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Kutzner C, Kuiter K, Jurisic S, Stonis M, Nyhuis P (2022). Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA): Reifegradmodell zur Identifizierung RPA geeigneter Prozesse hinsichtlich der Dimension Daten. Logistics Journal : nicht referierte Veröffentlichungen, Vol. 2022. (urn:nbn:de:0009-14-56235)

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RIS

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AB Für die Einführung von RPA im Unternehmen müssen in einem ersten Schritt geeignete Unternehmensprozesse identifiziert werden. Hierzu werden die Prozesse hinsichtlich verschiedener Auswahlkriterien bewertet, wie z. B. Komplexität oder Fallhäufigkeit. Ein weiteres Kriterium zur Auswahl und Bewertung von Prozessen sind die dem Prozess zugrundeliegenden Daten. In diesem Paper wird ein Reifegradmodell vorgestellt, welches das Auswahlkriterium Daten in die 5 bewertbaren Kategorien Digitalisierungsgrad, Datenmenge, Datenvarianz, Datenformat und Datenverantwortung untergliedert.
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Full Metadata

Bibliographic Citation Logistics Journal : referierte Veröffentlichungen, Vol. 2022, Iss. 12
Title

Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA): Reifegradmodell zur Identifizierung RPA geeigneter Prozesse hinsichtlich der Dimension Daten (ger)
Author Christian Kutzner, Kilian Kuiter, Stjepan Jurisic, Malte Stonis, Peter Nyhuis
Language ger
Abstract Für die Einführung von RPA im Unternehmen müssen in einem ersten Schritt geeignete Unternehmensprozesse identifiziert werden. Hierzu werden die Prozesse hinsichtlich verschiedener Auswahlkriterien bewertet, wie z. B. Komplexität oder Fallhäufigkeit. Ein weiteres Kriterium zur Auswahl und Bewertung von Prozessen sind die dem Prozess zugrundeliegenden Daten. In diesem Paper wird ein Reifegradmodell vorgestellt, welches das Auswahlkriterium Daten in die 5 bewertbaren Kategorien Digitalisierungsgrad, Datenmenge, Datenvarianz, Datenformat und Datenverantwortung untergliedert. For the introduction of RPA in a company, the first step is to identify suitable business processes. For this purpose, the processes are evaluated with regard to various selection criteria, such as complexity or case-sensitivity. Another criterion for the selection and evaluation of processes is the data on which the process is based. In this paper, a maturity model is presented, which subdivides the selection criterion data into the 5 assessable categories digitisation level, data quantity, data variance, data format and data responsibility.
Subject Automatisierung, Daten, RPA, Reifegradmodell, automation, maturity model, robotic process automation
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DOI https://doi.org/10.2195/lj_NotRev_kutzner_de_202212_01