A checklist to support knowledge workers in implementing robotic process automation projects

Abstract

In a continuously changing world, for business processes it is crucial to be highly adaptive and to become more efficient and effective. As a consequence, companies crave for process automation to stay competitive in their markets. In this context, a promising approach is provided by Robotic Process Automation (RPA), which aims to automate business processes or parts of them using software robots that mimic human interactions.

Developing such software robots is a challenging task as every software is unique and has individual challenges and characteristics. In practice, it is further common that software robots are implemented by knowledge workers, i.e., domain experts without profound IT background. As RPA projects often fail, we aim to understand RPA challenges to sustainably support the implementation of RPA projects accomplished by knowledge workers.

For the support of knowledge-intensive processes, traditional workflow solutions are not recommended, but checklist-based approaches have established. Checklists constitute a simple concept to cover all tasks relevant in the given context and have proven to work in various domains, e.g., medicine or aviation. In this thesis, the results of developing a checklist that supports knowledge workers implementing RPA projects are presented. The research is based on design science methodology. In particular, interviews are conducted and questionnaires are distributed to understand the effects that can be achieved with RPA projects. Through an exploratory case study we identify the challenges faced during RPA projects leading to undesired effects. The current state-of-the-art is analyzed by a systematic mapping study. Using the resulting framework, the challenges not been tackled by literature so far are determined. The latter include user acceptance as well as human-robot interaction problems as robots take over tasks previously accomplished by humans. To tackle the challenges, we design and empirically validate an RPA user acceptance model. Furthermore, we investigate desired human-robot interactions empirically. For both research projects, we include RPA users in the automotive industry as participants in the study. The findings are used to derive the checklist, which is then evaluated according to the design science framework, in four evaluation steps.

To conclude, the artifact, i.e., the checklist, improves the implementation of RPA projects. Furthermore, the special requirements of knowledge workers are met and, therefore, the checklist represents a valuable contribution to practice and scientific literature.

In einer sich ständig verändernden Welt ist es für Geschäftsprozesse entscheidend, in hohem Maße anpassungsfähig zu sein und effektiver und effizienter zu werden. Infolgedessen sehnen sich Unternehmen nach Prozessautomatisierung, um auf ihren Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein vielversprechender Ansatz ist in diesem Zusammenhang die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), die darauf abzielt, Geschäftsprozesse oder Teile davon mithilfe von Softwarerobotern zu automatisieren, die menschliche Interaktionen nachahmen.

Die Entwicklung von Softwarerobotern ist eine anspruchsvolle Aufgabe, da jede Software einzigartig ist und individuelle Herausforderungen und Eigenschaften aufweist. In der Praxis ist es außerdem üblich, dass Softwareroboter von Wissensarbeitern, d.h. von Fachexperten ohne tiefgreifenden IT-Hintergrund, implementiert werden. Da RPA-Projekte häufig scheitern, wollen wir die Herausforderungen von RPA verstehen, um die Implementierung von RPA-Projekten durch Wissensarbeiter nachhaltig zu unterstützen.

Für die Unterstützung von wissensintensiven Prozessen werden traditionelle Workflow Lösungen nicht empfohlen, viel mehr etablierten sich checklist-basierte Ansätze. Checklisten stellen ein einfaches Konzept dar, um alle im gegebenen Kontext relevanten Aufgaben abzudecken und haben sich in verschiedenen Bereichen wie beispielsweise der Medizin oder der Luftfahrt bewährt. In dieser Arbeit werden die Ergebnisse der Entwicklung einer Checkliste vorgestellt, die Wissensarbeiter bei der Umsetzung von RPA-Projekten unterstützt. Die Forschung basiert auf der Methodik der Design Science. Insbesondere werden Interviews geführt und Fragebögen verteilt, um die Effekte zu verstehen, die mit RPA-Projekten erzielt werden können. Anhand einer explorative Fallstudie identifizieren wir die Herausforderungen, die bei RPA-Projekten auftreten und zu unerwünschten Effekten führen. Der aktuelle Stand der Technik wird durch eine systematische Mapping-Studie analysiert. Anhand des deraus resultierenden Frameworks werden die in der Literatur bisher nicht behandelten Herausforderungen ermittelt. Dazu gehören die Benutzerakzeptanz sowie Probleme bei der Mensch-Roboter-Interaktion, da Softwareroboter Aufgaben übernehmen, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden. Um diese Herausforderungen anzugehen, entwerfen wir ein RPA-Benutzerakzeptanzmodell und validieren es empirisch. Außerdem untersuchen wir empirisch die gewünschten Mensch-Roboter-Interaktionen. Für beide Forschungsprojekte beziehen wir RPA-Anwender aus der Automobilindustrie als Studienteilnehmer mit ein. Aus den Ergebnissen wird die Checkliste abgeleitet, die dann in vier Evaluationsschritten nach dem Design Science Framework evaluiert wird.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Artefakt, d.h., die Checkliste, die Umsetzung von RPA-Projekten verbessert. Darüber hinaus werden die speziellen Anforderungen von Wissensarbeitern erfüllt, so dass die Checkliste einen wertvollen Beitrag für die Praxis und die wissenschaftliche Literatur darstellt.