Über Jahre wanderten auch in Life-Sciences-Unternehmen zusehends mehr Funktionen aus angebundenen Lösungen in das ERP-System selbst. So entwickelten sich ERP-Lösungen immer stärker zum digitalen Rückgrat – entlang von wertschöpfenden Geschäftsprozessen, die durch Innovationen und technologischen Fortschritt optimiert werden sollen. Das nutzt auch der Automatisierung dieser Prozesse.
Die klassische Prozessverbesserung im Business Process Management lief über SOLL-/IST-Beschreibungen und definierte einen angestrebten Idealtypus, der von der Realität schnell überholt wurde. Eine moderne und klügere Betrachtung von Prozessen ist der retrospektive Ansatz im Process Mining. Hier wird vom Prozessergebnis rückwärts geschaut und analysiert, wie es dazu kam. Damit bewegt sich das Process Mining immer in IST-Beschreibungen und Fragestellungen zu Realitäten – anstatt auf das Prinzip Hoffnung und SOLL-Abweichungen zu setzen.
Technisch gesehen ist Process Mining eine softwaregesteuerte Aufarbeitung von menschlichen Aktionen in einer anderen Software. Einzelne Benutzer-Klicks und ganze Workflows lassen sich so protokollieren und analysieren, zum Beispiel Transaktionen aus ERP-Systemen oder Prozesspfade in der Lagerlogistik. Das dabei automatisch modellierte Prozessmodell ist Grundlage für eine Prozesslandkarte. Auf diese wiederum können später Softwareroboter zurückgreifen, um das ERP-System automatisiert und anstelle eines Menschen zu bedienen.
Robotergestützte Prozessautomatisierung
Längst ist Robotic Process Automation (RPA) weit mehr als eine innovative Spielerei. Die Softwareroboter lernen auf Grundlage von Prozessmodellen eine Software zu steuern, und übernehmen die Tastatur und die Mauszeiger wie es menschliche Anwender*innen tun würden. Diese Objektorientiertheit ermöglicht es auch, Prozesse über Anwendungs- und Systemgrenzen hinweg auszuführen. Besonders gleichartig wiederkehrende, zeitintensive und fehleranfällige Tätigkeiten profitieren von RPA.
Bisher bargen den grössten Automatisierungshebel die physischen Roboter und Maschinen in Produktionsstrassen und der Einsatz von ERP und angrenzender Systeme in der Informationsverarbeitung. Die Software-Automatisierung über RPA ist der nächste Schritt. Inzwischen wird Robotic Process Automation mit künstlicher Intelligenz verbunden. Das Ergebnis ist iRPA (Intelligent Robotic Process Automation). Damit sind Unternehmen nun in der Lage, auch nicht-standardisierte und komplexe Prozesse zu automatisieren.
Automatisierung und künstliche Intelligenz haben schnell einen Beigeschmack von Rationalisierung. Das ist nicht falsch, überdeckt aber, welche Verbesserungen sich für die Mitarbeiter*innen in ihrem Wirkungsbereich ergeben: Lästige Routineaufgaben fallen weg und die Menschen können sich Tätigkeiten zuwenden, in denen sie besonders gut sind.
