3 Tipps – Prozesse besser verstehen für erfolgreiche Digitale Transformation

Drei Tipps für ein besseres Prozessverständnis zur Implementierung von RPA-Lösungen

Mit erfolgreichen Transformationsprojekten lassen sich alle Bereiche, angefangen bei der Produktion bis hin zur Vorstandsetage, verändern. Ob es um die Optimierung des Kundenerlebnisses geht, die Schaffung von Wettbewerbsvorteilen oder um das Thema Compliance und Transparenz – Initiativen rund um Digitalisierung und Automatisierung können einen ungemeinen Mehrwert beitragen. Der Einsatz von RPA ist dabei ein beliebtes Mittel, um das volle Potenzial, das die Automatisierung bieten kann, auszuschöpfen. Vielen Unternehmen ist jedoch nicht bewusst, dass ein tiefgreifendes Verständnis der Prozesse ihrer Organisation die Basis bildet, um Automatisierungsprojekte erfolgreich umzusetzen. Und darin liegt der häufigste und auch teuerste Fehler, den Unternehmen bei der Implementierung von Automatisierungsinitiativen machen: Dadurch, dass sie nicht richtig verstehen, wie ihre Prozesse tatsächlich funktionieren, werden für die Automatisierung schlichtweg die falschen Prozesse ausgewählt.

Um dies zu verhindern, lohnt sich ein Blick auf die folgenden Tipps für ein besseres Prozessverständnis zur Implementierung von RPA-Lösungen:

1. Alle verfügbaren Unternehmensdaten müssen genutzt werden

 In Unternehmen laufen zahlreiche Prozesse in Echtzeit, in verschiedenen funktionsübergreifenden Teams und innerhalb isolierter Backend-Systeme ab. Sie in ihrer Gesamtheit zu verstehen stellt also eine häufige Herausforderung in Organisationen dar. Was früher mit manuellen Techniken und Technologien wie Process Mining und Business Intelligence in sehr zeitaufwendiger, kostenintensiver und fehleranfälliger Weise durchgeführt wurde, lässt sich heute deutlich effizienter durchführen: Um die richtigen Einblicke in Unternehmensprozesse zu gewinnen, liegt der Schlüssel zu einer erfolgreichen Automatisierung in der Nutzung umfassender Prozessdaten, die Arbeitsprozesse von Anfang bis Ende wiederspiegeln. Daten, die bereits in so gut wie jeder Unternehmenssoftware-Anwendung vorhanden sind.

Dabei spielt es nur eine untergeordnete Rolle, ob es sich um eine ERP-, CRM-Lösung oder eine andere Anwendung handelt. Es geht darum, die Daten zu nutzen. Lösungen wie Process Intelligence visualisieren, analysieren und überwachen Prozessabläufe und machen sie so für Unternehmen verständlich. Künstliche Intelligenz und Machine Learning als Basis dieser Technologien stellen präzise und tiefgreifende Analysen und Prognosen zur Verfügung. Das gibt Verantwortlichen von Automatisierungsprojekten einen umfassenden Überblick über die bestehenden Prozesse. Sie können einen typisierten Idealprozess mit den tatsächlich verwendeten Prozessen im Unternehmen abgleichen und so rechtzeitig eingreifen und entgegenwirken, wenn es an einer Stelle im Prozess zu Unregelmäßigkeiten kommt.

2. Prozesse identifizieren, die für RPA geeignet sind

Prozess ist nicht gleich Prozess – für einen einzigen Prozess gibt es meist Dutzende, wenn nicht sogar Hunderte an Varianten. Bei einer kürzlich durchgeführten Umfrage gaben zudem 89 Prozent der Deutschen an, dass sie im Falle von Ausnahmen von vorgegebenen Prozessen abweichen, beispielsweise, wenn diese zu komplex sind oder sie im Sinne der Kundenzufriedenheit angepasst werden müssen. Die herkömmliche Methode der Erfassung und Analyse von Prozessen besteht häufig darin, dass internes Personal oder externe Berater die Prozesse beobachten, oftmals mittels Business Intelligence-Lösungen. Aus diesen Daten erhält man zwar ein Bild davon, wie der Prozess in genau diesem Moment der Beobachtung ablief, nicht jedoch in seiner Ganzheit. Das Verständnis für die wichtigste Komponente im Prozess fehlt also ganz offenbar: Zeit. Während übliche Process-Mining-Tools davon ausgehen, dass Unternehmensprozesse auf eine simple Prozesslandkarte passen, lassen sie dabei ganz außer Acht, dass Prozesse eigentlich viel mehr wie eine Zeitachse zu betrachten sind.

Für erfolgreiche digitale Transformationsprojekte sind Daten, die alle Dimensionen eines Prozesses wiederspiegeln, von entscheidender Bedeutung, das heißt Zeitpunkt, Häufigkeit, Prozessvariationen und –abweichungen sowie Teilprozesse. Dieses tiefe Prozessverständnis kann Projektleitern im Bereich Automatisierung bei der Identifikation der besten Anwendungsfälle für den Einsatz von RPA helfen, da zu komplexe Prozesse Automatisierungsvorhaben erschweren können.  

3. Process Intelligence als Schlüssel zur Digitalisierung

Um eine mehrdimensionale Sicht auf die Funktionalität von Prozessen im Ist-Zustand zu erhalten, bietet sich Process Intelligence an. Auftretende Engpässe können von Projektverantwortlichen genau erkannt werden und sie können ineffiziente oder defekte Prozesse korrigieren, bevor mit dem Einsatz von digitalen Lösungen wie RPA begonnen wird. Die Behebung von Prozessengpässen noch vor der RPA-Implementierung spielt insofern eine tragende Rolle, als dass sie den Erfolg von Automatisierungsprojekten bestimmen. Ist die Implementierung schließlich vollzogen, sorgen das ordnungsgemäße Monitoring und die Messung der Ergebnisse eines RPA-Projekts für die erfolgreiche Aufrechterhaltung und Optimierung von Automatisierungsinitiativen. Trotzdem kann es eine Herausforderung sein, den Verlauf eines digitalen voll automatisierten Arbeitsschrittes zu verstehen. Hier setzt Process Intelligence ein: Sie bildet alle geschäftskritischen Arbeitsabläufe ab, macht Unternehmen sichtbar, wie ihre RPA-Implementierungen funktionieren und ermöglich ihnen, etwaige Fehler zu beheben.

Die Zukunft heißt digitale Intelligenz

Auch die bei RPA-Prozessen neu entstehenden Daten sollten Unternehmen auf jeden Fall nutzen: Sowohl hinsichtlich der Kosten wie Zeitersparnisse dienen die Ergebnisse von effizienten Automatisierungsinitiativen als gute Argumentationsgrundlagen bei der Rechtfertigung und Validierung zukünftiger Investitionen in die digitale Transformation und Automatisierung.

Unabhängig davon, auf welchen Geschäftsplattformen sich die Geschäftsdaten befinden, sollte abschließend noch einmal die Notwendigkeit betont werden, Echtzeit-Zugriff auf alle geschäftskritischen Daten zu haben. Sie umfassen all die Datenmengen, die in verschiedensten Geschäftsdokumenten enthalten sind, einschließlich Anspruchsforderungen, Rechnungen, Liefernachweise, Darlehensverträge, Verträge, Bestellungen, Ausweisdokumente, Steuerformulare, Lohnabrechnungen, Betriebskostenrechnungen und mehr. Man spricht bei diesem Verständnis, sowohl von Inhalten als auch von Prozessen, von digitaler Intelligenz. Unternehmen erhalten mit digitaler Intelligenz den wertvollen, meist schwer zu erlangenden umfassenden Einblick in die Gesamtheit ihrer Betriebsabläufe – und können so den richtigen Weg für eine tatsächliche und langfristig erfolgreiche digitale Transformation beschreiten.

    Markus Pichler ist Vice President of Sales Europe und verantwortlich für die Entwicklung von Lösungsstrategien für den direkten und indirekten Vertrieb bei ABBYY. Markus verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Softwarebranche mit Fokus auf ECM, Informationserfassungs- sowie Daten- und Dokumentenmanagementprojekten. Er ist Experte auf dem Gebiet der Digitalen Transformation und bei der Analyse und Automatisierung traditioneller Geschäftsprozesse mithilfe KI-basierter Technologien.

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