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Digitales Gehirn

Der RPA Markt wächst stetig und das Potenzial ist noch nicht ausgeschöpft. Wie sieht die Zukunft der Technologien aus? 

Der neueste Gartner Report für Robotic Process Automation (RPA) beziehungsweise Intelligent Automation trifft die folgende Aussage über einen der Schlüsseltrends im RPA Markt: Fast kein RPA-Anbieter verkauft nur RPA. Die meisten RPA-Softwareunternehmen haben Capabilities in verwandten Softwaretools erworben oder aufgebaut, insbesondere Process Mining und Discovery, OCR mit maschinellem Lernen und BPMS Rule Engines. Gartner erwartet, dass sich diese Investitionen in verwandte Software-Tools fortsetzen werden.

Setzt man dies in Beziehung mit einer weiteren Aussage des Artikels – “Neben RPA gibt es intelligente Geschäftsprozessmanagement-Suiten, Integrationsplattformen-as-a-Service (iPaaS) und Entscheidungsmanagement-Systeme.” – wird klar, dass RPA sich auf lange Sicht nicht weiter nur im Umfeld der GUI-Automatisierung bewegen wird, sondern der Trend klar hin zu integrierten Plattformen geht, welche die Capabilities bereitstellen müssen, um eine End-to-End Automatisierung von Prozessen zu ermöglichen, ohne eine Vielzahl von verschiedenen Tools in einem Unternehmen einzusetzen.

Überblick über die Technologien

Bild 1: Überblick der Technologien im Umfeld der integrierten RPA-Plattformen (Quelle: Roboyo)


Um einen Eindruck zu gewinnen, wie weit diese Integration bereits fortgeschritten ist, werden kurz die einzelnen Komponenten, welche der Marktführer UiPath in seiner Plattform neben RPA bereitstellt, vorgestellt.

  • Process Mining
    Ermöglicht das Suchen von für die Automatisierung geeigneten Prozessen durch eine KI-gestützte ETL-Engine, welche aus unterschiedlichen Datenquellen befüllt werden kann.
     
  • Task Mining
    Wird auf dem Client eines Mitarbeiters ausgeführt und zeichnet die Tätigkeiten des Benutzer auf. Mit Hilfe eine Machine Learning (ML) Algorithmus wird versucht aus den Aufzeichnungen repetitive Abläufe zu extrahieren welche sich für die Automatisierung eignen.
     
  • Document Understanding
    Intelligentes Optical Character Recognition (OCR) Tool, welches durch ML-gestützte Erweiterungen das Auslesen von z.B. Rechnungen ermöglicht.
     
  • AI Center
    Bietet die Möglichkeit ML-Algorithmen direkt in der Entwicklungsumgebung bereitzustellen und so auch von Citizen Developern einen einfachen Zugang zu dieser Technologie zu geben.
     
  • Apps
    Low-Code Plattform für die Erstellung von Formularen oder kompletten, webbasierten Applikationen für die Interaktion des Mitarbeiters mit RPA – Rapid App Development (RAD).
     
  • Chatbots
    Direkt in die Plattform integrierte Möglichkeit zur Verbindung von Google Dialogflow und RPA – Conversational AI.

Der Trend zu integrierten Plattformen bietet enorme Chancen, stellt Unternehmen allerdings auch vor die Herausforderung der Bewertung der optimalen Verknüpfung der verschiedenen Technologien (Integriert vs. Best of Breed) sowie die Notwendigkeit einer ganzheitlichen Betrachtung, um den optimalen Mix aus Integration und Capabilities zu finden, welcher zu dem Unternehmen und dessen Digitalisierungsstrategie passt.

Beispielprozess für End-to-End Digitalisierung

Im Folgenden soll anhand eines konkreten Beispiels des Einsatzes von verschiedenen Technologien für die Automatisierung eines Geschäftsprozesses beispielhaft die Möglichkeiten der Verknüpfung, sowie die Vor- und Nachteile der integrierten Plattformen diskutiert werden. Hierfür wird ein End-to-End Prozess betrachtet, welcher verschiedene Inputkanäle verwendet, um den Rechnungseingang ganzheitlich abzubilden.

Mit funktionsübergreifenden Lösungen wie Chatbots können sowohl einzelne Geschäftsprozesse als auch eine Klassifizierung dieser Prozesse durchgeführt werden. Ein Chatbot interagiert mit einem Benutzer und identifiziert so den zu erstellenden Geschäftsprozess. Als Beispiel erkennt der Chatbot den Bedarf, eine „Rechnungsbearbeitung“ durchzuführen und nimmt die notwendigen Unterlagen entgegen. Hierdurch ergeben sich zwei Konstellationen: Der Chatbot initiiert den Geschäftsprozess in einem dedizierten Intelligent Business Process Management System (iBPMS), das die End-to-End-Kontrolle über den Prozess hat und mehrere Technologien und Anbieter bündelt (Bild 2), oder die Aufgaben werden in einer integrierten Plattform abgebildet und mithilfe der eingebauten Capabilities des Anbieters automatisiert (Bild. 3).
 

Einsatz eines iBPMS und dedizierten Lösungen
Bild 2. Einsatz eines iBPMS und dedizierten Lösungen (Quelle: Roboyo)
 

Sobald der Auftrag gestartet wird, wird für den Geschäftsvorfall jede maschinelle und menschliche Arbeitszeit protokolliert und somit für fachlichen Auswertungen bereitgestellt. Innerhalb des Prozesses werden Informationen aus Dateien (Rechnungen) extrahiert. Nachfolgend wird einen ML-Klassifizierungsservice verwendet, um Auffälligkeiten in den ausgelesenen Informationen zu erkennen und somit zusätzliche Prüfungen durch Mitarbeiter zu ermöglichen. Weiterhin kann eine fachliche Abnahme durch einen Mitarbeiter, bei der auch evtl. Kommunikationen mit dem Kunden oder Vorgesetzten stattfinden können, erfolgen.

Sind alle Freigaben korrekt erfolgt, werden alle Informationen an einen RPA-Prozess weitergegeben und von diesem in externen oder internen Systemen aktualisiert und Ergebnisse über die korrekte Ausführung zurückgeliefert. Prozessinformationen werden zu Auswertungszwecken in den Datenbanken des iBPMS beziehungsweise der IAP nativ bereitgestellt.
 

Einsatz eines iBPMS und dedizierten Lösungen
Bild 3. Einsatz einer IAP (Quelle: Roboyo)

Integrierter Plattformen oder Best of Breed?

Die Digitalisierung des vorgestellten Prozesses kann über beide Varianten erreicht werden. Es bestehen jedoch Unterschiede bei dem Implementierungsaufwand, der langfristigen Ausrichtung der Software und Eintrittshürden der vorgestellten Technologien.

Verfügt ein Unternehmen bereits über intelligente Automatisierungssysteme von unterschiedlichen spezialisierten Anbietern, sollte genau geprüft werden, ob es möglich ist diese flexibel z.B. über ein iBPMS zu verbinden und somit keine weiteren Investitionen in Richtung einer integrierten Automatisierungsplattform tätigen zu müssen. Sollte dies nicht möglich sein z.B. durch einen nicht ausreichenden Funktionsumfang oder zu hohe Lizenzkosten, können die integrierten Plattformen eine echte Alternative bereitstellen, da diese einen ähnlichen Funktionsumfang bei teils geringeren Kosten abdecken können. Zudem ist die Komplexität der Einführung eines Service-Layers auf Grundlage eines iBPMs Systems im Vergleich zu einer integrierten Plattform wesentlich höher anzusehen.

Aufgrund des breiten Spektrums an Technologien, die innerhalb einer IAP-Lösung angeboten werden, ist eine schnellere Automatisierung des Prozesses möglich, da die gewährleistete Interoperabilität und das zentralisierte Wissen über die Plattformarchitektur einen geringeren Implementierungsaufwand und somit einen schnelleren Time-To-Market ermöglichen. Der Bedarf nach spezialisiertem Wissen in den integrierten Technologien abseits von RPA ist jedoch nicht zu unterschätzen.

Insgesamt muss genau betrachtet werden, welche Capabilities eine integrierte Plattform bereitstellen kann und ob diese ausreichend für die Digitalisierungsstrategie sind. Ist dies nicht der Fall sollte ein „Best of Breed“ Ansatz in Betracht gezogen werden.

Fazit

Aus dem vorgestellten Beispiel geht hervor, dass integrierte Plattformen für Unternehmen eine fast nie dagewesen Möglichkeit darstellen, vorhandene Ressourcen zu nutzen, um neue Technologien und Capabilities zu erschließen und zu integrieren, ohne die bereits erstellte Systemlandschaft komplett verändern zu müssen.

Es wird klar, dass Technologien wie RPA, BPM, IDP und AI nicht ohne Grund von den Herstellern in die Plattformen integriert werden. Mit der sinnvollen Verbindung dieser Technologien wird es Unternehmen ermöglicht, immer mehr in die Richtung einer komplette End-to-End Automatisierung von Prozessen vorzudringen. Kombiniert man dies mit dem Ansatz des Process Mining, welches darauf abzielt, möglichst übergreifende Prozesse zu identifizieren, bietet sich Unternehmen in den nächsten Jahren eine große Chance, mit der Digitalisierung zu wachsen und nicht von dieser überrollt zu werden.

Gerade was die intelligente Automatisierung angeht, wird es immer einfacher ML- und/oder AI-Komponenten in bestehende Workflows zu integrieren oder neue Prozesse durch die Integration zu erschließen. Es ist jedoch unbedingt erforderlich im Unternehmen Ressourcen zu haben, welche die Algorithmen und Modelle verstehen und steuern können – ansonsten kann es sehr einfach dazu kommen, dass Entscheidungen durch eine Blackbox Implementierung der Algorithmen nicht mehr nachvollzogen werden können. Hier ist es aus unserer Sicht nicht möglich, ohne speziell ausgebildetes Personal erfolgreich zu sein.

Die Prominenz von Low-Code und No-Code Bestandteilen in den Plattformen hilft Unternehmen in der Digitalisierung Erfolg nicht nur über Kostenreduzierungen abzubilden, sondern die Belegschaft im Sinne eines zukunftsorientierten Ansatzes mit in die Digitalisierungsstrategie zu integrieren und so auch die Agilität des Unternehmens zu steigern. Das Training bzw. die Fortbildungen, vor allem im Bereich RPA, richten sich verstärkt auf Mitarbeiter aus Fachabteilungen, die nur wenige oder keine Vorkenntnisse in der Programmierung haben. Diese neue Art von Entwicklern wird Citizen Developer genannt. Ziel ist es, dass einzelne ausgebildete Mitarbeiter aus Fachabteilungen kleine Automatisierungen selbst erstellen können, welche dann gegebenenfalls als kleiner Bestandteil in einen übergreifenden End-to-End Prozess integriert werden.

Ein Nachteil der integrierten Plattformen ist aus unserer Sicht, dass die bereitgestellten Capabilities, durch die breite Fächerung nicht an den Funktionsumfang und die Robustheit von dedizierten Lösungen in einem Best-Of-Breed Ansatz heranreichen. Die Abwägung, welche hier getroffen werden muss, ist, ob der Funktionsumfang (ggfs. auf der Roadmap der Plattform) ausreichend ist um die Digitalisierungsstrategie und die zu automatisierenden Prozesse ausreichend zu unterstützen. Ist dies nicht der Fall, muss gegebenenfalls ein dedizierter Hersteller in das Konzept integriert werden und z.B. durch eine iBPMS Plattform die Vermittlungsschicht erstellt werden.

Zusammenfassend bieten die integrierten Plattformen zur intelligenten Automatisierung Unternehmen die Chance, die Digitalisierung voranzutreiben, ohne eine Vielzahl von verschiedenen eventuell neuen Systemen einführen zu müssen und ermöglichen es die eigene Belegschaft direkt in die Digitalisierungsstrategie einzubetten, um das gesamte Unternehmen besser auf die bevorstehende Digitalisierung vorzubereiten.
 

Nicolas HessNicolas Hess ist Co-Founder und CEO Europa von Roboyo. Als Experte für Intelligent Automation befähigt er mittelständische und Enterprise-Kunden auf der ganzen Welt dazu, die zukünftige Arbeitswelt durch den Einsatz von Technologie effizienter zu gestalten. Als gefragter Redner und Gesprächspartner äußert er sich gern zu den Themen Digitalisierung, Automatisierung und Change Management.
 

Frank SchikoraFrank Schikora, Global Head of Delivery, ist seit 5 Jahren bei Roboyo tätig und fest in den Themen RPA und intelligente Automatisierung verankert. Nach dem Studium (M.Sc. IT-Management) war er in den Bereichen IT-Operations und IT-Management tätig und hatte erste Berührungspunkte zur Automatisierung. 2020 wurde er zum UiPath MVP gewählt.
 

Ligia PastrànLigia Pastràn (M.Sc. Wirtschaftsinformatik, Zert. SOA Architect) ist Automation Lead bei Roboyo. Ihre Schwerpunkte liegen in den Bereichen Geschäftsprozessmanagement und Systemintegration. Hier hat sie als Software-Designerin, Entwicklerin sowie Tech Lead und Architektin gearbeitet. Seit 1,5 Jahren beschäftigt sie sich intensiv mit RPA.
 

 https://www.roboyo.de/

 

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