RPA-ABC

Das RPA-ABC ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Fachbegriffe im Zusammenhang mit Robotic Process Automation. Ziel ist es, die Fachbegriffe verständlich zu erklären und den Einstieg in eine Schlüsseltechnologie der Digitalisierung zu vereinfachen.

Diese Seite wird aktuell alle 2 Tage um einen neuen Buchstaben erweitert.

Inhaltsverzeichnis

A wie Automation Anywhere
B wie Blue Prism
C wie Chatbot
D wie Digitalisierung
E wie Effizient
F wie Front-Office
G wie Governance
H wie Hyperautomation
I wie Intelligenten Automatisierung
J wie Joy of use
K wie Künstliche Intelligenz
L wie Low-Code
M wie Machine Learning
N wie Nachhaltig
O wie Operationalisierung
P wie Power Automate
Q wie Quick-Win
R wie RPA-Bot
S wie Skalierbar
T wie Test
U wie UI-Path
V wie Vorsprung
W wie Workflows
X wie xml
Y wie Yes, we can!
Z wie Zeitersparnis

A wie Automation Anywhere?

Automation Anywhere ist einer der weltweit führenden Anbieter in den Bereichen Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) und künstliche Intelligenz (KI). Mit seiner Softwarelösung bietet das Unternehmen die am weitest verbreitete RPA-Plattform und -Community an, um End-to-End Prozesse benutzerfreundlich zu automatisieren. Automation Anywhere kombiniert traditionelle RPA mit kognitiven Elementen, etwa der Verarbeitung natürlicher Sprache und dem Auslesen unstrukturierter Daten. Die Technologie stützt sich auf drei Säulen: Robotergesteuerte Prozessautomatisierung, kognitive Automatisierung und Digital Workforce Analytics. Vorteile von Automation Anywhere sind:

  • Eine intuitive (Web-)Umgebung welche eine einfach Zugriff ermöglicht
  • RPA-Bots können unabhängig vom Betriebssystem entwickelt werden
  • Ermöglich die schnelle Einführung im Unternehmen
  • Einfache Kombination von RPA und KI

B wie Blue Prism

Blue Prism ist eine der führenden Technologien auf dem Markt im Bereich RPA. Sie wurde entwickelt, damit Organisationen Automatisierung nachhaltig implementieren und skalieren können. Zu den Stärken von Blue Prism gehören Sicherheit, Wiederverwendbarkeit und Konnektivität.

C wie Chatbot

Das digitale Zeitalter schreitet voran und damit auch der Bedarf nach Kundenservice über alle Touchpoints mit Kunden. Daher setzten heute schon viele Unternehmen auf Chatbots für den digitalen Erstkontakt mit Kunden. Dank Chatbots können Routineanfragen schnell, einfach und rund um die Uhr an 365 Tagen pro Jahr beantwortet werden. Daher sind Chatbots heute schon ein gutes Mittel um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Doch kombiniert man die Technologien RPA und Chatbots miteinander entstehen völlig neue Anwendungsfälle. Viele Szenarien, die zuvor nur mit hohem Entwicklungsaufwand möglich waren, werden plötzlich greifbar.

D wie Digitalisierung

Digitalisierung kann, wenn sie kompetent umgesetzt wird, Arbeitsabläufe optimieren, Datensilos auflösen, Prozesse automatisieren und die Effizienz steigern. Darüber hinaus, kann durch die Digitalisierung die Produktivität der Mitarbeiter fördern und Organisationsstrukturen verschlanken.

E wie Effizent

Durch das Reduzieren von manueller und sich wiederholender Tätigkeiten trägt Robotic Prozess Automation dazu bei, die Prozesse im Unternehmen effizient zu gestalten. Durch den Einsatz von RPA ist es möglich, einen ROI von über 150% zu erreichen.

F wie Frontoffice

Als Frontoffice wird grundsätzlich der Teil eines Unternehmens bezeichnet, in dem direkte Interaktion mit dem Kunden stattfindet. War dies früher tatsächlich noch ein physischer Ort (Rezeption, Verkaufsfläche o.ä.), zählen heute beispielsweise auch Online-Shops zum Front Office.

G wie Governance

Eine RPA-Governance kann dir bei der nachhaltigen Implementierung im Unternehmen helfen und beantwortet unter anderem die folgenden Fragestellungen:

🔹Wer entscheidet, welche Prozesse automatisiert werden?
🔹Welche Technologie, welcher Anbieter und welche Infrastruktur ist am besten geeignet?
🔹Welche Rollen werden für die sachgerechte Entwicklung von Robotern benötigt?
🔹Welche Tätigkeiten werden von den verschiedenen Organisationseinheiten ausgeführt?

H wie Hyperautomation

Hyperautomation ist ein geschäftsorientierter, disziplinierter Ansatz, mit dem Unternehmen so viele Geschäfts- und IT-Prozesse wie möglich schnell identifizieren, überprüfen und automatisieren können.

Einer der Kerngedanken von Hyperautomation ist die Kombination von mehreren Technologien, Tools oder Plattformen wie z.B.

🔹Robotergestützte Prozessautomatisierung
🔹Künstliche Intelligenz
🔹Maschinelles Lernen
🔹Geschäftsprozessmanagement
🔹Integration Platform as a Service
🔹Low-Code/No-Code-Tools

H wie Hyperautomation

Hyperautomation betrachtet die Automatisierung von Geschäftsprozessen aus einem holistischen Blickfeld heraus. Dabei beschreibt Hyperautomation keine neue Technologie, sondern vielmehr einen umfassenden Ansatz, alle notwendigen und verfügbaren Technologien miteinander zu kombinieren. Ganz nach dem Leitsatz: „Alles, was sich automatisieren lässt, wird automatisiert.“ Statt lediglich Teildisziplinen zu fokussieren, führt Hyperautomation die Automatisierung von einzelnen Prozessen und reinen Routineaufgaben weiter. Hauptsächlich dienen dazu Robotic Process Automation (RPA) sowie künstliche Intelligenz (KI), daher wird häufig auch von einer End-to-End-Automatisierung gesprochen. Die Verknüpfung dieser Tools sorgt für effizientere Prozesse und höhere Produktivität im Unternehmen, da einfache Aufgaben automatisiert werden und Mitarbeiter die frei gewordene Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten nutzen können.

I wie Intelligenten Automatisierung

Im Gegensatz zur klassischen Automatisierung wird bei Intelligenten Automatisierungen die Technologie Robotic Prozess Automation mit Künstlicher Intelligenz verknüpfe. Das für dazu, das die klassischen „Wenn-Dann-Abfolgen“ aufgebrochenund neue Usecases umgesetzt werden könne. Fast alle Anbieter für RPA bieten mittlerweile eine KI -Komponente an. So könne z.B. aus Dokumenten automatisch Inhalte extrahiert werden, Entscheidungsgrundlagen geschaffen werden und auch ganze Tätigkeiten von Mitarbeitern automatisierter werden. In den Meiste fälle nimmt der Mitarbeiter dann nur noch eine kontrollierende oder freigebende Rolle ein.

 

J wie Joy of use

K wie Künstliche Intelligenz

Für viele Menschen scheint künstliche Intelligenz noch immer wie eine Technologie der fernen Zukunft. Dass KI uns schon lange wie selbstverständlich in unserem Alltag begleitet, ist uns oft gar nicht bewusst. Nicht nur für Privatleute kann KI den Alltag erleichtern, sondern auch für Unternehmen. In den unterschiedlichsten Branchen werden intelligente Systeme bereits erfolgreich eingesetzt, um Unternehmen technologisch und wirtschaftlich voranzubringen. Wir geben heute einen Überblick über die zahlreichen Anwendungsgebiete künstlicher Intelligenz. Hier erfährst du mir über KI und den Anwendungsgebiete

L wie Low-Code

Low Coden Anwendungen sind nicht neu – die Low Code Bewegung begann bereits in den 1980er Jahren mit den sogenannten „Fourth-Generation-Languages“ (4GL). 4GL verfolgt das Ziel, komplette Anwendungen mit nur wenigen Codezeilen zu schreiben.

Die heutigen Low Code Plattformen ermöglichen mithilfe von grafischen Umgebungen das Erstellen von Applikationen mit einem sehr geringen Programmieraufwand. Im einfachsten Fall funktioniert das Ganze per Drag & Drop und gleicht schon fast einer No Code Anwendung. Visuelle Modelle werden genutzt, um z.B. Benutzeroberflächen, Datenmodelle oder Geschäftslogiken zu definieren. Die bei der Anwendungserstellung verwendeten Vorlagen, Widgets, Plug-Ins und weitere Komponenten können Sie dabei immer wieder nutzen. Das Ganze funktioniert gemäß dem Baukasten-Prinzip – durch das Kombinieren von vorhandenen Bausteinen können individuelle Anwendungen erstellt werden. Die Bausteine sind bereits vorprogrammiert, bei Bedarf können aber auch Änderungen am Programmcode vorgenommen werden. Hier erfährst du mir über Low-Code-Anwendungen

M wie Machine Learning

Machine Learning ist ein einen Teil der künstlichen Intelligenz. Während es bei künstlicher Intelligenz darum geht, dass Software sich eigenständig so weiterentwickeln soll, dass sie Probleme unabhängig lösen kann, geht es bei Machine Learning konkret darum, dass ein Algorithmus von bereitgestellten Beispieldaten lernen soll. So kann Machine Learning z.B. zur intelligenten Verarbeitung von Dokumente genutzt werde.

N wie Nachhaltig

O wie Operationalisierung

P wie Power Automate

Q wie Quick-Win

R wie RPA-Bot

Unter Robotic Process Automation, oder kurz RPA, wird die Automatisierung von Prozessen mithilfe von Software-Robotern verstanden. Diese Software-Bots werden RPA-Bots genannt. Die RPA-Bots ahmen menschliches Verhalten auf der Benutzeroberfläche einer Software nach. Dabei wird in der Welt von RPA grundsätzlich zwischen zwei Arten der Prozessautomatisierung unterschieden. Arbeit ein RPA-Bot selbständig, ohne dass ein Mensch das Verhalten begleitet, wird von einem unattended Bot gesprochene. Tritt der Bot als Digital Assistent auf und sein Verhalten wird von einem Menschen beobachtet, handelt es sich um einen attended Bot.

S wie Skalierbar

T wie Test

U wie UI-Path

UI-Path ist der wohl bekannteste Anbieter für RPA-Software am Markt. Das Unternehmen wurde bereits im Jahre 2005 gegründet und beschäftigte sich ursprünglich mit Automatisierungsskripten und orientiert sich im Laufe der Jahre immer auf das Thema Prozessautomatisierung um. UI-Path wurde expliziert für Windows entwickelt und benötigt die Installation einer umfangreichen Software. Allerdings gibt es neben der kostenpflichten Version eine abgespeckte Community Edition, welche von Unternehmen kostenlos genutzt werden kann. Die kostenpflichtige Version von UI-Path besteht aus unzähligen verschiedenen Lizenzen und muss individuelle auf die Bedürfnisse der Kunden angepasst werden. Es gibt vorgefertigte Bundles, die allerdings teilweise um weiteren Lizenzen ergänzt werden müssen.

V wie Vorsprung

W wie Workflows

X wie xml

Y wie Yes, we can!

Z wie Zeitersparnis

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Marcel Altmann
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