Was ist Prozessautomatisierung?

Robotic Process Automation (RPA), auch robotische Prozessautomatisierung genannt, bezeichnet den Einsatz von Software-Robotern oder „Bots“ zur Automatisierung repetitiver Aufgaben, zur Optimierung von Arbeitsprozessen und zur Steigerung der Gesamteffizienz. RPA-Software erledigt spezifische regelbasierte Aufgaben und eliminiert so manuelle, sich wiederholende und zeitraubende Tätigkeiten, damit sich Mitarbeiter auf anspruchsvollere und wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können. Auf Softwareebene sind diese Bots dazu programmiert, die Klicks und Aktionen auszuführen, die sonst ein menschlicher Anwender ausführen würde. Dabei sind sie jedoch wesentlich schneller und eliminieren das Potenzial für menschliche Fehler. Dies spart Zeit und Geld und steigert die Produktivität.

Beispiele für Robotic Process Automation

Geschäftliche Anwendungsmöglichkeiten von RPA sind beispielsweise:

• Dateneingabe: Bots können Daten aus diversen Quellen wie Tabellenkalkulationen, E-Mails und Dokumenten extrahieren und diese eigenständig in die entsprechenden Systeme oder Datenbanken einfügen. Ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für die Digitalisierung Ihres Unternehmens ist die Automatisierung Ihrer Buchhaltung. Dadurch wird nicht nur das Risiko manueller Fehler minimiert, sondern auch wertvolle Personalressourcen für komplexere Aufgaben freigesetzt.

• Rechnungsverarbeitung: RPA-Bots können Informationen aus Rechnungen scannen, extrahieren, Validierungen durchführen und die erforderlichen Finanzunterlagen aktualisieren. Im Vergleich zur manuellen Eingabe von Rechnungsdaten in Buchhaltungssysteme beschleunigt dies den Prozess und verringert Fehler.

• Kundenservice: Von RPA betriebene Chatbots können Kundenanfragen bearbeiten, häufig gestellte Fragen (FAQs) beantworten und bei der Lösung einfacher Probleme unterstützen. Darüber hinaus können sie Antworten sofort bereitstellen, wodurch Zeit sowohl für Kunden als auch für das Support-Personal gespart wird.

• Berichterstellung: Bots können Daten aus verschiedenen Quellen abrufen, zusammenfassen und automatisch Berichte erstellen. Dies beseitigt die Notwendigkeit für manuelle Datenerfassung und -bearbeitung und ermöglicht so eine schnellere und genauere Berichterstattung.

• HR-Onboarding: RPA-Bots können beim Onboarding neuer Mitarbeiter unterstützen, indem sie automatisch Konten erstellen, Dokumente generieren und Willkommens-E-Mails versenden. Das reduziert den Verwaltungsaufwand und sorgt für eine reibungslose Einarbeitungserfahrung.

• IT-Support: Bots können einfache IT-Aufgaben, wie das Zurücksetzen von Passwörtern, die Installation von Software und Systemupdates, durchführen. Dies unterstützt Unternehmen dabei, häufig auftretende IT-Arbeiten schnell zu erledigen und die Arbeitsbelastung der Support-Teams zu reduzieren.

Darüber hinaus kann RPA in zahlreichen weiteren Anwendungsbereichen eingesetzt werden, in denen repetitive, regelbasierte Aufgaben anfallen. Das eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Produktivität, Präzision und Skalierbarkeit zu steigern.

Was sind die Vorteile von Robotic Process Automation?

RPA bringt zahlreiche geschäftliche Vorteile mit sich. Das macht es zu einer wertvollen Automatisierungslösung für Unternehmen:

Laut Gartner bezeichnet Business Process Automation (BPA) die Automatisierung komplexer Abläufe und Funktionen, die „das Geschäft vorantreiben,“ im Gegensatz zu den Tätigkeiten, die „das Geschäft dokumentieren.“ Ihr vorrangiges Ziel ist es, die betriebliche Effizienz zu steigern, den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren und die Gesamtproduktivität zu steigern. Das setzt Mitarbeiterressourcen für strategischere und wertschöpfende Aufgaben frei. Um die Möglichkeiten, die BPA bietet, voll auszuschöpfen, ist etwas Programmieraufwand erforderlich, insbesondere wenn es um Berichterstellung und individuelle Arbeitsabläufe geht. Dies liegt daran, dass Kenntnisse in Datenbanken, Middleware-Plattformen und Skriptsprachen notwendig sind.

Business-Process-Management-Lebenszyklus

Mit dem Business-Process-Management-Lebenszyklus (BPM-Lebenszyklus) können Automatisierungsinitiativen nach und nach in zyklischen Phasen implementiert werden, um geballte Arbeitslast der oben erwähnten Aktivitäten von Programmierung bis hin zur Dokumentation zu verringern und somit die Mitarbeitenden zu entlasten. Der BPM-Lebenszyklus ist somit ein geordneter und fortlaufender Ansatz zur Prozessoptimierung und -automatisierung.

1. In der ersten Phase, der Prozessidentifikation, werden die Prozesse ermittelt, die maßgeblich zu einem spezifischen Problem beitragen und im weiteren Verlauf eingehend analysiert werden müssen. Dabei sind Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Prozessen zu berücksichtigen, da in der Regel nicht nur ein einzelner Prozess, sondern ganze Prozessgruppen betroffen sind. Das Ziel dieser Phase ist die Entwicklung einer aktualisierten oder neuen Prozessarchitektur.
2. Im Rahmen der Prozesserhebung wird ein detailliertes und realistisches Ist-Prozessmodell erstellt, um exakt zu ermitteln, welche Prozesskomponenten das Problem verursachen. Dabei wird besonderer Wert auf eine realitätsgetreue Darstellung gelegt, die der Wahrnehmung der Mitarbeitenden entspricht und somit als Basis für eine effektive Kommunikation dient. Zur Schaffung einer einheitlichen Sprache kann die BPMN (Business Process Model and Notation) verwendet werden.
3. Im Zuge der Prozessanalyse werden Kennzahlen ermittelt, um Prozesse basierend auf dem Ist-Prozessmodell zu quantifizieren und zu bewerten. Hierbei werden erste Lösungsansätze entwickelt und relevante Kennzahlen dokumentiert. Das Ziel ist die Erstellung einer priorisierten Liste von Ursachen, die zu den identifizierten Problemen führen, geordnet nach ihrer Dringlichkeit und Lösbarkeit. Dabei können bereits erste Lösungsansätze identifiziert werden, ohne diese in dieser Phase detailliert auszuarbeiten.
   Der Einsatz von Process Mining unterstützt bei der Prozessanalyse:
   • Prozessanalyse auf der Ebene einzelner Aufgaben und Ressourcen
   • Datengetriebener Ansatz, der zur Analyse auf Fakten aus Ereignislogdaten zurückgreift, anstatt auf bloße Annahmen
   • Aufzeigen bestehender Abläufe und Optimierungspotenzialen: Die gewonnenen Daten machen Abweichungen zwischen Modell und Realität sichtbar, sodass Modelle angepasst, korrigiert und verbessert werden können
   • Das Ergebnis sind präzise und realitätsnahe Prozessmodelle entstehen, die eine unverzerrte Abbildung der Realität ermöglichen
   Da die Daten manuell extrahiert werden müssen, ist es empfehlenswert, diese so aufbereitet wie möglich vorzulegen. Eine Integrationsplattform kann dabei unterstützen, die Daten konsolidiert aus verschiedenen Quellen bereitzustellen.
4. In der Phase der Prozessoptimierung wird ein Soll-Prozessmodell erstellt, das gezielt die Schwachstellen des aktuellen Zustandes behebt. Da dabei verschiedene Verbesserungsoptionen entstehen, ist eine sorgfältige Abwägung nach Nutzen und Aufwand erforderlich, um eine Priorisierung vornehmen zu können. Dabei ist zu berücksichtigen, dass neue Lösungsansätze und Optimierungsmethoden auch potenziell neue Herausforderungen mit sich bringen können. Das Ziel am Ende dieser Phase ist die Auswahl einer Lösung oder einer Kombination von Lösungen, die das Problem am effektivsten löst und gleichzeitig minimale unerwünschte Nebenwirkungen verursacht.
5. Bei der Implementierung neuer Prozesse erfolgt eine Ablösung des Ist-Prozesses durch den Soll-Prozess in der Praxis, wobei Abhängigkeiten der einzelnen Prozesse zu berücksichtigen sind, da normalerweise mehrere Prozesse ineinandergreifen und das Problem beeinflussen.
   • Ein effektives Change-Management ist unerlässlich. Im Besonderen geht es um das organisationale Änderungsmanagement, durch welches die Mitarbeitenden gezielt auf die anstehenden Veränderungen vorbereitet werden. In der Praxis bedeutet dies, dass bestehende Arbeitsweisen an die neuen Prozesse angepasst werden müssen. Durch frühzeitige Einbindung und eine effektive, positive sowie transparente Kommunikation lassen sich Widerstände gegen den Wandel minimieren.
   • Ein weiteres zentrales Thema ist, wie erwähnt, die Prozessautomatisierung. Mithilfe von BPA und RPA werden IT-Systeme eingesetzt, um (Teil-) Prozesse vollständig zu automatisieren oder um Automatisierungstools bereitzustellen, welche Mitarbeiter bei ihren Aufgaben unterstützen. Durch jeden Zyklusdurchlauf können schrittweise weitere Komponenten der Prozesse automatisiert werden, was zu Kosteneinsparungen, geringerer Fehleranfälligkeit und höherer Kundenzufriedenheit führt.
   Die BIS Plattform bietet durch ihre API-Funktion und Process-Engine umfassende Automatisierungsfunktionen für alle relevanten Integrationsszenarien. Damit lassen sich Geschäftsprozesse und die dazugehörige Datenübertragung transparent automatisieren, sodass der Endanwender von Ressourceneinsparungen, erhöhter Prozesssicherheit sowie gesteigerter Effizienz und Produktivität profitiert.
6. Der Zyklus wird schließlich durch eine Prozessüberwachung abgerundet. Auch selbst optimierte Prozesse erfordern eine kontinuierliche Überwachung und Evaluierung. Dabei werden Kennzahlen genutzt, um die Ergebnisse im Hinblick auf die zuvor definierten Ziele der Initiative zu messen. Es ist möglich, dass im Laufe der Zeit neue Herausforderungen auftreten oder sich die Anforderungen an den Prozess ändern. In solchen Fällen müssen die Prozesse agil angepasst werden, um eine fortlaufende Optimierung zu gewährleisten und langfristig maximale Ergebnisse sowie höchste Effizienz zu erzielen. Gegebenenfalls wird ein neuer Zyklusdurchlauf initiiert.

Dieses strukturierte Vorgehen, als auch der zyklische Charakter der Projekte, ermöglicht eine saubere und durchdachte Implementierung der Prozessoptimierungen und -automatisierungen. Im Folgenden diskutieren wir einige praktische Anwendungsfälle der Business Process Automation.

Beispiele für Business Process Automation?

Fünf bekannte Beispiele für die Automatisierung von Geschäftsprozessen sind:

• Automatisierung von Arbeitsabläufen: Durch den Einsatz von Workflow-Management-Systemen können Unternehmen repetitive manuelle Aufgaben unkompliziert automatisieren. Mithilfe von Drag-and-Drop-Funktionen können sie beispielsweise Workflows erstellen, die Dokumente automatisch zur Genehmigung weiterleiten oder Teammitglieder über erforderliche Schritte informieren, sei es bei der Beantragung von Jahresurlaub oder der Einreichung von Reisekosten. Diese Vorgehensweise optimiert Prozesse, spart Zeit und minimiert die Fehlerwahrscheinlichkeit. 
• Automatisierung des Kundendienstes: BPA-Tools ermöglichen Unternehmen, Kundendienstprozesse zu automatisieren, wie beispielsweise die Bearbeitung von allgemeinen Anfragen oder die Bereitstellung von Selfservice-Optionen. Mithilfe von Chatbots oder KI-gesteuerten virtuellen Assistenten können Kundenanfragen rund um die Uhr beantwortet werden, was die Kundenzufriedenheit steigert und es menschlichen Mitarbeitern ermöglicht, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren. 
• Automatisierung von Berichten und Analysen: Integrationsplattformen ermöglichen die automatisierte Erstellung und Verbreitung von Berichten und Analysen. Unternehmen können Dashboards erstellen, geplante Berichte einrichten und die Datenanalyse automatisieren, um datengestützte Entscheidungsfindung und Echtzeit-Einblicke zu fördern.
• ERP-Prozessautomatisierung: Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme integrieren unterschiedliche Unternehmensbereiche wie Finanzen, Personalwesen, Lieferkette und Fertigung. Durch die Automatisierung von Aufgaben und Abläufen innerhalb eines ERP-Systems können Unternehmen die Kommunikation verbessern, Fehler minimieren und die Genauigkeit der Daten erhöhen. Dies führt zu schnelleren Entscheidungsprozessen und ermöglicht es Unternehmen, sich effizienter an sich ändernde Marktbedingungen anzupassen.
• Automatisierung in der Compliance: BPA unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem es Prozesse standardisiert und Audit-Protokolle bereitstellt. Durch die Implementierung automatisierter Workflows zur Einhaltung von Vorschriften können Unternehmen sicherstellen, dass sie gesetzliche Anforderungen, Standards und Verfahren einhalten. Automatisierte Workflows können Prozesse wie Dokumentenmanagement, Audits, Berichterstattung und Aufzeichnungen vereinfachen und beschleunigen. Dadurch können Unternehmen gesetzlichen Anforderungen proaktiv gerecht werden. BPA erhöht die Transparenz, Nachverfolgbarkeit und Genauigkeit bei der Einhaltung von Vorschriften, wodurch Risiken und potenzielle Strafen vermieden werden.

Durch die Automatisierung von Geschäftsprozessen können Unternehmen ihre Abläufe optimieren, ohne auf Mitarbeiter mit tiefgehenden Programmierkenntnisse angewiesen zu sein. Das versetzt Teams in die Lage, Geschäftsprozesse schnell aufzusetzen und zu verbessern.

BPA bietet Unternehmen vier Hauptvorteile:

Für weitere Einblicke darüber, wie Sie Ihre Unternehmens-Workflows mit den leistungsstarken SAP-Funktionen von SEEBURGER optimieren und verwalten sowie Workflows nahtlos in jedes SAP ERP-System integrieren können, besuchen Sie unseren Blog „Get Organised! Generischer Workflow mit SEEBURGER SAP Add-ons“.

Digital Process Automation (DPA) bezieht sich auf den Einsatz von Technologie zur Vereinfachung und Automatisierung von Unternehmensprozessen. Sie beinhaltet die Entwicklung, Umsetzung und Verwaltung digitaler Workflows, die Unternehmen dabei unterstützen, manuellen Aufwand zu minimieren und die betriebliche Effizienz zu erhöhen. DPA integriert in der Regel verschiedene Tools und Technologien, wie beispielsweise künstliche Intelligenz, Robotic Process Automation und Datenanalyse, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu fördern. Durch die Automatisierung von Prozessen trägt DPA dazu bei, Zeit zu sparen, Fehler zu reduzieren und die Produktivität zu steigern.

Beispiele für Digital Process Automation?

Exemplarische Anwendungsfälle für Digital Process Automation (DPA) sind:

• Rechnungsverarneitung: Ähnlich wie RPA kann DPA Rechnungsverarbeitungs- und Genehmigungsprozesse optimieren. Automatisierungssoftware ermöglicht die Extraktion von Daten aus Rechnungen, die anschließende Überprüfung und die automatische Aktualisierung der relevanten Systeme, statt Daten aus Rechnungen manuell in Buchhaltungssysteme einzugeben. Diese Eliminierung manueller Arbeitsschritte führt zu Zeitersparnis, Fehlerreduktion, und gesteigerter Effizienz.
• Kunden-Onboarding: Die Anbindung von Kunden ist ein wichtiger Vorgang für Unternehmen, der jedoch oft mit repetitiven Aufgaben wie Datenerfassung, -überprüfung und Dokumentation einhergeht. Digital Process Automation kann diesen Prozess vereinfachen, indem Software zur automatisierten Erfassung von Kundendaten, Durchführung erforderlicher Hintergrundchecks, Generierung notwendiger Dokumente und Auslösung von Folgeaktionen wie dem Versand von Bestätigungsmails eingesetzt wird. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können Unternehmen das Kundenerlebnis verbessern, die benötigte Zeit für das Onboarding verkürzen und so ihre Effizienz steigern.
• Blockchain-Technologie: Zu den Einsatzgebieten der Blockchain Bei der digitalen Prozessautomatisierung kommt Blockchain-Technologie beispielweise bei der sicheren Abwicklung von Transaktionen mit Kryptowährungen zum Einsatz. Im Bankbereich kann die Blockchain-Technologie die Einhaltung und Dokumentation von regulatorischen Anforderungen, Verträgen und Kreditanträgen erleichtern, indem sie umfassendere und sicherere Prüfprozesse ermöglicht. Dank der Blockchain-Technologie können sämtliche Schritte bei Datenübertragungen lückenlos nachverfolgt werden.

Diese Anwendungsbeispiele verdeutlichen, wie Digital Process Automation (DPA) dazu beitragen kann, verschiedene Geschäftsprozesse zu optimieren und gleichzeitig die Produktivität und Kundenzufriedenheit zu steigern.

Digital Process Automation bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Hier sind die fünf wichtigsten:

DPA ermöglicht es Unternehmen, operative Spitzenleistungen zu erzielen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Kosten zu senken und Innovationen voranzutreiben. Unterm Strich bedeutet das: höhere Rentabilität.

Intelligent Process Automation (IPA) ist eine weiterentwickelte Form der Robotic Process Automation, die Unternehmen die Integration von KI in ihre Geschäftsprozesse und -systeme ermöglicht. IPA bezieht sich auf den Einsatz fortschrittlicher Technologien, wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. IPA geht über die herkömmliche Automatisierung hinaus, indem sie intelligente Automatisierungstechnologien nutzt und kognitive Fähigkeiten einbezieht, um Informationen zu verstehen, zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Durch die Kombination von RPA und KI ist IPA in der Lage, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten und somit komplexe Aufgaben zu bewältigen, die zuvor nur von Menschen durchgeführt werden konnten. Mit IPA können Unternehmen große Datenmengen verarbeiten, Analysen durchführen, Prognosen erstellen und wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung gewinnen

Hier sind einige Beispiele für Intelligent Process Automation, bei der RPA und KI kombiniert werden:

• Dateneingabe und -extraktion: IPA ermöglicht die Automatisierung von Dateneingabe und -extraktion, indem es OCR-Techniken (Optical Character Recognition) verwendet, um Informationen aus Dokumenten wie Rechnungen oder Formularen auszulesen. Dies eliminiert die Notwendigkeit für manuelle Dateneingabe, reduziert Fehler und spart Zeit.
• Kundenservice: Mit IPA können allgemeine Kundenanfragen automatisiert beantwortet werden. KI-gestützte Chatbots können einfache Kundenanfragen bearbeiten, wodurch sich menschliche Mitarbeiter auf komplexere Fragestellungen konzentrieren können. Dies führt zu schnelleren Antwortzeiten und einer gesteigerten Kundenzufriedenheit. Im Einzelhandel bieten Chatbots im Kundenservice sofortige und personalisierte Unterstützung, verbessern das Einkaufserlebnis und fördern die Kundenbindung. Weitere Informationen zur Integration intelligenter Systeme im E-Commerce finden Sie in unserem Blog.
• Betrugserkennung: IPA kann bei der Erkennung und Prävention von betrügerischen Aktivitäten unterstützen. KI-Algorithmen analysieren Muster und Anomalien in Daten, um potenziellen Betrug bei Finanztransaktionen, Versicherungsansprüchen oder Online-Aktivitäten zu identifizieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, proaktiv gegen Betrug vorzugehen, Kosten zu reduzieren und ihren Ruf zu schützen.
• Lieferkettenmanagement: IPA kann Prozesse in Lieferketten optimieren, indem es automatisch Lagerbestände verfolgt, Nachfrageschwankungen überwacht und Disruptionen in der Lieferkette vorhersagt. Auf diese Weise können Unternehmen optimale Lagerbestände aufrechterhalten und die Effizienz in der Lieferkette verbessern. Integrierte Bestandsverwaltungssysteme für den Einzelhandel können beispielsweise zur Automatisierung der Bestandsüberwachung, des Nachschubs und der Preisgestaltung eingesetzt werden, um eine optimale Produktverfügbarkeit zu gewährleisten.
• Rechnungsverarbeitung und Kreditorenbuchhaltung: IPA kann die Rechnungsverarbeitung automatisieren, indem es relevante Informationen aus Rechnungen ausliest, mit Bestellungen abgleicht und den Zahlungsvorgang einleitet. Dies eliminiert die Notwendigkeit für manuelle Dateneingabe, reduziert Fehler und beschleunigt außerdem die Zahlungsabwicklung.
• Automatisierung von Arbeitsabläufen: IPA kann Geschäftsabläufe automatisieren, indem es Aufgaben und Dokumente intelligent an die relevanten Personen oder Abteilungen weiterleitet. Mithilfe der Analyse von Prozesseingaben und -kriterien kann IPA Genehmigungsprozesse automatisieren, um die Effizienz zu steigern und Engpässe zu reduzieren.

IPA bietet zahlreiche Vorteile, die Unternehmen dabei unterstützen können, wettbewerbsfähig zu bleiben:

Bei der automatisierten Datenübertragung handelt es sich um den Prozess der Übertragung von Dateien, Dokumenten oder anderen Informationen von einer Quelle zu einem Ziel, ohne dass manuelles Eingreifen erforderlich ist. Dabei werden vordefinierte Regeln, Arbeitsabläufe oder Zeitpläne festgelegt, um Datenübertragungen zu initiieren und zu verwalten.

Die automatisierte Datenübertragung mithilfe von MFT bietet eine Vielzahl von Vorteilen, darunter gesteigerte Produktivität, verbesserte Datensicherheit, höhere Zuverlässigkeit und reduzierte Betriebskosten. Das erlaubt beispielsweise Unternehmen in der Finanzdienstleistungsbranche, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und sicherzustellen, dass Daten zuverlässig und sicher zwischen verschiedenen Systemen übertragen werden.

Automatisierte API-Tests sind in der Geschäftswelt von entscheidender Bedeutung, vor allem in den Branchen Finanzdienstleistungen und Automotive. Diese Sektoren sind stark auf APIs angewiesen, um verschiedene Systeme miteinander zu verknüpfen und die reibungslose Kommunikation zwischen Anwendungen sicherzustellen. Die Automatisierung von API-Tests spielt somit eine essenzielle Rolle, wenn es darum geht, die Verlässlichkeit, Präzision und Sicherheit dieser Schnittstellen zu gewährleisten.

In der Finanzdienstleistungsbranche sind APIs ein zentraler Bestandteil, um sichere und effiziente Transaktionen zu ermöglichen, Echtzeit-Kontoinformationen bereitzustellen und digitale Dienste zur Geldverwaltung von Unternehmen anzubieten. APIs spielen ebenfalls eine bedeutende Rolle im Konzept des „Open Banking”, bei dem Banken und andere Finanzinstitute Drittanbietern mit Zustimmung der Kontoinhaber sicheren Zugriff auf Kundendaten gewähren. Durch die Öffnung ihrer APIs ermöglichen Banken innovativen Fintech-Unternehmen, mobilen Apps und anderen Finanzdienstleistern die Entwicklung neuer Produkte und Services, die die Bankerfahrung für Kunden bereichern. Die Automatisierung von API-Tests erlaubt den Geschäftsbereichen der Banken, sicherzustellen, dass Transaktionen korrekt ablaufen, die Integrität der Daten validiert wird und Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, bevor sie sich auf die Kundenerfahrung auswirken oder die Sicherheit von Finanzdaten gefährden können.

Auch in der Automobilindustrie spielen APIs eine maßgebliche Rolle für verschiedene kritische Funktionen wie Fahrzeugdiagnose, Fernsteuerung von Anwendungen, Software-Updates und die Integration von Drittanbieterdiensten wie Navigations- und Unterhaltungssystemen. Die Automatisierung von API-Tests in der Automobilindustrie unterstützt Hersteller und Dienstleister dabei, die reibungslose Integration dieser APIs sicherzustellen und gleichzeitig die Leistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit der verbundenen Systeme zu gewährleisten. Mit der Automatisierung des API-Testprozesses können Automobilunternehmen Fehler oder Kompatibilitätsprobleme rasch identifizieren und ihre Produktentwicklungszyklen verkürzen, um ihren Kunden robustere und sicherere Anwendungen zu bieten.

Das Onboarding von Partnern, Kunden und Mitarbeitern kann automatisiert und an die spezifischen Anforderungen einzelner Branchen angepasst werden. Dies erleichtert den Aufnahmeprozess neuer Mitarbeiter und fördert eine erfolgreiche Zusammenarbeit. Beispiele für den Einsatz automatisierter Onboarding-Verfahren finden sich in Branchen wie Einzelhandel und Finanzdienstleistungen:

Anwendungsbeispiele im Einzelhandel

• Onboarding von Kunden und Partnern: Einzelhandelsunternehmen können von Automatisierung profitieren, indem sie den Onboarding-Prozess für neue Lieferanten, Vertriebshändler, Verkäufer und Kunden optimieren. Das beinhaltet die automatische Vertragserstellung, Kontoeröffnung, gemeinsame Nutzung von Dokumenten, digitale Signaturen, Selfservice-Optionen für die Anmeldung, persönliche Willkommensnachrichten sowie maßgeschneiderte Produktempfehlungen basierend auf Kundenpräferenzen.
• Onboarding von Mitarbeitern: Automatisierung unterstützt Einzelhandelsunternehmen bei der Optimierung des Einführungsprozesses für Mitarbeiter. Dies umfasst die automatische Erstellung von Mitarbeiterkonten, die Verteilung von Einführungsmaterial, die Planung von Schulungen und die Sicherstellung der Vollständigkeit notwendiger Dokumente für neue Mitarbeiter.

Anwendungsbeispiele in der Finanzindustrie

• Onboarding von Firmenkunden: Das automatisierte Onboarding von Kunden kann von Finanzdienstleistern genutzt werden, um den Kontoeröffnungsprozess zu vereinfachen. Dies kann die Erfassung von Kundeninformationen, die Durchführung von KYC-Prüfungen und die Automatisierung der Genehmigung und Aktivierung neuer Konten umfassen.
• Onboarding von Mitarbeitern: Durch die Automatisierung des Mitarbeiter-Onboardings können Finanzdienstleistungsunternehmen Zeit und Ressourcen effizient nutzen. Das beinhaltet die Automatisierung von Hintergrundprüfungen, die Erstellung von Mitarbeiterprofilen in HR-Systemen, die Koordination von Schulungsplänen und die automatische Bereitstellung von Systemzugriffen.

Das sind nur einige Beispiele dafür, wie Automatisierung im Einzelhandel und in der Finanzdienstleistungsbranche genutzt werden kann, um den Onboarding-Prozess für Partner, Kunden und Mitarbeiter zu optimieren.

Finanzinstitute können durch den Einsatz automatisierter Workflows für den Austausch und die Unterzeichnung von Verträgen, Vereinbarungen und anderen rechtsverbindlichen Dokumenten manuelle Fehler vermeiden, Bearbeitungszeiten verkürzen und die Genauigkeit der Daten verbessern. Zusätzlich kann ein integriertes Ökosystem, das automatisierte KYC (Know Your Customer)-Prozesse zur Identitätsüberprüfung sowie automatisierte Betrugserkennungsfunktionen enthält, einen wertvollen Beitrag zur Bekämpfung von Finanzkriminalität und zur Unterstützung von Anti-Geldwäsche-Prozessen (AML) leisten.

In der modernen Maschinen- und Anlagenbau-Industrie spielt Automatisierung eine wichtige Rolle bei der Optimierung gesamten Produktion. IIoT-Technologien und RPA arbeiten synergetisch, um Effizienz, Produktivität und den Betrieb insgesamt zu verbessern. IIoT-Technologien vernetzen physische Geräte, wie Edge-Computing-Geräte, Sensoren und Maschinen, in einem Netzwerk, das Echtzeitdaten sammelt und austauscht. Diese Daten werden für Überwachung, Analyse und Entscheidungsfindung genutzt. Dahingegen setzt RPA Software-Roboter oder „Bots“ ein, um repetitive Aufgaben und Arbeitsabläufe zu automatisieren. Diese Bots können menschliche Handlungen nachahmen, mit digitalen Systemen interagieren und Aufgaben schneller und präziser als Menschen erledigen.

Die Integration von IIoT und RPA ergibt eine leistungsstarke Kombination. IIoT-Sensoren und -Geräte sammeln umfangreiche Datenmengen zu Fertigungsprozessen, Anlagenleistung und Lieferkettenlogistik. Diese Daten können in RPA-Systeme eingespeist werden, die auf Grundlage dieser Informationen automatisierte Aktionen auslösen können. Dies beinhaltet die Anpassung von Prozessparametern, die Auslösung von Wartungsanforderungen und die Optimierung von Produktionsplänen. Die Verbindung von IIoT und RPA ermöglicht außerdem die vorausschauende Wartung. Durch die kontinuierliche Überwachung der Anlagenleistung mittels IIoT-Sensoren können potenzielle Ausfälle oder Wartungsbedarfe im Voraus erkannt werden. RPA-Systeme können daraufhin automatisch Wartungsaufträge erstellen oder Reparaturen planen, wodurch Ausfallzeiten minimiert und die Anlagenauslastung optimiert wird.

In der Automobilindustrie ermöglicht die robotergestützte Prozessautomatisierung Herstellern, Aufgaben wie die Montage, das Schweißen und die Lackierung von Fahrzeugen zu automatisieren. Roboter können so programmiert werden, dass sie repetitive Aufgaben mit hoher Präzision und Effizienz ausführen, was zu einer verbesserten Qualität, verkürzten Produktionszeiten und höheren Kosteneinsparungen führt. Zum Beispiel können Roboterarme präzises Schweißen verschiedener Komponenten einer Autokarosserie durchführen, was eine gleichbleibende Qualität gewährleistet und den Bedarf an manueller Arbeit eliminiert. Dies beschleunigt nicht nur den Fertigungsprozess, sondern minimiert auch das Risiko von Fehlern und Mängeln.

Die Optimierung von Lieferkettenprozessen und Bestandsmanagement stellt einen weiteren bedeutenden Anwendungsfall für die Automatisierung in der Automobilindustrie dar. Aufgrund der Vielzahl komplexer Komponenten und Teile benötigen Automobilhersteller eine effiziente Bestandsverwaltung. Durch den Einsatz von Automatisierungstechnologien wie Barcode-Scannern und Tracking-Systemen können Hersteller ihre Lagerbestände effektiv überwachen und steuern. Die Automatisierung erleichtert die Echtzeitverfolgung von Teilen und Materialien, die Abstimmung mit Produktionsplänen und die automatische Nachbestellung von Teilen, wenn die Lagerbestände zur Neige gehen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass der Fertigungsprozess kontinuierlich abläuft, und das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen wird minimiert.