Sie­ben Lek­tio­nen für den RPA-Er­folg

Scheer-Ma­na­ger Ul­rich Storck hat sie­ben Lek­tio­nen aus Kun­den­pro­jek­ten zu­sam­men­ge­tra­gen:

Computerwoche - - Technik -

1. Ein schlech­ter Pro­zess bleibt auch au­to­ma­ti­siert ein schlech­ter Pro­zess: Man soll­te Pro­zes­se ge­nau an­schau­en und erst op­ti­mie­ren, dann au­to­ma­ti­sie­ren. 2. RPA löst nicht je­des Pro­blem: Man muss die Pro­zes­se ganz­heit­lich be­trach­ten und Ein­schrän­kun­gen be­rück­sich­ti­gen.

3. Nicht nur auf die Tech­no­lo­gie fo­kus­sie­ren: Auch bei RPA gilt die klas­si­sche Vier-Säu­len-Stra­te­gie: Stra­te­gie, Im­ple­men­tie­rung, Pro­dukt, IT.

4. Loh­nen­de Pro­zes­se für RPA sys­te­ma­tisch iden­ti­fi­zie­ren: Be­ra­tern zu­fol­ge gibt es sechs plus zwei Kri­te­ri­en für Pro­zes­se: Wie­der­ho­lung, Häu­fig­keit, ge­rin­ge Aus­nah­me­quo­te, sta­bi­le Pro­zes­se, Zei­ter­spar­nis mög­lich, kei­ne Sys­tem­än­de­rung nö­tig. Die Kri­te­ri­en „re­gel­ba­siert“und „stan­dar­di­siert“sind da­ge­gen mit der Ein­be­zie­hung von KI nicht mehr so wich­tig, er­klärt Storck.

5. RPA-Pro­jek­te soll­ten agil sein: Ei­ne Rich­tung ist vor­ge­ge­ben, aber das En­d­er­geb­nis steht noch nicht fest.

6. Trans­pa­renz ist ein Schlüs­sel zum Er­folg: Das Wis­sen über Da­ten und Da­ten­flüs­se ist ein ent­schei­den­der Wett­be­werbs­fak­tor. Die Er­he­bung und Ana­ly­se wich­ti­ger Da­ten ist ein Schritt zur nächs­ten Au­to­ma­ti­sie­rungs­stu­fe. Wich­tig sind auch über­grei­fen­de Mo­del­lie­rung und Darstel­lung der Pro­zes­se. Die Aus­wer­tung al­ler Da­ten-Logs in Ana­ly­tics/Mi­nin­gTools führt zu Über­sicht und Trans­pa­renz. 7. Über­wa­chung und Feh­ler-Hand­ling: Lo­gi­sche Feh­ler kön­nen durch Au­to­ma­ti­sie­rung zu grö­ße­ren Schä­den füh­ren. Soft­ware­ro­bo­ter kön­nen nur Feh­ler be­han­deln, die wäh­rend der Mo­del­lie­rung be­dacht wur­den. Früh­zei­ti­ges Er­ken­nen und per­ma­nen­tes Mo­ni­to­ring sind da­her nö­tig.

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