Robotic Process Automation

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Unter Robotic Process Automation (RPA) wird die robotergesteuerte Prozessautomatisierung verstanden (Scheer & Feld, 2017, S. 3). Softwareroboter übernehmen die Rollen und Aufgaben von Anwendern und kommunizieren mit anderen Softwaresystemen (Accenture, online).

Softwareroboter

Softwareroboter sind Anwendungen, welche die für einen Prozess erforderlichen Applikationen wie ein Mensch bedienen können. Sie kommunizieren systemübergreifend, holen Informationen ein und bearbeiten die relevanten Daten (Deloitte (a), online). Geschäftsprozesse können somit vollautomatisch abgebildet werden. Die aktuell eingesetzte Software bleibt unangetastet. Dadurch entstehen für ein Unternehmen weder Kosten für eine systemtechnische Umstellung noch für einen aufwendigen Integrationsprozess (aws-institut, online). Zudem resultieren für ein Unternehmen finanzielle Vorteile, da keine Gehälter anfallen (Deloitte (a), online) und die Roboter ununterbrochen fehlerfrei arbeiten können (Computerwelt, online).

Differenzierung von RPA Anwendungen

Scheer und Feld (2017) identifizieren folgende RPA-Anwendungen (S. 3-4):

  • Einfache RPA-Systeme können wiederholende Routineaufgaben ausführen. Sie verwenden vorhandene Software- und Benutzerschnittstellen. Dabei steuern Prozess- und regelbasierte Systeme den Bearbeitungsprozess.
  • Kognitive RPA-Systeme können das zugrundeliegende Anwenderverhalten durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) fehlerfrei repetitiv durchführen.
  • Intelligente RPA-Systeme verfügen neben den Fähigkeiten von kognitiven RPA-Anwendungen zusätzlich über Lernfähigkeiten. So können sie sich Prozesse weitgehend selbständig beibringen, ohne für einen bestimmten Prozess vorkonfiguriert bzw. programmiert worden zu sein.

Einsatzmöglichkeiten von RPA

Bereits heute ist man sich der Vorteile von Softwarerobotern und virtuellen Assistenten bewusst. Jedoch steht gemäss Fujitsu diese Entwicklung am Anfang, sodass man das gesamte Potenzial der RPA noch nicht kennt (Fujitsu, online). In vielen Bereichen einer Unternehmung gibt es Anwendungsbereiche für RPA. Idealerweise lassen sich gemäss Scheer und Feld (2017) passende Prozesse identifizieren, wodurch sich durch den Einsatz von RPA hohe Kosteneinsparungspotenziale und Produktivitätsgewinne realisieren lassen (S. 5). Abbildung 1 zeigt ein mögliches Anwendungsbeispiel von RPA in vier Schritten.

Abb. 1: Anwendungsbeispiel RPA

Geeignete Prozesse können vorwiegend in operativen Unternehmensbereichen wie zum Beispiel im Controlling, im Accounting, im Financial Supply Chain Management, im Human Capital Management, im Procurement oder im Customer Engagement identifiziert werden. Durch eine Reduzierung von manuellen Prozessen konnten in den vergangenen Jahren bereits Fortschritte in der Steigerung der Prozesseffizienz erzielt werden (Scheer & Feld, 2017, S. 5). Vor allem im Beraterumfeld werden immer mehr Fallstudien in unterschiedlichen Anwendungsgebieten publiziert. So z. B. Case Studies für Technologieunternehmen durch die KPMG (KPMG, online).

Gemäss dem aws-institut (online) und Accenture (online) ist ein Prozess besonders für RPA geeignet, wenn er:

  • hoch repetitiv ist,
  • auf statistischen Regeln basiert,
  • grosses Prozessvolumen (Volumen an Ausführungen) beinhaltet,
  • zeitlich stabil ist, d. h. nur wenige Veränderungen im Prozess hat,
  • auf strukturierte Daten zugreift,
  • eine hohe Anfälligkeit für menschliche Fehler beinhaltet,
  • vollständig digital und über verschiedene Softwaresysteme ausgeführt wird.

Aufgrund des schlechten Images als Jobkiller kommunizieren nur wenige Unternehmen über eingesetzte RPA-Tools (Bremmer, online). Eine Untersuchung der London School of Economics and Political Science bei einem renommierten Mobilfunkanbieter, der RPA bereits erfolgreich einsetzt, zeigt auf, wie breit RPA-Anwendungen im Backoffice-Bereich bereits verwendet werden und welche Optimierungen erzielt werden konnten (London School of Economics and Politic Science, online).

RPA lässt sich grundsätzlich in jeder Unternehmung einsetzen. Je nachdem welcher Automatisierungsgrad angestrebt wird kann RPA zum Beispiel mittels Excel-Makros selber erstellt werden. Je höher der Automatisierungsgrad sein soll, desto mehr wird spezielles Know-how benötigt. So ist es möglich, dass Firmen ganze Abteilungen beschäftigen, welche sich mit der Automatisierung und entsprechenden Tools befassen.

Ein Anwendungsbeispiel für den Einsatz von RPA wird im Video "How does Robotic Process Automation work?" von Deloitte erklärt.

Anwendungsmöglichkeiten im Controlling

Mittels einer Heatmap kann die Controlling-Organisation hinsichtlich ihres Potenzials für RPA-Anwendungen analysiert werden. Dabei werden die Controlling-Prozesse anhand eines Kriterienkatalogs überprüft und es lassen sich Bereiche und Teilprozesse identifizieren, die für den Einsatz einer RPA-Anwendung geeignet sind (Gleich, Grönke, Kirchmann & Leyk, 2016, S. 89).

Prädestiniert ist RPA bspw. für die Zusammenführung von Informationen aus verschiedenen Systemen (z. B. aufgrund unterschiedlicher ERP-Systeme in Länderorganisationen) und Datenquellen zur Konsolidierung und für die Unternehmensberichterstattung. Hierzu loggt sich der Roboter in das ERP-System ein, ruft den entsprechenden Bericht auf und übernimmt dessen Daten in ein strukturiertes Excelfile, welches dann wiederum als Input-Quelle für ein Business Intelligence-System dient.

Die Zukunft von RPA

Gemäss Scheer und Feld (2017) bietet RPA ein enormes Rationalisierungspotenzial und ermöglicht Unternehmen, die eigene Produktivität zu steigern. Um von dieser Entwicklung profitieren zu können, sollte sich ein Unternehmen frühzeitig mit dem Thema und den Technologien auseinandersetzen. In einem ersten Schritt soll eine ganzheitliche RPA-Strategie erarbeitet werden. Anschliessend ist es wichtig zu überprüfen, welche Prozesse für RPA geeignet sind. Es darf dabei nicht ausser Acht gelassen werden, dass komplexe Prozesse einen höheren Grad an Intelligenz des RPA-System erfordern. Einfache und repetitive Prozesse können mit einfachen RPA-Systemen automatisiert werden. Komplexe Prozesse oder Arbeitsschritte werden mit kognitiven oder intelligenten RPA-Systemen automatisiert, welche eine KI benötigen (S. 16). Da komplexere Prozesse in der Regel spezielle Aufgaben abdecken, sind diese seltener anzutreffen als einfache Routineaufgaben (aws-institut, online).

Dadurch wird bei tieferqualifizierten Arbeitnehmenden eine situative Anpassungsfähigkeit an neue Gegebenheiten gefordert sein. Ein lebenslanges Lernen durch Weiterbildung ermöglicht es, auf durch die Automatisierung und Digitalisierung verursachte Veränderung zu reagieren (Deloitte (b), online).

Lern- und Praxismaterialien

Fallstudien

Quellen

Literaturverzeichnis

Weiterführende Literatur

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