Qualitativ hochwertige Prozessautomatisierung mit Process Mining und RPA

Googelt man den Begriff „Prozessoptimierung“, so batteln sich unter den Suchergebnissen Anzeigen verschiedener Lösungsanbieter. Zurecht finden sich hierunter aktuell gehäuft zwei Technologien: RPA und Process Mining. Aus Anwendersicht muss es zwischen den beiden Technologien hingegen kein Battle geben: ein Klick auf beide Suchergebnisse hat seine Berechtigung – denn beide Technologien spielen ohne Frage gleichermaßen ihre wichtige Rolle bei der Digitalisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen. Das sehen auch Experten so: Beim COMPUTERWOCHE Round Table wurden von Experten „beider geladenen Parteien“ die Einsatzszenarien und -potenziale diskutiert. Im Großen und Ganzen wurden sich gegenseitig die jeweiligen Vorzüge und Mehrwerte nicht aberkannt, sondern oftmals sogar die Chancen eines gemeinsamen, bzw. aufeinanderfolgenden Einsatzes betont.

Erfahren Sie in Folge übersichtlich und kompakt, was genau sich hinter den Technologien verbirgt und warum ein kombinierter Einsatz sinnvoll bis „unschlagbar gut“ sein kann.

Prozessautomatisierung vs. Prozessanalyse- und Optimierung

RPA steht für Robotic Process Automation. Wie der Name schon sagt, geht es hierbei um die robotergesteuerte Automatisierung von Prozessen. Es handelt sich hierbei NICHT um intelligente, autonom agierende Mini-Roboter, sondern um programmierte Software, die repetitive, regelbasierte Aufgaben durchführt. RPA findet bei sich wiederholenden Prozessen Anwendung, die (aktuell noch) von Mitarbeitern ausgeführt werden, aber genauso gut (oder besser, schneller, kostengünstiger, qualitativ hochwertiger) von virtuellen Robotern übernommen werden können. In Industrie- und Servicegesellschaften ist dies bereits gang und gebe. Auch in anderen Bereichen ist RPA im Kommen.

Process Mining ist eine Technologie zur automatisierten Geschäftsprozessanalyse auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. Die meisten IT-Systeme erzeugen diese "digitale Datenspuren" z. B. in Form von Log-Dateien oder Changelogs. Diese Logs bilden die Grundlage für's Process Mining, denn sie enthalten Zeitstempel der einzelnen Aktivitäten und Informationen darüber, was von wem gemacht worden ist. Diese bisher meist ungenutzten Daten werden durch Process Mining systemübergreifend und automatisiert in Prozessgraphen visualisiert und analysiert, um in Echtzeit Informationen zu erhalten. Z. B. können Durchlaufzeiten und Verzögerungen, aber auch Prozessbrüche und Compliance Issues sicher und schnell identifiziert und quantifiziert – und in Folge Prozesse optimiert werden.

Gemeinsam „unschlagbar“ – 4 wichtige Gründe

Da beide Technologien klar voneinander getrennt sind und sich gegenseitig weder ersetzen können noch wollen, ist der gemeinsame, bzw. aufeinanderfolgende Einsatz empfehlenswert – insbesondere, wenn es um wichtige Geschäftsprozesse geht. Erfahren Sie 4 Gründe, warum Process Mining vor und nach RPA-Automatisierungsvorhaben ein wichtiger Begleiter ist.

1. Prozesse mit Automatisierungspotenzial erheben
   Welcher Prozess eignet sich zur Automatisierung? Welches ist die häufigste Prozessvariante? Wo ist der ROI potenziell am größten? Mit Process Mining erheben Sie den Status quo (z. B. anhand von Automatisierungsraten) und bilden gleichzeitig eine Bewertungsgrundlage für den Erfolg Ihres RPA-Projekts.
2. Hochwertige Prozessautomatisierung sicherstellen
   RPA setzt nicht bei der Wurzel, d. h. bei der Fehlerbehebung im Ist-Prozess an. Automatisiert man Prozesse ganz einfach so, wie sie nach Angaben der Mitarbeiter des Fachbereichs durchgeführt werden, werden diese zwar automatisiert und schneller durchgeführt, nicht aber effizienter und qualitativ hochwertiger. Mit Process Mining prüfen Sie Prozesse auf Schwachstellen und Ineffizienten (z. B. lange Durchlaufzeiten). Fehlerhafter RPA wird somit vorgebeugt.
3. Beratungskosten sparen
   Ein weiterer Vorteil ist, dass teure RPA-Beratungsleistungen wegfallen, sodass trotz zusätzlicher Tool-Kosten insgesamt gespart werden kann.
4. Kontinuierliches Process Performance Management
   Auch während und nach dem RPA-Projekt ist der Einsatz von Process Mining sehr sinnvoll. Wie stark hat sich mein Prozess durch die Automatisierungsmaßnahme verbessert? Wo stehen weitere Verbesserungsmöglichkeiten an?

Fazit

Wie immer kann situativ und je nach Zielsetzung natürlich auch der Einsatz nur einer der beiden Technologien seine Berechtigung haben. Wenn Sie (egal, ob Groß- oder Kleinunternehmen) aber das Ziel haben, wichtige End-to-End-Prozesse „zu optimieren“ und performanter zu gestalten, lautet der Königsweg hierzu, zunächst mit Process Mining den Status quo zu analysieren, um in Folge die am häufigsten durchgeführte Abfolge (in Process-Mining-Sprache die „häufigste Prozessvariante“) zu erkennen, Schwachstellen zu beseitigen und erst die optimierte Version zu automatisieren. Auch Manuel Thalhofer, Portfoliomanager - SAP Services bei Fujitsu, sieht die beiden Technologien „auf Schmusekurs“ und in ihnen eine „unschlagbare Kombination“.

Eine Infografik, die aufzeigt, wie Sie mit RPA und Process Mining in vier Schritten zu einer erfolgreichen Prozessautomatisierung gelangen, steht zum freien Download im Insider-Fachportal ProcessMining BlackBox zur Verfügung [Registrierung kostenfrei]. Außerdem finden Sie in der ProcessMining BlackBox auch die Registrierung zu kommenden Live Webinaren.