Business Process Analysis, Management & Automisation

Die industrielle Digitalisierung bleibt auch in den kommenden Jahren ein heterogenes Feld, das von einem Nebeneinander zahlreicher Systeme und Schnittstellen sowie Prozessbrüchen geprägt sein wird. Der Nordstern in der IT, die Integration aller Systeme und die vollständige Digitalisierung der Prozesslandschaft, lässt sich mit Standardanwendungen allein auf Sicht nicht erreichen.

Mit ROI-EFESO setzen Fertigungsunternehmen zukunftsweisende Technologien ein, um diese Vielfalt effizient zu beherrschen und Wertschöpfungsressourcen zu aktivieren. In den Arbeitsabläufen der Smart Factory schaffen wir insbesondere mit den folgenden Software-Anwendungen Resultate.

Sie erstellen Bilanzen, übernehmen Controlling-Aufgaben oder beantworten Kundenanfragen: für Robotic Process Automation (RPA) Lösungen sind diese und weitere repetitive Tätigkeiten das ideale Einsatzfeld. Die Software-Bots bzw. „Digitalen Assistenten“ automatisieren bereits viele Geschäftsprozesse, indem sie menschliche, manuelle Arbeitsschritte nachahmen und dabei direkt auf die IT-Systeme von Unternehmen zugreifen.

Die Smart Factory bietet ebenfalls spannende Einsatzszenarien für RPA. Im Produktionsumfeld eröffnen die Digitalen Assistenten den Weg zu einer vollständigen digitalen Integration und Automatisierung. Ob im Digital Shopfloor, dem Berichtswesen oder bei der Anbindung von Supply Chain Management Prozessen – die RPA-Unterstützung kann sich in vielfacher Hinsicht rentieren:

ROI-EFESO zeigt Unternehmen, wie sie RPA im Fertigungskontext schnell und profitabel einsetzen können – und die Digitalen Assistenten als Brückentechnologie für eine umfassende Digitalisierung ihrer Operations-Prozesse nutzen.

Insbesondere bei zeitaufwändigen, fehleranfälligen manuellen Tätigkeiten, deren Automatisierung sich mit einem großen IT-System nicht rechnet, entfalten die digitalen Helfer ihre Wirkung und sorgen für deutlichen Effizienzgewinne. Anwendungsszenarien in der Produktion sind z.B.:

• Berichtswesen verbessern
  Zusammenführung und Aufbereitung von Fertigungsdaten zu Berichten erfolgt häufig manuell durch mehrere Mitarbeiter, da auf dem Shopfloor sehr individuelle Anforderungen zu erfüllen sind und unterschiedliche Kennzahlen und Reports benötigt werden. RPA konsolidieren diese Arbeitsschritte und tragen schnell und zuverlässig Daten aus Exceltabellen oder ERP- und Produktionssystemen zusammen. Generell automatisieren sie Prozesse mit einem standardisierten Input wie Excel, Word, Email, CSV oder PDF-Dateien zuverlässig.
   
• Informationstransfer gewährleisten
  Assistenten übertragen Daten aus ERP- in CAD-Systeme oder überprüfen bei den Zulieferern regelmäßig die Portale des OEM. Sie lösen zwar keine kognitiv schwierigen Aufgaben, eignen sich aber ideal, um Prozesse mit hohen Transaktionsmengen an Information und / oder häufiger Frequenz effizienter zu gestalten

Mit ROI-EFESO etablieren Unternehmen ein Bewusstsein für die Vorteile von Automatisierung und Digitalen Assistenten in ihrer Organisation. Bei einer RPA-Einführung sorgen wir für messbare Ergebnisse in kurzer Zeit.

Unser Ansatz umfasst die folgenden Phasen:

• Potenzialanalyse (1-2 Wochen): Wir erfassen den Status Quo der Automatisierung, identifizieren geeignete Handlungsfelder u.-prozesse und schätzen die Potenziale für RPA ab.
• Initialisierung (1 Woche): Im Fokus stehen der Aufbau der IT-Architektur inkl. der Auswahl von SW-Anbietern sowie mögliche strategische Partnerschaften. Die notwendigen Elemente wie Lizenzen und Server-Kapazitäten werden beschafft und ein „Center of Excellence“ für die Key User konzipiert. Zudem erfolgen Initialschulungen für das Management und die Key User.
• Entwicklung & Test (1-3 Wochen) der definierten Digitalen Assistenten.
• Dokumentation der entwickelten Assistenten und Anlaufsupport nach Bedarf.

Process Mining ist ein softwarebasierter Ansatz, mit dessen Hilfe Unternehmen ein präzises und umfassendes Bild ihrer Geschäftsprozesse oder von ihren Wertschöpfungsketten gewinnen. Process Mining Tools rekonstruieren die digitale Spur, die Arbeitsvorgänge hinterlassen. Anders als bei einer klassischen Prozessanalyse konzentriert man sich hierbei nicht auf eine bestimmte Prozessvariante – sondern analysiert anhand objektiver Kennzahlen die Facetten und Varianten, die im Arbeitsalltag entstehen.

Dies vermittelt Entscheidern ein realistisches Bild der untersuchten Prozesse und sorgt für eine ideale Ausgangsposition, um operative Exzellenz, Compliance und Prozessqualität zu verbessern.

Mit ROI-EFESO lösen Industrieunternehmen ihre „Prozess-Blackbox“ im Operations-Umfeld auf und verbessern langfristig die Objektivität und Transparenz geschäftskritischer Vorgänge.

Bei der Identifikation und Anwendung geeigneter Process Mining Lösungen stehen für ROI-EFESO unter anderem die folgenden Themen und Aufgabenstellungen im Vordergrund:

• Prozess-Modellierung anhand von Datenspuren
  Jeder Prozessschritt hinterlässt Spuren innerhalb von Systemen wie ERP und MES, in Datenbanken, Tabellen und Kommunikationstools. Das gilt insbesondere für standardisierte Arbeitsvorgänge – etwa im Einkauf, wo jeder Prozess anhand von Daten wie Vorgangsnummer, Zeitstempel, oder Status genau abbildbar ist. Bei entsprechender Datenaufbereitung lassen sich zudem weniger strukturierte Prozesse rekonstruieren, etwa „Idea to Product“ oder „Customer to Demand“.
   
• „Mengengerüste“ aufbauen
  In der Diskussion über Prozessvarianten sind viele Variablen zu berücksichtigen: Wie oft könnte der Prozess den diskutierten Weg nehmen? Üben die analysierten Probleme tatsächlich einen signifikanten negativen Einfluss aus? Wann, wo und warum kann es zu Abweichungen von der definierten Route kommen? Idealerweise werden diese und weitere Fragen nicht anhand von Vermutungen, sondern von Fakten beantwortet. Die erforderlichen Mengengerüste, d.h. belastbare Daten, erbringt das Process Mining.
   
• Basis für weitreichende Prozessoptimierung schaffen
  Beim Process Mining sollte man nicht nur die Ursachen für Abweichungen ermitteln. Sondern auch, ob bestimmte Prozessvarianten akzeptabel bzw. sogar notwendig sind. Denn häufig entstehen diese im Unternehmensalltag als improvisierte Lösungen für nicht vorab erkannte Sonderfälle wie spezielle Durchlaufzeiten, Marktgegebenheiten oder das Kundenverhalten. Process Mining zeigt diese Vielfalt auf und bereitet somit den Boden für eine fundierte und faktenbasierte Prozessoptimierung.

Mit diesem Vorgehen können Unternehmen Prozessabweichungen korrigieren und die Anzahl der Prozessvarianten reduzieren – aber ebenso weitere, zulässige Prozessvarianten definieren. Somit schafft Process Mining auch die Voraussetzungen für einen erfolgreichen Einsatz weiterer Digitalisierungs-Technologien wie RPA. Für ein Plus bei Effizienz und Effektivität sorgt dies zudem im Kontext einer Einführung neuer IT-Systeme wie S4/HANA, wenn diese im Idealfall alle zulässigen Prozessvarianten unterstützen.