Robotic Process Automation RPA – Die Revolution der Softwareroboter?

Was ist Robotic Process Automation RPA?

RPA ist vom Grundsatz her ein Instrument zur robotergesteuerten Prozessautomatisierung in Unternehmen. Hierbei ist das Grundprinzip die Automatisierung der Benutzereingaben. Diesbezüglich ahmt ein Softwareroboter die menschliche Interaktion mit der Benutzerschnittstelle nach. Folglich können Sie sich diese bots als eine Art funktions- und anwendungsübergreifendes Makro vorstellen. Dabei verfügt der bot zumeist über eine Benutzer-ID und arbeitet regelbasierte Routineprozesse entweder teilweise oder komplett automatisiert ab. Kurzum basiert das RPA-Konzept auf festen Regeln, indem immer wiederkehrende Tätigkeiten eines Geschäftsprozesses mit Routinecharakter automatisiert erfolgen.

Was sind Voraussetzungen für RPA?

Die Einsatzmöglichkeiten von RPA sind von der Komplexität der zu automatisierenden Prozesse abhängig. Dabei kann zwischen den folgenden Komplexitätsgraden rudimentär unterschieden werden:

1. Routineaufgaben, bei denen Daten aus unterschiedlichen Anwendungssystemen kopiert oder kombiniert werden.

2. Strukturierte Aufgaben mit regelbasierten Entscheidungen, bei denen Daten aus unterschiedlichen Anwendungssystemen genutzt und anhand eines Regelwerks bewertet werden.

3. Unstrukturierte Aufgaben und Entscheidungen, bei denen neben bestehenden Daten und Regeln ein Erfahrungswissen notwendig ist.

Während für die ersten beiden Komplexitätsstufen der erfolgreiche Einsatz von RPA Systemen anhand von Projektbeispielen in unterschiedlichen Industrien dokumentiert ist, erfordern unstrukturierte Aufgaben und Entscheidungen allerdings die Kombination von Robotic Process Automation mit Ansätzen der künstlichen Intelligenz (KI).
Des Weiteren lassen sich zur Identifikation für die Automatisierung via RPA geeigneter Prozesse die folgenden Kriterien kurzum anführen:

1. Ein Prozess sollte regelbasiert und wiederholend sein. Insbesondere fest definierte Regeln sind eine Voraussetzung für Robotic Process Automation.

2. Außerdem gilt, dass es sich bei den Inputdaten um strukturierte Inputdaten handeln sollte, damit Prozesse mittels RPA automatisiert werden können. Insofern müssen die Prozesse digitalisiert sein. Für rein analoge Prozesse ist Robotic Process Automation daher nicht anwendbar. Weiterhin können unstrukturierte Inputdaten wie Ton oder Bildmaterialien lediglich mit Hilfe der Kombination mit künstlicher Intelligenz genutzt werden. Dabei gilt es allerdings zu berücksichtigen, dass die Abgrenzung der beiden Bereiche, KI und RPA, nicht immer trennscharf ist. In erster Linie fungiert KI hierbei aber als eine Art Converter, welcher unstrukturierte Daten in strukturierte Daten transformiert und sie somit für RPA nutzbar macht.

3. Darüber hinaus ist ein möglichst hohes Volumen des jeweiligen Prozesses von Vorteil, um Skaleneffekte zu generieren.

4. Prozesse, die mit Kapazitätsschwankungen verbunden sind, sind zudem ebenfalls für RPA geeignet, da diese einerseits die Personalplanung vor große Herausforderungen stellen. Andererseits verursachen die Peaks dieser Aufgaben sehr viel Zusatzaufwand. Diese Schwankungen können durch flexible Roboter (bots) wiederum gut aufgefangen werden.

5. Auch Aufgaben, die außerhalb der Geschäftszeiten liegen, sind für die Betrachtung von RPA-Prozessen besonders interessant. Wenn Mitarbeiter aufgrund ihrer Arbeitszeiten bestimmte Aufgaben nicht übernehmen können, kann der Softwareroboter diese Tätigkeiten übernehmen.

6. Außerdem kann menschliches Versagen durch die Implementierung unter der Voraussetzung der richtigen Abbildung und Erstellung des Softwareroboters ausgeschlossen werden.

7. Überdies sollte der Prozess nicht ständig optimiert, angepasst oder verändert werden, denn dies erfordert eine Anpassung des Softwareroboters.

Wo liegen Anwendungsbereiche von RPA?

Vom Grundsatz her kann RPA überall dort angesetzt werden, wo die oben aufgeführten Kriterien erfüllt sind. Klassische Prozesse sind hierbei häufig die Übernahme von E-Mail-Anhängen in IT-Systeme, die Übertragung von PDF-Daten in Excel-Dateien, der Im- sowie Export von beispielsweise Excel- oder CSV-Daten in IT-Systeme (z. B. ERP, WMS, TMS, etc.) oder Web-Anwendungen sowie die automatisierte Versendung von E-Mails an Geschäftspartner. Darüber hinaus möchten wir Ihnen einen weiteren Überblick über potenziell geeignete Anwendungsbereiche – insbesondere in der Logistik – geben:

· Beschaffungslogistik: z. B. Anlage einer Bestellung, Rechnungsprüfung, Autorisierung und Veranlassung einer Zahlung, Erhebung von Performance-Daten,
Tracken definierter Kennzahlen für die Lieferantenentwicklung, Anlage von Verträgen, Pflege und Aktualisierung von Lieferantenstammdaten sowie Sicherstellung der Stammdatenqualität, Bonitätsprüfung, automatisiertes Reporting über vordefinierte Standardberichte, etc.

· Produktionslogistik bzw. innerbetriebliche Logistik: z. B. Fehleridentifizierung, Maschinenkalibrierung, Predictive Maintenance, Stücklistenpflege, Pflege und Aktualisierung von Artikel- oder Lagerstammdaten sowie Sicherstellung der Stammdatenqualität, Verbuchen von Retouren im Wareneingang, etc.

· Distributionslogistik: z. B. Versandbearbeitung, Transportmanagement, Tracking & Tracing (Sendungsverfolgung), Tarifprüfung, Schadensbearbeitung, etc.

Was für Arten von Softwarerobotern gibt es?

Im Grunde genommen existieren sogenannte attended und unattended Roboter. Der attended Robot läuft diesbezüglich auf dem Desktop des Users als eine Art persönlicher Assistent bzw. Run-time-Bot. Er kann zumeist mit einer hinterlegten Tastenkombination gestartet werden. Der unattended Robot läuft hingegen im Batch-Betrieb und ist auf einem Server gespeichert, sodass er von jeder Remote Machine gestartet werden kann. Weiterhin kann der attended Robot manuell durch den Nutzer gestartet werden. Demgegenüber findet ein Scheduling des unattended Robots statt, d. h. zu den hinterlegten Terminen wird der unattended Robot automatisch gestartet. Ein weiterer Unterschied liegt zudem darin, dass ein Nutzer mit einem attended Robot in Echtzeit interagiert. Mit einem unattended Robot findet im Gegensatz hierzu grundsätzlich keine Interaktion statt, es sei denn, der Nutzer muss in definierten Ausnahmefällen eingreifen bzw. benachrichtigt werden.

Des Weiteren ist immer mehr von kognitiver Robotic Process Automation bzw. Hyperautomation die Rede. Dies beinhaltet kurz gesagt die Integration von KI-Technologien sowie maschinellem Lernen, sodass über RPA – wie bereits angesprochen – die Verarbeitung unstrukturierter Daten möglich wird.

Was sind wesentliche Vorteile von Robotic Process Automation?

Die RPA Technologie ist im Grunde genommen branchen- und anwendungsneutral, d. h. sie lässt sich für geeignete Prozesse aus beliebigen Anwendungsdomänen einsetzen. Weiterhin emulieren die Softwareroboter die Eingaben auf der bestehenden Präsentationsschicht (= Frontend), sodass keine Änderungen an vorhandenen Anwendungssystemen notwendig sind. Die Softwareroboter können weiterhin 24/7 an 365 Tagen im Jahr ohne Pause, Urlaub, Krankheit, etc. arbeiten. Durch die Optimierung operativer Effizienz sowie die Reduzierung der Durchlaufzeit von Prozessen ist eine Kostenreduktion möglich. Zudem ist von einer Qualitätserhöhung auszugehen, da Softwareroboter weniger Fehler machen als der Mensch. Überdies ist RPA insbesondere ein Werkzeug, um Mitarbeiter von einfachen, repetitiven, monotonen Tätigkeiten zu entlasten. Die frei gewordenen Ressourcen in Form von Zeit und Geld können folglich wiederum dazu genutzt werden, die ökologische und die soziale Performance zu verbessern. Außerdem erhöhen die Roboter die zur Verfügung stehende Arbeitskapazität und können Schwankungen in der Arbeitsbelastung auffangen. Weiterhin wird zumeist eine Transparenzerhöhung erreicht, weil jede Aktion des Softwareroboters aufgezeichnet werden kann.

Was sind wesentliche Nachteile von RPA?

Demgegenüber besteht die Gefahr der Manipulation der Roboter durch beispielsweise Hackerangriffe. Weiterhin ist für jede Interaktion eines Softwareroboters mit einem Anwendungssystem typischerweise ein Login (in die Anwendung) notwendig. Je mehr Anwendungen ein Softwareroboter bedient, desto mehr Zugangsdaten müssen demnach verwaltet werden. Hier besteht ein Risiko, wenn die Useranzahl für ein Anwendungssystem begrenzt ist. Zudem muss der Softwareroboter bei Prozessveränderungen oder Änderungen in den Anwendungssystemen neu „trainiert“ werden. Derzeitig ist die Verbreitung von kognitiver RPA allerdings noch nicht so weit vorangeschritten. Die klassischen attended und unattended Robots können somit zumeist nicht die Datenqualität bewerten und verarbeiten diese einfach immer weiter, sodass in der Folge durch den Menschen gegebenenfalls basierend auf den Auswertungen des Roboters falschen Entscheidungen getroffen werden. Überdies besteht das sogenannte Out-of-the-loop-Problem: Dadurch, dass der Mensch die Tätigkeit nicht mehr selbst vornimmt, sinkt seine Wahrnehmung für mögliche Systemfehler.

Was ist der Unterschied zwischen traditioneller Prozessautomatisierung via IT-Systeme sowie via Schnittstellen und RPA?

Eine klassische Problemstellung bezüglich RPA in der Praxis liegt beispielsweise darin, ob der Austausch zwischen IT-Systemen über eine klassische Schnittstelle oder über einen Softwareroboter erfolgen soll. Im Wesentlichen bestehen diesbezüglich die nachfolgend aufgeführten Unterschiede:

Es ist festzuhalten, dass RPA vom Grundsatz her nicht mehr notwendig ist, sofern die Prozessautomatisierung über Workflows und Schnittstellen (z. B. EDI) in einem IT-System organisiert sind und ein Austausch zwischen den IT-Systemen über Schnittstellen automatisiert erfolgt. Es kann allerdings dennoch sinnvoll sein, eine Schnittstelle über RPA zu simulieren und auf diese Weise den Daten- sowie Informationsaustausch zu automatisieren. Kurzum bleibt diesbezüglich zusammenzufassen, dass Robotic Process Automation zwar günstiger ist als eine traditionelle Schnittstelle, allerdings weniger performant. Als Faustregel gilt demzufolge, dass Schnittstellen eher für statische, komplexe Prozesse mit mehreren Varianten und RPA eher für dynamische, einfache Standardprozesse geeignet sind.

Welche Anbieter von RPA bestehen am Markt?

Zunächst einmal handelt sich um einen dynamisch wachsenden Markt. In den Jahren 2018 sowie 2019 lag das Wachstum des RPA-Marktes beispielsweise jeweils bei rund 60 %. Die Umsatzentwicklung im RPA-Markt im Jahr 2020 wird überdies bereits auf 1,3 Mrd. $ beziffert. Für das Jahr 2021 wird außerdem ein weiterer starker Anstieg prognostiziert. Zu den erfolgreichsten RPA Unternehmen am Markt zählen ganz sicher UiPath und Automation Anywhere. Deutlich zu sehen ist aber, dass diese längst nicht die einzigen RPA Unternehmen sind, sondern dass sich viele weitere Unternehmen bereits am Markt etablieren konnten. Teilweise mit Nischenlösungen für ausgewählte Prozesse, teilweise aber auch Lösungen für ganz bestimmte Branchen. Es lohnt sich, auch einen genauen Blick auf andere RPA Unternehmen zu werfen und sich nicht von Beginn an auf die Branchengrößen UiPath und Automation Anywhere zu konzentrieren. Das amerikanische Unternehmen Gartner veröffentlicht hierzu regelmäßig Marktforschungsberichte. So auch zuletzt im Juli 2020 für das Thema RPA. In dem nachfolgend abgebildeten Gartner Magic Quadranten sind daher die wesentlichen Anbieter für RPA abgebildet:

Fazit:

Robotic Process Automation ist eine Technologie, die mitunter großen Einfluss auf die Beschleunigung und Verbesserung von Prozessen haben kann. Die Schnelligkeit dessen Implementierung und die drastische Verkürzung oder gar der Wegfall von Prozesszeiten, ermöglichen einerseits signifikante Einsparungspotentiale. Andererseits lässt sich RPA vor allem innerhalb eines Unternehmens sehr gut skalieren. Es ist aber zu konstatieren, dass das Potential von RPA mit zunehmendem Automatisierungs- und Integrationsgrad eines Unternehmens abnehmen wird. Dementsprechend wird RPA häufig als eine Art Übergangslösung bis hin zum volldigitalisierten und vollautomatisierten Unternehmen beschrieben.

Wichtig für die Implementierung von Robotic Process Automation ist zudem insbesondere eine durchgängige und transparente Sicht auf die Workflows in Ihren Unternehmen. An dieser Stelle besteht demgemäß ein großes Potential in der Kombination von RPA mit der Process Mining Technologie. Eine solche Kombination bietet unter anderem unser lizensierter Partner Celonis an!

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