Ziel dieser Arbeit ist es, Automatisierungspotentiale in produktionsnahen Anwendungslandschaften zu untersuchen.
Die Forschungsfrage lautet demnach: Inwiefern bietet RPA Potentiale zur Automatisierung manueller Schnittstellen in produktionsnahen Anwendungslandschaften?
Auf der Grundlage einer Anwendungslandkarte und darauf aufbauenden Prozessanalysen, ist das Ergebnis dieser Arbeit ein Kriterienkatalog, der förderliche und hinderliche Kriterien einer RPA-basierten Automatisierung im Produktionsumfeld enthält.
Produktions- und IT-Bereiche stehen aufgrund einer steigenden Anzahl an Datenquellen und der damit verbundenen steigenden Komplexität von Anwendungssystemen (AS) vor neuen Herausforderungen.
Während die produzierenden Unternehmen durch den Einsatz von robotergestützter Automatisierung am Fließband bereits ein hohes Maß an Optimierungen erreicht haben, bieten Prozesse im Produktionsumfeld weiteres Automatisierungspotential. Dabei stehen vor allem sich wiederholende Arbeitsschritte im Vordergrund, die durch manuelle Dateneingaben im Zusammenhang mit älteren AS sowohl hohe Personalkosten verursachen als auch die Prozesse verlangsamen. Dies ist vor allem auf die in den Unternehmen vorherrschenden, heterogenen und veralteten IT-Landschaften zurückzuführen, die über die Zeit gewachsen sind. Als potenzielle Lösung zur Überwindung der manuellen Schnittstellen und zur Prozessbeschleunigung, haben sich Software-Roboter etabliert.
Der Höhepunkt des Marktes für Robotic Process Automation (RPA) ist dabei auf das Jahr 2012 zurückführen, in dem die Unternehmen nach der Finanzkrise nach neuen Technologien suchten, um ihre Kosten zu senken. Hierbei bot sich RPA auf dem Weg zur Digitalisierung als einfache und kostengünstige Technologie an.
Bei RPA handelt es sich um eine Technologie, die branchenübergreifend eingesetzt werden kann. Die in der Literatur veröffentlichten Fallstudien zur Automatisierung mit RPA stammen vorrangig aus den Einsatzgebieten der Telekommunikation, Finanzwirtschaft, Gesundheit und Logistik.
Jedoch steht auch die Produktion aufgrund verschiedener Komplexitätstreiber vor einem wachsenden Effizienzdruck der mit RPA potenziell reduziert werden kann. Dennoch gibt es in der Literatur zu RPA in produktionsnahen Anwendungslandschaften kaum beschriebene Anwendungsfälle.
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Aufbau der Arbeit
Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Motivation und Relevanz
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit
2. Prozessautomatisierung in der Produktion
2.1 Prozesse
2.1.1 Produktionsprozesse
2.1.2 Prozessanalyse
2.2 Anwendungs- und Informationssysteme
2.2.1 Begriffsabgrenzung
2.2.2 Anwendungssysteme in der Produktion
2.2.3 Darstellung von Anwendungssystemen in der Produktion
2.3 Robotic Process Automation
2.3.1 Merkmale und Grundlagen
2.3.2 Anbieter und Plattformen
2.3.3 RPA Anwendungsbereiche und -potentiale in der Produktion
2.3.4 Einschränkungen und Risiken von RPA
3. Forschungsdesign
3.1 Forschungsmethodik
3.2 Expertenauswahl und Terminvereinbarungen
3.2.1 Übersicht Interviewpartner Anwendungssysteme
3.2.2 Übersicht Interviewpartner Prozessanalyse
3.3 Leitfadenerstellung
3.3.1 Leitfadenerstellung Anwendungssysteme
3.3.2 Leitfadenerstellung Prozessanalyse
3.4 Datenerhebung
3.4.1 Interviewdaten Anwendungssysteme
3.4.2 Interviewdaten Prozessanalyse
3.5 Datenanalyse
4. Ergebnisse der Einzelfallstudie
4.1 Darstellung der Anwendungslandkarte
4.1.1 Anwendungssysteme
4.1.2 Automatisierungsgrad der Datenaustausche
4.1.3 Prozesse mit manuellen Aufwänden
4.2 Kriterien für den Einsatz von RPA in der Produktion
4.2.1 Ermittelte Kriterien
4.2.2 Evaluation
4.2.3 Kriterienkatalog
5. Diskussion
5.1 Ergebnisdarstellung
5.1.1 Automatisierungspotentiale in der Produktion
5.1.2 Kriterien für eine RPA-Implementierung in der Produktion
5.2 Limitationen und Forschungsausblick
5.3 Implikation für die Praxis
6. Fazit
Anhang
Anhang A: Interviewleitfaden Anwendungssysteme
Anhang B: Interviewleitfaden Prozessanalyse
Anhang C: Transkriptionsregeln
Anhang D: Interview-Transkripte Anwendungssysteme
D1: ECTR/SAP/PLM, CAD
D2: Wassermann, SAP
D3: CAQ, CMM/MCC, MES, QlikView und QlikSense
D4: waySuite, SAP
D5: Esprit (CAM)
Anhang E: Interview-Transkripte Prozessanalysen
E1: Massenänderungen an CNC-Programmen
E2: CNC-Programm in Esprit erstellen
E3: Neue Materialnummern in CAQ anlegen
E4: Arbeitsschritte, Ausschuss- und Gutmengen rückmelden
Anhang F: Anwendungslandkarte
Anhang G: Evaluation
G1: Vorgestellte Kriterien und Ergebnisse
G2: Prozess „CNC-Programm in Esprit erstellen“
G3: Prozess „Neue Materialnummern in CAQ anlegen“
G4: Prozess „Gut- und Ausschussmengen rückmelden“
G5: Prozess „Scanprozess: Auftragsrückmeldung“
Anhang H: Prototypische Entwicklung
H1: Schulungsnachweis
H2: Entwicklungsdokumentatio
Literaturverzeichnis
Danksagungen
Nach fünf Jahren Studium ist heute der Tag, an dem ich meine akademische Laufbahn mit der Abgabe dieser Masterarbeit beende. Ich will hiermit die Chance nutzen, mich bei allen beteiligten Personen zu bedanken, die mich auf diesem Weg mit Höhen und Tiefen begleitet haben.
Vor allem stellt die Abschlussarbeit am Ende des Studiums einen sehr spannenden, aber auch einen herausfordernden Zeitraum dar.
Selbstverständlich sitzt man die meiste Zeit auf sich allein gestellt vor der Arbeit, allerdings wäre dies ohne die beratende und seelische Unterstützung von Freunden, Familie und natürlich den Betreuern ein wesentlich holprigerer Weg.
In diesem Sinne bedanke ich mich herzlich bei meinem Professor Dr. Hans-Georg Kemper und meinem Betreuer Dominik Morar sowohl für die Ermöglichung zum Forschen in einem so spannenden Gebiet als auch zur sehr bereichernden wissenschaftlichen Unterstützung zu jeder Zeit.
Ein großer Dank geht auch an das gesamte OMM-Solutions-GmbH-Team, insbesondere an Malte Horstmann und meinen Betreuer Nils Kaper, die mir mit ihrem fundierten Praxiswissen mit Rat und Tat jederzeit zur Seite standen.
Selbstverständlich geht auch ein großer Dank an die anonymisierten Experten, durch deren Bereitschaft, ihr Wissen zu teilen, diese Arbeit praktische Relevanz erhielt.
Natürlich möchte ich mich hiermit auch bei meiner Familie bedanken, die mit Ihrer moralischen Unterstützung und dem Glauben an mich eine große Motivation waren, jederzeit mein Bestes zu geben.
Ein besonderes Dankeschön gilt meiner Freundin, die mich so intensiv in stressigen Stunden während des gesamten Studiums unterstützt hat und mir so viel Liebe und Kraft gegeben hat. Von ganzen Herzen sage ich: ‚danke!‘.
Auch all denen, die hier nicht namentlich genannt wurden, gilt mein herzlicher Dank.
Gender-Erklärung
Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird in dieser Arbeit die Sprachform des generischen Maskulinums angewandt. Es wird an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass die ausschließliche Verwendung der männlichen Form geschlechtsunabhängig verstanden werden sollen.
Dies soll jedoch keinesfalls eine Geschlechterdiskriminierung oder eine Verletzung des Gleichheitsgrundsatzes zum Ausdruck bringen.
Aufbau der Arbeit
Kapitel 1: Einleitung
Motivation und Relevanz │Zielsetzung │Aufbau der Arbeit
Kapitel 2: Prozessautomatisierung in der Produktion
Prozesse│Anwendungs- und
Informationssysteme│RPA
Kapitel 3: Forschungsdesign
Forschungsmethodik│ Expertenauswahl│ Leitfadenerstellung│
Datenerhebung │Datenanalyse
Kapitel 4: Ergebnisse der Einzelfallstudie
Darstellung der Anwendungslandkarte │
Kriterien für den Einsatz von RPA in der Produktion
Kapitel 5: Diskussion
Ergebnisdarstellung│
Limitationen und Forschungsausblick │ Implikation für die Praxis
Kapitel 6: Fazit
Abkürzungsverzeichnis
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Abgrenzung der Produktion
Abbildung 2: Vorgehensweise Prozessanalyse RPA
Abbildung 3: Informationen in Produktionsprozessen
Abbildung 4: Zusammenhang Produktion und IT-Landschaft
Abbildung 5: Untersuchungsobjekte einer Anwendungslandkarte
Abbildung 6: Fünf Merkmale von RPA
Abbildung 7: Grundlagen von RPA
Abbildung 8: UiPath Plattform
Abbildung 9: Wirtschaftlichkeit von RPA
Abbildung 10: Qualitativer Forschungsprozess (zirkulär)
Abbildung 11: Prozess der leitfadengestützten Experteninterviews
Abbildung 12: Vorgehensweise zur Datenanalyse
Abbildung 13: Anwendungslandkarte
Abbildung 14: Ablauf Evaluation
Abbildung 15: Anwendungslandkarte Untersuchungsobjekt
Abbildung 16: Prozessdarstellung CNC-Programm im CAM erstellen
Abbildung 17: Prozessdarstellung neue Materialnummern anlegen
Abbildung 18: Prozessdarstellung Gut- und Ausschussmengen
Abbildung 19: Prozessdarstellung Auftragsrückmeldung
Abbildung 20: Schulungsnachweis RPA
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1: Zwölf Funktionen von RPA
Tabelle 2: RPA-Dienste in der Produktion
Tabelle 3: Kriterien für die Auswahl geeigneter Prozesse
Tabelle 4: Übersicht Interviewpartner Anwendungssysteme
Tabelle 5: Übersicht Interviewpartner Prozessanalyse
Tabelle 6: Interviewdaten Anwendungssysteme
Tabelle 7: Interviewdaten Prozessanalysen
Tabelle 8: Automatisierungsgrad der Datenaustausche
Tabelle 9: Kriterienkatalog
Tabelle 10: Vorgestellte Kriterien
Tabelle 11: Prozesseigenschaften CNC-Programm im CAM erstellen
Tabelle 12: Prozesseigenschaften neue Materialnummer anlegen
Tabelle 13: Prozesseigenschaften Gut- und Ausschussmengen
Tabelle 14: Prozesseigenschaften Auftragsrückmeldung
1. Einleitung
1.1 Motivation und Relevanz
Produktions- und IT-Bereiche stehen aufgrund einer steigenden Anzahl an Datenquellen und der damit verbundenen steigenden Komplexität von Anwendungssystemen (AS) vor neuen Herausforderungen.1
Während die produzierenden Unternehmen durch den Einsatz von robotergestützter Automatisierung am Fließband bereits ein hohes Maß an Optimierungen erreicht haben, bieten Prozesse im Produktionsumfeld weiteres Automatisierungspotential.2 Dabei stehen vor allem sich wiederholende Arbeitsschritte im Vordergrund, die durch manuelle Dateneingaben im Zusammenhang mit älteren AS sowohl hohe Personalkosten verursachen als auch die Prozesse verlangsamen. Dies ist vor allem auf die in den Unternehmen vorherrschenden, heterogenen und veralteten IT-Landschaften zurückzuführen, die über die Zeit gewachsen sind. Als potenzielle Lösung zur Überwindung der manuellen Schnittstellen und zur Prozessbeschleunigung, haben sich Software-Roboter etabliert.3
Der Höhepunkt des Marktes für Robotic Process Automation (RPA) ist dabei auf das Jahr 2012 zurückführen, in dem die Unternehmen nach der Finanzkrise nach neuen Technologien suchten, um ihre Kosten zu senken. Hierbei bot sich RPA auf dem Weg zur Digitalisierung als einfache und kostengünstige Technologie an.4
Bei RPA handelt es sich um eine Technologie, die branchenübergreifend eingesetzt werden kann. Die in der Literatur veröffentlichten Fallstudien zur Automatisierung mit RPA stammen vorrangig aus den Einsatzgebieten der Telekommunikation, Finanzwirtschaft, Gesundheit und Logistik.5
Jedoch steht auch die Produktion aufgrund verschiedener Komplexitätstreiber vor einem wachsenden Effizienzdruck6 der mit RPA potenziell reduziert werden kann. Dennoch gibt es in der Literatur zu RPA in produktionsnahen Anwendungslandschaften kaum beschriebene Anwendungsfälle.
1.2 Zielsetzung
Ziel dieser Arbeit ist es, Automatisierungspotentiale in produktionsnahen Anwendungslandschaften zu untersuchen.
Die Forschungsfrage lautet demnach: Inwiefern bietet RPA Potentiale zur Automatisierung manueller Schnittstellen in produktionsnahen Anwendungslandschaften?
Zur ganzheitlichen Betrachtung der Forschungsfrage, wird diese wie folgt untergliedert:
- Welche Anwendungssysteme sind im Produktionsumfeld im Einsatz und inwieweit finden zwischen den Anwendungssystemen manuelle Datenübertragungen statt?
- Welche Kriterien eines Prozesses fördern bzw. hindern eine RPA-Einführung in produktionsnahen Anwendungslandschaften?
Auf der Grundlage einer Anwendungslandkarte und darauf aufbauenden Prozessanalysen, ist das Ergebnis dieser Arbeit ein Kriterienkatalog, der förderliche und hinderliche Kriterien einer RPA-basierten Automatisierung im Produktionsumfeld enthält.
1.3 Aufbau der Arbeit
Nach einer Literaturreche wird in einer Einzelfallstudie den beiden Teilfragen nachgegangen, auf deren Grundlage eine Anwendungslandkarte erstellt und ein Kriterienkatalog entwickelt wird.
Die Literaturrecherche und -analyse zur Darstellung der Grundlagen zur Prozessautomatisierung in der Produktion erfolgt im zweiten Kapitel. Da es für die spätere qualitative Forschung von Bedeutung ist, eingesetzte AS zu identifizieren und deren Auswirkungen auf die Produktion zu erfassen, findet dort eine Abgrenzung des Begriffes und die Beschreibung gängiger AS in der Produktion sowie deren Darstellungsmöglichkeiten statt. Anschließend werden die Grundlagen, Merkmale, Anbieter, Anwendungsbereiche, Einschränkungen und Risiken von RPA beschrieben.
In den Kapiteln 3 und 4 wird der Forschungsfrage auf der Grundlage einer Einzelfallstudie mit Hilfe von Experteninterviews nachgegangen. Hierbei werden zwei unterschiedliche Leitfäden zur Betrachtung der Teilfragen erstellt; der erste dient der Erfassung der im Untersuchungsobjekt eingesetzten AS und deren Schnittstellen, der zweite dient der Analyse des Automatisierungspotentials manueller Prozesse in produktionsnahen Anwendungslandschaften.
Die Beschreibung der Forschungsmethodik erfolgt in Kapitel 3. In Kapitel 4 werden die Ergebnisse der Einzelfallstudie dargestellt. Die Ergebnisse der durchgeführten qualitativen Experteninterviews zu den AS werden als Grundlage zur Erstellung einer Anwendungslandkarte herangezogen. Diese dient der Darstellung der im Produktionsumfeld eingesetzten AS und deren Schnittstellen im Untersuchungsobjekt.
Die Ergebnisse der durchgeführten qualitativen Experteninterviews zu den Prozessanalysen werden als Grundlage zur Erstellung eines Kriterienkatalogs herangezogen. Dieser beinhaltet förderliche und hinderliche Kriterien einer RPA-Implementierung in produktionsnahen Anwendungslandschaften.
Die Ergebnisse der Experteninterviews zur Bewertung manueller Prozesse und der ermittelten Kriterien zur RPA-basierten Automatisierung in der Produktion werden mithilfe von RPA-Beratern evaluiert.
Schließlich erfolgt in Kapitel 5 eine abschließende Ergebnisdarstellung und eine Diskussion über die Implikationen für Forschung und Praxis.
2. Prozessautomatisierung in der Produktion
Sowohl für produktionsprozessbezogene Informationserhebungen als auch zur Integration verschiedener Produktionsprozess-Systeme benötigen Unternehmen IT-Lösungen, die einen Informationsfluss zwischen einzelnen AS sicherstellen.7
Eine automatisierte Informationsverarbeitung durch die Integration der einzelnen AS bietet dabei eine vorteilhafte Unterstützung betrieblicher Tätigkeiten. Hierdurch können sich wiederholende Dateneingaben, das damit einhergehende Risiko von Erfassungsfehlern und der Aufwand einer manuellen Kontrolle vermieden werden. Eine Integration der Systeme wird allerdings sowohl durch die steigende Komplexität und Vielfalt der eingesetzten Systeme als auch durch den Mangel an informationsverarbeitenden Ressourcen erschwert.8
Dieses Kapitel zeigt anhand einer Literaturanalyse die Grundlagen der Prozessautomatisierung mittels RPA in der Produktion auf.
Zu Beginn erfolgt eine Abgrenzung des allgemeinen Prozessbegriffes zum Begriff des Produktionsprozesses. Als Grundlage der Analyse des Prozessautomatisierungspotentials im empirischen Teil dieser Arbeit wir anschließend die theoretische Vorgehensweise der Prozessanalyse dargestellt. Darauffolgend wird das für diese Arbeit verwendete Verständnis von produktionsnahen AS und die Möglichkeit der Darstellung von Anwendungslandschaften aufgezeigt. Das Kapitel schließt mit den Grundlagen, Merkmalen, Anbietern, Anwendungsbereichen, Einschränkungen und Risiken von RPA.
2.1 Prozesse
Fischermanns definiert den allgemeinen Prozessbegriff wie folgt: „Ein Prozess ist eine Struktur, deren Elemente Aufgaben, Aufgabenträger, Sachmittel und Informationen sind, die durch logische Folgebeziehungen verknüpft sind. Darüber hinaus werden deren zeitliche, räumliche und mengenmäßige Dimensionen konkretisiert. Ein Prozess hat ein definiertes Startereignis (Input) und Ergebnis (Output) und dient dazu, einen Wert für Kunden zu schaffen.“9
Grundsätzlich können in Unternehmen eine Vielzahl von Prozessen betrachtet werden, die zur Erfüllung von Kundenwünschen notwendig sind.10
Die Produktion selbst stellt dabei den Prozess dar, der zur Herstellung von Produkten nach den Vorgaben der Produktentwicklung dient.11
In der Tat erfordert ein Produktionsprogramm ebenfalls eine große Anzahl an Prozessen und Arbeitsgängen, denen eine konkrete Aufgabe und Zielsetzung zugeordnet ist. Bei der physischen Umwandlung eines Rohstoffes zu einem Endprodukt sind die Prozesse in einer bestimmten Abfolge abzufertigen.12
2.1.1 Produktionsprozesse
Produktionsprozesse stellen laut Wieland das zentrale Element produzierender Unternehmen dar und das Bedürfnis, die Prozessergebnisse bewusst kontrollieren zu können, ist dementsprechend hoch. Allerdings sind vorrangig Prozesse in produzierenden Unternehmen aufgrund ihrer hohen Komplexität, Individualität und des Bedarfs an Flexibilität schwierig zu kontrollieren.13
Stumptner u. a. definieren „Produktionsprozesse [als] Abfolge von Aufgaben, die ausgeführt werden müssen, um ein Produkt in einer geforderten Qualität herzustellen.“14 Zwar deckt dieses Verständnis von Produktionsprozessen den Zusammenhang zwischen Prozess und Qualität ab, allerdings fehlen in dieser Definition weitere Aspekte. Die Produktion eines Produktes erfordert nicht nur alleinstehende Prozesse, wie von Stumptner u. a. beschrieben, sondern auch der Informationsaustausch spielt eine wesentliche Rolle.15 In produzierenden Unternehmen erfolgt eine Menge an Informationsflüssen. Gemäß des Transformationsprozesses von physischen Produkten entstehen an einer Stelle Informationen, die im Produktionsverlauf be- und verarbeitet werden, um an dritter Stelle genutzt zu werden. Die Informationsgewinnung entlang des Produktionsprozesses mithilfe von AS erfolgt dabei häufig unproblematisch. Die Schwierigkeiten bestehen vielmehr darin, Informationen aus den verschiedenen AS zielgerichtet zu verdichten, um eine schnelle und flexible Produktionssteuerung zu ermöglichen.16
Ferner ist das Zusammenspiel von Produkt, Organisation und Prozessen zu betrachten. Wie bereits beschrieben, stellt das Produkt das Ergebnis eines Transformationsprozesses dar. Jedoch bedarf dies neben menschlichen Fähigkeiten und einer Prozessstruktur ebenfalls einer angepassten Organisationsstruktur. Während das Produkt das Ergebnis menschlichen Könnens darstellt, bedarf es einer solchen, um notwendige Aufbau- und Ablauforganisation für die Produktion bereitzustellen. Des Weiteren stellt sie für Produktionsprozesse notwendige Ressourcen zur Verfügung.17
Das Begriffsverständnis des Produktionsprozesses dieser Arbeit beruht auf den Gemeinsamkeiten der obigen Definitionsanalyse und lautet: Ein Produktions- stellt einen Transformationsprozess dar, der ausgehend von einem Startereignis durch eine bestimmte Abfolge von Tätigkeiten, Rohstoffe in Endprodukte einer geforderten Qualität umwandelt. Hierbei wirken neben Produktionsprozessen vor allem Informationsflüsse, menschliche Arbeitskraft, Organisationsstrukturen als auch Ressourcen auf die Herstellung eines Produkts.
Daneben können laut Dombrowski u. a. Auftragsabwicklungs-, Produktentstehungs- sowie Führungs- und Unterstützungsprozesse der Produktion zugeordnet werden, wobei letztere sämtlichen Unternehmensprozessen zur Verfügung stehen.18 Dieser Zusammenhang ist in Abbildung 1 dargestellt; dabei sind die grau markierten Prozesse direkt der Produktion zurechenbar, weshalb sie nachfolgend erläutert werden.
Den ersten relevanten Produktentstehungsprozess stellt die Entwicklung und Konstruktion dar. In diesem Abschnitt werden ausgehend von externen oder internen Anforderungen Produkte entwickelt und entsprechende Zeichnungen und Stücklisten dokumentiert. Die Arbeitsvorbereitung wiederum nutzt die Produktunterlagen, um die auftragsneutralen Fertigungsunterlagen sowie die dazugehörigen Betriebsmittel zu planen und zu steuern. Die beiden Auftragsabwicklungsprozesse Produktionsplanung und Einkauf ergänzen die Fertigungsaufträge mit Mengen und Terminen aus den Kundenaufträgen. In der Fertigung werden anschließend anhand der auftragsbezogenen Fertigungsaufträge die Materialien zu Produkten verarbeitet bzw. gefertigt.19
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: Abgrenzung der Produktion20
2.1.2 Prozessanalyse
Vor der eigentlichen Automatisierung durch Software-Roboter ist eine Prozessanalyse des Ist-Zustands zwingend erforderlich. Auch wenn eine Prozessdokumentation bereits vorliegt, sollte diese vor der Einführung erneut auf ihre Aktualität überprüft werden.21 Eine Vernachlässigung einer umfangreichen Prozessanalyse kann zu nachgelagerten Herausforderungen führen und verhindern, dass die Verbesserungspotentiale der Prozesse vollständig ausgeschöpft werden können.2223
Unter dem Begriff der Analyse versteht Fischermanns allgemein die wertneutrale Untersuchung des Ist-Zustandes.24 Armardeep ergänzt das Verständnis der Prozessanalyse neben der reinen Dokumentation damit, durch die Analyse zum Aufbau eines detaillierten Verständnisses über die Prozesse beizutragen.25
Die konkrete Vorgehensweise der Prozessanalyse im Rahmen dieser Arbeit ist in Abbildung 2 dokumentiert und wird nachfolgend erläutert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2: Vorgehensweise Prozessanalyse RPA262728
Vor der eigentlichen Analyse und der Dokumentation des zu automatisierenden Prozesses ist der erste Schritt die Auswahl eines geeigneten Prozesses für eine Automatisierung mittels RPA. Zur Bewertung potenzieller Prozesse können Kriterien herangezogen werden, die eine Skalenbewertung ermöglichen. Der identifizierte Prozess kann beispielsweise anhand von Prozessablauf-Diagrammen dokumentiert werden, um ihn im dritten Schritt auf sein Automatisierungspotentials zu analysieren. Sind alle Anforderungen erfüllt, kann schließlich eine Prozessimplementierung mithilfe der Prozessverantwortlichen erfolgen.29
2.2 Anwendungs- und Informationssysteme
Im vorangegangenen Kapitel wurde bereits beschrieben, dass der Informationsbedarf und die richtige Verarbeitung von Informationen durch AS in produzierenden Unternehmen eine hohe Relevanz innehaben. In Abbildung 3 wird der bereits beschriebene Zusammenhang zwischen Informationen, Menschen, Fertigungsmittel, Materialien, Energie und Produktion veranschaulicht. Aufgrund der Tatsache, dass Informationen sowohl als Input in die Produktion als auch als Output aufkommen, wird deutlich, dass deren Verarbeitung und Nutzung von hoher Bedeutung sind.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 3: Informationen in Produktionsprozessen3031
Daher gehören AS laut Haider für produzierende Unternehmen zu den wichtigsten Überlebens- und Erfolgsfaktoren.32 In den folgenden Abschnitten wird ein Verständnis der Begriffe IS und AS, deren Einsatz in der Produktion sowie deren Darstellungsmöglichkeit in Form einer Anwendungslandkarte diskutiert.
2.2.1 Begriffsabgrenzung
Aufgrund der unterschiedlichen Betrachtungsweisen des IS-Begriffs (Informationssystem), ist die Anzahl der Definitionen in der einschlägigen Literatur entsprechend hoch.33 Ziel dieses Kapitels ist daher, das der Arbeit zugrundeliegende Begriffsverständnis herzuleiten.
Autoren definieren IS allgemein als Systeme, durch deren Informationsaustausch menschliche und maschinelle Komponenten kommunizieren können.3435 Dabei liegt laut Hansen und Neumann der Ursprung der ausgetauschten Informationen direkt oder indirekt beim Menschen.36 IS umfassen eine Vielzahl von Informationstechnologien wie Computer, Software, Datenbanken, Kommunikationssysteme, das Internet, mobile Geräte und viele weitere, um Informationen zu speichern, abzurufen und zu transformieren. Hierdurch können Mitarbeiter bei der Ausführung von betrieblichen Leistungen durch IS unterstützt werden.37383940
Systeme können nicht nur als IS, sondern auch als AS charakterisiert werden. Die Unterscheidung zu IS ist in der Praxis nicht immer eindeutig.41 AS stellen dabei einen Teil von IS dar.4243 Die Unterscheidung kann anhand der Art und des Umfangs der eingesetzten Systeme vorgenommen werden.44 Laut Stahlknecht und Hasenkamp können dabei alle Programme, die als Anwendungssoftware mit den zugehörigen Daten im betrieblichen Anwendungsgebiet im Einsatz sind, als Anwendungssysteme bezeichnet werden.45 Im Unterschied dazu werden bei einem IS sowohl die Organisationsstrukturen als auch die Menschen, die mit dem System arbeiten, berücksichtigt.46 Ein betriebliches AS kann sowohl für primäre Prozesse, wie Beschaffung, Produktion und Vertrieb, als auch für sekundäre, wie Finanzbuchhaltung, Controlling und Personalabrechnung eingesetzt werden. Ziel dabei ist die Herstellung einer effizienten und effektiven Unterstützung der Prozesse.47 Aufgrund der Vielzahl von Prozessen innerhalb eines Unternehmens gibt es entsprechend viele unterschiedliche AS. Laut Laudon u. a. wäre ein einziges AS nicht in der Lage, sämtliche Informationen für ein Unternehmen bereitzustellen.48 Im weiteren Verlauf dieser Arbeit werden unter AS Programme mit den entsprechenden Daten verstanden, die zur Unterstützung und Verbesserung von betrieblichen Anwendungsgebieten dienen und Unternehmensbereiche mit relevanten Informationen versorgen.
Im nächsten Kapitel erfolgt die Vorstellung von gängigen AS, die im Produktionsumfeld im Einsatz sind.
2.2.2 Anwendungssysteme in der Produktion
Aufgrund der seit den 80er-Jahren anhaltenden informationstechnischen Durchdringung der betrieblichen Planung und Steuerung hat sich der Einsatz von AS bei produzierenden Unternehmen etabliert.49
Währenddessen haben sich die produzierenden Unternehmen durch den zunehmenden Einsatz von Maschinen und Anlagen und der fortschreitenden Automatisierung der Produktionsprozesse laut Kletti zu hochkomplexen, computergesteuerten Systemen entwickelt.50 In diesem Kapitel soll das CIM-Konzept (Computer Integrated Manufacturing) sowie weitere relevante produktionsnahe Systeme erläutert werden. „CIM wiederum gliedert sich in CAM (Computer gestützte Fertigung, Computer Aided Manufacturing), CAQ (Computer Aided Quality Assurance), CAP (Computer Aided Planning) und PPS (Produktionsplanung und -steuerung).“51 CAx-Systeme (Computer Aided x), sind vor allem beim Produktentstehungsprozess zur Sicherung der Produkteigenschaften im Einsatz.52
ERP
Häufig stellen ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) ein zentrales Element der produktionsnahen Anwendungslandschaft dar. 53
ERP-Systeme werden dabei als PPS-Systeme eingesetzt. Der modulare Aufbau ersteren Systems beinhaltet diverse Einzelmodule, die hintereinander durchlaufen werden: von der Produktionsprogramm- und Materialbedarfs- bis hin zur Termin- und Kapazitätsplanung. Diese Vorgehensweise erlaubt neben der effizienten Durchführung der Produktionsprozesse, hinsichtlich der Belegungs- und Terminzustände Transparenz in der Fertigung herzustellen.5455 Entsprechend der Bezeichnung ‚ERP‘ kann zusammengefasst werden, dass ERP zur Planung sämtlicher Ressourcen eingesetzt werden kann.56
BDE
Aufgrund der Tatsache, dass im direkten Produktionsbetrieb wenig manuelle Eingriffe notwendig sind, sind häufig rechnergestützte BDE-Systeme (Betriebserfassungssysteme) im Einsatz, die in der Lage sind, die Belastungen der Kapazitäten zwecks Aufstellung von Produktionsplänen an das PPS-System weiterzugeben. Hierzu erfolgt der Soll-Ist-Vergleich der Produktionsverläufe und damit die Errechnung der Produktionsrückstände.57
CAD
Bereits seit den 60er-Jahren wird CAD (Computer Aided Design) zur automatisierten Erstellung von Zeichnungen eingesetzt.58 Konstrukteure haben während des Produktentwurfes die Möglichkeit, geometrische Gebilde durch die Eingabe bestimmter Parameter computergestützt zu erstellen.59 Der Grundgedanke ist, dass sie sich auf die kreativen Tätigkeiten fokussieren können, während der Computer die zeitintensiven Aufgaben mit hohem Wiederholungsbedarf übernimmt.60 Hierfür sind neben den Geometrieelementen auch mathematische Funktionen im CAD hinterlegt und können somit wieder abgerufen werden.61
CAM
CAM dienen vor allem der computergestützten Überwachung und Steuerung von numerisch gesteuerten Maschinen (Numerical-Control) in der Produktion.62 Ein umfassendes CAM-System ist in der Lage, die physische Produktion nicht nur durch IT zu unterstützen, sondern auch die Automatisierung verschiedener Produktionsfunktionen, etwa der Automatisierung der Ausrüstung von Betriebsmitteln mit Werkzeugen, Erfassung von Stillstands- und Bearbeitungszeiten, Entnahme von Werkstücken entsprechend der Produktionspläne etc. Hierzu erfolgt eine intensive Informationsübertragung zwischen den verschiedenen IT-Systemen .63
CAQ
CAQ bedeutet auf Deutsch: Computer gestützte Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle. Dementsprechend sind die Aufgaben weitreichend, beispielweise die Erstellung von Qualitäts-, Prüfplänen und Prüfprogrammen. Primäre Ziele sind dabei Fehlerminderung, Qualitätsprüfung, Planung und Steuerung von Qualitätssicherungsmaßnahmen.646566
CAP
„ CAP (Computer gestützte Arbeitsplanung) dient zur Auswahl der Werkstoffe, der Erstellung von Arbeitsplänen (Arbeitsvorgangsfolge, Maschinenauswahl, Bearbeitungszeit) und Erstellung von Montageplänen.“ 67 Zudem kann CAP der NC-Maschinen-Programmierung dienen.68
MES
MES (Manufacturing Execution Systeme) übernehmen rechnergestützt die Durchführung von Fertigungs-, Montage- und Prüfprozessen.69 Generell können darunter sämtliche Prozesse gefasst werden, die für die Durchsetzung der Produktionsplanung notwendig sind.70
2.2.3 Darstellung von Anwendungssystemen in der Produktion
Im Laufe der Zeit haben Unternehmen durch den Einsatz verschiedener Soft- und Hardwarelösungen als auch durch selbstentwickelte Komponenten zur Heterogenisierung der IT-Landschaften beigetragen. Neben der komplexen Verwaltung dieser Landschaften verursachen Wartungen durch Inkompatibilitäten Unternehmen Kosten.71
Es wurde bereits verdeutlicht, dass konsistente Informationen einen zentralen Erfolgsfaktor für die Integration von IT-Systemen darstellen. Allerdings erschweren gerade heterogene IT-Landschaften diese Integration und damit auch die Sicherstellung von konsistenten Daten.72
Die Autoren Risch u. a. sehen vor allem bei produzierenden Unternehmen eine Verschlechterung der produktionsrelevanten Informationsflüsse. Hierzu führen sie diverse Gründe auf. Ein Grund sind die variantenreichen Montageprozesse in internationalen Wertschöpfungsketten. Daneben können unterschiedliche Einzelinteressen der Geschäftsbereiche Missverständnisse und Fehlinterpretationen auslösen. Ansätze, bei denen eine erhöhte geschäftsübergreifende Kommunikation notwendig ist, können Verflechtungen der Prozesse zwischen den Gesprächsbereichen bilden und damit ebenfalls den effizienten Informationsfluss hemmen. Die Autoren merken ebenfalls an, dass produzierende Unternehmen häufig mit heterogenen IT-Landschaften, vielen Mensch-zu-System-Schnittstellen und einer hohen Änderungsdynamik bezüglich der Informationen in dezentralen Datenspeicherstrukturen konfrontiert sind. Solche und weitere Aspekte tragen dazu bei, dass viele Not- und Insellösungen eingeführt wurden, die zusätzlich die Verwaltung der steigenden Datenmenge erschweren. Dabei sind zum einen Mitarbeitende durch die steigenden Informationsflüsse kognitiv stärker belastet und gleichzeitig die Flexibilität bei der Entwicklung und Umsetzung von Prozessen gehemmt.73
In Abbildung 4 wird der Zusammenhang zwischen den Geschäftsbereichen, der IT-Landschaft und der Produktion mit den jeweiligen Faktoren veranschaulicht.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 4: Zusammenhang Produktion und IT-Landschaft74
Zur Darstellung von den im Unternehmen eingesetzten AS anhand einer IT-Landschaft wurden in der Vergangenheit verschiedene Verfahren entwickelt.75
Dern bezeichnet den Begriff Informationssystemlandschaft als Synonym für Anwendungslandschaft und beschreibt diese als eine Gesamtheit der IS, die im Unternehmen im Einsatz sind, um die Abwicklung sämtlicher Prozesse zu unterstützen.76 Aufgrund des Verständnisses von AS und dessen Abgrenzung zu IS in dieser Arbeit, wird die Bezeichnung Anwendungslandkarte verwendet.
Eine Anwendungslandkarte dient der Darstellung der wichtigsten AS des Unternehmens und die dazwischen liegenden Schnittstellen mithilfe einer Abbildung.77
Eine Schnittstelle stellt diejenige Stelle dar, die Systeme miteinander verbindet oder aber auch trennt, sodass diese miteinander agieren können, ohne, dass sie verändert werden. Hierbei können mittels Bedingungen, Regeln und Vereinbarungen Informationen zwischen den Systemen ausgetauscht werden. Bei diesen Informationen kann es sich sowohl um strukturierte, nicht strukturierte, graphische als auch um textuelle Daten handeln. Durch Schnittstellen soll der reibungslose und somit fehler- und verlustfreie Austausch zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen erfolgen.78
Neben den Schnittstellen können Anwendungslandkarten laut Niemann auch hinsichtlich Ihrer Heterogenität, Komplexität, Konformität, Abhängigkeit, Abdeckung, Kosten und Nutzen analysiert werden.79
Im Rahmen dieser Arbeit werden vor allem die Untersuchungsbereiche Abdeckung, Schnittstellen und Komplexität betrachtet.
Im Bereich der Abdeckung wird dargestellt, in welchen fachlichen Bereichen die AS eingesetzt werden. Bei der Schnittstellenanalyse werden die AS in Bezug auf die Art und Anzahl der Schnittstellen untersucht. Als letzter Punkt wird anhand der Anwendungslandkarte die Anzahl der AS und deren Beziehungen und somit Komplexität veranschaulicht.80
Für die Darstellung der Anwendungslandkarte eignet sich die Cluster-Informationsfluss-Grafik nach Hanschke.
In dieser Grafik können sowohl Abhängigkeiten und Informationsflüsse zwischen AS dargestellt werden als auch AS in Clustern zu fachlichen Bereichen zugeordnet werden. Ziel dabei ist es, Schnittstellen und Datenflüsse zwischen AS sichtbar zu machen.81
Die vier zentralen Untersuchungsobjekte der Anwendungslandkarte im Rahmen dieser Arbeit sind in Abbildung 5 zusammenfassend dokumentiert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 5: Untersuchungsobjekte einer Anwendungslandkarte82
Mithilfe der Anwendungslandkarte in Form einer Cluster-Informationsfluss-Grafik können Schnittstellen sowie Daten- und Informationsflüsse auf deren Automatisierungsgrad untersucht werden.83
Hierbei wird die Identifikation manueller Schnittstellen ermöglicht, die über eine RPA-Implementierung potenziell überbrückt werden können. Die Betrachtung der RPA-Technologie erfolgt im nachfolgenden Kapitel.
2.3 Robotic Process Automation
In der Praxis umfasst die IT-Infrastruktur von Produktionsprozessen häufig verteilte und heterogene Anwendungslandschaften.84
Trotz hoher Investitionen in die unterstützenden AS erfahren die dazwischenliegenden Schnittstellen nur wenige Optimierungen. Durch die fehlende Harmonisierung der AS und die notdürftigen Schnittstellen zwischen den einzelnen Systemen einerseits85 und der hohen Implementierungskosten eines systemseitigen Austauschs andererseits86 kann zur Überbrückung der Datenübertragung eine Notwendigkeit zur manuellen Dateneingabe entstehen. Diese manuellen Dateneingaben stellen aufgrund ihrer Fehleranfälligkeit jedoch ein hohes Prozessrisiko dar.87
Daher sind laut Gadatsch für Prozess- und Kostenoptimierung Automatisierungen unumgänglich.88 Zur Überbrückung fehlender Schnittstellen zwischen AS haben sich laut Langmann und Turi unter anderem RPA-Plattformen als Brückentechnologie etabliert.89
In diesem Kapitel erfolgt neben der Behandlung von Merkmalen, Grundlagen, Anbietern, Plattformen, Anwendungsbereichen und -potentialen in der Produktion auch die Betrachtung der Einschränkungen und Risiken von RPA.
2.3.1 Merkmale und Grundlagen
Der Grundgedanke von RPA ist es, manuelle Eingaben auf der bestehenden Präsentationsschicht zu automatisieren, ohne Änderungen an den AS vornehmen zu müssen.90 Wird RPA wörtlich mit ‚robotische Prozessautomatisierung‘ übersetzt könnte man darunter physische Roboter verstehen, die sich zwischen den Arbeitsplätzen bewegen und menschliche Eingaben automatisieren. Tatsächlich handelt es sich hierbei aber um eine softwarebasierte Lösung.91
In der Literatur existiert zwar keine eindeutige Definition zu RPA, allerdings enthalten die dortigen Definitionen vorrangig folgende Aspekte: einfache, repetitive und fehleranfällige Aufgaben welche mittels Software ausgeführt werden.92
In diesem Kontext sprechen Willcocks u. a. von ‚Lightweight‘-IT, da die RPA-Technologie auf die bestehenden Systeme zugreifen kann, ohne dass hierzu neue Plattformen entwickelt oder angepasst werden müssen. Dabei nutzt RPA die bestehenden Präsentationsschichten der AS entsprechend einem Menschen und kann ohne Veränderung der bestehenden Systemprogrammierungslogik die ihm antrainierten Tätigkeiten durchführen.93
Je nach den zu bewältigenden Geschäftsproblemen existieren eine Vielzahl von Produkten, die als RPA bezeichnet werden. Willcocks u. a. unterscheiden dabei zwischen drei Typen: Desktop-RPA (RDA), Enterprise-RPA und IT-Softwareentwicklungstools.94
RDA, oder auch Attended RPA genannt, fand 2003 die erste Anwendung und stellt damit die erste Form von RPA dar. Diese RPA-Variante wird, entsprechend der Bezeichnung, in Zusammenarbeit mit einem Mitarbeiter eingesetzt.95 Dieser wird bei der Durchführung seiner Routineaufgaben anhand der Wiedergabe von Anwendereingaben durch die Software unterstützt. RDA entlasten Mitarbeitende an ihren Arbeitsplätzen durch individuelle Automatisierung. Die Automatisierung basiert damit nicht auf dokumentierten, standardisierten Prozessen.96
Der zweite RPA-Typ, Enterprise-RPA, entspricht in seinen Grundzügen der Funktionsweise von RDA, mit dem Unterschied, dass die Software bei dieser Variante nicht auf Desktops bereitgestellt wird, sondern auf Servern. Diese Bereitstellung birgt den Vorteil, dass mehrere Roboter gleichzeitig und unbeaufsichtigt eingesetzt und damit Prozesse ohne menschliche Eingriffe ausgeführt werden können.9798
Willcocks u. a. bezeichnen den Unattended RPA-Typ als Enterprise-RPA, weil die Anforderungen der IT-Governance, Sicherheit, Architektur und Infrastruktur konsistent und schnell implementierbar, wiederverwendbar sowie skalierbar sind.
Der letzte RPA-Typ, IT-Softwareentwicklungstools, erfordert im Gegensatz zu den zwei vorherigen Typen bei der Implementierung IT-Experten mit Programmierkenntnissen. Das ist darauf zurückzuführen, dass Prozessautomatisierung durch professionelle IT-Softwareentwicklungsprojekte Know-how für die Programmierung der Anwendungsschnittstellen erfordert.99
Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht Enterprise-RPA, mit der die Automatisierung von dokumentierten, standardisierten Prozessen ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse schnell, sicher und quantifizierbar umgesetzt werden kann.
Zur Veranschaulichung zentraler Merkmale von RPA werden diese in Abbildung 6 zusammenfassend dargestellt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6: Fünf Merkmale von RPA100
Unter RPA wird in dieser Arbeit eine Softwarelösung verstanden, die ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse durch Verwendung der grafischen Bedienoberfläche von AS die Eingaben eines Menschen imitieren, um strukturierte Prozesse automatisch durchzuführen zu können.
Die Grundlagen von RPA zur automatisierten Ausführung dieser Prozesse ist in Abbildung 7 dargestellt.
Hier wird deutlich, dass der Software-Roboter durch die Imitation menschlicher Eingaben strukturierte und regelbasierte Prozesse auf der Präsentationsschicht der AS innerhalb einer vorhandenen IT-Landschaft ohne Änderungen in den AS ausführen kann.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7: Grundlagen von RPA
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten101102
2.3.2 Anbieter und Plattformen
Laut Gartner wächst der Markt für RPA-Anbieter rapide.103 In einem von AIMultiple veröffentlichten Bericht gibt es im Jahr 2021 55 Tools und Anbieter für RPA.104
In einer Untersuchung aus demselben Jahr bewerten Schaffrik u. a. die für sie 14 wichtigsten RPA-Anbieter mit 25 Kriterien auf einer Skala von 0 (schwach) bis 5 (stark) Punkten. Die höchste Punktzahl beim Kriterium Marktpräsenz erhält UiPath mit 5, die zweithöchste Automation Anywhere mit 4 und den dritten Platz belegt Blue Prism mit 3,75. Ein ähnliches Bild zeichnet sich auch bei dem Kriterium Produktumsatz ab: mit 5 Punkten belegt UiPath erneut den ersten Platz, wobei sich Blue Prism und Automation Anywhere mit jeweils 5 Punkten den zweiten Platz teilen.105 Damit stellen diese drei Anbieter die größten am Markt dar, wobei UiPath der Marktführer ist. Da im Rahmen dieser Arbeit der Kooperationspartner UiPath einsetzt, wird nun näher auf die UiPath-Plattform eingegangen und dessen Stärken und Schwächen beschrieben.
Das im Jahr 2005 in Bukarest gegründete Unternehmen ging 2021 an die Börse und wurde vom Handelsblatt als Europas wertvollstes Start-up betitelt.106 Mit den drei Komponenten der UiPath-Plattform: Studio, Orchestrator und dem Roboter können Automatisierungsprojekte entworfen und entwickelt werden.107 Zur Erläuterung der drei Komponenten werden diese zunächst in Abbildung 8 abgebildet und anschließend erläutert.
Erstellung von Automatisierungsworkflows durch integrierte Aufzeichnungsfunktion oder Drag- & Drop-Aktivitäten.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten108
UiPath Studio dient dazu, visuelle und schnelle Entwicklungen von Automatisierungsworkflows zu generieren. Hierbei kann auf Best-Practice-Vorlagen zurückgegriffen werden. UiPath Orchestrator ermöglicht über eine Serveranwendung, auf die über einen Browser zugegriffen werden kann, Roboter zu verbinden (Steuerung), die automatisierten Prozesse an diese zu verteilen (Verwaltung) und die ausgeführten Aufgaben zu protokollieren und nachzuverfolgen (Beobachtung). Ist der Software-Roboter beaufsichtigt im Einsatz, wird er durch Benutzerereignisse ausgelöst und unterstützt den Mitarbeiter an seinem Arbeitsplatz. Dagegen kann der unbeaufsichtigte Roboter in virtuellen Umgebungen mehrere Prozesse gleichzeitig automatisieren.109
Gartner beschreibt, dass die Stärken von UiPath vor allem in den Partner-Ökosystemen, dem Betrieb und dem Produktportfolio liegen.
UiPath hat mit mehr als 250 Technologiepartnern ein sehr robustes Partner-Ökosystem aufgebaut, das eine Unterstützung für die Integration mit fast allen wichtigen Unternehmensprodukten und -anwendungen ermöglichen soll.
Daneben ist der Betrieb durch kostenlose Versionen, Onlineschulungen und weiteren Ressourcen für die Kunden eine Erleichterung, die RPA-Dienste besser skalieren zu können. Beim Thema Produktportfolio würde sich UiPath zudem durch neue Zukäufe und Verbesserungen der bestehenden Dienste, stets weiterentwickeln.
Mit der Verbesserung und Erweiterungen der Produkte gehen laut Gartner jedoch auch Nachteile einher. So wurden die Preisgestaltungen verkompliziert und das Preis-Leistungs-Verhältnis ist niedriger als bei anderen Anbietern. Zudem hat das schnelle Wachstum dazu geführt, dass sich der Kundensupport über die Jahre verschlechtert hat. Als letzten Kritikpunkt werden die Produkt-Upgrades und -Bereitstellungen beanstandet. So haben einige Kunden Probleme beim Upgrade Ihrer RPA-Produkte. Dies sei darauf zuführen, dass sich UiPath auf neue Technologien fokussiere und RPA-Funktionen dabei auf der Strecke bleiben würden.110
Es existieren bei Anbietern mehrere Möglichkeiten zur Beschaffung von RPA-Software. Die Autoren Lacity und Willcocks raten dazu, je nach Anforderungen zwischen den nachfolgenden Sourcing-Strategien abzuwägen:
Bei der Insourcing-Strategie können Unternehmen Softwarelizenzen erwerben und diese selbstständig betreiben oder Berater für die Service-Automation hinzuziehen. Der Einstieg erfolgt bei dieser Form mit Hilfe eines RPA-Anbieters. Dieser kann Unternehmen bei Schulungen, Beratungstätigkeiten und Entwicklung der RPA-Lösung unterstützen.
Demgegenüber steht das Outsourcing-Konzept, bei dem der Erwerb der RPA-Lösung entweder von einem traditionellen Anbieter als integrierte Lösung erfolgt oder von einem neuen Anbieter bereitgestellt wird.
Als letzte Möglichkeit beschreiben die Autoren Cloud-Sourcing, bei dem die Service-Automatisierung als Cloud-Lösung für Kunden zur Verfügung steht.111
2.3.3 RPA Anwendungsbereiche und -potentiale in der Produktion
Der vermehrte Einsatz von RPA ist auf die folgenden drei Faktoren zurückzuführen: Kosteneinsparung, Prozessgeschwindigkeit und Qualitätsverbesserung.112
Eine von Radke u. a. veröffentlichte Literaturanalyse von Studien über RPA zeigt, dass der Einsatz durch die Reduzierung von Bearbeitungszeiten, Produktivitätssteigerungen, Verbesserung der Compliance-Stufen (Datengenauigkeit, Verbesserung oder Reduzierung menschlicher Fehler) und Kostensenkungen viele positive Effekte hat.113
Aufgrund dieser Vorteile wird RPA branchenübergreifend eingesetzt. Die in der Literatur veröffentlichten Fallstudien stammen vorrangig aus den Branchen der Telekommunikation, Finanzwirtschaft, Gesundheit und Logistik.114
Eine Umfrage Krolls u. a. spiegelt ein ähnliches Bild in der Praxis wider. Während im Jahr 2016 zum Zeitpunkt der Umfrage bereits 39 % der Unternehmen RPA einsetzten, planten nahezu doppelt so viele Unternehmen in den nächsten drei bis fünf Jahren RPA einzuführen. Der Einsatz und die geplante Einführung von RPA betrifft vor allem die Bereiche Finanzwirtschaft, Personalmanagement, Logistik und Kundendienst. Dagegen stellt die Produktionsplanung mit einer 0-prozentigen Einsatzquote und einem Anteil an Unternehmen von lediglich 6 %, die planen, in den nächsten drei bis fünf Jahren RPA in der Produktion einzusetzen, den am wenigsten nachgefragten Unternehmensbereich dar.115
Ein noch klareres Bild ergibt sich aus der Untersuchung von Langmann aus dem Jahr 2021. Während den größten Anteil der befragten Unternehmen die produzierenden Unternehmen mit 18,8 % darstellen, spiegelt sich dies in den Einsatzgebieten von RPA nicht wider. Hier stellen die Bereiche Finance & Controlling, Kundenservice, IT, HR, Marketing und Logistik die größten Einsatzgebiete dar, während der Einsatz von RPA in der Produktion nicht explizit erwähnt wird.116
In einer systematischen Literaturrecherche gehen die Autoren Ivančić u. a. der Forschungsfrage nach, in Verbindung mit welchen Branchen RPA in wissenschaftlicher Literatur erwähnt wird. Das Ergebnis ist, dass von zwölf untersuchten Fallstudien sieben aus der Dienstleistungs-, drei aus der Telekommunikations-, zwei aus Finanz- und Versicherungsbranche stammten und drei anderen Bereichen zuzuordnen waren.117
Diese Untersuchungen zeigen, dass es keine nennenswerten wissenschaftlichen Erhebungen von RPA-Einsätzen in produzierenden Unternehmen gibt.
Zur Ableitung von RPA-Anwendungspotentialen in der Produktion werden daher mit Tabelle 1 zwölf allgemeine Funktionen von RPA dargestellt. Ziel ist es, im späteren Verlauf der Arbeit derartige Prozesse in der Produktion zu identifizieren, um einen potenziellen RPA-Einsatz prüfen zu können.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1: Zwölf Funktionen von RPA118
Die Untersuchung von Langmann aus dem Jahr 2021 von 101 Unternehmen zeigt, dass RPA vor allem für grundlegende transaktionale Aktivitäten wie Datensätze kopieren und einfügen mit über 90 %, Einloggen in Web- und Unternehmensanwendungen 88 %, E-Mail und Anhänge öffnen 82 %, Daten extrahieren und Datensätze herauslesen 81 %, Kalkulationen durchführen und Datenanalyse 79 % und nur 5 % sonstige Aktivitäten eingesetzt wird.119
In einer der wenigen wissenschaftlichen Untersuchungen von RPA-Einsätzen in der Produktion schreiben die Autoren Pfeiffer und Fettke, dass der Einsatz gemäß administrativer Bürotätigkeiten erfolgen kann. Entlang der vier Hauptfunktionen Produktionsplanung, -entwicklung, -kontrolle, -implementierung und der Kategorie Sonstiges beschreiben sie Beispiele für RPA-Dienste in der Produktion. Diese sind in Tabelle 2 dargestellt.120
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 2: RPA-Dienste in der Produktion121
2.3.4 Einschränkungen und Risiken von RPA
Um im späteren Verlauf dieser Arbeit potenzielle RPA-Einsätze in der Produktion identifizieren zu können, werden in diesem Kapitel Einschränkungen und Risiken vorgestellt, die RPA-Einführungen begrenzen können.
Wert
Zunächst ist festzuhalten, dass der RPA-Einsatz nur dann sinnvoll ist, wenn die Bedingungen einen wirtschaftlichen Einsatz zulassen, d. h. die Nutzen die Kosten übersteigen. Bei den Kosten sind dabei zum einen die Anschaffungskosten der Hard- und Software zu berücksichtigen, während gleichzeitig die zusätzlichen laufenden Betriebskosten nicht zu vernachlässigen sind. Diese enthalten unter anderem Personalkosten für Pflege und Wartungen als auch die laufenden Lizenzkosten. Dagegen kann der Nutzen anhand der Einsparpotentiale, bspw. Qualitätskosten, Personalkosten oder Prozesskosten, quantifiziert werden. Ab dem Zeitpunkt, zu dem die RPA-Einsparungen die ermittelten Kosten übersteigen, ist der Break-even-Point erreicht und damit die RPA-Einführung wirtschaftlich sinnvoll.122 Dieser Zusammenhang ist in Abbildung 9 dokumentiert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 9: Wirtschaftlichkeit von RPA123
Bei erfolgreichen RPA-Implementierungen ist ein hoher Return on Investment (ROI) möglich.
So ermittelten Wilcocks u. a. in ihrer Studie einen ROI von 200 % nach bereits einem Jahr und 650–800 % nach etwa drei Jahren.124
Laut Svatopluk u. a. dauert die Amortisation eines RPA-Projekts in der Regel weniger als 1 Jahr.125
Hinsichtlich der Implementierungsdauer eines solchen Projekts stellen Graf u. a. fest, dass diese in der Forschung nur selten angegeben wird.126
Willcocks u. a. veranschaulichen in einem Zeitplan, dass ihr untersuchtes RPA-Projekt insgesamt über ein Jahr dauerte.127 Dagegen behaupten Reich und Braasch auf Grundlage ihres Praxiswissens, dass Projekte innerhalb weniger Monate zu implementieren sind.128
Dabei kann die Projektdauer von vielen Faktoren abhängig sein und somit stark schwanken. Hierbei spielt der Projektumfang, die Projekt- und Prozesskomplexität, das vorhandene Wissen, das Vorliegen von Prozessdokumentation, RPA-Anbieter, Kooperationspartner etc. eine Rolle. In Tabelle 3 werden Kriterien dargelegt, die für RPA-Einsätze hinderlich sein könnten.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 3: Kriterien für die Auswahl geeigneter Prozesse129
Zum Thema Risiken von RPA schreibt Brettschneider, dass diese sehr weitreichend sein können.130
Kirchmer beanstandet beispielsweise, dass bei fehlender menschlicher Kontrolle RPA ebenfalls Fehler unterlaufen kann. Diese können infolge schlechter Datenqualität oder einer unzureichenden Definition von Geschäftsregeln entstehen.131
Des Weiteren beschreiben Herrmann u. a. die Prozessauswahl als potenzielle Risikoquelle. So können bei der Auswahl nicht ausreichend standardisierter Prozesse hohe Folgekosten bei deren nachträglichen Standardisierung verursacht werden.132
Damit einhergehend besteht das Risiko, bereits ineffiziente und/oder instabile Prozesse auszuwählen und solche zu automatisieren.133 Hierdurch werden bestehende Probleme nicht gelöst, sondern lediglich automatisiert. In diesem Kontext bezeichnen Kroll u. a. RPA als Enabler von Prozessoptimierung, stellen aber auch klar, dass RPA nicht in der Lage ist, Prozesse zu standardisieren, sondern diese lediglich schneller und exakter auszuführen.134
Darüber hinaus muss das Bewusstsein bestehen, dass Software-Roboter bei Kontextveränderungen falsche Entscheidungen treffen können. Letztere können lange unentdeckt bleiben und verheerende Konsequenzen mit sich ziehen. Aufgrund der Tatsache, dass Roboter Menschen imitieren, merken die Autoren Aalst u. a. außerdem ethische Problemstellungen und Sicherheitsrisiken an.135 Hinzu kommt aus rechtlicher Sicht, dass die Haftungsverantwortlichkeit bei Fehlern durch Roboter nicht vollständig geklärt ist.136
Autoren sowohl in der Literatur als auch Praxisunternehmen sehen als Folge von RPA Arbeitsplatzsicherungen, -verbesserungen und -verlagerungen.137138
Manche Prozesse, bspw. die Verbuchung von Retouren, bergen aber das Risiko, den Menschen vollständig zu substituieren.139
3. Forschungsdesign
Unter Forschungsdesign verstehen Przyborski und Wohlrab-Sahr die Art und Weise von eingesetzten Forschungsmethoden.140 Schnell u. a. erweitern das Verständnis des Begriffs, sodass sie sämtliche Entscheidungen hinsichtlich der Forschungsmethode fasst.141
Ein zentraler Aspekt bei der Auswahl des Forschungsdesigns ist das entsprechende Forschungsinteresse.142 Hierzu wird auf die vorangegangene Literaturrecherche zurückgegriffen.
Aufgrund der in Kapitel 2.3.3 dargelegten Forschungslücke von RPA-Potentialen in der Produktion dient dieses Kapitel dazu, anhand einer Einzelfallstudie einerseits Prozesse in der Produktion zu identifizieren, die potenziell mit RPA durchgeführt werden können, und andererseits Kriterien zu ermitteln, die für eine RPA-Implementierung förderlich bzw. hinderlich sein können. Dabei bezieht sich der Begriff Einzelfallstudie im Rahmen dieser Arbeit nicht explizit auf die Analyse eines einzelnen Individuums, sondern darauf, der Forschungsfrage in einem Unternehmen als Untersuchungsgegenstand nachzugehen.143
Die wissenschaftliche Vorgehensweise enthält dabei einen mehrstufigen Prozess, in dem schrittweise Entscheidungen hinsichtlich der Methodik getroffen werden.144
Im Rahmen einer Einzelfallstudie können verschiedene Datenerhebungsmethoden zur Beantwortung der Forschungsfrage angewandt werden.145
Im ersten Schritt wurde die qualitative Forschung ausgewählt. Ausschlaggebend hierfür ist, dass die qualitative Forschung das Verständnis von Situationen und Wissen fokussiert, während die quantitative Forschung mithilfe von statistischen Verfahren große Datenmengen auswertetet und damit auf Vorhersagen, Verallgemeinerung von Erkenntnissen oder kausale Zusammenhänge abzielt.146
Daneben können mit der Mixed-Method die qualitativen und quantitativen Methoden kombiniert angewandt werden.147
Im Rahmen des Forschungsprozesses dieser Arbeit soll im Untersuchungsobjekt Anwendungssystem- und Prozesswissen generiert und deshalb qualitativ geforscht werden.
Die qualitative Einzelfallstudie folgt dabei einer induktiven Vorgehensweise. Die Induktion beschreibt ein empirisches Vorgehen, bei dem verallgemeinerte Thesen aus durchgeführten Einzelfallbeobachtungen abgeleitet werden können. Die sich im empirischen Einzelfall wiederholenden Gesetzmäßigkeiten lassen Schlüsse auf die Allgemeinheit zu.148
Die Vorgehensweise für den qualitativen Forschungsprozess zur Beantwortung der Forschungsfrage ist in Abbildung 10 dokumentiert. Dabei wird durch die zirkuläre Darstellung verdeutlicht, dass die Auswahl der Personen für die Prozessanalysen nach der Datenanalyse zu den AS stattfindet.
In den nächsten Kapiteln werden konkrete Ausführungen zur Auswahl der Forschungsmethodik beschrieben.
[...]
1 vgl. Plank u. a. (2017), S. 860.
2 vgl. Brettschneider (2020), S. 1098.
3 vgl. Gadatsch (2020), S. 159.
4 vgl. Taulli (2020), S. 8.
5 vgl. Smeets u. a. (2019), S. 37.
6 vgl. Stich u. a. (2017), S. 731.
7 vgl. Szafranek u. a. (2016), S. 1024.
8 vgl. Kaib (2004), S. 1.
9 Fischermanns (2009), S. 12.
10 vgl. Schmelzer und Sesselmann (2020), S. 64.
11 vgl. Wuest u. a. (2016), S. 829.
12 vgl. Wuest u. a. (2014), S. 1169 f.
13 vgl. Wieland u. a. (2013), S. 63.
14 vgl. Stumptner u. a. (2015), S. 378.
15 vgl. Wuest u. a. (2016), S. 830.
16 vgl. Kletti (2015), S. 32.
17 vgl. Vajna u. a. (2020), S. 440.
18 vgl. Dombrowski u. a. (2021), S. 21.
19 vgl. Westkämper und Schloske (2011), S. 113.
20 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Dombrowski u. a. (2021), S. 21.
21 vgl. Langmann und Turi (2020), S. 22.
22 vgl. Kirchmer und Franz (2019), S. 39.
23 vgl. Scheer (2020), S. 127 f.
24 vgl. Fischermanns (2009), S. 220.
25 vgl. Armardeep (2013), S. 4544.
26 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Langmann und Turi (2020), S. 24. und
27 Leshob u. a. (2018), S. 47. und
28 Hofmann u. a. (2021), S. 81.
29 vgl. Langmann und Turi (2020), S. 24.
30 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Boggs (1990), S. 23. und
31 Dombrowski u. a. (2021), S. 21.
32 vgl. Haider (2008), 853.
33 vgl. Paul (2007), S. 194.
34 vgl. Krcmar (2015), S. 8.
35 vgl. Hansen u. a. (2019), S. 5.
36 vgl. Hansen und Neumann (2009), S. 132.
37 vgl. Alter (2008), S. 454.
38 vgl. Hansen und Neumann (2009), S. 132.
39 vgl. Hansen u. a. (2019), S. 14.
40 vgl. Boell und Cecez-Kecmanovic (2015), S. 4959.
41 vgl. Laudon u. a. (2016), S. 15.
42 vgl. Heinrich u. a. (2014), S. 293.
43 vgl. Krcmar (2015), S. 8.
44 vgl. Laudon u. a. (2016), S. 14.
45 vgl. Stahlknecht und Hasenkamp (2005), S. 204.
46 vgl. Laudon u. a. (2016), S. 14.
47 vgl. Leimeister (2015), S. 136.
48 vgl. Laudon u. a. (2016), S. 405.
49 vgl. Schmidt u. a. (2014), S. 282.
50 vgl. Kletti (2015), S. 43.
51 Wannenwetsch (2021), S. 412.
52 vgl. Vajna u. a. (2018), S. 203.
53 vgl. Schmidt u. a. (2014), S. 282.
54 vgl. Hachtel und Holzbaur (2010), S. 109 ff.
55 vgl. Günther und Tempelmeier (2016), S. 313.
56 vgl. Vajna u. a. (2018), S. 16.
57 vgl. Bloech u. a. (2008), S. 341.
58 vgl. Adam (1998), S. 674.
59 vgl. Mertens u. a. (2017), S. 87.
60 vgl. Adam (1998), S. 676.
61 vgl. Bloech u. a. (2008), S. 337.
62 vgl. Adam (1998), S. 676.
63 vgl. Mertens u. a. (2017), S. 94 f.
64 vgl. Adam (1998), S. 677.
65 vgl. Wannenwetsch (2021), S. 412.
66 vgl. Bloech u. a. (2008), S. 340.
67 Wannenwetsch (2021), S. 412.
68 vgl. Adam (1998), S. 676.
69 vgl. Vajna u. a. (2018), S. 16.
70 vgl. Mertens u. a. (2017), S. 96.
71 vgl. Widjaja u. a. (2012), S. 2.
72 vgl. Svensson u. a. (2004), S. 3.
73 vgl. Risch u. a. (2011), S. 706.
74 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Risch u. a. (2011), S. 707.
75 vgl. Mertens u. a. (2016), S. 172.
76 vgl. Dern (2006), S. 17.
77 vgl. Tiemeyer (2016), S. 47.
78 vgl. Vajna u. a. (2018), S. 114 ff.
79 vgl. Niemann (2005), S. 7.
80 vgl. ebenda, S. 129.
81 vgl. Hanschke (2012), S. 75.
82 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Niemann (2005), S. 76.
83 vgl. Hanschke (2012), S. 75.
84 vgl. Constantinescu u. a. (2002), S. 73.
85 vgl. Bayerl u. a. (2018), S. 20.
86 vgl. Langmann und Turi (2020), S. 8.
87 vgl. Radke u. a. (2020), S. 130.
88 vgl. Gadatsch (2020), S. 159.
89 vgl. ebenda.
90 vgl. Czarnecki u. a. (2019), S. 798.
91 vgl. Willcocks u. a. (2015b), S. 5.
92 vgl. Scheppler und Weber (2020), S. 152.
93 vgl. Willcocks u. a. (2015b), S. 7 f.
94 vgl. Willcocks u. a. (2017), S. 19.
95 vgl. Taulli (2020), S. 28.
96 vgl. Smeets u. a. (2019), S. 8 f.
97 vgl. Willcocks u. a. (2017), S. 19.
98 vgl. Taulli (2020), S. 28.
99 vgl. Willcocks u. a. (2017), S. 19.
100 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Smeets u. a. (2019), S. 14.
101 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Czarnecki u. a. (2019), S. 798. und
102 Koch und Fedtke (2020), S. 3.
103 vgl. Gartner (2021), URL siehe Literaturverzeichnis
104 vgl. AIMultiple (2021), URL siehe Literaturverzeichnis
105 vgl. Schaffrik u. a. (2021), S.1 ff.
106 vgl. Holski (2021), URL siehe Literaturverzeichnis
107 vgl. UiPath Academy (2021), URL siehe Literaturverzeichnis
108 Eigene Darstellung in Anlehnung an ebenda.
109 vgl. ebenda.
110 vgl. Gartner (2021), URL siehe Literaturverzeichnis
111 vgl. Lacity und Willcocks (2018), S. 6 f.
112 vgl. Koch und Fedtke (2020), S. 9.
113 vgl. Radke u. a. (2020), S. 131.
114 vgl. Smeets u. a. (2019), S. 37.
115 vgl. Kroll u. a. (2016), S. 20.
116 vgl. Langmann (2021), S. 9 ff.
117 vgl. Ivančić u. a. (2019), S. 283 ff.
118 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Koch und Fedtke (2020), S. 5.
119 vgl. Langmann (2021), S. 21.
120 vgl. Pfeiffer und Fettke (2021), S. 315 ff.
121 Eigene Darstellung in Anlehnung an die Inhalte: ebenda, S 322ff.
122 vgl. Eisele (2019), S. 5.
123 Eigene Darstellung in Anlehnung an: ebenda.
124 vgl. Willcocks u. a. (2015b), S. 18.
125 vgl. Svatopluk u. a. (2018), S. 14.
126 vgl. Graf u. a. (2021), S. 93.
127 vgl. Willcocks u. a. (2017), S. 21.
128 vgl. Reich und Braasch (2019), S. 297.
129 Eigene Darstellung in Anlehnung an: Koch und Fedtke (2020), S. 15.
130 vgl. Brettschneider (2020), S. 1103.
131 vgl. Kirchmer (2017), S. 3.
132 vgl. Hermann u. a. (2018), S. 30.
133 vgl. Willcocks u. a. (2015a), S. 17.
134 vgl. Kroll u. a. (2016), S. 17.
135 vgl. van der Aalst u. a. (2018), S. 271.
136 vgl. Croon und Czarnecki (2021), S. 149.
137 vgl. Arnautovic u. a. (2021), S. 66 f.
138 vgl. Weissenberg Solutions (2017), URL siehe Literaturverzeichnis
139 vgl. Czarnecki u. a. (2019), S. 799.
140 vgl. Przyborski und Wohlrab-Sahr (2019), S. 106.
141 vgl. Schnell u. a. (2018), S. 185.
142 vgl. Przyborski und Wohlrab-Sahr (2019), S. 111.
143 vgl. Schnell u. a. (2018), S. 223 f.
144 vgl. Helfferich (2011), S. 26.
145 vgl. Döring und Bortz (2016), S. 215.
146 vgl. Hoepfl (1997), S. 48.
147 vgl. Kuckartz (2014), S. 33.
148 vgl. Reinders und Ditton (2011), S. 48.
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