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Chapter 4

Was ist intelligente Automatisierung der Enterprise-Klasse und wie unterscheidet sie sich von herkömmlicher RPA?

Der Automatisierungsmarkt hat sich in den letzten Jahren schnell entwickelt. Im Jahr 2016 war die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) noch eine relativ neue Technologie, die nur wenige Unternehmen in der Produktion einsetzten, geschweige denn in großem Umfang.

Im Laufe der Jahre hat sich die RPA jedoch weiterentwickelt, um anspruchsvolleren Unternehmensanforderungen gerecht zu werden. Sie ist in eine intelligente Automatisierung übergegangen, die Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und die Verarbeitung natürlicher Sprache sowie andere fortschrittliche Technologien kombiniert, um die Produktivität in großem Umfang zu steigern. Im Jahr 2021, in dem Tausende von Unternehmen die RPA in irgendeiner Form einführen, gibt es jedoch noch mehr Verwirrung über den Unterschied zwischen intelligenter Automatisierung der Enterprise-Klasse und herkömmlicher RPA.


Rpa vs hyperautomation

Herkömmliche RPA: Eine leistungsstarke Plattform

Die RPA hat unsere Vorstellung von Arbeit neu definiert. Durch die Integration von Software-Robotern in den Unternehmens-Workflow ermöglicht die RPA den Mitarbeitern, ihre Arbeit zu rationalisieren und Daten über verschiedene Systeme hinweg mit Hilfe von Regeln und strikter Governance zu verwalten, um die Compliance sicherzustellen.

Diese herkömmliche RPA-Plattform kann Prozesse anhand von strukturierten Daten und wohldefinierten Regeln automatisieren. Unternehmen können mit herkömmlicher RPA erhebliche Gewinne bei Effizienz, Datenqualität, Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenerlebnis erzielen. In der Tat haben viele Unternehmen, die eine herkömmliche RPA implementiert haben, Kosteneinsparungen und einen ROI von 30 % bis 200 % erzielt.

Trotz dieser erstaunlichen Effizienz hat die herkömmliche RPA jedoch auch ihre Grenzen. Beispielsweise gibt es in der Welt, in der wir leben, nicht nur strukturierte Daten. Die meisten Unternehmen erhalten Rechnungen von ihren Lieferanten auf Papier in einer Vielzahl nicht standardisierter Formate.

Die Konvertierung von Daten aus diesen unstrukturierten Dokumenten bedeutete bisher, dass Mitarbeiter die Informationen lesen und die Daten in einem strukturierten Format neu eingeben mussten, das von Datenverarbeitungssystemen verwendet werden kann. Abgesehen von den unstrukturierten Daten ist die Beurteilung bestimmter Aktionen oft von vielen Faktoren abhängig, die nicht unbedingt durch leicht zu definierende Regeln abgebildet werden können. Bei hohen Volumen ist dieser Prozess alles andere als effizient.

Dies ist der Punkt, in dem die herkömmliche RPA weniger bietet als die intelligente Automatisierung der Enterprise-Klasse.

Intelligente Automatisierung: RPA mit Zusatzfähigkeiten

Aufbauend auf den Stärken der RPA nutzt die intelligente Automatisierung ergänzende Technologien, um Fähigkeiten zu bieten, die die herkömmliche RPA nicht hat. Im Wesentlichen lassen sich diese Technologien in die folgenden Kategorien einteilen:

  • Wissen und Einblicke – Die Fähigkeit, Datenbestände und Wissensdatenbanken zu durchsuchen, um Daten zu extrahieren und in benutzerdefinierten Formaten zusammenzustellen.

  • Visuelle Wahrnehmung – Die Fähigkeit, visuelle Informationen digital zu lesen, zu verstehen und in einen Kontext einzuordnen.

  • Lernen – Die Fähigkeit, Verarbeitungsmuster und kontextbezogene Bedeutungen anhand von Datensätzen anzupassen und weiterzuentwickeln.

  • Problemlösung – Die Fähigkeit, Logik-, Geschäfts- und Systemprobleme ohne menschliches Zutun zu lösen.

  • Zusammenarbeit – Die Fähigkeit, eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Menschen, Prozessen und Technologien zu ermöglichen.

  • Planung und Ablaufsteuerung – Die Fähigkeit, Möglichkeiten zur Optimierung von Workflows und Workloads zu entdecken und zu nutzen, um Geschäftsergebnisse zu optimieren.

Technologien wie KI und ML können in fast jeder Kategorie angewendet werden, wobei ergänzende Technologien wie die optische Zeichenerkennung (OCR) und die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) zur Kategorie der visuellen Wahrnehmung gehören. Hiermit können unstrukturierte Dokumente wie Rechnungen oder Bestellungen eingelesen werden, um daraus Daten zur Nutzung durch die RPA zu extrahieren.

Die intelligente Automatisierung kann Komponenten aus einer oder mehreren Kategorien einsetzen, um komplexe und hochwertige Lösungen für reale geschäftliche Probleme zu bieten. Diese Fähigkeit eröffnet nicht nur neue Interaktionsmöglichkeiten mit Kunden, Lieferanten und Mitarbeitern, sondern kann auch neue Produkte und Dienstleistungen für das Unternehmen hervorbringen. Während die intelligente Automatisierung diese ergänzenden Technologien integrieren kann, um erstaunliche Ergebnisse zu erzielen, kann sie nicht die Plattform auf Unternehmensebene verwalten. Sehen wir uns an, was notwendig ist, um von intelligenter Automatisierung zu echter intelligenter Automatisierung der Enterprise-Klasse zu gelangen.

Intelligente Automatisierung der Enterprise-Klasse: RPA mit Zusatzfähigkeiten und Governance

Während das Hinzufügen von technischen Lösungen zur Interpretation unstrukturierter Daten eine Automatisierung mit herkömmlichen RPA-Methoden ermöglicht, wird schnell deutlich, dass Technologien allein nicht ausreichen. Wenn man nur Technologien aufeinanderstapelt, entsteht eher ein Kartenhaus als eine Struktur, die Wind und Wetter trotzt.

Um zur Enterprise-Klasse zu gehören, müssen alle verwendeten Technologien einer strengen Governance-Struktur unterliegen, damit alle darauf aufbauenden Automatisierungen den rauen Bedingungen des Unternehmenseinsatzes standhalten können:

  • Sicherheit

  • Datenmanagement

  • Integration

  • Zugangskontrolle

  • Flexibilität unter Stress

  • Skalierbarkeit

  • Support

  • Richtlinienverwaltung

Entspricht eine der Technologien, aus denen die intelligente Automatisierungslösung besteht, nicht den IT-Anforderungen der Enterprise-Klasse, ist die gesamte Lösung gefährdet. Jede Komponente muss wie ein Baustein in einer Mauer dem Druck des Unternehmens standhalten.

Der Aufbau einer intelligenten Automatisierung der Enterprise-Klasse erfordert zwar zusätzlichen Aufwand, führt aber zu einer Lösung, auf die sich das gesamte Unternehmen verlassen kann.


Alexis

Über diese/n Author/in

Alexis Veenendaal

Alexis Veenendaal ist Associate Content Writer und Editor bei SS&C Blue Prism. Sie verrät Ihnen alle coolen Tipps und Tricks zur Implementierung intelligenter Automatisierung. Nach ihrem Abschluss an der University of Lethbridge in englischer Literatur lebt und arbeitet sie international als professionelle Autorin und Designerin. Zu ihren Interessen zählen das Verfassen von Büchern und der digitalen Kartografie.

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