Ich habe während meiner Berufstätigkeit als IT Manager schon Dutzende von Automatisierungen im Controlling/Rechnungswesen implementiert, häufig für weit verbreitete Excel-Applikationen. Bereits Einsteiger können mit der Makro-Aufzeichnung wiederkehrende Arbeitsschritte automatisieren; wenn Regeln erforderlich sind, bietet Excel mit der Makro-Programmierung (Programmiersprache: VBA oder C#) auch die Möglichkeit zur Gestaltung komplexer Workflows, auch den Zugriff auf diverse Datenquellen.
Robotic Process Automation (RPA) lässt sich – vereinfacht gesprochen – als eine solche Makro-Programmierung verstehen. Auch hier gibt es bei den bekannten Anwendungen ein Desktop Recording, so dass ein Arbeitsprozess aufgezeichnet und später automatisiert ausgeführt werden kann. RPA geht natürlich darüber hinaus, mit graphischen Benutzeroberflächen (vergleichbar Microsoft Visio) lassen sich Ablaufdiagramme erstellen, die dann automatisiert ausgeführt werden. RPA lässt sich folglich beschreiben als Programmierung eines (Software)Roboters. Bekannte RPA-Anbieter sind UIPatch, Automation Anywhere, Blue Prism.
RPA geht natürlich über die Makro-basierte Automatisierung hinaus: Erstens, RPA kann problemlos mit Systembrüchen in Workflows umgehen, das heißt: Es können diverse Applikationen angesteuert werden. Zweitens, die Konfiguration/Programmierung ist mächtiger, zumal auch – drittens – „vorgefertigte Bausteine“ vorliegen. Es sind – das muss man wissen – aber sehr präzise Anweisungen auf Tasten- bzw. Klickebene nötig. Die Autoren des Buches „Robotic Process Automation (RPA) – Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen“ schreiben: „Nur geringste Veränderungen im Prozess (z.B. Software-Update von angesprochenen Applikationen), nicht exakt vordefinierte Entscheidungsregeln oder fehlende Anweisungen führen zu Fehlern im Ablauf und zum Abbruch des Roboters.“ (S. 36)
“Robotic Process Automation (RPA) – Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen. Voraussetzungen, Funktionsweise und Implementierung am Beispiel des Controllings und Rechnungswesens“ von Prof. Dr. Christian Langmann und Daniel Turi, Verlag SpringerGabler, 75 Seiten, Erscheinungsjahr 2020, 38 Euro
Summa Summarum gilt: RPA ist ein Erfolg, die Dynamik der Verbreitung ist hoch. Das liegt nicht zuletzt an kurzen Payback-Perioden (Häufig unter einem Jahr). “Unternehmensvertreter gehen heute davon aus, dass Finanzprozesse in 5 bis 10 Jahren zu weit mehr als 80 Prozent durch neue Technologien wie RPA automatisiert und digitalisiert sind.“ (S. 2). Dies wird unterstrichen durch eine beeindruckende Zahl, die im Fachbuch genannt wird: “Beispielsweise erfolgt bei der Deutschen Bahn die Anträge zur Abrechnung einer Dienstreise bzw. der damit anfallenden Reisekosten dank einer RPA-Lösung zu 92,6% automatisch.“ (S. 8).
Robotic Process Automation: Überblick zur Umsetzung in der Praxis
Zu Beginn der Einführung von RPA steht zunächst die Identifizierung von geeigneten (Teil)Prozessen für die Automatisierung. Es qualifizieren sich typischerweise Prozesse, die folgende Kriterien erfüllen: Prozesse mit hoher Standardisierung, hohem Anteil an Routine, mit regelbasierten Abläufen, maschinenlesbare Inhalte (darunter fallen auch semi-strukturierte Inhalte wie Emails), hohe Wiederholungszahl (damit sich der Implementierungsaufwand lohnt).
Für die Automatisierung eines ausgewählten Prozesses beginnt man zunächst mit einer Optimierung und Dokumentation dieses Prozesses (Dokumentation: bis auf Keystroke-Ebene). Bisweilen gilt: Diese Prozessoptimierung kann in vereinzelten Fällen sogar dazu führen, dass die Automatisierung mit RPA keine signifikanten Effizienzgewinne mehr bedeuten würde. Das gilt insbesondere, wenn Prozesse innerhalb einer einzelnen Anwendung ablaufen und die Spielräume für Automatisierung innerhalb dieses Systems genutzt werden.
Warum Optimierung so wichtig ist, verdeutlicht auch das Zitat einer Führungskraft aus dem Buch – ein treffendes wie amüsantes Zitat: “Wenn Sie einen Scheißprozess digitalisieren, dann haben Sie einen scheiß digitalen Prozess.“ (S. 23)
Im nächsten Schritt werden die Prozesse modelliert. Wie bereits erwähnt, steht etwa ein (Desktop) Recording zur Verfügung. Vor allem aber eine graphische Oberfläche, dazu vorentwickelte Module.
Die gesamte Einführungszeit beläuft sich in einigen (wenigen) Fällen auf wenige Wochen, die vollumfängliche Umsetzung mit organisatorischen Umgestaltungen, Entwicklung einer RPA Governance dauert durchaus 4 bis 6 Monate.
Unternehmen, die RPA heute bereits nutzen: Allianz, Arvato, BASF, Bertelsmann, Bouygues, Daimler, Fujitsu, GE, Lilly, Linde, Lufthansa, Merck, Telefónica, Deutsche Telekom, Deutsche Bahn, Siemens, Symantec
Robotic Process Automation: Lessons Learned, SPA
Ein Mehrwert des Buches ist neben diversen Praxistipps („Eine einfache Maßnahme, um die operative Verzahnung stärker voranzutreiben, ist das Vergeben von Namen an Roboter durch die Mitarbeiter selbst (z.B. „Scott, mein Roboter“).“, S. 49) die sogenannte RPA Heatmap: Welche Prozesse eignen sich zur Automatisierung im Controlling und Rechnungswesen. Hier gibt’s eine schöne Übersicht, hierzu ein paar Beispiele: Teilprozessschritte „Management des Reportingsystem- und Datenprozess“, „Berichterstattung (Zahlenteil)“.
Da wir uns (zunehmend) im Zeitalter der KI bewegen, nimmt es nicht wunder, dass natürlich auch RPA um diese Technologie erweitert werden kann. Aus RPA wird dann Smart Process Automation (SPA). So lassen sich etwa bei der automatischen Rechnungsdatenverarbeitung Kostenpositionen hinsichtlich Auffälligkeiten überprüfen, solche statistischen Tools werden ja bereits in der Wirtschaftsprüfung eingesetzt. Stolpert das SPA-Tool über eine solche Kostenposition, wird eine Email an einen Mitarbeiter aus der Finanzabteilung versandt (bzw. an eine Gruppenmail).
Fazit: Ein lesenswertes Buch für jeden, der den Einstieg in RPA sucht oder ein grundsätzliches Verständnis zu RPA braucht, um zu entscheiden, ob diese Technologie für das eigene Unternehmen Sinn macht.
