Monitoring mit Process-Mining für nachhaltigen RPA-Erfolg

Sie fahren in den Urlaub. Sie besitzen ein millionenschweres Smart Home mit vielen extrem komplexen, miteinander vernetzten Systemen. Glücklicherweise wird Ihr Hausverwalter als zuverlässig empfohlen und ist in der Lage, Anweisungen zu Standardbetriebsverfahren für Ihr Zuhause zu befolgen.

Aber was ist mit den Anpassungen, die Sie vorgenommen haben? Und was ist, wenn etwas vom Standard abweicht, während Sie weg sind? Würden Sie einfach nur auf das Beste hoffen, die Tür hinter sich schließen und nicht zurückblicken? Vermutlich nicht. Warum also dasselbe mit der Initiative zur Roboter-Prozess-Automatisierung (RPA) Ihres Unternehmens tun?

Zu oft betrachten Unternehmen die Einführung einer Automatisierungsinitiative als das Ende ihrer Bemühungen. Aber es gibt viele Gründe, warum ein RPA-Vorhaben nicht als erfolgreich angesehen werden kann, und einige sind direkt an die Überwachung gebunden, um sicherzustellen, dass die Dinge wirklich wie erwartet laufen.

In einem früheren Beitrag haben wir darüber gesprochen, wie Sie die Möglichkeiten Ihrer digitalen Belegschaft durch Process Mining optimal nutzen können. Es ist die gleiche Technologie, die Erkenntnisse liefert, um Ihre RPA-Initiative zu unterstützen, bevor Sie überhaupt anfangen. Es kann Ihnen aber auch helfen, Ihren Prozess nach dem Rollout zu bewerten.

Lassen Sie uns einen Blick auf einige häufige RPA-Post-Implementierungsprobleme werfen und wie Process Mining helfen kann:

• Prozesswahl. Wie Tesla zeigt, ist die Automatisierung für bestimmte Aufgaben oder Workflows möglicherweise nicht geeignet. Process Mining kann Echtzeit-Leistungen anzeigen und quantifizieren, so dass Sie genau wissen, wann es an der Zeit ist, den Automatisierungsaufwand zu überdenken oder zu erhöhen.

• Prozessänderung. Durch die regelmäßige Überprüfung wird das Risiko eines Effizienzverlustes ausgeschlossen. Denn Sie haben die Daten, die Sie benötigen, um die erforderlichen Veränderungen zu sehen und sich an diese proaktiv anzupassen. Celonis intelligente Process Mining-Funktionen gehen mit autonomen Entscheidungen einen Schritt weiter.

• Konfiguration des digitalen Mitarbeiters. Wir sind Menschen, und wir machen Fehler. Um zu vermeiden, dass digitale Mitarbeiter unsere Fehler schneller und in größerem Umfang wiederholen, brauchen wir einen umfassenden Überblick über ihre Leistung und deren Auswirkungen. Process-Mining liefert Daten zum Umfang der Automatisierung und der Durchführung direkt aus Ihren Systemen, so dass Sie wissen, ob Ihre Mitarbeiter für eine maximale Prozessverbesserung und -effizienz neu geschult oder neu zugewiesen werden müssen.

Trotz der einfachen Bedienung ist die Automatisierung selten ein einziger, einfacher Arbeitsschritt. Ein Maß für den Erfolg sollte die Gewissheit sein, dass man weiß, was wirklich passiert, anstatt davon auszugehen, dass alles nach Plan verläuft.

Vertrauen ist gut. Selbstvertrauen ist besser. Bestätigung ist am besten.

Southard Jones

VP, Product Marketing (former)

Southard Jones is the former VP, Product Marketing for Celonis. Prior to Celonis, Southard held various executive product and marketing roles at enterprise software companies in the Business Intelligence, Analytics, and Data Science market, including Domino Data Lab, Birst, Right 90, and Siebel Analytics.