Origoss Solutions Cloud

Enterprise Automation für automatisierte Geschäftsprozesse

Maximilian Schneider

Dieser Blogbeitrag behandelt verschiedene Gründe, warum sich Menschen für das Thema der Automatisierung im Unternehmen interessieren und wie Enterprise Automation helfen kann, bessere Ergebnisse zu erzielen.

Hauptgründe der Enterprise Automation, die im Beitrag besprochen werden

  1. Verstehen der Unternehmensautomatisierung und ihrer Vorteile, um Werte in verschiedenen Funktionen und wichtigen Leistungsindikatoren zu erzielen.
  2. Erfahren Sie mehr über die prozessorientierte Strategie in der Unternehmensautomatisierung, die sich darauf konzentriert, Prozesse statt isolierter Aufgaben zu automatisieren, um bessere Werte und Effizienz zu erzielen.
  3. Erforschen Sie Komponenten und Technologien, die in der Unternehmensautomatisierung zum Einsatz kommen, einschließlich Prozess-Mining, objektzentriertem Prozess-Mining, Robotic Process Automation (RPA) und Task-Mining, sowie die Rolle von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.
  4. Identifizieren Sie Herausforderungen und Einschränkungen bestimmter Automatisierungsansätze wie RPA und die Bedeutung einer ganzheitlichen Sicht auf die Prozessverbesserung.
  5. Entdecken Sie die Bausteine von Unternehmensautomatisierungsstrategien, die von Gartner identifiziert wurden, und die Ziele, Effizienz, Agilität und Wirksamkeit durch diese Bausteine zu fördern.
  6. Verstehen Sie verschiedene Anwendungsfälle und Möglichkeiten der Automatisierung in unterschiedlichen Geschäftsprozessen und -bereichen wie Order-to-Cash, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis.
  7. Erfahren Sie mehr über die Zukunft der Unternehmensautomatisierung und wie sie sich auf die Vernetzung von Unternehmen und ihren Ökosystemen ausdehnen kann, um eine kollaborative Ausführung zu ermöglichen und Netzwerkexternalitäten zu schaffen.

In diesem Blogbeitrag werden diese Themen ausführlich behandelt und zeigen, wie Unternehmensautomatisierung in verschiedenen Branchen und Funktionen eingesetzt werden kann, um den Geschäftsbetrieb zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Was ist Enterprise Automation?

Enterprise Automation bezeichnet den Einsatz von Technologien und Systemen, um manuelle, zeitaufwändige und fehleranfällige Prozesse im Unternehmen zu automatisieren.

Hierbei werden verschiedene Techniken und Werkzeuge eingesetzt, um menschliche Fähigkeiten zu imitieren, Datenverarbeitung zu optimieren und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zu den Schlüsseltechnologien der Unternehmensautomatisierung zählen Künstliche Intelligenz (KI), Robotic Process Automation (RPA), Machine Learning (ML), Optical Character Recognition (OCR) und Workflow-Automatisierung.

Bausteine von Enterprise Automation gemäß Gartner

Gartner hat mehrere Bausteine von Unternehmensautomatisierungsstrategien identifiziert, die für den Erfolg einer Organisation bei der Implementierung von Automatisierungslösungen entscheidend sind. Diese Bausteine umfassen:

  1. Hyperautomation: Ein Ansatz, der verschiedene Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML), Robotic Process Automation (RPA) und andere Automatisierungstools kombiniert, um eine umfassende und effektive Automatisierung von Geschäftsprozessen zu erreichen.
  2. DigitalOps: Die Kombination von Technologien, Tools und Methoden zur Verbesserung der betrieblichen Abläufe durch Automatisierung, Datenaustausch und Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Abteilungen innerhalb einer Organisation.
  3. Robotic Process Automation (RPA): Eine Technologie, die darauf abzielt, regelbasierte und repetitive Aufgaben zu automatisieren, indem sie Software-Roboter verwendet, die menschenähnliche Aktionen ausführen können.
  4. Process Mining: Eine Technik zur Analyse von Geschäftsprozessen durch die Erfassung von Ereignisprotokollen und die Identifizierung von Mustern, um mögliche Verbesserungen und Automatisierungspotenziale aufzudecken.
  5. Task Mining: Eine Technologie, die darauf abzielt, die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern, indem sie die tatsächlichen Aktivitäten der Benutzer analysiert und mögliche Automatisierungsmöglichkeiten identifiziert.
  6. Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML): Technologien, die menschenähnliche Denkprozesse simulieren und Muster in großen Datenmengen erkennen können, um Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
  7. Integration von Low-Code/No-Code-Plattformen: Die Verwendung von Plattformen, die es ermöglichen, Anwendungen und Automatisierungslösungen mit wenig oder gar keinem Programmieraufwand zu entwickeln, um die Einführung von Automatisierungstechnologien in der gesamten Organisation zu beschleunigen.
  8. Orchestrierung von Automatisierung: Die Koordination und Verwaltung von verschiedenen Automatisierungstechnologien und -lösungen, um eine nahtlose Integration und optimale Effizienz in den Geschäftsprozessen zu gewährleisten.

Prozessorientierte Strategie für Enterprise Automation

Welche Themen stehen bei einer strategischen Enterprise Automation im Fokus?

  1. Definieren der Automatisierungsziele und -prioritäten Um eine erfolgreiche Automatisierungsstrategie umzusetzen, ist es wichtig, die Ziele und Prioritäten der Automatisierung klar zu definieren. Hierbei sollte analysiert werden, welche Geschäftsprozesse den größten Nutzen aus der Automatisierung ziehen können. Dabei ist es empfehlenswert, zunächst Prozesse mit hohem Volumen, geringer Komplexität und hoher Wiederholungsrate zu priorisieren.
  2. Auswahl der richtigen Technologien und Werkzeuge Die Wahl der richtigen Technologien und Werkzeuge ist entscheidend für den Erfolg einer Automatisierungsstrategie. Dabei sollten Unternehmen auf Lösungen setzen, die KI und ML integrieren, um eine kontinuierliche Verbesserung der Automatisierungslösungen zu gewährleisten. Zu den Technologien, die für Enterprise Automation eingesetzt werden können, gehören Robotic Process Automation (RPA), Business Process Management (BPM) und KI-gestützte Entscheidungsfindungssysteme.
  3. Integration von Automatisierungslösungen in bestehende Systeme Um die Vorteile von Enterprise Automation vollständig auszuschöpfen, ist es wichtig, die Automatisierungslösungen nahtlos in bestehende Systeme und Anwendungen zu integrieren. Dies stellt sicher, dass alle beteiligten Abteilungen und Mitarbeiter Zugang zu den automatisierten Prozessen haben und die gewonnenen Informationen effizient nutzen können.
  4. Schaffung einer Automatisierungskultur Die Einführung einer Automatisierungskultur im Unternehmen ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Enterprise Automation. Mitarbeiter sollten geschult und dazu ermutigt werden, Automatisierungslösungen einzusetzen und sich an der kontinuierlichen Verbesserung der Prozesse zu beteiligen. Eine offene Kommunikation über den Fortschritt und die Vorteile der Automatisierung trägt dazu bei, dass alle Beteiligten den Wert der Automatisierung erkennen und unterstützen.
  5. Messung und Optimierung der Automatisierungserfolge Um die Effektivität der Automatisierung im Unternehmen sicherzustellen, ist es wichtig, den Erfolg der Automatisierungslösungen kontinuierlich zu messen und zu optimieren. Hierbei können Key Performance Indicators (KPIs) helfen, den Fortschritt zu überwachen und die Leistung der automatisierten Prozesse zu bewerten. Durch die regelmäßige Analyse dieser KPIs können Unternehmen Schwachstellen identifizieren und gezielte Verbesserungsmaßnahmen ergreifen. Darüber hinaus sollten Unternehmen Best Practices für die Automatisierung entwickeln und teilen, um die Effektivität der Automatisierungslösungen weiter zu steigern.
  6. Skalierung der Automatisierungslösungen Sobald die Automatisierung erfolgreich in bestimmten Geschäftsbereichen implementiert wurde, ist es wichtig, die Lösungen auf andere Prozesse und Abteilungen auszuweiten. Dies ermöglicht es Unternehmen, den vollen Nutzen der Automatisierung zu realisieren und die Effizienz im gesamten Unternehmen zu erhöhen. Bei der Skalierung von Automatisierungslösungen sollten Unternehmen darauf achten, die individuellen Anforderungen und Besonderheiten der verschiedenen Prozesse und Abteilungen zu berücksichtigen.
  7. Sicherstellung von Datensicherheit und Compliance Datensicherheit und Compliance sind zentrale Aspekte bei der Implementierung von Enterprise Automation. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Automatisierungslösungen die geltenden Datenschutzbestimmungen einhalten und die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Unternehmensdaten gewährleisten. Dazu gehört die Entwicklung von Sicherheitsrichtlinien und -maßnahmen, um den Schutz der automatisierten Prozesse und der damit verbundenen Daten zu gewährleisten.
  8. Förderung von Innovation und kontinuierlicher Verbesserung Enterprise Automation sollte als kontinuierlicher Prozess angesehen werden, bei dem ständig nach neuen Möglichkeiten gesucht wird, um Geschäftsabläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Unternehmen sollten hierbei ein Umfeld schaffen, das die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen fördert und den Austausch von Ideen und Best Practices ermöglicht. Regelmäßige Überprüfungen und Anpassungen der Automatisierungsstrategie stellen sicher, dass Unternehmen auf dem neuesten Stand der Technik bleiben und ihren Wettbewerbsvorteil erhalten.

Zusammenfassend bietet Enterprise Automation Unternehmen die Möglichkeit, ihre Geschäftsprozesse effizienter, schneller und kostengünstiger zu gestalten. Durch die Berücksichtigung der genannten acht Punkte können Unternehmen eine erfolgreiche Automatisierungsstrategie entwickeln und implementieren, die langfristig zu einer Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und des Geschäftserfolgs führt.

Enterprise Automation – Technologien

  1. Prozess-Mining: Prozess-Mining ist eine Technik, die auf der Analyse von Event-Logs basiert und darauf abzielt, Geschäftsprozesse zu visualisieren, zu überwachen und zu optimieren. Im Rahmen der Enterprise Automation hilft Prozess-Mining, ineffiziente Prozesse zu identifizieren, Engpässe aufzudecken und Verbesserungspotenziale aufzuzeigen. Durch die Analyse der Event-Logs können Unternehmen ein besseres Verständnis ihrer Prozessabläufe erlangen und gezielte Automatisierungsinitiativen entwickeln.
  2. Objektzentriertes Prozess-Mining: Objektzentriertes Prozess-Mining ist eine Erweiterung des traditionellen Prozess-Minings und konzentriert sich auf die Analyse von Objektzuständen und -übergängen in Geschäftsprozessen. Dieser Ansatz ermöglicht eine granularere Analyse und bietet zusätzliche Informationen über die Interaktionen zwischen verschiedenen Prozesselementen. Im Kontext der Enterprise Automation kann objektzentriertes Prozess-Mining dazu beitragen, noch präzisere Automatisierungslösungen zu entwickeln und die Effektivität der Automatisierung zu erhöhen.
  3. Robotic Process Automation (RPA): RPA ist eine Technologie, die Software-Roboter verwendet, um manuelle, repetitive und regelbasierte Aufgaben zu automatisieren. Diese Roboter können menschenähnliche Aktionen ausführen, wie z. B. das Ausfüllen von Formularen, das Verschieben von Dateien oder das Extrahieren von Informationen aus verschiedenen Quellen. Im Rahmen der Enterprise Automation ermöglicht RPA Unternehmen, die Effizienz zu steigern, Kosten zu reduzieren und die Genauigkeit von Prozessen zu verbessern, indem menschliche Fehler reduziert werden.
  4. Task-Mining: Task-Mining ist eine Technik, die darauf abzielt, die Abläufe von einzelnen Benutzern bei der Ausführung von Aufgaben zu analysieren und zu verstehen. Im Gegensatz zum Prozess-Mining, das sich auf gesamte Prozesse konzentriert, untersucht Task-Mining die Arbeit auf einer mikroskopischen Ebene. Im Rahmen der Enterprise Automation kann Task-Mining dazu beitragen, ineffiziente Arbeitsschritte zu identifizieren und Automatisierungsmöglichkeiten für einzelne Aufgaben zu erkennen.
  5. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML): KI und ML sind Technologien, die auf der Entwicklung von intelligenten Algorithmen basieren, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Im Kontext der Enterprise Automation können KI und ML dazu verwendet werden, um komplexe und weniger strukturierte Aufgaben zu automatisieren, die über die Fähigkeiten von RPA hinausgehen. Beispiele hierfür sind Entscheidungsfindung, Spracherkennung oder Textverständnis. KI und ML tragen dazu bei, die Automatisierung auf höherwertige Aufgaben auszuweiten und Unternehmen dabei zu unterstützen, agiler und intelligenter zu werden.

Limitationen von RPA im Vergleich zu einer ganzheitlichen Prozessverbesserung

Im der folgenden Tabelle identifizieren wir Herausforderungen und Einschränkungen bei Automatisierungsansätze von einfacher RPA und stellen die Bedeutung einer ganzheitlichen Sicht auf die Prozessverbesserung dar.

Herausforderungen / EinschränkungenRPAGanzheitliche Sicht auf Prozessverbesserung
SkalierbarkeitRPA eignet sich hauptsächlich für regelbasierte, repetitive Aufgaben. Skalierungsprobleme können auftreten, wenn die Komplexität der Aufgaben zunimmt oder sich Geschäftsprozesse ändern.Die ganzheitliche Sicht ermöglicht eine bessere Integration von Technologien und eine höhere Skalierbarkeit, indem sie verschiedene Automatisierungstechniken miteinander kombiniert.
AnpassungsfähigkeitRPA-Roboter können bei Änderungen in den Prozessen oder Systemen, auf die sie angewiesen sind, Schwierigkeiten haben, sich anzupassen.Eine ganzheitliche Sichtweise berücksichtigt die ständige Veränderung von Prozessen und stellt sicher, dass Automatisierungslösungen anpassungsfähig und flexibel sind.
KomplexitätRPA ist bei komplexen Aufgaben mit geringer Strukturierung und hohem kognitivem Bedarf begrenzt.Durch die Integration von KI und ML in die Prozessverbesserung können komplexere Aufgaben bewältigt werden.
Langfristige VerbesserungRPA kann bestehende Prozesse beschleunigen, ohne sie grundlegend zu verbessern. Dies kann zu kurzfristigen Effizienzgewinnen führen, ohne langfristige Verbesserungen zu erzielen.Eine ganzheitliche Sicht auf die Prozessverbesserung konzentriert sich darauf, langfristige Veränderungen und nachhaltige Verbesserungen zu erzielen.
Abhängigkeit von bestehenden SystemenRPA-Roboter sind oft auf die bestehenden Systeme und Benutzeroberflächen angewiesen, was ihre Wirksamkeit beeinträchtigen kann, wenn sich diese Systeme ändern.Eine ganzheitliche Sichtweise erkennt die Abhängigkeit von bestehenden Systemen und ermöglicht es, Lösungen zu entwickeln, die besser in die bestehende IT-Landschaft integriert sind.

Anwendungsfälle und Möglichkeiten der Automatisierung

Ein großes Einzelhandelsunternehmen mit einer breiten Produktpalette von Lebensmitteln bis hin zu Haushaltswaren.

Herausforderungen: Dieses Unternehmen hatte Schwierigkeiten, die Bestandsverwaltung und die Nachfrageprognose zu optimieren, was zu überfüllten Lagern und regelmäßigen Produktmangel führte.

Technologie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML)

Lösung: Durch den Einsatz von KI und ML verbesserte das Unternehmen seine Nachfrageprognose und optimierte die Bestandsverwaltung, indem es Muster und Trends in den Verkaufsdaten identifizierte.

Ergebnis: Das Unternehmen konnte seinen Lagerbestand besser steuern, die Lieferkette effizienter gestalten und die Kundenzufriedenheit durch eine verbesserte Produktverfügbarkeit erhöhen.

Eine mittelständische Bank mit einer umfassenden Palette von Finanzprodukten und -dienstleistungen.

Herausforderungen: Die Bank hatte Schwierigkeiten, den Kundenservice zu beschleunigen und gleichzeitig die Kosten für manuelle Prozesse, wie die Überprüfung von Kreditanträgen, zu reduzieren.

Technologie: Robotic Process Automation (RPA)

Lösung: Die Bank implementierte RPA, um die manuelle Überprüfung von Kreditanträgen zu automatisieren, indem sie Software-Roboter einsetzte, die die relevanten Informationen aus den Anträgen extrahierten und sie gegen die Kriterien der Bank abgleichen.

Ergebnis: Die Bank reduzierte die Bearbeitungszeit von Kreditanträgen erheblich, senkte die Betriebskosten und verbesserte die Kundenzufriedenheit.

Ein großes Pharmaunternehmen mit einer Vielzahl von Medikamenten und medizinischen Geräten.

Herausforderungen: Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, seine Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu beschleunigen und gleichzeitig die Compliance-Anforderungen einzuhalten.

Technologie: Low-Code/No-Code-Plattformen

Lösung: Das Pharmaunternehmen implementierte Low-Code/No-Code-Plattformen, um benutzerdefinierte Anwendungen für das Datenmanagement und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen zu entwickeln, ohne auf komplexe Programmierung zurückgreifen zu müssen.

Ergebnis: Das Unternehmen beschleunigte seine Forschungs- und Entwicklungsprozesse, verbesserte die Zusammenarbeit und gewährleistete die Einhaltung der Compliance-Anforderungen.

Ein mittelgroßes Fertigungsunternehmen, das verschiedene Maschinenbauteile herstellt.

Herausforderungen: Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, die Produktionseffizienz zu steigern und gleichzeitig die Qualität der Produkte sicherzustellen.

Technologie: Process Mining

Lösung: Durch den Einsatz von Process Mining analysierte das Unternehmen seine Produktionsprozesse, identifizierte Engpässe und ineffiziente Abläufe und führte gezielte Verbesserungen durch.

Ergebnis: Das Unternehmen konnte seine Produktionseffizienz steigern, die Qualität der Produkte erhöhen und die Betriebskosten senken.

Ein international agierendes Logistikunternehmen, das Fracht- und Lieferdienstleistungen anbietet.

Herausforderungen: Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, die pünktliche Lieferung von Paketen sicherzustellen, die wachsende Nachfrage nach schnelleren Lieferzeiten zu bewältigen und gleichzeitig den Kraftstoffverbrauch und die Umweltauswirkungen zu reduzieren.

Technologie: Internet der Dinge (IoT) und künstliche Intelligenz (KI)

Lösung: Das Logistikunternehmen implementierte IoT-Geräte in seiner Fahrzeugflotte, um in Echtzeit Daten über den Standort, den Zustand und die Effizienz der Fahrzeuge zu sammeln. Anschließend nutzte es KI-Algorithmen, um optimale Routenplanung und Fahrzeugwartung basierend auf den gesammelten Daten zu ermitteln.

Ergebnis: Das Unternehmen verbesserte die pünktliche Lieferung von Paketen, reduzierte den Kraftstoffverbrauch und die Umweltauswirkungen und konnte so den Kundenservice insgesamt steigern.

Fazit – Enterprise Automation

Trotz der eindeutigen Vorteile zögern viele Unternehmen, neue Technologien wie Unternehmensautomatisierung einzuführen, und misstrauen den Veränderungen, die sie mit sich bringen können. Unternehmen stehen jedoch auch unter starkem Marktdruck, effizienter zu arbeiten und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Durch den Einsatz von Unternehmensautomatisierung können Unternehmen ihre betrieblichen Prozesse beschleunigen und optimieren, ohne die Qualität ihrer Services zu beeinträchtigen, was bedeutet, dass alle Beteiligten gewinnen.

Effizientes Datenmanagement ist zum Gebot der Stunde geworden. Wenn ein Unternehmen die Betriebskosten senken, die Kundenbindung und -zufriedenheit erhöhen oder die Gesamtleistung verbessern möchte, kommt es darauf an, wie effektiv es seine Prozesse automatisiert. Für ein Unternehmen, das wettbewerbsfähig bleiben und diese Ziele erreichen möchte, ist die Einführung von Unternehmensautomatisierungstechnologien wie Robotic Process Automation (RPA), Prozess-Mining und künstliche Intelligenz (KI) in seine Geschäftsprozesse zur Steigerung der Produktivität unerlässlich.

Weitere Artikel auf unserer Seite

Über mich

  • Maximilian Schneider

    Als Customer Success Manager mit journalistischer Expertise ist es meine primäre Verantwortung, eine kritische und doch objektive Analyse zu gewährleisten.

    In dieser Rolle strebe ich danach, ein hohes Maß an Sachkenntnis in Bezug auf die digitale Transformation zu vermitteln. Ich fokussiere mich auf die Bereitstellung von Transparenz inmitten der Komplexität und fördere eine auf Fakten basierende Perspektive auf die oft übertriebenen Versprechungen des Marktes.

    Mein Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis der digitalen Landschaft zu fördern, das es den Nutzern ermöglicht, informierte Entscheidungen zu treffen.

    Durch regelmäßige Publikationen und Berichte lade ich Sie ein, sich an einem fortlaufenden Dialog zu beteiligen, um die Wahrheit hinter den Marketingaussagen zu entdecken und zu verstehen. Dieser Prozess soll nicht nur aufklären, sondern auch eine Basis für eine verantwortungsvolle und ethische Annahme von digitalen Innovationen schaffen.

    Ihre Meinung zählt! Teilen Sie deshalb gerne Ihre Gedanken und Anregungen.

    Ich bin gespannt auf Ihr Feedback: [email protected]

Weitere Artikel

Alternatives Chat GPT 2023

Large Language Models als ChatGPT Alternative

Manchmal ist es eine gute Idee, sich über Alternativen zu informieren, auch wenn man bereits mit einer Lösung wie ChatGPT...

Zum Artikel
IT Transformation

IT-Transformation in der digitalen Welt inkl. SWOT Analyse

Der Begriff digitale Transformation bezieht sich auf eine umfassende kulturelle Veränderung hin zu agileren und intelligenteren Geschäftsmethoden. Künstliche Intelligenz (KI),...

Zum Artikel

Daten-Parsing-Tool mit Python, SROIE-Datensatz und maschinellem Lernen erstellen

Wenn Sie ein Python-Entwickler sind und ein Daten-Parsing-Tool erstellen möchten, ist dieses Tutorial genau das Richtige für Sie. Wir zeigen...

Zum Artikel
Arrow-up