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Intelligente Automatisierungslösungen für den Einkauf:
RPA oder KI?

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Die Digitalisierung kommt immer mehr im Betriebsalltag von Unternehmen an. Zahlreiche Verwaltungs- und Geschäftsprozesse lassen sich inzwischen digitalisieren und automatisieren. Innovative moderne Technologien ermöglichen neue Arbeitsfelder und digitale Geschäftsmodelle. Um diese digitalen Geschäftsmodelle zu implementieren, müssen operative Tätigkeiten automatisch und effizient ablaufen. Manuelle Aufgaben müssen grundsätzlich schnell und fehlerfrei erledigt werden, damit Mitarbeitende entlastet werden und mehr Zeit für strategische und wertschöpfende Aufgaben haben. Das gilt auch für Arbeiten am Bildschirm: Weniger Aufwand, kürzere Bearbeitungszeiten, Prozessoptimierung, höhere Qualität und niedrigere Kosten können beispielsweise mit Robotic Process Automation (RPA) und dem Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) erzielt werden. Intelligente Automatisierungs-Tools, die RPA oder KI nutzen, werden häufig für dieselben Ziele eingesetzt, doch ihre Einsatzfelder, Stärken und Schwächen unterscheiden sich maßgeblich. Welche Gründe gibt es für den Einkauf, sich für KI oder RPA zu entscheiden?

 

Was ist RPA?

Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet die automatisierte Bearbeitung von Geschäftsprozessen durch Softwareroboter. Diese verhalten sich wie ein Mensch: Sie verrichten regelbasierende Arbeit, starten Anwendungen, wählen Aufgaben per Mausklick aus und füllen Datenfelder aus. Dabei übernehmen Softwareroboter speziell datenintensive und repetitive Aufgaben. Nachdem die Software aufgespielt wurde, werden andere Programme, wie E-Mail-Programme, Excel oder SAP, quasi wie von Geisterhand bedient. RPA lässt sich am besten für Tätigkeiten, die bestimmte Kriterien erfüllen, einsetzen: Es sollten PC-basierte Tätigkeiten sein, die datenintensiv, repetitiv, einfach, nicht wertschöpfend, aber fehleranfällig sind. Des Weiteren sollte es sich dabei um eine hohe Anzahl von Vorgängen, die 24/7 relevant sind, handeln. RPA arbeitet am besten bei standardisierten Prozessen, die elektronisch gestartet werden, und wenn der Prozessfluss häufig zwischen IT-Systemen wechselt. RPA findet in vielen Geschäftsbereichen Anwendung, wie zum Beispiel: Einkauf, Logistik, Kundendienst, Lagerhaltung, Personalwesen, Finanzbuchhaltung, IT-Dienste, Verkauf sowie Produktionsplanung. Zu den wichtigsten Branchen für RPA-Implementierung zählen Banken, Versorgungsindustrie, Gesundheitswesen, Versicherungen und Telekommunikation.

 

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, intelligente Maschinen zu schaffen, indem menschliches Entscheidungsverhalten durch verschiedene Algorithmen simuliert und imitiert wird. Allgemein wird von KI gesprochen, wenn ein Computer auf eine einfache Art anspruchsvolle Probleme löst, für deren Lösung eigentlich die Intelligenz eines Menschen benötigt wird. Genauso wie RPA kommt KI zum Einsatz, um manuelle, repetitive, einfache, aber fehleranfällige und zeitintensive Aufgaben zu automatisieren und digitalisieren. Überall dort, wo operative Tätigkeiten vorherrschen und Zeit für wertschöpfendes, strategisches und kreatives Arbeiten rauben, kann KI-Technologie gewinnbringend eingesetzt werden. Der operative Einkauf beispielsweise ist dafür prädestiniert. Der Grund: Hier herrscht vielfach noch eine vorwiegend manuell geprägte Prozesskette mit vielen fehlerbehafteten Tätigkeiten vor. Diese Tätigkeiten werden oft immer noch „per Hand“ abgearbeitet, wie zum Beispiel Lieferantenselbstauskünfte empfangen und prüfen, Anfragen an Lieferanten versenden, Angebote einholen, Bestellungen versenden, eingehende Kundenbestellungen manuell erfassen etc. Ähnlich wie bei RPA findet auch KI-basierte Software in zahlreichen Geschäftsbereichen und Branchen Anwendung. Vor allem hochtechnologisierte Anwendungsfelder der Zukunft arbeiten mit KI: Suchmaschinen, maschinelle Übersetzungen, Handschrift-, Sprach-, Bild- und Gesichtserkennung, selbstfahrende Kraftfahrzeuge sowie humanoide Roboter.

 

Die Einsatzgebiete sowie Vorteile von RPA, wie die Entlastung der Mitarbeitenden von stupiden und zeitintensiven manuellen Tätigkeiten, Zeit- und Kostenersparnis sowie höhere Qualität, liegen also auf der Hand. Aber wie sieht es mit Nachteilen oder Schwächen aus?

 

Nachteile von RPA:

Aufwendige Konfiguration von RPA:

Zwar kann die Konfiguration von RPA von Mitarbeitenden ohne tiefe Programmierkenntnisse innerhalb der betreffenden Geschäftsprozesse vorgenommen werden, doch es sind gute Geschäftsprozesskenntnisse notwendig. Der Softwareroboter muss wie Menschen vom Dienstleister geschult werden. RPA kann nur dort eingesetzt werden, wo Prozesse bereits digitalisiert sind. Somit ist ein Prozessberater sinnvoll, um zu evaluieren, welche Prozesse oder Komponenten überhaupt automatisiert werden können.

Mangelnde Flexibilität:

Softwareroboter sind extrem unflexibel. Die Plattformen, auf denen RPA interagiert, wechseln häufig und die erforderliche Flexibilität lässt sich oft nicht konfigurieren. Softwareroboter sind nicht in der Lage, flexibel auf Abweichungen oder Varianten zu reagieren, zum Beispiel wenn Prozesseingangsdaten nicht eindeutig strukturiert oder Entscheidungen innerhalb des Prozesses komplex und nicht linear sind. Geänderte Regularien, die minimale Änderungen an einer Eingabemaske erfordern, können ein RPA-Projekt um Monate zurückwerfen. Tatsächlich funktioniert die Technologie möglicherweise nicht oder nicht optimal, wenn Änderungen an Schnittstellen, Daten oder anderen Eingaben vorgenommen werden.

Schwierige Skalierbarkeit:

Je mehr Anwendungen ein Softwareroboter bedient, desto herausfordernder wird auch das Thema Skalierbarkeit. Natürlich werden Anwendungssysteme auch regelmäßig gewartet, was jedes Mal eine Anpassung des Softwareroboters bedeuten kann, denn durch Software-Updates können sich Oberflächen, Schnittstellen oder Namen von Feldern ändern. Das limitiert die Anwendungsbreite von RPA und führt zudem zu einem hohen Mehraufwand.

Überwachung auf mögliche Fehler nötig:

Auch Roboter sind nicht perfekt: Mitarbeitende müssen hin und wieder aufpassen, dass dem Softwareroboter keine Fehler passieren. Wenn zum Beispiel OCR (Optical Character Recognition) zum Auslesen von Daten aus einer PDF-Datei verwendet wird, kann der Ausleseprozess fehlerhaft sein. Da RPA-Technologien nicht in der Lage sind, Fehler zu erkennen oder Datenauslesungen auf Plausibilität zu prüfen, kann es passieren, dass diese Fehler dann unbemerkt in eine Datenbank übertragen werden.

RPA lohnt sich nicht für jedes Unternehmen:

RPA ist grundsätzlich günstig zu implementieren und zu betreiben. In manchen Fällen ist es für ein Unternehmen dennoch teurer und aufwendiger, als die Prozesse von einer menschlichen Arbeitskraft durchführen zu lassen. Dies ist dann der Fall, wenn es nur wenige Standardprozesse im Betrieb abzuarbeiten gibt, etwa weil die Firma sehr klein ist.

RPA benötigt saubere Daten:

RPA erfordert eine gewisse Datenqualität. Der Aufwand für deren Aufbereitung und Bereinigung wird oft unterschätzt. Auch mit nicht eindeutigen Dokumenten können Roboter nichts anfangen. RPA funktioniert darüber hinaus nur mit digitalisierbarem Input. Folglich können Softwareroboter momentan lediglich für strukturierte Prozesse und Routinetätigkeiten eingesetzt werden können. Für semi- und unstrukturierte Prozesse bietet RPA nur geringen bis gar keinen Mehrwert.  

 

Die Lösung für den Einkauf: KI-basierte Software

Schaut man sich die Nachteile und Einschränkungen von RPA an, so wird erkennbar, dass der Nutzen gerade für den Einkauf eher gering ist. Denn nicht immer ist in Unternehmen von Anfang an eine hohe (Stamm)datenqualität gegeben. Jedoch ist eine gute Datenqualität zwingende Voraussetzung für die erfolgreiche Digitalisierung von Geschäftsprozessen und -modellen und der Automatisierung von Abläufen. Darüber hinaus müssen für den Einsatz von RPA Prozesse im Unternehmen bereits vollständig digital ablaufen. Dies ist aber selbst bei Konzernen selten und schon gar nicht bei kleineren und mittelständischen Unternehmen (KMU) der Fall.

Doch es gibt eine gute Nachricht: Es gibt bereits marktreife Softwarelösungen für den Einkauf, die dank innovativer KI-Technologie einen echten Mehrwert bieten. Durch die Automatisierung der operativen Abläufe sowie des Daten- und Dokumentenaustausches werden Geschäftsprozesse nachhaltig standardisiert und optimiert und gleichzeitig Stammdaten bereinigt. Zudem digitalisieren einige KI-basierte Softwarelösungen alle Prozesse und schaffen Medienbrüche ab – hier setzt der Optimierungsprozess im Einkauf und gesamten Unternehmen also viel früher und umfassender an.

Ein weiterer sehr wichtiger Vorteil von KI für den Einkauf: Sie kann den Austausch von Informationen unterstützen und zugleich Inhalte (Content) in Relation setzen. Bei der Verarbeitung imitiert sie das menschliche Verhalten der Prozessbeteiligten. Das betrifft im operativen Einkauf etwa das automatisierte Extrahieren von Daten, das Validieren von Informationen, den Abgleich von Daten und Informationen sowie das Weiterverarbeiten bzw. Überführen der richtigen Informationen in die nachgelagerten Unternehmenssysteme.

Kombiniert man beispielsweise KI mit Cloud-Lösungen, lassen sich – anders als bei RPA – auch unstrukturierte Daten in freien Texten bzw. Dokumenten wie Auftragsbestätigungen und Kundenbestellungen verarbeiten. Dabei sind abweichende Begriffe in Lieferantenbelegen, uneindeutige Maßeinheiten oder seltene Sprachen kein Problem mehr, denn – ein weiterer Unterschied zu RPA – KI besitzt die Fähigkeit, selbst und kontinuierlich zu lernen. Sie wird mit der Zeit immer präziser, denn der Lerneffekt steigt proportional mit den zugeführten Datenvolumina. 

Des Weiteren punktet KI durch hohe Flexibilität. KI hat die Möglichkeit, Prozesse ohne klare Regeln und von hoher Komplexität zu automatisieren. Sie kann vielseitig eingesetzt werden, reagiert flexibel auf Varianten und Abweichungen; Updates und Anpassungen der Anwendungssysteme sind kein Problem. Diese grundsätzliche Flexibilität geht auch mit einfacher Skalierbarkeit einher. Das ist von entscheidender Bedeutung, da sich gerade der Einkauf 4.0 flexibel, agil und effizient aufstellen muss.

 

Zusammenfassung: Darum sollte der Einkauf auf KI bauen:

  • KI kann auch mit unsauberen Daten arbeiten und sie strukturieren
  • KI kann anspruchsvolle Probleme lösen, komplexe Prozesse verstehen und Entscheidungen treffen
  • Sehr hohe Datengenauigkeit, kaum Fehler
  • KI unterstützt und ermöglicht die Digitalisierung von Geschäftsprozessen
  • KI ist lernfähig und wird immer präziser
  • KI ist flexibel
  • KI-basierte Anwendungen sind problemlos skalierbar
  • Hoher Ease of Use

 

Fazit und Empfehlung:

Wenn man regelbasierte, einfache und repetitive Aufgaben automatisch verrichten lassen will, kann man problemlos auf RPA zurückgreifen. Allerdings bleibt RPA im direkten Vergleich mit KI weit hinter dem inzwischen Möglichen zurück. Möchte man eine vollständige und zukunftsorientierte Automatisierungslösung für den Einkauf, müsste man KI und RPA miteinander kombinieren. Das ist allerdings nicht notwendig, da viele KI-basierte intelligente Automatisierungslösungen, wie die Netfira-Lösung, ein Komplettpaket anbieten und flexibel und zuverlässig sowohl simple als auch anspruchsvollere Aufgaben und Prozesse im Einkauf automatisieren. Achten Sie daher bei der Wahl Ihrer Softwarelösung vor allem auf flexible Bausteine, hohe Skalierbarkeit, schneller und hoher ROI, unkomplizierte Konfiguration und Ease of Use für die Anwender. Außerdem ist es vorteilhaft, wenn durch die smarte Automatisierungslösung gleichzeitig die Stammdatenqualität verbessert wird und digitalisierte Prozesse nicht eine Voraussetzung für den Erfolg des Tools, sondern ein Ergebnis des Einsatzes sind. Nur so führen Automatisierungslösungen zu den erhofften Prozessoptimierungen und Effizienzsteigerungen und ebnen den Weg für den Einkauf der Zukunft. 

 

Autorin: Tanja Bär, Leiterin Marketing, Netfira GmbH

Veröffentlicht am: 27.08.2020

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