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2021 | OriginalPaper | Chapter

5. RPA in der Praxis – Ergebnisse einer empirischen Studie

Authors : Christian Langmann, Daniel Turi

Published in: Robotic Process Automation (RPA) - Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Zahlreiche Unternehmen setzen bereits RPA zur Automatisierung verschiedener Prozesse ein. Seit wann sie RPA im Einsatz haben, in welchem Umfang oder für welche Prozesse ist neben zahlreichen anderen Fragen Bestandteil einer (internationalen) empirischen Studie, die an der Hochschule München durchgeführt wurde. Hierzu wurden Ende des Jahres 2020 RPA-Experten aus mehr als 100 Unternehmen befragt, die RPA bereits eingeführt haben. Das vorliegende Kapitel stellt zentrale Ergebnisse daraus vor.

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Footnotes
1
Zum Aufbau der Studie, den Studienergebnissen und den nachfolgenden Abschnitten vgl. auch Langmann (2021).
 
2
Vgl. hierzu auch Sue und Ritter (2021).
 
3
Vgl. z. B. Döring und Bortz (2016).
 
4
Vgl. zur Definition der Größenlassen gemäß Destatis (2021).
 
5
Vgl. Willcocks et al. (2019, S. 19 ff.).
 
6
Vgl. zu den favorisierten Einsatzgebieten von RPA in Unternehmen zum Beispiel auch Schulze und Jiles (2020).
 
7
Vgl. z. B. PWC (2020).
 
8
Vgl. Deloitte (2018, S. 7).
 
9
Vgl. exemplarisch Capgemini (2016); Deloitte (2018); Eikebrokk und Olsen (2020); Kokina und Blanchette (2019); Ostrowicz und Schmidt-Schröder (2017); PWC (2020).
 
10
Vgl. Pellegrino und Mega (2020, S. 36).
 
11
Der Korrelationskoeffizient nach Pearson zwischen beiden Variablen beträgt 0,182 (p-Wert = 0,034 | einseitig); nach Spearman-Rho beträgt der Koeffizient 0,190 (p-Wert = 0,029 | einseitig).
 
12
Vgl. zum Beispiel Karimi et al. (2007); Langmann und Kokina (2021).
 
13
Die Mittelwerte zur Einschätzung der Prozesskomplexität der beiden Gruppen sind: 1) RPA mit zusätzlichen Digitalisierungstechnologien = 4,40, 2) RPA ohne zusätzliche Digitalisierungstechnologien = 3,95. Für die statistische Analyse der Werte wurde ein t-test angewendet und durch einen nicht-parametischen Mann–Whitney-U-Test abgesichert. Die Ergebnisse beider Verfahren waren statistisch nicht signifikant. Zu beiden Verfahren vgl. exemplarisch Sprinthall (2011).
 
14
Vgl. Anagnoste (2018); Petersen und Schröder (2020); Schulze und Jiles (2020).
 
15
Vgl. Petersen und Schröder (2020, S. 1138 ff.).
 
16
Vgl. Kokina und Blanchette (2019, S. 6).
 
17
Vgl. Everest Group (2019).
 
18
Die Tendenz zur Konsolidierung im RPA-Markt zeigt sich bereits jetzt am Beispiel der Übernahme von Softomotive durch Microsoft oder Another Monday durch Hyland. Vgl. hierzu Hyland (2020) und Microsoft (2020).
 
19
Vgl. allgemein zu Sourcing-Strategien exemplarisch Werner (2020, S. 177 ff.).
 
20
Vgl. Tröndle (2020, S. 59 ff.).
 
21
Vgl. für IPA beispielsweise Bornet et al. (2021).
 
22
Vgl. Tröndle (2020, S. 60).
 
23
Vgl. hierzu beispielsweise Lacity und Willcocks (2018); Langmann (2021).
 
24
Vgl. Tröndle (2020, S. 60).
 
25
Vgl. Aguirre und Rodriguez (2017, S. 67); Fung (2014, S. 2); Koch und Fedtke (2020, S. 6).
 
26
Vgl. Koch und Fedtke (2020, S. 63 ff.); Taulli (2020, S. 183 f.).
 
27
Vgl. Dickemann und Obermair (2020).
 
28
Vgl. Willcocks et al. (2019, S. 19 ff.).
 
29
Vgl. Deloitte (2018, S. 20).
 
30
Vgl. Willcocks et al. (2019, S. 13).
 
31
Vgl. hierzu beispielsweise auch Pellegrino und Mega (2020, S. 41).
 
32
Hierzu wurde mittels Kreuztabellierung und zugehörigen Statistiken untersucht, ob sich die Einschätzung zu den Operating Models zwischen den verschiedenen Größenklassen an Robotern sowie den verschiedenen Nutzungsdauern unterscheidet. Vgl. zu Kreuztabellen und Statistiken IBM (2021). Jedoch sei darauf hingewiesen, dass die maximale Größenklassen der Roboter bei >20 lag.
 
33
Vgl. Petersen und Schröder (2020, S. 1137); Taulli (2020, S. 300); Wenzel (2020, S. 46).
 
34
Vgl. Koch und Fedtke (2020, S 43 ff.); Willcocks et al. (2019, S. 21).
 
35
Vgl. Beisswenger et al. (2020, S. 22).
 
36
Vgl. Willcocks et al. (2019, S. 13).
 
37
Vgl. Schmelzer (2020, S. 66).
 
38
Vgl. Tröndle (2020, S. 60).
 
39
Vgl. Pellegrino und Mega (2020, S. 36).
 
40
Vgl. Schmelzer (2020, S. 69).
 
41
Vgl. Willcocks et al. (2019, S. 19 f.).
 
Literature
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Fung HP (2014) Criteria, use cases and effects of Information Technology Process Automation (ITPA). Adv Robot Autom 3(3):2–10
Karimi J, Somers TM, Bhattacherjee A (2007) The impact of ERP implementation on business process outcomes: a factor-based study. J Manage Inf Syst 24(1):101–134CrossRef
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Werner H (2020) Supply chain management Grundlagen, Strategien, Instrumente und Controlling, 7. Aufl. Springer, BerlinCrossRef
Metadata
Title
RPA in der Praxis – Ergebnisse einer empirischen Studie
Authors
Christian Langmann
Daniel Turi
Copyright Year
2021
Book
Robotic Process Automation (RPA) - Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen

Print ISBN: 978-3-658-34679-9

Electronic ISBN: 978-3-658-34680-5

Copyright Year: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-34680-5_5