Die Prozessautomatisierung entwickelt sich in großen Sprüngen. Neue Technologien bringen neue Begriffe, die ähnlich klingen, aber im Detail eine unterschiedliche Bedeutung haben.
Mit einem umfassenden Research in öffentlich zugänglichen Quellen, Publikationen und Anbieterinformationen stellen wir in diesem Blogbeitrag die wesentlichen Beschreibungen zusammen.
Prozessautomatisierung
Intelligente Prozessautomatisierung (Intelligent Process Automation):
Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) ist eine Kombination von Technologien zur Erfassung, Analyse, Automatisierung und Verwaltung digitaler Prozesse. Intelligent ist die Software durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, die eingesetzt wird, um z. B. Vorhersagen zu treffen und schneller auf (neue) Daten reagieren zu können. Dadurch hebt sich IPA von anderen Formen der Prozessautomatisierung, vor allem dem Überbegriff der Digitalen Prozessautomatisierung, ab.
Digitale Prozessautomatisierung (Digital Process Automation):
Digital Process Automation (DPA) ist eine Kombination von Technologien zur Erfassung, Analyse, Automatisierung und Verwaltung digitaler Prozesse. DPA umfasst Technologien, wie schnittstellenbasierte oder robotergesteuerte Prozessautomatisierung. DPA konzentriert sich auf die Automatisierung oder Teilautomatisierung von Aufgaben im Zusammenhang mit Geschäftspraktiken, die in der Regel menschliche Interaktion erfordern.
Schnittstellenbasierte Prozessautomatisierung:
Quelle: Meister Automation, https://www.meister-automation.de/prozessautomatisierung/
GPM / BPM
Geschäftsprozessmanagement (kurz GPM):
Business Process Model and Notation (kurz BPMN2.0)
Quelle: https://www.bpmn.de/lexikon/bpmn/
Workflow und Case Management ist unumgänglich für End-to-End Orchestration und Automatisierung von Prozessen
Workflow:
Workflow Management:
Workflow Management Engine:
Softwareanwendung, die alle im Workflow Management anfallenden Geschäftsprozesse verwaltet und überwacht. Entscheidend sind hier vor allem die Zustände der einzelnen Arbeitsabläufe, anhand derer die Workflow Engine bestimmt, ob und welche Aktionen im nächsten Step ausgelöst werden. Workflow Engines haben drei vorrangige Funktionen:
- Sie überprüfen durchgehend, ob der aktuelle Prozessstatus korrekt und gültig ist.
- Sie kontrollieren, ob der gerade ausführende Benutzer berechtigt dazu ist, die Aufgabe auszuführen.
- Sie führen die Aufgabe aus, sofern die Punkte 1 und 2 erfüllt sind. Führt die Workflow Engine die Aufgabe wie gewollt aus, übermittelt sie den neuen Status der Aufgabe. Wird die Aufgabe nicht entsprechend den Angaben erfüllt, spielt sie eine Fehlermeldung zurück.
Quelle: Echolon, https://www.echolon.de/de/blog/workflow-engines/
Case Management:
RPA als Ergänzung zu Workflow Management
Robotic Process Automation:
Low-Code treibender Faktor für Prozessautomatisierung
Low-Code Software:
No-Code Software:
Business Developer:
Citizen Developer:
Professional Developer:
Verwaltung von Daten & Dokumenten zentral für Automatisierung von Prozessen
(Enterprise) Content Management / Inhaltsverwaltungssystem:
Enterprise-Content-Management (ECM) umfasst die Strategien, Methoden und Werkzeuge zur Erfassung, Verwaltung, Speicherung, Bewahrung und Bereitstellung von Inhalten („Content“) und Dokumenten zur Unterstützung organisatorischer Prozesse im Unternehmen. ECM führt strukturierte, schwach strukturierte und unstrukturierte Informationen zusammen. ECM ist ein Überbegriff für Input Management, Dokumenten Management und Output Management.
Input Management:
Dokumenten Management:
Dokumentenmanagement bezeichnet die (datenbankgestützte) Verwaltung elektronischer Dokumente jeder Art. Die Systeme dienen der Verwaltung von Dateien mit Checkin/Checkout und Versionierung sowie Ablage von Dokumenten.
Formular Management:
Output Management:
Quelle: https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Enterprise-Content-Management-Archiv-DMS-ECM-und-Co.html
Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind für Datenerkennung & Automatisierung wichtig
Künstliche Intelligenz:
Quelle: Microsoft, https://news.microsoft.com/de-de/einfach-erklaert-was-ist-kuenstliche-intelligenz/
Maschinelles Lernen/Machine Learning:
Quelle: Microsoft, https://news.microsoft.com/de-de/microsoft-erklaert-was-ist-machine-learning-definition-funktionen-von-ml/
Analyse von Prozessen, statisch oder dynamisch, rückblickend oder real-time, ist von zentraler Bedeutung.
Process Intelligence:
Process Intelligence ist der Überbegriff für die Visualisierung und Analyse von Geschäftsprozessen.
Workflow Intelligence:
Process Mining:
Process Mining ist die Visualisierung und Analyse von Geschäftsprozessen auf Basis von Event-Logs mit Hilfe von speziellen Prozess-Analyse-Algorithmen. Process Mining kann für jeden Process angewendet werden, solange die nötigen Datenpunkte vorliegen. Process Mining bildet die Prozessdaten vornehmlich in Prozessmodellen (Prozessvarianten) ab.
Event-Log:
Event-Logs sind Protokolle IT-basierter Prozesse. Typischerweise werden die Fallidentifikationsnummer (Case-ID), ein Zeitstempel für Start- und Endzeitpunkt sowie der Aktivitätsname aufgezeichnet. Aus diesen Datenpunkten lassen sich Prozessmodelle ableiten und analysieren. Die aufgezeichneten Datenpunkte sind meistens auf der Arbeitsschrittebene.
Task Mining:
Autoren
Philipp Hässig
Philipp, Associate Consultant bei TME AG, beschäftigt sich mit der Identifizierung digitaler Lösungsansätze für prozessorientierte Unternehmensteuerung. Sein Fokus liegt auf Process Mining und Business Intelligence.
Harald Feick
Harald ist Banking-Experte mit langjähriger Erfahrung in Fach- und Führungsaufgaben. Neben dem Kredit- und Risikomanagement liegt sein Schwerpunkt in der Digitalisierung von Geschäftsmodellen und Prozessen.
