Kapitel 4

Bisher haben wir untersucht, wie Process Mining eingesetzt werden kann, um den Wert von RPA zu maximieren, indem wir zeigen, wo und wie RPA eingesetzt werden kann, um den größten Nutzen zu erzielen.

Aber was bedeutet das in der Realität?

Zunächst ist es sinnvoll, die vielen Vorteile des Einsatzes von RPA als eigenständige Lösung zu rekapitulieren. Wenn es verwendet wird, um repetitive, banale Aufgaben wie Dateneingaben und Umbenennungen von Batchdateien zu automatisieren, kann RPA:

  • Schnell Wert liefern: Zeit bis zur Wertschöpfung mit RPA kann lediglich Tage oder Stunden sein, da Bots schnell und einfach mit Low-Code-RPA-Tools erstellt werden können.
  • Menschliche Fehler beseitigen: Ein Bot führt seine zugeordnete Task jedes Mal korrekt aus, und eliminiert so menschliche Fehler, die bei Kopieren bzw. Einfügen und der Dateneingabe auftreten.
  • Höhere Produktivität: Intelligente Bots können arbeitsintensive Aufgaben viel schneller als Menschen ausführen – und das rund um die Uhr ohne Leistungsverlust.
  • Mitarbeiterengagement ankurbeln: KI-getriebene Automatisierung befreit Menschen von banalen Aufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf angenehmere Arbeit mit einem höheren Wert zu konzentrieren.
  • Arbeitskräftemangel beseitigen: Bots können Aufgaben übernehmen, für die das Unternehmen früher Mitarbeiter einstellen musste, und unterstützen so die Geschäftskontinuität in einer Zeit des chronischen Arbeitskräftemangels.

Wenn RPA zusammen mit Process Mining verwendet wird, erhöhen sich diese Vorteile exponentiell. Die beiden gemeinsam genutzten Lösungen bieten Unternehmen Folgendes:

RPA über das gesamte Unternehmen skalieren

Process Mining deckt potenzielle Aufgaben für RPA über das gesamte Unternehmen auf und erhöht dabei das strategische Potenzial massiv.

Aufgabenautomatisierung maximieren

Task Mining – zentraler Bestandteil von Process Mining – zeigt alle Aufgaben auf, die mit RPA automatisiert werden können statt sich darauf zu verlassen, dass einzelne Mitarbeiter und Abteilungen sie erkennen.

Sicherstellen, dass die richtigen Aufgaben automatisiert sind

Eine unvollständige Sicht der Prozesse über das gesamte Unternehmen führt oft dazu, dass die falschen Dinge automatisiert werden. Process Mining hebt die Aufgaben hervor, die von der Automatisierung am meisten profitieren werden.

Sicherstellen, dass Tasks auf richtige Art und Weise automatisiert sind

Ad-hoc-Automatisierung eines Teilprozesses kann häufig Probleme in anderen Bereichen verursachen. Anhand eines Gesamtbilds sorgt Process Mining dafür, dass die Aufgabenautomatisierung auf die effektivste Weise angewendet wird.

RPA-Bots schneller erstellen

Wenn Process Mining mit RPA integriert ist, können Bots automatisch aus dem Process Mining-Tool generiert werden, wodurch noch mehr Zeit eingespart wird.

Kontinuierlich mit RPA optimieren

RPA wird oft einmalig auf die einfachsten Bereiche angewendet und dann vergessen. Process Mining sucht kontinuierlich nach neuen Automatisierungsmöglichkeiten und maximiert den langfristigen Wert einer RPA-Investition.

RPA-Ausfälle vorhersagen und verhindern

Da Process Mining Änderungen organisatorischer Prozesse kontinuierlich überwacht, kann es vorhersagen, wann eine Änderung an einem Prozess eine vorhandene Automatisierung unterbricht. Dadurch kann die Organisation die Automatisierung ändern und Risiken wie Compliance-Verstöße, die durch fehlgeschlagene Prozesse verursacht werden, vermeiden.

Center of Excellence aufbauen

Process Mining und RPA bilden gemeinsam eine robuste Technologie-Basis für kontinuierliche Optimierung und Automatisierung. Diese kann die Grundlage für ein dediziertes Center of Excellence bilden, um sicherzustellen, dass der Wert von Process Mining und RPA im gesamten Unternehmen vollständig genutzt wird.

Hier sind ein paar Beispiele von Unternehmen, die erheblichen Wert durch Process Mining und RPA erschließen konnten:

Max Mara Fashion Group

ROI-getriebene Prozessverbesserungen bei der Max Mara Fashion Group

Der globale Luxus-Modekonzern Max Mara erlebte Engpässe in Abwicklungsprozessen, die sich negativ auf Order-to-Cash-Zyklen auswirkten, besonders bei saisonalen Verkaufspitzen. Er wollte diese Engpässe auf differenzierter Ebene verstehen, sodass er nicht nur erkennen konnte, wo die Probleme waren, sondern auch verstehen konnte, welche Korrekturen den höchsten ROI erzielen würden.

Max Mara suchte nach einem Prozess-Erkennungstool, das Flexibilität bei der Implementierung mit differenzierten Prozessmodellierungsfunktionen kombiniert. Von den bewerteten Tools entwickelte sich IBM Process Mining als umfassendste Grundlage zur Optimierung von datengesteuerten Prozessen. Das IBM Tool wurde für die Visualisierung von Bestellungen in Cash-Prozessen und für die Ermittlung von Optimierungsmöglichkeiten eingesetzt.

Heute wird das IBM Tool verwendet, um komplexe Prozesse im gesamten Unternehmen zu analysieren sowie den ROI von Prozessänderungen und Automatisierungen zu modellieren und zu verstehen. Eine Automatisierung, die beispielsweise von IBM Process Mining aufgedeckt wurde, ermöglichte Max Mara, die Lösungszeiten im Kundenservice um 90 Prozent und die durchschnittlichen Kosten pro Lösung um 46 Prozent zu reduzieren.

Vollständige Kundenreferenz lesen: Neugestaltung der Auftragsabwicklung für eine bessere Kauferfahrung

Credito Emiliano S.p.A

Multi-Millionen-Dollar-Einsparungen bei Credito Emiliano S.p.A

Die italienische Regionalbank Credito Emiliano (Credem) startete ihre digitale Transformations-Journey in 2013 mit dem Ziel, sowohl die Kunden- als auch die Mitarbeitererfahrung zu optimieren.

Zunächst automatisierten einzelne Abteilungen ihre eigenen kleinen Prozesse oder Teile von Prozessen, aber das Unternehmen war sich bewusst, dass ein ganzheitlicher Ansatz viel mehr Wert freisetzen könnte. Die Bank entschied sich für die Implementierung von IBM Process Mining und IBM RPA zur Analyse und Automatisierung interner Prozesse, einschließlich Back-Office-Prozesse und wichtiger kundenservicebezogener Prozesse.

In einem Fall wurde die Möglichkeit erkannt, Teile seiner Kreditkartenprüfungen und Genehmigungsprozesse zu automatisieren, wodurch sich die Genehmigungszeit von vier auf einen Tag verkürzte und etwa 500.000 EUR (521.000 USD) pro Jahr eingespart werden konnten. In einem anderen Fall konnte die Zeit der Mitarbeiter für die Verarbeitung von Krediten um 70 Prozent reduziert werden. Insgesamt konnte die Bank 91 Automatisierungen bis heute umsetzen, was zu mehreren Millionen USD-Einsparungen bei Betriebs- und Servicekosten führte.

Vollständige Kundenreferenz lesen: Transformation der Kunden- und Mitarbeitererfahrung

Multinationales Fertigungsunternehmen

Optimierte Auftragsabwicklung bei einem großen multinationalen Fertigungsunternehmen

Aufgrund der Komplexität seiner weit verstreuten Aktivitäten hatte ein großes multinationales Fertigungsunternehmen Schwierigkeiten, die Grundursachen für Verzögerungen zu ermitteln, die in Auftragsabwicklungszyklen auftraten. Logistikmanager versuchten wiederholt, Verzögerungen zu minimieren, doch Korrekturmaßnahmen wurden durch unvollständige und unzusammenhängende Informationen vereitelt.

Nach der Überprüfung eines Konzeptnachweises (POC) implementierte das Fertigungsunternehmen IBM Process Mining, um einen digitalen Zwilling des Unternehmens zu erstellen, der Probleme aufdeckt. Mittels Process Mining zusammen mit RPA konnte das Unternehmen Engpässe und Ineffizienzen im gesamten Auftragsabwicklungsprozess beseitigen, Hunderttausende von Dollar an Kosten einsparen und die Vorlaufzeiten um Tage verkürzen.

Vollständige Kundenreferenz lesen: Vorteil KI – Vorgehensweise zur Rationalisierung und Optimierung von Workflows

Kapitel 5

Erste Schritte zur transformativen Automatisierung noch heute

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