Ungenutzte Potenziale für Robotic Process Automation in der Automobilbranche

Automobilindustrie kann operative Hürden mit RPA überspringen

Die Automatisierung war schon immer das Rückgrat des Wachstums der Automobilindustrie, beginnend mit Fords Fließband im frühen 20. Jahrhundert. Im letzten Jahrhundert haben physische Roboter das Fließband erheblich rationalisiert. Viele betriebliche Prozesse blieben jedoch weitgehend manuell und zeitintensiv. Automobilhersteller kämpfen besonders mit Problemen bei der Bestandsverwaltung von Teilen, der Digitalisierung von Dokumenten und der Rechnungsbearbeitung. Solche operativen Hürden lenken die Aufmerksamkeit vom Kerngeschäft ab. Zudem erfordert die aktuelle Marktsituation eine möglichst weitgehende Senkung der Betriebskosten, um ein überlegenes Produkt anbieten zu können, ohne die Gewinnmargen zu verringern.

Rationalisierung des Back-Offices

Auf Robotic Process Automation (RPA) basierende Lösungen ermöglichen es Automobilherstellern mittlerweile, Back-Office-Abläufe wie die Auftragsabwicklung, Transaktions- und Bestandsverwaltung zu rationalisieren, die traditionell als zeitaufwendig und mühsam gelten. Diese Prozesse können von einem Software-Roboter in einem Bruchteil der Zeit ausgeführt werden. Auch wenn die meisten großen Automobilhersteller wie VW, BMW, Mercedes oder Ford bereits erste Schritte in Richtung Prozessautomatisierung mittels RPA unternommen haben, muss die Prozess-Automatisierung über die Automobilfertigung hinausgehen. Autohäuser, Serviceeinrichtungen und Zulieferer müssen ebenfalls auf den RPA-Zug aufspringen, um die gesamte Supply Chain der Automobilproduktion schlank und effizient zu halten.

RPA-Erklärvideo

Benefits von RPA

  • Kostensenkung
  • Effizienzsteigerung
  • Mitarbeiterentlastung

Beseitigung unnützer Arbeitslast

Obwohl die Automobilindustrie für ihre Technologiefreundlichkeit und ihr Vertrauen in Roboter zur Prozessautomatisierung bekannt ist, kommt die Automatisierung vieler betrieblicher, regelbasierter und monotoner Prozesse nur schleppend voran. Nach wie vor kämpfen Mitarbeiter mit zeitraubenden, manuellen Prozessen vor allem in der Bestandsverwaltung, Zahlungs- und Rechnungsverarbeitung sowie Digitalisierung von Dokumenten. Dabei ist Robotic Process Automation robust und ausgereift genug, um es dem Automobilsektor zu ermöglichen, den Backoffice-Betrieb nachhaltig zu automatisieren und die unnütze Arbeitslast zu beseitigen, die viele Mitarbeiter immer noch tragen müssen.

RPA ermöglicht es Automobilherstellern, eine agile Arbeitsumgebung zu schaffen, indem es sich um eine Vielzahl von Prozessen kümmert, wie z. B. Prozessüberwachung und -analyse in Echtzeit, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Dokumentendigitalisierung und Datenintegration in digitale Operationen und die Digitalisierung der Kommunikation.

Vollständige Beseitigung manueller Fehler

RPA schafft Automobilherstellern die Möglichkeit, Software-Roboter – auch bekannt als Bots - zu konfigurieren, um vorhandene Anwendungen zu erfassen und zu interpretieren, um eine Transaktion zu verarbeiten, Daten zu bearbeiten, Aktionen auszulösen oder mit anderen digitalen Systemen zu kommunizieren und das an 365 Tagen im Jahr, 24 Stunden am Tag. Die offensichtlichsten Auswirkungen der Automatisierung von Roboterprozessen, wie die vollständige Beseitigung manueller Fehler und zeitaufwendigen Nacharbeitens, sprechen auch in der Automobilindustrie für eine Prozessautomatisierung mit Hilfe von RPA. Die Anwendungsfelder von RPA in der Automobilindustrie sind dabei vielfältig.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Die Automobilindustrie stellt mit ihren hochgradig regulativ unterworfenen Kraftfahrzeugen Verbraucherprodukte her, deren Übereinstimmung mit Umwelt- und Sicherheitsauflagen in der gesamten Wertschöpfungskette bereits hohe Ansprüche stellen. Da die Sicherstellung der Compliance kein einmaliges Thema ist, sondern ein fester Bestandteil der täglichen Arbeit, stellt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften einen hervorragenden Kandidaten für eine RPA-Implementierung dar.

Use Case - RPA im Accounting

Use Case - RPA im Accounting

Erfahren Sie in diesem RPA Use Case, wie Software-Roboter die Finanzbuchungen eines Unternehmens schnell, fehlerfrei und vollkommen selbständig durchführen und dadurch eine Zeitersparnis von 90% erreicht werden konnte.

Echtzeit-Prozessüberwachung und -analyse

RPA ermöglicht Echtzeitberichte, so dass Hersteller Lagerbestände messen und die Bevorratung gemäß dem Kundenverhalten in Kombination mit historischen Mustern ausführen können, um ein optimales Verhältnis zwischen Bedarf und Angebot herzustellen. Die heutigen RPA-Lösungen können Daten extrahieren, um umfassendere und tiefere Einblicke im wahrsten Sinne des Wortes und in Echtzeit zu erhalten.

Digitalisierung von Papierdateien

Software-Bots interagieren mit der Präsentationsschicht auf ähnliche Weise wie Menschen. RPA kann mühelos in ein System integriert werden, das bereits Anwendungen wie Web, Desktop, ERP, CRM und verwandte Programme enthält. Durch die Implementierung zusätzlicher Technologien zusammen mit RPA können physische Papierdateien digitalisiert und papierbasierte Daten zu einem Teil des digitalen Betriebs gewandelt werden.

Automatisierung der Kommunikation

Spracherkennung und Stimmungsanalyse erschließen Automobilherstellern ganz neue Möglichkeiten der Kommunikationsautomatisierung. RPA kann auf E-Mail-basierte Kommunikation angewendet werden, so dass die Automobilindustrie automatisiert auf Kunden- und Lieferantenanfragen reagieren kann. Auch ein Großteil der organisationsinternen Kommunikation kann mit Hilfe von Software-Bots digitalisiert und automatisiert werden.

Genauigkeit und Effizienz

Softwareroboter ahmen zwar die Arbeit des Menschen nach, um eine höhere Effizienz aufrechtzuerhalten, verringern aber gleichzeitig die Fehlerwahrscheinlichkeit in hohem Maße. Die Implementierung von RPA erhöht die Produktivität vor allem im Back-Office-Bereich, weil die digitale Belegschaft das ganze Jahr über rund um die Uhr arbeitet, ohne einen Anflug von Müdigkeit zu bekommen, was beim Menschen nicht der Fall ist.

Bestandsverwaltung

Die Bestandsverwaltung ist sicher der interessanteste und wichtigste Anwendungsfall von RPA in der Automobilindustrie. Lagerbestände müssen regelmäßig überwacht werden, um sicherzustellen, dass Angebot und Nachfrage synchron sind. Eine von Menschen durchgeführte Bestandsverwaltung birgt die Gefahr von Ineffizienz und Ungenauigkeit und beansprucht wesentlich mehr Zeit. Das kann sich wiederum negativ auf das Unternehmensergebnis und die Reputation auf dem Markt auswirken.

Software-Roboter überwachen den Lagerbestand genauer und in geringerer Zeit als menschliche Mitarbeiter. RPA ermöglicht nicht nur eine Echtzeitüberwachung, sondern kann auch bestandsbezogene Prozesse, wie z. B. die Neuordnung der Produkte, deren Lagerbestände unter den Schwellenwert gefallen sind, durchführen und durch Echtzeitberichte zur Optimierung der gesamten Beschaffung und Bestandsverwaltung beitragen.

Erstberatung mit unseren RPA-Experten Robotic Process Automation

Erstberatung mit unseren RPA-Experten

In einer Erstberatung zu Robotic Process Automation erläutern Ihnen unsere erfahrenen RPA-Consultants, wie Sie die Geschäftsprozesse in Ihrem Unternehmen mit Robotic Process Automation automatisieren können und beantworten gerne Ihre Fragen.

Fazit

Software-Bots bieten eine Vielzahl von Funktionen für Unternehmen jeder Größe in der Automobilindustrie. Prozesse, die normalerweise als zeitaufwendig und fehleranfällig erkannt wurden, werden von RPA-Robotern übernommen, um Mitarbeiter dabei zu unterstützen, dem Kerngeschäft mehr Aufmerksamkeit zu schenken. Dank RPA werden Prozesse wie Digitalisierung, Auftragsabwicklung, Bestandsverwaltung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Prozessüberwachung und Berichterstellung jetzt viel schneller und genauer ausgeführt.

Die Zukunft birgt aber mehr als nur RPA-basierte Lösungen. Die meisten herkömmlichen automatisierungsbasierten Lösungen sind dadurch begrenzt, wozu ein Mensch sie trainiert. Cognitive Process Automation bietet durch die Kombination mit Techniken der Künstlichen Intelligenz - wie Maschinelles Lernen und NLP - noch weitreichendere Möglichkeiten zur Automatisierung von Beurteilungsaufgaben mit prädiktiver und präskriptiver Analytik unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter Daten, wie z.B. Lesen/Schreiben von frei formatiertem Text oder Bilderkennung.

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