Ziel dieser Arbeit ist es, Automatisierungspotentiale in produktionsnahen Anwendungslandschaften zu untersuchen.
Die Forschungsfrage lautet demnach: Inwiefern bietet RPA Potentiale zur Automatisierung manueller Schnittstellen in produktionsnahen Anwendungslandschaften?
Auf der Grundlage einer Anwendungslandkarte und darauf aufbauenden Prozessanalysen, ist das Ergebnis dieser Arbeit ein Kriterienkatalog, der förderliche und hinderliche Kriterien einer RPA-basierten Automatisierung im Produktionsumfeld enthält.
Produktions- und IT-Bereiche stehen aufgrund einer steigenden Anzahl an Datenquellen und der damit verbundenen steigenden Komplexität von Anwendungssystemen (AS) vor neuen Herausforderungen.
Während die produzierenden Unternehmen durch den Einsatz von robotergestützter Automatisierung am Fließband bereits ein hohes Maß an Optimierungen erreicht haben, bieten Prozesse im Produktionsumfeld weiteres Automatisierungspotential. Dabei stehen vor allem sich wiederholende Arbeitsschritte im Vordergrund, die durch manuelle Dateneingaben im Zusammenhang mit älteren AS sowohl hohe Personalkosten verursachen als auch die Prozesse verlangsamen. Dies ist vor allem auf die in den Unternehmen vorherrschenden, heterogenen und veralteten IT-Landschaften zurückzuführen, die über die Zeit gewachsen sind. Als potenzielle Lösung zur Überwindung der manuellen Schnittstellen und zur Prozessbeschleunigung, haben sich Software-Roboter etabliert.
Der Höhepunkt des Marktes für Robotic Process Automation (RPA) ist dabei auf das Jahr 2012 zurückführen, in dem die Unternehmen nach der Finanzkrise nach neuen Technologien suchten, um ihre Kosten zu senken. Hierbei bot sich RPA auf dem Weg zur Digitalisierung als einfache und kostengünstige Technologie an.
Bei RPA handelt es sich um eine Technologie, die branchenübergreifend eingesetzt werden kann. Die in der Literatur veröffentlichten Fallstudien zur Automatisierung mit RPA stammen vorrangig aus den Einsatzgebieten der Telekommunikation, Finanzwirtschaft, Gesundheit und Logistik.
Jedoch steht auch die Produktion aufgrund verschiedener Komplexitätstreiber vor einem wachsenden Effizienzdruck der mit RPA potenziell reduziert werden kann. Dennoch gibt es in der Literatur zu RPA in produktionsnahen Anwendungslandschaften kaum beschriebene Anwendungsfälle.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Motivation und Relevanz
- Zielsetzung
- Aufbau der Arbeit
- Prozessautomatisierung in der Produktion
- Prozesse
- Produktionsprozesse
- Prozessanalyse
- Anwendungs- und Informationssysteme
- Begriffsabgrenzung
- Anwendungssysteme in der Produktion
- Darstellung von Anwendungssystemen in der Produktion
- Robotic Process Automation
- Merkmale und Grundlagen
- Anbieter und Plattformen
- RPA Anwendungsbereiche und -potentiale in der Produktion
- Einschränkungen und Risiken von RPA
- Prozesse
- Forschungsdesign
- Forschungsmethodik
- Expertenauswahl und Terminvereinbarungen
- Übersicht Interviewpartner Anwendungssysteme
- Übersicht Interviewpartner Prozessanalyse
- Leitfadenerstellung
- Leitfadenerstellung Anwendungssysteme
- Leitfadenerstellung Prozessanalyse
- Datenerhebung
- Interviewdaten Anwendungssysteme
- Interviewdaten Prozessanalyse
- Datenanalyse
- Ergebnisse der Einzelfallstudie
- Darstellung der Anwendungslandkarte
- Anwendungssysteme
- Automatisierungsgrad der Datenaustausche
- Prozesse mit manuellen Aufwänden
- Kriterien für den Einsatz von RPA in der Produktion
- Ermittelte Kriterien
- Evaluation
- Kriterienkatalog
- Darstellung der Anwendungslandkarte
- Diskussion
- Ergebnisdarstellung
- Automatisierungspotentiale in der Produktion
- Kriterien für eine RPA-Implementierung in der Produktion
- Limitationen und Forschungsausblick
- Implikation für die Praxis
- Ergebnisdarstellung
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Masterarbeit analysiert die Potentiale der Robotic Process Automation (RPA) im Kontext der Produktion. Das Hauptziel der Arbeit ist es, einen Kriterienkatalog für die erfolgreiche Implementierung von RPA-Lösungen in produktionsnahen IT-Landschaften zu entwickeln. Die Arbeit untersucht dabei, wie RPA-Systeme Prozesse in der Produktion automatisieren können, welche Voraussetzungen dafür notwendig sind und welche Risiken und Einschränkungen zu beachten sind.
- Automatisierungspotentiale von RPA in der Produktion
- Kriterien für die Implementierung von RPA-Lösungen in Produktionsumgebungen
- Analyse von Anwendungsfällen und Herausforderungen bei der Integration von RPA-Systemen
- Bewertung der Auswirkungen von RPA auf die Organisation und Prozesse in der Produktion
- Entwicklung eines praxisorientierten Kriterienkatalogs zur Entscheidungsfindung für den Einsatz von RPA.
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Motivation und Relevanz des Themas beleuchtet. Anschließend werden die Grundlagen der Prozessautomatisierung in der Produktion und die Funktionsweise von RPA-Systemen erläutert. In einem eigenen Kapitel werden die Forschungsmethodik und die Datenerhebung, die auf Experteninterviews basiert, detailliert beschrieben. Die Ergebnisse der Einzelfallstudie werden präsentiert, wobei die Anwendungssysteme und Prozesse in einem Unternehmen im Fokus stehen. Die Ergebnisse zeigen, welche Automatisierungspotentiale in der Produktion bestehen und welche Kriterien für die Implementierung von RPA relevant sind. Die Diskussion beleuchtet die Ergebnisse und ihre Implikationen für die Praxis. Die Arbeit schließt mit einem Fazit, das die wichtigsten Erkenntnisse und den Beitrag der Arbeit zusammenfasst.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themen Robotic Process Automation, Prozessautomatisierung, Produktion, Anwendungssysteme, Datenaustausch, Kriterienkatalog, Implementierung und Fallstudie. Die Arbeit untersucht die Potentiale der RPA-Technologie in der Produktion und identifiziert relevante Kriterien für eine erfolgreiche Implementierung. Die Ergebnisse liefern einen Beitrag zum Verständnis der RPA-Anwendung in produktionsnahen IT-Landschaften.
- Quote paper
- Devran Cakir (Author), 2021, Robotic Process Automation in der Produktion. Automatisierungspotenziale in produktionsnahen IT-Landschaften, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1170679
