Prozess- vs. Roboteroptimierung

Im Rahmen der Automatisierung von Geschäftsprozessen mit Robotic Process Automation (RPA) arbeiten virtuelle Kollegen vorgegebene Aufgaben ab und Unternehmen schaffen somit mehr Effizienz. Bei der Umsetzung derartiger Projekte müssen sich Anwender immer mehr mit der sogenannten Automatisierungs-Hygiene auseinandersetzen. In der Regel entstehen daraus zwei Baustellen: Zum einen die Prozess- und zum anderen die Roboteroptimierung. Fälschlicherweise findet häufig eine Vermischung beider Ansätze statt. Dabei handelt es sich um zwei völlig unabhängig zu betrachtende Vorhaben beziehungsweise Unterprojekte eines übergeordneten Digitalisierungsprogramms. Während die Prozessoptimierung den grundsätzlichen Verlauf der Vorgänge verbessert, Abläufe harmonisiert, überflüssige Schritte eliminiert und ineffiziente Vorgehensweisen durch wirksamere ersetzt, befasst sich die Roboteroptimierung mit der Verbesserung der Software-Automation an sich. Aber welcher Ansatz bietet sich in welcher Situation an?

Analyse vorhandener Prozesse

Wer Roboter- und Prozessoptimierung im gleichen Arbeitsgang durchführt, läuft Gefahr, multidimensionale Fehlerbilder zu erzeugen. Deren Ursprünge lassen sich im Nachgang nur schwer ermitteln und Mängel nicht ordnungsgemäß beheben. Infolgedessen bietet sich eine Durchführung in zwei Schritten an – entweder zuerst optimieren und danach automatisieren oder umgekehrt. Darüber hinaus stellen Anwender in der Regel schnell fest, dass selbst die Automatisierung eine kontinuierliche Optimierung braucht. Es gilt zu entscheiden, an welchen Stellen die limitierten Ressourcen des Unternehmens am sinnvollsten zum Einsatz kommen. Sie sorgen dafür, dass sämtliche Geschäftsabläufe robotertauglich dokumentiert werden sowie der Projektverlauf konsequent verfolgt wird. Im ersten Schritt muss der existierende Prozess sorgfältig analysiert und eins zu eins in den Software-Roboter überführt werden. Stehen zur Untersuchung keine historischen Daten zur Verfügung, können die Entwickler auch einzelne Abläufe im Tagesgeschäft analysieren, um daraus Schlüsse in Bezug auf den Vorgang zu ziehen. Zusätzlich hilft es auch, Mitarbeiterinterviews durchzuführen. Hier lassen sich für den Nutzer auf den ersten Blick unlogische, aber durch die Applikationen vorgegebene Abläufe ermitteln und dokumentieren. Solche Fälle sind allgemein bekannt: Der Nutzer muss aus der aktuellen Eingabemaske mehrere Schritte zurückgehen und dort bereits eingegebene Daten herauskopieren, um sie in der aktuellen Maske zur Weiterverwendung wieder einfügen zu können. Alternativ werden nicht dokumentierte Schritte des Prozesses außerhalb des Computers durchgeführt, für die die Prozessanalyse selbst blind ist. Diese betrachtet in der Regel nur den Teil des Vorgangs, der auf dem Mitarbeitersystem stattfindet beziehungsweise im „offiziellen“ Prozessablauf definiert ist. Bei erster Betrachtung scheint es, als dürften solche Schritte eigentlich gar nicht existieren – die Realität sieht allerdings meist anders aus: Es gibt in der Tat massenhaft ausgedruckte Listen und Spickzettel mit zusätzlichen Informationen oder vorgefertigten Texten in den Schubladen der erfahrenen Mitarbeiter, die ihnen ermöglichen, effizienter zu arbeiten. Im schlimmsten Fall ist dieses Wissen nicht ausformuliert, sondern lediglich in den einzelnen Köpfen der Experten zu finden. All dieses Wissen gilt es in der Analysephase zu Tage zu fördern. Ob die Informationen aus Selbstschutz „gehortet“ werden oder einfach nur über die Zeit gewachsen sind, ob sie zwischen den Arbeitskräften bereits geteilt wurden oder nicht, spielt hierbei keine Rolle. Auch undokumentierte Entscheidungen, die der einzelne Mitarbeiter „aus dem Bauch heraus“ trifft, gehören dazu. Eine Roboteroptimierung ist elementar, um gute Ergebnisse zu erzielen und in der Anfangsphase des Betriebs einen akzeptablen Automatisierungsgrad zu erreichen. Der Aufwand hängt jedoch von der Qualität der initialen Daten ab. Falls genügend Informationen aus der Implementierungsphase zur Verfügung stehen, kann der Anwender dem Software-Roboter diese Variationen frühzeitig antrainieren. Anderenfalls fällt die Optimierung in die sogenannte „Get well“-Phase, die selbst als Bestandteil der produktiven Nutzung des Bots gilt und größtenteils in den ersten Monaten der Betriebsphase stattfindet – genau dann, wenn der Bot mit entsprechenden echten Produktionsdaten, -volumina, -antwortzeiten und -abläufen konfrontiert wird und aufgrund des limitierten Trainingsmaterials nur auf die ihm bekannten Variationen reagiert. Im Falle einer nicht definierten Abweichung bricht der Vorgang ab und geht zur weiteren Analyse zurück an die Entwickler. Sie entscheiden, ob es sich hierbei um einen Einzelfall handelt oder ob es sinnvoll wäre, dem Software-Roboter die Modifikation zusätzlich anzutrainieren. Dieser sogenannte kontinuierliche Serviceverbesserungs-prozess (englisch CSI) findet über die gesamte Lebensdauer des Bots statt.

Aufbau eines roboterfreundlichen Ökosystems

Komplexität und Häufigkeit misslungener Automatisierungen nehmen Einfluss darauf, an welcher Stelle und mit welchem Aufwand der Anwender eine Prozessoptimierung bei der Einführung einer RPA-Implementierung durchführen sollte. Das Anpassen eines nahezu statischen, geradlinigen Prozesses zur einfachen Adressänderung wird bei einer Optimierung vermutlich weniger Aufwand bedeuten als ein Ende-zu-Ende-Genehmigungs- oder -Bestellprozess mit vielen komplexen Entscheidungsbäumen, Verzweigungen und Alternativwegen. Der wiederum generiert bei gleichem Volumen aber – im Gegensatz zur Adressänderung – eine deutlich höhere Arbeitslast als bei der manuellen Bearbeitung eines nicht erfolgreichen automatisierten Geschäftsvorfalles. Daher sollte die Notwendigkeit einer Anpassung in der Regel traditionell auf Basis einer Kosten-Nutzen-Analyse bestimmt werden. Eine einfache Form der Optimierung, die den Automatisierungsgrad von Anfang an verbessert, stellt beispielsweise die Gestaltung eines „roboterfreundlichen“ Ökosystems dar. Hierzu zählen typischerweise die Maximierung von Fenstern, das Löschen von Daten-Caches, das Abschalten von Cookie-Meldungen sowie unnötiger Benachrichtigungsoptionen, das Erkennen von allgemeinen Meldungen, die sich ohne Beachtung des Inhaltes auf Basis rein gestalterischer Merkmale gefahrlos wegklicken lassen, oder die Optimierung der Anzeige (Schriftgröße, Schriftart, Hintergrundfarbe, Fenstergröße). Ein erfahrener Entwickler nutzt diesbezüglich noch weitere Tricks, mit denen er den Ablauf der Automation weniger fehleranfällig, schneller und flexibler gestalten kann. All diese Punkte haben jedoch eines gemeinsam: Der Ablauf des Prozesses selbst verändert sich dabei zunächst nicht. Die Prozessoptimierung bezieht sich hierbei auf die Verbesserung von Applikationen und Vorgehensweisen bei deren Bedienung. Komplexere Veränderungen des Prozessablaufs sowie mögliche Änderungen in der Applikationslandschaft bilden hingegen Prozessoptimierungen, die im Sinne einer schnellen sowie effektiven Umsetzung von RPA-Projekten im Standardfall kritisch zu sehen sind. Da sich bei einer Umgestaltung des Prozesses auch die Arbeitsweise der manuellen Bearbeitung ändert und möglicherweise die Art sowie Qualität von Ein- und Ausgabedaten beziehungsweise Berechtigungen variiert, betreffen solchen Projekte grundsätzlich weitere Abteilungen, die es sinnvollerweise so früh wie möglich zu involvieren gilt. Deren Einbeziehen erhöht die Komplexität und Laufzeit in Bezug auf die Inbetriebnahme und kann so einen möglichen Business Case negativ beeinflussen. Soll die Prozessoptimierung dennoch Bestandteil des Digitalisierungsprogrammes sein, müssen die Verantwortlichen sich klar machen, dass die Ressourcen nur in begrenzter Form zur Verfügung stehen. In den meisten Fällen lassen sich die Projektmitarbeiter aus dem Tagesgeschäft rekrutieren oder stammen aus Entwicklungsabteilungen, die nicht dezidiert für das Thema abgestellt sind. Damit wirkt sich deren limitierte Verfügbarkeit in der Regel negativ auf die Laufzeit und damit auf den Erfolg eines Implementierungsprojekts aus. Insbesondere dann, wenn Prozessveränderungen signifikante Einflüsse auf die Funktion des Software-Roboters haben und damit das eigentliche Projekt zusätzliche Komplexitätsgrade erfährt. Die Wahl des Zeitpunktes einer Prozessoptimierung bestimmt daher den Aufwand, der für Anpassungen der Automation entsteht, und damit implizit die Erfolgsrate.

Analysephase als grundlegende Basis

Steht die Prozessoptimierung am Ende eines Automatisierungsprojekts, kann dies einen sehr hohen Aufwand für die Anpassung der zuvor entwickelten Software-Roboter bedeuten – jede Modifikation des Ablaufes im Rahmen der nachgelagerten Optimierung bringt auch eine Abwandlung des Bots mit sich. Findet die Verbesserung der Prozesse bereits am Anfang statt, so sind die Auswirkungen auf den Software-Roboter aufgrund der Vorbereitungen geringer. Allerdings bleibt zu beachten, dass sich in einem solchen Fall eine Prozessoptimierung zwar positiv auf den initialen Automatisierungsgrad des Bots auswirkt, da die Komplexität des Vorgangs nachlässt und damit einen stabilisierenden Effekt auf die Ausführung hat. Jedoch sollte klar sein, dass die Prozessoptimierungsphase den Start der RPA-basierten Bearbeitung von Automatisierungsvorhaben verzögert – denn die Optimierungsphase stellt einen nicht zu unterschätzenden Faktor im Bereich der Projektplanung dar. Am besten lässt sich die Entscheidungsfindung in die Analysephase integrieren, da hier bewertet werden kann, welche Anstrengungen erforderlich sind, um den existierenden Ablauf in seiner vorliegenden Form zu automatisieren, und wie groß der Aufwand für die Prozessoptimierung wäre, bevor die Automatisierung einsetzt. Es zeigt sich, dass selbst ein gut automatisierter schlechter Prozess für einen entsprechenden Zeitraum eine praktikable Lösung sein kann und definitiv besser ist als ein schlecht automatisierter Prozess, bei dem der überwiegende Aufwand in die Optimierung fließt und zum Projektende keine Ressourcen mehr zur Verfügung stehen, um die Roboter zu optimieren.

Risiken und Nebenwirkungen

Im Regelfall führt ein direkter Beginn der Automatisierung – ohne vorherige Prozessoptimierung –zu einem deutlich schnelleren Ergebnis, aber höherem Aufwand bei der Roboteroptimierung und einer potenziell instabilen Ausführung der Automation. Allerdings beinhaltet diese, zumindest während der Entwicklung, kleinere Verbesserungen an der Konfiguration sowie der Bedienung verwendeter Tools mit Bordmitteln, die der Automatisierung zur Verfügung stehen, um den Bot so stabil wie möglich zu gestalten. Eine Prozessoptimierung verlängert und verkompliziert die Projektdauer insgesamt deutlich – beeinflusst jedoch den Automatisierungsgrad zu Beginn der produktiven Phase positiv, da eine effizientere Optimierung der Systeme für die Automatisierung stattfindet. Welche Herangehensweise sich als sinnvoll erweist, entscheidet in der Regel die Analysephase.

Quelle / Weitere Informationen finden Sie unter http://www.metaproc.com

Der Autor

Alexander Steiner ist Chief Solution Architect der meta:proc GmbH in Köln und übersetzt Kundenanforderungen in technisch umsetzbare Lösungen. Dabei nutzt er zuvor gemeinsam entwickelte Strategien, um die RPA-Implementierung optimal und möglichst nahtlos in eine existierende Unternehmens- und Prozesslandschaft einzubetten.