Bisher haben wir untersucht, wie Process Mining genutzt werden kann, um den Wert von RPA zu maximieren, indem wir gezeigt haben, wo und wie RPA die größten Erträge erzielt.
Aber was bedeutet das in der Realität?
Zunächst ist es sinnvoll, die vielen Vorteile der Verwendung von RPA als eigenständige Lösung noch einmal zusammenzufassen. Wenn es zur Automatisierung wiederkehrender, alltäglicher Aufgaben wie der Dateneingabe und der Umbenennung von Batchdateien eingesetzt wird, bietet RPA Folgendes:
- Schnelle Wertschöpfung: Die Time-to-Value mit RPA beträgt oft nur wenige Tage oder Stunden, da Bots mit Low-Code-RPA-Tools schnell und einfach erstellt werden können.
- Eliminieren menschlicher Fehler: Ein Bot führt die ihm zugewiesene Aufgabe jedes Mal korrekt aus und eliminiert so die menschlichen Fehler, die mit Kopieren und Einfügen sowie anderen Dateneingabeaktivitäten verbunden sind.
- Steigerung der Produktivität: Intelligente Bots können arbeitsintensive Aufgaben viel schneller als Menschen und rund um die Uhr ohne Leistungsverlust erledigen.
- Verbesserte Mitarbeiterbindung: KI-gestützte Automatisierung befreit Menschen von Routineaufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf höherwertige, angenehmere Arbeiten zu konzentrieren.
- Überwindung des Fachkräftemangels: Bots können Aufgaben übernehmen, für die das Unternehmen früher Mitarbeiter einstellen musste, und unterstützen so die Geschäftskontinuität in Zeiten chronischen Arbeitskräftemangels.
Wenn RPA zusammen mit Process Mining verwendet wird, steigen diese Vorteile exponentiell. Die Kombination der beiden Lösungen ermöglicht Unternehmen Folgendes:
Process Mining identifiziert Aufgaben, die für RPA in Frage kommen, und zwar im gesamten Unternehmen, wodurch das strategische Potenzial von RPA erheblich gesteigert wird.
Task Mining – ein Kernelement des Process Mining – deckt alle Aufgaben auf, die mit RPA automatisiert werden können, anstatt sich darauf zu verlassen, dass einzelne Mitarbeiter und Abteilungen diese erkennen.
Eine unvollständige Sicht auf die Prozesse im gesamten Unternehmen führt oft dazu, dass die falschen Dinge automatisiert werden. Process Mining hebt die Aufgaben hervor, die am meisten von einer Automatisierung profitieren würden.
Die Ad-hoc-Automatisierung eines Teils eines Prozesses kann oft an anderer Stelle zu Problemen führen. Indem Process Mining ein gutes Gesamtbild bietet, wird sichergestellt, dass die Aufgabenautomatisierung auf die effektivste Weise angewendet wird.
Wenn Process Mining in RPA integriert ist, können Bots automatisch aus dem Process-Mining-Tool heraus generiert werden, was noch mehr Zeit spart.
Oftmals wird RPA einmal für die leichtesten Ziele verwendet und dann vergessen. Beim Process Mining wird hingegen kontinuierlich nach neuen Automatisierungsmöglichkeiten gesucht, um den langfristigen Wert einer RPA-Investition zu maximieren.
Da Process Mining kontinuierlich organisatorische Prozesse überwacht, während sie sich ändern, kann es vorhersagen, wann eine Änderung an einem Prozess die Gefahr birgt, eine bestehende Automatisierung zu beschädigen. So kann das Unternehmen die Automatisierung anpassen und Risiken wie Compliance-Verstöße aufgrund fehlerhafter Prozesse vermeiden.
Process Mining und RPA bilden zusammen eine robuste technologische Grundlage für kontinuierliche Optimierung und Automatisierung. Diese Grundlage kann das Fundament für ein dediziertes Kompetenzzentrum bilden, um sicherzustellen, dass der Wert von Process Mining und RPA im gesamten Unternehmen voll ausgeschöpft wird.
Hier sind einige Beispiele von Organisationen, die mit Process Mining und RPA einen erheblichen Mehrwert geschaffen haben:
ROI-orientierte Prozessoptimierungen bei der Max Mara Fashion Group
Der weltweit tätige Luxusmodekonzern Max Mara hatte Engpässe in seinen Abwicklungsprozessen, die sich negativ auf die Order-to-Cash-Zyklen auswirkten, insbesondere bei saisonalen Verkaufsspitzen. Das Unternehmen wollte diese Engpässe auf einer granularen Ebene verstehen, um nicht nur zu erkennen, wo die Probleme liegen, sondern auch, welche Lösungen den höchsten ROI bringen würden.
Max Mara war auf der Suche nach einem Prozesserkennungs-Tool, das Implementierungsflexibilität mit detaillierten Prozessmodellierungsfunktionen kombinieren würde. Von den bewerteten Tools erwies sich IBM Process Mining als umfassendstes Fundament für die datengestützte Prozessoptimierung. Das IBM Tool wurde eingesetzt, um Order-to-Cash-Prozesse zu visualisieren und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Heute wird das IBM Tool eingesetzt, um komplexe Prozesse im gesamten Unternehmen zu analysieren und den ROI von Prozessänderungen und -automatisierungen zu modellieren und zu verstehen. Eine von IBM Process Mining aufgedeckte Automatisierung ermöglichte es Max Mara beispielsweise, die Lösungszeiten im Kundenservice um 90 Prozent und die durchschnittlichen Kosten pro Lösung um 46 Prozent zu senken.
Lesen Sie die ganze Geschichte: Order-to-Cash neu definieren, für ein besseres Einkaufserlebnis
Einsparungen von mehreren Millionen Dollar bei Credito Emiliano S. p. A
Die italienische Regionalbank Credito Emiliano (Credem) begann ihre digitale Transformation im Jahr 2013 mit dem Ziel, sowohl das Kunden- als auch das Mitarbeitererlebnis zu optimieren.
Anfänglich automatisierten einzelne Abteilungen ihre eigenen kleinen Prozesse oder Teile von Prozessen, aber das Unternehmen wusste, dass es durch einen ganzheitlicheren Ansatz viel mehr Wert erzielen konnte. Man entschied sich für die Implementierung von IBM Process Mining und IBM RPA zur Analyse und Automatisierung interner Prozesse, einschließlich Backoffice-Prozessen und kritischer Kundenservice-Prozesse.
In einem Fall erkannte das Unternehmen eine Möglichkeit, Teile seiner Kreditkartenprüfungen und Genehmigungsprozesse zu automatisieren, wodurch die Dauer dieses Prozesses von vier auf einen Tag verkürzt und etwa 500.000 EUR (521.000 USD) pro Jahr eingespart werden konnten. In einem anderen Fall konnte die Zeit, die Mitarbeiter mit der Kreditbearbeitung verbringen, um 70 Prozent reduziert werden. Insgesamt konnte die Bank bis heute 91 Automatisierungen umsetzen, was zu Einsparungen bei den Betriebs- und Dienstleistungskosten in Millionenhöhe führte.
Lesen Sie die ganze Geschichte: Das Kunden- und Mitarbeitererlebnis verändern
Optimierte Auftragsabwicklung bei einem großen, multinationalen Fertigungsunternehmen
Aufgrund der Komplexität seiner weit verzweigten Aktivitäten hatte ein großes, multinationales Fertigungsunternehmen Schwierigkeiten, die Ursachen für Verzögerungen in seiner Logistik zu finden, die sich auf die Auftragsabwicklung auswirkten. Logistikmanager versuchten wiederholt, Verzögerungen zu minimieren, aber Korrekturmaßnahmen wurden durch unvollständige und unzusammenhängende Informationen behindert.
Nach der Prüfung eines Machbarkeitsnachweises implementierte das Fertigungsunternehmen IBM Process Mining, um einen digitalen Zwilling der Organisation zu erstellen und die Probleme aufzudecken. Durch den Einsatz von Process Mining zusammen mit RPA konnte das Unternehmen Engpässe und Ineffizienzen im gesamten Order-to-Cash-Prozess beseitigen, Kosteneinsparungen in Höhe von Hunderttausenden Dollar erzielen und die Durchlaufzeiten um Tage verkürzen.
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