Implementierung von Process-Automation. Erfolgsfaktoren für Change Management und Automatisierung

Master's Thesis , 2022 , 564 Pages , Grade: 1,0

Computer Science - Commercial Information Technology

Die Arbeit untersucht die Aspekte zur Einführung und Implementierung von Automatisierung, gemeinhin als Process Automation bezeichnet, im Unternehmen im Rahmen von Change Management. Das Ziel der Arbeit ist es, Hypothesen und daraus resultierende Erfolgsfaktoren sowie Handlungsempfehlungen für die Praxis zu erarbeiten.

Im Zeitalter der Digitalisierung gewinnt die Automatisierung sowohl im sozialen als auch im wirtschaftlichen Bereich zunehmend an Bedeutung. Eine besondere Rolle hierbei spielt die Automatisierung von Geschäftsprozessen im Unternehmen. Aufgrund vieler Trends, wie der Weiterentwicklung von Technologien und der Reduzierung von Eintrittsbarrieren in Unternehmen, ergeben sich neue Potenziale und Möglichkeiten.

Auch durch die Demokratisierung von KI und der zunehmend einfachen Programmierung von Automatisierungen ergeben sich Chancen zur Steigerung der Effizienz und der Reduzierung von Kosten. Doch die Nutzung und Implementierung von Automatisierungstechnologien muss zielgerichtet und zusammen mit den Mitarbeitern erfolgen, um nachhaltige Lösungen zu schaffen sowie den Wandel zum digitalen, automatisierten Unternehmen zu meistern.

Die Automatisierung führt sowohl für das Unternehmen als auch für die Mitarbeiter zu großen Veränderungen. Sie müssen sich in immer kürzeren Intervallen auf neue Prozesse und Technologien ein-stellen. Die Einführung von Automatisierungstechnologien bringt nicht nur Vorteile, sondern auch Risiken und Herausforderungen mit sich, die es zu berücksichtigen gilt. Für eine erfolgreiche Implementierung innerhalb der Organisation müssen die resultierenden Veränderungen systematisch eingeführt und verankert werden.

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Ausgangssituation
1.2 Ziel der Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit

2 Theoretische Grundlagen und Stand der Forschung
2.1 Automatisierung von Prozessen
2.2 Einfache / Klassische Automatisierung
2.3 Robotic Process Automation
2.4 Künstliche Intelligenz
2.4.1 Machine Learning
2.4.2 Deep Learning
2.4.3 Computer Vision
2.4.4 Natural Language Processing, Generation und Understanding
2.5 Intelligent Process Automation
2.6 Change Management
2.6.1 Ziele des Change Managements
2.6.2 Ausgestaltung und Ablauf des Change-Prozesses
2.7 Forschungslücken

3 Methodisches Vorgehen
3.1 Qualitative Forschung als Forschungsmethode
3.1.1 Semistrukturierte Leitfadeninterviews zur Datenerhebung
3.1.2 Expertenauswahl und Darstellung der Stichprobe
3.1.3 Auswahl eines Transkriptionssystem
3.2 Qualitative Inhaltsanalyse
3.2.1 Ablauf der zusammenfassenden Inhaltsanalyse
3.2.2 Bestimmung der Analyse- und Kodiereinheiten
3.2.3 Entwicklung eines Kategoriensystems und induktiven Subkategorien
3.3 Gütekriterien und Limitationen der Studie

4 Ergebnispräsentation
4.1 Hauptkategorie: Einsatz von IPA
4.1.1 Subkategorie: nicht geplant
4.1.2 Subkategorie: in Planung
4.1.3 Subkategorie: bereits in Einsatz
4.2 Hauptkategorie: Sensibilisierung
4.2.1 Subkategorie: Strategie und Vision
4.2.2 Subkategorie: Management Unterstützung
4.2.3 Subkategorie: Zusammenarbeit IT und Fachbereich
4.3 Hauptkategorie: Mobilisierung
4.3.1 Subkategorie: durch top-down
4.3.2 Subkategorie: durch bottom-up
4.3.3 Subkategorie: durch Kommunikation
4.3.4 Subkategorie: durch Marketing
4.3.5 Subkategorie: durch Befähigung der Fachbereiche zu Analysten
4.3.6 Subkategorie: durch Befähigung der Fachbereiche zu Entwicklern
4.3.7 Subkategorie: durch keine Befähigung
4.4 Hauptkategorie: Verankerung
4.4.1 Subkategorie: einer Community
4.4.2 Subkategorie: von Veränderungen bei Arbeitsabläufen
4.4.3 Subkategorie: von Veränderungen bei Zusammenarbeit mit Robotern
4.4.4 Subkategorie: von Veränderungen bei neuen Rollen
4.5 Hauptkategorie: Risiken
4.5.1 Subkategorie: Wissensverlust
4.5.2 Subkategorie: Abbau von Arbeitsplätzen
4.5.3 Subkategorie: Widerstand
4.6 Zusammenfassung der Hypothesen

5 Diskussion und Zusammenführung der Ergebnisse
5.1 Spiegelung der Ergebnisse am Stand der Forschung
5.2 Implikationen für die Praxis und Handlungsempfehlungen
5.3 Kritische Reflexion und Würdigung

6 Fazit und Ausblick

Anhang

Literaturverzeichnis

• College: University of applied sciences, Munich
• Grade: 1,0
• Author: Enver Cetin (Author)
• Publication Year: 2022
• Pages: 564
• Catalog Number: V1303571
• ISBN (PDF): 9783346781048
• ISBN (Book): 9783346781055
• Language: German
• Tags: RPA, Robotic Process Automation, Intelligent Process Automation, IPA, Change Management, Automation, Automatisierung, Erfolgsfaktoren, Hyperautomation, Qualitative Forschung