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Durch die Kombination von RPA (Robotic Process Automation) und DPA (Digital Process Automation) lässt sich eine echte End-to-end-Digitalisierung erreichen.

BPM und RPA: The Perfect Match!

Lesezeit: 6 min

Robotic Process Automation (RPA) ist nicht mehr nur ein Trend in der IT-Branche. Laut aktuellen Berichten nutzt mittlerweile die Mehrheit der großen und sehr großen Unternehmen weltweit RPA-Lösungen, um Kosten zu senken, die Fehleranfälligkeit zu reduzieren und die Compliance zu verbessern. RPA hat sich fest in Unternehmensstrategien etabliert, insbesondere in Bereichen wie Finanzwesen, Logistik, und Personalwesen.

Unternehmen und Technologien im Wandel

Bei RPA handelt es sich nicht um physikalische Roboter, sondern um Softwareanwendungen, die repetitive, regelbasierte Aufgaben automatisieren können. Diese Technologie hat das Potenzial, Unternehmen effizienter und wettbewerbsfähiger zu machen, indem sie manuelle Prozesse optimiert und Fehler minimiert. Moderne RPA-Lösungen integrieren zunehmend KI-Technologien, um kognitive Aufgaben zu übernehmen. Fortschritte in maschinellem Lernen, Texterkennung (OCR), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und der Verarbeitung unstrukturierter Daten ermöglichen es RPA-Bots, anspruchsvollere Aufgaben zu erledigen und umfassendere Automatisierungsstrategien zu unterstützen.

Etablierte Anwendungsgebiete für RPA sind unter anderem Formulare ausfüllen, Daten übertragen, Berechnungen machen oder "Wenn-Dann-Befehle" ausführen. Solche Aufgaben sind nicht nur zeitintensiv und beschwerlich, sie sind außerdem fehleranfällig. Schnell können beim Kopieren oder Rechnen Flüchtigkeitsfehler passieren oder ein Schritt wird vergessen. Bots hingegen minimieren die Fehlerquote um ein Vielfaches und sind zudem schneller und günstiger. Darüber hinaus arbeiten sie rund um die Uhr, ohne sich über repetitive Aufgaben zu beschweren, und jeder Schritt ist nachvollziehbar.

Prozesse verbessern

Die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von RPA ist ein gut funktionierender Prozess. Da RPA-Bots die Aufgaben übernehmen, die normalerweise von Mitarbeitenden manuell ausgeführt werden, erledigen sie diese zwar schneller, aber nicht unbedingt besser. Ein wesentlicher Vorteil von RPA besteht darin, dass für die Automatisierung keine umfangreichen Anpassungen der bestehenden Prozesse erforderlich sind. Die Bots sind darauf ausgelegt, den „manuellen“ Pfad der Mitarbeitenden exakt nachzuahmen. Dies setzt jedoch voraus, dass die Prozesse bereits gründlich verstanden und optimiert sind, da die Automatisierung sonst lediglich ineffiziente Abläufe beschleunigt.


“Die Frage, ob BPM-Plattformen durch RPA ersetzt werden, kann mit einem klaren 'Nein' beantwortet werden. Vielmehr sollte RPA in BPM-Plattformen integriert werden.”

Marcel Prügel, Head of Product Management, Axon Ivy AG

Marcel Prügel

Head of Product Management, Axon Ivy AG


In Zukunft wird kombiniert

Die Frage, ob BPM-Plattformen durch RPA ersetzt werden können, lässt sich eindeutig mit "Nein" beantworten. Stattdessen ergänzen sich RPA und BPM-Plattformen ideal, um einen höheren Automatisierungsgrad zu erreichen. Während RPA darauf abzielt, bestehende Prozesse effizienter und schneller auszuführen, ohne diese grundlegend zu verändern oder zu optimieren, liegt der Fokus von BPM-Plattformen auf dem umfassenden Management und der kontinuierlichen Verbesserung von Geschäftsprozessen. BPM ist eine Methode zur Prozessoptimierung, während RPA ein Werkzeug ist, das bestimmte Aufgaben innerhalb dieser Prozesse automatisiert.

Durch die Kombination von BPM und RPA können Unternehmen End-to-End-Prozessautomatisierungen in ihren Digitalisierungsstrategien umsetzen. BPM-Plattformen orchestrieren Prozesse, ermöglichen die Interaktion mit Kunden und treffen komplexe Entscheidungen, während RPA für die schnelle und präzise Ausführung sich wiederholender Aufgaben sorgt. Das Ziel von BPM ist es, ein Umfeld zu schaffen, in dem Prozesse kontinuierlich optimiert werden, sodass Unternehmen ihr volles Potenzial ausschöpfen können. Da sich BPM und RPA gegenseitig ergänzen, ist es entscheidend zu verstehen, welche Technologie an welcher Stelle eingesetzt werden sollte, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.


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