Influence of process mining in robotic process automation

Abstract. Companies are in an on-going competition against each other of the customers’ favour. Customers demand cheaper products and services with better quality. To be able to meet the customer requirements and stand up against their competitors, companies must be able to do more with less money and time invested. For this reason, process automation has been implemented widely in various companies. The latest breakthrough within process automation has been the implementation of Robotic Process Automation (RPA) which automatizes simple and rule-based back office tasks. While the existing literature reports high return on investment for RPA, challenges in identifying the best use cases to receive these returns remain. Some studies have suggested to combine RPA with Process Mining (PM) technology to help with this challenge. PM itself is still an emerging technology much like RPA. While both of these technologies have been studied somewhat, their combination remains undiscovered by prior literature. Therefore, the ambition of this research is to generate new understanding on how Process Mining can influence the efficiency of RPA’s utilisation. This ambition is achieved with a qualitative interview study that answers the following research questions: • RQ1: What are the benefits of RPA? • RQ2: What are the pre-requisites for successful RPA? • RQ3: How can process mining influence the efficiency of RPA? To answer the research questions, a literature review consisting of Business Process Management, RPA, and PM was conducted. The literature review forms an understanding of the key elements of RPA and PM while also identifying why businesses need these technologies. Interviews were conducted with professionals who had experience on RPA and PM to validate and expand the literature findings and to identify how RPA and PM could be combined. Combining the findings of literature review and interviews, a framework for RPA lifecycle augmented with PM was created to illustrate how RPA and PM can be beneficially combined. The results of this research reveal that PM is able to improve the efficiency of RPA by enabling data-based process understanding for organizations which helps to identify the best opportunities for automation, spot pre-automation process improvement needs, and to support decision making. In addition, PM is able to monitor and analyse the performance of the processes and the RPA robots to spot any deviances and to report the realized benefits of applying RPA to the process. This research contributes to the existing literature by providing new knowledge about the combination of RPA and PM. These results can be generally applied within organizations using RPA without restrictions to their industries.Tiivistelmä. Yritykset kilpailevat jatkuvasti toisiaan vastaan asiakkaidensa suosiosta. Asiakkaat vaativat halvempia ja laadukkaampia tuotteita ja palveluita. Vastatakseen asiakasvaatimuksiin ja säilyttääkseen kilpailukykynsä, yritysten täytyy tehdä enemmän asioita pienemmillä rahallisilla ja ajallisilla investoinneilla. Vastauksena tähän tarpeeseen, monet yritykset ovat automatisoineet prosessejaan. Viimeisin läpimurto prosessiautomaatiossa on ohjelmistorobotiikka, joka automatisoi yksinkertaisia ja sääntöpohjaisia tukitoimintojen työtehtäviä. Tämänhetkinen kirjallisuus raportoi suurta tuottoa investoinneille ohjelmistorobotiikkaan, mutta haasteita tuoton todelliseen toteutumiseen aiheutuu parhaiden käyttökohteiden tunnistamisen vaikeudesta. Muutamat tutkimukset ovat väläyttäneet prosessilouhinnan yhdistämistä ohjelmistorobotiikkaan, jotta parhaiden käyttökohteiden tunnistaminen helpottuisi. Prosessilouhinta, kuten ohjelmistorobotiikka, on myös kasvava teknologia. Sekä ohjelmistorobotiikkaa että prosessilouhintaa on tutkittu aikaisemmin, mutta näiden teknologioiden yhdistämistä ei ole juurikaan tutkittu aiemmin. Tästä syystä tämän tutkimuksen päämääränä on luoda uutta ymmärrystä siitä, miten prosessilouhinta vaikuttaa ohjelmistorobotiikan hyödyntämiseen. Tähän päämäärään päästään laadullisella haastattelututkimuksella, joka vastaa seuraaviin tutkimuskysymyksiin: • TK1: Mitkä ovat ohjelmistorobotiikan hyödyt? • TK2: Mitä ennakkovaatimuksia onnistuneelle ohjelmistorobotille on? • TK3: Kuinka prosessilouhinta voi vaikuttaa ohjelmistorobotiikan tehokkuuteen? Tutkimuskysymyksiin vastataan tekemällä aluksi kirjallisuuskatsaus, joka koostuu liiketoimintaprosessienhallinnasta, ohjelmistorobotiikasta ja prosessilouhinnasta. Kirjallisuuskatsaus luo ymmärrystä ohjelmistorobotiikan ja prosessilouhinnan perusteista sekä tunnistaa, miksi liiketoiminta tarvitsee näitä teknologioita. Kirjallisuuskatsauksen löydösten validointia ja laajentamista varten toteutettiin haastatteluja alan ammattilaisten kanssa, joilla oli työkokemusta ohjelmistorobotiikasta ja prosessilouhinnasta. Haastattelujen pohjalta pyrittiin myös tunnistamaan, miten prosessilouhintaa ja ohjelmistorobotiikkaa voitaisiin yhdistää. Kirjallisuuskatsauksen ja haastattelujen tulosten yhdistämisen ja analysoinnin pohjalta luotiin viitekehys ohjelmistorobotiikan elinkaarelle, johon liitettiin prosessilouhinnan käyttökohteet. Tämän viitekehyksen tarkoituksena on havainnollistaa, miten ohjelmistorobotiikkaa ja prosessilouhintaa voidaan hyödyntää yhdessä. Tutkimustulokset osoittavat, että prosessilouhinnan mahdollistama dataan perustuva prosessiymmärrys auttaa organisaatioita tunnistamaan parhaat käyttökohteet automaatiolle, havaitsemaan prosessinkehitys tarpeita sekä tukemaan päätöksentekoa, mitkä puolestaan parantavat ohjelmistorobotiikan tehokkuutta. Näiden lisäksi prosessilouhinnan avulla pystytään monitoroimaan ja analysoimaan prosessien ja robottien suorituskykyä, jolloin voidaan havaita mahdolliset poikkeamat sekä raportoimaan saavutetut hyödyt ohjelmistorobotiikan käytöstä prosessissa. Tämä tutkimus tukee aiempaa tutkimustietoa luomalla uutta tietoa ohjelmistorobotiikan ja prosessilouhinnan yhdistämisestä. Tutkimuksen tuloksia voidaan soveltaa yleisesti ohjelmistorobotiikkaa käyttävissä organisaatioissa toimialasta riippumattomasti

Characterization of cider by its hydrophobicproteinprofile and foamparameters

This paper describes the characterization of ciders (both “natural” and sparkling cider) from the Principality of Asturias (northwest region of Spain) through the analysis of their protein content, based on their hydrophobic properties, and their foam characteristics. A reversed-phase high performance liquid chromatography (RP-HPLC) was applied to the protein analysis, and the foamparameters were measured with Bikerman’s method. Multivariate techniques allowed the authors to differentiate ciders on the basis of the press and foam taking technologies, and foam sensory quality. Feasible and robust models were constructed for classifying purposes. Higher than 95% correct classifications were obtained for differentiating ciders on the basis of the factors studied (cider making technology and foam sensory quality). The multivariate regression model computed allowed the authors to predict (correlation coefficients higher than 0.8) the foamparameters related to foam stability and bubble average lifetime in “natural” cider

Citizen Science in Archaeology : Developing a Collaborative Web Service for Archaeological Finds in Finland

Peer reviewe