Robotic Process Automation (RPA) ist eine Methode, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren. Es zielt darauf ab, die Effizienz zu steigern. Dafür werden Zeit gespart, Fehler reduziert und Ressourcen für komplexere Aufgaben freigesetzt.
RPA ist mehr als nur eine Technologie. Es ist ein Zusammenspiel aus Prozessanalyse, passender Software und organisatorischer Unterstützung. Durch RPA werden Arbeitsabläufe digitalisiert und die Qualität von Transaktionen verbessert.
Um RPA einzuführen, ist eine strukturierte Planung notwendig. Pilotprojekte und die Auswahl der richtigen Plattformen sind entscheidend. Das Lifecycle-Management und die Governance sorgen für einen stabilen Betrieb. Eine IDG-Studie zeigt, dass 53 % der Unternehmen RPA strategisch einsetzen. 65 % planen, in den nächsten 12 Monaten zu investieren.
Dieser Artikel bietet detaillierte Informationen zu RPA. Es geht um Definitionen, technische Grundlagen und praxisnahe Beispiele, besonders im SAP-Bereich. Hinweise zur Auswahl der Plattformen, zur Implementierung und zur Erfolgsmessung folgen.
Für weitere Informationen wird auf Fachliteratur verwiesen, wie das RPA-Handbuch (epubli, 2024). Es richtet sich an technikaffine Entscheider und Anwender in Deutschland, die Prozessautomatisierung nutzen möchten.
Was ist Robotic Process Automation und wie funktioniert Prozessautomatisierung?
RPA nutzt softwarebasierte Roboter, um wiederkehrende Aufgaben in IT-Systemen automatisch zu erledigen. Es ergänzt klassische Programmierung, wo direkte Systemintegrationen fehlen. Ziel ist es, Prozesse zu beschleunigen und Unternehmen in der Digitalisierung zu unterstützen.
Definition von RPA und Abgrenzung zur klassischen Automatisierung
RPA verwendet Software-Roboter, die menschliche Interaktionen mit Benutzeroberflächen nachahmen. Im Gegensatz dazu setzt klassische Softwareautomatisierung auf APIs und tiefere Systemintegrationen. RPA bietet eine Alternative, wenn APIs nicht verfügbar sind, durch UI-Automation.
Technische Grundlagen: Software-Roboter, Regeln und Schnittstellen
Software-Roboter führen Klicks, Tastatureingaben und Kopiervorgänge aus. Workflows werden als Regeln, Trigger und If-/Then-Logiken modelliert. Ausnahmebehandlungen sind explizit zu definieren, damit Prozesse robust bleiben.
Als Schnittstellen dienen APIs, Datenimporte wie CSV und Excel sowie direkte UI-Automation. Die Verbindung zu ERP- und CRM-Systemen ist üblich. Transparente Protokollierung erleichtert Monitoring und Fehleranalyse.
Low-Code/No-Code-Plattformen und Integration in Unternehmenssoftware
Low-Code/No-Code-Umgebungen wie SAP Build Process Automation bieten visuelle Werkzeuge zur Konfiguration von Bots. Das reduziert Einführungszeiten und bindet Fachabteilungen in die Umsetzung ein.
Voraussetzungen sind eine klare Prozessdefinition, verfügbarer Datenzugriff und passende Berechtigungen in der Unternehmenssoftware. Bei vorhandenen Cloud-ERP-Systemen lässt sich RPA als Service hinzufügen.
| Aspekt | RPA | Klassische Automatisierung |
|---|---|---|
| Vorgehen | UI-Automation, Regeln, Trigger | API-Integration, programmierte Schnittstellen |
| Einführungszeit | Kurz bis mittel, besonders mit Low-Code/No-Code | Mittel bis lang, abhängig von Entwickleraufwand |
| Benötigte Ressourcen | Prozesswissen, Konfigurationstools, Governance | Entwickler, Architekturkenntnisse, Tests |
| Skalierbarkeit | Gute Skalierbarkeit durch Orchestrierung | Skalierbar, aber meist aufwendigere Anpassungen |
| Einsatzgebiet | Wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben | Systemübergreifende, tief integrierte Prozesse |
Praxisnahe Anwendungsfälle im Unternehmensalltag
RPA wird in vielen Betrieben eingesetzt, um wiederkehrende Aufgaben effizienter zu gestalten. Automatisierung findet dort Anwendung, wo hohe Volumina, klare Regeln und strukturierte Daten vorliegen. Dies führt zu einer spürbaren Effizienzsteigerung und einer Reduktion von manuellen Fehlern.
Eingangsrechnungen automatisch erfassen und ins ERP übertragen
Die Rechnungsverarbeitung zeigt schnellen Nutzen. Eine manuelle Erfassung einer Rechnung mit 15 Positionen dauert etwa acht Minuten. Ein RPA-Invoice-Assistant kann diesen Vorgang in etwa zwei Minuten erledigen. RPA liest Daten aus PDF, Excel oder CSV, überträgt Felder ins ERP und startet eine automatische Kontierung.
Kundenaufträge maschinell aus Dokumenten lesen und anlegen
Für Kundenaufträge werden Artikelnummern, Beschreibungen, Mengen und Preise digital extrahiert. Bei umfangreichen Aufträgen mit 50–60 Positionen sinkt die Erfassungszeit deutlich. Roboter legen Aufträge im ERP an und reduzieren Übertragungsfehler. Der Mitarbeiter bleibt für Ausnahmen zuständig.
Kundendatenpflege und Stammdatenaktualisierung mittels digitaler Assistenten
Digitale Assistenten lesen E-Mails, Formulare und Telefonprotokolle. Bestehende Kundendatensätze werden gefunden und aktualisiert. Fehlt ein Datensatz, wird ein neuer Kundenstamm angelegt. Diese Form der Stammdatenpflege sorgt für konsistente Datenqualität und entlastet die Fachabteilung.
Monitoring: Ungebuchte Belege, offene Aufgaben und Healthchecks
RPA-Skripte durchsuchen SAP nach ungebuchten Belegen, offenen Genehmigungen und fehlgeschlagenen Buchungen. Ein manueller Systemcheck benötigt oft sieben Minuten. Ein RPA-Healthcheck liefert Ergebnisse in zwei Minuten und versendet automatisiert Fehlerlisten an zuständige Personen. Regelmäßiges Monitoring steigert die Stabilität des Betriebs.
Der Einsatz dieser Szenarien führt zu messbarer Effizienzsteigerung, geringerer Fehlerquote und entlasteten Mitarbeitern. Fachkräfte behalten die Kontrollfunktion und bearbeiten nur komplexe Fälle. Praxisbeispiele von Dienstleistern wie All for One und Ergebnisse aus Studien belegen die breite Anwendbarkeit und Wirtschaftlichkeit.
RPA im SAP-Umfeld: Implementierung und Standard-Bots
Die Einführung von RPA in SAP-Umgebungen beschleunigt Routinearbeiten und verbessert die Prozessstabilität. Ein Pilotprojekt ist zu Beginn empfohlen, um KPIs wie Zeitersparnis und Fehlerquote zu definieren. Danach wird ein Standard-Bot installiert und sukzessive angepasst, wobei ein Dienstleister involviert ist.
SAP Build Process Automation wird als Service zum SAP Cloud-ERP angeboten. Die Plattform ist sofort einsatzbereit und bietet Low-Code-Oberflächen für die Konfiguration von Bots. Diese Kombination ermöglicht die schnelle Aktivierung von Standard-Use-Cases und die Integration mit bestehenden ERP-Prozessen.
Vorkonfigurierte Software-Roboter enthalten typische Szenarien wie Rechnungsextraktion und Bestellgenerierung. Sie reduzieren den Implementierungsaufwand und liefern sofort Mehrwert in den Bestellprozessen. Standard-Bots bieten Basis-Integrationen ins ERP und sparen manuelle Schnittstellenarbeit.
Dienstleister wie All for One erweitern Standard-Bots um firmenspezifische Validierungsregeln und automatisierte Kontierung. Ziel ist die Entwicklung skalierbarer digitaler Assistenten. Menschen behalten Kontroll- und Ausnahmeaufgaben, während Software-Roboter Routinevorgänge abwickeln.
Beispielprozesse zeigen messbare Effekte. Die Rechnungserfassung benötigt manuell etwa 8 Minuten, mit Roboter rund 2 Minuten. Healthchecks weisen ähnliche Einsparungen auf. Auftragsanlage mit vielen Positionen profitiert von hoher Durchsatzrate und geringerer Fehlerquote.
Implementierungsanweisung:
- 1. Pilot mit klaren KPIs starten.
- 2. Standard-Bot installieren und Kernprozesse abdecken.
- 3. Anpassungen durch Dienstleister iterativ vornehmen.
- 4. Lifecycle-Management für Updates und Monitoring einrichten.
| Prozess | Manuell (Min.) | Mit RPA (Min.) | Hauptnutzen |
|---|---|---|---|
| Rechnungserfassung | 8 | 2 | Zeitersparnis, weniger Übertragungsfehler |
| Healthcheck | 7 | 2 | Regelmäßige Überwachung, frühe Fehlererkennung |
| Auftragsanlage (many items) | 10 | 3 | Erhöhter Durchsatz, konsistente Daten |
RPA und KI: Kombination für höhere Präzision und Workflow-Optimierung
Die Kombination von RPA mit KI-Komponenten revolutioniert die Datenverarbeitung. Sie verringert die Notwendigkeit manueller Eingriffe erheblich. Dadurch erweitern sich die Einsatzmöglichkeiten durch gezielte Automatisierung. Der Fokus liegt auf der sauberen Datenerfassung, fehlerfreien Prozessen und skalierbaren Abläufen.
OCR und Document Understanding ermöglichen die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen. Dies umfasst PDFs, Scans und Bilder. Vorverarbeitungslogik wie Bildbereinigung und Textnormalisierung steigert die Erkennungsrate. Die Genauigkeit von OCR wird als KPI überwacht.
Mit Maschinelles Lernen werden Modelle für die Klassifikation von Dokumenttypen und Ausnahmenentdeckung trainiert. Die ständige Aktualisierung der Trainingsdaten ist entscheidend, damit die Modelle mit neuen Daten zurechtkommen. Dies führt zu weniger manuellen Korrekturen und einer höheren Automatisierungsrate.
Orchestrierung integriert einzelne Roboter-Aufgaben in einen umfassenden Workflow. Ein zentraler Orchestrator verwaltet die Ausführungspläne, Fehlerbehandlung, Logging und Berechtigungen. So wird die Skalierung der RPA-Landschaften gesteuert und die Betriebssicherheit verbessert.
Praktische Anleitungen umfassen die Validierung und Pflege von Modellen sowie die Anpassung an Backend-Systeme wie SAP. Bei SAP-Integration sind Workflows an ERP-Transaktionen und Rollenmodelle anzupassen. Dies senkt Fehlerquoten und beschleunigt die Durchlaufzeiten.
Technische Routinen sollten automatische Escalationspfade für Ausnahmen enthalten. Regeln können durch Modelle ergänzt werden, wenn Muster nicht mehr strikt regelbasiert erfasst werden. Diese Kombination von RPA, KI und Orchestrierung führt zu robusterer Prozessautomatisierung.
Erfolgsfaktoren für Einführung, Betrieb und Akzeptanz
Eine gut durchdachte Einführung ist der Schlüssel zum Erfolg von RPA-Projekten. Die Projektplanung sollte in klar definierte Phasen unterteilt sein. Dazu gehören die Auswahl der Prozesse, ein Pilotprojekt mit festgelegten KPIs, die Entwicklung eines MVP und schließlich die Skalierung.
Ein Pilotprojekt startet mit messbaren Kennzahlen. Beispiele hierfür sind die Zeitersparnis pro Transaktion oder die Reduktion der Fehlerquote. Diese Daten helfen, den Erfolg des Projekts zu messen.
Ein stabiler Betrieb wird durch ein effektives Lifecycle-Management sichergestellt. Wartung, Update-Management und Dokumentation sind unerlässlich. Es ist wichtig, frühzeitig die Rollen wie Prozessverantwortliche, RPA-Owner und Betriebsteam zu definieren. So läuft der operative Betrieb reibungslos.
Change-Management erfordert klare Kommunikation. Es ist entscheidend, die Mitarbeiter frühzeitig einzubeziehen. Workshops und Trainings helfen, Unsicherheiten zu reduzieren und die Akzeptanz zu steigern. Governance-Strukturen sorgen für klare Entscheidungswege und Verantwortlichkeiten.
Sicherheitsanforderungen müssen technisch und organisatorisch umgesetzt werden. Es ist wichtig, Zugangskonzepte, Protokollierung und die Nachvollziehbarkeit von Aktionen festzulegen. Verschlüsselung von Daten und Separation of Duties müssen in den Workflows integriert werden, um Compliance-Anforderungen wie GoBD zu erfüllen.
Kennzahlen zur Erfolgsmessung sind regelmäßig zu erheben. Man prüft Zeitersparnis, Fehlerreduktion in Prozent, Durchsatzsteigerung und ROI. Healthchecks und kontinuierliches Monitoring verhindern Leistungsverluste und fördern die ständige Verbesserung.
Es wird empfohlen, Dienstleister nur ergänzend einzusetzen. Internes Know-how bleibt zentral. Kontinuierliche Dokumentation und iterative Optimierung sichern langfristige Effizienzsteigerung.
Fazit
RPA automatisiert regelbasierte, wiederkehrende Aufgaben, was klare Nutzenpotenziale für die Digitalisierung bietet. Durch die Kombination mit KI steigt die Präzision und Skalierbarkeit der Prozesse. Im SAP-Umfeld stehen etablierte Plattformen und Standard-Bots bereit, die eine schnelle Implementierung ermöglichen.
Für eine erfolgreiche Prozessautomatisierung ist ein methodischer Ansatz erforderlich. Priorisieren Sie Prozesse nach Aufwand und Nutzen. Starten Sie mit einem Pilotprojekt und nutzen Sie Low-Code/No-Code-Plattformen für schnelle Ergebnisse. Definieren Sie klare KPIs und Governance-Regeln, um Optimierung und Effizienzsteigerung messbar zu machen.
Operativ ist die Einbindung der Mitarbeitenden zentral; die finale Kontrolle verbleibt beim Menschen. Planen Sie Wartung, Lifecycle-Management sowie Sicherheits- und Compliance-Vorgaben ein. Angebote von Anbietern wie SAP und Dienstleistern wie All for One erleichtern den Einstieg und die Skalierung. So kann RPA nachhaltige Zeit- und Qualitätsgewinne liefern.
