Masterarbeit, 2021
232 Seiten, Note: 1,7
1. Einleitung
1.1 Motivation und Relevanz
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit
2. Prozessautomatisierung in der Produktion
2.1 Prozesse
2.1.1 Produktionsprozesse
2.1.2 Prozessanalyse
2.2 Anwendungs- und Informationssysteme
2.2.1 Begriffsabgrenzung
2.2.2 Anwendungssysteme in der Produktion
2.2.3 Darstellung von Anwendungssystemen in der Produktion
2.3 Robotic Process Automation
2.3.1 Merkmale und Grundlagen
2.3.2 Anbieter und Plattformen
2.3.3 RPA Anwendungsbereiche und -potentiale in der Produktion
2.3.4 Einschränkungen und Risiken von RPA
3. Forschungsdesign
3.1 Forschungsmethodik
3.2 Expertenauswahl und Terminvereinbarungen
3.2.1 Übersicht Interviewpartner Anwendungssysteme
3.2.2 Übersicht Interviewpartner Prozessanalyse
3.3 Leitfadenerstellung
3.3.1 Leitfadenerstellung Anwendungssysteme
3.3.2 Leitfadenerstellung Prozessanalyse
3.4 Datenerhebung
3.4.1 Interviewdaten Anwendungssysteme
3.4.2 Interviewdaten Prozessanalyse
3.5 Datenanalyse
4. Ergebnisse der Einzelfallstudie
4.1 Darstellung der Anwendungslandkarte
4.1.1 Anwendungssysteme
4.1.2 Automatisierungsgrad der Datenaustausche
4.1.3 Prozesse mit manuellen Aufwänden
4.2 Kriterien für den Einsatz von RPA in der Produktion
4.2.1 Ermittelte Kriterien
4.2.2 Evaluation
4.2.3 Kriterienkatalog
5. Diskussion
5.1 Ergebnisdarstellung
5.1.1 Automatisierungspotentiale in der Produktion
5.1.2 Kriterien für eine RPA-Implementierung in der Produktion
5.2 Limitationen und Forschungsausblick
5.3 Implikation für die Praxis
6. Fazit
Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Automatisierungspotenzialen in produktionsnahen Anwendungslandschaften mittels Robotic Process Automation (RPA), um manuelle Schnittstellen effizienter zu gestalten. Die zentrale Forschungsfrage ist: Inwiefern bietet RPA Potenziale zur Automatisierung manueller Schnittstellen in produktionsnahen Anwendungslandschaften?
1.1 Motivation und Relevanz
Produktions- und IT-Bereiche stehen aufgrund einer steigenden Anzahl an Datenquellen und der damit verbundenen steigenden Komplexität von Anwendungssystemen (AS) vor neuen Herausforderungen. Während die produzierenden Unternehmen durch den Einsatz von robotergestützter Automatisierung am Fließband bereits ein hohes Maß an Optimierungen erreicht haben, bieten Prozesse im Produktionsumfeld weiteres Automatisierungspotential. Dabei stehen vor allem sich wiederholende Arbeitsschritte im Vordergrund, die durch manuelle Dateneingaben im Zusammenhang mit älteren AS sowohl hohe Personalkosten verursachen als auch die Prozesse verlangsamen. Dies ist vor allem auf die in den Unternehmen vorherrschenden, heterogenen und veralteten IT-Landschaften zurückzuführen, die über die Zeit gewachsen sind. Als potenzielle Lösung zur Überwindung der manuellen Schnittstellen und zur Prozessbeschleunigung, haben sich Software-Roboter etabliert.
Der Höhepunkt des Marktes für Robotic Process Automation (RPA) ist dabei auf das Jahr 2012 zurückführen, in dem die Unternehmen nach der Finanzkrise nach neuen Technologien suchten, um ihre Kosten zu senken. Hierbei bot sich RPA auf dem Weg zur Digitalisierung als einfache und kostengünstige Technologie an.
Bei RPA handelt es sich um eine Technologie, die branchenübergreifend eingesetzt werden kann. Die in der Literatur veröffentlichten Fallstudien zur Automatisierung mit RPA stammen vorrangig aus den Einsatzgebieten der Telekommunikation, Finanzwirtschaft, Gesundheit und Logistik. Jedoch steht auch die Produktion aufgrund verschiedener Komplexitätstreiber vor einem wachsenden Effizienzdruck, der mit RPA potenziell reduziert werden kann. Dennoch gibt es in der Literatur zu RPA in produktionsnahen Anwendungslandschaften kaum beschriebene Anwendungsfälle.
1. Einleitung: Dieses Kapitel erläutert die Motivation für den Einsatz von RPA in der Produktion, definiert die Forschungsfrage und beschreibt den Aufbau der Arbeit.
2. Prozessautomatisierung in der Produktion: Hier werden theoretische Grundlagen zu Prozessen, Anwendungssystemen und RPA im Produktionsumfeld erarbeitet und ein Verständnis für Anwendungslandschaften geschaffen.
3. Forschungsdesign: Dieses Kapitel beschreibt die qualitative Forschungsmethodik der Arbeit, inklusive der Experteninterviews, Leitfadenerstellung und der Datenerhebung.
4. Ergebnisse der Einzelfallstudie: In diesem Teil werden die Anwendungslandkarte sowie die im Unternehmen identifizierten Prozesse und der Kriterienkatalog detailliert vorgestellt und evaluiert.
5. Diskussion: Das Kapitel reflektiert die Ergebnisse der Forschung, diskutiert Limitationen und gibt einen Ausblick auf künftige Forschungsmöglichkeiten sowie praktische Implikationen.
6. Fazit: Das Fazit fasst die wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und beantwortet die zugrunde liegende Forschungsfrage.
Robotic Process Automation, RPA, Produktionsumfeld, Anwendungssysteme, Prozessautomatisierung, Anwendungslandkarte, Kriterienkatalog, Prozessanalyse, Experteninterviews, IT-Landschaft, manuelle Schnittstellen, Effizienzsteigerung, Datenqualität, Digitalisierung, Fertigungsaufträge.
Die Arbeit untersucht das Potenzial von Robotic Process Automation (RPA), um manuelle Schnittstellen und Dateneingaben innerhalb von IT-Landschaften in der Produktion zu automatisieren.
Zentral sind die Themen Prozessautomatisierung in produzierenden Unternehmen, die Identifikation von Anwendungssystemen sowie die Entwicklung von Kriterien zur Bewertung von Automatisierungsmöglichkeiten.
Das primäre Ziel ist die Beantwortung der Frage, inwiefern RPA Potenziale zur Automatisierung manueller Schnittstellen in produktionsnahen Anwendungslandschaften bietet.
Es wird eine qualitative Einzelfallstudie durchgeführt, die auf Experteninterviews und deren anschließende inhaltsanalytische Auswertung basiert.
Der Hauptteil umfasst eine Literaturanalyse zu Automatisierungsthemen, die Erstellung einer Anwendungslandkarte des untersuchten Objekts, Prozessanalysen und die Entwicklung eines Kriterienkatalogs.
Die zentralen Begriffe sind RPA, Produktionsumfeld, Prozessautomatisierung, Anwendungslandkarte und Kriterienkatalog.
Der Prozess wurde als hochgradig automatisierbar identifiziert, wobei RPA den Zeitaufwand von manuellen sechs Wochen auf etwa 20 Minuten reduzieren konnte.
Die Landkarte dient als Visualisierung der wichtigsten Anwendungssysteme und ihrer Schnittstellen, um manuelle Datentransfers zu identifizieren, die für RPA geeignet sind.
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