RPA Center of Excellence: Aufbau und Skalierung

Johannes Humbert
1. Sept.
12 Min. Lesezeit

Aktualisiert: 22. Sept.

Ein RPA Center of Excellence (CoE) ist der Schlüssel, um Automatisierung in Unternehmen effizient, sicher und skalierbar umzusetzen. Es bietet klare Prozesse, Standards und Rollen, um Robotic Process Automation (RPA) erfolgreich zu steuern. Deutsche Unternehmen profitieren besonders durch Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben wie der DSGVO.

Kernpunkte des Artikels:

Was ist ein CoE?: Eine zentrale Einheit, die Automatisierung strategisch plant und umsetzt.
Vorteile für deutsche Unternehmen: Lösung des Arbeitskräftemangels, Einsparungen von 30–50 %, bessere Compliance.
Aufbau eines CoE: Wahl zwischen zentralem, dezentralem oder hybridem Modell, klare Rollenverteilung (z. B. RPA-Sponsor, Entwickler, Change-Manager).
Governance und Standards: Einheitliche Richtlinien für Datenschutz, Sicherheit und Bot-Entwicklung.
Skalierung: Schrittweises Vorgehen oder Big-Bang-Ansatz, Priorisierung einfacher Prozesse für schnelle Erfolge.
Change Management: Mitarbeiterschulungen, transparente Kommunikation und Einbindung des Betriebsrats.

Ein gut strukturiertes CoE steigert die Produktivität, reduziert Fehler und schafft eine solide Basis für die digitale Transformation, während es gleichzeitig interne Widerstände minimiert.

Aufbau eines RPA Center of Excellence

Das richtige Organisationsmodell wählen

Um ein effektives RPA Center of Excellence (CoE) aufzubauen, ist die Wahl des passenden Organisationsmodells entscheidend. Es sollte sowohl den Anforderungen an Compliance als auch den Innovationszielen Ihres Unternehmens gerecht werden. Grundsätzlich stehen drei Modelle zur Auswahl:

Zentralisiertes Modell: Hier werden sämtliche RPA-Aktivitäten in einer einzigen Abteilung gebündelt. Diese Struktur bietet klare Vorteile in Bezug auf Governance und die Einhaltung der DSGVO, was sie besonders attraktiv für regulierte Branchen macht. Nachteil: Die Umsetzung kann langsamer erfolgen, da das fachspezifische Know-how aus den Abteilungen fehlt.
Dezentralisiertes Modell: In diesem Ansatz entwickeln die einzelnen Geschäftsbereiche ihre eigenen Automatisierungslösungen. Das führt zu mehr Flexibilität und schnelleren Umsetzungen. Allerdings können dabei uneinheitliche Standards entstehen, was zu höheren Kosten und Governance-Herausforderungen führen kann.
Hybrides Modell: Diese Mischform kombiniert die Vorteile der beiden anderen Modelle. Eine zentrale CoE-Einheit definiert Standards und übernimmt die Governance, während die Fachbereiche eigenständig Automatisierungen entwickeln. Dieses Modell ist besonders bei mittelständischen Unternehmen beliebt, da es Kontrolle und Flexibilität in Einklang bringt.

Modell	Vorteile	Nachteile	Geeignet für
Zentralisiert	Einheitliche Standards, starke Governance	Langsame Umsetzung, weniger Fachkenntnisse	Regulierte Branchen, große Unternehmen
Dezentralisiert	Schnelle Umsetzung, hohe Fachexpertise	Inkonsistente Standards, höhere Kosten	Agile und innovative Unternehmen
Hybrid	Balance zwischen Kontrolle und Flexibilität	Höherer Koordinationsaufwand	Mittelstand, wachsende Unternehmen

Sobald das passende Modell festgelegt ist, folgt die Definition zentraler Rollen und Verantwortlichkeiten.

Rollen und Verantwortlichkeiten festlegen

Ein gut funktionierendes CoE steht und fällt mit klar definierten Rollen. Jede Position sollte spezifische Aufgaben haben, die sowohl strategische als auch operative Bereiche abdecken.

RPA-Sponsor: Diese Person übernimmt die strategische Leitung und sorgt für Rückhalt in der Geschäftsführung. Typischerweise handelt es sich um ein Vorstandsmitglied oder einen Bereichsleiter, der genügend Einfluss hat, um Ressourcen bereitzustellen und Widerstände zu überwinden.
CoE-Leiter: Als zentrale Anlaufstelle koordiniert der CoE-Leiter alle Aktivitäten. Er entwickelt die RPA-Roadmap, überwacht die Umsetzung und berichtet regelmäßig an die Geschäftsleitung. Neben technischem Fachwissen sind hier auch Führungsqualitäten gefragt.
Prozessanalysten: Sie analysieren Prozesse in den Fachbereichen, identifizieren Automatisierungspotenziale und erstellen Optimierungsvorschläge. Ihre Arbeit bildet die Grundlage für die technische Umsetzung.
RPA-Entwickler: Diese Experten programmieren die Bots, testen sie und integrieren sie in bestehende Systeme. Ihre technische Expertise ist essenziell für den Erfolg des CoE.
IT-Experten: Sie kümmern sich um die technische Infrastruktur, inklusive Server, Netzwerke und Datenschutz. Ihre Aufgabe ist es, eine stabile und sichere Basis für die Automatisierung zu schaffen.
Change-Manager: Diese Rolle ist besonders wichtig, um die organisatorischen Veränderungen zu begleiten. Change-Manager unterstützen Mitarbeiter bei der Anpassung an neue Prozesse und helfen, mögliche Ängste oder Vorurteile gegenüber Automatisierung abzubauen.

Mit diesen klaren Rollen ist es möglich, die Arbeit des CoE zu strukturieren und gezielt messbare Ziele zu setzen.

Ziele setzen und Ressourcen zuweisen

Ohne klare Ziele lässt sich der Erfolg eines CoE kaum bewerten. Diese Ziele sollten sowohl messbare quantitative als auch qualitative Aspekte umfassen.

Quantitative Ziele: Dazu gehören beispielsweise Kosteneinsparungen von 30–50 %, eine Verkürzung der Bearbeitungszeiten um 60–80 % oder das Automatisieren von X Prozessen pro Quartal.
Qualitative Ziele: Hierzu zählen die Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit, die Reduzierung von Fehlern oder die Steigerung der Compliance-Rate.

Eine realistische Budgetplanung ist ebenfalls essenziell. Viele Unternehmen unterschätzen die Kosten für Schulungen, Change-Management und die laufende Wartung. Eine typische Aufteilung könnte so aussehen:

40 % für Software-Lizenzen
35 % für Personal
25 % für Infrastruktur und Schulungen

Neben finanziellen Ressourcen braucht das CoE auch Zugang zu qualifiziertem Personal, geeigneten Arbeitsräumen und relevanten Systemen. Es ist zudem ratsam, den Betriebsrat frühzeitig einzubeziehen und die Automatisierungspläne transparent zu kommunizieren.

Ein klares Mandat der Geschäftsleitung ist unverzichtbar. Das CoE muss die Autorität haben, Prozesse zu analysieren, Änderungen vorzuschlagen und bei Bedarf auch unpopuläre Entscheidungen durchzusetzen. Ohne diese Rückendeckung drohen viele Automatisierungsprojekte an internen Widerständen zu scheitern.

Governance und Best Practices für das RPA CoE

Ein starkes Governance-Framework ist ebenso wichtig wie die organisatorische Struktur, um den Erfolg eines RPA CoE (Center of Excellence) langfristig sicherzustellen.

Standardisierte Prozesse und Richtlinien entwickeln

Ein solides Governance-Framework sorgt dafür, dass Automatisierungen nicht unkoordiniert ablaufen. Der erste Schritt: klare Standards und Prozesse definieren.

Technische Standards sind essenziell, um eine konsistente Entwicklung von Bots zu gewährleisten. Dazu gehören beispielsweise Namenskonventionen, einheitliche Logging-Methoden und standardisierte Ansätze zur Fehlerbehandlung. Vor der Produktivsetzung sollte jeder Bot von mindestens zwei Entwicklern geprüft werden. Das minimiert Fehler und fördert den Wissensaustausch im Team.

Datenschutz ist ein weiteres zentrales Element. Um den Anforderungen der DSGVO gerecht zu werden, sollten Projekte durch eine Datenschutz-Checkliste begleitet werden. Diese hilft, Datenminimierung und eine lückenlose Dokumentation sicherzustellen.

Sicherheitsrichtlinien spielen ebenfalls eine Schlüsselrolle. Da Bots oft auf sensible Systeme zugreifen, sollten Prinzipien wie minimale Berechtigungen und regelmäßige Passwort-Updates strikt eingehalten werden. Service-Accounts mit zeitlich begrenzten Zugriffsrechten sind hier eine bewährte Praxis.

Eine umfassende Dokumentation ist unverzichtbar, um Compliance sicherzustellen und die Wartung zu erleichtern. Für jeden automatisierten Prozess sollten Prozessbeschreibungen, technische Details und die Kontaktdaten der Verantwortlichen hinterlegt werden.

Sobald diese Grundlagen stehen, liegt der Fokus darauf, die richtigen Automatisierungsprojekte auszuwählen.

Auswahl und Priorisierung von Automatisierungs-Use-Cases

Die Auswahl geeigneter Prozesse ist entscheidend für den Erfolg des RPA CoE. Ein häufiger Fehler: zu komplexe Prozesse als Erstes anzugehen.

Prozesse sollten anhand von Kriterien wie Automatisierbarkeit, Nutzen, Komplexität und strategischer Bedeutung bewertet werden. Besonders geeignet sind Prozesse mit klaren Regeln und strukturierten Daten.

Der Geschäftsnutzen sollte sowohl quantitative als auch qualitative Faktoren einbeziehen. Ein ROI-Score, der diese Aspekte gewichtet, bietet eine hilfreiche Entscheidungsgrundlage.

Quick Wins – Prozesse mit hohem Nutzen und geringer Komplexität – sollten zu Beginn priorisiert werden, um schnelle Erfolge zu erzielen. Beispiele hierfür sind Datenübertragungen, einfache Berechnungen oder standardisierte Berichte.

Auch die Unterstützung durch Stakeholder ist ein wichtiger Faktor. Prozesse, die von den Fachbereichen aktiv unterstützt werden, haben höhere Erfolgschancen. Diese Bereitschaft sollte in die Bewertung einfließen.

Die Risikobewertung darf nicht fehlen. Kritische Geschäftsprozesse oder solche mit hohen Compliance-Anforderungen benötigen eine detaillierte Analyse und zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen.

Ist die Priorisierung abgeschlossen, folgt die kontinuierliche Optimierung der implementierten Automatisierungen.

Kontinuierliche Verbesserung sicherstellen

Ein RPA CoE sollte sich stetig weiterentwickeln. Monitoring und Performance-Messungen sind dabei die Basis für datengetriebene Optimierungen. Bots sollten Kennzahlen wie Ausführungszeit, Erfolgsrate und Fehlerquote erfassen.

Regelmäßige Leistungsüberprüfungen helfen, Schwachstellen zu erkennen. Monatsberichte können Trends und Auffälligkeiten aufzeigen. Die Analyse von Bot-Ausfällen liefert wertvolle Erkenntnisse, um ähnliche Fehler in Zukunft zu vermeiden.

Feedback aus den Fachbereichen ist ebenfalls essenziell. Die Nutzer automatisierter Prozesse haben oft praxisnahe Verbesserungsvorschläge. Regelmäßige Meetings oder strukturierte Feedback-Formulare sind hier hilfreich.

Die Technologie-Roadmap sollte regelmäßig überprüft werden. RPA-Tools entwickeln sich ständig weiter, und neue Funktionen können bestehende Prozesse optimieren. Ein vierteljährlicher Technologie-Review bietet Orientierung.

Mit der Anzahl der Bots wächst auch die Bedeutung von Wissensmanagement. Eine zentrale Datenbank mit Best Practices, Lösungsansätzen und Lessons Learned beschleunigt die Entwicklung und erleichtert die Einarbeitung neuer Teammitglieder.

Schließlich sollte das Governance-Framework regelmäßig überprüft werden. Ein halbjährlicher Review stellt sicher, dass es weiterhin den aktuellen Anforderungen entspricht und praktikabel bleibt.

Skalierung von RPA im gesamten Unternehmen

Die Skalierung von RPA (Robotic Process Automation) auf Unternehmensebene bedeutet, den Schritt von einem Pilotprojekt hin zu einem umfassenden, strategischen Vorteil zu machen. Es geht darum, Automatisierung nicht nur punktuell, sondern als integralen Bestandteil der Geschäftsstrategie zu etablieren.

Phasenweise Einführung vs. Big-Bang-Ansatz

Die Entscheidung, wie RPA skaliert werden soll, hängt stark von der Unternehmenskultur, den verfügbaren Ressourcen und der Risikobereitschaft ab. Zwei Ansätze stehen zur Wahl: eine schrittweise Einführung oder der Big-Bang-Ansatz. Beide haben ihre Vorzüge – und ihre Herausforderungen.

Ein phasenweiser Ansatz ist ideal für Unternehmen mit etablierten, eher traditionellen Strukturen. Hier wird die Automatisierung Schritt für Schritt in verschiedenen Abteilungen eingeführt. Dieser Ansatz bietet die Möglichkeit, aus jeder Phase zu lernen und Anpassungen vorzunehmen, bevor der nächste Bereich automatisiert wird.

Der Big-Bang-Ansatz hingegen ermöglicht schnelle Ergebnisse, erfordert jedoch eine hohe Investition an Ressourcen und birgt größere Risiken, da alles auf einmal umgesetzt wird.

Aspekt	Phasenweise Einführung	Big-Bang-Ansatz
Risiko	Geringer, da schrittweise Umsetzung	Höher durch gleichzeitige Einführung
Ressourcenbedarf	Über längere Zeit verteilt	Hoher Ressourceneinsatz in kurzer Zeit
Time-to-Value	Langsamer, aber stetiger Nutzen	Schnelle Ergebnisse, jedoch weniger flexibel
Change Management	Einfacher durch schrittweises Vorgehen	Intensivere Maßnahmen erforderlich
Anpassungsfähigkeit	Hohe Flexibilität für Optimierungen	Begrenzte Anpassungen nach Einführung
Geeignet für	Unternehmen mit stabilen Strukturen	Organisationen, die schnell skalieren wollen

Ein schrittweiser Ansatz beginnt oft mit einem Pilotprojekt, das als Blaupause für weitere Automatisierungen dient. Die gewonnenen Erfahrungen und Erfolge können genutzt werden, um Skepsis im Unternehmen zu reduzieren und Unterstützung für weitere Projekte zu gewinnen.

Häufige Skalierungsherausforderungen lösen

Die unternehmensweite Einführung von RPA bringt spezifische Herausforderungen mit sich, die proaktiv angegangen werden sollten:

Mitarbeiterwiderstand: Viele Beschäftigte sehen Automatisierung als Bedrohung für ihre Arbeitsplätze. Durch offene Kommunikation kann RPA als Werkzeug dargestellt werden, das repetitive Aufgaben reduziert und Raum für anspruchsvollere Tätigkeiten schafft.
Ressourcenengpässe: Wenn mehrere Abteilungen gleichzeitig Automatisierungslösungen benötigen, kann es zu Engpässen kommen. Ein klar strukturiertes Projektmanagement mit priorisierten Maßnahmen hilft, diese Herausforderung zu meistern.
Technische Hürden: Bestehende IT-Systeme sind nicht immer optimal auf RPA ausgelegt. Eine enge Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung und gezielte Infrastrukturverbesserungen sind entscheidend.
Qualitätssicherung: Mit der steigenden Anzahl von Bots wächst auch der Aufwand für Tests und Standards. Einheitliche Entwicklungsprozesse und ein zentrales Repository für wiederverwendbare Komponenten sichern die Qualität.
Governance-Strukturen: Die Governance muss mit der Skalierung Schritt halten. Klare Verantwortlichkeiten und Eskalationswege sind notwendig, um Prozesse reibungslos zu steuern.

Leistung verfolgen und ROI messen

Für eine nachhaltige Skalierung ist es unverzichtbar, den Erfolg kontinuierlich zu messen. Dabei sollten die Kennzahlen sowohl operative als auch strategische Ziele abdecken. Wichtige Messgrößen sind unter anderem:

Kosteneinsparungen
Verbesserte Prozessqualität
Höhere Mitarbeiterzufriedenheit
Kürzere Durchlaufzeiten
Einhaltung von Compliance-Vorgaben

Ein zentrales Dashboard, das diese Kennzahlen visualisiert, ermöglicht datenbasierte Entscheidungen. Regelmäßige Berichte an die Geschäftsleitung machen Fortschritte und Erfolge sichtbar und helfen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen. So wird die Skalierung von RPA zu einem planbaren und messbaren Erfolg.

Training und Change Management

Der Erfolg eines RPA Center of Excellence hängt stark davon ab, wie gut die Mitarbeiter auf die neuen Technologien vorbereitet werden und wie Veränderungen im Unternehmen gesteuert werden. Training und Change Management spielen eine zentrale Rolle, um die Einführung von RPA langfristig erfolgreich zu gestalten. Sie ergänzen die Governance-Strukturen und unterstützen eine problemlose Skalierung der Automatisierungsprozesse.

Mitarbeiterschulung und Zertifizierung

Zunächst sollte eine Bestandsaufnahme der vorhandenen Kompetenzen erfolgen. Unternehmen müssen bestehende Automatisierungssysteme und die Fähigkeiten ihrer Teams genau analysieren, um klare Schulungsziele zu formulieren.

Die Schulung sollte an die jeweilige Rolle angepasst sein. Entwickler benötigen tiefgehendes technisches Wissen, während Prozessverantwortliche eher ein grundlegendes Verständnis für RPA und bewährte Methoden brauchen. Eine sogenannte Automatisierungs-Kompetenzmatrix hilft dabei, vorhandene Fähigkeiten zu bewerten und gezielt Entwicklungsfelder zu identifizieren.

Praktische Übungen sollten integraler Bestandteil der Schulung sein. Simulationen, reale Projekte und geschützte Testumgebungen ermöglichen es den Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten ohne Risiko für den laufenden Betrieb zu erweitern. Ein schrittweiser Schulungsansatz sorgt dafür, dass die Technologie nach und nach eingeführt, getestet und angepasst werden kann, was die Akzeptanz und das Verständnis erhöht.

Langfristig ist kontinuierliche Weiterbildung entscheidend. Unternehmen sollten die Lücke zwischen der Nachfrage nach RPA-Fachkräften und dem verfügbaren Angebot berücksichtigen und frühzeitig in die Entwicklung interner Talente investieren. Nach der Schulung ist der Austausch von Wissen und Erfahrungen innerhalb des Unternehmens ein wichtiger Schritt, um die neuen Fähigkeiten nachhaltig zu verankern.

Wissensaustausch und Kommunikation

Wie bereits im CoE-Governance-Framework beschrieben, ist internes Wissensmanagement ein wesentlicher Bestandteil des Verbesserungsprozesses. Zentrale Plattformen, auf denen bewährte Methoden, Lösungsansätze und Erfahrungen geteilt werden, fördern eine Kultur des gemeinsamen Lernens.

Regelmäßige Kommunikation über Erfolge, Herausforderungen und Fortschritte hält alle Beteiligten informiert und motiviert. Beispiele dafür sind monatliche Newsletter, Erfolgsgeschichten aus verschiedenen Abteilungen oder transparente Berichte über die Entwicklung des Return on Investment (ROI). Solche Maßnahmen stärken das Vertrauen in die RPA-Initiative.

Zusätzlich können Communities of Practice und Mentoring-Programme den internen Austausch fördern. Diese informellen Netzwerke sind oft eine Quelle für kreative Lösungsansätze und können dazu beitragen, neue Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Umgang mit Veränderungen und Widerständen

In Deutschland, wo Betriebsräte eine wichtige Rolle spielen, ist ein gut durchdachtes Change Management unverzichtbar. Es ist ratsam, den Betriebsrat frühzeitig einzubinden und die Ziele der Automatisierung klar zu kommunizieren.

Eine der größten Hürden bei der Einführung von RPA ist die Angst vor Arbeitsplatzverlusten. Unternehmen sollten offen darlegen, dass RPA dazu dient, monotone Aufgaben zu übernehmen, damit Mitarbeiter sich auf anspruchsvollere Tätigkeiten konzentrieren können. Konkrete Beispiele für neue Rollen und Karrierechancen nach der Automatisierung machen diese Botschaft greifbar und glaubwürdig.

Transparenz während der Implementierung ist entscheidend. Regelmäßige Updates, offene Diskussionen über Herausforderungen und die Bereitschaft, auf Sorgen einzugehen, schaffen Vertrauen. Mitarbeiter sollten das Gefühl haben, aktiv Teil der Veränderung zu sein, anstatt passiv betroffen zu sein.

Eine schrittweise Einführung der Automatisierung, wie bereits im Skalierungsansatz beschrieben, gibt den Mitarbeitern Zeit, sich an die neuen Arbeitsweisen zu gewöhnen. Pilotprojekte in ausgewählten Abteilungen können als Vorzeigebeispiele dienen und helfen, Vorbehalte in anderen Bereichen abzubauen. Erfolgsgeschichten aus dem eigenen Unternehmen wirken oft überzeugender als externe Referenzen.

Feedback-Mechanismen spielen eine wichtige Rolle, um Probleme frühzeitig zu erkennen und anzugehen. Umfragen, offene Sprechstunden oder anonyme Rückmeldesysteme bieten den Mitarbeitern die Möglichkeit, ihre Meinungen, Bedenken und Verbesserungsvorschläge einzubringen. Dies stärkt nicht nur das Vertrauen, sondern verbessert auch die Qualität der Implementierung.

Fazit: Aufbau Ihres RPA Center of Excellence

Der Aufbau eines RPA Center of Excellence (CoE) ist ein durchdachter Prozess, der weit über die reine Einführung von Technologie hinausgeht. Wie in diesem Leitfaden beschrieben, verlangt ein erfolgreiches CoE eine kluge Kombination aus organisatorischen Strukturen, klaren Governance-Regeln und einem effektiven Change Management.

Die Basis bildet die Wahl des passenden Organisationsmodells sowie die klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten. Gerade in Deutschland können standardisierte Prozesse und Richtlinien dabei helfen, gleichbleibende Qualität und Compliance sicherzustellen. Diese solide Grundlage ermöglicht es, RPA-Lösungen effizient und nachhaltig zu skalieren.

Ein gut durchdachter Skalierungsansatz ist entscheidend für den langfristigen Erfolg. Ein stufenweiser Rollout mag zeitintensiver sein, bietet aber die Chance, aus praktischen Erfahrungen zu lernen und notwendige Anpassungen vorzunehmen. Dies kann nicht nur die Arbeitskosten erheblich reduzieren, sondern auch einen ROI von 30 % bis 200 % im ersten Jahr ermöglichen.

Wie es treffend formuliert wurde:

"RPA is not just about reducing costs - it's about empowering employees, enhancing process quality, and creating a more agile organization."IT Convergence

Die kontinuierliche Überwachung der Bot-Performance ist ein weiterer Schlüssel zum Erfolg. Bei einer durchschnittlichen Automatisierungsverfügbarkeit von 92 % könnten bei einem Portfolio von hundert Bots Ausfallzeiten potenziell zu Geschäftsverlusten von über 2 Millionen Euro führen. Ein effektives CoE setzt daher auf robuste Monitoring-Systeme und kontinuierliche Feedback-Schleifen, um die Leistung der Bots laufend zu optimieren. Gleichzeitig ist es wichtig, die Mitarbeiter auf diesem Weg mitzunehmen.

Schulungen und Change Management spielen eine zentrale Rolle für die erfolgreiche Einführung von RPA. In Deutschland, wo Betriebsräte eine wichtige Funktion haben, sind offene Kommunikation und die frühzeitige Einbindung aller Beteiligten besonders entscheidend. Mitarbeiter sollten verstehen, dass RPA monotone Aufgaben übernimmt, sodass sie sich auf anspruchsvollere und strategischere Tätigkeiten konzentrieren können.

Ein nachhaltiges RPA CoE entwickelt sich stetig weiter, erkennt neue Automatisierungsmöglichkeiten und passt Prozesse an veränderte Geschäftsanforderungen an. Dieser ganzheitliche Ansatz schafft eine Automatisierungskultur, die langfristige Wettbewerbsvorteile bietet.

Geduld, strategisches Handeln und die Bereitschaft zu lernen sind essenziell. Mit klaren Strukturen, durchdachten Prozessen und der Unterstützung des Managements können deutsche Unternehmen die Vorteile der Robotic Process Automation voll ausschöpfen und ihre digitale Transformation vorantreiben. Wenn Sie Hilfe beim Aufbau Ihres RPA CoE benötigen, steht makematiq Ihnen als erfahrener Partner zur Seite.

FAQs

Wie wählt man das richtige Organisationsmodell für ein RPA Center of Excellence (CoE)?

Die Wahl des richtigen Organisationsmodells für ein RPA Center of Excellence (CoE) hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Unternehmens, den internen Abläufen und der Entscheidungskultur.

Ein zentrales Modell bietet häufig eine stärkere Kontrolle und erleichtert die Skalierung. Im Gegensatz dazu ermöglichen dezentrale oder hybride Modelle mehr Flexibilität, um spezifische Anforderungen einzelner Abteilungen oder Standorte zu berücksichtigen. Um das passende Modell zu finden, ist es wichtig, die internen Strukturen genau zu analysieren und sicherzustellen, dass die Zusammenarbeit und Effizienz bestmöglich gefördert werden.

Ebenso entscheidend ist es, das Organisationsmodell mit den langfristigen Zielen für Automatisierung und Digitalisierung abzustimmen. Dabei sollten alle relevanten Stakeholder aktiv in den Entscheidungsprozess eingebunden werden, um eine breite Akzeptanz und ein reibungsloses Zusammenspiel zu gewährleisten.

Welche Schritte sind erforderlich, um RPA erfolgreich im gesamten Unternehmen zu skalieren?

Um Robotic Process Automation (RPA) erfolgreich im gesamten Unternehmen einzuführen und auszubauen, bedarf es einer durchdachten Herangehensweise. Der erste Schritt ist die Entwicklung einer klaren Strategie. Diese sollte sich darauf konzentrieren, Prozesse mit dem größten Nutzenpotenzial zu identifizieren und gezielt Prioritäten zu setzen.

Eine Schlüsselrolle spielt ein RPA Center of Excellence (CoE). Dieses zentrale Team legt bewährte Vorgehensweisen fest, verwaltet die technische Infrastruktur und stellt sicher, dass alle Sicherheitsstandards eingehalten werden. Ein gut strukturiertes CoE schafft die Basis für eine systematische und langfristige Skalierung von RPA.

Dabei darf Change Management nicht übersehen werden. Die Einbindung aller relevanten Stakeholder sowie eine offene und transparente Kommunikation sind essenziell, um Akzeptanz zu schaffen und den Erfolg der Automatisierung zu sichern. Mit diesen Schritten lässt sich RPA effektiv und nachhaltig im Unternehmen verankern.

Warum ist Change Management wichtig für den Aufbau eines RPA CoE und wie können Mitarbeitende erfolgreich eingebunden werden?

Change Management ist ein entscheidender Faktor, wenn es darum geht, ein RPA Center of Excellence (CoE) erfolgreich aufzubauen. Es minimiert Widerstände, stärkt die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden und sorgt dafür, dass Veränderungen nicht nur verstanden, sondern aktiv mitgetragen werden. Das ist essenziell, um Automatisierungsprojekte langfristig erfolgreich umzusetzen.

Der Schlüssel zu einer gelungenen Einbindung der Mitarbeitenden liegt in klarer Kommunikation, zielgerichteten Schulungen und aktiver Mitbestimmung. Wenn Mitarbeitende frühzeitig in Prozesse eingebunden und ihre Meinungen ernst genommen werden, steigt nicht nur ihre Motivation, sondern auch ihre Bereitschaft, neue Technologien anzunehmen und weiterzuentwickeln. Das schafft eine Basis für nachhaltige Innovationen und stärkt den Erfolg des gesamten Projekts.