Forum Prozessautomatisierung

Grundlagen & Vorbereitungen zu einem RPA-Projekt

• Erfolgsbeispiele mit Robotic Process Automation 
• Anwendungsbereiche und typischer Nutzen
• Überblick RPA-Werkzeuge/-Technologien
• Vorbereitungen zu einem RPA-Projekt:
  • Welche Prozesse haben Automatisierungspotential und wie ermittelt man das?
  • Mit welchen Kosten muss man rechnen?
  • Wie sieht ein Proof of Concept aus? Wo ist der Unterschied zu einem Robot für den Produktiveinsatz?
  • Nach welchen Kriterien wird die Software ausgesucht und in den Bestand integriert?
  • Wie wird ein Umsetzungsprojekt konzipiert?
• „Only a working bot is a good bot“: Elemente des Umsetzungsprogramms und Ableitung von ersten Prozesskandidaten
• Ausblick

RPA-Implementierung und -Betrieb

• Die wird ein Projekt durchgeführt und worauf ist zu achten?
• Wie wird ein Robot in den Betrieb übernommen?
• Wie wird der Einsatz von RPA im Unternehmen gesteuert?
• Was ist im laufenden Betrieb zu beachten?
• Wie schule ich mein Personal und baue das interne RPAKnow- how aus?
• Live-Beispiel vor Ort
• Anwendungsfall, Lessons learned und Ausblick
• Erfolgsleitfaden und Ableitung der ersten Schritte

RPA aus der Cloud und nächste Schritte?

• Welche Möglichkeiten habe ich, wenn ich RPA nicht im eigenen Rechenzentrum betreiben kann/will?
• Welche Möglichkeiten habe ich, wenn ich die RPA-Services mit meinem internen Team nicht ausreichend unterstützen kann?
• Wie kann ich die Ergebnisqualität oder die Durchgängigkeit von automatisierten Prozessen weiter verbessern?

Process Mining: Faktenbasierte Optimierung und Automatisierung von Unternehmensabläufen

• Thematische und begriffliche Einordnung
• Nutzenpotentiale bei Digitalisierungsentwicklungen
• Kundenbeispiel 1: Process-Mining zur Effizienzsteigerung im P2P-Umfeld
• Kundenbeispiel 2: Process-Mining und RPA zur Testautomatisierung bei einer SAP S/4HANA-Transformation
• Kundenbeispiel 3: Process-Mining als Faktenbasis für das Prozess-Reengineering bei einer Fusion

Verwendung strukturiert und unstrukturierter Daten

• Anreicherung der Lerninhalte für die intelligente, KI-basierte Prozessautomatisierung
• ZIEL: faktenbasierte, optimierte Entscheidungsvorbereitung

Rechtliche Aspekte & Rahmenbedingungen

• Rechtliche Grundlagen für KI-basierte Anwendungen
• Wesentliche Aspekte der DSGVO
• Notwendige Anpassungen bestehender Regelungen, zB im Bereich der Produkthaftung, des Wettbewerbsrecht, des Urheberrechts - wie soll man zwischenzeitlich handeln?

Der Faktor Mensch in der digitalen Transformation

• Welche digitalen Skills sind entscheidend?
• Welche Rolle spielt das Potenzial?
• Wie kann das Potenzial der Mitarbeiter*innen aktiviert werden?
• Wie verändert sich Führung?
• Erfahren Sie, worauf es in der zukünftigen Arbeitswelt ankommt!