Künstliche Intelligenz in der Praxis Die Zukunft der Prozessautomatisierung ist intelligent

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Seit den Anfängen des digitalen Zeitalters verfolgen Unternehmen das Ziel der umfassenden Prozessautomatisierung. Zunächst schien die robotergestützte Prozessautomatisierung die Antwort zu sein. Doch die Intelligente Prozessautomatisierung tritt inzwischen an ihre Stelle.

Es steht außer Frage, dass die robotergestützte Prozessautomatisierung (kurz: RPA) den Weg für die intelligente Prozessautomatisierung (kurz: IPA) geebnet hat. RPA bleibt weiterhin eine praktikable, wenn auch begrenzte Lösung. RPA ist in erster Linie ein aufgabenorientierter Ansatz, der darauf abzielt, menschliche Handlungen bei der Erledigung bestimmter, regelbasierter Aufgaben zu replizieren. RPA-Lösungen können jedoch weder selbstständig Inhalte verstehen, noch sind sie in der Lage, die Komplexität von End-to-End-Prozessen zu bewältigen.

Prozesse richtig verstehen

Intelligente Prozessautomatisierung basiert auf der Erkenntnis, dass Geschäftsprozesse zwei Hauptdimensionen haben: den Prozess selbst und die Daten, die ihm meist in Form von Dokumenten zugrunde liegen. Auf der Prozessseite ist es von entscheidender Bedeutung zu verstehen, wie Prozesse tatsächlich funktionieren, nicht nur wie sie funktionieren sollten. Jeder erfolgreiche Ansatz zur Prozessautomatisierung wäre unvollständig ohne die Berücksichtigung der Dokumente, die Informationen von einem Schritt zum nächsten tragen. Aus diesem Grund vereint IPA Prozessintelligenz mit intelligenter Dokumentenverarbeitung (kurz: IDP), wodurch Unternehmen bessere Kontrolle über Geschäftsabläufe erlangen und Prozesse und Entscheidungsfindung auf viel einfachere Weise automatisieren und optimieren können.

Prozessintelligenz, eine Kombination aus Process Mining und Task Mining, nutzt fortschrittliche Algorithmen zur Erfassung und Analyse der Zeitstempel in Geschäftsanwendungen, um visuelle Modelle von Prozessen zu erstellen. Anhand dieser Modelle lassen sich Abweichungen von idealen Prozessabläufen leicht erkennen, die Zeit oder Geld kosten, die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen oder Probleme bei der Einhaltung von Vorschriften verursachen könnten.

Unternehmen müssen ihre Prozesse verstehen, bevor sie die Prozessautomatisierung erfolgreich implementieren können. Prozessintelligenz liefert ihnen die dafür notwendigen Einblicke in die Praxis. Sie können Ineffizienzen beseitigen, bevor sie Ressourcen für die Automatisierung bereitstellen, und so den häufigen Fehler vermeiden, nicht funktionierende Prozesse zu automatisieren. Außerdem können sie Prozesse miteinander vergleichen, um festzustellen, welche Prozesse wahrscheinlich den größten ROI aus der Automatisierung erzielen werden. Nach der Automatisierung ermöglicht Prozessintelligenz eine kontinuierliche Überwachung, um Abweichungen oder Ineffizienzen zu erkennen, sobald sie auftreten. So können Unternehmen kleine Probleme angehen, bevor sie zu großen werden.

Die Macht der Daten nutzen

Wie bereits erwähnt, können Prozesse nicht getrennt von Dokumenten, in denen relevante Geschäftsdaten enthalten sind, betrachtet werden, da die meisten Geschäftsprozesse durch Dokumente, wie Rechnungen in der Buchhaltung oder E-Mails im Kundendienst, gesteuert werden. Ohne eine Möglichkeit, Dokumente zu analysieren, zu verstehen und zu verarbeiten, kann die Prozessautomatisierung nur begrenzte Ergebnisse liefern.

Intelligente Dokumentenverarbeitung wendet KI-basierte Fähigkeiten an, um Dokumente auf eine Art und Weise zu lesen und zu verstehen, wie Menschen Inhalte verstehen und verwalten. Das Ergebnis ist, dass die enthaltenen Informationen sofort verfügbar und umsetzbar sind, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. IDP spart nicht nur Zeit und Geld, sondern verringert auch das Risiko kostspieliger Fehler und gibt den Mitarbeitern die Möglichkeit, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren.

Im Vergleich zu RPA umfasst Intelligente Prozessautomatisierung also das große Ganze der Geschäftsprozesse und wendet KI-Technologien an, um die menschliche Entscheidungsfindung in jeder Phase widerzuspiegeln. Wenn eine einfache, regelbasierte Entscheidung erforderlich ist, kann RPA eine geeignete Lösung sein und erfolgreich eingesetzt werden. IPA-Fähigkeiten ermöglichen es aber, RPA-Projekte zu skalieren, und so die Automatisierung weiter ausbauen.

Reibungspunkte im Versand finden und eliminieren

Falsche Sendungsinformationen können beispielsweise an jedem Punkt des Versands zu Unterbrechungen, zur Verschwendung von wertvollem Kraftstoff oder Lieferverzögerungen führen. Wie schnell, genau und transparent Daten innerhalb ihrer Prozesse verarbeitet werden, ist daher ein wichtiger Leistungsindikator in Transport und Logistik. An dieser Stelle kann IPA maßgeblich dazu beitragen, die Bearbeitung von Versanddokumenten transparenter, präziser und effizienter zu machen. Der Ansatz ist genau abgestimmt auf die mobilen, dezentralisierten und lokalen Prozessabläufe in Transport und Logistik. So werden Fahrerhaus-, Mobil- oder andere Endgeräte zu nützlichen Instrumenten der Echtzeitvalidierung und -freigabe, um den Versand jederzeit am Laufen zu halten.

IPA kann beispielsweise eingesetzt werden, um die Nachverfolgung von Lieferinformationen zu optimieren. Informationen aus Versandanweisungen, Frachtbriefen, Belegen, Zustellungsnachweisen und Einkaufsbestellungen lassen sich sofort mit hoher Präzision über Mobilgeräte erfassen und überprüfen. Zusätzlich können unterzeichnete Kopien von Lieferdokumenten in Echtzeit und am richtigen Punkt im Prozess parallel zum Versender oder Empfänger von Waren über Computer oder Mobilgeräte verschickt werden, um den Versand jederzeit nachzuverfolgen.

Neue Ära der Automatisierung

Durch die Verschmelzung der einzigartigen Fähigkeiten von Prozessintelligenz und intelligenter Dokumentenverarbeitung läutet IPA eine neue Ära der Geschäftsprozessoptimierung ein. Unternehmen, die die Lücken früherer Ansätze schließen und die Möglichkeiten der KI voll ausschöpfen wollen, entdecken Chancen – ohne riesige Infrastrukturinvestitionen tätigen oder ganze Teams von Datenwissenschaftlern einstellen zu müssen.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

* Christian Marquardt ist Sales Director bei Abbyy.

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