In einer schnelllebigen Welt, geprägt von technologischen Innovationen und wirtschaftlichen Herausforderungen, ist es wichtiger denn je, dass Unternehmen agil und effizient bleiben. Hier setzt das Projekt „Hyperautomations-Ökosystem“ des Lehrstuhls für BWL und Wirtschaftsinformatik an. Ziel ist es, kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in die Zukunft der Automatisierung zu führen.
Die deutsche Wirtschaft steht aktuell vor enormen Herausforderungen: die Auswirkungen der Corona-Pandemie, internationale Konflikte und Krisen belasten die Unternehmen. Probleme wie Lieferkettenunterbrechungen und steigende Kosten zwingen Unternehmen, innovative Wege zu finden, um effizienter zu werden. Eine Umfrage der bayerischen Industrie- und Handelskammern unterstreicht die Bedeutung der Digitalisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen. Viele Unternehmen nutzen zwar bereits Automatisierungstechnologien, schöpfen aber das Potenzial ihrer Daten noch nicht vollständig aus. Hier bietet Hyperautomation eine effektive Lösung: Durch die Kombination bestehender und neuer Automatisierungstechniken können zeitintensive Routineaufgaben effizienter gestaltet werden.
Das Ziel des Hyperautomations-Ökosystems ist es, KMU in einem vernetzten Ökosystem zu vereinen, das es ihnen erlaubt, ihre Geschäftsprozesse durch die neuesten Technologien zu optimieren. Durch die gemeinsame Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen, können Unternehmen von Best-Practice-Ansätzen profitieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.
Bei Hyperautomation handelt es sich um einen Zielzustand, welcher erreicht werden soll, um einen möglichst hohen Grad an Automatisierung im Unternehmen zu erreichen und umfasst eine Vielzahl an Technologien. Die Herausforderung liegt darin, eine umfassende End-to-End-Automatisierung zu schaffen, die über den Anwendungsbereich von Robotic Process Automation (RPA) hinausgeht, indem ergänzende Technologien zur Optimierung von Geschäftsprozessen miteinander verknüpft werden. Dieser ganzheitliche Ansatz wird von Gartner als „Hyperautomation“ bezeichnet und beinhaltet die koordinierte Verwendung verschiedener Technologien, Tools und Plattformen, darunter: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Eventgesteuerte Softwarearchitektur, RPA, Business Process Management, Integration Platform as a Service (iPaaS), Low-Code/No-Code-Tools, Paketsoftware sowie verschiedene Arten von Entscheidungs-, Prozess- und Aufgabenautomatisierungstools.
Hyperautomation ist nicht nur für Großunternehmen von Vorteil, sondern auch KMU können profitieren. In der schnelllebigen Wirtschaftswelt stehen KMU oft vor der Herausforderung, mit begrenzten Ressourcen zu operieren. Hier bietet sich Hyperautomation als eine bahnbrechende Lösung an, um nicht nur die operative Effizienz zu steigern, sondern auch Kosten zu senken und Fehlerquellen zu minimieren. Ein nicht zu unterschätzender Aspekt der Hyperautomation ist zudem die Datenerfassung und -analyse. Durch die Gewinnung und Auswertung von Daten können KMU wertvolle Einblicke in ihr Geschäft erhalten, was wiederum zu fundierteren Entscheidungen und einer gezielteren Strategieentwicklung führt. Insgesamt gesehen ist Hyperautomation nicht nur ein Werkzeug zur Prozessoptimierung, sondern ein entscheidender Faktor, der KMU dabei unterstützt, sich in einem dynamischen Geschäftsumfeld zu behaupten und ihr Wachstum nachhaltig zu fördern.
In diesem Sinne stellt Hyperautomation eine unverzichtbare Komponente in der digitalen Transformation von KMU dar, die es ihnen ermöglicht, effizienter, agiler und kundenorientierter zu agieren.
Neben Prof. Dr. Axel Winkelmann und Christoph Tomitza vom Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät sind ebenfalls Prof. Dr. Johannes Hewig und Dr. Johannes Rodrigues vom Institut für Psychologie an dem Projekt beteiligt. Das „Hyperautomations-Ökosystem“ wird vom bayerischen Wirtschaftsministerium aus den Mitteln des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) gefördert.
Weitere Informationen zu dem Projekt finden Sie auf der Lehrstuhlwebseite und der Projektwebseite.