Robotic Process Automation (RPA) – der erste Schritt zu Intelligenter Prozessautomatisierung

12.02.2019

Ob im Qualitätsmanagement, im Controlling oder im regulatorischen Berichtswesen – in vielen Unternehmensbereichen gehören sich wiederholende Tätigkeiten zum Arbeitsalltag. Für diese Aufgaben ist der Einsatz von Software Robotern (RPA) zur Prozessoptimierung wie geschaffen. Sie simulieren einen menschlichen User und erledigen regelbasierte Prozesse fehlerfrei und in kürzester Zeit.

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Ganz gleich ob im Qualitätsmanagement, im Controlling oder im regulatorischen Berichtswesen – in vielen Unternehmensbereichen gehören Tätigkeiten, die eine hohe Wiederholungs- und Durchlaufrate aufweisen, zum Alltag. Besteht ein Arbeitsprozess beispielsweise aus der Eingabe von Daten in mehrere Systeme, ist das zeitaufwendig und fehleranfällig. Gerade bei solchen Tätigkeiten gelingt es mithilfe von Softwarerobotern Prozesse zu optimieren und zu verbessern. Sie ahmen einen menschlichen User nach und erledigen regelbasierte Prozesse fehlerfrei und in einem Bruchteil der Zeit.


Was ist roboterbasierte Prozessautomatisierung (RPA) und wo stehen wir heute?

Bei der Prozessautomatisierung simulieren schon heute Softwareroboter die menschlichen Tätigkeiten, die von geringer Wertschöpfung für das Unternehmen sind. Es eignen sich Prozesse, die standardisiert ablaufen und sich wenig verändern. Der Softwareroboter bearbeitet die Aufgaben wie ein menschlicher Sachbearbeiter: Er nutzt die gleichen Oberflächen und deren Elemente und ist somit weitgehend an die identischen Bedingungen und Möglichkeiten (wie ein menschlicher User) gebunden. Hinsichtlich der Prozessautomatisierung können Softwareroboter einzelne Aktionen kombinieren, wodurch ein hoher Automatisierungsgrad und starke Skalierbarkeit für ganze Arbeitsabläufe erzielt werden kann.


Machine Learning – wenn reine RPA-Lösungen an Grenzen stoßen

Die Prozessautomatisierung mit Softwarerobotern kann, je nach Komplexität der zu bearbeitenden Prozesse und benötigten Daten, in verschiedene Bereiche eingeteilt werden. Bei gut strukturierten Daten und gut beschriebenen, geregelten Prozessen wird von Robotic Process Automation (RPA) gesprochen. Die Grenzen von reinen RPA-Lösungen sind genau dann erreicht, wenn Prozesse nicht mehr rein regelbasiert ablaufen. Bei steigenden Anforderungen an die Leistungsfähigkeit des Softwareroboters, zum Beispiel bei der Auswertung eines Bildes und der Weiterverarbeitung der daraus gewonnenen Informationen, unterstützen Machine Learning-Mechanismen. Dabei werden Teile der Software mit Clusterdatenbanken gefüttert, wodurch die Erkennung bestimmter Muster trainiert wird. Damit lässt sich aus einem Bild ein Kfz-Kennzeichen erkennen. Diese Art der Prozessautomatisierung wird – mit Unterstützung von Machine Learning – als Cognitive Robotic Process Automation (CRPA) bezeichnet.


Künstliche-Intelligenz-Systeme schaffen Struktu

Bei komplexen Arbeitsabläufen müssen für die Realisierung einer Prozessautomatisierung die zugrundeliegenden, unstrukturierten Daten zunächst aufbereitet werden. Künstliche-Intelligenz-Systemen (KI-Systemen), die besonders leistungsfähig in der Mustererkennung sind, sich selbst korrigieren und obendrein widerstandsfähig gegen Abweichungen in den Ausgangsdaten sind, schaffen Abhilfe. Solche Systeme werden unter Intelligent Process Automation (IPA) zusammengefasst und stellen eine enorme Weiterentwicklung der existierenden RPA-Lösungen dar.


Welchen Vorteil hat die Prozessautomatisierung mittels RPA

  • Der Einsatz von roboterbasierter Prozessautomatisierung gibt den Mitarbeitern den Freiraum für wertschöpfende Tätigkeiten. Sie können ihre wertvolle Zeit in das Lösen komplexer Aufgaben investieren, während virtuelle User die monotonen Arbeiten erledigen. Das steigert die Produktivität und minimiert Flüchtigkeitsfehler.
  • Darüber hinaus sind die eingesetzten Roboter stark skalierbar, ohne dass die Qualität ihrer Ergebnisse leidet.
  • Weil ein Softwareroboter die gleiche Eingabemaske wie ein menschlicher Mitarbeiter nutzt, ist er auch an die gleichen Sicherheitsrichtlinien gebunden. So lässt er sich nahtlos in vorhandene IT-Sicherheitskonzepte eingliedern.
  • Dass sich RPA-Lösungen über standardisierte Prozesse hinausentwickeln und komplexere Prozesse bewältigen können, zeigt die Weiterentwicklung zu CRPA und IPA, deren Bedeutung bei der softwaregesteuerten Prozessautomatisierung sicher zunehmen wird.
  • Der Einstieg in die Anwendung von RPA ist einfach realisierbar und kann mit der nötigen Praxiserfahrung problemlos Stück für Stück ausgebaut werden.


Erfolgsgeschichte RPA direkt in der Praxis

Unternehmen haben längst die Relevanz von RPA-Tools erkannt. Aus anfänglichen Testphasen in Pilotprojekten haben sich Produktivumgebungen mit einer großen Zahl an Prozessautomatisierungen entwickelt – so auch bei der Deutschen Telekom. 2015 startete das Unternehmen mit einem RPA-Pilotprojekt und setzte Softwareroboter für zwei Prozesse ein. Die Zahl der Roboter stieg von 200 Ende 2016 auf 1.300 im Jahr 2017. 2018 steigerte sich die Zahl der Softwareroboter auf 2.300.

Seit der Einführung von Robotic Process Auomation wurden bereits mehr als 36 Millionen Transaktionen von den virtuellen Usern bewältigt: Die Softwareroboter legen Stammdaten von Kunden an, vermessen Kommunikationsleitungen oder halten beim Anrufen einer Servicenummer oder als Chatbot den direkten Kontakt zum Kunden.