus RPA und Prozessintelligenz gelingt es Unternehmen, Wachstumschancen zu realisieren, indem sie alle Prozesse berücksichtigen und so für ein nachhaltiges und zukunftsfähiges Automatisierungsprojekt sorgen.
Autor: Markus Pichler, Vice President of Sales Europe, ABBYY
