RPA

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, bei der Softwareroboter (sogenannte Bots) die Aktionen eines menschlichen Benutzers an einer Benutzeroberfläche nachahmen und regelbasierte, wiederkehrende Aufgaben automatisch ausführen. Ein RPA-Bot kann Anwendungen öffnen, Formulare ausfüllen, Daten aus einem System kopieren und in ein anderes einfügen, Klicks ausführen, Dokumente verarbeiten und Entscheidungen nach definierten Regeln treffen – genau wie ein Mensch, aber ohne Pause, ohne Fehler durch Unaufmerksamkeit und ohne Überstunden.

Das entscheidende Merkmal von RPA: Die Bots arbeiten auf der Benutzeroberflächen-Ebene – sie sehen und bedienen Anwendungen so, wie ein Mensch es tun würde. Das ermöglicht die Automatisierung auch in Systemen, die keine APIs für die maschinelle Integration bereitstellen – zum Beispiel Legacy-Software oder Desktop-Anwendungen.

RPA vs. API-basierte Workflow-Automatisierung

Arbeitet auf der UI-Ebene
Kein API-Zugang nötig
Auch für Legacy-Systeme geeignet
Anfälliger bei UI-Änderungen
Ideal für Desktop-Prozesse
Tools: UiPath, Blue Prism, AA

Workflow-Automatisierung

Arbeitet auf API-/Datenebene
Systemintegration direkt
Stabiler, wartungsärmer
Setzt API-Verfügbarkeit voraus
Ideal für Cloud-Prozesse
Tools: Make, n8n, Zapier

Einsatzgebiete von RPA

Datenmigration und -eingabe: Daten aus einer Quelle (z. B. Excel, PDF, E-Mail) werden automatisch in ein Zielsystem übertragen
Rechnungsverarbeitung: Bot liest Rechnungsdaten aus, überprüft gegen ERP-Daten und verbucht bei erfolgreicher Prüfung
Berichterstellung: Bot extrahiert Daten aus mehreren Systemen, konsolidiert sie und erstellt standardisierte Reports
HR-Prozesse: Anlage von Mitarbeiterprofilen, Bearbeitung von Urlaubsanträgen, Gehaltsabrechnung in Legacy-HR-Systemen
Compliance-Prüfung: Automatische Überprüfung von Transaktionen gegen regulatorische Listen oder interne Regelwerke
Kundendatenpflege: Abgleich und Synchronisation von Kundendaten zwischen CRM, ERP und weiteren Systemen

Grenzen und Weiterentwicklung von RPA

Klassisches RPA funktioniert gut bei stabilen, strukturierten, regelbasierten Prozessen. Es stößt an Grenzen bei unstrukturierten Daten (handgeschriebene Dokumente, freie E-Mail-Texte), bei stark variablen Prozessen und bei häufigen Änderungen der Benutzeroberfläche, da der Bot neu trainiert werden muss. Die Weiterentwicklung – Intelligent Automation oder Hyperautomation – kombiniert RPA mit KI-Komponenten wie OCR, NLP und maschinellem Lernen, um auch komplexere, weniger strukturierte Prozesse zu automatisieren.

Praxisbeispiel

Ein Pharmaunternehmen verarbeitet täglich 300 Lieferantenrechnungen in einem 20 Jahre alten ERP-System ohne API-Schnittstelle. Eine manuelle Integration ist nicht möglich. RPA-Lösung: Ein Bot öffnet das ERP, liest die eingehende Rechnung aus einer gescannten PDF-Datei mit OCR, sucht den entsprechenden Lieferanten im System, vergleicht Bestellnummer und Betrag, trägt alle Daten in die ERP-Maske ein und klickt auf „Speichern“ – genau wie ein Mitarbeiter, aber in 45 Sekunden statt 12 Minuten. 85 Prozent der Rechnungen werden vollständig dunkel verarbeitet. Die 15 Prozent mit Abweichungen werden dem Buchhalter zur Prüfung vorgelegt.