Verzeichnis der Abschlussarbeiten

In einer sich schnell wandelnden Zeit ist es für Unternehmen essentiell, Prozesse zu optimieren und sich fortlaufend zu verbessern, um am Markt zu überleben. Hyperautomation beinhaltet unterschiedliche Technologien, um Prozesse zu analysieren, zu optimieren und basierend auf Daten Auswertungen, Empfehlungen und Entscheidungen zu treffen. Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen können somit realisiert werden und dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil beschaffen. Um die Forschungsfrage, ob Hyperautomation auch in der BMW Motoren GmbH angewendet werden kann, zu beantworten, werden Bewertungskriterien für jede Technologie erarbeitet. Es werden Technologien wie Robotic Process Automation, Process Mining, Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Natural Language Processing und Optical Character Recognition analysiert. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde eine Literaturrecherche sowie eine qualitative Inhaltsanalyse durchgeführt. Es wird ersichtlich, dass maschinelles Lernen sowie Data Mining für den ausgewählten Prozess „Tageseinplanung“ angewendet werden können. Mögliche Vorteile, welche erzielt werden können, sind Effizienzsteigerung, Fehlervermeidung und Prozessoptimierung.

In a fast-moving industrial environment, it is essential to constantly evolve and optimize processes to survive in a highly competitive market. Hyperautomation includes several technologies which help with analysing and improving processes as well as automating evaluations and decisions based on existing data from the company. Through increased efficiency and cost savings it is possible that the company can gain a competitive advantage. The research topic is important for the future development of BMW, as it illustrates the applicability of hyperautomation for the company. Therefore, the research question is, which technologies of hyperautomation can be applied to the daily repeated process of production planning. To answer the research question a literature review and a qualitative content analysis were conducted. Within this research paper following technologies were analysed: robotic process automation, process mining, artificial intelligence, machine learning, natural language processing and optical character recognition. With the developed criteria the technologies are evaluated, and the findings are, that machine learning in addition to data mining can be applied to the chosen process. Advantages from the implementation of the technologies may be increased efficiency, error prevention and process optimizations.