RPA skalieren: Prozesse optimieren vor der Automatisierung

Vielleicht waren RPA-Anbieter zu sehr auf Demand statt Supply fokussiert. Auch, einmal Service Provider weg sind, bleiben Unternehmen sich selbst überlassen, oft mit wenig In-House-Talent.

Wenn wir bei der Arbeit unseren täglichen Tasks nachgehen, ist es nicht oft, dass wir innehalten und darüber nachdenken, wie unsere Rolle entstanden ist, oder warum wir sie so machen, wie wir sie machen.

Aber es ist ziemlich interessant; tatsächlich ist die Art, wie wir heute arbeiten, das Resultat von Jahrhunderten des Denkens darüber, wie wir am besten sollten.

Von Adam Smiths „Teilung der Arbeit“ zu Motorolas „Six Sigma“ – unsere Arbeitsprozesse wurden unzähligen Revisionen unterzogen.

Neue Arbeitsgesetze, ökonomische Faktoren und sich ständig entwickelnde Technologien bedeuten auch, dass unsere Prozesse in einem konstanten Zustand des Flusses funktionieren und sich anpassen müssen, wenn nötig.

Robotic Process Automation (RPA) ist einer der neuesten Change Agents, der unsere arbeitsbezogenen Prozesse neu definiert. Während es viel Hype um RPA gibt, sind seine Vorteile – wenn korrekt angewendet – sehr aufregend. Primär verspricht RPA, rudimentäre regelbasierte Prozesse zu digitalisieren, wodurch Mitarbeiter sich auf komplexere Tasks fokussieren können; natürlich ist es ein echter Segen für Back-Office-Operationen. Als solches wächst das Interesse von Unternehmen exponentiell. 2018 erreichte der globale RPA-Markt 1,7 Mrd. $, laut Zahlen von HFS Research.

Failure to Launch

Jedoch führten HFS Research, in Kooperation mit KPMG, eine weitere Studie durch, um zu verstehen, wie RPA-Engagements unter Unternehmen tatsächlich aussehen: Es ist nicht alles Regenbogen und Einhörner.

Laut HFS, trotz Milliarden-Dollar-Vendor-Valuations, ist RPA immer noch ein naszenter Markt und Adoptionsstrategien scheitern daran, Frucht zu tragen, mit nur 13 % der Enterprise-RPA-Initiativen, die Skalierung über die gesamte Organisation erreichen.

Das Thema rund um das Skalieren von RPA ist vielschichtig; Organisationen kämpfen mit Mangel an erfahrenem Talent; sie versagen darin, die benötigten Technologien zu verstehen und sie versagen darin, Prozesse zu assessieren, bevor sie automatisiert werden.

Das Schuldspiel

Vielleicht waren RPA-Anbieter zu sehr auf Demand statt Supply fokussiert; auch einmal Service Provider weg sind, bleiben Unternehmen sich selbst überlassen, oft mit wenig In-House-Talent.

Offensichtlich wollen RPA-Anbieter die Vorteile ihrer Lösungen bewerben, aber man kann nicht umhin zu bemerken, dass gewisse Mythologien entstanden sind. Ein großes Stück Hype um RPA derzeit, laut Elena Christopher – Research Vice President, Industry Research und RPA bei HFS Research – ist Time-to-Benefit.

„Während, ja, Sie kurzfristig Benefits von RPA bekommen können, kann es auch zu einem Catch-22 werden“, erklärte Christopher. „Wenn alle Anbieter und Unternehmen nur Automatisierung reinbringen und auf manuelle Prozesse klatschen und den Prozess nicht wirklich ändern, sicher, können Sie das ziemlich schnell zum Laufen bringen, aber es mag nicht das sein, was Sie überhaupt wollen. Wenn Sie andererseits etwas länger brauchen, um nachdenklich zu sein, was Sie erreichen wollen, werden Sie einen besseren Return on Investment bekommen.“

Anbieter mögen auch zu sehr einen standardisierten Ansatz nehmen, im Realm denkend, Automatisierung auf Prozesse zu pushen, in denen sie meist gut sind. Stattdessen sollten Anbieter über Probleme nachdenken, die einzigartig für ihre Kunden sind.

Jedoch, laut Christopher, wenn es darum geht, welche Prozesse zu automatisieren sind, müssen Unternehmen selbst im Fahrersitz sitzen.

„Es ist das Unternehmen, nicht der Anbieter, das am meisten über die Prozesse weiß“, erklärte sie. „Also sind sie wirklich diejenigen, die beurteilen müssen, ob ein Prozess in guter Form ist oder ob ein Problem damit besteht.

„Ein Service Provider kann definitiv die richtigen Tools und Impetus bringen, um bei der Identifikation zu helfen, aber es ist das Unternehmen, das wirklich an den Tisch treten und identifizieren muss, welche Prozesse die richtigen Kandidaten für Automatisierung sind.“

Ineffizienzen automatisieren

Laut Christopher erscheint es, dass im Rush zur RPA-Adoption Unternehmen möglicherweise keinen integrierten Ansatz zur Automatisierung nehmen und versäumen, Prozesse umfassend zu untersuchen, bevor sie sie automatisieren.

„Ich habe viele Unternehmen tatsächlich zugeben hören“, sagte Christopher. „Vor einem unserer jüngsten Roundtables zu Intelligent Automation ging ich durch den Raum und sprach mit verschiedenen Business Leadern und viele gaben zu, wie sie am Anfang Prozesse anschauten und sagten ‚lass uns einfach etwas Automatisierung reintauschen‘, dann realisierten sie, sie sind nur mit einer anderen Form eines Arbeiters übrig, der denselben Job macht.“

Es scheint, Unternehmen führen mit einer Lösung, bevor sie das Problem identifizieren. „Automatisierung sollte als Gelegenheit gesehen werden, dramatische Prozessverbesserung zu treiben“, fügte Christopher hinzu.

Prozesse assessieren

Das ist natürlich keine leichte Aufgabe. Sagen wir, Sie sind ein multinationaler Produzent und wollen Ihren Order-to-Cash-Prozess verbessern. Von Order Entry bis hin zur Lieferung der Waren und Erhalt der Zahlungen – es ist ein riesiges Projekt. Bevor Sie automatisieren, müssen Sie viel herausfinden: Wo sind Durchlaufzeiten zwischen Lieferung und Rechnungsstellung zu hoch und warum? An welchen Steps ist manuelles, zeitintensives Rework erforderlich? Wie oft treten unnötige Lieferblockaden und Auftragsstornierungen auf?

Im Gespräch mit Information Age teilte Alex Rinke, CEO von Celonis, der Process-Mining-Technologie-Firma, einige seiner Insights; seine Firma hilft Unternehmen, schlechte Prozesse anzugehen. In seiner Zeit hat er von vielen gescheiterten RPA-Initiativen gehört; und oft ist es, weil Unternehmen ihre Ineffizienzen nicht verstehen, bevor sie Automatisierung implementieren.

Celonis partners auch mit allen großen Namen in RPA: Automation Anywhere, Blue Prism und UiPath, um nur einige zu nennen.

Laut Rinke kann Process Mining, eine Art Data Mining, die Muster in Event-Log-Daten identifiziert, Unternehmen helfen, einen strategischeren Ansatz zur Automatisierung zu nehmen. „Es hilft wirklich, Aktivitäten zu visualisieren“, sagte er. „Es hilft zu verstehen, wie Prozesse korrelieren; es erstellt eine Map davon, was Mitarbeiter tun und wo sie steckenbleiben.“

Durch Assessieren der Prozesse argumentierte Rinke, sind Unternehmen in der Lage, Pros und Cons von Automatisierung abzuwägen; und besser dazu überzugehen, Bots zu entwickeln.

„Unser Kunde Vodafone konnte Automatisierung in ihrer Buchhaltungsabteilung erfolgreich erhöhen“, behauptete Rinke.

Mit 446 Millionen Kunden ist Vodafone eines der größten Telekommunikationsunternehmen der Welt und natürlich handelt es mit Hunderttausenden transaktionaler Daten. Mit Process Mining hatte Vodafone einige große Wins: Unter ihrer „Touchless Invoice Automation“-Initiative stieg ihre Rechnungsautomatisierungsrate von ca. 13 % auf ungefähr 40 % (Zahlen von März 2018).

„Man kann das nicht mit RPA allein erreichen, man muss wirklich anschauen, was los ist, und dann die notwendigen Maßnahmen strategisch implizieren“, erklärte Rinke.

Jedoch, während RPA-Anbieter und Partner wie Celonis hilfreiche Tools und vorkonfigurierte Apps bereitstellen können, um Prozesse wirklich zu verstehen, müssen Unternehmen ihre eigene Expertise entwickeln und anwenden.

Process Interpreting und Event Collection erfordern technische Skillsets, also werden Organisationen wirklich ihre Data-Expertise einbinden müssen.

RPA angemessen zu besetzen und etwas Commitment hinter einen daten- und intelligence-getriebenen Ansatz zu Prozessinformation und Change zu bekommen, ist auch sehr wichtig. Sie müssen sie zusammenbringen und sagen ‚das ist jetzt Teil deines Jobs‘, sonst werden Sie kämpfen, wenn es ums erfolgreiche Skalieren von RPA geht.