Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Robotergesteuerte Prozessautomatisierung zur softwarebasierten Automatisierung administrativer Prozesse der innerbetrieblichen Lieferkette

Die innerbetriebliche Lieferkette (inLi) in Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus umfasst alle Bereiche von der Beschaffung bis zum Versand. Sie ist geprägt von einer heterogenen Prozesslandschaft, oftmals einhergehend mit repetitiven, administrativen Aufgaben. Diese sind in der Regel mit hohem manuellen Aufwand sowie hohem Fehlerpotenzial verbunden. Ein Beispiel hierfür ist die manuelle Eingabe von Lieferscheinen in ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP-System). Selbst inkrementelle Verbesserungen helfen KMU bereits enorm, die Heterogenität der Prozesse in der inLi zu bewältigen. Robotic Process Automation (RPA) ist hierfür ein vielversprechender Ansatz. Für eine zielgerichtete Einführung von RPA in der inLi müssen zunächst geeignete Prozesse der inLi identifiziert und entsprechende technologische, datenbezogene, organisatorische und menschliche Anforderungen abgeleitet werden. Die bisherige Forschung liefert hierzu keine hinreichenden Erkenntnisse, insbesondere nicht in Bezug auf die inLi.

Das Forschungsprojekt „RPAlog“ verfolgt das Ziel, automatisierbare Prozesse in der inLi sowie die KMU-gerechte Automatisierung dieser Prozesse unter Berücksichtigung der technologischen, datenbezogenen, organisatorischen sowie menschlichen Anforderungen zu identifizieren.

Die Forschungsfrage hierzu lautet: Wie können KMU im verarbeitenden Gewerbe befähigt werden, durch die Nutzung von RPA zielgerichtet Automatisierungspotenziale in der innerbetrieblichen Lieferkette auszuschöpfen?

Ergebniszusammenfassung:

In verschiedenen Fallstudien wurden mehrere Algorithmen als Grundlage für RPA-Anwendungen getestet. OCR und Machine Learning konnten dabei anhand realer Datensätze untersucht werden. Die Ergebnisse der Fallstudien zeigen, dass die untersuchten Technologien im Einklang mit RPA genutzt werden können.

Aufgrund der Verarbeitung von verschiedenen Daten, kommt der Datenqualität im Zusammenhang mit der RPA-Einführung eine bedeutende Rolle zu. In Experteninterviews wurden häufige Gründe für auftretende Qualitätsprobleme aufgenommen, um auf Basis dessen anschließend konkrete Ansätze zur Erhöhung der Datenqualität herzuleiten. Zusätzlich wurde ein Reifegradmodell der Datenqualität entwickelt, was Unternehmen dabei unterstützt den eigenen Status in den Kategorien Digitalisierungsgrad, Datenmenge, Datenvarianz, Datenformat und Datenverantwortung einzuordnen.

Auf Basis der zuvor hergeleiteten Anforderungen zur Einführung von RPA, wurde das RPA-Einführungskonzept entwickelt. In der Einführungsphase können die Ergebnisse des Forschungsprojekt genutzt werden, um eine Entscheidungsgrundlage zur Einführung von RPA herzuleiten. Die operative Umsetzung des Automatisierungsprozesses findet in der nachfolgenden Hauptphase statt. In der Wachstumsphase können die RPA-Prozesse weiter skaliert werden. Zusätzlich werden den Unternehmen weitere organisatorische Strukturänderungen in den einzelnen Phasen vorgeschlagen.

Im Rahmen von Experteninterviews wurde verschiedene Prozesse entlang der innerbetrieblichen Lieferkette aufgenommen. Die dabei enthalten Prozesse stellen exemplarisch dar, welche Prozesse in der Fremdbezugsgrobplanung, im Auftragsmanagement, Auftragsversand und in der Eigenfertigungsplanung automatisiert werden können. Auf Basis dieser Beispiele können Unternehmen ähnliche Prozesse innerhalb des eigenen Unternehmens sondieren und auf eine mögliche Anwendung von RPA überprüfen.