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Wissenswertes über Process Discovery in der Automatisierung

Feb 1, 2021 | 5 min lesen

Author

Roboyo

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Viele Unternehmen haben in dieser Zeit ihre ersten Schritte auf ihrer RPA-Reise gemacht. Immer wieder stellt sich ihnen eine wesentliche Frage. Wie erfasst und versteht man am besten, wie und welche Geschäftsprozesse automatisiert werden sollten?

Die meisten Unternehmen tun sich zu Beginn ihrer RPA-Reise am schwersten damit, herauszufinden, für welche Bereiche eine Automatisierung besonders sinnvoll ist und wie sie eine Priorisierung umsetzen können. Einen wesentlichen Aspekt einer erfolgreichen RPA-Initiative stellt die Process Discovery dar, da sie die Handlungen von Mitarbeiter:innen sehr detailliert erfasst und analysiert, um davon ausgehend zu entscheiden, welcher Ansatz am besten für eine Umsetzung der Automatisierung geeignet ist. Mehr als 40 % der RPA-Projekte scheitern, weil das Verständnis für geeignete Geschäftsprozess-Kandidaten fehlt. 

DER UMGANG MIT PROCESS DISCOVERY 

Für Unternehmen, die wenig Erfahrung mit der Ermittlung von Automatisierungskandidaten haben, ist der Einsatz von Process Discovery im Rahmen ihrer RPA-Initiative ganz wesentlich. Auf diese Weise lässt sich besser nachvollziehen, welche Prozesse am ehesten von einer Automatisierung profitieren können, um einen schnellen RoI zu erzielen. Unternehmen, die bereits erfahren im Umgang mit RPA und Process Discovery sind, halten sich am besten an ihre Best Practices für Process Discovery und führen eine End-to-End-Process-Discovery für die zu automatisierenden Geschäftsprozesse durch. 

WAS SIND DIE BEST PRACTICES FÜR PROCESS DISCOVERY? 

Denken Sie daran: Nur weil wir einen Prozess automatisieren können, heißt das nicht, dass wir es sollten. Wir raten Unternehmen, die gerade erst in den RPA-Bereich einsteigen, zunächst regelbasierte, standardisierte Prozesse auszumachen, die mehrere Systeme durchlaufen und für die ein eingriffsfreier Automatisierungsansatz erforderlich ist. 

Dabei müssen Unternehmen RPA-Möglichkeiten abwägen, um eine gesammelte „Swivel Chair Integration“ (Wiedereingabe von Daten zwischen Systemen) zu finden. Bereiche also, in denen Arbeit von Menschen ausgeführt wird, die strukturierte, digitalisierte Daten beinhaltet, die anhand von vordefinierten Regeln verarbeitet werden. Eine Weiterentwicklung der Automatisierungstechnologien mit zusätzlichen KI-Möglichkeiten eröffnet selbstverständlich auch komplexeren, eingespielten Arbeitsabläufen mit unstrukturierten Daten die Chance auf Automatisierung. 

Ohne Einsatz komplexer KI-Fähigkeiten sollten die Geschäftsprozesse, die am besten für eine Automatisierung geeignet sind, folgende Eigenschaften erfüllen: 

Hochgradig manuell und sich wiederholend. Die Geschäftsprozesse, die täglich und regelmäßig von Mitarbeiter:innen ausgeführt werden, sind am besten für eine Automatisierung geeignet und erzielen den schnellsten RoI. Im Gegensatz dazu erreichen Geschäftsprozesse, die nur sporadisch von Mitarbeiter:innen ausgeführt werden, möglicherweise einen niedrigeren RoI und geringere Auswirkungen auf das Unternehmen. 

Regelbasiert. Die besten Automatisierungskandidaten sollten vordefinierte Regeln haben, die alle Mitarbeiter:innen befolgen, um Aufgaben auszuführen. 

Ausgereifte und standardisierte Prozesse. Geschäftsprozesse, die für eine Automatisierung infrage kommen, sollten bereits gut eingespielt sein und keinen häufigen Änderungen unterliegen. Die Teams, die die Automatisierungskandidaten auf ihre Eignung überprüfen, sollten darauf achten, dass es festgelegte Prozessschritte, eine festgelegte Ausführungsanordnung und festgelegte Systeme für die Prozesse gibt. Werden Geschäftsprozesse bei gleichem Ergebnis unterschiedlich durchgeführt, müssen diese einem Prozessstandardisierungsverfahren unterzogen werden, um vor einer möglichen Automatisierung eine Optimierung und Standardisierung zu erreichen. 

Strukturierte Dateneingaben. Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle für einen Geschäftsprozess erforderlichen Daten strukturiert und digitalisiert sind. Zu den Dateneingaben, die mit RPA kompatibel sind, gehören Excel-Tabellen, Datenbanken, JSON-Dateien, HTML-Dateien, XML-Dateien, PDF-Dateien, TXT-Dateien und viele weitere. Wenn diese Daten jedoch in unstrukturierter oder nicht digitalisierter Form vorliegen, können für die Erfassung, Digitalisierung und Strukturierung der Dateien KI-Technologien zur Anwendung kommen, wie intelligente optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). 

Wenige Ausnahmebehandlungen erforderlich. Wenn ein Geschäftsprozess regelmäßig Ausnahmen generiert, ist dieser Prozess sicherlich nicht die erste Wahl für eine Automatisierung. Wenn sich ein Unternehmen jedoch dafür entscheidet, diesen Geschäftsprozess zu automatisieren, muss eine genaue Analyse auf mögliche Standardisierungsbemühungen erfolgen, um eine Automatisierung leichter umsetzbar zu machen. 

Interaktion zwischen mehreren Systemen. Geschäftsprozesse, bei denen Mitarbeiter:innen mit verschiedenen Systemen interagieren müssen, eignen sich für die Automatisierung, da Roboter in solchen Fällen unabhängig von der Software alle Aufgaben eines Menschen übernehmen können. 

PROCESS MINING: EIN WESENTLICHES TOOL FÜR PROCESS DISCOVERY 

Neben dem Verständnis für die Eigenschaften, die Geschäftsprozesse für eine mögliche Automatisierung mit sich bringen müssen, müssen Unternehmen zudem die richtigen Tools nutzen, um die entsprechenden Geschäftsprozesse zu ermitteln. 

Für Process Discovery verwenden wir Tools wie UiPath Process Mining, um Unternehmen bei der Suche nach geeigneten Automatisierungskandidaten zu unterstützen. 

Mithilfe bestehender Daten innerhalb der Geschäftsanwendungen können wir einen tiefen Einblick in komplexe Geschäftsprozesse erhalten. Wir erstellen detaillierte Grafiken, die jeden Prozess chronologisch und durchgängig darstellen, und bieten damit eine umfassende Sicht auf die Unternehmensprozesse. 

Mithilfe von Process Mining können wir zudem ineffiziente Prozesse ausmachen, die gut für die Automatisierung geeignet wären. Wir zeigen Engstellen auf, die den Prozess belasten, und können somit beurteilen, welche Auswirkungen dieser ineffiziente Prozess auf die Ertragskraft hat. 

RPA-Stakeholder können davon ausgehend datengestützte Entscheidungen zur Automatisierung wesentlicher Geschäftsprozesse treffen. Darüber hinaus können Unternehmen Smarttags und KPIs nutzen, um ihre Geschäftsprozesse zu überwachen und darauf aufbauend zu verstehen, was gut funktioniert, was nicht gut funktioniert und wie diese Prozesse optimiert werden können. 

STANDARDISIERUNG UND PROZESSOPTIMIERUNG 

Zu Beginn dieses Artikels haben wir bereits angesprochen, dass die COVID-19-Krise die Umsetzung von Automatisierungen in unterschiedlichsten Branchen beschleunigt hat. Diese Entwicklung hat das Bedürfnis gefestigt, mit weniger mehr zu erreichen. Eine Lean-Methodik ist daher für den Automatisierungserfolg und einen raschen Aufbau von Unternehmensresilienz unerlässlich. 

Lean Six Sigma (LSS) ist eine wichtige Ergänzung von RPA. Mit LSS können Unternehmen die manuelle Belastung reduzieren, indem Ausschuss reduziert und Prozesse vereinfacht und standardisiert werden. Dennoch gelangen Unternehmen an einen Punkt, an dem sie erkennen, dass sie nicht sämtliche Routinearbeit streichen können. An diesem Punkt werden die Stärken von RPA ausgespielt, da sie das LSS-Toolkit so erweitert, dass sich Unternehmen weiter verbessern und auf der Sigma-Skala nach oben steigen können, ohne störende IT-Initiativen in Kauf nehmen zu müssen. 

WIE PROFITIEREN UNTERNEHMEN MIT RPA VON LEAN SIX SIGMA? 

Identifizierung der richtigen Kandidaten. Geschäftsprozesse, die von Engstellen behindert werden, sind besonders geeignete Kandidaten für RPA. Mit LSS-Tools wie der Engpassanalyse können Unternehmen die geeigneten Geschäftsprozesse ermitteln, indem sie Einschränkungen hervorheben.

Verbesserung der Prozessstabilität. LSS-Tools können Unternehmen dabei unterstützen, die Stabilität eines Geschäftsprozesses zu verbessern, indem sie Variationen reduzieren und den Prozess so besser auf eine Automatisierung vorbereiten. 

Verbesserung der Prozessrobustheit. LSS-Tools wie die Auswirkungsanalyse FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) unterstützen Unternehmen dabei, mögliche Fehlermodi eines Geschäftsprozesses aufzudecken und geeignete Eindämmungsmaßnahmen zu entwickeln, sodass sich der Prozess besser für die Automatisierung eignet. 

BEST PRACTICES FÜR DEN EINSATZ VON LEAN SIX SIGMA MIT RPA 

• Filtern Sie die Prozesskandidaten mit Six Sigma. 
• Standardisieren Sie die Prozessumgestaltung in Ihrem Kompetenzzentrum (CoE, Center of Excellence) mit LSS-Methoden. 
• Systematisieren Sie den Lieferprozess. 
• Automatisieren Sie niemals fehlerhafte Prozesse mit vorübergehenden Fehlerbehebungen und vielen Ausnahmen. 

Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei Process Discovery um einen wesentlichen Teil jeder RPA-Initiative. Unternehmen müssen bedenken, dass Process Discovery die Aufgabenerfassung, Prozessanalyse und detaillierte Dokumentation als einige ihrer Kernbestandteile umfasst. 

Wird die Process Discovery nicht einwandfrei umgesetzt, kann dies erhöhte Kosten und ineffektive Automatisierungen und letztendlich ein Scheitern der RPA-Reise für das Unternehmen bedeuten. Mit der Nutzung der richtigen Process-Discovery-Tools und der Prozessermittlung anhand des richtigen Optimierungsansatzes kann unternehmensweit eine optimierte RPA-Planung und -Umsetzung sichergestellt werden. 

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