Eine klare Governance-Struktur ist zentral für den langfristigen Erfolg von RPA (Robotic Process Automation). Lernen Sie, wie Sie Standards, Verantwortlichkeiten und Nachhaltigkeit sicherstellen.
Warum RPA-Governance unverzichtbar ist
RPA bietet grosse Potenziale zur Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Automatisierung repetitiver Aufgaben. Doch ohne klare Governance-Strukturen können RPA-Initiativen schnell ins Chaos abgleiten – besonders bei bereichsübergreifendem Einsatz (Smeets et al., 2023).
Ein Fallbeispiel
Ein Finanzinstitut hat vor einem Jahr mit dem Einsatz von RPA begonnen und hat mittlerweile mehr als 30 Prozesse automatisiert. Doch ohne klare Governance-Struktur treten folgende typischen Probleme auf:
- Fehlende Lizenzverwaltung: Verschiedene Abteilungen erwerben unabhängig voneinander Lizenzen.
- Wissenslücken: Es gibt keinen geregelten Wissenstransfer und keine standardisierten Vorgehensweisen.
- Produktionsrisiken: Es fehlt ein Betriebs- und Releasemanagement.
- Ineffizienz: Der wirtschaftliche Erfolg der Automatisierungen ist nicht messbar, da es an einer einheitlichen Vorgehensweise mangelt (Omale et al., 2020; Smeets et al., 2023).
Dieses Beispiel macht deutlich, wie wichtig eine strukturierte RPA-Governance ist, um strategische Ziele zu erreichen und den Verlust von Prozesswissen zu verhindern (Köpke et al., 2023; Smeets et al., 2023).
Fehlendes Verständnis für die Integration von RPA in das organisatorische Betriebsmodell ist die zweitgrösste Herausforderung für eine langfristig erfolgreiche Implementierung.
(Ostrowicz, 2018)
Was ist RPA-Governance?
RPA-Governance umfasst Richtlinien und Regeln, die den Einsatz von RPA steuern und standardisieren. Ziel ist es, klare Regeln für Zugriffsrechte, Change Management, Monitoring und Priorisierung von Automatisierungsprojekten zu schaffen (D’Onofrio & Meinhardt, 2023).
Die Bausteine einer erfolgreichen RPA-Governance
Die Umsetzung einer RPA-Governance sollte im Einklang mit bestehenden BPM- und IT-Governance-Strukturen erfolgen. Folgende Elemente sind möglich:
- Strategische Zielsetzung: Die Ziele des RPA-Einsatzes müssen im Einklang mit den Unternehmenszielen definiert werden.
- Prozessidentifizierung, -bewertung und -priorisierung: Automatisierbare Prozesse sollen einheitlich identifiziert, bewertet und priorisiert werden.
- Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Kompetenzen: Klare Richtlinien regeln, wer für das Management von Bots und automatisierten Prozessen verantwortlich ist. Die Kompetenzvergabe stellt sicher, dass die Verantwortlichen handlungsfähig sind.
- RPA-bezogenes Wissensmanagement: Prozesswissen darf nicht verloren gehen. Ein Wissensmanagement sorgt für den Austausch von Erfahrungen und Best Practices, insbesondere bei neuen RPA-Prozessen.
- Anerkennungs- und Belohnungssysteme: Diese können die Suche nach Automatisierungspotenzialen fördern.
- KVP (Kontinuierlicher Verbesserungsprozess): Ein RPA-bezogener Verbesserungsprozess umfasst die Messung von Prozesskennzahlen wie Durchlaufzeiten, Fehlerraten von Bots oder Kundenzufriedenheit. Anhand dieser können Prozessoptimierungen gesteuert und der KVP sichergestellt werden.
- Betriebsmodell: Bei der Überführung eines RPA-Projekts in die Linienorganisation muss das Zusammenspiel aller Rollen, Funktionen und Technologien definiert werden. Die folgende Abbildung zeigt ein mögliches Modell:
Mögliches Betriebsmodell für RPA nach Smeets et al., 2023.
Die RPA-Governance kann vor der Inbetriebnahme von RPA-Instanzen oder nachgelagert eingeführt werden (Smeets et al., 2023).
RPA-Unit und deren Rollen
Um alle RPA-Prozesse im Unternehmen zu verankern, sollte eine sogenannte RPA-Unit geschaffen werden, die die Aufgaben koordiniert und umsetzt. Dabei stehen die folgenden drei Organisationsstrukturen zur Auswahl:
Der zentrale Ansatz bündelt alle Verantwortlichkeiten und Kompetenzen, während diese beim dezentralen Ansatz verteilt sind. Der hybride Ansatz kombiniert Elemente beider Modelle und ermöglicht mehr Flexibilität.
Die RPA-Unit ist für die Umsetzung der RPA-Governance verantwortlich (Smeets et al., 2023).
Das folgende Video zeigt, welche Rollen für die RPA-Unit sinnvoll sind:
Zukunftsperspektiven: KI-gestützte RPA-Governance
Mit der Integration von künstlicher Intelligenz kann RPA-Governance noch effizienter und nachhaltiger werden:
- Automatisierte Audits: KI-basierte Tools erkennen Risiken in Echtzeit.
- Proaktive Optimierung: Machine Learning analysiert Prozesse kontinuierlich und empfiehlt Verbesserungen (Köpke et al., 2023; Omale et al., 2020).
Weiterführende Links:
- Umfangreiches Praxisbeispiel UChicago Medicine (Videopräsentation)
- RPA-Governance: Erfolgsfaktor RPA-Unit (Beitrag Computerwoche)
- Automation Governance-Whitepaper UiPath
Dieser Blog-Beitrag wurde mit Unterstützung des Sprachmodells ChatGPT erstellt.
Quellen:
- Titelbild: Lappattaranan, T. (o. J.). Engineer-management-virtual-control-panel-and-business-processes-innovative-concepts-and-automation-software-technology-and-process-management-in-industry-production-optimization-technology [Photograph]. Abgerufen 5. Januar 2025, von https://www.vecteezy.com/free-photos/robotic-process-automation
- D’Onofrio, S., & Meinhardt, S. (Hrsg.). (2023). Robotik in der Wirtschaftsinformatik. Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-39621-3
- Köpke, J., López-Pintado, O., Plattfaut, R., Rehse, J.-R., Gdowska, K., Gonzalez-Lopez, F., Munoz-Gama, J., Smit, K., & Van Der Werf, J. M. E. M. (Hrsg.). (2023). Business Process Management: Blockchain, Robotic Process Automation and Educators Forum: BPM 2023 Blockchain, RPA and Educators Forum, Utrecht, The Netherlands, September 11–15, 2023, Proceedings (Bd. 491). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-43433-4
- Omale, G., Clair, C. L., Cullen, A., & King, M. (2020). Risk-controlled robotic environment. Deloitte United States. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/audit/articles/financial-reporting-rpa-risks-and-controls.html
- Ostrowicz, S. (2018). Next Generation Process Automation: Integrierte Prozessautomation im Zeit-alter der Digitalisierung. Ergebnisbericht Studie 2018. Horváth & Partners.
- Smeets, M., Erhard, R., & Kaußler, T. (2023). Robotic Process Automation (RPA) in der Finanzwirtschaft: Technologie – Implementierung – Erfolgsfaktoren für Entscheider und Anwender. Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-42290-5
