Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, Software-"Bots" zu konfigurieren, die die Handlungen eines Menschen bei der Interaktion mit digitalen Systemen nachahmen und integrieren, um Geschäftsprozesse auszuführen. RPA-Bots nutzen die Benutzeroberfläche, um Daten zu erfassen und Anwendungen zu manipulieren, genau wie Menschen es tun. Sie interpretieren, lösen Antworten aus und kommunizieren mit anderen Systemen, um eine Vielzahl von sich wiederholenden, regelbasierten Aufgaben auszuführen. Man kann sie sich als digitale Arbeitskräfte vorstellen, die alltägliche Tätigkeiten wie die Dateneingabe, die Bearbeitung von Transaktionen oder die Beantwortung einfacher Kundendienstanfragen automatisieren und so menschliche Arbeitskräfte für komplexere, wertschöpfende Aufgaben freisetzen können.
Wie Robotic Process Automation funktioniert
RPA funktioniert in erster Linie durch die Interaktion mit Anwendungen auf der Präsentationsebene, indem menschliche Klicks und Tastatureingaben über grafische Benutzeroberflächen (GUIs) nachgeahmt werden, oder durch die Verwendung von Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), sofern verfügbar. Bots folgen vordefinierten Workflows, die von den Entwicklern konfiguriert werden. Diese Workflows bestehen aus einer Abfolge von Schritten und Regeln, die vorgeben, wie der Bot mit bestimmten Anwendungen (wie Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Webanwendungen oder Unternehmenssoftware) interagieren soll, um eine Aufgabe zu erledigen. Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die oft eine tiefgreifende Integration mit Backend-Systemen erfordert, kann RPA mit bestehenden Anwendungen arbeiten, ohne die zugrundeliegende IT-Infrastruktur zu verändern, so dass sie relativ schnell für bestimmte Prozesse eingesetzt werden kann. Zu den wichtigsten RPA-Plattformen gehören Tools wie UiPath und Blue Prism.
Robotic Process Automation vs. Künstliche Intelligenz
Es ist wichtig, zwischen RPA und Künstlicher Intelligenz (KI) zu unterscheiden. Obwohl beide zur Automatisierung beitragen, funktionieren sie unterschiedlich:
- RPA: Konzentriert sich auf die Automatisierung von strukturierten, sich wiederholenden, regelbasierten Aufgaben. Bots folgen expliziten Anweisungen und lernen oder passen sich nicht selbstständig an. Sie zeichnen sich durch Effizienz und Konsistenz bei klar definierten Prozessen aus.
- KI & Maschinelles Lernen (ML): Systeme, die aus Daten lernen, Vorhersagen oder Entscheidungen treffen und komplexere, unstrukturierte Daten verarbeiten können. KI kann Zusammenhänge verstehen, Muster erkennen(Objekterkennung, Bildklassifizierung) und sich an neue Situationen anpassen.
Oft werden RPA und KI kombiniert, um "Intelligente Automatisierung" oder "Hyperautomatisierung" zu schaffen, bei der RPA-Bots die Prozessausführung übernehmen und KI-Komponenten kognitive Fähigkeiten wie das Verstehen von Dokumenten, die Interpretation von Bildern oder das Treffen von Urteilen bereitstellen. Eine Übersicht von Gartner beschreibt den Anwendungsbereich genauer.
Anwendungen und Anwendungsfälle
RPA wird in vielen Branchen für Aufgaben eingesetzt, die umfangreich, regelbasiert und anfällig für menschliche Fehler sind. Zu den gängigen Anwendungen gehören:
- Dateneingabe und -migration: Automatisches Übertragen von Daten zwischen Systemen oder Formaten.
- Berichte erstellen: Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen, um standardisierte Berichte zu erstellen.
- Kundenservice: Automatisiere Antworten auf häufige Anfragen oder verwalte Kontoaktualisierungen.
- Rechnungen bearbeiten: Daten aus Rechnungen extrahieren und in Buchhaltungssysteme eingeben.
- HR-Operationen: Automatisiere Teile des Onboarding, der Gehaltsabrechnung oder der Verwaltung von Mitarbeiterdaten.
Robotic Process Automation in AI und Machine Learning
RPA ist zwar etwas anderes, spielt aber eine wertvolle unterstützende Rolle in KI- und ML-Workflows, insbesondere bei Machine Learning Operations (MLOps):
- Automatisierte Datenaufbereitung: RPA-Bots können den mühsamen Prozess des Sammelns und Strukturierens von Daten, die für das Training von ML-Modellen benötigt werden, automatisieren. Ein Bot kann zum Beispiel Daten von Websites scrapen, Informationen aus PDFs oder E-Mails mithilfe einfacher Regeln oder integrierter OCR-Tools extrahieren und in eine konsistente Struktur formatieren, die für das Training von Datenpipelines auf Plattformen wie Ultralytics HUB geeignet ist.
- Rationalisierung der Modellbereitstellung und -überwachung: RPA kann Schritte im Modellbereitstellungsprozess automatisieren, z. B. die Übertragung von Modelldateien oder die Konfiguration von Umgebungen. Darüber hinaus können Bots die Anwendungsleistung oder bestimmte Geschäftskennzahlen überwachen und Warnmeldungen auslösen oder sogar Modellumschulungs-Workflows einleiten, wenn die Leistung unter einen bestimmten Schwellenwert sinkt, was zu einer effektiven Modellüberwachung beiträgt.
Integration mit Computer Vision
Die Fähigkeiten von RPA können durch die Integration von Computer Vision (CV) Technologien erheblich verbessert werden. Während RPA mit grafischen Benutzeroberflächen interagiert, ermöglicht CV den Bots, Bildschirmelemente, Bilder oder sogar physische Dokumente über Kameras zu "sehen" und zu interpretieren. Zum Beispiel kann ein RPA-Bot mit einer Ultralytics YOLO Modell erweiterte RPA-Bot könnte z. B. Qualitätskontrollen in der Fertigung automatisieren, indem er Produkte auf einem Fließband visuell inspiziert oder gescannte Dokumente mit Bildern und komplexen Layouts verarbeitet, mit denen herkömmliche OCR Probleme hätte. Diese Integration schließt die Lücke zwischen der digitalen Prozessautomatisierung und der Interaktion mit visuellen Informationen und ermöglicht die Automatisierung komplexerer Aufgaben, wie sie beispielsweise in der industriellen Automatisierung vorkommen. Ressourcen von Organisationen wie dem Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence (IRPAAI) befassen sich mit diesen sich entwickelnden Möglichkeiten.
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