Konkrete Zahlen häufig Fehlanzeige

Erfolgsmessung bei Robotic Process Automation

02.08.2018
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Milad Safar ist Managing Partner der Weissenberg Group, die er 2012 zusammen mit Marcel Graichen gegründet hat. Seit Beginn seiner Berater-Tätigkeit  entwickelte er für namhafte Konzerne Lösungen zur Optimierung von Prozessen durch den Einsatz von IT-Systemen. Schwerpunktmäßig beschäftigt sich Milad Safar mit den Themen Digitalisierung, Robotic und Künstliche Intelligenz, zu denen er auch regelmäßig Vorträge hält.
Damit die Prozessautomatisierung mit RPA erfolgreich ist, muss der zeitliche und logische Ablauf der Prozesse sehr sorgfältig erfragt und festgehalten werden. In der Praxis bieten sich dabei drei Methoden zur Prozessanalyse an, die allerdings alle ihre Vor- und Nachteile aufweisen: Process Mining, Process Recording und Process Reporting.

Robotic Process Automation (RPA) spielt als Technologie in der Digitalisierungsstrategie vieler Unternehmen eine wichtige Rolle zur Automatisierung standardisierter Prozesse. Effizienzsteigerung und Kosteneinsparung sind die Buzzwords, die bei den Unternehmensverantwortlichen im Zusammenhang mit RPA für glänzende Augen sorgen. Die Aussagen, die man immer wieder über die Effizienz dieser Methodik liest, entspringen aber weniger harten Fakten, als vielmehr dem Wunschdenken der Unternehmen.

Wie erfolgreich ein RPA-Projekt wirklich ist, können nur konkrete Zahlen zeigen.
Wie erfolgreich ein RPA-Projekt wirklich ist, können nur konkrete Zahlen zeigen.
Foto: Andrey_Popov - shutterstock.com

Denn die tägliche Praxis zeigt immer wieder aufs Neue, dass nur ein ganz geringer Anteil der Unternehmen, die auf RPA setzen, eine wirklich fundierte Aussage über die Effizienz dieser Methodik machen kann. Dies liegt an der Tatsache, dass nur wenige Firmen eine Messung ihrer Prozesszeiten vornehmen. Die Mehrheit der Unternehmen verfügt über keine Informationen bezüglich der Durchlaufzeiten ihrer Prozesse, der Anzahl der Ausführungen und der damit verbundenen Prozesskosten.

Ohne Ausgangsdaten keine Erfolgsmeldung

Dabei sind aber gerade diese Informationen die Grundvoraussetzung, um eine Aussage über die Effizienzsteigerungen nach Abschluss der Automatisierung treffen zu können. Denn die Arbeit des Software-Roboters muss sich in Quantität und Qualität gegen die Performance des früheren, nicht automatisierten Prozesses messen lassen. Aber ohne zu wissen, wie viel Zeit und Arbeit in dem manuellen Prozess steckt, kann nach der Automatisierung keine seriöse Aussage über die Effizienzsteigerung und die Kosteneinsparung getroffen werden.

Damit die Prozessautomatisierung mit RPA erfolgreich ist, muss der zeitliche und logische Ablauf der Prozesse sehr sorgfältig erfragt und festgehalten werden. Die manuelle Prozessaufnahme ist allerdings sehr aufwendig und langwierig. Zudem fallen die involvierten Mitarbeiter in der Regel als verlässliche Informationsquelle aus. Sie fürchten verständlicherweise, dass man ihnen aufgrund ihrer Angaben vorwirft, sie würden entweder zu langsam arbeiten oder sie seien nicht ausgelastet. Will man also valide Zahlen haben, müssen andere Wege beschritten werden.

Methoden zur Prozessanalyse

Process Mining

Das Process Mining bietet Unternehmen die Möglichkeit, die relevanten Kern-, Unterstützungs- und Managementprozesse sowie die dazugehörigen Key Performance Indicators (KPI) aufzuzeichnen und zu analysieren. Hierzu wird­ die Software an einer zentralen Stelle im IT-System des Unternehmens installiert. Alle Systeme, in denen die einzelnen Aktionen oder Schritte in einem Log gespeichert werden können, werden durch einen Experten angebunden. Die Software greift auf die produktiven Log-Dateien zu und konvertiert diese in ein eigenes Datenformat. Die konvertierten Daten bilden die Datenquelle der graphischen Darstellungen.

Sobald die Datenbasis ausreichend ist, können anhand von Auswertungen das Zeit- und Kostenvolumen der Prozesse aufgezeigt und für die Automatisierung geeignete Prozesse identifiziert werden. Für die identifizierten Prozesse gibt die Software ein Codegerüst für die Implementierung aus und unterstützt so die Projektphase. Nach der Einführung von RPA zeigt die Software auf, welche Zeit- und Transaktionsoptimierung im Alltagsbetrieb erzielt wurde.

Der Einsatz von Process Mining reduziert den manuellen Aufwand für die Identifikation geeigneter Prozesse und hilft, fehler- und risikobehaftete Prozesse zu identifizieren. Die Notwendigkeit von Meetings mit vielen Teilnehmern entfällt und man ist nicht länger vom Kenntnisstand des Mitarbeiters bezüglich des Prozesses abhängig. Vielmehr gewinnt das Unternehmen valide Kennzahlen und Leistungsdaten der Prozesse, z.B. die Anzahl an Ausführungen, Durchlaufzeiten usw., die wiederum für ROI-Berechnungen der Automatisierung mittels RPA benötigt werden. Diese Form des Vorgehens ist allerdings relativ aufwendig.

Process Recording

Eine wesentlich unkompliziertere und schnellere Datenerhebung ermöglicht der sogenannte "Process Recorder". Er wird auf einem PC im Unternehmen installiert und zeichnet alle Aktionen des Facharbeiters bis hin zu einzelnen Mausklicks und Tastenanschlägen im Hintergrund auf. Das Ablaufdiagramm eines Prozesses wird durch die tatsächlichen Aktionen des Users am PC erstellt. Seine Ergebnisse hinterlegt der Recorder in einem Log-File, der anschließend mit Hilfe eines speziell entwickelten Analyseroboters und einer dort hinterlegten Mustererkennung ausgewertet wird.

Da der Process Recorder an keine weiteren Systeme angeschlossen werden muss, können mit geringem Organisationsaufwand und ohne lange Anlaufzeiten die relevanten Kennzahlen und die Kosten des manuell durchgeführten Prozesses ermittelt werden. Für diese Vorgehensweise muss sich das Unternehmen aber im Klaren darüber sein, an welchem PC so ein Recording sinnvoll ist und welche Prozesse analysiert werden sollen.

Process Reporting

Zur Evaluierung der realisierten Effizienzsteigerung empfiehlt sich der Einsatz eines Process Reportings. Die Visualisierung der relevanten Informationen erfolgt über ein Dashboard. Die strukturierten Logfiles der verschiedenen Bots bilden das Fundament der Monitoring-Lösung. Getrennte Dashboards für eine technische und geschäftliche Sichtweise bilden die gewonnenen Informationen in der gewünschten Tiefe ab.

Um ein zuverlässiges Feedback zum Erfolg der Prozessautomatisierung geben zu können, wertet das Dashboard die Logfiles der Bots hinsichtlich der notwendigen Key Performance Indicators aus. Dies sind vor allem die Durchlaufzeiten des Software-Roboters, die Anzahl seiner erledigten (Teil-) Aufgaben, die eingesparten Kosten und das Zusammenspiel aus vollautomatisierter und mitarbeiterbasierter Entscheidungsfindung, welche als Variable in eine Metrik "Mitarbeiterentlastung" einfließt.

Das Ergebnis der Prozessautomatisierung wird abschließend im Dashboard angezeigt. Zudem kann das Dashboard mit jeder erdenklichen RPA-Software verknüpft werden. So können bereits implementierte Bots mit eingebunden werden und müssen nicht ausgetauscht werden.