Die Digitalisierung schreitet weiter voran – das stellt Unternehmen vor die Herausforderung, geeignete Ansätze zu entwickeln, um mit den neuen Anforderungen Schritt halten zu können. Die Automatisierung von standardisierten Prozessen mithilfe von Robotic Process Automation (RPA) ist dabei ein wesentlicher Bestandteil für mehr Effizienz. Geschäftskritische Prozesse wie Order-to-Cash (O2C) und Purchase-to-Pay beziehungsweise Procure-to-Pay (P2P) sind hierfür ideal, da sie aus vielen sich wiederholenden Prozessen bestehen und gleichzeitig fehleranfällig sind, da ganz unterschiedliche Abteilungen involviert sind.
Zusammen bilden O2C und P2P die beiden Seiten des Einkaufs- und Verkaufsprozesses ab und zählen damit zu den wichtigsten End-to-End-Prozessen in Unternehmen. P2P umfasst alle Einkäufe, die ein Unternehmen tätigt – sei es Büromaterialien, Halbfabrikate oder Maschinen. Zu den Kernaufgaben innerhalb des Prozesses gehören unter anderem Bestellungen, Wareneingang und Bezahlung. Ausgeführt werden diese vornehmlich von Beschaffungs- oder Finanzabteilungen mit gelegentlicher Beteiligung von Materialplanung und Lagerhaltung.
Jedoch wirkt sich der Prozess ebenfalls auf andere Abteilungen wie Vertrieb und Kundensupport aus. Dementsprechend kann Ineffizienz weitreichende Folgen auf die Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit, Lieferantenbeziehungen, abteilungsübergreifende Zusammenarbeit sowie Produktivität und Rentabilität haben.
O2C wiederum stellt die Lieferung von Waren an einen Kunden im Austausch gegen Bargeld dar. Ein typischer Prozessablauf lässt sich in die zwei Hauptteile Auftragsmanagement und Debitorenbuchhaltung aufteilen, die jedoch stark voneinander abhängig sind. Das Auftragsmanagement umfasst alle Schritte von der Auftragserstellung bis zum Versand, der üblicherweise die Rechnungserstellung auslöst. Hier setzt die Debitorenbuchhaltung ein und endet mit der Rechnungsbegleichung. Die Herausforderung ist dabei, dass die Teams, die jeweils bestimmte Teile des Prozesses steuern, teilweise in Silos arbeiten, was einem effizienten Prozess erschwert. Auch die hohen Fehlerquoten durch manuelle Auftragserfassung, schlecht gepflegte Kundenstammdaten, Probleme bei der Liefererfüllung und hohe Debitorenlaufzeit (DSO Rate = Days Sales Outstanding) wirken sich oft negativ aus und verursachen kostspielige Nacharbeit und Verzögerung, die Cashflow und Kundenbindung belasten.
Das Automatisierungspotenzial von P2P und O2C voll ausschöpfen
Beide Prozesse sind sehr komplex und fehleranfällig. Effiziente Prozesse, die strategisch auf das Geschäftsziel ausgerichtet sind, stellen seit jeher eine Herausforderung für Unternehmen dar. Durch die Nutzung und Auswertung von ohnehin vorhandenen Daten – mittels Process Mining – können Unternehmen jedoch leicht ineffiziente Abläufe und ihre Ursachen erkennen und mit geeigneten Methoden und Werkzeugen beseitigen. Prozesse innerhalb von O2C und P2P eignen sich sehr gut für den Einsatz von Process Mining.
Es bezieht systematisch und organisationsweit alle Systeme ein, die mit dem Prozess in Verbindung stehen, wie beispielsweise SAP und andere Enterprise Resource Planning (ERP)- oder Customer Relationship Management (CRM)-Systeme. Mithilfe einer eingebauten Datentransformationsschicht wandelt die Technologie die dort ermittelten Daten dann in ein Prozessdiagramm um, das den gesamten Prozess von Anfang bis Ende aufzeichnet und damit eine intuitive Analyse ermöglicht. Dabei entsteht ein konsolidierter Überblick über Aktivitäten, Zeitpläne, Kosten, Zusammenarbeit, Engpässe, Nacharbeiten und Ausnahme sowie die menschliche und Software-Roboter-Leistung.
Prozessverbesserung beginnt bei der Dokumentation
Im Unternehmensalltag sind Prozesse oft nur schlecht dokumentiert und standardisiert – und daher für die Mitarbeiter auch nur schwer zu befolgen und für eine Automatisierung ungeeignet. Durch Task Mining oder Task Capture Verfahren können dabei in einem ersten Schritt in der Process Discovery Phase Fehlerquellen entdeckt und automatisch Prozess-Workflows aggregiert werden. Bei Lösungen wie UiPath Task Mining werden die identifizierten Aufgaben dann gleich noch mithilfe von KI den unterschiedlichen Automatisierungsmöglichkeiten und Einsparungspotentials zugeordnet. Mittels Process Minings kann analysiert werden, ob und welche Teile eines Prozesses standardisiert werden können, um eine höhere Produktivität durch Automatisierung zu erreichen.
Beispielsweise wird im Einkauf (P2P) anhand des Prozessdiagramms festgestellt, dass eine bestimmte Prozessaktivität von den Mitarbeitern nicht pünktlich erledigt wird. Es zeigt sich weiterhin, dass die Verzögerungen meistens durch Fehler bei der Dateneingabe entstehen und dadurch die Aufgabe oft wiederholt werden muss. Schon durch die simple Automatisierung der Eingabe benötigter Daten kann das Unternehmen die Qualität verbessern und den Zeitaufwand der Mitarbeiter reduzieren, die sich dann auf ihre Kernaufgaben konzentrieren können.
Ein Beispiel aus dem O2C-Prozess könnte ein häufig auftretendes Post-Waren-Problem sein – also falsche Lagerbestände, die durch eine Verzögerung des Aussandes entstehen und dann inkorrekt im System angezeigt werden. Die Analyse zeigt in diesem Fall, dass der Versandmitarbeiter schlicht zu viele Sendungen zu bearbeiten hat. Eine effektive Lösung für dieses Problem ist der Einsatz eines Software-Roboters für den Postausgang, der den Mitarbeiter entlastet und sicherstellt, dass alle Sendungen pünktlich zugestellt werden.
RPA-Ziele an übergeordneten strategischen Zielen ausrichten
Process Mining und Automatisierung können jedoch noch vielseitiger eingesetzt werden. Software-Roboter können verschiedenste Aufgaben aus dem P2P-Prozess übernehmen – wie das Überprüfen einer Mailbox auf Bestellungen und deren Eingabe in SAP, den Abgleich zwischen Bestellung und Rechnung oder das Auslösen einer Bestellung nach der Genehmigung der Bestellanforderung. Auch bieten Lösungen wie UiPath Process Mining die Möglichkeit, übergeordnete strategische Ziele wie Kundenzufriedenheit, Lieferantenbeziehungen, Mitarbeiterzufriedenheit sowie Rentabilität und Produktivität mit spezifischen KPIs und Tags zu verknüpfen, sodass jederzeit individuelle Prioritäten gesetzt werden können.
Wenn das Ziel eine verbesserte Lieferantenbeziehung für einen P2P-Prozess ist, kann ein sogenannter Key Performance Indicator (KPI) für die rechtzeitige Lieferung von Waren und pünktliche Rechnungszahlungen festgelegt werden. Nachdem ein Prozess mittels RPA automatisiert wurde, kann Process Mining dabei helfen, die Auswirkungen zu überwachen und zu kontrollieren, ob das gewünschte Ziel erreicht wurde. Automatisierte Prozesse lassen sich durch Live-Updates in Echtzeit verfolgen und ermöglichen damit einen einfachen „Vorher-Nachher“-Vergleich.
Gleichzeitig wird durch einen GSS- Ansatz (Governed Self Service) sichergestellt, dass der Datenschutz gewahrt und die Prozessanalyse demokratisiert wird, indem durch das GSS-Datenmanagement der Einkaufsprozess für alle Beteiligten nachvollziehbar ist. GSS macht den Prozess transparent, da er auf den tatsächlichen Daten der Unternehmenssysteme basiert. Damit können Silos zwischen den Abteilungen aufgebrochen und der Prozessoptimierung ein ganzheitlicher Ansatz zu Grunde gelegt werden.
Process Mining ist die Grundlage für das vollständig automatisierte Unternehmen
Die wachsende Nachfrage nach Process Mining und Automatisierung zeigt, dass sich Unternehmen immer weiter in Richtung „Fully Automated Enterprise“ entwickeln. In einem solchen Unternehmen sind alle Prozesse und Vorgänge automatisiert, solange dies sinnvoll möglich ist. Dabei geht es nicht darum, den Menschen zu ersetzen, sondern ihm Ressourcen zu verschaffen, die er auf höherwertigere Aufgaben wie beispielsweise Kundenservice aufwenden kann.
Sobald Fehlerquellen beseitigt und ineffiziente Prozesse optimiert wurden, können Software-Roboter die Mitarbeiter von wiederkehrenden, regelbasierten und häufig monotonen Aufgaben befreien. Die Integration von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Automatisierungen verbessert schlussendlich die Prozesseffizienz im vollautomatisierten Unternehmen. Während bereits jede dieser Technologien einzeln einem Unternehmen messbare Vorteile bietet, können Unternehmen ihr volles Potenzial ausschöpfen, wenn all diese Technologien integriert sind.
