Nach der Implementierung der wichtigsten Geschäftsprozesse in einem ERP System ist der logische nächste Schritt, diese Prozesse weiter zu optimieren. Unternehmen setzen auf Robotic Process Automation (RPA) als Lösung zur Automatisierung gängiger Prozesse. Dadurch werden die Mitarbeiter von sich wiederholenden Aufgaben entlastet, so dass sie sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren können, die einen Mehrwert für das Unternehmen darstellen.
Aber wussten Sie, dass fast ein Drittel dieser RPA-Initiativen nicht den gewünschten Return on Investment bringt? Der Grund dafür ist, dass Unternehmen versuchen, Prozesse zu automatisieren, die noch nicht reif genug für eine Automatisierung sind. Das führt nicht nur zu Frustration, sondern birgt auch Risiken. Außerdem führt die Automatisierung von Prozessen mit unvorhersehbarem Output zu mehr und schwieriger zu erkennenden Fehlern. In diesem Blog erfahren Sie, wie Process Mining das Scheitern von RPA-Initiativen verhindern kann.
Untersuchungen von Forrester zeigen, dass 29 % der RPA-Initiativen keinen Gewinn abwerfen. Der Grund dafür ist, dass die zu automatisierenden Prozesse immer noch zu viele Variationen enthalten. Das macht es schwierig, gute Regeln für die automatische Abwicklung solcher Prozesse aufzustellen. Infolgedessen liefert die Automatisierung nicht die gewünschten Ergebnisse und frustriert das Unternehmen. Fehler treten in einem viel höheren Tempo auf, so dass es schwierig ist, genau zu verstehen, was der Software-Roboter im Prozess getan hat.
Process Mining verhindert das Entstehen solcher Situationen, indem es die zu automatisierenden Prozesse im Vorfeld analysiert.
Process Mining (PM) gibt Aufschluss darüber, wie Informationen durch das Unternehmen fließen. Es analysiert betriebliche Daten in Unternehmenssoftware und visualisiert Prozesse auf der Grundlage dieser Daten. So können Unternehmen beurteilen, ob Prozesse vorhersehbar genug sind, um sie zu automatisieren. PM zeigt auch, wie Prozesse, die nicht ausreichend vorhersehbar sind, durch Optimierung und Standardisierung für den RPA-Einsatz ausgereift werden können.
Indem Sie im Vorfeld eine Analyse mit PM durchführen, erhöhen Sie die Erfolgswahrscheinlichkeit eines RPA-Projekts. PM zeigt auf, was für die Reifung der Prozesse erforderlich ist. Ebenso wichtig ist, dass PM in der Lage ist, die Ergebnisse nach Abschluss eines RPA-Projekts zu messen. Darüber hinaus kann es dazu verwendet werden, kontinuierlich zu überwachen, ob die Bots noch richtig funktionieren. Auf diese Weise lässt sich die Rendite der Automatisierung im Nachhinein messen, was die Kombination von PM und RPA sehr leistungsfähig macht.
Die Investition in die Kombination von PM und RPA gibt Unternehmen die Möglichkeit, weiter zu wachsen. Mit Hilfe von Process Mining können Sie ermitteln, wo Ihr Unternehmen Gewinne erzielen kann. Anschließend bietet Robotic Process Automation alles, was für diesen Automatisierungssprung erforderlich ist. PM kann dann das Ergebnis überwachen und neue Möglichkeiten identifizieren. Ergebnis und Kosten lassen sich leicht abschätzen, was einen sichereren und effektiveren Betrieb ermöglicht.
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Patrick Beks
Als Direktor für Technologie und Innovation spielt Patrick eine entscheidende Rolle beim Vorantreiben technologischer Innovationen, der Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und der Aufrechterhaltung des Wettbewerbsvorteils von Emixa auf dem Markt.