In diesem Beitrag geht es um Anwendungsmöglichkeiten von Robotic Process Automation (RPA) und Erfahrungen mit RPA aus der Praxis.
Robotic Process Automation ist die Automatisierung von Geschäftsprozessen mit Software-Robotern. Analog zu ihren Roboter-Kollegen auf dem Shop-Floor in der Produktion verrichten die Business-Roboter ihre Tätigkeiten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Die Devise ist klar: Geschäftsprozesse selbständig abarbeiten und dem Menschen Tätigkeiten abnehmen.
Die Ziele sind wie immer:
Was Business-Roboter natürlich aus wirtschaftlicher Sicht besonders interessant macht ist ihre Flexibilität und ihre zumindest theoretischer 24x7x365 Einsatzbarkeit.
Bestechend ist die Kosten-Nutzen Relation von RPA derzeit vor allem bei Prozessen mit hohem Standardisierungsgrad und großer Häufigkeit zur Verarbeitung strukturierter Daten.
An dieser Stelle sei klar gesagt, RPA ist ein 360° Thema und eine Aufgabe für das gesamte Unternehmen. Die gesamte Organisation vom Vorstand, Management bis hin zu den Spezialisten sind bei der Einführung und Anwendung von RPA gefordert. Die Konsequenzen von RPA sind vielschichtig und fordernd.
Ein bisschen RPA geht nicht.
Diese Regel aus der Software-Entwicklung gilt erst recht für die Entwicklung von Software-Robotern. Hersteller und Verkäufer von RPA-Plattformen argumentieren gerne, dass Prozesse mit RPA visuell und sehr rasch implementiert werden. Trauen Sie dieser Aussage nur bedingt. RPA ist eine Software-Technologie und die Regeln zur Entwicklung robuster Prozesse (Software) sind unbedingt anzuwenden. Unerwartete Abweichungen vom Regelverhalten "Happy Path" sind unbedingt zu berücksichtigen
RPA ist eine Brückentechnologie.
Bei der Identifikation von Potentialen wird man auch eine Menge von Geschäftsprozessen mit hohem Einsparungspotential aber eben auch höheren Anforderungen an die „Intelligenz“ der Roboter identifizieren. Beispielsweise zu Prozessen, welche die Analyse und Interpretation von Text oder auch Bildern (Scans/OCR) erfordern. Dabei handelt es sich um eine nicht triviale Funktionalität. Die Services für „AI/künstliche Intelligenz“ und „Machine Learning“ zielen aber gerade darauf ab. Die Beschäftigung und Integration dieser Services ist also der logische nächste Schritt zur Realisierung brachliegender Effizienzvorteile.
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