Wert vs. Komplexität: RPA-Prozesse bewerten

Johannes Humbert
7. Nov.
11 Min. Lesezeit

RPA (Robotic Process Automation) ermöglicht es, zeitintensive, regelbasierte Aufgaben wie Dateneingabe oder Rechnungsverarbeitung effizient zu automatisieren. Doch nicht jeder Prozess ist gleichermaßen geeignet. Mit der Wert-Komplexitäts-Matrix lassen sich Prozesse systematisch bewerten und priorisieren. Der Ansatz: Prozesse mit hohem Nutzen und geringer Komplexität zuerst automatisieren, um schnelle Ergebnisse zu erzielen.

Wichtigste Erkenntnisse:

Wert: Automatisierung spart Kosten, reduziert Fehler (bis zu 80 %) und steigert Effizienz (bis zu 50 %).
Komplexität: Mehr Anwendungen, Ausnahmen oder Prozessschritte erhöhen den Aufwand und die Risiken.
Matrix-Kategorien:
- Quick Wins: Hoher Nutzen, geringe Komplexität – ideal für den Einstieg.
- Major Projects: Hoher Nutzen, hohe Komplexität – langfristige Projekte.
- Low-Hanging Fruits: Geringer Nutzen, geringe Komplexität – optional.
- Depriorisieren: Geringer Nutzen, hohe Komplexität – vermeiden.

Nutzen Sie klare Kriterien wie Prozessvolumen, Fehlerquote und Regelbasiertheit, um Prozesse objektiv zu bewerten. Die Matrix hilft, Ressourcen gezielt einzusetzen und Risiken zu minimieren.

Die Wert-Dimension verstehen

Was schafft Wert in RPA-Prozessen?

In der Robotic Process Automation (RPA) entsteht Wert durch Kostensenkungen, Produktivitätssteigerungen und Risikominimierung. Diese drei Säulen bilden das Fundament einer erfolgreichen Automatisierungsstrategie.

Kostensenkungen sind möglich, weil zeitaufwendige manuelle Abläufe reduziert werden. Besonders Prozesse mit hohem Volumen, klaren Regeln und strukturierten Daten bieten großes Potenzial.

Software-Roboter minimieren menschliche Fehler, da sie Aufgaben konsistent und fehlerfrei ausführen. Dies ist ein entscheidender Vorteil, vor allem bei Prozessen mit hoher Fehleranfälligkeit oder hohem Risiko.

Produktivitätssteigerungen ergeben sich durch die Skalierbarkeit von RPA. Die Roboter können flexibel für unterschiedliche Aufgaben eingesetzt werden und bei Bedarf Lastspitzen abfedern.

Obwohl diese Vorteile qualitativ beeindruckend sind, lassen sie sich auch in Zahlen ausdrücken.

Wert mit Zahlen messen

Die quantitative Bewertung des RPA-Wertes erfolgt durch konkrete Kennzahlen wie Zeit- und Kosteneinsparungen. Ein Beispiel: Eine deutsche Versicherung automatisierte ihre Schadenbearbeitung und reduzierte die Bearbeitungszeit von 30 auf nur 5 Minuten pro Fall. Bei jährlich 10.000 Schadensfällen führte dies zu einer Zeitersparnis von 4.166 Stunden. Bei einem durchschnittlichen Stundensatz von 35 € ergaben sich jährliche Einsparungen von etwa 145.810 €. Gleichzeitig sanken die Fehlerquoten um 60 %.

Zur Bewertung des Automatisierungspotenzials wird häufig ein standardisierter Katalog verwendet. Prozesse werden anhand von Kriterien wie Regelbasiertheit, Datenstruktur, Volumen und Fehleranfälligkeit auf einer Skala von 1 bis 5 bewertet.

Auch die Zeitersparnis kann direkt in Geldwert umgerechnet werden. Beispielsweise entspricht eine Reduktion von 1.000 auf 200 Stunden pro Jahr einer Einsparung von 800 Stunden, die mit durchschnittlichen Lohnsätzen bepreist werden kann.

Wert-Indikator	Hoher Wert	Niedriger Wert
Volumen	Viele wiederkehrende Routineaufgaben	Seltene oder unregelmäßige Aufgaben
Datenstruktur	Klar strukturierte Eingabedaten	Unstrukturierte oder variable Daten
Regelbasierung	Eindeutige, konsistente Regeln	Viele Ausnahmen und Sonderfälle
Fehlerquote	Hohe Fehleranfälligkeit manuell	Bereits optimierte Prozesse

Neben diesen messbaren Faktoren spielen auch qualitative Aspekte eine wichtige Rolle.

Weitere wertschöpfende Faktoren

Qualitative Vorteile tragen ebenfalls erheblich zum Gesamtwert von RPA bei. Diese lassen sich durch Mitarbeiterbefragungen, Kundenfeedback oder Compliance-Audits erfassen.

RPA verbessert Compliance, Mitarbeiterzufriedenheit und Kundenerfahrung. Konsistente Datenverarbeitung sorgt für eine höhere Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO. Gleichzeitig entlastet RPA Mitarbeiter von monotonen Tätigkeiten, was zu einer positiveren Arbeitsumgebung führt. Kunden profitieren von schnelleren und zuverlässigeren Services.

Ein weiterer Aspekt ist die Förderung einer digitalen Denkweise. Durch RPA-Projekte entwickeln Mitarbeiter neue Fähigkeiten und Unternehmen schaffen eine Umgebung, die auf digitale Transformation ausgerichtet ist.

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Unternehmen sollten eine mehrdimensionale Bewertung vornehmen, die sowohl quantitative als auch qualitative Faktoren berücksichtigt. Regelmäßige Überprüfungen nach der Implementierung helfen, die erzielten Vorteile zu messen und die Automatisierungsstrategie zu optimieren.

Diese Erkenntnisse fließen direkt in die Analyse mit der Value vs. Complexity Matrix ein, wodurch Unternehmen eine fundierte Grundlage für weitere Entscheidungen erhalten.

Die Komplexitäts-Dimension verstehen

Was macht einen Prozess komplex?

Die Komplexität eines RPA-Prozesses hängt von verschiedenen Faktoren ab, die sowohl die Implementierung als auch die Wirtschaftlichkeit beeinflussen. Während die Wert-Dimension den Nutzen eines Prozesses in den Vordergrund stellt, beleuchtet die Komplexität die Herausforderungen, die bei der Umsetzung auftreten können.

Ein entscheidender Faktor ist die Anzahl der Prozessschritte. Ein Ablauf mit 50 einzelnen Aktionen und mehreren Entscheidungspunkten ist deutlich anspruchsvoller als ein linearer Prozess mit nur 5 Schritten. Jeder zusätzliche Schritt erhöht das Risiko von Fehlern und erfordert eine umfangreichere Dokumentation.

Anwendungsintegrationen stellen eine weitere Herausforderung dar. Wenn ein Prozess nur mit einer einzigen Anwendung arbeitet, ist die Automatisierung vergleichsweise unkompliziert. Wird jedoch eine Kombination aus SAP, einem Webportal und einem Legacy-Mainframe-System benötigt, steigt der Aufwand erheblich. Jedes dieser Systeme bringt eigene Schnittstellen, Sicherheitsvorgaben und technische Anforderungen mit.

Auch dynamische Prozessänderungen und häufige Ausnahmen erschweren die Automatisierung. Prozesse, die unvorhersehbare Ausnahmen beinhalten, benötigen eine ausgeklügelte Logik und manchmal menschliche Eingriffe. Beispielsweise gilt ein Prozess, bei dem 20 % der Transaktionen manuell geprüft werden müssen, als besonders komplex und weniger geeignet für eine vollständige Automatisierung.

Ein weiterer Aspekt ist die Datenvariabilität. Strukturierte und einheitliche Eingabedaten lassen sich leicht verarbeiten. Unstrukturierte oder stark variierende Daten hingegen erfordern zusätzliche Schritte zur Datenaufbereitung und intelligente Erkennungsmechanismen.

Diese qualitativen Herausforderungen bilden die Grundlage für eine systematische Bewertung der Prozesskomplexität, die im nächsten Abschnitt näher beschrieben wird.

Komplexität in RPA-Projekten messen

Die Bewertung der Komplexität erfolgt anhand einer standardisierten Matrix. Dabei werden verschiedene Indikatoren auf einer Skala von 1 bis 5 bewertet und zu einem Gesamtscore zusammengefasst.

Zu den Bewertungskriterien zählen:

Anzahl der beteiligten Anwendungen
Prozessschritte
Ausnahmerate
Häufigkeit von Änderungen
Externe Schnittstellen
Sicherheits- und Compliance-Anforderungen

Ein Prozess, der in der Summe mehr als 20 Punkte erreicht, wird in der Regel als "hochkomplex" eingestuft.

Komplexitätsfaktor	Niedrige Komplexität (1–2 Punkte)	Hohe Komplexität (4–5 Punkte)
Anzahl Anwendungen	1–2 Systeme	Mehr als 5 Systeme
Prozessschritte	Unter 10 Schritte	Über 30 Schritte
Ausnahmerate	Unter 5 %	Über 20 %
Änderungshäufigkeit	Seltener als jährlich	Monatlich oder häufiger
Externe Schnittstellen	Keine oder eine	Mehr als 3

Die Bewertung sollte von einem interdisziplinären Team durchgeführt werden, das sowohl fachliches als auch technisches Know-how mitbringt. Dabei ist es wichtig, nicht nur die technischen Aspekte zu berücksichtigen, sondern auch organisatorische Faktoren wie die Abstimmung zwischen verschiedenen Abteilungen.

Die ermittelten Komplexitätsfaktoren haben einen direkten Einfluss auf die Kosten, den Zeitaufwand und die Skalierbarkeit der Automatisierung.

Auswirkungen der Komplexität auf die Implementierung

Hohe Komplexität bedeutet höhere Kosten und längere Projektdauer. Während einfache Prozesse oft in wenigen Wochen automatisiert werden können, erfordern komplexe Prozesse mehrere Monate und spezialisierte RPA-Tools.

Das Risiko eines Scheiterns steigt mit der Komplexität. Je komplexer der Prozess, desto mehr Fehlerquellen gibt es. Dies führt zu einem höheren Testaufwand und erhöht die Wahrscheinlichkeit von Problemen, die den Return on Investment (ROI) erheblich schmälern oder sogar ins Negative drehen können.

Wartung und Anpassungen werden teurer. Komplexe Prozesse erfordern kontinuierliche Anpassungen, insbesondere wenn sich die zugrunde liegenden Systeme oder Abläufe ändern. Unternehmen müssen langfristig zusätzliche Ressourcen für die Pflege solcher Automatisierungen einplanen.

Die Skalierbarkeit wird eingeschränkt. Einfache Software-Roboter lassen sich leicht vervielfältigen und in verschiedenen Umgebungen einsetzen. Komplexe Lösungen hingegen benötigen individuelle Anpassungen und umfangreiche Konfigurationen, was die Skalierbarkeit erschwert.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sollten Unternehmen bei der Auswahl der Prozesse zunächst auf regelbasierte, weniger komplexe Abläufe mit hohem Volumen setzen. Diese bieten eine ideale Grundlage, um schnelle Erfolge zu erzielen und erste Erfahrungen mit RPA zu sammeln. Komplexere Prozesse können später angegangen werden, wenn das Unternehmen über mehr Erfahrung verfügt und Maßnahmen zur Reduktion der Komplexität – wie Prozessoptimierungen – umgesetzt wurden.

Die Wert-Komplexitäts-Matrix anwenden

Aufbau der Wert-Komplexitäts-Matrix

Die Wert-Komplexitäts-Matrix ist ein hilfreiches Werkzeug, um RPA-Prozesse gezielt zu priorisieren. Sie teilt Prozesse in vier Quadranten ein, die sich aus der Kombination von hohem oder niedrigem Wert und hoher oder niedriger Komplexität ergeben.

Quadrant 1 (hoher Wert, niedrige Komplexität): Hier finden sich die "Quick Wins" – Prozesse, die leicht umzusetzen sind und gleichzeitig großen Nutzen bringen. Zum Beispiel könnte die Automatisierung der Bestellabwicklung in einem Handelsunternehmen jährliche Einsparungen von 80.000 € erzielen und erfordert nur wenige Prozessschritte.
Quadrant 2 (hoher Wert, hohe Komplexität): Dieser Quadrant umfasst die "Major Projects". Solche Prozesse bieten großes Potenzial, erfordern jedoch umfangreiche Planung und Ressourcen. Sie sind oft strategisch entscheidend.
Quadrant 3 (niedriger Wert, niedrige Komplexität): Hier befinden sich Prozesse mit geringem Einfluss, die als "Low-Hanging Fruits" betrachtet werden. Sie können automatisiert werden, wenn Kapazitäten vorhanden sind, haben aber keine hohe Priorität.
Quadrant 4 (niedriger Wert, hohe Komplexität): Prozesse in diesem Quadranten sollten depriorisiert oder überdacht werden, da der Aufwand in keinem Verhältnis zum Nutzen steht.

Im nächsten Abschnitt wird beschrieben, wie man Prozesse gezielt in dieser Matrix verortet.

Prozesse in der Matrix positionieren

Um Prozesse in der Matrix einzuordnen, folgt man einem fünfstufigen Ansatz:

Identifikation: Sammeln Sie potenzielle Prozesse, die für die Automatisierung infrage kommen.
Datenanalyse: Erfassen Sie Kennzahlen wie jährliche Kosten, Zeitaufwand, Fehlerquoten sowie Komplexitätsfaktoren (z. B. Anzahl der Prozessschritte, verwendete Systeme und Ausnahmeraten).
Bewertung: Nutzen Sie standardisierte Kriterien, um den Wert und die Komplexität der Prozesse zu bewerten.
Visualisierung: Platzieren Sie die Prozesse grafisch in der Matrix, basierend auf ihrer Bewertung. Achten Sie dabei auf Cluster oder Ausreißer, die besondere Beachtung verdienen.
Validierung: Überprüfen Sie die Ergebnisse mit Stakeholdern aus Fachabteilungen und der IT, um sicherzustellen, dass die Einschätzungen realistisch und vollständig sind.

Für die Bewertung sind insbesondere Prozesslogs und Finanzdaten entscheidend. Kennzahlen wie jährliche Einsparungen in Euro, die Reduktion von Vollzeitäquivalenten (FTE) und die Verringerung der Fehlerquote liefern wichtige Hinweise auf den potenziellen Wert eines Prozesses.

Diese systematische Herangehensweise sorgt für eine fundierte Entscheidungsgrundlage, die sowohl fachliche als auch technische Aspekte berücksichtigt.

Entscheidungsfindung mit der Matrix

Die Matrix dient als Grundlage, um Ressourcen gezielt einzusetzen. Prozesse im Quick-Win-Quadranten sollten bevorzugt umgesetzt werden, da sie schnelle Erfolge und eine hohe Akzeptanz für RPA-Initiativen ermöglichen. Solche Projekte sind ideal für Unternehmen, die erste Schritte in der Prozessautomatisierung machen.

Major Projects erfordern hingegen eine strategische Planung und oft externe Unterstützung. Hier können spezialisierte Beratungsunternehmen wie makematiq helfen, indem sie Workshops, bewährte Frameworks und Erfahrung in der digitalen Transformation bereitstellen. Solche Projekte sollten erst angegangen werden, wenn ein Unternehmen genügend Erfahrung mit RPA gesammelt hat oder auf externe Expertise zurückgreifen kann.

Die Matrix hilft auch dabei, ineffiziente Ressourcennutzung zu vermeiden, indem sie Prozesse mit geringem Wert und hoher Komplexität identifiziert. Diese sollten nicht automatisiert werden, da sie weder Zeit noch Budget rechtfertigen.

Quadrant	Wert	Komplexität	Maßnahme	Beispiel-Anwendungsfall
Hoher Wert / Niedrige Komplexität	Hoch	Niedrig	Quick Win	Bestellabwicklung
Hoher Wert / Hohe Komplexität	Hoch	Hoch	Major Project	End-to-End Schadensmanagement
Niedriger Wert / Niedrige Komplexität	Niedrig	Niedrig	Niedrige Priorität	Interne Berichterstattung
Niedriger Wert / Hohe Komplexität	Niedrig	Hoch	Prioritätsarm	Ad-hoc Ausnahmebehandlung

Um die Matrix langfristig effektiv zu nutzen, sollten Unternehmen die Prozessdaten regelmäßig aktualisieren. Faktoren wie Änderungen im Arbeitsvolumen, neue Systeme oder regulatorische Anpassungen können die Position eines Prozesses erheblich verändern. Eine jährliche Überprüfung oder eine Anpassung nach größeren organisatorischen Veränderungen sorgt dafür, dass die Automatisierungsstrategie stets auf dem neuesten Stand bleibt.

Best Practices für die RPA-Prozesspriorisierung

Schrittweiser Ansatz zur Priorisierung

Ein gut durchdachter Bewertungsprozess ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen RPA-Implementierung. Dafür lohnt es sich, Workshops mit Stakeholdern aus verschiedenen Bereichen zu organisieren – darunter Fachabteilungen, IT und Prozessverantwortliche. Diese Workshops sollten eine klare Agenda haben: Einführung in RPA, die Nutzung der Wert-Komplexitäts-Matrix, gemeinsame Identifikation geeigneter Prozesse und die Definition einheitlicher Bewertungskriterien.

Die Bewertungskriterien sollten standardisiert werden. Für die Wertdimension könnten Aspekte wie potenzielle Kosteneinsparungen (z. B. in Euro), Prozessfrequenz, Reduktion der Vollzeitäquivalente (FTE) und Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit berücksichtigt werden. Für die Komplexitätsbewertung eignen sich Kriterien wie Anzahl der Prozessschritte, involvierte Anwendungen, Ausnahmeraten und notwendige Schnittstellen. Jedes Kriterium wird gewichtet und auf einer Skala von 1 bis 5 bewertet.

Für die Datensammlung sind konkrete Prozessinformationen nötig, wie jährliche Einsparungen (z. B. 50.000,00 €), Prozessdauer in Stunden oder die Anzahl von Ausnahmen pro 1.000 Fällen. Hier können Process Mining-Tools helfen, objektive Daten bereitzustellen und eine datenbasierte Analyse der aktuellen Prozesse zu ermöglichen.

Eine funktionsübergreifende Bewertung stellt sicher, dass unterschiedliche Perspektiven berücksichtigt werden. Meinungsverschiedenheiten lassen sich durch datenbasierte Diskussionen klären. Mithilfe der Wert-Komplexitäts-Matrix können Prozesse schließlich datenbasiert priorisiert werden – Prozesse mit hohem Wert und geringer Komplexität sollten bevorzugt umgesetzt werden. Nach Abschluss der Priorisierung liegt der Fokus auf der Bewältigung häufiger Herausforderungen.

Lösung häufiger Probleme

Bei fehlender Dokumentation oder unvollständigen Daten können konservative Schätzungen und Sensitivitätsanalysen weiterhelfen. Process Mining-Tools liefern dabei wertvolle Einblicke, während standardisierte Vorlagen für die Datenerfassung die Konsistenz erhöhen.

Subjektive Einflüsse lassen sich reduzieren, indem mehrere Stakeholder in die Bewertung eingebunden werden. Anonymisierte interne Fallstudien können ebenfalls dazu beitragen, einen Konsens zu schaffen. Moderatoren spielen hier eine wichtige Rolle, um sicherzustellen, dass alle Meinungen gehört werden und Diskussionen konstruktiv verlaufen.

Ein effektives Change Management ist entscheidend: Mitarbeitende sollten frühzeitig einbezogen und über die Vorteile von RPA – wie die Entlastung von Routineaufgaben – informiert werden. Transparente Kommunikation, regelmäßige Updates und die Unterstützung durch die Unternehmensleitung stärken das Vertrauen und die Akzeptanz.

Wie makematiq bei Ihrer RPA-Journey helfen kann

Eine durchdachte Priorisierung ermöglicht nicht nur schnellere Ergebnisse, sondern bietet auch die Möglichkeit, Experten hinzuzuziehen. makematiq verfolgt einen umfassenden Ansatz zur digitalen Transformation, der Strategie, Technologie und organisatorischen Wandel miteinander verbindet, um messbare Erfolge zu erzielen. Ihre Expertise in der Modernisierung von Geschäftsmodellen, der Entwicklung digitaler Strategien sowie in KI- und Automatisierungslösungen macht sie zu einem wertvollen Partner bei der Anwendung der Wert-Komplexitäts-Matrix.

Das Unternehmen unterstützt bei der Durchführung strukturierter Stakeholder-Workshops und entwickelt maßgeschneiderte Bewertungsmodelle, die speziell auf die Anforderungen deutscher Unternehmen zugeschnitten sind. Dank ihrer Technologiekompetenz, einschließlich Process Mining und Automatisierungslösungen, liefern sie fundierte Entscheidungsgrundlagen durch objektive Datenanalysen.

"Unser integrierter Ansatz verbindet Technologie, Strategie und organisatorischen Wandel zu messbaren Transformationsergebnissen."makematiq

Besonders hervorzuheben ist makematiqs Fokus auf Change Management und die Entwicklung von Mitarbeitenden. Sie bieten umfassende Strategien für Talente, Führungskräfteentwicklung und Kommunikationskonzepte, die eine reibungslose Einführung von RPA-Initiativen ermöglichen. Ihre Erfahrung in der organisatorischen Transformation zeigt sich in konkreten Verbesserungen wie verkürzten Prozessdurchlaufzeiten und einer höheren Datenqualität.

"Statt grauer Theorie liefern wir praktikable und wirksame Lösungen, die zu Ergebnissen führen."makematiq

makematiq bietet zudem einen unverbindlichen "Digital Workshop" an, um die aktuelle Unternehmenssituation zu analysieren. Dieser strukturierte Ansatz umfasst die Bewertung des Ist-Zustands, die Identifikation zentraler Handlungsfelder und die Entwicklung eines Aktionsplans mit kurz- und langfristigen Verbesserungen. Durch Fokussierung auf Kernziele – wie Umsatzsteigerung, Kostensenkung und Risikominimierung – können Unternehmen klare Metriken zur Bewertung der Wertdimension ihrer RPA-Prozesse definieren.

Fazit: Kernpunkte der RPA-Prozessbewertung

Warum die Balance zwischen Wert und Komplexität entscheidend ist

Die Wert-Komplexitäts-Matrix ist weit mehr als nur ein Werkzeug zur Bewertung – sie ist das Herzstück einer effektiven RPA-Strategie. Wer sich ausschließlich auf Kosteneinsparungen konzentriert und die Komplexität eines Prozesses ignoriert, riskiert teure und riskante Projekte. Umgekehrt führt der Fokus auf einfache Prozesse oft zu geringen geschäftlichen Auswirkungen.

Der Schlüssel liegt in einer ausgewogenen Betrachtung von Wert und Komplexität. Prozesse mit hohem Wert und niedriger Komplexität bieten schnelle Ergebnisse und einen soliden ROI. Sie haben in der Regel kürzere Amortisationszeiten und verursachen weniger operative Unterbrechungen. Solche frühen Erfolge schaffen Vertrauen und fördern die Akzeptanz für komplexere Automatisierungsprojekte.

Ein datenbasierter Ansatz hilft dabei, Risiken zu minimieren und klare Prioritäten zu setzen – ein Ansatz, der besonders in Deutschland, wo Risikominimierung und konsensbasierte Entscheidungen zentral sind, entscheidend ist. Diese Methodik schafft die Grundlage für die nächsten Schritte.

Ihre nächsten Schritte zur Prozessbewertung

Nutzen Sie die Wert-Komplexitäts-Matrix, um Automatisierungsmöglichkeiten in Ihrem Unternehmen zu identifizieren. Bewerten Sie potenzielle Prozesse systematisch anhand klarer, standardisierter Kriterien. Dabei sollten sowohl messbare Faktoren wie Kosteneinsparungen in Euro als auch qualitative Aspekte wie die Zufriedenheit der Mitarbeitenden berücksichtigt werden.

Ein schrittweises Vorgehen ist ratsam: Beginnen Sie mit Prozessen aus dem Quadranten „hoher Wert, geringe Komplexität“. Diese sogenannten Quick Wins zeigen schnell die Vorteile von RPA auf und schaffen die Grundlage für weiterführende, komplexere Projekte. Überwachen Sie dabei kontinuierlich die Ergebnisse und passen Sie Ihre Prioritäten flexibel an.

Für eine erfolgreiche Umsetzung kann externe Unterstützung entscheidend sein. Makematiq bietet einen umfassenden Ansatz zur digitalen Transformation, der sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt. Ein unverbindlicher Digital Workshop von Makematiq hilft Ihnen, Ihre aktuelle Situation zu analysieren und einen strukturierten Aktionsplan zu entwickeln. Ein externer Blick kann dabei helfen, subjektive Verzerrungen zu reduzieren und eine professionelle Bewertung des Prozesspotenzials durchzuführen.

Denken Sie daran: Die Matrix ist kein statisches Werkzeug. Regelmäßige Neubewertungen stellen sicher, dass Ihre RPA-Strategie mit den sich wandelnden Geschäftsanforderungen und technologischen Entwicklungen Schritt hält.

FAQs

Wie hilft die Wert-Komplexitäts-Matrix dabei, Automatisierungsprojekte effizient zu priorisieren?

Die Wert-Komplexitäts-Matrix ist ein hilfreiches Werkzeug, um zu entscheiden, welche Prozesse für die Automatisierung am meisten Sinn ergeben. Sie bewertet Prozesse anhand von zwei Kriterien: ihrem potenziellen Mehrwert (wie z. B. Einsparungen bei Kosten oder Zeit) und ihrer Umsetzungs-Komplexität (z. B. technischer Aufwand oder benötigte Ressourcen).

Prozesse, die einen hohen Mehrwert bieten und gleichzeitig einfach umzusetzen sind, sollten bevorzugt automatisiert werden. Sie ermöglichen schnelle, greifbare Ergebnisse. Auf der anderen Seite sollten Prozesse mit hoher Komplexität und geringem Nutzen entweder zurückgestellt oder gründlich geprüft werden, ob eine Automatisierung überhaupt sinnvoll ist.

Mit der Matrix können Unternehmen ihre Ressourcen effizient einsetzen und den Fokus auf Prozesse legen, die den größten Nutzen versprechen.

Welche Hauptfaktoren erhöhen die Komplexität eines RPA-Prozesses, und wie können Unternehmen diese effektiv minimieren?

Die Komplexität eines RPA-Prozesses wird stark von Faktoren wie unterschiedlichen Systemlandschaften, variierenden Datenformaten und unstrukturierten Workflows beeinflusst. Diese Hindernisse lassen sich jedoch durch eine gründliche Prozessanalyse, die Vereinheitlichung von Abläufen und den Einsatz geeigneter Technologien deutlich verringern.

makematiq hilft Unternehmen, diese Komplexität zu reduzieren, indem sie eine durchdachte Strategie entwickeln, die sowohl technische als auch organisatorische Anforderungen einbezieht. Eine präzise Planung und die fortlaufende Verbesserung der Automatisierungsprozesse sind dabei der Schlüssel, um langfristig Effizienz zu steigern und einen höheren Mehrwert zu schaffen.

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ihre RPA-Strategie nachhaltig erfolgreich bleibt?

Um die Beständigkeit und Effektivität Ihrer RPA-Strategie sicherzustellen, ist es wichtig, automatisierte Prozesse regelmäßig zu analysieren und neu zu bewerten. Ein nützliches Werkzeug dafür ist die Wert-Komplexitäts-Matrix, die dabei hilft, Prozesse gezielt nach ihrem Automatisierungspotenzial zu priorisieren.

Ebenso entscheidend ist es, die Strategie anpassungsfähig zu gestalten, um auf neue geschäftliche Herausforderungen oder technologische Fortschritte reagieren zu können. makematiq unterstützt Unternehmen dabei, den Weg der digitalen Transformation erfolgreich zu gehen, indem Strategie, Technologie und organisatorischer Wandel kombiniert werden, um nachhaltige und messbare Ergebnisse zu erzielen.