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Netzwoche 11/2021

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58 Technology Focus RPA:

58 Technology Focus RPA: schneller, präziser, effizienter Mühsame, manuell ausgeführte Routineaufgaben sind nicht nur zeitaufwändig, sondern auch fehleranfällig. Mit Robotic Process Automation (RPA) werden solche Arbeitsprozesse einfach und effektiv automatisiert und Mitarbeitende im Arbeitsalltag unterstützt. i DER AUTOR Christof Oberholzer Business Area Manager, BBV Software Services Den Beitrag finden Sie auch online www.netzwoche.ch TIPPS ZUR RPA-EINFÜHRUNG Kostensenkung, mehr Effizienz und Flexibilität, kürzere Time-to-Market: Im digitalen Zeitalter streben Unternehmen nach beschleunigten und einwandfrei abgewickelten Geschäftsprozessen – und dadurch nach immensen wirtschaftlichen Vorteilen. Trotz solch hoher Ansprüche an die eigene Performance wirkt der Geschäftsalltag in vielen Unternehmen aber oft träge, viele Prozesse sind noch nicht digitalisiert oder verlangen immer noch nach manuellen Eingriffen; Formulare werden von Hand ausgefüllt, überprüft und abgelegt, Daten mühselig von einem System ins andere übertragen. Solche manuell ausgeführten Routineaufgaben sind in zweierlei Hinsicht problematisch: Zum einen sind sie äusserst zeitaufwändig: Personal- und Zeitressourcen werden nicht für komplexe Aufgaben eingesetzt, sondern an einfachen Standardprozessen verschwendet. Zum anderen sind manuell abgewickelte Prozesse immer auch fehleranfällig. ▪▪ Prozesse festlegen: Unternehmen sollten sich die Zeit nehmen, um ihre Prozesse klar zu dokumentieren und abzubilden. Auch sollten «Handovers» zwischen Mitarbeitenden und dem RPA-Bot genau definiert werden. ▪▪ Überwachung: Für RPA-Systeme ist der Einsatz einer Monitoring-Lösung ratsam. Auch menschliche Stichproben können helfen. Ebenfalls empfiehlt sich ein Logging sämtlicher RPA-Aktionen, um entstandene Fehler schneller zu finden und den Bot zu optimieren. ▪▪ Reporting durch den Bot: Bei der Implementierung eines RPA-Bots sollten «Unischerheitsschwellen» definiert werden, in denen der Bot eine Aufgabe nicht mehr ausführt, sondern Mitarbeitende auf einen möglichen Fehler hinweist. ▪▪ Internes Marketing: Mitarbeitenden muss das Potenzial von RPA aufgezeigt und betont werden, dass RPA keine Arbeitsplätze abschaffen soll, sondern dass sich lediglich das Arbeitsprofil ändert. Hier lohnt es sich, die Mitarbeitenden direkt in die RPA-Prozesse und Prozessdefinitionen einzubinden. RPA übernimmt Routineaufgaben Robotic Prozess Automation, kurz RPA, kann Mitarbeitende im Arbeitsalltag unterstützen – indem simple, repetitive Geschäftsprozesse automatisiert werden: Ein Roboter imitiert die Art und Weise, wie menschliche Mitarbeitende ihren Computer bedienen, Daten bearbeiten und übertragen und dadurch Aufgaben erledigen. RPA eignet sich vor allem für Prozesse, die repetitiv und arbeitsintensiv sind, grösstenteils manuell ausgeführt werden und auf strukturierten Eingangsdaten basieren. RPA-Bots greifen wie menschliche Mitarbeitende übers Front-End auf Benutzerschnittstellen und Oberflächen zu – eine Back-End-Integration ist daher nicht nötig. Eingesetzte Systeme werden also nicht verändert, sondern nur deren Bedienung an Roboter übergeben. Dabei wird unterschieden zwischen RPA ohne jegliche menschliche Interaktion und RPA mit menschlicher Interaktion. Im ersten Fall erledigt der virtuelle Assistent ganze Prozesse weitestgehend selbstständig. Er unterstützt etwa einen Sales Manager bei der Dateneingabe ins ERP-System: Der Bot liest von sich aus eine eingegangene E-Mail, öffnet das dort angehängte Excel-File, extrahiert die darin enthaltenen Informationen und überträgt sie in die ERP-Software. Im Idealfall muss sich der Sales Manager überhaupt nicht mit dem Bot beschäftigen. Wenn Fehler auftreten, wird der Mitarbeitende vom RPA-System benachrichtigt, damit er Korrekturen vornehmen und den Task beenden kann. Bei RPA mit menschlichen Interaktionen teilen sich Mitarbeitende und Bot die Aufgaben eines Tasks. Ein Sales Manager startet etwa eine Routineaufgabe zur Bearbeitung einer Kundenanfrage und übergibt sie direkt dem Bot. Dieser sammelt daraufhin alle notwendigen Informationen aus verschiedenen Datenbanken und CRM-Systemen. Er prüft die Daten etwa auf Duplikate oder trägt bestehende Angebote zusammen. Der Sales Manager überprüft anschliessend die Arbeit des Bots und nimmt etwaige Korrekturen vor, ehe er den Bot mit dem nächsten Teilschritt beauftragt: Je nach Fall und Art der gesammelten Daten erstellt dieser daraus etwa Offerten, löst Bestellungen aus oder storniert diese wieder. Gelingt dies dem Bot ohne Weiteres, wird der Prozess beendet. Ansonsten übernimmt wieder der Sales Manager, um den Task selbst abzuschliessen. Bild: sompong_tom / AdobeStock.com 11 / 2021 www.netzwoche.ch © netzmedien ag

Technology Focus 59 Die Zukunft der RPA: kognitive Automatisierung & Process Mining Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ist ein Feld, das derzeit exponentiell wächst und zur digitalen Transformation unterschiedlicher Unternehmen nachweislich beiträgt. Eine Studie von IDC geht hierbei von einem weltweiten Investitionsvolumen von knapp 2,3 Billionen US-Dollar für das Jahr 2023 aus. Obschon das Thema RPA derzeit boomt, wird diese Technologie oft mit anderen Verfahren wie etwa dem Machine Learning (ML), Optical Character Recognition (OCR) oder Natural Language Processing (NLP) verwechselt. Hinter diesem Missverständnis verbirgt sich jedoch zugleich die Zukunft des RPA. Die Kombination aus RPA und den genannten Technologien wird als «kognitive Automatisierung» bezeichnet und geht über das hinaus, was auch als intelligente Automatisierung, Hyperautomatisierung oder KI-Prozessautomatisierung bezeichnet wird. Das NLP kann dabei helfen, strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten zu analysieren und diese für weitere Analysen aufzubereiten. In Kombination mit RPA ermöglicht NLP die Automatisierung einer Reihe von Prozessen in Bereichen wie etwa der Bearbeitung von Support-Tickets, der Verwaltung von Rechnungen, bei Vertragsanalysen, im Umfeld des Dokumentenmanagements sowie bei der Archivierung von Informationen. OCR in Kombination mit RPA ermöglicht es Unternehmen wiederum, einen grösseren Teil ihrer Geschäftsprozesse zu automatisieren, vor allem solche, die noch stark auf eingescannte Dokumente beziehungsweise Formulare angewiesen sind. Ein praktisches Beispiel für einen kombinierten RPA-OCR-Anwendungsfall ist die Extrak tion von Informationen aus einem eingescannten Kundenanforderungsformular und deren Übertragung in ein CRM-System. Durch die Integration von ML, künstlicher Intelligenz (KI) und RPA ist es möglich, wiederkehrende Aufgaben und Vorgänge intelligent zu automatisieren und dabei menschliche Wahrnehmung, Urteilsvermögen und Vorhersagen mit einzubeziehen, etwa bei der Automatisierung des Kundendienstes, der Verwaltung der Cybersicherheit, der Objektund Dokumenterkennung sowie der Betrugserkennung (sogenannte Fraud Detection). Ein vielversprechendes Feld der Weiterentwicklung der RPA ist die Suche, Auswahl und Analyse der zu automatisierenden Prozesse, das sogenannte Process Mining und Process Discovery. Die Herausforderung besteht darin, dass für die meisten Prozesse im Unternehmen, selbst für solche, die sich häufig wiederholen, nur selten Handbücher oder aktuelle Prozessdiagramme vorliegen. So werden bis zu drei Viertel der Automatisierungspotenziale in der Anfangsphase eines RPA- Projekts nicht identifiziert. Selbst wenn solche Potenziale im Vorfeld identifiziert werden, muss vor der endgültigen Einführung der Automatisierungslösung noch viel Aufwand betrieben werden, um die Prozesse im Detail zu erfassen. Die Fähigkeit, Geschäftsprozesse vor der Automatisierung effektiv zu erkennen, zu dokumentieren und zu rationalisieren, kann das Automatisierungsprojekt beschleunigen und den ROI deutlich erhöhen. Darüber hinaus werden laut Gartner 50 Prozent der RPA-Skripte bis 2023 voraussichtlich vollautomatisch generiert, was bedeutet, dass die automatisierte Prozesserkennung eine Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation sein wird. Ziel dieser Technologien ist die Identifikation neuer Prozesse, indem KI eingesetzt wird, um aufgezeichnete manuelle Arbeitsabläufe automatisiert zu analysieren, zu gruppieren und um Automatisierungsmuster (Workflow) zu extrahieren. Diese Lösungen identifizieren, erfassen, dokumentieren, priorisieren, generieren und implementieren automatische Lösungen fast ohne menschliches Zutun. Dieser Vorgang beruht auf zwei Elementen: Erstens durch Process Mining, das eine vollständige protokollbasierte Übersicht der Prozesse in Geschäftssystemen wie ERP oder CRM erstellt. Und zweitens durch das Process Discovery, das die Automatisierung von Prozessen mithilfe von RPA ermöglicht. Es zeichnet alle Benutzerinteraktionen mit den Systemen auf, analysiert wiederkehrende Aktivitäten und erstellt vollautomatisiert RPA-Agenten, die diese Aufgaben dann eigenständig ausführen. DER AUTOR Idress Samim Senior Smart Automation Architect, Inetum Schweiz Den Beitrag finden Sie auch online www.netzwoche.ch Bild: andranik123 / AdobeStock.com www.netzwoche.ch © netzmedien ag 11 / 2021

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