Automatisierung von Serviceprozessen

Mensch und Roboter arbeiten in aufeinander abgestimmten Prozessen Hand in Hand, bis das fertige Produkt die Fabrik verlässt – diese Konstellation ist seit vielen Jahren Alltag in den Fertigungshallen dieser Welt. Roboter und andere computergestützte Systeme sind integrale Bestandteile der automatisierten Produktionsabläufe. Damit geht eine deutliche Erhöhung der Effizienz einher. Die Aufgaben der menschlichen Arbeitskräfte haben sich in modernen Fertigungslinien gewandelt: Sie steuern die Produktionsprozesse, erfüllen etwaige Sonderwünsche der Kunden und greifen im Fehlerfall ein, um das Problem zu beheben. Statt klassischer Fließbandarbeit übernehmen die Beschäftigten anspruchsvollere Tätigkeiten und kommen als Experten für Automationstechnik, Robotersteuerung oder Produktionsdesign zum Einsatz. Entsprechend ist auch die Qualifikation der Mitarbeiter inzwischen stärker auf das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine ausgerichtet.

Im Gegensatz zur hochgradig technisierten Arbeitswelt in der Produktion haben sich die Abläufe und Aufgaben in der kaufmännischen Verwaltung und in den Servicebereichen von Unternehmen in den vergangenen Jahrzehnten kaum verändert – trotz der Digitalisierung und einer immer leistungsfähigeren Informationstechnologie. Händische Prozesse dominieren unverändert, Sachbearbeiter sind mit der manuellen Eingabe von Informationen aus Excel-Listen beschäftigt und Medienbrüche führen dazu, dass Daten redundant erfasst werden müssen. Anders ausgedrückt: Es besteht noch erhebliches Potenzial, um die Abläufe zu optimieren und effizienter zu arbeiten.

Vor allem in der Dienstleistungsbranche gab es immer wieder Versuche, die Serviceproduktivität zu erhöhen. Entscheider führten neue Plattformen ein und waren zu Investitionen in Automationslösungen bereit. Die Bemühungen hatten allerdings nur wenig Erfolg – aus unterschiedlichen Gründen: Die Komplexität der Prozess- und Produktlandschaften ist immer weiter angestiegen, die bisherigen Automationstechnologien erreichten nicht die betriebsnotwendige Stabilität und Wirtschaftlichkeit und die erforderlichen Investitionsvolumina überschritten letztlich die finanziellen Möglichkeiten der Unternehmen. Die Alternative zur Prozessautomation bestand in der Vergangenheit daher häufig darin, bestimmte Arbeitsschritte in Niedriglohnstandorte auszulagern und sie dort größtenteils unverändert, aber zu geringeren Lohnkosten auszuführen.

Im Zeitalter der Digitalisierung stößt diese Strategie jedoch an ihre Grenzen. Die digitale Transformation hat die Voraussetzungen, unter denen Unternehmen agieren, und die Anforderungen, die an Unternehmen gestellt werden, grundlegend verändert. Der Vorteil einer höheren Effizienz ist nicht mehr die einzige Motivation für Automatisierung. Vielmehr lassen sich die heutigen Kundenerwartungen überhaupt nur mit einem Höchstmaß an Automation erfüllen. Außerdem haben Technologien, die für eine durchgängige Automation von Serviceprozessen unentbehrlich sind, einen neuen Reifegrad erlangt. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA), das maschinelle Lernen und das Natural Language Processing (NLP), das unter anderem Spracherkennung und das Übersetzen von Texten umfasst, sind nun für breite Anwenderkreise sinnvoll nutzbar und stehen als echte Alternativen für die Bearbeitung von Serviceprozessen vor ihrem flächendeckenden Durchbruch. 

Dass der Rückstand in Sachen Prozessautomatisierung in der kaufmännischen Verwaltung und in den Servicebereichen nicht auf den fehlenden Willen der Verantwortlichen zurückzuführen ist, belegen die beiden Studien „Einsatz von Robotics in der Finanzindustrie“ und „Produktionssteuerung in Servicecentern“ von Horváth & Partners. Sie untersuchen die Auswirkungen des Einsatzes von Robotern und künstlicher Intelligenz auf die zukünftige Ausgestaltung von Prozessen – und bringen eine erhebliche Diskrepanz zwischen Anspruch und Wirklichkeit ans Licht. „In den meisten Fällen sind sich die Entscheider bewusst, dass ihre Unternehmen den technologischen Entwicklungen hinterherhinken, und erkennen die Notwendigkeit, Abläufe zu automatisieren und intelligente Arbeitswelten zu schaffen“, sagt Sebastian Ostrowicz, Principal bei Horváth & Partners.

Ebenso eindeutig wie diese Selbsteinschätzung sind die Erwartungen an die Prozessautomatisierung. Insbesondere bei Kundenverwaltungs- und Finanzprozessen gehen die Entscheider für die kommenden Jahre von durchschnittlichen Effizienzgewinnen zwischen 20 und 30 Prozent aus; in der Spitze erreichen die Werte sogar bis zu 50 Prozent. Branchenübergreifend erwarten etwa zwei von drei Unternehmen eine hohe bis sehr hohe Relevanz für den zukünftigen Einsatz von Robotern und intelligenten Maschinen. Die Untersuchungen zeigen, dass die automatisierte Bearbeitung von Massenprozessen vor allem für Shared-Service-Center-Organisationen, wie sie beispielsweise in den Bereichen Personal, IT, Finanzen und Operations zu finden sind, von besonderer Bedeutung ist.

Ebenso deutlich zeichnet sich das Bild von den Hemmnissen, die der Realisierung von Automationslösungen im Weg stehen: Mehr als 70 Prozent der Befragten haben als Hauptproblem eine mangelnde Prozessstandardisierung ausgemacht, dahinter folgen mit jeweils rund 50 Prozent fehlendes Know-how und der Widerstand der Mitarbeiter. Auffällig sind auch die zum Teil gewaltigen Unterschiede zwischen den verschiedenen Industrien und Branchen, was den bisherigen Verbreitungsgrad von Robotertechnologien angeht: Während drei Viertel der Unternehmen aus der Finanzdienstleistungsbranche in ersten Pilotprojekten bereits Erfahrungen gesammelt haben oder aktuell solche Projekte umsetzen, plant in der produzierenden Industrie nur jedes zweite Unternehmen den Einsatz von Robotern in Serviceprozessen.

RPA arbeitet exakt und zuverlässig, stößt aber an Grenzen, sobald es um unstrukturierte Daten wie E-Mails oder Briefe sowie um Vorgänge geht, die von definierten Regeln abweichen. Wird die robotergestützte Prozessautomatisierung hingegen durch lernfähige Software ergänzt, können auch unstrukturierte Daten ins System übertragen werden. Die selbstlernende Software validiert Parameter, lernt permanent hinzu und signalisiert, wenn sie ihre Grenzen erreicht. Weitere wesentliche Entwicklungsstufen sind mit der Einbindung künstlicher Intelligenz (KI) in die Prozesse und mit einer verbesserten Sprachintegration bereits in Reichweite. Es ist nur noch eine Frage der Zeit, bis sie ihr volles Potenzial entfalten.

Dass künstliche Intelligenz in immer mehr Bereichen Einzug halten wird, gilt nicht nur unter Fachleuten als ausgemacht. Das Analysehaus IDC beziffert das heutige Volumen der Branche auf acht Milliarden Dollar und prognostiziert ein Wachstum auf 47 Milliarden Dollar im Jahr 2020. „KI-Systeme arbeiten wie herkömmliche Computer im binären Code“, erläutert Sebastian Ostrowicz. „Doch sind sie so eingerichtet, dass sie Millionen Berechnungen gleichzeitig ausführen, ihre Arbeit ständig evaluieren und in die anstehende Lösung neuer Aufgaben einbeziehen. Die Computer haben sozusagen ein eingebautes Optimierungsprogramm.“ Das Kunsthirn besteht aus Tausenden Computerchips. Aufbau und Anordnung haben sich die Techniker bei der Natur abgeschaut. Ähnlich wie Neuronen in einem Gehirn reagieren die Chips aufeinander, geben sich Signale, werden eigenständig aktiv oder passiv. So sammeln sich in den Steuerungs- und Schaltzentralen der Maschinen riesige Datensätze an, mit deren Hilfe die Systeme lernen. Unter Abwägung verschiedenster Parameter treffen sie eigenständig Entscheidungen und ahmen den menschlichen Verstand sowie das daraus resultierende Verhalten nach. Angelernt wird die KI-Software durch exemplarische Trainingsmengen. Die Ergebnisse dieser Technologie: mitdenkende Roboter, verkürzte Reaktionszeiten und höhere Kundenzufriedenheit.