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27.06.2018
peax blog standards technologien

Prozesse digitalisieren – Einblick in Standards und Technologien

Die Digitalisierung von Prozessen gewinnt immer mehr an Bedeutung. Zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens wollen die vorhandenen Prozesse vereinfacht, transparent gemacht und möglichst automatisiert werden. Dieser Blog Post stellt Standards und Technologien zur Digitalisierung von Geschäftsprozessen vor und zeigt deren Potenzial an einem Praxisbeispiel auf.

Business Process Management (BPM)

Für die Digitalisierung von Prozessen ist das „Business Process Management“ (BPM) von zentraler Bedeutung. BPM bezeichnet Methoden, mit denen Geschäftsprozesse betrachtet, analysiert, angepasst, modelliert, ausgeführt und überwacht werden. Hauptziele sind die kontinuierliche Optimierung der Prozesse sowie die reibungslose Zusammenarbeit zwischen Business und IT im Unternehmen.

Wie werden digitale Prozesse abgebildet?

Um die Ziele von BPM zu erreichen werden die Prozesse als Modelle abgebildet. Viele Organisationen setzen dafür BPMN ein. BPMN steht für „Business Process Model and Notation“ und ist der globale Standard für die Prozessmodellierung, welche von der „Object Management Group“ (OMG) verantwortet wird. Dank der Einfachheit von BPMN können die Modelle direkt als Kommunikationsmittel zwischen Business und IT eingesetzt werden. Darüber hinaus liegt der Vorteil darin, dass ein BPMN Modell von einer BPMN Engine ausgeführt werden kann. Bei jedem Start des Prozesses durchläuft die Engine dazu das definierte Prozessmodell und führt die entsprechenden Schritte aus. So ist jederzeit transparent einsehbar, wo sich einzelne Ausführungen im Prozessmodell befinden.

Wie werden Tätigkeiten im Prozess automatisiert?

In BPMN werden einzelne Tätigkeiten im Prozess als Tasks abgebildet. Ein manueller Task erfordert den Eingriff eines Benutzers, um den Prozess entsprechend weiterzuführen. Neben manuellen Tasks werden automatisierte Tasks direkt von der Prozess Engine ausgeführt. Um eine wiederkehrende manuelle Tätigkeit im Prozess zu automatisieren, kann der betroffene manuelle Task in einen oder mehrere automatisierte Tasks umgewandelt werden. In einem automatisierten Task werden programmierte Abläufe eingesetzt, welche mittels Daten, Algorithmen und technischen Anbindungen an Umsysteme die Tätigkeit automatisiert nachbilden.

Robotic Process Automation (RPA)

Wie sollen wiederkehrende Tätigkeiten automatisiert werden, wenn man als Unternehmen keine Möglichkeit hat, diese in Form von programmierten Abläufen zur Verfügung zu stellen? Hier kommt Robotic Process Automation (RPA) ins Spiel. Mit RPA können Software Roboter bei der Abarbeitung von manuellen Tasks im Prozess unterstützen. Diese agieren dabei als normale Benutzer und bedienen z.B. ein im Unternehmen eingesetztes ERP System direkt über die Benutzeroberfläche, um eine wiederkehrende Tätigkeit aus dem Prozess abzuarbeiten. RPA Tools verwenden dafür oft sogenannte „Recordings“, mit welchen Benutzertätigkeiten in den Benutzeroberflächen aufgezeichnet werden und danach mit anderen Daten wiedergegeben werden können. Gemäss Google Trends hat Robotic Process Automation in den letzten Jahren laufend zugelegt. Vor allem der steigende Reifegrad von RPA Tools macht die Technologie interessant für die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben, welche in bestehenden Legacy Systemen durchgeführt werden müssen.

Decision Model and Notation (DMN)

Eine häufige Tätigkeit in Prozessen besteht im Treffen von Entscheidungen. Je nach Anwendungsfall und Mengengerüst macht es Sinn, diese Entscheidungen zu automatisieren. Falls die Regeln um zu einer Entscheidung zu gelangen klar definiert sind, kann die Entscheidungslogik automatisiert abgearbeitet werden. Um dies umzusetzen eignet sich das “Decision Model and Notation” (DMN), welches analog zu BPMN von der „Object Management Group“ (OMG) verantwortet wird. Der Standard wird zum Beschreiben und Modellieren von wiederholbaren Entscheidungen in Organisationen eingesetzt. Ein DMN Modell lässt sich nahtlos in ein BPMN Prozessmodell integrieren und analog zu BPMN von einer Engine ausführen.

Machine Learning

Um komplexere manuelle Tätigkeiten in Prozessen zu automatisieren, können Techniken aus dem maschinellen Lernen hilfreich sein. Ein gutes Beispiel dafür ist das Treffen von Entscheidungen, welche nicht aufgrund von klaren Regeln gefällt werden können. Um diese dennoch gewinnbringend zu automatisieren, wird ein Algorithmus solange mit manuell getroffenen Entscheidungen “gelehrt”, bis er neue Entscheidungen selber zufriedenstellend trifft. Der Algorithmus kann dann als automatisierten Prozessschritt in ein BPMN Modell integriert werden.

Ein Praxisbeispiel

Nehmen wir als Beispiel ein Mode-Unternehmen, welches für die Sparten Bekleidung, Schuhe und Sport eigene Produkte-Teams einsetzt. Um passende Personen auf die jeweiligen Produkte anzusprechen, werden im Unternehmen verschiedene Marketing Massnahmen umgesetzt. Die Koordination der Marketing Massnahmen übernimmt ein zentrales Marketing Team.

Eine Marketing Massnahme im Unternehmen besteht darin, gezielt digitale Werbekampagnen für die einzelnen Produkte zu erstellen. Die Produkte Teams verfügen über das Know How zum Erstellen von attraktivem Inhalt für die jeweiligen Kampagnen und zur Auswahl von passenden Zielgruppen. Zur Budget-Freigabe sowie Koordination der Kampagnen wird das übergreifende Marketing Team eingesetzt. Ein solcher Prozess kann in BPMN wie folgt abgebildet werden.

Beispiel-Prozess zur Erstellung und Freigabe von digitalen Marketing Kampagnen.

Der Prozess startet im entsprechenden Produkte-Team, in welchem alle benötigten Grunddaten für die Kampagne erfasst werden. Ist die Kampagne bereit, wird sie an das Marketing Team zur Prüfung eingereicht. Im Marketing Team wird die Kampagne geprüft und anschliessend freigegeben oder mit einem entsprechenden Feedback an den Kampagnen Ersteller zurückgegeben. Nach der Freigabe wird die Kampagne mittels automatisiertem Task in den gewählten Werbekanälen wie z.B. Facebook oder Instagram aktiviert.

Was gewinnt das Unternehmen mit dem beschriebenen Prozess? Zum einen wird das zentrale Marketing Team entlastet, indem ein Grossteil der Arbeiten an die jeweiligen Produkte-Teams ausgelagert werden. Zudem entfallen wiedekehrende manuelle Tätigkeiten beim Aktivieren der Kampagne in den gewählten Werbekanälen. Die Daten einer freigegebenen Kampagne können direkt verwendet werden, um die Kampagne in den gewählten Kanälen ohne manuelle Eingriffe zu aktivieren.

Um den vorhandenen Prozess weiter zu optimieren kann es Sinn machen, bestehende zeitaufwändige Tätigkeiten weiter zu automatisieren. Beispielsweise könnte die manuelle Prüfung und Freigabe einer eingereichten Kampagne durch ein “Decision Model and Notation” (DMN) Modell ersetzt werden. Dadurch wird die Kampagne aufgrund von definierten Regeln geprüft und automatisch zur Aktivierung freigegeben, falls alle Regeln erfüllt sind. Dies setzt jedoch voraus, dass die zur Prüfung notwendigen Schritte klar abgebildet werden können. Falls dies nicht möglich ist, könnten Algorithmen aus dem maschinellen Lernen zur Prüfung eingesetzt werden.

Fazit

Zur Digitalisierung von Prozessen stehen heute unterschiedlichste Methoden und Technologien zur Verfügung, welche das Unternehmen in der Umsetzung unterstützen können. An den grundlegenden Herausforderungen hat sich derweilen nichts geändert: Ein schlecht gestalteter Prozess hat auch digital wenig Chancen auf Erfolg. Daneben liegt bei der Automatisierung von Prozessen die Kunst vor allem darin, die Tätigkeiten im Unternehmen zu identifizieren, welche gewinnbringend automatisiert werden können. Für die nötige Weitsicht und Kreativität in den Geschäftsprozessen eines Unternehmens wird der Faktor Mensch auch in Zukunft die zentrale Rolle spielen, und das ist auch gut so.