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KPIs statt Bauchgefühl

Den Wert der Automatisierung zu messen, ist entscheidend für den langfristigen Erfolg jeder Automatisierungsinitiative. Entscheidungen aus dem Bauch heraus sind dabei nicht sonderlich zielführend. Nur durch einen datengesteuerten Ansatz können die Automatisierungsverantwortlichen erkennen, wo Automatisierungsgräber entstanden sind und wo Automatisierung effektiv eingesetzt werden kann, um die besten Geschäftsvorteile zu erzielen.

Denn ein aussagekräftiger Automatisierungs-ROI sichert die funktionsübergreifende Unterstützung, die für die Skalierung von Automatisierungsprojekten erforderlich ist.

Für jeden automatisierten Prozess lässt sich über KPIs (Key Performance Indicators) bzw. Metriken wie eingesparte Stunden, Kosteneinsparungen und Verbesserungen bei der Servicebereitstellung die notwendige Transparenz herstellen, welche Automatisierungskandidaten als nächstes priorisiert werden sollten, um die größten Gewinne zu erzielen. Zudem misst die Aggregation dieser Metriken über das gesamte Automatisierungsökosystem auch die Gesamtauswirkungen der Automatisierung auf die Geschäftsergebnisse.

Metriken, die Unternehmen kennen sollten

Es gibt eine Vielzahl von KPIs, die als Indikatoren für den Automatisierungserfolg verfolgt werden können und weit über Kosten und Stunden hinausgehen. Beispiele hierfür sind die mittlere Reparaturzeit (MTTR), die Anzahl der Vorfälle oder Anfragen, die ausschließlich durch Automatisierung bearbeitet werden, oder die Zeit, die für die Erledigung von Serviceaufgaben erforderlich ist. Kundenzufriedenheit und Mitarbeiterzufriedenheit sind für viele Unternehmen ebenfalls wichtige Kennzahlen. Welche KPIs Unternehmen letztendlich für wichtig erachten, hängt ganz wesentlich von der strategischen Zielsetzung ab, die mit der Automatisierung verfolgt wird. Gänzlich ohne KPIs gleichen Automatisierungsprojekte allerdings einem Stochern im Nebel.

Zu den wesentlichen KPIs, die Unternehmen kennen und auf dem Radar haben sollten, zählen:

Anzahl der automatisierten Prozesse

Die Summe aller automatisierten Prozesse dient als operative Kennzahl, die anzeigt, wie sich RPA-Programme entwickeln und wachsen, wie geschickt Mitarbeiter darin sind, Automatisierungs-möglichkeiten zu identifizieren und sie bis zur Entwicklung zu priorisieren.

Geschwindigkeit der automatisierten Prozesse

Die Metrik Geschwindigkeit bezieht sich auf die durchschnittliche Zeit, die für die Ausführung eines automatisierten Prozesses benötigt wird. Sie quantifiziert die Zeit- und Kosteneinsparungen, die dadurch entstehen, dass ein Bot die Arbeit schneller erledigt als ein Mitarbeiter.

Auslastung der automatisierten Prozesse

Die Auslastung gibt Aufschluss darüber, wann und wie oft ein automatisierter Prozess ausgeführt wird. Sie zeigt an, ob die Bot-Verfügbarkeit rund um die Uhr genutzt wird – einer der Hauptvorteile von RPA. Je mehr Stunden ein Bot in Betrieb ist, desto mehr Wert kann er liefern.

Durchschnittliche Betriebszeit der automatisierten Prozesse

Die durchschnittliche Betriebszeit der Automatisierung gibt einen Hinweis darauf, wie oft die Bots verfügbar sind, um das zu tun, wofür sie entwickelt wurden. Dies unterscheidet sich von der Auslastung, da es sich um ein Maß für die Fähigkeit eines Bots handelt, jederzeit zum erwarteten Geschäftswert beizutragen.

Genauigkeit der automatisierten Prozesse

Die Kennzahl, wie oft der automatisierte Prozess mit Fehlern ausgeführt wird, zeigt an, ob die aktuellen Automatisierungen eine Fortsetzung der Automatisierungsprojekte rechtfertigen. Dahinter steht die Frage: Hat sich die Qualität der Prozessausgabe so verbessert, dass weniger Fehler auftreten als bei der manuellen Ausführung.

Durchschnittliche Bearbeitungszeit

Bei der durchschnittlichen Bearbeitungszeit geht es um die Zeit, die ein Roboter im Vergleich zu einer Person benötigt, um eine Transaktion zu verarbeiten. Digital Worker sind 3- bis 5-mal schneller als ein Mensch. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit eines Prozesses sollte sich durch den Einsatz von Robotern deutlich verkürzen.

Volumenabweichung

Diese Metrik bezieht sich auf die Differenz zwischen den prognostizierten Volumina, die für ROI-Berechnungen verwendet werden, und den tatsächlichen Volumina, die von den Bots bewältigt werden.

Break-Fix-Zyklen

Break-Fix Zyklen geben an, wie oft ein automatisierter Prozess unterbrochen wird und wann er gewartet werden muss. Ausfälle von Bots, ob sie nun gewartet oder repariert werden müssen, wirken sich direkt auf den ROI aus. Wenn ein Bot nicht mehr produktiv ist, weil er nicht ausgeführt wird, reduziert er weder die Kosten noch trägt er zur Steigerung der betrieblichen Effizienz bei. Die Break-Fix-Personenstunden geben an, wie viel manueller Aufwand in FTE-Stunden in die Reparatur des Bots investiert wird.

Anzahl der Servicedesk-Tickets

Jedes Mal, wenn ein Bot ausfällt, wird in der Regel ein Servicedesk-Ticket erstellt. Je mehr Tickets beim Servicedesk eingehen, desto größer ist die Anfälligkeit der technologischen Umgebung, der erfassten und verarbeiteten Daten oder der Programmierung des Bots. Viele Tickets weisen in der Regel auf eine fehlerhafte Umgebung hin, die weniger effizient und optimal ist, als sie sein sollte.

Ausfallursachen

Mit dieser Metrik verschaffen sich Unternehmen eine Übersicht darüber, warum Bots überhaupt ausfallen. Sie eröffnet damit die Möglichkeit, Lücken in der Automatisierungspraxis zu identifizieren, die verhindern, dass die Betriebszeiten der Bots für maximale Erträge skaliert werden können.

Skalierbarkeit der Automatisierung

Die Kosten und die Zeit, die benötigt werden, um einen neuen Bot hinzuzufügen oder zu duplizieren, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen, werden mit den Kosten und der Zeit verglichen, die benötigt werden, um einen neuen Mitarbeiter einzustellen und auszubilden, um die gleichen Aufgaben zu erledigen, einschließlich der Lohnkosten.

Skalierbarkeit der Entwicklung

Bei der Skalierbarkeit der Entwicklung geht es darum zu erfassen, wie viel Prozent des vorhandenen Automatisierungscodes in der neuen Automatisierung wiederverwendet werden kann. In den meisten Fällen ist das Hinzufügen eines neuen Bots einfacher und nimmt weniger Zeit in Anspruch.

Erwarteter Geschäftswert

Die Metrik „erwarteter Geschäftswert“ konsolidiert im Wesentlichen alle anderen KPIs. Im Grunde ist der erwartete Geschäftswert die Summe aller Kosteneinsparungen, die sich aus erhöhter Geschwindigkeit, Auslastung und verbesserter Genauigkeit ergeben, multipliziert mit den Kosten eines FTE über einen bestimmten Zeitraum.

Mehr ist nicht immer gleich besser

Die Bandbreite der Metriken kann variieren und sollte die Unterstützung der verschiedenen funktionalen Strategien der Organisation widerspiegeln. Die Prioritäten, die gesetzt werden, geben Aufschluss darüber, wie Unternehmen ihre Automatisierungsprojekte gestalten und welche Bedeutung sie der Leistung und/oder Geschwindigkeit der Bots für das Erreichen der Geschäftsziele beimessen. Im Allgemeinen ist es nicht sinnvoll, zu viele Metriken zu verfolgen. Eine Handvoll aussagekräftiger Metriken, die über einen längeren Zeitraum erhoben werden und Veränderungen widerspiegeln, ist oft ausreichend. Sie sollten mit den übergeordneten Zielen vereinbar sein und diese unterstützen.

Über Dr. Norbert Niemeier

Dr. Norbert Niemeier leitet seit 2021 bei der Weissenberg Group als Geschäftsführer den Bereich Weissenberg Intelligence. Seine Wurzeln liegen in der internationalen Technologie- und Managementberatung – Fokus auf prozessuale und technologische Fragestellungen rund um die Prozessautomatisierung – von globalen Unternehmen mit dem Anspruch, auch zukünftig im Wettbewerb mit dynamischen Innovationsunternehmen bestehen zu wollen. Sein umfassendes Software-Know-how verdankt er seiner Vertriebstätigkeit bei Produkten in den Bereichen Advanced Analytics, Künstliche Intelligenz, Business Intelligence, Natural Language Processing und Sentiment Analyse. Im Rahmen des Business Development für dynamische, innovative Tech-Startups hat er sich intensiv mit Themen wie Workflowmanagement, Prozessintelligenz sowie Prozess Mining beschäftigt. 

Weissenberg – Effortless Intelligence

Weissenberg Group mit Sitz in Wolfsburg wurde 2013 von Milad Safar und Marcel Graichen gegründet und beschäftigt 82 Mitarbeiter. Weissenberg Group ist der interdisziplinäre Ansprechpartner für hocheffiziente und innovative IT-Lösungen. Das Kerngeschäft der Weissenberg Group wird durch die Unternehmensbereiche Weissenberg Solutions, Weissenberg Intelligence und Weissenberg Potentials abgedeckt.

Das Kerngeschäft von Weissenberg Intelligence bilden die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten, die sich für Unternehmen durch den Einsatz von Robotic Process Automation und Künstlicher Intelligenz ergeben. Im Zentrum steht die Automatisierung standardisierter, regelbasierter Prozesse durch Software-Roboter, um die vorhandenen Ressourcen effizienter einzusetzen und damit für die Unternehmen letztendlich einen wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen.

Als Schnittstelle zwischen IT- und Strategy-Consulting vereint Weissenberg Solutions das Know-how der Unternehmensgruppe im Bereich Prozessberatung, Projektmanagement und Softwareentwicklung. Individuell zugeschnittene Geschäftsprozessmanagement-Verfahren zur Analyse der relevanten Geschäftsprozesse garantieren eine effiziente Gestaltung von Arbeitsabläufen und bestehenden Prozessen im Unternehmen und sorgen so für einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.

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