RPA (Robotic Process Automation) verspricht schnelle Effizienzgewinne – aber nicht jeder Prozess eignet sich gleich gut. Wir helfen Ihnen, die richtigen Kandidaten zu identifizieren und einen realistischen Business Case zu erstellen, bevor Sie investieren.
Was in RPA-Projekten wirklich kostet
Nicht nur die Bot-Entwicklung: Prozessreife, Ausnahmefälle, Berechtigungen, Monitoring, Change-Fenster und Wartung bestimmen den TCO. Gute RPA ist Governance-Arbeit plus Technik.
Entwicklungskosten
Bot-Entwicklung, Testing, Deployment – oft 30-40% des Budgets
Prozessanalyse
Ausnahmen dokumentieren, Edge-Cases identifizieren – unterschätzt!
Wartung & Updates
UI-Änderungen, System-Updates, Ausnahmebehandlung – kontinuierlich
Governance
Berechtigungen, Logging, Monitoring, Compliance – nicht optional
ROI-Treiber – wann sich RPA besonders lohnt
Typische Kostenspannen
- • Ein System, strukturierte Daten
- • Wenige Ausnahmen
- • Standardisierter Prozess
- • 2-3 Systeme
- • Ausnahmebehandlung
- • Reporting/Logging
- • Orchestrierung, Multi-Bot
- • Governance-Framework
- • API-Hybrid, CoE-Aufbau
RPA vs API-Integration
Oft ist die beste Lösung eine Kombination: RPA als Brücke, API-First als Zielbild. RPA eignet sich für schnelle Überbrückung bei Legacy-Systemen, während APIs nachhaltiger und wartungsärmer sind.
RPA-Stärken
- • Schnelle Umsetzung (Wochen)
- • Keine Backend-Änderungen nötig
- • Legacy-Systeme ohne APIs
API-Stärken
- • Performanter & skalierbarer
- • Wartungsärmer (keine UI-Abhängigkeit)
- • Zukunftssicher
So priorisieren wir Automatisierung
Wir starten mit Process Mining oder Value-Stream-Analyse, bewerten Impact vs. Aufwand und definieren Governance (Berechtigungen, Logging, Wartung). Ergebnis: eine priorisierte Pipeline mit ROI-Profil je Schritt.
Discover
Prozesse identifizieren und dokumentieren
Assess
Automatisierbarkeit und ROI bewerten
Prioritize
Pipeline nach Impact/Aufwand sortieren
Build
Piloten starten, skalieren, optimieren
ROI-Berechnung: Ein Praxisbeispiel
So rechnet sich RPA in der Praxis – ein typisches Beispiel aus dem Rechnungswesen:
Ausgangssituation
- • 2.000 Rechnungen/Monat manuell verarbeiten
- • 8 Minuten pro Rechnung (Erfassung, Prüfung, Buchung)
- • 267 Stunden/Monat Arbeitszeit
- • Fehlerquote: 3% (Nacharbeit, Mahnungen)
Nach RPA-Einführung
- • 85% automatisiert verarbeitet
- • 40 Stunden/Monat für Ausnahmen
- • Zeitersparnis: 227 Stunden/Monat
- • Fehlerquote: 0,5%
Wann RPA nicht die beste Wahl ist
Nächste Schritte
Lassen Sie uns gemeinsam prüfen, welche Prozesse sich für Automatisierung eignen und einen realistischen Business Case erstellen.