Erfolgreicher Abschluß des Innovations- und Forschungsprojekts KI.RPA
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Erfolgreicher Abschluß des Innovations- und Forschungsprojekt KI.RPA

Bisher einzigartige Kombination von künstlicher Intelligenz, robotergestützter Prozessautomatisierung und Process Mining

Darmstadt, 08.09.2021 – Die Process Analytics Factory (PAF) schließt erfolgreich das Innovations- und Forschungsprojekt KI.RPA ab. Das vom BMBF geförderte Forschungsprojekt verbindet künstliche Intelligenz (KI), robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) und Process Mining in einer bisher einzigartigen Kombination. KI.RPA befasste sich mit der Automatisierung von komplexen und wenig strukturierten Aufgaben durch Software-Roboter.

KI.RPA ist ein Gemeinschaftsprojekt unter Konsortialführer Servicetrace GmbH, einem Monitoring-Software-Spezialisten, der seine Expertise im Bereich Prozessoptimierung und Robotik einbringt, der Process Analytics Factory GmbH (PAF) als Spezialist und Anbieter für Process Mining mit der in Microsoft Power BI integrierten Process Mining-Lösung PAFnow, dem gemeinnützigen August-Wilhelm-Scheer-Institut für Digitale Produkte und Prozesse (AWSi), das seine Kompetenzen als Forschungsdienstleister einbringt, dem Telekooperationslabor (TK) der Technischen Universität Darmstadt, welches den praktischen Nutzen von Process Mining-Methoden untersucht, und Anwendungspartner Deutsche Telekom Service GmbH (DTS).

Unternehmen stehen durch Digitalisierung, Kosteneinsparungen und höhere Kunden- und Flexibilitätsanforderungen vor der Herausforderung, ihre vorhandenen Ressourcen effizienter zu nutzen. Ziel des Projekts war es, neben der technologischen Innovation auch diese Bedürfnisse mittels Prozessautomatisierung durch Software-Robotik zu bedienen und gleichzeitig die Basis für eine zukunftsorientierte Mensch-Maschine-Interaktion zu realisieren.

Das Potenzial dahinter ist enorm: Ein Software-Roboter kann bis zu fünf Mitarbeiter von repetitiven Prozessen entlasten, so dass sich der Mensch der Arbeit widmen kann, die seine individuelle Erfahrung und Entscheidungsfähigkeit erfordern.

Aktuell ist die erforderliche Konfiguration von Softwarerobotern aber noch mit erheblichem manuellem Aufwand verbunden - denn zunächst muss der Geschäftsprozess mindestens einmal von einem Domänenexperten modelliert und das notwendige Prozesswissen manuell in das System eingegeben werden; erst dann kann der Softwareroboter anhand klarer Ausführungsregeln konfiguriert werden.

Tobias Rother, CEO der Process Analytics Factory, sagte anlässlich des Projektabschlusses: „Robotic Process Automation ist eine zentrale Optimierungstechnologie für effiziente, fehlerfreie und transparente Geschäftsprozesse. Ein großer Teil der aktuellen Robotic Process Automation-Projekte scheitert jedoch oder wird vorzeitig abgebrochen, weil unklar ist, welche Prozesse wirklich gut automatisiert werden können. Bisherige Tools konzentrieren sich oft nur auf die Automatisierung von gut strukturierten Aufgaben, die besonders einfach zu erfassen und zu automatisieren sind. Damit wird das Potenzial dieser Schlüsseltechnologie bei weitem nicht ausgeschöpft. Genau hier setzt KI.RPA an!“

Durch den kombinierten Einsatz von KI, RPA und Process Mining ist es KI.RPA gelungen, zahlreiche Schritte in Automatisierungsprojekten zu beschleunigen. Hierzu zählen beispielsweise die Identifikation von Routineaufgaben und deren Automatisierungspotenzial, die automatische Entscheidungsfindung bei verzweigten Prozessen und die Vergabe von Aufgaben an geeignete Mitarbeiter, wenn die Automatisierung einer Prozessinstanz nicht umsetzbar ist.

Dr. Alexander Seeliger, Chief Scientist der PAF, erwartet durch die Integration der Projektergebnisse in künftige PAFnow-Versionen einen hohen Mehrwert für RPA-Nutzer: „Mit der Fertigstellung von KI.RPA stärkt die PAF ihre Kompetenzen in den Bereichen Robotic Process Automation und Künstliche Intelligenz. Wir wissen jetzt noch besser, wo sich die Automatisierung durch Software-Roboter lohnt, und können sie viel häufiger einsetzen. Es lässt sich vorab erkennen, ob sich bestimmte Prozessabläufe überhaupt für eine Automatisierung eignen. Vor allem aber können mit den entwickelten KI-Technologien komplexe wiederkehrende Aufgaben in Prozessen in Zukunft erstmals einfach automatisiert werden.“

Im Process Mining Markt nimmt die PAF eine international führende Position in der Innovationsforschung ein und gilt als Paradebeispiel für erfolgreiche Innovationspolitik in den Bereichen Künstliche Prozessintelligenz und Process Mining. KI.RPA ist bereits das fünfte erfolgreich abgeschlossene Forschungsprojekt der PAF, das durch das BMBF und das Land Hessen gefördert wurde.

Im Rahmen dieser praxisorientierten Innovationsforschung gemeinsam mit führenden Forschungsinstituten und Industriepartnern werden Prototypen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Predictive Analytics, Industrie 4.0, Blockchain und RPA in patentfähige Softwarelösungen überführt.

Weitere Informationen zu KI.RPA finden sie bei den Projektpartnern unter:

Servicetrace GmbH: https://www.servicetrace.de/robotic-process-automation/

AWSI gGmbH: https://www.aws-institut.de/ki-rpa/

Process Analytics Factory GmbH: https://pafnow.com/de/research/

Telekooperation Lab: https://www.tk.informatik.tu-darmstadt.de/

Eine Teilfinanzierung des Projekts erfolgt dabei aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF), Förderlinie KMU-innovativ: Informations- und Kommunikationstechnologien