„Work smarter“ –Business Process Automation zur Optimierung von Abläufen und Steigerung der operativen Effizienz (Teil 1)
Dieser Artikel ist der erste von zwei Beiträgen einer Serie zu Business Process Automation (BPA) und vermittelt grundlegendes Wissen über die Entwicklung von BPA, stellt zentrale Technologien vor und erläutert die verschiedenen Automatisierungstypen. Ziel ist es, Leserinnen und Lesern ein strukturiertes Grundverständnis für das Thema zu geben und damit eine fundierte Basis für die vertiefende Auseinandersetzung mit moderner Prozessautomatisierung zu schaffen.
Die Evolution der Business Process Automation
Über Jahrzehnte hat sich die Automatisierung von Geschäftsprozessen im Umfeld des Geschäftsprozessmanagements etabliert und weiterentwickelt, wobei sie vor allem in den 1980er-Jahren stärker in den Fokus rückte, als Office-Automatisierungs- und Workflow-Systeme zunehmend zum Einsatz kamen (Eder und Köpke 2018). Einen weiteren Meilenstein bildete das Business Process Reengineering: Hierbei wurde mittels radikaler Neugestaltung der Prozesse eine spürbare Steigerung von Leistung, Qualität und Geschwindigkeit erreicht (Weske 2019). Dabei ging es nicht allein darum, manuelle Aufgaben durch IT-Systeme zu ersetzen, sondern vor allem darum messbare Effizienzgewinne, zum Beispiel durch das Automatisieren von repetitiven und zeitintensiven Aufgaben, zu erzielen. Dies ermöglicht es Mitarbeitenden ihre Kapazitäten auf kreativere, strategischere Tätigkeiten zu konzentrieren.
Stufen der Automatisierung
Die Anwendung von BPA hat sich über die Jahre weiterentwickelt und lässt sich in verschiedene Stufen aufteilen, um so den Gegebenheiten der Prozesse (z.B. den Grad der Standardisierung) und den Bedürfnissen der Prozessteilnehmer gerecht zu werden. Laut Rosemann et al. (2024) kann die Entwicklung wie folgt unterteilt und beschrieben werden (siehe Abbildung 1):
Task Automation. Die erste und einfachste Stufe umfasst die Automatisierung von simplen, sich wiederholenden und regelbasierten Aufgaben. In diesem Stadium sind die Automatisierungslösungen darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben eigenständig auszuführen, um manuellen Aufwand und Fehler zu reduzieren. Ein Beispiel hierfür wäre beispielsweise der automatisierte Versand von Zahlungserinnerungen.
Workflow Automation. Die nächste Stufe bezieht sich auf die Automatisierung mehrerer Aufgaben innerhalb eines Geschäftsprozesses. Dies umfasst z.B. die koordinierte Übergabe von Dokumenten, Informationen oder Aufgaben zwischen den am Prozess beteiligten Personen (Eder und Köpke 2018), z.B. in einem Genehmigungsprozess für Investitionsanträge. In diesem Zusammenhang steuert die Automatisierungslösung die Abfolge von Aufgaben gemäß vordefinierter Workflows (Aalst und Hee 2002), wodurch menschliches Eingreifen zur Initiierung nachfolgender Aufgaben entfällt. Somit kann die Koordination von Aufgaben und operative Effizienz eines Prozesses verbessert werden.
User Automation. Die dritte Stufe, bekannt als User Automation, entstand mit Robotic Process Automation (RPA) (Rosemann et al. 2024). Dabei werden Software-Bots eingesetzt, die menschlichen Interaktionen mit Benutzeroberflächen nachahmen (Syed et al. 2020) und festgelegte Geschäftsregeln und Workflows befolgen, wodurch menschliche Kontrolle nur auf Ausnahmefälle beschränkt wird (IEEE Standards Association 2017). Ein möglicher Use Case wäre bei einem Kreditantrag. Hier könnte ein RPA-Bot automatisch Bonitätsdaten aus verschiedenen internen und externen Quellen (z. B. Schufa, CRM-System, Excel-Dateien) sammeln und diese selbstständig in das Kernbankensystem übertragen.
Process Autonomization. Im Gegensatz zu den zuvor beschriebenen Automatisierungsstufen ist die Prozessautonomisierung nicht regelbasiert und vorhersehbar. In diesem Stadium können Maschinen eigenständige Entscheidungen treffen, indem sie eine Vielzahl prozessbezogener Daten analysieren. Dieser Fortschritt ermöglicht die Entwicklung anpassungsfähiger Prozesse, bei denen Systeme die Steuerung dynamisch verändern können. So sind sie beispielsweise in der Lage, während der Prozessausführung relevante Ereignisse basierend auf neuen Eingaben zu identifizieren, wodurch Agilität und Flexibilität in Geschäftsabläufen gesteigert werden (Rosemann et al. 2024). Ein Beispiel wäre ein Kreditentscheidungsprozess, der nicht nur standardisierte Bonitätsdaten analysiert, sondern auch in Echtzeit zusätzliche Einflussfaktoren wie aktuelle Markttrends oder Unternehmensnachrichten erkennt und darauf basierend den Prüfprozess selbstständig anpasst.
Umfassende Technologien und Automatisierungstypen
BPA ist ein weitreichendes Konzept, das sich nicht auf eine Technologie beschränken lässt. So gibt es eine Vielzahl an Technologien, die einzeln oder zusammen eingesetzt werden können, um Prozesse zu automatisieren. So können Technologien wie RPA benutzt werden, um die vorherig beschriebene User Automaiton zu bewerkstelligen aber auch weitere Technologien, wie z. B. Process Mining dazu eingesetzt werden, um beispielsweise Monitoring und Compliance-Checks zu automatisieren. Angelehnt an Parasuraman (2000) lassen sich die zu automatisierenden Aspekte oftmals in Daten-, Analyse-, Entscheidungs- und Aktionsautomatisierung unterteilen:
Daten-Automatisierung: Bezieht sich auf die Automatisierung der Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung. Dies umfasst z.B. die Datenpipelines, die Transaktionsdaten aufnehmen und umwandeln, bis sie in strukturierter Form zur weiteren Verwendung bereitstehen.
Analyse-Automatisierung: Ermöglicht den Einsatz automatisierter Werkzeuge wie Dashboards oder prädiktiven Analysen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Abläufe zu überwachen und Entscheidungen zu unterstützen. Sie beginnt in dem Moment, in dem die aufbereiteten Daten für Reporting- und Analysezwecke eingesetzt werden, um beispielsweise Risikoanalysen oder Forecasting zu betreiben.
Entscheidungs-Automatisierung: Bezieht sich auf die Automatisierung von Entscheidungsprozessen innerhalb eines Geschäftsablaufs z.B. über eine Kreditvergabe. Dabei können Systeme Entscheidungen treffen, von einfachen, regelbasierten Vorgaben bis hin zu komplexeren Szenarien, die auf künstlicher Intelligenz beruhen.
Aktions-Automatisierung: Automatisiert menschliche Tätigkeiten und Arbeitsabläufe, beispielhaft die Vertragserstellung. Häufig erfolgt dies in Kombination mit Entscheidungsautomatisierung, wobei insbesondere auf höheren Ebenen Aktionen durch komplexe Entscheidungslogiken ausgelöst werden.
Die Entwicklung von BPA zeigt, dass es längst mehr als ein Kostensenkungswerkzeug ist. Es ist zum strategischen Hebel geworden, um Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Qualität in Einklang zu bringen, vorausgesetzt Unternehmen kombinieren die richtigen Technologien und wählen für jeden Prozess die passende Automatisierungsstufe. Im nächsten Beitrag wird Hyperautomation, ein Konzept von BPA, vorgestellt, welches darauf abzielt, alles in einem Unternehmen zu automatisieren, was möglich ist.
Referenzen
Aalst, W. M. van der and Hee, K. van. 2002. Workflow Management: Models, Methods, and Systems, The MIT Press.
Eder, J. and Köpke, J. 2018. “Workflow Management and Workflow Management System”, in Encyclopedia of Database Systems, ed. by L. Liu and M. T. Özsu, New York, NY: Springer New York, pp. 4709–4714.
IEEE Standards Association. 2017. “IEEE Guide for Terms and Concepts in Intelligent Process Automation”, in IEEE Std 2755-2017 (), pp. 1–16.
Parasuraman, R. 2000. “Designing automation for human use: empirical studies and quantitative models”, in Ergonomics (43:7), PMID: 10929828, pp. 931–951.
Rosemann, M., Brocke, J. v., Van Looy, A., and Santoro, F. 2024. “Business process management in the age of AI – three essential drifts”, in Information Systems and e-Business Management (22:3), pp. 415–429.
Syed, R., Suriadi, S., Adams, M., Bandara, W., Leemans, S. J., Ouyang, C., ter Hofstede, A. H., van de Weerd, I., Wynn, M. T., and Reijers, H. A. 2020. “Robotic Process Automation: Contemporary themes and challenges”, in Computers in Industry (115), pp. 1–15.
Weske, M. 2019. “Business Process Management Methodology”, in Business Process Management: Concepts, Languages, Architectures, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 385–400.
