Eine Software steuert die Terminplanung, die Qualitätsdokumentation in der Fertigung erfolgt automatisiert und papierlos, Kundenanfragen übernimmt ein Chatbot: viele Unternehmensbereiche digitalisieren heute bereits unterschiedlichste Geschäftsprozesse. Künstliche Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) spielen dabei als Digitalisierungstools eine zentrale Rolle, da es eine Fülle Anwendungsfällen gibt, in denen ein schneller Einsatz möglich ist.

Doch welche Prozesse bieten das tatsächlich größte Verbesserungspotenzial? Und welche Tools sind am besten geeignet, um dieses Potenzial zu aktivieren? Mit der Digitalisierungs-Roadmap der msg advisors gelangen Unternehmen zu den optimalen Lösungen. Wir liefern eine Handlungsmatrix, mit der Unternehmen ihren digitalen Reifegrad erhöhen – und sorgen für einen Überblick bei den State-of-the-Art Technologien.

Die Herausforderung ist vielen Unternehmen vertraut: Zahlreiche Geschäftsprozesse sind bereits digitalisiert, aber an Schnittstellen zwischen Systemen oder Abteilungen kommt es zu Brüchen. Beispielsweise, wenn die Buchhaltung Bestellungen digital erfasst, im Falle von Fehlern beim Einlesen der Rechnungen diese aber manuell nachkorrigiert. Das kostet Zeit und somit Geld. Process Mining ermöglicht es, diese Potentiale zu identifizieren. Denn mit Process Mining lässt sich jeder IT gestützte Prozess in Echtzeit analysieren, was Fehlerquellen und Ineffizienzen aufdeckt.

Darüber hinaus ermöglicht die Erarbeitung von Handlungsempfehlungen, bei den richtigen Prozessschritten Automatisierungsmaßnahmen oder organisatorische Veränderungen voranzutreiben. Sind diese Informationen erfasst, kann mittels RPA eine Prozessoptimierung erfolgen. RPA bezeichnet den Einsatz von Software Bots, welche Routineaufgaben übernehmen – und den Mitarbeitern somit Zeit verschaffen, sich wieder mit wichtigeren Aufgaben zu befassen.

Allerdings sollten Unternehmen den Fehler vermeiden, sich zuerst mit der Fülle der technologischen Tools auseinanderzusetzen – und erst dann deren Einsatzoptionen zu prüfen. Diese Perspektive blendet in der Regel wichtige Aspekte wie Organisationsformen, Kommunikationswege und Geschäftsziele aus.

Der Ansatz der msg advisors verfolgt einen anderen, integrativen und somit effektiveren Weg für die gesamte Organisation. Wir prüfen den Reifegrad der Digitalisierung und zeigen in sechs Stufen den Handlungsbedarf sowie die geeigneten Lösungswege für eine optimale Digitalisierung auf. Dabei profitieren unsere Kunden von Benchmark-Werten aus unseren branchenübergreifenden Analysen, die Best Practice Szenarien, Lessons Learned und Richtwerte zur Erfolgsmessung aus Digitalisierungs-Projekten enthalten. Gemeinsam gleichen wir dabei auch Instrumente wie RPA, Data Lake oder SOA mit den vorhandenen Geschäftsprozessen ab. In Summe ergibt dies eine klare Digitalisierungs-Roadmap für den Anwender:

Die msg advisors bieten ein Toolkit mit zukunftsweisenden Technologien an, die Unternehmen im Zuge der Prozessdigitalisierung einsetzen können. Zwei Praxisbeispiele:

Chatbot: Als KI-gestützte Dialoganwendungen kommen Chatbots im direkten Kundenkontakt zum Einsatz und unterstützen die Callcenter-Mitarbeiter. Die Chatbots interpretieren mittels KI die Anfragen und generieren aus den vorhandenen Daten passende Antworten. Die Mitarbeiter können sich unterdessen auf andere Aufgaben konzentrieren.

Automatisierte Bilderkennung: Auf Basis von KI-gestützter Bilderkennung werden Instandhaltungsprozesse unterstützt. Durch die Auswertung von Bildinhalten können beispielsweise der Verschleiß und der Zustand von Solarmodulen bewertet werden. Die Integration kann hierbei direkt in die Instandsetzungssysteme erfolgen, so dass notwendige Wartungsarbeiten initiiert werden können. Der Einsatz von Drohnen im bebauten Raum verringert die Einsatzzeiten und die möglichen Risiken bei der Bewertung von Solaranlagen auf Gebäuden.

Robotic Process Automation: Die automatisierte Bearbeitung von Geschäftsprozessen durch Softwareroboter hilft in der Digitalisierung von Prozessen. Dabei übernehmen sogenannte Bots zeitintensive und fehleranfällige Tätigkeiten. Der Zielworkflow wird definiert und ins RPA System einprogrammiert. Die Grundlage hierfür bildet Process Mining.

Ein Einsatzfeld ist zum Beispiel die Rechnungsprüfung: Durch eine zielgerichtete Unterstützung von RPA-Bots lässt sich der Prozess des Rechnungseingangs deutlich effizienter gestalten. Manuelle Rechnungen können nach dem Einscannen automatisch in dem Ziel System angelegt und mit der Bestellung sowie den hinterlegten Zahlungsbedingungen abgeglichen werden. Process Mining kann bei der Optimierung der Zahlungszielauswahl unterstützen und durch direkte Systeminteraktion einem RPA-Bot den Auftrag zur Rechnungsfreigabe übermitteln.