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Robotic Process Automation und Machine Learning

Inhaltsverzeichnis

Wie RPA und maschinelles Lernen gemeinsam zu mehr Effizienz beitragen

Bekanntermaßen gehen viele Unternehmen verstärkt dazu über, ihre internen Abläufe soweit möglich zu automatisieren, um in einer digitalen Zukunft erfolgreich zu bleiben. In diesem Zusammenhang fallen oft Begriffe, die schon so verbreitet sind, dass deren Bedeutung zunächst nicht weiter hinterfragt wird. Beschäftigt man sich jedoch intensiver mit ihnen, stellt man fest, dass sie doch nicht so klar sind.

Wenn es um Automatisierung geht, ist etwa häufig von „Robotic Process Automation“ (RPA) und „Machine Learning“ die Rede. Doch was können diese Konzepte zu unternehmensinternen Abläufen tatsächlich beitragen?  Wie unterscheiden sie sich? Und ist es möglich, sie gemeinsam einzusetzen?

Robotic Process Automation: Routineaufgaben ohne großen Aufwand bewältigen

Um eines vorwegzunehmen: „Robotic Process Automation“ hat nichts mit den Robotern zu tun, die man so landläufig kennt. Hier geht es nicht um große Maschinen aus der Produktion oder Serienfertigung, sondern vielmehr um Softwarelösungen, die selbständig wie ein Roboter arbeiten.

Robotic Process Automation bezeichnet in erster Linie eine standardisierte und gleichbleibende Automatisierung eines Ablaufs. RPA-Programme werden so programmiert, dass sie wissen, wie sie bei einer anstehenden Entscheidung zu agieren haben, um ihre Funktion zu erfüllen – Entscheidungswege sind somit präzise vorgegeben.

Die Fähigkeiten solcher RPA-Automatisierungen bleiben dabei unverändert, solange kein Programmierer eingreift und auf Basis seiner Erfahrungswerte Optimierungsmaßnahmen vornimmt. Das, was im IT-Bereich mit „Intelligenz“ gemeint ist, spielt dabei keine Rolle – hier geht es um die Integration des menschlichen Erfahrungsschatzes, nicht aber um dessen autonome Optimierung.

RPA-Anwendungen werden beispielsweise für die Bearbeitung von Formularen, für die Automatisierung des Kundenservices oder für typische Backoffice-Tätigkeiten eingesetzt. Hier sollen sie für mehr Effizienz, schnellere betriebliche Prozesse und fehlerfreie Abläufe sorgen. Darüber hinaus schaffen Sie zusätzliche Freiräume – Mitarbeiter profitieren von mehr Zeit für wichtigere Aufgaben. Nicht zuletzt sparen sie jede Menge Kosten; freiwerdende Ressourcen können dadurch für tiefergehende Digitalisierungsprojekte eingesetzt werden.      

Machine Learning: wesentlicher Baustein von künstlicher Intelligenz

Ein Nachteil von Robotic Process Automation ist, dass sich solche Lösungen nicht automatisch an veränderte Rahmenbedingungen anpassen können. Auch können sie neue Erfahrungen nicht in Anwendungswissen überführen. Für solche Zwecke eignen sich Konzepte aus dem Bereich Künstlicher Intelligenz.

Der Kern von KI besteht darin, Maschinen und Anlagen mit der Fähigkeit auszustatten, einerseits Aufgaben selbständig erfüllen und andererseits aus Erfolgen und Fehlschlägen lernen zu können. In diesem Sinne sollen Maschinen menschliches Verhalten nachahmen können, allerdings in Bereichen, die für Menschen nur mit einem enorm hohen Aufwand zu bewältigen wären.

Im Machine Learning werden neuronale Netze eingesetzt. Bei einer hohen Komplexität dieser spricht man allgemein von Deep Learning. Heutzutage erzielt supervised Learning beindruckende Resultate. Hierfür werden (massenweise) Daten benötigt, welche den Netzwerken zum Lernen, ständigen Weiterentwickeln und Anpassen an neue Realitäten dienen. In diesem Zusammenhang ist oft die Rede von der Nutzung von Big Data, welche u.a. durch Methoden des Data Minings gesammelt oder angereichert werden.

Amazon-Shoppern begegnet dies in Form von maßgeschneiderten Kaufempfehlungen; gleiches gilt für individuelle Suchergebnisse. Auch Social Media greift auf maschinelles Lernen zurück, um Feeds möglichst nutzerorientiert zu befüllen.

Damit unterscheidet sich maschinelles Lernen wesentlich von Robotic Process Automation. Während RPA wiederkehrende Aufgaben automatisiert und effizient lösen soll, möchte Machine Learning auch auf neue Probleme bestmöglich reagieren. So groß die Unterschiede zwischen beiden auch sein mögen, stellt sich doch die Frage, ob die Vorteile beider Konzepte nicht zusammen abgerufen werden können.

Wie Robotic Process Automation und Machine Learning zusammenspielen

Was gewinnen Unternehmen, wenn sie RPA und maschinelles Lernen verknüpfen? Um es klar zu sagen: Die Potenziale von Robotic Process Automation werden deutlich erweitert.

Wird Robotic Process Automation um solche Formen digitaler Intelligenz ergänzt, spricht man auch von „Intelligent Robotic Process Automation“. Der Automatisierungsgrad wird dabei auf eine neue Ebene gebracht; die RPA-Lösung wird selbständiger und kann auch mit komplexeren Situationen umgehen. Das ist insbesondere dann sinnvoll, wenn riesige Datenmengen nicht nur bewältigt, sondern dazugehörige Tasks mit der Zeit immer besser gelöst werden sollen.

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Was sind nun denkbare Einsatzszenarien für Robotic Process Automation im Zusammenspiel mit maschinellem Lernen? Ein mögliches Einsatzgebiet ist etwa die Erfassung und die Weiterbearbeitung von Kundendaten. Daran anschließend können RPA und Machine Learning für das gesamte Management kundenbezogener Prozesse eingesetzt werden – angefangen vom ersten Kundenkontakt bis hin zum Kaufabschluss. Schließlich kann eine solche Softwarekombination gerade im Financebereich für mehr Übersicht und Transparenz und im besten Fall sogar für Predictive Analytics sorgen.

Fazit

Um es kurz zu machen: maschinelles Lernen denkt, RPA macht. Durch deren Kombination sparen Unternehmen auf lange Sicht jede Menge Zeit und Geld. Diese Strategie verbessert die Analyse, Entscheidung und Ausführung durch eine Maschine deutlich. Nicht zuletzt können dadurch Medien- und Kommunikationsbrüche reduziert werden.

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